| 标题 | 财务共享模式下大数据应用初探 |
| 范文 | 吴采群 王磊 辛昕 衣秀芳 [摘 要]现阶段，财会领域正经历一场时代变革。自2001年大数据理论提出至今，近20年时间里，大数据分析概念不断丰富，无论是战略财务、专业化财务还是财务管理模式、理念和方法都打上了智能化的烙印。本文基于财务共享的特点，分析了大数据时代财务共享模式下大数据分析应用的场景和局限性，并提出了未来发展的设想，以期为相关研究提供参考。 [关键词]大数据;共享模式;标准化;智能财务 doi：10.3969/j.issn.1673 - 0194.2020.14.036 [中图分类号]F275[文献标识码]A[文章编号]1673-0194（2020）14-00-03 0? ? ? 引 言 财务共享服务是在公司经营规模不断扩大、经营活动国际化、经营环境信息化条件下的创新，建立和实施财务共享服务模式，已成为大型跨国企业集团财务管理的趋势。随着硬件计算能力、信息互联网化、数据仓库化的迅速发展，对数据的应用从直接数据统计逐步过渡到数据仓库的多维分析、数据挖掘。与传统风险管理模式相比，财务共享模式下的大数据分析在风险管控方面具有更高的应用价值，但无论是大数据、云计算、区块链还是未来可期的人工智能，从本质上讲，都是一种工具和手段，需要基于集团经营管理中主要矛盾的主要方面，结合各级管理需求，组织计算机和财务专业人才，去伪存真，真正发挥财务共享和大数据分析的组合优势。 1? ? ?大数据的概念和特征 2001年，大数据（Big Data）由Gartner分析师Doug Laney在全球最先提出，并指出数据增长有3个方向的挑战和机遇，即“3V”模型，包括数量（Volume）、速度（Velocity）和多样性（Variety）。同时，Gartner公司对大数据给出了这样的定义：“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。后来，IBM公司提出的大数据的“4V”特征得到了业界的广泛认可，增加了真实性（Veracity）特性;之后，IBM公司又提出了“5V”特征，新增了价值密度低（Value）特性;目前，业界把大数据特征扩展到“11V”，包括有效性（Validity）、真实性和可视化（Visualization）等。 2? ? ?大数据分析与财务分析融合的作用 随着计算机技术与互联网技术的快速发展，大数据应用范围不断拓展，网络上的信息资源呈现爆炸式增长，互联网信息技术的应用在给人们的生活带来极大便利的同时，互联网信息的庞杂、无序也给人们带来了巨大的困扰。各个领域通过不同程度地使用大数据分析工具和结果，揭示规律、分析趋势、优化系统，取得了前所未有的效果。在财务管理方面，大数据分析技术通过整合、分析来源于企业内部的非结构化数据和外部的社会化数据，实现预期的价值产出。 2.1? ?提升财务工作的风险管控能力 首先，与传统风险管理模式相比，大数据在风险管控方面具有更高的应用价值，通过扩大基础数据规模，设置相关规则辅助企业进行更为直接、精准的风险拦截。在风险发现方面，大数据通过纳入非结构化数据进行相关性分析，能够发现一些风险事件的特征，并根据潜在风险线索进行事前预警，对财务管理具有重要意義。也就是说，或许人们不需要大数据告诉他们谁一定有问题，而是通过海量统计和精准分析，提示他们谁可能存在问题。这种提示本身并不存在必然的因果关系，仅仅是应用大数据做相关性分析后的产物。同时，对于风险事项，大数据分析可以帮助人们进行风险分级，所谓的风险事项可能是一份单据，也可能是一次信用评价。分级后的风险事项可以采用不同程度的应对策略，如严格控制高风险事项，低成本处理低风险事项。 2.2? ?提升未来预测和资源配置能力 对于企业预算工作，在管理循环中要根据企业自身历史数据和现状，综合企业自身、行业状况、竞争对手3个维度，对未来进行有效预测以及高效配置资源。而大数据技术可以帮助企业在未来预测和资源配置两方面发挥优势，获得传统预算管理难以实现的应用价值。传统的财务预测主要利用结构化数据，构建预测模型，对未来的财务结果进行预测。而大数据技术的引入，使可以进行预测的基础数据规模呈几何级数上升，甚至可以扩大到企业的非结构化数据领域，使预算结果更加具有针对性和更高的实用性。 2.3? ?为经营分析决策提供有力支持 企业传统经营分析，很大程度上依赖参照数据的可用性。大数据能够帮助企业更好地认识自身情况，更加客观地看清行业情况和竞争态势。而对于事后目标达成解读方面，与传统财务管理模式相比，大数据下的财务管理通过挖掘因果关系，能够找到与目标结果更相关的动因，并通过动因管理，为业务部门更好地决策提供有效的建议，真正实现企业业财融合。 3? ? ?大数据分析在财务共享企业集团的应用 财务共享服务，一般适用于大型企业集团，即将集团内各企业的财务核算业务交由独立或半独立的单位统一处理，打破核算主体的界限，以业务内容为依据，划归不同的部门进行处理。这种核算方式具有数据规模化、信息集成化、标准统一化、操作规范化、结果可比化等特征。规模化的数据处理方式为财务共享模式下企业大数据分析提供了基本的物质条件。财务共享企业成立的目标：一是对内规范、降本、增效、控风险;二是对外提供增值服务，提升集团经济效益和品牌知名度。要想实现上述目标，需要在执行现有核算基本职能的前提下，为上层决策、被服务企业提升管理水平、共享服务公司内部绩效管理、提升服务质量、对外开拓增值业务等提供数据支撑，这一切都离不开大数据分析。 3.1? ?大数据分析应用场景举例 3.1.1? ?监控企业财务核算，促进集团核算规范化、标准化 大型集团企业经营范围广，产业链条长，产品类型多，行业和地域分布广，管理层级多，系统数据来源复杂，财务核算体量大。虽然集团内部通过多种方式强调财务核算的规范性，但各企业执行情况如何，并没有一个权威的数据分析。财务共享模式建成后，可以统一归纳整理各项费用要素的来源，并对相关数据做出合理性分析，既可以比对板块共性和个性，也可以有效监控企业核算的规范性和特殊性，促进集团核算规范化、标准化，提升财务信息的可比性。 3.1.2? ?监控企业内部管理，提升集团管理水平 集团公司通过构建大数据模型，将业务流程分解为不同的过程，每个过程再细分节点，通过对企业未来的经营状况进行预测模拟，并基于不同的资源配置，对未来的资产负债、损益情况进行敏感性分析，达到精准预算的目的，并结合合同框架规范业务，监控资金支付的全流程，通过对比不同分（子）公司各节点的差异，更清晰、更真实地分析经营架构，对症下药，提升集团管理水平。 3.1.3? ?帮助企业树标对标，进一步挖潜增效 财务共享的特点和优势是规模化数据，利用数据仓库，对所有分（子）公司采用相同的标准作业流程，废除冗余的步骤和操作环节。作为一种新型的管理模式，财务共享模式给企业带来了成本控制的机会、增强了财务管控能力、提升了风险防范水平;通过大数据分析，确定集团内部各板块目标指标的平均水平和先进水平，帮助企业树标对标、找差距、挖潜力、降本增效，从根本上体现共享服务的优势——在规模效应下降低成本、提高财务管理水平及效率、提高企业核心竞争力。 3.1.4? ?细化、完善工时定额编制方案，使定额指标更趋公平合理 工时定额指仅依靠少量录评和经验判断的汇总方式，存在样本少、业务分类粗放、影响因素考虑不足、部门保护等弊端。在采集海量数据的基础上，通过细分定额动因，分离异常数据，制定客观、有效的定额指标，促进绩效考核更趋公平、合理。 3.1.5? ?分析内外反馈，提升共享服务公司运营质量与效率 共享服务公司作为服务企业，运营质量和效率是其生存发展的保障，通过对客户反馈、内外审计、员工举证等动态数据进行分析，找出共享服务公司质量效率影响因素，找出痛点，靶向治疗，不断完善制度、优化流程、增强员工素质、完善系统功能，提升用户体验。 3.1.6? ?减轻员工机械劳动的工作量，提升共享企业管理水平 目前，共享服务公司在完成核算工作的同时，需要完成各层级、各系统的统计分析工作，时间要求紧，且大多依靠人工，部分数据质量低，参考性不强。如能根据管理需求，收集静态、动态数据，运用大数据分析工具，代替人工完成数据统计，以网页或其他形式展示内部业务统计报表，一方面减少了人工统计数据的工作量和错误，另一方面借助移动端线上登录查询，突破了时间、地点、设备限制，提升了工作效率，从整体上提升了共享企业的管理水平。 3.1.7? ?革新稽核方式，提高稽核效率 传统的稽核方式普遍采用抽样方式，稽核结果势必存在随机性和偏差，利用大数据分析工具及计算机强大的数据处理功能，可以对稽核对象进行全面稽核分析，革新了稽核方式，扩大了稽核范围，减少了稽核结果的误差，大大提升稽核效率。 3.2? ?大數据分析的局限性 大数据分析虽然功能强大，但毕竟只是一个工具，必然存在局限性。 3.2.1? ?数据接口问题 大数据分析的基础是数据，实施财务共享的集团企业一般集成的系统较多，系统运维方式和数据接口复杂，能否获取数据接口授权，实现数据自由写入、转换和输出，是大数据分析成功的关键。 3.2.2? ?数据仓库统筹与综合利用问题 财务共享企业承载着整个集团会计核算和报表出具功能，是财务信息的仓库和加工厂，如何统筹利用数据仓库里的“原材料”，明确目标，科学设计，细化指标，运用合理的方法，让数据为己所用，而不是被庞杂的数据所累，最终持续获得满足内外需求的大数据分析“产成品”，是财务共享模式下大数据分析始终需要学习的课程。 3.2.3? ?信息安全与知识产权问题 共享服务公司虽然是集团内部企业，但数据源属于被服务企业，在使用大数据分析结果时，须强化法律意识，绷紧信息安全和知识产权这根弦，切忌任意扩大数据使用范围，给企业和个人造成不必要的麻烦。 3.3? ?财务共享模式下大数据的应用对策 3.3.1? ?规范数据接口，严格权限控制 在财务共享的集团企业中，一般集成的系统较多，系统运维方式和数据接口复杂，但基于财务核算的基础计算规则一致，企业可以在设计接口时，有效分离不相关或辅助性信息与主程序，配置相应接口，并使相关接口具备可扩展性的特征，同时，充分利用中间数据库模式、特定文件交换模式、应用程序接口函数模式等，在进一步提高数据传输的灵活性、高效性和安全性的同时，为应对软件与数据接口的同步升级提供了可能。 3.3.2? ?充分借助云计算提供技术保证 在财务工作过程中，数据控制水平的高低直接影响企业财务管理的质量和效果，因此对其进行优化管理，不应仅是简单地将数据变为特定的结果或者产品，而应该以一套完整、科学的计算方式确保这些结构化或者非结构化数据的合理应用。目前，以云计算为技术支撑的财务管理信息平台是解决这一问题的重要方式，通过充分利用现代互联网信息技术，将大量数据纳入计算范围，并通过传统方式与现代理念相结合的方式，让数据为己所用，而不被数据庞杂所累，最终实现财务计算过程的高效率。 3.3.3? ?落实责任，保障信息安全 信息安全问题严重制约企业经济效益增长，影响企业战略目标的实现。而大数据时代的到来，使企业财务风险更大。大数据给企业财务管理带来的风险主要表现在以下两个方面：其一，巨量的数据和信息充斥于财务计算过程，一旦发生信息失真，就会对财务计算结果造成重大影响;其二，来自财务管理人员的主观判断偏差以及工作失误等造成的数据与真实信息的偏离。因此，企业应加强财务人员的专业化培训与继续教育。一方面，使其具备的相关财务知识更加丰富，将所学与实际相结合;另一方面，加强个人对当前财务共享模式下相关软件、平台、工具的理解和应用，切实提高财务管理的运作效率，更好地应对大数据对财务管理工作的冲击，保证财务管理质量。同时，严格权限设定，落实个人责任，确保财务运作过程的规范性，确保财务计算结果的准确性。因此，在实践过程中，企业应注重培养财务人员的责任心，工作人员必须具有高度负责的工作态度和良好的职业道德，才能从根本上确保大数据时代财务工作的信息安全。 4? ? ?结 语 大数据可以广泛应用于业务提交模板推荐、员工行为规范管理、操作手册编制、企业税收筹划、风险防控等方面，通过确定可行的分析目标，获取足量数据，使用正确的分析方法，能大大提高数据分析能力。财务共享服务通过分布式运营实现了从分散化向集中化、标准化的转变，而未来大数据、云计算等技术的引入必将以共享服务的规模效应、标准化能力为基础，构建融合财务管理各相关方的智能化、开放式生态平台，并通过大数据分析再次引领财务领域的重大变革。 主要参考文献 [1]叶桂平.大数据下的财务共享建设与实践[J].纳税，2018（28）：72-73. 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