基于财务共享服务的智能化管理探究

王彦 中国石油集团共享运营有限公司成都中心

引言

财务共享服务模式的有效应用是互联网环境下财务信息化所衍生出来的一种新型的财务管理模式，它的广泛应用不仅仅提升了财务管理的效率，促进了财务管理结构的扁平化趋势和财务管理成本的降低，同时还为财务人员参与企业运营管理提供一定的时间保障。但是随着财务共享服务模式的运用逐步成熟以及智能化管理需求的出现，在财务共享服务模式下实现财务管理的智能化成为一种新的发展趋势。因此基于财务共享服务，探讨其与智能化管理有机融合形成的新的优化发展思路，具有较强的实践指导意义。

一、财务共享服务与智能化管理概述

财务共享服务就是企业通过将一些规范性较强、重复度较高的财务业务进行资源整合，以更为优质的服务和更低的运营成本为企业内部成员单位提供效率更高的财务服务职能的一种财务管理模式。智能化管理则主要是指协同发挥人类职能和人工智能、组织智能和个人智能、社会智能和企业智能以应对企业运营过程中的可持续挑战的新型管理模式。

二、探讨财务共享服务模式下智能化管理的积极意义

财务共享服务模式的应用融合了大数据、信息共享的新技术，而智能化管理则是在大数据、信息共享基础上的信息处理、决策的自动化和智能化，因此探讨财务共享模式下的智能化管理更具有积极意义：一是将财务共享与智能化管理进行融合，可以进一步提升财务共享服务模式下对于财务信息和数据的处理能力和效率，从而为管理层进行更为精准、科学的决策创造优异的环境；二是将财务共享与智能化管理进行融合，进一步增强了财务共享与企业管理需求的契合度，从而提升了财务共享服务适应新需求环境的能力，为其进一步的动态优化提供了新趋势和方向。

三、从智能化视角来看企业在应用财务共享服务过程中存在的主要问题

从智能化视角来看，当前企业在应用财务共享服务的过程中仍然存在以下问题，在一定程度对财务共享服务职能的发挥产生了局限作用：

（一）财务共享服务模式的绩效评价仍然存在不全面、过于主观的现象

多数企业在应用财务共享服务模式的环境下，制定了以财务的定量数据为主导的绩效评价机制，但是由于绩效评价指标在选取和制定时缺乏与战略的有效结合以及与财务共享服务模式的融合，不仅使得所制定的绩效评价指标体系目标导向不够明确；同时还因为与财务共享服务模式融合适应性不强而缺乏必要的灵活性，在对绩效进行评价时仍然主要依赖于管理层的主观判断，财务数据在获取方面难度较大且信息的整合处理存在一定的滞后性，这使得企业的绩效评价较多时候存在不全面、过于主观的现象，难以充分体现绩效评价预期效果而被形式化。

（二）财务共享服务模式下的数据分析和风险管理的实时性较差

财务共享服务模式的主要职能不仅仅要对重复度高、规范性强的业务进行整合和集中处理，其更深层次的职能和目的在于实现对基础数据的快速收集和分析，为管理层提供较为精准的决策依据，同时能够通过数据分析，实时发现企业的各项经济活动在开展过程中潜在的风险因素，然后及时进行风险预警，增强企业的事前风险防控能力。从企业当前实施财务共享服务的过程来看，多数企业能够实现财务共享对于业务整合和集中处理的职能，但是在数据分析以及风险管理的实时性方面较为欠缺，没有充分发挥财务共享服务模式的深层次管理职能。

（三）财务共享服务模式下的财务核算全流程自动化程度不足

虽然企业构建和应用财务共享服务模式的初衷是为了将一些重复度高、易于标准化的进行自动化处理，但是从企业应用财务共享服务模式的实际情况来看，目前多数企业财务共享服务模式下的财务核算全流程自动化程度尚存在不足：一方面是财务共享服务中心在业务端进行融合收集数据时，仍然是以财务管理活动作为财务处理流程的驱动因素，这使得共享中心与业务端的契合度不足，易出现业务数据失真问题；另一方面则是在财务共享服务中心输出端，中心对外输出的经过处理的数据信息时颗粒度较粗，没有实现对业务事项的客观、细化地反映和描述，从而难以从多维度满足对内部决策者的实时查询需求和决策支撑需求。

四、在财务共享服务模式下实现智能化管理的主要路径研究

（一）以K-means算法为基础对财务共享服务模式下的绩效评价体系进行智能化优化和开发

针对企业在应用财务共享服务模式过程中在绩效评价体系方面存在的过于主观和不全面的现象和问题，建议企业以K-means算法为基础对财务共享服务中心进行优化和开发，实现绩效评价的智能化以规避上述问题。K-means算法是一种基于原型的聚类算法，它的主要原理是通过在样本中找到具有代表性的质心，以度量距离的方式将样本分配到与它最近的类群中，从而对绩效进行自动化评价的一种方法模型。在应用K-means算法的过程中，要经过构建绩效评价指标体系、对绩效评价指标数据采集、对绩效评价指标数据进行预处理、构建绩效评价模型等步骤。以K-means算法为基础在财务共享服务中心构建绩效评价模型，可以运用聚类算法以预算设定的绩效质心将样本指标自动化和智能化分为优秀、良好、待改进以及不合格等等级和类别，然后以这些等级为依据进行一定奖惩，从而有效克服了原来财务共享服务模式下绩效评价存在的片面性和主观性问题，实现了财务共享服务模式下的绩效评价智能化改进。

（二）在财务共享服务模式下建立财务决策的智能化系统

企业在财务共享服务模式下之所以会出现数据分析和风险管理的实时性较差的问题，究其根本原因就在于在该模式下没有形成财务决策的智能化系统，因此要想充分克服上述问题，建议企业在应用财务共享服务模式时，要把数据挖掘、神经网络、大数据分析、智能预警和虚拟展示等信息化技术与其进行有机融合应用，形成一种面向财务预测、控制、分析与决策的智能化决策系统。在该系统中，企业可以对经济宏观数据和运营管理过程中的业财数据进行自动化的采集、分析、挖掘和监控，从而为财务决策进行事前预测、事中管控和事后分析提供良好的数据基础。通过建立财务决策智能化系统，一方面可以充分提升财务共享服务中心快速收集和分析基础数据的能力，从而改善数据分析的实时性和动态性，以及时发现企业在运营管理过程中存在的潜在风险因素并予以提前预警；另一方面则可以根据潜在风险因素预警提前制定好风险应对策略，减少风险的破坏性。

（三）结合RPA技术对财务共享服务模式下的财务核算全流程自动化水平进行提升

针对企业在财务核算全流程自动化程度方面存在的不足，建议企业以RPA技术对财务共享服务模式进行智能化优化。RPA技术是机器人流程自动化的简称，它是一种具有非侵入性、可追溯性、可扩展性的实施周期较短、难度较低的自动化形式，主要应用于流程断点的有效衔接方面。RPA主要具有七个基本特点：可以跨系统的外挂形式存在、进行可视化的监督管理、开发过程相对简单、部署周期较短、可基于预先设定自动执行流程、灵活性较强，善于解决复杂应用场景、可模拟人的行为串行执行。

以RPA技术为核心对财务核算的全流程进行优化可以有效解决上文中所分析的两种问题和不足：一方面是能够加强财务共享服务中心在业务端与具体业务的衔接程度，从而有效改善财务共享服务中心收集数据和对数据进行自动化处理的能力；另一方面则是在共享中心的数据信息输出端，可以根据管理和决策需求对输出端设定相应的智能化处理流程，进一步细化所输出数据信息的颗粒度。

结语

本文以财务共享服务模式为研究对象，结合当前的智能化管理新思维和新理念，对企业在实施财务共享服务过程中存在的一些问题加以分析，然后针对这些问题分别从三个角度提出了企业对财务共享服务模式进行智能化管理优化的新路径，主要目的在于为企业财务共享服务模式的优化和创新提供新思路。