數據可視化的財務應用研究

陳虎 朱子凝

【摘要】在財務領域， 數據可視化能夠高效挖掘并清晰展示數據資產背后的信息， 幫助財務人員迅速響應多變的管理需求， 發揮數據價值。 本文介紹了數據可視化的發展現狀以及基本要素， 通過對費用分析可視化、共享運營可視化、資金管理可視化等場景進行分析， 提出財務數據可視化的關鍵價值在于實時對企業全局數據進行監控， 將其轉化為可傳遞信息的圖表， 從而對企業風險及成本進行有效管控， 提升財務管理水平， 強化對業務發展及經營管理價值賦能。

【關鍵詞】數據可視化;費用分析可視化;共享運營可視化;資金管理可視化

【中圖分類號】F275 ? ? ?【文獻標識碼】A ? ? ?【文章編號】1004-0994（2022）16-0120-6

一、引言

現代市場競爭日趨激烈， 企業經營不確定性劇增， 管理者所需關注的各種信息眾多， 已無法從單一的報表數據看透企業經營狀況。 財務人員受限于管理維度復雜、管理者需求多變、數據量巨大等問題， 囿于收數、導數、做表的無限循環， 而耗費諸多人力制作的報表， 到管理者手中往往已經失去時效， 管理者難以迅速獲取有效的信息輔助其做出決策。

根據認知發展理論（Theory of Cognitive Deve-

lopment）[1] ， 在分析推理過程中， 當人類感受到外界刺激（例如可視化圖表中的形狀色彩元素刺激人類視覺系統）時， 能夠快速將感知到的信息納入已有的知識結構中， 并且， 對于感知到的與現有知識結構不一致的信息， 也能夠迅速找到與之相關的知識結構予以標記， 或者創造一個新的知識結構。 人類從外部獲得的信息有80%以上來自于視覺系統[2] ， 因此， 數據可視化是最能直接感知數據背后所蘊含信息的環節， 對于數據發揮價值以及驅動企業經營決策起著至關重要的作用。 隨著數據可視化工具在多種財務場景下的落地應用， 能夠幫助財務人員迅速將巨量碎片化數據整合為信息， 并將信息以更為清晰、易懂的方式快速呈現為可視化圖表， 輔助管理者更敏捷、高效地從多種維度出發把握企業整體發展情況。

二、數據可視化的發展與演進

數據可視化利用人的視覺能力， 通過圖像或圖形的設計， 實現枯燥或復雜事物的直觀展現。 隨著理論知識的發展， 以及數據可視化工具的不斷迭代， 數據可視化所承載的信息愈加復雜， 包含的數據量愈加巨大， 其所應用的領域也愈加廣泛。 據此， 將其從誕生至今的發展歷程分為五個階段。

第一階段： 地理測量階段。 大航海時代， 歐洲的船隊出現在世界各地的海洋上。 這一時代背景促進了針對地理或天文上實際存在的測量數據進行可視化呈現的地理圖或天文圖的發展， 為數據可視化發展奠定了基礎。

第二階段： 抽象圖表萌芽階段。 18世紀， 歐洲政府部門開始重視人口、疾病、犯罪等公共領域的數據， 同時， 概率學和人口統計學等統計理論學科也在迅速發展。 在理論與應用的雙重訴求下， 餅圖、柱狀圖、直方圖等基本圖形開始代替復雜的數字來展示數據。 例如， William Playfair繪制的世界上第一幅餅圖中展示了法國大革命前后土耳其帝國在亞洲、歐洲和非洲的疆土比例。

第三階段： 簡單抽象圖表成熟階段。 隨著信息數據的價值被歐洲社會普遍認同， 數字信息對社會、工業、商業和交通規劃的影響不斷增大， 歐洲國家統計學會制定了各種圖形圖表的分類和使用標準， 統計圖表在這一時期被廣泛認知并使用， 不同數據圖形開始出現在書籍、報刊、研究報告和政府報告等正式文檔之中。

第四階段： 復雜抽象圖表產生階段。 20世紀60年代末， 隨著計算機的普及， 人們處理數據的能力得到跨越式提升， 逐漸開始利用計算機繪制可視化圖表。 由于計算機的數據處理精度和速度均優于手工處理， 數據縮減圖、聚類圖、樹形圖等新穎復雜的高精度數據可視化圖表陸續出現。 并且， 在一張圖上展現多種類型數據， 或用新穎的抽象形式展示數據之間的復雜關聯的復雜數據可視化開始出現并得到發展。

第五階段： 大數據可視化分析階段。 隨著大數據時代的到來， 數據中所能呈現的信息量也與日俱增， 數據可視化領域研究熱度不斷升級， 數據可視化逐漸與數據挖掘、統計分析、圖形學、人機交互、認知科學等領域結合起來， 綜合數據處理、算法設計、軟件開發、人機交互等多種相關知識和技能[3] ， 輔助用戶從巨量、復雜甚至不完整的數據中快速挖掘有用的信息。 根據Gartner公司的預測， 到2025年， 數據故事（使用視覺解釋）將成為數據分析的最常見方式， 其中有75%的分析由可視化技術自動生成。

隨著數據可視化技術及理論的不斷發展， 數據可視化的應用范圍不斷擴大， 在財務領域也逐漸得到應用。 例如， 王志權[4] 認為， 信息技術的發展為數據可視化提供了條件， 也為創新財務管理中數據信息的呈現方式提供了新的方向。 路偉果等[5] 提出， 隨著可視化技術的不斷發展， 財務數據得以通過清晰、直觀、富有美感、雙向動態的數據可視化形式呈現， 吸引財務信息使用者關注， 從而提高財務相關數據使用效率， 增強財務數據解釋的互動性和靈活性。

三、數據可視化“三要素”

數據可視化是將單一數據或復雜數據通過視覺呈現， 從而精簡且直觀地傳遞出數據所蘊含的深層次信息。 數據可視化設計的主要原則包括四個方面： 第一， 充分利用已有的先驗知識; 第二， 選擇合適的視圖與交互設計; 第三， 確定并控制可視化圖表所包含的信息量; 第四， 添加美學因素吸引注意力。 通過數據可視化， 可以將一些抽象的、冗余的甚至表面“毫無聯系”的數據在適當的邏輯之下， 通過特定工具整合起來， 利用合適的圖形表達出數據背后的深層信息。 因此， 數據可視化的實現除需要考慮四大原則之外， 還需要考慮基本圖表、展現邏輯以及實現工具三個要素的選擇與使用。

（一）基本圖表

數據可視化所展現的圖表不僅僅局限于傳統的折線圖、條形圖以及餅圖等基本圖形。 為了使數據能夠得到更加直觀清晰的表達、用戶的可視化需求得到更大限度的滿足， 數據可視化基本圖表也逐漸得到豐富（如圖1所示）。 不同的圖表有不同的適用條件和場景， 用戶首先需要基于數據可視化使用訴求， 確定展示目的， 如數據之間的比較、聯系、構成或描述等， 縮小合適的可視化圖表的范圍。 進而， 在已確定訴求的基礎之上， 根據數據的特征以及所需展示的維度進一步進行圖形的選擇， 例如訴求為數據間的對比分析時， 則需根據數據本身的特征選擇大小、趨勢或環節的對比圖形。 總之， 用戶應從數據本身的特征及其可視化展示的目的出發， 選擇最佳的可視化類型， 將目的、數據與合適的可視化圖表相匹配， 邁出數據可視化展示的第一步。

（二）展現邏輯

數據可視化的展現邏輯以用戶為中心， 通過采取合適的展現方式幫助不同的用戶在海量冗雜的數據中迅速獲得所需內容。 數據可視化圖表的展現邏輯可以概括為時間邏輯、空間邏輯、用戶角色邏輯、業務分析流程邏輯以及用戶自定義邏輯（如圖2所示）。

1. 時間邏輯。 時間邏輯是指根據時間發展設計數據指標的展現邏輯[6] 。 按照時間維度， 數據可以分為實時數據和歷史數據。 實時數據的時間粒度比較細， 通常為秒級或者分鐘級， 是隨著時間不斷更新的一類數據， 通過對實時數據進行監控可以了解事物當前狀態信息， 預警異常現象， 降低損失或風險。 歷史數據時間粒度較粗， 通常為日、周、月、季度或者年等級， 更新速度慢且時效性較差， 通過某段時間的歷史數據指標可以評估過去這段時間內事物的總體特征和存在的局部問題， 了解當前進度與計劃的偏離程度， 預測未來可能的行為或路徑。

2. 空間邏輯。 隨著國民經濟及消費水平的不斷提升， 各個企業業務發展速度加快、市場范圍不斷擴張， 很多企業開始在不同的地區設立分公司。 但不同地區之間存在業務類型差異、文化差異、時間差異、發展水平差異等， 管理人員無法對各分公司業務進行簡單的比較或者匯總， 也不可以制定統一的“一刀切式”管理策略， 需要針對不同地區分別分析， 并制定相應的管理策略。 因此， 在進行數據可視化展示時往往還需要考慮空間邏輯， 對業務指標按照空間維度上的地理位置進行劃分， 分區域進行展示和分析。

3. 用戶角色邏輯。 即使在同一家公司同一個部門， 數據可視化展示的內容和方式也不盡相同。 這是因為： 一方面， 由于員工所處的層級不同， 在企業管理循環中發揮的作用和關注的重點也大有不同。 比如同樣是在營銷部門， 銷售總監或總經理更關注全國市場的總銷售情況， 以更好地制定公司的總體營銷策略和規劃， 而區域銷售經理則主要關注所負責區域的銷售情況， 從而制定合適的營銷策略以提升區域銷售業績， 銷售專員則更關注其所負責產品在所在區域的實際銷售情況與目標值之間的關系， 按照要求執行營銷策略。 另一方面， 出于數據信息安全考慮， 企業不同層級、不同崗位的信息權限不同。 用戶角色邏輯指的是基于數據使用者的崗位需求以及崗位權限進行有區別的數據可視化展現設計的邏輯。

4. 業務分析流程邏輯。 根據決策需求分析業務時， 人們需要按照一定的順序查看不同的指標數值， 例如， 查看某一指標發現問題后會繼續深入查看該指標的細分維度， 否則就直接查看其他指標值， 或者先關注某一指標的總體情況， 再關注這個指標在具體細分市場上的數值表現。 而這些順序背后， 往往是基于業務分析流程的邏輯。 因此， 業務分析流程邏輯也是數據可視化展現的一種重要設計邏輯， 根據此種邏輯設計數據可視化展示必須先搞清楚業務的閉環分析操作流程[6] 。

5. 用戶自定義邏輯。 為了更好地實現“以用戶為中心”的設計目標， 在進行數據可視化展示時往往還需要采用用戶自定義邏輯， 以更好地為數據使用者提供所需要的信息， 改善數據可視化的用戶使用體驗。

（三）實現工具

通過信息化的打造， 融合可視化的展現平臺， 已成為數據可視化發展的必然趨勢。 常見的數據可視化工具介紹及其對比如表1所示， 可根據其操作易用性分為需編程的數據可視化工具和無需編程的數據可視化工具兩類。

相較于需編程的數據可視化工具， 無需編程的數據可視化工具因其操作技術壁壘低、實時響應速度快等特點， 實際應用更為廣泛， 也更適合企業財務工作者及管理者使用。 以財經云圖TM為例， 使用者僅需進行簡單的“拖拉拽”操作即可完成數據導入、加工、計算以及可視化呈現， 財經云圖TM針對使用者需求， 以指標抽象核心管理需求， 快速對大量數據進行篩選分析與可視化展示， 解決財務手工整理報表無法滿足管理者需求復雜、維度多元、需求變化快的痛點， 滿足企業各層級經營者需要及時、透明、高效的管理報表支持企業經營管理的訴求。

四、數據可視化在財務領域的典型應用

在大數據時代背景之下， 隨著數據量的激增以及競爭的愈加激烈， 企業需要利用數據可視化快速且直觀地提取數據中的信息， 從而敏捷響應客戶需求、對環境變化做出反應。 財務部門作為企業的“數據神經中樞”， 可以采集和利用的數據增加[7] ， 企業的財務數據從狹義變成廣義， 從“小數據”向“大數據”轉變。 財務部門整合企業各業務模塊的大量數據， 通過對這些數據進行可視化展示， 可以輔助財務人員直觀快速地進行分析， 在提升工作效率的同時， 敏捷響應管理訴求。

以下結合財經云圖TM工具， 重點分析數據可視化在費用分析、共享運營以及資金管理三個財務發揮職能的重要場景中的應用。

（一）費用分析可視化

企業的費用數據中所蘊含的信息是企業經營的數字密碼， 是降低成本、管控風險的關鍵。 費用分析可視化圍繞企業費用管理的核心訴求展開指標體系的設計， 對企業的巨量費用數據進行分析與可視化展示。

利用費用分析可視化， 可以實現： 第一， 高效、動態、準確地對費用數據進行可視化展示， 輔助管理人員及業務人員的決策。 第二， 根據企業成本管控需求， 自動對費用相關巨量數據進行整合分析， 并以清晰、直觀的方式呈現給財務人員， 幫助財務人員敏捷洞察降本增效機會， 更好地發揮財務成本管控職能。 第三， 實時監控合規控制點的運行情況， 識別合規風險事件， 保障合規遵從， 提升合規管理水平， 有效管控財務風險， 進而實現費用支出管控、流程效率提升、合規遵從強化以及員工滿意度提升。 以下通過整體費用可視化、差旅費用可視化以及費用報銷流程可視化三個方面展示費用分析可視化如何從企業經營決策需求出發， 輔助企業洞察業務發展機會、節約業務開展成本、管控財務合規風險。

1. 整體費用分析可視化。 財務人員發揮風險管控職能， 進行費用支出管控， 一方面， 需要有針對性地對特定業務類型和報銷類型進行管控， 因而費用分析可視化需要對企業各月度費用支出情況和費用類型分布情況進行分析展示， 如圖3所示; 另一方面， 財務人員需要快速識別企業重點交易對象， 并幫助管理層制定合理的交易方案， 因此需要對交易對象分布、支出頻次分布等交易指標進行分析， 從而定位關鍵交易對象， 如圖4所示。

2. 差旅費用分析可視化。 針對業務分布區域較廣的企業， 員工差旅費成為企業費用支出中的重要部分。 差旅費用分析可視化聚焦于展示差旅費用的變動、差旅費用結構以及人員出差情況， 深度挖掘費用背后的業務活動信息， 輔助管理者制定合理的差旅費報銷方案， 節約差旅成本。 例如， 根據與航空公司和酒店的交易額排行信息， 考慮商旅對接或協議價合作; 根據熱門出差航線排行， 深度挖掘差旅行為明細信息， 管控業務部門無效出差行為。

3. 費用報銷流程可視化。 財務人員針對費用報銷進行合規控制是其進行風險管控的重要組成部分。 提升費用報銷流程效率是提升員工報銷滿意度、幫助財務部門更好地服務員工的關鍵。 費用報銷流程可視化對費用報銷流程中的用戶行為、流程運轉情況進行采集分析， 實現對系統使用體驗、業務辦理流程時效、合規控制效果的量化展示。 例如， 通過填單耗時與操作量、提單一次通過率等員工行為評價操作體驗， 輔助財務人員精準優化費用體驗; 通過對平均報銷時效統計、審批時效、流程各環節時效等指標進行展示， 輔助財務人員定位效率較低的流程環節; 通過費用同期增長幅度或占比、財務駁回次數排行與業務駁回次數排行定位異常， 識別合規風險事件， 保障合規制度的遵從。

（二）共享運營可視化

財務共享服務是一種將分散于各業務單位、重復性高、易于標準化的財務業務進行流程再造與標準化的作業管理模式。 對企業而言， 為了使財務共享服務中心能夠更加高效地運作， 需要建立有效的管理、監控和持續優化體制， 實現提升用戶使用體驗以及資源分配效率的目的， 因而需要進行全面的數據監控與分析。 在共享運營中， 對任務、績效、時效、質量、付款、憑證進行全方位刻畫， 實現對共享服務中心運營情況的監控， 一方面可以預防潛在風險， 保障共享服務中心的穩定運營， 另一方面可以促進管理水平提升， 實現精準決策， 提升共享服務中心的服務滿意度。 以下以共享運營中的任務監控可視化為例進行介紹。

國內很多財務共享服務中心會通過任務分配機制， 在共享運營系統中將各種待處理的業務以任務的形式存放在任務池中， 由財務審核人員以自動或手工方式從中提取待處理單據， 通過各類規則將系統內各類單據在組織與用戶間進行分工。 通過共享運營任務監控可視化， 管理人員可以實時掌握財務共享服務中心任務池情況和運營負載水平， 從而實現資源的合理調度， 保障共享服務中心平穩健康運行， 為財務共享服務中心提供高質量、高時效、高滿意度的服務奠定基礎。 例如， 共享運營任務監控可視化中對任務流轉全鏈路進行監控展示， 幫助管理人員綜合把握共享任務池現狀、任務完成能力、潛在任務增量情況， 從而預判任務負載情況， 提高運營調度的前瞻性和及時性。 并且， 共享運營任務監控可視化可對日均任務處理量、任務積壓量、日均入池量等多維度信息進行可視化展示， 輔助管理人員測算共享服務中心任務負荷率， 預測積壓任務完成所需時間， 實現對共享服務中心負載水平的實時量化監控。

（三）資金管理可視化

資金管理貫穿于企業整個生產經營過程中， 企業只有確保資金的安全高效流動， 才能實現自身的正常平穩運營。 隨著企業規模日益擴大， 很多企業日益呈現出集團化和國際化的發展趨勢， 而規模的擴大和產業多元化的發展， 往往導致企業資金分散， 資金管理難度提升。 2022年， 國資委發文《關于推動中央企業加快司庫體系建設進一步加強資金管理的意見》， 文件中提到： “圍繞創建世界一流財務管理體系， 將司庫體系建設作為促進財務管理數字化轉型升級的切入點和突破口， 重構內部資金等金融資源管理體系， 進一步加強資金的集約、高效、安全管理”。 在政策的引領以及企業自身管理訴求的共同推動下， 企業對資金管理的時效性、精細度、準確性等要求進一步提升， 對能夠滿足其資金管理需求的數據可視化分析的訴求愈加強烈。

資金管理可視化分析能夠全面動態地呈現集團資金狀況， 幫助財務人員與管理人員透視全集團資金情況、獲取資金結構分析結果、預警資金風險等， 實現集團資金的可視、可控。 資金管理可視化分析包括資金總覽可視化、資金結算可視化、資金集中可視化、賬戶管理可視化、流動性風險分析可視化、境外資金監控可視化等不同主題， 可以滿足財務人員不同場景下的不同需求。 資金管理可視化分析所涉及的指標類型包括展示類指標、統計類指標以及預警類指標。 第一， 通過展示類指標透視全集團資金情況， 輔助財務人員快速準確地獲取全集團下屬公司資金現狀; 第二， 通過統計類指標分析全集團歷史與當前資金數據， 輔助財務人員深層次挖掘集團資金信息; 第三， 通過預警類指標對全集團下屬公司進行監控， 對異常情況進行警示， 將傳統的事后稽核轉移至事前預警、事中控制。

下面以資金結算可視化為例進行詳細介紹。 如圖5所示， 資金結算分析可視化對集團下屬單位資金結算情況進行實時展示， 幫助集團實時掌握資金收支、資金結構、資金支出計劃等資金情況， 支持集團對不同單位進行數據隔離及數據下鉆， 輔助集團實施有效的資金管理活動， 保障資金的安全高效流動。 例如， 資金結算分析可視化通過從資金收支分析的不同維度對集團下屬單位的資金結算進行展示， 如收入及支出額、收入及支出筆數、資金收支計劃等， 使財務人員實時掌握收入及總支出結構， 進而有針對性地制訂支出計劃， 劃撥資金。 并且， 資金結算分析可視化還可以通過監控資金缺口和資金缺口安全值， 預警資金缺口， 幫助集團快速分析下屬單位資金缺口是否存在風險， 進而輔助財務管理者做出是否要進行貸款融資， 或是否推遲付款等決策。

五、總結與展望

數據可視化針對決策者需求， 從業務全局視角貫穿業務鏈， 通過可視化平臺進行數據和指標的可視化展示。 在執行層， 滿足日常數據統計和多維查詢需求， 減少手工重復的報表編制和統計呈報工作; 在控制層， 圍繞成本費用管理、風險管控等財務重要職能實施數據可視化展示， 對關鍵數據指標實時進行風險預警， 輔助財務人員發揮關鍵職能; 在決策層， 對企業經營狀態和關鍵業績指標達成情況進行實時展示， 輔助管理層決策。

在愈加激烈的競爭環境中， 企業通過數據可視化深度挖掘數據背后的深層信息， 并將其以清晰、易懂的方式呈現給數據使用者已經成為必然趨勢， 財務人員也應當順勢而為， 在利用數據可視化為自身服務的同時， 提升自身對于管理層和業務層的服務水平。

【 主 要 參 考 文 獻 】

[1] Piaget J.. Intellectual evolution from adolescence to adulthood[ J].Human Development，1972（15）：40 ～ 47.

[2] 任磊，杜一，馬帥等.大數據可視分析綜述[ J].軟件學報，2014（9）：1909 ～ 1936.

[3] 劉濱，劉增杰，劉宇等.數據可視化研究綜述[ J].河北科技大學學報，2021（6）：643 ～ 654.

[4] 王志權.大數據時代與企業財務管理轉型[ J].財務與會計，2014（6）：74 ～ 75.

[5] 路偉果，劉光軍，彭韶兵.數據挖掘技術對會計的影響及應對[ J].財會月刊，2020（7）：68 ～ 74.

[6] 艾達.數據產品設計[M].北京： 電子工業出版社，2017.

[7] 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.