企业数字化转型下的数据质量管理

2022-11-13王芳芳德勤华永会计师事务所特殊普通合伙北京分所

现代经济信息 2022年3期

王芳芳德勤华永会计师事务所特殊普通合伙北京分所

电子化、信息化、数字化自出现以来就以前所未有的发展速度迅速地对人们的生活、工作等各个方面产生了极其巨大的影响。随着信息化发展的不断深入，数字化经济也成为了当下越来越热的话题，新技术的快速革新和迭代不但带来了商务应用场景的变革也大大加速了企业数字化转型的步伐。在传统商务场景从线下转为线上，新型2B、2C的应用场景不断涌现的时代，对数据的分析应用及管理能力也在相当程度上代表了企业经营管理的综合能力，随着数据管理的重要性日益突出，企业的数据质量管理无论是在观念意识还是管理手段上都面临着越来越大的挑战与冲击，而这些影响和冲击将伴随区块链技术、人工智能等新技术发展而变得越来越猛烈。

一、数字化转型背景下传统财务转型的思考

在众多媒体、分析机构的研究报告中，财务行业被人工智能取代的可能性均高居前位，传统管理思维中企业后台管理的核心职能——财务将何去何从？根据四大会计师事务所之一德勤进行的一次对首席财务官的调查结果表明，超过八成的首席财务官正在考虑如何在财务职能上实现数字化转型，而如何转型是企业正在不断摸索前行的重要课题。从财务转型角度上看，在传统会计核算职能被机器智能化取代之后，传统的财务职能可以从如下两个角度考虑提升财务的管控能力。

(一)向业务前端的管理控制延伸

传统的财务核算是事后管理，事后监督，通常只在交易链条的尾端进行账务的核算记录，这种财务核算的原始凭证通常使用业务报表或者纸质流转单据。但是这种财务职能仅局限于核算管理，根本无法发挥业务前端的监督管理职能。例如，公司的业务合同管理通常要经过商务洽谈、法律复核、业务复核等不同审核环节才能进入到签订和实施阶段，在业务实施完成后再交由财务部门进行业务核算和账务记录。其实，财务参与合同复核也有非常重要的意义：

首先，财务的复核可以检查业务模式，了解对收入确认的影响，在必要情况下对合同重要业务条款提出修订意见以避免业务条款未考虑对收入确认模式影响的风险。

其次，财务的复核可以检查收、付款条款，确保收、付款的条件和时间节点符合公司制度要求，不会给现金流造成重大不利影响。

最后，财务还可以在合同签订前进行必要的预算控制。如果财务没有参与到前期的业务模式设置、合同签订，很可能对于产品的营利性测算、公司应收/应付账期管理带来不利影响。可见，财务职能延伸到业务前端可以在风险发生之前做好预判，从而更好地降低运营和资金风险。只有财务参与到业务前端的管理控制才能更好地为后续财务处理的真实性、准确性保驾护航。

(二)向支持业务决策分析转型

财务部门的另一个职能是财务分析。传统的财务分析大量依赖财务账务数据，而由于财务账务处理的目标是确保账务按照相应会计准则正确编制，这往往与财务分析所需要的数据基础存在很大差距，简单使用账务数据作为财务分析的基础不能按照运营需要体现业务的开展情况。在传统财务核算职能可以部分通过系统逻辑改造以及智能机器化实现后，财务职能就可以向提升业务决策支持能力方向转型，这包括但不限于调整报表口径、快速获取数据、从数据角度提示可以支持业务决策的财务分析报告以及数据可视化展现等。

二、企业数字化转型下数据质量管理的影响因素

在不远的未来，自动化流程和人工智能也许可以通过自动化手段及机器学习逐渐替代传统的手工账务处理、报表核算以及核算中需要的自然语言识别能力，但是机器智能无法全部代替管理职能。在财务基础核算的质量和效率都可以得到合理保证后，财务人员就可以从机械性劳动中解放出来，发挥其在企业中的管理职能优势。然而无论是建立健全财务核算能力还是提升业务决策支持能力，所有管理手段、技术因素的应用都要依赖于一个重要因素，那就是数据质量。在日益复杂的系统环境中，特别是异构系统环境中，数据质量正在成为困扰企业的一大痼疾。如果企业的管理者没有自信以确保企业所拥有的数据是准确的、及时的、完整的，又如何可以基于数据去进行商业决策和管理？数据质量的重要性可见一斑。对于数据质量的疑虑使得企业在获取数据时心存疑虑，在使用数据决策时畏首畏尾。良好的数据质量是企业规范核算、进行财务转型的前提，而还有很多企业并没有意识到数据质量的重要意义。目前，影响企业数据质量常见的因素如下：

(一)缺乏足够的账务处理能力，财务账务处理错误

这一问题经常存在于初创企业，由于财务职能基本核算能力不足，导致账务处理错误，财务数字的真实性、准确性无法得到合理保障；即使在财务核算可以充分实现自动化的情况下，对于财务基本核算规则的配置仍然需要确认其准确性。

(二)未建立“业财差异”处理机制，留存大量无法核对“业财差异”

在异构系统环境中，业务系统与财务系统的核算口径往往存在差异，由于财务核算是是以满足会计准则作为前提，而业务系统的主要职能是确保业务处理以及交易记录的顺畅进行，在很多情况下，业务数据与财务数据在核算口径上的时间差异以及确认差异就会出现。特别是在异构系统环境中，由于财务系统与业务系统没有实现一体化处理，这种差异就会体现得尤其明显。如果企业没有建立比较完善的业财核对机制，并对这些差异进行处理和记录，长此以往，业务与财务系统之间将出现大量无法核对的“业财差异”。以运营商的数据处理举例，计费系统会记录所有的账单出账金额，而这些已经出账的账单却不一定全部符合财务的收入确认条件，对于代收代付、无现金流对应的出账款项都要进行调整后入账。如果在调整过程中没有留下必要的审计策略或调整遗漏或错误就会产生大量长期的“业财差异”无法解决。无法钩稽核对的业财差异会给财务数据的质量造成巨大影响。

(三)缺乏系统建设规划，形成“信息孤岛”

系统的建设成熟度是影响数据质量的另一个重大因素。为了方便系统对业务需求的快速响应，很多公司选择迭代方式自行开发业务系统。如果在开发前没有进行系统架构以及数据规划，迭代开发的异构系统环境容易形成信息孤岛，信息孤岛导致数据信息无法在异构环境中进行传输和交换，这就容易产生数据错误及遗漏并严重影响数据质量。从财务角度看，信息孤岛使得业务数据交换产生困难，财务就无法依赖业务数据进行账务处理。

(四)缺乏数据标准及主数据管理机制，影响数据质量

建立数据标准以及主数据管理机制是数据可以在异构系统顺畅流转的前提，也是确保关键数据字段完整的前提。举例来讲，有些公司的主数据未用唯一代码管理在主数据录入环节又缺少核心控制，这就导致对于同一个客户，系统分别采用中文全名、英文名、中文缩略语建立了三个主数据，这个客户的交易被分别关联到了三个不同的主文档。在这种情况，无论是对于信用控制还是交易统计，公司都无法从客户维度准确地进行汇总。更严重的，类似问题如果发生在产品主文档上，针对同一个产品设定了两个不同的销售价格，将会直接影响公司销售收入的准确计量，严重的可能会给公司带来收益损失。

(五)未设立完善的IT 控制及管理环境，数据质量的安全受到影响

很多公司花费大量人力、物力进行系统建设而对系统运维的重视度不足，这主要体现在IT 运维能力不足、系统权责分工缺失、超级用户授权随意、系统变更失控等等。IT 控制及管理环境是确保其承载数据不被非法篡改的前提，也是公司数据安全的基本保障。离开了良好的IT 控制及管理环境，无法谈及数据质量的提升。

三、企业数字化转型下数据质量管理的提升措施

前文中，我们就目前企业在数字化转型背景下，数据质量管理当中存在问题的影响因素进行了简要分析。应对上述常见问题，笔者认为公司可以从如下几方面建立健全机制、提升管理能力以提升公司的数据质量。

(一)统一元数据标准

按照数据性质数据可以分为元数据、主数据、引用数据、结构数据、交易活动数据和交易审计数据等。元数据是指数据的属性，元数据的标准统一为后续数据质量提升打下坚实基础。企业应当设立统一的元数据标准来实现：1.在异构系统层面更为便捷地实现数据交互：在异构的系统层面，由于数据库结构不同，如果没有设定统一数据标准，特别是在没有设定唯一关联关系的情况下进行数据交互，可能形成数据交互错误。2.合理保证数据信息的完整性、准确性：试想一下，如果对于元数据不进行定义，在同一数据表内的数据字段内容都可能分属不同性质。对于一些重要字段信息，比如，数据类信息未设定小数位数，或金额类信息未设定货币属性都将极大提升数据错报风险。

(二)建立主数据管理机制

主数据是系统间需要循环使用的共享数据，常见的主数据包括产品主数据、供应商主数据、客户主数据、员工主数据等。这些数据的管理是企业合理保证异构系统数据交互准确性及完整性的前提，是企业提升数据质量的基础。举例来说：如果公司分别在母公司与子公司的销售系统中维护产品主数据信息，而这两个系统中的主数据信息未采用统一的编号并进行及时更新同步，母公司对于产品售价的变化就可能无法及时传递至其下属销售公司，造成销售商品单价的错误，另一个方面由于主数据不统一，不同下属销售子公司的销售统计可能无法按照产品分类准确进行。主数据被循环使用的特性决定了在数据质量管理中的重要意义。通常主数据的管理要从系统及手工两个层面进行管理：系统层面：企业应当规范主数据的唯一入口，不要在不同系统间设定多个主数据文档。在条件允许的情况下考虑使用主数据管理系统(MasterDataManagement“MDM”)来进行主数据的系统管理；手工管理：企业对于主数据的录入、删除、变更应当设定必要的检查机制，确保主数据的录入、删除及修改均有据可依，并应当设立主数据的定期检查机制。

(三)对系统进行整合梳理、调整系统架构以及数据流转

如前文所述，如果系统在开发之前未进行合理规划，系统架构有可能出现不合理的安排从而导致数据孤岛的产生。举例来讲，很多企业使用订单状态来标识和记录交易的进行状态，但是在某些系统架构下，如果一笔交易的处理分别在两个系统执行(比如，订单支付和订单排期)，而这两个系统间又没有建立数据同步关系，那么订单状态就分布在两个系统中无法进行统一整合。不论从哪个系统调取数据都无法获得完整的订单进行状态。为了避免由于系统架构的问题导致的数据孤岛，企业应当在进行系统开发前进行规划，合理安排和设置数据流转的流程，建立必要的机制进行数据一致性检查。

(四)从数据录入、处理及输出角度强化引用数据、交易活动数据的管控

如果认为数据产生问题就是由于系统本身的原因，执行所谓“头痛医头，脚痛医脚”的策略，是无法从根本上解决数据质量问题的。这是因为数据的来源除了系统的数据同步信息外还大量依赖外部的手工录入，由于手工控制通常受执行人能力、态度等多因素影响，其相比自动控制更容易产生问题，从手工流程层面强化数据录入控制，设定必要的检查手段是必要的；数据在录入系统后会在系统中进行处理，这些处理包括加工、汇总、传输、运算等等。这些系统自动运算的进行依赖于自动控制的可靠性以及相应目标参数设定的合理性，公司有必要设定必要程序对自动控制进行周期性的检查，以确保自动控制是按照预定安排进行的。系统按照既定的规则执行数据输出，对于数据输出的结果应当设定必要的检查性控制程序。

(五)完善数据处理环境，建立、健全计算机一般环境控制

数据从录入/传输入系统开始就在系统内完成一系列的处理，数据处理环境是否可靠是决定数据质量的核心因素。试想一下，如果数据可以被批量复制、修改而不被察觉、系统逻辑可以被篡改而无人发现，数据的真实、准确就会受到极大的威胁。这几年来，计算机一般控制变得越来越重要，这是因为越来越多的企业、监管机构开始意识到数据处理环境的可靠性。没有安全准入机制的系统就像没有门的房间，没有严格发布管理环节的系统就像随时被人调整节奏的大本钟，而没有设定备份策略的系统则随时面临数据毁损、丢失而无法恢复的风险。企业应当从系统准入机制、数据中心及批处理、变更管理三个角度设定计算机一般控制，针对应用系统、操作系统、数据库、网络以及其他IT技术执行必要的管理控制。

(六)合理妥善保存交易审计数据

交易审计数据是记录交易的增加、删除、修改的数据。为了完成合规要求(比如Basel II, Sarbanes Oxley Act 404b)，企业应当保留必要的交易审计数据以使得交易有据可依，使问题的可追溯性被数据支持。考虑到企业面临的大量数据，企业应当在对数据进行合理判断，在确定数据的重要性程度后设定必要的数据保存期限和保存要求。