■陳 誠(chéng)

（中遠(yuǎn)海運(yùn)發(fā)展股份有限公司）

近幾年來(lái)，“大數(shù)據(jù)（big data）”這一IT術(shù)語(yǔ)頻繁地出現(xiàn)在人們的視線中。不可否認(rèn)大數(shù)據(jù)時(shí)代已經(jīng)到來(lái)。國(guó)際知名咨詢(xún)公司畢馬威的大數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)的《洞見(jiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值：大數(shù)據(jù)挖掘要案紀(jì)實(shí)》中就介紹了大數(shù)據(jù)在銀行業(yè)、征信業(yè)、審計(jì)、傳統(tǒng)制造業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)、輿情監(jiān)控、影視業(yè)、環(huán)保產(chǎn)業(yè)以及體育產(chǎn)業(yè)等多個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用方案和前景。大數(shù)據(jù)時(shí)代自然不可避免地會(huì)影響現(xiàn)代企業(yè)的資金管理工作。如何在資金管理工作中運(yùn)用好大數(shù)據(jù)就是本文探討的內(nèi)容。

1 大數(shù)據(jù)的定義

人們對(duì)于“大數(shù)據(jù)”一詞的定義有很多種，普遍的觀點(diǎn)都是從字面理解，即數(shù)據(jù)量的巨大。但這種認(rèn)識(shí)并不全面。全球知名咨詢(xún)公司麥肯錫是最早提出大數(shù)據(jù)時(shí)代到來(lái)的公司，其全球研究所對(duì)于“大數(shù)據(jù)”的定義是：一種規(guī)模大到在獲取、存儲(chǔ)、管理、分析方面大大超出了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)軟件工具能力范圍的數(shù)據(jù)集合，具有海量的數(shù)據(jù)規(guī)模、快速的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)、多樣的數(shù)據(jù)類(lèi)型和價(jià)值密度低四大特征。

2 大數(shù)據(jù)時(shí)代對(duì)于資金管理工作的影響

麥肯錫指出：“數(shù)據(jù)，已經(jīng)滲透到當(dāng)今每一個(gè)行業(yè)和業(yè)務(wù)職能領(lǐng)域，成為重要的生產(chǎn)因素”。公司的資金管理工作，每天都會(huì)涉及到許多資金數(shù)據(jù)。企業(yè)的資金流、籌資融資數(shù)據(jù)、資金管理報(bào)告等等，無(wú)一不是數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)形式多樣，存在于企業(yè)的各個(gè)流程中。如何有效地使用和利用這些數(shù)據(jù)是資金管理工作人員需要思考的問(wèn)題。大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，無(wú)疑給數(shù)據(jù)的分析和加工帶來(lái)了全新的概念，在新技術(shù)的發(fā)展下不斷地影響著資金管理工作。

2.1 更有效快速地分析數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)的意義不僅是大量的數(shù)據(jù)，更為突出地是對(duì)數(shù)據(jù)的分析和挖掘能力。大數(shù)據(jù)通過(guò)大規(guī)模并行處理（MPP）數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)挖掘、分布式文件系統(tǒng)、分布式數(shù)據(jù)庫(kù)、云計(jì)算平臺(tái)、互聯(lián)網(wǎng)和可擴(kuò)展的存儲(chǔ)系統(tǒng)等特殊技術(shù)，對(duì)收集的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行更為迅速、更為有效地分析。以資金管理工作中的融資分析為例，通常資金管理人員收到業(yè)務(wù)部門(mén)的資金需求，然后進(jìn)行相應(yīng)的資金安排，或利用公司內(nèi)部資金或通過(guò)銀行貸款、發(fā)行股票、發(fā)行債券等等方式進(jìn)行融資。融資人員需要根據(jù)企業(yè)自身和業(yè)務(wù)的性質(zhì)、企業(yè)的現(xiàn)狀、對(duì)應(yīng)項(xiàng)目的資金流特征、取得融資的難易程度、融資期限的長(zhǎng)短等等各種因素決定融資方式。從提出融資需求到融資落地，通常需要一定的時(shí)間。一般來(lái)講，即使是一項(xiàng)簡(jiǎn)單的項(xiàng)目融資業(yè)務(wù)，從需求到提取落地，最快也需要1個(gè)月左右的時(shí)間。而大數(shù)據(jù)時(shí)代，通過(guò)數(shù)據(jù)的挖掘和分析，運(yùn)用各種新技術(shù)，可以大為縮短融資決策的時(shí)間。原先可能需要1周的時(shí)間，大數(shù)據(jù)技術(shù)可能僅用幾個(gè)小時(shí)就可以完成。同時(shí)數(shù)據(jù)的分析深度和維度也更為深入和廣泛。原先可能需要依靠資深人員的經(jīng)驗(yàn)去評(píng)判融資方式的可行性，大數(shù)據(jù)技術(shù)通過(guò)內(nèi)部和外部數(shù)據(jù)很快就能分析出哪種方式對(duì)于企業(yè)更為有利。因此，大數(shù)據(jù)時(shí)代下，分析數(shù)據(jù)的能力提高、效率提高。

2.2 更有效率的資金管理工作流程

大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)也影響著資金管理的工作方式，原有的流程也會(huì)隨之改變。比如一筆資金支付業(yè)務(wù)，原先的流程可能是業(yè)務(wù)部門(mén)提出資金需求，財(cái)務(wù)部門(mén)進(jìn)行賬務(wù)處理，然后流轉(zhuǎn)到出納。出納制單后，再通過(guò)企業(yè)內(nèi)部的審核流程，最終在銀行付款。分析人員可能在周或月度結(jié)束后，從財(cái)務(wù)系統(tǒng)中取得數(shù)據(jù)，然后對(duì)本公司支付用途進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。而在大數(shù)據(jù)時(shí)代，業(yè)務(wù)部門(mén)和財(cái)務(wù)部門(mén)幾乎能在同時(shí)進(jìn)行處理。而在銀行端支付時(shí)，云計(jì)算平臺(tái)就可以對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)處理。財(cái)務(wù)記賬也不再需要拿到銀行水單再進(jìn)行賬務(wù)處理。而事后的統(tǒng)計(jì)分析工作也可以在支付的同時(shí)就得以統(tǒng)計(jì)。流程簡(jiǎn)化，時(shí)間縮短。云計(jì)算、智能機(jī)器人等這些新技術(shù)促使企業(yè)改變?cè)械墓ぷ髁鞒毯凸ぷ鞣绞?，重新?gòu)建更為流暢有效的工作流程。大數(shù)據(jù)時(shí)代的來(lái)臨打破了原有的工作邊界，資金管理不再只是關(guān)注資金的信息，而是要擴(kuò)大范圍，將企業(yè)內(nèi)部各個(gè)職能部門(mén)都考慮在內(nèi)，甚至包含企業(yè)上下游企業(yè)、企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)者等，實(shí)現(xiàn)全流程、信息一體化的工作平臺(tái)?；蛟S在未來(lái)，組織架構(gòu)不需要再分為銷(xiāo)售部門(mén)、生產(chǎn)部門(mén)、財(cái)務(wù)部門(mén)，而是在大數(shù)據(jù)框架下搭建的各個(gè)數(shù)據(jù)分析中心，互聯(lián)互通，更高效地運(yùn)轉(zhuǎn)。

2.3 更有工作附加值的資金管理工作人員

信息化技術(shù)、互聯(lián)網(wǎng)運(yùn)用、云計(jì)算、區(qū)塊鏈等的出現(xiàn)，在很大程度上解放了資金管理的基礎(chǔ)性工作。智能化、AI技術(shù)、OCR（Optical Character Recognition，光學(xué)字符識(shí)別）、RPA（Robotic Process Automation,機(jī)器人流程自動(dòng)化）的運(yùn)用，使得數(shù)據(jù)的錄入、存儲(chǔ)、輸出等更為容易和快捷,原先占據(jù)資金管理人員大量精力和時(shí)間的基礎(chǔ)性、重復(fù)性的工作將會(huì)被取代。目前德勤、普華永道、安永、KPMG四大會(huì)計(jì)師事務(wù)所已相繼推出財(cái)務(wù)智能機(jī)器人，這些機(jī)器人能在幾分鐘內(nèi)完成那些基礎(chǔ)枯燥而繁瑣的工作，大大提高了工作效率。資金管理人員從這些工作中解放出來(lái)，工作內(nèi)容重新被界定，轉(zhuǎn)向更為專(zhuān)業(yè)、更高附加值的工作。比如，站在更為宏觀和全局的角度思考資金管理工作、比如去發(fā)掘企業(yè)中各種潛在的價(jià)值，大數(shù)據(jù)時(shí)代下促使資金管理人員成為價(jià)值的創(chuàng)造者。

2.4 更復(fù)合型的資金管理工作人員

知識(shí)爆炸的年代，企業(yè)可以獲得更多的數(shù)據(jù)信息。但是這些信息是否有利用價(jià)值，則需要進(jìn)一步整理和分析。大數(shù)據(jù)時(shí)代，需要復(fù)合型的資金管理人員。資金管理人員具備專(zhuān)業(yè)的資金管理技能和知識(shí)，但是對(duì)于這些海量數(shù)據(jù)的分析，已經(jīng)不是利用Excel等工具就可以解決的。如今對(duì)于數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘、整理、分析時(shí)，需要通過(guò)專(zhuān)業(yè)的工具、依靠更為先進(jìn)的計(jì)算機(jī)設(shè)備。而這些對(duì)于目前的資金管理人員來(lái)講是不熟悉的，需要進(jìn)行深入研究和學(xué)習(xí)。因此，大數(shù)據(jù)時(shí)代下對(duì)于資金管理人員的要求更高、更綜合。

3 資金管理工作如何運(yùn)用好大數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)時(shí)代給資金管理工作帶來(lái)了巨大的便利和全新的工作視角。如何在資金管理工作中更好地運(yùn)用好大數(shù)據(jù)？

3.1 持有開(kāi)放的心態(tài)

資金管理人員應(yīng)順應(yīng)發(fā)展趨勢(shì)，去擁抱大數(shù)據(jù)，而不是忽視或者抵觸。在信息大發(fā)展的背景下，大數(shù)據(jù)技術(shù)，甚至是更先進(jìn)的技術(shù)都會(huì)出現(xiàn)，這是社會(huì)發(fā)展的必然趨勢(shì)。許多企業(yè)認(rèn)為目前使用的財(cái)務(wù)系統(tǒng)已經(jīng)足夠支持現(xiàn)有的工作需求，對(duì)于大數(shù)據(jù)的研究沒(méi)有太多的必要，沒(méi)有引起足夠的重視。但事實(shí)上，許多企業(yè)正在利用大數(shù)據(jù)，增加企業(yè)收益，打造自己的核心競(jìng)爭(zhēng)力。人們熟知的淘寶、微信、京東等電商企業(yè)，由于掌握了海量的客戶(hù)購(gòu)買(mǎi)信息，通過(guò)強(qiáng)大的大數(shù)據(jù)技術(shù)，能快速高效地分析出顧客的購(gòu)買(mǎi)習(xí)慣和購(gòu)買(mǎi)傾向，相比線下的企業(yè)，能更精準(zhǔn)地營(yíng)銷(xiāo)，甚至能引導(dǎo)生產(chǎn)企業(yè)制造客戶(hù)需要的產(chǎn)品，突顯出其競(jìng)爭(zhēng)力。因此，無(wú)論是已經(jīng)利用或還未利用大數(shù)據(jù)的企業(yè)，都應(yīng)該持有開(kāi)放的心態(tài)，看待大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)。只有持有開(kāi)放的心態(tài)，才能不斷地接受新鮮事物，不斷地學(xué)習(xí)新的技術(shù)和技能，為企業(yè)的持續(xù)發(fā)展奠定基礎(chǔ)。

3.2 推動(dòng)業(yè)財(cái)融合一體化

在企業(yè)數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型過(guò)程中，業(yè)財(cái)融合是促進(jìn)大數(shù)據(jù)使用比較好的方式之一。目前很多企業(yè)已經(jīng)使用了財(cái)務(wù)系統(tǒng)、業(yè)務(wù)系統(tǒng)、ERP系統(tǒng)等系統(tǒng)，但各個(gè)系統(tǒng)沒(méi)有很好的融合，只是在各個(gè)職能部門(mén)單獨(dú)地使用，導(dǎo)致企業(yè)中數(shù)據(jù)不完整、不及時(shí)，甚至不準(zhǔn)確，不僅增加了業(yè)務(wù)流程節(jié)點(diǎn)，也給企業(yè)決策造成困擾?？梢哉f(shuō)這些企業(yè)已進(jìn)行了一定的信息化、數(shù)據(jù)化的努力，但還不夠完善，也不能跟上目前大數(shù)據(jù)時(shí)代對(duì)企業(yè)的要求。業(yè)財(cái)一體化可以解決這些問(wèn)題。在企業(yè)中推動(dòng)業(yè)財(cái)融合的進(jìn)程，首先，統(tǒng)一公司上下的思維方式和工作方法。其次，梳理業(yè)務(wù)流程、財(cái)務(wù)流程和管理流程，并將這些流程融會(huì)貫通，同時(shí)對(duì)各種職能部門(mén)的系統(tǒng)進(jìn)行整合。由此，業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)融為一體，互相參與,財(cái)務(wù)和業(yè)務(wù)共享同一數(shù)據(jù)、使用同樣的系統(tǒng)。通過(guò)業(yè)財(cái)一體化，企業(yè)數(shù)據(jù)高度融合，實(shí)現(xiàn)各種數(shù)據(jù)的匯集，為運(yùn)用大數(shù)據(jù)打下基礎(chǔ)。當(dāng)然，大數(shù)據(jù)時(shí)代下，業(yè)務(wù)和財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)融合也更為便捷。如前述資金支付的例子，業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)能及時(shí)被云計(jì)算平臺(tái)所獲取，實(shí)現(xiàn)與財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)對(duì)接。而財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)反過(guò)來(lái)又能為業(yè)務(wù)決策提供必要的數(shù)據(jù)支持。

因此，通過(guò)推進(jìn)業(yè)財(cái)一體化，讓更多的數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)共享，再加上大數(shù)據(jù)技術(shù)的輔助（比如，數(shù)據(jù)模型、多維分析、人工智能等），從多維度、多角度抓取數(shù)據(jù)，并使之高效敏捷地運(yùn)轉(zhuǎn)，以全視角看待企業(yè)資金和經(jīng)營(yíng)狀況，精準(zhǔn)分析企業(yè)資金的存量使用情況，資金未來(lái)的資金缺口、更精細(xì)地預(yù)測(cè)企業(yè)的融資規(guī)模和融資方式，更好地為決策者提供更有針對(duì)性的數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)匯聚向數(shù)據(jù)賦能的轉(zhuǎn)變，為企業(yè)創(chuàng)造價(jià)值。

3.3 培養(yǎng)復(fù)合型人才

需要指出的是，大數(shù)據(jù)技術(shù)雖然能幫助人們更高效地分析決策，但它僅是一個(gè)工具，更重要的是人的因素。工作決策不是單純地依靠大數(shù)據(jù)或者數(shù)據(jù)的分析結(jié)果，更需要的是專(zhuān)業(yè)的判斷能力，是對(duì)數(shù)據(jù)背后的邏輯分析，對(duì)分析結(jié)果的深入思考，對(duì)未來(lái)發(fā)展方向的判斷，這些是機(jī)器和技術(shù)無(wú)法取代的。因此，企業(yè)應(yīng)該加大培養(yǎng)復(fù)合型人才的力度。資金管理人員除了有過(guò)硬的專(zhuān)業(yè)知識(shí)和技能，還需要對(duì)企業(yè)業(yè)務(wù)的了解，更要具備IT知識(shí)、程序化的思維，才能跟上新技術(shù)的發(fā)展腳步。在業(yè)財(cái)融合的背景下，資金管理工作的從業(yè)人員要具備更大的格局，用更廣闊的視野和角度去發(fā)現(xiàn)和解決資金管理和企業(yè)經(jīng)營(yíng)中的問(wèn)題，成為價(jià)值的創(chuàng)造者。企業(yè)可以從基層培養(yǎng)的方式，通過(guò)多崗位多任務(wù)的鍛煉，不斷錘煉，使資金管理人員熟悉企業(yè)的全流程內(nèi)容，能明白什么樣的業(yè)務(wù)會(huì)產(chǎn)生什么樣的數(shù)據(jù)和流程，成為復(fù)合型融通型人才。此外，企業(yè)還可以從外部引進(jìn)專(zhuān)業(yè)的數(shù)據(jù)分析人員，充實(shí)資金管理團(tuán)隊(duì)。同時(shí)，企業(yè)應(yīng)增加培訓(xùn)課程和渠道，讓員工及時(shí)掌握最新的資金管理動(dòng)態(tài)和技術(shù)。越多的復(fù)合型人才也推動(dòng)著企業(yè)更快地接受大數(shù)據(jù)，更好地運(yùn)用大數(shù)據(jù)，形成良性循環(huán)。

4 結(jié) 語(yǔ)

大數(shù)據(jù)時(shí)代給資金管理工作帶來(lái)了全新的工作視角。資金管理人員應(yīng)該抱著開(kāi)放的心態(tài)去接受新的挑戰(zhàn)和機(jī)遇，同時(shí)改進(jìn)工作流程，提升自身能力，推進(jìn)業(yè)財(cái)融合，充分利用好大數(shù)據(jù)，在大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下更好地開(kāi)展資金管理工作，為企業(yè)創(chuàng)造更大的價(jià)值。