财务数智化十大场景洞察，助力世界一流财务管理体系建设
当前，数据已成为驱动企业发展的关键生产要素，数据科学被引入财务领域，财务工作迎来新的重大机遇和挑战。2022年3月，国资委发布《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》，强调要推动财务管理从信息化向数字化、智能化转型，并将财务数智体系作为五大体系之一写入文件之中。财务管理是企业管理的中心，是企业实现基业长青的重要基础和保障。财务数智化转型是建设世界一流财务管理体系的核心动力，也是未来财务发展的必然趋势。
财务数智化场景，是数智技术发挥价值的具体应用，面向业务和管理需求，应用智能化、数字化技术，实现数据赋能、科学决策与经营管理支持。本文总结了财务数智化十大场景，展示数字化时代下财务工作的全新变革，为企业实施财务数智化转型提供参考。
场景一：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》
场景二：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》
场景三：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》
场景四：资金流动性预测
通过对资金流入、流出流程的全面梳理，借助数字化手段，帮助企业预测未来资金动向，及时识别、测算、预警相关风险，有效应对外部不确定性，降低付款排期错配、备付金不足等造成的潜在风险，在平衡资金安全和效益的基础上实现资金最优配置。
科学预测推演，辅助业务前瞻性决策
构建资金收支预测模型，汇聚企业内外部数据，自动提取影响资金流入和流出的关键因子，帮助企业自动生成资金计划，包括销售回款、采购付款、内部调拨、贷款融资、盈余投资预测等等，动态规划资金使用，保障经营用款及时支付，促进资金分配和资本结构优化。
敏捷化风险监控，有效降低资金流动性风险
结合公司整体资金运用策略和业务实际需求，从价值链出发，重点分析经营过程中公司经营活动与资金波动情况，建立流动性风险监控指标体系，设计风险监测模型，实时监测、分析、预警流动性风险因素，协助企业管理资金流波动，确保配置平衡。
例如，某大型电力企业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
场景五：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
场景六：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
场景七：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
场景八：资产物联网应用
传统的固定资产管理技术、方式简单，存在管理效率低、效果差等较多局限性。物联网技术的快速发展与推广应用，为突破固定资产高效管理的技术难题、实现智能化、数字化管理带来良好契机。
智能盘点：应用物联网技术搭建固定资产管理系统，可以实现对资产实物的高效、精准、智能、标准化盘点清查，大量降低人力、物力等资源投入。
资产全生命周期管理：通过资产管理信息系统的应用，将资产管理的控制点前移到业务端，实现资产全生命周期的在线管理，有效改善数据更新、设备资产配置、运检维修、资产核算等相关工作的及时性、准确性和工作效率。同时，资产管理信息系统通过与ERP等生产管理信息系统的集成，把后端资产价值管理与前端资产实物管理关联起来，实现账、卡、物的动态一致性管理。
资产数据分析：各业务部门能够借助资产管理系统实时查询、动态掌握资产当前状态信息，根据需要对资产信息数据进行挖掘分析，指导企业的资源调配、项目投资决策、资产预算管理、生产运维决策等各项工作。
例如某省政府利用物联网技术构建实物数据追溯体系，对接现有资产档案数据，建设资产智能管理云数据中心，建立资产编码云、资产物联云、智慧共享云等资产管控云平台，打造资产动态管理和绩效评价体系，实现资产大数据可视化、采购决策有效支持、资源管理一张图、远程诊断运营维护、资产共享等目标。该资产云平台的主要应用场景及成效如下：一是打造资产云数据中心，构建政府资产的智能标准化管理体系，实现资产管理的全程跟踪，保证信息流、资产实物流和资金流三合一；二是打造资产共享系统，实现资产共享使用运营，避免国有资产重复建设和投资浪费；三是构建资产远程诊断维护运营中心，对资产运行维护日常数据采集、分析、诊断并提供知识库累积，促进资产的智能维护；四是实施资产管理大数据可视化概览，将资产档案进行多维度数据分析，分类评价资产使用绩效。
▲ 资产云平台系统架构框架
场景九：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
场景十：中长期滚动经营预测
在企业中，传统中长期经营预测往往立足于历史数据，实质上并没有真正考虑事物变化的因素，仅致力于数据的拟合，对规律性的洞察收获甚少，缺乏准确性与指导性，难以支撑企业的战略规划与决策。DT 时代下，人工智能技术与应用数学迅猛发展，应用于企业中长期经营预测中，以多模型组合预测，并通过逐期动态滚动，实现柔性预测，在战略目标的指引下支持企业战略规划以及商业计划、业务规划、预算、绩效的制定。
多模型组合，全面预测
中长期经营预测数字化将集聚经营相关的全方位数据，数据越丰富，数据间的联系越可能被感知和洞察，越能全面反映发展变化规律。同时，通过机器学习将BP 神经网络模型、灰度预测模型、ARMA 模型等多种预测模型进行组合搭建，从而对多种预测结果进行有机合成，有效获取多种信息，提高预测科学性和准确性。
动态滚动，柔性调整
中长期滚动经营预测基于计划、预算、绩效完成情况，利用云计算等新兴技术极大提高数据的计算、存储、交互能力，保障数据的实时处理与快速响应，从而不断修正、动态调整并延续预测过程，使预测从实际出发，避免企业对战略目标的僵化执行，切实指导企业的经营活动。
▲ 中长期滚动经营预测
