重磅！财务管理呈现数字化、智能化和平台化趋势

文 | 董兴荣来源 |《财资中国|财富风尚》杂志2017年12月刊

以信息技术为代表的新一轮科技和产业革命正在萌发，技术拓展了经济与金融的边界。云计算、大数据、人工智能、物联网、区块链等技术集群崛起，在商业活动和金融创新领域中渗透并日益深入，正在快速改变着企业的业务经营与商业模式，商业、金融、财务、财资活动的边界不断拓展。

数字化变革颠覆和重塑了很多行业，也考验了管理者的见识与智慧。工业时代，企业以IT技术为核心实现数字化，促使数据进行流动以及在线化。互联网时代，数据的流动与共享，推动着商业流程跨越企业边界，编织全新的生态网络与价值网络。物联网时代，从技术创新来看，所有的智能终端都将植入智能芯片，智能计算、认知计算、网络计算、边缘计算、量子计算将大行其道。

进入智能时代，数据将主导未来市场竞争。数据正成为企业数字化发展过程中的新资本形式，新一代人工智能技术尤其依赖数据的数量与质量。“数据”作为未来的新生产资料，数据资源获取和应用能力将是企业核心竞争力。同时，这也将变革企业的生产方式、管理行为和商业模式。人工智能进化速度极快，尤其是随着机器学习、深度学习、高级认知分析、机器人流程自动化（RPA）和自动机器人程序等的深度应用。就像当年工业革命时机械生产颠覆了工厂一样，“人工＋机器”有可能改变今天的工作场所。早在荷马的《伊利亚特》中，人类就开始梦想让机器人或机械工人为自己服务。虽然无法确定莱昂纳多·达芬奇是否真的试图建造他在1495年左右绘制的机械骑士，但是在不同的文化和时代里，我们都可以看到很多人类试图创造机器人的记录——无论是纯粹作为娱乐还是出于更实际的理由。

近年来，数据科学、机器学习、深度学习、认知分析、机器人流程自动化（RPA）等机器智能技术不断融入财务工作，不断释放人力，追求人的“更有价值”体现。

麦肯锡全球研究院（MGI）最新报告《数字时代的中国：打造具有全球竞争力的新经济》指出，随着数字化进程的推进，各行各业正在不断拓宽数字技术的应用范围，新一波数字化浪潮已经到来。数字化的三股推动力——去中介化（Disintermediation，以数字化技术消除中介）、分散化（Disaggregation，将大量资产分解并重新包装成细化服务）和非物质化（Dematerialization，将实物虚拟化，如3D打印、虚拟现实等），到2030年或可转变并创造10%到45%的行业总收入，提升效率、生产力，以及中国企业的全球竞争力。

根据IDC报告预计，到2020年，全球1000强企业中的67%和中国1000强企业的50%将把数字化转型作为企业的战略核心之一。到2020年，超过25%的制造企业表示收入将有超过50%来自数字化。尤其在于财务端，企业数字化转型的需求更加迫切。在安永2017年的《首席财务官的DNA》调查中，58%的财务主管认为“数字化”是颠覆首席财务官角色的四大力量之一。

蓬勃发展的数字化技术正在不断改写现有格局，重构行业价值链，这将驱动形成更具全球竞争力的中国新经济，并催生出更多充满活力的中国企业。数据作为数字经济2.0的核心生产资料和生产要素，价值体现需要利用支撑层的技术群落实现：从数据端（App或智能终端）产生，通过网络传输到云端，在云端的大数据平台上进行存储、处理、共享和分析，通过深度学习等人工智能相关算法实现数据在不同业务场景的应用价值。

▲图 数字经济1.0与数字经济2.0的数据特点对比（资料来源：阿里巴巴）

数字经济2.0的运行过程中，“数据＋算法＋产品”的运作方式日益主流，并最终趋向于一个“智能化”的形态。而数据智能与网络协同是智能商业的双螺旋DNA，数据智能是通过算法对海量数据进行处理，完成机器决策。网络协同即传统的线性结构被重组开放的网状协同。

从“互联网”到“物联网”，万物皆可产生数据。近年来，随着智能手机和移动互联网的普及，移动互联网的数据产生量已超过PC互联网。随着物联网技术的不断应用，使得万物皆可数据化，物联网将成为数据产生的最大源头，数据的来源将不仅限于人，而是包含智能工业等。人工智能兴起，将赋能物联网，引领物联网向智能网发展，催生新的数字价值。

大数据、智能制造实际上为企业创造了条件，使企业真正把物流、信息流、资金流、商流很好地融合起来，更好发挥财务与金融的价值。对财务工作而言，借助于智能物联网，将各类数据（包括财务数据、资金数据、产品数据、运营数据、价值链数据、外部数据）汇集起来，通过智能数据分析可以帮助CEO&CFO开展经营决策，包括商业机会洞察、业务模式设计、项目选择和优先排序、动态现金流模拟、绩效推动要素分析和资本分配优化。在未来5至10年内，随着企业互联网化和数据积累，财务与财资管理部门可能实现从职能部门演变成服务部门乃至关键业务服务部门的质变，并处于战略决策和神经中枢、大数据中心的核心位置。

在未来的智能时代，数据将是必须的生产资料，未来的竞争也必然是数据主导型的竞争。如何对数据进行专业化处理，通过“加工”实现数据的“增值”，正是财务管理部门发挥数据挖掘、分析能力的时机。财务管理者通过专业训练和长久积累，能够将自己对数据的敏感性和数据分析的核心技能应用到企业的数据管理和分析中。同时，借助大数据技术和机器智能，以及充沛的计算能力将全面释放数据的价值，提升财务支持决策效能。

智能预测性风控。基于大数据与机器学习模型的风控打通了跨行业业务场景数据，通过模型综合量化评价客户风险，识别特定模式，预测客户申请、交易、回款过程中的欺诈和坏账可能性，形成审批决策，及时预测风险并采取干预措施。预测性风控已成为人工智能技术在金融行业应用最为广泛的场景。

智能交易策略。人工智能为量化交易带来了新的机遇，与程序化交易、高频交易有所区别，智能交易的关键在于自主学习、推理和决策。除了传统交易数据外，人工智能引入了自然语言处理分析、深度学习、神经演化、分布式计算用于预测市场趋势。AI机器决策具有一致性和逻辑性，获取和处理投研信息范围广、内容全，可减少人为疏漏和失误，避免决策中心理性波动的影响，利用不断自我改进的模型和全市场内的产品充分分散风险。

传统供应链有生产或服务要素的各供应方、生产方、物流方和销售方或服务提供方等一系列企业组成。其要点是生产或服务要素依次通过“链”中的每个企业，逐步变成产品或服务，再通过流通配送（物流）交付给最终用户。以往，“链”上企业主要是“买卖关系”和“交易对手”，而随着技术发展和产业组织模式升级，“链”上企业形成网络协同关系，通过分工和协作，实现商流、物流、信息流和资金流四流合一，进而提升整个链条的核心竞争能力，优化供给侧结构和产业组织方式，提升整个产业链效能。

数字化技术飞速发展，尤其是互联网、物联网的发展，正在颠覆传统的产业链和财务管理模式。简化和自动化成为常态，智能与洞察成为关键性能力。数字化财务和智能财务平台，通过应用人工智能、物联网、机器人流程自动化、区块链和协作网络等技术，打造智能预测、自动化报告和交易、前瞻性生态伙伴管理，助力企业降低成本和管控风险，并发掘新价值来源，将财务部门打造成企业新的价值创造中心和赋能平台。

▲图 借助数字化技术构建智能财务平台