數據中臺在大型企業(yè)集團財務轉型應用研究

李志遠

（中國冶金科工股份有限公司）

大型企業(yè)集團，特別是大型中央企業(yè)，往往組織體系龐大、業(yè)務多樣化、經營區(qū)域涵蓋廣。如何提升大型企業(yè)集團財務管理水平，提升集團總部財務服務經營的效益和效率一直是理論界和實務界研究和探討的永恒話題。由于受網絡技術和信息化技術的影響，大多數大型企業(yè)集團沒有采用一體化部署的信息化模式，而是采用更加靈活高效的二級部署模式，集團總部主要以投資公司的形式存在。如何從不同的二級子企業(yè)，不同的財務信息化軟件或開發(fā)模式中，高效提取可供集團管理和決策使用的數據，成為現(xiàn)實中大型企業(yè)集團總部財務管理的痛點和難點。

數據中臺技術是指通過數據技術，對海量數據進行采集、計算、存儲、加工，同時統(tǒng)一標準和口徑。相較于傳統(tǒng)“中臺”架構，大型企業(yè)集團的財務數據中臺以業(yè)務數據和財務數據為支撐，利用中臺技術對數據進行集成及標準化、規(guī)范化處理，形成數據資產，以服務經營和創(chuàng)造價值為目標，達到財務職能在業(yè)務部門的延伸，通過實施管理會計工具，快速響應業(yè)務需求，賦能業(yè)務發(fā)展[1]。

一、完善頂層設計是財務數據中臺建設的首要保障

大型企業(yè)集團財務轉型是一個系統(tǒng)性工程，難點在于戰(zhàn)略目標和實踐路徑不清晰，加強頂層設計、堅持全方位謀劃至關重要。財務數據中臺不僅僅是一個系統(tǒng)，亦是一套方法論，財務數據中臺建設至少要包含以下幾項原則。

（一）業(yè)財深度融合原則

中臺最重要的價值在于從“管理在線”到“業(yè)務在線”。進入二十一世紀后，特別是近幾年伴隨著5G 等網絡技術的發(fā)展，各企業(yè)的信息化水平大幅提升。大型企業(yè)集團建立了統(tǒng)一的會計控制體系和會計制度，所屬子企業(yè)已建立成熟的財務共享中心，財務數據集中具備一定的基礎。但由于業(yè)務系統(tǒng)的多樣性，集團內部存在大量的數據孤島，無法實現(xiàn)財務數據向業(yè)務數據的穿透，大大削弱了財務數據的公信力。財務數據中臺建設要做到實用、好用，就必須要堅持業(yè)財深度融合原則，徹底扭轉財務、業(yè)務“兩張皮”狀況，確保從業(yè)務端能看到特定經營活動產生的財務結果、從財務端能看到財務數據背后的業(yè)務動因。

（二）權責對等原則

大型企業(yè)集團營業(yè)規(guī)模龐大，業(yè)務和財務數據量巨大。財務數據中臺建設必須考慮哪些數據需要集團采集，哪些數據可以暫時放在所屬二級子企業(yè)數據庫中管理，按照權責對等的原則誰產生誰負責，誰產生誰維護。每個責任主體要同時考慮上下級的管理需求，并兼顧橫向業(yè)務和產業(yè)鏈的需要，系統(tǒng)地梳理與優(yōu)化數據采集范圍。集團總部要結合業(yè)務與企業(yè)發(fā)展規(guī)劃，確定數據中臺的分階段建設目標，并根據集團財務和業(yè)務部門的實際需求，以適用為己任，不以完美論英雄，真正使數據服務于業(yè)務，使數據成為優(yōu)化業(yè)務的重要助力，進一步提升業(yè)務工作的實際效率[3]。

（三）開放共享原則

大型企業(yè)集團財務數據中臺應兼具業(yè)務中臺和數據中臺的功能，既要根據企業(yè)的具體需求為企業(yè)提供統(tǒng)一的數據標準，對企業(yè)的業(yè)務數據進行整合，也要幫助企業(yè)建立數據分析模型，進而為企業(yè)提供數據采集以及數據共享服務，為企業(yè)應用系統(tǒng)的開發(fā)提供存儲以及數據庫服務支撐[4]。集團化財務數據中臺要做到兼容并蓄，能夠對接各個不同業(yè)務的信息化系統(tǒng)，能夠做到全集團的業(yè)務數據和財務數據的統(tǒng)一和共享，能存儲各種結構及規(guī)模的數據，在做到輕松地采集和清洗數據的同時，能夠支持不同類型的大數據工具對數據進行加工和調用。

（四）數據安全原則

大型企業(yè)集團的數據量巨大，所屬子企業(yè)中可能包括數十家上市公司，數據安全必須高度重視。特別是在云計算等新技術快速發(fā)展的時代，數據的采集、存儲、處理等每一環(huán)節(jié)都可能存在數據泄露風險。數據安全無小事，必須按照“零信任”原則，從數據訪問到數據流轉的全過程進行無死角的監(jiān)控。在數據中臺建設過程中要采取系統(tǒng)化的思維，從組織體系、物理環(huán)境安全、數據管理、技術安全、管理安全和人員安全風險等多角度、全范圍防范數字安全風險[5]。

二、主數據統(tǒng)一是財務數據中臺建設的基礎和先決條件

大型企業(yè)集團特點決定了財務和業(yè)務信息化系統(tǒng)的多樣性，主數據治理便成為財務數據中臺建設的第一個要解決的問題。

（一）以系統(tǒng)思維開展頂層設計

主數據治理不僅僅是技術問題，更是管理問題，要用全面、系統(tǒng)性的思維模式構建堅實有力的數據底座。財務數據中臺的主數據平臺要求涵蓋與財務相關的各個業(yè)務單元，將會涉及到企業(yè)日常運營中的各個方面。主數據方案設計要面向主數據管理所涉及的組織、職責、流程、技術等層面，從主數據的定義、編碼規(guī)則、模型設計、管理流程、管理規(guī)范等多個維度，構建系統(tǒng)的解決方案[6]。頂層設計除了借鑒其他企業(yè)成熟的經驗外，還要重視集團內各個業(yè)務板塊、各個法人的實際需求，充分調研，廣泛聽取意見；要結合企業(yè)長遠的規(guī)劃，要能滿足集團長久的發(fā)展需要；要完善主數據治理下的組織體系，確保內部溝通暢通，組織有力。

（二）以制度要求組織實施

數據標準統(tǒng)一是確保集團化財務數據中臺運作的基本要求。只有標準統(tǒng)一，標準唯一，才能確保各大業(yè)務板塊數據間能夠建立密切的聯(lián)系，才能保證集團縱向穿透可視、橫向精準協(xié)同。數據標準的統(tǒng)一不僅僅包括財務領域會計科目的統(tǒng)一，還要包括主數據的編碼規(guī)則統(tǒng)一、物料分類標準統(tǒng)一、供應商和客戶代碼統(tǒng)一等。要確保統(tǒng)一的數據標準在集團內不折不扣的應用，一是要爭取集團“一把手”的支持；二是要建章立制，明確主數據的運營模式、管理組織、標準規(guī)范、管理流程、技術與安全、管理評價等要求，通過制度的手段確保統(tǒng)一的數據標準能夠在集團內實際運行，真正做到一個標準、一套數據。

三、搭建數據治理平臺是財務數據中臺建設的核心

財務數據中臺建設的核心是搭建一個從數據集成、大數據計算、數據治理、數據模型、數據應用的綜合數據治理平臺。鑒于大型企業(yè)集團業(yè)務和財務系統(tǒng)的多樣性，數據采集可以以接口、中間庫、報文等方式打通數據傳輸通道，保障傳輸通道的穩(wěn)定和通暢，并具備一定的可擴展性。數據治理建議以統(tǒng)一的主數據為主線，結合業(yè)務特點對來自多方面的基礎數據進行清洗，并按照業(yè)務板塊建立多個相互統(tǒng)一的數據倉庫。建設路徑上，建議大型企業(yè)集團采取積極穩(wěn)妥、循序漸進、不斷優(yōu)化的策略，分步驟、分階段推進財務數據中臺建設，定期評估反饋，不斷提升平臺的功能和水平。為了保證數據使用的準確，大型企業(yè)集團應建立統(tǒng)一的數據管理平臺，提供統(tǒng)一的數據服務接口，并借助于物聯(lián)網等新型數據技術和數據工具實現(xiàn)數據庫間快速調用。

大型企業(yè)集團要以源源不斷的數據流和科學有效的數據管理推動財務數據中臺建設，要確?；鶎悠髽I(yè)數據信息及時準確完整，要有效開拓地方數據和專業(yè)平臺等外部數據來源，推動數據流動和共享，以對數據價值的深度挖掘、管理規(guī)則的合理制定，切實解決數字中臺有效性問題。

四、應用場景建設是財務數據中臺建設的靈魂

數字化轉型的根本目的是提高全要素生產率。評價一個財務數據中臺是否成功的關鍵在于它能不能解決實際問題，能不能為經營服務，能不能創(chuàng)造價值。數據應用系統(tǒng)的建設是直接決定財務數據中臺能不能長期存活的關鍵，是財務數據中臺建設的靈魂。

（一）以問題為導向構建數據模型

財務數據中臺建設要以問題為導向，把解決痛點問題作為核心任務，要突出生產經營中主要矛盾和矛盾的主要方面。要聚焦供應鏈、物流、資金流、單據流、合同管理等重點領域推進財務數據中臺建設。

模型是財務數據中臺建設的關鍵，決定了財務數據中臺建設的水平和成效。要以科學合理的多模型組合實現(xiàn)對風險的全覆蓋，并在實際應用中不斷優(yōu)化完善。要提升模型設計的智能化、自動化水平，以對風險的全面識別和對風險表現(xiàn)形式的精準把握，實現(xiàn)對風險的智能化監(jiān)控。

（二）以服務經營為主線搭建應用場景

財務數據中臺的服務對象應以經營決策人員為主、以財務人員為輔，以服務經營為主線搭建應用場景。財務數據中臺失敗的案例多數是因為模型和數據僅限于財務內部邏輯，數據始終無法穿透至業(yè)務一線，無法從業(yè)務端改正問題、提升價值，數據模型淪為財務內部的自娛自樂。

財務數據中臺應用場景要圍繞供應鏈和產業(yè)鏈提升，以業(yè)財融合為抓手，突出發(fā)揮好財務資金資源在助營銷、保投資、促清欠、優(yōu)結構、降成本、增效益等方面的保障作用。財務數據中臺應結合業(yè)務數據，盡可能做到業(yè)務場景全覆蓋，要能夠向營銷部門提供用戶畫像、客戶賬期催收清單；能夠向生產部門提供非增值作業(yè)清單、成本偏差的實時明細；要能夠提供材料價格變動的趨勢，庫存變動預警；要能夠實現(xiàn)資金的動態(tài)反映，全面監(jiān)控等。

財務數據中臺要提升決策支持的能力，增強戰(zhàn)略決策的支持深度。要利用業(yè)財融合的優(yōu)勢，深入揭示業(yè)務結構與財務報表結構之間的關系，為戰(zhàn)略制定提供決策依據；要明晰每一步業(yè)務變化對財務報表的影響，動態(tài)預測戰(zhàn)略執(zhí)行過程中的資產負債表和利潤表等主要財務報表變動情況，實時糾偏。要強化對標對表，聚焦重點領域、關鍵環(huán)節(jié)，認真查找存在的短板和弱項，明確重點任務和改進目標，提出舉措建議。

（三）以AI 為助手增強服務效果

未來的財務數據中臺，一定是AI 驅動的數據中臺。傳統(tǒng)的AI 技術在數據中臺的應用主要實現(xiàn)智能提單、審單、監(jiān)控等服務。2022 年CHatGPT的出現(xiàn)使AI 技術跨越到了新階段，盡管AI 技術還存在著很多不足之處，比如ChatGPT 針對同一問題不同提問對象的回答可能是矛盾的，另外ChatGPT 對財務會計領域的認知深度是有限的。但以AI 為助手可以大大提升應用場景的服務效果。以ChatGPT 為例，新的AI 技術對財務數據中臺的影響是多方面的，一是對企業(yè)內部數據采集和整理上，ChatGPT 將有助于企業(yè)進行主數據的梳理和多源異構數據的標準化與整合；二是強大的上下文理解能力與數據獲取能力，可以獲取更多、更優(yōu)質的企業(yè)所需外部信息；三是智能財務決策領域，將極大地促進決策模型的升級與進步[8]。可以預見AI技術將在財務數據中臺中發(fā)揮越來越大的作用。

五、數據安全是財務數據中臺建設的底線

數據資產作為企業(yè)核心資產之一，數據安全日益受到各方的重視。財務數據中臺數據安全防護應圍繞數據流轉的全周期，包括但不限于數據采集、數據存儲、數據調用、數據處理、數據展示等各環(huán)節(jié)，以及基礎設施安全、運維安全等。具體技術和策略上可以采用加密技術對敏感數據進行加密，采用防火墻技術保護系統(tǒng)的網絡安全，采用身份認證技術保證系統(tǒng)的訪問安全，采用安全審計技術記錄系統(tǒng)的操作日志等。

保障數據安全是一項復雜的系統(tǒng)工程，要持續(xù)加強關鍵信息基礎設施安全保護和關鍵數據資源保護，增強數據安全預警和溯源能力。要建立健全財務數據中臺安全管理制度，涵蓋物理、網絡、主機、數據、應用、管理等層面的管理內容，并針對安全管理制度的要求及時開展安全管理活動，確保制度落地執(zhí)行。

六、結語

數據中臺技術目前在大型企業(yè)集團財務轉型過程中有著廣泛的應用前景，特別是以CHatGPT 為代表的AI 技術的飛速突破更是為財務數據中臺打開了廣闊空間。任何一個財務信息化系統(tǒng)的建立都不是一次就可以完成的，大型企業(yè)集團財務數據中臺要切實發(fā)揮服務經營、價值創(chuàng)造的職能還有很長的路要走，要結合經營環(huán)境的變化和實際發(fā)現(xiàn)的問題反復打磨，逐步修正完善數據模型和應用場景，未來的集團化財務數據中臺一定能為企業(yè)數字化轉型和高質量發(fā)展打造一個全新的引擎。