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不确定的时代下,财务如何支持企业从“语文管理”到“数学管理”

李冬玉 / 2021-12-30
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  • 声明:本文由会说作者撰写,观点仅代表个人,不代表中国会计视野。文中部分图片来自于网络,感谢原作者。

    财务转型·数字化

    中国是个重人情世故的国家,世事洞明皆学问,为了生存要应对各种考验,客观上要求企业老板具有很高的情商,老板们都是写人情练达文章的高手。所以中国企业的老板几乎都擅长语文管理,也就是“人治”。

    语文管理之所以普及,有它的特定背景和优势。从18世纪六七十年代开始,所经历漫长的工业化时代中,经营环境相对稳定,又由于信息技术所限,老板无法全面了解掌握企业的经营状况,势必要通过控制人来达到控制企业的目的。在这种背景下采取人治方式进行“语文管理”更具有优势。

     

    但如今是个不确定的、竞争激烈的、物质丰富的、信息相对透明的时代,用户的信息来源和购物选择非常多样宽泛。那种决策凭经验,资产是乱麻、资源是迷团,企业好坏看表面的“语文管理”模式早已不能适应如今的商业环境。

    企业文化适合语文管理,因为它释放的是无形的氛围,给人的是一种感知。而企业管理则应该是数学管理,是收入-成本=利润的计算题。虽然如今以信息技术为依托的新商业模式更加多样复杂,但无论是平台模式、免费商业模式、共享模式、内容付费模式等新商业模式的核心要点依旧是增收节支,只是这些模式更加隐蔽,或需要流量转化,或需要数据支持模式实施,但这些新的商业模式都是企业互联网、信息化应用带来的产物。

    这些企业在经营管理中,也更加依赖企业数据进行管理决策,这些企业的数据真正成为了“数字资产”,通过数据的应用比传统企业创造出更多的价值。据麦肯锡调查,那些实施数字化成功的企业,收益要高于同类行业。

    通过数据的应用可以给企业带来强大助力,企业的这些数据当中隐藏着助力其发展的大价值。但这些原始数据本身不能发挥作用,只有通过对这些数据进行加工分析、深度挖掘,洞察真相,提出见解,支持战略、运营,才会产生价值。

    财务核算的对象是企业所有运营数据。在通过数据洞察真相,进而支持业务与服务决策上有先天优势。但传统的财务软件目前尚不能支持业务数据的灵活加工与应用,使用EXCEL想要对海量数据进行多维度精益分析工作量非常巨大。如果你所在企业有几百种产品销往全国各地,有几百家渠道和数千个大客户,有线上线下销售,每月的销售订单有几百万行,想对产品分别从品类、大区、渠道、客户、时间等多维度对不同产品进行精细分析工作量非常巨大,而财务工作有非常强的时限性,想通过EXCEL达成目标显然捉襟见肘。

     

    商业智能分析工具的出现,无疑是财务人员对企业数据进行精益分析,支持企业进行数据管理的福音。

    通过智能分析工具,哪怕每天产生海量数据的企业也一样进行快速数据处理,为决策层和各业务部门提供手机或电脑界面的BI可视化,以帮助决策层和各业务部门管理决策。商业智能分析工具有多种,据微软统计发布,财富500强企业中有97%的企业使用微软的Power BI作为商业智能分析工具,跟着这些先进企业学习要好过自己摸索选择工具。 

     

    Power BI可进行传统财报的动态分析,但作为商业智能分析工具,它更是财务支持业务,进行企业销售、库存、生产、物流供应链、研发、人力资源等业务数据分析与可视化的利器。

    即可以将所有业务模块数据根据其逻辑关系、分析需要整合,综合分析企业整体情况,也可以深挖细掘,细化到具体业务场景的最小颗粒度,将不同内容通过可视化分别呈现与反馈给决策层和各业务部门,从而使企业的数据变得有价值,成为企业的“数字资产”。

    但经营瞬息万变,产生的实际数据错综复杂,数据本身复杂,数据之间的关系更是错综复杂。所以商业智能工具的应用,和财务信息系统的应用有着异曲同工之处,即前期的体系设计非常关键。顶层设计决定后期使用质量,前期设计的不合理势必影响后期的使用效果。

    所以Power BI 的数据建模是一大考验,复杂的业务逻辑和数据结构,需要根据企业实际情况和分析场景着手搭建,当任何一门技术达到一定高度,它就成为了一门艺术。如果前期顶层设计有问题,数据模型搭建不好,无论你的DAX函数学习多好,也很难达到想要的效果。在进行可视化设计时,你将发现层出不穷的小bug跳出来捣蛋。

    而DAX函数和度量值的应用,则是另一个拦路虎,会写公式不等于会用公式,我们想求结果为10的值,可以通过不同的加减乘除公式计算得出,2*5=10,1*10=10,5+5=10,2+8=10,20-10=10,50/5=10... DAX公式亦是如此,可以有不同的写法,但这么多写法中,肯定有一些更优。如何知其然知其所以然?在跟着大师学习的前提下,只有动手动脑练习,练习,再练习,当你花了足够多的时间和精力,才有可能取得质的突变。

    建模更是如此。在建模学习的那段时间,有70%的夜晚,凌晨才去休息,有时为了查找突如袭来的BUG,直至凌晨三四点。但随着时间的积累,逐渐的在应用中越来越得心应手,看到了它的巨大价值,觉得所有的付出都是值得的。

    比如传统供应商管理,更多的侧重于合同管理,对于多达数千上万产品的企业而言,没有相应技术工具支持,很难精细管理。而通过Power BI我们可以轻松从总体情况、战略分析、供应商贡献、采购成本等多维度交互分析。

     

    通过总体情况,可以看出目前一共有多少家供应商,这些供应商每年为我们带来多少收入、成本、毛利,这些供应商中,贡献最多的有哪些,贡献最少的又有哪些。通过交互分析,可以对不同时间段、各产品品类,各品类中各供应商分布、销售、进货成本、毛利动态呈现,从而让决策层和采购部门有直观清晰的整体认知。 

     

    分析没有定式,根据企业实际情况,还可以选择与行业内标的企业和标的指标进行对比分析,挖掘出关键点,从而让决策层和采购部门直观看到企业与对标企业在销售、毛利等方面的差距和是哪些方面导致的差距,从而修正提升,优化供应商管理。还可以从资金结算维度剖析,评估资金结算期限的合理性。

    在战略分析维度,管理层和采购部门可以通过仪表盘多维度了解整体、各类别、课别,或查看各供应商各时间段的采购目标、实际已达成情况。通过战略看板可以看到这么多家供应商中哪些是明星供应商,哪些是现金牛供应商,哪些是潜力供应商,而哪些则是瘦狗供应商。通过时间、类别、品类交互,可清晰展现四大类供应商提供产品所属品类、课别、销售、库存等信息。从而让实际数据为决策层和采购部门在进行供应链采购战略决策与供应商管理时提供详实有据的支持。

    在供应商贡献维度,通过漏斗图和分区图可清晰看出整体、各类、各组、各个供应商提供产品的销售、成本和毛利贡献直观情况,并同时交互显示各类或各组供应商数量和各供应商具体名称、销售、成本、毛利金额,从而多维度展示供应商贡献,支持采购部门进行供应商选择和制定相关采购政策。 而通过贡献看板,可清晰查看各组供应商数量、销售、毛利、毛利率、贡献占比和具体供应商及其收入毛利情况。

    如我们查看毛利率远高于正常水平的“70%以上毛利率供应商”组的情况,通过展示看板可以看出,70%以上毛利供应商有5家,综合毛利率为77.4%,总计销售额26万元,毛利20万元;其中1家年毛利贡献在“毛利贡献10-50万供应商”组,该供应商贡献了年销售额24万元,年毛利18万元;2家年毛利贡献在“毛利贡献1千-5万的供应商”组,这2家供应商共贡献销售额2万元,毛利2万元,详细数据可以左侧看板查看;2家供应商在“毛利贡献0-1千元的供应商”组,这2家供应商贡献的年度销售额及毛利不足万元;右上角动态饼图显示该组毛利贡献占总体比例不到1%。

    如此详细的数据支持采购部门是不是很容易得到想要的信息?如果原始数据颗粒度足够细,还可进一步对异常供应商深入挖掘剖析。 

    如果原始数据颗粒度足够细

     

    点击“毛利贡献大于100万的供应商”组,可以从各个维度得出该组供应商信息:该组供应商共32家,贡献了3.5亿销售和6579万毛利额;其中毛利率在“51%-70%毛利率供应商”的有1家,毛利率为53.3%,毛利率在“31%-50%毛利率供应商”的有1家,毛利率为33.7%,毛利率在“11%-30%毛利率供应商”的有28家供应商,综合毛利率为19.2%;通过右上角动态饼图可以清晰看出该组毛利贡献占比情况,通过左侧展板可以清晰看出该组32家供应商的具体信息。 

    通过左侧展板可以清晰看出该组32家供应商的具体信息

     

    通过多维度动态交互分析,决策层和采购部门对供应商从整体、战略、具体业务层和存在问题都能有深入认识,根据这些数字信息,来决定下一步如何改进提升和决策管理。

    当财务可以为各业务部门提供详实可信的数据支撑时,自然的,企业就会从“语文管理”走向“数学管理”。 据中国经济时报发布的《数字化转型的关键是让企业获得经济效益》一文中指出,据有关机构测算,在不考虑疫情影响的情况下,数字化转型可使制造企业成本降低17.6%、营收增加22.6%,使物流服务企业成本降低34.2%、营收增加33.6%,使零售企业成本降低7.8%、营收增加33.3%。

    工欲善其事,必先利其器。好的技术工具可以让财务工作事半功倍。但仅有好的技术工具远远不够,需要信息技术能力、业务思维能力、财务思维能力三足鼎立。技术工具赋能,业务思维决定数据分析的有用性和分析时的着力点,财务思维决定数据的选择、分析和呈现的方式及维度,而这三者,共同来支持前期的顶层设计和数据建模。

    数字化时代的最大特点是多变性与不确定性,企业的经营模式、组织运营也各不相同,所以数字化转型很难像财务软件那样普适,拿来即用原则几乎不可能,这里更强调学习能力和创造性。技术工具帮助我们缩短数据加工时间和实现精细分析,但如何让分析出的数据有用,能让业务部门直观明白,于我们财务人而言,是挑战,更是机遇。

    李冬玉

    作者
    • 李冬玉 注册会计师、高级会计师,一位热爱财税专业的财会老兵。
      微信公众号:玉盘数豆
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