关于商业银行财务数据治理的思考

孙夫振

商业银行财务数据蕴藏很大价值，深度推进财务数据治理，为财务数字化转型创造先决条件，可以更好地支持财务价值守护和价值创造的职能发挥。

财务数字化转型是现在的热词，作为和数据打交道较多的管理单元，商业银行的财务具有数字化转型的先天优势，也有现实的管理需求，否则，财务的职能发挥将更多地停留在核算统计层面，难以深度服务业务，也谈不上高效敏捷，形成事实上的财务与业务“竖井”。财务数字化转型的第一步应该是治“数”，这是基础性工作，也是繁琐而又辛苦的工作。但这项工作做得好不好，将决定财务数字化转型的深度和廣度。

一、为什么要高度重视商业银行财务数据治理

财务数字化转型，已经有一些领先实践，我们现在更多地看到了他们的经验成果，但背后付出的艰辛努力更值得深入学习。比如华为公司在全球范围内建立了领先的共享中心服务网络，有效支撑了卓越专精、精益管理的财务职能发挥。但在早期，华为公司缺乏统一的核算系统，数据信息不通、标准不统一。华为公司经过多年努力，通过账务集中化、账务流程控制标准化、前端业务操作规范化等，有效提升数据质量，特别是深入业务前端，让业务的数据流进来就是准的，为共享服务中心建设打下坚实的底层基础。再如平安银行的智慧财务系统，是业财融合的典范，一方面是平台贴近业务，相对开放和用户友好，另一方面是下大力气去提升数据质量，包括管会系统改造、产品管理统一等。比如产品管理，以前是产品定义和分类标准不统一，业务运营、风险管理和财务管理各有各的口径，还存在产品基础数据缺失等问题。可以说，数据治理是商业银行财务数字化转型的先决条件，概括而言，主要有以下几方面作用：

（一）统一标尺，支持提升财务流程效率。“财务数字化转型始于共享服务”，这也是财务数字化转型相对成熟的领域，其特点之一是可以实现标准化、自动化的批量处理业务，显著提升流程效率。我国的主要商业银行普遍具有规模大、分支机构广的特点，相应成本开支很大。比如，国有大行经营覆盖全国各省，经营费用高达千亿级水平;主要股份制银行的经营网络延伸到绝大多数的城市，经营费用达到百亿级。庞大的开支背后是繁杂的入账流程和繁多的账务流水，亟需推动共享服务转型，而数据共享和数据标准化建设是共享服务的第一步，建好了“火车道”，明确了“火车”的规格标准，才能按照管理需求设“卡”。比如，共享中心要实现管理关口前移和智能化控制，就需要定义标准化的管理字段和场景，这些依赖于对实际开支数据的系统性梳理和总结;再如，如果要实现差旅报销服务的自助，系统就需要与铁路、民航、酒店等外部供应商的数据服务连接，同时还要共享行内的出差审批、员工信息等数据，这就需要数据的范围够广且可连接。

（二）多维数据，支持深化业财融合。“就商业银行而言，价值创造能力则是财务管理的内在核心生命与行为归属”。商业银行的财务管理扮演很多职能，不仅有会计职能，还有计划管理、资源配置、成本管理、经营分析等，这些工作的信息在很大程度上来源于对业务的认知，最终目的是服务业务发展，这就需要深度推进数据治理，通过数据建模和多维分析，挖潜数据价值。比如，对于常见的净利息收益率（NIM），财务大多能看到的是会计上的量（资产负债平均余额）和价（利息收支和平均收付息率），如果能掌握更多的业务和客户行为第一手信息，分析清楚究竟是客户行为还是业务策略变化导致NIM变化，才能更好地相机决策，调整经营策略和财务服务策略;再如，对营销活动的投入，如果在财务概算的基础上，能够更多掌握实际客户和业务产出数据，加强活动效果回检，才能提升投入产出效率。

（三）高效敏捷，支持提升管理效率。财务为管理服务，通过财会数据治理，提升数据的标准化、可视化水平，可以在三个方面提升管理效率：一是及时为各级管理层和业务条线提供更加全面和有深度的数据，通过财务、业务数据展示经营全貌和具体业务成效及问题，甚至直接开展未来预测，辅助支持优化管理决策;二是解放财会条线人员生产力，从过去的大规模手工加工数据到实现系统智能及时出数，腾挪精力做更多研究分析工作;三是支持财会工作风险预警和防控，对财务不合规列支、异常账务等风险事项，从过去的人工检查监督到实现线上预警监控，防控财务违规风险。

二、商业银行财会数据治理存在的困难和问题

从一些公开信息看，很多商业银行都在推进财务数字化转型，数据治理也是其中一部分，确实取得了一定成效，但除了少数领先实践外，数据治理真正达到卓越级水平，还有漫长的路要走，当前仍有很多困难和问题要解决。

（一）大企业的通病，数据“竖井”林立。所谓的“竖井”，多是因为分工专业化太细，同时又缺乏整合机制而形成的，主要有两个表现：一是数据交流不畅。商业银行在集团化经营过程中，面临母行与子公司、境内与境外、业务部门与财务部门甚至财务部门内部板块之间的数据交互问题，不同管理单元多是自建系统，各自掌握专业化的数据，不仅带来重复建设的浪费，也限制了数据的交流。数据交流不畅和数据管理分散，导致财务数据集成度不够，限制了大数据之“大”的属性发挥，难以深度挖掘数据价值。二是数据标准不统一。比如，一些银行集团内部的原始科目设置不统一，尽管有统一的科目映射可以转换，但受限于系统不同，转换效率低下，无法及时形成集团层面的数据;再如，对一些成本口径，财务报告条线按照会计准则口径进行归集和统计，而预算版块又是另一套管理口径，甚至对不同管理对象的口径也有差异，大家不在一个“语境”下 说话，人为增加管理成本。

（二）传输梗阻，数据时效性不强。数据的价值不仅在于全面、有深度，同时还应有时效性，在关键的时间点及时呈现数据。以市场比较关注的信息披露为例，平安银行的年报“加速”项目是银行业信息披露的典范，能够达到这个披露速度的银行并不多，从另一个方面也印证了多数商业银行的数据时效性还有很大改进空间。需要关注几个方面：一是数据交互不畅形成财务数据滞后。这主要体现在集团层面，需要解决在多层级下如何快速实现财务数据的合并生成等问题。二是从财务原始数据上升到有价值的财务分析数据时间太长。多数银行在这个环节大量依靠人力，总部机关、分子机构层层手工，对建模、自动化技术应用不够。三是财务分析数据传输缺乏高效的可视化平台，目前还多以文字材料、报表等形式传输信息，对管理驾驶舱、移动平台展示的开发和应用还不够。

（三）视角传统，“第四张表”数据显著不足。“第四张表以用户为核心，建立了涵盖用户、产品和渠道三个维度的企业价值分析报表体系”。近年来，很多商业银行都在推进战略转型，以期从竞争激烈的传统“第一曲线”向“第二曲线”突围。这些战略的核心多是倡导以人为本，坚持以客户为中心，通过场景、生态获取更多用户，从而实现长期可持续发展。财务部门作为价值守护和价值创造者，职能定位具有中立色彩，更需要具备勾画“第四张表”的能力，客观系统地评价战略成效，为战略推进服务。但现实状况是，财务距离业务数据比较遥远，由于没有提前进行数据“埋点”，导致难以及时获取相关的业务及财务数据。同时对成本的分摊缺乏系统性考虑，传统的科目核算制不能支持战略成本统计，导致看不清一项战略到底花了多少钱、带来多少客户、有多少潜在价值。

三、推进商业银行财务数据治理的建议

（一）坚持系统思维，加强财务数据治理的顶层设计。数据治理本质上是追求管理的有效性，“在有效管理者那，不存在‘忙这个概念，所有的事情都会有序和合理，进而也就有效”。针对当前财务数据方面存在的困难和问题，商业银行财务部门需要在管理机制上高度重视，坚持问题导向，愿意去做这个事，围绕管理目标，对标领先实践，查找差距，形成数据治理规划，明确实施目标是什么，路径是什么，短期、中期、长期的分阶段任务是什么。这个过程，主要是业务痛点难点和数据需求的梳理过程，也是标准化数据和非标准化数据的整合过程，财务部门需要深入剖析管理单元、财务单元、业务单元甚至是外部监管单元对财务数据的需求，形成系统性的数据治理需求设计，绘就数据治理“蓝图”。

（二）加强人才队伍建设，以恒心推动财务数据治理落地。不少商业银行财务数据的难点痛点问题积弊多年，不是不想改，而是缺乏改的决心和专业化的数据人才，因此需要完善数据治理组织架构，加快引入懂数据、懂财务的复合型人才，深度推进业财融合，建立任务型团队，解决谁来做的问题。同时，要看到数据治理工作者多是“幕后英雄”，他们在底层的付出既漫长又很难被直观感知，需要给予更多关怀和激励。此外，商业银行还需要保持开放心态向外部借力。比如，不少咨询公司在财务数据治理方面积累了有益经验，倡导共享、连接和服务，不仅理念前瞻，框架先进，同时还有成功运用的案例，可以有效借鉴。

（三）围绕数据“三化”，着力解决数据的难点和堵点问题。首先是数据标准化。商业银行要尽可能统一经营管理、预算分析和信息披露等财务数据口径，建立标准化数据体系和标签库，区分产品、客户、科目等维度，统一数据标签，支持多维数据运用。其次是集中化。加快建设财务数据中台。数据中台是一个技术框架，通过数字技术保障运营和支持管理创新，“以‘中台的角色打通业财链路，将财务的核心资源整合、核心能力沉淀、核心系统集成，形成财务的专业能力中心”，这将是财务数据治理的有效路径，也是财务数字化转型的基础和保障。需要注意的是，数据中台需要有企业级思维，真正把集团一本账落到实处，实现管理、制度、数据的有机统一;数据中台还要有多维功能定位，不仅支持较为传统的财务共享服务，还应支持有深度的财务分析、预测等多维场景，支持发挥财务的价值创造功能。再次是可视化。数据治理的成果被认知与认可，需要及时有效地进行展示，这就需要提升数据抽取能力和智能化、自动化展示的能力，较为有效的方式就是建立集成的智能财务平台，把管理层关心的核心财务数据、重点财务管控流程、重点客户和产品盈利场景等展现出来，不仅能支持线上看数，更要支持掌上移动随时看数。

（四）提前进行数据“埋点”，有效积攒“第四张表”财务数据。在以科目为主的核算体制下，细化更多战略财务场景，下钻增加科目数据的明细标签，把战略的投入、产出和溢出效应讲清楚。一方面是要加强与业务部门协同，财务深度参与业务前端的系统建设，通过“埋点”把业务产出标签化，其中重点是定位到客户维度，再沿着管理会计的分析路径，深度分析客户价值。比如，A战略是通过某个生活场景与客户实现连接，战略初期的定位是新拓行外客户，那么就可以设定模型，触发一定条件，就定义为该战略衍生拓展的行外客户。有了客户标签，就可以分析其存款有多少、贷款有多少、手续费收入有多少等等。另一方面是財务管理前置。在财务经费报销环节，不仅要求会计核算的合规要件，还要把银行的重点战略场景嵌入报销标签，报销时进行录入，把每一个战略成本开支的相关人员，同时变成战略成本统计的财务人员。当然，也需要注意管理与效率的平衡，在设计场景标签时，要尽可能聚焦重点，并提升线上自动识别水平，避免给一线人员增加负担。

（作者单位：中国建设银行股份有限公司总行财务会计部）