财务共享服务数字化转型路径探析

张庆龙

【摘要】财务共享服务数字化转型的目标是利用数字技术， 通过连接、共生、協同、平台等理念， 针对来自企业内外部的大量、完整、多类型、异构的数据， 运用数据采集、数据加工、数据挖掘、算法、模型等工具进行数据加工与管理， 释放数据价值， 最后进行数据可视化展示， 推动企业数据中台的建设， 以此带动整个财务数字化转型， 充分发挥管理会计的决策功能。 借鉴企业数字化转型的要点， 财务共享服务数字化转型路径包括制定明确的数字化转型战略、塑造转型文化与人才保障、实现基于服务的数据采集与连接等六个方面。

【关键词】财务共享服务;数字化转型;目标;路径;管理会计

【中图分类号】 F275     【文献标识码】A      【文章编号】1004-0994（2020）17-0012-7

一、财务共享服务数字化转型的目标

正是由于财务共享服务中心的现实与最初设想的期望差距， 它迎来了转型的重要时机， 即数字技术产生的强大推动力所引发的财务共享服务数字化转型阶段。

目前， 关于财务共享服务数字化转型目标的观点并不多见。 王兴山[1] 认为， 未来财务共享服务将朝着智能化的方向发展。 智能化意味着财务共享服务应当在新技术的作用下， 推动管理会计的创新发展和大数据的落地， 以互联、共享、智能的财务共享模式推动企业财务转型， 使财务共享不仅支持当前标准化、规范化的工作， 而且逐步向支持灵活性、可扩展性的工作转变， 提供满足客户个性化需求的柔性流程。 贾小强等[2] 认为， 财务共享服务将在“互联网+”时代转型成为业财税深度一体化的智能共享中心， 实现财务流程自动化、财务处理电商化和数字化、数据资产化、管理智能化; 其本质是基于新一代信息技术， 实现对更广泛业务（从记账、算账到报账、采购、税务等）的数字化， 并对企业财务体系、业务流程、商业模式进行颠覆性的升级。 陈虎、郭奕[3] 认为， 财务共享服务中心应当为新兴技术提供应用场景， 为实现从信息化到自动化、智能化、数字化的升级奠定基础。 企业应通过流程再造、业务在线互联， 实现数据生产的流程化、标准化， 企业经营相关的信息、数据汇集到财务共享服务中心， 可使财务进一步成为企业利益相关者的信息中枢和企业的数字神经系统; 再通过财务共享服务中心的持续运营， 不断提升财务专项能力、信息采集能力、业务支持能力， 实现财务数字化转型， 使财务在企业管理的转型升级中发挥最大价值。

上述关于财务共享服务的未来发展目标及趋势的论述中， 主要提及了两种观点： 财务共享服务智能化; 通过业财税一体化沉淀数据打造企业数据中心。 笔者认为， 目前谈论财务共享服务的智能化还为时尚早， 没有数字化所带来的数据化， 就不会有智能化。 智能化的实现必须基于数字化所形成的海量数据， 智能化是数字化的下一步行动选择。 目前， 财务共享服务数字化转型的目标主要是利用数字技术， 通过连接、共生、协同、平台等理念， 针对来自企业内外部的大量、完整、多类型、异构的数据， 运用数据采集、数据加工、数据挖掘、算法、模型等工具进行数据加工与管理， 释放数据价值， 最后进行数据可视化展示， 推动企业数据中台的建设， 以此带动整个财务数字化转型， 充分发挥管理会计的决策功能。

技术不仅是推动财务共享服务数字化转型的动因， 也是实现转型的发力点之一， 财务共享服务的数字化转型强调通过技术的应用来实现效率提升、信息系统整合以及数据服务能力提升等。 从信息系统整合的角度来看， 财务共享服务的数字化转型体现为财务共享服务中心与ERP系统的有效对接。 在此过程中自然要发挥财务的服务职能， 真正深入业务过程、熟悉管理流程， 为业务过程提供数据参考， 为管理决策提供信息支持。 这时面临的一个重要问题就是： 财务共享服务中心的数据服务能力如何加强。 因此要将财务共享服务中心视作企业的大数据中心， 至少是管理会计的数据决策中心。

二、企业数字化转型的要点

财务共享服务数字化转型不可能独立于企业整体的数字化转型， 企业整体的数字化转型经验值得财务共享服务数字化转型借鉴。 笔者认为， 企业数字化转型并不是简单的新技术的创新应用， 而是发展理念、组织方式、业务模式、经营手段等全方位的转变， 既是战略转型， 又是系统工程。 下文对企业数字化转型的要点进行总结。

（一）明确自身数字化战略的愿景和目标

面对数字经济环境， 大多数企业并未对其战略进行根本性改变。 而将数字化战略上升为企业战略， 并且在清晰的自我认知下明确转型的愿景和目标， 有助于企业探索属于自己的转型路线。 麦肯锡的研究报告显示， 如果企业未能将数字化战略和整体战略完全统一， 在数字化颠覆的背景下至多不过是实现收支平衡[4] 。 华为的研究报告也指出， 数字化战略应当在高层次上面向未来， 在方向性、全局性的重大问题上做出决策， 其应成为企业总体战略的重要组成部分， 以提高转型成功的概率[5] 。 企业需要根据自身的数字化成熟度， 并考虑领导力、运营模式、工作资源、信息数据、全方位体验等要素， 进行愿景和目标设定， 统一组织内部的思想、目标、语言和行动， 提高数字化转型的整体性、协调性和可持续性[6] 。

（二）提供数字化人才和组织文化保障

“科学技术是第一生产力， 人才资源是第一资源”的观念已经深入人心， 通过人才驱动数字化成功转型的重要性不言而喻。 华为携手德勤全球在2019年发布的《中国数字化转型人才培养顶层设计报告》白皮书中将数字化人才定义为三类： 持续推进转型变革的数字化领导者; 将新技术与业务模式融合助力转型的数字化应用人才; 为转型提供核心技术支撑的数字化专业人才。 这三类人才缺一不可， 其中， 领导者需要完成数字化领导力的转型， 更新企业的决策模式， 将数字作为决策的关键因素， 引导企业数字化转型。 不但业务运营人员需要提高自己的数字化运营技能， 职能部门人员（如战略、营销、财务、人力资源部门核心人员）也要培养自己的数字化管理理念和技能。 因此， 企业首先应加强数字化战略人才保障， 成立企业数字化转型战略研究团队， 持续推进企业数字化转型研究和讨论; 其次， 应根据业务数字化发展需求对人员素质要求的变化， 及时做好各个环节人员知识结构的安排， 让数字素养成为各业务环节、业务人员知识要求的标配; 最后， 应加强企业数字科技创新人才保障， 提高信息技术研发、集成应用和运维保障等领域人员的比例， 增强信息服务部门的保障能力， 以技术创新和先行应用引领企业数字化转型。

当前， 数字化的管理和运营方式正在逐渐重塑组织的文化。 在数字化时代， 赋能将代替控制成为管理员工的重要手段。 即使组织文化各有不同， 但对于数字化人才的管理和培养都更加需要具有利他、赋能、协同和共赢特征的文化。 企业需要有意识地培养管理者用数据来决策和管理的组织文化， 敢于应对不确定性和自我颠覆的变革文化， 以及勇于冒险、宽容失败的创新文化， 这些都将是推进数字化转型的动力源泉。

（三）设置组织保障推动数字化转型

组织架构转型作为实现企业数字化转型的步骤之一， 在对数字化组织架构加深认识的基础上， 还需要从如何利用组织架构来实现数字化转型的角度做进一步探讨。 通过成立合适的数字化转型组织， 明确转型责任主体， 制定合理的组织业务目标和考核激励机制， 协调业务部门和技术部门， 可以更有效地帮助企业统筹推进数字化转型的落地。

国际数据公司（IDC）提出， 企业可以根据自身情况， 选择数字化特别项目组、转型办公室、嵌入式数字业务组和数字化业务单元等形式来推进数字化转型[6] 。 于海澜等[7] 指出， 传统企业进行数字化转型时， 可以借鉴以下四种组织调整模式： ①分散模式， 是指每个业务单位都建立数字化项目团队， 负责本业务线的数字化工作。 该项工作需要外部咨询和技术公司的支持， 而IT部门仅负责现有系统的维护。 ②IT支持模式， 是指业务单位负责本部门的数字化项目， IT部门负责大数据、人工智能、云计算等基础设施的研究， 各业务部门在IT部门建立的基础平台上开展数字化转型活动。 ③IT共享模式， 是指数字化的资源和开发完全集中共享， 便于专业技能的集中使用， 在业务部门提出需求后， 由IT部门建立数字化项目完成开发。 这种模式需要IT人员对业务有很好的理解， 能够快速提出方案并实施。 ④混合共享模式， 是指开发资源由共享服务中心负责提供， 业务单元内常设部分设计和开发人员， 数字化项目大部分的开发人员都是从共享服务中心的资源池中调配， 项目完成后， 开发资源释放回资源池供其他项目使用。

（四）利用数字技术重塑客户体验

数字技术对获取信息和通信能力较好的消费者的行为产生了重大影响， 拉近了其与企业之间的距离， 能够帮助企业更好地发现消费者的需求。 这是众多数字化转型企业在确定具体实施路径时选择的切入点之一， 我们称之为“客户体验数字化”。 企业将通过动态的客户画像， 借助数字技术创新产品交付与服务模式， 更好地满足客户的多样化需求。 王兴山[8] 指出， 企业数字化转型的过程， 就是新一代互联网技术对产业、企业进行数字化赋能的过程， 也是客户的数字化体验与产品及服务的数字化价值接触融合的过程。 技术的迭代升级可以对企业原有的工作流程和数据处理流程进行重新设计， 并为深入挖掘数据价值创造条件。 在数字化时代， 业务流程设计的重要趋势就是开放， 不仅要向上下游合作伙伴开放， 构建生态系统平台， 还要向客户开放， 让客户更好地参与业务流程的执行， 提升客户体验， 实现客户意见的快速反馈。

可见， 数字化转型的目的并不是新技术的运用， 而是提升产品和服务的竞争力， 让企业获得更大的竞争优势， 其实质还是业务的转型。 数字化转型是在充分利用数字技术的基础上， 实现技术与业务双轮驱动， 将技术的优势转变为业务价值。 数字化转型不是对现有业务流程的IT化， 而是对业务流程的简化、对客户体验和交互的互联网化。

（五）发展平台生态提供数字服务

数字化的本质就是要打破物理世界中空间和时间的约束， 通过数字化平台跨越过去、现在和未来。 数字化平台本质上是融合技术、聚合数据、赋能应用的数字服务中枢， 体现了组织的数据服务能力， 可以充分挖掘数据的价值。 一方面， 该平台可以面向全量、全生命周期的数据进行价值挖掘， 将自身的最佳实践和数据模型进行沉淀; 另一方面， 该平台可以面向价值链提供数字服务， 将沉淀下来的数字能力赋能于整体生态， 通过整合与服务成为数据提供者和体验提供者。

统一的数字化平台往往会适应企业未来共享平台、去中心化领导的组织结构发展方向。 企业要将业务系统和职能系统迁移到该平台， 实现实时的数据分析和灵活的业务流程优化， 大幅提高运营效率， 解放更多的时间和智力资源用于战略性优先工作。 数字平台能够充分发挥数字技术灵活、弹性、可试错和快速迭代的优势， 配合业务创新、组织结构调整、工作流程变革和人员数字技能培训等工作节奏， 可以更顺畅地帮助企业完成数字化转型[9] 。

三、财务共享服务数字化转型的实现路径

对于以上企业数字化转型经验， 可将其应用于财务共享服务数字化转型， 构建其实现路径。

（一）制定明确的数字化转型战略

与企业数字化转型一样， 财务共享服务的数字化转型需要企业在衡量自身数字化程度的基础上， 明确数字化战略， 包括选择数字化转型开始的时机、转型模式以及数字化战略的关键方向。

当前我国经济正处于整体的数字化转型阶段， 数字经济已经成为我国落实国家重大战略的关键举措。 大多数企业管理者已經意识到业财融合是数字化时代企业发展的必由之路， 而企业数字化转型的第一步是实现财务数字化转型， 此时进行财务共享服务的数字化转型应该是最佳时机。

从转型模式来看， 主要有两种选择： 颠覆式变革和渐进式变革。 颠覆式变革意味着采取新技术、新管理思路和新商业模式等; 渐进式变革的转型过程则相对稳定， 进程较缓慢。 IBM（国际商业机器公司）对领先的财务组织进行调查后认为， 财务组织应当快速转变自身的成本结构， 将更多的资源分配给数字技术和功能， 转变对数据的看法和理解， 整合数据， 解决创新速度、数据的增长和复杂性等问题， 以便尽快开始企业数字化转型[10] 。 波士顿咨询公司的全球资深合伙人Martin Reeves也表示： “成功转型最重要的一个因素就是他们是否能迅速开始。 因为数字化颠覆发生得很快， 而大多数财务指标都是滞后的。 ”

对于财务共享服务的数字化转型， 笔者认为不宜采用渐进式变革， 而应采用颠覆式变革。 这主要源于财务共享服务数字化转型的条件已较为成熟， 具备了应用数字技术所需要的环境。 而且， 财务共享服务数字化转型是财务数字化转型的起点， 财务数字化转型又是企业数字化转型的第一步， 如何由此带动业务数字化与未来财务智能化将是财务数字化转型的关键方向。

（二）塑造转型文化与人才保障

优秀的组织文化可以促使组织成员认同并致力于比个体利益更高层次的事物， 使得企业不会拘泥于传统， 保持创新[11] ， 进而推动转型战略的实施。 在明确了财务共享服务中心的转型战略， 不断推进技术与业务深度融合的过程中， 财务组织及其人员应不断塑造自身的数字转型文化。 对于财务共享服务数字化转型， 最重要的是培养两种文化： 第一， 变革与创新文化。 海尔集团“自以为非”的基因是变革文化的极佳体现， 具体体现为拥抱变化、自我颠覆、持续变革的组织文化特征， 也正因如此才创造出了海尔集团独特的管理会计体系。 第二， 数字文化。 数字文化是指财务人员应积极拥抱数字化， 通过数据来改变传统的记录习惯， 形成数字化思维与工作模式， 并习惯于用数据决策、用数据管理和用数据创新。

IBM的一项调查表明， 绝大多数领先的财务组织所采取的人才技能提升措施都包括打造数据驱动的企业文化[10] 。 数据驱动的组织文化是财务组织发现、留住和培养人才， 启动并推进数字化转型的重点。 在人才保障方面， 企业应针对财务共享服务中心的发展情况以及数字化转型的要求， 完善现有人才评价标准体系， 并有针对性地制定人才培养方案。 熊焰韧等[12] 指出， 企业设计的人才评价体系必须具有前瞻性， 不能仅考察财务人员的传统专业技能， 还应重视新兴技能的培养与发展， 如数据挖掘能力、信息集成和整合能力、数据可视化能力、信息展示能力等。 这些技能是时代发展的要求， 也是财务人员更好地服务于企业数字化转型战略实施的必然选择。

（三）实现基于服务的数据采集和连接

IBM指出， 采集、管理、动态同步互联数据并自动执行操作， 是高管对数字化转型成果的迫切要求， 实时获取数据有助于财务共享服务中心协助企业即时洞察经营状况， 从而提高企业整体的响应能力， 构建财务大数据中心[13] 。 下面从如何获取数据和如何利用数据提供服务两方面进行具体论述。

1. 通过接入第三方系统实现数据采集与连接。 当前许多企业的业务流程并不存在于统一的数据共享平台中， 造成财务部门无法获取准确、完整的信息; 而通过数据抽取、分析、展示的信息都属于事后分析， 难以做到实时分析， 也就无法利用数据洞察与控制业务。 基于财务共享服务打造的采购共享、商旅共享和税务共享成为企业实现从会计数据到业务数据、从结构化数据到非结构化数据、从内部数据到外部数据扩展的重要手段， 具体来看：

第一， 在连接和协同思维的启示下， 财务共享服务中心的职能应当融入业务前端， 通过财务共享与采购平台协同的模式， 打破采购行为与内部流程之间的壁垒， 使整个采购流程中的审批、下单、付款、发票管理、账务处理实现自动化、智能化。

第二， 在云计算技术的支持下， 财务共享服务中心可以将外部的供应商与客户纳入企业内部的管理系统， 通过商旅共享平台链接第三方“互联网+”平台， 如携程、京东、天猫、滴滴等; 同时， 利用智能化、移动设备等终端， 通过设置控制的表单内容和形式， 实现对有用业务数据的采集。 建设商旅共享平台可以帮助财务共享服务中心获取大量细致、完整的会计记账数据、订单交易数据、发票完整信息等， 其与采购共享平台一样， 可使所有数据都取自交易前端， 打通内外部数据以实现业财融合。

第三， 面对企业税务管理制度体系不完善、管理流程不健全的问题， 以及由此导致的涉税风险， 财务共享服务中心可以架构从企业内部税务活动到税务机关征管平台的税务信息共享路径， 承担企业集团全税种、全主体、全业务、全流程的税务管理应用， 实现低成本、高效率、低风险的税务管理目标。

此外， 财务共享服务中心实现业务数据采集和连接的途径还包括基于物联网技术对生产、资产等业务数据的采集和连接。 所有业务数据都直接从交易端或业务系统中自动实时地进行采集和处理， 从而可在丰富、高质量的数据基础上展开分析。

2. 通过提升客户的数字化体验赋能业务。 当前， 众多企业数字化转型的具体实施路径都以客户体验数字化作为切入点。 不论是咨询公司还是实践企业， 都不止一次地强调改善客户体验是数字化变革的核心。 客户体验并非只是产品设计、销售等人员需要考虑的问题， 在发挥会计服务职能的要求下， 财务共享服务中心同样需要提高员工、客户的数字化体验。 例如， 财务可以通过对员工乘飞机差旅出行的时间、舱位、航线、航班等要素的分析， 结合市场价格因素， 为员工提供更加方便、实惠的差旅服务推荐。 这样既能确保业务真实性， 又能提高员工的满意度。 对于其他业务， 同样可以在广泛采集数据并连接的基础上， 提供数字化的服务。 服务是财务共享服务中心的根本目的， 也是进一步获取数据的手段， 能在数据采集与使用过程中保证会计数据的真实完整性， 实现业财融合， 提高财务服务于业务的能力， 达到数据赋能业务的目的。

（四）提高财务共享服务中心的数据处理能力

财务共享服务中心应将大体量、多类型数据的存储和分析作为其运营的重要组成部分， 但仅依靠普通硬盘或内部服务器这类传统的数据存储和处理解决方案很难满足运行的要求。 數据湖技术以及云计算技术为财务共享服务中心提高数据处理能力提供了强大的技术支持。

1. 运用数据湖技术提升存储和处理大量异构数据的能力。 数据湖与传统的基于数据仓库的数据存储处理机制相比， 最重要的区别在于数据存储类型和数据处理模式。 在数据存储类型方面， 传统数据仓库中的数据以分层逻辑方式进行组织， 具有明显的结构化特征。 数据湖是企业的各种类型（如结构化、非结构化、半结构化）、各种来源（如企业内部的ERP、OA、CRM、物联网设备等， 以及企业外部的第三方、社交媒体、在线交易等）数据的载体， 其中存储的数据并不采用任何预定的结构， 可以迅速转化为任何需要的格式以供存取、处理、分析及传输， 能够全量采集数据、支持任何数据来源， 并基于数据标准化帮助企业统一数据标准层、数据结构层。 财务共享服务中心在业务数据化过程中将面对大量的半结构和非结构化数据， 显然数据湖技术可以使财务具备应对大量异构数据的能力。

在数据处理模式方面， 传统方式是在加载数据到数据仓库之前， 首先需要定义数据的存储结构或者模式， 即“写时模式”（Schema-On-Write）。 而数据湖只需要加载存储原始数据， 仅在准备使用数据时， 才对其进行定义， 即“读时模式”（Schema-On-Read）。 数据湖特殊的数据处理机制可以提高财务共享服务中心对数据模型定义的灵活性， 满足更多不同上层业务尤其是用户需求灵活多变的高效率分析诉求[14] 。 基于数据湖技术， 构建能够满足大量异构数据存储和实时分析的大数据体系， 有助于实现财务共享服务中心向大数据中心的转型。

2. 运用云计算技术提升数据计算速度和分析能力。 大数据的关键在于挖掘数据价值而非简单的存储数据， 如何提升计算速度以及对数据的分析能力成为挖掘数据价值的关键， 而云计算技术为其提供了支撑。 财务共享服务中心将内部设备转接到“云”中， 使其具有高拓展性、同构计算节点可互换、动态负载平衡等特点， 并赋予了其前所未有的计算能力， 可以达到每秒10万亿次的计算速度， 这为大数据在各类场景中的实时应用提供了可能。 在计算速度的保证下， 财务共享服务中心云平台更能适应自身企业的数据应用需求， 通过数据湖、数据仓库、数据挖掘等技术识别财务数据类别， 分析关联性、趋势、偏差、离散程度、規则特征、序列模式等， 并按应用主题进行重新组织与归纳推理， 从中挖掘符合企业自身特点的决策支持信息。

（五）形成自动化和智能化的技术应用场景

借鉴企业数字化转型的经验， 本文提出了财务共享服务推进数字技术应用的两个原则： 一是多技术并举原则。 除了大数据、云计算等技术在系统层面的部署， 在业务层面也需要根据不同的业务场景， 综合运用多种技术， 加快数字化转型进程。 二是技术与业务双轮驱动原则。 技术总是和业务的痛点紧密相连， 技术是持续进步和发展的， 在不同时期会有不同的技术焦点， 在正确认识各种技术的特点后， 需要将技术优势与业务痛点相结合来解决问题， 从而形成技术应用的场景。 基于上述原则， 结合下一代财务的智能化思维， 财务共享服务中心应当通过自动化处理完成重复性、流程化程度高、附加值低的工作内容， 运用数字技术实现自动化的二次升级， 同时完成数据收集和处理的基础过程， 最终实现数据驱动下的财务智能化， 充分发挥数据的决策价值。 具体来看：

1. 利用RPA实现手工操作的自动化。 当前被广泛讨论的财务机器人， 是机器人流程自动化技术（RPA）在会计和财务领域的应用， 其基于明确的流程规则， 实现了部分业务处理的自动化。 但是， RPA没有真正实现智能化， 它只能通过固定的脚本执行命令， 进行重复性和机械性的劳动， 以外挂的方式部署在原有系统上来满足财务工作服务业务自动化的需求。 在财务机器人出现之前， 财务组织已经开始通过简单的宏工具或传统IT流程的部署实现自动化; 面对财务转型的新要求， 如果要迈入数字化乃至智能化阶段， 就需要将多种信息技术进行组合使用， 而RPA是其中的重要一环。

RPA的运行原理是通过模拟人工作业的方式， 将一些无法通过系统集成的系统手工操作进行自动化处理。 例如， 在应付流程中， RPA可以协助企业自动化进行供应商信息更新、创建采购申请、查询物流信息、更新采购计划、收货确认提醒、三单匹配核对、价格核对、付款差异检查、信用检查以及银行对账等， 从而提高了应付流程的执行效率和质量。 可见， RPA最大的优势在于能够实现跨系统平台的作业， 有助于提高自动化作业在不同业务流程中的适应性， 更好地实现技术与业务的融合。 从数据管理的视角来看， RPA能够实现对多流程自动化任务的统一管理， 清晰地监控这些自动化任务的发生过程和执行结果， 进而生成有关软件性能和流程的分析信息， 有助于财务组织改善控制; 同时， RPA遵循规则、具备数据验证能力的特征可以提高数据的准确性， 降低数据加工成本。

RPA在部署过程中， 需要考虑以下两个问题： 首先， 在技术与业务双轮驱动的原则下， RPA的实施并不仅仅是一个技术问题， 其核心在于对流程的分析和梳理， 并基于流程分析结果设计实施方案。 可见， RPA项目的开展不能脱离业务， 必须依赖一线业务人员的深度参与。 其次， 应意识到RPA并不是万能的， 其部署需要衡量投入与产出的效益。 实践中， 投入RPA后的企业很容易不断追加投入。 但事实上， 80%自动化的业务可能只需要20%的开发时长， 剩下的业务自动化则需耗费更多资源， 因此并不一定要依靠RPA实现100%业务流程的自动化， 更好的解决方案是实现系统的深度集成。

可见， RPA虽然在信息采集和执行操作上表现优异， 但缺少能够支持决策或进一步执行的能力。 运用RPA更重要的是在与人工智能等技术结合的过程中， 所体现出来的学习能力、推理能力， 从而考虑如何为智能财务的实现提供帮助。 未来， RPA将呈现出智能化、工具化、交互化的特征， 这类技术被称为“认知RPA”， 它使得流程自动化拥有了一定程度的可调空间， 其应用范围得以大大扩展。 升级后的RPA不再局限于简单的规则， 而是作为“数字员工”与财务人员进行人机互动， 甚至成为每个员工的助理， 进一步解放员工在非生产性工作上投入的精力， 使其更多地从事业务财务、战略财务方面的工作。 随着RPA应用场景的增加， 构建多流程、跨地域、多单位的集团部署架构并与人工智能技术结合， 是未来RPA技术创新的重点。

2. 利用数据挖掘和人工智能构建智能财务决策系统。 智能财务决策系统是在现代管理科学与信息技术的基础上， 运用经济学、模糊数学、人工智能与数据仓库等技术， 以计算机为工具， 对财务管理中的半结构化和非结构化问题进行人机交互的决策活动， 是一种集财务预测、分析、控制、决策于一体的智能决策支持系统。

智能财务决策系统的技术核心在于数据挖掘及人工智能技术。 数据挖掘技术是从大量的数据中发现隐藏的、有价值的知识与信息。 在扫描所有数据后， 管理人员可利用数据挖掘过滤器， 按照给定的标准和类别识别相关的财务数据和规则模式， 其中要加入可以刺激直觉和帮助直觉判断的机制， 或提供可能关注的重点问题的指引。 结合人工智能技术， 通过模拟专家利用知识与逻辑对复杂问题的求解和推理能力， 可以实现会计信息系统从核算型转变成经营决策型， 为管理与决策者提供有帮助的智能型人机交互信息系统。

构建智能决策支持系统本质上是为了发挥管理会计的作用。 管理会计本身为决策者提供了前馈信息和反馈信息， 但实践中因为决策者和会计人员不了解各类决策的信息需求， 导致管理会计提供信息发挥的作用有限[15] 。 同时， 由于管理会计理论体系较为零散， 工具和方法相对独立， 导致管理会计信息系统常常被包含在ERP软件之中， 管理会计信息化的建设并不成熟。 为了发挥管理会计的作用， 智能决策支持系统从大数据、模型化和多视角三个方面提升了管理会计信息化水平。 智能财务决策系统在广泛的数据采集和连接的基础上， 建立量化模型来模拟企业的商业模式和业务模式， 在业财融合过程中逐渐将管理会计的工作细化到产品视角、客户视角、区域视角、渠道视角和部门视角， 创造多种应用场景， 实现财务对业务决策的支持作用。

总之， 在数据采集与连接能力、数据处理能力和自动化能力提高的情况下， 财务共享服务中心可以进一步基于数据挖掘技术与人工智能技术， 构建智能财务决策系统， 将数据与流程相互融合， 形成财务服务于战略和业务的应用场景。

（六）构建以数字平台为基础的管理会计体系

企业数字化转型通常需要构建数字平台以提供数据服务， 或利用数字平台获取数据服务。 IDC认为， 企业数字平台以智能数据技术为部件、以数据为生产资源、以标准数字服务为产出物， 可以帮助企业实现业务创新和高效运营， 助力企业数据管理和价值挖掘、降低技术运营和技术管理的复杂度[6] 。 财务共享服务中心可以在数字技术的支持下， 基于数字平台扩展， 提供数據服务、改善客户体验， 并以此推动管理会计功能的实现。

管理会计工具作用的发挥需要以真实、完整的财务数据为基础， 而基于财务共享服务中心的数字平台能够提供更全面、更真实的数据， 将整个集团的会计核算工作集中到一个平台进行， 实现集团公司数据的集合化。 此时， 对分、子公司的数据不再进行分散管理， 避免了信息的割裂与各自为阵， 这不仅大大降低了管理会计基础数据的获得成本， 还提高了会计信息的可靠性， 促进了业财税一体化。 同时， 通过规范化、流程化的管理， 财务共享服务中心可以确保所有的基础数据都遵循一个统一的逻辑规则， 极大地减少了数据加工处理过程中遇到的数据转换、数据假设等问题， 使得报告和决策支持在数据层面得以保证。 在这样的数字平台上， 财务共享服务中心可以采用“按需构建”的战略， 结合其他数字技术揭示洞察， 实时响应客户需求。

四、结语

在数字化转型的过程中， 数字技术的运用是一项非常复杂的工作。 这种复杂性体现在两个方面： 一是数字化需要解决信息化过程中的遗留问题， 而解决的成本和难度都比较高。 大型信息系统一般建设周期长、结构复杂， 且受制于当时的技术条件， 在维护过程中多是修修补补， 难以做出较大革新， 导致系统之间的整合和数据的打通较为困难。 二是数字技术的运用具有选择性， 能够达到目的的手段并不一定是最佳路径， 可能只是暂时性的解决方案。 例如， 企业可以选择通过企业服务总线（ESB）来促成信息系统之间的交互、集成和协作， 但这种方式成本较高， 且效果不一定理想。

集团财务本质上就是一个复杂的信息系统， 涵盖对集团财务组织所有职能的支撑以及与企业主价值链业务流程的无缝衔接。 但在传统信息系统中， 大量的功能和业务存在重复建设， 核心能力分散，不同部门之间的数据互不相通， 阻碍了企业数据资产的全链路管理， 使得企业数据难以被全局规划与定义， 组织灵活度降低[3] 。 对此， 财务共享服务的数字化转型需要能够对业务和数据进行抽象、对服务能力进行复用， 构建起企业级的财务数据服务能力， 实现业财税数据全域贯通、数据资产价值变现， 以财务服务直接赋能业务发展。

近年来兴起的“中台”， 正是复用服务能力、打通整合数据并实现数据价值变现的一种架构理念。 财务共享服务的数字化转型并非财务数字化转型的全部， 而要克服技术运用的复杂性、实现信息系统特别是数据的整合与打通， 财务共享服务还需要广泛借鉴中台建设的理念， 在向共享服务中心演变的过程中逐步向企业数据中台转变， 实现财务数字化与迈向智能财务的中间连接价值。

【 主 要 参 考 文 献 】

[ 1 ]   王兴山.数字化转型中的财务共享[M].北京：电子工业出版社，2018：230 ～ 231.

[ 2 ]   贾小强，郝宇晓，卢闯.财务共享的智能化升级：业财税一体化的深度融合[M].北京：人民邮电出版社，2020：137 ～ 145.

[ 3 ]   陈虎，郭奕.财务数字基建 赋能企业转型[ J].财会月刊，2020（13）：15 ～ 21.

[ 4 ]   麦肯锡全球研究院.数字时代的中国：打造具有全球竞争力的新经济[EB/OL].https：//www.sohu.com/a/209515116_483389，2017-12

-09.

[ 5 ]   华为.行业数字化转型方法论白皮书（2019）[EB/OL].https：//www.sohu.com/a/303293168_747278，2019-03-23.

[ 6 ]  IDC，华为.拥抱变化，智胜未来——数字平台破局企业数字化转型[EB/OL].https：//www.useit.com.cn/forum.php？mod=viewthread & tid

=23949&from=album，2019-07-03.

[ 7 ]   于海澜，唐凌遥.企业架构的数字化转型[ M].北京：清华大学出版社，2019：94 ～ 95.

[ 8 ]   王兴山.数字化转型中的企业进化[M].北京：电子工业出版社，2019：66 ～ 67.

[ 9 ]   马化腾， 孟昭莉等.数字经济：中国创新增长新动能[M].北京：中信出版社，2017：577 ～ 578.

[10]   IBM商业价值研究院.释放数字化的潜力：财务组织的数字化重塑[EB/OL].https：//www.sohu.com/a/232920348_483389，2018-05-25.

[11]   Stephen P. Robbins著.孙健敏等译.组织行为学（第16版）[M].北京：中国人民大学出版社，2016：409 ～ 415.

[12]   熊焰韧，苏文兵.新常态下中国企业需要什么样的管理会计人才？——基于江苏企业负责人的调查[ J].会计研究，2016（12）：64 ～ 71.

[13]   IBM商业价值研究院.成就数字赢家的六大关键战略——AI驱动型运营模式的威力[EB/OL].https：//www.ibm.com/downloads/cas/

KZ1A4BNB，2020-07-13.

[14]   陈永南，许桂明，张新建.一种基于数据湖的大数据处理机制研究[ J].计算机与数字工程，2019（10）：2540 ～ 2545.

[15]   于增彪.管理会计[M].北京：清华大学出版社，2014：5 ～ 6.