| 張玉缺

隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，大數(shù)據(jù)管理、社交媒體、移動(dòng)應(yīng)用等數(shù)字新技術(shù)的快速發(fā)展，企業(yè)在創(chuàng)新管理思想、實(shí)施流程再造、完善經(jīng)營(yíng)模式、提升管理效率等方面取得了較好的成效。作為企業(yè)管理的重要組成部分，財(cái)務(wù)管理也迎來(lái)了創(chuàng)新性變革，財(cái)務(wù)共享服務(wù)中心的建設(shè)應(yīng)運(yùn)而生。隨著技術(shù)越來(lái)越成熟，平臺(tái)也日益完善，這在一定程度上幫助企業(yè)節(jié)約成本、信息共享、加強(qiáng)內(nèi)控和提高效率。但基礎(chǔ)的財(cái)務(wù)共享中心功能還是不能滿足企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的需求。基于此，本文認(rèn)為企業(yè)應(yīng)充分利用數(shù)字化新技術(shù)，構(gòu)建基于財(cái)務(wù)共享平臺(tái)為基礎(chǔ)的大數(shù)據(jù)分析模型平臺(tái)，這個(gè)模型平臺(tái)是鏈接企業(yè)價(jià)值創(chuàng)造、模型建構(gòu)和數(shù)據(jù)治理的基礎(chǔ)，是一個(gè)交叉立體化多維度平臺(tái)，可以對(duì)企業(yè)價(jià)值創(chuàng)造實(shí)現(xiàn)多維度、多角度和多渠道展示，為企業(yè)價(jià)值增值助力。

一、財(cái)務(wù)共享的發(fā)展現(xiàn)狀及應(yīng)用前景

財(cái)務(wù)管理要跟上企業(yè)全球化擴(kuò)張的腳步，共享服務(wù)必不可少，財(cái)務(wù)共享服務(wù)將分散的全球業(yè)務(wù)釋放到一定的資源和管理，從而進(jìn)行相應(yīng)的管理優(yōu)化和經(jīng)濟(jì)全球化。 最早的“共享服務(wù)”開始于20世紀(jì)80年代，當(dāng)時(shí)大型跨國(guó)公司全球擴(kuò)張規(guī)模擴(kuò)大，出于對(duì)降低成本、改進(jìn)控制、提高服務(wù)水平和獲取戰(zhàn)略價(jià)值考慮，開始在全球?qū)嵭匈Y源的整合與共享，開始建立共享服務(wù)中心。近年來(lái)，財(cái)務(wù)共享服務(wù)在中國(guó)蓬勃發(fā)展，越來(lái)越多的企業(yè)，尤其是大中型企業(yè)或者國(guó)有企業(yè)選擇將共享服務(wù)作為財(cái)務(wù)轉(zhuǎn)型的契機(jī)。目前，世界500強(qiáng)中有90%的企業(yè)已經(jīng)采用財(cái)務(wù)共享或外包服務(wù)，我國(guó)投入運(yùn)營(yíng)的財(cái)務(wù)共享中心也已超過(guò)1000家，共享與外包服務(wù)的范圍與深度正在不斷擴(kuò)大。而且越來(lái)越多的中小企業(yè)考慮到獨(dú)自建設(shè)共享服務(wù)的成本問(wèn)題，通常會(huì)選擇采用社會(huì)財(cái)務(wù)共享外包服務(wù)的形式，改進(jìn)自身的財(cái)務(wù)管理流程和運(yùn)作效率。財(cái)務(wù)共享服務(wù)從管理、組織、數(shù)據(jù)和人員四個(gè)方面為企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型奠定了基礎(chǔ)，它使得企業(yè)內(nèi)部流程制度標(biāo)準(zhǔn)化、財(cái)務(wù)職能專業(yè)化、數(shù)據(jù)利用高效化和人工成本降低化，這些都為企業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了良好的開端。

理論研究方面，針對(duì)財(cái)務(wù)共享和人工智能與財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)的結(jié)合，學(xué)者們也是從不同角度提出了自己的觀點(diǎn)。劉勤等（2018）將智能財(cái)務(wù)的應(yīng)用分為財(cái)務(wù)核算全流程自動(dòng)化系統(tǒng)、智能財(cái)務(wù)決策支持系統(tǒng)、企業(yè)智能財(cái)務(wù)共享服務(wù)平臺(tái)以及人機(jī)智能一體化的業(yè)財(cái)融合管理平臺(tái)。陳虎等（2018）提出財(cái)務(wù)工作應(yīng)大致劃分為三個(gè)層次的專業(yè)分工: 戰(zhàn)略財(cái)務(wù)、業(yè)務(wù)財(cái)務(wù)和基礎(chǔ)財(cái)務(wù)。劉梅玲等（2020）認(rèn)為在智能財(cái)務(wù)建設(shè)過(guò)程中，應(yīng)注重體現(xiàn)智能財(cái)務(wù)本質(zhì)特色的智能化應(yīng)用場(chǎng)景設(shè)計(jì)和相應(yīng)新技術(shù)的匹配運(yùn)用，應(yīng)充分利用財(cái)務(wù)共享平臺(tái)來(lái)實(shí)現(xiàn)財(cái)務(wù)智能化的技術(shù)與場(chǎng)景利用。張慶龍（2021）指出，人工智能本質(zhì)上是人們開始結(jié)合高性能計(jì)算能力和大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，在會(huì)計(jì)領(lǐng)域探索人工智能的更多應(yīng)用場(chǎng)景和應(yīng)用方式，來(lái)洞察業(yè)務(wù)痛點(diǎn)，提升運(yùn)營(yíng)效率，識(shí)別、控制并防范財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，尋求更大范圍的財(cái)務(wù)智能化。王曙光（2021）指出，從資源編排理論角度分析認(rèn)為財(cái)務(wù)共享服務(wù)可以劃分為流程化能力、覆蓋能力和開發(fā)能力，這三個(gè)能力是循序漸進(jìn)的，是不斷成熟與完善的過(guò)程，其中開發(fā)能力體現(xiàn)在企業(yè)關(guān)注根本性變革和顛覆性創(chuàng)新，從而洞察市場(chǎng)時(shí)機(jī)和識(shí)別市場(chǎng)機(jī)會(huì)，以技術(shù)創(chuàng)新和實(shí)現(xiàn)來(lái)為企業(yè)創(chuàng)造價(jià)值。陳虎（2018）指出，財(cái)務(wù)共享中心發(fā)展過(guò)程與創(chuàng)建企業(yè)類似，需要經(jīng)歷一個(gè)從初創(chuàng)到成熟的過(guò)程，其發(fā)展可以歸納為幾個(gè)階段，具體分為集中整合階段、優(yōu)化服務(wù)階段、內(nèi)部運(yùn)營(yíng)階段和獨(dú)立運(yùn)營(yíng)階段。

根據(jù)相關(guān)理論文獻(xiàn)總結(jié)，本文認(rèn)為，財(cái)務(wù)共享服務(wù)的建設(shè)過(guò)程必將經(jīng)歷三個(gè)階段（圖1）。第一個(gè)階段是建設(shè)初期，這個(gè)階段主要是對(duì)會(huì)計(jì)的核算工作進(jìn)行流程化和規(guī)范化管理，是會(huì)計(jì)業(yè)務(wù)的執(zhí)行職能階段，這個(gè)階段主要的具體工作是核算職能、結(jié)算職能、稅務(wù)申報(bào)、財(cái)務(wù)報(bào)表和檔案管理等工作，這個(gè)階段以被逐漸廣泛應(yīng)用的RPA、REA等為代表的機(jī)器人流程自動(dòng)化技術(shù)，代替人類完成重復(fù)性強(qiáng)、業(yè)務(wù)量大、相對(duì)較為穩(wěn)定的財(cái)務(wù)工作為特點(diǎn)；第二個(gè)階段是財(cái)務(wù)共享服務(wù)的成長(zhǎng)階段，這個(gè)階段主要是財(cái)務(wù)管理執(zhí)行層面工作，具體工作包括預(yù)算分析、費(fèi)用分析、項(xiàng)目損益分析和績(jī)效數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)等，即財(cái)務(wù)或者業(yè)務(wù)人員可以通過(guò)語(yǔ)音、視頻、圖片或者文字等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的形式與機(jī)器交互，智能財(cái)務(wù)系統(tǒng)可以處理多模態(tài)數(shù)據(jù)形式，如結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)更為廣闊的數(shù)據(jù)記錄、轉(zhuǎn)換、搜集、分析和整理能力，最終完成智能報(bào)表制作和智能問(wèn)詢等財(cái)務(wù)功能；第三個(gè)階段是財(cái)務(wù)共享服務(wù)的成熟階段，這個(gè)階段主要是構(gòu)建數(shù)據(jù)中臺(tái)階段，具體工作包括大數(shù)據(jù)中心、數(shù)據(jù)挖掘分析、數(shù)據(jù)可視化和職能決策支持等，它主要是機(jī)器通過(guò)深度學(xué)習(xí)，模擬了財(cái)務(wù)人員應(yīng)對(duì)不確定信息能力和邏輯思維，從而能夠模仿財(cái)務(wù)人員根據(jù)大數(shù)據(jù)信息進(jìn)行分析、管理和決策的能力，形成對(duì)財(cái)務(wù)專家腦力的輔助，從而最終實(shí)現(xiàn)運(yùn)營(yíng)管理、投資決策、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)、預(yù)算管理、成本控制及資金管理等決策支持的職能。整體而言，我國(guó)目前的財(cái)務(wù)共享服務(wù)和運(yùn)營(yíng)管理還處于上升期和成長(zhǎng)期，還有較大的提升空間，比如通過(guò)信息技術(shù)的不斷更新、運(yùn)營(yíng)管理的不斷改進(jìn)、新興技術(shù)的不斷廣泛應(yīng)用和數(shù)據(jù)中臺(tái)的搭建等，逐步提升財(cái)務(wù)共享服務(wù)中心的成熟水平，從而助力企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，為企業(yè)創(chuàng)造更大的價(jià)值。

據(jù)2020年中興新云和廈門國(guó)家會(huì)計(jì)學(xué)院聯(lián)合開展的中國(guó)共享服務(wù)領(lǐng)域調(diào)研顯示，95.2%的受調(diào)研企業(yè)已經(jīng)有初步或成熟的財(cái)務(wù)數(shù)字化戰(zhàn)略和計(jì)劃，在數(shù)字化的戰(zhàn)略背景下，共享服務(wù)中心將不再僅僅是業(yè)務(wù)處理中心，更是企業(yè)數(shù)據(jù)的匯集中心、算力和算法的集成中心，未來(lái)在共享服務(wù)基礎(chǔ)上，通過(guò)一系列財(cái)務(wù)組織重構(gòu)、業(yè)務(wù)流程優(yōu)化、運(yùn)營(yíng)模式創(chuàng)新、智能化技術(shù)應(yīng)用等改變，財(cái)務(wù)結(jié)構(gòu)將演變?yōu)椤柏?cái)務(wù)部門的職能+IT部門的工具+數(shù)據(jù)管理的科學(xué)”，用數(shù)據(jù)描繪企業(yè)運(yùn)行軌跡，解碼企業(yè)運(yùn)行機(jī)制，成為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。尤其是在國(guó)務(wù)院國(guó)資委發(fā)布的《關(guān)于開展對(duì)標(biāo)世界一流管理提升行動(dòng)的通知》國(guó)資發(fā)改革(2020)39號(hào)文中指出，企業(yè)應(yīng)以數(shù)字化智能化升級(jí)轉(zhuǎn)型為主線，進(jìn)一步強(qiáng)化頂層設(shè)計(jì)和統(tǒng)籌規(guī)劃，充分發(fā)揮信息化驅(qū)動(dòng)引領(lǐng)作用，促進(jìn)業(yè)務(wù)與信息化的深度融合，推進(jìn)信息系統(tǒng)的平臺(tái)化、專業(yè)化和規(guī)模化，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)流程再造，從而促進(jìn)以數(shù)字化轉(zhuǎn)型為支撐的管理變革。

圖1 財(cái)務(wù)共享中心發(fā)展階段

二、相關(guān)技術(shù)及理念支撐

現(xiàn)代信息技術(shù)的發(fā)展帶動(dòng)了以“互聯(lián)網(wǎng)+”為基礎(chǔ)的移動(dòng)互聯(lián)技術(shù)，如大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)，使得我國(guó)企業(yè)信息化程度不斷提升。如果離開了信息技術(shù)的支持，針對(duì)大數(shù)據(jù)的收集、處理、輸出、分析等將受到重重阻礙。張慶龍（2021）提出，財(cái)務(wù)的技術(shù)場(chǎng)景需要體現(xiàn)在以下四個(gè)方面：（1）特定財(cái)務(wù)工作場(chǎng)景的數(shù)據(jù)化（簡(jiǎn)稱“數(shù)據(jù)化”）；（2）基于財(cái)務(wù)工作邏輯的算法化及其迭代優(yōu)化（簡(jiǎn)稱“算法化”）；（3）將數(shù)據(jù)智能與財(cái)務(wù)工作場(chǎng)景融合實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品化（簡(jiǎn)稱“產(chǎn)品化”）；（4）實(shí)現(xiàn)智能財(cái)務(wù)應(yīng)用的平臺(tái)化（簡(jiǎn)稱“平臺(tái)化”）。因此，現(xiàn)代信息技術(shù)已經(jīng)成為現(xiàn)代企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)中獲勝的重要手段、成為擊敗對(duì)手的重要武器。財(cái)務(wù)作為企業(yè)管理中的重要內(nèi)容，應(yīng)順應(yīng)企業(yè)發(fā)展方向，不斷提升信息化程度，為企業(yè)價(jià)值增值提供支持。

（一）新興技術(shù)的應(yīng)用情況

據(jù)2020年中興新云和廈門國(guó)家會(huì)計(jì)學(xué)院聯(lián)合開展的中國(guó)共享服務(wù)領(lǐng)域調(diào)研顯示（圖2），企業(yè)正在或者希望在財(cái)務(wù)共享服務(wù)中心利用的新興技術(shù)或者較為成熟的新興技術(shù)包括：（1）RPA（機(jī)器人流程自動(dòng)化）作為應(yīng)用較為廣泛并且較為成熟的技術(shù)，占比高達(dá)55.2%，該技術(shù)幫助財(cái)務(wù)共享服務(wù)中心完成大量重復(fù)且規(guī)則明確的流程的基礎(chǔ)業(yè)務(wù)，幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)優(yōu)化財(cái)務(wù)流程、提高業(yè)務(wù)效率、規(guī)避財(cái)務(wù)合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)，提高企業(yè)資源有效配置等功能；（2）大數(shù)據(jù)技術(shù)即基于對(duì)數(shù)據(jù)的沉淀、清洗、存儲(chǔ)、管理及分析等相關(guān)技術(shù)占比48%，所謂的大數(shù)據(jù)管理是基于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)而言，大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)處理大大超出傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)的存儲(chǔ)及處理范圍，是指企業(yè)對(duì)海量的數(shù)據(jù)規(guī)模和多樣的數(shù)據(jù)類型進(jìn)行采集、存儲(chǔ)、處理和分析等方面的技術(shù)，主要解決傳統(tǒng)數(shù)據(jù)加工流程解決不了的問(wèn)題，利用數(shù)據(jù)科學(xué)中的數(shù)據(jù)治理，對(duì)價(jià)值密度低的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行整合歸集、篩選和價(jià)值鏈分析，從而轉(zhuǎn)化成有商業(yè)價(jià)值的商業(yè)決策，提高經(jīng)營(yíng)效率和質(zhì)量；（3）可視化技術(shù)占比達(dá)到27.6%，如Power BI在數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用，即利用計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)，將復(fù)雜的數(shù)據(jù)信息通過(guò)圖形或者圖像的方式清楚、直觀和多緯度地展現(xiàn)出來(lái)，幫助企業(yè)管理者一目了然企業(yè)的數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢(shì)和重大事項(xiàng)決策等；（4）智能識(shí)別技術(shù)也是在財(cái)務(wù)共享服務(wù)中心應(yīng)用較多且逐漸成熟地技術(shù)，占比達(dá)到24%，比如（OCR）光學(xué)字符識(shí)別技術(shù)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)等的應(yīng)用，會(huì)計(jì)核算最基礎(chǔ)的工作就是識(shí)別原始憑證，進(jìn)行記賬憑證登記工作，也是會(huì)計(jì)信息化的第一步，智能識(shí)別技術(shù)通過(guò)圖像識(shí)別、預(yù)處理、文字識(shí)別和檢測(cè)等具體方式，實(shí)現(xiàn)對(duì)原始憑證如發(fā)票等紙質(zhì)圖片等原始資料進(jìn)行文字提取，形成結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和信息，極大提高了財(cái)務(wù)單據(jù)核算和審核的效率；（5）高級(jí)分析相關(guān)技術(shù)占比達(dá)到23.2%，財(cái)務(wù)分析一直是財(cái)務(wù)管理中的一項(xiàng)核心工作，但傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)分析主要是基于對(duì)企業(yè)報(bào)表數(shù)據(jù)資料進(jìn)行分析，數(shù)據(jù)較為有限，分析方法主要是基于比率指標(biāo)分析，通常體現(xiàn)的是“事后”分析，無(wú)法實(shí)現(xiàn)“事前”預(yù)測(cè)的能力。在算力和算法模型等新技術(shù)的應(yīng)用下，高級(jí)分析可以基于企業(yè)級(jí)的內(nèi)外部環(huán)境大數(shù)據(jù)進(jìn)行采集、歸集和分析，利用復(fù)雜的算法模型為企業(yè)提供歸納性分析、預(yù)測(cè)分析、預(yù)防分析和風(fēng)險(xiǎn)分析等，為企業(yè)預(yù)先提供新的商品需求、新的產(chǎn)業(yè)方向、新的商業(yè)模式和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估預(yù)測(cè)等前瞻性信息，從而實(shí)現(xiàn)導(dǎo)航最新發(fā)展方向的作用.除此之外，在現(xiàn)有的財(cái)務(wù)共享服務(wù)中心使用還比較少，也是未來(lái)還有較大發(fā)展空間的新興技術(shù)，包括云計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)、移動(dòng)和社交技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈、知識(shí)圖譜、NLP（自然語(yǔ)言處理）等技術(shù)也多有被提及，比如云計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)和區(qū)塊鏈如何運(yùn)用到財(cái)務(wù)中，也是很多研究學(xué)者研究的方向，如何充分利用這些新興技術(shù)，將成為未來(lái)較長(zhǎng)一段時(shí)間理論界和實(shí)務(wù)界共同關(guān)心的話題。

總之，這一系列數(shù)字化工具可以幫助企業(yè)充分挖掘數(shù)據(jù)潛力，自動(dòng)化、智能化等新興技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)財(cái)務(wù)的多域多場(chǎng)景應(yīng)用，最終實(shí)現(xiàn)成本節(jié)約、經(jīng)營(yíng)效率提升、管理能力提高和財(cái)務(wù)響應(yīng)提速等需求，從而為企業(yè)提高價(jià)值服務(wù)。

圖2 共享中心正在或?qū)?lái)運(yùn)用的新興技術(shù)

（二）人機(jī)協(xié)同共生理念

陸興鳳（2021）認(rèn)為，“人機(jī)物”應(yīng)在不同工作場(chǎng)景中體現(xiàn)協(xié)同關(guān)系，新型財(cái)務(wù)管理模式的實(shí)現(xiàn)需要目標(biāo)協(xié)同、數(shù)據(jù)協(xié)同、流程協(xié)同、系統(tǒng)協(xié)同和組織協(xié)同。因此，企業(yè)財(cái)務(wù)管理的內(nèi)容也不應(yīng)只關(guān)注數(shù)據(jù)資料，而應(yīng)以企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略為出發(fā)點(diǎn)，合理匹配企業(yè)內(nèi)外部資源，與企業(yè)業(yè)務(wù)和IT技術(shù)協(xié)同合作來(lái)審視企業(yè)資源，重構(gòu)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，積極應(yīng)對(duì)行業(yè)和技術(shù)的飛速發(fā)展（圖3）。

人工智能的終極目標(biāo)是“人機(jī)物”的多元協(xié)作，這也是智能財(cái)務(wù)的終極目標(biāo)。Lacity M(2016)指出，未來(lái)的會(huì)計(jì)工作應(yīng)該是具有個(gè)性化、價(jià)值甄別、專業(yè)判斷特點(diǎn)的會(huì)計(jì)工作與人工智能并存的過(guò)程。物聯(lián)網(wǎng)的興起，做到了將事/物與人連接起來(lái)，這只是萬(wàn)物互聯(lián)的開始，智能化需要將人通過(guò)機(jī)器(系統(tǒng))與事/物連接起來(lái)，用機(jī)器(系統(tǒng))去驅(qū)動(dòng)人和事/物，從過(guò)去基于經(jīng)驗(yàn)的思維模式轉(zhuǎn)變成為基于大數(shù)據(jù)的事實(shí)依據(jù)的運(yùn)行模式，人們并在這個(gè)過(guò)程中不斷優(yōu)化機(jī)器(系統(tǒng))，最終實(shí)現(xiàn)人機(jī)有機(jī)融合。傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)管理模式及業(yè)務(wù)流程已經(jīng)不能適應(yīng)智能財(cái)務(wù)，所以新興的管理與文化必將產(chǎn)生，如管理理念、管理目標(biāo)、管理流程及管理內(nèi)容等都會(huì)隨之而發(fā)生改變。最后要明確會(huì)計(jì)人員與智能財(cái)務(wù)機(jī)器人各自的工作界限和職能范圍，這樣才能保證人機(jī)智能一體化的高效、高質(zhì)量協(xié)同完成。人機(jī)物有效協(xié)作共生是人們面臨的新的課題，如何發(fā)揮各自優(yōu)勢(shì)，實(shí)現(xiàn)共贏，并通過(guò)移動(dòng)化的企管文化與應(yīng)用打破地理邊界，使協(xié)同更加高效，是目前需要我們共同面對(duì)和努力解決的。

圖3 人機(jī)協(xié)同共生理念

（三）搭建企業(yè)數(shù)據(jù)價(jià)值框架

價(jià)值創(chuàng)造是企業(yè)管理的終極目標(biāo)，企業(yè)的所有管理活動(dòng)都要基于為企業(yè)創(chuàng)造價(jià)值來(lái)展開。即通過(guò)運(yùn)用管理工具對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，將分析結(jié)果反饋指導(dǎo)業(yè)務(wù)操作，促使企業(yè)價(jià)值優(yōu)化，即以數(shù)據(jù)價(jià)值信息指導(dǎo)業(yè)務(wù)活動(dòng)為企業(yè)創(chuàng)造價(jià)值的活動(dòng)，由此可見，連接企業(yè)業(yè)務(wù)信息和數(shù)據(jù)信息，是企業(yè)保值增值的基礎(chǔ)。

陳虎（2021）指出，數(shù)據(jù)是資產(chǎn)，是具有價(jià)值的，數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價(jià)值不體現(xiàn)在數(shù)據(jù)本身，體現(xiàn)在決策的有效性上。企業(yè)數(shù)據(jù)價(jià)值框架的搭建需要完成三個(gè)方面的工作：（1）數(shù)據(jù)基礎(chǔ)和數(shù)據(jù)治理，數(shù)據(jù)治理是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)制定、質(zhì)量檢查、數(shù)據(jù)架構(gòu)和數(shù)據(jù)安全方面進(jìn)行管理的部分，這是數(shù)據(jù)發(fā)揮價(jià)值的基礎(chǔ)，也是進(jìn)行智能決策的基礎(chǔ)。（2）數(shù)據(jù)價(jià)值鏈，即數(shù)據(jù)價(jià)值的發(fā)揮是有途徑可循的，即從最初的數(shù)據(jù)采集、加工、整理、分析和展示的整個(gè)信息過(guò)程，可以分解為數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)探索、數(shù)據(jù)算法和數(shù)據(jù)可視化等環(huán)節(jié)，這個(gè)鏈條就是數(shù)據(jù)發(fā)揮價(jià)值的途徑。這個(gè)數(shù)據(jù)價(jià)值鏈起到承上啟下的作用，一方面可以利用數(shù)據(jù)治理的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，另一方面可以為智能決策系統(tǒng)提供可用的數(shù)據(jù)資源。（3）智能決策場(chǎng)景，這是數(shù)據(jù)發(fā)揮價(jià)值的場(chǎng)所，是財(cái)務(wù)本身和業(yè)務(wù)決策所需要的場(chǎng)景，這個(gè)場(chǎng)景是業(yè)務(wù)與財(cái)力融合的基礎(chǔ)，可以了解業(yè)務(wù)決策需要什么樣的數(shù)據(jù)，利用什么樣的模型，如何進(jìn)行展示，可以將財(cái)務(wù)信息更好地為業(yè)務(wù)和企業(yè)戰(zhàn)略服務(wù)。

圖4 基于財(cái)務(wù)共享的大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)

圖5 立體式大數(shù)據(jù)分析模型平臺(tái)

三、基于財(cái)務(wù)共享的大數(shù)據(jù)分析模型平臺(tái)構(gòu)建

企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型是企業(yè)未來(lái)發(fā)展的長(zhǎng)期戰(zhàn)略，財(cái)務(wù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型是其中重要的一個(gè)環(huán)節(jié)，我國(guó)企業(yè)尤其是集團(tuán)企業(yè)或者國(guó)有企業(yè)，要打造適合自身業(yè)務(wù)特點(diǎn)的財(cái)務(wù)共享體系，借助大數(shù)據(jù)分析技術(shù)手段和智能化不斷提升，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)、數(shù)據(jù)、價(jià)值的全流程貫通，匯集全量財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，打造集團(tuán)企業(yè)的財(cái)經(jīng)數(shù)據(jù)中心，以企業(yè)價(jià)值變現(xiàn)為目標(biāo)，從而為企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理數(shù)字化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化建設(shè)提供重要支撐。

企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型平臺(tái)是人機(jī)協(xié)同發(fā)展的進(jìn)一步成熟階段(圖4)，它以管理與文化變革為出發(fā)點(diǎn)，探尋適應(yīng)智能財(cái)務(wù)平臺(tái)的管理與文化，比如重新架構(gòu)組織結(jié)構(gòu)、改變管理思維、規(guī)范管理流程、培養(yǎng)適應(yīng)新技術(shù)的管理人才和文化重塑等方面，為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型構(gòu)建健康的內(nèi)部環(huán)境。具體大數(shù)據(jù)模型平臺(tái)有三個(gè)部分組成，分別是大數(shù)據(jù)平臺(tái)、財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)模型平臺(tái)和價(jià)值變現(xiàn)主題平臺(tái)，這三個(gè)子平臺(tái)互相依托，互相影響，構(gòu)成一個(gè)成熟的大數(shù)據(jù)模型分析平臺(tái)，為企業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型奠定信息化基礎(chǔ)。以價(jià)值變現(xiàn)平臺(tái)為導(dǎo)向，將企業(yè)價(jià)值分解為一個(gè)個(gè)方向與主題，根據(jù)不同價(jià)值主題將財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析方法進(jìn)行模型建構(gòu)。而模型建構(gòu)所需要的數(shù)據(jù)資源均來(lái)源于大數(shù)據(jù)平臺(tái)，這個(gè)平臺(tái)將所需大數(shù)據(jù)資料進(jìn)行基礎(chǔ)整合，再進(jìn)行數(shù)據(jù)治理和數(shù)據(jù)價(jià)值整合，從而將標(biāo)準(zhǔn)化和高質(zhì)量數(shù)據(jù)提供給其他兩個(gè)平臺(tái)，最終助力企業(yè)的價(jià)值增值。這種企業(yè)數(shù)字化平臺(tái)解決了企業(yè)的“信息孤島”問(wèn)題，而且可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的多緯度、多場(chǎng)景和交叉性展現(xiàn)，是實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)、財(cái)務(wù)、戰(zhàn)略、價(jià)值等最好融合和體現(xiàn)。

（一）大數(shù)據(jù)平臺(tái)

數(shù)據(jù)的質(zhì)量是進(jìn)行智能決策的關(guān)鍵，大數(shù)據(jù)平臺(tái)主要是對(duì)企業(yè)的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總、處理和轉(zhuǎn)換的過(guò)程，具體包括數(shù)據(jù)基礎(chǔ)、數(shù)據(jù)治理和數(shù)據(jù)價(jià)值鏈分析三個(gè)部分。(1)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)主要是運(yùn)用大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)的采集、整理存儲(chǔ)、整合、集成和提供服務(wù)的過(guò)程，比如與企業(yè)相關(guān)的公共數(shù)據(jù)、行業(yè)數(shù)據(jù)、經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)和環(huán)境數(shù)據(jù)等宏觀范圍的大數(shù)據(jù)資料，同時(shí)還有如業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、管理數(shù)據(jù)和最基礎(chǔ)的多形態(tài)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，對(duì)其進(jìn)行采集、整理和集成的過(guò)程，它是大數(shù)據(jù)的儲(chǔ)蓄池和歸整工廠。(2)數(shù)據(jù)治理主要是解決數(shù)據(jù)困境問(wèn)題，即海量的數(shù)據(jù)因?yàn)闃?biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一、不規(guī)范和類型多樣等問(wèn)題，導(dǎo)致其質(zhì)量比較低，在智能決策過(guò)程中不能提供有力支持，數(shù)據(jù)治理過(guò)程主要就是解決這一問(wèn)題，通過(guò)制定數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、數(shù)據(jù)規(guī)范和數(shù)據(jù)安全等，來(lái)提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。比如可以將數(shù)據(jù)分類為主數(shù)據(jù)和元數(shù)據(jù)，針對(duì)不同數(shù)據(jù)主題來(lái)設(shè)置數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，如根據(jù)業(yè)務(wù)特點(diǎn)編制具有統(tǒng)一定義、口徑、名稱、參考標(biāo)準(zhǔn)及來(lái)源，形成一套一致、規(guī)范、開放、共性的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，為實(shí)現(xiàn)智能決策提供支持。或者根據(jù)企業(yè)本身的管控要求，明確數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)的管理和維護(hù)工作的責(zé)任主體，保障數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)能夠持續(xù)地進(jìn)行更新和改進(jìn)，從而滿足企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理的需求。通過(guò)設(shè)定技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)，確定數(shù)據(jù)類型、數(shù)據(jù)長(zhǎng)度、數(shù)據(jù)格式和來(lái)源系統(tǒng)，從而對(duì)信息系統(tǒng)建設(shè)和使用提供指導(dǎo)和約束。(3)數(shù)據(jù)價(jià)值是指按照價(jià)值實(shí)現(xiàn)目標(biāo)來(lái)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行整合利用，從而為企業(yè)創(chuàng)造價(jià)值的過(guò)程。數(shù)據(jù)本身是沒有價(jià)值的，只有將其進(jìn)行充分利用，才能為企業(yè)價(jià)值增值服務(wù)，如何充分發(fā)揮大數(shù)據(jù)的作用，將大數(shù)據(jù)技術(shù)落地應(yīng)用，是企業(yè)未來(lái)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型亟需解決的問(wèn)題，也是企業(yè)的長(zhǎng)期發(fā)展戰(zhàn)略。本文認(rèn)為從最初數(shù)據(jù)庫(kù)的建設(shè)、到對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行必要的清洗，再到利用統(tǒng)計(jì)方法、算法等大數(shù)據(jù)技術(shù)和智能技術(shù)對(duì)其進(jìn)行合理建模，到最后的大數(shù)據(jù)分析及可視化展示，這個(gè)基于價(jià)值創(chuàng)造為目標(biāo)的數(shù)據(jù)價(jià)值鏈環(huán)節(jié)是數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)價(jià)值的有效途徑，是打通人機(jī)物互融互通協(xié)同發(fā)展的根本，也是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵。

圖6 成本預(yù)測(cè)大數(shù)據(jù)模型構(gòu)建

（二）財(cái)務(wù)大數(shù)據(jù)模型平臺(tái)

財(cái)務(wù)大數(shù)據(jù)模型平臺(tái)需要有相關(guān)技術(shù)和信息化或者財(cái)務(wù)共享服務(wù)平臺(tái)為依托，大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)和智能化發(fā)展不斷推動(dòng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，作為企業(yè)重要組成部分，財(cái)務(wù)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型也在不斷深化。財(cái)務(wù)大數(shù)據(jù)模型平臺(tái)主要是利用財(cái)務(wù)大數(shù)據(jù)資源，通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的挖掘，使得數(shù)據(jù)可見、可懂、可用和可運(yùn)營(yíng)，從而實(shí)現(xiàn)技術(shù)在財(cái)務(wù)應(yīng)用場(chǎng)景關(guān)聯(lián)與落地，為企業(yè)發(fā)展提供前瞻性、有價(jià)值的信息與決策依據(jù)。該平臺(tái)通過(guò)對(duì)多源數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一歸集，打破數(shù)據(jù)孤島，廣泛連接財(cái)務(wù)與業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，統(tǒng)一數(shù)據(jù)口徑，提升數(shù)據(jù)質(zhì)量，進(jìn)行數(shù)字建模和算法建模，實(shí)現(xiàn)多維分析，保障數(shù)據(jù)資產(chǎn)的有效利用與價(jià)值最大化，從而使數(shù)據(jù)資產(chǎn)保值和增值。

大數(shù)據(jù)及智能化相關(guān)技術(shù)是實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)分析和智能建模的工具和基礎(chǔ)，如前文所述，雖然一些技術(shù)在財(cái)務(wù)共享中得到了一些應(yīng)用，但總體而言，應(yīng)用范圍和應(yīng)用深度都還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠，還有更大的空間可以繼續(xù)開發(fā)。而對(duì)于算法模型的具體應(yīng)用，是實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)到財(cái)務(wù)再到價(jià)值的關(guān)鍵，如何根據(jù)價(jià)值變現(xiàn)主題反饋到財(cái)務(wù)信息，再?gòu)呢?cái)務(wù)信息導(dǎo)向數(shù)據(jù)模型構(gòu)建，實(shí)現(xiàn)自上到下的價(jià)值實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)。比如對(duì)于收入預(yù)測(cè)，可以通過(guò)對(duì)業(yè)務(wù)分析與訪談、數(shù)據(jù)探索和數(shù)據(jù)準(zhǔn)備等工作，整理原始數(shù)據(jù)資料，再可以根據(jù)隨機(jī)森林模型和時(shí)間序列模型等為主，以建立的大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)和多維分析模型為輔助，最終對(duì)收入進(jìn)行預(yù)測(cè)，幫助管理層把控企業(yè)經(jīng)營(yíng)走勢(shì)，輔助企業(yè)進(jìn)行有效決策；再比如對(duì)于應(yīng)收賬款管理，傳統(tǒng)財(cái)務(wù)會(huì)從客戶資信管理、事前管理、事后監(jiān)控和催款政策等幾個(gè)方面進(jìn)行管控，而在大數(shù)據(jù)分析模型平臺(tái)，可以通過(guò)匯聚企業(yè)內(nèi)外部數(shù)據(jù)和互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，構(gòu)建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，然后根據(jù)信用評(píng)分法如5C評(píng)分法等，實(shí)現(xiàn)對(duì)客戶的授信模型建模，實(shí)現(xiàn)對(duì)客戶信用畫像，再利用內(nèi)外部數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型分析、預(yù)警客戶信用風(fēng)險(xiǎn)、監(jiān)控回收等方面進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控分析，針對(duì)客戶信用水平進(jìn)行差異定額、定期限和定折扣等信用政策的制定，可以在提高應(yīng)收賬款回收率的同時(shí)，還可以維護(hù)客戶關(guān)系，助力企業(yè)發(fā)展。

企業(yè)的財(cái)務(wù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型也不是一蹴而就的，需要一個(gè)發(fā)展過(guò)程，這個(gè)過(guò)程就是會(huì)計(jì)信息化的過(guò)程，也就是財(cái)務(wù)共享服務(wù)不斷發(fā)展的過(guò)程。本文認(rèn)為，對(duì)于前沿技術(shù)和模型算法運(yùn)用到財(cái)務(wù)共享發(fā)展的階段過(guò)程，是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的必經(jīng)之路。隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)及智能技術(shù)的不斷研發(fā)和創(chuàng)新，模型算法的不斷落地，運(yùn)用技術(shù)不斷成熟，運(yùn)用成本不斷降低，促使財(cái)務(wù)共享從建設(shè)期的業(yè)務(wù)流程化已基本實(shí)現(xiàn)，成長(zhǎng)期的業(yè)財(cái)融合也在不斷實(shí)現(xiàn)，而最終的智能決策及人機(jī)智能一體化也終將實(shí)現(xiàn)。

圖7 聚焦企業(yè)經(jīng)濟(jì)分析重點(diǎn)事項(xiàng)

（三）價(jià)值變現(xiàn)平臺(tái)

價(jià)值變現(xiàn)平臺(tái)主要是企業(yè)戰(zhàn)略目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)，是將較為抽象的戰(zhàn)略目標(biāo)分解成一個(gè)個(gè)清晰的價(jià)值實(shí)現(xiàn)主題，基于具體價(jià)值主題來(lái)分析如何為企業(yè)創(chuàng)造價(jià)值，它向上承接企業(yè)戰(zhàn)略目標(biāo)，向下導(dǎo)向財(cái)務(wù)模型建構(gòu)，在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中具有承上啟下的紐帶作用。具體可以劃分為對(duì)內(nèi)管理賦能和對(duì)外市場(chǎng)化運(yùn)作。

1.對(duì)內(nèi)業(yè)務(wù)管理賦能包括業(yè)務(wù)主題、產(chǎn)品主題、經(jīng)濟(jì)活動(dòng)主題等。(1)業(yè)務(wù)主題可以聚焦在財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的收入增長(zhǎng)、盈利質(zhì)量和現(xiàn)金流貢獻(xiàn)等方面，可以分類成不同業(yè)務(wù)場(chǎng)景，根據(jù)不同業(yè)務(wù)場(chǎng)景梳理出相關(guān)指標(biāo)并進(jìn)行模型建構(gòu)。數(shù)據(jù)方面可以根據(jù)不同業(yè)務(wù)主題明確標(biāo)準(zhǔn)所屬組織部門、事業(yè)、業(yè)務(wù)主題及業(yè)務(wù)概念、規(guī)則及相關(guān)來(lái)源，統(tǒng)一業(yè)務(wù)定義、口徑、名稱、參考標(biāo)準(zhǔn)及來(lái)源，形成一套一致、規(guī)范、開放和共性業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，評(píng)價(jià)各業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)表現(xiàn)，支持業(yè)務(wù)擴(kuò)張或者收縮等決策。(2)產(chǎn)品主題可以將財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)聚焦在產(chǎn)品定價(jià)、采購(gòu)成本、人工成本和產(chǎn)品毛利率等指標(biāo)，通過(guò)不同產(chǎn)品的場(chǎng)景分類，根據(jù)智能化相關(guān)技術(shù)，進(jìn)行發(fā)票場(chǎng)景、供應(yīng)商、人員構(gòu)成、稅收籌劃等方面的分析。數(shù)據(jù)建?？梢詷?gòu)建比如本量利分析模型、杜邦分析模型、比率分析模型等對(duì)產(chǎn)品的盈利性、發(fā)展性和可持續(xù)性進(jìn)行分析。數(shù)據(jù)方面可以對(duì)接數(shù)據(jù)端口的HR系統(tǒng)、采購(gòu)系統(tǒng)、稅務(wù)系統(tǒng)、客戶系統(tǒng)等，將各種產(chǎn)品數(shù)據(jù)進(jìn)行口徑和標(biāo)準(zhǔn)的規(guī)范化梳理，精準(zhǔn)識(shí)別銷售收入、成本費(fèi)用和稅務(wù)風(fēng)險(xiǎn)等異常變動(dòng)，從而支持產(chǎn)品優(yōu)化。(3)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)主題可以聚焦經(jīng)營(yíng)成果、財(cái)務(wù)狀況、現(xiàn)金流量、宏觀經(jīng)濟(jì)等方面梳理出眾多指標(biāo)，可以納入歷年的數(shù)據(jù)支撐分析整個(gè)公司經(jīng)濟(jì)活動(dòng)，構(gòu)建數(shù)據(jù)模型來(lái)實(shí)現(xiàn)企業(yè)價(jià)值。

2.對(duì)外市場(chǎng)化運(yùn)作部分包括供應(yīng)鏈主題和市場(chǎng)分析主題等。(1)供應(yīng)鏈主題將供應(yīng)鏈管理中的上游供應(yīng)商、企業(yè)、下游客戶及金融機(jī)構(gòu)等納入管理平臺(tái)，打通鏈條信息通道，實(shí)現(xiàn)上下游全鏈條分析，而且應(yīng)聚焦在產(chǎn)業(yè)鏈的深度分析，數(shù)據(jù)分析可以更加注重產(chǎn)業(yè)鏈的具體環(huán)節(jié)，比如原材料采購(gòu)可以從供應(yīng)商信用管理、運(yùn)輸過(guò)程管理、材料成本分析、原材料存儲(chǔ)等環(huán)節(jié)進(jìn)行數(shù)據(jù)整合和分析，了解供應(yīng)商的融資需求和應(yīng)收款項(xiàng)管理政策等，實(shí)現(xiàn)對(duì)供應(yīng)商的多角度分析，從而打造良好的關(guān)系和降低采購(gòu)成本。對(duì)下游客戶可以將其應(yīng)收應(yīng)付信息及時(shí)提供給金融機(jī)構(gòu)，根據(jù)大數(shù)據(jù)模型和算法模型了解客戶的市場(chǎng)需求，構(gòu)建大數(shù)據(jù)模型來(lái)對(duì)銷售量和銷售單價(jià)等進(jìn)行預(yù)測(cè)分析，更好地為客戶提供高質(zhì)量產(chǎn)品或服務(wù)。對(duì)金融機(jī)構(gòu)應(yīng)及時(shí)溝通信息，用大數(shù)據(jù)技術(shù)及時(shí)了解利率等金融指標(biāo)的最新變化，合理規(guī)劃資金使用效率，提高資金周轉(zhuǎn)，對(duì)投融資進(jìn)行決策支持。(2)市場(chǎng)分析主題方面主要聚焦在行業(yè)宏觀發(fā)展?fàn)顩r、行業(yè)市場(chǎng)容量、行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境、競(jìng)爭(zhēng)格局、市場(chǎng)動(dòng)向、市場(chǎng)潛力評(píng)估等方面，可以借助大數(shù)據(jù)分析技術(shù)和智能建模，對(duì)企業(yè)所處的國(guó)內(nèi)外宏觀環(huán)境和產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行分析，了解國(guó)家和行業(yè)的最新政策和發(fā)展趨勢(shì)，從而為企業(yè)戰(zhàn)略目標(biāo)提供決策支持。

四、多緯度立體化大數(shù)據(jù)分析模型平臺(tái)的場(chǎng)景應(yīng)用

基于財(cái)務(wù)共享的大數(shù)據(jù)分析模型平臺(tái)，是企業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的途徑，它以企業(yè)的價(jià)值創(chuàng)造為終極目標(biāo)。該平臺(tái)應(yīng)體現(xiàn)如下幾個(gè)方面的特點(diǎn)：(1)全面共享，包括整個(gè)企業(yè)對(duì)于智能財(cái)務(wù)相關(guān)平臺(tái)、智能財(cái)務(wù)相關(guān)數(shù)據(jù)、智能財(cái)務(wù)相關(guān)人員和智能財(cái)務(wù)相關(guān)組織的共享。(2)高效融合，在政策、規(guī)則、流程、系統(tǒng)、數(shù)據(jù)、標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一的基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)企業(yè)業(yè)務(wù)、財(cái)務(wù)和管理的一體化融通。(3)深度協(xié)同，在新型財(cái)務(wù)管理模式下，基于智能財(cái)務(wù)相關(guān)平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)財(cái)務(wù)專業(yè)分工、各級(jí)財(cái)務(wù)組織，以及業(yè)財(cái)管各部門之間的深度協(xié)同。(4)精細(xì)管理，借助智能財(cái)務(wù)建設(shè)的契機(jī)，采集最細(xì)顆粒度的交易數(shù)據(jù)和過(guò)程數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)基層業(yè)務(wù)單元層面和流程環(huán)節(jié)層面的精細(xì)化管理。(5)力求智能，在智能財(cái)務(wù)建設(shè)過(guò)程中，應(yīng)注重體現(xiàn)智能財(cái)務(wù)本質(zhì)特色的智能化應(yīng)用場(chǎng)景設(shè)計(jì)和相應(yīng)新技術(shù)的匹配運(yùn)用(圖5)。

將企業(yè)價(jià)值最大化的戰(zhàn)略目標(biāo)根據(jù)價(jià)值變現(xiàn)途徑，分解成一個(gè)個(gè)價(jià)值變現(xiàn)主題，根據(jù)價(jià)值主題需求進(jìn)行模型推導(dǎo)和數(shù)據(jù)梳理，這個(gè)線索非常清晰明了，明確了數(shù)據(jù)的方向、實(shí)現(xiàn)途徑及所需要達(dá)到的目標(biāo)，這是一條主線。第二條主線以財(cái)務(wù)管理的主要內(nèi)容為依托，財(cái)務(wù)管理的終極目標(biāo)也是企業(yè)價(jià)值最大化，所以所有財(cái)務(wù)管理的決策過(guò)程都是以為企業(yè)創(chuàng)造價(jià)值為出發(fā)點(diǎn)，傳統(tǒng)財(cái)務(wù)管理決策往往因?yàn)閿?shù)據(jù)處理有限和財(cái)務(wù)信息流轉(zhuǎn)不暢等問(wèn)題，并沒有發(fā)揮其最大效用。在大數(shù)據(jù)分析模型平臺(tái)下，有了高質(zhì)量數(shù)據(jù)和先進(jìn)算法為依托，決策的流程和方式都將發(fā)生較大變化，因此基于財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)全部自動(dòng)化基礎(chǔ)上進(jìn)行的預(yù)算管理、成本控制、稅務(wù)籌劃、風(fēng)控管理、績(jī)效管理等管理會(huì)計(jì)內(nèi)容，效能將得到更大的發(fā)揮。第三條主線是以“數(shù)據(jù)價(jià)值鏈”為依托，這條鏈條是數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)價(jià)值的途徑，從最初的數(shù)據(jù)采集到最終的數(shù)據(jù)可視化展示，不同于傳統(tǒng)財(cái)務(wù)管理的實(shí)現(xiàn)途徑，它是以數(shù)據(jù)管理和整合為分析對(duì)象，基于企業(yè)價(jià)值體系建立數(shù)據(jù)價(jià)值鏈，從而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)智能決策的過(guò)程。這三條主線互相交叉，互相依托，互相成就，形成復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，多緯度立體化實(shí)現(xiàn)價(jià)值創(chuàng)造的目標(biāo)。

（一）以成本預(yù)測(cè)方案的應(yīng)用場(chǎng)景為例

對(duì)于成本預(yù)測(cè)，基于傳統(tǒng)作業(yè)成本法的原理，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，探索動(dòng)因與成本之間的相關(guān)關(guān)系，幫助企業(yè)建立并完善作業(yè)成本庫(kù)，提升模型準(zhǔn)確率，節(jié)省企業(yè)人力財(cái)務(wù)成本，實(shí)現(xiàn)提質(zhì)增效。

對(duì)于間接費(fèi)用占比較高的產(chǎn)品企業(yè)，用作業(yè)成本法進(jìn)行成本溯源，探尋資源消耗與產(chǎn)品成本之間的關(guān)系無(wú)疑是比較好的一種財(cái)務(wù)方法，但基于傳統(tǒng)財(cái)務(wù)對(duì)數(shù)據(jù)處理的局限性，很多企業(yè)并沒有采用這種先進(jìn)的成本管理方法。在大數(shù)據(jù)模型分析平臺(tái)，結(jié)合大數(shù)據(jù)技術(shù)相關(guān)應(yīng)用，作業(yè)成本法的效用可以得到更好地發(fā)揮(圖6)，可以構(gòu)建基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的作業(yè)成本法成本預(yù)測(cè)和管理模型。這個(gè)模型可以通過(guò)四個(gè)步驟來(lái)實(shí)現(xiàn)作業(yè)成本法，第一步，整理資源動(dòng)因、作業(yè)動(dòng)因，生成模型數(shù)據(jù)；第二步，根據(jù)已有的樣本數(shù)據(jù)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，探究動(dòng)因與成本之間的非直線關(guān)系；第三步，根據(jù)訓(xùn)練效果，調(diào)整參數(shù)，減少預(yù)測(cè)誤差；第四步，模型上線，監(jiān)控運(yùn)行結(jié)果，優(yōu)化模型，最終實(shí)現(xiàn)期望結(jié)果。除了成本預(yù)測(cè)，銷售預(yù)測(cè)、全面預(yù)算管理、風(fēng)險(xiǎn)管理、稅務(wù)管理、投融資管理、資金管理和資產(chǎn)管理等財(cái)務(wù)管理的內(nèi)容，都可以通過(guò)這樣的大數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)建模和財(cái)務(wù)方法結(jié)合等分析來(lái)實(shí)現(xiàn)。

（二）以價(jià)值主題即經(jīng)濟(jì)分析的應(yīng)用場(chǎng)景為例

精益化運(yùn)營(yíng)需要將企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理活動(dòng)進(jìn)行分環(huán)節(jié)分階段轉(zhuǎn)換成細(xì)微顆粒度數(shù)據(jù)，聚焦企業(yè)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)分析重點(diǎn)月度事項(xiàng)，從經(jīng)營(yíng)成果、財(cái)務(wù)狀況、現(xiàn)金流量、單位成本、宏觀經(jīng)濟(jì)等梳理幾百個(gè)指標(biāo)，然后將歷年的經(jīng)濟(jì)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)建模成趨勢(shì)分析、歸因分析、比率分析、SWOT分析等模型，通過(guò)對(duì)標(biāo)數(shù)據(jù)自動(dòng)獲取、靈活直觀展示差異、系統(tǒng)模型共享應(yīng)用、分析報(bào)告自動(dòng)生成等，為板塊精細(xì)化管理提供有力支撐，同時(shí)評(píng)價(jià)企業(yè)可持續(xù)增長(zhǎng)能力，為投融資安排提供數(shù)據(jù)支持，為營(yíng)運(yùn)管理控制提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)(圖7)。

五、總結(jié)

當(dāng)今時(shí)代，大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能、區(qū)塊鏈和物聯(lián)網(wǎng)等（大智移云物區(qū)）新興技術(shù)已經(jīng)席卷全世界，計(jì)算機(jī)強(qiáng)大的存儲(chǔ)和計(jì)算能力，高效地處理海量大數(shù)據(jù)能力和語(yǔ)音圖像識(shí)別等技術(shù)的發(fā)展，正在重構(gòu)已知世界，撞擊未知世界，新技術(shù)已然真實(shí)地改變了現(xiàn)實(shí)社會(huì)。毋庸置疑，新興技術(shù)的影響力已經(jīng)滲透到企業(yè)管理的各個(gè)環(huán)節(jié)。在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的過(guò)程中，傳統(tǒng)流程已無(wú)法適應(yīng)智能環(huán)境的運(yùn)作，因此，在智能環(huán)境下研究企業(yè)大數(shù)據(jù)模型構(gòu)建，主要是努力做到引導(dǎo)、利用、控制相關(guān)技術(shù)和方向的發(fā)展，堅(jiān)守信息系統(tǒng)發(fā)展中的倫理和道德底線，盡可能實(shí)現(xiàn)人和技術(shù)的平衡協(xié)同發(fā)展，讓科學(xué)技術(shù)為財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)服務(wù)，更好助力企業(yè)轉(zhuǎn)型和高質(zhì)量發(fā)展，從而促進(jìn)社會(huì)經(jīng)濟(jì)的繁榮發(fā)展。保證完整的智能財(cái)務(wù)循環(huán)管理，從設(shè)計(jì)、執(zhí)行、評(píng)估、分析到再設(shè)計(jì)、再執(zhí)行，對(duì)數(shù)據(jù)治理的規(guī)范化和實(shí)現(xiàn)對(duì)智能財(cái)務(wù)平臺(tái)進(jìn)行動(dòng)態(tài)管理，從而能夠?qū)?shù)據(jù)進(jìn)行全生命周期質(zhì)量把控和管理，最終形成良性循環(huán)，是本文亟待解決的問(wèn)題。