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个/性/化/教/育/行/业/领/跑/者
2023/03/30
，使得业务财务实现一体化，业务发生后会计凭证自动生成，会计信息和业务信息实现高度同源；，在云计算、互联网、移动技术推动下，财务信息系统在不同业务场景中与业务系统、外部系统实现了大量的互联互通。2017年我们写过一本书叫，书中介绍了财务二十多个信息系统，如今，财务信息系统在企业中的应用已经十分成熟，有核算、报表、预算、资金、税务的系统，都集合在财务部门里面。这三次变化在中国用了近40年左右的时间，我们把它称为财务的信息化阶段。
从2020年开始，随着算力成本的大幅度下降，财务所积累的数据成几何级增长，在物联网、大数据、人工智能这三个核心技术的推动下，财务正在发生第四次变化——迈入数字化时代，可以想象在未来10-15年，数字化会给财务带来巨大的冲击。
国资委在国有企业数字化转型专题《数字化转型知识方法系列之一：数字化转型的基本认识与参考架构》中提到“企业数字化转型是顺应新一轮科技革命和产业变革趋势，不断深化应用云计算、大数据、物联网、人工智能、区块链等新一代bg电子游戏平台信息技术，激发数据要素创新驱动潜能，打造提升信息时代生存和发展能力，加速业务优化升级和创新转型，改造提升传统动能，培育发展新动能，创造、传递并获取新价值，实现转型升级和创新发展的过程。”
企业数字化不是把信息化重新做一遍，而是通过企业沉淀的数据资产帮助企业提升客户体验、优化资源配置、重构决策模型，同时找到新的商业模式，进而提高效益，这是企业数字化转型的目的。
企业是由三大循环组成的，分别是业务循环、管理循环和信息循环，这三大循环共同作用，驱动企业向上成长、向前发展。财务作为企业信息循环的重要组成部分，对企业数字化来说，它是从业务过程中采集数据为管理决策所用，所以财务数字化是企业数字化的重要组成部分，帮助企业科学决策，提高整个产业链决策效率以及企业内部决策效率，同时发挥数据预警、预测的作用，寻找规律，优化企业资源配置，我们认为这是财务数字化的目标。
财务数字化是企业数字化的重要组成部分，是企业经营管理的数据和算法支撑。财务有很多职能是通过信息循环，或是作为企业的辅助价值链的过程中间实现的，比如说核算报告、资金管理、税务管理、资本运作、成本、预算、合规风控等。同时财务还有两项扩展的职能，我们认为这是企业数字化中财务数字化应该做到的，分别是业务支持和经营支持。
财务数字化转型需要两项能力支撑，第一个是财务组织再造，建立起“战略财务+业务财务+共享服务”三分天下的财务组织架构；第二个是夯实财务信息化基础和进行数字化再造。
数字化时代，财务面临的环境发生了巨大的变化。在过去，财务主要是采集原始凭证，所收集的会计信息非常有限，但在大数据时代，财务面临的数据量爆炸式增长，面对海量的数据，财务往往面临两大困境：
第一，数据困境。传统财务得到的数据大部分是小数据，存在很多痛点，例如数据口径不一致、主数据不规范等，导致财务部门存在大量数据孤岛、数据离线、数据难清洗、数据质量差等问题。
第二，决策困境。企业经营过程中面临大量的决策场景，这些决策需要数据和算法来辅助。然而分析维度复杂，分析需求多变，分析要实时，分析体系要灵活，同时财务数据的价值含量要提高，而且财务不仅仅能够提供文字和数字，更重要的是将数据图表化、可视化，财务要转变成能深刻理解战略、战术和作业过程中的决策场景，能提供决策支持，这是财务面临的决策困境。
如何解决这两大困境，财务要从只实现基础职能的IT思维转变成数字化的DT思维，最重要的是有三点，分别是数据治理、数据价值链和数字化技术。我们把数据治理和数据价值链统称为将数据科学引入到财务领域。
数据治理可以比喻为是找到含金量比较高的金矿，财务在日常处理数据过程中，会发现大bg电子游戏平台量主数据不一致的状态，极大地拖累财务的数据处理过程。每一次采集数据的过程中，既要知道数据源，也要确保每一个数据源的主数据是一致的，比如客户、供应商、产品、项目，包括财务的会计科目都要一致，每一个采集过程都要定义相关的数据标准跟数据质量，否则采集后的数据在加工过程中会耗费大量的人力和时间成本，只有重视整个数据治理过程，财务才能真正地将数据发挥出价值。
数据治理体系是数据发挥价值的基础，我们总结了数据治理的 “五次升华”，涵盖了从数据源头到最终形成数据资产的全过程：从数据溯源和明确主数据，到明确数据标准、数据质量和数据标签，再到明确数据指标和数据建模，再进行主数据优化迭代和实现数据可视化，直至实现数据安全管理和数据资产管理。
财务部门本身有一条极简的数据价值链，原始凭证就是数据采集，审核凭证就是数据清洗，生成记账凭证就是入池进湖，明细账和总账就是数据关联关系，会计报表就是数据服务，对会计报表进行分析可以说是一种数据可视化。而财务作为企业经营过程中信息循环的重要组成部分，是企业的数据采集、加工和提供的部门，财务从业务中获取信息，对数据进行加工，提供信息，为管理决策提供辅助作用，这是财务部门的定位。
在大数据环境下，财务需要建立新的数据价值链。不仅要采集结果数据，还要采集行为数据、交易数据和环境数据，要完成数据的清洗、标签、算法、模型、指标以及形成数据服务，完成数据的分析和数据可视化。现在财务所展现的大部分是文字和数字，人类对图表的阅读速度远远高于文字，所以财务报表也要进行可视化的转化。
财务还要利用数字化技术建立一个DT的平台。那么IT和DT到底有什么区别？
IT主要处理的是流程和规则，在确定的流程情况下用规则来实现功能，比如费用报销系统、业务报账系统、会计核算系统、合并报表系统等。DT处理的是数据的采集、加工，数据的指标算法，数据的图形化和报表化，比如进行多维度的分析，比如客户和供应商信用评价和评级。要把数据科学引入到财务领域，把数字化的技术引入到财务部门，财务要把信息化过程中沉淀的内外数据融合在一起，运用算法和模型，帮助企业决策由经验主导转向数据驱动。
财务数字化最终是要面向不同应用场景打造数字化产品与服务。我们对财务所有的具体工作进行了梳理，提出了“4×4”财务数字化应用场景矩阵（FDASM）：
“四横”是数字化财务中的四种工作方式：第一，财务大量的工作是在做基础操作类的工作，比如票账表钱税；第二，财务做的一些规则计算类的工作，通过规则明确的内部数据复杂计算，包含纳税计算、成本分摊、奖金和薪酬的计算、报表编制、合同评审、返利计算、佣金计算等；第三，统计分析类的工作，利用统计学的方法发现它的规律与趋势，比如现金流分析、税务分析、财务报表分析、预算分析和成本分析等，还有一些基于多维度统计特征，以及对内部数据进行多维挖掘和分析的计算，如销售结构多维分析、采购成本多维分析等；第四，模型算法类的工作，需要挖掘外部数据，进行关联的模糊计算，比如支付反欺诈、现金流预测、业绩预测、成本预测、风险预测预警等。
“四纵”是数字化财务职能的四个层次：具体可以分为财务会计数字化、管理会计数字化、业务支持数字化、决策支持数字化四个阶段的应用场景。其中前两类职能，财务会认为是自己天然的职能，后面两类往往被认为是附加的工作。其实财务部门应该逐渐认识到，业务支持、决策支持才真正是财务数字化对于财务职能的扩展，通过这两类职能来发现规律、支持企业科学决策、优化资源配置。
固定规则的复杂计算，基于固定规则的复杂计算，比如纳税申报的计算，成本多级分配等；
统计计算，比例、趋势，关联关系等，比如全球资金分布情况、关键交易对象等；
灵活、需要内外数据交互的模糊计算，需要跟决策相关，灵活的、内外部数据交互的模糊计算，比如中长期经营预测等。
第一层是可以做好的，这类就是财务的本职工作，比如账务处理、凭证的自动生成、账户结算、资金结算等；
第二层是可能做好的，企业投入一定信息化建设就可以做好的工作，比如智能审核、资金监控等；
第三层是做得不好的，比如现金流预测、支付反欺诈、税务筹划、税务风险预警和大数据分析等，这类工作财务也会认为是自己的工作，但是很难做好，这类工作没有算法和模型的支持是做不好的；
第四层是业务支持，财务要能够提供给业务相应的数据和算法，比如产品立项的经济可行性分析、产品全生命周期盈利bg电子游戏平台、客户和供应商信用评级、客户画像等；
第五层是经营支持bg电子游戏平台，财务可以对企业经营提供战略级的支持，包括中长期的战略规划，产业链的布局决策，宏观经济相关的中长期业绩预测，多维度的经营分析等。业务支持和经营支持是财务应该扩充的职能，是真正的数字化转型。
第一类是可记录，财务能够利用技术以及辅助人工采集数据信息，实现及时查询、记录与呈现等功能；
第二类是可追溯，通过搭建IT系统、完善财务信息化，财务能够追溯业务全流程，实施管理控制；
第三类是可分析，财务能够准确量化企业内部业务与财务数据，并进行分析、预警，寻找问题原因；
第四类是可预测，财务采集外部数据，借助算法模型、进行业务与经营预测，洞察规律，预测未来；
第五类是可决策，要有完善的数据治理与数据价值链体系，财务能够全方位、深入支持经营管理决策。
一是从数据走向决策，数据在财务部门不仅是数据、报表，更重要的它也是一种竞争的力量，能为企业决策服务。企业未来的竞争不仅仅是人才的竞争、资本的竞争、技术的竞争、资源的竞争、更重要的是数据的竞争。
二是从财务走向财经，财务部门不仅具有核算、资金、税务的财务会计职能，也不仅具有预算、成本、绩效、经营分析、管理报表等管理会计职能，更重要的是帮助企业业务决策和企业管理更加科学化，将管理由经验主导转向为由数据和算法主导，帮助企业在确定战略方向，不断创新的过程中少犯错误、降低成本、提高效率。
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