微軟中國宣布攜手普華永道中國推出“財務(wù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型解決方案”，從數(shù)據(jù)分析及報告、戰(zhàn)略分析及預測、業(yè)務(wù)流程自動化三方面入手，助力企業(yè)財務(wù)團隊充分挖掘數(shù)據(jù)分析與洞見潛力，推動業(yè)務(wù)成長和商業(yè)成功，加速財務(wù)從“職能型”轉(zhuǎn)向“戰(zhàn)略型”的進程。雙方還發(fā)布了基于自身財務(wù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型經(jīng)歷和相關(guān)經(jīng)驗而成的《構(gòu)建未來財務(wù)——中國企業(yè)財務(wù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型白皮書》（下稱“白皮書”），為中國企業(yè)的財務(wù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型之路提供有價值的指引和參考。

微軟大中華區(qū)首席財務(wù)官金松華表示：“數(shù)字化浪潮下，企業(yè)財務(wù)團隊需要跳脫出傳統(tǒng)的‘記賬員’職責，轉(zhuǎn)而向企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略的影響者、制定者和實施者轉(zhuǎn)型；企業(yè)財務(wù)管理者也要盡快完成從‘Chief Financial Officer’到‘Chief Future Officer’的角色轉(zhuǎn)變——在提供數(shù)字的基礎(chǔ)上，主動、積極地去發(fā)掘數(shù)據(jù)背后的故事，并結(jié)合與銷售和業(yè)務(wù)團隊的溝通，以及自身對市場和宏觀環(huán)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(wù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型探索，和覆蓋財務(wù)全流程的平臺與技術(shù)，微軟將為更多企業(yè)提供財務(wù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的戰(zhàn)略指導和實操工具，幫助他們打造現(xiàn)代化的財務(wù)模型，在數(shù)字經(jīng)濟時代搶占先機?！?/p>

▲微軟大中華區(qū)首席財務(wù)官金松華

普華永道中國財務(wù)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(huán)境徹底地重塑了企業(yè)的經(jīng)營方式，也改變了財務(wù)職能在企業(yè)中的地位，使其從后端職能轉(zhuǎn)變?yōu)殛P(guān)乎企業(yè)生存發(fā)展的支柱性職能。面對全球可持續(xù)發(fā)展帶來的巨變，對很多財務(wù)職能部門來說，真正的挑戰(zhàn)在于如何投身于這場變革，聯(lián)動數(shù)據(jù)、洞見和協(xié)作，成為新的商業(yè)世界的塑造者。財務(wù)團隊必須適應新的工作方式，積極擁抱新興技術(shù)，不斷擴展焦點，從傳統(tǒng)的財務(wù)報告范疇，延伸至可持續(xù)性、包容性和多元化，以及社會影響等領(lǐng)域——關(guān)心環(huán)境、社會及治理（ESG）報告的利益相關(guān)方群體日益增加，而財務(wù)部門在這些領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用?！?/p>

▲普華永道中國財務(wù)管理咨詢主管合伙人孔令戟

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挖掘數(shù)據(jù)潛力打造財務(wù)價值鏈路

新常態(tài)下，市場環(huán)境、監(jiān)管和合規(guī)要求和人才保留的波動，讓財務(wù)團隊的業(yè)務(wù)目標也在持續(xù)性變化。對于現(xiàn)代化的財務(wù)團隊和財務(wù)管理者來說，更加全面的數(shù)據(jù)挖掘能力和更為數(shù)字化的思維，能夠幫助企業(yè)提高生產(chǎn)力，提升業(yè)務(wù)收益并改善企業(yè)管理，預測和應對不可預測的變化。

但在實際操作中，傳統(tǒng)的財務(wù)團隊在管理企業(yè)數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)和報告方面，面臨著一系列共同的挑戰(zhàn)：業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)往往分散于不同的文件或工具中，造成數(shù)據(jù)之間彼此孤立，數(shù)據(jù)的獲取和維護占據(jù)了財務(wù)人員的大量精力，因此帶來的數(shù)據(jù)或報表時效性滯后問題，也讓對應產(chǎn)生的分析和決策價值大打折扣；與此同時，企業(yè)財務(wù)團隊缺乏適當?shù)淖詣踊治龊统尸F(xiàn)工具，數(shù)據(jù)分析人員不得不將更多精力放在手動數(shù)據(jù)核對上；大型企業(yè)業(yè)務(wù)組成復雜，團隊之間的數(shù)據(jù)框架和績效數(shù)據(jù)彼此孤立，容易導致信息脫節(jié)，也為財務(wù)的數(shù)據(jù)收集和整理工作增加了難度；而到了數(shù)據(jù)的分析和洞察呈現(xiàn)階段，財務(wù)團隊也缺乏高效、直觀且具備數(shù)據(jù)流動性的工具，不同職能部門間、不同設(shè)備間無法共享分析結(jié)果，也進一步削弱了洞察的可行性。

針對財務(wù)流程中的不同數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)，微軟“財務(wù)數(shù)字化解決方案”從三方面入手，助力企業(yè)打造現(xiàn)代化的財務(wù)模型：

數(shù)據(jù)分析及報告：傳統(tǒng)系統(tǒng)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)來源分散，“財務(wù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型解決方案”實現(xiàn)了將多個報告、工具和數(shù)據(jù)整合并簡化為統(tǒng)一平臺。例如，財務(wù)部門可創(chuàng)建一個安全 KPI 數(shù)據(jù)湖，將標準化數(shù)據(jù)和來自超過一百個數(shù)據(jù)源的 KPI 整個到一起，并通過微軟 Power BI 進行訪問；訪問權(quán)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(shù)字化工具和平臺的使用，為來自銷售、財務(wù)和運營的 3 萬多名月活躍用戶提供了統(tǒng)一的數(shù)據(jù)和報告解決方案；標準報告和自助服務(wù)的組合，讓超過2000組的 KPI 數(shù)據(jù)得到了有效利用；超過1,000 份總部和現(xiàn)場報告被數(shù)字化報告取代，編輯和驗證數(shù)據(jù)的時間減少了20% ，約合每季度 15 萬小時；業(yè)務(wù)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(zhàn)略分析及預測：對銷售數(shù)據(jù)進行預測，是財務(wù)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(fā)，更加貼合實際預期的數(shù)據(jù)預測往往更具備指導性。因此，微軟以智能云平臺為基礎(chǔ)，通過引入新算法，用大量的時間點和波動性數(shù)據(jù)訓練機器，然后將機器做出的預測和現(xiàn)實對比遞歸，令現(xiàn)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(yè)抓住轉(zhuǎn)瞬即逝的市場機遇提供了可能性。

業(yè)務(wù)流程自動化：“財務(wù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型解決方案”也融入了微軟一直以來倡導的“全民開發(fā)者”理念。現(xiàn)代化財務(wù)模型中，涉及企業(yè)核心業(yè)務(wù)的復雜流程與數(shù)據(jù)架構(gòu)，需要 IT 部門與管理決策部門共同制定。但值得注意的是，現(xiàn)代化財務(wù)同樣包含了不觸及核心運營，僅在財務(wù)團隊內(nèi)部運轉(zhuǎn)的簡單流程，這恰恰是現(xiàn)代化財務(wù)可提升的空間之一。借助微軟Power Platform 平臺中的Power Apps，財務(wù)人員能夠快速搭建出一套團隊內(nèi)部的自動化流程平臺，快速進行內(nèi)部的數(shù)據(jù)錄入和整合，并通過Power BI 組件自動化生成數(shù)據(jù)可視化和相關(guān)洞察。整體的開發(fā)環(huán)境仍能夠確保在企業(yè) IT 的監(jiān)管之下，簡化開發(fā)流程的同時，最大程度地規(guī)避了技術(shù)層面的安全風險

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攜手普華永道中國構(gòu)建現(xiàn)代化財務(wù)的“行動指南”

隨本次解決方案一同發(fā)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(wù)-中國企業(yè)財務(wù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型白皮書》，其中對財務(wù)職能的未來愿景進行了重新定義——財務(wù)戰(zhàn)略伙伴是企業(yè)戰(zhàn)略的重要參與者，通過深刻的商業(yè)洞察和決策支持來幫助企業(yè)制定和實施戰(zhàn)略。除了需要確保數(shù)據(jù)收集和分析上的高效運營，他們還需具備戰(zhàn)略思維和商業(yè)敏銳度。

白皮書指出，基于目標運營模型的全面視角，企業(yè)可以通過四個步驟來推動財務(wù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，即激發(fā)財務(wù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型意識、現(xiàn)狀評估和未來目標運營模型設(shè)計、規(guī)劃轉(zhuǎn)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(zhàn)略與愿景”、“業(yè)務(wù)引導模型”、“流程架構(gòu)與組織治理、“技術(shù)與數(shù)據(jù)”、“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(wù)人才戰(zhàn)略已經(jīng)提上了議程。作為財務(wù)組織，在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中激勵和培養(yǎng)數(shù)字化人才，正是諸多企業(yè)面臨的最重要挑戰(zhàn)?；谖磥淼膽?zhàn)略合作伙伴的要求，企業(yè)需要在傳統(tǒng)的能力模型基礎(chǔ)上，增加戰(zhàn)略思考與分析、數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)背后的業(yè)務(wù)邏輯）、談判、建立關(guān)系、影響力等“軟“技能，形成未來財務(wù)人員能力模型。

在“技術(shù)與數(shù)據(jù)”方面，白皮書也對企業(yè)財務(wù)面對的挑戰(zhàn)進行了詳細拆解，并基于微軟的數(shù)字化工具和解決方案，梳理出了一套完整的財務(wù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型流程：

首先，與IT部門緊密協(xié)作：財務(wù)使用的數(shù)字化系統(tǒng)與工具是公司整體 IT 基礎(chǔ)設(shè)施的有機組成部分。因此，需要財務(wù)團隊與 IT 部門和相關(guān)業(yè)務(wù)部門緊密協(xié)作，開展整體的系統(tǒng)建設(shè)規(guī)劃。在保持IT整體架構(gòu)簡潔、強健與靈活的同時，因地制宜地進行系統(tǒng)與工具的選型與實施；同時，還需注重業(yè)務(wù)系統(tǒng)間的整合。

其次，應用現(xiàn)代化技術(shù)提升事務(wù)型工作效率：白皮書指出，數(shù)字化技術(shù)應用首先需要關(guān)注事務(wù)性工作的效率提升。在對流程進行標準化和優(yōu)化的基礎(chǔ)上，針對高度重復、單調(diào)的工作，通過應用OCR、RPA等工具，能夠?qū)崿F(xiàn)30%-50%的效率提升。

最后，通過整合數(shù)據(jù)平臺和報告平臺，提升分析洞察：財務(wù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的核心是提升企業(yè)的數(shù)據(jù)能力。企業(yè)可以通過統(tǒng)一數(shù)據(jù)定義和規(guī)則，整合所有數(shù)據(jù)進入同一數(shù)據(jù)平臺（如：數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)湖），并對數(shù)據(jù)進行恰當?shù)臋?quán)限設(shè)置，使得公司各部門能夠基于同一套數(shù)據(jù)進行溝通，大幅減少用于核對數(shù)據(jù)和解決分歧的時間，提升管理的透明度。通過云計算、數(shù)據(jù)庫等技術(shù)的應用，能夠兼顧數(shù)據(jù)可用度、效率、安全性和運維成本，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為分析和洞見，使得數(shù)據(jù)成為企業(yè)真正的核心資產(chǎn)。

眾多公司都在均嘗試應用基于機器學習的預測模型、大數(shù)據(jù)分析、低代碼平臺等工具，對事務(wù)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(yè)財務(wù)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

某全球領(lǐng)先營養(yǎng)品公司 A通過打造“數(shù)據(jù)中臺”，幫助其中國區(qū)業(yè)務(wù)統(tǒng)一數(shù)據(jù)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(tǒng)一數(shù)據(jù)服務(wù)。該平臺不僅實現(xiàn)了數(shù)據(jù)資產(chǎn)整體可視、可用、可管理，也進一步驅(qū)動了 A 公司在中國各業(yè)務(wù)單元的數(shù)字化轉(zhuǎn)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(qū)業(yè)務(wù)打造了一套“連鎖零售品牌門店及財務(wù)運營管理解決方案”，不僅構(gòu)建出了管理全渠道訂單的商業(yè)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(shù)據(jù)交互，幫助企業(yè)打造數(shù)據(jù)驅(qū)動的商業(yè)運營模式。通過部署該解決方案，B 公司簡化了任務(wù)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(yè)務(wù)目標。系統(tǒng)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(xiàn)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(yè) C構(gòu)建了一套機器學習銷售額預測系統(tǒng)。傳統(tǒng)的銷售預測系統(tǒng)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(tǒng)之后，該企業(yè)實現(xiàn)了對下個月至年末的銷售數(shù)據(jù)；與人工預測結(jié)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(yè) C 選取了六省市的六條產(chǎn)品線月度數(shù)據(jù)進行收集分析和建模，并計劃之后面向全區(qū)域、全產(chǎn)品線推廣該系統(tǒng)。

知名連鎖便利店品牌 D借助微軟 Azure 機器學習構(gòu)建了“每日生鮮食品銷售”預測模型，既能夠讀取每日銷售數(shù)據(jù)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(yè)已經(jīng)為其在中國臺灣地區(qū)的1300家店鋪建立了模型，預測超過600支商品的數(shù)量。實踐證明，預測模型能夠有效降低食物浪費，實現(xiàn)成本與精準預測掛鉤；缺貨現(xiàn)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?qū)Ｗ⒂阡N售和客戶忠誠度管理，提升店鋪運營效率。

以 Dynamics 365為基礎(chǔ)，國際知名釀酒集團 E打造了集團統(tǒng)一的 ERP 系統(tǒng)，涵蓋財務(wù)、運營、供應鏈、主數(shù)據(jù)管理、資產(chǎn)管理等全流程，并與23個外圍平臺進行了集成。標準化的統(tǒng)一業(yè)務(wù)流程，能夠減少業(yè)務(wù)流程差異、提高業(yè)務(wù)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(xù)擴張發(fā)展；統(tǒng)一合規(guī)的數(shù)據(jù)標準和數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)，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(wù)和供應鏈流程自動化提高利潤率。

審核編輯 ：李倩