数字化转型驱动财务共享走向管财融合

王英军，于观澜，孙 辉

（国网信息通信股份有限公司，北京 100053）

1 传统财务共享中心模式的弊端

从财务共享中心发展至今，机构选址、岗位职责、制度体系、业务流程、人员绩效等传统财务共享中心模式下的核心要素及方法论已逐渐被绝大部分的企业熟知和掌握，不再是财务共享中心建设的难题与重点。目前企业更多在关注，如何借助财务共享中心天然的数据资源整合优势，推进企业数字化转型，为企业决策赋能。传统财务共享中心模式解决了企业财务信息化的问题，但却没有解决财务数字化问题，其弊端主要体现在数据采集、数据分析等数字化能力上的不足。

1.1 数据获取范围存在局限性

财务共享中心虽然通过电子影像查阅方式，代替了实物单据的审核，但受制于非结构化数据转化的技术能力不足，合同、发票、收发货单、验收文件等经营活动所产生的前端信息无法从电子影像文件中被财务人员获取。另外，由于“烟囱式”的信息系统建设导致系统间数据壁垒严重，财务人员所能采集的数据仍仅限于账务层面，且与前端业务系统还存在数据信息、口径等方面的一致性问题，数据的获取范围和信息质量均难以保证。

1.2 数据加工处理的效率较低

财务共享中心的建设，让大部分的企业搭建了很多财务信息化系统，让数据的存储和查询由线下转移到了线上。但由于传统财务共享中心模式下的信息系统架构，缺乏跨系统间的数据整合能力，数据查询的敏捷性和灵活性也存在不足，无法满足随业务发展而日益多变的数据分析需要。久而久之，财务信息系统已逐步演变成了数据存储的容器和数据导出的工具，财务人员要通过EXCEL等工具对数据进行反复的加工和处理，繁琐的数据加工处理工作无法及时为企业决策分析提供数据支持[1]。

1.3 数据分析深度无法满足企业需要

以“管算分离”为代表的传统财务共享中心模式， 不仅让财务共享中心从数据获取层面与业务前端脱离，在数据分析层面，也造成了在视角上与深度上的不一致。目前大部分企业的财务共享中心已经较难从经营的视角挖掘数据背后的决策分析价值，更多停留在一般的财务分析。出具的财务分析结果普遍停留在财务数据同期、同比上的成像分析，却无法洞察到财务数据的业务成因，对企业在战略规划、全面预算与控制、资本性投入以及绩效评价等管理会计方面的决策支撑效果较弱。

2 数字技术驱动财务共享数字化转型

目前，大数据、人工智能等数字技术已经在财会领域广泛应用，而财务共享中心具有的标准化、规范化、流程化的业务特征天然符合了应用数字技术的条件。因此，前文中提到的关于传统财务共享模式下，数字化能力的建设成为了财务共享数字化转型的重要突破点，数字化、智能化也就成为了财务共享数字化转型后的主要特征[2]。

2.1 大数据技术，为财务共享中心插上了数字的翅膀

2.1.1 大数据拓宽了财务共享中心的数据边界大数据技术可以有效应对财务共享中心面临的数据量大、数据分散、格式多样的数据整合问题，一是在企业内部，通过大数据技术可以将各个信息系统的数据进行关联和整合，抽取到统一平台实现存储和管理。二是依托大数据技术，可以实现在数据的存储、传输等方面的标准、规范统一，避免数据信息质量差、数据口径不一致等问题。三是大数据技术的出现，可以将数据边界延伸至产业链上下游，帮助企业从全产业、全行业的不同视角，评价和分析企业的经营活动， 实现以数据驱动企业的经营决策。大数据技术的出现，让财务共享中心获得的数据从财务走向业务、从非结构化走向结构化、从企业内部走向整个产业链。

2.1.2 大数据使财务共享中心数据应用能力增强

财务共享中心对于数据价值的挖掘和应用能力， 是企业从财务共享走向管财融合转型的关键。利用大数据技术，可以帮助财务共享中心挖局复杂数据之间的相关性，探究业务的运营实质，从而预测未来的企业经营发展趋势，实现价值创造。同时，财务共享中心还可以利用大数据为企业经营管理赋能，通过对生产经营活动的数据监测与分析，可以帮助业务部门洞察市场机会、识别项目风险，从而发现影响企业经营结果的关键因素，并对关键因素的影响程度进行识别和干预，最终达到提质增效的效果。总体而言，大数据技术能够从更大、更广和更深的角度影响财务人员对于数据的管理和应用习惯，增强数据价值的挖掘与应用能力，为企业提供更加可靠的经营决策支持[3]。

2.2 人工智能技术，为财务共享中心装上了智能的臂膀

2.2.1 人工智能提高了财务共享中心的业务处理效率

RPA是一种根据预先设定的程序与现有系统进行交互，模拟人的操作模式，自动处理工作流程任务的技术。RPA机器人可以登录不同的系统，调用不同的工具，跨终端、跨平台和跨系统进行自动化操作。财务共享中心集中了企业大量重复分散、规则明确、流程标准的业务，以银企对账为例，财务机器人可以定时自动登录银行网银系统下载银行流水信息，然后将企业账务信息与其进行比对，自动生成银行余额调节表。财务共享中心是RPA技术在财会领域主要的实践中心，实现RPA技术在财务审核、会计核算等业务的广泛应用，将全面提升财务共享中心业务处理的自动化水平。

2.2.2 人工智能赋予了财务共享中心的智能决策能力

学术届普遍认为，人工智能技术的内涵，是赋予计算机模拟人类进行思考、判断和决策的能力。机器学习技术是赋予此类能力的核心，通过模型和算法的应用，可以在复杂的变化当中学习和适应，以保持对规则判断的一致性，只有当自动化程序具备了学习与判断的能力，才能被称为一定程度的智能。如果将机器学习应用到财务共享中心中，由财务人员将经营分析的思路与规则，通过模型与算法置入至系统中，基于不同业务设计出合适的应用场景，在与大数据技术结构后可赋予财务共享中心智能决策的能力，深入发掘出数据的决策支持价值，促使财务共享中心在数字化的基础上向智能财务迈进[4]。

3 财务共享数字化转型背景下的管财融合

3.1 管财融合的演进路线

企业财务共享中心的组织形态与职能，伴随着信息技术的发展不断在进行着变化（详见下图）。在互联网信息技术尚未发展以前，企业的财务职能还是以重核算的财务会计为主。随着信息技术的不断发展，企业开始依托信息化系统建设财务共享中心，推行“管算分离”并构建“战略财务、共享财务、业务财务”的财务共享体系。但此时的财务共享与管理会计之间是脱离的，财务共享无法及时、全面的为管理会计提供企业决策支持。

近几年，随着大数据、人工智能等数字技术的兴起，集团企业也逐渐意识到，以数据驱动的智能决策是财务数字化转型的核心。财务共享中心的建设，为企业实现数据共享夯实了基础，而数字化转型后的财务共享，可以帮助企业规范数据的输入标准、提升数据的质量和处理效率，为管理会计提供源源不断的数据支持。在此基础上，借助智能化的手段将管理会计的理念置入到财务共享中心后，财务共享中心便可以搭建以智能决策、洞察分析为特征的管理会计应用，实现“管财融合”。

图1 管财融合实现路径示意图

3.2 财务共享数字化背景下的管财融合实现路径

（1）搭建数字中台，建设财务大数据中心。数字中台是基于企业级互联网及大数据架构打造的数字化创新平台，它是将共性业务服务和技术予以沉淀，以避免相同功能重复建设和维护带来的资源浪费，有助于企业实现业务数据化、数据业务化，赋能企业智能化。财务共享中心则天然成为了是数字中台的建设土壤，财务共享中心借助数字中台，可以将企业各类信息系统的数据链路完全打通，由财务数据的共享，转变为企业经营全链条的数据资源整合，形成企业的数据资产[5]。

（2）搭建财务共享运营云平台，实现虚拟财务共享服务。伴随着财务共享的数字化转型，财务共享边界将会变得越来越模糊。传统财务共享中心模式下的重复性、标准化、流程化的作业将逐渐由机器人取代人工， 而通过云架构搭建财务共享运营平台，一方面让财务共享中心的组织形式不再依赖于物理集中，呈现虚拟财务共享模式，促使财务人员走向企业的业务前端与经营管理中。另一方面，基于云架构的财务共享中心，可以进一步与产品链上下游的协同与共享，整合客户、供应商等诸多数据资源，形成企业生态级的大数据中心。

（3）引入知识图谱技术，搭建智能数据检索应用。知识图谱本身是一个具有属性的实体通过关系链接而成的网状知识库，知识图谱的应用价值在于改变现有的信息检索方式。通过引入知识图谱技术，将数字中台存储的财务数据与业务数据进行多维整合，使财务数据属性化，实体化，构建基于业务属性知识网络的智能数据检索应用。财务人员可以在数字中台中， 根据自己数据查询需求，检索出财务数据所关联的所有业务信息，而不再仅依赖信息系统的定向查询。随着用户数据检索次数的积累，数字检索的质量也会逐步提高，数据检索的范围也会逐步精确。基于知识图谱的智能数据检索应用，可以大大提升财务共享中心获取业务维度信息的灵活性和敏捷性[6]。

（4）引入机器学习算法，搭建智能决策分析应用。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测的算法。通过引入机器学习算法，将数据“标签化”分类处理、搭建智能数据检索应用。财务人员可以利用数字中台，对企业经营现状进行洞察、分析、推理与求解，在大量的数据中自动发现隐藏的、有价值的知识与信息，总结财务结果所对应的业务成因，描绘企业经营管理画像。并且基于历史数据的规律总结，实现对企业未来经营发展趋势的预测，为企业提供智能化的决策分析与支持。

4 结束语

财务共享数字化转型，是企业实现管财融合的最佳途径。而在财务共享数字化转型的过程中，搭建数字中台、云平台以及智能化应用，是实现管财融合的重要手段。未来的财务共享模式，将逐步走向虚拟化、数字化、智能化，企业未来的财务共享形态，也不应再追求“管算分离”，而更多地应关注“管财融合”。■