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　　直播干货 陈虎：财务数字化的一二三四五，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，在物联网开云网址·(中国)官方网站、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开云网址·(中国)官方网站。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。

　　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开云网址·(中国)官方网站。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。

　　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、客户和供应商信用评级、客户画像等；

　　第五层是经营支持，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。

　　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。