大数据对平衡计分卡应用的建设性作用

（沈阳大学工商管理学院辽宁沈阳110044）

2016年4月28日，“第十一届中国CFO高峰论坛暨2015中国CFO年度人物颁奖典礼”在山东济南举行。典礼上，浪潮集团执行总裁王兴山以“互联网大数据环境下的管理会计”为题进行了演讲。他提出当前在互联网+、智能制造、大数据等IT新技术驱动下，管理会计已经进入新常态，而“互联网+”时代的管理会计，最重要的特征就是与大数据的融合。

一、大数据与平衡计分卡

（一）大数据

早在1980年，美国著名未来学家阿尔文·托夫勒在其撰写的《第三次浪潮》中，便将大数据赞颂为“第三次浪潮的华彩乐章”。维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶后将其定义为：“无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。”相比明确定义，大数据更趋近是一种方法论，“一切都被记录，一切都被数字化”是大数据环境的核心理念，以全部数据基础的分析，指明大体方向而非精确制导，通过对数据横向相关关系的穿插对比，对事物进行预测。

（二）平衡计分卡

平衡计分卡是一套把组织的战略意图转变为清楚的具体目标、计量指标和具体行动计划的业绩评价体系和战略管理系统。其由财务、客户、内部经营过程、学习和成长四个维度组成。兼顾长期目标与短期目标的衡量、财务与非财务的衡量、外部与内部的衡量、战术与战略的衡量四个方面。在综合反映企业业绩同时，多维度地提供企业所需信息，帮助企业实现价值最大化的终极目标。

（三）大数据与平衡计分卡的关系

大数据与平衡计分卡是相辅相成的关系。平衡计分卡论是基于传统以单一的财务指标衡量企业绩效，仅能衡量过去发生的事项，分析导致失败的因素，无法评估企业领先所需的驱动因素，这就对企业的预测能力提出要求。而大数据的预测能力是大数据的核心，相比以往预测方法，大数据善于化难为易，其预测结果更全面、更效率、更注重关联性。以大数据辅助企业平衡计分卡的实施，有利于提高企业绩效评价中采集信息、分析、预测未来信息的能力。同时，绩效评价的需求也在大数据技术的发展中，起到应用导向作用。

二、平衡计分卡实务中的缺陷

随着我国市场经济体制不断完善，企业经营模式和市场竞争环境日益多样化。平衡计分卡下的财务指标僵化，非财务指标成本高、难收集，指标不再适应企业经营发展等问题也逐渐展露，平衡计分卡存在着需要正视的缺陷。

（一）财务指标运用并非一劳永逸

平衡计分卡只是将企业的战略转化成特定的目标和可评价的指标，这种转化并不一定能保持战略本身的正确性。财务指标的选择往往根据企业整体所处的发展周期确定，在企业快速成长阶段采用销售增长率，维持阶段采用投资报酬率、净利率等与获利能力有关的指标，成熟阶段采用净现金流量等作为衡量指标。在已处于成熟阶段，如汽车制造、手机生产等研发推新周期性较强的企业，企业投入研发新类别产品，但无法预估上市时间，以及公司是否采取一体化战略进行资本投资都在一定层度上具有不确定性，仅以净现金流量评价企业整体业绩，势必会得到当年业绩下滑的结果，而其销售业绩未必是负增长。因此根据企业整体发展阶段选择单一的财务指标是不足以或无法准确评价业绩的。

（二）非财务指标不容易收集

平衡计分卡实现了财务指标和非财务指标的平衡，给予非财务指标同等重要的地位。非财务指标除了包含如客户获利能力的可量化指标，还有如客户满意度，需结合产品和售后服务等多方面信息综合而成的定性指标。这便潜在地给企业计算和分析能力增加压力，无论收集到定性指标的哪一种相关信息，都会增加指标的不确定性，降低业绩评价结果的可靠性。另一方面，有些指标即使可以用分数或比率量化，但信息并非客观存在而是取决于被调查客体的主观行为。譬如以分数指标衡量员工满意度时，员工迫于直接管理层的压力及担心对所统计项目表示不满存在岗位调动或辞退风险等情况。即使选项从非常满意到非常不满分为五级，员工还是会选择最“佳”的选项。非财务指标存在量化困难、主观性强等问题。

（三）非财务指标无统一标准

由于我国管理会计体系建设较晚，信息系统不完善。在现今的同行业企业中，对平衡计分卡指标的选择，也没有形成以行业门类和经营规模为区分的指标选择标准。大部分情况下，企业会根据本企业性质、行业竞争环境、自身经营能力、员工整体水平等因素，在四个维度中综合选择企业所需要的具体指标，或根据企业发展需要，制定符合企业战略的特殊指标。企业开发属于本企业的平衡计分卡，需要设计者正确理解企业的既定战略，结合各部门具体工作，整个过程时间成本颇高、人力需求较大。同时，指标选择的差异性，也会对企业内部部门间和企业外部行业间的比较造成不便。非财务指标缺乏统一标准，既在一定程度上消耗企业资源，又对横向绩效评价产生负面影响。

（四）部分指标设定过于绝对和理想化

平衡计分卡的部分指标过于绝对和理想化。如根据每个员工提出合理性建议的数量作为衡量员工积极性的指标，忽略了吸收合并或异地新设分公司条件下，新员工对企业规制了解程度低于老员工或提出一些因地制宜的建议时，其合理性建议的数量高于企业整体员工人均提出数量。在此情况下，无法说明老员工相比新员工不具积极性，指标过于绝对化。再如反映客户方面的指标，占有市场份额越大，从客户手中获得的利润总额就越高。这种指标是建立在企业无限生产假设基础上的，而实际上企业生产规模和销售能力是有限的。企业突破自身生产力扩大市场份额不会提高收益，反而会增加不必要的支出。这类指标在一定条件下可以满足衡量作用，但在不满足基本假设或超越限制条件时便会适得其反。

三、大数据技术在平衡计分卡中的应用

随着大数据技术的广泛应用，企业管理者可以以更低的成本、更高的效率，得到更多关于企业运营的相关信息，甚至是之前无法得到的数据资源。大数据技术在平衡计分卡指标设计、选择和改进的过程中发挥了建设性的作用。

（一）根据动态数据调整财务指标

利用大数据技术信息处理能力强、承载量大的优势，企业在利用平衡计分卡选取财务指标时可以改变原有以所处企业寿命周期为标准的选择方式。财务指标的选择，以单个产品所处生产周期为转移，更具体、更有针对性。以苹果公司手机业务为例，苹果公司每年固定时间发布新款手机，以保证无论在何时总有一款产品处于产品生命周期的成熟期，达到持续经营的目的。在这个过程中，企业数据信息系统可以通过不同型号手机上市时间、销售量变化等数据，判定产品所处生产周期，并以相对应的指标衡量业绩。再结合各指标衡量结果，综合分析，对处于同一产品生命周期的产品做出绩效评价或对企业整体进行评价。再如，煤矿开采行业，煤矿具有价格和需求量在一年中浮动程度大的特殊性。企业数据信息系统可以对月度内部财务数据加以统计，结合市场价格、供求比例、汇率变动等外部信息，以时间为转移采用不同的财务指标。在价格低、需求低的月份以净利润率作为衡量指标，在需求和价格走高时，根据既定标准转变为以净现金流为衡量指标。根据动态数据调整选用的财务指标，可以有效防止因选择不当的指标，而产生以偏概全的错误。

（二）大数据技术在非财务层面的应用

进一步确定平衡计分客户方面的目标时，企业可以借助大数据信息系统，通过对客户购买习惯、购买能力等因素分析，揭示不同客户群体，将客户细致分层。排除一味追求廉价、高成本低收益的客户，确定本企业的目标客户群；平衡计分卡从内部经营过程角度，对企业生产经营的全过程进行衡量。企业内部经营价值链中包含多个相互关联的活动，企业在做出最优化选择时，如果仅考虑创新过程选择成本低廉的设计方案，则可能会造成后期生产成本和售后服务成本的增加，未必是最优化选择。因此企业应当对整个内部经营价值链进行考量，充分利用大数据信息系统整合创新、经营、售后服务过程相关信息，辅助管理者为平衡计分卡的实施构造这条完整的企业内部价值链，以便促使管理者从企业的总体目标出发，全面改善经营过程，实现长远目标，形成良性循环。在学习与成长角度方面，企业为使员工充分了解客户与内部经营相关的信息，致力于建设一套完善的内部信息系统。以万达集团为例，企业有专供本企业员工使用的手机软件，员工可以通过手机查询日程安排、内部经营、客户资料等信息。企业通过大数据信息系统，根据员工级别权限和业务范围，给予员工各自所需要的信息，提高企业整体的信息覆盖率。

（三）指标数据库优选企业所需指标

相同行业中的企业，企业所处的经营环境相似，经营业务相似度也较高。各行业都有自己的行业协会，可以由其组织本行业企业，根据自身行业性质设定相对统一的指标标准。行业协会可以利用数据信息系统，对同行业企业财务指标的设计与运用情况进行统计，记录不同指标所适应的企业的参数，创建指标数据库。在企业规模、经营模式、所处生命周期等内部因素和市场环境、政策影响等外部因素发生变动时，公司可以根据数据指引，适时转变绩效评价指标提供信息支持或借鉴其他公司指标设计经验，结合公司实际情况，创建符合本公司经营需要的特殊指标。统一的行业业绩标准能增加同行业企业间业绩评价结果的可比性，从而便于企业管理者了解本企业在行业中所处的地位。

（四）结合数据计算加权指标或采用替代指标

利用大数据技术数据类型多样、来源渠道多的优势。在经营中，把开发的产品和服务及时生产并提供给客户的过程，重在效率。当企业仓储能力有限，而存货大小存在较大差异时，存在即使存货周转率很高，但大宗物资仍然积压在仓库，影响经营过程效率的情况。此时，通过对数据系统所记录货物体积和仓库结构数据，得到仓储的空间占用比例。采用存货周转率×仓储占用率，加权指标作为衡量业绩的指标更为精准。另外，可以以“进一步提高顾客满意度的机会”代替原有的顾客满意度指标。这个指标以接近零为正方向，数值越大表示还有提高的机会。采用数据系统，对企业所提供的产品和售后服务进行量化，并由绩效管理部门定时提取数据，这样既改被动为主动，避免了顾客只是存在无法容忍的不满意情况时才主动提出反馈，而造成的客户满意度或有虚高情况，又可以节省为采集顾客满意度相关信息进行信函调查、电话调查、上门调查等方式产生的销售费用。结合数据统计计算加权指标或采用替代指标可以在一定程度上解决指标设计过于绝对和理想化的问题。

四、大数据与平衡计分卡进一步结合的展望与设想

企业以大数据技术，辅助平衡计分卡进行具体目标的确认、衡量指标的选择及行动计划的制定，能够更全面、细微地进行战略性绩效评价，减少因判断错误、信息偏差导致的企业价值损失。大数据环境为企业运用平衡计分卡进行绩效评价和战略管理提供了新的资源和发展空间，日益凸显其在企业长远发展中的重要作用和复合应用的必要性。在未来一个阶段，企业应随着数据技术的更新，不断提高运用大数据技术的能力，积极探索平衡计分卡的改进方法，将数据技术与企业管理紧密结合，发挥1+1＞2的效果。