微软中国携手普华永道中国发布“财务数字化转型解决方案”

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微软大中华区首席财务官金松华表示：“数字化浪潮下，企业财务团队需要跳脱出传统的‘记账员’职责，转而向企业发展战略的影响者、制定者和实施者转型；企业财务管理者也要尽快完成从‘Chief Financial Officer’到‘Chief Future Officer’的角色转变——在提供数字的基础上，主动、积极地去发掘数据背后的故事，并结合与销售和业务团队的沟通，以及自身对市场和宏观环境的认知，形成一个中立客观的洞察，帮助公司理清未来的方向，识别并控制未来潜在的风险。凭借自身的财务数字化转型探索，和覆盖财务全流程的平台与技术，微软将为更多企业提供财务数字化转型的战略指导和实操工具，帮助他们打造现代化的财务模型，在数字经济时代抢占先机。”

普华永道中国财务管理咨询主管合伙人孔令戟表示：“新冠疫情等复杂多变的环境彻底地重塑了企业的经营方式，也改变了财务职能在企业中的地位，使其从后端职能转变为关乎企业生存发展的支柱性职能。面对全球可持续发展带来的巨变，对很多财务职能部门来说，真正的挑战在于如何投身于这场变革，联动数据、洞见和协作，成为新的商业世界的塑造者。财务团队必须适应新的工作方式，积极拥抱新兴技术，不断扩展焦点，从传统的财务报告范畴，延伸至可持续性、包容性和多元化，以及社会影响等领域——关心环境、社会及治理（ESG）报告的利益相关方群体日益增加，而财务部门在这些领域发挥着重要作用。”

新常态下，市场环境、监管和合规要求和人才保留的波动，让财务团队的业务目标也在持续性变化。对于现代化的财务团队和财务管理者来说，更加全面的数据挖掘能力和更为数字化的思维，能够帮助企业提高生产力，提升业务收益并改善企业管理，预测和应对不可预测的变化。

但在实际操作中，传统的财务团队在管理企业数据、分析数据和报告方面，面临着一系列共同的挑战：业务数据往往分散于不同的文件或工具中，造成数据之间彼此孤立，数据的获取和维护占据了财务人员的大量精力，因此带来的数据或报表时效性滞后问题，也让对应产生的分析和决策价值大打折扣；与此同时，企业财务团队缺乏适当的自动化分析和呈现工具，数据分析人员不得不将更多精力放在手动数据核对上；大型企业业务组成复杂，团队之间的数据框架和绩效数据彼此孤立，容易导致信息脱节，也为财务的数据收集和整理工作增加了难度；而到了数据的分析和洞察呈现阶段，财务团队也缺乏高效、直观且具备数据流动性的工具，不同职能部门间、不同设备间无法共享分析结果，也进一步削弱了洞察的可行性。

针对财务流程中的不同数据挑战，微软“财务数字化解决方案”从三方面入手，助力企业打造现代化的财务模型：

随本次解决方案一同发布的，还有微软中国与普华永道中国合作撰写的《迈向未来财务-中国企业财务数字化转型白皮书》，其中对财务职能的未来愿景进行了重新定义——财务战略伙伴是企业战略的重要参与者，通过深刻的商业洞察和决策支持来帮助企业制定和实施战略。除了需要确保数据收集和分析上的高效运营，他们还需具备战略思维和商业敏锐度。

白皮书指出，基于目标运营模型的全面视角，企业可以通过四个步骤来推动财务数字化转型，即激发财务数字化转型意识、现状评估和未来目标运营模型设计、规划转型路径以及试点与实施。具体到实践层面，白皮书也提供了覆盖“战略与愿景”、“业务引导模型”、“流程架构与组织治理、“技术与数据”、“人员与文化”的详细指南。

在“人才与文化”维度，白皮书指出：财务人才战略已经提上了议程。作为财务组织，在数字化转型过程中激励和培养数字化人才，正是诸多企业面临的最重要挑战。基于未来的战略合作伙伴的要求，企业需要在传统的能力模型基础上，增加战略思考与分析、数据分析与建模等“硬”技能，以及故事讲述（以简洁、精准和引人入胜的语言讲述数据背后的业务逻辑）、谈判、建立关系、影响力等“软“技能，形成未来财务人员能力模型。

在“技术与数据”方面，白皮书也对企业财务面对的挑战进行了详细拆解，并基于微软的数字化工具和解决方案，梳理出了一套完整的财务数字化转型流程：

某全球领先营养品公司 A通过打造“数据中台”，帮助其中国区业务统一数据模型，通过丰富的指标体系和标签画像体系， 为前端应用提供敏捷的统一数据服务。该平台不仅实现了数据资产整体可视、可用、可管理，也进一步驱动了 A 公司在中国各业务单元的数字化转型和决策。

基于Dynamics 365 ERP，国际知名咖啡连锁品牌 B 为其中国区业务打造了一套“连锁零售品牌门店及财务运营管理解决方案”，不仅构建出了管理全渠道订单的商业中台，也提供了满足客户和合作伙伴交互的移动应用解决方案，同时无缝集成了 Azure AI、 IoT 和 Power BI，支持每小时150万条数据交互，帮助企业打造数据驱动的商业运营模式。通过部署该解决方案，B 公司简化了任务和工作流程，有效提升客户体验和合作伙伴体验；与此同时，客户能够轻松访问库存、销售和成本的可定义报告，使客户能够量化运营活动并快速改进业务目标。系统支持无缝接收全渠道订单，快速分类并计算订单。供应链可视化也实现了原材料和成品的追踪和管理。

基于微软 Azure 机器学习平台，全球500强制药企业 C 构建了一套机器学习销售额预测系统。传统的销售预测系统依赖销售代表的手动预测，覆盖的时间跨度较短、准确性不足，并且极易受到销售代表个人的影响。部署了全新的销售额预测系统之后，该企业实现了对下个月至年末的销售数据；与人工预测结果相比，AI 销售预测的准确性有了显著提升：半年预测准确性提高79%、季度预测准确性增加56%、月预测准确性则提高38%。目前，企业 C 选取了六省市的六条产品线月度数据进行收集分析和建模，并计划之后面向全区域、全产品线推广该系统。

知名连锁便利店品牌 D 借助微软 Azure 机器学习构建了“每日生鲜食品销售”预测模型，既能够读取每日销售数据进行滚动预测，也可以对每家店铺、每个 SKU 未来三天的销量进行预测。截止目前，该企业已经为其在中国台湾地区的1300家店铺建立了模型，预测超过600支商品的数量。实践证明，预测模型能够有效降低食物浪费，实现成本与精准预测挂钩；缺货现象也得到改善，店铺销售额提升。店铺员工不再需要进行繁琐的手工订货，而是能够专注于销售和客户忠诚度管理，提升店铺运营效率。

以 Dynamics 365为基础，国际知名酿酒集团 E 打造了集团统一的 ERP 系统，涵盖财务、运营、供应链、主数据管理、资产管理等全流程，并与23个外围平台进行了集成。标准化的统一业务流程，能够减少业务流程差异、提高业务流程可复制性，以及快速推广能力，从而更好地支持公司持续扩张发展；统一合规的数据标准和数据分析基础，满足日常生成运营可视化的需求，提高管理效率。此外，ERP 生命周期的支持成本也大幅降低，财务和供应链流程自动化提高利润率。

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