融資租賃企業智能財務轉型的思考與實踐

余正宏司

摘要隨著信息化技術的日益發展，云計算、大數據、區塊鏈、物聯網、人工智能等新技術逐步運用于企業財務管理領域，對傳統財務會計工作模式帶來了沖擊。作為一種新型財務管理模式，智能財務開啟了現代企業業財一體、資源共享的新時代。本文從智能財務戰略部署的必要性出發，探討了智能財務建設過程中存在的問題和障礙，描繪了智能化技術應用場景，最后提供具體案例介紹智能化技術在融資租賃行業財務工作領域的實施工作和效果。

關鍵詞 智能財務；數字化；信息化；融資租賃

DOI： 10.19840/j.cnki.FA.2021.04.002

企業的數字化轉型是當前企業的核心戰略內容。回顧企業信息化、數字化的進程，財務體系的轉型升級在每一次企業變革中都扮演著重要角色，而信息技術的發展，則大大推進財務工作的發展與轉型。從計算機技術的成熟推動會計電算化的應用，到互聯網技術的發展加快財務會計信息系統的普及，以及當前云計算、大數據、區塊鏈、物聯網、人工智能等前沿熱點技術的迭代演進，進一步驅使傳統財務管理模式向智能財務方向轉型。智能財務作為一種新型財務管理模式，基于先進的財務管理理論、工具和方法，借助于智能機器和財務專家共同組成的人機一體化混合智能系統，通過人和機器的有機合作，去完成復雜的財務管理活動，并在管理中不斷擴大、延伸，從而逐步取代部分人類財務專家的活動[1]。智能財務開啟了現代企業業財一體、資源共享的新時代，越來越多的企業將智能化技術應用于財務工作，大大提升了企業的管理效率，從而提高企業的競爭力。

一、企業實施智能財務建設的必要性

（一）打破信息孤島，加速業財融合

企業業務及財務數據信息往往分散在各職能部門，數據信息也常常是靜態和非結構化的，難以實現有效共享和進行系統全面地整合與分析，從而在企業內部形成信息孤島[2]。同時，傳統的財務會計主要在業務活動發生后承擔著記賬工作，屬于事后管理，無法為業務活動的開展提供有效支撐。而智能財務通過數字化工具的應用，能夠有效整合和比對各類場景的經營數據和財務數據，使得靜態的、非結構化的業務數據轉換為動態的、結構化的數據信息，實現了企業數據信息的有效共享和充分挖掘；同時在數據平臺信息的實時共享情況下，財務管理才能突破事后管理的局限性，將財務向業務前端延伸，從而實現財務對業務的事前預測、事中控制、事后評價的動態管理體系，進而促進業財一體化發展的目標。

（二）定制財務信息，提升決策效率

傳統的企業財務管理模式是中心化的，財務數據的收集、輸入、計算、分析及輸出均由財務部門統一執行[3]。在這種模式下，財務部門獲取的數據往往不夠全面，一般只能形成標準化信息，這在信息定制需求越來越高的今天已經逐漸滿足不了企業的財務管理要求。而智能財務的目的是去中心化，在智能財務模式下，所有業務部門、職能部門、員工以及外部渠道都是原始信息的提供者，這些信息可以自動導入系統當中，由系統算法自動對信息進行加工整理，并根據不同的使用場景的底層邏輯搭建模型和進行因素分析，最終將分析和預測結論進行可視化表達，從而為不同決策者的不同需求實時輸出定制化信息，方便管理層進行高效決策和趨勢判斷。

（三）杜絕數據腐敗，優化績效管理

現代企業由于委托代理關系的存在，造成公司股東與職業經理人之間的信息不對稱，職業經理人為維護自身利益可能粉飾財務業績信息誤導其他利益相關方，導致數據腐敗，從而損害公司利益；同時，基于片面的數據信息開展的績效管理也難以做到客觀公正，容易激化公司內部矛盾。而智能財務體系通過信息化技術將宏觀經濟、行業、業務條線等各個層面數據以及歷史、當下、預測等各時點信息進行有機整合，從全局、中立、發展的視角對數據的真實性及客觀性做出評判，從根源上杜絕數據造假的可能性，而客觀中立的大數據源也使內部績效指標體系的構建和細化有章可循、有據可依。智能化的財務系統能夠向經營管理者提供財務與非財務相結合績效管理體系，并對每項績效指標的偏離提供歸因分析，方便管理者有針對性的調整經營方向和管理方式，以確保企業績效管理的精準實施。

二、智能財務建設過程中存在的問題

在當今信息化時代，企業的數字財務建設或多或少取得了一定的成就，實現部分財務管理系統或功能的上線。但在智能財務的實施過程中仍存在諸多問題影響智能財務建設的進程。

（一）龐大復雜的企業組織架構導致財資稅難以有效管控

現代大型企業集團往往具有復雜的組織架構，管理縱向層級多，橫向管理跨度大，對應的財務管理也面臨著多層級、分散化管控的挑戰[4]。以融資租賃行業為例，現代大型融資租賃企業業務分布廣泛，往往需在業務所在地設立獨立項目子公司。隨著業務規模的不斷擴大，項目公司數量急劇攀升，企業組織結構逐漸變得臃腫，基礎的核算統計工作成倍增加，再加上總、分機構各單位之間缺乏統一的管理口徑，導致財務管控費時費力效果又欠佳。數量龐大的項目公司也常常因為資金賬戶分散難以集中管控，資金無法及時調撥統一管理，導致資金使用效率低下。此外，跨地區、跨境的業務范圍帶來稅務管控的難點，難以及時有效掌控不同地區的稅收政策，無法建立統一有效的涉稅流程、稅務籌劃方案以及涉稅風險評估體系。

（二）企業內部信息系統不完善，信息化發展程度不均衡

隨著企業規模的不斷擴大，企業是否掌控先進的管理信息化軟件及硬件設施，以及能否及時有效的對軟件設備進行維護升級會影響管理層的控制和決策。面對不斷增加的業務量，各個業務條線均存在各自的信息化需求，而企業數字化、信息化發展尚處在初級階段，缺少一個組織來統一調配信息化資源并解決內部眾多的信息化問題，使得企業內部各業務模塊的信息化發展失衡。體系化、高度整合的信息系統的缺位，還容易造成企業內部各個系統之間缺乏聯系互動，不利于數據的遷移傳遞，在企業內部形成一個個信息孤島，而財務部門作為企業各項業務財務數據的集散地，常常承擔著信息化發展失衡帶來的巨大代價。由于各個內部信息系統欠缺有效的數據接口，線上線下數據處理操作并行，造成一線財務工作者不得不重復操作，無形中降低了工作效率，增加了經營成本，提高了管理難度，與信息化建設初衷背道而馳。

（三）缺乏健全完善的財務信息化管理制度

智能化的財務管理信息系統不僅滿足企業會計核算的要求，更是企業內部授權審批權限的重要樞紐。智能財務體系需要與企業的業務流程、內部控制管理體系以及管理制度高度融合，才能實現業務與系統一體化無縫鏈接。雖然目前部分企業在智能財務建設前期的藍圖設計中根據制度和流程做了充分調研，但是由于缺乏全面而有效的財務信息化管理制度，再加之業務流程多樣化，導致信息化建設無法涵蓋到企業所有的業務流程體系中，甚至在一部分業務操作中還出現了斷層，使得財務管理信息化的效率大打折扣。

（四）缺乏精通財務管理與信息化智能化的復合型專業人才

目前很多傳統財務人員仍將財務管理工作重點放在財務數據的整合和匯報，然而隨著財務技術不斷發展，企業財務工作重心已經發生了巨大的改變，傳統的基礎核算和統計工作已逐步被數字化系統覆蓋；同時由于現有財務人員知識結構老化、傳統財務思維慣性等原因，較難滿足管理類、分析類及與數字信息系統對接等新增財務需求，造成財務智能化建設過程困難重重。未來的財務人才除了需具備基本財會技能以外，還應具備財務分析管理能力以及大數據、人工智能等基本知識，未來的財務數字化智能化建設急需這樣的復合型財務人才。

三、企業智能財務應用場景

融資租賃行業具有獨特行業的屬性，需要在財務核算管理、資金統籌管理、稅務申報與籌劃管理、預算規劃與分析管理四大專業板塊有的放矢，針對重點方向進行重點建設。

（一）財務核算管理方面

智能財務的第一個應用場景就是基于機器流程自動化技術（Robotic Process Automation，以下簡稱“RPA”）的智能財務機器人。RPA技術通過識別數據信息和流程自動化來處理大量重復和規則明確的操作性業務。而基礎的財務核算和統計工作由于具有重復頻率高、底層任務邏輯明確、易于標準化的特點，非常適合通過財務機器人來實現操作的自動化[5]。

財務核算領域智能機器人的具體應用場景又可以細分為以下幾個方面：

1.數據處理方面。建立跨系統進行數據檢索、數據遷移以及數據錄入等交互機制，結合OCR（Optical Character Recognition，光學字符識別）等圖像識別與處理技術對合同、發票等文本信息進行有效識別、分析和提取，形成賬務處理所需的標準化、格式化數據信息，自動完成財務系統中的單據錄入工作。

2.會計復核方面。RPA可以基于模擬人類判斷，對不同來源的數據信息進行交叉核對，完成財務對賬、審查與復核等工作。

3.財務報告方面。自動進行期末結賬、合并抵消和出具標準財務報告等工作，根據設定的規則和格式生成管理用財務信息和報告，根據各種統計平臺的數據要求完成財務數據信息的整理和上報等工作。

4.其他常規工作場景。主要包括系統內、外部平臺的登錄，文件單據等的下載、上傳與歸檔，信息提醒等。

財務機器人是目前智能財務領域最基礎的實施工具，其細分應用場景已被充分挖掘，然而僅僅運用RPA技術實現的自動化并不能代表智能財務。應該通過大數據挖掘、機器學習等手段讓財務機器人具有一定程度的認知智能，實現對流程最優解的自動迭代以及更細致的數據采集，從而模擬或替代更加復雜的財務工作。

（二）資金統籌管理方面

在數字信息技術發展和企業經營模式轉變的大背景下，傳統的資金管理需要走出“融資”和“大出納”的職能范圍，向價值流程型及產業賦能型司庫管理模式升級。

在流程再造方面，充分利用外部的銀企直連、超級網銀等新型金融信息服務產品，通過RPA、OCR等信息化技術，實現由系統自動完成銀行賬戶維護、銀行流水查詢、銀行單據下載、銀企對賬等基礎操作工作，從而確保資金管控工作的及時有效，并節省大量人力物力[6]；在價值提升方面，建立資金池智能管理機制，將人工智能技術應用于資金計劃、調度、監控等職能，通過連接宏觀大數據和公司數據并結合資金管理模型和投資組合優化算法、智能預測和分配資金，減少不必要的外部融資成本，提高沉淀資金的收益，提升整體資金使用效率。

（三）稅務申報與籌劃管理方面

稅務的合規管理和籌劃工作是財務管理的重點工作之一。由于融資租賃企業涉稅業務多、業務地域跨度大、稅收政策環境復雜多變，可以通過RPA技術與各地稅務局網站對接，自動抓取和更新各地最新的稅收政策；針對融資租賃企業SPV子公司眾多的特點，通過RPA技術可以對各子公司實現增值稅專票認證抵扣、稅金計提、申報表填報、完稅憑證和申報表的下載和歸檔等基礎操作的自動完成，充分提升稅務工作效率，降低稅務錯報、漏報風險。

在稅收籌劃方面，通過對企業歷史開票和進項票信息的深度學習，結合企業現金流數據，可智能規劃抵扣率節稅平衡點；通過對稅收法條自然語義學習，可智能化處理新稅收政策對公司業務的影響，自動適配新的稅率或計稅方法等；借助企業大數據資源和實時建模能力，可以推演不同運營模式對企業稅負的影響，識別和規劃運用不同稅收策略，以達到稅負最小化的目標。

（四）預算規劃與分析管理方面

全面預算分析管理，是對企業內部各組織機構的財務及非財務資源進行分配、考核、控制，以便企業有效完成既定的經營目標。但在實施全面預算管理過程中，難以保證利潤目標、費用數據、相關業務數據等輸入來源的數據質量，數據采集與分析耗時費力；同時過分依賴經驗信息進行決策，難以快速地發現和適應市場變化；此外由于缺乏高效、扁平、可視化的交互設計，無法滿足符合企業需求的分析維度、方法和展現形式，這些因素往往使預算分析成為一種擺設。

初階的財務數字化工具可以應用財務機器人高效完成數據采集和初步分析工作，保證源數據的質量，為管理層提供動態、實時的經營信息。而人工智能作為一種預測技術，與全面預算管理相結合，通過數據挖掘、回歸分析、機器學習等手段，利用算法從樣本數據中尋找規律，對業務與財務情況進行科學合理預測，進一步提高預算的科學性。在此基礎之上搭建預算控制和分析的智能化平臺，隨時監測預算執行進展，形成基于數據預測并實時調整的預算管理體系。

四、智能財務實施案例

（一）實施背景

中航國際租賃有限公司（以下簡稱“AL公司”）成立于1993年，并于2007年初重組成為航空工業系統內第一家專業租賃公司。自重組成立以來，AL公司以市場開拓為重心，不斷拓展業務市場、調整業務結構、創新業務模式，租賃主業跨過短暫培育期進入快速增長期，實現了飛機專業租賃、市場化租賃與集團內部租賃的同步均衡發展。伴隨公司業務快速發展，財務部門也需要通過信息化、智能化建設提升財務管理水平。在實施智能財務建設的過程中，AL公司也面臨著融資租賃行業普遍存在的困難和挑戰。

第一，隨著融資租賃行業劃歸銀保監會統一監管，外部監管環境趨嚴，監管壓力明顯增加，對公司風險管理、財務合規、信息質量提出了更高要求。第二，公司業務地域跨度大，國內外子公司涉及的財務準則、稅務管控各不相同，面臨的財務環境和財務風險復雜多變。第三，融資租賃公司一般按項目設立SPV公司形式開展業務，面對不斷增加的SPV公司數量及未來事業部管理形式的改革，公司組織架構將變得越來越復雜越龐大，相應財務核算、統計、合并等面臨著更高挑戰。第四，公司資金賬戶眾多且分散，對資金管控還未做到智能的歸集與支配，難以發揮資金的規模效應，影響資金使用效率，增加公司整體的資金成本。第五，財務基礎核算和統計工作仍主要依靠財務人員手工完成，時效性和準確性均面臨挑戰；同時將較多的人力資源投入在基礎業務操作上，導致人員對業務支持和財務管理分析方面的投入不足，也難以滿足精細化和專業化的管理要求。第六，數字化、信息化、智能化的管理體系建設仍處在初級階段，數據資源整體仍有待充分開發，財務平臺與業務管控平臺間的銜接協同效應不強。第七，面對財務管理要求的不斷提高，精通財務管理和信息化管理的復合型專業人才儲備遠遠不足，相關領域的高質量專業技能培訓也較匱乏，導致現有財務人員很難突破自身局限。

（二）實施進展和效果

1.財務核算管理

為應對體量不斷擴張、SPV子公司數量連年增長所帶來的財務核算量的暴增，AL公司整體規劃了業財一體化系統。在系統開發的前期，各部門對內部流程進行了全面梳理，提出了各流程的表單數據、關鍵節點及優化方案，并確定了各流程的操作標準。同時，財務部門對下屬各子公司的會計科目設置、核算口徑以及核算維度等方面進行了統一，從而解決了財務數據標準化問題，為后續的財務數據共享和精細化管理打下基礎。

根據優化后的流程標準對公司ERP系統進行全面的轉型升級，并相應開發了財務機器人一期項目——結賬機器人，解決了最為緊迫且耗時的結賬和報表問題。在過去，財務人員月末結賬時，需要先進入財務系統對近300家公司進行手工調匯、結轉等操作，此后再進行報表數據計算、上報和下載，并將每一家的數據合并到同一張報表上。在上線了結賬機器人后，財務人員只需發送結賬指令，各項步驟均由機器人進行相應操作并反饋執行結果，結賬效率提高了90%以上。

由于AL公司下屬子公司數量眾多，公司之間存在大量關聯數據需要進行內部稽核，同時存在大量銀行、借款信息的上報需要，當前人工審核已難以滿足日常管理的要求，公司開展財務機器人二期項目——審計機器人的開發。目前審計機器人已經能對需抵消的各項內部往來科目進行核對和抵消，同時能對結賬后的各銀行和貸款賬戶余額進行抓取和核對，從而進一步提高財務工作效率。

2.資金管理

由于公司銀行賬戶眾多，每月需進行大量銀行余額信息核對以及科目余額表的編制工作。通過銀行端銀企直連、超級網銀等服務與RPA技術的有效結合，實現了銀行交易明細、銀行水單等單據的自動下載、取數與存檔，并與財務賬面余額核對，自動生成銀行余額調節表。同時，通過銀行賬戶交易及余額的實時統計，方便管理層及時掌握公司資金頭寸信息，為資金合理調配提供充分依據，提高資金使用效率。

另外，針對境外平臺內部借款及資金劃轉頻率高及利息計提繁瑣的問題，AL公司對相關業務實行資金池管理，每筆內部劃款根據內部轉讓定價規定的利率自動計提利息，提高了結算效率和準確率。

3.稅務管理

針對AL公司SPV子公司眾多、納稅地不同、報稅工作量大的特點，財務部門開發納稅申報機器人進行申報工作。報稅機器人在月初收到納稅申報的指令后，將自動登錄財務系統下載上月財務報表，根據報表計算申報數據并登錄電子稅務局完成相應納稅申報表的填報工作。填報完成后將填寫結果發送至財務人員進行復核，并在收到復核通過的指令后登錄電子稅務局完成申報表的發送。

另外，對于SPV公司而言，雖然不存在員工和工資支出，員工個稅金額為零，但仍需要按照稅務局的要求對每家SPV公司執行個稅零申報，從操作上來看，個稅零申報與正常申報并不存在明顯差異，由此財務部的個稅申報壓力持續增長。為進一步提高申報效率，財務部完成個稅申報機器人開發和上線，當前天津、上海、廣州等地的SPV的個稅申報工作已經實現自動化。

4.預算管理

AL公司的預算管理智能化建設尚處于規劃階段。在規劃前期制定了預算編報、數據分析、預算考核等業務的制度規范和流程標準，為后續信息化工作的實施奠定基礎。同時利用財務核算的自動化成果實現月度管理報表及主要指標數據的自動抓取和匯總；利用ERP中租賃業務和資金管理模塊的數據信息實現經營成果預測功能，在一定程度上提升了管理效率。

（三）未來展望

上文AL公司已經落實的財務信息化應用，基本通過數據接口、RPA、OCR等技術得以實現。這些現有的技術工具更多可以被稱為自動化工具，僅僅是根據設定好的程序不斷重復工作流程[7]。此時的財務機器人基本不具備求解最優方案的能力，如果業務標準和流程發生改變，只能依靠人力升級軟件，甚至改寫代碼或重建底層業務邏輯才能適應變化。此外，由于會計和監管合規的需要，以確保技術能夠以受控與合規的方式被部署，部分關鍵節點仍需要人工干預，因此目前大部分財務數字化技術的應用并非真正的智能化產品。

未來財務的數字化轉型，將更多集中在智能化的變革上。智能財務的變革可以在以下三個方面進行改進：一是質量，通過標準化、持續統一地執行業務規則，幫助識別和應對常見的管控問題，保證財務合規運作，改善財務處理的精細度和準確性；二是效率，改善流程自動化處理容量和速度，通過增強學習算法進行自我優化；三是深度，利用智能技術對企業數據的深度挖掘，提供傳統財務手段難以取得的數字資源[8]。

對于AL公司而言，未來具體的財務智能化建設應首先設立智能化的共享服務中心，建立聯通企業業務系統和財務總賬系統的財務大中臺體系。借助物聯網、區塊鏈等新技術，將承租人及租賃資產的全生命周期中的關鍵節點信息納入財務體系，實時同步利益共同體各方的信息。借助機器學習、人工神經網絡等算法模型，建立資金頭寸的智能預測和管理機制。通過智能財務中臺系統連通前端業務系統、銀行及稅務端口，有效實現數據的智能采集、存儲、分析與共享，真正做到把實物流、資金流、票據流、數據流匹配統一，并自發生成精確無誤的財務憑證和財務報表。在此基礎上繼續挖掘數據資源，搭建財務數據智慧分析體系，全面整合財務相關歷史數據、現有系統數據及其他數據，建立智能化的財務數據分析指標和模型體系，綜合運用進度分析、結構分析、趨勢分析、占比分析、杜邦分析等多種財務分析方法，并結合各類統計方法、智能算法、圖表定制、數據可視化等工具，釋放數據資產價值，提供決策支持服務[9]。

五、結語

智能財務是“人機”協同共生的新型財務管理模式，是“業財稅銀”高度融合的信息系統平臺，是數字化時代下財務轉型的終極目標。智能財務通過將企業業務、財務場景和數字化技術相融合，重塑企業組織和流程，構建新的財務管理模式。然而財務智能化建設是一項龐大的系統工程，需要進行整體規劃、各部門協同聯動、分步驟實施。未來財務轉型任重而道遠，智能技術不斷融入財務工作，將為財務體系建設帶來革新動力，推進財務職能逐步成為企業戰略決策中樞，賦能企業價值提升。

AFA

參考文獻

[1]劉梅玲，黃虎，佟成生，等.智能財務的基本框架與建設思路研究[J].會計研究，2020（3）：179-192.

[2]陳虎，郭奕.財務數字基建賦能企業轉型[J].財會月刊，2020（13）：15-21.

[3]陳蕓.財務共享服務對管理會計能力構建的影響研究[J].會計之友，2019，（17）：8-9.

[4]張慶龍.數字化轉型背景下的財務共享服務升級再造研究[J].中國注冊會計師，2020，（1）：102-103.

[5]姜紅德.智能機器人（RPA）改變財務管控模式[J].中國信息化，2017（12）：35-38.

[6]程平，劉紅菊.基于RPA的財務共享服務中心賬表核對流程優化[J].會計之友，2018（21）：145-149.

[7]張曉蕾，范曉明.淺談大數據時代下的財務管理[J].財會探析，2017（2）：46-48.

[8]張敏.企業財務智能化：要素·路徑·階段[J].財會月刊，2020（17）：7-11.

[9]李聞一，李栗，曹菁等.論智慧財務的概念框架和未來應用場景[J].財會月刊，2018（5）：40-43.

（審稿：陳莉萍編輯：張春紅）