什么是数字化平台

　　数字化平台，大数据、人工智能、区块链等数字化技术有可能营造全新的财富管理平台。

　　我国财富管理市场产品同质化的问题，归根到底是资源配置的结构性缺陷和技术性短板，数字化平台补齐资源配置的短板。

　　如基于区块链的交互链接架构，可以打造一个链接众多金融机构、众多产品、众多客户的财富管理交易的平台，实现点对点、端对端的链接和交易组合。

　　(1)云大智移区块链扩展阅读

　　当今时代信息化时代，而信息的数字化也越来越为研究人员所重视。早在40年代，香农证明了采样定理，即在一定条件下，用离散的序列可以完全代表一个连续函数。就实质而言，采样定理为数字化技术奠定了重要基础。

　　数字信号与模拟信号相比，前者是加工信号。加工信号对于有杂波和易产生失真的外部环境和电路条件来说，具有较好的稳定性。

　　可以说，数字信号适用于易产生杂波和波形失真的录像机及远距离传送使用。数字信号传送具有稳定性好、可靠性高的优点。

　　数字信号需要使用集成电路(IC)和大规模集成电路(ISI) ，而且计算机易于处理数字信号。数字信号还适用于数字特技和图像处理。

　　数字信号处理电路简单。它没有模拟电路里的各种调整，因而电路工作稳定、技术人员能够从日常的调整工作中解放出来。

　　 大智移云背景对电商企业的有什么作用

　　大数据、智能化、移动互联网和云计算。这四个要素对公司影响主要取决于公司的业务范围和经营理念。当然任何一个企业都会或多或少涉及这四个要素，但千万不能认为我们进入大智移云时代，企业决策就可以一劳永逸，企业就可以解决信息不对称问题。

　　大智移云是将大数据、云计算、物联网综合到一起的时代。云计算、大数据等信息技术交融渗透，不仅改变着人们的生活，也有望掀起新一轮产业变革。“大智移云”是产业互联网的重要技术载体和推动力。云计算、大数据等信息技术交融渗透，不仅改变着人们的生活，也有望掀起新一轮产业变革。

　　“大智移云”是在中国互联网大会上提出来的，其中“智能化”包括物联网和大数据挖掘支撑的用户体验。移动互联网、物联网的结合，又使大数据的产生与收集成为可能。“大智移云”彼此又相互关联，移动互联网和物联网的应用需要云计算支撑，大数据的深入分析和挖掘反过来助推移动互联网和物联网的发展，使软硬件更加智能化。

　　 产业链数字化平台，全链智能推出什么功能点

　　所谓数字化平台，是指大数据、人工智能、移动互联网、云计算、区块链等一系列数字化技术组成的“数字综合体”。

　　如果将互联网数字化平台用人来类比：互联网、移动互联网以及物联网就像人类的神经系统，大数据就像人体内的五脏六腑、皮肤以及器官，云计算相当于人体的脊梁。没有网络，五脏六腑与和脊梁就无法相互协同；没有云计算，五脏六腑无法挂架；而没有大数据，云计算就是行尸走肉、空心骷髅。有了神经系统、脊梁、五脏六腑、皮肤和器官之后，加上相当于灵魂的人工智能——人的大脑和神经末梢系统，基础的“大智移云”平台就已经成型了。而区块链技术，就像更先进的“基因改造技术”，从基础层面大幅度的提升大脑反应速度、骨骼健壮程度、四肢操控灵活性。互联网数字化平台在区块链技术的帮助下，基础功能和应用将得到颠覆性改造，从而对经济社会产生更强大的推动力。

　　为什么互联网数字化平台会有如此强大的颠覆性？研究表明，“大智移云”基础平台存在“五全信息特征”：全空域、全流程、全场景、全解析和全价值的信息。

　　现代信息化的产业链是通过数据存储、数据计算、数据通信跟全世界发生各种各样的联系，正是这种“五全”特征的基因，当它跟产业链结合时形成了产业链上、中、下游的各种信息，成为十分具有价值的数据资源。

　　可以说，任何一个传统产业链与数字化“五全”基因结合，就会立即形成新的经济组织方式，从而对传统产业构成颠覆性的冲击。

　　总之，大数据、云计算、人工智能下的现代互联网体系，具有颠覆性作用。现在的互联网数字化平台，在5G背景下还会进一步形成万物万联体系，其终端连接数比现在人类的手机、平板、笔记本电脑等的连接数将超过上百倍、上千倍。人类的互联网产业也因此将从toC型的消费类互联网发展为toB型的产业类互联网。大数据等现代科技推动的数字化经济时代，数字化供应链是各行业供应商的转型趋势，成为众多行业的共识。数字化供应链依靠云端数字化大数据达到智能机器人处理和应用效果，通过将物数字化以达到全球智能化生产目的。数字化供应链是全球化、智能化、柔性化生产的基础，通过平台实现C2M或B2B的单件定制或批量生产。数字化供应链有什么特点？数字化供应链未来发展趋势方向如何？

　　1、数字化供应链有什么特点？

　　数字化供应链有用户体验至上的特点，企业可以通过电商平台、移动端等数字化技术，省去商家与客户复杂的交易环节，简化交易形式，节省双方的时间成本和精力，保障了用户的体验。数字化供应链平台也可以超越时间、地域的界限实时进行沟通、协商等互动形式，在提升体验的同时又为交易提供便利。

　　数字化供应链具有卓越可靠的特点，企业商通过数字化技术可以实时了解采购、销售、库存、配送进度等信息，便于企业对产品进行管理并对职工进行明确合理的分工。供应商还可以通过数字化技术可对动态生产、物流流程、产品质量进行实时监控，对员工行为进行规范，减少产品损耗浪费，打造可靠、高效、成本低、高收入的运营管理体制。

　　数字化供应链具有主动感知的特点，数字化平台中蕴含大量的信息储备，可为供应商决策提供科学客观的指导性建议。数字化供应链中认知技术和人工智能可以辅助经营商感知市场需求并调整经营策略，提升在同行业中的竞争力。此外，在企业内部建立跨部门的集成供应链机制与平台，对提升供应链的整体运作效能有重要意义。

　　2、数字化供应链未来发展趋势方向如何？

　　目前，数字化供应链市场广、体量大，供应链上的各个环节信息交流不畅，急需数字化供应链的融合实现多方的协作的效果。数字化供应链的融合，便于全球的供应商跨越语言、信息不对称障碍进行协作，减少成本的损耗。数字化供应链的融合还可协同上下游资源，达到全链条的管控可视化、智能化效果。

　　区块链支持构建可信的数字化供应链也是未来数字化供应链发展的趋势之一。区块链将会与云计算、大数据等技术发挥基础设施的功能，助力数字化城市的建设。区域链技术在技术革新与产业变革方面有积极意义，要将其作为核心技术创新的突破点。

　　 财务的数字化转型如何进行

　　“新冠疫情”这只黑天鹅正在成为检验企业数字化能力的试金石。通过一部手机、一台电脑，一个屏幕，在这个格外漫长的假期，少数拥有数字化能力的企业不仅井然有序地保持着运转，甚至凭借敏捷的响应能力，探索着转危为机的良策。例如近年来一直奔跑在数字化转型之路上的安踏集团，依托前后端数字化平台，开启了“全员导购”的新销售模式，轻松实现日销售额超千万。而更多企业却因为缺乏数字化基础，面对线下复工的一再延期束手无措，只能被动地承受疫情的冲击。

　　如果说在此次疫情之前，数字化转型对很多企业还只是一个口号、一个构想。那么，经此一疫，企业必将加速踏上数字化变革之路。但是，数字化之路应该怎么走？对于很多企业而言还是一道难解之题。

　　财务数字化是企业数字化的切入点

　　数字化就是利用数字技术把现实的缤纷世界在计算机虚拟世界中进行全息重建。落实到企业运营管理上，企业数字化就是将企业现实运营的全过程、全方位在计算机世界中进行模拟，将数据反馈到现实世界，用以指导未来的决策和行为并推动业务增长。如此来说，数字化不仅仅意味着要将企业的前端销售、物流数字化，更重要的是要将企业后端的财务、采购、内部资源配置与前端的新型商业模式进行匹配。在这个过程中，财务数字化可以说是企业实现全面数字化的最佳切入点。

　　回顾企业信息化、数字化的历史进程，财务在每一次企业转型的过程中都扮演着重要角色。无论是会计电算化，还是ERP普及运动，财务都是推动企业全面转型的发动机，是企业优化升级的重要抓手。这一方面是因为财务系统上接企业高管，下接每位员工；左接采购、运营，右接营销、服务；前接核算报表，后接分析决策。财务系统本身具备的串接各个部门、管理流程的特性和立体数据结构，是其引领企业在各个层级进行全面数字化转型的天然优势。另一方面，财务管理是企业管理的生命线，几乎所有企业管理水平和竞争能力的体现都是以财务为核心。财务系统掌握着企业大量核心数据，而这些数据作为衡量、评判企业运营绩效的重要指标和决策依据，是企业实现信息化和数字化的重要基础。

　　因此，尽管数字化转型技术不断颠覆着传统企业，但以财务管理为核心的这一点无法改变。财务系统承担着引领企业全面走向数字化的重要职责。企业要实现数字化变革，第一步就要实现财务数字化。

　　财务数字化的实现策略

　　财务数字化有两层涵义：一是全面应用以“大智移云物”和区块链为代表的数字化技术，二是对财务模式，包括组织、流程和工作模式等进行全方位变革，使财务系统能够更好地支撑企业业务发展。互联网商业模式是以消费侧为主导、以模式为核心的资本经济。如今，很多企业在业务端已经应用了线上线下融合的新思想，但财务支撑体系还是采用与交易分离，以事后报账为主线，以管控风险为目标的传统模式，流程复杂、效率低下，显然已无法匹配前端快速响应的管理要求，必须进行重塑。

　　我们认为，企业应采用以下两大策略引导财务模式变革，推动财务数字化进程：

　　连接全流程

　　数字化的核心是连接，即利用新一代信息技术，实现企业内部各部门的连接、企业与用户的连接、企业与上下游供应商的连接，乃至未来企业与整个社会的连接。具体到财务数字化领域，就要将财务流程与业务流程和管理流程完全连接起来，实现全流程的“互联网化”，并基于互联网打通内外，连接内外，重构财务流程，并使后端财务和前端交易能够在线同步进行。

　　传统财务模式下，财务流程和交易分离，导致大量冗余的流程环节。以费用管控为例，很多企业为了实现流程管控，设计了诸多控制流程。比如企业往往需要设置事前预算申请和预算审批流程以保证预算的正确使用，而当交易发生后，不管是业务人员、审批领导还是财务人员，大家都必须重复做很多事后工作，导致管理低效且高成本。同时，在传统财务系统中，财务会计按权责发生制的要求确认损益，凭发票入账，业务发生和业务入账分离，财务处理在时间上滞后于业务活动，导致财务会计提供的信息是历史性的，缺乏前瞻性。同时，财务会计依据会计分期假设的要求，定期产出并传递信息。在充分的市场竞争中，财务会计信息传递的时间固定性与决策的及时性产生了巨大的矛盾。这两方面因素叠加，使得传统财务信息滞后，无法满足使用者实时决策的需要。

　　要想从根本上解决上述问题，企业首先就需要打通财务和交易，通过将财务流程、业务流程和管理流程相连接，重构财务流程，消除大量冗余环节。其次要将财务流程、业务流程和管理流程全部互联网化，使业务端所有交易在线上发生，使财务端所有业务能够基于线上交易实时进行处理，从而实现将事后记账报账转变为业务发生时的记账报账，将手工会计处理转变为在线自动实时处理。

　　打通全数据

　　数字化的基础是数据。要实现财务数字化就要打通全方位、全过程、全领域的数据实时流动与共享，并实现信息技术与财务管理的真正融合。

　　从本质上来说，传统财务是准则导向、披露导向，不是业务导向、管理导向，ERP系统主要为流程操作服务，带来两个问题：一是财务信息客观但未必真实。财务记账以发票内容为主体，但发票无法反映业务的本质。财务数据与业务实质脱离。这些都导致ERP财务信息失真，口径无法满足管理需求。二是财务信息为单一化的货币计量信息，而非企业综合性的全面经济信息。货币计量的信息固然具有一定的综合性，但非货币性信息对管理往往至关重要。财务信息支撑体系存在的这些问题，使得财务信息片面、失真，难以满足业务管理的需求。

　　同时，传统企业信息化系统由一系列相互独立的专业套装软件系统构成，这些系统彼此独立，形成了烟囱式的架构，造成了大量信息孤岛。大量财务数据和业务数据重复、凌乱地散落于企业的各类信息系统平台中，使数据采集和数据转换成为难题。

　　为此，企业必须打通数据壁垒，改变基础数据的获取路径，推动数据流动。一方面要打通业务和财务数据，消除信息孤岛；另一方面要使管理会计不再仅仅依赖于财务会计提供信息，而能够直接从交易端、从不同的业务系统中自动实时地进行数据收集和处理，丰富数据来源，提升数据质量，开展数据洞察，最终实现让数据赋能业务发展。

　　财务数字化的实现路径

　　财务数字化的实现之路，就是数字化平台的建设之路。无论是流程的连接、业务的在线化处理、还是数据的打通、获取、传递或是数据洞察的开展，都需要基于现代信息技术，在自动化、互联网化、智能化的信息系统中才能落地。打造财务数字化平台需要企业长期规划、循序推进，建设内容包括三大部分：智能共享系统、数据中台和数据应用系统。

　　1、以智能共享系统为连接前端交易和后端财务，并实现内联外通的桥梁。

　　在财务数字化系统的建构进程中，财务共享平台是先遣队。数字化在系统中落地的过程，要通过对外，对内两条线，对外记录所有交易过程，对内打通所有业务条线，通过统一系统把整个业务串联起来，打通内外，互联互通。这个系统就是业财税智能共享系统。

　　共享中心的核心是共享，而共享的前提就是“连接”。这意味着：共享中心可以成为连接业务、财务、管理全流程，推动业财融合的天然的技术平台。业财税智能共享系统是传统财务共享在互联网+时代的革命性换代产物。其本质是基于新一代的信息技术，实现对企业更广泛业务（从记账、算账到报账、采购、税务等）的数字化，并对企业财务体系、业务流程、商业模式进行颠覆和升级。通过构建业财税一体化的智能共享中心，企业在后台和前台之间形成了一个业务交易层更灵活、更强大的业务支撑中台，能够连接前台和后台的大量交易处理和服务，实现对企业更广泛业务（从记账、算账到报账、采购、税务等）的数字化，大大提升运营效率，快速响应客户需求，实现财务、业务和税务的深度融合。

　　本文开头提到的安踏集团就是业财税智能共享系统的受益者。2018年，安踏携手元年科技启动财务共享中心建设，打造体育用品行业“供应链+批发+零售”业务模式下自动化、智能化、数字化的共享系统，使共享牵引集团内部系统改造并支撑集团业务快速发展。此次疫情中安踏的“全员营销”之所以能得以高效贯彻实施，与其共享系统对前端交易的敏捷响应密不可分。

　　2、以数据中台为打通全数据，实现集中化数据治理和数据管理的平台。

　　实现财务数字化就必须要重构企业IT系统架构，而重构企业IT系统架构的核心又在于对企业IT系统的“中台化”。

　　数据中台从2019年开始已经获得了空前的关注。在元年科技此前召开的一次论坛上，有80%以上的企业表示已经在建设和在规划建设数据中台。而此次疫情爆发，必然将进一步推高企业对数据治理和数据中台建设的需求。

　　数据中台就是通过在企业的业务前台和管理后台之间搭建一层中台，打破企业传统的烟囱式信息化架构，将各类信息系统部署为基于同一平台下的一系列前端应用系统。基于数据中台，企业可以打通和汇聚多源数据，实现数据资产化和内外部数据的整合，将其共享和复用给前端应用系统，实现特定的数据应用。基于对新一代信息技术的深入挖掘和应用，数据中台不仅将彻底解决企业的信息孤岛问题，提升数据采集和数据转换的效率和质量，还将根除企业IT系统重复建设的现象，为数据存储和数据管理带来便利。

　　数据治理是实现数据资产化的必经之路，也是数据中台倍受瞩目的价值之一。数据治理是一个长期发展优化的过程，它通过主数据、元数据、数据质量管理等，提高各类数据，包括结构化和非结构化数据的质量，使大量隐没在数据坟墓中杂乱无章的数据转变为清晰有序、有条理、有脉络的数据资产。应该强调的是，在具体应用上，大数据时代的数据治理应针对数据的全生命周期构建从数据生产到应用各阶段的治理能力。

　　3、以管理会计和数据分析系统为开展数据应用、实现数据赋能的主阵地。

　　财务数字化的最终目标就是用数据赋能企业业务发展。可以说，我们为实现数字化所做的所有工作都是为了实现最终的数据应用。

　　数据的前端应用系统是企业数字化平台的最后一块拼图，也是构成企业数据流动闭环的关键部分。当前，智能技术和大数据技术的快速发展为数据应用提供了巨大帮助。而基于这些新一代信息技术构建的管理会计的各大系统，包括预算管理、成本管理、绩效管理、管理会计报告等系统，以及各类数据分析系统，包括场景化分析、财务分析、业务分析等系统，能够基于数据中台的数据集和数据模型开展业务应用，是数据应用的主阵地。

　　对财务人员而言，数据应用可以帮助感知现在和预测未来。感知现在：历史数据与当前数据融合，挖掘潜在线索与模式，对事件发展状态的感知；预测未来：全量数据、流式数据、离线数据的关联分析，态势与效应的判定与调控，从数据的角度解释事件发展演变规律，进而对发展趋势进行预测。举一个例子：基于海量历史数据的积累和分析，企业能够基于应用场景，如项目的投入产出预测，构建起更为完善的预测模型。

　　以本次疫情为例，对大部分企业而言，管理层最关心的问题就是疫情将对企业业绩产生哪些影响，企业可以从哪些方面采取措施来加以应对等等。已经建设了管理会计或数据分析系统的企业，则可以非常方便地从这些实时变化的大量数据中，进行精准的数据分析，为管理层提供及时有效的决策依据。

　　在这个新十年的开端，一场正席卷全球的疫情向我们宣告了未来十年的诡谲多变。不稳定、不确定、复杂、模糊的市场环境很大概率将长期与我们如影随形。而数字化是我们在这团迷雾中所窥见的确定性的未来。以财务系统为始立刻启动数字化转型，是企业提升“反脆弱”能力的战略之举！

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　　 数字经济时代，财务管理新变化

　　 作者：王勇 谢晨颖

　　 【导读】

　　数字经济时代，“大智移云物区”等数字技术已经成为重塑各行各业的重要力量。财务管理作为企业管理的重要内容，也受到了巨大的影响和冲击。传统财务的工作流程、管理模式、管理理念、组织架构等各方面都发生了不同程度的变化。企业的财务管理正在从电算化、信息化，逐渐走向数字化、智能化。

　　数字技术的进步会给财务管理带来怎样的改变？本文将从财务决策、资金管理、成本管理、财务职能、财务报告和财务风险六个方面阐述数字经济时代财务管理发生的变革。

　　 1. 财务决策：从依赖经验的直觉决策到数据算法驱动的科学决策

　　长期以来，管理者通常凭借经验、直觉、判断力来进行决策，虽然也会通过获取数据进行模型的计算得出结果，但 在过去，受限于技术能力，数据获取不全面，导致很多决策模型无法使用，财务决策仅仅建立在企业内部“财务小数据”的基础上，包括收入、成本、利润、资产、负债等，难以做出合理的决策。

　　 数字经济时代，大数据的大量性（Volume）和多样性（Variety）给管理者使用决策模型提供便利，可以得出更加科学合理的结果。 大数据不仅能收集到财务信息，也能收集到非财务信息；不仅能收集结构化数据，也能收集到非结构化、半结构化数据；除了企业内部业务数据，更延伸到企业外部，包括所属行业、供应链、竞争对手、监管机构、政府部门等所有利益相关者的数据。数据和算法通过机器学习的方式不断自我优化，进而用“数据决策”替代“凭直觉经验和拍脑袋式决策”。

　　以投资决策为例，在进行投资决策时，过去的决策者在决策时无法掌握所有信息，且容易受到个人风险偏好、认知偏差的影响，造成决策的主观性。基于大数据的投资决策模型纠正了决策中的非理性问题，得出的结论更加的科学，提高投资决策的合理性和准确性。同时，通过建立量化投资模型帮助决策者处理海量数据，决策者能够在短时间内对影响投资结果的因素进行多角度分析，如经济周期、未来预期、盈利能力、心理因素、市场等，根据模型分析结果做出投资决策，极大提高了投资效率。 有实证研究表明，企业的投资规模、投资回报率与大数据发展指数之间呈正相关关系 ，即大数据的发展有利于企业做出更好的投资决策； 同时，大数据发展指数与企业融资效率、内源融资率及债务清偿率均呈正相关关系。 大数据能够提升企业融资决策的质量。[1]

　　 谷歌采用“The Machine”算法，通过或否决新的投资和后续投资。 通过收集某特定公司的市场数据、融资金额、联合投资合作伙伴、以前的投资者、行业领域以及以前估值与目前估值的差额等方面的数据进行分析，用红绿灯系统来考核某项投资指标体系，绿灯表示投资机会良好，红灯表示不投资，黄灯表示需谨慎行事。在使用初期只是作为投资尽调的辅助配角，现在其AI算法已经进入投资委员会，可以对投资进行评估，且评估结果的准确率很高。

　　 2. 资金管理：从内部资金管理到全产业链资金管理

　　传统财资管理系统中更多是平面化财资管理，将财资管理的重点放在账户管理、资金结算、资金划拨、资金对账等交易性处理流程上，主要是对企业内部资金的管理。

　　数字经济时代，随着数字技术的不断发展，可以支撑更加复杂多样的资金管理模式，财资管理将从平面走向立体。企业的资金管理不再局限于内部资金的集中管控和调配，而是向供应链金融模式转变。 利用大数据、AI、云计算等技术，可以对产业链资金流动进行静态和动态监测管理。 上至供应商，可以开展供应链金融，做应收账款保理；下到消费者，可以做消费信贷，盘活全产业链资金。[2]

　　 蒙牛集团 在企业内部搭建了资金共享平台，实现对资金的集中管控。由集团总部统一调度、管理和运用所有的资金。大量实时汇总的资金大数据，使现金流预测模型更加精确，让集团对内部资金的管理更精细、更高效、更主动。除了内部资金管理，在企业外部，蒙牛还 建立了服务于上下游的供应链融资平台 。通过 “互联网+大数据” ，从蒙牛上下游、奶源等第一层直联的约上万数量合作伙伴群，逐步延伸到第二层的上百万数量的蒙牛生态圈伙伴，实现高效、低成本融资。目前，蒙牛已与多家金融机构合作开展供应链金融业务。通过EAS系统和银行在数据渠道上打通，上下游企业可以直接登录蒙牛供应链融资平台，高效融资，使得以蒙牛为核心企业的生态圈更加 健康 。

　　 3. 成本管理：实现精细化核算、前置化管控，优化成本控制

　　在 成本核算 方面，作业成本法是现在较为精细化的管理方式，但基于技术条件的限制，很多作业层面的数据难以收集，导致实施起来较为复杂和困难。

　　数字经济时代，随着大数据、物联网等技术的兴起， 生产或服务中的每一步骤甚至每一个细节都能够被各种智能仪器收集到 ，并传递到数据处理中心进行处理。企业能够 方便快捷地获取、筛选与成本相关的各种数据 ，避免了繁琐的人工筛选数据的过程，使得作业成本法得以便捷的实现。 同时，成本数据的收集更为精确和全面，便于确定成本动因、识别增值作业 ，精细化成本管理，优化成本控制过程。实际上，由于智能设备和物联网的应用， 一些传统的间接费用变为直接成本 ，即使需要分配间接费用，也能找到较为 精确的分配因子 。

　　Amani等(2017)对 数据挖掘技术在成本管理应用 中的几个层面进行了综述，分别是设备层面、流程层面、施工层面、产品层面和项目层面。其中，在设备层可以用数据挖掘来评估设备制造成本，从而提高设备检查和维修的精确度， 追踪设备更新成本 ；在流程层数据挖掘技术用来 在成本核算中确定成本驱动因素 ,并帮助 制定转移定价 的决策；在施工层通过创建神经网络系统，实现快速且 精确的成本评估 ；在产品层数据挖掘可以用以预测产品单元的成本、评估产品生命周期成本；在项目层数据挖掘可以协助建立成本评估体系，包括有形产品和无形产品,如软件和应用等。基于全过程、多层次的原则，财务可以 在数据挖掘技术下实现对成本的精益管理 ，这是大数据技术在成本管理领域的重要应用场景。

　　此外，传统的成本控制是在成本发生后进行事后追踪。随着数字技术的应用，成本、费用被细分成不同的子类，针对不同子类都可以进一步向前延伸，建立专业的前端业务管理系统，如商旅管理系统、品牌宣传管理系统、通信费用管理系统等等。[3]这些前置业务系统和财务系统之间实现无缝衔接， 将成本费用的管理前置到业务过程中去，实现前置化、过程化的成本控制和监督 。

　　 4. 财务职能：从交易记录、核算监督到决策支持、价值创造，实现业财深度融合

　　传统财务的主要工作是承担企业的财务核算和监督职能，进行报表的编制、资金结算、报送财务信息等基础性工作。财务角色定位局限于账务处理、薄记经营活动，财务部门只是职能部门，不能产生附加价值，是“后台”角色。

　　数字经济时代，财务的职能将发生重大变革。 以“凭证”为起点的传统财务会计将逐渐被自动化和智能化，很多重复性、规则性的财务工作会被财务机器人所替代，更多财会人员被释放出来，新的财务管理模式将实现“无人会计” 。

　　麦肯锡《自动化和人工智能如何重塑财务职能》中显示，大多数财务活动都存在自动化计划，其中以交易型活动最易于自动化，对于一般的会计活动而言，77%的活动是可以全自动化的，12%的活动可以高度自动化。牛津大学研究者也曾预测，未来20年，在英国会计行业中，财务行政人员和注册会计师可能被机器完全替代的概率分别为96.8%和95.3%。

　　 财务人员正在从以交易处理为主的财务会计向决策支持为主的管理会计转型，转变为赋能者和创新引领者 。借助大数据挖掘技术，发现业务经营中存在的问题、企业潜在的发展机会，参与经营决策，并更多承担资金管理、预算管理、风险管控等高价值工作，全面参与到企业的经营管理和价值创造活动中去。

　　同时，传统财务工作相对独立、封闭，很难与各项业务工作有效的融合,“会计和业务两张皮”现象较为常见。数字化时代，一切业务数据化，一切数据业务化， 财务工作将与业务工作高度融合。 业务信息系统和财务信息系统在输入、处理、存储和输出等各个环节共享，业务和财务人员之间的组织和职能划分将会逐渐消失。在数字技术、智能技术的加持下，会计人员的部分职责会转移到业务人员身上， “人人财务”的趋势逐渐凸显 。（“人人财务”表现为财务即业务，业务即财务；人人皆财务，财务皆人人。）

　　 新奥集团 是一家业务版块广泛、子公司众多的大型集团公司，其财务共享中心日常业务种类繁多，且有相当一部分业务流程需依靠人工完成，员工工作强度大、耗时久。在财务数字化转型中，新奥集团利用IBM RPA（机器人流程自动化）、规则引擎等技术，打造自动化财务机器人， 引入虚拟员工，在财务共享中心上岗 。自动化机器人代替人工完成业务流程中重复度高、规则精确和吞吐量大的任务，以及跨岗位的多人操作、跨数据源的数据核对等；只有异常处理、需要创意和决策的任务才交给人工操作。 借助RPA技术，新奥集团财务共享中心不仅更快速、更高效地完成工作，而且最大限度释放员工价值，让员工做对企业有更高附加值的工作。

　　 美的集团 在财务数字化转型中，构建了财务共享平台，重新架构了管理体系，真正实现了 “业财融合”。转型后财务人员从重复投入和效率低的境况中解放出来，将更多资源和精力投入到辅助经营中。 财务职能由“办公室”型财务转变成“业务型和经营管理型财务”，通过深入了解业务，深度分析各业务领域的经营数据，为业务部门提供有力的数据支撑，支持企业经营管理决策，提升经营价值。另外，集团重新设置了 财经 各模块职能岗位，比如 财经 管理部的“预算管理专员、成本管理专员、会计管理专员、研发成本管理专员、资金管理专员”等岗位设计， 所有财务工作侧重于参与企业经营管理，而不是会计核算。财务人员从传统的日常记账中解脱出来，走进前线，参与到业务中，为业务提供决策支持。

　　 5. 财务报告：从定期、标准化报表到实时、多样化、全面化报表

　　传统财务报告通过对经济业务的确认、计量和报告，定期提供标准化的财报，有三个特点：一 是主要提供财务数据，非财务数据很少呈现 。财报很难全面展现企业的财务状况、经营业绩与发展前景。 二是标准化 ，即对所有使用者提供相同的格式和信息，不考虑信息使用者的个性化需求。 三是滞后性 ，传统的“三表一注”面向过去，按季度或年度定期编制，对企业经营状况的反馈是滞后的。

　　随着大数据、云计算、人工智能、图像识别、机器学习等各种技术的出现，正在不断改变会计信息加工的规则和方法，一些机构已经开始借助于人工智能算法，实现凭证的智能编制和报表的智能生成。可以 根据不同用户的需求，提供多样化的财务报告 ， 满足不同层级用户的多样化需求。 这些报告不再局限于财务信息，还包括大量非财务信息，财务报告走向精细和全面。也不再局限于定期报告，而是可以做到 实时化、可视化 。财务数据实时采集、实时核算与分析、实时传输与报告，为企业经营决策提供支持。

　　 其中，区块链技术给财务报告带来的影响是革命性的 。企业外部信息使用者及其内部信息需求都能够通过共识机制快速确定。每一个企业参与者都可以 提出多样化的信息需求，通过区块链技术能够生成并发布各种样式、内容、结构、目的的财务报告，如 以经济事项为基础的报告、全面收益报告、相互式按需报告 、 实时智能财务报告 以及 智能分析报告 等，极大地克服了现行财务报告的诸多局限性。

　　 德邦快递 的客户量大、单量大，流转数据大，对报表的时效要求非常高。通过构建业财一体化系统平台，梳理业务单据与财务凭证之间的数据关联，德邦快递实现了90%凭证的自动生成、审核，每月自动处理200万份业务单据；设置的各项报表架构和业务规则，自动归集、计算、输出报表，每次报表编制时间由4小时缩短至60s，实现 报表智能编制、实时查询 ，满足管理者对报表时效的高要求。

　　 6. 财务风险：从依靠人进行风险管控到机器自动识别风险、提前预警

　　财务风险包括筹资风险、投资风险、现金流风险等。传统财务风险管控主要依靠财务人员搜集信息，进行风险识别时需要搜集的数据量庞大，财务人员难以整合多种渠道的数据，难以进行关联信息查询和扩展，效率低下，风险控制的成本较大。

　　随着大数据、人工智能等技术的广泛应用， 财务风险管控有了更先进的算法、模型和工具 。借助监督式学习算法、知识图谱等技术，把人类具有的直觉推理加以形式化或机器模拟，可以 大量处理会计信息、供应商管理审查信息、应收账款账龄信息等，对财务风险形成预判能力。 通过建立数学模型对不同风险因素进行组合分析，使企业能够在较短时间内 迅速识别潜在风险并进行精确的量化分析 ，进而实现对财务风险的及时控制。此外，根据大数据的分析结果设立预警指标与临界指标，还可提醒管理者 在财务风险发生前就做出应对措施 。

　　德勤认为机器学习可以解读财务人员对于风险的反应方式，从而在没有回馈或干预的情况下自主采取行动，根据持续的信息流快速反应，进而降低财务风险，使财务不需要在人的干预下就可以自主驱动智能工具，实现无人化的风险管控。

　　 阿里巴巴 为了保持现金流的稳定性和充足性，防止现金流风险， 建立了大数据财务风险预警体系 ， 将产生财务风险的内外部经营环境等抽象因素数据化， 利用大数据处理技术对各种风险因子异常变化情况进行识别， 任何涉及到现金流的风险因子出现异常，预警体系都能够基于大数据分析处理进行主动识别，并预警潜在的现金流风险，通知管理人员及时进行风险的管控 。与传统财务风险预警体系不同，大数据财务风险预警体系在云技术的支持下能够实现事前预测、事中处理、事后管控的实时动态监控。

　　【 小结 】

　　数字经济时代，在大数据、云计算、区块链等数字技术的冲击下，传统的财务管理模式发生了深刻变革。财务决策从经验驱动变为数据驱动，资金管理从内部管理延伸到全产业链、生态圈的管理，成本核算精细化、成本控制前置化，财务职能从核算监督到决策支持、价值创造，财务报表从定期、标准到实时、多样，财务风险管控从依靠人到机器自动识别、提前预警。企业要抓住数字经济的时代机遇，加快财务管理的数字化转型，充分发挥财务在数据方面具有的先决性优势。

　　 金融科技ABCD：人工智能、区块链、云计算、大数据

　　近日，中国信息通信研究院主任工程师、金融科技负责人韩涵在“2018中国金融科技产业峰会”上正式发布了《中国金融科技前沿技术发展趋势及应用场景研究报告》，详细讲解了A（人工智能）B（区块链）C（云计算）D（大数据）四大技术发展趋势及在金融行业的落地应用方案，预测了金融科技七大未来发展趋势。

　　科技悄然改变金融行业生态

　　一是互联网金融快速兴起，对传统金融行业带来巨大冲击。首先，互联网技术极大拓展了信息传播的渠道、方式，大幅减小了信息不对称的现象，扩展了金融服务供需双方的客户群。其次，互联网金融模式下，交易双方直接在网上进行互动，打破了时空上的限制，提高了交易效率，减少了中间环节与中间成本的消耗。再者，互联网利用先进的技术实现资源高度实时共享，能够使业务处理逐步实现自助化、自动化与系统化，使交易更加便捷、有效。

　　二是大量非金融企业进入金融行业，金融市场主体出现显著变化。一方面大量科技企业借助金融科技发展契机，积极获取金融牌照，跨界提供金融服务，“科技+牌照”成为趋势。另一方面，大量具有To C服务经验的传统企业，发挥用户规模优势，通过用户数据资源与金融科技的结合，也积极跨界提供金融服务。此外，大量依托于金融科技的新兴创业企业，成为金融市场的新兴力量，在金融科技领域的技术和商业模式创新成为其核心竞争力。

　　四大技术落地金融行业

　　当前，“大智移云”等新兴科技快速演进，人类社会正在从信息化走向数字化和智能化。随着云计算、大数据、人工智能和区块链等新兴技术在金融行业的深入应用，科技对于金融的作用被不断强化，创新性的金融解决方案层出不穷，金融科技发展进入新阶段。

　　其中，云计算技术能够为金融机构提供统一平台，有效整合金融结构的多个信息系统，消除信息孤岛，在充分考虑信息安全、监管合规、数据隔离和中立性等要求的情况下，为机构处理突发业务需求、部署业务快速上线，实现业务创新改革提供有力支持。大数据技术为金融业带来大量数据种类和格式丰富、不同领域的大量数据，而基于大数据的分析能够从中提取有价值的信息，为精确评估、预测以及产品和模式创新、提高经营效率提供了新手段。人工智能能够替代人类重复性工作，提升工作效率与用户体验，并拓展销售与服务能力，广泛运用于客服、智能投顾等方面。区块链技术能够有效节约金融机构间清算成本，提升交易处理效率，增强数据安全性。

　　金融科技七大发展趋势

　　随着，金融与科技的不断融合，金融科技将出现七大发展趋势，韩涵表示，

　　云计算技术发展已经进入成熟期，金融云的应用也正在向更加核心和关键的“深水区”迈进。据中国信息通信研究院的调研，已有过半数的金融机构使用OpenStack等开源云计算技术。传统计算、网络和存储云方案已经同质化，客户需要的是上层PaaS甚至SaaS 能力甚至是业务和商业解决方案能力，有互联网金融实际业务经验、有生态合作伙伴的厂商更能得到客户青睐。云这个领域特别强调“吃自己的狗食”。

　　金融行业数据资源丰富，而且业务发展对数据依赖程度高。大数据技术在金融领域的应用起步早、发展快，已经成为金融行业的基础能力。当前，金融行业的大数据应用已经非常普遍和成熟，也取得了较为显著的应用成效，最大的特点是数据资产化的 愈加凸显、有深度的大数据分析变得越来越重要，用户画像和知识图谱成为最重要的技术。2017年知识图谱一下子火起来，除了传统实体知识图谱外，事件图谱（描述动态关系）开始越来越重要，即实时性要求越来越高，时间就是金钱。另外，还有一个关键问题就是合法获取数据，涉及法律、政策、技术、机制等问题，需要各方推动和努力，

　　人工智能一般分为计算智能、感知智能和认知智能三个层次。从目前人工智能在金融领域的应用趋势来看，计算智能通过与大数据技术的结合应用，已经覆盖营销、风控、支付、投顾、投研、客服各金融应用场景。人工智能最重要就是AI in all，传统金融很多是“知道型”的业务，按规则、经验办事，很多简单重复性工作被证明完全可以被AI取代（例如客服），认知型的业务目前看也可能机器不比人差（例如智能投顾、智能营销）。那么金融业最重要的是如何最大发挥人的价值。一是风险防范，AI算法不一定完全正确需要人在样本特征准备或审核上来补充；二是金融创新，创新是门艺术，目前没有证据表明AI在创新上有啥独到之处，所以人的创新非常重要；三是发挥领域知识的价值，AI目前最大的缺陷就是它是没有常识是不行的，知识会成为重要的竞争力分水岭，知识图谱、业务规则补充、业务数据标注这些都是产生知识的手段。

　　区块链技术近年来一直受到广泛关注，其技术公开、不可篡改和去中心化的技术属性，拥有在金融领域应用的先天优势，因为本质上区块链就是一种经济模式，主要解决非信任网络的记账问题，如果说其他技术主要是生产力变革，区块链更像是生产关系变革，我们有几个判断：

　　（1）区块链的技术还没有成熟到金融级，包括金融经常用的联盟链有没有技术问题，还是一个探索的过程，所以会看到并没有大型的金融区块链应用（非数字货币类）上线，尝试很多，普及还早；

　　（2）因为区块链不仅仅是技术，所以这一轮技术革命中区块链的影响要远大于其他技术，可能会有颠覆性的业务、技术或者企业出现，这个趋势是不可阻挡的，有人说这是价值互联网的春天可能并不过分；

　　（3）区块链3.0叫去中心化应用就是应用生态将决定最后的赢家。目前公链和私链（或联盟链）都有一些金融应用，但还不成气候，应该胜负未分，这里面大公司不一定有优势，开源力量不可小觑；

　　（4）政策风险仍然很大，包括最近ICO还有代币发行，有些可能就是伪创新。

　　国家高度重视金融风险防控和安全监管，十九大报告明确指出要“健全金融监管体系，守住不发生系统性金融风险的底线”。随着金融科技的广泛应用，金融产业生态发生深刻变革，以互联网金融为代表的金融服务模式创新层出不穷。传统模式下事后的、手动的、基于传统结构性数据的监管范式已不能满足金融科技新业态的监管需求，以降低合规成本、有效防范金融风险为目标的监管科技(Regtech)正在成为金融科技的重要组成部分。

　　利用监管科技，一方面金融监管机构能够更加精准、快捷和高效的完成合规性审核，减少人力支出，实现对于金融市场变化的实时把控，进行监管政策和风险防范的动态匹配调整。另一方面金融从业机构能够无缝对接监管政策，及时自测与核查经营行为，完成风险的主动识别与控制，有效降低合规成本，增强合规能力。可以预见，未来1-3年监管科技将依托于监管机构的管理需求和从业结构的合规需求，进入快速发展阶段，成为金融科技应用的爆发点。

　　技术满足需求的同时，也将在需求的驱动下不断发展创新。金融科技应用在推动金融行业转型发展的同时，金融业务发展变革也在不断衍生出新的技术应用需求，将实现对金融科技创新发展的反向驱动。这种驱动可以从发展和监管两条主线上得到显著体现：

　　一是发展层面，新技术应用推动金融行业向普惠金融、小微金融和智能金融等方向转型发展，而新金融模式又衍生出在营销、风控和客服等多个领域的一系列新需求，要求新的技术创新来满足。

　　二是监管层面，互联网与金融的结合带来了一系列创新的金融业务模式，但同时互联网金融业务的快速发展也带来了一系列的监管问题，同样对金融监管提出了新的要求，需要监管科技创新来实现和支撑。从未来的发展趋势看，随着金融与科技的结合更加紧密，技术与需求相互驱动作用将更加明显，金融科技的技术创新与应用发展将有望进入更加良性的循环互动阶段。

　　云计算、大数据、人工智能和区块链等新兴技术并非彼此孤立，而是相互关联、相辅相成、相互促进的。大数据是基础资源，云计算是基础设施，人工智能依托于云计算和大数据，推动金融科技发展走向智能化时代。区块链为金融业务基础架构和交易机制的变革创造了条件，它的实现离不开数据资源和计算分析能力的支撑。

　　从未来发展趋势看，云计算、大数据、人工智能和区块链等新兴技术，在实际应用过程变得越来越紧密，彼此的技术边界在不断削弱，未来的技术创新将越来越多的集中在技术交叉和融合区域。

　　尤其是在金融行业的具体应用落地方面，金融云和金融大数据平台一般都是集中一体化建设，人工智能的相关应用也会依托集中化平台来部署实现。新一代信息技术的发展正在形成融合生态，并推动金融科技发展进入新阶段。