IT技術對財務的影響

２０００年，如果不懂會計電算化，就落后了；２０１０年，如果不懂財務共享服務，那又落后了；２０２０年，如果不理解財務數字化，那可能也落后了。在技術推動下，財務經歷過四次大的革命。

第一次是會計電算化，準確來說應該是單體計算機的發展推動了會計電算化。第二次是ＥＲＰ促進業務財務一體化。使用ＥＲＰ系統后，業務操作完成，會計憑證也自動生成。此前學過的分步法、分批法、逐步結轉分步法等知識，失去了用武之地。第三次是移動互聯網和云計算的發展，促使財務部門重回信息系統前端，財務共享服務和財務云系統平臺應運而生。對大型企業集團來說，因其多組織、多業態、多地域的組織特點，其財務部門慢慢變得重要了。第四次則是由“大智移云物”推動的財務第四次革命，財務數字化正悄悄到來。

在財務第四次革命中，目前能夠看到有三項技術將產生巨大影響。第一項是大數據，即數據量的進一步擴大。有了大數據以后，我們才發現，財務原來處理的數據連標準化的、以會計科目加核算維度為數據維度的“小數據”都稱不上。第二項是物聯網。以往我們很難了解企業資產的實際情況，但物聯網可以讓我們知道資產位置、使用情況、運行狀況等信息。隨著通信滲透率的提高、５Ｇ的快速部署，萬物互聯的世界會很快到來。第三項是人工智能。目前，人工智能可達到多層神經網絡下的機器學習。那么，財務第四次革命會給我們帶來哪些變化？

２００５年我們就提出了財務存在的種種問題（見圖１），但現在看這些問題并沒有得到解決。針對第一個問題，財務信息集成比過去稍好，在從分散慢慢走向集中。對于第二個問題，財務數據可按照不同口徑收集今天也很少做到。第三個問題也未有進展。在第四個問題上，共享服務中心建立后，票、賬、表、錢、稅現在已經能很好管理了。對于第五個問題，現在中型公司可以做到，但全球化公司還很困難。最后一個問題也沒有解決，因為我們對數據的認識還沒有達到這一程度。

近年來，由于數據量急劇增加以及人工智能普及，數據才慢慢在財務面前變得豐富多彩。財務首先是基于會計科目加核算維度的“小數據”，要轉化成多層次、多維度的大數據，道路極其漫長，現在還沒有開始；同時，財務人員從處理票、賬、表、錢、稅等流程的操作人員，轉換成數據采集、加工、清洗、模型算法的提煉以及數據展示和服務的數據分析人員，也還沒有開始。因此，為業務發展和管理決策提供數據支持，還沒有納入財務部門考慮范圍。

企業信息化的未解謎題從上世紀80年代初中國企業開始實踐會計電算化起，我們的信息化之路走了40來年。但在這段時間里，還有三個問題沒有解決。

第一個是封閉。比如，企業的信息系統往往不開放給供應商、客戶以及稅務局、銀行等訪問，而信息不交換是沒有價值的。傳統財務工作基于桌面和紙面進行，在沒有移動互聯網和人工智能技術的環境下是無法開放的，而很多企業信息化仍是基于紙面和線下交換來完成的，這無法滿足未來發展需求。怎樣開放企業信息系統，是我們面臨的第一個巨大挑戰，其解決不好將無法實施數字化。因為數字化首先需要“云化”，放到互聯網上；其次是實時全連接，否則我們不知道企業會發生怎樣的變化。

第二個是孤島。過去一直說企業是信息孤島、企業各部門各自為政，ERP將各個部門由分散的單體形式集合成大一統的信息系統后，卻發現不能用了，因為企業在不斷地擴張，地域、行業、職能在不斷地擴張，信息系統越來越多，即便集成信息系統后也會發散。現在筆者認識到行業不同、管理職能不同、國家地域不同，自然就會產生不同的信息系統，而信息孤島之所以出現，是因為這些信息系統沒有連接起來。怎樣把這些信息系統全面互聯互通，是擺在我們面前的第二個巨大挑戰。

第三個與數據相關。直到今天，企業內部使用的信息系統也很難達到90分以上，大部分企業只能是50分或60分甚至更低。信息系統中的一個重要因素是數據，包括主數據和數據驅動（錄入的數據）因素，后者對信息系統而言是附加性職能。對財務而言，數據目前主要是作為證據使用，即發生了事情，需要檢查時才會把數據調出來。其實，作為證據只是數據最基礎的應用，其還有其他更多應用，如追溯過去、監控評價、實時預警、洞察規律、發現未知、預測未來等功能。因此，財務部門對數據的認識應該要更加豐富。

構建“IT+DT”數字化財務體系

對于上述三個尚未解決的問題，財務部門要轉換思路，從過去純操作類和標準類的思路轉化為IT（信息化）的思路；在IT提高流程效率的情況下，轉化為DT（數字化）的思路（見圖2）。

第一，從工具自動化到決策自動化。所謂工具自動化，好比從走路到騎自行車再到乘坐汽車、飛機，隨著工具的不斷進步，人類的能力不斷提升。但工具無法決定目的地，目的地和路徑的選擇問題就是決策。對企業經營而言，銷售策略、供應商策略、庫存優化策略等意味著決策；對財務來說，怎樣做稅收籌劃、向誰融資、用什么方式融資等也是決策。數據可以輔助我們做決策，這就類似于地圖不能告訴我們去哪兒，而導航可以為我們設計出行路線，怎樣走節省時間或者費用。

第二，從業務流程到應用場景。當財務部門把九大流程（費用報銷、采購到付款、訂單到收款、固定資產、存貨到成本、總賬到報表、資金、稅務、檔案管理）的效率都提高之后，接下來要做的，就是針對不同的場景提供決策支持信息。財務現在至少要出具五套報表（會計報表、資金報表、稅務報表、績效考核報表和經營分析報告），分別對應著五個決策場景和五套規則。同時，還需要根據相關管理部門的要求來出具對外報表。這些報表數據的統計口徑往往是不同的。而如果企業進行相應的內部決策，財務部門還要根據這些應用場景來提供數據。過去財務不提供這些數據，業務部門會自己做，沒有數據只能拍腦袋決策。所以，企業數字化的核心是從工具自動化、流程自動化走向決策自動化。

第三，從數據共享到數據驅動。IT的思路是數據共享，把數據打通；DT的思路是數據驅動。何為數據分析、數據優化、數據驅動？以射箭為例，箭射10次，告訴你峰值多少、偏差多少、均值多少等信息，是數據分析，這是財務第一步要做的工作。第二步為數據優化，即箭未射之前，告訴你風速多少、距離多遠；射出之后，告訴你上靶的概率。第三步則是數據驅動，箭射出去時，用紅外制導或激光制導，在此過程中不斷優化提升，使之最終集中目標打擊。可見，從數據共享、分析，到數據優化、數據驅動，財務轉型之路依然漫長。

第四，從信息錄入到無感采集。過去信息系統中一個思路是“一點錄入，全程共享”，但其效率很低，因為手工錄入的工作量非常大。現在我們可以采用人工智能技術，實時無感地采集數據。最后，從IT技術到DT技術。DT技術是指數據采集、數據加工清洗、數據入池進湖、在數據倉庫中做主題連接、數據服務、數據展示等方面的技術。財務人員以往基本上不接觸這些技術，因此，會在建設數據治理體系、搭建數據供應鏈體系等方面面臨極大的挑戰，需要他們學習了解一些新的知識和技能。其實數字化對財務部門有著極好的影響。

企業數字化包括兩個方面：一是業務數字化，即大部分互聯網公司現在提出的生產數字化、研發設計數字化、物流數字化；二是管理數字化，財務能在其中提供巨大支撐。財務的數字化，最主要的是把管理者腦海中的經驗、直覺和感覺提煉成算法、模型，讓數據和算法用機器學習的方式不斷自我優化，進而用“數據決策”替代日常經營管理中的“憑直覺經驗和拍腦袋式決策”。

在以數據驅動決策的過程中，財務有大量的事情可做，比如合并報表、收款預測、管理報告、績效考核、稅務籌劃、預算推演等一系列場景及產品，都需要數據支持決策。此外，營銷、采購、運營等環節的決策也需要數據支持，有巨大的空間待挖掘。以往我們更多說的是IT——其關注流程驅動、高效協同，把企業的功能和職能做得更加有效率，但不能指明企業發展的方向，未來，財務部門還要在IT基礎上去關注DT，建“IT+TD”的數字化財務體系（見圖3）。

以傳統財務資金管理領域痛點為例，如圖4可見，一些執行層的工作可通過IT來驅動解決，但控制層和決策層的大量工作還需要DT來驅動解決。而且，“IT+DT”雙輪驅動僅僅解決財務場景決策問題是不行的，還應該同時支持企業經營場景決策問題。解決這些問題，正是財務未來的發展空間，財務人員自身能力提升的方向。

財務部門未來會有三大轉變。其中，第一個是從流程驅動轉向數據驅動。財務部門過去面對九大流程，未來可能會面臨非常復雜的數字化決策場景，需要提供數據支持。財務部門現在提供的數據和報表不是多了而是少了，未來提供各種各樣的報表、隨時隨地的報表、領導需求隨時變的報表，應該是常態。

第二個是從SSC（共享服務中心）到EDC（企業數據中心）。要采集企業各個環節的數據，包括內部數據、外部數據、交易數據、行為數據、結果數據、感知數據等。要知道，除了有形資產和無形資產，數據是企業的第三類資產，也是第五類生產要素（土地、勞動力、資本、技術、數據）。第三個是從傳統財務職能轉變為“財務核算+財務管理+運營管理”。財務部門不僅僅做財務會計，更重要的是做管理會計，而管理會計離不開企業運營管理的支撐。隨著財務部門掌握數據資產，CFO會與COO（首席運營官）逐漸融合。