大数据背景下企业财务共享服务中心的构建

薛媛

（陕西财经职业技术学院，陕西 咸阳 712099）

随着信息技术的快速发展和企业数据的快速增长，企业面临着海量、多样化和分散的财务数据。传统的财务管理方式已经无法满足企业对数据处理和决策支持的需求。此外，许多企业由于数据孤岛、信息不对称和系统不兼容等问题，导致财务管理效率低下，决策的科学性和准确性受到限制。因此，建立一个集中管理和共享财务数据的服务中心，成了企业财务管理的必然选择。

一、大数据背景下的企业财务共享服务中心

（一）大数据对企业财务管理的影响

大数据对企业财务管理产生了深远的影响，大数据分析可以帮助企业财务部门更准确地进行决策支持。通过收集、整理和分析大量的财务数据，企业可以获得更全面、详细的财务信息，从而做出更明智的战略和运营决策。

大数据分析可以帮助企业财务部门进行更精确的预测和风险管理。通过对历史数据和市场趋势的分析，企业可以识别潜在的风险和机会，提前采取相应的措施来降低风险，并更好地应对市场变化。

大数据分析可以帮助企业财务部门更好地管理成本和提高效率。通过对财务数据的深入分析，企业可以发现成本结构中的潜在问题和浪费，优化资源配置，降低成本，并提高财务管理的效率和精确度。

大数据分析可以帮助企业财务部门实现个性化的服务和客户关系管理。通过对客户的财务数据和行为模式进行分析，企业可以更好地理解客户需求，提供个性化的财务解决方案，并建立更紧密的客户关系。

大数据分析可以帮助企业财务部门进行反欺诈和合规管理[1]。通过对财务交易数据和风险指标的分析，企业可以识别潜在的欺诈行为和合规风险，并采取相应的措施来防范和应对，保护企业的财务安全和声誉。

（二）企业财务共享服务中心的定义和作用

企业财务共享服务中心是指一个集中化的部门或组织，为企业内部的各个子公司、部门或业务单位提供财务相关的共享服务和支持。它的主要作用是实现财务管理的标准化、集约化和优化，提高财务效率，降低成本，同时提供更高质量的财务服务。企业财务共享服务中心的主要作用包括：财务共享服务中心可以制定和推广标准化的财务流程和操作规范，确保各个子公司或部门在财务处理方面遵循一致的标准，这有助于提高工作效率、减少错误和重复劳动，并简化跨部门或跨地区的财务合规性。

财务共享服务中心可以集中处理企业范围内的财务操作和处理，如账务处理、支付管理、报销处理等。通过集中化操作，可以降低企业的人力资源成本、技术投资和系统维护成本，提高财务处理的效率和准确性。财务共享服务中心可以将企业范围内的财务资源进行优化和合理配置。它可以集中管理和调度财务人员、系统和技术资源，确保资源的最佳利用，并提供高质量的财务服务。

财务共享服务中心通常拥有专业的财务团队和技术工具，能够提供专业的财务支持和分析。它可以为各个子公司或部门提供财务报告、预测分析、成本控制等方面的专业支持，帮助企业进行财务决策和战略规划。

通过集中管理和提供高质量的财务服务，财务共享服务中心可以提升企业内部各个部门或子公司对财务服务的满意度。它可以确保财务数据的准确性和及时性，提供专业的解释和分析，加强与内部客户的沟通和合作，提高整体的财务服务质量。

二、构建企业财务共享服务中心的策略和步骤

（一）确定构建目标和愿景

构建企业财务共享服务中心需要明确目标和愿景，首先要了解企业当前的财务运作状况和存在的问题。分析各个子公司或部门的财务流程、系统、人力资源等情况，确定需要改进和集中管理的方面。根据企业的战略规划和业务需求，明确财务共享服务中心的目标和范围。确定共享的财务服务内容，如账务处理、报表分析、成本控制等，以及服务的覆盖范围，如全球子公司、特定业务单位等。根据企业的价值观和愿景，制定财务共享服务中心的愿景和核心价值。愿景应该是对未来状态的理想描述，而核心价值则是中心所提供的独特价值和优势。

其次要确定用于衡量财务共享服务中心成功的关键指标和成功标准。这些指标可以包括财务效率、客户满意度、财务准确性等，用于评估中心的运营和成效。与企业高层管理层、关键利益相关者和财务团队沟通，确保共享服务中心的目标和愿景得到共识和支持。解释中心的益处、价值和长期影响，增强整个企业对构建共享服务中心的认同和参与度。

最后制定实施财务共享服务中心的策略和路线图。考虑资源投入、人员配置、系统集成、培训需求等方面，制定详细的计划和时间表，并明确所需的变革和改进步骤。建立适当的改进机制和监控体系，确保财务共享服务中心的持续改进和效果评估。定期评估指标和标准的达成情况，及时调整和优化中心的运作[2]。

（二）选择合适的技术和平台

要明确财务共享服务中心的具体需求和功能要求。确定需要支持的财务流程、数据管理、报表分析等方面的需求，并与相关利益相关者进行充分沟通和理解。根据需求，综合考虑技术要求，包括数据集成能力、系统性能、安全性、可扩展性等方面。考虑财务系统的集成能力，以确保共享服务中心可以与现有的财务系统和其他相关系统进行无缝连接和数据交换。

考虑选择成熟的财务软件，例如ERP（企业资源规划）系统或财务管理软件，这些软件通常具有全面的财务功能和模块，可以支持企业的财务共享服务需求。考虑采用云计算和SaaS（软件即服务）平台来托管财务共享服务中心所需的软件和数据。这些平台提供灵活的部署和管理选项，可以快速搭建和扩展共享服务中心，并提供高可用性和数据安全保障。选择适用于财务数据分析和业务智能处理的工具和平台。这些工具可以帮助财务共享服务中心进行财务数据的分析和报表制作，提供实时的财务指标和业务洞察，支持决策和管理。

在选择技术和平台时，要考虑整体的架构和集成需求，确保选择的技术和平台与企业现有的IT基础设施和架构相兼容，并能够与其他系统进行无缝集成。进行供应商评估，考虑技术供应商的信誉、技术能力、服务支持和成本等方面。与供应商进行充分的沟通和洽谈，确保其能够满足企业的需求并提供可靠的技术支持。

（三）数据整合与清洗

数据整合和清洗是构建企业财务共享服务中心中的重要步骤，明确需要整合的数据范围和目标。确定需要整合的数据源，包括不同子公司、部门或业务单位的财务系统、报表、数据库等。确定整合的目的，例如实现财务数据的一致性、统一的报表生成等。识别并获得需要整合的数据源，与各个子公司或部门合作，确保可以访问并获取到需要的财务数据。这可能涉及与IT团队、数据管理员或数据所有者的合作和沟通。对获取的数据进行清洗和转换，以确保数据的准确性和一致性。清洗数据可能涉及去除重复记录、处理缺失数据、纠正错误数据等操作。

数据转换可以包括将不同格式的数据进行统一、标准化，以便于后续整合和分析。在进行数据整合时，确保不同数据源之间的一致性和匹配。这可能需要进行数据字段映射和转换，以确保不同系统或数据源的数据可以正确对应和整合。进行数据质量检查和验证，以确保整合后的数据的准确性和可靠性，使用数据验证规则和算法，识别潜在的数据问题和异常，并进行修复或调整。

在进行数据整合和清洗时，确保数据的安全性和隐私保护。采取适当的安全措施，如数据加密、访问控制和数据脱敏，以防止数据泄露和非法访问。选择适合的数据整合工具和技术来支持数据整合和清洗的过程。这可以包括ETL（抽取、转换、加载）工具、数据集成平台、数据清洗软件等，根据实际需求和预算考虑选择合适的工具。数据整合和清洗是一个持续的过程，需要建立适当的数据管理和维护机制，确保数据的及时更新和维护，以保持整合后的数据的准确性和可靠性。

（四）数据分析和建模

数据分析和建模是构建企业财务共享服务中心的重要环节，它们可以帮助企业从数据中提取洞察、做出决策和预测未来趋势。明确企业在财务领域的分析目标和需求，确定需要分析的问题和关键业务指标，例如利润分析、成本控制、现金流预测等。在进行数据分析之前，进行数据预处理以确保数据的质量和准确性。这包括处理缺失值、异常值、重复值以及进行数据清洗、转换和标准化等。根据分析目标和需求，选择适当的数据分析技术和工具。这可能涉及使用统计分析、数据挖掘、机器学习等方法。常见的工具包括Python的NumPy、Pandas、SciPy、机器学习库（如Scikit-learn）、R语言以及可视化工具（如Tableau、Power BI）等。

在进行正式建模之前，进行探索性数据分析以了解数据的特征、趋势和关联关系。这可以通过可视化工具和统计方法来实现，帮助发现潜在的模式和关键变量。根据分析目标，建立合适的预测模型或统计模型。这可能涉及回归分析、时间序列分析、分类模型、聚类分析等。根据数据的特点和问题的性质选择适当的模型和算法。

对建立的模型进行评估和验证，以确定其预测或分类的准确性和可靠性。使用交叉验证、模型比较和指标评估等方法来评估模型的性能，并进行调整和改进。将分析结果进行解释和可视化，以便于理解和决策。使用图表、报表、仪表板等方式将分析结果呈现给利益相关者，帮助他们理解数据的洞察和推动决策。

数据分析和建模是一个持续的过程，需要进行持续的数据收集、分析和优化。监控模型的性能和数据质量，根据实际情况进行模型更新和改进，以确保分析结果的准确性和可靠性。

（五）系统开发与部署

系统开发与部署是构建企业财务共享服务中心的最后阶段，根据企业的需求和目标，进行系统设计和规划。确定系统的功能、架构、技术选型、安全性要求等，并制定详细的开发计划。

根据系统设计，进行系统开发和编码。这可能涉及前端开发、后端开发、数据库设计和编程等。根据项目规模和复杂性，可以选择敏捷开发方法或瀑布开发方法。在开发完成后，进行系统测试和验证。这包括单元测试、集成测试和系统测试，以确保系统的功能完整、性能良好和数据的准确性。在系统开发和部署之前，进行用户培训和准备工作，为系统的最终用户提供培训，使他们了解系统的功能和使用方法[3]。

同时，准备相关的文档、指南和支持，以便用户在实际使用中获得支持和帮助。在经过充分地测试和用户培训后，进行系统部署和上线。确保系统在生产环境中的稳定性和可靠性，同时进行监控和维护，及时处理可能的问题和故障。如果需要迁移现有数据或与其他系统进行集成，进行相关的数据迁移和集成工作，确保数据的完整性和一致性，并与其他系统实现无缝的数据交互和共享。

一旦系统上线，建立监控和维护机制，定期进行系统性能监测和故障排查，及时处理用户反馈和问题，并进行系统的优化和改进。系统开发和部署并不是终点，而是一个持续改进的过程。根据用户反馈和业务需求，持续进行系统的优化、功能扩展和技术升级，以适应不断变化的业务环境。

（六）绩效评估和持续改进

绩效评估和持续改进是企业财务共享服务中心的关键环节，可以帮助企业监控和改进服务中心的运作效果，确定适合评估企业财务共享服务中心绩效的指标和指标体系。这些指标可以包括客户满意度、服务交付效率、准确性和及时性等，确保指标与企业的战略目标和需求相一致。

收集与评估指标相关的数据和信息，这可以通过定期的调查问卷、用户反馈、工作日志和系统数据等方式进行，确保数据的准确性和可靠性，并进行合理的数据分析和解读。根据收集到的数据和信息，进行绩效分析和评估。比较实际绩效与预期目标之间的差距，并识别存在的问题和改进机会，这可能涉及定量分析、趋势分析、数据挖掘和统计方法等。

基于分析和评估的结果，制定具体的改进计划，确定改进的重点和优先级，并制定相应的行动计划和时间表，确保改进计划与企业战略和目标相一致。根据制定的改进计划，实施相应的改进措施。这可能涉及流程优化、技术升级、培训和人员调整等方面，确保改进措施的有效实施，并及时跟踪和监督改进的进展。建立监控和测量机制，跟踪改进的效果和成果。定期进行绩效测量和评估，以确保改进的持续效果和可持续性。根据实际情况进行调整和改进，以实现持续的质量提升。建立良好的反馈机制，积极收集用户和利益相关者的反馈和意见。根据反馈进行及时的改进和调整，保持与用户的紧密合作和沟通，持续提高服务质量和用户满意度。

三、结束语

大数据技术的迅速发展为企业财务共享服务中心的构建提供了技术支持。大数据技术可以处理和分析海量的结构化和非结构化数据，挖掘其中的有价值信息，为企业决策提供准确的数据支持。通过构建财务共享服务中心，企业可以整合和共享财务数据，实现数据的一体化管理和应用，提高财务决策的科学性和效率。