上一篇文章【金融数据价值链】，数字技术平台助力数据价值挖掘。我们介绍了“1221”金融数字化转型方法论中的数据治理、数据价值链、数字化应用场景、数字化技术平台和安全体系。本文将进一步详细介绍财务数字化应用场景中的财务会计数字化和管理会计数字化两个层面，并结合具体场景进行介绍，帮助财务人员对数字化时代新的财务职能体系和工作方式有更深入的了解。
“4ⅹ4”金融数字化应用场景矩阵
随着数据价值体系的不断成熟，企业从数据中挖掘的价值不断提升，金融功能的优化和拓展，企业将形成全新的金融数字化应用场景。“4ⅹ4”金融数字化应用场景矩阵是对金融领域数字化应用场景的总结，由“4横”和“4纵”组成。“四横”是数字金融的四种工作模式:操作记录、规则计算、统计分析、模型算法；“4纵”是指数字金融功能的四个层次:财务会计、管理会计、业务支持和决策支持。
▲图1“4ⅹ4”金融数字化应用场景矩阵
金融数字化的四种工作方式
数字化的四种工作方式中，操作记录是对业务及其产生的数据进行处理和记录；基于规则的工作是按照明确固定的规则执行计算过程；统计工作是根据统计特征和逻辑关系对数据进行分析；算法工作基于大量的内部和外部数据。通过构造算法，在没有明确规则、关系模糊、因素多变的场景中挖掘潜在的数据价值。
以税务管理为例，进项认证和纳税申报是操作记录，计税是规则计算，税务分析是统计分析，税务风险评估属于模型算法。
数字金融功能的四个层次
在数字财务功能的四个层次中，财务会计是财务的基础功能，包括会计核算、资金管理、税务管理和报表发布；会计是财务管理的关键，包括预算管理、绩效管理、成本管理、风险管理、投融资管理等。业务支持是指财务与业务流程交互时，为业务管理提供的支持功能，包括从RD、采购到产品、营销、交付到支付的全周期业务价值链的深度支持。决策是指企业层面的战略布局和运营管理，构建企业管理价值体系，为战略规划、执行控制和结果评估提供支持。
财务数字化着眼于数字化时代全新的功能体系和工作方式，以新兴技术的应用加速财务会计质量和效率的提升，以数据的科学思维激发数据的活力，重新定义管理会计的价值，深度融合产融结合运营，科学驱动管理决策。
智慧引领财务会计数字化。
会计数字化是通过自动化、智能化技术在财务基础业务中的应用，提高财务工作的质量和效率，同时扩大数据采集范围，提高数据采集的及时性，为进一步的数字化应用提供数据基础。
金融领域自动化与智能技术应用热图将金融业务分为八个主要流程，橙色代表自动化技术的应用点，绿色代表智能技术的应用点。自动化技术以应用程序接口和机器人流程自动化为代表，能够基于明确的规则和流程导向，自动采集信息，高效准确地完成操作。比如税务会计，RPA可以实现纳税申报的自动化；以大数据和人工智能为代表的智能技术，可以模拟人的感官、理解、思维和学习能力，对复杂多变的场景进行反馈，并深度应用于数据采集和处理，如通过OCR技术智能采集发票信息。
技术是金融数字化实施的核心要素，支撑数据治理和数据价值链的流程实现，帮助企业提升数据质量，释放数据价值。
▲图2智能财务自动化热图
场景smart费用的报销
传统的费用报销流程主要以人工采集和查验发票信息、纸质单据线下流转和人工审核为主。智慧费用报销实践引入OCR技术、语音识别技术、RPA等自动化、智能化技术，致力于让费用报销的各个流程环节更加合理高效，体现在智慧费用报销的“五部曲”中。
智慧汇聚。智能发票采集可直接获取电子发票或采用票据分割分类+OCR智能识别的整体解决方案，实现各类纸质发票和普通票据的准确分割分类，并快速识别输出，通过对接税局系统实现发票的自动查验。
填表格的智慧。通过自动关联商旅订单等内外部信息，将差旅标准、贷款要求、内控规则等规则嵌入系统，依托语音识别技术实现备注的语音输入，实现“零人工输入”。
智能审计。智能审计是在系统中嵌入可配置的审计规则，利用机器学习的规则库和规则引擎，对前端智能采集获得的结构化数据进行全方位的智能审计。
明智地支付。银企互联系统收到资金支付指令后，通过调用支付请求API发起支付请求指令，生成银行可识别文件，自动完成支付，大大提高了资金支付效率。
智慧是有记录的。单据会计引擎根据统一的会计规则，根据交易信息自动生成会计分录并输出会计凭证，自动传递到会计系统，避免了人工错误，降低了财务运行成本。
▲图3智能费用报销流程
场景2:智能计税
传统计税多为手工计税。由于税务数据缺乏统一、全面的信息化管理，数据提取和核查难度大，数据处理效率低，错误频发，存在较大的税收管理风险，申报及时性无法保证。
智慧计税，面向不同的企业场景，根据计税逻辑需求，自动从企业各系统提取数据，自动准确完成不同税种的计税和填报纳税申报表，从而提质增效，控制税务会计风险。具体步骤可分为数据追踪、数据采集和自动计算。
数据追溯，全面联动。根据不同的企业场景，判断纳税企业在纳税申报表上需要计算和填写的税目，从而全面追溯所需的税务数据。同时可以规范纳税数据的数据名称、数据类型、业务含义和校验规则，保证数据的一致性、准确性和完整性。纳税数据分布在哪些系统是很清楚的。通过打通系统间的连接，精确锁定待提取的数据并自动抓取导入接口，实现多数据源联动，实现灵活的按需数据检索。
算法构建，精确计算构建计税全流程算法模型，包括字段间的逻辑算法和对应关系，表间的逻辑规则。通过配置算法公式固化底层逻辑规则，可以实现税务数据到纳税申报表的自动生成和灵活调整。
▲图4智能计税
助力协同管理会计数字化
会计数字化就是运用数字化手段，实现管理活动的合理准确量化，通过系统的计划、控制、评价和决策，发挥管理职能，提高管理效率。但过去一方面是数字技术布局不到位，数据收集不广，操作不优质高效；另一方面，财务人员缺乏驾驭数据的能力和思维，使得管理会计的效用非常有限。
在DT时代，管理会计的价值可以得到更大的发挥，传统的“表哥”“表妹”在计算能力和算法的赋能下，将成为企业的“超算中心”。在许多管理会计活动中，如预算管理、绩效管理、成本管理、风险管理、投融资管理等，财务都可以利用数字化手段优化计划、控制、评价和决策过程，从而实现管理创造价值的根本目标。
场景3:预算管理和绩效管理的数字化
预算管理是根据对未来企业经营的预测，对企业资源进行规划和分配；绩效管理是在经营预测下设定经营目标，并对所分配的资源产生的效益进行评价和控制，从而达到激励和促进的目的。预算管理和绩效管理需要在绩效考核中进行衔接，在数据思维的指导下相互配合“出击”，从而指导企业各级组织准确利用现有资源实现战略目标。
预算管理数字化以战略导向为原则，实现系统间的全面联动和多源数据的灵活调用，构建敏捷反馈、动态调整、全周期闭环的预算管理机制，主要分为目标规划、预算编制与扣减、预算执行与控制、分析报告和绩效考核四个环节。
规划目标规划是预算管理事业战略的重要环节。从战略目标出发，构建业务预测体系，通过预测模型的构建和算法的应用，实现更加准确的短期、中期和长期预测，确定业务战略，引导资源的优化配置。
预算编制和扣减全面梳理预算指标体系和预算编制规则，并逐层自动计算汇总。同时，根据业务逻辑，将业务流程抽象成业务模型。通过不断模拟业务流程，利用机器学习技术反复进行预算模型推演和训练，构建最优预算模型，实现预算编制的精细化、科学化和自动化。
预算执行与控制在预算执行过程中，将预算计划嵌入采购平台、合同管理系统、费用管理系统等前端平台，在订单下达时触发预算控制，将预算控制前移，简化传统控制流程，提高控制效率。同时应建立自动预警机制，实时跟踪预算执行进度，实现刚性与柔性并重的预算控制。
分析与绩效考核通过预算数据和实际执行数据的自动抓取、数据计算的逻辑配置和数据指标体系的构建，报表和绩效考核可以自动出具预算分析报告，可以为绩效考核提供可靠的依据，保证预算目标的有效实现，起到评价和激励作用。绩效考核是预算管理的终点，也是绩效管理的核心。在数字化绩效管理过程中，从目标规划到绩效计划制定，也是以战略目标为出发点，建立预测体系，推导规则，构建适应多条业务线的绩效模型，再根据自动提取、加工、处理的数据计算绩效考核结果。同时，从绩效考核入手，形成评价、激励、改进的即时反馈机制，通过持续的业务管理循环，实现目标导向的绩效改进。
▲图5预算管理和绩效管理的数字化
本文部分内容来源于金融数据价值链:数据、算法、分析和可视化。
