基于大數據思維的企業業財融合優化措施探討

于潤昌

（金能化學（青島）有限公司，山東 青島 265000）

隨著大數據時代的來臨，合理利用數據分析與集成技術更新傳統產業結構與生產模式對企業經濟效益提高具有重要的積極影響。大數據思維下，“智能”成為產業新要素，推動企業管理模式實現速度、深度、廣度裂變，向更高效率、更高質量的方向轉變。在此背景下，2021年11月，財政部制定了《會計改革與發展“十四五”規劃綱要》，該文件明確提出要“深化轉型融合，提高質量，提高效率”，這也是我國會計改革與發展的重要內容之一。因此，在企業業財融合過程中，應當立足于大數據技術，實現財務共享，重構財務、業務流程，從而促進企業財務管理的轉型和升級。

一、基于大數據思維的企業業財融合的必要性

2015年國務院發布的《促進大數據發展行動綱要》中，明確了要以大數據為動力，以大數據驅動經濟的發展，順應全球趨勢。2021年“十四五”規劃以“完善大數據標準體系”為重點。2022年，中共中央、國務院對外公開《關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見》（簡稱“數據二十條”），系統性布局了數據基礎制度體系的“四梁八柱”，擘畫了數據要素發展的長遠藍圖，對我國率先掌握數字文明時代第一要素——數據要素。該文件強調，以安全治理、流通交易、數據產權和利益分配為主要內容的數據基礎體系，更好地發揮數據要素的作用，搭建數據基礎制度“四梁八柱”[1]。這一系列文件彰顯了數據戰略價值，使其成為與勞動力、資本、土地同等重要的要素。在此社會背景下，企業以大數據思維作為有力的競爭武器，通過收集、處理海量數據，利用Hadoop、Spark、Kafka等技術，發掘其中趨勢、規律及關聯性，保證數據完整、準確，有助于管理者理解和解決各項問題，保證分析結果的可信度與有效性。與傳統思維相比，大數據思維更注重復雜性與整體性，強調挖掘海量數據隱藏的知識與信息，為行動和決策提供支持。例如，零售企業的業財融合，利用大數據思維分析客戶購買記錄，可確定其消費偏好，推薦個性化服務與商品，優化營銷策略與庫存管理；物流企業的業財融合，利用大數據思維實時監控貨物及物流路線，防范風險、控制成本，提高客戶滿意度；制造業企業的業財融合，利用大數據思維監測生產過程及供應鏈，優化生產質量與效率；銀行業的“金融融合”，通過運用大數據的思想，對客戶的信用等級和財務狀況進行深入的分析，為客戶提供高質量的金融產品和金融服務，從而實現收益最大化和有效控制風險。

二、基于大數據思維的企業業財融合應用存在的問題

（一）數據標準不統一

在業財融合中，企業各系統之間缺乏統一的標準，主要是評價標準差異，財務客觀數據庫也賦予了主觀色彩，對企業戰略規劃造成一定的制約。或者企業僅統一了財務基本流程，未納入業務活動，使業財融合不充分，出現相同業務不同部門可能審批權限、項目名稱不同，導致單據審核需要區別對待，增加財務審核負擔。對企業戰略決策而言，不同部門關注方向、項目名稱存在一定的差異，僅依靠財務數據角度難以獲得下屬單位的關聯性，由此產生了板塊之間是否存在垂直和橫向整合的可能性、能否優化管理模式、能否實現協同的商業機會、能否實現板塊的交叉帶動等問題[2]。在各個部門之間的協作中采用不同的標準，耗費了諸多物力、人力，阻礙了業務的順利開展。

（二）業財分離式辦公

很多企業都是基于原來的金字塔管理方式對財務共享模式進行了改革，但并沒有對財務業務的整合和變革進行后續的跟蹤，這導致企業的財務功能沒有發生根本改變，仍然是一種商業輔助。具體表現為：第一，沒有統一的規范，未能實現“針對性”的服務；在企業的制度、流程、政策和標準上，沒有達到統一的程度。這就需要財務共享組進行有針對性的劃分，并將其與不同的部門的編制和項目標準相融合。在某個財務人員離職、換崗等情況下，新員工需要花大量的時間來熟悉財務狀況，無法達到模塊化和標準化的效果[3]。第二，信息開放不主動導致業財脫離。企業財務報表、數據難以反映業務實質、不符合經營要求，即使業務前段配置財務人員，但由于信息閉塞，容易出現反應慢、效率低等情況。并且，企業數據整合中存在各種矛盾，無法保證數據的真實性、客觀性。作為財務和業務系統的業財融合，對財務和業務人員的雙向制約，本質是重新定位財務，使財務成為業務活動參與者。對于企業而言，必須明確業財相應職務要求，而不能帶有顯著業務、財務標簽，結合崗位配置員工，以“大共享”實現“大融合”。

（三）平臺信息化水平不高

大數據時代，辦公自動化水平不斷提高，越來越多的人工處理內容可利用計算機算法完成，具備對海量數據進行深度挖掘的能力，并進行智能化的數據分析。在企業的金融共享業務中引入信息化，但在轉型升級方面卻相對滯后。而且，隨著信息技術的不斷發展，許多新的信息技術不斷涌現，很多人力資源管理工作都被轉換成為一種技術的托管，例如，可以通過人工智能的算法來識別和記錄這些工作；檢查批準工作以設定系統權限，交由計算機自動完成[4]。但是，企業現有各類報表、方案、分析報告模板比較老舊，無法提供充分的信息支持決策。

三、基于大數據思維的企業業財融合的優化措施

（一）優化數據標準管理

1.采集各項數據

為保證企業的業務、財務有效融合，避免多結構數據不統一造成業財融合不暢，需要采取移動終端、數據機器人方式開展采集工作，確保采集階段數據標準化。在移動終端采集數據中，根據服務要求，采取錄入、拍照、掃描方式，或直接植入App采集數據。例如，在普通報銷流程中，電子發票利用支付寶、微信小程序獲取，或開發識別發票軟件，以提高采集效率，使流程執行者無論在何時何地，均能完成數據交互，做到點對點通信[5]。在數據機器人采集方面，利用AI算法模擬人員操作，自主接收電子文件或識別紙質文件，將預填充數據錄入相應區域，歸檔原始文件。通過兩者交互采集，規范數據采集格式，應對業財融合數據需求。

2.數據共同沉淀

企業可以通過電子圖像文件的方式來實現對財務數據的收集、匹配、存檔和銷毀等方面的支持，并對檔案管理、檔案采集進行全流程管控。在業財融合系統中，電子影像系統是一個重要模塊，以標準接口對接ERP系統、報賬系統，實現系統資料電子化管理，沉淀諸多原始數據，便于查閱檔案資料，減少實物資料流轉損毀風險，將原始數據變成可處理、可存儲計算機數據，積累數據生產資源。而電子影像系統存在視頻、音頻、圖片等數據中，難以直接查詢、統計，降低運用效率，需要對其提煉和預處理，轉化為結構化財務、業務數據，以此為基礎構建電子數據倉庫，有利于還原交易視圖，為決策提供支持。融合平臺可利用大數據技術，實現電子影像與結構數據的精準匹配，以便于用戶根據條件實現不同類別、賬簿數據的多維度查詢。

3.暢通數據流

企業的數據具有巨大的價值，利用多維度數據分析，能夠提取不同項目、產品以及各區域的客戶關系、交易頻次、客戶規模、客戶增量、銷售額及供應商分布等變化。數據以業財融合平臺為依托，需要各節點、各流程共同完善，否則各部門自行采集，將會構成封閉數據倉庫，形成數據孤島，無法實現業財部門對話，加上數據標準不統一，容易造成管理誤判。為此，需要對數據進行“去人為”和“去主觀化”，在確保數據安全性的前提下，對各個崗位和各個層次的數據需求進行梳理，對數據進行有效公開，對數據的各個節點進行合理的處理，從而突破了業財之間的屏障。例如，在財務報銷資料中，可以依據業務部門的計劃、合同等資料來核查支出的合理性。業務部門還可以獲得員工的消費事項、交易對象以及消費數量等，從而分析公司在一段時期內的業務發展情況；或者參考歷史差旅、采購等資料，對下階段業務活動進行規劃。

（二）推進業財流程融合

1.梳理業務流程

企業基于大數據思維及“大共享”戰略，需要重構業財流程實現標準整合，對接開放業務系統數據。以采購支付為例，結合業財融合及大數據思維理念，重點在于供應商和企業業務交接，即采購計劃、下達采購申請單、到貨接收、入庫結算全流程，將其融入工程、倉儲、采購、研發、財務等部門，明確關鍵融合節點。其中，采購支付作為一項業務，將其定為一級流程，細分二級流程，包括申請、評估、入庫、驗收、監督跟蹤、簽訂合同、起草合同、選擇供應商、詢價談判以及制定采購計劃等環節。在這項流程中，在上傳發票之后，會生成包含供應商名稱、開票日期及發票金額等的標準化數據，檢查他們的真實性和重復性，并建立一個報銷清單，提交到業務負責人審批，根據業務的類別將其單獨提交，再經過財務審核和銀行支付，生成原始憑證，并將其保存起來。

2.“自動化+人力”并行

在對業財融合過程進行合理梳理的基礎上，基于先進的科技水平，對過程節點進行自動化考慮，推行人工、自動化和“人工+自動化”的方式。在這些任務中流程簡單、重復性強及標準化的任務都交給大數據技術進行智能化管理；人員決策工作采用手工方式進行；但也有一些特殊情況，如“人工+自動化”。所以，在業財融合應用中，需要“自動化+人力”雙線并行，充分利用大數據思維，解放勞動力，提高勞動效率，持續優化業財融合流程。例如，提取發票信息、查驗發票真偽、創建報銷單、銀行支付、形成原始憑證、檔案存儲、編制記賬憑證采取自動化操作；實物發票、電子發票即可自動化操作，也能人力操作；業務領導審批、財務審核實施“自動化+人力”操作。

3.加強流程審核

在業財融合應用中，應結合企業的經營需要，建立風險管控模式，采用多種方式對過程進行處理，以降低審計風險。業財融合平臺結合金額種類，預先設定流程，將流程劃分為有風險和無零風險兩種類型。其中，有風險流程實施機器人、復審審核機制降低風險；而無風險流程結合項目費來源識別場景，全自動場景機器人審核，自動流入資金支付池，未通過審核則開展人工審核。例如，報銷環節中勞務費、房租、通信費、招待費、差旅費、辦公費均由AI機器人審核。通過標準整合升級共享水平，擴大數據共享范圍，將更多業務活動納入平臺，重新定位財務職能，打破信息壁壘，提高辦公效率。

（三）改進業財融合服務

1.改進優化報表體系

企業涉及數據海量，為發揮數據價值，在進行商業分析之前，需要先將數據顯示在商業框架中。一方面，企業需要改進報告系統，充分考慮到不同層次的員工對數據的需求差異。例如，在營銷數據中，領導層關注周期內業績完成率、營銷成本、各地區銷售額、組內業績排名；管理層關注業務部門指標，如重要項目進度、市場增長率、總營收等；業務層關注個人完成指標程度及等級排名。另一方面，一個好的商業架構可以反映出數據中隱藏的問題，從而引導管理者科學決策。例如，從單一的交易單數、轉化率及客單價等角度來看，僅能看到數據表面的原因。運用大數據的思維，建立一個商業分析架構，則可以從品類、流量渠道等深層次挖掘出其中的責任人和問題。利用成熟的報告系統和大數據技術，企業可以實現自動化的趨勢預測、價值分析及預警。例如，在價值分析方面，建立綜合的分析模型，對數據的價值進行挖掘，明確其中蘊含的商業邏輯，實現從核算的小數據到多維度的大數據分析；根據企業的實際情況，設計出符合企業實際情況的數據預警模式，對關鍵數據進行監測，及時發現異常情況，并對運營風險進行辨識；趨勢預測是以大數據為基礎，建立多因子預測模型，對隱藏的數據規則和相關性進行分析，從而對未來進行預測，以便管理者科學掌握經濟發展趨勢。

2.數據智能化挖掘

業財融合平臺沉淀諸多企業內外部數據，涉及的數據較多，可利用大數據算法及分析模型，挖掘有價值信息，助力企業經營創新。例如，企業基于平臺沉淀的歷史數據，建立個性化推薦系統；建立數學模型，分析用戶的消費傾向及喜好，并將其與服務項目相結合，計算出相似度實現智能匹配，以便于提供高質量的商品；通過智慧商務，在企業中實現智能客服，有效提高企業服務質量。

四、結語

綜上所述，大數據時代已經來臨，轉變企業生產經營管理模式，充分利用大數據技術有效提高企業生產經營管理效率，將大數據技術嵌入企業業財融合全過程，已經成為企業管理轉型升級的新趨勢。為此，企業在推進業財融合的過程中，應結合實際情況，從優化數據標準管理、推進業財流程融合、改進業財融合服務等方面入手，發揮大數據思維的作用，促進企業管理水平的不斷提升，推動企業實現高質量發展目標。