對現代企業財務數智化的具體措施研究

閻夢茹 北京華脈誠信科技有限公司

引言

在數智化發展的時代背景下，數智財務感知與決策未來的職能是數智時代對財務和企業管理者的新要求、新使命。數智化的應用可以加強企業核心競爭力，提高管理工作效率。

一、數智化與云會計的概述

（一）數智化

“數智化”最初的定義是：數字智慧化與智慧數字化的合成，即以數據挖掘為基礎實現智能決策。數智化是財務管理和結合先進的信息技術，改變財務從“數據采集”到“數據分析”的技術方法；以數據為基礎，以智慧為紐帶，實現對企業經營全過程的以服務業務為基礎，同時對企業戰略、決策進行支撐和價值創造。目的是“人工”和“智能”兩個過程互相結合，讓機器繼承人的某些邏輯。從效率和準確兩方面大大改善了會計流程和性能，同時可以減少紙張的使用，從靈活性、效率等方面改善報告和數據庫管理系統，財務管理流程更加有效。

（二）云計算

甲骨文企業于1998 年首次推出基于云的會計系統，定義為所有會計流程的交易都可以完全通過網絡瀏覽器進行的軟件。云計算有軟件、平臺、基礎設施三個基本要素。只要有網絡連接，可隨時隨地接入系統，實時協作。威脅云的系統安全的最危險因素是網絡攻擊，應用人工智能和區塊鏈技術可能有效防范安全風險。

二、數智化的具體措施

（一）原始數據采集

原始數據的采集需要保證數據的穩定來源及準確性。企業原有的數據采集存在以下問題：由于業務流程不健全、數據不完整，導致不能獲得準確、詳細的財務數據；財務的相關報表也不能準確及時地反映企業經營狀況，導致企業的管理者做出錯誤的經營決策，給企業經營、發展帶來負面的影響。財務基礎工作是企業管理與發展的基石，如果連基礎工作都沒有做好，沒有辦法實現財務管理的精細化、規范化；同時也無法為企業管理決策及時提供準確報告。傳統財務一般只監控與資金、資產相關的數據，現代企業需要通過一個能提供有助于對企業生產經營活動、發展進行有效指揮、調節、監督的財務資料的信息技術系統。這一信息技術系統一般有記錄、分類、總結、報告、分析解釋等功能，全面反映企業相關數據，除了傳統財務相關數據也包括非財務數據如：人力資源相關數據，供應商、客戶的各類背景信息等，讓數據如血液一樣在企業中流淌，為企業的發展提供足夠的氧氣。

原始數據采集一般分為兩類：企業內部數據和企業外部數據。

1.企業的內部數據主要包括資產、負債、所有者權益、收入、成本、費用、利潤為代表的財務數據和與產品、客戶、供應商、渠道、生產、研發等相關的業務數據。以業財融合為目標，對業務流程進行再造，優化組織架構，進行數據的自動采集。企業內部數據自動采集主要依賴OA 類的軟件進行采集。下面以A傳媒集團為類，說明一下開發的具體措施：

A 傳媒集團以前采用傳統的紙制提交財務原始單據，逐級線下審批，審批效率極慢，無法滿足企業日常運營的需要，因此決定開發集團自有OA，因本集團有技術研發部門，決定完全根據本集團的業務特點，自主研發OA。

A 集團以各審批流程為基礎流程，根據各流程歸集財務、人事、采購、銷售等部門的相關原始數據。財務部門根據與財務相關的原始數據初步實現財務收款、付款、主營業務收入、出入庫、主營業務成本、費用等相在憑證批量自動生成。極大地提高財務人員的工作效率及準確性，為企業節省了約1/3 的人工。

非財務數據則通過人事管理模塊、供應商信息管理模塊、客戶信息管理模塊、技術研發進展模塊等進行數據的采集。

同時，原始數據收集也需要根據后期財務分析的字段來設定采集，既要保證后期分析數據質量的要求，又要保證在前期原始數據錄入不增加企業員工日常的工作量。

現在為節省人工在原始數據錄入也可采用收單審單機器人，幫助我們整理原始單據，對原始單據進行基礎錄入工作。這種機器人對單據量較大的公司工作效率會有極大的提高。

2.與企業全局性視角相對立的，并不是局部或者互不相關的視角，而是分裂的或碎片化的視角。沒有整個企業的宏觀視角，則無法解決涉及企業績效和競爭力的核心戰略問題。通過外部數據的引入，解決信息孤島的問題。企業外部數據的取得方式主要為以下幾種：外部購買數據、網絡爬取數據、免費開源數據。這些企業外部的數據將解決阻礙工作的各種孤島問題，讓管理者能從企業視角、行業視角等視角更好地做出決策。

（二）數據的整理

數據整理主要是通用從不同數據源來驗證相關數據，以保證數據源無誤，數據的真實準確，數據質量穩定，基礎數據的多維記錄。在數據整理的過程中對數據的格式進行整理，增補數據，對基礎數據進行匯總整合等。

但財務數據整理并不都是進行集合增加的過程，也需要把冗余數據進行處理，如對系統升級、跨年度數據、數據表合并整理過程中，有可能會產生重復數據的問題，此類冗余數據在財務管理的應用時，會導致數據處理量大、數據錯誤的出現。而在數據庫的設計之初能遵循實體完整性規則設計相應的關系，那么在數據表中會減少冗余數據的出現。

（三）財務數據分析

現在財務數據分析的發展趨勢是利用更多的數據，更多地利用計算機對數據進行分析。每個趨勢都是在不知不覺中逐漸發生的，需要以事實為依據進行決策。沒有分析支撐的決策會使我們喪失很準確的判斷，減少企業發展的機會。

數據分析可以讓企業基于事實而不是根據直覺或偏見做出決策，可以釋放隱藏在企業中的各類數據潛力。企業可以通過更多的數據分析而獲得效益。數據分析不是完美的，但是數據分析可以成為做出決策時的助手，幫助制定比直覺和經驗更好的決策。而人類與計算機的結合使得分析更快速、更準確、更具吸引力。

財務分析是一種財務輸出的“產品”，使用這種“產品”的客戶是企業的管理層、業務部門、外部的投資者等。財務分析的過程是了解客戶不同需求，如：管理層需要宏觀分析、業務部門需要微觀分析、業務部門的需求背后的原因目的、數據的維度明細度，需要的頻率，如何呈現等。根據以上的需要設計財務分析的產品，如：表格是否按照特定情況排序，增加特殊標注批注等細節；圖表的樣式是否能反映最重要的信息，既要滿足需要，又能直擊重點，同時要保證言簡意賅。生成報表、分析報告并提出措施同時需要對措施的實施進行跟蹤。最后對產品分析進行補充分析，如產品的售后服務。

企業基本上以三種方式組合用于數據分析：立方體、矩陣、非結構化非數值。

數據立方體是一組預先打包的多維數據表。數據立方體可以是三維以上的，在生成數據報表、數據模塊方面更方便，但由于數據立方體包含的變量數目有限，有時不能滿足需求。數據的維度一般包括：時間維度（歷史數據、未來數據）；報表科目維度（橫向分析、縱向分析）；結構分析；因素分析；行業維度；客戶維度；員工維度；商品維度；區域維度；渠道維度等。

數據矩陣包含結構化內容，如以行列的方式存儲的數據，電子表格是矩陣的一種特殊形式。這種格式具有較大的靈活性，但對于不了解數據庫結構、數據所得位置、字段等使用者會帶來一定的困難。

非結構化非數值數據的分析其特點是格式多樣化，如客戶在客服電話中的語氣可以作為客戶流失預測的指標，非結構化非數值類數據具有潛在價值，但需要像淘金一樣從大量的沙土中篩選得來。

數據分析分為手工分析、工業化分析。

手動分析是一次性工作，需要投入的精力有限；但每次都需要重復性做一些類似的工作，是對人力資源的一種浪費行為。工業化分析需要前期投入更多精力，但這些分析模型建立后，對之后的決策是隨時可用的，可時時抓取數據進行分析，快速根據前期設定好的模板出具報告。手動分析的結果一般在保用后丟棄可生復利用率非常低，使用工業化分析，分析模型將成為進行決策流程的一部分。

現在較流行的利用可視化財務數據分析：是把前期已經實踐過的財務分析案例的思路、成果等導入計算機的可視化平臺，在可視化平臺中進行自動的財務數據分析，形成相關的報表和圖表。

現在常用的財務分析有本量利分析用于盈虧平衡點、敏感性分析價格類、敏感性分析利率匯率類、敏感性分析多變量類、敏感類分析方案管理類等；根據駕駛艙儀表盤的歸集整理，將各類財務指標通過駕駛艙表現出來，駕駛艙類的分析主要用于現金流管理類、經營分析類等，做出有參考價值的可視化圖形，幫助案例企業擬定相應方針和制定相關策略。

（四）財務預算的制定和分析、財務風險分析和防范

艾森豪威爾說過計劃本身什么都不是，而編制謀劃的過程決定了一切。而企業的預算是用貨幣形式表達公司經理人員的業務安排、工作分解及行動計劃。表達出我要做什么事情，打算花多少錢來做這些事情。結合企業戰略規劃出來的預算進行財務風險分析，財務風險管理在公司的運營管理工作中起到越來越重要的作用，扮演了日益關鍵的角色。企業需要更好地規避、降低風險，需要在分析中找到風險，分析風險產生的因素，再通過各類舉措預防和管理財務風險，增強企業對抗風險的綜合實力。

在制定企業的全面預算時已經考慮了本企業的戰略、規劃、目標、市場定位、產品計劃、運營計劃、資源配置、歷史數據，市場環境、行業數據、風險分析、機會分析等各種因素。所以根據與預算的對比來分析、預防經營中的風險是非常必要的。這也是全面預算中的跟蹤考核、評估改進兩方面的工作。

充分利用預算模板，通過數智化的計算機系統進行標準化、智能化的預算。包含各類校驗公式，設定前提條件、統計口徑、預算標準等進行預算的統計、編制，結合各類預算編制方法通過計算機的統計、分析、計算驗證預算的合理性、可行性。一般采用“上下結合、分級編制、逐級匯總”的混合式方式進行編制。利用數智化計算機系統可以快速準確地完成預算的提交、審核、下達等過程，提高全面預算工作的質量和效率。

全面預算的事中控制中與數智化系統結合使用。根據預算指標設定不同的預警值，進行預警，如：利潤預警、資產預警、現金流預警等，此類預警也可結合駕駛艙體現。定期或不定期對預算重大差異進行分析，讓數據的使用者可以不同情況進行改進計劃。

建立健全的風險預警系統，將企業風險管理工作進行細化分類，報表、審計工作都需要納入預警系統的工作范圍中，保證企業的風險管理工作可以順利推進實施。從企業規章制度、企業文化、績效考核等方面上保證預警系統的可行性、實用性、強制性。對于企業員工行為起到有效的規范作用，發現風險時按流程及時上報，使風險得到合理的處理和解決。明確規定數據的核對制度，科學分析企業的真實狀況及可能遇到的風險，提高預警系統的執行力。企業利用數智化的自身優勢，預警系統的建設中，應加強與其他企業的交流，相互借鑒風險管理經驗。

利用數智化的計算機系統對風險目標進行設定，設定企業的風險偏好、風險容忍度等指標。讓系統自動進行部分風險的識別、預警。主要應用于風險定量分析中。企業可以根據不同的風險分析進行監督，快速及時做出預警；讓企業根據系統提供的數據制定不同的風險應對策略。保證企業的良好發展和效益，加強自身核心競爭力，保證股東權益的最大化。

（五）利用原始數據與各外部端口對接，優化工作流程，提高工作效率

對原始數據的利用不僅是數據的分析方面，也可以與一些外部端口的對接，提高工作的效率。下面以A 傳媒集團為類，說明一下開發的具體措施：

1.與銀行數據的對接。與銀行數據對接可同時可以實現資金集中管理，利用銀企互聯系統作為結合大數據、信息技術的系統，實現企業OA 系統與銀行的網上銀行系統的有效連接，利用銀行在信息技術的優勢，讓企業可以實時通過網上銀行系統對轉賬信息、銀行交易明細、銀行實時余額進行查閱。同時，根據自身經營管理特點，實現對交易權限進行有效控制、自動歸集資金、自動獲取付款賬戶信息、批量付款等。銀企互聯模式下，財務系統實現動態可控、自動化。為企業財務動態全面管理實現做出了基本的保證。

2.與外部支付平臺的對接。費用報銷利用了一個企業OA 與外部的支付平臺使一部分日常費用由企業去直接付費，加強了企業支付效率及費用管控力度，同時也創新了企業支出管理的流程。實現了事前管控——消費支付（由平臺代付）——事后管控——統一結算——財務入賬（數據時時同步的企業的OA 系統中來）。同時把小額的費用集中到一個平臺后，還可以有一定的折扣，節省下一些費用，無形中創造一部分利潤。

3.與稅務開票系統的對接。對于開票量比較大企業，與稅務開票系統對接后，讓稅控系統批量自動開票，這個小功能可以大大地提高開票工作的效率，提高開票的準確性。

結語

對企業而言，數智化的應用會給企業的財務管理工作帶來巨大的變革。提升管理工作效率，對各類數據進行有效的利用，讓財務管理決策職能得到充分的發揮，優化企業管理讓數據創造價值和提供思維駐點，讓企業的管理決策有了數據的支撐。