中兴新云杨利明：升华数据价值，激活财务智能发表时间：2022-06-10 14:27 中兴新云副总裁杨利明女士出席本次峰会，分享主题发言——升华数据价值，激活财务智能。 我们整理了现场发言视频和文字内容，以飨读者。 升华数据价值，激活财务智能 *本文正文5736字，预计阅读时间14分钟 现场和线上的朋友们大家好，很高兴今天有这样一个分享。刚才几位嘉宾的分享中有这样几个主题：财务共享、业财融合、财务数字化，我本人的工作经历也贯穿了这个过程。2004年，我从财务基础的审单报销做起，2005年历经了中兴通讯财务共享中心的建立，之后我到了战略财务、业务财务的各个岗位，发展成为事业部的CFO，而现在，我从财务岗位转向为企业提供数字化转型的服务。 我觉得我的工作非常有价值和使命感，因为我深刻地理解，财务身处信息孤岛，从各个信息系统拖取数据、肩挑背扛地完成每一次数据服务的提供，过程的辛劳让我们无法抬起头来看到自身创造的价值，甚至深深地怀疑，难道会计的尽头就是表格吗？所以，我们要用数字化的工具和平台去找到场景，助力财务会计行业的转型，这是中兴新云在数字化领域的一次升华。 我今天分享的主题是：升华数据价值，激活财务智能，主要围绕“135∞”这四个数字展开。
“1” 一个财务数字化顶层设计思路 整个财务数字化转型的顶层设计思路，从财、经、数三个维度展开。
我去过很多企业交流，发现很多企业财务数字化转型的看板，只是把财务自身的数据放到看板上面，把财务的表格转化为大屏，这不是真正的财务数字化，用这种方式做的报表基本上都是失败的，也是没有人看的 。 真正的财务数字化要与经营管理数字化进行密切融合。财务要与企业的价值体系、业务流程、管理机制和指标体系进行融合，要对着决策点，把财经循环通过数字化的手段进行可视化。 在这个过程中，要用财务数据去反映经营过程，动态描述过去产生的变化；要通过建模、设置预警阀值监控当下所面临的风险，提前采取举措；要通过内外部大数据的汇聚，进行中长期探究和预测。只有做到对过去清晰的反映，对当下风险的识别，以及面向未来的探索，才能真正赋能整个企业经营的过程。 “3” 数据价值挖掘的“铁三角”
如果把财务数字化的场景称为一项产品或服务的话，那么数据是原材料，数据治理是原材料从引入到加工全过程中的质量管控，而技术是财务数字化的生产线，也就是财务数据价值链系统平台，业务场景是最终产品或服务的使用及价值体现。拥有场景、数据、技术的铁三角，我们才能进行数据价值挖掘。 01 财务数字化场景
找到场景的过程，可以称为 “上上下下” 。首先，要自上而下梳理场景。因为不同企业的经营目标和价值主张不同，商业模式就不同， 进而带来现金流的流转模式、业务流程及经营管控的重点有所差异，所以我们要通过从价值体系到指标分析模型自上而下的过程，找到业务流程和管理机制中所需的作业决策点、战术决策点以及战略决策点。还要用指标体系重构财务逻辑，通过描述、预警与预测的分类指标，透视企业管理者的关注重点，从而提供决策支持。 接下来，要自下而上汇聚数据。我们要找到财务信息系统和业务系统中承载了哪些数据，再逐步进行数据的加工清洗、模型算法和可视化，把财务传统的Excel表格用数据价值链的方式进行重新呈现。 在找场景的过程中，财务一定要打开藩篱，走出办公室，走到业务线，要发挥开放的精神，跟业务“打成一片”，在这个过程中你才能深度地理解业务运作的逻辑，找到业财交互点，发挥数据驱动决策的作用。
上面这张图是我们结合实践经验，梳理出的高科技制造行业的业务价值链，很多大型企业包括中兴、华为等实际上都是使用这套价值链。
这张图是我结合自身经验梳理的32个财务数字化的场景。比如说，在市场阶段，进行市场选择是最重要的，我们不能等结果出来了，反向质问业务市场为什么会亏损，而是要去源头做市场的选择，要结合国情、竞情、我情等等一系列数据。在客户的商机到收款阶段，在商务、合同、收入、收款的每一个环节，财务都可以利用数字化的工具和平台，帮助业务实现选择客户、进行报价、控制风险与过程可视化。 财务还需要从企业内部走向企业外部。比如在供应链阶段进行策略性的备料时，要结合价格走势、商业逻辑、现金流状况，提前进行风险防控。 02 财务数据价值链系统平台
找到场景之后，我们要找到描述这些场景的业务数据在哪里。财务数据价值链的系统平台，就类似智能化生产的过程在财务领域的应用。我们要在业务发生的源头，把结构化和非结构化的数据对接到数据中台之上，进入数据湖之后，要完成统一的标准、算法、模型，通过算法和模型去构建一些结果输出，最终进行数据的资产沉淀，发挥数据的价值。
这是中兴新云的财务数据价值链系统。这个平台来源于大型全球化企业在大数据平台方面的实践经验，并面向财务的场景做了轻量化改造。 在这个平台上可以实现数据的汇聚。有很多企业说，我的信息化程度太差了，还存在很多线下的工作，能使用这一套平台吗？其实没有问题，财务数据价值链系统可以通过Excel导入以及表单配置直接采集数据，也可以通过系统直连和API对接实现数据的接入。 接下来是财务算子的应用，我们可以把财务各类简单或复杂的计算规则进行算子的拖、拉、拽配置，如果业务规则发生变化，只需要在规则配置器进行调整，从而实现整个计算过程的自动化。我们的数据服务可以直接推送去做一些分析，同时我们也可以推送到ERP系统，实现凭证的自动生成。 到了管理会计层面，需要面向未来进行深度挖掘时，我们可以面向场景去做建模，构建分行业的指标、标签和模型算法，在系统里进行预置，实现开箱即用。 我们还要提供领导想看的东西，包括表格、报告、BI的可视化屏幕以及移动端可以实时查看的图表。中兴新云的系统已经具备了这些能力。 如果数据的质量很差怎么办？我们可以进行数据的质量管理。并且通过物理和权限隔离，保障数据的安全。 最终我们可以实现几个应用：一是规则计算。应用财务算子和规则的能力，可以完成一些基础的财务工作，比如纳税自动申报，合并报表等计算。二是管理会计应用。我们可以用规则的配置器以及算子去完成管理会计平台的建设，包括预算、经营绩效报表、成本分析报表等等。三是多维的数据分析。我们可以使用标签工厂、指标工厂以及可视化的算法，实现多维分析的财经云图。四是面向中长期的智能经营决策。我们还可以通过外部数据平台引入外部数据，接入预警通、票据交易所平台、行业指数平台等等，利用智能算法和大数据平台实现智能引擎的结果输出。
总结一下，在财务数据价值链系统平台上，我们可以接入内外部数据，进行数据的治理，实现数据标准、数据质量以及主数据的管理，保障数据安全，再进行清洗、加工、算法、可视化等过程，最终结合业务需求去提供数据服务，赋能业务发展。 03 数据及数据治理
信息化时代存在的Bug是流程跑不通，而在数字化时代，最大的Bug是数据不准确，我们需要进行数据治理。但数据治理的过程很困难，因为财务是处在最末端的，那你如何在下游用水，又要去上游治水呢？告诉大家一个秘诀就是去“找朋友” 。 我们财务经常说的语言像是地球来的，而IT的语言是从火星来的，但在数据治理的过程中，我们的IT（DT）部门和财务、业务部门一定要三者协同，建立数据治理的组织。 这里有几个误区。有很多人说，我们的数据质量特别差，什么都做不了；还有人说，我要把所有的数据治好了再用，然而这样就遥遥无期了。数据治理是一个持续的过程，我们需要做的是以用带治 ，持续迭代，找到速赢战略，在发挥作用之后单点击破。 “5” 数据治理中的五次升华
中兴新云结合自身的数字化实践，以及我们为客户提供服务的实践，总结出来的数据治理过程中的五次升华：第一个是数据溯源；第二个是数据的标准、质量和标签；第三个是数据的算法和规则；第四个是数据的可视化；第五个是数据安全和数据资产。在完成五次升华后，财务的职能能够从核算走向决策，通过构建数据的逻辑，让经验转化为算法，同时真正地让数据通过场景定制化的服务成为资产。 01 追溯源头和数据采集
我们一般是先找到场景，再来看场景所承载的数据，包括交易数据、规则数据和行为数据等等。 数据采集的第一个层次是通用的发票、银行回执单、记账凭证上的相关信息。第二个层次，数据采集仅限于财务的信息系统是不够的，我们一定要在业务的源头把销售系统、采购系统、人资系统等数据都接入进来，为我所用。第三个层次，当我们面向外部的大数据建模时，要接入外部的开放性数据，如果数据采集只局限于企业内部，数字化转型的效率会大打折扣。 很多共享服务中心都提出这样一个痛点：为了数据采集的需要，财务在各个财务系统中加标签让员工去填写，员工投诉，原来填一次单5分钟，现在要30分钟，而且这些标签数据也不知道有什么作用，没有人去校验它，也没有办法去做进一步挖掘。 所以财务部门要转型为企业的数据中心，仅仅依靠人工填写的方式实现数据采集肯定是最低效的，而且是质量最差的。我们需要做的就是在业务发生的源头，就把这些数据集成到数据平台上面去。我举一个很简单的例子，在运输企业一般有一套运输管理系统，用来采集运输相关的凭证等数据，以前这些系统可能只采集了运费信息，现在就有可能把相关的价格等信息全部接入到财务算子平台里去。 此外，业务线的数据可能是不规范的，所以我们财务也需要推动在业务源头数据标准和行为规范的建立，要走到业务的最前端去进行治理。 02 数据的标准、质量和标签
当数据进来了之后，该怎么办？首先是源头控制。在源头上我们要把经验转化为质量的控制模型，实现源数据与数据标准比对。比如说合同号是不规范的，在这个环节要识别出来，而不是让它在流程中继续跑。然后是事中监控，有质量监控的算子会触发监控告警，同时执行相应的策略。最后是结果验证，实现运算结果比对分析，持续优化，固化质量模型。比如在滚动经营预测中，我算出来的报表与滚动经营预测有偏差，这些都可以固化在平台里，实现自动预警，减少财务不断核对数据的压力，同时也能反向定位是哪里出现了问题。
同时，数据标签是非常重要的，我们整个的数据标签体系构建了多维分析模型的基础。以采购业务为例，企业经常问的维度有哪些，我们是需要在前端业务系统中进行打标的。比如说供应商的性质，来源，有没有招标，采购的是战略物料还是瓶颈物料，还包括我们的采购行为是规模、批次还是零星，是不是新增的供方，供应商有没有一些负面的舆情等等。 打完标签之后可以去做一些应用，比如挖掘供方的实控人以及他相关的经营风险，通过知识图谱去识别风险。又比如采购单价的分析，不同子公司采购同一物料有可能价格差异很大，还有战略性物料，一般性的物料，竞争是否充分等等，这些都是可以通过采购单价的分析去进行挖掘。 还有包括供应商以及采购风险的综合分析，比如说供应商的充足度，供应商的经营风险，以及物料的国别风险等等，这些都可以通过平台导入相关的数据综合分析。我自己曾经历过一次供应商破产的事件，那段时间经常面临灵魂质问：供应商破产你怎么能不知道呢？当时我特别委屈：我为什么会知道呢？我已经把所有我能看得到的风险点全部监控到位了，甚至包括水电表记录等，我看到这家供应商直到破产前一刻都是开足马力在运作的。但是后来我发现，在发生破产前的一个星期，它的实控人做过一些股权的变更，而我没有识别到这个风险点。这件事让我深刻体会到，我们不可能完全依靠人力去排查风险，一定要进行数据的接入，借助内外部的数据进行实时预警 。 03 数据算法和规则 数据来了，也进行清洗了，质量也都OK了，这个时候我们就要开始计算，计算的过程中我们会预置多维分析的维度。比如说在管理会计里面，有领导多变的需求，有繁多的业务规则，那么可以通过规则器进行配置。还有很多电力能源企业会对未来的收款进行预测，可以拿过去的数据去做一些拟合分析，面向未来做一些测算。包括我们财务非常多的现金流预测，纳税的自动计算都是可以通过规则算法把它配置出来，让它进行自动计算。我们通过这样一整套的算子的拖、拉、拽，通过公共数据底座接入，加上算子去进行演算，最终可以统一提供多种维度的数字化的场景和服务。 04 数据的可视化，去洞察经营的全貌
结合上面的这一套价值体系，我们可以做财务自身的一些资金、税务、融资的风险分析。还包括企业的费用，比如差旅费的一些分析，通过业务动因、出差次数、出差地点描绘交易的风险画像，还有我们刚才说的采购供应商和成本，这些都是可以挖掘的。
数据可视化方面，除了我们前面讲的BI ，也有一些大屏的展示，可以通过动态指标，埋点去进行实时展现，也可以通过触发其中的一些预警点直接发起问题跟踪，实现闭环管理。 05 数据安全和数据资产
通过在系统里沉淀数据标准、业务规则、算法规则、数据模型和指标模型、数据的资产地图，可以统计未来大家调用的次数，根据需求持续改进，以及进行分物理、分权限的数据安全权限管理，实现数据资产的持续调用。 “∞” 升华数据价值，激活财务智能
当前面的这些工作都完成之后，我们还可以进一步地深化。一是制度数字化，我们可以把企业的流程线上化，把制度设置为预警阀值嵌入流程，让制度能实时地自己“说话”去预警。二是财务组织数字化，财务组织会从物理集中转向逻辑集中，操作职能向管理职能聚集，同时业财融合将更多地转向业财一体化。三是财务团队数字化，财务人员只懂财务会计已经远远不够，还要拥有场景挖掘的能力，数据应用的能力，最重要的是为企业持续地提供价值创造。 中兴新云始终致力于改变会计，再造财务。在共享服务出发的2005年，我们就有这样伟大的梦想。今天，置身于数字化的浪潮中，我们希望以数字化的手段赋能管理会计，让大家能够看到表格以外不一样的风景。 过去，中兴新云团队的服务和知识更多聚焦于财务共享领域。近年来，我们通过自身数字化转型的探索和积累，以及为多家大型央企集团提供财务数字化服务，持续在数字化领域拓展。近期我们和IMA合作的最新书籍《财务数据价值链：数据、算法、分析、可视化》也即将出版上市，欢迎大家持续关注！ 我今天的分享就到这里，谢谢大家。
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