關于財務數字化轉型工作的研究

孫 盛

（北京久其軟件股份有限公司 北京 100082）

在大數據快速發展的今天，企業管理變得更加精細化，與之匹配的傳統財務工作則要在企業的財務管理中重新定位，更加自動化和智能化，加快向數字化轉型。

一、財務工作的本質

傳統財務工作主要是資金管理、賬務核算和報表分析等幾大職能，暫不討論資金管理的操作性工作，賬務核算和報表分析可以抽象為“分類”與“量化”兩大事項。

核算和報表的工作過程就是在分類，一個事項的發生，屬于哪類業務，業務對應的會計科目是什么，會計科目對應的報表項目是什么，最后再放進經營分析的類別里，形成三大報表及各種經營分析報表。以存貨為例，采購存貨時如何界定存貨的采購成本，哪些項目能計入存貨的成本；存貨如經過生產環節，則會分類成原材料、在產品、產成品；存貨銷售則會轉入到成本中，以上即是一系列對此事項的分類。

量化則是數據的計算邏輯，是解決分類所對應的數值問題，使事項可數字化定量描述。例如，月度折舊算法、增值稅算法、各種現值算法、生產過程中制造費用分攤算法，都是在解決計算邏輯的問題，也就是怎么算的問題。

把企業發生的事項放入對應的會計科目，再按照相應的算法形成科目對應的金額，則會計分錄就形成了，再把會計分錄按照準則的要求與邏輯放入報表項目中，則形成了財務報表。經營分析則是按照經營分析的口徑對事項進行分類，再利用經營分析口徑的計算邏輯進行計算，形成經營口徑的分析報表。

二、財務數字化轉型的思路

（一）基于數字化的流程再造

實現財務數字化轉型需要基于以下三個步驟，一是數據采集與提取，二是數據分析與整理，三是數據輸出與展現，來詳細闡述數字化的流程再造。

1.數據采集與提取

數據采集與提取針對的場景可以拆分為采集與提取兩種方式。

采集是系統直接從數據生產端進行數據收集的過程，不限于表格填報，包含了各種計量設備數據的收集。例如，母公司采集下屬子公司數據，財務部門收集生產崗位的生產數據，生產部門匯總各電表的電力使用量的數據等。

提取是系統之間數據的傳輸，調用不同系統間的數據。例如，財務部門調取人力系統數據生成薪酬類的記賬憑證，資金管理部門調取網銀數據形成資金臺賬，財務報表系統提取賬務系統數據形成財務報表。

通過數據采集與提取實現“事項”的抽象工作，把“事項”具體化、表格化、數據化，形成可量化、可計算、可分類的數據，按照數據規范存儲在數據倉庫之中，并形成數據的電子檔案。采集與提取的數據基于一次錄入多方使用的原則，數據間可實現相互校驗、互聯互通、追根溯源，從而降低數據手工填報量，提高基礎數據準確性，帶動財務核算質量的提升。

2.數據整理與分析

數據整理與分析是對已存儲在數據倉庫中的數據進行分類、計算，從而得出分析結果的過程。

以營業收入為例，數據整理可以按照業務類型進行分類，也可以按照產品進行分類，還可以按照板塊、公司、部門進行分類。由此能看到，同一事項可以貼上不同維度的標簽，按照不同的維度進行不同的分類。

貼標簽的過程就是數據整理的一項重要工作，在貼標簽的同時，也要檢查數據是否完整、有效，要把有缺陷的數據找出來加以完善或者剔除，這就是“數據清洗”。

在做數據整理的過程中，要結合數據分析所需要的匯總查閱、鉆取、溯源、互聯網提取等功能，合理配置數據維度，提前考慮交叉表間數據索引關系，為數據分析工作做好基礎。

在實際生產活動中，每個問題的產生都具有復雜的“相關性”，而非單一的“因果性”，所以通過“由果索因”的方法找到的答案，并不一定是正確的答案。

數據分析建立在大數據的基礎上，通過對多源數據的推導，對“相關性”數據賦予權重，在事件發生前或發展的過程中對“相關性”因素采取干預動作，趨利避害，達到數據指導生產經營與數據預警的效果。

3.數據輸出與展現

數據的輸出與展現是基于數據整理與數據分析后的應用，利用表格、圖像等手段，把數據的內在邏輯通過BI等軟件實現數據的可視化。通過對數據所形成的抽象圖形進行分析，尋找經營事件背后的內在邏輯，實現異常數據分析與預警的效果。通過鉆取、追溯等功能，反向查找原始數據的情況，從而解決異常數據存在的問題，從數據場景回歸到現實場景，實現業財聯動，為生產經營保駕護航。

數據的展現可在多平臺進行應用，不僅局限于電腦端，也可應用于公司“指揮中心”的大屏幕、IPD或手機等移動端設備上，實現實時數據的查詢與現實場景的數據嵌入式應用。

（二）崗位設置的升級

隨著財務信息化工作不斷深入，標準化、高頻次的重復工作將被財務系統自動完成，財務崗位也將隨之迭代升級。原有財務崗位主要為財務核算、稅務管理、資金管理、財務報表四類工作，下面將分別闡述信息化轉型給原有的財務崗位帶來了哪些沖擊。

1.財務核算工作

原有的財務核算工作是在這次變革中受到沖擊最大的工作，財務核算工作標準化與重復化最高，故此被系統替代相對來說最為容易。按照記賬邏輯設計數據取數模板，并套入相應科目模板，即可完成自動制證。

原有財務核算工作的逐步轉型方向是財務流程工作，財務流程崗通過深入研究業務場景，梳理整套業務流程，設計出業務生成的取數點，并制作完成業務與財務相連的制證邏輯模板，使系統能夠實現自動制證，從而有效減少財務重復性勞動，達到降本增效的目的。

財務流程工作是一個相對較為綜合性的崗位，不僅需要精通財務核算、稅法等專業知識，還要具有一定的信息化思維，能夠在業務場景中找到數據共性，實現標準化數據采集與制證模板的設計。

2.稅務管理工作

原有稅務管理工作一般涵蓋了月度的報稅與年度的匯算清繳，以上兩項工作因邏輯性較強，也已被系統所替代。

原有稅務管理工作的逐步轉型方向是稅務籌劃工作，稅務籌劃工作是利用合理的稅務籌劃方法，以公司減免稅負為目的創利型崗位，需要該崗位人員通曉各稅種及稅收政策，具備深厚的稅務知識，是稅務專業型人才，使原有職能型崗位變為緊跟業務的創利型崗位。

3.資金管理工作

原有的資金管理工作，主要以出納及相關業務為主，但隨著信息化程度不斷深入，現金、支票等傳統業務逐步減少。

原有的資金管理工作逐步轉型為資金規劃工作，資金鏈的安全是關乎企業生死存亡的重要工作，資金規劃工作是通過合理統籌資金安排，降低資金使用成本，并適當安排外匯、衍生金融工具管理，創造一定的財務收益。開展資金規劃工作的人員需要精通各類金融工具的運營原理，保證企業資金安全，懂得資金運作，是具有專業金融知識的專業型人才。

4.財務報表與財務分析工作

原有財務報表僅是完成財務的三大主表、編制年度預算及一些常規的經營分析，隨著財務報表系統的產生，大部分財務報表工作將被系統所替代。

原有的財務報表工作逐步轉型為財務報告與經營預算分析兩項工作。

財務報告是專注于財務準則，對財務報表的深入研究，在企業進行資本運作時提供專業性建議，使資本運作成功率提高，并實現預期收益。

經營預算分析是包含了財務、計劃與分析的經營性報告崗位，側重于業財融合的分析。需要深入到業務中，利用多維度數據分析找到數據的相關性，通過調整業務的開展達到提高經營效益的目的。其工作人員既要懂得財務知識，又要對業務有較為深刻的理解，同時還需要掌握一定的數據挖掘與關聯性分析的方法，是較為綜合性的業務專家型人才。

通過以上四類崗位的介紹，可以看到財務工作在從原有的標準重復性工作解放出來，向著更加專業且綜合性更強的方向發展。同時，也在從原有職能性工作向著業務支持性工作方向轉變，不僅完成固定的流程性工作，還在朝著創造利潤的方向發展，給予原有財務崗位新的定義。

三、財務信息化主要實現方法

（一）數據采集與自動制證

通過數據采集進行自動制證是現在財務信息化的一項基本功能，下面通過一個采購業務來闡述從數據采集到自動制證的全過程。

采購業務的步驟一般可分為招投標與合同簽訂、合同執行與貨物發運、驗收入庫、款項支付等四個步驟，款項支付貫穿于合同全過程。以上場景分別對應合同管理系統、存貨管理系統與資金支付系統等內部ERP系統。

預付賬款與應付賬款等往來科目、增值稅科目、在途物資科目，可從合同管理系統中的合同相關內容字段進行提取，銀行存款科目可根據資金系統實際發生情況進行確認，貨物入庫分錄涉及的原材料與在途物資轉換分錄，可根據庫存管理系統入庫數據進行編制。

綜上，自動制證的方法步驟可分為以下幾步：一是抽象出業務場景，即歸納出常用事項，列出該事項對應的標準分錄；二是從各數據點采集相關數據并加以運算，例如，合同中僅約定了貨物所開具票據的類型與稅率，需要根據票據類型與稅率計算出相應的增值稅稅額；三是把采集與計算出的數據代入對應場景的標準憑證模板，完成整套自動制證工作。

（二）多維度的經營分析

根據上述崗位設置的升級，以前的財務分析已經升級為多維度的預算經營分析，多維度的預算經營分析將不局限于金額上的財務數據分析，還要考慮具有相關性的業務數據，例如，溫度、時間、空間、年齡、性別等分析。下面將分別以生產加工企業與商品銷售企業的案例，對多維度分析進行說明。

1.生產加工企業的多維度分析

甲集團公司主營業務是生產加工甲產品，該集團旗下有10個生產規模、生產流程趨同的工廠，根據管理提升要求，每年將對重點生產成本指標進行橫向對標。對標中發現，A工廠的電費總額比其他工廠低20%，電耗與其他工廠基本相同。為找出電費支出總額較低的原因，數據分析人員把各家工廠每天每個小時的耗電情況進行統計，統計發現A工廠夜間電價波谷時段耗電量明顯大于其他工廠，是因為該工廠合理排班，充分利用波谷電價進行生產，在日間波峰電價時安排停機檢修工作，從而降低電耗生產成本，從而達到提高產品銷售毛利的目的。

2.商品銷售企業的多維度分析

乙公司是一家經營超市業務的零售企業，在月度經營數據分析中，發現銷售收入同比增長，而毛利率同比大幅度下降，為找出數據差異的原因，乙公司進行了如下分析。

該公司按商品類別提取了銷售數據，利用數據鉆取功能，找到了收入同比增長的商品，該商品為防疫期間推出的引流日用促銷商品，因打折促銷且為日常耗用類商品，銷售量較大，毛利率較低。在公司整體銷售角度上看，導致銷售毛利率同比大幅度下降。再利用多維度數據進行分析，選取購買該商品的用戶畫像，購買該商品的客戶群體具有“對價格敏感”“年齡在30歲以上”“女性”等特點，從而可以分析出該項促銷活動對以上特點人群具有較大的吸引力，并能進行精準廣告推送，提升顧客到店購買次數，實現銷售額與銷售毛利的轉化。

（三）數據溯源與預警

BI分析系統是財務流程再造現階段最終形態，BI分析系統可以通過圖形來直觀展現數據的形態，通過圖形趨勢、不規則的異常波動等圖像展現方式進行數據分析，從而達到異常數據排查，數據預警，審計監察等作用。

以一個大型連鎖超市舉辦的促銷活動分析為例。該超市開展推廣“商品快遞到家服務”，導購需向顧客推薦使用手機自助方式進行商品結算，顧客可通過手機掃描商品條形碼在線上小程序中進行商品結算，并享受線上結算的促銷優惠。同時，為了提高顧客購物體驗，顧客可選擇3公里內免費把購買的商品快遞到家的服務，快遞費用由該超市負擔，如顧客選擇自提商品，則該超市無需支付快遞費用。

該活動結束后，該超市對此次促銷活動進行數據分析，在選擇快遞到家服務的顧客中，配送地址有大量快遞為該超市所在商廈或距離小于0.5公里的鄰近寫字樓，且商品配送發貨到商品收貨時間間隔小于3分鐘。通過該超市內審調查發現，有大量導購與快遞人員串通，以誘導顧客選擇虛擬快遞訂單地址的方式套取快遞費用，并從中獲利。

通過數據分析，可以把客戶群體分為三類：一是配送時間小于3分鐘，且配送距離小于1公里的訂單，經檢驗大部分為異常訂單；二是配送時間在3—10分鐘，配送距離在1—2公里范圍內的訂單，該類訂單配送量較小，此項服務對該客戶群體不敏感；三是配送時間大于10分鐘，且距離在2公里以上的訂單，訂單數量較多，是此項業務重點服務的客戶群體。

綜上所述，在給第三類客戶群體推送APP廣告時，可重點推送“商品快遞到家服務”，促使該項服務更好地轉化銷售額。

四、財務數字化與智能化的發展方向

下面用礦井的例子來說明自動化、信息化和智能化的區別。

自動化是礦井下面的機器不用人來開了，機器自動開起來了，人只要指揮機器干活就行，不用人工去干重體力、重復性、高危險、高精度的工作。

信息化是機器工作后，數據能收上來，評價機器工作怎么樣。機器哪壞了能夠報出數據，維修人員能夠根據數據進行維修。同時，發現礦井內數據異常能夠及時報警，讓相關工人疏散。

智能化是指，機器會預判自己還有多久需要保養更換零件，檢測庫存備件情況，如發現備件不足，系統會自動生成訂單，啟動向供應商訂貨審批流程。當發現礦井數據異常，會給所有在礦井的工人通過手環發布撤離消息，同時啟動排風裝置，加大空氣輸入，停止或降低高危生產線速度，幫助人員安全撤離。到了智能化階段，最主要的變化就是由被動變為主動，通過過程管理得到想要的結果，由單一的報警到自動觸發多事項協同的組合動作，并且這個組合動作是相對完備的。

智能化不是一個設備，更不是一個應用，而是一整套方案。以前，可以通過買一個設備，買一個軟件來解決某一項或某一方面的問題，但現在需要通過整體設計架構、分層配置，形成一套組合方案，解決全局的問題。從全局的角度做體系的搭建，將是智能化需要研究的方向。

五、結語

隨著經濟社會數字化轉型不斷發展和新技術創新迭代，會計信息化工作面臨諸多機遇和挑戰。通過數據采集與提取、分析與整理、輸出與展現實現財務數字化流程再造，通過崗位設置的升級提升財務管理效能，使財務工作在財務數字化轉型的大潮中不斷前行。