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(原创)安永合伙人独家分享:智能时代财务如何转型?

安永在过去两年里对全球500位CFO进行了一次问卷调研,在这次调研反馈的结果里,有两个非常具有代表性,在此先分享一下。

 

1、满足企业需求最重要的财务能力包括:风险管理能力、快速准确计划预测和预算能力、快速提供各类精细化管理数据分析能力、能够提供各利益相关者需求相匹配的各种分析报告能力、应对经常变化的外部监管相关数据分析和报告能力。总结来说都是财务管理层们对财务信息和数据的需求,包括信息数据时效性和信息数据多样性需求。

 

2、未来影响财务变革的主要因素:自动化(通过具体的工具和方法对标准化的操作和工作实现自动化处理)、前沿科技应用(将智能时代各种先进工具与技术运用到财务领域)、业财融合(财务人员拥有业务的理解洞察力)、财务人员有更多创新技能。整体来看,影响未来财务变革主要因素是人与技术,但从回馈结果来看技术变革的决定性因素比人的因素更重要。

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刘振威,现任安永(中国)企业财务管理咨询团队合伙人,曾任IBM咨询经理   、在德勤从事过审计。近20年的管理咨询职业生涯中,通过提供专业的财务管理转型与共享服务中心建设方案,带动众多企业集团完成了财务转型,实现由传统的操作型财务迈向了决策支持型财务。

 纵观历史发展,人类经历了四次工业革命,每次工业革命在某种程度上都极大改变了过去原有的生产方式。

第一次工业革命:18世纪蒸汽机的发明让动力得到较大提升;

第二次电气时代,第一次实现大规模生产,整个工业产值超过农业,重工业超过轻工业;

第三次基于自动化技术的革命,对于财务人来说在这次革命里,最大的变化是会计电算化和ERP,基于计算机技术的发展,使财务人解放手工操作,通过电子技术实现自动记账,这是一个跨时代领域的变化;

目前第四次工业革命是基于物联网、大数据、人工智能驱动的生产方式大幅度变化与调整,总结为网络化、信息化、智能化深度融合,这次融合的特征是:过去更多的是大规模生产,而工业4.0变成了大规模定制,在财务领域上也有相似的特征,比如:信息多样性、数据多样性。

一、传统财务存在的管理难点

1、看不清未来;对于很多企业的财务部门来说,他们往往不能真正给到管理层们在决策上一些方向性的判断。

 

2、说不透问题;说不清数据背后的问题根源到底是什么?当然这其中也有数据颗粒度大小问题导致的。

 

3、讲不清业务;讲不清前端的生产、采购、销售环节是怎样造成后端的财务信息与数据的结果?或财务数据的变化对前端业务有哪些连锁的反应?

 

4、衔不上数据;由于数据颗粒度与口径的不一致,导致业务数据与财务数据是两个版块,给业务和财务造成了很大的隔阂,无法衔接。

 

 

二、财务转型的要求

1、业财要充分融合。

2、整个流程要实现端到端打通,从后台财务流程溯源到前端业务流程,以业务流程为导向 。

3、数据多样化,不仅有传统结构化数据还要有非结构化数据,包括语音、图片、视频 信息,通过各种数据采集的技术将它们转变成非结构化数据并记录到可分析的数据库里,未来80%的数据,都将是非结构化的。

4、智能学习,数据分析的过程和推倒不再通过人的判断,而是通过智能的学习,对数据的结果打上标签。包括对于整个信息架构和系统的可拓展性,以及快速建模的能力,还有本身信息社交互动的能力。这也是未来财务转型的趋势和方向。

 

三、智能财务转型的决定性技术

前端应用的技术很多,但能真正推动智能化时代的财务转型,有以下几个的技术是非常重要的,甚至起到了决定性作用。

 

1、把一些标准化操作和简单的工作利用RPA 技术自动化处理 。

RPA(机器人流程自动化)是目前在财务领域应用最成熟和最广泛的一项技术,技术门槛较低,应用起来较简单。从某种意义上来说解放了财务人力,将简单的操作性工作全部交给机器人去完成,让财务人专注去做价值增值的工作。

 

RPA的应用的目的有两种,一:数据量较大,工作较多,需要经常定期去操作,而且还容易常出错,工作附加值也较低。二:在很多企业里两个系统由于各种原因在短期内不能进行集成交互时,可利用RPA技术通过设定的程序,进行临时的跨系统间的信息抓取。这是一种系统集成过渡的方案,通过RPA进行临时替代性的工作。

 

RPA在哪些领域可以应用到:

01、信息的上传或下载或打开邮件登录到某一个页面;02、对于信息的检查和筛选工作;03、对于结构化信息的录入与加工。比如从文档中把一些信息进行提取后再放到报告模板中生成格式化的报告;04、图像化一些数据规则化信息的抓取;05、简单数据的复制、粘贴和填写表格工作;06、定期设定实时任务的触发;

 

RPA在财务共享中心的应用:对账、数据的录入、报表数据的填写、简单核对工作。

 

2、基于新一代敏捷ERP能力以及通过中台的技术,把前端的业务跟后台的财务之间架起来桥梁,形成业财税一体化。

中台技术:在前台(业务信息,特点变化快)与后台(财务、人力等,特点要求稳定、一体化、标准)中间架桥梁。获取前端业务数据、进行业财规则转换、快速针对业务变化建模能力、实现审批流确保后端的平稳。

敏捷化/精细化财务管理:管理维度多、管理口径细 。数据多维:01、有层级感,方便进行逐级、最细度的攥取、汇总; 02、维度之间叉乘关系越复杂,信息就会越丰富;  03、数据多版本、包含多场景,并记录当动因变化时导致的结果数据。

 

3、区块链技术,把所有利益相关全部放入生态圈,进行信息分布式深入记录,确保准确。区块链技术与传统解决方案差别:全生态圈、跨系统实现分布式记录,不可修改又可追溯,对数据隐私保护,支持云部署。

 

4、人工智能,利用结构化和非结构的数据进行深度学习各种数据找到敏锐洞察力的结果,并且通过敏捷BI、快速建模能力实现智慧数据分析能力。

人工智能目前可见在财务领域的应用:

01、语音识别,发起者说的一番话通过技术转换为文本信息或其它机构化信息,包括人机互动的聊天机器人,比如苹果的siri;

02、机器学习。对于机构和非机构化的数据进行深度学习,产生与主观的凭经验的不一样的结果 ;

03、自然语言处理方面,身份证识别、人脸识别等功能和技术上的应用。

04、综合应用  最重要是机器学习,关键是:1、足够大的数据量、引入非结构化数据  2、机器学习,分为监督学习、非监督学习  监督学习对结果有标签、有指向非监督是机器学习自动聚类  3、结果输入,包括标签化输出,聚类。

5、智慧数据分析;深度学习各种数据找到敏锐洞察力的结果,通过敏捷BI、快速建模能力实现智慧数据分析,对整个未来智能财务推动极为重要。

 

基于智慧的数据分析是怎样的:快速(快速建模、快速部属能力)、有效(具有洞察性。不仅仅是简单的排列组合,而且发掘动因)

 

四、未来共享中心财务管理模式变化

未来财务管理模式变化:“三分”:共享中心、业务伙伴财务、总部卓越中心财务。

 

未来共享中心有2个发展方向:1、越来越智能;2、模式与范围拓展,定位会发生变化:

(1)朝企业级数据中心演进;

(2)向多业务的企业级GBS演进。