集團公司財務共享中心模式構建的案例研究

文/齊宏（浙江明日控股集團股份有限公司）

一、集團公司構建財務共享中心的重要性

（一）專業化分工提升效率，規模效應下成本降低

財務信息共享中心模式，通過將公司內部一些事務性的信息管理功能（企業費用報銷、應收應付、企業固定資產財務管理、薪資成本核算等）實行了專業性分配，并通過相同的標準作業過程，取消了冗余的工作過程，從而建立了集中、高效率的信息管理模型，進而降低對員工總量和中間管理層級的約束，實現了規模效應并降低企業信息管理成本的效果[1]。

（二）建立標準化核算體系，提升財務信息質量

財務數據共享中心模式，通過對標準化業務流程的合理使用以及對這一新組織管理模式的合理運用，可以有效克服公司傳統財務管理模式的重復性工作、分散式控制系統、局限于財務專業判斷的現象，還可以實現對公司內業務核算口徑和執行準則的統一設定，同時通過數據共享中心所有各單位的所有統一口徑的數據，使得公司可以有效地得到較為真實和精確的財務信息，更可以為公司進行全面計劃、成本費用控制、風險管理、績效考核、財務數據分析等提供全面高效的財務管理工作。

（三）提高財務管理水平，支持企業集團戰略目標實現

會計的大部分工作都是財務管理，與企業決策支持相關性非常低，財務共享中心的建立使重疊度高、工程量大的會計工作可以進行集中高效地統籌管理，從而使更多的企業財務人員從具體的會計核算工作中脫離出來，積極參與企業業務部門的運營管理工作，把更多精力投放在投資計劃管理、成本費用管控、財務數據分析等高價值領域的管理工作中，為企業管理人員的投資決策提供了高效保障。

二、財務共享中心模式構建的案例分析

（一）D集團簡介

D集團成立于1985年，是一家綜合通信解決方案提供商，為全球160多個國家和地區提供創新技術，而且目前在兩個深水港上市。近年來，該公司通過在北美、歐洲和印度擁有的18家全球研究機構，積極拓展其全球業務服務領域，在全球擁有107家分公司。該公司目前為500多家運營商提供服務，這些運營商被稱為“智慧之城公司”。D集團在發展初期采用了傳統的財務管理模式，財務組織必須在每個業務模塊中進行會計核算，每個人都會定期將財務信息上傳到集團總部，以便合并信息。分散的財務組織的大量核心財務工作，如成本審核、收款、報告管理等耗時費力，嚴重限制了其在支持業務和推動企業戰略方面的作用。這也導致財務安排將無法進行預先規劃和業務控制，因此其作用僅限于事后分析，對財務的實時控制會變得困難。

（二）D集團財務共享中心“三中臺”模式整體架構

D集團財務管理資源共享管理中心的“三中臺”，即行業中臺、大數據平臺和智能中臺。行業中臺是前端使用所需要提供服務長效、持續性的供應商，是利用制度規范的制定、工業化市場化手段，把高彈性的工作流程與規范制定下來，進而減少了人際的溝通成本，有效地提升工作協作效能的運營模式。大數據平臺則是財務管理資源共享管理中心的大數據分析金融服務工廠，通過跨金融服務產生的行業情景和使用價值，實現了跨地區大數據的分類、洞察的效果，并可為前臺進行大數據分析咨詢服務，從而實現了從數量到價值的加工過程。智慧平臺，是指可以通過對信息系統各種數據進行分類、管理和數據挖掘，把更高價值的信息內容從各種數據中提取起來，從而建立富有差異的商務情境化信息處理能力，并采用構建模式、管理業務流程和數據分析產品的方法，從而構建商務決策自動化和監督反饋的信息系統平臺。

（三）D集團財務共享中心業務中臺的構建

（1）業務中臺和前端應用協作。業務中心和接口業務中心是實施所需的服務提供商，而前端應用程序是中層業務的服務消費者，前端應用不僅是服務提供者，更是需求提供者，不僅是服務提供者和消費者之間的合作，同時，雙方在業務連續對接過程中可避免誤判和共同發展，實現服務能力多元化的過程。財務共享中心開展的活動可分為兩大類：一是會計基本業務，主要包括會計賬務管理服務、財務會計報表與管理審計報告的制作服務和財會審計報告制作服務等；另一類為會計核算延伸業務，如基本核算業務、納稅服務和發票管理業務等[2]。

D集團財務共享中心信息系統與服務平臺的建設，正是為了把這種個體化、非規范化、過程化的服務中的共性技術積淀留下來，把從這部分服務活動中獲得的大數據分析積淀留下來，并以此解決前端應用的共性技術需求，用更精細化的大數據分析反映企業財務經營活動，進而達到行業財務一體化、全部服務數據信息化和全鏈路的數字化。

（2）業務中臺績效考核。業務中臺在財務管理資源共享中所發揮的關鍵作用意義重大。由于行業中臺必須同一時間為幾十個應用領域進行服務，所以對行業中臺總體的行業穩定能力也產生了較高需求。但從財務管理資源共享中心中平臺策略的基本出發點來看，行業中臺不僅僅起到了對金融服務前端應用領域的有效支撐，還同樣承擔了對金融服務持續性積淀與創新發展的責任。

（四）D集團財務共享中心數據中臺的構建

服務中臺模型下，行業與服務信息數據是一一對接的，但由于某些金融服務模式需要不同部門的支持，因此需要引入數據信息中心節點模型。而數據管理平臺則是一種財務數據共享機制，可以實現從數量到價格的處理過程，從而通過抽象和生成的數據內容更迅速地影響和改進服務行為。它的主要價值在于直接將大數據服務集成到財務資源共享操作系統中，實時改進操作流程，同時采用大規模數據分析方法，使傳統的大資料咨詢服務管理模式從事后控制轉為事前評估。

（1）數據資產的規劃和治理。數據分析資產是指不同于信息數據的、相對獨立的能為服務對象產生價值的信息數據，是無形的以知識形式出現的戰略資料，在信息服務界限正在逐步消失、需要迅速轉變的情形下，對數據分析資產的規范與管理也是建設數據分析中臺的關鍵領域之一。針對相同信息數據，各個使用者所關心的數據指標也可以有所不同，但如何將各種跨地區服務的標準進行統一，就需要合理規劃財務共享中心的數據分析全景圖，將盡量多的數據規劃出來，從而整理出財務共享中心的數據分析資產目標，最后把對公司經營有價值的信息數據予以明確。

（2）數據資產的獲取和存儲。大數據分析中臺要為財務管理資源共享管理中心帶來強有力的數據分析資產的獲得和儲存能力，而這并不是大數據分析中臺的主要功能。財務管理資源共享管理中心應該以現有的資料儲存、大數據分析網絡平臺等技術工具為基石，提供數據獲得和儲存的能力。大資料儲存主要是為了決策支持和分析性報告的目的而產生的一個數據信息保存技術工具，其主要功能就是存儲極大規模的數據信息以供分析利用。而大數據分析網絡平臺則主要是伴隨著極大規模非格式化數據管理的形成，以便管理各種格式、各個領域的大數據分析而產生的。資料倉庫和大數據平臺主要是供應管理企業數據的系統服務，而大數據分析中臺直接為業務單位提供數據業務，需要的資源建立在大數據分析上，所以數據分析中臺也應該在資料倉庫、大數據平臺的基礎上，為企業財務信息資源共享管理中心服務提供大數據分析資產的收集與保存等業務。

（3）數據資產的共享和協作。數據管理中心平臺建設的根本目的就是進行數據資源的對內數據共享和對外開放，財務數據共享中的數據資源充分流轉進而達到價值提升的前提條件，即數據共享和對外開放，所以對各種數據資產的數據共享與協作，也是數據管理平臺的核心價值所在。對此，需在數據安全的基礎上，把財務數據共享中的各種數據資產目錄信息對各種相關者和價格創造者公開，對各種業務人員進行資源共享。

（4）業務價值的探索和分析[3]。為具有不同需求的用戶提供個性化的分析工具和幫助用戶的能力，利用大數據資源，確定大數據檢索服務的價值。在此基礎上，可以建立大型數據應用程序編程接口，并在更加多樣化的基礎上將其引入門房管理系統，使前置系統更智能。

（5）數據服務的構建和治理。為了提高資源服務的穩定性、數據質量的準確性、資源處理的業務能力，必須使數據中心更加準確。由于數據中心是一個開放且不斷變化的環境網絡平臺，不斷產生各種各樣的資源變動活動，需要整合資源業務的開發、分類和標識，從而提高數據檢索服務的搜索和調用的簡單性，以確保持續使用優質資源調動服務，自動停止低投入的資源活動服務。

（6）數據服務的度量和運營。由于企業數據中臺的核心任務是為行業應用者創造具有行業應用價值的數據業務，所以對資料服務水平能力的衡量與運營也是必不可少的。數據分析中臺要能對其所提供的資訊行業內容和相關活動做長期追蹤和記錄，比如這些資訊行業內容被哪個前臺的行業應用所使用、用過多少次等等，并利用這些資料去衡量每一次提供數據服務的業務價值。另外，數據分析中臺也應實時地通過對行業活動信息數據的優化、調度、改進提供數據相關業務，并始終保持數據分析信息平臺的快速反應能力。

（五）D集團財務共享中心智能中臺的構建

將大數據分析智能的前沿理念運用于財務共享中的信息系統框架中，在所有服務數據分析化和所有數據業務化的基礎上，經過對所有服務數據分析應用價值的發掘，做到所有數據分析智能，有利于進一步提高服務產出效益、促進產品創新。從技術層面看，大數據分析智能指利用大數據分析引擎，運用深度學習、大規模機器學習等技術手段對數據分析消息加以分類加工，在海量數據處理中獲得高經濟價值的消息與知識，使財務數據“智能”，滿足用戶的個性化需要，并在所構建的經濟模式中探索現存各種問題的解決辦法和更好的發展預測等[4]。在此過程中，因為要管理大量異構化的海量數據，所以必須以功能強大的中臺為前提條件，而這些中臺又可以通過對大量實時數據加以分類、管理和數據挖掘，把大量擁有較高價值的資訊從數據分析中抽取起來，從而建立更具差異的商務情境化信息處理能力，以構建模式、業務流程和大數據分析產品的方法，來實現商務決策智能。因此本文也把這樣的中臺稱為商務智慧中臺。

智能中臺還可以進一步擴展數據庫，從信息基礎設施的角度來看，智能意味著一些數據生成服務在大數據庫上實現智能化，使大數據訪問、存儲、分析、構建等更加智能化；從中層用戶的角度來看，智能還可以看作是將煙囪模型的建立過程轉化為綜合模型的建立過程。

其中，各部分功能具體如下：基礎建設層重點承擔對GPU、CPU的虛擬機化問題以及對計算建模訓練提問和大數據分析的集群系統設計提問。數據資源管理者：數據信息、業務、網絡系統、存儲器等在此都被視為重要數據資源，而數據資源管理系統層重點承擔對數據服務資源使用的統籌管理工作。中臺與建模級：該層級重點使用數據中臺的元數據儲存、計算能力，以及由建模層提出的計算、建模和計算機器教學等架構。核心業務級：該層級也是智能中臺最關鍵的一個層次，它所提出的核心業務一般包含資料統計查詢業務、預處理數據服務、統計記錄與監控業務和預測業務等。智能應用層：直接面對終端用戶，以解決怎樣使用元數據等功能，結合不同模式建立新業務的提問。

三、研究結論

在網絡信息技術迅速發展的當今，智能與共享中心管理模式已應用于不同的經營領域。

在企業財務管理中，尤其是在大規模跨國、跨地域的企業中，財務共享中心已經過了實際檢驗，并成為一個已被高度認同的高效會計核算系統和標準財務模型。盡管在發展過程中還需不斷完善，但是其優越性依然突出，為公司提供了未來可持續發展的新思路。