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企业业财融合的必要性
摘要:业务和财务作为组织的一枚硬币,具有两面性,业务与财务的关系具
有天然的不可切割的内在联系,但在业务与财务的关系上,业务具有前导性和外
部性,财务具有滞后性和内部性,在没有信息技术支撑的前提下,业务与财务的
融合更多体现在点上的融合;在大数据背景下,业务与财务的融合则体现在面和
体系的融合。本文分析了传统企业财务管理存在的问题,并提出了企业实施业财
融合推进措施。
关键词:业财融合;问题;对策
1.大数据背景下业财融合发展趋势及特点
1.1大数据背景下业财融合发展趋势
大数据背景下,业财融合呈现如下发展趋势:
(1)组织数字化向大数据化发展
一个组织存在业务数据、交易数据、资金数据、纳税数据、财务数据,这些
数据更多的是以数字的形式存在于相对独立的部门、系统中,组织中存在大量的
非结构化数据,在智能化、移动互联网、云计算等技术没有出现之前,这些数据
是无法被收集和存储的,但是随着这些技术的应用,这些非结构化的数据能够被
收集和存储,组织的数字化逐步转变为数据化,数据化的海量积累就形成不同维
度、不同结构、多维度数据标识的大数据化。
(2)大数据背景使得业务和财务的关系日益同步
前边提到,业务具有前导性和外部性,财务具有滞后性和内部性,在大数据
背景下,财务以信息共享的形式具有前导性和外部性,而财务的滞后性和内部性
将被智能化、移动互联网和云计算逐渐弱化,财务不仅仅掌握业务的每一个数据,
而且通过大数据的预测功能前瞻性地参与业务的决策过程。
(3)流程数据化成为业务和财务紧密融合的纽带
在大数据背景下,流程成为业务流、物流、资金流等信息流的载体,流程不
再被人为切割为业务流程和财务流程,流程中数据的血缘关系、数据之间的逻辑
关系以及数据之间的ETL(转换、抽取、加载)均会得以清晰呈现,能够实现多
个维度数据的实时共享,流程成为业财融合的关键纽带。
(4)管理会计工具将在大数据背景下发挥更大的分析决策价值
在大数据背景下,组织的数据从产生到应用需要经过数据源层、数据仓库层、
数据建模层,最后到数据应用层,经过层层加工,从原始的海量数据经过各层的
清洗、建模、挖掘等加工后到前端业务环节。管理会计工具的具体应用,就体现
在数据建模上,将数据和管理会计工具结合起来,形成适合组织的数据模型,利
用大数据,开展数据分析、预测等工作,为业务提供预警、决策等支持。
1.2大数据背景下业财融合的特点
大数据背景下,业财融合的特点具有四方面的属性,即业务属性、会计属性、
数据属性和价值属性的特征。就业务属性而言,业财融合具有全面性、动态性、
交互性、清单性。全面性体现了业务的全过程覆盖;动态性体现了业务的灵活性
以及业务是一个根据环境不断变动的过程;交互性体现了业务之间是互为结果的,
彼此之间都有信息的输入和输出;清单性体现了业务的标准化,每一个业务都可
以通过表单进行清单化管理。就会计属性而言,业财融合具有唯一性、逻辑性、
枢纽性、溯源性。唯一性体现了每一笔业务在会计表现上具有不重复性,是独一
无二的;逻辑性体现了会计的记账特点,也体现了分布式记账的特点,透过借方
与贷方的关系,体现了业务之间的逻辑;枢纽性指会计是所有业务的交汇点,所
有涉及到资金的业务都将在会计中体现;溯源性是经济业务由于时间序列而使得
体现在会计上的数据具有可追溯性,在一定程度体现了数据的血缘关系。
就数据属性而言,业财融合具有共享性、关联性、多维性、血源性、共生性、
系统性。共享性是业财融合中最重要的特点,在大数据背景下,流程之间的数据
不再是封闭的,而是具有开放性和共享性,后端流程不需要等到流转到该环节时
才能看到,而是数据一旦产生,涉及到的后端环节即可看到数据,根据数据进行
事前决策;关联性充分发挥了大数据和互联网的特点,流程内、流程之间的数据
能够建立逻辑关系,通过关联数据,可以更好地发挥数据的价值;多维性是在大
数据背景下,数据颗粒度会更加多维,对一个数据可以设置并添加更多的标识,
通过数据的多维度标识,使得数据更具有价值;血源性体现了大数据的特点,通
过血缘关系分析,对数据的来龙去脉更清晰,既便于追溯,同时可以发现数据问
题;数据的共生性则是数据之间会建立一个数据生态,数据之间会形成一种生态
关系,为数据的加工、挖掘提供一个良好的生态基础;系统性则体现了大数据背
景下业财融合是一个系统工程,而不是一个孤立的或者割裂的工程,需要系统化
思维。
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