【世界一流财务】从经验主导到数据驱动，打造智能前瞻的财务数智体系
文件解读：理解财务数智体系
国务院国有资产监督管理委员会近日发布了《关于中央企业加快建设世界一流财务管理体系的指导意见》（以下简称《指导意见》），明确提出“完善智能前瞻的财务数智体系”，并对财务数智体系的构建进行了说明。
为帮助财务工作者理解政策内涵，了解实践路径，我们对《指导意见》中关于财务数智体系的内容进行详细解读，为财务数智体系的建设提供专业意见。
▲ 《指导意见》原文图解
《指导意见》中指出，为建成与世界一流企业相适应的世界一流财务管理体系，打造智慧、敏捷、系统、深入、前瞻的数字化、智能化财务，企业需要着力开展财务数智体系的建设工作：
（1）统筹制定财务数字化转型规划，明确财务数字化变革的方向与措施，建立健全制度、组织、管控三大体系，完成企业信息系统的横纵贯通、高度集成，打造坚实的信息化基础；
（2）搭建全生命周期的数据治理体系，提升数据质量，完善数据模型，激活数据价值；
（3）以数据为核心全面整合业财信息，推进经营决策由经验主导向数据和模型驱动转变；
（4）依托于财务共享实现财务的数字化转型，不断拓展共享边界，推进技术创新；
（5）在搭建财务数智体系的过程中加强系统、平台、数据的安全维护，全方位保障财务数字化转型工作的顺利实施。
从《指导意见》可以看出，完善智能前瞻的财务数智体系是企业在数字化时代下建设世界一流财务管理体系、实现企业高质量发展的重要内容。作为新一轮科技革命和产业变革深入发展的新型生产要素，充分应用数据成为企业实现财务管理能力水平提升的必然选择。财务基于其汇集、使用数据的工作本质，应利用其本身具备的数据优势，将数据科学的理念和数字化工具引入财务领域，全面激活数据价值，实现企业数据从原始数据到数据资产和数据服务的转变，优化并扩展财务职能，促使财务职能从基础业务处理职能走向赋能业务和经营管理决策的职能，为财务走向财经创造转型空间。如何利用数据优势打造企业数字化、智能化财务？可以通过以下三个部分展开实践：
1、广泛对接内外部信息，扩大数据采集范围
以往财务聚焦在“票账表钱税”背后的数据，这些数据是企业经营过程中，处理交易时所产生、接收的凭证上承载的数据，以及在会计科目体系下对这些数据进行的提炼，例如发票金额、交易信息、付款明细等数据。与之相对应，承载这些数据的发票、行程单、火车票、银行回执单、合同等单据、支持性资料、账表都是传统财务数据源。
随着数字技术的赋能，财务所能获取的数据不再仅局限于以上的这些数据，财务数据源也因此得到扩展。财务还需要广泛采集交易数据、过程数据、行为数据、环境数据，充分连接内部业务系统和财务系统，以及外部数据，实现对这些数据全方位的采集汇聚，从“小数据”向“大数据”转变，支持和驱动财务发挥经营管理、价值创造的职能。
▲ 财务数据源“三大层次”
2、引入数据科学理念，充分激活数据价值
▲ 数据治理体系框架
为打破业财数据口径不一致、数据质量差等严重阻碍数据的汇聚、共享与应用的数据困境，财务需要在广泛汇聚数据的基础上，通过数据治理统一数据标准、提高数据质量，建立科学开放的数据资产管理与运营体系，助力企业实现数据可见、可懂、可用、可运营，打造扎实的数据基础底座。
▲ 数据价值链
进一步，财务需要利用数据价值链从高质量的数据中提炼重要信息。面向多样的业务需求，数据价值链围绕数据、业务、技术三大要素，借助算法与算力提取、组织并利用数据，通过业务需求分析、数据采集、数据清洗、数据探索、数据算法、数据可视化等步骤，盘活数据资产、开发数据能力、发挥数据价值，通过科学直观的视觉表现形式清晰传达和沟通数据分析结论，驱动数据逐步完成从“原材料”到“价值”的转换，为企业提供多场景的决策支撑。
3、拓展财务职能，支撑企业决策
财务通过构建数据治理体系和数据价值链，实现“提升数据质量、管理数据资产、激活数据价值”，进而赋能数字化应用场景的有效部署。而财务的能力和职能范畴也在这个过程中不断扩展，从以往仅关注财务的专业职能，即财务会计和管理会计（如会计核算、资金管理、绩效管理、投融资管理等），延伸至可以实现业务支持和决策支持（如项目盈利测算、授信评级客商画像、多维经营分析、中长期经营预测等），即通过深入业务价值链和经营决策链，面向业务和经营管理提供财务专业能力，用数据和算法赋能业务持续增效与企业稳健运营，让财务能够在发挥“财”的专业职能基础之上，发挥“经”的业务支持和决策支持职能，推进企业的决策模式向依靠数据和算法决策转变。
>>更多详情请查看《中兴新云财务数字化白皮书》
而在财务数智体系的搭建中，《指导意见》也明确指出“企业应积极探索依托财务共享实现财务数字化转型的有效路径”。财务共享中心的建设和运营为财务数字化转型提供了良好的组织基础、管理基础、数据基础，基于财务共享中心，财务能够有效扩大数据采集能力、提高数据加工能力，为数字化转型提供稳定的底座支撑，促使财务成为企业数据的管理者和服务者，持续为企业经营聚势赋能。
>>更多详情请查看《【世界一流财务】从财务共享服务中心到企业数据中心》
场景案例：打造数字化、智能化财务
通过对实践的观察，很多企业已经开始主动拥抱变化，正在逐步建设财务数智体系，并且在很多典型场景下已经有较成熟的数字化、智能化技术应用。以下列举十大数字化、智能化财务应用场景案例，展示数字化时代下财务工作方式的全新变革，以及在具体场景下财务对企业经营管理的有效支撑。
案例一：智慧费用报销
随着企业业务在多地区的快速拓展，员工多地出差，使得费用报销业务在财务日常工作中占比较重，尽管许多企业实现了内部系统的高度信息化，但报销流程中依然存在高重复、低附加值的手工环节。光学字符识别（OCR）技术、语音识别技术等新兴智能技术的应用能够有效解决员工填单难、投单难等问题。例如，某高新技术企业利用光学字符识别（OCR）技术、语音识别技术及规则引擎等多种智能技术实现了智慧费用报销“五部曲”：智能采集、智能填单、智能投递、智能审核、智能分析，从而使得费用报销业务在处理效率、处理质量、支撑决策等多方面实现了全方位提升。
>>案例详情请点击查看《智慧费用报销的探索与实践——以高新技术企业Z公司为例》
案例二：财务智能审核
近年来，伴随着企业业务规模的扩大，财务审核的工作量与工作压力与日俱增，传统以人工为主的审核模式逐渐难以适应企业财务业务高质量发展的需求。企业通过应用规则引擎与机器学习技术，自定义审核规则与流程，并通过大量的训练扩充规则库，实现财务的智能审核，提高审核效率。例如，某通信运营公司借助新兴技术的力量构建符合管理需求的单据智能审核平台，该平台能够通过报账系统、发票池等多种内外部系统获取审核所需数据，并利用规则引擎和机器学习技术打造企业财务合规审核、风险审核、内控审核、支付审核等全方面规则库，实现了单据的实时校验、准确审核、结果直传、全程无感。
>>案例详情请点击查看《人工智能助力财务智能审核——以某通信运营公司A为例》
案例三：供应商智慧结算
企业通常面临供应商业务线上流程断点多、手工作业工作量大、结算过程繁琐、供应商管理难度大等问题。智能结算平台的建立能够实现智慧发票开具与核验、智慧三单匹配、智慧结算等多种可替代人工操作的功能，同时企业可以通过收集数据、建立数据库、建立模型与持续训练来完成对供应商画像的描绘。例如，电力行业某大型企业集团的省级公司搭建了以供应商智能结算平台、供应商智能画像为主体的供应商智慧结算管理体系，业务人员可在智能结算平台上一站式自动完成与供应商间的交易事项，包括接收供应商开具的正式发票、三单匹配等。同时，该公司基于内外部信息建立了“供应商数据资源池”，全面汇聚供应商数据信息，支持供应商全息画像的描绘，帮助企业有效防范采购风险，优化管理与决策。
>>案例详情请点击查看《供应商智慧结算管理体系建设实践——以电力企业D公司为例》
案例四：智能收款管理
企业的收入收款流程中通常存在很多重复性高、耗时久、繁复枯燥的工作，导致财务人员价值感较低、工作质量无法持续提升，也难以及时、准确地实现对客户风险的管控。企业可以利用应用程序接口（API）、规则引擎、知识图谱等新技术，打造智能收款认领和智能客户风险管控平台，以实现自动、智能、高效的收款管理。例如，国内某著名光伏产品制造商为提升财务效率及其支撑业务发展的能力，上线了收款认领系统与客户风险管控平台。其中，前端系统将资金系统的收款、收票流水统一同步至收款认领平台，后端系统与共享运营系统以及ERP系统对接，款项认领后可自动生成收款报账单至共享运营系统审核或直接流转至ERP系统进行收款核销。这一过程能够充分释放企业人力，提升财务流程自动化水平。同时，该企业通过客户风险管控平台对客户风险进行实时监控及异常预警，由被动管理转变为主动管理，降低收款风险。
>>案例详情请点击查看《光伏制造企业F公司在收入收款领域的智慧财务应用》
案例五：智慧税务管理
企业业务的扩张使得原有税务工作模式已无法适应企业的发展，企业业务涉及多业态、全球化，税务管理难度大，涉税业务大多线下作业，税务相关工作的信息化水平总体较低，且针对税务风险管理，企业通常缺少事前及事中预警。企业可以借助“大、智、移、云、物、链”数字技术打通“票—账—表—钱—税”全流程，建立一个打破税企管理边界、职能充分耦合、数据充分互通的精细化、集约化税务统筹管理平台。例如，某综合性能源供应商搭建了智慧税务平台，从组织架构、业务流程与信息技术应用、制度规则三个方面进行调整与重构，利用光学字符识别（OCR）技术、PDF解析及规则预设完成发票的信息采集、校验及审核，同时借助人工智能（AI）、机器人流程自动化（RPA）等技术手段自动计算税金并申报纳税，实现税务业务自动处理、申报纳税智能规划、风险监控内外互联、税务分析统筹全面。
>>案例详情请点击查看《企业集团智慧税务平台建设路径研究——以SN集团为例》
案例六：支付反欺诈管理
受企业组织层级逐渐繁多、财务监控力度弱及内部审查体系不完善等原因影响，社会上频繁发生因支付不当遭受严重损失甚至面临破产的企业案例。常见的支付欺诈情形有：
内部舞弊：财务人员利用职务之便及企业管理制度的漏洞，私刻银行业务清讫章伪造缴款单以窃取企业的国家公款；
支付流程不规范：企业业财信息对接、反馈不及时，及支付接口不稳定，都可能导致企业重复支付；
电信诈骗：财务人员遭遇犯罪团伙电信诈骗，导致企业账户资金通过网络被骗取。
某证券公司通过上线支付反欺诈产品来杜绝此类事件的发生，该产品利用文件导入、数据库连接和API接口等多种方式采集数据，基于算子平台配置所需的算法模型，将交易频率异常、交易金额异常、重复支付等业务风险点抽象为数据规则，实现对异常支付行为的智能识别，全面防范资金风险。支付反欺诈产品的应用能够全面汇聚企业内外部数据，智能审查预警支付指令，实现事前预警和事后追查，合理有效地帮助企业规避支付欺诈问题，保障企业资金安全。
▲ 支付反欺诈
案例七：预算及绩效管理
企业通常会基于对未来经营情况的预测，对企业资源进行规划与分配，同时会根据经营预测的结果设定经营目标，对所分配资源产生的效益进行评价与控制。然而，财务在制定目标和调整区间时总是缺乏依据，难以建立科学的预测机制，且预算编制工作依赖于财务人员手工完成，无法保证预算编制的质量与时效。
某汽车生产制造企业针对这一痛点搭建了灵活、敏捷的经营预测体系，汇总、梳理所有预算指标与规则，将业务流程模型化，并利用机器学习技术对预算模型展开大量训练，推演出最优的预算模型。后将预算计划嵌入采购平台等前端平台，订单下达时预算控制立即运行，同时，在自动化预警机制下，系统可实时追踪预算的执行情况，做到事前、事中有效控制预算。最后，基于预算数据和执行数据的自动采集与计算，系统将会自动出具预算分析报告，且以报告信息为依据，构建适用于多业务线的绩效模型，计算出绩效考核结果并以评价或激励的形式及时反馈，科学、高效地实现企业业绩改善。
▲ 预算管理及绩效管理数字化
案例八：信用风险管理
随着企业业务规模不断扩大，生产所需原材料的供应任务繁重、供应商规模庞大、逾期交货等问题一直存在，企业对于供应商信息档案管理深度不够，未能掌握每个供应商的综合情况和履约能力，缺乏对供应商的评级和风险防控，以及时常会出现供应商由于产能、资金、原材料等自身问题不能按时交货期的问题，导致给公司的生产效益带来不良影响。
某制造业企业利用数字化技术，吸纳供应商信息、工商、关联方等全量数据，构建供应商信用风险管理模型，形成企业基本信息（企业名称、机构代码等）、经营数据（关联企业、企业信用评级等）、能力投入（产品能力、专利权等）、风险情况（失信信息、行政处罚等）等多种类基础标签及部分衍生标签，全方位描绘供应商信用画像。其中，企业融合知识图谱、机器学习等先进技术排查供应商与其他企业复杂的关联关系，并内置风险预警机制，及时反馈供应商供货流程中的潜在风险，并筛选出优质供应商、低风险供应商及高风险供应商，科学量化供应商的信用风险，维护企业日常的高效运营与资金安全。
▲ 供应商信用画像
案例九：电费收入预测
大型电力企业通常面临着会计主体多、管理层级多、专业条线多的资金管理难题，一方面，业务财务系统未对接贯通，导致业务部门线下手工汇总、提报预算数据效率低；另一方面，支付与预算尚未结合，预算不能对付款业务起到严控作用，资金支付风险较高。
某大型电力企业针对这一系列难题搭建了集团企业收款结算平台，采集财务、营销电费收入等历史数据，综合考虑电费发行、交费行为、资金到账规律、电力消费趋势、人口及经济增速等影响因素，结合利用Holt-Winters时序预测模型、XGBoost+随机森林融合模型等多种数据模型分析，并通过历史数据滚动验证、优化模型参数，实现对月电费、日电费的到账金额的精确预测，从而使得系统自动预测每日电费收入，让企业从原有的“月度管理”变为“按日排期”，进一步加强现金流预算过程管控，细化管理维度，提升了资金统筹平衡能力和管理创效能力。
▲ 电费收入智能预测
案例十：多维经营分析
业务多样化、管理多元化逐渐成为现代企业发展的趋势，企业通常利用管理报表来监控战略的执行情况，把握企业经营现状。然而，由于企业现存的一些痛点导致企业无法从管理报表中获取有效信息以支撑决策。
信息系统：信息系统繁多复杂，系统内部缺乏对接，数据信息难以贯通共享，同类业务多系统并存，无法支撑报表自动生成；
内部管理：组织管理层级多，内控管理制度不完善，沟通决策链条长，管控力度不够；
管理报表：报表数量多、质量低，存在数据缺失、填报口径不一致等问题，无法反映企业真实的运营状况。同时，报表由人员手工编制，耗时耗力，且难以保障报表的信息质量。
某大型地产企业为满足企业管理需求，以数据驱动经营决策为目标，将现有管理报表体系进行优化重构。该企业搭建了适应集团层面管理需求的管理报表体系，明确报表的指标涵义和计算规则，拆解报表指标至最小颗粒度，建立多维度、多层次的指标分析体系。同时，利用数字化技术与工具，整合企业内外部海量数据，基于企业战略搭建模型展示表，进而开展数据清洗、加工、贴标签等工作，并建立常用数据指标库。最后针对固定报表进行模板配置，由系统自动定期出具所需报表与指标，并以可视化的形式直观呈现。管理报表体系的数字化重构能够实现企业经营状况的多维精益分析与决策场景应用，把握企业现状，及时监控、反馈、解决经营管理中出现的问题，促进企业运营效率的全面提升，全力支撑企业经营管理决策。
▲ 管理报表实施方法论
