大數據背景下企業財務共享服務中心的構建

薛媛

（陜西財經職業技術學院，陜西 咸陽 712099）

隨著信息技術的快速發展和企業數據的快速增長，企業面臨著海量、多樣化和分散的財務數據。傳統的財務管理方式已經無法滿足企業對數據處理和決策支持的需求。此外，許多企業由于數據孤島、信息不對稱和系統不兼容等問題，導致財務管理效率低下，決策的科學性和準確性受到限制。因此，建立一個集中管理和共享財務數據的服務中心，成了企業財務管理的必然選擇。

一、大數據背景下的企業財務共享服務中心

（一）大數據對企業財務管理的影響

大數據對企業財務管理產生了深遠的影響，大數據分析可以幫助企業財務部門更準確地進行決策支持。通過收集、整理和分析大量的財務數據，企業可以獲得更全面、詳細的財務信息，從而做出更明智的戰略和運營決策。

大數據分析可以幫助企業財務部門進行更精確的預測和風險管理。通過對歷史數據和市場趨勢的分析，企業可以識別潛在的風險和機會，提前采取相應的措施來降低風險，并更好地應對市場變化。

大數據分析可以幫助企業財務部門更好地管理成本和提高效率。通過對財務數據的深入分析，企業可以發現成本結構中的潛在問題和浪費，優化資源配置，降低成本，并提高財務管理的效率和精確度。

大數據分析可以幫助企業財務部門實現個性化的服務和客戶關系管理。通過對客戶的財務數據和行為模式進行分析，企業可以更好地理解客戶需求，提供個性化的財務解決方案，并建立更緊密的客戶關系。

大數據分析可以幫助企業財務部門進行反欺詐和合規管理[1]。通過對財務交易數據和風險指標的分析，企業可以識別潛在的欺詐行為和合規風險，并采取相應的措施來防范和應對，保護企業的財務安全和聲譽。

（二）企業財務共享服務中心的定義和作用

企業財務共享服務中心是指一個集中化的部門或組織，為企業內部的各個子公司、部門或業務單位提供財務相關的共享服務和支持。它的主要作用是實現財務管理的標準化、集約化和優化，提高財務效率，降低成本，同時提供更高質量的財務服務。企業財務共享服務中心的主要作用包括：財務共享服務中心可以制定和推廣標準化的財務流程和操作規范，確保各個子公司或部門在財務處理方面遵循一致的標準，這有助于提高工作效率、減少錯誤和重復勞動，并簡化跨部門或跨地區的財務合規性。

財務共享服務中心可以集中處理企業范圍內的財務操作和處理，如賬務處理、支付管理、報銷處理等。通過集中化操作，可以降低企業的人力資源成本、技術投資和系統維護成本，提高財務處理的效率和準確性。財務共享服務中心可以將企業范圍內的財務資源進行優化和合理配置。它可以集中管理和調度財務人員、系統和技術資源，確保資源的最佳利用，并提供高質量的財務服務。

財務共享服務中心通常擁有專業的財務團隊和技術工具，能夠提供專業的財務支持和分析。它可以為各個子公司或部門提供財務報告、預測分析、成本控制等方面的專業支持，幫助企業進行財務決策和戰略規劃。

通過集中管理和提供高質量的財務服務，財務共享服務中心可以提升企業內部各個部門或子公司對財務服務的滿意度。它可以確保財務數據的準確性和及時性，提供專業的解釋和分析，加強與內部客戶的溝通和合作，提高整體的財務服務質量。

二、構建企業財務共享服務中心的策略和步驟

（一）確定構建目標和愿景

構建企業財務共享服務中心需要明確目標和愿景，首先要了解企業當前的財務運作狀況和存在的問題。分析各個子公司或部門的財務流程、系統、人力資源等情況，確定需要改進和集中管理的方面。根據企業的戰略規劃和業務需求，明確財務共享服務中心的目標和范圍。確定共享的財務服務內容，如賬務處理、報表分析、成本控制等，以及服務的覆蓋范圍，如全球子公司、特定業務單位等。根據企業的價值觀和愿景，制定財務共享服務中心的愿景和核心價值。愿景應該是對未來狀態的理想描述，而核心價值則是中心所提供的獨特價值和優勢。

其次要確定用于衡量財務共享服務中心成功的關鍵指標和成功標準。這些指標可以包括財務效率、客戶滿意度、財務準確性等，用于評估中心的運營和成效。與企業高層管理層、關鍵利益相關者和財務團隊溝通，確保共享服務中心的目標和愿景得到共識和支持。解釋中心的益處、價值和長期影響，增強整個企業對構建共享服務中心的認同和參與度。

最后制定實施財務共享服務中心的策略和路線圖。考慮資源投入、人員配置、系統集成、培訓需求等方面，制定詳細的計劃和時間表，并明確所需的變革和改進步驟。建立適當的改進機制和監控體系，確保財務共享服務中心的持續改進和效果評估。定期評估指標和標準的達成情況，及時調整和優化中心的運作[2]。

（二）選擇合適的技術和平臺

要明確財務共享服務中心的具體需求和功能要求。確定需要支持的財務流程、數據管理、報表分析等方面的需求，并與相關利益相關者進行充分溝通和理解。根據需求，綜合考慮技術要求，包括數據集成能力、系統性能、安全性、可擴展性等方面。考慮財務系統的集成能力，以確保共享服務中心可以與現有的財務系統和其他相關系統進行無縫連接和數據交換。

考慮選擇成熟的財務軟件，例如ERP（企業資源規劃）系統或財務管理軟件，這些軟件通常具有全面的財務功能和模塊，可以支持企業的財務共享服務需求。考慮采用云計算和SaaS（軟件即服務）平臺來托管財務共享服務中心所需的軟件和數據。這些平臺提供靈活的部署和管理選項，可以快速搭建和擴展共享服務中心，并提供高可用性和數據安全保障。選擇適用于財務數據分析和業務智能處理的工具和平臺。這些工具可以幫助財務共享服務中心進行財務數據的分析和報表制作，提供實時的財務指標和業務洞察，支持決策和管理。

在選擇技術和平臺時，要考慮整體的架構和集成需求，確保選擇的技術和平臺與企業現有的IT基礎設施和架構相兼容，并能夠與其他系統進行無縫集成。進行供應商評估，考慮技術供應商的信譽、技術能力、服務支持和成本等方面。與供應商進行充分的溝通和洽談，確保其能夠滿足企業的需求并提供可靠的技術支持。

（三）數據整合與清洗

數據整合和清洗是構建企業財務共享服務中心中的重要步驟，明確需要整合的數據范圍和目標。確定需要整合的數據源，包括不同子公司、部門或業務單位的財務系統、報表、數據庫等。確定整合的目的，例如實現財務數據的一致性、統一的報表生成等。識別并獲得需要整合的數據源，與各個子公司或部門合作，確保可以訪問并獲取到需要的財務數據。這可能涉及與IT團隊、數據管理員或數據所有者的合作和溝通。對獲取的數據進行清洗和轉換，以確保數據的準確性和一致性。清洗數據可能涉及去除重復記錄、處理缺失數據、糾正錯誤數據等操作。

數據轉換可以包括將不同格式的數據進行統一、標準化，以便于后續整合和分析。在進行數據整合時，確保不同數據源之間的一致性和匹配。這可能需要進行數據字段映射和轉換，以確保不同系統或數據源的數據可以正確對應和整合。進行數據質量檢查和驗證，以確保整合后的數據的準確性和可靠性，使用數據驗證規則和算法，識別潛在的數據問題和異常，并進行修復或調整。

在進行數據整合和清洗時，確保數據的安全性和隱私保護。采取適當的安全措施，如數據加密、訪問控制和數據脫敏，以防止數據泄露和非法訪問。選擇適合的數據整合工具和技術來支持數據整合和清洗的過程。這可以包括ETL（抽取、轉換、加載）工具、數據集成平臺、數據清洗軟件等，根據實際需求和預算考慮選擇合適的工具。數據整合和清洗是一個持續的過程，需要建立適當的數據管理和維護機制，確保數據的及時更新和維護，以保持整合后的數據的準確性和可靠性。

（四）數據分析和建模

數據分析和建模是構建企業財務共享服務中心的重要環節，它們可以幫助企業從數據中提取洞察、做出決策和預測未來趨勢。明確企業在財務領域的分析目標和需求，確定需要分析的問題和關鍵業務指標，例如利潤分析、成本控制、現金流預測等。在進行數據分析之前，進行數據預處理以確保數據的質量和準確性。這包括處理缺失值、異常值、重復值以及進行數據清洗、轉換和標準化等。根據分析目標和需求，選擇適當的數據分析技術和工具。這可能涉及使用統計分析、數據挖掘、機器學習等方法。常見的工具包括Python的NumPy、Pandas、SciPy、機器學習庫（如Scikit-learn）、R語言以及可視化工具（如Tableau、Power BI）等。

在進行正式建模之前，進行探索性數據分析以了解數據的特征、趨勢和關聯關系。這可以通過可視化工具和統計方法來實現，幫助發現潛在的模式和關鍵變量。根據分析目標，建立合適的預測模型或統計模型。這可能涉及回歸分析、時間序列分析、分類模型、聚類分析等。根據數據的特點和問題的性質選擇適當的模型和算法。

對建立的模型進行評估和驗證，以確定其預測或分類的準確性和可靠性。使用交叉驗證、模型比較和指標評估等方法來評估模型的性能，并進行調整和改進。將分析結果進行解釋和可視化，以便于理解和決策。使用圖表、報表、儀表板等方式將分析結果呈現給利益相關者，幫助他們理解數據的洞察和推動決策。

數據分析和建模是一個持續的過程，需要進行持續的數據收集、分析和優化。監控模型的性能和數據質量，根據實際情況進行模型更新和改進，以確保分析結果的準確性和可靠性。

（五）系統開發與部署

系統開發與部署是構建企業財務共享服務中心的最后階段，根據企業的需求和目標，進行系統設計和規劃。確定系統的功能、架構、技術選型、安全性要求等，并制定詳細的開發計劃。

根據系統設計，進行系統開發和編碼。這可能涉及前端開發、后端開發、數據庫設計和編程等。根據項目規模和復雜性，可以選擇敏捷開發方法或瀑布開發方法。在開發完成后，進行系統測試和驗證。這包括單元測試、集成測試和系統測試，以確保系統的功能完整、性能良好和數據的準確性。在系統開發和部署之前，進行用戶培訓和準備工作，為系統的最終用戶提供培訓，使他們了解系統的功能和使用方法[3]。

同時，準備相關的文檔、指南和支持，以便用戶在實際使用中獲得支持和幫助。在經過充分地測試和用戶培訓后，進行系統部署和上線。確保系統在生產環境中的穩定性和可靠性，同時進行監控和維護，及時處理可能的問題和故障。如果需要遷移現有數據或與其他系統進行集成，進行相關的數據遷移和集成工作，確保數據的完整性和一致性，并與其他系統實現無縫的數據交互和共享。

一旦系統上線，建立監控和維護機制，定期進行系統性能監測和故障排查，及時處理用戶反饋和問題，并進行系統的優化和改進。系統開發和部署并不是終點，而是一個持續改進的過程。根據用戶反饋和業務需求，持續進行系統的優化、功能擴展和技術升級，以適應不斷變化的業務環境。

（六）績效評估和持續改進

績效評估和持續改進是企業財務共享服務中心的關鍵環節，可以幫助企業監控和改進服務中心的運作效果，確定適合評估企業財務共享服務中心績效的指標和指標體系。這些指標可以包括客戶滿意度、服務交付效率、準確性和及時性等，確保指標與企業的戰略目標和需求相一致。

收集與評估指標相關的數據和信息，這可以通過定期的調查問卷、用戶反饋、工作日志和系統數據等方式進行，確保數據的準確性和可靠性，并進行合理的數據分析和解讀。根據收集到的數據和信息，進行績效分析和評估。比較實際績效與預期目標之間的差距，并識別存在的問題和改進機會，這可能涉及定量分析、趨勢分析、數據挖掘和統計方法等。

基于分析和評估的結果，制定具體的改進計劃，確定改進的重點和優先級，并制定相應的行動計劃和時間表，確保改進計劃與企業戰略和目標相一致。根據制定的改進計劃，實施相應的改進措施。這可能涉及流程優化、技術升級、培訓和人員調整等方面，確保改進措施的有效實施，并及時跟蹤和監督改進的進展。建立監控和測量機制，跟蹤改進的效果和成果。定期進行績效測量和評估，以確保改進的持續效果和可持續性。根據實際情況進行調整和改進，以實現持續的質量提升。建立良好的反饋機制，積極收集用戶和利益相關者的反饋和意見。根據反饋進行及時的改進和調整，保持與用戶的緊密合作和溝通，持續提高服務質量和用戶滿意度。

三、結束語

大數據技術的迅速發展為企業財務共享服務中心的構建提供了技術支持。大數據技術可以處理和分析海量的結構化和非結構化數據，挖掘其中的有價值信息，為企業決策提供準確的數據支持。通過構建財務共享服務中心，企業可以整合和共享財務數據，實現數據的一體化管理和應用，提高財務決策的科學性和效率。