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数智化助力中央企业加快建设世界一流财务管理体系

“结合数字化时代企业管理转型需要,探索推动财务运行机制从金字塔模式向前中后台模式转变,从流程驱动为主向流程驱动与数据驱动并重转变,努力实现管理层级扁平化、管理颗粒精细化、管理视角多维化、管理场景动态化、管理信息实时化,确保反应敏捷、运转高效。”



流程驱动是工业经济时代的信息系统建设的思路,即将领先实践的流程固化到系统中,以提高效率。而数字经济时代,强调的是发挥数据资产的价值,实现数据驱动。以洞察未来,支持决策,管控风险,赋能业务价值创造。


如何跨越信息化到数智化的鸿沟?助力中央企业加快建设世界一流财务管理体系,我们总结了一套231011方法论。即2大目标3大阶段10大领域1个财务大中台1个财务数字化强底座


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财务数智化框架(231011)


两大目标:

助力央企“20”字财务职能转型


《意见》总体要求中强调了通过4大变革(理念、组织、机制、手段)、12字标准(规范、精益、集约、稳健、高效、智慧)实现20字职能转型(支撑战略、支持决策、服务业务、创造价值、防控风险)。我们认为4大变革和12字标准都是过程和要求,关键是要实现20字财务职能转型。


20字财务职能转型,字字针对当前财务职能的不足,我们认为,要实现财务职能的转型,从信息记录者转变为价值整合者,必须提升财务的能力,财务能力的提升必须靠数智化手段实现2个维度的目标:一是基于统一流程、数据的标准、数智化技术和共享模式提升财务效率,二是基于统一流程和数据标准提升数据质量,并基于所积累的数据资产,提升财务的洞察力,这一点是实现20字财务职能转型的保障。


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图 财务数智化转型2大目标


三大阶段:

从流程数智化到管理智能化


基于阶段目标、转型思路、工作类型、管理逻辑和难易程度五个方面,我们认为,大型企业财务数智化可以分为三个阶段:流程数智化、管理可视化和管理智能化,如下表所示。


阶段

流程数智化

管理可视化

管理智能化

阶段目标

数据提质、管理增效

实时企业、管理可视

智能管控、智能决策

转型思路

基于新技术重塑传统业财流程,实现业财税资档高度一体化,运用共享模式,统一流程,进一步提升效率、提升数据质量,包括数据的实时、多维、精细和合规。

基于EPM内存计算、多维灵活建模和灵活展示技术,基于第一阶段打下的数据基础,构建战略到执行的管理会计闭环体系,包括全面预算、合并报表、管理报告和分析。

基于大数据、人工智能、数据中台等技术,基于第一二阶段的业财数据,并采集外部大数据,并进行数据的清洗,再此基础上基于特定的场景,进行数据建模和训练,以实现数据驱动的智能分析、决策、预测、风险管控等。

工作类型

基础操作类

数据分析类

算法模型类

管理逻辑

数据精准

数据可视

数据驱动

难易程度


十大领域:

覆盖企业财务管理全领域


01

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流程数智:数据提质、管理增效


(1)财务共享

建设数字化财务共享平台,实现业、财、税、资、档一体化共享服务。《意见》指出:“积极探索依托财务共享实现财务数字化转型的有效路径,推进共享模式、流程和技术创新,从核算共享向多领域共享延伸,从账务集中处理中心向企业数据中心演进,不断提高共享效率、拓展共享边界”。


财务共享是大型企业财务数智化转型的起点。原因在于财务共享建设的核心是统一从业务到财务的流程,实现业财税资档一体化融合,提升业财规范和数据质量。


在新一代数字化和智能化技术的支撑下,财务共享平台不仅能够满足从核算共享向管理会计共享延伸,也支持向人力、采购、法务等业务领域延伸。


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图:多业务共享运营服务蓝图


(2)核算报告

《意见》指出:“建立健全统一的财务核算体系,实现会计核算智能化。”


数字经济时代,在数据湖等新技术支撑下,会计核算领域正在发生巨大的革命。新一代核算系统,支持海量数据处理能力,能够实时从各业务系统采集原汁原味(多维度精细化)的交易级业务明细信息,通过财务中台和智能核算系统,自动进行“管财合一、同源分流”的、多目的、多维度、精细化、实时核算,为后续多维度管理分析奠定了坚实的数据基础。


实时精细核算:从事后周期记账到实时核算,从业务数据汇总核算到交易级明细核算。每笔业务发生时自动采集原始数据,实现最小颗粒度精细核算。

多目的核算:从基于会计准则的财务核算到基于多种规则(会计准则、内部管理规则)的多目的(财务会计、管理会计、税务会计等)核算,实现“管财合一、同源分流”,实现管财差异可分析可追溯。

社会化链接:从企业内部系统集成到社会化交易平台连接,银行税务直连,上下游伙伴连接。

智能化应用:从大量人工操作,效率低,规范性差的数据处理方式到智能化、自动化采集、核算和分析,提升效率。


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(3)成本管控

《意见》从成本管理的理念、方法和工具层面对实现精益科学的成本管控提出了明确要求。


在市场竞争日趋激烈的今天,传统月末粗放核算和分析的模式已经不能满足企业的要求。数智化技术助力企业构建事前(预算、标准、预估)、事中(实时成本)、事后(实际成本、成本分析)的闭环成本管控体系。


事前:年初标准成本向预算成本靠拢,并与预算成本有机融合。接单报价有预估成本,助力业务接单决策。

事中:基于新一代实时智能核算,实现基于标准成本的订单实时成本核算,助力实时生成成本的分析预警。

事后:月末进行成本差异的回溯,精确计算实际成本。并支持多维度(产品、组织、客户等)、精细化(车间、产线、班组等)的成本分析


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图 服务业务全过程的成本管控体系


(4)电子档案

尽管《意见》没有强调,但电子档案是财务构建“业财税资档”一体化的标配。大型企业应构建从档案采集、管理、利用、分析一体化的数字化平台。


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图 电子档案数智化平台


(5)税务管理

《意见》指出:“提高自动化处理水平。开展税务数据分析,挖掘税务数据价值,加强税务风险防控。大型企业税务数智化建设应遵循从“基础应用”、“管理提升”到“价值创造”的过程。


基础应用:聚焦于业财税一体化,实现自动计税和直连电子税务局。

管理提升:统一税务管理流程和平台,实现税务风险预警监控。

价值创造:建立基于大数据平台的税务筹划能力以及上下游流程协同能力。


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图 大型企业税务数智化建设框架


(6)资金管理

《意见》从顶层设计、制度体系、组织体系、管理模式和系统落体等方面要求构建安全高效的司库体系。我们认为大型企业司库体系数智化应实现:


以结算服务平台实现资金穿透和安全合规

以资金集中管理平台提升资金运营效率

以票据集中管理平台加强票据运作能力

以多维预算平台确保资金有序和前瞻性管理

以金融管控平台开展金融资源的动态分析

以量化分析模型支撑风险预警和有效管理

以智能数据中台洞察资金流动和经营效益


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图 大型企业司库体系建设框架


02

数据可视:管理可视,实时企业


本阶段主要基于第一阶段所积累的业财数据,基于多维内存计算等新技术,实现数据灵活建模、规则加工,并实时展现,实现管理可视的实时企业。


(7)全面预算

《意见》从组织体系、管理体系、制度体系和预算模型、管理效果等方面对全面预算提出了明确要求。当前,全面预算领域是财务数智化的短板,绝大部分企业需要从全面预算向战略导向的全面预算转型升级,实现中长期战略资源配置、年度资源配置和月度动态资源配置。我们认为,大型企业在预算管理领域需要实现四大转变:


管理导向:从全面预算的单体系向战略、计划、预算和绩效联动管理体系转变。

组织范围:从财务组织,业务被动参与向财务搭台,管理层和各业务部门全面主动参与转变。

技术驱动:从信息化时代的二维预算向数智化时代多维内存技术和AI等新技术支撑的多维预算转变。

预算效力:从僵化的资源配置向动态资源配置转变。


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图 四大转变驱动大型企业全面预算转型升级


(8)合并报表

《意见》指出:“构建业财融合的财务报告分析体系”。大型企业应基于多维内存计算技术,以账表协同支持外部披露报告加速,从核算协同、业财融合和业务规范三个层次提升财报合并能力。


核算协同:要求向下、数据向上。财务报告是会计核算的最终成果,会计核算是财务报告的源头。企业根据核算数据编制财务报告,反过来会计核算需要根据财务报告披露的要求进行标准化。

业财综合:业财融合最重要的基础是数据融合,改变原有的业务、财务流程,将财务融入整个业务过程中,业务财务数据更好支撑企业财务报告的高效生成。

业务规范:规范的会计核算,有助于企业加强财务管理能力,降低风险。


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图 三个层次提升财报合并能力


(9)管报和分析

《意见》指出:“构建业财融合的财务报告分析体系,利用报表、数据、模型、管理会计工具,建立纵贯企业全部经营管理链条,覆盖各个产品、市场、项目等的多维度指标体系,开展价值跟踪分析,准确反映价值结果,深入揭示价值成因。探索研究利益相关方和行业利益共生报表,更好地用财务语言反映企业发展生态。”


大型企业应基于多维内存计算技术,以管财融合为起点,实现多维灵活合并报告。在方法论上,应通过组织、指标、规则、数据四维一体理念支撑财报与管报融合新模式:


组织:支撑一套底层数据支撑财报架构和管理架构的数据合并。

指标:管财融合,支撑构建分级管理财报口径指标体系和管报指标体系。

规则:目标导向,构建支持财报合并的抵销规则和灵活的管报规则。

数据:建立全集团统一的数据仓库,将财报和管理报告所需的业务数据、财务数据统一归集,并同时支持财报、管报口径报告输出。


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图 四维一体理念支撑财报与管报融合


03

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数据驱动:智能管控、智能分析


本阶段是实现财务数智化的最高阶段——数据驱动。《意见》在多个地方指出利用数据驱动管理的要求:“采用信息化、数字化手段,建立风险量化评估模型和动态监测预警机制,实现风险“早发现、早预警、早处置”;“开展价值跟踪分析,准确反映价值结果,深入揭示价值成因。探索研究利益相关方和行业利益共生报表,更好地用财务语言反映企业发展生态”;“开展税务数据分析,挖掘税务数据价值”等。


我们认为,在此阶段,企业需要聚合内外部数据,通过数据中台,构建企业的数据资产,挖掘数据价值,赋能业务价值创造。其应用领域非常广泛,例如:


智能预测:基于数据中台、人工智能和大数据分析技术,助力企业更精准的预测。

智能分析和决策:基于AI智能和AI算法重塑分析应用。通过机器学习、知识图谱,提高机器感知、认知能力,形成智能化数据洞察、决策和行动,实现数据驱动下的智能分析和决策。

大数据风险管控:基于大数据和风险量化模型,满足动态监测和预警的智能风险管控体系 


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图 基于数据中台的智能分析和应用


大财务中台:

强能力复用,支撑敏前台应用


数智化时代,系统架构设计的理念是:“敏前台、大中台、强底座”。要实现敏前台,必须要有强大的中台支撑。大财务中台必须可以分为会计中台、税务中台、财资中台、预算中台、基础数据、应用支撑服务等。例如,会计中台会计中台是交易级业务数据实时采集、梳理转换和存储平台。其将前端各类业务经营平台的交易级数据全面、实时、准确地采集,并按照规定的标准与方法对业务事项进行确认与计量和存储,是实现智能实时核算的基础能力。预算中台是预算系统和相关业务系统之间的桥梁,为财务提供“一站式”灵活设置预算控制策略的能力。


强数字化技术底座:

财务数智化的技术保障


强数字化技术底座必须具备云原生、微服务、中台化、数用分离的特点。云原生技术具有多云适配、容器管理、弹性扩展和智能运维等特征。微服务架构具备可分可合、服务编排、全链路监控以及一键部署等特点,全面满足数智化时代的技术要求:数字化、智能化、高弹性、安全可信、平台化、 生态化、全球化和社会化。



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