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微軟中國攜手普華永道中國發布“財務數字化轉型解決方案”

發布時間:2022-04-01 10:05:00  |  來源:中國網科學  |  作者:肖楠  |  責任編輯:科學頻道

雙方同時發布《邁向未來財務-中國企業財務數字化轉型白皮書》,從戰略制定、架構調整、技術應用和文化構建四方面入手,為中國企業財務數字化轉型提供可行性建議

2022年3月31日,北京——微軟中國宣布攜手普華永道中國推出“財務數字化轉型解決方案”,從數據分析及報告、戰略分析及預測、業務流程自動化三方面入手,助力企業財務團隊充分挖掘數據分析與洞見潛力,推動業務成長和商業成功,加速財務從“職能型”轉向“戰略型”的進程。雙方還發布了基于自身財務數字化轉型經歷和相關經驗而成的《構建未來財務——中國企業財務數字化轉型白皮書》(下稱“白皮書”),為中國企業的財務數字化轉型之路提供有價值的指引和參考。

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“財務數字化轉型解決方案”線上發布暨媒體分享會

微軟大中華區首席財務官金松華表示:“數字化浪潮下,企業財務團隊需要跳脫出傳統的‘記賬員’職責,轉而向企業發展戰略的影響者、制定者和實施者轉型;企業財務管理者也要盡快完成從‘Chief Financial Officer’到‘Chief Future Officer’的角色轉變——在提供數字的基礎上,主動、積極地去發掘數據背后的故事,并結合與銷售和業務團隊的溝通,以及自身對市場和宏觀環境的認知,形成一個中立客觀的洞察,幫助公司理清未來的方向,識別并控制未來潛在的風險。憑借自身的財務數字化轉型探索,和覆蓋財務全流程的平臺與技術,微軟將為更多企業提供財務數字化轉型的戰略指導和實操工具,幫助他們打造現代化的財務模型,在數字經濟時代搶占先機?!?/p>

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微軟大中華區首席財務官金松華

普華永道中國財務管理咨詢主管合伙人孔令戟表示:“新冠疫情等復雜多變的環境徹底地重塑了企業的經營方式,也改變了財務職能在企業中的地位,使其從后端職能轉變為關乎企業生存發展的支柱性職能。面對全球可持續發展帶來的巨變,對很多財務職能部門來說,真正的挑戰在于如何投身于這場變革,聯動數據、洞見和協作,成為新的商業世界的塑造者。財務團隊必須適應新的工作方式,積極擁抱新興技術,不斷擴展焦點,從傳統的財務報告范疇,延伸至可持續性、包容性和多元化,以及社會影響等領域——關心環境、社會及治理(ESG)報告的利益相關方群體日益增加,而財務部門在這些領域發揮著重要作用?!?/p>

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普華永道中國財務管理咨詢主管合伙人孔令戟

挖掘數據潛力,打造財務價值鏈路

新常態下,市場環境、監管和合規要求和人才保留的波動,讓財務團隊的業務目標也在持續性變化。對于現代化的財務團隊和財務管理者來說,更加全面的數據挖掘能力和更為數字化的思維,能夠幫助企業提高生產力,提升業務收益并改善企業管理,預測和應對不可預測的變化。

但在實際操作中,傳統的財務團隊在管理企業數據、分析數據和報告方面,面臨著一系列共同的挑戰:業務數據往往分散于不同的文件或工具中,造成數據之間彼此孤立,數據的獲取和維護占據了財務人員的大量精力,因此帶來的數據或報表時效性滯后問題,也讓對應產生的分析和決策價值大打折扣;與此同時,企業財務團隊缺乏適當的自動化分析和呈現工具,數據分析人員不得不將更多精力放在手動數據核對上;大型企業業務組成復雜,團隊之間的數據框架和績效數據彼此孤立,容易導致信息脫節,也為財務的數據收集和整理工作增加了難度;而到了數據的分析和洞察呈現階段,財務團隊也缺乏高效、直觀且具備數據流動性的工具,不同職能部門間、不同設備間無法共享分析結果,也進一步削弱了洞察的可行性。

針對財務流程中的不同數據挑戰,微軟“財務數字化解決方案”從三方面入手,助力企業打造現代化的財務模型:

?數據分析及報告:傳統系統的業務數據來源分散,“財務數字化轉型解決方案”實現了將多個報告、工具和數據整合并簡化為統一平臺。例如,財務部門可創建一個安全 KPI數據湖,將標準化數據和來自超過一百個數據源的KPI整個到一起,并通過微軟Power BI進行訪問;訪問權利則能夠通過Azure活動目錄進行管理,同時具備共享標準報告的角色門戶。以微軟的自身實踐為例,數字化工具和平臺的使用,為來自銷售、財務和運營的 3萬多名月活躍用戶提供了統一的數據和報告解決方案;標準報告和自助服務的組合,讓超過2000組的KPI數據得到了有效利用;超過1,000份總部和現場報告被數字化報告取代,編輯和驗證數據的時間減少了20%,約合每季度 15萬小時;業務審查標準化和自動化也讓準備時間從兩個月縮減至兩天。

?戰略分析及預測:對銷售數據進行預測,是財務團隊的日常核心工作之一,也是其與銷售團隊的分歧點所在。從公司運營層面出發,更加貼合實際預期的數據預測往往更具備指導性。因此,微軟以智能云平臺為基礎,通過引入新算法,用大量的時間點和波動性數據訓練機器,然后將機器做出的預測和現實對比遞歸,令現實和預測之間的差距越來越小。實踐證明,機器學習將預測偏差率從3%降低至1.5%,用時卻從原本的三周大幅縮短至30分鐘。高效決策,為企業抓住轉瞬即逝的市場機遇提供了可能性。

?業務流程自動化:“財務數字化轉型解決方案”也融入了微軟一直以來倡導的“全民開發者”理念?,F代化財務模型中,涉及企業核心業務的復雜流程與數據架構,需要IT部門與管理決策部門共同制定。但值得注意的是,現代化財務同樣包含了不觸及核心運營,僅在財務團隊內部運轉的簡單流程,這恰恰是現代化財務可提升的空間之一。借助微軟Power Platform平臺中的Power Apps,財務人員能夠快速搭建出一套團隊內部的自動化流程平臺,快速進行內部的數據錄入和整合,并通過Power BI組件自動化生成數據可視化和相關洞察。整體的開發環境仍能夠確保在企業IT的監管之下,簡化開發流程的同時,最大程度地規避了技術層面的安全風險。

攜手普華永道中國,構建現代化財務的“行動指南”

隨本次解決方案一同發布的,還有微軟中國與普華永道中國合作撰寫的《邁向未來財務-中國企業財務數字化轉型白皮書》,其中對財務職能的未來愿景進行了重新定義——財務戰略伙伴是企業戰略的重要參與者,通過深刻的商業洞察和決策支持來幫助企業制定和實施戰略。除了需要確保數據收集和分析上的高效運營,他們還需具備戰略思維和商業敏銳度。

白皮書指出,基于目標運營模型的全面視角,企業可以通過四個步驟來推動財務數字化轉型,即激發財務數字化轉型意識、現狀評估和未來目標運營模型設計、規劃轉型路徑以及試點與實施。具體到實踐層面,白皮書也提供了覆蓋“戰略與愿景”、“業務引導模型”、“流程架構與組織治理、“技術與數據”、“人員與文化”的詳細指南。

在“人才與文化”維度,白皮書指出:財務人才戰略已經提上了議程。作為財務組織,在數字化轉型過程中激勵和培養數字化人才,正是諸多企業面臨的最重要挑戰?;谖磥淼膽鹇院献骰锇榈囊?企業需要在傳統的能力模型基礎上,增加戰略思考與分析、數據分析與建模等“硬”技能,以及故事講述(以簡潔、精準和引人入勝的語言講述數據背后的業務邏輯)、談判、建立關系、影響力等“軟“技能,形成未來財務人員能力模型。

在“技術與數據”方面,白皮書也對企業財務面對的挑戰進行了詳細拆解,并基于微軟的數字化工具和解決方案,梳理出了一套完整的財務數字化轉型流程:

?首先,與IT部門緊密協作:財務使用的數字化系統與工具是公司整體IT基礎設施的有機組成部分。因此,需要財務團隊與IT部門和相關業務部門緊密協作,開展整體的系統建設規劃。在保持IT整體架構簡潔、強健與靈活的同時,因地制宜地進行系統與工具的選型與實施;同時,還需注重業務系統間的整合。

?其次,應用現代化技術提升事務型工作效率:白皮書指出,數字化技術應用首先需要關注事務性工作的效率提升。在對流程進行標準化和優化的基礎上,針對高度重復、單調的工作,通過應用OCR、RPA等工具,能夠實現30%-50%的效率提升。

?最后,通過整合數據平臺和報告平臺,提升分析洞察:財務數字化轉型的核心是提升企業的數據能力。企業可以通過統一數據定義和規則,整合所有數據進入同一數據平臺(如:數據倉庫、數據湖),并對數據進行恰當的權限設置,使得公司各部門能夠基于同一套數據進行溝通,大幅減少用于核對數據和解決分歧的時間,提升管理的透明度。通過云計算、數據庫等技術的應用,能夠兼顧數據可用度、效率、安全性和運維成本,將數據轉化為分析和洞見,使得數據成為企業真正的核心資產。

眾多公司都在均嘗試應用基于機器學習的預測模型、大數據分析、低代碼平臺等工具,對事務型工作進行自動化,同時從團隊文化和人員技能培訓入手,推動企業財務的數字化轉型。

某全球領先營養品公司A通過打造“數據中臺”,幫助其中國區業務統一數據模型,通過豐富的指標體系和標簽畫像體系,為前端應用提供敏捷的統一數據服務。該平臺不僅實現了數據資產整體可視、可用、可管理,也進一步驅動了A公司在中國各業務單元的數字化轉型和決策。

基于Dynamics 365 ERP,國際知名咖啡連鎖品牌B為其中國區業務打造了一套“連鎖零售品牌門店及財務運營管理解決方案”,不僅構建出了管理全渠道訂單的商業中臺,也提供了滿足客戶和合作伙伴交互的移動應用解決方案,同時無縫集成了Azure AI、 IoT和Power BI,支持每小時150萬條數據交互,幫助企業打造數據驅動的商業運營模式。通過部署該解決方案,B公司簡化了任務和工作流程,有效提升客戶體驗和合作伙伴體驗;與此同時,客戶能夠輕松訪問庫存、銷售和成本的可定義報告,使客戶能夠量化運營活動并快速改進業務目標。系統支持無縫接收全渠道訂單,快速分類并計算訂單。供應鏈可視化也實現了原材料和成品的追蹤和管理。

基于微軟Azure機器學習平臺,全球500強制藥企業C構建了一套機器學習銷售額預測系統。傳統的銷售預測系統依賴銷售代表的手動預測,覆蓋的時間跨度較短、準確性不足,并且極易受到銷售代表個人的影響。部署了全新的銷售額預測系統之后,該企業實現了對下個月至年末的銷售數據;與人工預測結果相比,AI銷售預測的準確性有了顯著提升:半年預測準確性提高79%、季度預測準確性增加56%、月預測準確性則提高38%。目前,企業C選取了六省市的六條產品線月度數據進行收集分析和建模,并計劃之后面向全區域、全產品線推廣該系統。

知名連鎖便利店品牌D借助微軟Azure機器學習構建了“每日生鮮食品銷售”預測模型,既能夠讀取每日銷售數據進行滾動預測,也可以對每家店鋪、每個SKU未來三天的銷量進行預測。截止目前,該企業已經為其在中國臺灣地區的1300家店鋪建立了模型,預測超過600支商品的數量。實踐證明,預測模型能夠有效降低食物浪費,實現成本與精準預測掛鉤;缺貨現象也得到改善,店鋪銷售額提升。店鋪員工不再需要進行繁瑣的手工訂貨,而是能夠專注于銷售和客戶忠誠度管理,提升店鋪運營效率。

以 Dynamics 365為基礎,國際知名釀酒集團E打造了集團統一的ERP系統,涵蓋財務、運營、供應鏈、主數據管理、資產管理等全流程,并與23個外圍平臺進行了集成。標準化的統一業務流程,能夠減少業務流程差異、提高業務流程可復制性,以及快速推廣能力,從而更好地支持公司持續擴張發展;統一合規的數據標準和數據分析基礎,滿足日常生成運營可視化的需求,提高管理效率。此外,ERP生命周期的支持成本也大幅降低,財務和供應鏈流程自動化提高利潤率。

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