◎張宇
數字化時代,企業的數字化經營已成為必然選擇。特別是隨著人工智能、大數據、云計算等技術的不斷成熟和深入運用,企業可基于對數據的整合,將復雜的分析運算嵌入各類經營場景,更好地提升相關工作的自動化、智能化水平。
數字化經營深刻地改變著企業從研發到設計、從采購到生產、從銷售到售后的整個流程,也重新塑造了與之相關的人力、財務等支持環節。財務的數字化變革不僅可實現更加科學合理的資源調配,驅動交易、運營、風控等的智能高效處理;還可聚集大量財務和業務數據,為企業的經營和戰略決策提供智力支持。
內部數據的集中是企業財務數字化的第一步,尤其對于集團化經營的企業,資源共享、優勢互補、規模效應一直被其奉為圭臬。基于集中的內部數據,企業可搭建分析模型,進行跟蹤和預測,從而更好地執行整個集團層面的收付款管理、流動性管理、風險管理等,提升集團整體的資金管理水平;而機器人流程自動化(RPA)、光學字符識別(OCR)等技術的應用,進一步將財務人員從重復性和標準化的工作中解放出來,把更多的精力投入到企業戰略和經營分析之上,為集團創造更大價值。
近年來,隨著對產業鏈條、生態場景的聚焦和關注,部分居于核心地位的企業也在積極推動整個產業鏈和生態圈的數據整合。更大范圍的數據交互和信息共享沉淀了海量的數字資產,利用各類算法和數據分析手段,可持續迭代優化相關模型,對全產業鏈和全生態圈的運營進行動態調整,實現智能高效的財資管理;此外,核心企業還可獲得更加全面、準確的交易對手信息,將集中起來的信用、資金等資源釋放給鏈條和生態中的其他參與方,賦能整個鏈條和生態的經營運轉。
雖然財務數字化變革的好處顯而易見,但其建設是一個復雜的系統工程,面臨著一系列的困難和挑戰。為了更好地發揮“數據+算法”的疊加效用,必須重點解決好以下問題。
業務流程的標準化是推進數字化進程的基礎,流轉順暢且規范的業務流程,通過統一的標準,大大降低了不同法人主體、不同業務單元、不同交易對手在重復操作上的不一致,提升了業務執行的效率和質量,同時也實現了業務流轉中生成數據的標準化,推動了數據的集中和共享。因此,如何構建科學的流程并完成流程的標準化建設,是必須重點考慮的問題。
數據源的不斷擴充可以更好地為智能化的決策和運營提供支撐。除了內部數據的集中,外部數據的獲取正越來越成為豐富數據源的重要途徑。但在與外部數據對接的過程中,如何實現自動化的流轉、標準化的處理,包括內外部數據融合時,如何對異常數據進行驗證、對沖突數據進行取舍,都是必須要解決的難題。
各種新興技術和算法的不斷成熟,為大數據的處理和由數據驅動的自動化、智能化經營創造了條件。但在數據加工和業務處理的過程中,機器只是提供了更多的手段和可能性,依然存在著一些特例需要進行人工干預。如何在充分利用科技賦能的前提下,處理好人和機器的關系,更好地實現人機協同,也是財務數字化面臨的一大挑戰。
財務數字化建設不僅包含流程和數據方面的工作,要真正實現賦能企業經營管理的目標,還需要從管理思路、管理行為、管理技能等方面進行全方位轉型。尤其是企業的財務和資金管理部門,更要快速適應由交易處理的職能部門向企業數據中心及決策中樞的角色轉變,以更加科學的管理方式推動財務數字化變革的持續深化和廣泛應用。
財務數字化變革深度推進了企業財資管理與各類金融交易的一體化整合,迫切需要與外部金融機構進行全流程、全方位的對接。與此同時,產業鏈和生態圈場景金融中大量交易對手的數據集聚,提供了眾多交叉驗證機會,在一定程度上化解了信息不對稱帶來的成本和風險,也為基于資金全流程流轉的金融創新創造了條件。
商業銀行應將信用評級、融資擔保、支付結算、現金管理、風險管理等分散的產品和服務打包整合,以綜合化的方案全面嵌入企業每一個資金管理場景,并尋找一些傳統業務尚未觸及的空白領域進行創新,為客戶提供一整套集資金流、票據流、信息流等為一體的財資管理綜合服務體系。
近年來,開放銀行正逐步成為新的發展趨勢,通過與生態系統共享數據、算法、交易、流程,開放銀行能夠深入契合企業財務的數字化變革。
基于這一思路,商業銀行應積極搭建開放的金融服務平臺,將賬戶管理和存貸匯等金融服務以APISDK等方式輸出,無縫嵌入企業財資管理全流程。除了傳統金融服務的賦能,開放平臺還可基于在服務客戶過程中積累的信息,創造“溢出價值”,如商業銀行推出的撮合平臺,就是通過挖掘、匹配海量的客戶需求信息,為客戶創造了額外的價值。
與此同時,商業銀行也要不斷推動自身的數字化轉型,以銀企彼此數字化的方式在同一生態中實現合作。數字化的生態合作可使商業銀行更好地從客戶需求出發,隨時隨地為生態中的參與者提供便捷、開放、智慧的服務,滿足其碎片化、個性化、多元化的金融需求。
商業銀行應及時從思維、工具、手段等多維度轉變營銷打法,構建數字化的營銷體系。首先,數字化為客戶畫像提供了更多元的視角。除了更加豐富的數據源,通過無縫銜接企業資金管理全流程,商業銀行還可更好地對企業經營進行動態化的分析研判,并基于在客戶特征、行為、習慣等方面的洞察,綜合運用聚類分析、決策樹等方法,對客戶進行客觀科學地分類和預測,以數據智能驅動精準營銷。
其次,數字化為場景營銷提供了更便捷的可能。銀企間數字化的對接創造了頻繁且持續的接觸,便于商業銀行圍繞客戶資金管理生命周期提取高頻服務場景,匹配相關產品和服務,并基于各類新興手段提供線上線下的知識和技術支持,為客戶呈現沉浸式的產品試用體驗。
再次,數字化為信息共享提供了更豐富的渠道。商業銀行可發揮自身的客戶集聚效應,打通各個企業間、產業鏈間、生態圈間的信息壁壘,形成更大范圍上的數據集中,通過舉辦各類推介和營銷活動,促進政府機構、金融同業、企業間的信息交流,挖掘創造商機;同時,還可基于數據分析,形成行業觀點,進一步拓展信息共享渠道,為客戶提供咨詢等融智服務,提升服務的專業化水準。