02 創建買粉絲的實訓報告(新媒體運營工作主要是做什么？)

偏差的影響，造成決策的主觀性。基于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準確性。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于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]

谷歌采用“The Machine”算法，通過或否決新的投資和后續投資。 通過收集某特定公司的市場數據、融資金額、聯合投資合作伙伴、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，且評估結果的準確率很高。

2. 資金管理：從內部資金管理到全產業鏈資金管理

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于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、云計算等技術，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臺，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 建立了服務于上下游的供應鏈融資平臺 。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伙伴群，逐步延伸到第二層的上百萬數量的蒙牛生態圈伙伴，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臺，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，但基于技術條件的限制，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 ，并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，便于確定成本動因、識別增值作業 ，精細化成本管理，優化成本控制過程。實際上，由于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制造成本，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 ,并幫助 制定轉移定價 的決策；在施工層通過創建神經網絡系統，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,如軟件和應用等。基于全過程、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后進行事后追蹤。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。財務角色定位局限于賬務處理、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“后臺”角色。

麥肯錫《自動化和人工智能如何重塑財務職能》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于自動化，對于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%。

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。 借助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。

5. 財務報告：從定期、標準化報表到實時、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，定期提供標準化的財報，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。 二是標準化 ，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。 三是滯后性 ，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后的。

隨著大數據、云計算、人工智能、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，一些機構已經開始借助于人工智能算法，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。 這些報告不再局限于財務信息，還包括大量非財務信息，財務報告走向精細和全面。也不再局限于定期報告，而是可以做到 實時化、可視化 。財務數據實時采集、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并發布各種樣式、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臺，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、人工智能等技術的廣泛應用， 財務風險管控有了更先進的算法、模型和工具 。借助監督式學習算法、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 迅速識別潛在風險并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于風險的反應方式，從而在沒有回饋或干預的情況下自主采取行動，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，預警體系都能夠基于大數據分析處理進行主動識別，并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云技術的支持下能夠實現事前預測、事中處理、事后管控的實時動態監控。

【 小結 】

數字經濟時代，在大數據、云計算、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、標準到實時、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：

學校辦學的自查報告

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