“結(jié)合數(shù)字化時(shí)代企業(yè)管理轉(zhuǎn)型需要，探索推動(dòng)財(cái)務(wù)運(yùn)行機(jī)制從金字塔模式向前中后臺(tái)模式轉(zhuǎn)變，從流程驅(qū)動(dòng)為主向流程驅(qū)動(dòng)與數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)并重轉(zhuǎn)變，努力實(shí)現(xiàn)管理層級(jí)扁平化、管理顆粒精細(xì)化、管理視角多維化、管理場(chǎng)景動(dòng)態(tài)化、管理信息實(shí)時(shí)化，確保反應(yīng)敏捷。”
流程驅(qū)動(dòng)是工業(yè)經(jīng)濟(jì)時(shí)代的信息系統(tǒng)建設(shè)的思路，即將實(shí)踐的流程固化到系統(tǒng)中，以提效率。而數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，強(qiáng)調(diào)的是發(fā)揮數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價(jià)值，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)。以洞察未來，支持決策，管控風(fēng)險(xiǎn)，賦能業(yè)務(wù)價(jià)值創(chuàng)造。
如何跨越信息化到數(shù)智化的鴻溝？助力企業(yè)加快建設(shè)財(cái)務(wù)管理體系，我們總結(jié)了一套231011方法論。即2大目標(biāo)，3大階段，10大領(lǐng)域、1個(gè)財(cái)務(wù)大中臺(tái)，1個(gè)財(cái)務(wù)數(shù)字化強(qiáng)底座。
《意見》總體要求中強(qiáng)調(diào)了通過4大變革（理念、組織、機(jī)制、手段）、12字標(biāo)準(zhǔn)（規(guī)范、精益、集約、穩(wěn)健、智慧）實(shí)現(xiàn)20字職能轉(zhuǎn)型（支撐戰(zhàn)略、支持決策、服務(wù)業(yè)務(wù)、創(chuàng)造價(jià)值、防控風(fēng)險(xiǎn)）。我們認(rèn)為4大變革和12字標(biāo)準(zhǔn)都是過程和要求，關(guān)鍵是要實(shí)現(xiàn)20字財(cái)務(wù)職能轉(zhuǎn)型。
20字財(cái)務(wù)職能轉(zhuǎn)型，字字針對(duì)當(dāng)前財(cái)務(wù)職能的不足，我們認(rèn)為，要實(shí)現(xiàn)財(cái)務(wù)職能的轉(zhuǎn)型，從信息記錄者轉(zhuǎn)變?yōu)閮r(jià)值整合者，須提升財(cái)務(wù)的能力，財(cái)務(wù)能力的提升須靠數(shù)智化手段實(shí)現(xiàn)2個(gè)維度的目標(biāo)：一是基于統(tǒng)一個(gè)流程、數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)、數(shù)智化技術(shù)和共享模式提升財(cái)務(wù)效率，二是基于統(tǒng)一個(gè)流程和數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)提升數(shù)據(jù)質(zhì)量，并基于所積累的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，提升財(cái)務(wù)的洞察力，這一點(diǎn)是實(shí)現(xiàn)20字財(cái)務(wù)職能轉(zhuǎn)型的保障。
基于階段目標(biāo)、轉(zhuǎn)型思路、工作類型、管理邏輯和難易程度五個(gè)方面，蘇州用友代理商-蘇州智合誠(chéng)信息科技有限公司認(rèn)為，大型企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)智化可以分為三個(gè)階段：流程數(shù)智化、管理可視化和管理智能化，如下表所示。
階段 | 流程數(shù)智化 | 管理可視化 | 管理智能化 |
階段目標(biāo) | 數(shù)據(jù)提質(zhì)、管理增效 | 實(shí)時(shí)企業(yè)、管理可視 | 智能管控、智能決策 |
轉(zhuǎn)型思路 | 基于新技術(shù)重塑傳統(tǒng)業(yè)財(cái)流程，實(shí)現(xiàn)業(yè)財(cái)稅資檔高度一體化，運(yùn)用共享模式，統(tǒng)一流程，進(jìn)一步提升效率、提升數(shù)據(jù)質(zhì)量，包括數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)、多維、精細(xì)和合規(guī)。 | 基于EPM內(nèi)存計(jì)算、多維靈活建模和靈活展示技術(shù)，基于第一階段打下的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，構(gòu)建戰(zhàn)略到執(zhí)行的管理會(huì)計(jì)閉環(huán)體系，包括全面預(yù)算、合并報(bào)表、管理報(bào)告和分析。 | 基于大數(shù)據(jù)、人工智能、數(shù)據(jù)中臺(tái)等技術(shù)，基于第一二階段的業(yè)財(cái)數(shù)據(jù)，并采集外部大數(shù)據(jù)，并進(jìn)行數(shù)據(jù)的清洗，再此基礎(chǔ)上基于特定的場(chǎng)景，進(jìn)行數(shù)據(jù)建模和訓(xùn)練，以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的智能分析、決策、預(yù)測(cè)、風(fēng)險(xiǎn)管控等。 |
工作類型 | 基礎(chǔ)操作類 | 數(shù)據(jù)分析類 | 算法模型類 |
管理邏輯 | 數(shù)據(jù)精準(zhǔn) | 數(shù)據(jù)可視 | 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng) |
難易程度 | 易 | 中 | 難 |
