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智能財務是你近幾年的熱點，從德勤的財務機器人開始，財務人員將會被取代的聲音不絕于耳。

企業財務信息化建設是伴隨著技術進步和對財務要求提高而在不斷演化，由單一的會計核算系統逐步跨入財務集成軟件系統和財務業務集成軟件系統。企業形成以財務會計和管理會計模塊為核心的ERP數據主干道，搭建SRM、CRM、MES、PLM、WMS、OA、HR等外圍系統，促進企業內部數據信息的高度共享和有效流通。但在實際工作中，由于所有的ERP數據僅是企業本地化的數據，數據庫建立的也僅是單一企業集團的業務和財務數據，還未真正互聯起不同企業間的數據。新時期的財務建設不僅面臨著管理上的新壓力，同時也面對著大數據發展進步帶來的新機遇。

一、大數據和智能財務關系分析

數據有兩個核心的價值：決策和效率。“如果數據只是一種展現，沒有進入到決策過程，是沒有任何價值的。如果沒有在管理過程中發生糾偏、分析、控制等，數據也是沒有價值的。如果獲取數據的效率非常低，也是沒有價值的”。傳統意義上的“數據”是指“有根據的數字”，但在進入信息時代之后，“數據”二字內涵在擴大，它不僅指代“數字”，還統稱一切保存在電腦中的信息，包括文本、聲音、視頻等。“大數據”指一般的軟件工具難以捕捉、管理和分析的大容量數據，一般以“太字節”為單位。“大數據”之“大”，并不僅僅在于“容量之大”，更深刻的意義在于通過對海量數據的交換、整合和分析，發現新的知識，創造新的價值，帶來“大知識”、“大科技”、“大利潤”和“大發展”。智能財務是一種業務活動、財務會計活動和管理會計活動全功能、全流程智能化的管理模式。無論是基于業財深度一體化的智能財務共享平臺，還是基于商業智能BI的智能管理會計平臺，乃至更高層次的基于人工智能的智能財務平臺，所有平臺的運用基礎都是數據。企業運用大數據的目標在于通過數據的分析和深入挖掘，找尋其中的規律或趨勢，形成新的知識，并運用這些新知識規避風險，實現企業目標與發展。

二、企業的信息化建設數據現狀

企業資源管理系統ERP為企業管理提供各種數據、報表等信息支持。數據分為靜態和動態數據，靜態數據是架構數據，需要提前規劃與設計，而動態數據為日常發生的業務數據，二者構成ERP信息化的數據基礎。

（一）企業的主數據設計

企業ERP信息化實施過程中首要問題是要主數據進行梳理。我們說的主數據一般是指靜態數據，如工作中心、會計科目、核算項、成本利潤中心、資產、人員、BOM、物料、工藝路線、合作伙伴、信用、價格等。各企業對主數據制定符合自身管理要求標準，但是企業自定義編碼與物料描述僅限于本企業集團運用，無法與外部的其他企業進行互相辨識與通用。

（二）企業動態數據收集

現在企業的業務數據輸入絕大部分是通過手工進行輸入，信息采集手段和條件相對落后，無法原始反映數據的客觀性和時時進行數據收集，存在延誤、修改、加工等人為因素的干擾，無法按照大數據的要求確保數據是原始的，無法作為大數據的基礎數據。

（三）企業數據的精細化

企業ERP業務數據顆粒度一般較粗，也無法包含更多的情境信息，這主要是因為管理上不精細：一是不按照發生的業務時點、明細輸入數據，而是按天、周甚至月將明細數據匯總輸入或處理；二是受制于技術條件的限制，數據輸入一般都限于結果數據，一般難以多維度的保留各種情景信息的數據或動因數據、過程數據。

（四）企業數據的安全

由于涉及信息保密和安全問題，企業的數據僅限于企業自身行為形成的數據，是單體的信息數據，缺乏交互性，無法從外部獲取也無法共享給其他企業，無法與其他企業數據構成真正意義上的大數據。

三、業務與財務數據真正融合的困難與阻礙

目前，社會各界大力推崇業財融合與管理會計等新理念，但在實際操作中大部分企業憑目前的條件與方式很難操作和真正產生實效。業務與財務數據在廣度上無縫鏈接和深度上全面融合是實現智能財務發現價值、創造價值的數據基礎，如何實現財務的智能化需要克服如下困難與阻礙：

（一）企業粗放式管理造成數據顆粒度難以達到大數據的完整性要求

如會計核算的銷售收入，有關業務數據在銷售模塊中以訂單的形式體現。一般有時間或客戶等維度統計某種產品的銷售金額或數量，但難以清晰掌握產生收入的訂單需求與什么密切相關。我們不僅要知道產生訂單的結果，而且還需要知道產生訂單的許多過程數據和動因數據等。如果單純依靠現有的業務數據記錄是難以提供的，從影響數據產生的整個供應鏈上去考慮、解決問題，才能滿足精細管理要求。

（二）企業數據收集方式落后中間環節因素多影響數據原始性和及時性要求

企業的訂單數據都是單獨產生，訂單通過企業人工操作錄入，今天錄入的訂單不一定是今天下的訂單，又或者客戶下了三筆訂單，企業合并為一筆下單，中間環節人為影響因素太多，會造成數據記錄的失真和延誤，影響數據原始性和及時性。

（三）單體企業的數據不是真正意義大數據，個性化的數據會誤導決策

單一家企業的所有數據，也只能是一個小數據庫，不能視為真正的大數據，在小數據中即使進行數據挖掘仍然會存在一定的決策風險，因為單一體系企業的數據，會存在異常值或者個性化的數據，需要謹慎分析和運用，識別出不具有規律性或趨勢性的數據，否則容易誤導企業的判斷與決策。

（四）傳統觀念對于數據的隱私性、高度敏感性和數據安全等阻礙了企業構建大數據

最后我們也要看到，企業未來對財務智能的應用，將逐步跳出企業內部的范疇，開始利用信息技術注重企業各類信息處理的效率、效益和智能化的程度，實現財務處理的全流程自動化，從而實現對財務預測、決策的深度支持。智能財務不僅是財務流程中部分環節的自動化，也不僅是某個財務流程的整體優化和再造，而是財務的管理模式，甚至是財務管理理念的革命性變化。財務建設的智能化必然是大數據智能化的核心結果，這是財務在企業中的本質作用決定的，業務數據的價值化才能反映和達成企業價值結果。財務智能化的時代腳步已經向我們走來，如果企業還沒有做好迎接智能化時代到來的話，將會面臨錯失先機和掌握智能財務未來的主動權。