进入数智时代,新的“炼金术”随之诞生——冗杂的数据经过“千锤百炼”后可以成为企业核心竞争力。财务部门需要基于数据思维,以经营理念为指导、以智能技术为手段、以流程体系为主体,实现智能化转型升级,促进业财深度融合,为业务腾飞开足马力。
在中世纪,人们相信“炼金术”可以将贱金属变成黄金、白银。进入数智时代,新的“炼金术”随之诞生——冗杂的数据经过“千锤百炼”后可以成为企业核心竞争力。作为企业内部天然数据池,财务部门如何紧密围绕数字化转型战略,利用数智技术打通企业内部信息断层,构建业财资税一体化闭环,从而提升价值创造能力?
近日,《财资中国》采访了利纳马集团亚太区财务总监毛铮。他基于数据思维,讲述了利纳马集团(简称“利纳马”)如何以经营理念为指导、以智能技术为手段、以流程体系为主体,实现财务智能化转型升级,促进业财深度融合,为业务腾飞开足马力。
财务助力,夯实经营底盘
财务为利益所有者创造价值
基于这样的企业文化,毛铮将不确定时代的成功之道概括为四点:保持变通能力、打造持续创新能力、决策要看长期、战略要看大局。
财务为业务发展提供助力
- 一是在业务分析上,财务团队每月向公司管理高层做月度经营汇报,分析各类业务趋势、潜在问题和经营状况;
- 二是在经营管理上,利纳马工厂内部都设有管理委员会,管理并主持工厂的日常运营。财务部门作为委员会的一分子,不仅仅只关心财务话题,还会参与业务、人事、产品资料等事项的讨论;
- 三是在决策支持上,财务团队针对管委会上的信息,会筛选出事关财务的部分,并据此做出反馈和预测。
数据驱动,加速业财融合
重视数据治理
从会计角度看,数据至少已经满足了成为资产的必要条件:带来未来现金流。财务的定位要想从传统核算转向价值创造,必须考虑实现数据资产增值,而数据治理则是其中不可或缺的重要环节。
在数据治理的具体操作方面,毛铮认为有两项关键任务。
挖掘数据价值
层次二/阶段二:提炼数据价值,实现应用场景化。企业在数据应用时往往会面临数据缺乏标准、数据质量不高、数据不完整、数据分布不均等问题,所以财务需要从冗杂的大量数据中挖掘有价值的数据,并思考这些数据在哪些业务场景可以得到很好的应用。
层次三/阶段三:建立数据模型,实现决策即时化。随着业务运转的加快,数据量也会呈现爆发式的增长。仅凭借财务事后记录在系统中的数字无法还原出真实的业务运转状况,更难以支持实时决策。对此,财务人员需要善用数据分析思维:第一,不仅要关注财务系统中的数字,还要关注业务前端的数据;第二,梳理不同决策分析需要的数据类型,并对其进行明确定义;第三,建立数据分析的模型,并结合业务实际需求进行调整,为管理层快速决策提供科学、精准的数据支撑和分析服务。
毛铮强调,在数智化时代,财务管理的基本结构会发生颠覆性的变化:当前财务管理工作大部分聚焦在会计报告、合规管理以及交易性活动,更多关注财务模块的数字;而未来更需要关注整个业务流程的数据,所以对财务人员数据治理和分析的能力有更高的要求。
搭建数据中台
技术赋能,放大财务价值
技术+场景,推动财务转型
一是利用BI智能分析系统进行财务预测。
二是使用RPA实现应付账款自动化。
- 一是使用机器学习进行大规模分析,提升数据分析效率,进而提升各种经营方面的关键指标;
- 二是利用AI提升重复性工作的自动化程度,从而激发员工的积极性;
- 三是利用AI提升预测的准确度,建立起以需求为主导的智能化生产模式,从而大幅提高生产力。
这三大需求与“三足凳”中的利益相关方也是密切联系的,技术与业务就此实现深度融合。
技术+知识,发挥乘数效应
在硬件上,一方面需要有必要的技术手段和数据交互中台完善数据治理,解决好数据的“3B”(Below Surface,Broken,Bad Quality)问题,挖掘深层次的有效数据,提升数据的完整性和即时性,减少无效数据的噪音,强化数据质量。另一方面需要RPA等技术手段实现会计核算和财务报告的自动化,让财务人员聚焦于数据的价值提炼和效率应用。
在软件上,需要在公司内部构建以数据为驱动的企业决策系统和文化,并且关注人才的技能培养。通过打造数据分析管培生队伍,建立企业内部交流论坛,增强企业内甚至行业内交流,将传统的财务分析人员转变成为关注于业务本身的数据分析师。
那么,财务人员如何成为优秀的数据分析师?毛铮认为关键在于以下三点。
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