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发展成为智能财务决策的数据中心

对于尚未建立财务共享服务的企业，应在最初的规划时就朝着智能财务决策的数据中心进行规划和流程再造。而不应该仅仅考虑到核算数据的集中与工作效率的提升。对于已经建立财务共享服务的企业，应逐步进行前台，中台和后台的改造，为财务决策的实现建设数据中心。总体的思路是：前台通过链接思维实现的数据采集和更多价值网络云平台的形成。后台则进入各种数据的清洗、筛选、分析、可视化形式呈现等流程，这一流程会逐步的被人工智能（AI）系统所取代，以有利于辅助决策的需求。中台则通过智能化和记账规则、预算管控的嵌入实现完全的自动化记账、算账、报账，其数据结果自动转移到后台形成财务核算数据。这样所构建的财务共享服务平台才会消灭大量低附加值的报账、审核、结算环节，由智能化系统实时自动完成，原本中台大量的人力资源才会得到最有效的利用，发挥前台、尤其是后台的功能。

利用财务共享的数据中心建设，财务共享服务中心可以跨业务、跨职能地工作。当财务共享服务于不同的职能部门，比如采购、应付账款、司库等，数据链接可以把不同职能部门的工作流程整合起来，形成一个更高效的标准和流程，以便更好地管理整个现金流，并促进跨职能部门的合作。如果再配有专门的数据科学团队来进行大数据分析，则可以服务于各职能部门、业务部门，帮助他们改进工作。

当然，仅仅拥有更多的原始数据还是不够的，我们还需要做到采集到有用的数据问题，从而利用数据为财务管理决策进行服务。这时，就需要提高我们的辨识能力，实现数据产品与偏好在不同方面的多维度匹配。为此我们需要智能算法来提供帮助。我们还需要探索一种精密而便捷的方法，全面获取管理者偏好的数据信息。为此，在数据的采集方面，需要实现三个扩展：第一，从会计数据到业务数据的扩展。这个过程的实现需要建立在业财一体化的基础上，会计核算结果能清晰追溯至业务交易过程，通过对业务交易信息的丰富记录，扩充财务核算的信息维度。此外，与财务结果并不直接相关的业务数据的积累也不容忽视。第二，从企业内部数据到外部数据的扩展。当前，内部数据已无法满足分析预测、风险控制的需求，市场数据、同业数据、舆情数据等外部数据的引入能更好地优化预测及风控模型，实现更多的应用场景。第三，从结构化数据到非结构化数据的扩展。无论是财务还是业务，内部还是外部，传统模式下对数据的需求主要集中于结构化数据。但实际上，大量数据是以非结构化的形态存在的，如发票要素、合同要素等。若能充分发挥智能技术的应用价值，通过技术工具如影像识别、自然语义识别等将非结构化数据进行结构化，必然能够将财务共享服务创新的数据基础提升到新的高度。

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