作者：用友雲分析服務 徐芳
在大數據背景下，財務必須實現轉型，而財務共享服務模式的構建使財務由集中式轉向了共享式，有效實現財務集成，這成為企業財務創新管理的新模式。財務共享服務人員可以通過對海量的單據進行有效的分析來總結出有益於企業財務發展的數據。對於企業的領導者而言，財務共享能夠提供大量的數據信息，對領導者的決策有著很大的幫助。
大數據技術的推廣應用，使得財務數據來源從結構化數據擴展到非結構化數據，面對財務共享模式下的業務數據、網際網路數據這麼龐大的數據資源，財務分析可以從哪些方面著手呢？
用友雲分析服務是一款基於大數據、雲計算技術的分析雲服務，致力於為企業提供專業的數據分析解決方案。用友雲分析服務給出了如下建議：
一，財務報表分析
財務報表數據的分析是財務分析的『標配』，基本財務報表包括資產負債表、損益表、現金流量表，分別反映企業資本的來源使用、企業在一段時間內的收入成本及利潤分配、在一段時期內經營投資籌資活動的現金流情況。
通過財務報表指標還可以評價財務活動的效率或者財務能力,一般可以通過盈利能力、運營能力、償債能力和增長能力這四組指標來體現,也就是我們通常所說的財務能力指標。國資委企業績效評價指標體系就是財務能力指標的復用與延伸。
此外,還可以基於財務指標建立杜邦模型、EVA模型、資金協調性模型等評價體系來對企業的財務狀況進行評估和預警。
二、會計核算指標分析
上述財務報表數據分析是基於企業月度、季度、年度的分析報告，都是事後數據結果的反映，時效性低；且分析視角局限於從時間序列、財務單元對財務指標進行呈現。如果需要實時的財務數據統計，如果需要從更細的粒度統計收入、成本、費用等指標，則需要獲取存儲在財務共享雲中心的原始記帳憑證和業務單據，從科目、輔助核算、單據信息的視角分析財務指標的相關影響因素。
費用預算控制是企業預算管理體系中很重要的一環，通過對費用單據及其相關憑證的統計分析可以幫助財務人員發現異常費用支出，管理好企業的錢袋子，可以幫助決策者評估費用產出比，為下一周期的預算制定提供數據依據。
以商業地產企業招商費用的分析為例,將各期的招商費用做趨勢分析,比較各月份支出,關注重大波動和異常,可以定位到為完成預算而突擊花錢的月份;對比各項目招商費用與項目收入,判斷費用投入的有效性;統計對客商的支付頻率,幫助識別高額高頻支付,對支付頻率較高或總額較大的供應商單據進行跟蹤詳查。
三、財務核算過程監控
新會計制度對企業財務核算提出了更高的要求，在財務共享模式下，企業為了保證財務核算過程的規範化和專業化，除了需要建立完善的財務管理制度外，還需要對財務核算業務過程設置監管點，通過數據指標的統計分析進行預警監控，讓業務過程更合規。這也是財務分析的一個應用點，如下圖示意了財務共享服務中心系統的建帳流程及指標監控環節
信息合規性監控：如內部客商與財務組織名稱不一致、自製單據數量統計
業務環節監控：如業務系統對帳結果反饋、財務結帳反結帳次數統計
業務負荷量監控：如憑證數量、單據數量統計
資料完整性監控:如銀行對帳單影像信息上傳完成情況統計
信息安全監控:如非企業內IP登錄統計、報表列印次數統計
圖：財務核算業務負荷量監控
四，財務業務一體化分析
財務與業務是緊密相連的，以提升企業價值為出發點，貼近企業戰略，讓財務分析與企業管理目標一致才能充分發揮財務分析作為企業決策參謀的角色，這也與財務共享模式下基礎會計向管理會計轉變的趨勢不謀而合。因此，財務分析不能僅限於總帳、資金、收付、固定資產等大財務範圍的數據，而應向研發、生產、採購、銷售、人力資源等多個領域延伸。需要高度融合企業財務數據與業務數據，深入分析各活動因素之間的關係，及時總結和評價公司業務活動的經營業績，從更全面的視角分析管理活動存在的問題，並反饋分析結果為業務決策提供數據依據。
財務共享服務中心和業財一體化系統為業財融合分析提供了數據支撐，而大數據數據挖掘技術的應用為業財融合的深度分析提供了技術支持。
業務財務融合分析有很多實用的應用場景，比如電信企業將話費套餐的收入及利潤等財務指標，與用戶活躍度、套餐增金減收終端補貼等促銷活動信息綜合對比，可以分析營銷活動對利潤高低的影響程度，指導話費套餐下一步營銷方案的制定。
五，內外部數據融合化
大數據時代，企業對數據的收集範圍不再局限於企業內部，爬蟲技術的應用、雲平臺API的預置可以讓企業方便的獲取到國家宏觀經濟數據、上市公司財報數據、行業數據等公共信息。更有很多專業的數據服務公司為企業量身提供數據服務。信息收集從企業單點擴展至整個產業鏈，財務分析的視角也應拓展到更廣泛的範圍。
對標分析是財務數據分析利用外部數據的最簡單的應用,它是通過將企業中關鍵評價指標同該行業企業進行比較,將比較結果進行差異性分析後幫助企業找到差距,以達到借鑑學習的目的。
圖：財務績效—行業橫向對標（模擬數據）
六，非結構化數據的探索應用
雖然現階段企業的財務數據分析仍以結構化數據為主，但隨著信息化的普及，大量非結構化數據的產生已經不能讓企業忽略它們的存在。非結構化數據實時、多樣、價值低密度，這部分非結構化數據既包含企業系統自己產生的，如電子發票、電子對帳單、電子合同、影像資料、系統運行日誌等，還包括爬蟲系統獲取的網際網路信息、購買獲取的非結構化資料。非結構化數據大體可以歸為如下幾類：圖像、電子文檔、音頻、視頻、網頁文件、日誌信息等。
大數據技術為非結構化數據的應用提供了平臺。Hadoop的HDFS分布式系統可以用來存儲海量級的結構化和非結構化數據，分詞處理技術幫助建立信息檢索索引和自動摘要、大數據推薦算法實現熱點資訊抓取和高頻詞條推薦、圖像處理技術的應用等等，都是非結構化數據的挖掘手段。
影像管理作為企業財務共享服務中心建設的重要環節，通過掃描將紙質單據生成電子影像，以影像信息作為流轉要素，用電子信息化手段代替傳統的會計流程。對影像數據信息的應用需要在數據層將影像信息相關的結構化數據、半結構化數據和非結構化數據同步至數據倉庫平臺，建立以憑證管理、合同管理、票據管理、日誌管理的主題數據模型，藉助Hadoop、HPCC和Storm等大數據技術對數據進行ETL規範化處理後，轉換為供可視化呈現的結構化數據，加以進一步的分析應用。
與傳統財務數據分析相比，財務共享模式下的數據來源更廣，財務與業務結合更為緊密。
用友雲分析服務為企業提供靈活、實時、高效的數據分析服務，幫助企業運用領先的大數據分析解決方案，挖掘企業財務數據的價值。
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