数字化时代集团公司报告分析转型初探

摘要：黨的十九大报告提出要建设数字中国，以数字经济推动高质量发展。随着人工智能、大数据、云计算、区块链等新技术的广泛应用，报告分析如何助力集团公司发展、如何在数字化时代快速、有效地为管理层提供有用的决策支持信息变得尤为重要。本文针对集团公司报告分析中面临的问题，从组织架构、人员配备、分析体系、信息系统四个方面进行探究，希望能为报告分析的有效转型提供参考借鉴。

关键词：集团公司;大数据;报告分析

随着数字化时代的迅速发展，各集团公司将信息化的应用推进到前所未有的高度，公司采购销、核算税务资金报表、安全人事乃至综合管理等环节的信息化工作全面展开，但普遍存在相互割裂，形成孤岛的现象。报告分析的基础数据已经不限于传统的财务数据，更多的是爆炸式增长的业务数据和行业数据，传统的报告分析存在诸多掣肘而导致出具的低质量分析报告与集团公司管理层对高质量决策信息需求之间的矛盾日趋突出。

一、集团公司报告分析面临的问题及分析

（一）财务组织架构设置不合理。传统的财务组织架构通常会按照财务会计的职能划分为预算、核算、报表、税保、资金或者以上几个职能的组合。公司管理层定时召开月度、季度、半年和年度经营分析会，有时也有专题报告的需求。报告分析属于管理会计范畴，是对公司业务数据、财务数据以及宏观、行业数据的综合分析，大部分公司将该工作职责分配给财务的某个职能部门，有的公司即使设置了报告分析部门，但职责和预算部门或其他部门有交叉重叠。

（二）报告分析人员综合素质不足。传统报告分析由于组织架构的不合理，从事报告分析的人员通常为预算人员或报表管理人员，分析人员知识体系相对单一，对业务了解程度不够。高素质的分析人员不仅要精通财务专业领域的知识，还要具备管理会计方面的知识、丰富的业务和行业知识以及多维数据的挖掘及整理能力。

（三）报告分析体系相对落后。传统的报告分析侧重于对历史财务报表数据的事后分析，通常从盈利能力、偿债能力、资产营运能力及成长能力四个方面进行分析。分析手段无外乎对比分析（横向和纵向）、比率分析、结构分析、趋势分析、差异分析、因果分析、杜邦分析等。主要聚焦于财务报表的数据分析。另集团公司所属各单位业务形态各异，关键性指标差异性很大，个性化的分析无法在短时间内实现。常规分析中经常会涉及到某一重大问题，缺乏针对性专题分析报告。

（四）数据的收集、处理低效，且展示方式单一。集团公司各业务板块信息化程度高，但缺乏对各系统数据信息的整合平台，海量的数据散落在不同的系统中，不能有效为公司管理决策所用。各所属单位鲜有配备专职的报告分析人员，只是依靠现有财务力量，但月初财务人员常常忙于报表的出具，匆忙之余通过邮件向集团提供模板式的更新财务数据，数据的准确性、全面性不够，与业务的关联性、系统性欠缺，最终导致集团公司报告分析的质量不高，报告中提出的问题得不到业务人员的认同、也得不到管理层的关注。管理层关注的“痛点”无法在报告分析中得到回应。在分析报告的展示方面也局限于word文件、PPT汇报，及时性不足、可视化程度低。

二、集团公司报告分析的转型措施

（一）集团公司应综合考虑管理会计的职能，在财务组织架构下单设报告分析部门，可以将报告分析与相关的部门如预算、报表设立在一起，便于数据的专业管理和分享使用，也可避免多头分析，职能定位不清。在职责定位上，报告分析部门不仅要强化财务数据信息的管理，更重要的是要统筹公司各系统的业务数据、行业对标数据的管理。同时设立报告分析的管理架构，建立报告分析与各部门相关人员的沟通协调机制，为报告分析的集中管控、有效执行创造顺畅有效的运行机制。

（二）配备复合型高素质人才。报告分析人员应具备深厚的财务会计功底、开阔的管理会计思维、清晰的战略思维、良好的判断分析能力、较强的信息化水平和良好的沟通能力。公司要建立人才梯队，通过轮岗交流、岗位培训、业务培训等多形式的针对性培训，提高报告分析人员的综合素质。

（三）构建多元化分析体系。由于大数据的存在，管理会计所需的多元化数据可以通过智能化整合平台快速获取，分析人员不必再费时费力地进行传统的财务数据的整理和分析。可以利用管理会计的工具，如波士顿矩阵、波特五力模型、PEST、SWOT分析、作业成本法、标准成本法、平衡积分卡、本量利分析、敏感性分析、净现值分析等多个工具，对公司的战略、市场、机遇、优劣势等方面进行宏观分析，对产品、客户、定价、业务流程等方面进行微观分析。专题研究集团所属各业务板块、各公司，及时跟进管理层的需求，建立差异化核心关键指标。并通过历史数据、行业数据的对标对表，对核心关键指标进行优劣分类，如可设为“优秀、良好、正常、关注、预警”五类，便于管理层直观了解所属企业的经营状况。对于重要专题事项，要深入、彻底地形成专题报告，形成发现问题分析问题解决问题的闭环管理。

（四）建立智能化数字整合平台。利用先进的大数据技术，以财务为核心、将其他业务系统的数据分类别、分层级收集到主数据平台，主数据平台同时储备历史数据、预算数据、实时数据、行业数据等多维数据。平台将常规财务分析的基础计算工作交给智能机器人、将财务分析人员的数据整理规则赋予智能机器人，完成处理后的数据能够快速出具常规数据分析、精准发现异常数据，可以实时进行多维度、多角度的数据深入分析。分析人员有更多精力去深入了解业务，思考数据与业务的深度关联性。在报告分析的展示方面，可以通过动态的图表化、驾驶舱、智能仪表板等方式进行全天候的可视化展示，可以通过移动终端实时了解所属企业的经营风险和业务动态。

四、结束语

综上所述，数字化时代的来临，挑战与机遇并存，报告分析必须与时俱进。本文通过对集团公司报告分析存在的问题进行分析，并针对性提出转型措施，尤其强调智能化数据平台的建立，转型后的集团公司的分析报告能够及时高效地为企业管理者提供精准及时、智能高效的决策信息和解决方案，从而贡献财务人员的管理价值、推动企业高质量发展。

参考文献：

[1]陈红.大数据背景下的财务分析工作探析[J].纳税，2018（08）

[2]沈捷.人工智能技术在企业财务管理中的应用[J].合作经济与科技，2018（20）

作者简介：邓贻全，男，1978年12月，湖北钟祥，汉族，中级会计师，2008年毕业于北京大学光华管理学院工商管理硕士，现就职于中海油国际贸易有限责任公司，从事财务工作。

中海油国际贸易有限责任公司  北京  100027