張慶龍

【摘要】基于對(duì)數(shù)字中臺(tái)的認(rèn)識(shí)， 分析數(shù)字中臺(tái)與財(cái)務(wù)共享服務(wù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)系， 認(rèn)為數(shù)字中臺(tái)有利于驅(qū)動(dòng)財(cái)務(wù)共享服務(wù)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型， 并最終有利于整個(gè)財(cái)務(wù)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。 基于財(cái)務(wù)共享服務(wù)中心構(gòu)建企業(yè)數(shù)據(jù)中臺(tái)的路徑有： 從財(cái)務(wù)共享服務(wù)中心走向“大共享”， 擴(kuò)大共享服務(wù)中心的職能和服務(wù)范圍; 實(shí)現(xiàn)共享服務(wù)中心的數(shù)字化和中臺(tái)化轉(zhuǎn)型; 建設(shè)基于共享服務(wù)中心的數(shù)據(jù)中臺(tái)架構(gòu); 建立企業(yè)數(shù)據(jù)中臺(tái)持續(xù)運(yùn)營(yíng)機(jī)制。 基于此得出結(jié)論： 數(shù)據(jù)中臺(tái)是財(cái)務(wù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與智能財(cái)務(wù)實(shí)現(xiàn)的中間連接點(diǎn)。

【關(guān)鍵詞】數(shù)字中臺(tái);數(shù)據(jù)中臺(tái);財(cái)務(wù)共享服務(wù);數(shù)字化轉(zhuǎn)型

【中圖分類號(hào)】 F275 ? ? 【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】A ? ? ?【文章編號(hào)】1004-0994（2020）19-0032-7

一、認(rèn)識(shí)數(shù)字中臺(tái)

面對(duì)快速多變、難以預(yù)測(cè)、不確定性強(qiáng)的市場(chǎng)環(huán)境， 企業(yè)開(kāi)始將中臺(tái)思想引入組織變革與技術(shù)變革之中， 通過(guò)構(gòu)建中臺(tái)來(lái)平衡前臺(tái)的敏捷機(jī)動(dòng)與后臺(tái)的有序穩(wěn)定。 陳新宇等[1] 認(rèn)為， 數(shù)字中臺(tái)是基于大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能的技術(shù)架構(gòu)打造的數(shù)字化創(chuàng)新平臺(tái)， 支撐企業(yè)數(shù)字業(yè)務(wù)的標(biāo)準(zhǔn)化及快速定制化， 實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的精細(xì)化運(yùn)營(yíng)， 沉淀企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)， 為企業(yè)提供用戶個(gè)性畫(huà)像、商品智能推薦、業(yè)務(wù)在線監(jiān)控， 解決企業(yè)業(yè)務(wù)在面向產(chǎn)業(yè)互聯(lián)、生態(tài)發(fā)展過(guò)程中應(yīng)變與響應(yīng)能力不足的問(wèn)題。

數(shù)字中臺(tái)包含業(yè)務(wù)中臺(tái)與數(shù)據(jù)中臺(tái)。 業(yè)務(wù)中臺(tái)的作用是“沉淀、標(biāo)準(zhǔn)、共享”。 業(yè)務(wù)中臺(tái)沉淀基于最佳業(yè)務(wù)實(shí)踐的業(yè)務(wù)模型、業(yè)務(wù)構(gòu)件、RPA組件等資源， 通過(guò)將不同系統(tǒng)相同功能的服務(wù)聚合起來(lái)， 統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)、規(guī)范、出口， 形成面向未來(lái)業(yè)務(wù)流程的、可復(fù)用的標(biāo)準(zhǔn)化組件， 實(shí)現(xiàn)企業(yè)業(yè)務(wù)的整合， 通過(guò)這種整合實(shí)現(xiàn)資源與能力共享， 支撐新應(yīng)用與新業(yè)務(wù)的快速開(kāi)發(fā)與迭代， 以滿足快速變化的用戶需求。 數(shù)據(jù)中臺(tái)的作用是“連接、整合、服務(wù)”。 數(shù)據(jù)中臺(tái)連接各類場(chǎng)景下的數(shù)據(jù)源作為其生產(chǎn)原料， 整合大數(shù)據(jù)的計(jì)算和存儲(chǔ)能力形成其生產(chǎn)能力， 并通過(guò)提供標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)服務(wù)進(jìn)一步將數(shù)據(jù)與應(yīng)用場(chǎng)景連接起來(lái)， 通過(guò)高效的數(shù)據(jù)采集、清洗、管理和分析實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)精細(xì)化運(yùn)營(yíng)， 形成一套讓企業(yè)可持續(xù)利用數(shù)據(jù)的機(jī)制， 幫助企業(yè)從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)改進(jìn)、調(diào)整方向。 通過(guò)連接與整合， 數(shù)據(jù)中臺(tái)可將企業(yè)內(nèi)部割裂的數(shù)據(jù)進(jìn)行匯聚、治理、建模加工， 消除數(shù)據(jù)孤島， 實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)化， 助力企業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)。

二、數(shù)字中臺(tái)與財(cái)務(wù)共享服務(wù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)系

財(cái)務(wù)共享服務(wù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型是企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的起點(diǎn)， 其目標(biāo)主要是利用數(shù)字技術(shù)， 通過(guò)連接、共生、協(xié)同、平臺(tái)等理念， 針對(duì)來(lái)自企業(yè)內(nèi)外部的大量、完整、多類型、異構(gòu)的數(shù)據(jù)， 運(yùn)用數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)加工、數(shù)據(jù)挖掘、算法、模型等方法進(jìn)行數(shù)據(jù)的加工與管理， 釋放數(shù)據(jù)價(jià)值， 進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化展示， 推動(dòng)企業(yè)數(shù)據(jù)中臺(tái)的建設(shè)， 以帶動(dòng)整個(gè)財(cái)務(wù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型， 充分發(fā)揮管理會(huì)計(jì)的信息決策功能。 那么如何實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)？從企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的實(shí)踐來(lái)看， 陳新宇等[1] 認(rèn)為， 未來(lái)全面建立一個(gè)服務(wù)化架構(gòu)的數(shù)字中臺(tái)將會(huì)成為傳統(tǒng)大型企業(yè)集團(tuán)全面數(shù)字化轉(zhuǎn)型的最佳解決方案。 數(shù)字中臺(tái)是基于企業(yè)級(jí)互聯(lián)網(wǎng)及大數(shù)據(jù)架構(gòu)打造的數(shù)字化創(chuàng)新平臺(tái)， 它是將共性業(yè)務(wù)服務(wù)和技術(shù)予以沉淀， 以避免相同功能重復(fù)建設(shè)和維護(hù)帶來(lái)的資源浪費(fèi)， 有助于企業(yè)實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化、數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)化， 賦能企業(yè)智能化。 從阿里巴巴中臺(tái)建設(shè)的經(jīng)驗(yàn)來(lái)看， 可發(fā)現(xiàn)中臺(tái)就是從共享多個(gè)相似的前臺(tái)業(yè)務(wù)的需求中產(chǎn)生的。 阿里巴巴最先提出的是業(yè)務(wù)中臺(tái)， 如會(huì)員中心、商品中心和交易中心等。 業(yè)務(wù)中臺(tái)構(gòu)成了一種前臺(tái)可復(fù)用、共享的服務(wù)能力， 為前臺(tái)提供了強(qiáng)大的“炮火支援”。

目前， 眾多大型企業(yè)已構(gòu)建財(cái)務(wù)共享服務(wù)中心， 加上在此基礎(chǔ)上不斷進(jìn)階的共享服務(wù)中心建設(shè)， 為構(gòu)建數(shù)據(jù)中臺(tái)奠定了很好的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。 而基于財(cái)務(wù)共享服務(wù)中心的數(shù)字平臺(tái)建設(shè)又為管理會(huì)計(jì)的智能財(cái)務(wù)決策、管理會(huì)計(jì)工具作用的發(fā)揮提供了更全面、真實(shí)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)， 它將整個(gè)集團(tuán)的會(huì)計(jì)核算工作集中到一個(gè)平臺(tái)進(jìn)行， 實(shí)現(xiàn)了集團(tuán)公司數(shù)據(jù)的集合化。 韓向東、屈濤[2] 認(rèn)為， 利用數(shù)據(jù)中臺(tái)的能力可將管理會(huì)計(jì)基于歷史數(shù)據(jù)的分析轉(zhuǎn)向基于未來(lái)的數(shù)據(jù)預(yù)判， 從過(guò)去依賴管理人員個(gè)人經(jīng)驗(yàn)的決策轉(zhuǎn)向自動(dòng)化、智能化決策， 從而為企業(yè)運(yùn)營(yíng)管理增值賦能。 陳虎、郭奕[3] 認(rèn)為， 建立財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)中臺(tái)可聚合內(nèi)外部的海量多維數(shù)據(jù)， 將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)資產(chǎn)， 快速構(gòu)建數(shù)據(jù)服務(wù)中心， 為企業(yè)制定各種適配業(yè)務(wù)場(chǎng)景的數(shù)據(jù)解決方案， 實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可視、易懂、好用、可運(yùn)營(yíng)， 繼而實(shí)現(xiàn)企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)能力和數(shù)據(jù)資產(chǎn)的沉淀、共享， 為企業(yè)經(jīng)營(yíng)和發(fā)展提供專業(yè)洞見(jiàn)。 由數(shù)據(jù)中臺(tái)、業(yè)務(wù)中臺(tái)和技術(shù)中臺(tái)共同構(gòu)建起的財(cái)務(wù)中臺(tái)將支撐各類財(cái)務(wù)應(yīng)用服務(wù)， 形成卓越財(cái)務(wù)能力中心， 有利于推進(jìn)財(cái)務(wù)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

因此筆者認(rèn)為， 數(shù)字中臺(tái)作為一套從企業(yè)層面對(duì)能力進(jìn)行復(fù)用的管理理念與IT技術(shù)框架， 是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的基礎(chǔ)和保障。 將其運(yùn)用到財(cái)務(wù)共享服務(wù)領(lǐng)域， 同樣有利于驅(qū)動(dòng)財(cái)務(wù)共享服務(wù)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。 財(cái)務(wù)共享服務(wù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型作為企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要組成部分， 應(yīng)是局部與整體的關(guān)系。 它有利于構(gòu)建企業(yè)級(jí)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的服務(wù)能力， 沉淀共享數(shù)據(jù)資產(chǎn)， 幫助財(cái)務(wù)共享服務(wù)進(jìn)一步解決數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程中的數(shù)據(jù)聯(lián)通問(wèn)題， 有助于實(shí)現(xiàn)財(cái)務(wù)組織架構(gòu)向“橄欖型”轉(zhuǎn)變， 更好地提供數(shù)據(jù)決策支持服務(wù)， 最終驅(qū)動(dòng)整個(gè)財(cái)務(wù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的實(shí)現(xiàn)。

三、基于財(cái)務(wù)共享服務(wù)中心的數(shù)據(jù)中臺(tái)建設(shè)路徑

（一）從財(cái)務(wù)共享服務(wù)中心走向“大共享”， 擴(kuò)大共享服務(wù)中心的職能和服務(wù)范圍

王興山[4] 總結(jié)了我國(guó)財(cái)務(wù)共享服務(wù)多年的應(yīng)用實(shí)踐， 提出了財(cái)務(wù)共享服務(wù)中心的五級(jí)成熟度模型， 從核算共享、報(bào)賬共享、標(biāo)準(zhǔn)財(cái)務(wù)共享、業(yè)財(cái)一體財(cái)務(wù)共享逐步發(fā)展成為管理成熟度和信息化水平最高的“大共享”。 大共享意味著共享中心不僅僅涵蓋財(cái)務(wù)， 更是把其他各類職能都納入管理范疇， 將傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)、人力資源、采購(gòu)、市場(chǎng)管理和信息技術(shù)共享服務(wù)中心等都集中在共享服務(wù)中心。 在推動(dòng)財(cái)務(wù)共享服務(wù)向大共享服務(wù)轉(zhuǎn)型并建設(shè)數(shù)據(jù)中臺(tái)的過(guò)程中， 需要明確共享服務(wù)中心的兩個(gè)重要定位：

1. 確保共享服務(wù)中心由功能導(dǎo)向型向服務(wù)與價(jià)值導(dǎo)向型轉(zhuǎn)變。 國(guó)內(nèi)大多數(shù)財(cái)務(wù)共享服務(wù)中心作為傳統(tǒng)單一職能的共享中心， 定位于功能導(dǎo)向， 一般隸屬或平行于集團(tuán)的職能部門(mén)。 未來(lái)服務(wù)與價(jià)值導(dǎo)向型的共享服務(wù)中心會(huì)成為一個(gè)獨(dú)立的實(shí)體或法人， 它不僅可對(duì)內(nèi)服務(wù)于本企業(yè)， 也可提供市場(chǎng)化的專業(yè)共享外包服務(wù)， 更注意服務(wù)的滿意度、流程高效性與專業(yè)性， 以高質(zhì)量服務(wù)換取更高的價(jià)值。 共享服務(wù)中心在這樣的定位下， 既實(shí)現(xiàn)由職能共享向能力復(fù)用的轉(zhuǎn)變， 又不斷提高快速適配客戶要求的能力， 為發(fā)揮中臺(tái)的快速響應(yīng)功能打下基礎(chǔ)[5] 。

2. 立足共享服務(wù)構(gòu)建集團(tuán)級(jí)企業(yè)數(shù)據(jù)中心。 在財(cái)務(wù)共享服務(wù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中， 利用采購(gòu)共享、商旅共享和稅務(wù)共享， 來(lái)擴(kuò)大數(shù)據(jù)采集與連接的范圍。 而在由財(cái)務(wù)共享服務(wù)走向共享服務(wù)的過(guò)程中， 企業(yè)可將財(cái)務(wù)共享與其他各類共享服務(wù)平臺(tái)進(jìn)行集成， 進(jìn)一步構(gòu)建集團(tuán)級(jí)企業(yè)數(shù)據(jù)中心。 基于大共享平臺(tái)， 不僅可使企業(yè)內(nèi)部各類信息系統(tǒng)完全打通， 而且能連接供應(yīng)商、客戶、銀行、稅務(wù)等外部系統(tǒng)， 實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)流程、會(huì)計(jì)核算流程和管理流程的有機(jī)融合， 為數(shù)據(jù)中臺(tái)的建設(shè)提供更為豐富的數(shù)據(jù)源。 此外， 共享服務(wù)中心未來(lái)還將向全球商業(yè)服務(wù)（GBS）發(fā)展， 這順應(yīng)了共享服務(wù)中心的發(fā)展趨勢(shì)， 同時(shí)也為提高服務(wù)能力、擴(kuò)大數(shù)據(jù)范圍打下了基礎(chǔ)。

（二）實(shí)現(xiàn)共享服務(wù)中心的數(shù)字化和中臺(tái)化轉(zhuǎn)型

國(guó)際上優(yōu)秀企業(yè)的GBS已經(jīng)通過(guò)數(shù)字化轉(zhuǎn)型， 超越了單純的GBS或IT部門(mén)的范疇， 成為實(shí)現(xiàn)企業(yè)數(shù)字化管理的重要組織， 如寶潔、瑪氏等大型跨國(guó)企業(yè)集團(tuán)。 德勤[6] 指出， GBS未來(lái)的價(jià)值在于整合來(lái)自不同業(yè)務(wù)領(lǐng)域、職能部門(mén)、地區(qū)的數(shù)據(jù)和信息， 在消耗更少資源的同時(shí)為企業(yè)帶來(lái)更可觀的價(jià)值， 通過(guò)預(yù)測(cè)分析得到的洞見(jiàn)， 以空前的速度實(shí)現(xiàn)用戶體驗(yàn)的提升。 這實(shí)際上勾勒出了數(shù)字化的GBS所應(yīng)具備的能力， 而“洞見(jiàn)”“速度”和“體驗(yàn)”正是共享服務(wù)中心進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的三個(gè)關(guān)鍵詞， 也是由共享服務(wù)中心向數(shù)據(jù)中臺(tái)演變的必經(jīng)之路， 稱之為“中臺(tái)化”。 相應(yīng)地， 需從以下三個(gè)方面綜合發(fā)力：

1. 提高共享服務(wù)中心的數(shù)字服務(wù)能力。 未來(lái)企業(yè)共享服務(wù)的價(jià)值創(chuàng)造能力將進(jìn)一步提升， 從傳統(tǒng)的人工和交易性事務(wù)轉(zhuǎn)向“基于知識(shí)的服務(wù)”， 如決策支持、報(bào)告、預(yù)測(cè)分析等成為企業(yè)價(jià)值創(chuàng)造的新來(lái)源， 并進(jìn)化為企業(yè)的數(shù)據(jù)中臺(tái)。 要實(shí)現(xiàn)這一轉(zhuǎn)變， 共享服務(wù)中心需在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程中廣泛采集和匯聚數(shù)據(jù)， 并通過(guò)模型分析充分開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)價(jià)值， 提供數(shù)字服務(wù)。 共享服務(wù)最初的理念強(qiáng)調(diào)把低附加值的工作整合起來(lái)， 利用信息化手段提高資源利用效率， 從而使企業(yè)有資源和精力專注于核心業(yè)務(wù)。 如今， 數(shù)字技術(shù)進(jìn)一步提高了共享服務(wù)中心獲取和利用數(shù)據(jù)的能力， 使其能夠發(fā)揮的作用不只是通過(guò)流程的共享提升效率、釋放資源， 而且實(shí)現(xiàn)了廣泛的數(shù)據(jù)收集、高效的數(shù)據(jù)處理及對(duì)數(shù)據(jù)服務(wù)的共享， 將共享服務(wù)中心的數(shù)字化能力以共享方式提供給各分子公司、業(yè)務(wù)單元、員工使用， 使其從數(shù)據(jù)中獲得洞見(jiàn)， 而這正是數(shù)據(jù)中臺(tái)的建設(shè)理念。

2. 提高共享服務(wù)中心的業(yè)務(wù)敏捷能力。 共享服務(wù)中心數(shù)字化轉(zhuǎn)型的第二個(gè)關(guān)鍵詞是速度， 也就是提高共享服務(wù)中心響應(yīng)前臺(tái)服務(wù)的敏捷性， 結(jié)合中臺(tái)“敏捷與服務(wù)”“復(fù)用與共享”的特征可知， 這是共享服務(wù)中心成為數(shù)據(jù)中臺(tái)所必須具備的能力。 共享服務(wù)中心面對(duì)多樣化的客戶、復(fù)雜化和差異化的行業(yè)， 其流程需要像中臺(tái)一樣具備快速響應(yīng)、匹配并搭建服務(wù)的能力， 可從以下兩方面入手。

（1）在業(yè)務(wù)流程梳理方面， 共享服務(wù)中心可通過(guò)對(duì)前臺(tái)各成員單位業(yè)務(wù)的分析、歸納， 形成業(yè)務(wù)標(biāo)準(zhǔn)化管理流程、管控點(diǎn)和崗位職責(zé)分工， 根據(jù)流程的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)提取相應(yīng)業(yè)務(wù)職能， 將其中邏輯穩(wěn)定、多場(chǎng)景可復(fù)用、業(yè)務(wù)價(jià)值高的工作流程形成標(biāo)準(zhǔn)、專業(yè)的服務(wù)產(chǎn)品， 按需組合， 提供靈活的服務(wù)調(diào)用， 支持前臺(tái)對(duì)經(jīng)濟(jì)業(yè)務(wù)的處理[4] 。 由此將前臺(tái)的核心業(yè)務(wù)能力抽離、整合進(jìn)共享服務(wù)中心即中臺(tái)， 就可提供標(biāo)準(zhǔn)、快速響應(yīng)的服務(wù)和支持。 以財(cái)務(wù)工作為例， 當(dāng)前臺(tái)業(yè)務(wù)有創(chuàng)新變化時(shí)， 在共享服務(wù)中心形成的財(cái)務(wù)服務(wù)能力可實(shí)現(xiàn)高配置和快速響應(yīng)， 提供核算、結(jié)算、稅務(wù)、報(bào)表等服務(wù)， 避免靈活多變的前臺(tái)業(yè)務(wù)對(duì)后臺(tái)財(cái)務(wù)的沖擊， 同時(shí)在不增員的情況下支撐企業(yè)更大規(guī)模的擴(kuò)張和高速發(fā)展。

（2）在共享服務(wù)架構(gòu)方面， 要提高共享服務(wù)中心的響應(yīng)速度， 需構(gòu)建起輕量化共享服務(wù)架構(gòu)。 馮宇[5] 指出， 中國(guó)市場(chǎng)上常見(jiàn)的共享服務(wù)軟件平臺(tái)分為輕量化和重量化架構(gòu)兩種， 其中， 輕量化共享服務(wù)架構(gòu)只包括共享服務(wù)組織自身的業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)和共享水平協(xié)議管理功能， 重量化共享服務(wù)架構(gòu)除此之外還包括共享平臺(tái)所服務(wù)業(yè)務(wù)的應(yīng)用功能。 重量化共享服務(wù)在系統(tǒng)部署上不利于提高共享服務(wù)的響應(yīng)速度， 難以滿足數(shù)據(jù)中臺(tái)的建設(shè)要求。 由于重量化共享平臺(tái)會(huì)存儲(chǔ)大量的業(yè)務(wù)與財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)， 而基于合規(guī)要求， 集團(tuán)化企業(yè)將上市公司ERP/財(cái)務(wù)系統(tǒng)獨(dú)立部署時(shí)， 重量化共享平臺(tái)必然要獨(dú)立部署， 因此， 重量化共享服務(wù)架構(gòu)的共享服務(wù)中心將面臨多套共享平臺(tái)， 不同平臺(tái)間的人員崗位、請(qǐng)求派轉(zhuǎn)、服務(wù)流程、水平協(xié)議的統(tǒng)一及協(xié)同化的難度將日趨加大， 運(yùn)維的成本與效率問(wèn)題也將紛至沓來(lái)。 相反， 輕量化共享服務(wù)架構(gòu)是通過(guò)與業(yè)務(wù)系統(tǒng)相集成的方式實(shí)現(xiàn)服務(wù)請(qǐng)求的提交、派轉(zhuǎn)和處理， 并且共享服務(wù)流程運(yùn)行在共享服務(wù)平臺(tái)上， 而財(cái)務(wù)、業(yè)務(wù)交易數(shù)據(jù)依舊存儲(chǔ)在原應(yīng)用系統(tǒng)中， 這樣既可實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)的快速響應(yīng)， 又不會(huì)因合規(guī)問(wèn)題而使財(cái)務(wù)系統(tǒng)獨(dú)立于集團(tuán)一體化平臺(tái)之外， 從而有助于共享服務(wù)中心提高自身的敏捷性， 并進(jìn)一步向中臺(tái)建設(shè)發(fā)展。

3. 優(yōu)化共享服務(wù)中心客戶的服務(wù)體驗(yàn)。 共享服務(wù)中心與中臺(tái)建設(shè)的最終目的都是通過(guò)服務(wù)來(lái)支撐前臺(tái)業(yè)務(wù)， 將業(yè)務(wù)能力沉淀并抽象成服務(wù)的方式輸出， 確保最低服務(wù)體驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)， 以提升前臺(tái)用戶的體驗(yàn)。 這也是中臺(tái)建設(shè)與傳統(tǒng)信息系統(tǒng)建設(shè)最大的區(qū)別之一。 傳統(tǒng)的ERP系統(tǒng)就是典型的后臺(tái)信息系統(tǒng)， 在滿足人財(cái)物一體化、流程自動(dòng)化的過(guò)程中， 更多考慮的是企業(yè)的管控、效率、分析與績(jī)效， 例如在自動(dòng)生成會(huì)計(jì)憑證的同時(shí)歸集各類數(shù)據(jù)和信息， 從而使決策者與管理者實(shí)時(shí)了解經(jīng)營(yíng)、資金、預(yù)算、財(cái)務(wù)等狀況。 它要求所有數(shù)據(jù)都是透明的、實(shí)時(shí)的、可全過(guò)程追溯的。 但在這種管控要求之下， 對(duì)用戶操作的實(shí)時(shí)性要求、輸入量要求、準(zhǔn)確性要求很高， 操作用戶的體驗(yàn)必然受到一定的制約。 這并非中臺(tái)特別是數(shù)據(jù)中臺(tái)的建設(shè)目標(biāo)， 中臺(tái)更多強(qiáng)調(diào)的是客戶體驗(yàn)， 是業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)服務(wù)。 對(duì)于為了強(qiáng)化企業(yè)整體控制、風(fēng)險(xiǎn)與合規(guī)性要求的業(yè)務(wù)流程， 如果不能通過(guò)中臺(tái)實(shí)現(xiàn)， 則更適合放在后臺(tái)系統(tǒng)。

因此， 共享服務(wù)中心的數(shù)字化轉(zhuǎn)型要借鑒中臺(tái)的服務(wù)體驗(yàn)思想， 對(duì)于強(qiáng)調(diào)服務(wù)的業(yè)務(wù)流程應(yīng)向提高體驗(yàn)的方向發(fā)展， 以客戶為中心提供定制化服務(wù)， 通過(guò)人機(jī)協(xié)作有效參與管理流程， 利用多種渠道與客戶進(jìn)行交流。 例如： 運(yùn)用基于RPA技術(shù)的虛擬客戶助理， 全天候?yàn)榭蛻艚鉀Q問(wèn)題， 從而增強(qiáng)客戶體驗(yàn);建立起共享服務(wù)運(yùn)營(yíng)平臺(tái)， 在跨職能、跨地理位置的共享服務(wù)中心通過(guò)一個(gè)整體的平臺(tái)來(lái)集中管理資源和分配工作， 實(shí)現(xiàn)共享服務(wù)中心作業(yè)人員和派單人員的高效協(xié)作， 提高作業(yè)效率、作業(yè)質(zhì)量和客戶滿意度。 這類以客戶體驗(yàn)為導(dǎo)向的數(shù)字化轉(zhuǎn)型舉措， 可使共享服務(wù)中心形成以客戶為中心的工作流程， 為每一位客戶提供個(gè)性化且穩(wěn)定一致的客戶體驗(yàn)， 在共享服務(wù)中心的每個(gè)觸點(diǎn)上都體現(xiàn)出對(duì)員工和客戶的價(jià)值。 這給未來(lái)中臺(tái)建設(shè)過(guò)程中考慮服務(wù)對(duì)象提供了重要的思想和工作流程基礎(chǔ)。

（三）建設(shè)基于共享服務(wù)中心的數(shù)據(jù)中臺(tái)架構(gòu)

在技術(shù)維度上， 每個(gè)企業(yè)不可能有完全相同或標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)中臺(tái)架構(gòu)， 數(shù)據(jù)中臺(tái)也不適合用某種特定特征或某項(xiàng)數(shù)據(jù)技術(shù)來(lái)做概念界定。 但是， 數(shù)據(jù)處理和利用的基本方法論、共享服務(wù)中心與數(shù)據(jù)中臺(tái)的關(guān)系， 可為構(gòu)建基于共享服務(wù)的數(shù)據(jù)中臺(tái)架構(gòu)提供思路。 一方面， 數(shù)據(jù)中臺(tái)作為一種數(shù)據(jù)處理和利用方法論， 基于企業(yè)全局?jǐn)?shù)據(jù)， 形成統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、計(jì)算口徑， 統(tǒng)一保障數(shù)據(jù)質(zhì)量， 并面向數(shù)據(jù)分析場(chǎng)景構(gòu)建數(shù)據(jù)模型， 使通用計(jì)算和數(shù)字服務(wù)沉淀并能復(fù)用。 這套方法論能適應(yīng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代下的發(fā)展特性， 解決企業(yè)數(shù)據(jù)共享和數(shù)據(jù)治理問(wèn)題， 滿足多元業(yè)務(wù)下不同應(yīng)用場(chǎng)景數(shù)據(jù)使用和數(shù)據(jù)創(chuàng)新業(yè)務(wù)需求， 是企業(yè)在數(shù)據(jù)優(yōu)先思維指引下實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值的核心。 因此， 企業(yè)需求固然影響數(shù)據(jù)中臺(tái)架構(gòu)， 但數(shù)據(jù)處理和利用的方法論是數(shù)據(jù)中臺(tái)架構(gòu)的基本思路。 另一方面， 數(shù)據(jù)中臺(tái)實(shí)際上是共享服務(wù)理念和企業(yè)級(jí)互聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)的結(jié)合， 共享和服務(wù)本身就是數(shù)據(jù)中臺(tái)核心理念的一部分。 但數(shù)據(jù)中臺(tái)不僅能滿足內(nèi)部流程和功能的需要（如財(cái)務(wù)共享服務(wù)更有效率地進(jìn)行賬務(wù)處理）， 更是從客戶體驗(yàn)的角度開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)服務(wù)功能。 因此， 數(shù)據(jù)中臺(tái)必須以共享服務(wù)為基礎(chǔ)， 并進(jìn)一步把共享服務(wù)中心生成的數(shù)據(jù)體系業(yè)務(wù)化， 為前臺(tái)提供數(shù)據(jù)生產(chǎn)力。

基于上述分析， 本文將數(shù)據(jù)中臺(tái)架構(gòu)分為數(shù)據(jù)基礎(chǔ)層、數(shù)據(jù)體系層、數(shù)據(jù)治理層和數(shù)據(jù)應(yīng)用層（詳見(jiàn)下圖）。 其中： 數(shù)據(jù)基礎(chǔ)層是數(shù)據(jù)中臺(tái)的底層數(shù)據(jù)和技術(shù)支撐， 是數(shù)據(jù)、計(jì)算和存儲(chǔ)能力的保障;數(shù)據(jù)體系層是為了使數(shù)據(jù)具備快速服務(wù)能力而進(jìn)行的一系列“整理”活動(dòng)， 包括數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)標(biāo)簽和數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)等;數(shù)據(jù)治理層是共享服務(wù)中心向數(shù)據(jù)中臺(tái)轉(zhuǎn)變的關(guān)鍵， 涉及有關(guān)數(shù)據(jù)管理的技術(shù)、過(guò)程、標(biāo)準(zhǔn)和政策的集合;數(shù)據(jù)應(yīng)用層則通過(guò)業(yè)務(wù)場(chǎng)景和數(shù)據(jù)沉淀將數(shù)據(jù)中臺(tái)的能力輸出。 這既是運(yùn)用數(shù)據(jù)中臺(tái)建設(shè)方法論的過(guò)程， 也是基于共享服務(wù)升級(jí)的過(guò)程。

1. 數(shù)據(jù)基礎(chǔ)層。 數(shù)據(jù)基礎(chǔ)層涵蓋數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)計(jì)算和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)等方面的內(nèi)容。

（1）基于共享服務(wù)中心， 數(shù)據(jù)中臺(tái)的數(shù)據(jù)采集范圍擴(kuò)展到企業(yè)級(jí)的所有數(shù)據(jù)， 其構(gòu)建的不只是財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)中臺(tái)， 而是內(nèi)部各個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)互聯(lián)互通的企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)中臺(tái)。 隨著“智能+平臺(tái)+生態(tài)”的發(fā)展， 共享服務(wù)中心的應(yīng)用由企業(yè)內(nèi)部業(yè)務(wù)的集成， 逐步轉(zhuǎn)向基于價(jià)值鏈、生態(tài)圈的企業(yè)內(nèi)外部資源整合與優(yōu)化， 橫向連通各個(gè)業(yè)務(wù)部門(mén)， 縱向打通集團(tuán)、分子公司乃至外部主體， 加強(qiáng)與供應(yīng)商信息系統(tǒng)、客戶信息系統(tǒng)、外部商旅平臺(tái)、外部電商平臺(tái)及稅務(wù)監(jiān)管平臺(tái)的業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)交互[4] 。 為實(shí)現(xiàn)這種廣泛的數(shù)據(jù)采集， 共享服務(wù)中心需： 在各類平臺(tái)結(jié)合使用客戶端和服務(wù)端埋點(diǎn)（在應(yīng)用中由特定流程收集一些信息， 用來(lái)跟蹤應(yīng)用使用狀況， 從而進(jìn)一步優(yōu)化產(chǎn)品或提供運(yùn)營(yíng)的數(shù)據(jù)）方式， 采集線上行為數(shù)據(jù);通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)傳感器等方式實(shí)現(xiàn)線下數(shù)據(jù)采集;利用網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)自動(dòng)抓取互聯(lián)網(wǎng)信息。

（2）共享服務(wù)中心為數(shù)據(jù)中臺(tái)提供的技術(shù)基礎(chǔ)， 成為數(shù)據(jù)中臺(tái)計(jì)算和存儲(chǔ)能力的來(lái)源。 具體來(lái)看， 計(jì)算能力根據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景可分為： ①批計(jì)算。 對(duì)海量、速度要求不高的數(shù)據(jù)進(jìn)行批處理， 如數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)加工處理、大規(guī)模數(shù)據(jù)清洗和挖掘等。 ②實(shí)時(shí)流計(jì)算。 使用對(duì)數(shù)據(jù)加工處理和應(yīng)用有較強(qiáng)時(shí)效性的場(chǎng)景， 如實(shí)時(shí)顯示數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)的可視化大屏。 ③在線查詢。 用于數(shù)據(jù)結(jié)果的在線查詢、檢索、條件過(guò)濾和篩選等。 ④即席分析。 對(duì)大規(guī)模的數(shù)據(jù)集進(jìn)行快速多維交叉分析， 滿足多種分析類應(yīng)用。 根據(jù)存儲(chǔ)要求， 數(shù)據(jù)中臺(tái)可選擇通過(guò)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)互連來(lái)分配任務(wù)的分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)、處理海量數(shù)據(jù)并具有較高可擴(kuò)展性的No SQL數(shù)據(jù)庫(kù)， 或基于云計(jì)算技術(shù)來(lái)共享基礎(chǔ)架構(gòu)的云數(shù)據(jù)庫(kù)。 其中， 財(cái)務(wù)共享服務(wù)中心數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程中云平臺(tái)的搭建， 為數(shù)據(jù)中臺(tái)部署云技術(shù)以提高計(jì)算和存儲(chǔ)能力創(chuàng)造了有利條件。

2. 數(shù)據(jù)體系層。 數(shù)據(jù)應(yīng)用的核心是效率。 在瞬息萬(wàn)變的市場(chǎng)中， 以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)為基礎(chǔ)的信息化架構(gòu)， 必須具備對(duì)公司經(jīng)營(yíng)變化和業(yè)務(wù)創(chuàng)新的快速響應(yīng)能力。 在數(shù)據(jù)基礎(chǔ)層， 數(shù)據(jù)中臺(tái)只對(duì)企業(yè)各個(gè)來(lái)源的數(shù)據(jù)做采集、整合， 并未做過(guò)多的加工處理， 數(shù)據(jù)基本還是原始結(jié)構(gòu)。 而且業(yè)務(wù)系統(tǒng)更多是按流程而非業(yè)務(wù)本質(zhì)組織數(shù)據(jù)， 并不方便業(yè)務(wù)理解， 更不適合做分析、挖掘， 數(shù)據(jù)應(yīng)用要經(jīng)過(guò)長(zhǎng)時(shí)間的準(zhǔn)備工作， 難以實(shí)現(xiàn)快速響應(yīng)。 因此， 需通過(guò)統(tǒng)一數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、設(shè)置數(shù)據(jù)標(biāo)簽、對(duì)數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)建模等方式進(jìn)行整理， 為數(shù)據(jù)的快速調(diào)用和能力沉淀做鋪墊。

（1）統(tǒng)一數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。 數(shù)據(jù)中臺(tái)會(huì)對(duì)來(lái)自共享服務(wù)中心分散、標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一的數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取、清洗和轉(zhuǎn)換， 通過(guò)實(shí)時(shí)的分類、整理、加工， 使其成為清晰有序、有條理、有脈絡(luò)的有用信息， 加載到統(tǒng)一的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中。 這一步實(shí)際上要解決的是標(biāo)準(zhǔn)化問(wèn)題， 以財(cái)務(wù)共享服務(wù)獲取的數(shù)據(jù)為例， 共享服務(wù)實(shí)現(xiàn)了會(huì)計(jì)科目、會(huì)計(jì)政策、業(yè)務(wù)流程和信息系統(tǒng)的統(tǒng)一， 但更重要的是實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)的統(tǒng)一。 數(shù)據(jù)中臺(tái)必須明確財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的入賬規(guī)則， 進(jìn)而明確數(shù)據(jù)的明細(xì)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范。 在統(tǒng)一明細(xì)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范下， 憑證所附帶的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)具備一定的顆粒度， 能夠有效地將數(shù)據(jù)中臺(tái)與業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)結(jié)合起來(lái)進(jìn)行業(yè)財(cái)務(wù)分析， 并以此作為封裝財(cái)務(wù)能力、提供標(biāo)準(zhǔn)財(cái)務(wù)服務(wù)的基礎(chǔ)。

（2）設(shè)置數(shù)據(jù)標(biāo)簽。 在對(duì)數(shù)據(jù)統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)后， 同一個(gè)對(duì)象的各種信息仍可能分散在不同的數(shù)據(jù)域， 獲取某一要素的全面信息要通過(guò)各種關(guān)聯(lián)計(jì)算才能滿足業(yè)務(wù)的需要， 數(shù)據(jù)使用成本較高且影響時(shí)效。 例如， 要得到完整的客戶畫(huà)像， 可能需要到客戶域獲取基本信息， 到交易域獲取訂單信息， 再到社交域獲取關(guān)系信息等。 類似這種客戶的全面數(shù)據(jù)， 是多個(gè)業(yè)務(wù)的共同需求， 可通過(guò)設(shè)置數(shù)據(jù)標(biāo)簽來(lái)滿足。 數(shù)據(jù)標(biāo)簽就像建立索引一樣， 把單個(gè)對(duì)象的各種標(biāo)識(shí)打通歸一， 把跨業(yè)務(wù)板塊、數(shù)據(jù)域的對(duì)象數(shù)據(jù)在同一個(gè)粒度基礎(chǔ)上組織起來(lái)打到對(duì)象上， 既讓數(shù)據(jù)變得可閱讀、易理解， 方便業(yè)務(wù)使用， 又通過(guò)標(biāo)簽類目體系將標(biāo)簽組織排布， 以一種適用性更好的組織方式匹配未來(lái)變化的業(yè)務(wù)場(chǎng)景需求。

（3）數(shù)據(jù)建模開(kāi)發(fā)。 以共享服務(wù)中心各業(yè)務(wù)線為接口進(jìn)行采集并整理的數(shù)據(jù)， 打破了原本的數(shù)據(jù)孤島， 下一步則需考慮如何對(duì)數(shù)據(jù)的價(jià)值進(jìn)行開(kāi)發(fā)。 德勤[6] 認(rèn)為， 共享服務(wù)中心需具備從組織數(shù)據(jù)中洞察核心觀點(diǎn)的強(qiáng)大分析能力， 通過(guò)預(yù)測(cè)性分析來(lái)支持企業(yè)的前瞻性決策， 以創(chuàng)新的視角提供更具戰(zhàn)略性的增值服務(wù)。 而具體實(shí)現(xiàn)是通過(guò)數(shù)據(jù)建?；蚶脵C(jī)器學(xué)習(xí)的智能化模型， 以便未來(lái)形成服務(wù)化的數(shù)據(jù)應(yīng)用。 數(shù)據(jù)模型可分為基礎(chǔ)模型、融合模型和挖掘模型[2] ， 其中： 基礎(chǔ)模型一般是關(guān)系建模， 主要實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化;融合模型一般是維度建模， 主要實(shí)現(xiàn)跨越數(shù)據(jù)的整合， 整合形式包括匯總、關(guān)聯(lián)、解析;挖掘模型是偏應(yīng)用的模型， 作為企業(yè)的知識(shí)沉淀在中臺(tái)， 可在數(shù)據(jù)應(yīng)用端調(diào)取復(fù)用。

3. 數(shù)據(jù)治理層。 共享服務(wù)中心經(jīng)過(guò)數(shù)字化轉(zhuǎn)型， 已經(jīng)存在大量的數(shù)據(jù)， 甚至成為企業(yè)的大數(shù)據(jù)中心， 但企業(yè)仍難以從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)價(jià)值進(jìn)而驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)創(chuàng)新。 而且， 復(fù)雜的云環(huán)境、模態(tài)繁多的數(shù)據(jù)類型和海量數(shù)據(jù)對(duì)共享服務(wù)中心數(shù)據(jù)質(zhì)量管理、數(shù)據(jù)隱私和安全等都提出了巨大挑戰(zhàn)， 這是共享服務(wù)中心目前所欠缺的能力。 解決上述問(wèn)題的關(guān)鍵舉措就是在數(shù)據(jù)中臺(tái)開(kāi)展數(shù)據(jù)治理。

數(shù)據(jù)治理是圍繞數(shù)據(jù)資產(chǎn)展開(kāi)的一系列工作， 它以服務(wù)組織各層決策為目標(biāo)， 涉及有關(guān)數(shù)據(jù)管理的技術(shù)、過(guò)程、標(biāo)準(zhǔn)和政策的集合。 該定義有兩個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)： 第一， 數(shù)據(jù)治理的對(duì)象是數(shù)據(jù)資產(chǎn)。 中國(guó)信通院[7] 將數(shù)據(jù)資產(chǎn)定義為： “由企業(yè)擁有或控制的， 能夠?yàn)槠髽I(yè)帶來(lái)未來(lái)經(jīng)濟(jì)利益的， 以物理或者電子的方式記錄的數(shù)據(jù)資源， 如文件資料、電子數(shù)據(jù)等?！?當(dāng)前， 數(shù)據(jù)是一種特殊資產(chǎn)的觀念已逐漸普及， 盡管在資產(chǎn)負(fù)債表中未列示其價(jià)值， 但數(shù)據(jù)的管理成本和價(jià)值創(chuàng)造卻是明顯的。 第二， 數(shù)據(jù)治理以一整套管理集合為手段， 其目的是將共享服務(wù)形成的大量數(shù)據(jù)作為企業(yè)的商業(yè)資產(chǎn)應(yīng)用于業(yè)務(wù)、管理、戰(zhàn)略決策中， 在確保質(zhì)量和安全的前提下發(fā)揮數(shù)據(jù)資產(chǎn)的商業(yè)價(jià)值。 因此， 在數(shù)據(jù)中臺(tái)引入數(shù)據(jù)治理， 使其介于數(shù)據(jù)體系和數(shù)據(jù)應(yīng)用間這一承上啟下的重要位置， 有助于解決共享服務(wù)中心在數(shù)據(jù)應(yīng)用和管理上的缺陷。 構(gòu)建完整的數(shù)據(jù)治理框架成為共享服務(wù)中心向數(shù)據(jù)中臺(tái)轉(zhuǎn)變的關(guān)鍵一步。

數(shù)據(jù)治理的概念自提出以來(lái)， 其框架處于不斷完善和發(fā)展當(dāng)中。 Khatri和Brown[8] 提出的模型框架具有較大的影響力， 包含了數(shù)據(jù)準(zhǔn)則、數(shù)據(jù)質(zhì)量、元數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)訪問(wèn)和數(shù)據(jù)生命周期五個(gè)決策域。 由此發(fā)展起來(lái)的傳統(tǒng)數(shù)據(jù)治理模型通常還包含數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)管理、數(shù)據(jù)模型管理、數(shù)據(jù)安全管理等內(nèi)容， 中國(guó)信通院[7] 在此基礎(chǔ)上， 加入了數(shù)據(jù)價(jià)值管理、數(shù)據(jù)共享管理等。 可見(jiàn)， 數(shù)據(jù)治理的內(nèi)容涉及較多數(shù)據(jù)管理專業(yè)知識(shí)， 與財(cái)務(wù)人員的知識(shí)體系有較大不同。 當(dāng)前， 企業(yè)數(shù)據(jù)治理通常由數(shù)據(jù)治理部門(mén)發(fā)起并推行， 但財(cái)務(wù)人員作為共享服務(wù)中心、數(shù)據(jù)中臺(tái)建設(shè)的主要推動(dòng)者， 起到不可忽視的作用。 《中國(guó)總會(huì)計(jì)師（CFO）能力框架》中指出， CFO應(yīng)具備數(shù)據(jù)治理能力， 可以組織分析各項(xiàng)會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)（非會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)）， 方便、安全、快捷、可靠、敏銳地利用數(shù)據(jù)進(jìn)行決策支持。 這是新的商業(yè)環(huán)境對(duì)財(cái)務(wù)人員提出的新要求， 同時(shí)表明數(shù)據(jù)治理應(yīng)和各個(gè)商業(yè)部門(mén)相結(jié)合， 而非僅僅是IT 部門(mén)的事情。 在數(shù)據(jù)治理層， 隨著財(cái)務(wù)人員從后臺(tái)逐漸向業(yè)務(wù)前臺(tái)延伸， 并逐步參與到數(shù)據(jù)中臺(tái)建設(shè)這一企業(yè)級(jí)的項(xiàng)目中， 財(cái)務(wù)和業(yè)務(wù)的邊界逐漸變得模糊， 財(cái)務(wù)人員意識(shí)到部門(mén)之間的合作是必要的。

4. 數(shù)據(jù)應(yīng)用層。 數(shù)據(jù)應(yīng)用層聚焦于對(duì)數(shù)字服務(wù)能力的沉淀和復(fù)用， 直接賦能企業(yè)的業(yè)務(wù)發(fā)展。 根據(jù)數(shù)字服務(wù)的不同特征， 數(shù)據(jù)中臺(tái)提供的數(shù)字服務(wù)可以分為兩大類： 一類是將數(shù)據(jù)融入企業(yè)具體的業(yè)務(wù)中， 基于業(yè)務(wù)產(chǎn)生的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和豐富的數(shù)據(jù)模型開(kāi)展場(chǎng)景化應(yīng)用;另一類是基于沉淀數(shù)據(jù)， 利用人工智能技術(shù)進(jìn)行深度挖掘， 實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)智能， 智能財(cái)務(wù)就是其中的典型應(yīng)用。

在第一類應(yīng)用中， 強(qiáng)調(diào)的是速度， 數(shù)據(jù)中臺(tái)可以快速響應(yīng)業(yè)務(wù)的需求并提供數(shù)字服務(wù)， 企業(yè)開(kāi)展業(yè)務(wù)創(chuàng)新的周期將因此大大縮短。 例如： 當(dāng)用戶退出購(gòu)物應(yīng)用再馬上進(jìn)入的瞬間， 應(yīng)用已根據(jù)上次的瀏覽記錄更新了推薦的內(nèi)容;市場(chǎng)部門(mén)可通過(guò)手機(jī)端查看實(shí)時(shí)的銷量、銷售指標(biāo)完成率等數(shù)據(jù)， 并通過(guò)一些數(shù)據(jù)分析做出相應(yīng)的決策， 這就是嵌入業(yè)務(wù)應(yīng)用場(chǎng)景的實(shí)時(shí)數(shù)字服務(wù)。 數(shù)據(jù)中臺(tái)之所以能實(shí)現(xiàn)這樣的速度， 有兩個(gè)原因： 一是在數(shù)據(jù)體系層和數(shù)據(jù)治理層的基礎(chǔ)上， 由于數(shù)據(jù)整理到位、管理有效， 盡可能縮短了數(shù)據(jù)準(zhǔn)備時(shí)間;二是數(shù)據(jù)中臺(tái)主要通過(guò)應(yīng)用程序編程接口（API）的方式提供數(shù)據(jù)服務(wù)， 即通過(guò)機(jī)器與機(jī)器的接口， 將數(shù)據(jù)計(jì)算分析出來(lái)并直接嵌入交易系統(tǒng)中， 而不是直接把數(shù)據(jù)庫(kù)給前臺(tái)自行使用， 或根據(jù)前臺(tái)需求以接單的方式交付數(shù)據(jù)分析結(jié)果。 要實(shí)現(xiàn)以產(chǎn)品化模式輸出數(shù)據(jù)能力， 使之變成業(yè)務(wù)的能力。

進(jìn)一步分析可得， 數(shù)據(jù)中臺(tái)在共享服務(wù)基礎(chǔ)上做出的最重要的變化， 就是使交易密集型系統(tǒng)和數(shù)據(jù)分析型系統(tǒng)合而為一。 傳統(tǒng)的共享服務(wù)中心是交易密集型系統(tǒng)， 只負(fù)責(zé)低端、大量的操作類功能， 在數(shù)據(jù)上更關(guān)注當(dāng)前的交易量、結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)庫(kù)表等。 隨著數(shù)據(jù)的增多， 為了集中存儲(chǔ)、分析數(shù)據(jù)而形成的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、商業(yè)智能系統(tǒng)是數(shù)據(jù)分析型系統(tǒng)， 更關(guān)注歷史數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)量、處理效率、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)趨勢(shì)分析等。 數(shù)據(jù)中臺(tái)使這兩類不同的數(shù)據(jù)應(yīng)用模式走向融合， 不論是交易密集型業(yè)務(wù)還是數(shù)據(jù)分析型需求， 都能基于統(tǒng)一的數(shù)據(jù)中臺(tái)隨時(shí)按需獲取數(shù)據(jù)。 數(shù)據(jù)中臺(tái)超越了單純共享服務(wù)的交易處理范疇， 不僅覆蓋了價(jià)值鏈的各個(gè)環(huán)節(jié)， 還通過(guò)數(shù)據(jù)服務(wù)對(duì)業(yè)務(wù)具有較強(qiáng)的決定權(quán)和影響力， 從而提供了較大的業(yè)務(wù)價(jià)值。

在第二類應(yīng)用中， 數(shù)據(jù)中臺(tái)主要為發(fā)揮人工智能作用、實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)智能打下基礎(chǔ)。 數(shù)據(jù)智能是指基于大數(shù)據(jù)技術(shù)， 通過(guò)大規(guī)模機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)等技術(shù)， 對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行處理、分析和挖掘， 提取數(shù)據(jù)中所包含的有價(jià)值的信息和知識(shí)， 使數(shù)據(jù)具有“智能”， 通過(guò)建立模型尋求現(xiàn)有問(wèn)題的解決方案和實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)等， 并認(rèn)為數(shù)據(jù)智能的實(shí)現(xiàn)有賴于中臺(tái)戰(zhàn)略思想下數(shù)據(jù)中臺(tái)的建設(shè)。 大數(shù)據(jù)、算力和算法改進(jìn)是人工智能的三大要素， 數(shù)據(jù)中臺(tái)的建設(shè)為人工智能提供了足夠大的數(shù)據(jù)量， 并通過(guò)清洗、標(biāo)注等處理工作為算法模型訓(xùn)練輸入做了準(zhǔn)備， 在一定程度上解決了數(shù)據(jù)流通不暢、數(shù)據(jù)質(zhì)量不高和安全風(fēng)險(xiǎn)較大等問(wèn)題。 可見(jiàn)， 數(shù)據(jù)中臺(tái)能為人工智能的發(fā)展和應(yīng)用提供可靠支持， 進(jìn)而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)智能。

（四）建立企業(yè)數(shù)據(jù)中臺(tái)持續(xù)運(yùn)營(yíng)機(jī)制

1. 明確數(shù)據(jù)中臺(tái)的戰(zhàn)略定位。 企業(yè)應(yīng)將數(shù)據(jù)中臺(tái)定位為一個(gè)全員參與、加強(qiáng)部門(mén)間合作的組織戰(zhàn)略， 而非僅僅是一個(gè)新的技術(shù)方案。 一方面， 數(shù)據(jù)中臺(tái)的運(yùn)營(yíng)涉及多個(gè)部門(mén)的聯(lián)動(dòng)配合， 僅靠單一部門(mén)往往難以支撐。 為此， 企業(yè)需培養(yǎng)全員的數(shù)據(jù)意識(shí)， 把數(shù)據(jù)中臺(tái)作為一個(gè)全體員工尤其是戰(zhàn)略管理層和執(zhí)行管理層都重視的組織戰(zhàn)略。 在建立共同認(rèn)知和統(tǒng)一意識(shí)的基礎(chǔ)上， 聯(lián)合各個(gè)部門(mén)建設(shè)可復(fù)用的數(shù)據(jù)分析能力， 真正實(shí)現(xiàn)為業(yè)務(wù)賦能的目標(biāo)。 另一方面， 很多企業(yè)過(guò)分關(guān)注數(shù)據(jù)中臺(tái)技術(shù)架構(gòu)的建設(shè)， 一味追求新的數(shù)據(jù)分析技術(shù)， 忽略了業(yè)務(wù)人員基于數(shù)據(jù)的合作及如何解決實(shí)際業(yè)務(wù)中的問(wèn)題。 Gartner指出， 企業(yè)沒(méi)有必要為了數(shù)據(jù)中臺(tái)這個(gè)新詞放棄已建立的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)湖等數(shù)據(jù)資產(chǎn)， 但也不能只是把原來(lái)遺留的問(wèn)題從數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)湖轉(zhuǎn)移到當(dāng)前的數(shù)據(jù)中臺(tái)[9] 。 企業(yè)應(yīng)思考如何將新的技術(shù)運(yùn)用到業(yè)務(wù)和管理中， 而非寄希望于購(gòu)買(mǎi)或搭建一套數(shù)據(jù)中臺(tái)便可自動(dòng)解決問(wèn)題。

2. 加強(qiáng)業(yè)務(wù)端的數(shù)據(jù)分析能力。 企業(yè)需要從業(yè)務(wù)流程到技術(shù)平臺(tái)“自上而下”地提高數(shù)據(jù)分析能力。 在數(shù)據(jù)中臺(tái)架構(gòu)中， 各類數(shù)字應(yīng)用所支持的業(yè)務(wù)流程位于上層， 信息系統(tǒng)、數(shù)據(jù)來(lái)源等技術(shù)平臺(tái)位于下層。 Gartner發(fā)現(xiàn)， 在企業(yè)前期投入信息化和數(shù)字化建設(shè)時(shí)， 大多是“自下而上”地部署數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)處理流程和報(bào)表系統(tǒng)， 然后將其供業(yè)務(wù)使用[9] 。 但業(yè)務(wù)獲得這些能力是被動(dòng)的， 并不會(huì)主動(dòng)提升自己的數(shù)據(jù)分析能力。 為了使業(yè)務(wù)培養(yǎng)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)思維、獲得數(shù)據(jù)分析能力， 真正讓數(shù)據(jù)中臺(tái)主動(dòng)被前臺(tái)使用， 必須強(qiáng)調(diào)從業(yè)務(wù)端開(kāi)始做數(shù)據(jù)分析， 進(jìn)而從技術(shù)端獲取相應(yīng)的數(shù)據(jù)分析能力。

3. 不斷提高各類人員的數(shù)據(jù)素養(yǎng)。 各類員工較高的數(shù)據(jù)素養(yǎng)是促進(jìn)部門(mén)間合作、讓數(shù)據(jù)中臺(tái)持續(xù)發(fā)揮作用的保證。 讓業(yè)務(wù)變得更主動(dòng)， 并不等于業(yè)務(wù)人員不需要和數(shù)據(jù)技術(shù)人員溝通， 雙方均需要根據(jù)合作的要求提升數(shù)據(jù)素養(yǎng)， 才能成為復(fù)合型人才。 對(duì)業(yè)務(wù)人員而言， 要理解數(shù)據(jù)技術(shù)能力的有限性， 不能想當(dāng)然地認(rèn)為數(shù)據(jù)可以解決所有問(wèn)題或者可以立刻解決問(wèn)題; 同時(shí)也要學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué)理論， 使自身能和技術(shù)人員進(jìn)行一定程度的對(duì)話。 對(duì)數(shù)據(jù)技術(shù)人員而言， 需要在原有的數(shù)據(jù)工作基礎(chǔ)上， 學(xué)會(huì)站在業(yè)務(wù)端思考問(wèn)題， 增加對(duì)業(yè)務(wù)知識(shí)、業(yè)務(wù)人員、業(yè)務(wù)操作的理解， 同時(shí)協(xié)助業(yè)務(wù)人員進(jìn)行必要的場(chǎng)景需求抽象， 把數(shù)據(jù)概念、數(shù)據(jù)能力、數(shù)據(jù)產(chǎn)品轉(zhuǎn)化為業(yè)務(wù)能理解、操作的水平和方式。

四、數(shù)據(jù)中臺(tái)是財(cái)務(wù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與智能財(cái)務(wù)實(shí)現(xiàn)的中間連接點(diǎn)

通過(guò)構(gòu)建基于共享服務(wù)的數(shù)據(jù)中臺(tái)可看出， 數(shù)據(jù)中臺(tái)并不是一項(xiàng)獨(dú)立的技術(shù)， 而是數(shù)據(jù)處理的一套架構(gòu)， 并形成了數(shù)據(jù)集市， 成為財(cái)務(wù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與智能財(cái)務(wù)實(shí)現(xiàn)的中間連接點(diǎn)。 數(shù)據(jù)集市是指為滿足特定部門(mén)或用戶的需求， 按多維方式存儲(chǔ)， 包括定義維度、需要計(jì)算的指標(biāo)、維度的層次等， 進(jìn)而生成面向決策分析需求的數(shù)據(jù)立方體。 共享服務(wù)模式下的數(shù)據(jù)中臺(tái)創(chuàng)建出多種數(shù)據(jù)集市， 包括財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、第三方數(shù)據(jù)、文本數(shù)據(jù)和影像圖片數(shù)據(jù)等集市， 數(shù)據(jù)中臺(tái)對(duì)不同數(shù)據(jù)源統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)、格式、口徑并形成數(shù)據(jù)資產(chǎn)， 在數(shù)據(jù)集市中通過(guò)移動(dòng)端或PC端調(diào)出有用數(shù)據(jù)并應(yīng)用到前端， 按需求提供數(shù)據(jù)支持服務(wù)、挖掘數(shù)據(jù)商業(yè)價(jià)值。

由財(cái)務(wù)共享服務(wù)向共享服務(wù)再到數(shù)據(jù)中臺(tái)的轉(zhuǎn)變， 形成的一套數(shù)據(jù)處理架構(gòu)解決了業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化、數(shù)據(jù)孤島等問(wèn)題， 為數(shù)據(jù)運(yùn)用做了一系列準(zhǔn)備工作， 形成了豐富的數(shù)據(jù)集市。 未來(lái)在數(shù)據(jù)中臺(tái)的基礎(chǔ)上， 通過(guò)人工智能技術(shù)的深度場(chǎng)景化應(yīng)用， 增強(qiáng)數(shù)據(jù)“思考”的能力。 這將有利于進(jìn)一步構(gòu)建數(shù)據(jù)智能， 提供豐富的算法， 通過(guò)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化、決策場(chǎng)景化， 為決策者的科學(xué)決策提供有價(jià)值的服務(wù)信息， 反哺業(yè)務(wù)能力的快速創(chuàng)新與靈活應(yīng)對(duì)， 實(shí)現(xiàn)真正意義上的智能財(cái)務(wù)。

總之， 由數(shù)據(jù)中臺(tái)實(shí)現(xiàn)的數(shù)據(jù)能力， 是企業(yè)實(shí)現(xiàn)智能財(cái)務(wù)的基礎(chǔ)， 它通過(guò)內(nèi)外部數(shù)據(jù)的深層次洞察獲取新的商業(yè)機(jī)會(huì)、捕捉風(fēng)險(xiǎn)， 再通過(guò)智能分析技術(shù)構(gòu)建不同部門(mén)、不同領(lǐng)域的數(shù)據(jù)模型， 實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的可視化， 優(yōu)化企業(yè)的財(cái)務(wù)決策與商業(yè)決策。

【 主 要 參 考 文 獻(xiàn) 】

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