今天,世界正处于从工业经济向数字经济转型过渡的大变革时代,数据已成为驱动经济社会发展的新要素、新引擎。
以“大数据、人工智能、移动互联网、云计算、物联网、区块链”为代表的新兴技术正在改变企业和行业的运作规律。
持续变革、破除定式、挑战常规已成为商业领域乃至整个社会的新常态,传统企业纷纷踏上自动化、智能化、数字化转型之路,寻求新的价值增长点。
因此,财务部门亦需要应新而变,发挥企业天然数据中心的作用,通过以下4项革新逐步完成职能转型,支持企业实现数据驱动的管理决策。
1、财务的工业化和信息化
技术进步引发了人类社会的工业革命。
第一次工业革命,伴随着蒸汽机的轰鸣,机器取代人力承担部分生产活动,分散的手工作坊转变为工厂。
第二次工业革命,电灯照亮了夜空,工业重心由轻纺工业转为重工业,工厂实现了流水线作业。
1901年,美国经济学家弗雷德里克·泰勒开始推广他的科学管理原理,使管理成为科学。
科学管理有两个要点:第一要做专业化分工,以极大地提高效率;第二要使操作和管理分离,让管理真正成为科学。
财务共享服务是财务领域的一场工业革命,它将分散于各业务单位、重复性高、易于标准化的财务业务进行流程再造和专业分工,使其专业化、标准化、流程化,并集中到财务共享服务中心统一处理。
共享服务中心支持财务活动以相同的标准、跨区域、跨组织地开展,以提高数据质量,消除职能人员的重复设置,提升财务管理水平和业务运作效率。
共享服务中心实现了财务的工业化生产,其业务都需要流程来驱动,组织和人员都要靠流程来实现协同运作,而流程再造聚焦于消除非增值作业,代之以有效的方法和信息系统工具,以提高组织绩效,降低交易处理的成本和复杂性。
因此,信息化建设是固化流程、实现流程创新的关键。共享中心典型的信息系统架构,可集成费用、采购、销售、核算、资金和税务等体系,通过各个系统的互联互通,实现业务数据的自动采集与财务处理的智能高效,为企业进一步的价值创造提供机会。
通过流程再造和信息系统再造,基础业务得以标准化、高效地集中处理,财务工作效率得以提高,大量财务人员从核算工作中解放出来,将更多精力投入到业务分析和战略决策支持当中,形成 “四位一体”的管理模式,如图1-2所示。
“四位一体”即集公司层面控制和管理的战略财务、全价值链财务管理支持的业务财务、以交易处理和分析为主的财务共享服务中心以及具备财务核心能力的专家团队于一体,实现财务职能的岗位分离,减轻财务人员的基础业务工作量,使财务管理逐渐从核算型向管理型转变。
2、财务的自动化
财务部门的工作普遍具有操作量大、差错率高、系统数据难以兼容等痛点,其自动化存在较大的提升空间。
根据麦肯锡全球研究院对自动化的研究,42%的财务活动通过成熟的技术可实现全自动化,还有19%的财务活动可实现近全自动化,如图1-3所示。
因此,为了提高财务人员的价值,提升企业的经济效益,财务亟须将基于规则的、人工重复且耗时的事务性工作以自动化方式来完成,使得财务人员有更多精力投入到财务分析、预测等更有创造性的管理工作当中,促进财务转型。
目前,企业可通过3种途径推动财务自动化,如图1-4所示。
第一种为基于工作流引擎实现的单个系统内集成,借助工作流引擎工具,如流程引擎、规则引擎、表单引擎等,实现系统内业务处理和信息流转的自动化。
其中,流程引擎为工作流引擎技术的核心,能够按照一定的业务流程调用其他模块来驱动业务流转,实现从流程实例生成、节点驱动、状态管理到流程终止的全过程管理。
而在业务节点上,信息系统可利用规则引擎对特殊算法进行封装,使工作流更好地受业务规则控制,以此提高业务的灵活性和敏捷性。
第二种为通过API(Application Programming Interface,应用程序编程接口)实现开放系统间集成。
API为一些预先定义的函数,使应用程序与开发人员在无须访问原码或理解内部工作机制细节的情况下,能够访问基于某软件或硬件的一组例程。
通俗地讲,API是不同软件组件进行信息交互的接口,API协议规定了组件间发送请求和接收响应的交互方式。
API一般可分3类,即内部API、伙伴API和开放API(如图1-5所示),对内可实现企业内部合同管理、会计核算等系统的信息交互,对外可实现与供应商、客户、银行、税务局等合作机构或第三方开发者的对接。
第三种为使用RPA(Robotic Process Automation,机器人流程自动化)等非侵入式技术实现封闭异构系统对接。
RPA本质上是通过模拟手工操作来处理重复性活动的程序,可自动处理规则明确的、重复且耗时的人工事务性工作,帮助财务人员降低差错率、防范数据欺诈。
尤其是对于多个异构以及不允许开放接口和源代码的系统,RPA能够在不改变企业现有系统的情况下进行快速部署,提高财务流程的运作效率和合规性,实现不同系统间的信息共享,使财务人力投入到更具创造性的工作之中,促进财务转型。
3、财务的智能化
财务的自动化以机器替代了基础的重复性人工劳动,实现了操作层面的资源优化。而财务的智能化则可结合机器深度学习的能力,利用信息系统来帮助管理者选择适合企业现状和发展规划的相应策略,实现全局资源优化。
在财务智能化的发展过程中,人工智能是关键技术,它将自然语言处理、机器学习、深度学习、知识图谱、人机交互、生物特征识别、虚拟现实/增强现实(VR/AR)等一系列技术进行有效组合,使机器能够以类似人类的智能水平思考和行动,如图1-6所示。
概括来讲,在财务领域,人工智能技术将在产品、流程、洞察等方面发挥作用。
产品:将人工智能技术嵌入产品或服务中,由此为终端客户带来收益。
流程:人工智能技术可简化财务日常工作流程,通过直接减少人力或提高员工执行任务的能力来提升工作效率。
洞察:通过对一系列技术的有效组合,RPA可实现数据发现、智能决策和智能行动,帮助企业决策层进行智能判断、策略生成和策略选择。
具体来讲,人工智能技术可在财务审核、现金流预测、风险预警、自然文本解析总结、客户身份认证等多个场景中提供自动化支撑,达到提升工作效率、降低经营风险、优化客户体验的效果。
在财务智能化时代,信息系统已经不仅仅可以进行数据收集、数据加工和数据展现,还可以基于机器的深度学习能力直接代替管理者进行智能决策。总体来看,以标准化流程为特征的财务模式走到了变革的拐点,财务智能化时代已经正式到来。
4、财务的数字化
未来,大数据、人工智能、移动互联网、云计算、物联网、区块链等技术的发展可辅助财务部门实现内外部数据的广泛联通,并围绕决策需求处理分析数据,实现财务职能从展现过去业绩情况的“后视镜”和展示企业当前经营数据的“仪表盘”,向为企业预先评估未来趋势、合理制定战略决策的“导航仪”转型(如图1-7所示),使企业能够依靠相关技术和大范围、高质量的数据信息洞察商机、优化资源分配、变革业务模式等,实现财务的数字化转型。
在财务数字化转型过程中,企业需依靠大数据、物联网等技术进行及时、广泛的内外部数据采集,使财务从小数据集逐渐转化成大数据中心,进而基于管理、管控和决策需求,有针对性地借助相应算法和模型进行数据清洗、提炼,并应用数据回归、聚类分析、关联分析等方法进行风险预警、财务预测、业务统计等,最终将分析结果以可视化方式呈现出来,让财务分析指标更为全面、分析方向更靠事前、分析频次更为实时,使企业的经营管理者能够透过现象看本质,明确数据所反映的具体信息和其内在价值,拥有更为充分合理的数据支撑,如图1-8 所示。
不论在哪个阶段,财务转型都离不开核心技术的推动,自动化、智能化与数字化技术在财务领域的推广加速了财务工作的变革创新。在此过程中,RPA解决了封闭异构系统的信息互联问题,为基础业务操作提供了自动化解决方案,是一项不容忽视的技术。
RPA在国内的发展可追溯至2001年《按键精灵》的出现。这款软件可实现游戏的常规自动化操作,也可实现个人办公自动化,是国内最早的RPA产品。2010年后,RPA快速发展。
阿里巴巴推出了流程自动化产品“码栈”,帮助企业实现运营和服务售后等的自动化。
同时艺赛旗等RPA公司相继成立,为企业提供流程优化解决方案。四大会计师事务所等外企也将国外的RPA产品带入了中国市场。
RPA能够代替人工进行简单重复操作,处理量大易错业务,适应多个异构系统,且能够不间断地工作,在银企对账、合并报表、费用审核、账务处理等方面大大提高财务工作效率,因此在国内企业从孤岛式的信息系统向数字化财务转型的过程中发挥了关键性的过渡作用。
关于作者:郭奕 ,中兴新云高级副总裁 曾任中兴全球财务云服务中心的管理者,拥有十余年咨询行业经验,主持和参与了多个大型集团企业财务转型、财务共享服务项目。
赵旖旎 ,中兴新云副总裁兼知识总监。作为中兴新云的知识总监,主导了中兴新云系列研究成果,包括“财务云”丛书、行业研究分析、系列创新报告等。
本书经授权摘编自《财税RPA:财税智能化转型实战》,未经允许,禁止转载。