秦荣生：数字化时代的财务创新发展
目前，移动互联网、大数据、云计算、物联网、5G、人工智能、区块链等数字技术飞速发展，深刻影响着包括财务领域在内的社会各行各业，笔者认为，在数字化时代，财务唯有拥抱数字技术、创新发展，才能不断前行。
（一）数字化的涵义
数字化是指将许多复杂多变的信息转变为可以度量的数字、数据，再以这些数字、数据建立适当的数字化模型，把它们转变为一系列二进制代码0和1，引入计算机系统，进行快速处理，得出结论和结果。美国国际数据集团2018年11月的研究报告指出，全美1 000家大企业中已有67%实现数字化转型。我国很多企业目前还没有认识到数字化的重要性，数字化转型还没有提到议事日程上来，2018年我国服务业、工业、农业的数字化率分别是35.9%、18.3%、7.3%。在数字化时代，唯有拥抱数字、拥抱变革，顺势而为，从战略的高度认知数字对于企业经营乃至企业生存的重要性，才能逐步转换频道成为“数字型企业”。 当然，企业数字化并不是对以往的信息化推倒重来，而是整合、优化现有的信息化系统，重新设计整体业务流程，包括精简各种程序、压缩文件的数量、开发自动化决策流程、用新的数字技术手段提升企业新的技术能力等。
（二）数字化的特征
数字化具备三方面特征：一是数据成为驱动经济增长的核心生产要素。在农业经济时代，经济发展依靠的关键生产要素是土地和劳动；在工业经济时代，经济发展依靠的关键生产要素是资本和技术；在数字化时代，经济增长依靠的核心生产要素是数据。数据是数字经济的“血液”，是数字经济最重要的特征，是未来企业和国家之间竞争的核心资产。数据资源具有的可复制、可共享、无限增长和供给的禀赋，打破了传统要素有限供给对增长的制约，为持续增长和永续发展提供了基础与可能。
二是数字基础设施成为新的基础设施。在工业经济时代，经济活动架构在以铁路、公路和机场为代表的物理基础设施之上。在数字化时代，数据成为驱动经济增长的核心生产要素，改变了基础设施的形态，网络、宽带、无线网和云计算成为新的基础设施。数字基础设施的完善，一方面需要加大投入资金，推动无线网络、云计算、宽带、云储存等信息基础设施的普及和推广；另一方面需要利用数字化技术，对传统的基础设施进行数字化改造，通过在传统基础设施上安装传感器等新设备，实现数字化转型。
三是数字素养成为对劳动者和消费者的新要求。在数字经济条件下，数字素养成为劳动者和消费者应具备的能力。数字素养被联合国认为是数字时代的基本人权，是与听、说、读、写同等重要的基本能力。随着数字技术向各领域渗透，劳动者越来越需要具有数字技能和专业技能“双重”技能。所以，具有较高的数字素养成为劳动者的就业优势。对消费者而言，若不具备基本的数字素养，将无法正确运用信息和数字化产品和服务。
（三）数字化的技术
数字化技术包括大数据、云计算、移动互联网、物联网、虚拟现实技术、区块链、人工智能等。其中，大数据着眼于“数据”，关注实际业务，提供数据采集分析挖掘，注重信息积累，即数据存储能力。云计算着眼于“计算”，关注 IT 解决方案，提供 IT 基础架构，注重计算能力，即数据处理能力。移动互联网从3G、4G发展到5G，5G的重点是将移动通信和互联网二者结合起来，成为一体。物联网使所有能行使独立功能的普通物体实现互联互通。虚拟现实实现虚拟事物与真实现实之间的有效互动。区块链通过加密技术能形成一个去中心化的、可靠、透明、安全、可追溯的分布式数据库，推动互联网数据记录、传播及存储管理方式变革，大大降低信用成本，简化业务流程，提高交易效率，实现互联网从信息传播向价值转移的转变。此外，人工智能技术在并行处理、获取海量数据及算法优化等方面的应用也非常明显，已经开始逐步走进人们的工作生活。
企业的数字化涉及企业经营理念的变革、企业文化的转变、组织框架的调整，需要全体员工构建数字化思维：从无链接信息系统向消费者、内部各个数据单元相互链接的数字化系统转变；从体现管理思维的信息化向体现用户为中心的数字化思维转变。面对业务经营和管理活动的数字化，财务领域应审时度势，更新财务的观念、技术和方法，加速实施财务变革，构筑一种新的财务管理体系与模式，创新我国财务管理的发展道路。
一是账表体系从封闭式向开放式转变。传统复式记账法下形成的封闭式账簿体系至今还是账簿体系的主流，反映企业财务状况和经营成果的账簿体系容易被企业经营管理者操控，企业外部投资者、信贷者等难以了解其真实情况。因此，企业财务欺诈时常发生。
区块链是近年来兴起的开放式账表体系。作为可信的分布式数据库，它运用密码学原理、数据库存储和共识机制，具有分布式、不可篡改等特点，通常被描述为一个拥有私钥的“分布式自动化开放式账表”。区块链在数据记录开放方面的重大变革将从根本上改变现行的封闭式会计账表体系。在区块链系统中，通过智能合约，事前设计使用者共同需要的信息及格式，账表体系会随着交易的发生而同时产生，并向所有使用者及时公开，形成开放式的账表体系。
区块链技术能够给区块链系统里所有使用者一份自动更新的账本（链），包含系统中发生的每笔交易（区块），有多个系统预先选择好的验证节点，由它们来对交易达成“共识”，交易就会自动被信任。在区块链系统中，每笔交易的副本会被传播至与交易相关的所有用户，而不是企业控制的账表。除了输入错误外，其他过程是不可能发生欺诈或者错误的。如果企业对交易有输入错误，就会被其他用户发现并纠正。外部审计是鉴证财务报表信息的合法性和公允性，区块链技术的公开、透明、防篡改和共识机制，会导致外部审计作用的弱化。
二是财务工作从自成体系向业财融合转变。传统的财务管理表现为财务与业务相互独立，财务人员的主要工作是编制财务报表，会计核算均是业务发生后进行处理，财务管理属静态管理，财务部门相对封闭，财务专业性强。而数字化时代的财务管理要求财务、业务都实行数字化，财务应与业务紧密融合，会计核算在业务发生的事前、事中进行，财务管理应是动态管理，财务部门全方位开放，财务管理应促进业务经营发展。
在服务企业业务发展上，财务管理要深入企业业务发展的过程和前端，实现财务管理与业务发展的紧密融合，对业务数据进行深入挖掘和分析，做好业务经营结果的“记录员”、业务经营过程的“调度人”和发展方向的“引领者”。出色的财务管理一定是站在业务的角度看财务，站在业务经营发展的角度安排财务计划，统筹业务和经营发展，通过战略财务，财务人员参与到企业的未来规划和战略决策中。通过业财融合，财务人员主动介入到业务的事前、事中和事后的全过程管理，实现从原先被动应付到主动参与的转变。通过共享财务把各业务单元的财务业务流程化、信息化处理，使财务人员从原先忙于核算向参与和支持决策转变。
三是财务服务从综合性向个性化转变。现行财务服务的主要对象是企业外部的投资者、信贷者和其他利益相关者，内部对象是董事会、经理层管理者，财务服务的主要方式是定期提供财务报表，财务服务不区分具体对象和用户。而数字化时代的财务服务要求综合利用财务信息，满足不同对象的个性化需求。企业财务服务的外部对象区分为投资者、信贷者和其他利益相关者，内部对象区分为董事长、总经理和分管不同业务的副总经理、中层干部和员工。
数字化时代强调个性化、定制化的生产和服务，体现出以人为本的理念，通过大数据全面捕捉用户的需求，提供精准的服务，服务质量得到大幅度提升。企业的投资者、信贷者和其他利益相关者需要的财务信息是不同的，投资者关注的是获利能力、分红等信息，信贷者关注的是现金流和还本付息等信息，客户和其他利益相关者则关注的是企业产品质量、安全及履行社会责任方面的信息。企业董事长关注的是净资产收益率、总体经营情况和市场占有率等信息，总经理关注的是考核指标完成情况、绩效与奖励等信息，副总经理关注的是其分管业务的指标完成情况，中层管理人员关注的是业绩奖励。
四是财务信息从严重滞后向及时性转变。传统模式下，财务报表编制时间较长，编制流程低效，财务信息严重滞后，财务监控为间断式监控，不能实行连续性监控，不能系统、完整地反映企业的经营成果和现金流量情况。而数字化时代，实时编制财务报表，提高了财务服务效率，财务信息即时传送，可满足经营管理需要；企业实时进行会计核算，可及时支持决策需要。具体而言，企业可以利用互联网、大数据、智能化构建实时财务报表系统。首先，将内部局域网中的财务系统与管理系统的数据整合，建立中心数据库，并将经营活动的数据在中心数据库中及时添加和更新。其次，建立实时财务报表网站，并将中心数据库与外部互联网连通，及时采集与经营活动相关的外部数据，实现数据共享和同步更新，并进行相互印证，分析产生差异的原因。最后，由财会人员和信息技术人员对数据库中的数据进行技术处理，然后上传至实时财务报表网站，供财务报表使用者及时阅读、分析和使用。
五是财务分析从小数据向大数据转变。传统财务分析利用的主要是企业内部和分子公司中的数据和资源，很少涉及外部数据和资源的收集、分析和挖掘。而数字化时代要求财务分析的数据和资源能够从外部广泛收集与挖掘，包括行业、主管部门、竞争对手、政府部门、产业链相关单位的数据，并进行网上及时收集与汇总、在线更新和补充。现代财务分析应用大数据的程序为：首先，综合不同的数据集，广泛搜集相关信息，形成数据库。其次，针对数据库，利用数据挖掘和分析技术发现并推断未知关系并预测发展趋势。最后，依据数据分析结果并结合实际情况得出相关结论，实施应用或服务于决策。财务分析利用大数据技术手段后，事前风险分析、事中数据分析、事后业绩分析等都将成为财务分析的新内容。财务分析通过大数据技术可以获取大量的非结构化和半结构化数据，这些数据能够实现量变到质变的转换，从非结构化和半结构化数据中发现相关性，为财务分析获取更多相关和可靠的证据。
六是财务核算从软件化向智能化转变。人工智能把财务工作中“人” 做的工作与“ 机器人 ” 做的工作分离出来，即让智能机器人来执行工作量大但不涉及判断的会计证据收集、核对等工作，这不仅能够提高财务日常工作的针对性和灵活性，而且有助于降低差错率，避免人为判断的主观影响，改善决策制定流程；提高财务工作效率，为财务人员对海量交易进行快速、有效分析提供支持，并能监控交易活动。
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