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机构解读:《新基建下的企业数字化》专栏| 德勤篇

财资君
4 年前

新基建下的体系建设与财务转型

2020年以来,新型基础设施建设(“新基建”)成为经济建设中的热点,在今年全国两会中首次将新基建写入《政府工作报告》。国家发改委在2020年4月对新基建进行了明确定义:“新基建是以新发展理念为引领,以技术创新为驱动,以信息网络为基础,面向高质量发展需要,提供数字转型、智能升级、融合创新等服务的基础设施体系。”本文作为《新基建下的企业数字化》系列专题开篇,主要分享德勤在新基建数据治理体系中积累的管理经验,还有德勤的优秀实践内容,请关注“财资知识云”小程序,点击思维课-数字战略查看。

数据为本,治理为基

数据治理是释放新基建数据价值的必要条件

新基建建设提供了更高速、更广泛、更稳健、更具性价比的基础设施,新基建基础设施为数字经济创造了更多数据生产要素,同时也对数据生产要素的有效管理和价值挖掘提出更多挑战(图1):
机构解读:《新基建下的企业数字化》专栏| 德勤篇-财资数科

图1  新基建对数据有效管理和价值挖掘提出的挑战
数据治理作为规范数据资产管理组织、制度、流程、标准和工具的管理体系在新基建环境下将发挥更重要的作用,只有建立与新基建设施配套的全面、有效、标准的数据治理体系才能充分发挥和释放新基建数据价值。如果把数据生产要素是数字经济时代的“石油”,那新基建可以比喻为数据石油的“输油管道和存储罐”,而数据治理则是数据石油的“炼油技术和工艺标准”。

新基建数据治理重点关注领域

与传统企业数据治理类似,新基建数据治理体系可以基于经典的多层级数据治理框架进行搭建,根据新基建数据生产要素特点,需要在部分数据治理领域进行重点关注(图2)。
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 图2  新基建数据治理体系

新基建数据管理组织与确权

与企业数据管理相比,新基建项目投入大、参与方多、数据需求各不相同,造成数据管理组织建立和数据管理权责划分更为复杂。以智慧小区为例,数据相关方包括小区业主、商业租户、物业公司、社区管理部门和其他新基建建设单位等多个主体。因此,在新基建数据管理组织架构构建中需要充分考虑数据产生来源、数据应用需求、数据参与方管理能力等要素,选择合理、可行的数据管理模式,明确数据管理组织构成和数据权责分配。
新基建数据架构管理
新基建环境下,通过大量数据采集节点获得实时、动态数据,需要通过多层级的数据架构设计实现数据解耦与无环依赖。比如针对智能制造设备实时采集的各类参数及图像信息,可以通过建立边缘计算层对数据进行整合、压缩、缓存、脱敏等预处理操作后传输至上层处理,提高数据处理能力和效率。
新基建数据标准管理
新基建数据往往来源于不同厂商、异构化系统,更需要制定和引用统一的数据标准将不同数据生产环境产生的数据规范化,实现跨系统、跨平台数据共享与互通。
新基建数据安全管理
新基建数据采集触点无处不在,在获得大量的数据生产要素的同时需要重点关注采集数据的安全防护和合规处理。比如针对涉及个人数据需要按照隐私保护的要求进行相应的处理,在采集过程中也需要根据法律规范要求进行提前告知。同时,针对新基建产生的各类数据资产需要进行分级分类并基于等保2.0、ISO27001等规范要求开展数据安全防护。
新基建数据应用与服务
新基建基础设施可以将人流、物流、信息流、资金流转化为数据流、价值流,实现数据生产要素设施共享和互相融通,在数据应用服务设计中可以充分考虑与各类大数据、人工智能技术以及传统业态场景融合,探索和建立各类数字孪生、智能制造、智能服务等创新数字化应用模式和数字化产品。

新基建数据治理实施路径
新基建项目投入大、周期长,数据治理水平对项目建设成效影响大,因此在新基建项目规划、建设和运营的各个环节都应当充分重视配套数据治理体系建设,开展相关数据治理活动(图3)。
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图3  新基建数据治理实施路径

在新基建规划中对未来产生的数据资产进行全面梳理,预先分析和识别数据资产的权益、合规、安全要求并设计应对方案,降低后续数据运营风险。

在新基建建设中,同步开展数据标准、数据质量、元数据、主数据等数据管理机制建设,确保数据治理与基础设施建设能够配套及时。

在新基建运营中,不断探索数据应用的新模式与场景,持续开展数据治理工作,充分挖掘数据资产价值。

数字化财务转型

“新基建”背景下所带来的技术革新,将持续地推动企业数字化财务转型,不仅仅体现在全新的工作方式、流程的优化和大数据的洞察分析,它更能站在企业核心价值创造的出发点上,基于核心价值链和关键管理职能构建价值管理体系,基于价值预算、价值成本、价值资产、智能报告、可视化分析等管理手段持续推动建设企业“四化一体”(集团化、专业化、一体化、差异化)的管控体系。德勤认为,数字化财务转型将在以下几个方面将重塑企业价值、加速管理变革:
  • 从企业价值最大化出发,建立战略规划、三年计划、年度预算、滚动预测“四位一体”的预算管理体系;
  • 着眼于行业全周期价值链模型,建立贯穿投资、采购、生产、销售、运营、财务等全价值链环节的成本管控体系,落实成本抑减、并引申至战略性盈利决策;
  • 借助物联技术实现人机互动,实现预测性检修、智能运维、全生命周期成本管理一体化变革,打造全链条、全维度、全过程、全方位的智能资产管理平台;
  • 基于新技术应用下的自动化合并及报表出具,建立“六X四”智能报告体系,落实综合绩效管理闭环;
  • 借助可视化技术和认知技术,打造管理信息决策树,建立业务财务分析及预测一体化的决策支持体系。
基于德勤的财务管理框架,财务管理分为财务规划、财务治理、业绩管理和基础架构四个关键能力。数字化财务转型可以参考这一框架进行全面调研与总体规划,明确各项财务管理核心职责,探索在组织、人员、流程、技术工具、信息五个方面的转变,确保财务转型范围的完整性与落地效果(图4)。
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图4  财务管理框架
财务转型应着力打造数字化浪潮下的价值引擎体系,以提高企业精细化管理、资源配置、降本增效、决策支持等价值为出发点,以创新技术应用为手段,加强成本管理、预算管理和资金管理(图5)。
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图5  财务转型的价值引擎体系

成本管理的重点在于精细化管理和全价值链的成本管理。精细化管理通过定额单耗、成本分摊等方式实现成本精准核算和控制;全价值链的成本管理通过关注采购、生产、销售、研发等各价值链环节中的成本要素,实现成本全过程管控。通过数字化的手段、信息化系统集成,可以有效地打通业务计划与财务计划的数据流动,通过业务计划引导财务预算的制定,和预实数据的比较分析。

预算管理重点在于预算闭环管理,充分落实目标下达、预算编制、预算监控、预算分析、预算调整、预算考核各环节的意义,以全面预算为抓手,实现企业资源配置,战略落地和绩效提升的目的。高阶分析和认知技术将显著地提升目标预测的准确性,依据可视化技术可以将预算分析呈现为更易解读、更有洞察的商务智能工具。

资金管理的重点在于资金整体收支计划、筹资计划和投资计划。资金整体收支计划调节安排经营活动、投资活动、筹资活动的资金,从而根据现金流缺口制定筹资计划,根据现金盈余制定投资计划。基于自动化与区块链技术的“财务工厂”将大幅地提高财务的自动化处理能力,并将零散的资金集中管理,财务人员将有更高的灵活度安排资金计划,从而提高资金利用效率。

智能报表重点在于对外满足各类监管需求,实现企业财报准确合并;对内支撑分析决策、绩效评估、战略制定。多套架构逐级合并是企业的常见需求,企业报告往往需要同时基于产权架构、事业部架构、区域架构等多套并行架构满足法定财报与管理报告需求,因此智能报告可通过简单的配置方式实现逐级合并,一键合并;明细对账,即实现通过科目级报表科目向下直探至凭证级,满足审计资料提报需求与管理报表明细数据追溯分析需求;计算与抵消,实现交叉持股、收购子公司、增减资、同一控制转让等复杂场景的自动抵消;智能预警,利用大数据算法、神经网络技术等先进的科技手段对全量凭证级基础数据进行全面自动地检查与提醒,对异常单据、异常价格与单位成本、异常交易等异常数据进行自动预警。

本文作为《新基建下的企业数字化》系列专题开篇,分享了德勤在新基建数据治理体系重点领域积累的管理经验,还有德勤的优秀实践内容,请关注“财资知识云”小程序,点击思维课-数字战略查看。

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