摘要:
一、大数据技术对财务共享服务的影响
1.大数据环境下数据的特征以及数据处理的需求对财务共享服务提出了新的挑战
其一,面对海量数据,财务共享服务中心不可能将所有的数据都作为财务共享服务的数据源,必须立足企业战略目标,利用信息技术对数据进行有效的筛选。其二,数据形式的多样化,尤其是非结构化数据的剧增,要求财务共享服务尽快提供能够有效处理非结构化数据的方法与技术,包括如何判断非结构化数据与财务报表的相关性,如何确认非结构化数据,如何在报表中反映非结构化数据。其三,大数据环境下,依托云计算等技术运行的财务共享服务中心应对信息技术选择的风险、供应商选择风险、数据安全风险、人员管理风险等进行管理。
2.大数据技术推动财务共享服务不断创新
大数据技术广泛应用之前,财务共享服务一般仅限于公司内部,而大数据环境下,随着数据量的急速增加且形式的多样化,企业对业务数据的收集与分析不再局限于企业内部,而是扩展至整个供应链,企业之间的边界越来越模糊,这就要求财务共享服务的视角也应扩展到公司外部更广泛的范畴,利用大数据、云计算等新兴技术不断创新服务。
二、大数据视角下财务共享服务实施的关...
一、大数据技术对财务共享服务的影响
1.大数据环境下数据的特征以及数据处理的需求对财务共享服务提出了新的挑战
其一,面对海量数据,财务共享服务中心不可能将所有的数据都作为财务共享服务的数据源,必须立足企业战略目标,利用信息技术对数据进行有效的筛选。其二,数据形式的多样化,尤其是非结构化数据的剧增,要求财务共享服务尽快提供能够有效处理非结构化数据的方法与技术,包括如何判断非结构化数据与财务报表的相关性,如何确认非结构化数据,如何在报表中反映非结构化数据。其三,大数据环境下,依托云计算等技术运行的财务共享服务中心应对信息技术选择的风险、供应商选择风险、数据安全风险、人员管理风险等进行管理。
2.大数据技术推动财务共享服务不断创新
大数据技术广泛应用之前,财务共享服务一般仅限于公司内部,而大数据环境下,随着数据量的急速增加且形式的多样化,企业对业务数据的收集与分析不再局限于企业内部,而是扩展至整个供应链,企业之间的边界越来越模糊,这就要求财务共享服务的视角也应扩展到公司外部更广泛的范畴,利用大数据、云计算等新兴技术不断创新服务。
二、大数据视角下财务共享服务实施的关键
1.关注技术风险,避免过度依赖数据
首先,大数据环境下,集团公司实施财务共享服务应关注大数据相关的技术风险,明确五方面问题:(1)所依赖的信息技术;(2)信息技术本身存在的风险;(3)将相关技术风险分为可规避风险与不可规避风险;(4)针对可规避风险明确规避措施,将实施成本与风险发生的后果相比较,并根据公司战略目标与成本效益原则进行选择;(5)针对不可规避风险,确定风险事项及风险事项产生的概率、风险产生导致的后果,根据风险事项发生的概率情况计算风险事项Ei与风险事项发生概率Pi之间的乘积,再对风险事项的影响程度进行估计并计算出权重Wi,从而得出整体风险即TR=∑Ei×Pi×Wi。
其次,在实施财务共享服务时应注意避免过度依赖数据。虽然数字化信息具有持久性、全面性的特点,但是全面性会存在错误信息推断的风险,因此,集团公司在实施财务共享时不能仅仅依赖数据做决策,而应在数据的基础上加入理性的分析与判断。此外,大数据时代数据呈指数级增长,但并非所有数据都与企业决策有直接关系。因此,在实施财务共享服务时也并非要将所有数据无一遗漏地进行存储与共享,而应根据财务共享服务的基本需求进行适当筛选再进行集中存储与实施共享。
2.针对大数据环境的要求实施财务共享服务的流程再造
大数据环境下,集团公司实施财务共享服务应从以下三个方面开展流程再造。一是按照业务类型与特点梳理形成标准化的业务流程,建立基于供应链的渠道流程管理与基于业务或技术的平台流程管理。前者的主体单位与上下游企业的关系密切,商业模式相对传统,其业务运营活动仍依托具体的渠道,如采购、销售等,关注供应链条上各独立个体的信息集中与共享;后者的主体单位采用了新兴商业模式,打破了原有渠道,甚至取消了传统渠道,转而依靠相应的平台,关注平台上的流量、用户粘性等。因此,基于渠道的流程可以设置为“采购——生产——销售——库存”,基于平台的流程可以设置为“用户发展——用户维护——用户服务”。二是在业务流程的基础上梳理形成标准化的操作流程。首先,集团公司应形成总体的操作流程,即“原始单据扫描录入——单据审核——账务处理(财务业务一体化)——稽核、对账——报表生成——税务处理——数据分析——绩效评价——档案管理”。然后,针对每一个具体的流程节点设置详细的操作管理流程。三是将大数据的处理作为流程再造的一部分。首先,筛选数据并将决策所需数据选入共享服务中心,将无关数据删除,再根据各具体业务流程与操作流程的需求对共享服务中心的数据进行数据相关性、数据决策分析,将大数据的处理融入到流程中。
3.根据业务流程对人员进行梯队化分层管理
财务共享服务使各业务单位的交易数据得到集中存储,因此,人员分工模式应由传统的按职能分工转变为根据整个财务共享业务流程中各个节点的任务而设置。具体来讲,集团公司的共享业务流程为“获取交易原始数据——审核原始数据——系统自动处理核算类信息——处理计提分摊类业务——算税报税——生成财务报告(内部与外部)”,人员分工应依此分层设置为获取原始数据岗、审核岗、计提分摊岗、报税岗、财务报告岗。同时根据每个流程业务处理要求的难易程度对人员进行梯队化并作出不同层次的素质要求:会计单据扫描、会计核算等岗位为基础类人员,应具备基本的业务素质;流程管理、系统管理、财务业务一体化设置等岗位为支撑类人员,应具备较高层次的业务能力、业务财务结合的能力;数据分析、业绩评价等岗位为管理类人员,应具备统筹全局的战略能力。
4.扩展财务分析的范围,加强财务分析的深度
传统的财务分析主要依赖财务报告数据,但在大数据环境下,集团公司须利用大数据技术扩展财务分析的范围,加强财务分析的深度。首先,财务分析的数据来源不应仅局限于财务报告信息,还应包括存储在云中心的原始交易信息、业务凭证。通过确定财务分析指标的相关影响因素,建立财务分析指标与相关因素直接的关联关系,通过相关因素的实时变化关注财务分析指标的变化。其次,大数据环境下,数据不仅量大,而且数据之间的关系逐渐由因果关系转向相关关系,因此,基于财务共享服务的财务分析不能仅限于传统的表面分析,而应深入挖掘各项数据之间的深层相关关系,加强财务分析的深度。集团公司实施财务共享后,整个集团的数据集中存储在云中心,为集团公司加深财务分析的深度提供了数据支持,而数据挖掘技术的应用又为财务分析的深度分析提供了技术支持。在具体分析时,笔者认为,可根据集团公司管理的需要设定深层财务分析的指标,再依据深层财务指标的内涵和对数据的分析构建指标的相关影响因素以及各影响因素对指标的影响程度或权重,最后运用数据挖掘技术构建数据挖掘与财务分析模型。
(本文受山东省首届高端会计人才<学术类>培养项目支持)
责任编辑 李卓