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基于大數(shù)據(jù)做分析，利用智能化實(shí)現(xiàn)信息提供的及時(shí)性、準(zhǔn)確性、科學(xué)性，讓管理層與業(yè)務(wù)部門對(duì)財(cái)務(wù)部門形成依賴性，由此讓財(cái)務(wù)部門地位得到大幅度提升。
張敏，中國(guó)人民大學(xué)商學(xué)院教授，博士生導(dǎo)師，會(huì)計(jì)系主任
張敏，中國(guó)人民大學(xué)商學(xué)院教授，博士生導(dǎo)師，會(huì)計(jì)系主任，中國(guó)人民大學(xué)杰出青年學(xué)者，財(cái)政部第四屆“全國(guó)會(huì)計(jì)（學(xué)術(shù)類）領(lǐng)軍（后備）人才”，中國(guó)審計(jì)學(xué)會(huì)審核教育分會(huì)理事，主要研究領(lǐng)域?yàn)閷徲?jì)、公司財(cái)務(wù)、大數(shù)據(jù)。
以下是與某銀行合作的一個(gè)智能會(huì)計(jì)課題，從智能化角度實(shí)現(xiàn)的應(yīng)用場(chǎng)景：銀行財(cái)務(wù)部門提出訴求，如何讓客人轉(zhuǎn)化為客戶？通常來說當(dāng)客人進(jìn)入銀行后，銀行工作人員會(huì)馬上進(jìn)行接待，接待后客人有可能會(huì)成為客戶，也可能未成為客戶。而每到月底業(yè)務(wù)部門將會(huì)對(duì)成為客戶的這部分業(yè)務(wù)量進(jìn)行考核，以此與前期預(yù)算比較差異得出結(jié)果。
但從數(shù)據(jù)角度來看，從客人進(jìn)店到成為客戶或未成為客戶的過程是一個(gè)黑箱，數(shù)據(jù)上看不到也無法對(duì)這些能成為客戶或未成為客戶的人進(jìn)行分析，只能基于結(jié)果進(jìn)行考核，不能究其原因，只注重結(jié)果而不注重過程，這就是非數(shù)字化或數(shù)字化程度低所帶來的問題。
而基于財(cái)務(wù)中臺(tái)智能化轉(zhuǎn)型后場(chǎng)景是怎樣的呢？首先中臺(tái)是介于業(yè)務(wù)部門與后臺(tái)管理部門之間的一個(gè)重要“部門”，當(dāng)客人進(jìn)店后系統(tǒng)立即展示出客人畫像，包含：客人屬于什么級(jí)別？在銀行是否有存款或貸款？來過銀行多少次？而后根據(jù)銀行產(chǎn)品和服務(wù)匹配最優(yōu)選擇項(xiàng)，再指派相應(yīng)工作人員去接待，這跟精準(zhǔn)營(yíng)銷理念是一致的。
由此接待后，也有可能成為客戶或未成為客戶，但跟傳統(tǒng)模式不一樣的在于整個(gè)過程是數(shù)字化的，留下了痕跡讓我們?nèi)シ治鍪鞘裁礃拥脑蜃屗蔀榭蛻艋蛭闯蔀榭蛻?，深入并有針?duì)性的找到解決對(duì)策不停迭代和優(yōu)化模型。
而考核也不僅僅基于結(jié)果還基于過程，預(yù)算也不是基于傳統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)的推測(cè)，而是基于歷史數(shù)據(jù)和利用機(jī)器學(xué)習(xí)的方法給出判斷。財(cái)務(wù)中臺(tái)會(huì)實(shí)時(shí)采集數(shù)據(jù)，分析數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)作出響應(yīng)，需要怎樣的信息就能隨時(shí)提供。
傳統(tǒng)模式下業(yè)務(wù)部門與后臺(tái)部門是多對(duì)多關(guān)系，效率較低下；有財(cái)務(wù)中臺(tái)后是1對(duì)1關(guān)系，業(yè)務(wù)部門多了一個(gè)統(tǒng)一的中臺(tái)，中臺(tái)給業(yè)務(wù)部門提供所有的服務(wù)，想要的數(shù)據(jù)和結(jié)果隨時(shí)呈現(xiàn)，中臺(tái)作用就是大本營(yíng)，支撐業(yè)務(wù)的快速擴(kuò)張，支持前端業(yè)務(wù)部門的發(fā)展，讓一切業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化，一切數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)化，這里需要注意的是建中臺(tái)一定是基于業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)，服務(wù)于業(yè)務(wù)部門，要避免為了建中臺(tái)而建中臺(tái)。
舉一個(gè)例子：納稅籌劃是正常的企業(yè)行為，而智能納稅籌劃是合理利用稅務(wù)政策，來增加企業(yè)現(xiàn)金流。第1步讓機(jī)器學(xué)習(xí)稅務(wù)規(guī)則；第2步訓(xùn)練模型，基于企業(yè)以往納稅籌劃數(shù)據(jù)訓(xùn)練，讓機(jī)器面對(duì)某一業(yè)務(wù)場(chǎng)景時(shí)，可以做出正確判斷。而訓(xùn)練完機(jī)器后就如“會(huì)下國(guó)際象棋的機(jī)器人”會(huì)做判斷，出現(xiàn)了一個(gè)業(yè)務(wù)場(chǎng)景就會(huì)即刻提供一些方案以及推薦最優(yōu)方案，讓你去選擇實(shí)施，這個(gè)是建立在中臺(tái)基礎(chǔ)上才有可能實(shí)現(xiàn)的業(yè)務(wù)場(chǎng)景。
談到智能化轉(zhuǎn)型路徑，第一種是從面到點(diǎn)全面部署統(tǒng)籌全局。從整個(gè)企業(yè)層面來看實(shí)現(xiàn)智能化，通常要經(jīng)過三個(gè)階段，一是對(duì)傳統(tǒng)流程的重構(gòu)；二是數(shù)字化轉(zhuǎn)型；三是智能化轉(zhuǎn)型；傳統(tǒng)組織模式管理層是“高高在上”的，中間是各個(gè)層級(jí)，最下面是客戶。管理層發(fā)布命令，層層命令傳遞下去的組織形式容易造成嚴(yán)重信息不對(duì)稱，就像“計(jì)劃經(jīng)濟(jì)時(shí)代”一樣，上層管理層沒有基層業(yè)務(wù)部門所掌握的信息充分，作出的決策往往會(huì)有不合理。
基于智能財(cái)務(wù)中臺(tái)的組織形式，最上面的是一個(gè)個(gè)業(yè)務(wù)單元，由各個(gè)中臺(tái)通過技術(shù)、數(shù)據(jù)、資金來支撐它做業(yè)務(wù)，讓業(yè)務(wù)部門將本職工作發(fā)揮到極致。由此暢想未來的企業(yè)一定會(huì)變成碎片化的、小型化的，讓管理層不僅服務(wù)于企業(yè)，而且還對(duì)業(yè)務(wù)部門起支撐作用。對(duì)于大多數(shù)企業(yè)來說如果全面部署成本太高，也可選擇敏捷部署，不進(jìn)行大改動(dòng)只是基于現(xiàn)有系統(tǒng)微調(diào)，比如在系統(tǒng)技術(shù)上增加人工智能部分；或替換成人工智能化系統(tǒng)；或智能+RPA；或利用第3方平臺(tái)等。
財(cái)務(wù)智能化未來的發(fā)展，第1階段智能財(cái)務(wù)1.0，應(yīng)用范圍、廣度、智能度較低，第2階段會(huì)向廣度發(fā)展，智能度發(fā)展緩慢，同時(shí)也會(huì)擴(kuò)展到各個(gè)領(lǐng)域；第3階段應(yīng)用范圍已經(jīng)很廣，智能化程度也越來越高。
財(cái)務(wù)智能化轉(zhuǎn)型的工具與技術(shù)，簡(jiǎn)單概括來講就是aI+。人工智能加很多工具實(shí)現(xiàn)財(cái)務(wù)智能轉(zhuǎn)型，用形象的比喻來看就是，大腦是aI，眼睛是OCR，語音識(shí)別，手是RPA，技術(shù)方面包括機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語言處理、社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析、可視化語音交互、圖像識(shí)別、音頻識(shí)別等等。
財(cái)務(wù)智能化同時(shí)也面臨著各式各樣的挑戰(zhàn)，包含人才缺乏、信息孤島、數(shù)字化程度較低、動(dòng)力不足（被動(dòng)改革）等、其中最重要的一個(gè)是人才缺乏，目前財(cái)務(wù)人員的結(jié)構(gòu)絕大多數(shù)是做會(huì)計(jì)核算的核算師，前端系統(tǒng)架構(gòu)師和后端分析決策師占比較小，未來將轉(zhuǎn)變成核算師角色越來越弱，前后兩端系統(tǒng)架構(gòu)師和分析決策師越來越多。在面臨的人才培養(yǎng)的瓶頸里，只有補(bǔ)上企業(yè)需要的人才短板，財(cái)務(wù)智能化才能夠更快實(shí)現(xiàn)。
如果公司內(nèi)部變革的速度趕不上公司外部變革的速度，失敗是不可避免的。今天很多企業(yè)正在由數(shù)字化走向智能化，財(cái)務(wù)身處變革的大潮，更應(yīng)努力掌握行業(yè)轉(zhuǎn)型發(fā)展的主動(dòng)權(quán)，推進(jìn)企業(yè)業(yè)務(wù)創(chuàng)新和管理變革，構(gòu)筑未來核心競(jìng)爭(zhēng)力。
