韵达智能财务？

您好！谢谢您的提问！

智能财务是你近几年的热点，从德勤的财务机器人开始，财务人员将会被取代的声音不绝于耳。

企业财务信息化建设是伴随着技术进步和对财务要求提高而在不断演化，由单一的会计核算系统逐步跨入财务集成软件系统和财务业务集成软件系统。企业形成以财务会计和管理会计模块为核心的ERP数据主干道，搭建SRM、CRM、MES、PLM、WMS、OA、HR等外围系统，促进企业内部数据信息的高度共享和有效流通。但在实际工作中，由于所有的ERP数据仅是企业本地化的数据，数据库建立的也仅是单一企业集团的业务和财务数据，还未真正互联起不同企业间的数据。新时期的财务建设不仅面临着管理上的新压力，同时也面对着大数据发展进步带来的新机遇。

一、大数据和智能财务关系分析

数据有两个核心的价值：决策和效率。“如果数据只是一种展现，没有进入到决策过程，是没有任何价值的。如果没有在管理过程中发生纠偏、分析、控制等，数据也是没有价值的。如果获取数据的效率非常低，也是没有价值的”。传统意义上的“数据”是指“有根据的数字”，但在进入信息时代之后，“数据”二字内涵在扩大，它不仅指代“数字”，还统称一切保存在电脑中的信息，包括文本、声音、视频等。“大数据”指一般的软件工具难以捕捉、管理和分析的大容量数据，一般以“太字节”为单位。“大数据”之“大”，并不仅仅在于“容量之大”，更深刻的意义在于通过对海量数据的交换、整合和分析，发现新的知识，创造新的价值，带来“大知识”、“大科技”、“大利润”和“大发展”。智能财务是一种业务活动、财务会计活动和管理会计活动全功能、全流程智能化的管理模式。无论是基于业财深度一体化的智能财务共享平台，还是基于商业智能BI的智能管理会计平台，乃至更高层次的基于人工智能的智能财务平台，所有平台的运用基础都是数据。企业运用大数据的目标在于通过数据的分析和深入挖掘，找寻其中的规律或趋势，形成新的知识，并运用这些新知识规避风险，实现企业目标与发展。

二、企业的信息化建设数据现状

企业资源管理系统ERP为企业管理提供各种数据、报表等信息支持。数据分为静态和动态数据，静态数据是架构数据，需要提前规划与设计，而动态数据为日常发生的业务数据，二者构成ERP信息化的数据基础。

（一）企业的主数据设计

企业ERP信息化实施过程中首要问题是要主数据进行梳理。我们说的主数据一般是指静态数据，如工作中心、会计科目、核算项、成本利润中心、资产、人员、BOM、物料、工艺路线、合作伙伴、信用、价格等。各企业对主数据制定符合自身管理要求标准，但是企业自定义编码与物料描述仅限于本企业集团运用，无法与外部的其他企业进行互相辨识与通用。

（二）企业动态数据收集

现在企业的业务数据输入绝大部分是通过手工进行输入，信息采集手段和条件相对落后，无法原始反映数据的客观性和时时进行数据收集，存在延误、修改、加工等人为因素的干扰，无法按照大数据的要求确保数据是原始的，无法作为大数据的基础数据。

（三）企业数据的精细化

企业ERP业务数据颗粒度一般较粗，也无法包含更多的情境信息，这主要是因为管理上不精细：一是不按照发生的业务时点、明细输入数据，而是按天、周甚至月将明细数据汇总输入或处理；二是受制于技术条件的限制，数据输入一般都限于结果数据，一般难以多维度的保留各种情景信息的数据或动因数据、过程数据。

（四）企业数据的安全

由于涉及信息保密和安全问题，企业的数据仅限于企业自身行为形成的数据，是单体的信息数据，缺乏交互性，无法从外部获取也无法共享给其他企业，无法与其他企业数据构成真正意义上的大数据。

三、业务与财务数据真正融合的困难与阻碍

目前，社会各界大力推崇业财融合与管理会计等新理念，但在实际操作中大部分企业凭目前的条件与方式很难操作和真正产生实效。业务与财务数据在广度上无缝链接和深度上全面融合是实现智能财务发现价值、创造价值的数据基础，如何实现财务的智能化需要克服如下困难与阻碍：

（一）企业粗放式管理造成数据颗粒度难以达到大数据的完整性要求

如会计核算的销售收入，有关业务数据在销售模块中以订单的形式体现。一般有时间或客户等维度统计某种产品的销售金额或数量，但难以清晰掌握产生收入的订单需求与什么密切相关。我们不仅要知道产生订单的结果，而且还需要知道产生订单的许多过程数据和动因数据等。如果单纯依靠现有的业务数据记录是难以提供的，从影响数据产生的整个供应链上去考虑、解决问题，才能满足精细管理要求。

（二）企业数据收集方式落后中间环节因素多影响数据原始性和及时性要求

企业的订单数据都是单独产生，订单通过企业人工操作录入，今天录入的订单不一定是今天下的订单，又或者客户下了三笔订单，企业合并为一笔下单，中间环节人为影响因素太多，会造成数据记录的失真和延误，影响数据原始性和及时性。

（三）单体企业的数据不是真正意义大数据，个性化的数据会误导决策

单一家企业的所有数据，也只能是一个小数据库，不能视为真正的大数据，在小数据中即使进行数据挖掘仍然会存在一定的决策风险，因为单一体系企业的数据，会存在异常值或者个性化的数据，需要谨慎分析和运用，识别出不具有规律性或趋势性的数据，否则容易误导企业的判断与决策。

（四）传统观念对于数据的隐私性、高度敏感性和数据安全等阻碍了企业构建大数据

最后我们也要看到，企业未来对财务智能的应用，将逐步跳出企业内部的范畴，开始利用信息技术注重企业各类信息处理的效率、效益和智能化的程度，实现财务处理的全流程自动化，从而实现对财务预测、决策的深度支持。智能财务不仅是财务流程中部分环节的自动化，也不仅是某个财务流程的整体优化和再造，而是财务的管理模式，甚至是财务管理理念的革命性变化。财务建设的智能化必然是大数据智能化的核心结果，这是财务在企业中的本质作用决定的，业务数据的价值化才能反映和达成企业价值结果。财务智能化的时代脚步已经向我们走来，如果企业还没有做好迎接智能化时代到来的话，将会面临错失先机和掌握智能财务未来的主动权。