雲大智移區塊鏈

❶ 什麼是數字化平台

數字化平台，大數據、人工智慧、區塊鏈等數字化技術有可能營造全新的財富管理平台。

我國財富管理市場產品同質化的問題，歸根到底是資源配置的結構性缺陷和技術性短板，數字化平台補齊資源配置的短板。

如基於區塊鏈的交互鏈接架構，可以打造一個鏈接眾多金融機構、眾多產品、眾多客戶的財富管理交易的平台，實現點對點、端對端的鏈接和交易組合。

(1)雲大智移區塊鏈擴展閱讀

當今時代信息化時代，而信息的數字化也越來越為研究人員所重視。早在40年代，香農證明了采樣定理，即在一定條件下，用離散的序列可以完全代表一個連續函數。就實質而言，采樣定理為數字化技術奠定了重要基礎。

數字信號與模擬信號相比，前者是加工信號。加工信號對於有雜波和易產生失真的外部環境和電路條件來說，具有較好的穩定性。

可以說，數字信號適用於易產生雜波和波形失真的錄像機及遠距離傳送使用。數字信號傳送具有穩定性好、可靠性高的優點。

數字信號需要使用集成電路(IC)和大規模集成電路(ISI) ，而且計算機易於處理數字信號。數字信號還適用於數字特技和圖像處理。

數字信號處理電路簡單。它沒有模擬電路里的各種調整，因而電路工作穩定、技術人員能夠從日常的調整工作中解放出來。

❷ 大智移雲背景對電商企業的有什麼作用

大數據、智能化、移動互聯網和雲計算。這四個要素對公司影響主要取決於公司的業務范圍和經營理念。當然任何一個企業都會或多或少涉及這四個要素，但千萬不能認為我們進入大智移雲時代，企業決策就可以一勞永逸，企業就可以解決信息不對稱問題。
大智移雲是將大數據、雲計算、物聯網綜合到一起的時代。雲計算、大數據等信息技術交融滲透，不僅改變著人們的生活，也有望掀起新一輪產業變革。「大智移雲」是產業互聯網的重要技術載體和推動力。雲計算、大數據等信息技術交融滲透，不僅改變著人們的生活，也有望掀起新一輪產業變革。
「大智移雲」是在中國互聯網大會上提出來的，其中「智能化」包括物聯網和大數據挖掘支撐的用戶體驗。移動互聯網、物聯網的結合，又使大數據的產生與收集成為可能。「大智移雲」彼此又相互關聯，移動互聯網和物聯網的應用需要雲計算支撐，大數據的深入分析和挖掘反過來助推移動互聯網和物聯網的發展，使軟硬體更加智能化。

❸ 產業鏈數字化平台，全鏈智能推出什麼功能點

所謂數字化平台，是指大數據、人工智慧、移動互聯網、雲計算、區塊鏈等一系列數字化技術組成的「數字綜合體」。

如果將互聯網數字化平台用人來類比：互聯網、移動互聯網以及物聯網就像人類的神經系統，大數據就像人體內的五臟六腑、皮膚以及器官，雲計算相當於人體的脊樑。沒有網路，五臟六腑與和脊樑就無法相互協同；沒有雲計算，五臟六腑無法掛架；而沒有大數據，雲計算就是行屍走肉、空心骷髏。有了神經系統、脊樑、五臟六腑、皮膚和器官之後，加上相當於靈魂的人工智慧——人的大腦和神經末梢系統，基礎的「大智移雲」平台就已經成型了。而區塊鏈技術，就像更先進的「基因改造技術」，從基礎層面大幅度的提升大腦反應速度、骨骼健壯程度、四肢操控靈活性。互聯網數字化平台在區塊鏈技術的幫助下，基礎功能和應用將得到顛覆性改造，從而對經濟社會產生更強大的推動力。



為什麼互聯網數字化平台會有如此強大的顛覆性？研究表明，「大智移雲」基礎平台存在「五全信息特徵」：全空域、全流程、全場景、全解析和全價值的信息。

現代信息化的產業鏈是通過數據存儲、數據計算、數據通信跟全世界發生各種各樣的聯系，正是這種「五全」特徵的基因，當它跟產業鏈結合時形成了產業鏈上、中、下游的各種信息，成為十分具有價值的數據資源。

可以說，任何一個傳統產業鏈與數字化「五全」基因結合，就會立即形成新的經濟組織方式，從而對傳統產業構成顛覆性的沖擊。

總之，大數據、雲計算、人工智慧下的現代互聯網體系，具有顛覆性作用。現在的互聯網數字化平台，在5G背景下還會進一步形成萬物萬聯體系，其終端連接數比現在人類的手機、平板、筆記本電腦等的連接數將超過上百倍、上千倍。人類的互聯網產業也因此將從toC型的消費類互聯網發展為toB型的產業類互聯網。大數據等現代科技推動的數字化經濟時代，數字化供應鏈是各行業供應商的轉型趨勢，成為眾多行業的共識。數字化供應鏈依靠雲端數字化大數據達到智能機器人處理和應用效果，通過將物數字化以達到全球智能化生產目的。數字化供應鏈是全球化、智能化、柔性化生產的基礎，通過平台實現C2M或B2B的單件定製或批量生產。數字化供應鏈有什麼特點？數字化供應鏈未來發展趨勢方向如何？

1、數字化供應鏈有什麼特點？
數字化供應鏈有用戶體驗至上的特點，企業可以通過電商平台、移動端等數字化技術，省去商家與客戶復雜的交易環節，簡化交易形式，節省雙方的時間成本和精力，保障了用戶的體驗。數字化供應鏈平台也可以超越時間、地域的界限實時進行溝通、協商等互動形式，在提升體驗的同時又為交易提供便利。

數字化供應鏈具有卓越可靠的特點，企業商通過數字化技術可以實時了解采購、銷售、庫存、配送進度等信息，便於企業對產品進行管理並對職工進行明確合理的分工。供應商還可以通過數字化技術可對動態生產、物流流程、產品質量進行實時監控，對員工行為進行規范，減少產品損耗浪費，打造可靠、高效、成本低、高收入的運營管理體制。

數字化供應鏈具有主動感知的特點，數字化平台中蘊含大量的信息儲備，可為供應商決策提供科學客觀的指導性建議。數字化供應鏈中認知技術和人工智慧可以輔助經營商感知市場需求並調整經營策略，提升在同行業中的競爭力。此外，在企業內部建立跨部門的集成供應鏈機制與平台，對提升供應鏈的整體運作效能有重要意義。

2、數字化供應鏈未來發展趨勢方向如何？
目前，數字化供應鏈市場廣、體量大，供應鏈上的各個環節信息交流不暢，急需數字化供應鏈的融合實現多方的協作的效果。數字化供應鏈的融合，便於全球的供應商跨越語言、信息不對稱障礙進行協作，減少成本的損耗。數字化供應鏈的融合還可協同上下游資源，達到全鏈條的管控可視化、智能化效果。

區塊鏈支持構建可信的數字化供應鏈也是未來數字化供應鏈發展的趨勢之一。區塊鏈將會與雲計算、大數據等技術發揮基礎設施的功能，助力數字化城市的建設。區域鏈技術在技術革新與產業變革方面有積極意義，要將其作為核心技術創新的突破點。

❹ 財務的數字化轉型如何進行

「新冠疫情」這只黑天鵝正在成為檢驗企業數字化能力的試金石。通過一部手機、一台電腦，一個屏幕，在這個格外漫長的假期，少數擁有數字化能力的企業不僅井然有序地保持著運轉，甚至憑借敏捷的響應能力，探索著轉危為機的良策。例如近年來一直奔跑在數字化轉型之路上的安踏集團，依託前後端數字化平台，開啟了「全員導購」的新銷售模式，輕松實現日銷售額超千萬。而更多企業卻因為缺乏數字化基礎，面對線下復工的一再延期束手無措，只能被動地承受疫情的沖擊。

如果說在此次疫情之前，數字化轉型對很多企業還只是一個口號、一個構想。那麼，經此一疫，企業必將加速踏上數字化變革之路。但是，數字化之路應該怎麼走？對於很多企業而言還是一道難解之題。

財務數字化是企業數字化的切入點

數字化就是利用數字技術把現實的繽紛世界在計算機虛擬世界中進行全息重建。落實到企業運營管理上，企業數字化就是將企業現實運營的全過程、全方位在計算機世界中進行模擬，將數據反饋到現實世界，用以指導未來的決策和行為並推動業務增長。如此來說，數字化不僅僅意味著要將企業的前端銷售、物流數字化，更重要的是要將企業後端的財務、采購、內部資源配置與前端的新型商業模式進行匹配。在這個過程中，財務數字化可以說是企業實現全面數字化的最佳切入點。

回顧企業信息化、數字化的歷史進程，財務在每一次企業轉型的過程中都扮演著重要角色。無論是會計電算化，還是ERP普及運動，財務都是推動企業全面轉型的發動機，是企業優化升級的重要抓手。這一方面是因為財務系統上接企業高管，下接每位員工；左接采購、運營，右接營銷、服務；前接核算報表，後接分析決策。財務系統本身具備的串接各個部門、管理流程的特性和立體數據結構，是其引領企業在各個層級進行全面數字化轉型的天然優勢。另一方面，財務管理是企業管理的生命線，幾乎所有企業管理水平和競爭能力的體現都是以財務為核心。財務系統掌握著企業大量核心數據，而這些數據作為衡量、評判企業運營績效的重要指標和決策依據，是企業實現信息化和數字化的重要基礎。

因此，盡管數字化轉型技術不斷顛覆著傳統企業，但以財務管理為核心的這一點無法改變。財務系統承擔著引領企業全面走向數字化的重要職責。企業要實現數字化變革，第一步就要實現財務數字化。

財務數字化的實現策略

財務數字化有兩層涵義：一是全面應用以「大智移雲物」和區塊鏈為代表的數字化技術，二是對財務模式，包括組織、流程和工作模式等進行全方位變革，使財務系統能夠更好地支撐企業業務發展。互聯網商業模式是以消費側為主導、以模式為核心的資本經濟。如今，很多企業在業務端已經應用了線上線下融合的新思想，但財務支撐體系還是採用與交易分離，以事後報賬為主線，以管控風險為目標的傳統模式，流程復雜、效率低下，顯然已無法匹配前端快速響應的管理要求，必須進行重塑。

我們認為，企業應採用以下兩大策略引導財務模式變革，推動財務數字化進程：

連接全流程

數字化的核心是連接，即利用新一代信息技術，實現企業內部各部門的連接、企業與用戶的連接、企業與上下游供應商的連接，乃至未來企業與整個社會的連接。具體到財務數字化領域，就要將財務流程與業務流程和管理流程完全連接起來，實現全流程的「互聯網化」，並基於互聯網打通內外，連接內外，重構財務流程，並使後端財務和前端交易能夠在線同步進行。

傳統財務模式下，財務流程和交易分離，導致大量冗餘的流程環節。以費用管控為例，很多企業為了實現流程管控，設計了諸多控制流程。比如企業往往需要設置事前預算申請和預算審批流程以保證預算的正確使用，而當交易發生後，不管是業務人員、審批領導還是財務人員，大家都必須重復做很多事後工作，導致管理低效且高成本。同時，在傳統財務系統中，財務會計按權責發生制的要求確認損益，憑發票入賬，業務發生和業務入賬分離，財務處理在時間上滯後於業務活動，導致財務會計提供的信息是歷史性的，缺乏前瞻性。同時，財務會計依據會計分期假設的要求，定期產出並傳遞信息。在充分的市場競爭中，財務會計信息傳遞的時間固定性與決策的及時性產生了巨大的矛盾。這兩方面因素疊加，使得傳統財務信息滯後，無法滿足使用者實時決策的需要。

要想從根本上解決上述問題，企業首先就需要打通財務和交易，通過將財務流程、業務流程和管理流程相連接，重構財務流程，消除大量冗餘環節。其次要將財務流程、業務流程和管理流程全部互聯網化，使業務端所有交易在線上發生，使財務端所有業務能夠基於線上交易實時進行處理，從而實現將事後記賬報賬轉變為業務發生時的記賬報賬，將手工會計處理轉變為在線自動實時處理。

打通全數據

數字化的基礎是數據。要實現財務數字化就要打通全方位、全過程、全領域的數據實時流動與共享，並實現信息技術與財務管理的真正融合。

從本質上來說，傳統財務是准則導向、披露導向，不是業務導向、管理導向，ERP系統主要為流程操作服務，帶來兩個問題：一是財務信息客觀但未必真實。財務記賬以發票內容為主體，但發票無法反映業務的本質。財務數據與業務實質脫離。這些都導致ERP財務信息失真，口徑無法滿足管理需求。二是財務信息為單一化的貨幣計量信息，而非企業綜合性的全面經濟信息。貨幣計量的信息固然具有一定的綜合性，但非貨幣性信息對管理往往至關重要。財務信息支撐體系存在的這些問題，使得財務信息片面、失真，難以滿足業務管理的需求。

同時，傳統企業信息化系統由一系列相互獨立的專業套裝軟體系統構成，這些系統彼此獨立，形成了煙囪式的架構，造成了大量信息孤島。大量財務數據和業務數據重復、凌亂地散落於企業的各類信息系統平台中，使數據採集和數據轉換成為難題。

為此，企業必須打通數據壁壘，改變基礎數據的獲取路徑，推動數據流動。一方面要打通業務和財務數據，消除信息孤島；另一方面要使管理會計不再僅僅依賴於財務會計提供信息，而能夠直接從交易端、從不同的業務系統中自動實時地進行數據收集和處理，豐富數據來源，提升數據質量，開展數據洞察，最終實現讓數據賦能業務發展。

財務數字化的實現路徑

財務數字化的實現之路，就是數字化平台的建設之路。無論是流程的連接、業務的在線化處理、還是數據的打通、獲取、傳遞或是數據洞察的開展，都需要基於現代信息技術，在自動化、互聯網化、智能化的信息系統中才能落地。打造財務數字化平台需要企業長期規劃、循序推進，建設內容包括三大部分：智能共享系統、數據中台和數據應用系統。

1、以智能共享系統為連接前端交易和後端財務，並實現內聯外通的橋梁。

在財務數字化系統的建構進程中，財務共享平台是先遣隊。數字化在系統中落地的過程，要通過對外，對內兩條線，對外記錄所有交易過程，對內打通所有業務條線，通過統一系統把整個業務串聯起來，打通內外，互聯互通。這個系統就是業財稅智能共享系統。

共享中心的核心是共享，而共享的前提就是「連接」。這意味著：共享中心可以成為連接業務、財務、管理全流程，推動業財融合的天然的技術平台。業財稅智能共享系統是傳統財務共享在互聯網+時代的革命性換代產物。其本質是基於新一代的信息技術，實現對企業更廣泛業務（從記賬、算賬到報賬、采購、稅務等）的數字化，並對企業財務體系、業務流程、商業模式進行顛覆和升級。通過構建業財稅一體化的智能共享中心，企業在後台和前台之間形成了一個業務交易層更靈活、更強大的業務支撐中台，能夠連接前台和後台的大量交易處理和服務，實現對企業更廣泛業務（從記賬、算賬到報賬、采購、稅務等）的數字化，大大提升運營效率，快速響應客戶需求，實現財務、業務和稅務的深度融合。

本文開頭提到的安踏集團就是業財稅智能共享系統的受益者。2018年，安踏攜手元年科技啟動財務共享中心建設，打造體育用品行業「供應鏈+批發+零售」業務模式下自動化、智能化、數字化的共享系統，使共享牽引集團內部系統改造並支撐集團業務快速發展。此次疫情中安踏的「全員營銷」之所以能得以高效貫徹實施，與其共享系統對前端交易的敏捷響應密不可分。

2、以數據中台為打通全數據，實現集中化數據治理和數據管理的平台。

實現財務數字化就必須要重構企業IT系統架構，而重構企業IT系統架構的核心又在於對企業IT系統的「中台化」。

數據中台從2019年開始已經獲得了空前的關注。在元年科技此前召開的一次論壇上，有80%以上的企業表示已經在建設和在規劃建設數據中台。而此次疫情爆發，必然將進一步推高企業對數據治理和數據中台建設的需求。

數據中台就是通過在企業的業務前台和管理後台之間搭建一層中台，打破企業傳統的煙囪式信息化架構，將各類信息系統部署為基於同一平台下的一系列前端應用系統。基於數據中台，企業可以打通和匯聚多源數據，實現數據資產化和內外部數據的整合，將其共享和復用給前端應用系統，實現特定的數據應用。基於對新一代信息技術的深入挖掘和應用，數據中台不僅將徹底解決企業的信息孤島問題，提升數據採集和數據轉換的效率和質量，還將根除企業IT系統重復建設的現象，為數據存儲和數據管理帶來便利。

數據治理是實現數據資產化的必經之路，也是數據中台倍受矚目的價值之一。數據治理是一個長期發展優化的過程，它通過主數據、元數據、數據質量管理等，提高各類數據，包括結構化和非結構化數據的質量，使大量隱沒在數據墳墓中雜亂無章的數據轉變為清晰有序、有條理、有脈絡的數據資產。應該強調的是，在具體應用上，大數據時代的數據治理應針對數據的全生命周期構建從數據生產到應用各階段的治理能力。

3、以管理會計和數據分析系統為開展數據應用、實現數據賦能的主陣地。

財務數字化的最終目標就是用數據賦能企業業務發展。可以說，我們為實現數字化所做的所有工作都是為了實現最終的數據應用。

數據的前端應用系統是企業數字化平台的最後一塊拼圖，也是構成企業數據流動閉環的關鍵部分。當前，智能技術和大數據技術的快速發展為數據應用提供了巨大幫助。而基於這些新一代信息技術構建的管理會計的各大系統，包括預算管理、成本管理、績效管理、管理會計報告等系統，以及各類數據分析系統，包括場景化分析、財務分析、業務分析等系統，能夠基於數據中台的數據集和數據模型開展業務應用，是數據應用的主陣地。

對財務人員而言，數據應用可以幫助感知現在和預測未來。感知現在：歷史數據與當前數據融合，挖掘潛在線索與模式，對事件發展狀態的感知；預測未來：全量數據、流式數據、離線數據的關聯分析，態勢與效應的判定與調控，從數據的角度解釋事件發展演變規律，進而對發展趨勢進行預測。舉一個例子：基於海量歷史數據的積累和分析，企業能夠基於應用場景，如項目的投入產出預測，構建起更為完善的預測模型。

以本次疫情為例，對大部分企業而言，管理層最關心的問題就是疫情將對企業業績產生哪些影響，企業可以從哪些方面採取措施來加以應對等等。已經建設了管理會計或數據分析系統的企業，則可以非常方便地從這些實時變化的大量數據中，進行精準的數據分析，為管理層提供及時有效的決策依據。

在這個新十年的開端，一場正席捲全球的疫情向我們宣告了未來十年的詭譎多變。不穩定、不確定、復雜、模糊的市場環境很大概率將長期與我們如影隨形。而數字化是我們在這團迷霧中所窺見的確定性的未來。以財務系統為始立刻啟動數字化轉型，是企業提升「反脆弱」能力的戰略之舉！

❺ 數字經濟時代，財務管理新變化

文章來源於公眾號：洞見學堂

作者：王勇 謝晨穎

【導讀】

數字經濟時代，「大智移雲物區」等數字技術已經成為重塑各行各業的重要力量。財務管理作為企業管理的重要內容，也受到了巨大的影響和沖擊。傳統財務的工作流程、管理模式、管理理念、組織架構等各方面都發生了不同程度的變化。企業的財務管理正在從電算化、信息化，逐漸走向數字化、智能化。

數字技術的進步會給財務管理帶來怎樣的改變？本文將從財務決策、資金管理、成本管理、財務職能、財務報告和財務風險六個方面闡述數字經濟時代財務管理發生的變革。

1. 財務決策：從依賴經驗的直覺決策到數據演算法驅動的科學決策

長期以來，管理者通常憑借經驗、直覺、判斷力來進行決策，雖然也會通過獲取數據進行模型的計算得出結果，但 在過去，受限於技術能力，數據獲取不全面，導致很多決策模型無法使用，財務決策僅僅建立在企業內部「財務小數據」的基礎上，包括收入、成本、利潤、資產、負債等，難以做出合理的決策。

數字經濟時代，大數據的大量性（Volume）和多樣性（Variety）給管理者使用決策模型提供便利，可以得出更加科學合理的結果。 大數據不僅能收集到財務信息，也能收集到非財務信息；不僅能收集結構化數據，也能收集到非結構化、半結構化數據；除了企業內部業務數據，更延伸到企業外部，包括所屬行業、供應鏈、競爭對手、監管機構、政府部門等所有利益相關者的數據。數據和演算法通過機器學習的方式不斷自我優化，進而用「數據決策」替代「憑直覺經驗和拍腦袋式決策」。

以投資決策為例，在進行投資決策時，過去的決策者在決策時無法掌握所有信息，且容易受到個人風險偏好、認知偏差的影響，造成決策的主觀性。基於大數據的投資決策模型糾正了決策中的非理性問題，得出的結論更加的科學，提高投資決策的合理性和准確性。同時，通過建立量化投資模型幫助決策者處理海量數據，決策者能夠在短時間內對影響投資結果的因素進行多角度分析，如經濟周期、未來預期、盈利能力、心理因素、市場等，根據模型分析結果做出投資決策，極大提高了投資效率。 有實證研究表明，企業的投資規模、投資回報率與大數據發展指數之間呈正相關關系 ，即大數據的發展有利於企業做出更好的投資決策； 同時，大數據發展指數與企業融資效率、內源融資率及債務清償率均呈正相關關系。 大數據能夠提升企業融資決策的質量。[1]

谷歌採用「The Machine」演算法，通過或否決新的投資和後續投資。 通過收集某特定公司的市場數據、融資金額、聯合投資合作夥伴、以前的投資者、行業領域以及以前估值與目前估值的差額等方面的數據進行分析，用紅綠燈系統來考核某項投資指標體系，綠燈表示投資機會良好，紅燈表示不投資，黃燈表示需謹慎行事。在使用初期只是作為投資盡調的輔助配角，現在其AI演算法已經進入投資委員會，可以對投資進行評估，且評估結果的准確率很高。

2. 資金管理：從內部資金管理到全產業鏈資金管理

傳統財資管理系統中更多是平面化財資管理，將財資管理的重點放在賬戶管理、資金結算、資金劃撥、資金對賬等交易性處理流程上，主要是對企業內部資金的管理。

數字經濟時代，隨著數字技術的不斷發展，可以支撐更加復雜多樣的資金管理模式，財資管理將從平面走向立體。企業的資金管理不再局限於內部資金的集中管控和調配，而是向供應鏈金融模式轉變。 利用大數據、AI、雲計算等技術，可以對產業鏈資金流動進行靜態和動態監測管理。 上至供應商，可以開展供應鏈金融，做應收賬款保理；下到消費者，可以做消費信貸，盤活全產業鏈資金。[2]

蒙牛集團 在企業內部搭建了資金共享平台，實現對資金的集中管控。由集團總部統一調度、管理和運用所有的資金。大量實時匯總的資金大數據，使現金流預測模型更加精確，讓集團對內部資金的管理更精細、更高效、更主動。除了內部資金管理，在企業外部，蒙牛還 建立了服務於上下游的供應鏈融資平台 。通過 「互聯網+大數據」 ，從蒙牛上下游、奶源等第一層直聯的約上萬數量合作夥伴群，逐步延伸到第二層的上百萬數量的蒙牛生態圈夥伴，實現高效、低成本融資。目前，蒙牛已與多家金融機構合作開展供應鏈金融業務。通過EAS系統和銀行在數據渠道上打通，上下游企業可以直接登錄蒙牛供應鏈融資平台，高效融資，使得以蒙牛為核心企業的生態圈更加 健康 。

3. 成本管理：實現精細化核算、前置化管控，優化成本控制

在 成本核算 方面，作業成本法是現在較為精細化的管理方式，但基於技術條件的限制，很多作業層面的數據難以收集，導致實施起來較為復雜和困難。

數字經濟時代，隨著大數據、物聯網等技術的興起， 生產或服務中的每一步驟甚至每一個細節都能夠被各種智能儀器收集到 ，並傳遞到數據處理中心進行處理。企業能夠 方便快捷地獲取、篩選與成本相關的各種數據 ，避免了繁瑣的人工篩選數據的過程，使得作業成本法得以便捷的實現。 同時，成本數據的收集更為精確和全面，便於確定成本動因、識別增值作業 ，精細化成本管理，優化成本控制過程。實際上，由於智能設備和物聯網的應用， 一些傳統的間接費用變為直接成本 ，即使需要分配間接費用，也能找到較為 精確的分配因子 。

Amani等(2017)對 數據挖掘技術在成本管理應用 中的幾個層面進行了綜述，分別是設備層面、流程層面、施工層面、產品層面和項目層面。其中，在設備層可以用數據挖掘來評估設備製造成本，從而提高設備檢查和維修的精確度， 追蹤設備更新成本 ；在流程層數據挖掘技術用來 在成本核算中確定成本驅動因素 ,並幫助 制定轉移定價 的決策；在施工層通過創建神經網路系統，實現快速且 精確的成本評估 ；在產品層數據挖掘可以用以預測產品單元的成本、評估產品生命周期成本；在項目層數據挖掘可以協助建立成本評估體系，包括有形產品和無形產品,如軟體和應用等。基於全過程、多層次的原則，財務可以 在數據挖掘技術下實現對成本的精益管理 ，這是大數據技術在成本管理領域的重要應用場景。

此外，傳統的成本控制是在成本發生後進行事後追蹤。隨著數字技術的應用，成本、費用被細分成不同的子類，針對不同子類都可以進一步向前延伸，建立專業的前端業務管理系統，如商旅管理系統、品牌宣傳管理系統、通信費用管理系統等等。[3]這些前置業務系統和財務系統之間實現無縫銜接， 將成本費用的管理前置到業務過程中去，實現前置化、過程化的成本控制和監督 。

4. 財務職能：從交易記錄、核算監督到決策支持、價值創造，實現業財深度融合

傳統財務的主要工作是承擔企業的財務核算和監督職能，進行報表的編制、資金結算、報送財務信息等基礎性工作。財務角色定位局限於賬務處理、薄記經營活動，財務部門只是職能部門，不能產生附加價值，是「後台」角色。

數字經濟時代，財務的職能將發生重大變革。 以「憑證」為起點的傳統財務會計將逐漸被自動化和智能化，很多重復性、規則性的財務工作會被財務機器人所替代，更多財會人員被釋放出來，新的財務管理模式將實現「無人會計」 。

麥肯錫《自動化和人工智慧如何重塑財務職能》中顯示，大多數財務活動都存在自動化計劃，其中以交易型活動最易於自動化，對於一般的會計活動而言，77%的活動是可以全自動化的，12%的活動可以高度自動化。牛津大學研究者也曾預測，未來20年，在英國會計行業中，財務行政人員和注冊會計師可能被機器完全替代的概率分別為96.8%和95.3%。

財務人員正在從以交易處理為主的財務會計向決策支持為主的管理會計轉型，轉變為賦能者和創新引領者 。藉助大數據挖掘技術，發現業務經營中存在的問題、企業潛在的發展機會，參與經營決策，並更多承擔資金管理、預算管理、風險管控等高價值工作，全面參與到企業的經營管理和價值創造活動中去。

同時，傳統財務工作相對獨立、封閉，很難與各項業務工作有效的融合,「會計和業務兩張皮」現象較為常見。數字化時代，一切業務數據化，一切數據業務化， 財務工作將與業務工作高度融合。 業務信息系統和財務信息系統在輸入、處理、存儲和輸出等各個環節共享，業務和財務人員之間的組織和職能劃分將會逐漸消失。在數字技術、智能技術的加持下，會計人員的部分職責會轉移到業務人員身上， 「人人財務」的趨勢逐漸凸顯 。（「人人財務」表現為財務即業務，業務即財務；人人皆財務，財務皆人人。）

新奧集團 是一家業務版塊廣泛、子公司眾多的大型集團公司，其財務共享中心日常業務種類繁多，且有相當一部分業務流程需依靠人工完成，員工工作強度大、耗時久。在財務數字化轉型中，新奧集團利用IBM RPA（機器人流程自動化）、規則引擎等技術，打造自動化財務機器人， 引入虛擬員工，在財務共享中心上崗 。自動化機器人代替人工完成業務流程中重復度高、規則精確和吞吐量大的任務，以及跨崗位的多人操作、跨數據源的數據核對等；只有異常處理、需要創意和決策的任務才交給人工操作。 藉助RPA技術，新奧集團財務共享中心不僅更快速、更高效地完成工作，而且最大限度釋放員工價值，讓員工做對企業有更高附加值的工作。

美的集團 在財務數字化轉型中，構建了財務共享平台，重新架構了管理體系，真正實現了 「業財融合」。轉型後財務人員從重復投入和效率低的境況中解放出來，將更多資源和精力投入到輔助經營中。 財務職能由「辦公室」型財務轉變成「業務型和經營管理型財務」，通過深入了解業務，深度分析各業務領域的經營數據，為業務部門提供有力的數據支撐，支持企業經營管理決策，提升經營價值。另外，集團重新設置了 財經 各模塊職能崗位，比如 財經 管理部的「預算管理專員、成本管理專員、會計管理專員、研發成本管理專員、資金管理專員」等崗位設計， 所有財務工作側重於參與企業經營管理，而不是會計核算。財務人員從傳統的日常記賬中解脫出來，走進前線，參與到業務中，為業務提供決策支持。

5. 財務報告：從定期、標准化報表到實時、多樣化、全面化報表

傳統財務報告通過對經濟業務的確認、計量和報告，定期提供標准化的財報，有三個特點：一 是主要提供財務數據，非財務數據很少呈現 。財報很難全面展現企業的財務狀況、經營業績與發展前景。 二是標准化 ，即對所有使用者提供相同的格式和信息，不考慮信息使用者的個性化需求。 三是滯後性 ，傳統的「三表一注」面向過去，按季度或年度定期編制，對企業經營狀況的反饋是滯後的。

隨著大數據、雲計算、人工智慧、圖像識別、機器學習等各種技術的出現，正在不斷改變會計信息加工的規則和方法，一些機構已經開始藉助於人工智慧演算法，實現憑證的智能編制和報表的智能生成。可以 根據不同用戶的需求，提供多樣化的財務報告 ， 滿足不同層級用戶的多樣化需求。 這些報告不再局限於財務信息，還包括大量非財務信息，財務報告走向精細和全面。也不再局限於定期報告，而是可以做到 實時化、可視化 。財務數據實時採集、實時核算與分析、實時傳輸與報告，為企業經營決策提供支持。

其中，區塊鏈技術給財務報告帶來的影響是革命性的 。企業外部信息使用者及其內部信息需求都能夠通過共識機制快速確定。每一個企業參與者都可以 提出多樣化的信息需求，通過區塊鏈技術能夠生成並發布各種樣式、內容、結構、目的的財務報告，如 以經濟事項為基礎的報告、全面收益報告、相互式按需報告 、 實時智能財務報告 以及 智能分析報告 等，極大地克服了現行財務報告的諸多局限性。

德邦快遞 的客戶量大、單量大，流轉數據大，對報表的時效要求非常高。通過構建業財一體化系統平台，梳理業務單據與財務憑證之間的數據關聯，德邦快遞實現了90%憑證的自動生成、審核，每月自動處理200萬份業務單據；設置的各項報表架構和業務規則，自動歸集、計算、輸出報表，每次報表編制時間由4小時縮短至60s，實現 報表智能編制、實時查詢 ，滿足管理者對報表時效的高要求。

6. 財務風險：從依靠人進行風險管控到機器自動識別風險、提前預警

財務風險包括籌資風險、投資風險、現金流風險等。傳統財務風險管控主要依靠財務人員搜集信息，進行風險識別時需要搜集的數據量龐大，財務人員難以整合多種渠道的數據，難以進行關聯信息查詢和擴展，效率低下，風險控制的成本較大。

隨著大數據、人工智慧等技術的廣泛應用， 財務風險管控有了更先進的演算法、模型和工具 。藉助監督式學習演算法、知識圖譜等技術，把人類具有的直覺推理加以形式化或機器模擬，可以 大量處理會計信息、供應商管理審查信息、應收賬款賬齡信息等，對財務風險形成預判能力。 通過建立數學模型對不同風險因素進行組合分析，使企業能夠在較短時間內 迅速識別潛在風險並進行精確的量化分析 ，進而實現對財務風險的及時控制。此外，根據大數據的分析結果設立預警指標與臨界指標，還可提醒管理者 在財務風險發生前就做出應對措施 。

德勤認為機器學習可以解讀財務人員對於風險的反應方式，從而在沒有回饋或干預的情況下自主採取行動，根據持續的信息流快速反應，進而降低財務風險，使財務不需要在人的干預下就可以自主驅動智能工具，實現無人化的風險管控。

阿里巴巴 為了保持現金流的穩定性和充足性，防止現金流風險， 建立了大數據財務風險預警體系 ， 將產生財務風險的內外部經營環境等抽象因素數據化， 利用大數據處理技術對各種風險因子異常變化情況進行識別， 任何涉及到現金流的風險因子出現異常，預警體系都能夠基於大數據分析處理進行主動識別，並預警潛在的現金流風險，通知管理人員及時進行風險的管控 。與傳統財務風險預警體系不同，大數據財務風險預警體系在雲技術的支持下能夠實現事前預測、事中處理、事後管控的實時動態監控。

【 小結 】

數字經濟時代，在大數據、雲計算、區塊鏈等數字技術的沖擊下，傳統的財務管理模式發生了深刻變革。財務決策從經驗驅動變為數據驅動，資金管理從內部管理延伸到全產業鏈、生態圈的管理，成本核算精細化、成本控制前置化，財務職能從核算監督到決策支持、價值創造，財務報表從定期、標准到實時、多樣，財務風險管控從依靠人到機器自動識別、提前預警。企業要抓住數字經濟的時代機遇，加快財務管理的數字化轉型，充分發揮財務在數據方面具有的先決性優勢。

參考文獻：

❻ 金融科技ABCD：人工智慧、區塊鏈、雲計算、大數據

近日，中國信息通信研究院主任工程師、金融科技負責人韓涵在「2018中國金融科技產業峰會」上正式發布了《中國金融科技前沿技術發展趨勢及應用場景研究報告》，詳細講解了A（人工智慧）B（區塊鏈）C（雲計算）D（大數據）四大技術發展趨勢及在金融行業的落地應用方案，預測了金融科技七大未來發展趨勢。

科技悄然改變金融行業生態

一是互聯網金融快速興起，對傳統金融行業帶來巨大沖擊。首先，互聯網技術極大拓展了信息傳播的渠道、方式，大幅減小了信息不對稱的現象，擴展了金融服務供需雙方的客戶群。其次，互聯網金融模式下，交易雙方直接在網上進行互動，打破了時空上的限制，提高了交易效率，減少了中間環節與中間成本的消耗。再者，互聯網利用先進的技術實現資源高度實時共享，能夠使業務處理逐步實現自助化、自動化與系統化，使交易更加便捷、有效。

二是大量非金融企業進入金融行業，金融市場主體出現顯著變化。一方面大量科技企業藉助金融科技發展契機，積極獲取金融牌照，跨界提供金融服務，「科技+牌照」成為趨勢。另一方面，大量具有To C服務經驗的傳統企業，發揮用戶規模優勢，通過用戶數據資源與金融科技的結合，也積極跨界提供金融服務。此外，大量依託於金融科技的新興創業企業，成為金融市場的新興力量，在金融科技領域的技術和商業模式創新成為其核心競爭力。

四大技術落地金融行業

當前，「大智移雲」等新興科技快速演進，人類社會正在從信息化走向數字化和智能化。隨著雲計算、大數據、人工智慧和區塊鏈等新興技術在金融行業的深入應用，科技對於金融的作用被不斷強化，創新性的金融解決方案層出不窮，金融科技發展進入新階段。

其中，雲計算技術能夠為金融機構提供統一平台，有效整合金融結構的多個信息系統，消除信息孤島，在充分考慮信息安全、監管合規、數據隔離和中立性等要求的情況下，為機構處理突發業務需求、部署業務快速上線，實現業務創新改革提供有力支持。大數據技術為金融業帶來大量數據種類和格式豐富、不同領域的大量數據，而基於大數據的分析能夠從中提取有價值的信息，為精確評估、預測以及產品和模式創新、提高經營效率提供了新手段。人工智慧能夠替代人類重復性工作，提升工作效率與用戶體驗，並拓展銷售與服務能力，廣泛運用於客服、智能投顧等方面。區塊鏈技術能夠有效節約金融機構間清算成本，提升交易處理效率，增強數據安全性。

金融科技七大發展趨勢

隨著，金融與科技的不斷融合，金融科技將出現七大發展趨勢，韓涵表示，

雲計算技術發展已經進入成熟期，金融雲的應用也正在向更加核心和關鍵的「深水區」邁進。據中國信息通信研究院的調研，已有過半數的金融機構使用OpenStack等開源雲計算技術。傳統計算、網路和存儲雲方案已經同質化，客戶需要的是上層PaaS甚至SaaS 能力甚至是業務和商業解決方案能力，有互聯網金融實際業務經驗、有生態合作夥伴的廠商更能得到客戶青睞。雲這個領域特別強調「吃自己的狗食」。

金融行業數據資源豐富，而且業務發展對數據依賴程度高。大數據技術在金融領域的應用起步早、發展快，已經成為金融行業的基礎能力。當前，金融行業的大數據應用已經非常普遍和成熟，也取得了較為顯著的應用成效，最大的特點是數據資產化的 愈加凸顯、有深度的大數據分析變得越來越重要，用戶畫像和知識圖譜成為最重要的技術。2017年知識圖譜一下子火起來，除了傳統實體知識圖譜外，事件圖譜（描述動態關系）開始越來越重要，即實時性要求越來越高，時間就是金錢。另外，還有一個關鍵問題就是合法獲取數據，涉及法律、政策、技術、機制等問題，需要各方推動和努力，

人工智慧一般分為計算智能、感知智能和認知智能三個層次。從目前人工智慧在金融領域的應用趨勢來看，計算智能通過與大數據技術的結合應用，已經覆蓋營銷、風控、支付、投顧、投研、客服各金融應用場景。人工智慧最重要就是AI in all，傳統金融很多是「知道型」的業務，按規則、經驗辦事，很多簡單重復性工作被證明完全可以被AI取代（例如客服），認知型的業務目前看也可能機器不比人差（例如智能投顧、智能營銷）。那麼金融業最重要的是如何最大發揮人的價值。一是風險防範，AI演算法不一定完全正確需要人在樣本特徵准備或審核上來補充；二是金融創新，創新是門藝術，目前沒有證據表明AI在創新上有啥獨到之處，所以人的創新非常重要；三是發揮領域知識的價值，AI目前最大的缺陷就是它是沒有常識是不行的，知識會成為重要的競爭力分水嶺，知識圖譜、業務規則補充、業務數據標注這些都是產生知識的手段。

區塊鏈技術近年來一直受到廣泛關注，其技術公開、不可篡改和去中心化的技術屬性，擁有在金融領域應用的先天優勢，因為本質上區塊鏈就是一種經濟模式，主要解決非信任網路的記賬問題，如果說其他技術主要是生產力變革，區塊鏈更像是生產關系變革，我們有幾個判斷：

（1）區塊鏈的技術還沒有成熟到金融級，包括金融經常用的聯盟鏈有沒有技術問題，還是一個探索的過程，所以會看到並沒有大型的金融區塊鏈應用（非數字貨幣類）上線，嘗試很多，普及還早；

（2）因為區塊鏈不僅僅是技術，所以這一輪技術革命中區塊鏈的影響要遠大於其他技術，可能會有顛覆性的業務、技術或者企業出現，這個趨勢是不可阻擋的，有人說這是價值互聯網的春天可能並不過分；

（3）區塊鏈3.0叫去中心化應用就是應用生態將決定最後的贏家。目前公鏈和私鏈（或聯盟鏈）都有一些金融應用，但還不成氣候，應該勝負未分，這裡面大公司不一定有優勢，開源力量不可小覷；

（4）政策風險仍然很大，包括最近ICO還有代幣發行，有些可能就是偽創新。

國家高度重視金融風險防控和安全監管，十九大報告明確指出要「健全金融監管體系，守住不發生系統性金融風險的底線」。隨著金融科技的廣泛應用，金融產業生態發生深刻變革，以互聯網金融為代表的金融服務模式創新層出不窮。傳統模式下事後的、手動的、基於傳統結構性數據的監管範式已不能滿足金融科技新業態的監管需求，以降低合規成本、有效防範金融風險為目標的監管科技(Regtech)正在成為金融科技的重要組成部分。

利用監管科技，一方面金融監管機構能夠更加精準、快捷和高效的完成合規性審核，減少人力支出，實現對於金融市場變化的實時把控，進行監管政策和風險防範的動態匹配調整。另一方面金融從業機構能夠無縫對接監管政策，及時自測與核查經營行為，完成風險的主動識別與控制，有效降低合規成本，增強合規能力。可以預見，未來1-3年監管科技將依託於監管機構的管理需求和從業結構的合規需求，進入快速發展階段，成為金融科技應用的爆發點。

技術滿足需求的同時，也將在需求的驅動下不斷發展創新。金融科技應用在推動金融行業轉型發展的同時，金融業務發展變革也在不斷衍生出新的技術應用需求，將實現對金融科技創新發展的反向驅動。這種驅動可以從發展和監管兩條主線上得到顯著體現：

一是發展層面，新技術應用推動金融行業向普惠金融、小微金融和智能金融等方向轉型發展，而新金融模式又衍生出在營銷、風控和客服等多個領域的一系列新需求，要求新的技術創新來滿足。

二是監管層面，互聯網與金融的結合帶來了一系列創新的金融業務模式，但同時互聯網金融業務的快速發展也帶來了一系列的監管問題，同樣對金融監管提出了新的要求，需要監管科技創新來實現和支撐。從未來的發展趨勢看，隨著金融與科技的結合更加緊密，技術與需求相互驅動作用將更加明顯，金融科技的技術創新與應用發展將有望進入更加良性的循環互動階段。

雲計算、大數據、人工智慧和區塊鏈等新興技術並非彼此孤立，而是相互關聯、相輔相成、相互促進的。大數據是基礎資源，雲計算是基礎設施，人工智慧依託於雲計算和大數據，推動金融科技發展走向智能化時代。區塊鏈為金融業務基礎架構和交易機制的變革創造了條件，它的實現離不開數據資源和計算分析能力的支撐。

從未來發展趨勢看，雲計算、大數據、人工智慧和區塊鏈等新興技術，在實際應用過程變得越來越緊密，彼此的技術邊界在不斷削弱，未來的技術創新將越來越多的集中在技術交叉和融合區域。

尤其是在金融行業的具體應用落地方面，金融雲和金融大數據平台一般都是集中一體化建設，人工智慧的相關應用也會依託集中化平台來部署實現。新一代信息技術的發展正在形成融合生態，並推動金融科技發展進入新階段。