于潤昌

（金能化學（青島）有限公司，山東 青島 265000）

隨著大數據時代的來臨，合理利用數據分析與集成技術更新傳統產業(yè)結構與生產模式對企業(yè)經濟效益提高具有重要的積極影響。大數據思維下，“智能”成為產業(yè)新要素，推動企業(yè)管理模式實現速度、深度、廣度裂變，向更高效率、更高質量的方向轉變。在此背景下，2021年11月，財政部制定了《會計改革與發(fā)展“十四五”規(guī)劃綱要》，該文件明確提出要“深化轉型融合，提高質量，提高效率”，這也是我國會計改革與發(fā)展的重要內容之一。因此，在企業(yè)業(yè)財融合過程中，應當立足于大數據技術，實現財務共享，重構財務、業(yè)務流程，從而促進企業(yè)財務管理的轉型和升級。

一、基于大數據思維的企業(yè)業(yè)財融合的必要性

2015年國務院發(fā)布的《促進大數據發(fā)展行動綱要》中，明確了要以大數據為動力，以大數據驅動經濟的發(fā)展，順應全球趨勢。2021年“十四五”規(guī)劃以“完善大數據標準體系”為重點。2022年，中共中央、國務院對外公開《關于構建數據基礎制度更好發(fā)揮數據要素作用的意見》（簡稱“數據二十條”），系統性布局了數據基礎制度體系的“四梁八柱”，擘畫了數據要素發(fā)展的長遠藍圖，對我國率先掌握數字文明時代第一要素——數據要素。該文件強調，以安全治理、流通交易、數據產權和利益分配為主要內容的數據基礎體系，更好地發(fā)揮數據要素的作用，搭建數據基礎制度“四梁八柱”[1]。這一系列文件彰顯了數據戰(zhàn)略價值，使其成為與勞動力、資本、土地同等重要的要素。在此社會背景下，企業(yè)以大數據思維作為有力的競爭武器，通過收集、處理海量數據，利用Hadoop、Spark、Kafka等技術，發(fā)掘其中趨勢、規(guī)律及關聯性，保證數據完整、準確，有助于管理者理解和解決各項問題，保證分析結果的可信度與有效性。與傳統思維相比，大數據思維更注重復雜性與整體性，強調挖掘海量數據隱藏的知識與信息，為行動和決策提供支持。例如，零售企業(yè)的業(yè)財融合，利用大數據思維分析客戶購買記錄，可確定其消費偏好，推薦個性化服務與商品，優(yōu)化營銷策略與庫存管理；物流企業(yè)的業(yè)財融合，利用大數據思維實時監(jiān)控貨物及物流路線，防范風險、控制成本，提高客戶滿意度；制造業(yè)企業(yè)的業(yè)財融合，利用大數據思維監(jiān)測生產過程及供應鏈，優(yōu)化生產質量與效率；銀行業(yè)的“金融融合”，通過運用大數據的思想，對客戶的信用等級和財務狀況進行深入的分析，為客戶提供高質量的金融產品和金融服務，從而實現收益最大化和有效控制風險。

二、基于大數據思維的企業(yè)業(yè)財融合應用存在的問題

（一）數據標準不統一

在業(yè)財融合中，企業(yè)各系統之間缺乏統一的標準，主要是評價標準差異，財務客觀數據庫也賦予了主觀色彩，對企業(yè)戰(zhàn)略規(guī)劃造成一定的制約?；蛘咂髽I(yè)僅統一了財務基本流程，未納入業(yè)務活動，使業(yè)財融合不充分，出現相同業(yè)務不同部門可能審批權限、項目名稱不同，導致單據審核需要區(qū)別對待，增加財務審核負擔。對企業(yè)戰(zhàn)略決策而言，不同部門關注方向、項目名稱存在一定的差異，僅依靠財務數據角度難以獲得下屬單位的關聯性，由此產生了板塊之間是否存在垂直和橫向整合的可能性、能否優(yōu)化管理模式、能否實現協同的商業(yè)機會、能否實現板塊的交叉帶動等問題[2]。在各個部門之間的協作中采用不同的標準，耗費了諸多物力、人力，阻礙了業(yè)務的順利開展。

（二）業(yè)財分離式辦公

很多企業(yè)都是基于原來的金字塔管理方式對財務共享模式進行了改革，但并沒有對財務業(yè)務的整合和變革進行后續(xù)的跟蹤，這導致企業(yè)的財務功能沒有發(fā)生根本改變，仍然是一種商業(yè)輔助。具體表現為：第一，沒有統一的規(guī)范，未能實現“針對性”的服務；在企業(yè)的制度、流程、政策和標準上，沒有達到統一的程度。這就需要財務共享組進行有針對性的劃分，并將其與不同的部門的編制和項目標準相融合。在某個財務人員離職、換崗等情況下，新員工需要花大量的時間來熟悉財務狀況，無法達到模塊化和標準化的效果[3]。第二，信息開放不主動導致業(yè)財脫離。企業(yè)財務報表、數據難以反映業(yè)務實質、不符合經營要求，即使業(yè)務前段配置財務人員，但由于信息閉塞，容易出現反應慢、效率低等情況。并且，企業(yè)數據整合中存在各種矛盾，無法保證數據的真實性、客觀性。作為財務和業(yè)務系統的業(yè)財融合，對財務和業(yè)務人員的雙向制約，本質是重新定位財務，使財務成為業(yè)務活動參與者。對于企業(yè)而言，必須明確業(yè)財相應職務要求，而不能帶有顯著業(yè)務、財務標簽，結合崗位配置員工，以“大共享”實現“大融合”。

（三）平臺信息化水平不高

大數據時代，辦公自動化水平不斷提高，越來越多的人工處理內容可利用計算機算法完成，具備對海量數據進行深度挖掘的能力，并進行智能化的數據分析。在企業(yè)的金融共享業(yè)務中引入信息化，但在轉型升級方面卻相對滯后。而且，隨著信息技術的不斷發(fā)展，許多新的信息技術不斷涌現，很多人力資源管理工作都被轉換成為一種技術的托管，例如，可以通過人工智能的算法來識別和記錄這些工作；檢查批準工作以設定系統權限，交由計算機自動完成[4]。但是，企業(yè)現有各類報表、方案、分析報告模板比較老舊，無法提供充分的信息支持決策。

三、基于大數據思維的企業(yè)業(yè)財融合的優(yōu)化措施

（一）優(yōu)化數據標準管理

1.采集各項數據

為保證企業(yè)的業(yè)務、財務有效融合，避免多結構數據不統一造成業(yè)財融合不暢，需要采取移動終端、數據機器人方式開展采集工作，確保采集階段數據標準化。在移動終端采集數據中，根據服務要求，采取錄入、拍照、掃描方式，或直接植入App采集數據。例如，在普通報銷流程中，電子發(fā)票利用支付寶、微信小程序獲取，或開發(fā)識別發(fā)票軟件，以提高采集效率，使流程執(zhí)行者無論在何時何地，均能完成數據交互，做到點對點通信[5]。在數據機器人采集方面，利用AI算法模擬人員操作，自主接收電子文件或識別紙質文件，將預填充數據錄入相應區(qū)域，歸檔原始文件。通過兩者交互采集，規(guī)范數據采集格式，應對業(yè)財融合數據需求。

2.數據共同沉淀

企業(yè)可以通過電子圖像文件的方式來實現對財務數據的收集、匹配、存檔和銷毀等方面的支持，并對檔案管理、檔案采集進行全流程管控。在業(yè)財融合系統中，電子影像系統是一個重要模塊，以標準接口對接ERP系統、報賬系統，實現系統資料電子化管理，沉淀諸多原始數據，便于查閱檔案資料，減少實物資料流轉損毀風險，將原始數據變成可處理、可存儲計算機數據，積累數據生產資源。而電子影像系統存在視頻、音頻、圖片等數據中，難以直接查詢、統計，降低運用效率，需要對其提煉和預處理，轉化為結構化財務、業(yè)務數據，以此為基礎構建電子數據倉庫，有利于還原交易視圖，為決策提供支持。融合平臺可利用大數據技術，實現電子影像與結構數據的精準匹配，以便于用戶根據條件實現不同類別、賬簿數據的多維度查詢。

3.暢通數據流

企業(yè)的數據具有巨大的價值，利用多維度數據分析，能夠提取不同項目、產品以及各區(qū)域的客戶關系、交易頻次、客戶規(guī)模、客戶增量、銷售額及供應商分布等變化。數據以業(yè)財融合平臺為依托，需要各節(jié)點、各流程共同完善，否則各部門自行采集，將會構成封閉數據倉庫，形成數據孤島，無法實現業(yè)財部門對話，加上數據標準不統一，容易造成管理誤判。為此，需要對數據進行“去人為”和“去主觀化”，在確保數據安全性的前提下，對各個崗位和各個層次的數據需求進行梳理，對數據進行有效公開，對數據的各個節(jié)點進行合理的處理，從而突破了業(yè)財之間的屏障。例如，在財務報銷資料中，可以依據業(yè)務部門的計劃、合同等資料來核查支出的合理性。業(yè)務部門還可以獲得員工的消費事項、交易對象以及消費數量等，從而分析公司在一段時期內的業(yè)務發(fā)展情況；或者參考歷史差旅、采購等資料，對下階段業(yè)務活動進行規(guī)劃。

（二）推進業(yè)財流程融合

1.梳理業(yè)務流程

企業(yè)基于大數據思維及“大共享”戰(zhàn)略，需要重構業(yè)財流程實現標準整合，對接開放業(yè)務系統數據。以采購支付為例，結合業(yè)財融合及大數據思維理念，重點在于供應商和企業(yè)業(yè)務交接，即采購計劃、下達采購申請單、到貨接收、入庫結算全流程，將其融入工程、倉儲、采購、研發(fā)、財務等部門，明確關鍵融合節(jié)點。其中，采購支付作為一項業(yè)務，將其定為一級流程，細分二級流程，包括申請、評估、入庫、驗收、監(jiān)督跟蹤、簽訂合同、起草合同、選擇供應商、詢價談判以及制定采購計劃等環(huán)節(jié)。在這項流程中，在上傳發(fā)票之后，會生成包含供應商名稱、開票日期及發(fā)票金額等的標準化數據，檢查他們的真實性和重復性，并建立一個報銷清單，提交到業(yè)務負責人審批，根據業(yè)務的類別將其單獨提交，再經過財務審核和銀行支付，生成原始憑證，并將其保存起來。

2.“自動化+人力”并行

在對業(yè)財融合過程進行合理梳理的基礎上，基于先進的科技水平，對過程節(jié)點進行自動化考慮，推行人工、自動化和“人工+自動化”的方式。在這些任務中流程簡單、重復性強及標準化的任務都交給大數據技術進行智能化管理；人員決策工作采用手工方式進行；但也有一些特殊情況，如“人工+自動化”。所以，在業(yè)財融合應用中，需要“自動化+人力”雙線并行，充分利用大數據思維，解放勞動力，提高勞動效率，持續(xù)優(yōu)化業(yè)財融合流程。例如，提取發(fā)票信息、查驗發(fā)票真?zhèn)?、?chuàng)建報銷單、銀行支付、形成原始憑證、檔案存儲、編制記賬憑證采取自動化操作；實物發(fā)票、電子發(fā)票即可自動化操作，也能人力操作；業(yè)務領導審批、財務審核實施“自動化+人力”操作。

3.加強流程審核

在業(yè)財融合應用中，應結合企業(yè)的經營需要，建立風險管控模式，采用多種方式對過程進行處理，以降低審計風險。業(yè)財融合平臺結合金額種類，預先設定流程，將流程劃分為有風險和無零風險兩種類型。其中，有風險流程實施機器人、復審審核機制降低風險；而無風險流程結合項目費來源識別場景，全自動場景機器人審核，自動流入資金支付池，未通過審核則開展人工審核。例如，報銷環(huán)節(jié)中勞務費、房租、通信費、招待費、差旅費、辦公費均由AI機器人審核。通過標準整合升級共享水平，擴大數據共享范圍，將更多業(yè)務活動納入平臺，重新定位財務職能，打破信息壁壘，提高辦公效率。

（三）改進業(yè)財融合服務

1.改進優(yōu)化報表體系

企業(yè)涉及數據海量，為發(fā)揮數據價值，在進行商業(yè)分析之前，需要先將數據顯示在商業(yè)框架中。一方面，企業(yè)需要改進報告系統，充分考慮到不同層次的員工對數據的需求差異。例如，在營銷數據中，領導層關注周期內業(yè)績完成率、營銷成本、各地區(qū)銷售額、組內業(yè)績排名；管理層關注業(yè)務部門指標，如重要項目進度、市場增長率、總營收等；業(yè)務層關注個人完成指標程度及等級排名。另一方面，一個好的商業(yè)架構可以反映出數據中隱藏的問題，從而引導管理者科學決策。例如，從單一的交易單數、轉化率及客單價等角度來看，僅能看到數據表面的原因。運用大數據的思維，建立一個商業(yè)分析架構，則可以從品類、流量渠道等深層次挖掘出其中的責任人和問題。利用成熟的報告系統和大數據技術，企業(yè)可以實現自動化的趨勢預測、價值分析及預警。例如，在價值分析方面，建立綜合的分析模型，對數據的價值進行挖掘，明確其中蘊含的商業(yè)邏輯，實現從核算的小數據到多維度的大數據分析；根據企業(yè)的實際情況，設計出符合企業(yè)實際情況的數據預警模式，對關鍵數據進行監(jiān)測，及時發(fā)現異常情況，并對運營風險進行辨識；趨勢預測是以大數據為基礎，建立多因子預測模型，對隱藏的數據規(guī)則和相關性進行分析，從而對未來進行預測，以便管理者科學掌握經濟發(fā)展趨勢。

2.數據智能化挖掘

業(yè)財融合平臺沉淀諸多企業(yè)內外部數據，涉及的數據較多，可利用大數據算法及分析模型，挖掘有價值信息，助力企業(yè)經營創(chuàng)新。例如，企業(yè)基于平臺沉淀的歷史數據，建立個性化推薦系統；建立數學模型，分析用戶的消費傾向及喜好，并將其與服務項目相結合，計算出相似度實現智能匹配，以便于提供高質量的商品；通過智慧商務，在企業(yè)中實現智能客服，有效提高企業(yè)服務質量。

四、結語

綜上所述，大數據時代已經來臨，轉變企業(yè)生產經營管理模式，充分利用大數據技術有效提高企業(yè)生產經營管理效率，將大數據技術嵌入企業(yè)業(yè)財融合全過程，已經成為企業(yè)管理轉型升級的新趨勢。為此，企業(yè)在推進業(yè)財融合的過程中，應結合實際情況，從優(yōu)化數據標準管理、推進業(yè)財流程融合、改進業(yè)財融合服務等方面入手，發(fā)揮大數據思維的作用，促進企業(yè)管理水平的不斷提升，推動企業(yè)實現高質量發(fā)展目標。