2018/05/16 15:13 IT产业网
作者:用友云分析服务 徐芳
在大数据背景下,财务必须实现转型,而财务共享服务模式的构建使财务由集中式转向了共享式,有效实现财务集成,这成为企业财务创新管理的新模式。财务共享服务人员可以通过对海量的单据进行有效的分析来总结出有益于企业财务发展的数据。对于企业的领导者而言,财务共享能够提供大量的数据信息,对领导者的决策有着很大的帮助。
大数据技术的推广应用,使得财务数据来源从结构化数据扩展到非结构化数据,面对财务共享模式下的业务数据、互联网数据这么庞大的数据资源,财务分析可以从哪些方面着手呢?
用友云分析服务是一款基于大数据、云计算技术的分析云服务,致力于为企业提供专业的数据分析解决方案。用友云分析服务给出了如下建议:
一,财务报表分析
财务报表数据的分析是财务分析的‘标配’,基本财务报表包括资产负债表、损益表、现金流量表,分别反映企业资本的来源使用、企业在一段时间内的收入成本及利润分配、在一段时期内经营投资筹资活动的现金流情况。
通过财务报表指标还可以评价财务活动的效率或者财务能力,一般可以通过盈利能力、运营能力、偿债能力和增长能力这四组指标来体现,也就是我们通常所说的财务能力指标。国资委企业绩效评价指标体系就是财务能力指标的复用与延伸。
此外,还可以基于财务指标建立杜邦模型、EVA模型、资金协调性模型等评价体系来对企业的财务状况进行评估和预警。
二、会计核算指标分析
上述财务报表数据分析是基于企业月度、季度、年度的分析报告,都是事后数据结果的反映,时效性低;且分析视角局限于从时间序列、财务单元对财务指标进行呈现。如果需要实时的财务数据统计,如果需要从更细的粒度统计收入、成本、费用等指标,则需要获取存储在财务共享云中心的原始记账凭证和业务单据,从科目、辅助核算、单据信息的视角分析财务指标的相关影响因素。
费用预算控制是企业预算管理体系中很重要的一环,通过对费用单据及其相关凭证的统计分析可以帮助财务人员发现异常费用支出,管理好企业的钱袋子,可以帮助决策者评估费用产出比,为下一周期的预算制定提供数据依据。
以商业地产企业招商费用的分析为例,将各期的招商费用做趋势分析,比较各月份支出,关注重大波动和异常,可以定位到为完成预算而突击花钱的月份;对比各项目招商费用与项目收入,判断费用投入的有效性;统计对客商的支付频率,帮助识别高额高频支付,对支付频率较高或总额较大的供应商单据进行跟踪详查。
三、财务核算过程监控
新会计制度对企业财务核算提出了更高的要求,在财务共享模式下,企业为了保证财务核算过程的规范化和专业化,除了需要建立完善的财务管理制度外,还需要对财务核算业务过程设置监管点,通过数据指标的统计分析进行预警监控,让业务过程更合规。这也是财务分析的一个应用点,如下图示意了财务共享服务中心系统的建账流程及指标监控环节
信息合规性监控:如内部客商与财务组织名称不一致、自制单据数量统计
业务环节监控:如业务系统对账结果反馈、财务结账反结账次数统计
业务负荷量监控:如凭证数量、单据数量统计
资料完整性监控:如银行对账单影像信息上传完成情况统计
信息安全监控:如非企业内IP登录统计、报表打印次数统计
图:财务核算业务负荷量监控
四,财务业务一体化分析
财务与业务是紧密相连的,以提升企业价值为出发点,贴近企业战略,让财务分析与企业管理目标一致才能充分发挥财务分析作为企业决策参谋的角色,这也与财务共享模式下基础会计向管理会计转变的趋势不谋而合。因此,财务分析不能仅限于总账、资金、收付、固定资产等大财务范围的数据,而应向研发、生产、采购、销售、人力资源等多个领域延伸。需要高度融合企业财务数据与业务数据,深入分析各活动因素之间的关系,及时总结和评价公司业务活动的经营业绩,从更全面的视角分析管理活动存在的问题,并反馈分析结果为业务决策提供数据依据。
财务共享服务中心和业财一体化系统为业财融合分析提供了数据支撑,而大数据数据挖掘技术的应用为业财融合的深度分析提供了技术支持。
业务财务融合分析有很多实用的应用场景,比如电信企业将话费套餐的收入及利润等财务指标,与用户活跃度、套餐增金减收终端补贴等促销活动信息综合对比,可以分析营销活动对利润高低的影响程度,指导话费套餐下一步营销方案的制定。
五,内外部数据融合化
大数据时代,企业对数据的收集范围不再局限于企业内部,爬虫技术的应用、云平台API的预置可以让企业方便的获取到国家宏观经济数据、上市公司财报数据、行业数据等公共信息。更有很多专业的数据服务公司为企业量身提供数据服务。信息收集从企业单点扩展至整个产业链,财务分析的视角也应拓展到更广泛的范围。
对标分析是财务数据分析利用外部数据的最简单的应用,它是通过将企业中关键评价指标同该行业企业进行比较,将比较结果进行差异性分析后帮助企业找到差距,以达到借鉴学习的目的。
图:财务绩效—行业横向对标(模拟数据)
六,非结构化数据的探索应用
虽然现阶段企业的财务数据分析仍以结构化数据为主,但随着信息化的普及,大量非结构化数据的产生已经不能让企业忽略它们的存在。非结构化数据实时、多样、价值低密度,这部分非结构化数据既包含企业系统自己产生的,如电子发票、电子对账单、电子合同、影像资料、系统运行日志等,还包括爬虫系统获取的互联网信息、购买获取的非结构化资料。非结构化数据大体可以归为如下几类:图像、电子文档、音频、视频、网页文件、日志信息等。
大数据技术为非结构化数据的应用提供了平台。Hadoop的HDFS分布式系统可以用来存储海量级的结构化和非结构化数据,分词处理技术帮助建立信息检索索引和自动摘要、大数据推荐算法实现热点资讯抓取和高频词条推荐、图像处理技术的应用等等,都是非结构化数据的挖掘手段。
影像管理作为企业财务共享服务中心建设的重要环节,通过扫描将纸质单据生成电子影像,以影像信息作为流转要素,用电子信息化手段代替传统的会计流程。对影像数据信息的应用需要在数据层将影像信息相关的结构化数据、半结构化数据和非结构化数据同步至数据仓库平台,建立以凭证管理、合同管理、票据管理、日志管理的主题数据模型,借助Hadoop、HPCC和Storm等大数据技术对数据进行ETL规范化处理后,转换为供可视化呈现的结构化数据,加以进一步的分析应用。
与传统财务数据分析相比,财务共享模式下的数据来源更广,财务与业务结合更为紧密。
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