大數據背景下集團財務共享服務中心優化思考

□文/任偉峰 陳 星 降艷琴

（石家莊郵電職業技術學院 河北·石家莊）

［提要］ 大數據技術對集團公司財務共享中心的運行與管理方式產生深遠影響，財務共享服務中心應該借助大數據技術進行優化。本文介紹集團財務共享服務中心建立背景、運行現狀，提出大數據背景下財務共享服務中心在職能轉型、人員能力升級、業務流程上的發展趨勢，指出財務共享服務中心運行與管理存在的問題，并就如何優化財務共享服務中心運行提出建議。

隨著互聯網和信息產業的迅猛發展，人類的生產經營活動產生大量的行為數據。挖掘和運用這些海量數據對企業具有巨大的價值，可以協助企業創新運營模式，提高生產效率。然而，傳統的信息技術已經無法滿足處理大數據的需求。因此，用于處理、分析和可視化操作這些數據的大數據技術應運而生。自從2005 年中興通訊建立國內第一家財務共享服務中心以來，越來越多的國內企業開始涉足應用財務共享服務模式。伴隨著大數據、人工智能、云計算等技術的飛速發展，為財務共享提供巨大的信息系統便捷支持。

一、財務共享服務中心概述

財務共享服務中心（簡稱“ FSSC”）是一種新型的財務管理模式，它通過將集團下屬公司的財務數據上傳到一個平臺，進行集中處理，旨在實現統一管理的規模效應，同時降低財務部門的運營成本。許多大型集團企業和跨國企業面臨著下屬公司眾多、缺乏統一的財務核算標準和業務處理標準的問題，這導致集團總部耗費了大量人力資源和時間成本，卻無法實時獲取下屬子分公司和經營機構的財務數據，又不能有效整合數據信息。為了解決這一問題，共享中心區分不同業務，制定標準化的規范處理方式，實現從業務源頭就生成標準化的數據，然后再將分散在不同分支的業務數據上傳至FSSC 進行匯總和處理。這種流程化的模式不僅可以減少人力和時間耗費，還可以幫助集團總部及時掌握所屬子分公司的業務狀況，實現業財融合。

隨著互聯網技術的發展，在大數據時代，越來越多的企業集團，引入財務共享服務平臺，從業務端整合財務數據，將業務數據上傳至FSSC 生成財務數據，進行集中處理，使財務人員從繁瑣、重復性的基礎財務工作中解脫，將精力轉移到數據分析和經營決策上，實現利用財務數據為企業創造價值的管理會計轉型，增強企業的市場競爭力。

二、大數據背景下FSSC 發展趨勢

（一）大數據推動FSSC 職能轉型。隨著企業經營的開展和大數據技術的廣泛應用，公司財務數據不斷增加，成為支持企業發展的關鍵要素，為FSSC 的建設提供了堅實的數據基礎。隨著大數據技術日益成熟，在獲取、處理、分析和輸出數據等方面，對企業財務數據管理產生重要影響。通過以“數據價值化”為核心，FSSC 能夠拓展財務視野，挖掘數據潛力，并實現從財務核算職能向管理分析職能的轉變。

（二）促進FSSC 人員能力升級。在大數據時代，FSSC 職能的轉變對中心的財務人員提出了更高的能力要求。業務決策需要數據支撐，財務人員在開展管理會計活動時，需要具備大數據分析能力。在融入大數據技術的財務共享服務中心，財務人員需要具備從海量數據中篩選有用信息進行分析并可視化展示，挖掘數據價值的能力。因此，我們需要培養掌握會計專業知識、具備大數據和整體戰略思維、能夠運用流程自動化和人工智能技術進行大數據分析的高層次復合型人才，這些人才將成為推動共享中心向前發展的重要支撐。

（三）促進FSSC 業務流程自動化和智能化。大數據時代，人工智能得到越來越廣泛的應用。一方面FSSC 可以利用人工智能來改進基礎業務流程，特別是那些重復性高、標準化程度高且具有結構化數據條件的流程。例如，引入RPA 技術可以實現自動化作業。另一方面在實現自動化的基礎上，我們可以充分發揮人工智能的作用。通過編碼引擎將財務共享服務人員的思考過程轉化為系統規則，并結合電子發票、OCR 等技術，讓機器取代人工進行審核。這樣做可以提升FSSC 的智能化能力。

三、集團企業FSSC 運行現狀

通過共享服務中心，資金的專業化和流程化協同管理得以實現，包括應收賬款管理、應付賬款管理、費用管理、資金管理和總賬與報表管理等都納入其中。然而，隨著數據量增加，也給共享服務中心帶來更大的壓力。因此，在優化共享服務中心時應借助大數據技術以更好地解決規模數據激增帶來的問題。目標是推動財務與業務的整合，建立一個專業、高效、穩定的財務共享服務平臺，實現經營分析的可視化和績效的精細化管理，形成業財一體、輔助戰略決策的財務主干道，并支持企業多元化發展。FSSC 的運行成效主要表現在以下幾個方面：（1）提高企業運營效率。通過設立FSSC，將分散在各個區域和門店的財務人員和工作集中管理，按照統一的流程和規范進行操作，從而更好地掌控財務情況，提升公司的運營效率。（2）降低企業成本。FSSC 通過實現各單位財務工作的有機銜接和高效整合，使用統一的會計標準和流程進行核算，減少了財務工作的復雜度，提高了工作效率。同時，節省了大量人力物力資源，優化了資源分配，降低了運營成本。（3）提升企業競爭力。實施財務共享后，通過會計制度的標準化、流程化處理以及資源分配的優化，提升了公司的財務管理水平。這使得更多財務人員能夠轉向財務管理崗位，并參與公司決策和分析工作。他們重視公司增值業務，在競爭中發揮更大作用，進一步提高了企業競爭力。

四、大數據背景下集團企業FSSC 運營存在的問題

（一）數據激增給系統帶來壓力。企業業務量的增加，為財務共享中心帶來數據量的激增，這些數據具有不同的格式，尤其是非結構化的數據越來越多。在大數據背景下，這些數量龐大、類型繁多的數據是企業寶貴的財富，但同時也讓平臺的處理能力承載了巨大壓力。如果不能使用大數據技術解決數據擁堵問題，將會影響業務的處理進程。同時，由于數據來源眾多且類型各異，導致數據質量參差不齊。當企業擁有海量數據時，往往會面臨一些多余、重復甚至無用的數據。處理重復數據對于企業能否做出正確預判和決策具有直接關系。如果缺乏有效管理，就會導致系統建立錯誤的數據挖掘模型，浪費時間和資源，并對決策分析產生不良影響。

（二）數據分析利用不充分。通過分析企業FSSC 管理現狀，發現集團尚未真正成為大數據分析中心。雖然已經建立了數據中心，但其工作模式仍以數據存儲和維護為主，大數據分析能力不足，這將對精準分析利潤形成、提升集團服務能力產生不利影響，甚至導致經濟利益損失。目前，企業的大數據應用還不夠充分，需進一步提升數據分析利用能力。同時，在內部需要建立專門的管理制度和平臺來處理數據分析。在大數據時代，有效獲取、存儲、整合和分析處理數據是獲得巨大價值和商業機會的關鍵。

（三）人工智能技術應用不足。大數據時代，會計核算工作愈加電子化和智能化。機器人流程自動化（RPA）和人工智能（AI）的應用進一步提高了財務核算的智能化水平。目前，集團企業引入RPA 和AI 的時間較短，應用范圍也相對有限，主要用于銀企對賬工作。RPA 是一種基于AI 的應用程序，可以替代員工完成大量重復性高的基礎財務工作，從而節省時間并提高準確性。將AI 技術與RPA 技術融入集團企業FSSC 業務處理，可以優化流程，為集團帶來經濟效益的增長。因此，未來還需要進一步引入和應用RPA 技術，以減少繁瑣的人工處理業務。

（四）缺少大數據復合型人才。在企業建立FSSC 后，除保留少數從事基礎財務工作的人員外，剩余絕大部分財務人員都需要轉型。然而，在當前企業FSSC 中，很多員工缺少大數據思維，缺乏大數據分析能力，他們在會計工作中仍過于依賴傳統的財務工具，影響會計信息質量。同時，財務人員不懂業務內容，業務人員不理解財務數據，也導致大量有價值的數據無法被業務部門充分利用。這種情況不利于集團財務工作從核算型會計向增值型會計的轉型，阻礙了管理者做出正確的決策。

五、大數據時代集團企業FSSC 優化方案

（一）利用大數據挖掘與分析技術促進財務共享中心數據增值。未來，數據增長速度加快，非結構化數據在整體數據中的比例逐漸增大。對于集團來說，為了充分利用這些非結構化數據，需要采用新技術進行有效的采集、管理和分析，并將其作為FSSC 提供的重要功能之一。目前，FSSC 存儲著企業全部的交易數據，企業可以利用大數據挖掘技術收集更精確、詳細的關于產品和用戶的數據，并通過可視化分析，深入洞察客戶需求、偏好和購買行為，構建客戶立體畫像，細分客戶群體，利用機器智能挖掘潛在客戶，制訂精準營銷計劃，通過提高產品曝光率提升網頁廣告點擊率，提高潛在客戶的購買轉化率，增加集團經濟收益。

可視化技術與大數據是相輔相成的。在處理龐大數據時，可視化工具能夠幫助管理者直觀了解數據分析結果，并展示多維數據之間的聯系。企業應通過靈活強大的可視化工具，有效傳遞數據信息，便捷地與數據進行交互，將復雜數據直觀呈現。

（二）優化數據中臺為財務共享服務賦能。數據中臺作為一種數據利用機制，可以促進FSSC 提高數據控制和運營能力，實現集團管理智能化、數字化轉型。優化集團數據中臺需要建立數據治理體系，建立適合集團FSSC 的數據治理體系，優質的數據作為智能分析的基礎，能培育優質的人工智能模型，并幫助提升大數據處理效率；推動數據價值變現，以客戶為中心進行優化改進，滿足客戶需求，保持競爭優勢。通過挖掘數據潛在價值，將有價值的部分轉化為高質量的數據資產，并進一步洞察客戶需求，建立以客戶為中心的多部門協作服務體系，提供智能化的服務。實現數據價值變現，為集團帶來更多利潤，提升核心競爭力，并為智能化時代的發展奠定基礎。

（三）對接財務云優化財務共享中心信息。財務云的興起促進了財務管控變革。財務云將大數據、人工智能、云計算和互聯網等技術融合發展。企業FSSC 接入財務云平臺后，將下屬公司的ERP 系統遷移至云端，實現數據采集、挖掘、儲存和應用，促進各關聯公司信息共享。財務云平臺能夠協助建立智能會計系統，實現業務與財務的無縫對接，將數據置于業務前端，以便做出最佳的財務決策。

為了建立財務云平臺，首先要實現數據標準化。這意味著在合同簽訂、發票開具等各個業務環節中，必須嚴格控制和管理數據的準確性和一致性。只有這樣才能確保數據能夠按照統一的標準及時上傳至云端，財務人員利用云處理技術可以更高效地處理財務數據。同時，為了確保財務云平臺與業務系統協同工作，企業需要建立相應的云處理工作流程，及時采集數據，實現動態管理。

（四）借助RPA 達成財務共享智能升級。在集團業務層面，RPA 能夠將繁瑣、重復性的工作內容交給機器人自動操作，實現FSSC 業務全鏈條運行的自動化管理，并降低人力成本。在工作層面，RPA 有助于解決數據管理能力弱、手工處理業務流程費時費力且存在風險的問題。在技術層面，RPA 除了幫助共享平臺完成自動化，還能增加系統之間的互聯性。RPA 與大數據技術結合運用是集團FSSC 的必要發展趨勢。

此外，集團FSSC 可以利用RPA 和AI 技術處理復雜數據，通過RPA 的程序語言設置指令，讓系統進行流程自動化處理，但RPA 缺乏人工智能的自主識別能力和自動優化能力，而AI則可以進行智能化的精準判斷，完成應對多種不同經營場景的智慧化處理。如，集團企業兼具有線上電子商務平臺和線下門店，不同渠道的銷售數據分散，且格式多樣，難以全面收集，通過融合RPA 和AI 技術，集團FSSC 可以自動化地收集、整理和分析這些數據，從而提高數據管理效率，并為決策提供更準確的依據。RPA 技術可以將數據傳輸至平臺并批量寫入ERP 系統，實現雙方互聯。AI 的加入可以輔助判斷非關鍵決策，簡化運營管理流程，并降低成本，提高效率。

（五）建立FSSC 大數據安全平臺，加強財務共享中心風險控制。為了確保FSSC 的網絡安全和信息系統的穩定性，需要在共享中心內部建立大數據安全平臺，并配備專門的人員，負責平臺的技術維護與安全保障，以確保共享技術平臺存儲數據的安全可靠。集團運營所有的相關信息都存儲在數據中心，一旦受到黑客攻擊，可能導致數據泄露或破壞，對集團競爭力和客戶隱私造成惡劣影響。因此，需要采取一系列措施來提高網絡安全性，包括建立防火墻、掃描漏洞、加強日常安全審計、及時更新殺毒軟件、升級安全口令使用入侵檢測等。此外，還需要制定規范的規章制度和內部權限訪問制度，防備內部人員從事商業間諜或其他破壞行為，外泄或損壞企業數據。同時，要加強信息化治理和責任落實，確保整個系統安全穩定運行。

（六）培養FSSC 大數據復合型人才。大數據技術的應用對FSSC 的人才需求產生了變化，企業需要多方引入更多的復合型人才。首先，可以通過外部招聘來吸引畢業生和具有相關經驗的專業人士。與高校合作提供實訓，并與相關領域的實踐專家合作進行培訓。其次，可以從集團和子公司內部物色人才，利用員工熟悉公司業務的優勢，培養現有員工來創建自己的大數據財務管理團隊。這可以通過鼓勵現有財務人員學習新知識、邀請實踐專家進行培訓以及建立輪崗制度和績效考核方式來實現。

隨著FSSC 的自動化程度提高，傳統的財務人員需要轉型為數據分析、管理型人才。他們需要更新知識體系，并將數據意識根植于每個管理者和財務人員心中。企業應該給予員工時間和機會進行轉型，創造機制，讓會計人員在大數據財務時代抓住機會，實現數字化改造，提高數據意識，掌握大數據分析技術，挖掘數據對業務的價值，為公司創造更多價值。