房地產企業財務共享下銷售與財務融合探究

楊家敏

【摘要】在傳統財務管理模式下，房地產企業銷售與財務之間因數據口徑不統一、數據互通不暢等原因，導致銷售與財務融合的諸多管理問題無法得到很好解決。隨著財務共享服務中心的建立，RPA等技術的不斷普及，財務共享模式在房地產企業得到廣泛應用，文章以營銷人員、財務人員與管理者的需求為出發點，結合房地產銷售款項類別與收款場景，提出了銷售財務一體化的解決方案。針對以首付為主體的非貸款類款項，以小而精的智能POS收款系統方案加以解決；針對貸款類回款款項，以網銀機器人解決，并建立多功能智能收款平臺，成為財務人員的智能助手與企業管理者精準施策的利器。最后對未來營銷財務一體化的發展提出展望。

【關鍵詞】業財融合；智能化；收款平臺；智能POS收款系統

隨著信息技術日新月異的發展和“互聯網+”時代商業模式創新的不斷涌現，財務共享服務中心的建設在中國不斷加速，越來越多的房地產開發企業建設了自己的財務共享服務中心。萬科和碧桂園這兩家行業巨頭分別于2013年和2016年成立了各自的財務共享服務中心。筆者所在企業也于2019年5月正式運營財務共享服務中心。早期的財務共享主要承擔著會計作業中心的職能，為企業的結算和基礎核算業務提供支持，其基于統一的審核標準和業務處理程序，大大提升了財務處理的質量和效率，緩解了財務人員的工作壓力，促進了財務轉型。

近年來，隨著RPA等技術的普及應用，企業數據口徑的統一，財務共享中心的功能不再局限于財務領域，而是向邊界擴展，與企業內部其他系統進行對接集成，向無邊界企業共享平臺邁進，這意味著業財融合將逐步落地生根，銷售與財務的融合已經具備了堅實的基礎。

一、銷售與財務數據融合之前存在的主要問題

房地產行業的收款類型多、金額大、場景復雜，在傳統財務管理模式下，銷售與財務在數據方面不能得到充分融合，項目公司營銷人員、財務人員、企業管理者在銷售回款及銷售數據的管理過程中都會遇到大量問題，主要表現為：

（一）數據時效性較差

銷售人員及財務人員均無法獲取當天準確的回款數據，財務人員僅能在隔日獲取銀行回款信息，與營銷人員核對客戶信息及房源信息后，企業方可準確掌握具體銷售回款情況，造成回款數據滯后現象突出。

（二）財務工作量繁重且錯誤率高

財務人員通過手工勾對相關回款信息并登記銷售臺賬，并在營銷系統中再次錄入回款數據，重復的工作使財務人員及營銷人員不堪重負且造成錯誤的情況時有發生。

（三）客戶體驗差

對于購房客戶而言，多個環節都要等待錄入和核對，造成排隊等候時間長，購房體驗不佳。此外，客戶購房過程中傳遞的均為手寫的紙質收據，容易出錯、損壞和丟失，信息化程度低下。

（四）人為操作空間大

由于銷售回款均為房地產開發企業的重要考核指標，在業財融合之前，均為通過統計銷售系統錄入的回款數據作為考核依據，管理部門無法對其真實性進行太具體的復核，個別企業存在年底集中錄入相關回款信息以滿足當年考核，轉年再大批量退房的情況。銷售回款數據無法多維度管控、多業務部門協同審核，導致數據人為操作空間大，致使重要指標的考核流于形式。

（五）無法滿足企業數據管理需求

企業要掌握所屬公司的銷售情況、回款情況基本都通過發通知的形式，以收集電子表格方式加以匯總，過程復雜漫長，難以滿足企業數據管理的需求。

二、財務共享模式下銷售與財務融合的解決方案

筆者以營銷人員、財務人員與管理者的需求為出發點，結合房地產銷售款項類別與收款場景，結合實際情況將問題劃分為兩部分解決，針對以首付為主體的非貸款類款項，以智能POS收款系統加以解決；針對貸款類款項，以網銀機器人解決，結合RPA技術，徹底打通智能POS收款系統、網銀機器人、營銷系統、稅務系統、財務共享系統等各業務系統，實現數據在各系統的互聯互通，形成可展示、可操作與可管理的智能收款平臺，實現了從收款、對賬、會計核算、發票開具等全流程的智能化處理，快速高效提升房產交易流程，實現數據驅動型企業決策。

（一）針對首付款等款項的解決方案

基于房地產開發現場收款流程、收款類型以及收款場景，筆者所在企業開發了智能POS收款系統，系統設置了四大功能模塊，包括收款管理、通知管理、收據管理及數據聯動（見圖1）。在使用智能POS進行現場收款時，工作人員首先需在營銷系統中錄入房屋交易信息并生成訂單，當購房者交款時，購房者只需提供身份證，POS終端通過識別購房者的身份證信息，即可自動獲取營銷系統中已經錄入的購房者對應的房屋信息及需要繳納的金額與費用類型等，并在智能POS機上顯示，工作人員只需點選對應的明細并刷卡即可完成對應的收款。收款成功后，系統將通過銀聯交互扣款并支付到公司指定賬戶中，企業到賬后智能POS系統還會將收款信息反饋并記錄在營銷系統，免除財務人員反復數據錄入的工作，同時推送收款數據至財務共享平臺進行自動賬務處理（見圖2），實現全程數據高效處理，無紙化辦公也提升客戶體驗及工作人員工作效率。即使是在一些特殊的地區，即POS機由當地住建委統一配置的區域，通過銀聯公司之間的數據聯動，也能將收款數據向財務共享系統、營銷系統推送，保證了整個集團收款數據的完整性與時效性。當購房者索要收據時，工作人員無需再填寫收據信息，只需要點擊相關交易信息即可查看開收據記錄、自動生成收據并打印，這不僅節省了大量的時間，還實現了開票情況電子化管理。

概括而言，智能POS收款系統最大的特點是小而精，系統的載體智能POS機體積雖小卻能夠實現多類型收款、多場景覆蓋和多數據共享。智能POS機能夠完成定金、首期、樓款、補差款、裝修款和代繳款項等多種款項的收款工作，還可以應對一些較為復雜的交易場景。比如針對一筆訂單需要多次刷卡的情景提供拆單功能，針對同一個客戶收多類型款項的情景提供合單功能，總共只需刷一次卡，整個收款過程因此更加簡單快捷，客戶購房體驗更加極致。智能POS收款系統本質是一個信息樞紐，它可以通過推送業務信息與支付信息到人民銀行、營銷系統、財務共享系統，實現跨系統的數據共享，整合了訂單流、支付流、記賬流，省去了重復錄入的過程，解決了對賬、記賬效率低下等問題，更重要的是，智能POS收款系統中的數據將會成為企業精細化管理的引擎。

（二）針對按揭回款的解決方案

1.網銀機器人的功能與特點

網銀機器人主要依托PRA技術，模仿人工操作完成登陸網銀、輸入密碼、查詢、下載明細以及合并明細，之后將明細按照規定的格式進行數據提取與轉換，放在指定的文件夾，等待收款平臺讀取（見圖3）。上述工作完成后通過郵件將明細下載結果和數據上傳結果反饋給業務負責人，以便其對每天的運行情況進行監督。網銀機器人工作流程高度自動化，實現了24×365的工作模式。在設定的環境下，準確率幾乎可以達到百分之百，并且取數口徑較廣，高度覆蓋了各種型號的U盾以及集團企業資金管理系統（G6），能處理企業90%以上的網銀回款數據。

2.收款平臺的功能與特點

收款平臺是一個多系統加持的多功能智能平臺。它對接了多個系統，包括營銷系統、智能POS收款系統、網銀機器人、稅務系統與財務共享系統等。營銷系統、智能POS收款系統，網銀機器人將各自數據實時接入收款平臺，平臺對數據進行分析清洗，自動將回款數據與業務數據匹配，匹配成功則自動生成銷售臺賬，并實時推送數據至財務共享系統中生成憑證，匹配失敗的數據則進入人工差錯處理模塊（見圖4）。此外，財務人員可以在平臺中選擇房屋交易數據批量向稅務系統申請開取發票，申請成功后，即可批量開具發票并生成發票臺賬。

收款平臺設置了四大功能模塊（見圖5），即用戶與機構管理、臺賬管理、業務數據管理與發票管理。它功能多且智能，是財務人員開展具體工作的智能助手，是企業管理者精準施策的利器。

從財務人員的角度來看，它代替財務人員從各方獲取業財數據，完成大部分的數據匹配、臺賬生成和數據合計工作。即使在更名、換房等較為復雜的情境下，也能輕松應對，保證數據的完整性、唯一性與準確性；當一些回款出現超期、剩余期間逼近臨界值的情況，平臺會自動預警，提示財務人員進行催收工作；當房產交易進入到開發票的環節，平臺提供了多方式與多類型的開票選擇，包括批量分別開票、多合一開票、開零稅發票、開紅沖發票與開增值稅票，財務人員僅需因需點選即可，在開票完成后，代替財務人員自動生成發票臺賬；當交易達到收入確認的節點，平臺提供了批量確認的方式，并在財務人員確認后，自動將收入確認信息維護到臺賬中。收款平臺基本實現了智能數據收集、智慧臺賬、智慧催收、智慧收入確認和智慧發票申請與領用，解決了傳統模式下信息不對稱、工作繁重、數據不準確和虛增數據等問題，充分釋放了人力，統一了數據口徑，規范了臺賬建立、催收、收入確認、會計核算、開發票等工作，形成了收款相關工作的管理閉環。

從管理者的角度來看，收款平臺將回款管理的維度拓寬，管理層級從項目層級拓展到項目、區域、集團三個層級，管理指標從回款指標、交易指標拓展到了收入確認類指標與催收管理類指標，管理模式從業財一體化逐步拓展到業財稅一體化，平臺滿足各層級管理者把握實時銷售情況的需求，豐富了考核指標，數據資產更是為客戶畫像、營銷指標與營銷策略和項目戰略布局等管理工作賦能。

三、銷售與財務一體化的后續展望

筆者上述解決方案僅能解決特定情景下存在的營銷財務一體化問題，在正常情況下，銷售人員依規范操作、財務人員據實收款，該解決方案即可達到較為理想的效果。筆者認為后續的銷售與財務融合發展，可以從如下幾個方向繼續探究：

（一）拓展新功能，構筑全面數據管理

目前在收款平臺的運行規則并不能覆蓋所有的場景，這一部分該如何解決，以完成從收款到交房過程中的業財稅數據的收集；當數據資產完成初始積累之后，如何對接企業級數據倉庫與數據可視化窗口，以建立完整的數據體系。

（二）建立新模型，引領管理決策

當收款平臺、財務共享系統沉淀了大量的數據之后，基于海量歷史數據的積累和分析，能夠結合應用場景構建起更為完善的預測模型，預測模型能夠更加有效地反映行為與成果之間的量化關系，讓營銷決策、財務管理決策等更具前瞻性。

（三）擁抱新技術，打造超級大腦

目前主流技術手段是RPA，還需要部分的人工干預。隨著技術的發展，通過專家分析或者機器學習的方法，相信可以實現人工智能，提高平臺運營的智能化程度，強化人機交互的功能，比如語音操控，讓平臺成為財務管理與營銷管理的超級大腦之一。

（四）構建新能力，強化應對數字風控

數字化技術的應用一方面為企業降本增效、創造價值，另一方面數字化也會帶來新的風險類型，如流程設置風險、模型風險、網絡風險等，企業要強化應對風險的能力。

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作者單位：中鐵置業集團有限公司