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企业数字大脑:企业管理数字化转型的成功关键

发布时间:2023-04-14 分享到:

过去许多年中,很多企业已经在不同程度建设了各类管理信息系统,并结合IT系统建设实现了一些主要业务功能的信息化。但是,近些年国际形势剧烈变革、国内监管从严、企业在产业布局、生态链日益复杂等情况下,传统的管理信息系统面临着新的挑战。

 

首先,大多企业内部存在信息孤岛。目前,企业普遍存在信息化系统彼此分立的情况,所以数据很难实现互通和共享,即在企业内部形成一个个数据孤岛;而且信息的多头采集、重复输入及多途径维护,信息更新的同步性差,影响了数据的一致性和精准性,致使企业信息使用和管理效率低下。
 

其次,传统信息系统大多基于刚性业务流程构造。其要求数据以指定格式流动,一旦定型就很难变更。当遇到新的业务规则或流程时,往往推翻原处理模块的逻辑,重新编写代码系统,成本高昂。在当前高速发展的市场环境下,客户和市场需求剧烈变化,以刚性规则和流程为基础的信息系统,事实上根本无法适应市场变化。

 

再次,传统信息系统由于采用的IT技术逐渐已经进入淘汰期。要应对当前快速变化的外部竞争环境,已经显得力不从心。从系统架构到数据治理,从支持新技术不足到系统运行性能低下,等等方面逐渐暴露出许多难以克服的问题。

 

基于传统信息系统的这些难点,企业无法利用管理信息系统对业务需求和市场变化做出快速反应,更无法达成业务创新的期望。


企业数字大脑是数字化、智能化转型的核心


随着各种新技术不断涌现,企业管理系统逐渐从传统的信息化快速地向数字化、智能化转型。许多企业特别是大中型企业,开始计划更新原有的信息系统,以期实现更适应、更互联、更高性能及最终更智能的新一代管理系统。

 

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传统的管理信息系统基本是以业务流程和数据信息化为主要目标。通过IT系统,将业务发生过程中的数据,按步骤记录下来,目标是固化并改善业务流程,实现效率和管理提升。而数字化进程,则是通过数字化手段,强化人、财、物等业务要素的数据链接,并分析和挖掘,以数据驱动业务的精细化管理。而更进一步的智能化阶段,则是将数据和规则、流程体系深入到所有业务环节,通过智能技术进行决策并驱动业务,创造新的商业机会,形成新的业务核心竞争力。

 

新一代数字化、智能化的企业管理系统,实际上将是一个“企业数字大脑”,可以将其定义为采用大数据技术和人工智能算法驱动主要业务执行的企业系统。与对业务进行被动“记录数据”的传统管理信息系统相比,企业数字大脑通常借助积累的大数据模型以及人工智能算法进行预测、决策, 乃至主动地对业务层的人力、设备等节点发出指令并引导执行全过程。

 

经典的管理金字塔分为高级思维活动的决策层、基于规则的经验型思维活动的管理层和进行简单思维或体力活动的执行层三个层次。人工智能时代的金字塔,悄然发生了一些改变,企业数字大脑将替代经验型思维活动,覆盖了管理层和部分决策层的主要工作,并把执行指令通过系统直接下发到执行层。

 

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决策层关心的是企业战略层面的内容,工作高度非结构化,不确定性也非常高,基本上不存在边界;管理层负责将决策层的战略措施具体化为若干“看得见、摸得着”的具体行为,对于具体部门的负责人岗位一般来说需要基于规则,存在工作边界,同时也大量依赖于经验。

 

企业数字大脑就是主要在管理层和决策层,将业务规则、业务流程、数据穿透和分析、智能算法和决策驱动RPA(机器人流程自动化) 到后续执行业务行为;也同时利用更广范围的大数据,例如:市场信息、竞争对手信息、外汇汇率变动、资金成本情况等等,参与智能业务决策的运算,预测或推导出未来业务可能的变化,提出业务指标的警示,并采取相应的行动。另外,也可以在这个过程中发掘新的商业机会,或实现业务创新。


业务财务一体化是企业数字大脑的基础


对于大中型企业或企业集团,业务与财务两项主要活动应该紧密结合,相辅相成,也能互相制约,确保企业经营活动安全、有序高效运转,以实现企业的战略目标。但实际上,多数企业财务与业务两个系统呈现出相互隔离的状态,缺乏信息共享,管控与互联也相互独立。这就会产生诸如财务监管不力、成本控制不到位等问题。传统上只能借助于事后、静态的彼此独立的财务数据或者业务数据对于母公司、子公司的财务状况、经营成果和现金流量等进行分析评价。数据来源单一、缺乏整合,难以获得及时又相互关联的信息作为依据,数据价值的表现能力非常有限,分析过程缺乏立体数据支持,无法深刻揭示数据背后的规律。分析结果不能有力支持经营管理决策、趋势分析以及运营风险防控等。

 

另一方面,企业规模越大、层级越多,决策环节越多,需要信息也越多,如何从经营中获取各种业务、财务和业务财务一体化信息,进行梳理、加工以提供有价值的决策信息,就成为构建企业数字大脑的基础并关键的任务。

 

从实践上看,业务财务一体化是要求发挥各部门间的协同和合作,全面提升企业管理的质量和效益。一方面要求财务主动融入业务, 学会用业务语言说话,通过财务大数据的对比分析,找出业务流程中存在的问题,协同业务部门提出改进措施,帮助企业实现有效的资源配置;另一方面要求让业务人员走进财务,学会用财务思维做事,处理业务时既要考虑业务实际,也要考虑对企业效益的影响。 

 

业务与财务一体化系统,面向业务的思维方式,建立业务与财务的多维度关联性,既重视财务核算,也重视对业务的分析。在传统财务科目的管理报表基础上,完整提供了多维度业务要素,例如:产品线/产品、业务线、客户、区域、销售经理、渠道、项目不同核算角度的经营数据报表和分析。通过建立多维度业务和财务一体化核算体系,可以从最终的财务报表、凭证一直穿透到最前端业务的数据分析。此外,账务处理时效性得到极大提高,前端业务与后端财务对接,实现业务全面信息的准实时记账,从而可以做到实时结账的效果。

 

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业务财务一体化是以业务为核心的财务处理模式,例如:重点分析每一项业务从制度管理、业务要素、结算方式、入账规则等要点形成闭环管理。彻底改变传统管理系统以表单为中心,以流程为节点,将业务割裂成一个个独立运行的业务模块处理的方式。通过业财一体化的核算中台,统一财务与业务融合的标准化和规范化,直接推进财务链接业务的数据完整性和真实性,所以也使财务数据推进企业业务数据规范整合成为可能。

 

不过,业务财务一体化系统在实施过程中会遇到大量难题:业务、财务在不同管理层级和部门之间管理职权的划分、不同部门管理规则的统一融合如何在信息系统中实现;不同部门原来使用的不同信息系统之间的兼容与数据融合、数据共享等问题。


人工智能提升企业管理系统的智能决策水平


建设企业数字大脑,将采用数字化、智能化工具和手段,并利用人工智能技术极大提升企业管理的智能化水平。

 

基于规则的智能业务处理:管理层将主要关注发生的业务行为和数据是否符合业务的规章制度。结合系统的智能化规则引擎,把已经定义好的业务管理规则嵌入业务流程中,保证每笔业务在每个环节都符合业务和财务制度,及内审要求,对于风险点及内审关注点进行预警提醒。避免业务人员学习繁琐的制度,风险在发生后进行后续追责的问题。将业务规范,风险提前检查。减少人工审查或干预的例外环节。

 

强大的数据分析和决策能力:企业数字大脑可以在多维度的业务数据分析之上,迅速建立起业务预警机制,在指定的业务监测范围内,及时响应。智能化的系统分析功能支持财务系统与业务系统的深度融合,通过强大的数据筛选器、公式引擎以及明细数据穿透等功能,用户可以与海量数据实时交互,快速聚焦和识别数据蕴含的重要信息,让数据随时随地支撑业务决策。

 

提升集团企业的管控力:通过企业数字大脑,企业高层和决策层可以更好监督、查询、获取子公司财务核算与业务管理情况,进一步强化了事前、事中、事后一体化风险管控,提升合规管理能力,强化集团管控力度。此外,在大型企业集团涉及到多会计准则、多货币、多账套的情况下, 也能快速通过系统制定的规则迅速完成合并报表。

 

支持业务创新:企业数字大脑能让管理层和决策层及时、清晰地了解和掌握到当前及历史的业务和财务数据,业务结构及发展趋势。结合社会大数据的分析与比较,可以对业务创新起到支撑作用。


融和科技超级ERP—企业数字大脑


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“超级ERP-企业数字大脑”是业务与财务一体化融合的新一代企业管理信息系统,其工作原理是企业的业务数据与财务数据的无缝联接,多维度业务数据采集,在业务处理同时进行账务处理,账务结果及时反馈到企业数字大脑,快速汇总分析并做出预测、预警等判断,并在第一时间来干预前端的业务行为;最终经营成果体现在日、月、季、年财务报表,企业数字大脑可从这些报表到业务流水的数据流全景式穿透,具有多维度业务的综合分析能力,使得财务报表从传统的“结果是什么”达到“为什么是此结果”及“应该如何调整”新境界。

作为企业数字化转型和国产信创的成功关键,“超级ERP-企业数字大脑”已经或正在帮助数十个大型企业建成了新一代企业管理系统,其中也包括了许多金融企业。通过建设“智能、开放、共享、绿色”的企业数字大脑系统,推动企业管理向“数字化、智能化”方向转型,有效提升精细化管理水平与价值经营能力,进一步助力大中型企业管理的高质量发展。