安云鹏

摘要：信息技术的高速发展为企业管理提供了强力引擎，大中型企业开始搭建信息化的智能型财务分析管理体系。财务作为企业管理体系中的核心，及时改变传统财务分析视角，深度挖掘财务数据的价值已然箭在弦上，为企业未来的发展创造价值，为创建智能型企业夯实基础。

关键词：数据  价值创造  业务协同

财务分析领域在高速发展的信息技术强力推动下正进行多维度变革，信息处理的新技术正在融入全企业经营链条下的财务管理体系中，财务分析通过对新信息技术的运用加大对数据价值的挖掘，加快了智能型财务管理的大趋势，对企业经营管理产生了深刻的影响。财务管理的方向通过积极转型来应对信息时代财务管理的环境变化和发展趋势，为企业的基业长青保驾护航。

一、财务数据体系建设

（一）财务数据重新定位

信息化高速发展带来了数据的巨大变革，社会经营大环境已然变成了大数据的海洋，企业只有真正融入大数据中，才能获得丰厚的回报。而传统的财务管理方法已经不能适应企业的发展，只局限于自己的数据孤岛内，财务数据只是一个简单的数据集合，而无法有效与业务统一起来，业务的管理数据必须由财务提供。这样的数据传递必然造成企业数据信息断裂和管理的滞后，造成企业运营效率的下降。

财务必须重新对财务数据管理进行定位，及时找准企业的财务数据发展方向，推进以提升数据价值为核心的财务管理体系，更好地服务于业务部门。最好的财务数据就是新的财务数据管理方向与企业信息化建设及企业业务流程有机的融合到一起，既具有前瞻性，又要确保数据来源的真实，同时数据源自最简明的业务处理，具有高度的集成性。通过对这样的财务数据进行数据挖掘和价值提升，财务才能站在企业全局的高度上，通过数据在企业业务流程中的贯通进行分析，来不断提升企业的运营效率和财务管理水平。

（二）财务数据质量监督

企业投入成本建立了财务信息化系统，财务数据贯通业务全流程。海量的数据呈现在财务面前，如何甄别企业数据的真实性和及时性？这就需要企业建立财务数据质量监督体系，长期持之以恒地用科学的方法跟踪财务数据。对于财务数据质量监督是财务数据体系中的重要一环，对财务分析的结果起到重要的影响，决不能放松对数据质量的监控。

数据创造价值是财务分析的核心，财务是数据的集结港，但不是数据的源头。财务分析要挖掘数据价值，就必须把财务管理半径前移到业务。业务是企业运营的主体，更是企业经营数据的起点，业务流程和业务处理是否规范，直接影响到财务数据的真实、准确。

财务如果不把对数据的管理要求前延到业务部门，就无法对业务数据进行质量追溯。业务数据出现的问题集中体现在数据的真实性和数据及时性上，财务没有对业务数据的账实相符和及时性进行要求和规范，业务数据就可能出现不准确，如物料已经领用一个月，数据才录入系统。延迟进入系统的业务数据出现了失真，财务分析和数据价值的挖掘就成为空中楼阁，无法对运营提升起到作用。

财务需要对数据的运转流程实时监控。监控工作应分节点进行，首先，业务数据质量分析。检查业务流程的整体性是否顺畅，是否还存在业务处理的数据“堰塞湖”，业务如果只局限于独立部门的管理维度下，将会造成企业整体数据共享的断层。导致业务运营数据在企业经营运行上出现了延误及缺失，增加了企业的管理成本。其次，财务应评估财务监督的质量，财务监督专员是否真正的深入到业务一线部门，真实的接触了数据源头，是否对数据源头的数据录入进行了有效的评估。

二、智能数据下的财务分析思维

（一）数据分析的减法与加法

一个企业的业务增值离不开财务的强力支持，构建基于防范业务风险的财务数据体系后，真正源于业务的数据集成到了财务系统 。财务人员需要跳出事后算账、事后分析的传统思维，首先应把业务数据与行业的大数据进行关联，通过业务数据在行业内的市场占有率和行业规模的分析，来分析业务的升值空间和前景。而不是单纯的就业务分析业务，只局限于企业内部。

财务的数据价值分析从企业价值链和业务链的角度对财务数据进行挖掘和分析，准确分析客户结构和产品结构，持续推进经营业务的“减法”与“加法”，“减法”是财务通过分析向业务部门提供业务运行中那些低价值、低效率的数据汇总报表，便于业务进行结构调整和瘦身，清除不合理的资源占用。业务自身做减法，提高运营效率，提升财务数据使用价值。“加法”是财务向业务提供通过价值链精准分析，定位于业务运行中潜力业务和高价值产品的价值分析，助力于业务持续关注产品的效益和质量，推进产品结构的快速升级，甚至打造出业务中的超级明星单品，如伊利牛奶的安慕希品牌，伊利牛奶通过这个超级单品提升整个酸奶业务的盈利空间和市场占有率。

财务人员必须提高自身综合素质，向业务复合型财务人才方向发展。要对财务数据分析的新理念、新方法进行学习和研究，财务数据分析做到财务和业务两者相互配合，真正做到伴随业务共同成长的财务伙伴

通过财务分析报告使业务部门对自身做“减法”和“加法”，来提升业务流程的增值效率，改善业务的产品结构，推动产品向高价值方向发展。

（二）财务数据分析维度的协同效应

财务数据的分析维度要有协同效应，需要企业财务，更需要业务共同参与，分析维度是在企业部门间齐心协同设计而出的。数据的分析维度不再是简单的财务运营指标。设置数据维度时，核心的财务指标要保留，更重要的是在设置指标时要有管理思想上的转变，要从财务数据为起点向业务质询的维度，转变为从业务核心部门发起的数据维度，财务参与设置关键性指标，业务与财务共同关注分析维度。只有数据维度原始驱动是从业务发起的，业务才会高度关注数据的价值，才会把数据的反馈结果应用到运营效益的改进和提升。

数据维度应从企业管理的实际出发，针对数据维度架構的深入化和标准化，企业各部门必须依据企业业务流程的需要进行调整，必须保证数据维度的全面、准确、可执行。对于业务流程执行中的内控与风险问题，要融入分析维度中，更多关注对业务风险的控制与防范效率，以及成本的投入产出效益。财务数据的价值一定要融入业务的风险防范意识。

（三）财务分析专员要成为业务伙伴

财务分析专员要有计划的把自己从一个的财务分析人员转变为业务管理的参与者，如果没有大量时间来参与业务、了解业务，与业务共同成长，就不可能成为一名专业的财务分析人员。财务分析专员既要有扎实的财务专业知识，又要有非常专业的业务知识，二者相辅相承。任何一个数据分析维度都不能就财务说财务，分析时必须依据业务的特点而进行，如对产成品吨运费这个指标的分析，如果财务只关注运费同比变化和历年波动趋势，这样的分析只能给出直观的运费变化，不能更深层次的把握业务的实际变化。分析运费，就必须熟悉整体运输市场的行情、了解运输物流效率、地区运输承运商的实力和运力、以及客户对产品的接收是否有特殊的要求。对这些非财务维度的知识必须花时间去了解和掌握，并且能够不断学习思考和总结，能够做到把财务数据和业务特点有机的结合起来，能够持续地对运输市场进行跟踪分析，不断地修正市场等因素对财务数据的影响，只有这样的分析数据才能让业务兴奋，因为业务通过数据能清晰看到具体有哪些因素在影响业务经营，知道改进和提升的方向在哪，更会依据数据去调整和改进业务控制费用并且高效完成任务。

财务信息化建设在新技术的强力支撑下不断地向前探索，大型企业、财务机构已经启动对财务机器人的研发和推广，财务机器人的出现必将替代基础会计人员的核算工作，所以财务人员必须提高自身综合素质，向业务复合型财务人才方向发展。要对财务数据分析的新理念、新方法进行学习和研究，财务数据分析做到财务和业务两者相互配合，真正做到伴随业务共同成长的财务伙伴。