致同合伙人李菁认为财务数字化转型建设重点主要体现在哪些方面?

在数字经济浪潮之下,数字化转型成为当代企业高质量发展、构建核心竞争力的必由之路。而财务数字化作为打通数字化全局的“突破口”,正是众多企业进行数字化转型的切入点。《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》《会计改革与发展“十四五”规划纲要》等文件,将财务数字化转型提到一个新高度。

致同咨询管理咨询主管合伙人李菁在接受采访时表示,财务转型要以构建价值创造型财务体系为核心,财务职能逐步从核算向战略合作伙伴转型。建设世界一流财务管理体系,需实现赋能管理、敏捷运营、降本增效与决策高效。

(采访原文发布于6月10日《中国会计报》,原标题为《做好大数据分析 夯实数字化转型基础》,本文据此编辑而成,仅供参考。)

构建价值创造型财务体系

财务是衡量企业经营成果的重要方面,财务数字化转型成为很多大型企业转型升级的重要抓手。李菁概括其建设重点主要体现在三个方面:

一是建设财务标准化体系,夯实财务管理基础。很多集团型企业业务多元化、组织层级多、地域分布广、管理模式多样化,财务管理水平参差不齐,缺乏风险管控手段,因此需要建立会计核算标准化、业财流程标准化、财务系统标准化、数据标准化、主数据管理等,以促进实现纵向贯通、横向协同,夯实基础。

二是建设财务共享中心,提升效率与管控。通过战略财务、共享财务、业务财务“三位一体”的新型管理模式,推动财务管理全面转型升级。在共享财务高效合规的基础上,重点发挥业务财务及战略财务的价值,进行深入的经营分析,驱动运营业绩,实现决策支持、风险管控等。

三是建设管理会计体系,实现价值创造。管理会计是财务部门与业务部门都在使用的重要工具。管理会计体系需要融合财务数据、业务数据、内部数据、外部数据,为多维管理与分析提供支撑。同时,企业需强化数据资产与数据治理管理,构建公司级数据平台,统筹开展数据整合,利用大数据技术,构建智能化、服务化、市场化的应用体系,贯穿产品、客户、风险与管理。

财务数字化建设主要体现在管理会计体系的建设,尤其是财务大数据分析。在李菁看来,财务大数据分析的作用颇多。

一是提升财务风险管控能力。通过数据分析,我们可以识别风险事件的可能特征,并根据这些特征对风险事项进行分级管理,对潜在风险进行事前预警或事后预警,并在分级后采用不同程度的应对策略,以实现对高风险事项的严格控制和对低风险事项的低成本处理。

二是提升财务资源配置能力。引入大数据分析,可以使财务人员形成一定的判断能力。例如,基于大数据可对相关产品市场情况、竞争对手情况进行动态分析,并根据业务部门提供的资料印证分析结果,从而形成财务对于资源配置自身的判断和结论。

三是提升经营分析决策支持能力。通过提升这一能力,可以使经营分析更加灵活,赋能多维度盈利分析能力,降低多维度底层收入、成本数据收集构建的难度,经营分析方法从经验分析向算法分析演变,从而实现更为复杂的分析。同时,基于机器学习、算法的自我优化,不断提高分析能力。

李菁表示,财务大数据分析非常重要,企业在进行财务大数据分析体系建设时,可重点关注以下三个方面。

首先,构建财务大数据应用场景,建立管理会计分析体系,挖掘数据价值。基于财务大数据平台,结合业务数据、外部数据等构建大数据应用场景,充分实现数据赋能、数据创造价值,提升企业内生动力。大数据在财务领域的应用主要体现在管理会计的应用上,包括预算分析、经营分析、成本分析、多维盈利分析、定价分析等,是业务部门与财务部门共同使用的工具。

其次,制定财务数据标准,完善财务数据治理体系。数据标准建设目标是统一财务数据标准,明确数据管控要求,构建集团、企业级数据视图,横向实现跨部门、跨职能、跨业务流程的数据集成,纵向实现跨业务板块、二级企业集团的数据传递及综合分析,为数据资产应用奠定基础。

最后,规划建设大数据平台。财务大数据平台将对接各个财务与业务系统,获取财务分析相关数据,通过数据交换平台将各类财务数据类型完成数据清洗与转换,最后根据仓内模型、逻辑规则等一系列数据处理,形成财务分析展示所需要的各类标准数据,用于支撑财务可视化图表及智能报表等。

致同成立于1981年,是中国最早和最具影响力的会计师事务所之一。依托深厚的专业知识、多年的经验积累以及丰富的国内外资源,致同能够为客户提供审计、税务、咨询、评估与估值、工程管理等全方位高质量服务,致力于提升品牌价值,成为值得客户信赖的提供综合解决方案的最佳商业顾问。

致同采用“全国一所”的集团化管理模式,目前拥有28个分支机构,300余位合伙人,6,000多名员工,其中注册会计师超过1,200人,注册税务师200余人,全国会计领***才50人以及军工涉密执业人员120人。除北京总部外,致同在长春、长沙、重庆、成都、大连、福州、广州、哈尔滨、海口、杭州、香港、济南、昆明、南京、南宁、宁波、青岛、上海、深圳、太原、天津、温州、武汉、厦门、西安、郑州、珠海等全国主要经济带及重要经济中心都有坚实的根基,并持续深化全国服务网络布局。

致同坚持质量至上,恪守独立性原则,是首批获得从事证券期货相关业务资格、首批获准从事特大型国有企业审计业务资格及首批取得金融审计资格的会计师事务所之一;同时也是首批获得H股企业审计业务资格的内地事务所之一,并在美国PCAOB注册。优质的执业质量和专业服务能力令致同赢得广泛客户群体的信赖,目前服务近300家上市公司,上万家大型国有、外资及民营企业。

Ltd(简称“GTIL”,中文名称“致同国际”)的全球第三大成员所。借助致同国际遍及全球130多个国家/地区的强大国际网络,致同能够为有跨境需求的客户提供其所需的本地化专业支持。同时,致同还可依托致同国际在全球各主要经济区设置的国际商业中心,以及在20多个国家设立的全球中国事业部,进一步整合全球优质资源,为中国企业的国际市场发展保驾护航。

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在数字经济浪潮之下,数字化转型成为当代企业高质量发展、构建核心竞争力的必由之路。而财务数字化作为打通数字化全局的“突破口”,正是众多企业进行数字化转型的切入点。《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》《会计改革与发展“十四五”规划纲要》等文件,将财务数字化转型提到一个新高度。

致同咨询管理咨询主管合伙人李菁在接受采访时表示,财务转型要以构建价值创造型财务体系为核心,财务职能逐步从核算向战略合作伙伴转型。建设世界一流财务管理体系,需实现赋能管理、敏捷运营、降本增效与决策高效。

(采访原文发布于6月10日《中国会计报》,原标题为《做好大数据分析 夯实数字化转型基础》,本文据此编辑而成,仅供参考。)

(采访原文发布于6月10日《中国会计报》,原标题为《做好大数据分析 夯实数字化转型基础》,本文据此编辑而成,仅供参考)

构建价值创造型财务体系

财务是衡量企业经营成果的重要方面,财务数字化转型成为很多大型企业转型升级的重要抓手。李菁概括其建设重点主要体现在三个方面:

一是建设财务标准化体系,夯实财务管理基础。很多集团型企业业务多元化、组织层级多、地域分布广、管理模式多样化,财务管理水平参差不齐,缺乏风险管控手段,因此需要建立会计核算标准化、业财流程标准化、财务系统标准化、数据标准化、主数据管理等,以促进实现纵向贯通、横向协同,夯实基础。

二是建设财务共享中心,提升效率与管控。通过战略财务、共享财务、业务财务“三位一体”的新型管理模式,推动财务管理全面转型升级。在共享财务高效合规的基础上,重点发挥业务财务及战略财务的价值,进行深入的经营分析,驱动运营业绩,实现决策支持、风险管控等。

三是建设管理会计体系,实现价值创造。管理会计是财务部门与业务部门都在使用的重要工具。管理会计体系需要融合财务数据、业务数据、内部数据、外部数据,为多维管理与分析提供支撑。同时,企业需强化数据资产与数据治理管理,构建公司级数据平台,统筹开展数据整合,利用大数据技术,构建智能化、服务化、市场化的应用体系,贯穿产品、客户、风险与管理。

财务数字化建设主要体现在管理会计体系的建设,尤其是财务大数据分析。在李菁看来,财务大数据分析的作用颇多。

一是提升财务风险管控能力。通过数据分析,我们可以识别风险事件的可能特征,并根据这些特征对风险事项进行分级管理,对潜在风险进行事前预警或事后预警,并在分级后采用不同程度的应对策略,以实现对高风险事项的严格控制和对低风险事项的低成本处理。

二是提升财务资源配置能力。引入大数据分析,可以使财务人员形成一定的判断能力。例如,基于大数据可对相关产品市场情况、竞争对手情况进行动态分析,并根据业务部门提供的资料印证分析结果,从而形成财务对于资源配置自身的判断和结论。

三是提升经营分析决策支持能力。通过提升这一能力,可以使经营分析更加灵活,赋能多维度盈利分析能力,降低多维度底层收入、成本数据收集构建的难度,经营分析方法从经验分析向算法分析演变,从而实现更为复杂的分析。同时,基于机器学习、算法的自我优化,不断提高分析能力。

李菁表示,财务大数据分析非常重要,企业在进行财务大数据分析体系建设时,可重点关注以下三个方面。

首先,构建财务大数据应用场景,建立管理会计分析体系,挖掘数据价值。基于财务大数据平台,结合业务数据、外部数据等构建大数据应用场景,充分实现数据赋能、数据创造价值,提升企业内生动力。大数据在财务领域的应用主要体现在管理会计的应用上,包括预算分析、经营分析、成本分析、多维盈利分析、定价分析等,是业务部门与财务部门共同使用的工具。

其次,制定财务数据标准,完善财务数据治理体系。数据标准建设目标是统一财务数据标准,明确数据管控要求,构建集团、企业级数据视图,横向实现跨部门、跨职能、跨业务流程的数据集成,纵向实现跨业务板块、二级企业集团的数据传递及综合分析,为数据资产应用奠定基础。

最后,规划建设大数据平台。财务大数据平台将对接各个财务与业务系统,获取财务分析相关数据,通过数据交换平台将各类财务数据类型完成数据清洗与转换,最后根据仓内模型、逻辑规则等一系列数据处理,形成财务分析展示所需要的各类标准数据,用于支撑财务可视化图表及智能报表等。

致同成立于1981年,是中国最早和最具影响力的会计师事务所之一。依托深厚的专业知识、多年的经验积累以及丰富的国内外资源,致同能够为客户提供审计、税务、咨询、评估与估值、工程管理等全方位高质量服务,致力于提升品牌价值,成为值得客户信赖的提供综合解决方案的最佳商业顾问。

致同采用“全国一所”的集团化管理模式,目前拥有28个分支机构,300余位合伙人,6,000多名员工,其中注册会计师超过1,200人,注册税务师200余人,全国会计领军人才50人以及军工涉密执业人员120人。除北京总部外,致同在长春、长沙、重庆、成都、大连、福州、广州、哈尔滨、海口、杭州、香港、济南、昆明、南京、南宁、宁波、青岛、上海、深圳、太原、天津、温州、武汉、厦门、西安、郑州、珠海等全国主要经济带及重要经济中心都有坚实的根基,并持续深化全国服务网络布局。

致同坚持质量至上,恪守独立性原则,是首批获得从事证券期货相关业务资格、首批获准从事特大型国有企业审计业务资格及首批取得金融审计资格的会计师事务所之一;同时也是首批获得H股企业审计业务资格的内地事务所之一,并在美国PCAOB注册。优质的执业质量和专业服务能力令致同赢得广泛客户群体的信赖,目前服务近300家上市公司,上万家大型国有、外资及民营企业。

Ltd(简称“GTIL”,中文名称“致同国际”)的全球第三大成员所。借助致同国际遍及全球130多个国家/地区的强大国际网络,致同能够为有跨境需求的客户提供其所需的本地化专业支持。同时,致同还可依托致同国际在全球各主要经济区设置的国际商业中心,以及在20多个国家设立的全球中国事业部,进一步整合全球优质资源,为中国企业的国际市场发展保驾护航。

数字化转型是企业高质量发展的必由之路。《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》《会计改革与发展“十四五”规划纲要》等文件,将财务数字化转型提到一个新高度。

致同咨询管理咨询主管合伙人李菁在接受《中国会计报》采访时表示,财务转型核心是要构建价值创造型财务体系,财务职能由核算向战略合作伙伴转型。建设世界一流财务,需实现赋能管理、敏捷运营、降本增效与决策高效。

构建价值创造型财务体系

数字化转型是新模式、新IT,是由流程驱动转化为业务驱动、数字驱动的过程。

作为数字化运营的重点之一,财务数字化转型成为很多大型企业正在大力推进的工作之一。李菁概括其建设重点主要体现在三个方面:

建设财务标准化体系,夯实财务管理基础

很多集团型企业组织层级多、数量多,内部管理存在差异,财务管理水平参差不齐,风险管控缺乏手段,因此需要建立会计核算标准化、业财流程标准化、财务系统标准化、数据标准化、主数据管理等,实现纵向贯通、横向协同,夯实基础。

建设财务共享中心,提升效率与管控

通过共享财务、业务财务、战略财务“三位一体”的财务职能,推进财务转型,在共享财务高效合规的基础上,重点发挥业务财务及战略财务的职能,深入经营分析,驱动运营业绩,实现决策支持、风险管控等。

建设管理会计体系,实现价值创造

管理会计不仅是财务部门使用,也是业务部门使用的重要工具。管理会计体系通常包括预算管理、司库管理、决策支持、营销支持、成本管控等内容,需要融合财务数据、业务数据、内部数据、外部数据,支撑多维度管理与分析。同时,企业需加强数据资产与数据治理管理,建设公司级数据平台,开展数据整合,运用领先的大数据技术,构建智能化、服务化、市场化的应用体系,贯穿产品、客户、风险与管理。

财务数字化建设主要体现在管理会计体系的建设,尤其是财务大数据分析。

总体来说,财务大数据可应用于运行分析、投资管理、资金风险管理、资金流动性管理、资产负债管理、资金预测、财务报表分析、税负分析、税费预测、成本费用分析、预算智能预测、智能资源配置(预算编制、调整)、盈利分析、经营分析等场景,并提升相应的财务相关能力。

李菁看来,财务大数据分析的作用颇多。

通过数据分析,可识别风险事件的可能特征,并根据这些特征对风险事项开展分级管理,对潜在风险进行事前预警或事后预警,例如报销单据、信用评价等,分级后采用不同程度的应对策略,实现高风险事项严格控制,低风险事项低成本处理。

引入大数据分析,能够让财务人员形成一定的判断能力,例如基于大数据可形成相关产品市场情况、竞争对手情况开展动态分析,分析结果与业务部门提供资料进行印证,从而形成财务对于资源配置自身的判断和结论。

提升经营分析决策支持能力

通过提升这一能力,使得经营分析更加灵活,赋能多维度盈利分析能力,降低多维度底层收入、成本数据收集构建的难度,经营分析方法从经验分析向算法分析演变,从而使更为复杂的分析能够得以实现。同时,基于机器学习、算法的自我优化,持续提升分析能力。

财务大数据分析如此重要,企业进行财务大数据分析体系建设时,李菁表示,可将重点关注在三个方面。

首先,构建财务大数据应用场景,建立管理会计分析体系,挖掘数据价值。

基于财务大数据平台,结合业务数据,外部数据等构建大数据应用场景,充分实现数据赋能、数据创造价值,提升企业内生动力。财务领域的大数据应用主要体现在管理会计的应用,包括预算分析,经营分析,成本分析,多维盈利分析,定价分析等,是业务部门与财务部门共同使用的工具。

其次,制定财务数据标准,完善财务数据治理体系。

数据标准建设目标是统一财务数据标准,明确数据管控要求,构建集团、企业级数据视图,横向实现跨部门、跨职能、跨业务流程的数据集成,纵向实现贯穿业务板块、二级企业集团的数据传递及综合分析,为数据资产应用奠定基础。

最后,规划建设大数据平台。

财务大数据平台将对接各个财务与业务系统,获取财务分析相关数据,通过数据交换平台将各类财务数据类型完成数据清洗与转换,根据仓内模型、逻辑规则等一系列数据处理,最终形成财务分析展示所需要的各类标准数据,用于支撑财务可视化图表及智能报表等。

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