财务是一个强规则领域，财务领域内的很多事务流程和报告流程大多是可重复、有规律可循的，因此也最易于实现流程自动化。在财务决策过程中相对标准化、有清晰的规则和可重复的活动，也可以应用机器人流程自动化技术。非结构化数据处理在传统的方式中，财务接触到最多的是结构化的数据。如二三十年以前就有会计电算化使用简单的关系型数据库作为财务信息的存储、查询和报送工具。
财务领域最核心的三张表——资产负债表、现金流量表和利润表及账册，也是结构化数据。随着财务管理越来越向前端延伸去支撑业务，财务工作面对的就不仅仅是结构化的财务数据，而可能会面临很多业务数据，比如客户信息、公司产业信息等。在大量的业务数据中，相当多的数据可能是非结构化的数据，有些信息甚至可以从社交媒体当中产生，这些信息反映了用户群的偏好和聚焦程度，并可作为投资估值和市场决策依据，在资本市场上也为投资机构和监管部门所关注。
那么对于企业来说，财务工作所需的信息就不是任凭几张表格就可以囊括的。朱灏举例道：“比如，利用图像识别可以从一张照片中获得数据并分析出拍照的地点、拍照者装饰和周边环境，甚至还能分析出关于用户的更多信息，作为风险合规依据、指引业务推进和决策支持。而自然语义识别技术能够让计算机像人一样去读懂一些在商业场合常用的信息，这些信息可能是非结构化的数据，而不是在表格中的明确信息，比如在报表中的一段描述性的文字或在合同中的法律条款。
”利用各种识别技术，可以将结构化数据和非结构化数据进行整合转换，把各种各样的信息放到计算机体系当中，获得电子逻辑信息，作为流程处理、决策和输出的数据基础。财务机器人推动财务职能转换除了提高工作效率之外，财务机器人还能带来哪些好处呢？据朱灏介绍，由于财务机器人可以把人从简单重复且大量的工作中解放出来，同时它又可以快速抓取信息，进行整合。
而在这个基础上，辅以后台的决策支持模型，就可以帮助企业快速做出决策，规避风险。从这个意义上来说，财务本身的职能也进行了转换，财务工作者不再是传统的记账员，仅仅负责真实完整地记录一家企业的经济业务活动，而是把财务工作转换为管理的职能。基于数字化的财务管理职能可以分为三个层面：第一是看得到，即信息可视化，通过数据分析平台、数据抽取等方式，将信息整合到平台上，或用机器人去抓取数据整理报表，便可通过可视化的数据分析平台，轻松地看到整个企业的运营和财务状况；第二是看得准，就是基于企业、市场和行业的内外部历史数据，建立数学模型，对未来一定期间内的企业和市场情况进行预测，能够往后看，提前部署，防患于未然；第三是看得清，即将数据分析提炼，进而支持企业决策。
