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。


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“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。

  • ”是大脑,聚焦发挥财务政策导向,价值牵引的“指挥棒”作用;

  • ”是骨骼,财务深入经营,业财深度融合,支撑业务的经营管理过程;

  • ”是血液,来源于财务和业务系统,通过数据价值挖掘,提供养分,再循环赋能业务。


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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”


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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


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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。


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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。


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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


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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。


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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。


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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


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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


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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


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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


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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。


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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


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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。


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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


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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


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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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