导读 本次分享题目为业财一体化数据治理，助推企业财务数字化转型。
主要从以下四方面展开介绍：1. 数据治理概述及常见数据问题
2. 业财一体化数据治理概述
3. 业财一体化数据治理如何助推财务数字化转型
4. 业财一体化数据治理的意义
分享嘉宾｜肖泱 中关村科技租赁股份有限公司 副总监
编辑整理｜杨倩
内容校对｜李瑶
出品社区｜DataFun
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数据治理概述及常见数据问题
我们常常会遇到这种情况：领导提出数据不对，询问出处，业务部门反馈说是系统出的，领导就会认为这是系统的原因。但是我们在做数据治理的过程中会发现，很多问题是业务规则不清晰导致的。因此数据治理其实是 IT 部门和业务部门共同的职责。02
业财一体化数据治理概述
1. 什么是数据治理？
首先，数据治理需要有组织，也就是数据治理的发起部门。第三，数据治理也需要有一系列的流程。比如数据标准、数据质量的管控等等，都是需要有相应流程的。因此，数据治理的体系建设，其实就是围绕着组织、制度、流程和技术平台来进行体系的建设。这不是简单的系统技术问题，更需要一个长效的机制。
相信大家一定都已经意识到了数据治理的重要性。国资委颁布的《关于加快推进国有企业数字化转型工作的通知》里面就明确提出，要加快集团的数据治理体系建设，数据治理已经成为企业数字化转型的重要基础。下图是数据治理体系框架，包括战略层、机制层、领域层和技术支撑层，适用于很多不同的行业。首先需要有目标，建设的规划以及实施的路线。要建立相应的组织，并且明确组织架构和各部门的职责。机制层面我们需要制定管理办法、流程、模板和手册。平台层面，通过源系统的改造、数据平台和数据管控平台的搭建，来把整个数据质量闭环的管理机制搭建起来。
业务部门提的最多的业财数据不一致的问题，以及监管报送数据质量的问题。IT 部门思考的数据问题更多是从系统落地的角度来考虑，例如如何推进已有系统的数据标准化以及数据治理的工作；如何对数据质量进行持续地监控，避免持续新增数据质量问题；最小化上游业务系统变化对现有管理系统的影响。这里就涉及到需求标准的管理、数据质量管理以及源数据管理的问题。- 缺少数据质量问题的持续检查、跟踪、改善考核的手段，也就是整个 PDCA 的循环。
- 业务部门配合的积极性不高，推动原系统的配合改造难度比较大。
针对上述问题我们需要三个方面的工作：第一，搭建数据治理体系与职责；第二，IT系统的建设与管控；第三，有相应的工具与流程。我们从问题出发，做数据治理。一开始我们围绕着监管层面来做，先从监管的专项数据治理开始。做完监管的数据治理之后，我们报送的数据质量有了显著的提升。之后回过头来再去从内部推动业务数据、财务数据的数据治理，为之后的经营分析打下基础。
- 业财基础数据的一体化。也就是业财数据打通，现在很多业财数据不准确、口径不统一，其实是没有把基础打牢。
- 在业财基础数据一体化的基础之上，我们才能再进一步地实现业财核算一体化，也叫做自动制证。
- 业财经营决策的一体化，更多是从经营分析的层面考虑，去辅助决策，比如管理驾驶舱。
围绕这三个阶段，再来梳理一下业财一体化的概念。业财一体化涉及到三个流，分别是业务流、财务流和管理流。第一阶段和第二阶段更多是解决业务流和财务流的问题。管理流的本质是从管理的角度看问题，比如从战略角度，年初要做经营计划，年底要做绩效考核，这是一个管理流程的闭环。管理流里面就会涉及到指标体系，比如经营分析的指标体系，有了经营决策的一体化才能真正实现业财一体化。
业财一体化的数据治理，以实现业财一体化和业财数据一致、完整、准确为目标，构建统一的主数据标准体系及提高业财数据质量。开展的财务主数据、业财数据指标数据的数据治理工作。包括以下三个层面：- 基础数据一体化。对财务数据进行治理，包括客商、科目账户等等，不仅是建标准，更要系统落地标准。
- 业财核算一体化。针对业务发生过程中的各类交易事件，实现业财核算的完全自动化。可以通过梳理财务凭证的全流程的场景，包括建立业财的数据标准来提升数据质量。
- 业财经营决策一体化。对应的是指标的数据治理。可以建财务经营指标库来制定业财指标和基础数据项的指标，来提升整体数据质量。
业财一体化数据治理如何助推财务数字化转型
财务系统建设，也分为三个阶段，从原始的会计电算化的时代到电算化时代，然后经过信息技术的不断发展，进入了财务信息化时代，也就是 ERP 时代，SAP、Oracle 纷纷引入国内。在 ERP 里会非常注重业财一体化的工作，同时像银企直连、金税打通、系统的自动执证、快速结账等，也在 ERP 时代奠定了一个非常好的基础。到现在的数字化时代，我们提出了从财务信息化到财务的数字化，包括电子发票、RPA 的财务机器人、业财税资一体化、数据中台智能分析等等。实际上我们现在已经进入了财务数字化时代。数字化转型，就是利用数字技术与业务模式的转型相结合，来实现企业业绩的提升和问题的解决。数字化与信息化有所不同，但也不是完全割裂的。财务数字化转型是从财务出发，借助数字化技术提升财务数据质量和运营效率，升级财务职能，赋能业务、辅助经营和决策的过程。这里要把握如下五点：- 第一，财务数字化转型，是数字化转型的中枢。财务其实就是企业的一个数据处理中心，所以财务数字化转型的成效决定了企业整体数字化转型的进程。
- 第二，财务数字化转型的实质就是以数字技术为支撑，用数据驱动财务价值的创造。
- 第三，财务数字化转型的过程，不仅仅是对财务组织的调整和新系统的建设，还需要通过流程优化再造来实现转型后的运营管理。
- 第四，财务转型的价值在于，可以提高财务运营效率和控制能力，提供洞察和增加效益。在实践过程中，财务管理水平确实得到了提升。
- 第五，财务数字化转型的关键在于，由财务部门主导，IT 部门执行落地。我们一直在讲业务跟技术的融合，但其实更应该是业务主导科技，这样才能把数据治理以及数字化转型的工作向前推进。
我们也总结提炼了财务数字化转型的建设框架，虽然这个建设框架中的场景更多适用于我们的某个行业，但是其中大的逻辑思路都是相通的。自下而上来看，首先是搭建数据治理体系，包括组织保障原则、制度流程、人才支撑、手册模板，形成数据治理的文化。再往上，需要相应的平台从技术层面去做落地，包括业务的平台、数据的平台、数据管控的平台。我们通过业财的交互场景梳理发现，有很多场景可以进行数字化，我们做数字化的目的其实是反过头来反哺于数据治理。比如金融企业里面的回款核销，数据往往会面临不及时、不完整等问题，核销的工作如果完全依赖于人工，很有可能会导致不及时。但我们能用数字化技术的一些手段去做场景的数字化，来推动数据质量的提升。这就是我们所提到的业财交互场景的数字化，这些场景包括租金的核销、税务对账、资金监控、流水的对账、发票录入、报销审核等等。场景数字化之后，数据质量得到了提升，但数据要进一步去驱动决策、辅助决策，包括资金的监控分析、成本分摊、多维盈利分析，更多的是属于管理的范畴了。在这个层面我们能发挥更多的数据价值，包括优化运营、赋能业务、数据资产和决策职能等等。
核心还是要围绕着数据标准管理、数据质量管理和元数据管理。
财务主数据是被业财系统频繁调用的基础数据，包括科目体系、账户、组织、客商。通过财务主数据治理来统一会计科目体系上下游的数据，为实现业财核算的自动化打下基础。
对业财的数据治理，首先要围绕着端到端流程和业财的交互点做梳理。我们以梳理流程中业财交互点为起点，通过端到端的流程业财交互点的梳理，来建立业财主数据标准，统一业务和财务语言，来实现业财核算的完全自动化。通过业务流程的梳理来形成数据流向图，可以与财务凭证这个场景逐渐结合，找出流程数据断点，跟业务部门一起去分析怎么解决。我们可以把业财基础数据项的标准梳理出来。从业务的属性、技术的属性、管理的属性，来统一业务的含义，然后明确业务规则、标准的来源、标准的依据。
业财一体化的数据治理完成之后，基础数据项的治理得到了提升，再进一步围绕着经营层关心的经营分析，做指标的数据治理。先盘指标，比如对指标类别进行分类，分析业务风险、财务报表频率，再去对指标的数据标准和基础数据项的数据标准进行梳理。进一步进行数据的建模，从概念逻辑、物理，到加工清洗转化。最后是管理报表的自动出具，包括内部运营报表、外部监管报表等。归因分析也是同样的思路，核心还是从指标进行分解。通过自动化进一步地去判断哪些数据是有问题的，然后再把这些数据进行归因分析，梳理和确认业财指标的数据标准，特别是业务行业来源汇总口径、统计维度的重要性，实际上就是指标的计算规则，同时我们也对指标做相应的分类。关于落地，这里总结了 15 个字：建组织、理场景、定规范、搭平台、成文化。
业财一体化数据治理的落地，要围绕着组织层面去建立，因为这不是一个单纯的技术落地，并不是建个系统就可以了。要真正落地需要做到以下几步：- 首先，要从组织层面进行落地，要构建业财一体化的数据治理组织，如果公司已有数据治理委员会和数据治理办公室，那还要成立业财一体化跨部门的数据治理小组。
- 第二步，梳理各类业财交互的场景，设计业财交互全场景图，业财数据的流向图，来形成业财数字化场景的解决方案和业财一体化的数据解决方案。
- 第三步，定规范，建立数据标准以及数据管理的制度和流程。
- 第四步，基于前面的方案、标准和规范，进一步去搭平台，包括企业级的数据平台，进行数据源系统的改造和数据治理，以及搭建数据管控平台。
- 最后，成文化。一个项目的完成并不意味着业财一体化的完成，我们要建立一个长效机制。第一要做内部宣贯。把治理过程中做的这些标准进行宣贯，包括数据认责。第二建立数据标准管理和数据质量管理相关的制度跟流程，这些也要进行宣贯。第三建立定期管控效果汇报机制。
8. 业财一体化数据治理助推财务数字化转型落地实施路径在建立数据治理的组织制度流程后，还要不断进行流程优化，丰富财务数字化的场景，不断深化财务数字化智能创新的应用，数字化技术也是在不断更新迭代的。
业财一体化数据治理的意义
首先，我们在这个过程中定制了符合企业自身的数据标准，并且制定了各类数据管理规范，落实了各类数据对象的管理流程。
第二，在组织层面，我们建立了科学的管理组织体系，明确了责任分工，核心是建立数据认责的长效机制。
第三，利用数据管控的工具可以及时发现、解决监控预防系统的数据问题，从而提高数据质量。
第四，从人员组织、标准规范、管理流程、运维工具等多角度的综合治理，在根本上改善和解决了一些数据问题，最终形成企业的数据资产。
首先，最明显的就是技术的升级，通过数字化技术和平台工具的引入，自动化和准确性得到全面提升，系统可以提前预警数据质量问题，组织升级；业财数据指标的标准得以建立，打破了部门之间横向沟通的壁垒；同时也统一了对标准的理解；在组织层面还有效提高了运营效率，推动公司实现数字化转型。
第二，业务财务数字化转型工作出具财报的时间缩短，经营分析升级，真正实现了数据驱动业务。
第三，员工能力也进行了升级，我们一直讲财务会计转型管理会计，大数据思维、RPA、AI 概念的引入，并不是取代财务工作，而是减轻了财务人员的一些重复劳动，让他们做更有价值的事情，使得财务人员真正向管理会计的目标转变。
分享嘉宾
INTRODUCTION
肖泱
中关村科技租赁股份有限公司
副总监
北京航空航天大学硕士，深耕融资租赁行业信息化管理 13 年，数据治理负责人，曾主导公司财务数字化转型规划及落地，研究方向为数字化转型与企业架构。