財務數字化轉型的實施路徑

數字經濟，大家都非?？春盟陌l展前景，統計數據顯示，2025年中國的數字經濟產業規模會達到60萬億。

數字經濟是什么?目前并沒有統一、標準、嚴格的定義，內涵相對比較寬泛，凡是用數字化手段、數字化能力，促進優化資源配置和產業發展，都可以稱之為數字經濟模式。

1、傳統信息化到數字化

數字化階段是信息化發展到了更高形式的體現，是信息化的一個延伸。

以前進行的信息化建設是依托IT技術。IT技術它關注的是什么?流程、連接、功能。這些技術的實現關注什么?是數據本身，怎么樣進行數據收集、數據清理、數據加工、數據存儲、數據建模、數據分析、數據可視化，這是DT技術。

當然，從IT轉換成DT并不是說用DT替換了IT。事實上在數字化進程中，是IT和DT進行雙輪驅動的，要兩手抓，兩手都要硬。

IT方面有ERP，CRM，OA，自然語言處理等等。DT里面有數據治理、數據質量管理、多維報表分析、數據服務等等。

在這個過程中，要避免兩個誤區：

一個誤區是什么?過于注重IT。談到數字化的時候，仍然還是緊緊盯著怎么把現有ERP的功能做得再強大一點，怎樣通過會計科目和輔助核算獲取更多信息，這種思維是不可能取得很好的效果的，在IT這棵樹上長不出DT的果實。

另一個誤區是什么?又過度重視DT。說到數字化就買很多報表和工具，但是忽略了基礎信息系統的構建，該有的系統沒有，該產生的數據沒有產生。這種情況下，即便有再多報表，也沒辦法呈現你想要的結果。

2、實現路徑：IT+DT雙輪驅動

兩手都要抓，兩手都要硬，通過IT和DT的雙輪驅動來實現財務數字化，過程應該分三個階段：

第一個階段把它定義成傳統的信息化

這部分要做什么?第一查缺補漏，第二互聯互通。針對傳統IT技術，IT信息系統，看看還有哪些缺失，哪些功能還不具備，把缺失的部分建設好。再者看看哪些系統還是孤立的信息孤島，要實現信息的互聯互通。

第二個功能是什么?是所有系統互聯互接的一個路由器。業務系統不能跟核算系統對接的時候，可以和報賬系統先對接，通過報賬系統再跟核算系統對接。

圍繞這個，可能會產生影像系統、檔案系統、運營系統、費用APP、發票、供應商結算等等，向上是預算管理、成本管理、績效管理，再向上是決策支持等等。

第二個階段是自動化和智能化階段

這兩年有很多自動化和智能化技術出現，也相對變得成熟。比如OCR識別的技術，RPA，自然語言處理，知識圖譜等等，這些技術如果能夠和場景結合，就會對很多具體的應用場景有非常大的幫助。

我們做了一些總結，發現確實在很多場景下都可以得到很好的應用。例如，針對收入收款，可以進行客戶風險雷達掃描，收款的自動認領和核銷。針對采購付款、資產成本核算，可以進行合同的智能審核，供應商自動結算，發票信息自動采集，報賬單自動填寫、自動審核，實物資產自動定位，使用狀態實時統計和反饋。針對客戶關系，進行知識圖譜掃描，這些都可以通過自動化和智能化技術得以實現。

第三個階段要真正開始實施數字化了

數字化的實施，一定不是單純的IT建設的延伸，不是單純的上一套軟件。數字化的實施在一個企業里面來說，它涉及到了關鍵調整和組織再造，實際上是一個系統性工程。

我們認為，要行使數字化轉型，需要依照這樣的路徑：

首先，目標要清晰，數字化轉型到底要做什么?創新產品，優化運營，賦能員工，協同生態，明確核心目標到底是什么。

其次，需要一個保障體系，這個保障體系要有什么?文化先行、組織賦能、人才支撐和標準規范。

核心支撐力量是數據治理體系和工具平臺。

數據治理體系是說，怎么樣把數據管清楚，包括主數據、元數據、數據標準、數據質量、數據安全、數據生命周期管理，數據如果管不清楚，垃圾進垃圾出，最終的分析效果一定不好。

說到工具平臺，工欲善其事必先利其器。做數字化一定要用數字化工具，針對數字治理要有數字治理的系統，針對數據采集要有數據采集的系統，針對整個數據收集存儲，要有數據底座，針對你的運算邏輯、算法有運算平臺，針對數據服務和可視化展示，有報表平臺、BI平臺等等。

至于中間部分，就是具體實施數字化的路徑，我們定義成三個層次和三個階段，便于記憶稱為“數字化轉型的三三制”。

3、財務數字化轉型實施路徑的三個層次

第一層是業務數據化。把所有的業務對象、業務邏輯、業務規則、業務結果都用數字化的方式呈現出來。如果說的再直接一點，就是把應該獲取到的這些數據，用各種各樣的手段和方式獲取到，這就是要做的第一步工作?？梢杂糜哺兄?，例如傳感器、RFID、二維碼;軟感知，類似OCR識別、埋點、爬蟲、系統日志。不管什么樣的方式，都是要把這些數據盡可能收集上來。這些年大家發現造汽車、造電視的越來越多，實際上很多時候，大家關注的不是硬件本身的盈利，而是把它更多當成了一個數據入口。這是第一步，要構建全程無接觸的數據感知能力。

第二層是數據資產化。要能夠把數據像資產一樣管理，大家都去過圖書館，那里的書分門別類擺得非常清晰，想看什么書很容易找到，里面還有檢索系統，一本書有沒有、在什么位置，可以清晰地定位出來，一目了然，數據也應該這樣管理。但是現在的數據做不到，這就好像去了一個圖書館，里面所有的書亂七八糟堆在一起，什么也找不到，數據就是這個狀態，找不到，對不齊，用不了。

所以，要形成一套數據管理能力，把數據像資產一樣管理起來。怎樣進行數據采集，采集之后怎樣進行數據的加工和清洗，怎樣數據入池，進行初加工，形成主題連接，形成一個數據底座，再進行各種模型的算法構建，形成數據服務，進行可視化展示，這是數據服務的提供過程，同時也是數據資產化的過程。

第三層是資產價值化。有了這些數據不是最重要的，最重要的是要用這些數據，要通過場景來驅動數據的使用，用數據驅動公司的決策流程。有很多場景，有不同的維度，要進行這種多維度多層次數據和場景的分析。財務有財務要做的，營銷有營銷要做的，采購有采購要做的，運營有運營要做的，怎樣形成多層次多維度的分析體系，來驅動數據的使用，驅動公司的決策，這是第三個層面要做的事情。

4、財務數字化轉型實施路徑三階段

我們認為企業財務數字化轉型實施路徑可以分成三個階段，劃分的標志是什么?主要看所使用的數據量的大小，所依賴的這些數據主要是內部數據還是外部數據?

數據更多的是事后反應，還是實時展示?算法和模型是簡單的還是比較復雜的?僅僅只能提供現狀的展示，還是可以預警預測，對未來產生一些決策的建議?這是分類的標識。

一般情況下，如果你用的都是事后數據，都是內部數據，算法模型比較簡單，那就是第一階段。如果有很多外部數據，數據要求是實時的，算法模型比較復雜，這是第三階段。其他的是中間階段。

舉個例子，一家航運企業，第一個階段他關注的都是基本指標，從財務考核來看，關注凈利潤、營業收入;從業務運營來說，關注營運噸天、航行率、盈利率、噸船產數量等等，這是基本指標。再復雜一點，可能就要關注風險預測，例如，航線上天氣變化情況如何，還有多長時間進入臺風區，最近有沒有海盜出沒等等，他要根據這些運營狀況來提示最佳航線和最佳航行速度，這就是第二階段。第三階段要對未來一部分時間內，整個業務的現狀，包括航油的價格，要有所了解，能給出合理建議，應該到哪個地區加油，多加還是少加什么量是最優選擇，這是對未來的預測。我說它整個數字化也是分為三個階段來實施的。