大數據下基于云會計的財務共享中心影像管理

程平　崔納　牟倩

【摘 要】 票據實物流轉、原始憑證調閱、離岸處理是企業財務共享服務模式下影像管理的核心業務，對企業財務共享中心的良好運轉起著重要作用。文章構建了大數據時代基于云會計的財務共享服務中心影像管理框架模型，并詳細闡述了影像采集、影像傳輸、影像存儲和影像調用等企業財務共享服務中心影像管理過程的具體業務流程和功能實現，以期為集團企業建設財務共享服務中心提供參考與借鑒。

【關鍵詞】 大數據； 云會計； 財務共享； 影像管理

【中圖分類號】 F232；C935 【文獻標識碼】 A 【文章編號】 1004-5937（2016）20-0129-03

一、引言

大數據、云會計[1]時代的到來，以企業信息化建設多年積累的結構化數據為核心的海量數據通過大數據挖掘與價值發現，能夠推動企業經營管理模式的不斷轉型與發展。財務共享服務中心將集團企業和各個分子公司共同、重復的業務集中到共享中心進行統一處理，通過標準化和流程再造，達到降低企業成本、提高效率、保證質量、提高客戶滿意度的目的[2]。影像管理系統作為企業財務共享服務中心建設實施的重要信息系統，通過掃描將紙質單據生成電子影像，以影像信息作為流轉要素，以電子信息化手段代替傳統審批流程和原始憑證查閱，不僅能夠實現企業審計所需會計資料影像化的轉化，而且使企業能在較低的成本和較小的風險下提高業務處理能力，提升運營效率。

近年來，電子影像管理相關研究引起了學術界和實務界的關注。周小平等[3]針對現有手工管理紙質檔案和票據存在的弊端，提出充分利用先進的軟硬件技術實現票據、檔案電子化管理的解決方案。石妙希[4]從推廣的必要性、系統的構建以及存在的問題三個方面詳細闡述了檔案影像管理系統的構建。樊小泊等[5]研究了如何利用美國環境系統研究所（ESRI）公司的空間數據庫中間件和ArcGIS Engine前端開發組件，構建海量影像數據庫管理系統過程中涉及存儲和檢索的關鍵技術。

綜觀現有研究發現，這些文獻大多是從當前影像管理的業務需求、系統構建的模型方法以及關鍵技術等方面去思考，很少涉及電子影像管理的具體業務處理流程與功能設計，并且現有的研究背景基本未基于企業的財務共享服務模式?；诖?，本文研究大數據時代基于云會計的財務共享中心電子影像管理框架、流程與功能設計。

二、大數據下基于云會計的財務共享中心影像管理框架模型

財務共享服務模式通過流程的標準化、規范化與再造，能夠提高企業的經營管理效率、風險管控水平，實現企業的成本控制與財務管理模式轉型。影像管理作為實施財務共享服務中心建設的重要支撐系統，通過大數據、云計算、移動物聯網技術，實現了票據實物跟蹤流轉、原始憑證調閱、票據影像無紙化業務處理，為企業實施財務共享服務提供了強有力的支撐?；诖?，本文構建了一個大數據下基于云會計的財務共享中心影像管理框架模型，如圖1所示。

圖1所示的財務共享中心影像管理框架模型是建立在大數據、云會計的基礎上，主要包括基礎設施層、業務層、數據層、服務層、應用層和用戶層等層次。

基礎設施層中基于大數據、云計算技術的智能終端、服務器、存儲器、網絡和安全設備為業務層的網絡報銷系統、財務核算系統、資金管控系統、績效管理系統、合同管理系統和電子檔案系統等直接提供系統的運行環境支撐，并為數據層、服務層和應用層從企業內外部收集與企業影像管理所需的相關電子影像數據提供采集通道。

數據層將來自業務層的與企業影像管理相關的DBMS、HDFS、File NOSQL等ODS業務同步復制數據庫的結構化數據、半結構化數據和非結構化數據經過ETL數據抽取、轉換和加載，并借助Hadoop、HPCC和Storm等大數據技術進行規范化處理后，建立以影像管理為主題的，包括憑證管理、合同管理、票據管理、績效管理等多個維度數據的數據倉庫。

平臺服務層對數據中心的數據通過數據處理、數據利用、應用整合、用戶整合和基礎服務，采用文本分析和搜索、可視發現、商業智能和高級分析等決策支持技術，對來自數據層的與影像主題相關的信息進行分析整合，面向用戶層的集團公司、分子公司和相關干系者，根據企業財務決策的要求，對影像平臺提供的數據進行分析利用，從而幫助企業管理決策。

基于云會計平臺，集團企業通過與基礎設施層中的智能終端、服務器、存儲器、互聯網等的連接，從企業內部機構、外部市場、稅務部門、銀行和會計師事務所等處，收集與企業財務數據和非財務數據相關的影像數據。由于這些數據可能分布在不同的地域和機構，并且影像數據類型可能不同，因此需要借助云會計平臺去實現這些分布式影像數據的采集和預處理。從基礎設施層獲得的初始數據源，經由云會計業務層的網絡報銷系統、財務核算系統、資金管控系統、績效管理系統、合同管理系統和電子檔案系統等對其進行初步的采集，并通過后臺的數據模型進行數據挖掘、清洗和整合，使影像管理系統有更加全面和科學的數據支撐，提高管理決策效率。

應用層對云會計業務層的數據進行處理，并將其同步復制到數據庫中，包括DBMS、HDFS、File和NOSQL等，同時借助大數據處理技術Hadoop、HPCC、Storm等[6]，對其進行數據的規范化處理后，放到數據中心（數據倉庫）。企業借助平臺應用層的文本分析和搜索、可視發現、商業智能和高級分析等數據決策支持技術，對來源于平臺服務層的影像數據信息進行整合和分析，根據決策的需求形成多種不同層次的決策方案。集團企業的決策者就是用戶層，包括集團公司、子公司、分公司等，需要從應用層的影像管理決策方案中根據相對最優原則進行選擇，并且合理地分配與利用資源。

三、大數據下基于云會計的財務共享中心影像管理業務流程

財務共享服務將集團企業和各分子公司共同、重復、標準化的業務提取出來，通過共享中心進行集中統一處理，影像管理系統有效地解決了財務共享集中處理的要求與原始憑證分散產生的矛盾。影像管理系統支持對票據影像的采集、傳輸、存儲和調用，并能實時跟蹤影像文件、紙質票據的狀態和位置信息。影像管理系統分為掃描子系統和影像服務子系統兩個部分。掃描子系統通常安裝在分散的各分子公司電腦端，電腦端通過控制不同的高速掃描儀對各種原始憑證、發票、報賬單、合同等會計資料進行影像掃描、圖像處理、封面條碼識別、發票OCR識別、影像自動分組和影像上傳（包括實時上傳和批量上傳）等操作。影像服務子系統則負責對實物票據和影像票據資料進行管理，各分子公司的采集人員首先將采集的紙質票據進行分類整理，隨后掃描人員通過掃描端將票據掃描并上傳至財務共享中心，財務共享中心即可記錄、監控有關部門對實物票據的接收、內部轉移等信息，也可以通過影像管理中心實現對影像票據資料的審核、瀏覽、調閱以及相關的統計分析。

下面從影像采集、影像傳輸、影像存儲、影像調用四個核心環節對企業財務共享服務中心的電子影像管理過程進行詳細闡述。

（一）影像采集

影像采集是影像管理系統的數據輸入前端，集團企業各分子公司首先對各類原始憑證、發票、報賬單、合同等會計資料進行匯總收集，隨后通過各類高速掃描儀進行靜默式掃描，隔離復雜的參數，影像管理系統能夠根據會計資料類型的不同自動篩選相應的掃描儀進行影像識別。針對原始憑證的影像識別，影像管理系統可以提供印刷體識別、手寫體識別、條形碼識別和OCR識別。針對票據管理，影像管理系統是通過OCR識別技術對發票資料進行掃描，自動分析并對發票進行校驗，無需人工干預。針對企業資金管控，影像管理系統可以自動篩選承兌匯票行號、票號，并與央行數據庫進行比對，識別假票、廢票，實現承兌匯票的智能管理。針對合同管理，影像管理系統是通過綜合版面智能分析技術和模式智能匹配技術，只顯示合同的封面、蓋章頁等關鍵頁以提升后期的審核處理效率，緊密貼近企業的業務需求。同時，對上傳影像進行版面分析、特征定位、特征抽取、模式匹配以及批次清分，將電子文件進行分組管理。此外，影像管理系統還會采集Hadoop的Chukwa、Cloudera的Flume等系統日志數據，以及通過網絡爬蟲技術從網頁中抽取信息。

（二）影像傳輸

影像傳輸主要通過TWAIN協議、SANE協議以及ISIS接口將采集的確認無誤的影像資料上傳至FTP服務器。影像掃描人員首先將采集的影像資料按照紙質會計資料的分類方式進行歸類，實現紙質檔案與電子檔案的一一對應。隨后對掃描進入系統或者導入系統的影像資料逐一進行初步質檢，對于質檢未通過的影像，掃描人員可以直接將其刪除并進行重新掃描錄入，也可以對其做進一步處理，包括裁剪、旋轉和糾偏等圖片處理技術，以此提高影像的可用性。對于重新上傳的影像資料，系統會精確控制其業務屬性，便于財務人員對新增的影像資料進行審核上傳。對于初步質檢通過的影像資料，系統會自動將影像資料與紙質檔案進行關聯，并建立相應的索引信息。此外，各分子公司的掃描人員可以選擇實時上傳和定時上傳兩種影像上傳模式，同時通過校驗碼認證，可以確保上傳影像信息的安全性和正確性。

（三）影像存儲

影像存儲支持多種數據存儲技術，影像管理系統不僅可以采用磁盤和磁盤陣列集中存儲、Oracle和DB2分布式數據庫存儲，也可以采用MongoDB、HBasse以及Hadoop的Hive、Inpala等對數據進行并行存儲。影像存儲在存儲結構上可以采用Geodatabase模型和影像分布式云存儲兩類。系統通過Geodatabase模型可以將正確無誤的影像資料分為影像目錄和影像數據集兩種方式進行存儲，在層次較高的影像分類上采用影像目錄的方式存儲，在層次較低的影像分類上采用影像數據集的方式進行存儲，即系統首先對存儲的影像信息進行自動分類，并建立相應的影像管理知識庫用來存儲影像管理系統中的各種信息元素，主要包括原始憑證、票據、合同以及報賬單等元素，這些元素可以采用影像目錄的方式進行存儲，而其中的每個信息元素又包含了多種不同的詳細信息，這些信息可以采用影像數據集的方式進行存儲。影像分布式云存儲利用集群、分布式文件等技術，不僅可以解決海量影像的存儲問題，還可以解決存儲設備間的協同性問題，即在影像存儲中，系統通過分布式文件技術存儲正確無誤的影像資料，利用集群技術在共享中心構建不同的文件服務器來存儲不同時期影像資料的數據信息，使得系統實現影像資料的海量存儲。

（四）影像調用

集團企業和分子公司通過影像管理系統可以實現影像信息的實時查詢調用。影像管理系統在影像存儲階段存儲了包括影像資料、影像來源、獲取時間和分辨率等元數據信息，因此在影像調用階段，系統可為用戶提供影像級別的元數據查詢和瀏覽，通過這些元數據，用戶無需打開查詢到的影像資料，僅通過查詢結果即可判斷是否存在滿足條件的影像資料，這樣不僅可以降低打開影像瀏覽的時間，還可以大大提高查詢工作的效率。用戶也可以通過精確查詢、模糊查詢及組合查詢等多種查詢方式獲取個性化的影像資料。在查詢到符合條件的影像后，用戶可以對其進行實時動態處理，即基于財務共享云平臺對影像進行投影、組合、拉伸、映射渲染等操作，并實時獲得影像處理結果，以便后續的影像下載和分析。系統為用戶提供了兩種不同的分發方式下載圖片，一種是用戶選擇若干影像后下載其全部的原始數據，另一種是用戶對影像作進一步確認，只選擇自己感興趣的區域進行裁切下載，同時用戶還可以自定義影像輸出的分辨率和影像格式等。系統還支持桌面客戶端、各種Web APls和移動設備訪問共享的影像資料，使得用戶在任何地方都可以獲取其需要的影像資料并進行分析應用。此外，大數據下的海量影像數據更新頻率快，僅僅依靠手工單張更新會極大地降低更新效率，因此影像管理系統為企業提供了數據加載工具，可以加快影像數據導入、導出的速度。

四、結語

基于大數據、云會計技術的財務共享服務中心影像管理系統，通過電子影像掃描技術，可以幫助實現各類業務單據審批的智能化處理。本文構建了大數據時代基于云會計的企業財務共享服務中心影像管理框架模型，并對影像管理的核心業務過程進行了詳細闡述。通過建設影像管理系統，可以實現單據管理的規范化和高效化，促進單據審批流程高效運轉，提升財務共享服務中心的運營能力和服務效率。

【參考文獻】

[1] 程平，溫艷好.基于云會計的AIS可信性層次結構模型[J].重慶理工大學學報（社會科學版），2014（2）：24-31.

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[3] 周小平，張書杰. 票據、檔案影像管理系統的設計與實現[J].計算機與信息技術，2007（7）：97-106.

[4] 石妙希.積極推廣檔案影像管理系統[J].北京檔案，2009（6）：36-37.

[5] 樊小泊，陳紅.海量影像數據庫管理系統關鍵技術研究[J].計算機工程與應用，2006（30）：10-13.

[6] 程平，王曉江.大數據、云會計時代的企業財務決策研究[J].會計之友，2015（2）：134-136.