初探商务智能技术在财务决策支持中的实施

 一、商务智能简介

 

 

    商务智能（Business Intelligence，BI）就是将具有时间性质的数据，有计划地组织、存储起来，再利用各种分析、挖掘算法，找出隐藏于数据背后的知识、规律，为企业科学决策提供数据依据。通过数据预处理（ 包括数据提取、清理与转换、装载），再按一定的模型建立数据仓库，通过查询、分析、挖掘工具，加上分析人员行业知识、经验，将看似无关的数据转换为企业决策的信息，即找出之间的关联关系或隐藏的规律，并预测企业未来发展趋势和潜在将要面临的问题，进而帮助企业增加生产力与竞争力。

 

 

    商务智能是一个跨学科、跨领域的综合技术运用，包括数据库技术、统计分析技术、自动化知识发现技术，以及移动商务和云技术等前沿技术，还要结合先进的企业管理理念，其由三个核心部分组成：（1）数据仓库，是面向主题的、集成的、随时间变化的极稳定的数据集，用于支持管理决策和实现企业内部信息共享；（2）联机分析处理，是一种数据分析技术，面向分析人员，使其灵活地对数据进行浏览分析；（3）数据挖掘，是指应用一系列算法，从大型数据库中提炼出人们关注的信息和知识，有别于传统的数据抽样及统计分析方法，帮助决策者寻找数据潜在的关联关系。

 

 

    商务智能的研究和应用已从数据存储、平台工具，向嵌入式大数据挖掘算法研究，以及与云技术、移动技术相结合等方面。未来发展具有以下特点：（1）商务智能云技术和服务化。通过与云技术的结合，可以使商务智能应用不再为数据呈爆炸性增长和多样化而担忧，不再为支撑商务智能应用和发展的硬件平台由于不同厂家、不同特点而需要给予特别关注。（2）商务智能移动化。通过与移动互联网技术、移动终端、平板电脑的结合，使得商务智能应用可以做到“anyone，anywhere，anytime”。（3）嵌入式在线挖掘及大数据时代特征。在数据呈爆炸性增长的大数据时代，信息也不再是以往的类型（如交易、产品或销售数据等）而是诸如传感器、地震学、气象学等新的数据源，传统的数据抽样与统计分析方法，已不再满足要求，必须能够提供数据多样化、嵌入式数据库（in-database）的在线（online）挖掘支持，包括支持大数据环境下算法和平台。

 

 

    二、财务决策支持系统的基本理论和方法

 

 

    1. 财务决策支持系统概念。财务决策支持系统（financial decision support system，FDSS） 是面向企业中高层管理者，辅助管理者通过数据、模型、知识以人机交互方式进行半结构化或者非结构化决策的计算机信息系统。它为决策者提供分析问题、模型构造、模拟决策过程和方案的环境、调用各种信息资源和分析工具及决策效果评价，从而帮助管理者提高决策水平和质量。

 

 

    2. 财务决策支持系统技术能力。财务决策支持系统是由一个制定决策的系统以及三个子系统构成的软件系统、数据库和模型库构成的。在此，借用《财务决策支持系统与信息化案例》（胡仁昱着，中国财政经济出版社，2008 年）中的图例如下：

 

 

 

   

    图1 财务决策支持系统技术理论

 

 

    3. 商务智能与财务决策支持系统。商务智能正是一种运用当前信息技术的发展成果，包括数据库技术、统计分析技术、自动化知识发现技术，以及移动商务和云技术等前沿技术，结合财务决策支持系统的理论基础，将传统的财务管理从数据挖掘到管理决策整个过程的智能提升和改进。

 

 

    三、当前财务管理存在的不足

 

 

    目前在大多数企业中，财务工作还是集中在账务处理、业务处理上，财务经营分析往往还是基于常规的财务报表，管理上往往还是处于事后被动管理状态。这与现代企业发展要求是不相吻合的。现代财务管理中的业务处理的重要性大大降低，决策支持则凸显为最重要的部分。详见下图：

 

 

 

   

    图2 传统财务管理与现代财务管理的区别

 

 

    显然易见，被动参与企业运营的财务管理模式已难以服务于今天需要的战略转型、产业升级和企业的可持续发展， 需要尽快完成角色转型，建设一支具有战略视角和具有决策支持分析意识的财务管理团队。结合当今信息技术发展，特别是商务智能等技术应用，使得我们有可能通过先进的IT 技术，建立财务业务一体化的管理信息系统，实现业务与财务的信息共享，助推企业保持并增强核心竞争力，以适应国内外竞争环境（李晶，2012）。通过财务业务一体化系统，企业不仅能够提高流程效率和更加全面的财务报表分析，能够利用先进的分析系统，整合并挖掘公司的数据来洞察并设法提升业绩，以实现企业战略目标的全面实现。

 

 

    具体而言，企业管理和财务管理有如下矛盾急需解决：

 

 

    1. 过程管理需要和事后被动管理的矛盾。在企业的实际运营中，如果财务管理只能在业务执行过程中甚至是全部执行完毕后才能反馈存在的重大错误或者问题，则企业的运营将无法按照既定战略目标展开。因此，企业财务管理应该全面参与到从战略制定、执行和业务运营的整个过程，从战略规划的高度，通过财务业务一体化来设定财务管理目标，实施财务管理，对存在的问题能够深入挖掘并能快速灵活地展现分析结果。这其中非常重要的一点，就是企业数据的整合，即整合财务和非财务的数据进行综合分析，并结合企业现有的资源和竞争优势，以及外部竞争环境的变化，为企业设定整体战略目标出谋划策，从整体上把握企业发展方向，并在制订具体执行计划时提供财务信息支持，化事件推动型消极管理为战略拉动型积极管理，从而实现财务管理角色的转型和提升（李晶，2012）。

 

 

    2. 众多不同格式的数据与财务分析决策数据整合不够的矛盾。传统的ERP 系统在实施时，通过业务流程重组，梳理了企业的业务流程，通过ERP 系统设置了最优化和标准化的业务流程，因此传统ERP 系统的优势在于事务性流程的处理过程，而ERP 系统固化的结构往往导致其不能实时适应不断变化的需求，分析能力存在不足，难以对问题的原因作深入透彻的分析。即使是在实施了ERP 的企业中，财务管理也往往因为数据来源众多，格式不统一而使ERP 实施的效果大打折扣，无法凭借ERP系统获得企业业务管理的全景视图。特别是集团性企业，大都是由众多的法人实体以及不同的业务单元构成，而且下属企业类型不一，既有控股又有参股。往往导致即使有统一的ERP 系统，但还是存在不同的业务系统，由于数据信息在不同系统中，数据处理的标准不统一，对数据应用需求不相同，使得管理人员通过不同的数据汇总和指标分析得出不同的答案，使问题更加复杂化，也不利于部门间的协作。

 

 

    四、在财务管理决策支持中导入商务智能的应用

 

 

    在财务管理决策支持中应用财务智能技术，将极大地改善财务分析的能力，增强财务对业务的洞察能力，提升财务管理的价值实现。

 

 

    1. 财务管理理念的改变。商务智能技术的应用，需要结合先进的企业管理理念，因此从财务管理的角度，首先需要转变财务管理的观念，即财务管理需要从传统的以交易业务处理为主的记账型和局部管理型的财务管理，转向以决策支持为主的全面财务管理。需要理解交易业务处理和报表编制只是财务管理工作的基础，管理控制和决策支持才是体现财务管理价值所在。

 

 

 

 

    2. 实施以搭建财务业务一体化系统，实现战略财务分析管理为目标的商务智能导入。要实现财务战略管理，需要我们更加明确财务管理的目标：在进行有效风险管理的前提下，借助商务智能技术，搭建财务业务一体化系统进行有效的财务管理和分析，协助公司战略制定，并协同业务部门推动战略落地实现。

 

 

    实施的策略和要点包括：（1）以企业战略规划为出发点。财务管理人员只有通过参与企业的战略规划制定及执行，才能懂得如何从战略发展的角度出发， 通过相关财务决策的制订促使企业及时整合所有资源为战略目标服务，发挥资源的最大效用。所以理解企业的中长期战略规则是基础（李晶，2012）。（2）整合公司各类系统，统一数据标准和格式，建立统一的数据仓库。财务和管理人员需要更加广泛详实的财务和业务数据信息，这些信息并不仅仅存在于单独的财务报表系统中，还存在于公司产品生产制造、供应链管理、客户关系管理和财务管理系统的信息中，将所有的信息进行整合统一，才能形成完整的、可指导行动的决策支持基础。统一的数据管理中心中，我们也可以运用云技术，整合企业或集团内部不同的硬件平台，并且将企业级不同的业务应用整合并部署在云平台上，实现企业级应用的跨平台、跨区域的统一管理及资源的统一调度及分配。在建立统一的财务信息系统的基础上（如ERP 系统），整合销售、生产、运营等各类信息系统，并对各类系统中的数据进行整理、抽取、转换等加工，统一数据的标准和格式，建立公司统一的数据仓库。（3）建立财务分析模型。在建立数据仓库的基础上，根据公司的战略目标和业务设计，设计合理可靠的KPI（Key Performance Indicator） 指标体系，搭建多层次的财务分析模型。（4）财务分析和展示。针对企业运营中的各个环节，深入挖掘各类数据实质，建立财务分析管理驾驶舱，对存在的问题作出快速的反应，及时提出解决措施。

 

 

    3. 构建智能化财务决策支持系统平台。智能化的财务决策支持系统（IFDSS）就是在决策支持系统的基础上集成人工智能专家系统，通过系统逻辑推理帮助解决复杂的决策问题的辅助决策系统。商务智能技术就是通过建立知识库智能逻辑分析库，来实现这种智能化的决策辅助。