房地产企业财务共享下销售与财务融合探究
2020-06-01杨家敏
杨家敏
【摘要】在传统财务管理模式下,房地产企业销售与财务之间因数据口径不统一、数据互通不畅等原因,导致销售与财务融合的诸多管理问题无法得到很好解决。随着财务共享服务中心的建立,RPA等技术的不断普及,财务共享模式在房地产企业得到广泛应用,文章以营销人员、财务人员与管理者的需求为出发点,结合房地产销售款项类别与收款场景,提出了销售财务一体化的解决方案。针对以首付为主体的非贷款类款项,以小而精的智能POS收款系统方案加以解决;针对贷款类回款款项,以网银机器人解决,并建立多功能智能收款平台,成为财务人员的智能助手与企业管理者精准施策的利器。最后对未来营销财务一体化的发展提出展望。
【关键词】业财融合;智能化;收款平台;智能POS收款系统
随着信息技术日新月异的发展和“互联网+”时代商业模式创新的不断涌现,财务共享服务中心的建设在中国不断加速,越来越多的房地产开发企业建设了自己的财务共享服务中心。万科和碧桂园这两家行业巨头分别于2013年和2016年成立了各自的财务共享服务中心。筆者所在企业也于2019年5月正式运营财务共享服务中心。早期的财务共享主要承担着会计作业中心的职能,为企业的结算和基础核算业务提供支持,其基于统一的审核标准和业务处理程序,大大提升了财务处理的质量和效率,缓解了财务人员的工作压力,促进了财务转型。
近年来,随着RPA等技术的普及应用,企业数据口径的统一,财务共享中心的功能不再局限于财务领域,而是向边界扩展,与企业内部其他系统进行对接集成,向无边界企业共享平台迈进,这意味着业财融合将逐步落地生根,销售与财务的融合已经具备了坚实的基础。
一、销售与财务数据融合之前存在的主要问题
房地产行业的收款类型多、金额大、场景复杂,在传统财务管理模式下,销售与财务在数据方面不能得到充分融合,项目公司营销人员、财务人员、企业管理者在销售回款及销售数据的管理过程中都会遇到大量问题,主要表现为:
(一)数据时效性较差
销售人员及财务人员均无法获取当天准确的回款数据,财务人员仅能在隔日获取银行回款信息,与营销人员核对客户信息及房源信息后,企业方可准确掌握具体销售回款情况,造成回款数据滞后现象突出。
(二)财务工作量繁重且错误率高
财务人员通过手工勾对相关回款信息并登记销售台账,并在营销系统中再次录入回款数据,重复的工作使财务人员及营销人员不堪重负且造成错误的情况时有发生。
(三)客户体验差
对于购房客户而言,多个环节都要等待录入和核对,造成排队等候时间长,购房体验不佳。此外,客户购房过程中传递的均为手写的纸质收据,容易出错、损坏和丢失,信息化程度低下。
(四)人为操作空间大
由于销售回款均为房地产开发企业的重要考核指标,在业财融合之前,均为通过统计销售系统录入的回款数据作为考核依据,管理部门无法对其真实性进行太具体的复核,个别企业存在年底集中录入相关回款信息以满足当年考核,转年再大批量退房的情况。销售回款数据无法多维度管控、多业务部门协同审核,导致数据人为操作空间大,致使重要指标的考核流于形式。
(五)无法满足企业数据管理需求
企业要掌握所属公司的销售情况、回款情况基本都通过发通知的形式,以收集电子表格方式加以汇总,过程复杂漫长,难以满足企业数据管理的需求。
二、财务共享模式下销售与财务融合的解决方案
笔者以营销人员、财务人员与管理者的需求为出发点,结合房地产销售款项类别与收款场景,结合实际情况将问题划分为两部分解决,针对以首付为主体的非贷款类款项,以智能POS收款系统加以解决;针对贷款类款项,以网银机器人解决,结合RPA技术,彻底打通智能POS收款系统、网银机器人、营销系统、税务系统、财务共享系统等各业务系统,实现数据在各系统的互联互通,形成可展示、可操作与可管理的智能收款平台,实现了从收款、对账、会计核算、发票开具等全流程的智能化处理,快速高效提升房产交易流程,实现数据驱动型企业决策。
(一)针对首付款等款项的解决方案
基于房地产开发现场收款流程、收款类型以及收款场景,笔者所在企业开发了智能POS收款系统,系统设置了四大功能模块,包括收款管理、通知管理、收据管理及数据联动(见图1)。在使用智能POS进行现场收款时,工作人员首先需在营销系统中录入房屋交易信息并生成订单,当购房者交款时,购房者只需提供身份证,POS终端通过识别购房者的身份证信息,即可自动获取营销系统中已经录入的购房者对应的房屋信息及需要缴纳的金额与费用类型等,并在智能POS机上显示,工作人员只需点选对应的明细并刷卡即可完成对应的收款。收款成功后,系统将通过银联交互扣款并支付到公司指定账户中,企业到账后智能POS系统还会将收款信息反馈并记录在营销系统,免除财务人员反复数据录入的工作,同时推送收款数据至财务共享平台进行自动账务处理(见图2),实现全程数据高效处理,无纸化办公也提升客户体验及工作人员工作效率。即使是在一些特殊的地区,即POS机由当地住建委统一配置的区域,通过银联公司之间的数据联动,也能将收款数据向财务共享系统、营销系统推送,保证了整个集团收款数据的完整性与时效性。当购房者索要收据时,工作人员无需再填写收据信息,只需要点击相关交易信息即可查看开收据记录、自动生成收据并打印,这不仅节省了大量的时间,还实现了开票情况电子化管理。
概括而言,智能POS收款系统最大的特点是小而精,系统的载体智能POS机体积虽小却能够实现多类型收款、多场景覆盖和多数据共享。智能POS机能够完成定金、首期、楼款、补差款、装修款和代缴款项等多种款项的收款工作,还可以应对一些较为复杂的交易场景。比如针对一笔订单需要多次刷卡的情景提供拆单功能,针对同一个客户收多类型款项的情景提供合单功能,总共只需刷一次卡,整个收款过程因此更加简单快捷,客户购房体验更加极致。智能POS收款系统本质是一个信息枢纽,它可以通过推送业务信息与支付信息到人民银行、营销系统、财务共享系统,实现跨系统的数据共享,整合了订单流、支付流、记账流,省去了重复录入的过程,解决了对账、记账效率低下等问题,更重要的是,智能POS收款系统中的数据将会成为企业精细化管理的引擎。
(二)针对按揭回款的解决方案
1.网银机器人的功能与特点
网银机器人主要依托PRA技术,模仿人工操作完成登陆网银、输入密码、查询、下载明细以及合并明细,之后将明细按照规定的格式进行数据提取与转换,放在指定的文件夹,等待收款平台读取(见图3)。上述工作完成后通过邮件将明细下载结果和数据上传结果反馈给业务负责人,以便其对每天的运行情况进行监督。网银机器人工作流程高度自动化,实现了24×365的工作模式。在设定的环境下,准确率几乎可以达到百分之百,并且取数口径较广,高度覆盖了各种型号的U盾以及集团企业资金管理系统(G6),能处理企业90%以上的网银回款数据。
2.收款平台的功能与特点
收款平台是一个多系统加持的多功能智能平台。它对接了多个系统,包括营销系统、智能POS收款系统、网银机器人、税务系统与财务共享系统等。营销系统、智能POS收款系统,网银机器人将各自数据实时接入收款平台,平台对数据进行分析清洗,自动将回款数据与业务数据匹配,匹配成功则自动生成销售台账,并实时推送数据至财务共享系统中生成凭证,匹配失败的数据则进入人工差错处理模块(见图4)。此外,财务人员可以在平台中选择房屋交易数据批量向税务系统申请开取发票,申请成功后,即可批量开具发票并生成发票台账。
收款平台设置了四大功能模块(见图5),即用户与机构管理、台账管理、业务数据管理与发票管理。它功能多且智能,是财务人员开展具体工作的智能助手,是企业管理者精准施策的利器。
从财务人员的角度来看,它代替财务人员从各方获取业财数据,完成大部分的数据匹配、台账生成和数据合计工作。即使在更名、换房等较为复杂的情境下,也能轻松应对,保证数据的完整性、唯一性与准确性;当一些回款出现超期、剩余期间逼近临界值的情况,平台会自动预警,提示财务人员进行催收工作;当房产交易进入到开发票的环节,平台提供了多方式与多类型的开票选择,包括批量分别开票、多合一开票、开零税发票、开红冲发票与开增值税票,财务人员仅需因需点选即可,在开票完成后,代替财务人员自动生成发票台账;当交易达到收入确认的节点,平台提供了批量确认的方式,并在财务人员确认后,自动将收入确认信息维护到台账中。收款平台基本实现了智能数据收集、智慧台账、智慧催收、智慧收入确认和智慧发票申请与领用,解决了传统模式下信息不對称、工作繁重、数据不准确和虚增数据等问题,充分释放了人力,统一了数据口径,规范了台账建立、催收、收入确认、会计核算、开发票等工作,形成了收款相关工作的管理闭环。
从管理者的角度来看,收款平台将回款管理的维度拓宽,管理层级从项目层级拓展到项目、区域、集团三个层级,管理指标从回款指标、交易指标拓展到了收入确认类指标与催收管理类指标,管理模式从业财一体化逐步拓展到业财税一体化,平台满足各层级管理者把握实时销售情况的需求,丰富了考核指标,数据资产更是为客户画像、营销指标与营销策略和项目战略布局等管理工作赋能。
三、销售与财务一体化的后续展望
笔者上述解决方案仅能解决特定情景下存在的营销财务一体化问题,在正常情况下,销售人员依规范操作、财务人员据实收款,该解决方案即可达到较为理想的效果。笔者认为后续的销售与财务融合发展,可以从如下几个方向继续探究:
(一)拓展新功能,构筑全面数据管理
目前在收款平台的运行规则并不能覆盖所有的场景,这一部分该如何解决,以完成从收款到交房过程中的业财税数据的收集;当数据资产完成初始积累之后,如何对接企业级数据仓库与数据可视化窗口,以建立完整的数据体系。
(二)建立新模型,引领管理决策
当收款平台、财务共享系统沉淀了大量的数据之后,基于海量历史数据的积累和分析,能够结合应用场景构建起更为完善的预测模型,预测模型能够更加有效地反映行为与成果之间的量化关系,让营销决策、财务管理决策等更具前瞻性。
(三)拥抱新技术,打造超级大脑
目前主流技术手段是RPA,还需要部分的人工干预。随着技术的发展,通过专家分析或者机器学习的方法,相信可以实现人工智能,提高平台运营的智能化程度,强化人机交互的功能,比如语音操控,让平台成为财务管理与营销管理的超级大脑之一。
(四)构建新能力,强化应对数字风控
数字化技术的应用一方面为企业降本增效、创造价值,另一方面数字化也会带来新的风险类型,如流程设置风险、模型风险、网络风险等,企业要强化应对风险的能力。
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作者单位:中铁置业集团有限公司