财务数字化转型与智能财务研究系列之六

原载《财会月刊》2020年第15期

北京国家会计学院

张庆龙(博士生导师)

【摘要】信息技术是组织变革的根本动因，它将改变组织形态和管理工作本质，也是推动财务共享服务数字化转型的重要支撑。从财务数字化转型整体视角、效率视角以及数据价值视角三个方面探讨财务共享服务中心数字化转型的动因，以及大数据、云计算、人工智能、区块链和物联网等数字技术对财务共享服务数字化转型的影响。

【关键词】财务共享服务；信息技术；数字化转型；动因；数字技术

【中图分类号】F275

【文献标识码】A

一、引言

组织变革的技术决定论观点认为，信息技术是组织变革的根本动因，它将改变组织形态和管理工作本质。财务共享服务在西方早已有之，为什么在这个时期需要进行数字化转型？笔者认为，这与企业所处的阶段、周围的环境变化有着直接的关系。其中，最为重要的是信息技术环境的重大变化，它颠覆了我们对于传统财务、传统企业管理的认知，给过去的不可能提供了可能。

财务共享服务的发展经历了两次重大演进。最初建立财务共享的目的是降低成本、加强集团管控，企业因此实现了管控模式从分散到集中的转变。但这个过程并不是所谓的会计集中核算，区别于传统的物理集中，它是一种逻辑上的集中，其特征可以概括为“集中的更集中，分散的更分散”，并由此带来财务内部的专业化分工，即划分出共享财务、业务财务与战略财务三个功能。其中，业务财务与战略财务主要针对的是没有进入财务共享服务中心的员工，也就是从会计核算等基础业务中释放出来的财务人员。这部分财务人员应按照业务财务与战略财务的要求从事经营决策服务、战略目标实现的价值管理等高附加值工作，但事实上，结果并不理想，而是产生了一定的期望差距。主要原因包括财务组织架构改革滞后、流程再造不彻底、财务人员能力有限以及当时的信息技术落后等。总之，传统财务管理的问题全部暴露出来，“一集就死，一放就乱”的弊端使得很多建立了财务共享服务中心的企业集团抱怨之声不绝于耳。

笔者认为，看上去很完美的财务共享服务中心仍存在诸多问题，无法充分发挥管理会计的价值。业务财务与战略财务则处于尴尬的境地，由于无法充分利用来自财务共享服务的数据，导致很多企业集团的业务财务与战略财务又回到原来的老路。此时，财务共享服务迎来了第二次大的迭代，即如何推进业财融合甚至是业财税一体化。在这一阶段，要求业务财务人员不仅要懂财务更要懂业务，把企业财务的神经网络融入业务流程中、打通业务与财务之间的壁垒成为主要任务。从系统来看，主要体现为财务共享服务中心如何与ERP系统进行有效的对接。这自然就要发挥财务的服务功能理念，深入业务，为业务过程提供数据参考依据，从而真正熟悉管理过程，为管理决策提供相关的信息支持。这时如何加强财务共享服务中心数据服务的能力成为重点。

具体来说，可以将财务共享服务数据中心视为企业的大数据中心，至少是管理会计的数据决策中心。如何运用连接、共生、协同、平台等理念，针对来自企业内外部的大量、完整、多类型、异构的数据，运用数据采集、数据加工、数据挖掘、算法、模型等方法进行数据的加工与管理，并进行数据的可视化展示，推动企业数据中台与财务智能化，成为财务共享服务中心第二次演进的目标。笔者认为，这也是财务共享服务数字化转型所要达到的目标。应该看到，数字技术的飞速发展使得财务共享服务的第二次演进成为可能。因此，本文将对财务共享服务的数字化转型动因和数字技术在哪些方面影响了财务共享服务进行探讨。

二、财务共享服务为什么要进行数字化转型

1.整体视角。财务数字化转型始于共享服务，该观点主要源于对财务转型始于共享服务的认知，源于财务共享服务中心的优势——解决了企业集团存在的数据管理问题，并为财务数字化转型搭建了重要的数据基础、组织基础、技术基础与服务基础。财务数字化转型是指企业在财务领域运用云计算、大数据等数字技术来重构财务组织、再造业务流程，提升财务数据质量和财务运营效率，从而更好地赋能业务、支持管理、辅助经营和支撑决策。显然，看上去很完美的财务共享服务中心距离财务数字化转型的要求还有很大的差距。作为企业拥抱数字化浪潮的“先行者”，机器人流程自动化（RPA）、人工智能、区块链等数字技术已经开始运用于财务共享服务中心。也就是说，从财务数字化转型的整体视角来看，财务共享服务数字化转型更重要的使命是实现企业内外部数据的连接和协同，不仅包括业务环节的数字化，还包括与客户、供应商、投资人、债权人等第三方连接的数字化。这是财务共享服务数字化转型的动因之一。

2.效率视角。财务共享服务中心的工作效率提升不明显，主要体现在工作流程和技术应用两个方面。

（1）财务共享服务将核算等重复性工作集中后，其财务人员面临较大的工作量。一是，虽然财务人员只需通过查阅电子影像而无须查看实物进行核验，但仍需要进行大量的数据录入、审核判断等人工处理。二是，财务人员此时提供的会计数据类型单一、数据量较小，对管理会计的决策支持功能依然较弱，对企业的规划、决策、控制、评价以及价值创造方面的作用也不大。三是，从整体的角度来看，财务共享服务中心效率的提升还应带动企业整体运营效率的提升。事实上，许多财务共享服务中心的流程将原始数据录入等工作转移到业务人员，增加了不必要的工作，这与提升企业整体效率的目的显然是相背离的。

（2）财务共享服务实施的过程中，其效率受技术应用的影响较大，而财务共享服务中心的建设时间以及管理水平又决定了财务共享服务中心的技术应用能力。常媛等通过对我国制造业部分企业的财务共享服务中心效率进行静态和动态分析，发现较晚实施财务共享服务中心的制造业企业拥有可借鉴的成功经验以及可应用的新技术，因而效率普遍较高。并且，企业的管理水平也会影响先进技术在财务共享服务中心的运用，如果只是简单套用现有财务共享服务的实施模式，则可能影响企业对新技术的应用，只能通过提高当前的技术效率来提高财务共享服务中心的效率。

新技术的应用，特别是自动化与智能化技术的部署，成为提高财务共享服务中心效率、进一步释放核算资源的关键所在。财务共享服务中心需要考虑如何通过数字化转型进一步替代现有人工，通过自动化共享作业进一步释放劳动力，从而实现转型。例如，在审核环节引入机器学习引擎，实现对单据的风险等级判断，提高审核的靶向性，而审核后的结果则通过会计引擎完成全自动的记账核算。这样所构建的财务共享服务平台会减少大量低附加值的报账、审核、核算环节，使相关工作由智能化系统实时自动完成，使财务人力得到最大限度的利用。

3.数据价值视角。从财务转型的方向上来看，财务共享服务中心并不能仅满足于对流程效率的提升；在集团会计数据管理现状和下一代财务的智能化思维中，还需要明确数据价值以及数据对财务数字化转型的重要性。

为了发挥数据价值，企业需要建立采集数据的“触角”，并在管理数据的平台上通过对数据质量的控制，找到能深度分析和挖掘数据价值的算法与模型。财务要实现数字化转型，应及时、广泛地采集企业内外部数据，从企业的小数据集转化为大数据中心，借助经营预测、风险预测模型和工具为管理者提供服务。可以看到，获取和采集数据是利用数据的前提，然而在这一环节上，财务共享服务中心存在数据采集率低、数据颗粒度（数据集的最小单元）不够细致等问题，难以满足管理会计决策大数据分析的要求。

受财务特殊的数据处理方式的影响，目前财务共享服务中心业务数据化程度仍然较低，所采集到的数据也仅是企业可利用数据的“冰山一角”，并且主要集中于结构化的财务数据。华为联合全球权威的咨询与服务机构IDC发布的白皮书指出，当前企业数字化转型数据仅涉及企业10%的管理数据，90%的数据仍处于“沉睡”中。要推进数字化转型，能否采集物理世界的全量数据，能否将不同物理世界数据融合，能否将物理世界数据和现有管理数据融合是数据价值创造的核心关键点。

同时，区分“业务数据化”与早已有之的“业务流程信息化”概念，有助于我们加深对业务数据化的理解，更好地指导实践。建立在信息化技术基础上的ERP系统是企业财务共享服务中心建设的重要支撑，而信息化建设主要以业务流程为核心，注重满足流程需求，而不关心数据之间的关系。例如，以财务管理为主导的ERP系统以及在此基础上建立起来的财务共享服务中心，大多只关心流程中的财务信息或货币化的劳动是否被记录，而忽视了采购、生产和销售等环节数据之间的逻辑关系，更没有采集详细数据。与此不同的是，业务数据化更强调从数据采集到数据应用整个环节来构建数据逻辑，避免信息化建设所造成的数据孤岛问题。因此，业务数据化将为财务共享服务的数字化转型特别是大数据的利用奠定基础。

三、数字技术驱动财务共享服务数字化转型

在技术决定论的观点影响下，管理者需要加强自身企业的技术应用能力，密切关注外部信息技术资源的快速迭代，才能适应信息技术冲击下的外部环境。目前，大数据、云计算、人工智能、区块链和物联网等数字技术正颠覆传统行业，而财务共享服务中心的业务特征又天然具有应用这些数字技术的条件。因此，数据的采集、加工，提升客户体验等就成为财务共享服务中心应用这些数字技术的突破点。可以看到，它们是实现财务共享服务数字化转型的技术支撑，是推动财务共享服务数字化转型的主要技术驱动力。

1.大数据：拓展财务视野，挖掘数据价值。结合大数据的特征，其应用主要体现在两个方面：

（1）大数据拓展了财务视野。数据容量大、数据类型多样化是大数据的两个典型特征。数据容量大意味着大数据拥有普通计算机、传统常规软件无法应对的数据量级；多样化意味着数据类型较丰富，除了能在表格或数据库中处理的结构化数据，还包括非结构化数据和半结构化数据。从这两个特征可见，财务目前所涵盖的数据很难称得上大数据。原因在于：一是在企业内部，数据并没有达到大数据的量级；二是财务所处理的经营数据、会计分录等数据仅是结构化数据。对财务管理工作而言，大数据技术的出现，真正扩大了财务的视野，使财务获得的数据类型从财务向业务、结构化向非结构化、内部向外部三个方向扩展。以前财务所能管控的数据主要是面向企业内部的系统进行集成，更多管理的是企业内部数据。未来数据的汇总核算可基于交易进行明细核算，实现真正的精细化。随着数据的边界越来越模糊，企业可以将产业链端的能力释放出来，收集产业链上下游的数据，并接入社会级、行业级数据，帮助企业从全产业、全行业视角评价企业经营行为。

（2）大数据使财务运用数据的能力增强。大数据的另外两个特征是时效性与价值性。大数据往往通过数据流的形式动态、快速地产生，具有很强的时效性，用户只有把握好对数据流的掌控才能有效利用这些数据，这就需要不断地缩短处理和分析数据的时间。同时，大数据可基于数据之间的相关关系预测未来趋势，因而具有比一般分析更高的商业价值。对大数据的分析和挖掘将为企业提供预测性信息，使会计工作从反映过去逐渐向预测未来发展。财务共享服务中心还可以利用大数据来加强企业自身的运营管理，通过数据分析来发现管理改进的机会，帮助业务部门挖掘管理信息。基于相关性的发掘能力使传统的财务分析得以扩展，发现更多影响经营结果的关键因素，并使得财务人员有机会对这些关键因素的影响程度进行识别，通过干预影响关键因素，达到改善经营绩效的效果。总的来说，大数据技术从数据来源、处理、分析和输出等方面，从更大、更广和更深的角度影响企业会计数据管理，进而改变企业经营决策环境。大数据技术将为财务共享服务中心提供强大的数据基础和数据处理能力，助力财务共享服务向企业大数据中心和数据中台转变。

2.云计算：搭建财务云平台，提升数据算力。美国国家标准与技术研究院认为，云计算通过可用、便捷、按需的网络访问，快速提供网络、服务器、存储、应用软件和服务等共享的计算资源。基于提供服务的类型，可以将云计算分为三种类型：①基础设施即服务（IaaS），即由云服务供应商通过网络，为企业提供需要进行高额投资的网络基础设施服务；②平台即服务（PaaS），即利用互联网构建的应用程序和服务平台，为企业开发、测试和管理软件提供环境；③软件即服务（SaaS），即企业直接使用开发商提供的软件服务。云计算资源共享、按需取用、动态调配和实时响应，有助于财务共享服务中心信息系统架构能力以及对数据处理能力的提升。

在信息系统架构能力上，一方面，财务共享服务中心可以将作业系统或终端架构在IaaS模式下，直接将应用系统和数据库部署在云服务提供商上；另一方面，财务共享服务中心亦可以作为SaaS模式产品的直接使用者，租用第三方的云服务产品，将自身的作业平台建立在云服务产品上。这些都可以通过按需租用云计算资源的方式，实现轻资本运营并灵活增减算力资源，减少信息化的开发和维护成本，助力财务转型。财务共享服务中心“上云”可以降低企业信息化建设的成本，并且在与企业内部各信息系统平台的连接中实现信息流、审批流和票据流三流合一，并为外部系统对接提供了可能。财务共享服务中心通过云化方式打破物理“围墙”，实现从员工费用报销到应收应付管理、资金管理、资产管理和合同管理端对端的全连接，形成业务连接和数据汇集的平台，推动业财资税一体化。

3.人工智能：提高自动化能力，催生智能财务。埃森哲咨询公司将人工智能背后广泛的技术视为一套能力框架，包括感知能力、理解能力、行动能力和学习能力，并根据工作和数据的复杂性，将人工智能的潜在应用分为自动化和提升能力两个主要方向。其中，越是常规、可预测和基于规则的工作，而且只需处理少量稳定的结构化数据时，人工智能的应用越倾向于自动化；工作的临时性越大、判断性和不可预测性越强，数据越倾向于大量、易变化且非结构化时，人工智能的应用越倾向于对能力的提升

（1）实现会计工作的自动化作业。财务共享服务中心将企业重复性高、业务量大、标准化程度高的财务业务进行集中处理，符合常规、可预测和基于规则的工作条件以及少量、稳定和结构化的数据条件，可以通过部署机器人流程自动化（RPA）的形式，实现常规业务活动的自动化作业。

（2）在自动化的基础上，利用机器学习技术发挥人工智能作用。机器学习是赋予人工智能此类能力的技术核心，已经实现的前瞻性判断预测系统、解读语音和文本的自然语言处理系统、识别视觉内容的机器视觉技术等都依托于机器学习技术。机器学习通过模型和算法的应用，可以在复杂的变化当中学习和适应，以保持对规则判断的一致性，只有当自动化程序具备了学习与判断的能力，才能被称为一定程度的智能。将该思路应用于财务共享服务中心作业中，传统财务共享服务中心审核人员的思考过程就可以通过规则引擎转换为机器规则，嵌入计算机系统处理程序。再结合电子发票、电子档案、电子签名、光学字符识别（OCR）等技术，由机器替代人工审核，审核通过后由会计引擎根据业务类型、单据及单据要素信息完成全自动的记账核算，实现会计核算流程的自动化、智能化。这样所构建的财务共享服务中心会进一步减少大量低附加值的报账、审核、结算环节，为业务财务和战略财务作用的发挥提供可能。

若将人工智能技术与云计算、大数据相结合，还可以发挥模型和算法在数据处理方面的功能。此时，若要通过人工智能技术提高财务管理的工作能力，前提是提高财务共享服务中心在获取数据、处理数据方面的能力，同时基于不同业务设计出合适的应用场景，进而发掘出数据价值，在财务共享服务数字化转型的基础上向智能财务迈进。

4.区块链：建立信任机制，促进模式创新。区块链具有去中心化和不可篡改的特点，并对智能合约功能进行重新定义，能为企业的数字化转型提供技术条件。首先，去中心化体现在区块链采用纯数学的方法建立分布式节点间的信任关系，形成去中心化的可信分布式系统，产生交易、验证交易、记录交易信息等活动，这些均是基于分布式网络完成的，是彻底的去中心化。其次，特殊的加密技术保证了区块链的安全性，想要篡改区块链中的数据只是在理论上可行，但所花费的电力、设备等成本并不符合成本效益原则。另外，智能合约作为一种嵌入式程序化合约，可以内置在任何区块链数据、交易、有形或无形资产上，形成可编程控制的软件所定义的系统、市场和资产。这些特征不仅为企业提供了去中心化的交易模式与数据安全保障，还为自动化业务提供了解决方案。

区块链在财务共享服务中心的应用，主要体现在分布式记账带来的数据安全性和通过智能合约实现自动化处理两个方面。一方面，区块链提供了在公共区域保存分布式账本系统的机制，并通过“哈希值”来保证电子档案的完整性，且具备可追溯性。它将个体记录串联成一个网络，重新构建信任机制和价值网络，这将极大地颠覆现有的财务管理和共享服务模式。作为一种去中心化的共识记账模式，它的价值在于能够大幅提升交易信息记录的安全性和可靠性。在区块链模式下，信息在多个账簿中被同步重复链式记录，这种记录方式不易被篡改，可信度得到保障，从而解决了交易或信息传递过程中的信任问题，降低了信任成本。财务共享服务在引入分布式记账的形式后，任何生成会计信息的参与者和信息的外部使用者都可以获得指定区块的全部信息，并嵌套进下一步，从而从技术上确保会计信息的真实性和完整性。另一方面，区块链的智能合约同样可以实现交易的自动化处理，进一步确保交易的可靠性。一旦满足了事前定好的条件，将会自动触发交易，执行约定的合同条款并满足上述记账条件。在不需要交易双方进行文字确认的情况下，基于区块链的智能合约将大大减少业务的交易成本，提高财务共享服务中心运作的效率。

此外，区块链去中心化、不可篡改的特征也促进了财务领域工作模式的创新。在实际应用中，海尔集团的财务团队运用区块链技术，建立了自己的结算体系——“票联网”。海尔集团基于结算业务，整合税票、资产、费用、收付、往来平台等内部资源，并链接税务和法务等外部资源，有效并联供应商、客户、资源方以及相关的信息化平台，最终形成一种内外部协同的基于区块链的结算生态。票联网不仅实现了结算效率的提升和成本的降低，更将众多利益相关方通过技术手段进行并联，打破了企业的组织边界，实现了各方数据的安全共享和有效交易，有助于实现企业各方的共赢与价值增值。可见，区块链技术还将助力财务组织的功能性转型，形成开放的财务生态圈。

5.物联网：获取多维度数据，推动万物互联。物联网可以实现物与物、物与人的广泛连接，实现对物品和过程的智能化感知、识别和管理，因此成为大数据的“源泉”。物联网的深度应用加速了大数据的形成，开创更多万物互联的场景并产生海量数据，推动大数据时代的到来，进而为人工智能的深度发展创造条件。物联网的技术架构主要由感知层、网络层和应用层构成。其中，感知层通过射频识别（RFID）、传感器等数据采集技术或感知终端，对物体进行识别和数据采集；网络层通过接入设备与互联网、云计算平台等连接，迅速、准确、安全地传递和处理在感知层获取的信息；而应用层则利用经过分析处理的信息，为用户提供特定服务。

（1）在技术上，物联网可以通过感知层的数据采集功能，帮助财务共享服务中心前端实现业务数据化，并确保会计信息的真实性和完整性。从采购到入库、生产、物流、销售等所有环节中，可以通过在原材料、设备、产品等资产中嵌入RFID电子标签，利用感应设备或手持读写设备自动识别该物体的信息并将其录入相关的数据库中。根本不需要人工进行数据录入，而是仅仅通过技术就可以保证数据的真实性。同时，物联网多维度的传感技术满足了多种类型结构数据的要求，进而有助于推动财务共享服务中心向大数据中心的转变。在迅速、可靠地获取大量数据的基础上，财务共享服务中心可以借助物联网技术实现对生产成本、销售成本以及资产状况的管理，提高财务共享服务中心业务财务一体化水平。

（2）在理念上，物联网在IT行业又叫“泛互联”，意指物物相连、万物互联。因此，物联网是连接思维在新技术条件下更高级的体现。在物联网时代，广泛的连接使用户的需求从产品延伸到服务，并衍生出基于场景的社群经济，这对传统的组织维度、产品维度和用户维度都形成了较大挑战。

主要参考文献

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