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【暑期学校课程系列报道十五】财务大数据应用分享

发布时间:2019-08-02

(撰稿/厦门国家会计学院童莹琦、杭州电子科技大学高梦滢;摄影/刘荣光)2019731日上午,来自武汉普联东文数据服务公司的朱华总经理莅临上海国家会计学院,给暑期学校的同学们带来了以“财务大数据的建设与应用案例分享”为主题的课程。朱老师分别从国家战略、政府领跑、学术推动和企业需求说明了大数据应用、企业转型与财务人员转型的迫切性,并落地一系列实际案例,讲解了集团大数据项目实施标准化、预测、控制、决策以及评价的体系搭建。

大数据的来临对许多行业带来了变化,为何最早冲击的是会计?在会计领域和大数据结合后,高端的财务分析与基础领域可分离吗?课程伊始,朱老师循循善诱,引人思考,同学们也积极参与互动讨论。老师表示,对于那些仅擅长于建立模型与软件操作的人员,若不熟悉商业本质和运作模式,所形成的数据模型拟合度偏低,并不能有效为企业降本、增效、开源,因此企业的商业价值也得不到提升。事实上,大数据时代下需要的是熟知企业经营业务,懂得以问题导向为原则,能提出实质性建议的综合性财务人才。随后,朱老师在课堂上将大数据的应用及相关实务知识娓娓道来,令同学们获益匪浅,内容讲解主要从以下几个方面展开:

(一)财务大数据与财务转型

在积极互动之后,朱老师提出在大数据时代,企业数字化转型已经成为焦点,其中转型中有两点尤为重要:数字经济技术、协同创新。

与此同时,企业在转型中也面对不少挑战。一方面,当前制约数据开放、共享、应用的一个重要症结是缺乏统一的数据标准,即缺乏语义的统一。例如,现有业务与会计在进行数据记录时对于销量的衡量标准包括订单量、提货量、结算量,在大数据时代下的转型中,势必需要三单数据的统一才能有效防止或及时发现存在的舞弊行为。另一方面,大数据的应用中,落地实施是一道难题。朱老师提出,数据必须要场景化。技术不是门槛,会计明白业务并且深入业务,在现有数据中挖掘隐藏在大数据中的商机与收益,这才是大数据的核心价值所在。

朱老师还表示,财务转型是“一把手”工程,核心在于“互联网+会计”,“财务共享”是财务转型的起点,目的是获取可供分析的结构化数据。在实际操作中,企业通过财务共享中心的模式,横向打通数据,使得业务、财务一体化,数据透明可用。此外,企业还通过“全面预算→资金集中支付→会计集中核算”的流程引入财务共享平台中,时刻把握着预算是龙头,资金是抓手,核算是桥梁。基于此,企业逐步由传统的核算会计向战略管理会计转型,人员结构得到优化,基础核算人员数量减少,从事决策支持和业务管理的人员数量相对增加,会计的精力集中在信息分析、业绩评价、财务预测等,公司治理从“人治”向“数治”转变。

(二) 传统财务分析逻辑与大数据财务分析逻辑

财务共享之后大数据要如何使用,朱老师通过与同学们模拟问答的互动方式,生动形象地对比介绍了传统财务报表分析的固有思路与大数据背景下财务分析逻辑,并带领我们从多个角度解读了相关的具体案例。

现有的分析逻辑多是基于企业在会计期间形成的三张报表中的各项数据,算出相应财务指标,从理论上回答财务指标或数据本身是什么,而忽略了为什么的问题,相当于扮演的是“事后诸葛亮”的角色。故传统的财务分析只关注回答点上的问题而忽视全过程的研究及数据之间的相关性,缺乏了对市场行为和客户心理预期的研究,本质上并没有为管理层提供真正有价值的信息。

引出传统财务分析的缺陷之后,朱老师引入了某石油公司加油站的促销案例,从各个分析角度详细介绍了大数据支持下的企业可以通过淡季旺销手段来实现增收这个具体事项进行事中分析的逻辑思路。她认为真正的财务分析应该强调事前预测与事中介入与控制,拥有大数据平台之后,企业的财务分析更不应该只是单一维度的数据简单对比,而是分析数据背后的驱动因素。

在该具体案例中,案例企业在站点类型上也经历过弯路,最终决定按照分类最关键因素(地理位置)划分后,再将日常经营数据在此范围内用聚类分析对主体进行画像,由此才确定下站点位置类型,说明了数据分析在实务中需要方法的融合与业务的反复。其次,引入历史销量数据后,由于大数据的平台使得每笔交易数据后面都打了标签,数据实现了结构化可供分析,财务人员不再仅能看到低谷期的总的优惠折扣金额,而是能引申出数据背后具体优惠促销活动方案的构成。

从案例的分析逻辑来看,一方面,案例企业想知道促销方案是否能带来销量的提升,那么就需要明确促销前后销量变化,而本站销量变化不足以说明促销方案的影响,因此要分析周边站点,观测辐射区域内是否普遍存在这种现象以此说明促销活动能够带来新增活动需求;另一方面,根据两种油的价格与日销量变化曲线特点分别对两者进行量价关联跟踪分析,以此推断活动方案执行是否有效,最后针对性地进行相应改进措施。

综上,大数据分析的逻辑本质上就是为企业经营提供改进方向,通过这种新型的逻辑串联方式进行专题探讨,而不再聚焦于传统分析的同比环比等数据指标,可以有效实现财务部与业务部的协同联动。

(三)大数据项目实施过程和应用成效

在大数据项目实施过程上,朱老师分别从搭班带队、搭平台建标准两个角度进行了阐述。其中搭班带队既解决人的问题又明确了职责分工;而搭平台建标准则强调数据信息化标准化是基础,指搭建基于Hadoop/OSP的数据共享平台,采用分布式存储、分布式计算和内存计算技术,对数据进行集成,清洗,存储和应用等处理,保证系统的灵活性和可扩展性。通过搭建集成、管理、应用三大平台,打破信息孤岛奠定数据共享基础。

在应用成效方面,朱老师分别从报表、预算、风险、客户、运营以下五个应用场景进行叙述,以目标导向为基本处理原则,解决五方面的痛点问题。

目前,传统财务分析仍普遍存在一些缺陷,如传统报表出具方面,由于统计时间长、人为因素多、输出固化等因素存在效率低、质量低、灵活性差等问题;预算管理上,指标层层压使得内生动力不足,缺乏对市场行为、客户行为和客户心理预期的研究,继而会引发一系列风险;从客户管理的角度,传统管理者并不知道客户相关的各项详细信息如客户流向、偏好、特征,故难以预测客户行为,从而也无法为决策提供参考;运营方面,企业相关部门存在数据小,维度少,多关注因果性而忽视相关性等问题。

基于以上问题,针对性地结合和应用大数据相关技术,可以有效改善原有缺陷。比如运用大数据+标准化手段,通过建立标准化的指标体系,能有效统一数据标准,标记底层数据,打破会计分期,按需出具动态财务报表。在预测方面,以“算赢未来”为目的,建立预测模型,形成自下而上的预算自动推导模型,综合运用时间序列法、聚类分析法、可研达销法,以此挖掘基层内生动力。此处朱老师还分别举了加油站销售部、调运部、客户部三个例子说明了大数据+预测能合理预测销售动力并指导决策,预测变化趋势,合理组织资源以及预测客户行为精准发力增强客户黏性等优势。在风险管理上,朱老师也结合了加油站人员排班、监控卡交易频次、增值税开票等具体情况,分析讲解了大数据+控制的应用成效,如建立基于加油站交易数据上线的加油站驾驶舱,可以按日跟踪全口径预算执行情况,保证经营活动按计划推进。此外,通过XBRL大数据平台对各系统实时监控后有助于精确定位出血点,实现风险前置管控,严控成本费用支出。而大数据+决策相结合则可以建立动态促销模型、量效模型等建模方式,有效辅助相关部门合理优化资源投入,选择最优营销方式。

在课程的尾声,朱老师还分享了企业指标具体的建立与设计,总结了数据标准体系融合、立体、稳定三大特征,强调指标尽量细化才有实用价值。此外,面对海量数据的冲击和财务的转型,我们应该始终坚持问题导向原则,关注数据间的勾稽关系,探求内在原因,具备拨开表象看本质的分析能力,才能确保方案落地更快更准,真正发挥新时代财务人员的价值。

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