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在大数据时代,极大的扩展、提高了计量的范围、维度、数量与频率.伴随信息技术的发展,中国财务人正在从会计核算等基础工作转向全面参与企业业务管理与价值创造,正处于从基础财务到业务财务和战略财务转型的关键期与机遇期.
基于跨越2016-2020的五年规划,为实现经济增长的可持续创新与发展,IT技术在其中扮演的关键角色,互联网+战略拓展了会计信息系统的维度与深度,作为财务工作者,如何适应商业环境的巨变？会计人需要哪些创新与改变来适应这样的时展？
可以预期,随着数据化能力的提升,公司还可以对未来的销售、生产等各项活动进行较好的预测与规划,动态预算,提升公司规划控制；也有很多公司已经利用历史数据,构建汇率变动基础的下的数学模型,测算最有资金持有量以最大化企业价值.
为此,2017年岁末,上海国家会计学院成立了“大数据与会计发展研究中心” , 并由上海国家会计学院、英格兰及威尔士会计师协会和浪潮集团共同推动,以“中国企业大数据应用实践与启示”为题,以全新视角观察大数据时代下中国企业经营与管理实践创新的脉络与路径.
迎接挑战与机遇
截至2017年中国互联网用户位居全球第一达7.31亿,印度、美国紧随其后.根据麦肯锡2017年报告,十年间中国电子商务交易额占全球的份额从1%快速上升至超过40%,中国人工智能快步成为主导者.
1.信息革命引发企业自身变革.
未来,企业的概念可能会真正脱离传统的制度经济学的定义,但作为一种契约的结合而存在,企业在发展壮大中所形成的标准、系统、数字化、程序化的特征才真正是不可复制的,因为每个企业的管理流程与文化、数据与模型都是独特和个性化的,根本无法简单抄袭与复制.
传统金融行业如商业银行,在今天既遭受着来自信息技术的革命性挑战,也正在快速拥抱变化来实现转型升级.为了成功给金融业客户画像,银行将充分利用外部数据,或者与第三方合作,获取客户家庭地址、消费数据、出行数据、房产等家庭财产信息、个人偏好等等,从而能够区分出不同种类的客户,识别出潜在的高净值客户群体进行针对性营销,提升转化率、为企业创造价值.为实现这一目标,单纯依靠银行的数据无法完成.目前中国的个人征信领域发展快速,主要就是由于大数据和云技术的发展,在实名制的基础上能够实现数据采集、归纳、存储与分析.阿里巴巴的芝麻信用评分体系的背后就是大数据在支持.
2.大数据重塑企业核心竞争力
对于那些每时每刻都在产生数据的大公司而言,数据给企业带来收益的方式可以是多样的.由于数据的价值随着数据维度的增加而大幅上升,因此跨行业的基于数据的战略合作更容易开展.近期,中国工、农、中、建四大国有银行分别与百度、阿里巴巴、腾讯、京东四大互联网平台企业组成战略合作伙伴,中国移动也在前几年巨额投资了上海浦东发展银行,这些股权或战略合作的背后,跨行业数据整合的战略协同效应肯定是重点考虑之一.
大数据给企业商业模式创新与变革、企业运营与管理决策模式的转变提供的支持,但这种功能对收益的影响往往是间接的,很难直接检测大数据业务的直接回报,此时财务部门的作用就显得非常重要.如果能够有效地通过财务分析,将大数据对企业经营与决策的财务后果较快速的分析、反映且能持续改进,对基于大数据定价、管理、控制、决策的经济后果进行快速评价,那么以货币计量、价值评估为核心思想的财务就能够与非货币性计量的大数据业务实现更好的融合,进而充分实现从客户价值创造到企业价值实现的畅通渠道.
在这些业务过程中,财务部门都发挥着不可替代的作用,业务部门需要不断的开发创新应用产品和服务,而财务部门则需要针对这些产品和服务快速进行评价,对业务实施过程中的风险和合规性加以控制,确保公司各项业务创新和管理活动能够最大化企业价值.
3.电商平台的精准营销
对于各公司而言,市场及销售部门几乎都是大数据应用实践最为领先的内部机构.由于对客户数据获取的便利性以及公司业务发展的直接压力,对客户行为和偏好特征的大数据分析就显得格外重要.电商公司能够基于以往的客户购买数据进行精准营销推荐；同时也能够根据产品流向分析产品在不同地区的销售情况,譬如针对手机在一到五线城市的量来分析不同城市地区手机品牌的偏好,可以总结出很有趣的一些规律,又是这些基于数据分析得到的结论还可能和我们直观的经验存在较大差异,这需要结合我们的知识和逻辑推理去分析是经验还是数据存在问题,从而做出最优的决策.
京东集团自主开发了资金管理系统和第一张电子,而让我们饶有兴趣的是,京东为支持西部农业扶贫项目,收购农户饲养鸡在平台出售,但要求这些鸡都绑上计步器,走足100万步才能售卖,京东命名其为“跑步鸡”.京东大数据技术在管理控制方面的应用可见一斑,这也反映出企业需要学会发现问题,并创新性的利用大数据技术找到解决方案.
4.个性化到数据驱动制造
产品规划与投资同样需要运用大数据辅助决策.基于客户个性化特征的产品,就是目前客户大数据在产品设计、生产及物流管理中的典型应用.譬如对于服装行业而言,传统企业整个供应链都存在着大量资源沉淀,大量产品滞销.但通过客户提前下单付款,随后按时交付产品.重要的是,在个性化满足客户需求的同时能长期的保有客户.
酷特智能（红领西服）曾经是一家传统服装制造企业,经过13年的时间,投入数亿资金,成为服装制造业逆袭的典范,大规模化的个性化生产应运而生.酷特智能目前每天从互联网接收4000多个订单,每个订单生产周期为7个工作日,80%订单来自海外市场.让研究团队印象深刻的是,智能制造不一定完全是高大上的现代机器化、自动化控制,即使是劳动密集型企业,持续优化流程并通过软件固化业务模式,让数据流动起来,一样能够实现制造业的转型升级.
直击融合痛点
大数据报告的痛点正是未来财务部门在大数据应用中凸现价值的关键所在, 美国经济学家Fama和Jensen（1992）深入研究了信息传递、*问题与组织权力配置、交易成本的关系.大数据加快了信息传递速度,并致力打破组织内外信息传递壁垒,提高信息融合共享.这直接导致组织内外部合作方之间的契约签订与管理协作的形式发生重大变革.大数据应用成功的企业绝非仅仅依赖对技术的高投入,综合以往研究及本次调研情况,我们总结了影响企业大数据应用实践成功的几大关键痛点：
1.融合：大数据技术与企业业务管理决策需要相结合
企业利用大数据实现商业模式创新、业务模式转型与管理决策辅助.一种方式更适合大数据公司,即完全从技术出发,从数学逻辑关系归纳数据特征,进而发现业务规律实现改进.这种模式需要研究人员具有极强的技术背景,如数据科学家,而且是面对海量数据时所采取的一种手段,如零售业啤酒和尿片的经典案例.另一种方式适合数据量不大、但需要建立大数据应用四维的企业,这类企业需要从问题出发,要深入了解业务和管理中的痛点,然后针对性的搜集和分析数据解决问题.这两种方式都需要加强对经济业务本质和管理核心逻辑的理解,才能得到更好的大数据应用效果.
2.数据：数据质量、标准及其治理
常常听到受访者强调的一个词就是：数据治理.仅仅确保数据质量还远远不够,数据标准的确定依然是一项艰巨的工作.即使不考虑外部信息的多样性,单单是内部管理部门缺乏统一的数据标准,各部门系统和数据无法实现对接,数据整合很难实现.因此,这需要各业务部门改变工作方式以适应标准化的数据要求,需要部门之间认真磋商并达成一致意见,更需要强有力的管理支持,突破部门利益,从公司全局的角度来推动数据治理,确保数据融合顺利实现.
3.组织：流程与文化转换
公司业务流程与管理文化转变,是顺利实现大数据应用的重要环节.大数据会影响公司的管理文化,譬如如何去平衡人的经验判断与数据分析结果.是否准确的数据分析结果就能够完全替代人的经验判断,是取代还是补充？随着大量决策需要,必须协调数据结果与经验决策之间的冲突与执行平衡.受访领先企业认为,大数据应用实践必须转变组织文化与管理决策方式,但不能一概而论.未来,随着大数据的应用实践,人与数据决策之间的关系应该是变化中需要实现的均衡.
4.人员：数据分析与应用能力
大数据应用需要三项基本技能,首先是IT技术,这是掌握大数据应用的硬性条件,可以理解更好的理解数据库和底层技术架构；其次是统计分析技术,包括数据挖掘与分析,这部分主要是大数据分析的应用层面；第三部分则是基本的商业技能与管理知识,只有理解业务能够正确的识别业务问题和了解业务与技术双重语言,才能够让技术与业务实现融合.目前,困扰企业的一项工作就是优秀人才的缺失,市场中很难找到既懂业务,又有技术的人才；企业内部挖潜培养虽然能够慢慢建立人才梯队,但如果公司在薪酬绩效方面无法匹配市场报价的话,这些掌握三种技能的员工则很难留在企业.
避免业、财“两张皮”
对于企业管理活动而言,财务已经不能称其为某项具体工作,它渗透到企业管理的各项活动与环节.伴随艰巨的挑战,无论财务会计、管理会计,或者风险控制与财务管理,货币计量与非货币计量的完美融合,将深刻改变企业管理方式,并能促使企业财务工作拓展到新的领域和视角.
从近年来国际会计准则发展变化趋势看,财务会计领域将完全融入数据、业务与具体的管理活动之中,财务管理往往存在很多评估,这需要会计人员发挥职业判断.我们提到的“会计与业务两张皮”现象有可能得到彻底改变,这也正是使会计从科学走向艺术的关键.
但大数据应用将给“经验判读”提供约束,即经验判断需要以历史数据、业务实质甚至预测模型为基础.以收入确认为例,准则突出强调了企业确认收入的方式应当反映其向客户转让商品或服务的模式,确认金额应当反映企业因交付该商品或服务而预期有权获得的金额.企业在确认收入的过程中需要依据历史数据等进行大量的判断和估计,合同条款的约定直接影响收入确认的结果,会计核算所需的很多信息也会依赖于业务部门提供的相关信息.新收入准则的实施重要的不只是要求会计人员提升判断能力,分析风险和收益是否转移,还要关注自身履约义务及管理的科学化程度,只有企业增强合同意识、规范合同管理,并建立基于历史数据的大数据经验模型,才能够准确预测有关概率,提升对于可变对价收入、退货可能、客户选择权判断等复杂交易的收入确认问题.同理,对于资产减值计提、公允价值计量、折旧和残值余额等以往都需要依赖会计和审计人员经验判断的内容,未来都可能需要提供更多的机遇数据信息为基础的判断依据,这在很大程度上大大提高了财务会计工作的业务与管理属性.
同理,除了财务会计领域之外,财务部门应用大数据能够有效提升规划控制效果、改进管理决策水平,加强资产管理与风险控制.在受访企业中,我们发现很多关于会计师通过数据分析参与企业管理的例子,譬如帮助业务部门了解业务计划与安排的预期财务结果,进而规范和影响业务部门的行动；提供多层次、多频率的成本分析,由于数据获取的实时性以及多维度特征,公司可以按月份、星期甚至是每一天进行成本核算,进而收入配比得到公司盈利情况,公司也可以将成本分析的维度扩展到按照产品、区域、客户等多种类型,从更宽的角度实施分析,获取观察企业经营与管理活动的新视角；此外,利用流程信息与基于物联网的传感器技术,会计部门能够很好的进行固定资产管理、存货管理与生产控制活动,基于位置的信息能够帮助公司了解员工如营销人员的过程工作信息,进而极大降低对这些员工的监督成本等等.
如果说以上财务部门所发挥的作用主要体现在具体的各项财务工作,那么大数据应用对财务部门的另一项挑战就是如何充分发挥财务部门的协调与领导作用.财务部门是帮助企业实现大数据转型与运用的重要支撑部门.通过及时准确的提供财务信息,动态评价各种大数据应用带来的业务收益,财务成为指导大数据业务创新的约束条件,并将有力的确保客户价值与公司价值协同实现；此外对于数据治理方面,财务部门能够站在整个公司角度去协调处理各职能部门之间的利益关系,进而从整体上实现公司综合层面的数据应用平台建设及数据治理工作.
可以预见,未来财务工作与大数据实践应用的对接,将能够更好促进“业财融合”,在整个调研过程中,一个隐藏的规律渐渐浮出水面,财务人员需要了解和掌握更多的IT技术,需要熟悉企业管理与运营环节的基础活动.目前很多公司都采用轮岗的形式,将IT部门的员工调离IT部门,渗透到业务或财务部门工作,在准确理解“业财痛点”的基础上开展大数据的充分融合.但如果财务人员能够较好的掌握IT与数据知识,能够自主分析底层数据,很多关键价值信息就不会被遗漏,从而实现财务与IT的完整衔接.
（作者：上海国家会计学院、英格兰及威尔士会计师协会、浪潮集团）
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李晓洁 陈国富（泰州职业技术学院医学技术学院 江苏 · 泰州 225300）中图分类号 G712 文献标识码 A DOI 10 16871j cnki kjwhc 2018 12 015.