張慶龍

一、為什么要構(gòu)建智能財(cái)務(wù)決策系統(tǒng)

當(dāng)前，大型企業(yè)集團(tuán)的經(jīng)營(yíng)活動(dòng)面臨著集約化、規(guī)模化和國(guó)際化所形成的挑戰(zhàn)，而風(fēng)險(xiǎn)帶來(lái)的不確定性更是增加了對(duì)提升企業(yè)科學(xué)財(cái)務(wù)預(yù)測(cè)、分析、控制與決策的能力的需求。

未來(lái)財(cái)務(wù)轉(zhuǎn)型的趨勢(shì)，是從財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)轉(zhuǎn)型到管理會(huì)計(jì)。這對(duì)于從事更高層級(jí)職能的業(yè)務(wù)財(cái)務(wù)、戰(zhàn)略財(cái)務(wù)人員來(lái)說(shuō)，是相當(dāng)于放棄了原有的簡(jiǎn)單重復(fù)性的會(huì)計(jì)核算，而轉(zhuǎn)向更具有附加值的財(cái)務(wù)預(yù)測(cè)、決策、分析、控制、風(fēng)險(xiǎn)管理等方面上來(lái)。管理會(huì)計(jì)對(duì)于企業(yè)的意義在于提供企業(yè)各個(gè)方面的信息，直接參與決策，幫助企業(yè)進(jìn)行分析管理，以利于經(jīng)營(yíng)管理者做出更加準(zhǔn)確的判斷，幫助企業(yè)提高競(jìng)爭(zhēng)能力、盈利能力和應(yīng)對(duì)不確定性的風(fēng)險(xiǎn)管理能力。管理會(huì)計(jì)的實(shí)現(xiàn)要求現(xiàn)有的會(huì)計(jì)信息系統(tǒng)功能從核算型發(fā)展為管理型甚至決策型，也是財(cái)務(wù)信息化發(fā)展的一個(gè)必然趨勢(shì)。

財(cái)務(wù)決策系統(tǒng)作為管理決策系統(tǒng)的一個(gè)重要組成部分，為管理會(huì)計(jì)的信息化落地實(shí)施提供了一個(gè)重要的決策基礎(chǔ)。它以現(xiàn)代信息技術(shù)為手段，以管理會(huì)計(jì)提供的模型為基本方法，綜合核算數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，內(nèi)部數(shù)據(jù)和外部數(shù)據(jù)，結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，為管理者正確決策提供幫助。它是一個(gè)具有科學(xué)分析、預(yù)測(cè)、決策等強(qiáng)化功能的財(cái)務(wù)管理信息系統(tǒng)，旨在幫助高層管理者做出正確的財(cái)務(wù)分析，支持決策工作。財(cái)務(wù)決策系統(tǒng)可以幫助企業(yè)對(duì)各種核算數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類、整理、加工和分析，將以往無(wú)法采集和正確使用的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成能為高層決策者所使用的知識(shí)庫(kù)信息。當(dāng)然，財(cái)務(wù)決策系統(tǒng)并不會(huì)完全取代管理者的實(shí)際經(jīng)驗(yàn)和判斷力,而是要改進(jìn)決策制定的效能，以及在高層決策者的決策過程中提供輔助性的工作。也就是說(shuō)，最后的決策最終還要由人來(lái)制定。

人工智能的飛速發(fā)展，推動(dòng)了現(xiàn)代會(huì)計(jì)信息系統(tǒng)從信息化和網(wǎng)絡(luò)化向智能化的加速發(fā)展。如果將這些技術(shù)運(yùn)用于財(cái)務(wù)決策系統(tǒng)，會(huì)增加財(cái)務(wù)決策系統(tǒng)的柔性，適應(yīng)決策問題與環(huán)境的變化，產(chǎn)生智能財(cái)務(wù)決策支持系統(tǒng)，提高決策支持的服務(wù)能力。智能財(cái)務(wù)決策系統(tǒng)從大量的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中收集并整理有用的信息，形成數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，運(yùn)用數(shù)據(jù)模型和數(shù)據(jù)處理技術(shù)，使用多維度的財(cái)務(wù)分析和查詢方式，向用戶提供預(yù)測(cè)報(bào)告和趨勢(shì)性的統(tǒng)計(jì)分析。進(jìn)而挖掘數(shù)據(jù)之間的內(nèi)在關(guān)聯(lián)性，挖掘數(shù)據(jù)中有價(jià)值的信息，幫助管理者制定正確的市場(chǎng)策略，作出正確的決策。

二、財(cái)務(wù)共享服務(wù)與智能財(cái)務(wù)決策之間的關(guān)系

數(shù)據(jù)是決策的基礎(chǔ)。智能財(cái)務(wù)決策系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)需要改變過去財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分散的現(xiàn)實(shí)，對(duì)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和其他相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行集成，建立整個(gè)集團(tuán)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)管理平臺(tái)，以解決數(shù)據(jù)的傳送、分析匯總的問題，以及無(wú)法進(jìn)行的數(shù)據(jù)歸集、聯(lián)查的問題?？傮w來(lái)看該系統(tǒng)應(yīng)該是以大量的數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，由數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)決策。其核心包括數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、聯(lián)機(jī)分析、數(shù)據(jù)挖掘三項(xiàng)技術(shù)。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是用來(lái)支持經(jīng)營(yíng)管理決策的數(shù)據(jù)的集合，其主要有面向主題、集成、穩(wěn)定、隨時(shí)間而變化等四個(gè)特征。聯(lián)機(jī)分析是一種求證性的分析工具，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中存儲(chǔ)的原始數(shù)據(jù)不但可以通過這一工具轉(zhuǎn)化為便于系統(tǒng)使用者深刻理解的信息，指導(dǎo)解決實(shí)際問題，而且還可以用快速、交互式的手段響應(yīng)系統(tǒng)使用者的需求，把用戶對(duì)數(shù)據(jù)的應(yīng)用從低層次的查詢操作提高到高層次的決策支持。數(shù)據(jù)挖掘是利用各種分析方法從企業(yè)或組織集中的大數(shù)據(jù)中快速、高效地識(shí)別并提取規(guī)律性的信息與規(guī)則，所挖掘的隱藏知識(shí)可以應(yīng)用在信息管理、查詢處理與決策支持等信息系統(tǒng)的功能中。

財(cái)務(wù)共享服務(wù)將不同地域范圍內(nèi)，具有同質(zhì)性、分散性的會(huì)計(jì)核算業(yè)務(wù)集中到共享服務(wù)平臺(tái)進(jìn)行集中統(tǒng)一的會(huì)計(jì)處理。財(cái)務(wù)共享服務(wù)利用集中所帶來(lái)的規(guī)模效應(yīng)，一方面降低了會(huì)計(jì)核算成本，另一方面又提升了會(huì)計(jì)服務(wù)的質(zhì)量，提升了會(huì)計(jì)核算的工作效率。這種新的財(cái)務(wù)管理模式為管理會(huì)計(jì)的有效決策搭建了重要的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)、流程再造基礎(chǔ)，以及信息系統(tǒng)基礎(chǔ)。建設(shè)財(cái)務(wù)共享服務(wù)中心不僅是為了解決核算成本降低問題，更重要是通過未來(lái)的業(yè)財(cái)融合，通過面向業(yè)務(wù)與戰(zhàn)略，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)之間的聯(lián)系和數(shù)據(jù)集中共享。這些數(shù)據(jù)的采集和集中對(duì)于智能財(cái)務(wù)決策系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)意義重大。財(cái)務(wù)共享服務(wù)除了自身數(shù)據(jù)的采集，還可以借助ERP系統(tǒng)，集成了更多來(lái)自企業(yè)外部的客戶、供應(yīng)商、合作伙伴的數(shù)據(jù)，這樣又進(jìn)一步拓展了數(shù)據(jù)的來(lái)源。可見，財(cái)務(wù)共享有利于財(cái)務(wù)和業(yè)務(wù)的協(xié)同，同時(shí)打通ERP的供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)庫(kù)，OA流程審批數(shù)據(jù)庫(kù)，實(shí)現(xiàn)全業(yè)務(wù)流程的全數(shù)據(jù)管理。

可以預(yù)見，財(cái)務(wù)共享服務(wù)中心為財(cái)務(wù)決策系統(tǒng)搭建了重要的數(shù)據(jù)集中基礎(chǔ)，財(cái)務(wù)決策系統(tǒng)又進(jìn)一步提升了財(cái)務(wù)共享服務(wù)的未來(lái)創(chuàng)新方向，向著會(huì)計(jì)核算、會(huì)計(jì)服務(wù)管理、會(huì)計(jì)決策支持的一體化方向發(fā)展。

三、財(cái)務(wù)共享服務(wù)中心現(xiàn)存的問題

當(dāng)前已經(jīng)構(gòu)建的財(cái)務(wù)共享服務(wù)中心，大多建成了企業(yè)集中核算和集中報(bào)賬中心。它對(duì)于會(huì)計(jì)核算工作效率的提升，加強(qiáng)集團(tuán)的管控，確實(shí)起到了一定的作用，但從長(zhǎng)期來(lái)看，財(cái)務(wù)共享服務(wù)中心人員的素質(zhì)提升、未來(lái)個(gè)人發(fā)展空間恐慌引發(fā)的頻繁人員流動(dòng)、如何與業(yè)務(wù)型財(cái)務(wù)和戰(zhàn)略型財(cái)務(wù)溝通服務(wù)中心能力提升等問題，都是其長(zhǎng)遠(yuǎn)所面臨的現(xiàn)實(shí)問題。當(dāng)然，從數(shù)據(jù)思維上來(lái)看，財(cái)務(wù)共享服務(wù)中心同樣面臨著數(shù)據(jù)的真實(shí)性和數(shù)據(jù)的集中后如何被有效利用問題。顯然，當(dāng)前所構(gòu)建的財(cái)務(wù)共享服務(wù)中心，并未達(dá)到管理者所期望的預(yù)期，或者管理者對(duì)于財(cái)務(wù)共享服務(wù)中心最初的定位就是錯(cuò)誤的。從財(cái)務(wù)共享服務(wù)中心的長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展來(lái)看，這些也是存在的突出問題。

四、財(cái)務(wù)共享服務(wù)中心的未來(lái)：建設(shè)成為智能財(cái)務(wù)決策的數(shù)據(jù)中心

對(duì)于尚未建立財(cái)務(wù)共享服務(wù)的企業(yè)，應(yīng)在最初的規(guī)劃時(shí)就朝著智能財(cái)務(wù)決策的數(shù)據(jù)中心進(jìn)行規(guī)劃和流程再造。而不應(yīng)該僅僅考慮到核算數(shù)據(jù)的集中與工作效率的提升。對(duì)于已經(jīng)建立財(cái)務(wù)共享服務(wù)的企業(yè)，應(yīng)逐步進(jìn)行前臺(tái)、中臺(tái)和后臺(tái)的改造，為智能財(cái)務(wù)決策的實(shí)現(xiàn)建設(shè)數(shù)據(jù)中心。

具體來(lái)看，已經(jīng)構(gòu)建財(cái)務(wù)共享中心的前臺(tái)將不斷向前端遷移，參與到前置化的費(fèi)用管理與控制過程中，弱化財(cái)務(wù)和業(yè)務(wù)之間的界限，成為各項(xiàng)費(fèi)用的前端服務(wù)中心。所謂往前端延伸就是為供應(yīng)商與費(fèi)用管理兩端搭建一個(gè)平臺(tái)，一端和外部成熟的商旅平臺(tái)（攜程、去哪兒、途牛、藝龍等）、電商平臺(tái)（淘寶、京東、蘇寧、國(guó)美等）、用車平臺(tái)（首汽約車、滴滴打車、易到用車等）對(duì)接，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)直連，直接采集業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)；另一端就是財(cái)務(wù)共享服務(wù)中心強(qiáng)大的費(fèi)用報(bào)銷與控制系統(tǒng)。這種端到端的連通實(shí)現(xiàn)了交易業(yè)務(wù)的發(fā)生，業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的產(chǎn)生，財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的記錄三者同步進(jìn)行，同時(shí)將企業(yè)運(yùn)營(yíng)中的三大主要流程融合在了一起，即業(yè)務(wù)流程、會(huì)計(jì)核算流程和財(cái)務(wù)管理流程。此外，前臺(tái)通過鏈接思維還可以實(shí)現(xiàn)更多的數(shù)據(jù)采集和更多價(jià)值網(wǎng)絡(luò)云平臺(tái)的形成。

財(cái)務(wù)共享的中臺(tái)通過智能化和記賬規(guī)則、預(yù)算管控的嵌入實(shí)現(xiàn)完全的自動(dòng)化記賬、算賬、報(bào)賬，其數(shù)據(jù)結(jié)果自動(dòng)轉(zhuǎn)移到后臺(tái)形成財(cái)務(wù)核算數(shù)據(jù)。中臺(tái)的智能化轉(zhuǎn)型將傳統(tǒng)財(cái)務(wù)共享中心審核人員的思考過程進(jìn)行信息化還原，充分地梳理和分解后，通過規(guī)則引擎轉(zhuǎn)換為機(jī)器規(guī)則，嵌入計(jì)算機(jī)系統(tǒng)處理程序，由機(jī)器替代人工審核，審核通過后由會(huì)計(jì)引擎根據(jù)業(yè)務(wù)類型、單據(jù)及單據(jù)要素信息完成全自動(dòng)的記賬核算，實(shí)現(xiàn)會(huì)計(jì)核算流程的自動(dòng)化、智能化。這樣所構(gòu)建的財(cái)務(wù)共享服務(wù)平臺(tái)會(huì)減少大量低附加值的報(bào)賬、審核、結(jié)算環(huán)節(jié)，由智能化系統(tǒng)實(shí)時(shí)自動(dòng)完成，這樣原本大量中臺(tái)的人力資源才會(huì)得到最大效率的利用，發(fā)揮前臺(tái)、尤其是后臺(tái)的功能。

完成前臺(tái)、中臺(tái)的改造后，其后臺(tái)則進(jìn)入各種數(shù)據(jù)的清洗、篩選、分析、可視化形式呈現(xiàn)等流程，這一流程也會(huì)逐步被人工智能（BI）系統(tǒng)所取代，以有利于輔助決策的需求。轉(zhuǎn)型后的財(cái)務(wù)共享服務(wù)中心后臺(tái)成為了財(cái)務(wù)決策支持系統(tǒng)的數(shù)據(jù)源的集合，即原始數(shù)據(jù)層。下一步應(yīng)該更多地考慮如何提升服務(wù)質(zhì)量，整合數(shù)據(jù)資源，對(duì)接財(cái)務(wù)決策支持系統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)層、應(yīng)用邏輯層以及人機(jī)交互層，在大數(shù)據(jù)的背景下根據(jù)集團(tuán)戰(zhàn)略和業(yè)務(wù)發(fā)展需求提供多維度、高價(jià)值的數(shù)據(jù)信息。

利用財(cái)務(wù)共享的數(shù)據(jù)中心建設(shè)，財(cái)務(wù)共享服務(wù)中心可以跨業(yè)務(wù)、跨職能地工作。當(dāng)財(cái)務(wù)共享服務(wù)于不同的職能部門，比如采購(gòu)、應(yīng)付賬款、司庫(kù)等，數(shù)據(jù)鏈接可以把不同職能部門的工作流程整合起來(lái)，形成一個(gè)更高效的標(biāo)準(zhǔn)和流程，以便更好地管理整個(gè)現(xiàn)金流，并促進(jìn)跨職能部門的合作。如果再配有專門的數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)來(lái)進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析，則可以服務(wù)于各職能部門、業(yè)務(wù)部門改進(jìn)工作。

當(dāng)然，僅僅擁有更多的原始數(shù)據(jù)還是不夠的，還需要采集到有用的數(shù)據(jù)，從而利用數(shù)據(jù)為財(cái)務(wù)決策進(jìn)行服務(wù)。這時(shí)，就涉及到數(shù)據(jù)質(zhì)量問題。需要提高我們的辨識(shí)能力，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)產(chǎn)品與偏好在不同方面的多維度匹配。為此需要智能算法來(lái)提供幫助。還需要探索一種精密而便捷的方法，全面獲取管理者偏好的數(shù)據(jù)信息。

為此，在數(shù)據(jù)的采集方面，需要實(shí)現(xiàn)三個(gè)擴(kuò)展：第一，從會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)到業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的擴(kuò)展。這個(gè)過程的實(shí)現(xiàn)需要建立在業(yè)財(cái)一體化的基礎(chǔ)上，會(huì)計(jì)核算結(jié)果能清晰追溯至業(yè)務(wù)交易過程，通過對(duì)業(yè)務(wù)交易信息的豐富記錄，擴(kuò)充財(cái)務(wù)核算的信息維度。此外，與財(cái)務(wù)結(jié)果并不直接相關(guān)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的積累也不容忽視。第二，從企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)到外部數(shù)據(jù)的擴(kuò)展。當(dāng)前，內(nèi)部數(shù)據(jù)已無(wú)法滿足分析預(yù)測(cè)、風(fēng)險(xiǎn)控制的需求，市場(chǎng)數(shù)據(jù)、同業(yè)數(shù)據(jù)、輿情數(shù)據(jù)等外部數(shù)據(jù)的引入能更好地優(yōu)化預(yù)測(cè)及風(fēng)控模型，支持更多應(yīng)用場(chǎng)景的實(shí)現(xiàn)。第三，從結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)到非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的擴(kuò)展。無(wú)論是財(cái)務(wù)還是業(yè)務(wù)，內(nèi)部還是外部，傳統(tǒng)模式下對(duì)數(shù)據(jù)的需求主要集中于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。但實(shí)際上，大量數(shù)據(jù)是以非結(jié)構(gòu)化的形態(tài)存在的，如發(fā)票要素、合同要素等。若能充分發(fā)揮智能技術(shù)的應(yīng)用價(jià)值，通過技術(shù)工具如影像識(shí)別、自然語(yǔ)義識(shí)別等將非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)化，必然能夠?qū)⒇?cái)務(wù)共享服務(wù)創(chuàng)新的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)提升到新的高度。