數字化時代集團公司報告分析轉型初探

摘要：黨的十九大報告提出要建設數字中國，以數字經濟推動高質量發展。隨著人工智能、大數據、云計算、區塊鏈等新技術的廣泛應用，報告分析如何助力集團公司發展、如何在數字化時代快速、有效地為管理層提供有用的決策支持信息變得尤為重要。本文針對集團公司報告分析中面臨的問題，從組織架構、人員配備、分析體系、信息系統四個方面進行探究，希望能為報告分析的有效轉型提供參考借鑒。

關鍵詞：集團公司;大數據;報告分析

隨著數字化時代的迅速發展，各集團公司將信息化的應用推進到前所未有的高度，公司采購銷、核算稅務資金報表、安全人事乃至綜合管理等環節的信息化工作全面展開，但普遍存在相互割裂，形成孤島的現象。報告分析的基礎數據已經不限于傳統的財務數據，更多的是爆炸式增長的業務數據和行業數據，傳統的報告分析存在諸多掣肘而導致出具的低質量分析報告與集團公司管理層對高質量決策信息需求之間的矛盾日趨突出。

一、集團公司報告分析面臨的問題及分析

（一）財務組織架構設置不合理。傳統的財務組織架構通常會按照財務會計的職能劃分為預算、核算、報表、稅保、資金或者以上幾個職能的組合。公司管理層定時召開月度、季度、半年和年度經營分析會，有時也有專題報告的需求。報告分析屬于管理會計范疇，是對公司業務數據、財務數據以及宏觀、行業數據的綜合分析，大部分公司將該工作職責分配給財務的某個職能部門，有的公司即使設置了報告分析部門，但職責和預算部門或其他部門有交叉重疊。

（二）報告分析人員綜合素質不足。傳統報告分析由于組織架構的不合理，從事報告分析的人員通常為預算人員或報表管理人員，分析人員知識體系相對單一，對業務了解程度不夠。高素質的分析人員不僅要精通財務專業領域的知識，還要具備管理會計方面的知識、豐富的業務和行業知識以及多維數據的挖掘及整理能力。

（三）報告分析體系相對落后。傳統的報告分析側重于對歷史財務報表數據的事后分析，通常從盈利能力、償債能力、資產營運能力及成長能力四個方面進行分析。分析手段無外乎對比分析（橫向和縱向）、比率分析、結構分析、趨勢分析、差異分析、因果分析、杜邦分析等。主要聚焦于財務報表的數據分析。另集團公司所屬各單位業務形態各異，關鍵性指標差異性很大，個性化的分析無法在短時間內實現。常規分析中經常會涉及到某一重大問題，缺乏針對性專題分析報告。

（四）數據的收集、處理低效，且展示方式單一。集團公司各業務板塊信息化程度高，但缺乏對各系統數據信息的整合平臺，海量的數據散落在不同的系統中，不能有效為公司管理決策所用。各所屬單位鮮有配備專職的報告分析人員，只是依靠現有財務力量，但月初財務人員常常忙于報表的出具，匆忙之余通過郵件向集團提供模板式的更新財務數據，數據的準確性、全面性不夠，與業務的關聯性、系統性欠缺，最終導致集團公司報告分析的質量不高，報告中提出的問題得不到業務人員的認同、也得不到管理層的關注。管理層關注的“痛點”無法在報告分析中得到回應。在分析報告的展示方面也局限于word文件、PPT匯報，及時性不足、可視化程度低。

二、集團公司報告分析的轉型措施

（一）集團公司應綜合考慮管理會計的職能，在財務組織架構下單設報告分析部門，可以將報告分析與相關的部門如預算、報表設立在一起，便于數據的專業管理和分享使用，也可避免多頭分析，職能定位不清。在職責定位上，報告分析部門不僅要強化財務數據信息的管理，更重要的是要統籌公司各系統的業務數據、行業對標數據的管理。同時設立報告分析的管理架構，建立報告分析與各部門相關人員的溝通協調機制，為報告分析的集中管控、有效執行創造順暢有效的運行機制。

（二）配備復合型高素質人才。報告分析人員應具備深厚的財務會計功底、開闊的管理會計思維、清晰的戰略思維、良好的判斷分析能力、較強的信息化水平和良好的溝通能力。公司要建立人才梯隊，通過輪崗交流、崗位培訓、業務培訓等多形式的針對性培訓，提高報告分析人員的綜合素質。

（三）構建多元化分析體系。由于大數據的存在，管理會計所需的多元化數據可以通過智能化整合平臺快速獲取，分析人員不必再費時費力地進行傳統的財務數據的整理和分析。可以利用管理會計的工具，如波士頓矩陣、波特五力模型、PEST、SWOT分析、作業成本法、標準成本法、平衡積分卡、本量利分析、敏感性分析、凈現值分析等多個工具，對公司的戰略、市場、機遇、優劣勢等方面進行宏觀分析，對產品、客戶、定價、業務流程等方面進行微觀分析。專題研究集團所屬各業務板塊、各公司，及時跟進管理層的需求，建立差異化核心關鍵指標。并通過歷史數據、行業數據的對標對表，對核心關鍵指標進行優劣分類，如可設為“優秀、良好、正常、關注、預警”五類，便于管理層直觀了解所屬企業的經營狀況。對于重要專題事項，要深入、徹底地形成專題報告，形成發現問題分析問題解決問題的閉環管理。

（四）建立智能化數字整合平臺。利用先進的大數據技術，以財務為核心、將其他業務系統的數據分類別、分層級收集到主數據平臺，主數據平臺同時儲備歷史數據、預算數據、實時數據、行業數據等多維數據。平臺將常規財務分析的基礎計算工作交給智能機器人、將財務分析人員的數據整理規則賦予智能機器人，完成處理后的數據能夠快速出具常規數據分析、精準發現異常數據，可以實時進行多維度、多角度的數據深入分析。分析人員有更多精力去深入了解業務，思考數據與業務的深度關聯性。在報告分析的展示方面，可以通過動態的圖表化、駕駛艙、智能儀表板等方式進行全天候的可視化展示，可以通過移動終端實時了解所屬企業的經營風險和業務動態。

四、結束語

綜上所述，數字化時代的來臨，挑戰與機遇并存，報告分析必須與時俱進。本文通過對集團公司報告分析存在的問題進行分析，并針對性提出轉型措施，尤其強調智能化數據平臺的建立，轉型后的集團公司的分析報告能夠及時高效地為企業管理者提供精準及時、智能高效的決策信息和解決方案，從而貢獻財務人員的管理價值、推動企業高質量發展。

參考文獻：

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[2]沈捷.人工智能技術在企業財務管理中的應用[J].合作經濟與科技，2018（20）

作者簡介：鄧貽全，男，1978年12月，湖北鐘祥，漢族，中級會計師，2008年畢業于北京大學光華管理學院工商管理碩士，現就職于中海油國際貿易有限責任公司，從事財務工作。

中海油國際貿易有限責任公司 ?北京 ?100027