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数字化转型的关键要素是什么?为什么有的企业花了很多钱上线系统,却没有实现想要的成效?数字化究竟是如何驱动财务职能转变的?

2021年3月13日,《财能下午茶•数字化风暴》系列活动不知不觉迎来了第20期。君联资本董事总经理、首席财务顾问付军华女士作为本次活动的特邀嘉宾,围绕“数字化驱动财务职能转型”这一主题,与财能书院的会员们分享了财务数字化的思考与实践。通过大量生动案例解析和思维模型介绍,进一步加深大家对数字化转型的认识,强化数字化转型为企业带来的机遇与优势。

付军华认为,企业数字化转型的重点,是企业转型,数字化只是实现手段,更重要的是改革企业自身的业务,这涉及流程、组织、人员等方方面面。企业在变革过程中,如能充分利用数字化技术手段,重组业务流程、优化资源配置,就能实现智能分析、智能报告、智能控制、智能决策,提高企业整体运营效率,起到降本增效的作用。

嘉宾 | 付军华

整理 | 马聪

编辑 | 李小白

来源 | 财大咖(ID:caidaka2019)

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财务信息化建设:

助推管理效能提升

大家熟知的财务职能转型通常分为三部分:业务交易记录与会计核算、理财和管理工作、决策支持。传统的财务职能,这三部分的占比是721。财务人员把大量的时间花费在处理交易和核算方面,真正的决策支持起到的作用较少。

未来的方向分为325,如何做到?付军华指出,通过整合信息化、数字化、智能化的应用,把大量交易记录和核算的工作变为系统自动完成,同时,更好地辅助决策支持甚至达到智能决策。财务职能转型,带动的是财务更深入地参与到业务中,对公司整体业绩和效率大幅提升。

付军华展示了联想在ERP上线前后提高企业运营效率的案例,并解释了业务交易记录与会计核算等基础财务从70%下降到30%的原因。比如,销售人员在售卖产品时,需要开据小票,然后把票据信息传递给财务,财务再通过手工方式录入系统,这是联想在上线ERP系统前的销售业务流程。ERP系统上线后,同样是售卖产品,销售人员只需点击发货过账按钮,财务就能自动确认收入、应收、成本、应付、库存等,明显提升了企业经营效率,降低了风险。

通过ERP整合一体化系统,业财流程以及手工记录等繁琐工作都将由系统自动完成,无需担心财务人员会在单据录入或记账时出现错误。同时,大量重复记录、核算、操作性的基础财务工作也将逐步被机器替代,这正是基础财务从70%下降到30%的主要因素。未来,财务人员的价值会更多体现在数据分析、财务预测、决策控制,以及无限度的贴合业务、了解业务形态及变化等方面。

消除比改善更重要:

水滴模型重塑业务财务流程

信息化数字化的前提是流程重塑和再造,付军华以水滴模型为例,介绍了业务财务流程的重塑。

(1)水滴模型——费用管理案例

“水滴模型”分为1.0和2.0两个版本,在1.0版本中,通过调整局部业务流程,改善员工体验感;在2.0版本中,消除了复杂的流程节点,提高整体企业运营效率。付军华借助因公用车场景,详细介绍了“水滴模型”在费用管理中的实际应用。

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传统模式中,因公用车从消费申请、经理审批、员工消费、员工垫付到财务审单、财务打款、财务分析等大约需要10个步骤,有时还会出现申报不合规的情况,要被系统退回,整个用车及报销流程非常漫长。

水滴模式创新1.0中,增加了“企业信用卡开卡”环节,同时把“员工垫付”环节改为“信用支付”。这种信用卡模式,是企业内部模拟信用卡,也就是给员工五千元左右的费用额度,在用车时替代员工垫付金额的步骤。虽然整个环节并没有减少,但员工的满意度和体验感得到了有效改善。

水滴模式创新2.0中,增加了“企业级服务对接”和“管控规则设置” 两个环节,同时把原来的员工消费、信用支付、开票、分析改为相应的平台消费、企业支付、统一开票、自动分析报告。通过不断改良细节、优化流程,总共消除了六个环节,员工因公用车不再需要每单开票、每单支付,也无需再繁琐地贴票、等待报销。这种减少人工操作节点,降低管理成本的方式,大大提升了企业管理效率与运营绩效。

付军华通过公司对接企业级服务(滴滴企业版)后,大幅降低成本的案例,进一步介绍了数字化转型的优势与实际应用。

在以往的信息化管理模式中,关注点更多在结果层面。比如,员工出行后,报销出租车单据时,财务需要把数据录入系统,才开始进入数字化管理过程。这种方式,信息非常有限,票据上只有时间和金额,有些公司会要求员工填写行程信息,但财务无法判断真实性,容易出现误报或使用虚假票据的情况。

连接滴滴企业版后,从结果层面前移到行为层面。员工的所有行程信息一目了然,避免了舞弊浪费、虚假替票等现象。同时,所有信息都线上化,可以实现免垫付、免报销、流程大幅简化,效率大幅提升。另外,因为信息量更大更广,财务可以进一步整合数据,并对数据进行统筹分析,从而发现业务问题或业务机会,更好地为企业管理者提供决策支持。

(2)数字化转型的重要思维模型:情绪管理模型

水滴模型如何得以实现?背后是基于一个重要的思维模型——情绪管理模型。付军华定义“情绪管理模型”的过去管理模式为“哭脸”、未来管理模式为“笑脸”。“哭脸”模式是重事中、轻事前、轻事后,和水滴模式实施前相同,忙碌于每一笔交易。而“笑脸”模式正好相反,核心是重事前、重事后、轻事中。重事前,指的是要考虑风险、体验和效率之间的相互平衡,在事前设计好规则;重事后,指的是有洞见的分析和决策支持;轻事中,指的是大幅消除交易处理工作。

在传统模式下,财务把大量时间花费在事中的审核、报销、打款等方面。在未来的“笑脸”模式下,财务“事前”定义清楚规则,“事后”做好分析和决策支持工作,便可以更好地去管理、完善“事前”,同时,“事中”可以通过消除很多流程步骤,大幅减少工作量,最终提高财务整体运转效率,降低人工出错率和人力成本。

付军华指出,在情绪管理“笑脸”模式下(具体应用是水滴模式),免垫付、免报销的订单量逐步占滴滴整个订单量的70%以上。

同时,情绪管理模型是普适性思维,适用于很多场景,也是付军华在日常工作中经常用到的一种思维模型。比如,财务管理、核算、预算、BP等这些财务职能,都要从风险少、效率高、体验好来考量,因此,财务的“事前”管理非常重要。公司所有业务模式设计、法律架构设计等,财务都要第一时间参与进来,而不是出了问题再找财务解决。

情绪管理模型的推动,核心难点是“事前规则” 设计,付军华介绍,每定一项规则,都会秉承“学习、平衡、抓关键点”的原则,“学习”是向同行学习;“平衡”是综合考虑风险、体验、效率的平衡;“抓关键点“是抓住每一个事项的最核心关键点。最后,结合公司的战略导向和预算管理,深度植入到日常财务管理中。

DIKW模型:

从数据到智慧驱动财务职能进阶

本次活动分享中,付军华着重介绍了“DIKW模型”,即从事实,到数据(data)、信息(Information)、知识(knowledge)、智慧(wisdom)四个层面。

第一层,“数据”,数据治理、流程重构,是模型中最底层也是最基础的概念。数据是形成信息、知识和智慧的源泉,也是现阶段企业在数字化过程中难度较大、花费精力较多的地方。

第二层,“信息”,需要设计业财一体化的指标体系。数据本身不是信息,需要通过加工处理,设计成可量化的指标,变得具有时效性、逻辑性,形成对决策有价值的数据流。

第三层,“知识”,也就是需要形成有洞见的决策支持。有价值的信息在沉淀并结构化以后就形成了知识。知识之所以在数据与信息之上,是因为它更接近行动,且与决策相关。财务通过分析数据信息,为企业经营决策提供参考。

第四层,“智慧”,常说的智能决策在这个层面。通过数字化转型,赋能企业高质量发展,核心是降本增效、提升利润。

付军华指出,“DIKW模型”为企业走向数字化转型之路提供了有效参考,数字化的转型过程也是财务职能自然而然的转变过程。同时,四个层面相辅相成、相互支持,最终形成闭环。

数字化早期阶段,数据+信息占据80%的工作量,这是最基础、最核心的部分,这两层没有打好基础,决策支持和智能决策将是无源之水。数字化进入后期阶段,知识+智慧的占比将达到80%。

付军华强调,智能决策在一些企业只是局部应用,企业应该花更多精力在数据和信息层面。

数字化转型的四大关键问题

通常,新事物都要经过复杂的过程才能实现自身的发展。付军华认为,目前,不管是国内还是国外,数字化发展都处于初期阶段。数字化转型的关键问题包括不想VS不敢VS不会、我要做VS要我做、一把手VS一挥手、一步到位VS分阶段达成四个部分。

“不想VS不敢VS不会”,多数企业处于观望状态,担心投入过多,达不到预期效果,有可能在实施过程中因为涉及到要改变企业业务流程而受阻,这也是企业数字化转型过程中存在的较大风险。另外,企业一旦实施数字化,当遇到一系列问题时,如果无法得到有效解决,就很容易走弯路。因此,多数企业面临的是“不敢”和“不会”的问题。

“我要做VS要我做”,“我要做”是主动的,“要我做”是被动的。主动指的是企业高层看好数字化转型的未来发展趋势,同时坚定信念;被动指的是企业面临发展阻力,寻求转型,必须要改变自身的原有经营模式或者技术路线,被动改变现状,实现数字化转型。

“一把手VS一挥手”,数字化转型是“一把手”牵头亲自带队,还是“一挥手”把所有工作交给下属?企业数字化转型,不是一个部门的事情,它涉及公司内部各个部门和很多环节,还需要有极强的沟通协调能力,这也就要求“一把手”有很强的决心和执行力,才有可能推动企业数字化转型。

“一步到位VS分阶段达成”,数字化转型过程中,“一步到位”实现难度较大,企业一般应选择分阶段实施。比如可以先设置60分的及格线,在此基础上逐步迭代、不断攀升。或者围绕一个痛点,通过类似于水滴模型中的优化业务流程,提高员工体验感,让大家感受到数字化转型带来的效率提升,整个企业对数字化转型也会有更直观的感受。在此基础上,克服困难把全部数据打通,形成强大的数据驱动力,最终有效帮助企业实现跨越式发展。

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