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2022-11-13
更新时间:2023-01-04 19:12:04作者:51data
文:吴昌秀国务院国有资产监督管理委员会近日公布《关于中央企业加快建设世界一流财务管理体系的指导意见》,以下简称《意见》。 《意见》提出:“结合数字化时代企业管理变革的需要,探索财务运行机制由金字塔模式向前中后台模式转变,以流程驱动向流程驱动和数据驱动转变为主,管理水平扁平化,管理粒子流程驱动是工业经济时代信息系统建设的思路,将引领实践的流程固化到系统中,提高提高的效率。 在数字经济时代,强调发挥数据资产的价值,实现数据驱动。 洞察未来,支持决策,管理风险,实现商业价值创造。 如何跨越从信息化到数智化的鸿沟? 帮助中央企业加快建设世界一流的财务管理体系,我们总结了231011方法论。 即两大目标,三大阶段,十大领域,一个财务大中台,一个财务数字化的坚强基础。
财务数量智能化框架( 231011 )。
一
两大目标:
支持中央企业“20”字财务职能转变《意见》总体要求,支持四大变革(理念、组织、机制、手段)、十二字标准)、规范、精益、聚合、稳健、高效、智慧( 20 )字职能转变)战略我认为四大变革和12字标准都是过程和要求,关键是实现20字财务功能的变革。 20字型财务职能转变,字型针对目前财务职能的不足,认为要实现财务职能转变,从信息记录者转变为价值整合者,必须提高财务能力,财务能力的提高必须通过数智化手段实现两个维度的目标。 一是基于统一流程、数据的标准、数智化技术和共享模式提高财务效率,二是基于统一流程和数据标准提高数据质量,基于积累的数据资产提高财务效率
图财务数量智慧化变革的两个目标
二
三大阶段:
从流程数智能化到管理智能化,基于阶段目标、思路转变、工作类型、管理逻辑和难度五个方面,大型企业财务数智能化体现在流程数智能化、
阶段 | 流程数智化 | 管理可视化 | 管理智能化 |
阶段目标 | 数据提质、管理增效 | 实时企业、管理可视 | 智能管控、智能决策 |
转型思路 | 基于新技术重塑传统业财流程,实现业财税资档高度一体化,运用共享模式,统一流程,进一步提升效率、提升数据质量,包括数据的实时、多维、精细和合规。 | 基于EPM内存计算、多维灵活建模和灵活展示技术,基于第一阶段打下的数据基础,构建战略到执行的管理会计闭环体系,包括全面预算、合并报表、管理报告和分析。 | 基于大数据、人工智能、数据中台等技术,基于第一二阶段的业财数据,并采集外部大数据,并进行数据的清洗,再此基础上基于特定的场景,进行数据建模和训练,以实现数据驱动的智能分析、决策、预测、风险管控等。 |
工作类型 | 基础操作类 | 数据分析类 | 算法模型类 |
管理逻辑 | 数据精准 | 数据可视 | 数据驱动 |
难易程度 | 易 | 中 | 难 |
三
10个领域:
涵盖企业财务管理全领域
01
流程智慧:数据提取、插件管理
(1)建设财务共享数字化财务共享平台,实现业、财、税、资、档一体化共享服务。 据《意见》介绍,“积极探索实现财务共享实现财务数字化转型的有效途径,推进共享模式、流程和技术创新,从会计共享向多领域共享延伸,从会计集中处理中心向企业数据中心发展,不断010 财务共享是大企业财务数量智慧化变革的出发点。 因为财务共享建设的核心是统一从业务到财务的流程,实现企业财税资本档案的一体化融合,提高企业财务规范和数据质量。 在新一代数字化和智能化技术的支撑下,财务共享平台不仅可以从会计共享向管理会计共享延伸,还可以支持向人才、采购、法务等业务领域延伸。
图:多业务共享运营服务路线图
)2)会计报告《意见》指出:“建立健全统一的财务会计体系,实现会计智能化。” 数字经济时代,在数据湖等新技术的支撑下,会计领域发生了巨大的革命。 新一代会计系统,支持海量的数据处理能力,可以从各业务系统实时收集原汁原味(多维精细化)的交易级业务明细信息,通过财务中台和智能会计系统,实现“理财合一、同源分流”的多目标、多维、精细化、个性化。 实时核算:从后周期记账到实时核算,从业务数据汇总到事务处理层明细核算。 每次业务发生时自动收集原始数据,实现最小粒度的精细计算。 从多用途会计(基于会计准则的财务会计到多种规则)、基于会计准则、内部管理规则的多用途会计)、财务会计、管理会计、税务会计等)会计,实现“管财一体、同源分流”,实现管财差异可分析追溯。 社会化链接:从企业内部系统整合到社会化交易平台、银行税务直连、上下游伙伴连接。 智能化应用:从大量人工操作、效率低、规范性差的数据处理方式到智能化、自动化采集、计算与分析,提高效率。
)3)成本管理《意见》从成本管理的理念、方法和工具层面对实现精益科学的成本管理提出了明确的要求。 在市场竞争日益激烈的今天,传统的月末粗放会计与分析的模式已经不能满足企业的要求。 数智化技术帮助企业建立事前(预算、标准、报价)、事中)、事后)、实际成本、成本分析)的闭环成本管理体系。 事前:年初标准成本接近预算成本,与预算成本有机融合。 订单具有估计成本,可帮助制定业务订单决策。 事件中:基于新一代实时智能计算,实现基于标准成本的订单实时成本计算,帮助实时生成成本分析报警。 事后:月末进行成本差异追溯,准确计算实际成本。 支持多维(产品、组织、客户等)、精细化(工厂、生产线、班组等)的成本分析
图服务工作全过程的成本管理体系
)4)虽然没有强调电子文件《意见》,但电子文件是财务构建“企业财税档案”一体化的标配。 大企业要建立档案采集、管理、利用、分析一体化的数字化平台。
图电子文件数智能化平台
)5)税务管理《意见》为“提高自动化处理层。 开展税务数据分析,挖掘税务数据价值,加强税务风险防控。 大企业税务数量的智慧化建设要遵循从“基础应用”、“管理提升”到“价值创造”的过程。 基础应用:聚焦行业财税一体化,实现自动计税和直接电子税务所。 改进管理:统一税务管理流程和平台,实现税务风险预警监测。 价值创造:建立基于大数据平台的税务筹划能力和上下游流程协同能力。
图大型企业税务数量智能化建设框架
(6)资金管理《意见》要求从顶层设计、制度体系、组织体系、管理模式和系统跌落等方面建立安全高效的图书管理员体系。 我们认为,应该实现大企业财务体系的智能化。 在结算服务平台实现资金透明和安全合规,在资金集中管理平台提高资金运营效率,在票据集中管理平台增强票据运营能力,在多维预算平台确保资金有序向前管理,在金融管理平台进行金融资源动态分析
图大型企业司库体系建设框架
02
数据可见:管理可见、实时企业本阶段主要基于第一阶段积累的财务数据,基于多维内存计算等新技术,实现数据灵活建模、规则加工,实现实时表达、管理可见的实时企业。
)7)全面预算《意见》从组织体系、管理体系、制度体系和预算模式、管理效益等方面对全面预算提出了明确要求。 当前,全面预算领域是财务智慧化的短板,大部分企业需要从全面预算向战略导向的全面预算转型升级,实现中长期战略资源配置、年度资源配置和月度动态资源配置。 我们认为,大企业需要在预算管理领域实现四大转变。 管理导向:从全面预算单一体系向战略、计划、预算和绩效联动管理体系的转变。 组织范围:由财务组织、业务被动参与转变为财务合作台、管理层和各业务部门全面积极参与。 技术推进:从信息化时代的二维预算向数智能化时代的多维存储器技术和AI等新技术支撑的多维预算的转变。 预算效益:从僵化的资源配置过渡到动态的资源配置。
图4大转弯推动大企业全面预算转型升级
)8)合并报告《意见》指出,“构建行业财政融合的财务报告分析体系”。 大企业要基于多维内存计算技术,共同支持结算表中外部披露报告的加速,从会计合作、业财融合和业务规范三个层面提升财务报告的并购能力。 核算协同:要求向下、数据向上。 财务报告是会计核算的最终成果,会计核算是财务报告的来源。 企业根据会计数据编制财务报告,相反会计核算需要按照财务报告披露的要求进行标准化。 财务综合:财务与财务融合最重要的基础是数据融合,改变原有的业务、财务流程,将财务融入业务全过程,业务财务数据能更好地支持企业有效生成财务报告。 业务规范:规范的会计核算,有利于企业加强财务管理能力,降低风险。
图三个层面提高财务报告合并能力
)据管报与分析《意见》介绍,“构建业财融合的财务报告分析体系,利用报表、数据、模型、管理会计工具,构建企业整体经营管理链,覆盖各产品、市场、项目等多维指标体系,进行价值跟踪分析研究利益相关者和行业的利益共生报告,用财务语言更好地反映企业的发展生态。 ”大企业要基于多维内存计算技术,以理财融合为起点,实现多维灵活的合并报告。 方法论应通过组织、指标、规则、数据四维一体理念支持财务报告与管报告融合的新模式。 组织:集成一组支持财务报告和管理体系结构的基础数据。 指标:支持建立整合财务信息、分级管理财务信息的口径指标体系和财务信息指标体系。 规则:构建目标导向、支持财务报告合并的抵销规则和柔性管理规则。 数据:建立全集团统一的数据仓库,统一汇总财务报告和管理报告所需的业务数据、财务数据,同时支持财务报告、报告口径报告的输出。
图4维度一体理念支持财务报告与管报融合
03
数据驱动:智能管理、智能分析本阶段是实现财务数据智能化的最高阶段——数据驱动。 《意见》指出许多地方利用数据驱动管理的要求:“采用信息化、数字化手段,建立风险量化评估模型和动态监测预警机制,实现风险的‘早发现、早预警、早处置’。 “进行价值跟踪分析,准确反映价值结果,深入揭示价值原因。 研究利益相关者和行业利益共生报告,用财务语言更好地反映企业发展生态”“进行税务数据分析,挖掘税务数据价值”等。 在此阶段,企业需要聚合内部和外部数据,通过数据中心构建企业数据资产,挖掘数据价值,并致力于创造业务价值。 其应用领域非常广泛,如智能预测:基于数据中心、人工智能和大数据分析技术,帮助企业进行更准确的预测。 智能分析与决策:基于AI智能和AI算法重构分析APP应用。 通过机器学习、知识图谱、提高机器感知、认知能力,形成智能化的数据洞察、决策、行为,实现数据驱动的智能分析和决策。 大数据管控:基于大数据和风险量化模型,满足动态监测与预警的智能风险管控体系
基于图数据中心的智能分析与APP
四
大型财务中心:
支撑着能力复用强、灵敏度高的前台APP时代,系统设计理念是“灵敏度高的前台、大中台、高强度的基础”。 要实现敏锋,需要强有力的中台支撑。 大财务中台应分为会计中台、税务中台、财经中台、预算中台、基础数据、应用支持服务等。 例如,会计中台会计中台是交易级业务数据的实时采集、整理转换、存储平台。 全面、实时、准确地收集前端各类业务经营平台的交易级数据,按照规定的标准和方法对业务事项进行确认、计量、存储,是实现智能实时计算的基础能力。 预算中心是预算系统与相关业务系统之间的桥梁,为财务提供“一站式”灵活设置预算管理策略的能力。
五
强大的数字化技术基础:
财务智能化的技术保障强大的数字化技术基础,必须具备原生云、微服务、中台化、数用分离的特征。 云原生技术具有多云适配、集装箱管理、灵活扩展、智能运维等特点。 微服务架构具有可协同、服务编排、全链路监控、一键部署等特点,可实现数字化、智能化、灵活性、安全可靠性、平台化、生态化、全球化、社会化