【财务数据价值链】如何理解财务数字化？
迈入DT时代
“虽然数据还没被列入企业的资产负债表，但这只是一个时间问题。”
奥地利数据科学家维克托·迈尔·舍恩伯格，在其2012年末出版的《大数据时代》中写下了对数据的预见。随后十年的时间里，舍恩伯格的预见逐渐走进现实，人类社会正步入全新的DT时代（Data Technology，数据技术）。
IT（Information Technology，信息技术）是一项以电子计算机和现代通信为主要手段，实现信息的获取、加工、传递、利用等功能的综合技术。DT是以数据为核心，通过对数据进行存储、清洗、加工、分析、挖掘，实现对数据的深入挖掘和动态运用的技术。
IDC预测，2025年全球数据量将达到163ZB，对于愈加大量、实时、高速、多样化的数据，传统信息技术已无法满足企业对数据存储、传输、处理等方面的需要，人类社会逐渐从IT时代步入DT时代。IT时代是对过去数据和信息的静态发现，并以此解决当前所遇到的问题；而DT时代通过分析历史数据、把握现时数据、预测未来数据，进而实现数据赋能，从而思考未来、创造未来。因此，从IT到DT，不仅是技术工具的升级，还是思维方式的变革。
▲ 图1 从IT到DT的变迁
DT时代下，企业为应对企业外部环境和内部需求的变化，迫切需要唤醒“沉睡”在企业中的数据，并对数据予以充分挖掘和利用，以帮助自身提升业务洞察力和战略决策力，从而满足数字化转型的需要。
▲ 图2 企业数据现状
是什么？
——企业数字化与财务数字化
全新的时代背景下，数据革命迸发出前所未有的创新力量，企业正在实现从营销到销售、从市场到服务、从研发到生产等各个价值链环节的数字化转型。财务也将在数据与技术的推动下走向财经，在发挥专业职能的同时，站在业务与经营管理的全局视角，用数据和算法赋能企业业务管理与经营决策，驱动企业全面实现数字化转型。
从企业数字化到财务数字化
▲ 图3 企业数字化、经营管理数字化与财务数字化
企业数字化是围绕企业价值链的全面数字化。企业数字化以数据驱动为目标，围绕产品研发、生产运营、经营管理以及产品与服务等多个领域深化数字化变革，重构决策模型与商业模式，重新塑造企业核心竞争力。
经营管理数字化是企业数字化的重要变革领域之一，基于企业价值体系明确目标，以数字化重塑业务流程和管理机制，通过搭建指标体系透视经营全貌，提升科学决策支持能力，助力企业数字化目标的实现。
财务数字化是实现经营管理数字化的重要支撑和有力抓手，是通过将数据科学理念和数字化平台工具引入财务领域，以变革财务工作方式，优化并扩展财务职能，实现“财务”到“财经”的转型。
财经分为“财”与“经”。
“财”是财务，所发挥的是财务自身的专业职能。比如财务会计与管理会计的相关职能：会计核算、财务报表、资金管理、税务管理、预算管理、绩效管理、成本管理等职能。
“经”是经营，是财务深入企业经营价值链，从而拓展出的全新职能。财务站在业务视角，深植于业务，并在能够在业务流程中对各项业务活动提供数据服务，以发挥决策支持作用。比如财务围绕业务部门的经营目标，在产品研发流程中支持产品线规划、产品立项评估决策等；在供应链采购流程中支持备料与库存决策、供应商资信评估等；在商机到收款流程中支持客户分析、定价策略制定、关键商务条款评审等。
财经在财务纵深发展专业能力的基础之上，将用数据和算法赋能业务持续增效与稳健运营，驱动业务与管理决策，以支撑企业的经营发展。
为什么？
——数据困境与决策困境
财务作为企业天然的数据中心，可以通过发挥数据优势，将数据转化为价值，助力企业完成以数据为核心的转型变革。面对数字化全新局面，财务需要主动求变，以直面随之而来的数字化挑战，走出财务一直以来面临的数据困境与决策困境。
▲ 图4 财务面临的数据困境与决策困境
数据困境
数据困境是传统财务在取数、算数、用数过程中面临的数据集成、数据标准、数据质量、主数据等诸多方面的痛点，这些问题严重阻碍数据的汇聚、共享与应用。
在数据集成方面，数据离线及数据孤岛等情况使数据集成困难，严重影响数据的流动和使用。
在数据标准方面，缺乏统一、规范的数据标准，业财人员各执一套话语体系，业财数据将难以互联互通。
在数据质量方面，数据存在缺乏准确性、时效性、一致性以及唯一性等质量问题将增加数据清洗和分析的工作量，阻碍企业及时、有效地进行决策。
在主数据方面，主数据不规范统一将造成企业内部数据重复建设与存储，形成数据冗余，增加数据清洗难度。
决策困境
决策困境是财务面对业务情况复杂、规则常变、需求不明确、维度多重的经营决策需求时，仅能收数“靠要”，用数“靠表”，只知其果，不知其因，无法深度支持决策需求的困境。根据决策主体或决策内容，可将决策分为三类：战略决策、战术决策和作业决策。
战略决策由企业高层管理者制定，以确定企业的阶段发展目标，关乎企业发展方向，需要全面兼顾未来远期发展的不确定性以及宏观、全局层面的各类因素，难以仅仅用数据量化，但企业可通过数字化手段发挥对此类决策制定的支持作用。
战术决策由企业中层管理者制定，主要用以明确达到所设目标需要采取的策略。
作业决策则围绕策略的执行层面，重点关注企业的日常运作。战术决策和作业决策可以完全用数据进行驱动。
▲ 图5 决策分层
怎么做？
——“1221”财务数字化转型方法论
财务为打破数据困境与决策困境，走进全新变革时代，第一，需要明确数字化转型目标；第二，需要将数据科学的理念引入财务领域，数据科学是综合利用数学、统计学、计算机科学等的全新跨学科领域；第三，需要将数字化技术平台应用于财务领域；第四，需要关注数字化应用场景的实现。
转型目标、数据、技术、应用场景是财务进行数字化转型需考虑的关键要素，可将其概括为“1221”财务数字化转型方法论（FDTM, Financial Digital Transformation Methodology）。
▲ 图6 “1221”财务数字化转型方法论（FDTM）
第一个“1”指转型总目标：优化运营、赋能业务、洞察风险、支持决策。
第一个“2”指两大场景，应用场景与技术场景，数字化实践将落地于不同应用场景，并以技术平台支持全面落地。
第二个“2”指两大数据科学的内容，数据治理与数据价值链（DVC, Data Value Chain）。
最后一个“1”指一个保障体系，通过建立文化、组织、人才与标准规范的保障体系，为数字化转型护航。
“1221”财务数字化转型方法论中所提及的数字化应用场景、数据价值链与数据治理体系共同构成企业数据价值体系，帮助企业自身用对数据、用好数据。
本文部分内容来源于《财务数字化白皮书——从财务走向财经》，点击下方图片即可下载本报告。
