流程挖掘，财务数字化转型的底座 - 财资一家

导语：流程挖掘可应用于财务领域的多个业务场景，以提高业务效率并全面了解业务流程，促进财务的数字化转型！ 近年来，国务院国资委提出一系列要求，如《关于加快推进国有企业数字化转型工作的通知》《关于中央企业加快建设世界一流财务管理体系的指导意见》，明确了国有企业发展和数字化转型方向，是推动财务管理从信息化向数字化、智能化转型，实现以核算场景为基础向以业务场景为核心的转换，努力成为企业数字化转型的先行者、引领者、推动者，为加快产业数字化、数字产业化赋能。财务运行机制从“金字塔”模式向“前、中、后台”模式转变，从以流程驱动为主向流程驱动与数据驱动并重转变。 作为企业重要的业务和数据处理中心，财务部门如何在“业务、组织和技术”这个“转型三角”中走出一条创新之路，是摆在各企业面前的一个重要课题。 财务数字化转型机与危机 对于多业态、地域分散广的企业，在运用传统方法开展财务管理时面临财务集约管理难度大、风险管理精益化难度大、数据统筹管理难度大等难题，无法将企业整体能力形成合力进而增强企业核心竞争力，主要表现在五个方面： 第一，数据孤岛林立，业财融合面临挑战。产业转型升级对财务工作提出新的要求，财务走向业务，业财融合，财务共享中心正在逐步普及，这种普及为财务工作的创新和转型打下了坚实的基础。但另一方面，企业业务与财务之间数据缺乏贯通，形成大量信息孤岛；不同系统之间的数据口径存在一定的差异；数据缺少统一的标签，难以识别系统内、系统间数据的关联性和逻辑性，进而影响数据价值的充分挖掘。 第二，财务数据的局限性，使其难以赋能企业经营决策。前端的数据到财务系统时，其中很多对企业经营决策有价值的信息已经被压缩过滤掉了，比如缺乏业务系统中业务过程数据和流程数据，导致无法提供精确的经营决策支持。此外，企业通过经营分析对多元化、跨区域经营的各项业务活动发展变化进行动态预测的能力弱，且洞察全局能力不足。 第三，风险预警滞后，风险管控难度加剧。首先，由于财务核算数据往往是事后管控，企业通过财务报表数据揭示经营风险的时效性、全面性不足；不能把财务管控前置，缺少业务的过程数据，不能动态监测风险并采取措施；其次，企业经营活动复杂多变、舞弊手段不断升级等使得财务审核和风险管理体系难以高效定位；最后，对于企业的出海及全球化业务，系统的不统一、时差问题等事项风险管控，需要强有力的技术和流程支撑。 第四，战略财务、管理财务和业务财务如何有效协同。企业管理的精细化要求也使得财务管理部门的职能发生巨大变化，战略财务、管理财务和业务财务的财务组织重构及职位定位，是企业战略转型、管理精细化、风险管控以及产业结构优化的必然产物。但职能上的分工同时也带来流程、自动化和协同合作重构问题，使得业财融合、管控升级、消除冗余自动核算、效率提升，促使财务“三支柱”成为可能，进而推动财务职能转型。 第五，运营的敏捷性和连续性面临挑战。比如当前新冠肺炎疫情给企业提出了诸多挑战。企业应该如何降低成本，快速调整业务流程，适应快速变化的工作模式和业务模式，灵活应对分散的工作环境和突发状态，如何在后疫情时代打造具有高度弹性和灵活性的运营模式，对于缓解危机对业务运营的影响至关重要。 上述五大问题是很多企业面临的挑战，如何利用财务数字化转型，提升企业财务运营水平，实现企业数字化目标至关重要。 数字化转型的起点 数据驱动的运营体系该怎么建？有什么路线图和方法论？构建标准化数据驱动的财务运营体系，是数字化转型的起点。纵观不同行业的诸多最佳实践，核心点有两个： 一是组织及流程的变革。为了实现从流程驱动到数据驱动的转型，许多企业都进行了财务组织的顶层设计，建立了财务共享中心，实现战略财务、共享财务、业务财务“三位一体”的财务管理组织及运行机制，让财务回归业务，业财融合。而且，在组织重构的基础上，重组业务流程，实现在业务端的财务数据采集和赋能同时前置，实现由事后管理变成事前和事中的实施管理和赋能。 其中，流程再造的重点是“标准化”、自动化和“体验”，实现财务管控及服务的统一组织编码和术语、数据互通的统一信息系统、会计科目和核算规则一致的统一业务标准、权责清晰和规范明确的统一制度体系“四统一”管理架构，打造端到端流程的人机协同自动化，提供满意的客户体验。 二是搭建智能财务平台。建设“前、中、后台”应用灵活构建的共享财务信息平台，实现“全方位、强安全、可视化”的财务业务运营与优化。在流程和数据层面实现全面融合共享，充分满足业务报账、共享运营、数据价值挖掘等共享财务业务需求。 中国平安智慧财务体系 例如，中国平安保险（集团）股份有限公司（以下简称“中国平安”），利用敏捷变革及智能平台的搭建（如上图），在疫情期间，仍保持了业务连续性及利润的持续增长。 2017～2020年，中国平安建设完成了智慧财务体系，通过对全价值链条端到端的流程梳理（识全景），查找手工断点（找断点），进行系统的改造和优化，去除流程中的人工干预环节（定方案），达到业务、业财、财务全流程100%去手工，建立了超过100个数据模型，处理5亿多条的数据，实现固定报表大批量自动化处理，以及个性化定制报表自动化数据加工，完成了公司财务由流程驱动到数据驱动的转型。 流程挖掘引领技术突破 如今，大数据、人工智能及RPA（机器人流程自动化）已大量应用于财务领域，推动企业实现了巨大进步。 2021年12月，Gartner（加特纳，第一家信息技术研究和分析公司）曾对400名财务负责人进行了一项调查。80%的财务领导者认同，财务部门必须加快数字技术的实施，例如，对RPA和人工智能的应用，以有效提升业务效率。但在应用RPA时，多数首席财务官认为，对流程挖掘的投资是提升RPA回报的关键。 Gartner金融业务副总裁兼分析师Nisha Bhandare介绍：“为了从RPA的投资中获取更高的商业价值，首席财务官们正转向一些创新技术，实现技术上的互补。例如，流程挖掘，这将在未来几年成为RPA增长的核心驱动。” 以流程挖掘为底座的超级自动化技术，连续三年被Gartner列为年度十大战略技术，其有什么独到之处呢？ 流程挖掘工作原理 超级自动化，是一个技术框架，由流程挖掘、RPA、低代码以及AI等技术构成。 流程挖掘（Process Mining）是一种新兴的跨数据挖掘、机器学习、过程建模与分析等领域的综合学科。核心原理是从现代信息系统（比如ERP、OA等）的事件日志中获得数据和提取知识，然后通过流程建模，建立其对流程的态势感知系统。其主要输出结果包括：审查全部的流程行为，实现流程图可视化呈现；建立流程与数据间的联系；侦查、定位和解释实际流程与预设模型间的偏差；增加流程分析视角，发现流程改进与优化机会点，预测流程运营趋势等（如上图）。 业务流程在信息系统中留下的足迹，就像人们在草地上留下脚印一样，而流程挖掘则可以从这些信息足迹中抽取有用的信息。例如自动发现端到端的控制流结构、检测性能瓶颈、分析流程执行行为与实际预期的偏差，为企业自身业务流程的理解、改进和重构提供事实依据。 流程挖掘技术强调了企业数据资产的治理与应用。通过监测业务日志，来实时反映业务运行情况；通过处理复杂事件，优化业务路径；通过业绩的指标监测来度量组织效能。这些共同点是通过放大流程中数据资产的价值，来优化企业运营流程。可以断定，流程挖掘技术极大地提高了数据挖掘和业务管理的联动性，未来也将助推新型商业智能（BI）技术发展。 数据驱动转型主要抓手 流程挖掘是财务领域向数据驱动转型的主要抓手。流程挖掘可以从财务流程和业务流程系统中抓取事件日志，进而赋能业务数据分析的双重视角：财务视角和流程视角。这不但带来业财融合，而且能从流程角度合规溯源，改善运营效率。 流程挖掘在财务领域应用主要有七大场景： （1）全面管理财务流程，通过发现“瓶颈”提高流程效率 流程挖掘可应用于生成事件日志的不同财务流程，例如应付账款 (AP)、应收账款 (AR) 和采购，以可视化流程执行并识别“瓶颈”。流程挖掘可以提供策略和建议来消除流程效率低下的情况。例如，在费用报销中，挖掘可以通过测量解决报销的平均时间来确定根本原因。 （2）发现自动化机会，提高运营效率 利用流程挖掘可以洞察从自动化中受益的流程。流程挖掘允许财务部门发现交易自动化的可能性，例如可以通过实施自动化解决方案（例如RPA）来改善由于错误和人工干预而需要更长时间的采购到付款流程。 （3）合规检查 流程挖掘赋能财务部门能够监控和记录流程改进超时，以确保其流程已做好审计准备。流程挖掘还提供一致性检查和根本原因分析，允许财务部门将其流程与规则和法规进行比较，并分析偏差背后的原因。 （4）端到端流程（一级流程）的风险预警及下钻 对于端到端的采购到付款（P2P）流程，流程挖掘可以提供异常采购（即在不通知采购部门的情况下的员工购买）预警并通过层层下钻发现原因，减少风险。流程挖掘使用户能够检查 P2P 流程中的必要步骤，包括在采购订单 (PO) 之后生成收据、将采购订单与合同匹配等。 （5）快速识别延误和延误的根本原因，改善企业业绩 流程挖掘使用户能够发现企业内部各项流程延误的根本原因。比如可以发现应收延迟的原因（发票不正确、客户资金紧张等），并最大限度地减少额外成本，进而对按时偿还债务的客户提供激励措施。 （6）改变客户体验，提高满意度 流程发现可以持续实时监控流程，进而优化流程，提高客户满意度。例如，流程挖掘可以帮助财务共享中心通过洞察一线业务执行过程（例如通话时间、问题模式、业务KPI）来了解客户行为和偏差，利用数据分析去改变其运营以改善客户体验。 （7）风险缓解 流程挖掘通过持续监控流程并提供数据驱动的洞察力和优化机会，帮助财务部门在创新或修改系统流程时避免潜在风险。 下表是一些公司的应用案例。 随着流程挖掘在财务领域更多场景的落地，其应用会更加深入。更多跨系统的数据采集和数据建模，以及透明可视化的端对端的业务流程，使得操作可测量并为企业提供数据和建议，从而帮助企业更好地在各个层面上制定业务决策。 财务数字化转型展望 结合业财一体化、“三位一体”（战略财务、业务财务、管理财务/共享财务）的组织变革来加速数字化技术的引入和落地，是财务数字化转型中非常关键的一环。 数据要素是财务转型新的价值增长点，强化数据分析与预测能力，并为业务决策主动提供事前预测与数据洞察，是智慧财务体系的重要价值所在。企业应逐步将数据洞察的成果落到实际业务和内控合规管理中去，实现数据价值的延伸。 通过流程挖掘，将人的流程和数字化流程结合在一起，并评估如何协调二者的关系，以获得更有效率和效益的结果。对于财务数字化转型来说，它可以帮助企业设定目标和优先级目标，并能提供持续改进的手段。 综合流程挖掘、RPA、人工智能（AI）的超自动化，是传统企业向智能企业转型的一种重要技术手段，实现更多知识型工作的自动化，全面提升企业流程自动化水平，为自动化企业释放最大的潜力。