陈虎：数字化再造财务

数字化时代的到来将数据科学理念和数字化平台工具引入财务领域，驱动财务从IT走向DT，掀起全新一轮的财务变革。

2021年11月19日，厦门国家会计学院在学院活动中心举办第 66 期“云顶沙龙”，中兴新云总裁陈虎应邀作为主讲嘉宾出席，以“数字化再造财务”为主题进行分享，解密数据价值体系，探析财务数字化转型路径。

本文整理了现场发言内容：首先回顾了会计信息化的三阶段沿革；其次总结了财务目前面临的两大困境，包括数据困境和决策困境；最后分析了财务数字化在当前阶段能够解决的企业痛点，提出财务应当充分发挥会计数据的监控、预警、洞察规律、发现未知和预测未来的作用，将数据科学的理念引入财务管理，积极采用数字化平台技术，推动财务数字化转型。

一、会计的核心

会计学原理是学习会计的基础，所有的会计知识都是从会计学原理出发，从而发散延伸。会计工作围绕两大核心，第一是会计循环，第二是会计恒等式，工作中的所有活动都是以这两个为基础衍生迭代。

（一）会计循环

会计循环是指会计信息的生产与加工工作形成的循环模式。A·C·利特尔顿的《会计理论结构》认为，会计本质上是统计学，其核心是由账户组成，账户是用于浓缩和提炼数据。歌德说，会计是伟大的艺术。会计能够在没有计算机的情况下，把企业乃至于社会运行的经济事务用简单的会计报表呈现出来，这是极其伟大的。会计通过不断地浓缩、汇总、提炼数据，并用统计学的观点来描述企业状态，把企业经营周期内复杂的交易业务与经济事项用三张报表展示出来，这的确是人类智慧的结晶。

（二）会计恒等式

会计恒等式衍生出会计科目，衍生出“有借必有贷，借贷必相等”及其他具体会计实践。同时，会计建立了一套分类体系，围绕会计科目这一体系核心，通过增加核算维度来反映经济业务过程。这带来两个问题：第一，如何看待会计的处理流程；第二，如何看待数据，也就是会计的展示方式。二者分别需要从会计信息化和财务数字化这两个角度出发以应对。

二、会计信息化

会计信息化在过去的30年间经历过三个阶段：第一阶段，会计电算化的出现与发展；第二阶段，ERP带来的业财一体化；第三阶段，基于共享服务的财务组织的变化。

（一）会计电算化

会计电算化用计算机替代了传统计算工具、储存工具，提高了财务的计算能力和存储能力，但并未改变传统财会工作的实质，会计电算化仅仅是“会计工作的高度仿真”。这一阶段将财会工作与信息技术结合，使财会工作不再大大落后于时代发展。

（二）ERP

2000年左右，中外企业会计信息化程度截然不同：外资企业的ERP系统部署已经非常完善了，财务部门和业务部门已经没有明显的分割；而中国企业才刚刚建立起ERP系统，尚在优化过程中，并且财务部门和业务部界限明显。后来，国内财务与业务的界限也逐渐淡化，财务部门逐渐实现了业务财务一体化：业务活动发生，业务流程触发会计凭证自动生成。在这个阶段，ERP打破了业务和财务的界限，改变了会计凭证的生成模式，但是没有改变会计的组织模式，会计依然是分散的。

（三）财务组织的变化

财务部门要进行工业化革命，就要将财务分散的基础业务集中起来，建立财务共享服务中心。简单而言，需要把基础财务人员集中起来，并对基础财务业务进行专业化、流程化、标准化的改造，用计算机辅助、实现信息化，继而实现基础财务业务的自动化处理。

第三次财务革命促进了财务组织的变化，是非常重要的转折，因为在此之前，财务发生改变的仅仅是业务处理方式，财务组织并没有发生根本性变化，但真正的变革一定需要组织革命。

共享服务中心集中了人、组织、系统和数据这四大要素，同时，共享服务中心尽可能地专业化分工，每个人只负责一类业务，形成互相牵制，增强透明性，并用大数据进行事后分析监察。共享服务中心的优势就在于能控制风险、提高效率、提高满意度。在这个阶段，财务部门进行了彻底的组织再造。

这一阶段实现了两件事：第一，财务在远端，信息系统建设水平必须快速提高，从而进一步促进了财务信息化，推动了财务实现业财一体化的进程；第二，将财务的基础业务抽离进行集中处理，推动财务人员向更高层次工作的转型，促进了财务工作职能的转变。

如今，在企业中，尤其是大型企业，财务信息系统已经“武装到了牙齿”，企业的每一个流程，例如从采购到支付的采购流程，从销售到收款的销售流程，从员工到薪酬，再到HR管理的流程，从投资到资产的流程，从库存到产成品的流程等等，这一系列的流程都要与财务互连互通。随着企业的业务量扩大，必然需要一套全面完善的信息系统覆盖企业经营管理全过程，实现完全的、自动化的运作。

信息化达成一定程度后，财务需要进行自动化和智能化。未来5到10年，财务变革将掀起自动化和智能化的浪潮。如今OCR识别、RPA技术、NLP知识图谱和机器学习等自动化智能化技术已经逐渐成熟，并且成本在迅速下降。

未来，从事财务基础业务的人员将越来越少，大量依靠人工处理的工作会变成人+机器的协同，在机器的辅助下，少数人力就可处理更多的工作。比如智能识别，智能审核，自动记账算税，通过汇聚数据，利用规则库，实现自动比对。同样，计算机将自动匹配订单、验收单和发票，无法匹配的则会推送给人工审核，而人工审核的比例将不到百分之十，从而减少了百分之九十的工作量。将财务的基础业务尽可能地用信息化、自动化、智能化手段完成，这是改变会计的重要一步。

三、财务的困境

2005年，笔者曾经总结了希望财务今后能发生的六点变化，目前大概解决了四点：第一，是财务信息流转不畅的问题，现在用信息化的手段实现财务信息集成，可以调取需要的基本财务信息，促进财务信息的流转；第二，是管理报表详细程度不足的问题，这个问题目前解决了一部分，还需要继续提升；第三，是对数据真实准确性的复核困难，在信息化下数据的真实准确性已不再是问题了；第四，财务控制职能较弱，这一点目前也得到了极大地改善。但是，财务依然面临两个困境：第一是数据困境，第二是决策困境。

（一） 数据困境

财务部门是企业的“数据中枢”，汇聚企业从前端业务到后端财务管理的大量数据，但是，传统财务数据在财务数据集成、财务数据标准、财务数据质量、财务主数据、财务数据安全等诸多方面存在巨大的痛点。这些问题严重阻碍数据从物理世界向数字世界的转换，以及数据在数字世界内的集成与共享。

高质量的数据是一切数据应用的基础，财务数据的准确性、时效性、一致性以及唯一性常常因不能满足数据应用的要求及标准。例如，需要统计客户信息，进行风险评估及经营预测分析，客户名称不规范不统一就是巨大障碍，有客户名称缩写，有客户常用名，有工商管理局注册全称，ZTCcloud、中兴新云、深圳市中兴新云服务有限公司三个名称对应同一个公司。主数据不规范造成企业内部数据重复存储，形成数据冗余，增加数据清洗难度，加大后期进行数据分析工作量，阻碍企业及时、有效地进行决策。

再比如，绩效管理是财务部门在企业中发挥管理导向的重要职能之一，财务通过采集、处理、计算各部门的绩效数据，披露经营成果、考核结果等发挥绩效导向。以“利润率”这一指标为例，可以是销售利润率，也可以是净利润率，甚至可以是销售签单的预测利润率。指标对不同职能代表着不同含义。需要用规范、严谨的定义将它们区分开，明确业务含义、计算公式、数据来源、限定范围（如时间范围、业务范围）等。

（二）决策困境

管理层的主要作用是决策，决策都是有模型的，模型是由数据和算法提炼出来的。所以管理层在决策过程中也需要提炼出决策模型，而模型背后需要提供很多数据，并且这个决策过程还需要像科学实验一样不断地尝试来无限地逼近真相。从决策的内容或者对象来看，决策分为三类：战略决策、战术决策和作业决策。

战略决策的主体是企业的高层管理者，与企业的发展方向有关，主要内容是确定企业的阶段发展目标。战术决策的主体是企业的中层管理者，主要内容是明确企业采用什么样的策略来达成企业所设定的目标。作业决策所关注的是企业日常性运作。战略决策需要考虑到未来的不确定性和太多的可能，兼顾更加宏观、长期和全面的因素，战略决策有两件事是非常困难的。第一件事是确定战略决策的目标。第二件事是创新。这两件事无法用数据量化，也无法用数字化解决。

战术型和作业型的决策是完全可以用数据和算法来推荐和改进。要想达成这一目标，财务在未来的十年间有两件事要做：第一，把数据科学引入到财务领域。财务过去是浓缩简化以后的分类小数据，财务面对海量数据以后，传统的那套数据加工流程就满足不了需求了，必须要利用数据科学中的数据治理和数据价值链；第二，要重新定义财务的职能。我们把它定义叫“从财务到财经”。财经，就是财务支持经营管理，财务的数据不仅仅是给财务部门看，也不仅仅是为了对外披露财务，而是经营管理过程中决策所用的。财务拥有的数据及其算法，可以使经营流程变得更加顺畅，决策质量更高，还可以实时观察经营效率和质量，高效分配资源和调整导向。

四、财务数字化

财务数字化需要解决的问题如下：第一，要解决决策质量的问题，特别是战术和作业决策的决策质量问题。当预测的行为出现的结果和最终出现的结果保持相似，就是高质量数据支持下的决策，当预测的行为结果和最终结果不一致时就是低质量决策，所以需要确保用数据来预测未来行为和结果是一致的，防止犯错。第二，选择合适路径。第三，评估经营效率和质量。第四，评估管理机制的有效性。这些都是财务数据能够体现出来的，财务手中有大量数据，但是过去只为三张报表服务。详细言之，也就是需要财务将大量的内外部数据抽取到数据库里，用数据建模、数据挖掘、数据分析这种方式做决策支持、业务创新、驱动流程，用大量底层的算法来支持它。由此，财务有全新的职能，对外是价值的守护，对内是价值的创造。

进一步的，财务基础业务和财务高端业务可分为四个层次。第一层是财务会计的数字化，即把财务会计自身的基础业务全部自动化。第二层是管理会计的数字化，即涉及预算、绩效、税务的筹划，以及投融资的管理。第三层是业务支持的数字化，包括客户资信、商务报价、合同评审、项目财务、产品经营等，第四层是决策支持的数字化，通过多维度分析、预警和预测，实现对企业价值体系和各级决策的支持。财务是企业数字化的重要组成部分，是经营管理和日常决策的数字化的重要支撑。

五、数据的作用和价值

（一）数据的作用

数据有七个作用。以前财务只用了两个作用，第一是作为证据，财务部门的大量的数据在审计巡视的时候用处最大。第二，追溯过去，数据可以描绘过去行为的轨迹。

数据还有五个作用。第一，监控和评价。第二，实时预警。第三，洞察规律，发现其中的关联关系。第四，发现未知。第五，预测未来。财务需要把数据这七个作用都用起来。

（二）数据价值体系

IT讲究的是流程，功能，规则，界面和架构。IT最适合做规则明确，流程清晰的工作。把一件事情拆到越细，稳定性越好，效率越高。所以IT可以切到每个业务环节，通过流程标准化，规范化，继而利用IT技术实现信息化。信息化是数字化的基础，是数据来源的保障。

财务过去是IT（参见笔者的《财务就是IT》），未来是DT。

要解决财务的困境，需要搭建数据价值体系，把数据科学的理念引入财务，充分利用数字化技术。

搭建企业的数据价值体系，或者说将财务转化成数据价值体系由三部分组成：第一，决策场景。要知道企业决策需要什么样的数据，决策模型是什么，如何展示。第二，数据价值链。财务有一条极简的数据价值链，原始凭证经会计凭证——会计科目——明细账总账——会计报表。而在数据科学中，财务要有大数据处理的数据价值链，包括：数据采集——数据存储——数据清洗——数据探索——数据算法——数据可视化。数据价值链就是数据整个采集、加工、处理以及分析、展示，并获得信息的过程。第三，数据治理体系。要知道主数据、元数据、数据标准、数据质量、数据生命周期、数据安全等。

数据是资产，是有价值的。数据资产的价值不体现在数据本身，体现在决策的有效性上。管理会计的数字化场景中，比如预算资源的配置、价值链视角的战略成本的设计、投融资决策等等，这些场景都需要数据的支持。另外，企业在做财务分析的过程中要从企业的价值角度出发。如果数字化不深入到企业的运营和管理角度，效果并不好。数字化的目的看起来是数据的可视化展示，本质是帮助管理者找到关联关系，找到原因，以及提出建议，所以需要基于数据进行描述性分析、规范性分析、预警性分析、预测性分析。

六、总结

现在，大企业中CEO大概有10%是由CFO升任的，跨国公司中比例更高一些，未来这个比例会上升。所以笔者认为财务的道路不是越走越窄了，只能说普通财务人员的道路越走越窄了，但高端财务人员的道路越走越宽了。引入数据科学理念扩大财务经营层，将是财务下一步的发展趋势。过去15年，财务领域最大的变革是财务共享服务，未来15年，财务领域是财务数字化的天下。财务数字化是在采集能力大幅度提升的情况下，算法和算力的使用成本大幅下降的情况下，财务将能够解决过去解决不了的问题，想做而没有做的事情。