商業(yè)智能在財(cái)務(wù)管理中的應(yīng)用

姚菲菲 中信證券股份有限公司

引言

商業(yè)智能（Business Intelligence，簡(jiǎn)稱：BI）是現(xiàn)階段企業(yè)數(shù)字化工具的組成部分之一，其能夠承接企業(yè)其他信息系統(tǒng)，整合企業(yè)的海量數(shù)據(jù)，打破數(shù)據(jù)孤島困境，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的集成與統(tǒng)一，是企業(yè)連接、處理、應(yīng)用、分析、展示數(shù)據(jù)等能力的核心依據(jù)。同時(shí)，財(cái)務(wù)管理的理念在如今數(shù)智化時(shí)代有了更好的應(yīng)用場(chǎng)景和拓展空間，管理會(huì)計(jì)報(bào)告也伴隨數(shù)智技術(shù)的發(fā)展、組織變革及生態(tài)化戰(zhàn)略的深入推進(jìn)，成了企業(yè)創(chuàng)值增值運(yùn)營(yíng)轉(zhuǎn)變過程中的有力工具。管理會(huì)計(jì)報(bào)告既能打通財(cái)務(wù)人員和業(yè)務(wù)人員的信息屏障，又有利于財(cái)務(wù)管理人員從全局出發(fā)，更系統(tǒng)、更專業(yè)地融入企業(yè)事前、事中、事后的運(yùn)營(yíng)決策和價(jià)值管理。

下文將重點(diǎn)結(jié)合財(cái)務(wù)商業(yè)智能應(yīng)用場(chǎng)景分析闡述財(cái)務(wù)視角下的BI 價(jià)值及在財(cái)務(wù)管理中的應(yīng)用實(shí)踐和未來展望。

一、商業(yè)智能（BI）發(fā)展歷程

觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)CEO 蘇春園：“2022 年，是BI 的變局之年，即商業(yè)智能BI 正從過去以報(bào)表為主的傳統(tǒng)BI 時(shí)代，進(jìn)入以業(yè)務(wù)分析為主的現(xiàn)代化BI 時(shí)代”。

商業(yè)智能提升企業(yè)數(shù)字化進(jìn)程，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)集成和統(tǒng)一管理。BI 是在打通企業(yè)數(shù)據(jù)孤島，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)集成和統(tǒng)一管理的基礎(chǔ)上，利用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)可視化與分析技術(shù)，將指定的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為信息和知識(shí)的解決方案，其價(jià)值體現(xiàn)在滿足企業(yè)不同人群對(duì)數(shù)據(jù)查詢、分析和探索的需求，從而為財(cái)務(wù)管理和業(yè)務(wù)發(fā)展提供數(shù)據(jù)依據(jù)和決策支持。

1958 年，IBM 的計(jì)算機(jī)科學(xué)家Hans Peter Luhn 撰寫的一篇文章《A Business Intelligence System》中，開始描述BI 的價(jià)值和潛力，今天他被公認(rèn)為“商業(yè)智能之父”。20 世紀(jì)90 年代末和2000 年初，數(shù)十家BI 廠商進(jìn)入市場(chǎng)，在此期間，BI 包含兩個(gè)基本功能：生成數(shù)據(jù)和報(bào)告，并以可視化的方式展示。但也面臨使用中復(fù)雜性和時(shí)效性兩大難題。21 世紀(jì)是一個(gè)明顯的轉(zhuǎn)折點(diǎn)，隨著云計(jì)算、SaaS、大數(shù)據(jù)的發(fā)展和成熟，商業(yè)智能開始被更多的企業(yè)使用，解決了復(fù)雜性和時(shí)效性的問題，實(shí)現(xiàn)自助式和改進(jìn)可視化是BI 的發(fā)展領(lǐng)域和現(xiàn)代化特征。隨著商業(yè)智能將廣泛普及，以數(shù)據(jù)為中心的企業(yè)管理將成為常態(tài)。自然語(yǔ)言處理、人工智能讓數(shù)據(jù)成為智慧。

二、財(cái)務(wù)管理視角下的BI價(jià)值

（一）BI 功能與應(yīng)用

1.數(shù)據(jù)分析

現(xiàn)存財(cái)務(wù)管理數(shù)據(jù)分析痛點(diǎn)主要是復(fù)雜數(shù)據(jù)預(yù)處理難度高；指標(biāo)口徑不統(tǒng)一，同時(shí)造成追溯數(shù)據(jù)問題難；多維分析處理流程復(fù)雜，處理效率低，容易出現(xiàn)統(tǒng)計(jì)錯(cuò)誤等。

在完成數(shù)據(jù)資源整合的基礎(chǔ)上，財(cái)務(wù)工作中可引入關(guān)聯(lián)規(guī)則、文本分析等技術(shù)手段，逐步增加在線分析、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)挖掘、決策支持等功能與服務(wù)，建成彈性、高效、可個(gè)性化定制的一站式BI 大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)。同時(shí)整合分析企業(yè)財(cái)務(wù)報(bào)表、宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境、行業(yè)發(fā)展規(guī)律等方面的數(shù)據(jù)，廣泛選擇多種指標(biāo)，挖掘指標(biāo)間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，構(gòu)建財(cái)務(wù)預(yù)警模型，幫助企業(yè)管理層動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)與掌握企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，制定經(jīng)營(yíng)決策。

一站式BI 大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)可提供拖拽操作、指標(biāo)管理和多維分析功能來輔助財(cái)務(wù)管理工作者進(jìn)行財(cái)務(wù)及業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析。BI可提供自助化的操作界面，用戶基于語(yǔ)義層可以在權(quán)限受控情況下通過簡(jiǎn)單的鼠標(biāo)勾選數(shù)據(jù)字段快速獲得所需數(shù)據(jù)，并提供條件篩選、數(shù)據(jù)格式、聚合計(jì)算、排序、過濾、告警、圖形等功能供用戶選擇使用，降低使用門檻，使財(cái)務(wù)分析更專注于業(yè)務(wù)。指標(biāo)管理功能將分散在不同系統(tǒng)的各類指標(biāo)集中管理，并用統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行約束，展現(xiàn)用戶指標(biāo)運(yùn)算邏輯，幫助企業(yè)統(tǒng)一指標(biāo)口徑，構(gòu)建完善的指標(biāo)體系。財(cái)務(wù)管理工作者可通過自由組合維度、匯總計(jì)算、切片、焦點(diǎn)項(xiàng)、鉆取、排序等輕松實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)探查，根據(jù)業(yè)務(wù)主題，從時(shí)間、部門、人員等不同維度分析數(shù)據(jù)。

2.數(shù)據(jù)展示

財(cái)務(wù)分析展示的痛點(diǎn)集中在可視化效果單一，大多只能使用已有的固定模板；業(yè)務(wù)人員與開發(fā)團(tuán)隊(duì)需求對(duì)接難度高，開發(fā)周期長(zhǎng)。BI 分析報(bào)表可通過Excel 式報(bào)表開發(fā)，降低學(xué)習(xí)成本。巧妙實(shí)現(xiàn)各種復(fù)雜樣式的中國(guó)式報(bào)表，并支持Excel 函數(shù)公式，涵蓋海量的動(dòng)態(tài)圖形效果及交互方式。其中問答式數(shù)據(jù)獲取無需編程或Excel 篩選，即可幫助業(yè)務(wù)人員使用業(yè)務(wù)思維詢問，在海量數(shù)據(jù)中快速獲取需要的數(shù)據(jù)，提高提取效率。

（二）BI 在財(cái)務(wù)管理中的應(yīng)用實(shí)踐

商業(yè)智能（BI）的優(yōu)勢(shì)體現(xiàn)在以下幾方面。一是一站式數(shù)據(jù)服務(wù)能力。覆蓋數(shù)據(jù)采集、計(jì)算、存儲(chǔ)、分析、預(yù)測(cè)等數(shù)據(jù)分析全流程，降低實(shí)施、集成成本。二是超大數(shù)據(jù)量處理。利用分布式存儲(chǔ)與計(jì)算，滿足億級(jí)數(shù)據(jù)表的關(guān)聯(lián)查詢和計(jì)算，幫助企業(yè)處理大數(shù)據(jù)量分析場(chǎng)景。三是全面的系統(tǒng)運(yùn)維保障。支持集群分發(fā)、分布式緩存、補(bǔ)丁包機(jī)制、運(yùn)行監(jiān)控、多方位安全管控和用戶行為分析，全面保障系統(tǒng)落地。四是智能化的數(shù)據(jù)分析能力。運(yùn)用自然語(yǔ)言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)等增強(qiáng)分析能力，提升分析廣度和深度。五是一體化的數(shù)據(jù)建模能力。支持跨不同數(shù)據(jù)查詢整合，與分布式ETL 一體化。提供敏捷建模、智能分析，全面支持各種數(shù)據(jù)準(zhǔn)備需求。六是助力企業(yè)構(gòu)建數(shù)據(jù)文化。通過各平臺(tái)互動(dòng)、數(shù)據(jù)目錄、應(yīng)用商店等能力，幫助企業(yè)構(gòu)建完善的數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)。

商業(yè)智能（BI）是承接財(cái)務(wù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的最佳工具，幫助企業(yè)發(fā)揮在信息化階段所積累的數(shù)據(jù)價(jià)值，從而推動(dòng)加速財(cái)務(wù)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程，BI 適用于財(cái)務(wù)信息化建設(shè)的中后期。BI 幫助企業(yè)的“死數(shù)據(jù)”變?yōu)椤盎顢?shù)據(jù)”，讓財(cái)務(wù)決策有數(shù)可依，有據(jù)可循。

1.BI 與業(yè)財(cái)融合財(cái)務(wù)結(jié)合

傳統(tǒng)財(cái)務(wù)工作是分散、封閉、手工的作業(yè)方式，這種作業(yè)方式導(dǎo)致財(cái)務(wù)部門在掌握大量經(jīng)濟(jì)活動(dòng)原始資料的情況下丟失了大量數(shù)據(jù)。比如一份差旅費(fèi)單據(jù)，財(cái)務(wù)只需借差旅費(fèi)，貸銀行存款，但機(jī)票的價(jià)位、折扣、航線、時(shí)間、頻率等財(cái)務(wù)都不知道；一份收入憑證，財(cái)務(wù)只記客戶和科目信息，客戶是新增客戶還是存量客戶、客戶的規(guī)模、客戶與公司建立的業(yè)務(wù)種類及相應(yīng)規(guī)模等財(cái)務(wù)也不知道。這些信息有些已載于各類原始單據(jù)中，但財(cái)務(wù)沒有采集能力，因此在數(shù)據(jù)分析時(shí)只能從財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)出發(fā)再回到財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，缺乏業(yè)務(wù)分析的素材，分析報(bào)告在業(yè)財(cái)融合方面的深度廣度非常欠缺。

企業(yè)運(yùn)用商業(yè)智能（BI）工具，將付款、收款、報(bào)銷等各項(xiàng)業(yè)務(wù)的前端信息接入系統(tǒng)，就會(huì)使各項(xiàng)業(yè)務(wù)在系統(tǒng)中形成數(shù)據(jù)流，并存儲(chǔ)于統(tǒng)一的系統(tǒng)內(nèi)，這為數(shù)據(jù)分析提供了廣闊的空間。財(cái)務(wù)部門可以根據(jù)各種需求采集、加工相關(guān)數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有價(jià)值的信息，為企業(yè)的管理決策提供更直接、更有說服力的數(shù)據(jù)支持。

某大型券商的數(shù)智化技術(shù)賦能財(cái)務(wù)管理實(shí)踐是基于上游應(yīng)用系統(tǒng)數(shù)據(jù)在BI 系統(tǒng)進(jìn)行整合與集成，從而實(shí)現(xiàn)智能化分析與展示。

BI 與智能費(fèi)控應(yīng)用的結(jié)合。通過BI 推動(dòng)構(gòu)建集中、高效、準(zhǔn)確和共享的核算與費(fèi)用管理中心。并通過BI 系統(tǒng)與報(bào)銷系統(tǒng)數(shù)據(jù)集成構(gòu)建智能費(fèi)控應(yīng)用，運(yùn)用BI 工具完成公司層面統(tǒng)一的費(fèi)用控制報(bào)表，完成部門費(fèi)用畫像、個(gè)人費(fèi)用畫像等財(cái)務(wù)管理界面。通過智能費(fèi)控報(bào)表的應(yīng)用提高了費(fèi)用報(bào)銷的時(shí)效性與合規(guī)性，實(shí)現(xiàn)了降低報(bào)賬的人工成本。

BI 與預(yù)算分析應(yīng)用的結(jié)合。通過BI 推動(dòng)財(cái)務(wù)管理在業(yè)務(wù)端前置，將預(yù)算管理、分析支持等與業(yè)務(wù)流程緊密融合，架起業(yè)財(cái)橋梁。通過BI 與預(yù)算管理系統(tǒng)數(shù)據(jù)集成，可運(yùn)用BI 工具生成考核明細(xì)、收入分?jǐn)偯骷?xì)、預(yù)實(shí)對(duì)比報(bào)表等多張可視化報(bào)表。通過獲取費(fèi)用使用信息，并與預(yù)算計(jì)劃進(jìn)行對(duì)比，分解業(yè)務(wù)預(yù)算并落地考核指標(biāo)，量化預(yù)算進(jìn)度，從而做到事前申請(qǐng)、事中控制、事后分析全流程管理。可視化界面也幫助財(cái)務(wù)人員快速且直觀地了解預(yù)實(shí)現(xiàn)狀，該形式比報(bào)表更具有可讀性。

2.BI 與戰(zhàn)略財(cái)務(wù)結(jié)合

戰(zhàn)略財(cái)務(wù)定位于服務(wù)公司中長(zhǎng)期發(fā)展戰(zhàn)略，以財(cái)務(wù)管理為抓手支持公司的業(yè)務(wù)發(fā)展與高效運(yùn)營(yíng)。在經(jīng)濟(jì)學(xué)供應(yīng)鏈領(lǐng)域長(zhǎng)期存在一個(gè)經(jīng)典問題就是“牛鞭效應(yīng)”?！芭１扌?yīng)”是指下游企業(yè)向上游企業(yè)傳導(dǎo)信息的過程中發(fā)生信息失真。Sterman 設(shè)計(jì)了“啤酒博弈”的課堂游戲，從人的行為研究出發(fā)，認(rèn)為決策者對(duì)反饋信息的誤解是造成這種現(xiàn)象的主要原因。延伸到戰(zhàn)略財(cái)務(wù)管理領(lǐng)域，要通過數(shù)據(jù)串聯(lián)各項(xiàng)業(yè)務(wù)，整合資源尋求戰(zhàn)略層面全局最優(yōu)解，就需規(guī)避信息不對(duì)稱、不共享導(dǎo)致數(shù)據(jù)逐級(jí)放大，出現(xiàn)失真的現(xiàn)象。信息失真使得決策層無法了解問題出現(xiàn)的具體原因與本質(zhì)。為解決此問題，已經(jīng)有不少大型企業(yè)通過構(gòu)建可視化經(jīng)營(yíng)分析操控臺(tái)，促進(jìn)財(cái)務(wù)在管理控制和決策支持方面發(fā)揮作用。依托多維度、多視角的財(cái)務(wù)分析與預(yù)算管理，全程參與公司的經(jīng)營(yíng)與管理活動(dòng)，優(yōu)化資源配置、合理管控成本。

此外，在大數(shù)據(jù)及商業(yè)智能等信息技術(shù)不斷發(fā)展的背景下，數(shù)據(jù)分析的思路、方法、目的與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析存在很大差異。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析模式下更關(guān)注數(shù)據(jù)線性關(guān)系，目的是分析變量之間的因果關(guān)系和親疏程度，反映的是事項(xiàng)的過去。大數(shù)據(jù)之間更多是非線性關(guān)系，分析的目的是尋找變量或現(xiàn)象之間的相關(guān)關(guān)系，進(jìn)而根據(jù)相關(guān)關(guān)系進(jìn)行由此及彼、由表及里的關(guān)聯(lián)預(yù)測(cè)，目標(biāo)是對(duì)未來的決策提供支持。

企業(yè)要通過BI 打造的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析體系不僅僅是傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)體系，而是企業(yè)級(jí)別的新技術(shù)戰(zhàn)略平臺(tái)。通過構(gòu)建智能財(cái)務(wù)平臺(tái)，將財(cái)務(wù)信息分析平臺(tái)轉(zhuǎn)化為企業(yè)的價(jià)值中心。改變?cè)胸?cái)務(wù)與業(yè)務(wù)系統(tǒng)的分離狀況，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)閉環(huán)、價(jià)值閉環(huán)。提高數(shù)據(jù)處理、分析和披露的時(shí)效性，提升管理層的決策效率。以員工報(bào)銷費(fèi)用的分析為例，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析通常包括人均費(fèi)用水平、費(fèi)用使用趨勢(shì)、費(fèi)用的投產(chǎn)效率等，這些都是反映過去事項(xiàng)的結(jié)果性指標(biāo)。在大數(shù)據(jù)背景下，可以關(guān)注哪些員工在哪些地點(diǎn)發(fā)生了此類費(fèi)用，不同地區(qū)、不同年齡的員工在這類費(fèi)用的消費(fèi)選擇上有何不同，法定節(jié)假日發(fā)生的費(fèi)用占比是多少、是否合理合規(guī)、是否代表員工加班等。基于商業(yè)智能（BI）和大數(shù)據(jù)分析更多會(huì)關(guān)注費(fèi)用發(fā)生過程中的各要素與各環(huán)節(jié)，一方面通過大量數(shù)據(jù)的聚合反映每個(gè)要素的特點(diǎn)，另一方面通過與大量數(shù)據(jù)的對(duì)比找出異常數(shù)據(jù)，這些分析結(jié)論或許能夠?yàn)楣举M(fèi)用管理制度、人員選聘等提供有意義的參考。

三、BI未來應(yīng)用展望

（一）RPA+BI 應(yīng)用結(jié)合

通過RPA+BI 應(yīng)用結(jié)合是依托RPA 技術(shù)執(zhí)行大批量、可重復(fù)性的數(shù)據(jù)獲取和數(shù)據(jù)處理工作，并結(jié)合BI 工具實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分析及展示功能。

RPA，指機(jī)器人流程自動(dòng)化。其將財(cái)務(wù)管理領(lǐng)域的各項(xiàng)業(yè)務(wù)梳理加工，經(jīng)RPA 技術(shù)轉(zhuǎn)換到業(yè)務(wù)流程自動(dòng)化系統(tǒng)中，以減少財(cái)務(wù)人員的手工操作。它的有效運(yùn)行能替代財(cái)務(wù)人員完成財(cái)務(wù)流程中的手工操作，降低企業(yè)用工成本，提高財(cái)務(wù)工作的效率和質(zhì)量。

BI 是建立在各信息系統(tǒng)之上的軟件，需要前期數(shù)據(jù)治理，理想的方案是構(gòu)建財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的統(tǒng)一管理與處理。但考慮到部分?jǐn)?shù)據(jù)內(nèi)嵌在各個(gè)系統(tǒng)中，轉(zhuǎn)移至財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)平臺(tái)難度高，可以采用RPA+BI 的形式，直接從業(yè)務(wù)系統(tǒng)頁(yè)面快速抓取數(shù)據(jù)。實(shí)現(xiàn)全自動(dòng)數(shù)據(jù)獲取，從而減少手工報(bào)表信息整理。

（二）AI+BI 應(yīng)用結(jié)合

在財(cái)務(wù)管理領(lǐng)域數(shù)智化應(yīng)用發(fā)展的方向是通過引入語(yǔ)音識(shí)別、圖像識(shí)別、自動(dòng)費(fèi)用管控、智能商旅等各種AI 智能因素，與BI 工具的算法結(jié)合進(jìn)行相應(yīng)的財(cái)務(wù)分析。

人工智能（artificial intelligence，AI）是研究如何模擬和拓展人類智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的技術(shù)科學(xué)。通過人工智能技術(shù)的深度場(chǎng)景化應(yīng)用，增強(qiáng)數(shù)據(jù)思考的能力。如基于自然語(yǔ)言處理技術(shù)、知識(shí)圖譜等人工智能技術(shù)，可深度理解用戶問題的意圖，為用戶提供專業(yè)的數(shù)據(jù)分析服務(wù)。根據(jù)圖表的特征，比如一張報(bào)表或者一個(gè)大屏能夠自動(dòng)地用語(yǔ)音進(jìn)行業(yè)務(wù)解讀，即用機(jī)器學(xué)習(xí)的方法直接把圖表的特征以及背后的業(yè)務(wù)邏輯進(jìn)行智能關(guān)聯(lián)，并用生動(dòng)的語(yǔ)言解釋出來。相信在不久的將來，人工智能技術(shù)可以使BI 工具分析和生成更清晰、更有用的業(yè)務(wù)洞察力，從而幫助公司做出更好的決策。

結(jié)語(yǔ)

綜上所述，在數(shù)據(jù)即資源的時(shí)代，財(cái)務(wù)管理作為企業(yè)重要的管理抓手，如何收集、加工、存儲(chǔ)、管理、分析、分享企業(yè)快速增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)資源，是財(cái)務(wù)部門面臨的巨大挑戰(zhàn)和歷史機(jī)遇。BI中蘊(yùn)含的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策的管理方式，憑借其客觀性、科學(xué)性、全面性、普適性等優(yōu)勢(shì)，能夠有效地保障企業(yè)數(shù)字化的方向不出現(xiàn)偏差，經(jīng)營(yíng)決策由以經(jīng)驗(yàn)為主向數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)變。