實(shí)時(shí)洞察、智能運營(yíng)——新技術(shù)重塑企業(yè)績(jì)效管理應用(上)
2025年1月17日


摘要:過(guò)去幾十年,在EPM領(lǐng)域中國企業(yè)在應用理念和技術(shù)上均落后于國際企業(yè)。但隨著(zhù)數智化時(shí)代到來(lái),特別是隨著(zhù)國產(chǎn)多維數據庫、事項會(huì )計和企業(yè)服務(wù)大模型的突破,對標世界一流,重塑我國企業(yè)績(jì)效管理應用,幫助企業(yè)構建戰略導向的、企業(yè)級整合績(jì)效管理應用,實(shí)現實(shí)時(shí)洞察和智能運營(yíng),將成為企業(yè)數智化轉型的重要方向。

關(guān)鍵詞:事項會(huì )計、績(jì)效管理、整合計劃、整合執行控制、數智化

上篇

大型企業(yè)EPM的問(wèn)題分析和發(fā)展機遇

我國大型企業(yè)EPM應用問(wèn)題分析

企業(yè)績(jì)效管理(EPM,Enterprise Performance Management)是指圍繞企業(yè)戰略目標所實(shí)施的一整套閉環(huán)的管理體系,包括戰略規劃、年度計劃和預算編制、績(jì)效目標制定、管理執行監控和績(jì)效評價(jià)等???jì)效管理在幾乎所有大型企業(yè)都在應用,但是應用成效與國際領(lǐng)先企業(yè)相比,差距甚大。究其原因,我們發(fā)現有兩個(gè):

績(jì)效管理理念和方法明顯落后

中國企業(yè)與國際企業(yè)相比最大的問(wèn)題是:戰略、計劃、預算、報告分析、績(jì)效等都是部門(mén)級獨立應用,難以形成企業(yè)級管理合力。主要表現為:

在計劃制定階段

       

戰略實(shí)現路徑制定不清晰,年度業(yè)務(wù)計劃形不成“一體化作戰”的合力,年度預算資源配置與戰略和計劃脫節,預算成為“數字游戲”,組織績(jì)效計劃與戰略、計劃和預算脫節,難以發(fā)揮“指揮棒”作用。

在管理執行和監控環(huán)節也是各自為政

       

如預算部門(mén)管的是資源,資源是為了達成戰略目標,完成重點(diǎn)專(zhuān)項任務(wù)的,但預算部門(mén)往往眼里只有孤立的費用控制,缺乏與戰略目標、重點(diǎn)計劃任務(wù)、業(yè)務(wù)目標的執行進(jìn)度進(jìn)行協(xié)同控制。

而國際企業(yè)推行的是“流程型組織”的管理理念,戰略、計劃、預算和績(jì)效就是一個(gè)一級核心管理流程,相關(guān)部門(mén)都是這個(gè)流程上的節點(diǎn),相對我國大型企業(yè)很高的“部門(mén)墻”,流程越墻受到嚴重影響。另外在企業(yè)績(jì)效管理方法上,我們也是一直受西方影響,平衡積分卡、戰略解碼、OKR、BLM等方法均來(lái)自西方,我們在這些方法的應用上也落后于國際企業(yè)。

績(jì)效管理技術(shù)和應用長(cháng)期落后

在國產(chǎn)多維數據庫問(wèn)世之前,國內企業(yè)的EPM應用與ERP系統緊密耦合在一體的,支撐其應用的技術(shù)為擅長(cháng)流程型應用(如ERP)的OLTP(On-Line Transaction Processing(聯(lián)機事務(wù)處理過(guò)程))技術(shù),即關(guān)系數據庫相關(guān)技術(shù),企業(yè)只能在各應用系統中開(kāi)發(fā)一些簡(jiǎn)單的報表,難以構建跨異構系統的數據應用,或者只能開(kāi)發(fā)與ERP緊耦合的預算、合并和分析應用,但受制于OLTP技術(shù),預算、合并和分析的建模和應用只能基于二維的單元格級建模,且靈活展現和計算性能弱,無(wú)法在大型企業(yè)中進(jìn)行規?;茝V應用。

而國際大型企業(yè)早在20年前就開(kāi)始應用多維數據庫支撐下的績(jì)效管理系統,實(shí)現多維、靈活、高效的計劃預算、管理報告和經(jīng)營(yíng)分析等,如海波龍系統、BPC系統、Cognos等。雖然也有少部分企業(yè)應用國外的績(jì)效管理系統,但總體受績(jì)效管理體系成熟度不高的影響,應用深度不足。

另外,相對國際企業(yè),我國大型企業(yè)在業(yè)務(wù)和核算系統支撐績(jì)效管理應用方面能力不足,大型企業(yè)核算系統基本都是面向對外報告的,在異構系統數據整合能力方面比較弱,由于異構系統的數據標準不一致,企業(yè)需要通過(guò)ETL(抽取、轉換和加載)的方式進(jìn)行數據整合,如將一個(gè)含多維度信息的科目拆分為多個(gè)字段,其過(guò)程十分瑣碎,工作量十分繁雜,數據質(zhì)量難以保證,數據維度較少。

新技術(shù)將驅動(dòng)EPM進(jìn)入新時(shí)代

近幾年來(lái),隨著(zhù)數智化時(shí)代的到來(lái),“大智移云物區”等新技術(shù)驅動(dòng)下,國產(chǎn)軟件廠(chǎng)商迎來(lái)了新的發(fā)展機遇。國產(chǎn)多維數據庫、事項會(huì )計落地、企業(yè)服務(wù)大模型發(fā)布等,將驅動(dòng)EPM應用進(jìn)入新時(shí)代。

國產(chǎn)OLAP的突破

EPM從二維到多維的質(zhì)變

近年來(lái),以用友為代表的一些國內廠(chǎng)商也開(kāi)始突破多維數據庫技術(shù),并構建了與國際產(chǎn)品相媲美的EPM應用。國產(chǎn)多維內存數據庫技術(shù)有三大特性:集成融合、實(shí)時(shí)計算和多維呈現。

集成融合:高效集成同構異構系統數據

       

多維內存數據庫可以支持多種類(lèi)型的數據源,包括但不限于各類(lèi)國際知名數據庫如Oracle、MySQL、SAPS/4HANA數據庫等,同時(shí)也兼容國產(chǎn)數據庫如達夢(mèng)數據庫、人大金倉數據庫等。此外,它還可以從CSV、Excel等數據文件中提取數據,能夠實(shí)現各類(lèi)異構數據的統一處理和存儲。

實(shí)時(shí)計算:實(shí)時(shí)處理海量大數據

       

多維數據庫的計算性能直接影響用戶(hù)在預算、合并數據計算,預算、合并報表查詢(xún)的體驗,在多維數據庫出現之前,用戶(hù)打開(kāi)一張大點(diǎn)的報表可能需要超過(guò)數分鐘的時(shí)間,但多維數據庫支撐下用戶(hù)體驗完全不一樣。以用友多維庫基于自研的多維卷積算法為例,1億Base數據頂級聚合<1秒。不僅如此,性能與數據量無(wú)線(xiàn)性關(guān)系,隨著(zhù)數據量的增加,聚合同樣范圍100W數據,聚合耗時(shí)并沒(méi)有明顯增加,性能與數據量無(wú)明顯線(xiàn)性關(guān)系。

多維建模和呈現:高效靈活的建模和數據呈現

       

多維數據庫提供了豐富的建模能力和數據切片、切塊、鉆取和追蹤等分析能力:

從二維單元格的建模升級到多維立體建模

以預算應用為例,在關(guān)系數據庫下,企業(yè)的預算建模是基于表格的單元格級的建模,企業(yè)每年組織、產(chǎn)品等變化,導致預算模型的調整工作量非常大。但在多維模型下,可以通過(guò)計算規則包容相關(guān)變化,提升建模的適應能力。

沙箱模擬分析支撐不確定環(huán)境下的靈活決策

根據市場(chǎng)變化,用戶(hù)可基于現有模型,動(dòng)態(tài)創(chuàng )建沙箱預測場(chǎng)景,調整相關(guān)變量組合數據,系統可以快速計算出不同的預期經(jīng)營(yíng)結果,用戶(hù)可以選擇性的存儲滿(mǎn)意的方案。

實(shí)時(shí)數據追蹤,快速準確定位數據計算和匯總邏輯

企業(yè)績(jì)效管理都是數據類(lèi)應用。實(shí)時(shí)展示數據上下游鏈路關(guān)系、數據血緣關(guān)系和數據更改歷史等非常重要。

事項會(huì )計

重塑了企業(yè)精細化管理的基礎并實(shí)現了高質(zhì)量業(yè)財數據整合

隨著(zhù)全球首個(gè)正式基于事項法會(huì )計產(chǎn)品的落地,會(huì )計正在發(fā)生一場(chǎng)革命。事項會(huì )計以經(jīng)濟業(yè)務(wù)發(fā)生時(shí)攜帶各類(lèi)標簽的經(jīng)濟業(yè)務(wù)為載體,實(shí)時(shí)計量記錄,打破了傳統會(huì )計業(yè)務(wù)信息在冗長(cháng)的環(huán)節中逐漸丟失的窘境。從事項采集、多目的核算到業(yè)財大數據湖的形成,事項會(huì )計不僅能有效支撐實(shí)時(shí)、精細、多維的核算與報告,而且業(yè)務(wù)信息貫穿了財務(wù)工作的各個(gè)環(huán)節并且實(shí)時(shí)可回溯,提供利益相關(guān)方多種決策模型的相關(guān)信息,事項會(huì )計將重塑企業(yè)績(jì)效管理建模的廣度、細度、精度、頻度和智能化。


廣度

       

覆蓋對企業(yè)經(jīng)營(yíng)相關(guān)的全域數據,從更多維度更全面的構建績(jì)效管理模型,更好的落地企業(yè)經(jīng)營(yíng)戰略。


細度

       

事項會(huì )計提供更細顆粒度的信息,如支持從智能工廠(chǎng)采集單臺設備更精細的能耗數據,支持更精準的成本計算和盈利能力分析。


頻度

       

事項會(huì )計實(shí)時(shí)的數據采集、加工和處理,將過(guò)去滾動(dòng)預測的頻度加快,一些行業(yè)已經(jīng)開(kāi)始構建日成本和日損益預測模型,以更科學(xué)的指導企業(yè)日常運營(yíng)。


智能化

       

“無(wú)數據不智能”,事項會(huì )計產(chǎn)出了高質(zhì)量的、豐富的歷史數據,是進(jìn)行日常預測建模的基礎,也是開(kāi)展邏輯回歸、決策樹(shù)、隨機森林、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )等機器學(xué)習算法,進(jìn)行智能預測的基礎。

企業(yè)服務(wù)大模型

開(kāi)啟企業(yè)智能化運營(yíng)和決策新篇章

    2023年7月27日,全球首個(gè)企業(yè)服務(wù)大模型    YonGPT正式發(fā)布,    它覆蓋了企業(yè)財務(wù)、人力和業(yè)務(wù),是多領(lǐng)域融合化、多形態(tài)綜合型的企業(yè)服務(wù)大模型。  
    基于大模型的人工智能在企業(yè)績(jì)效管理領(lǐng)域的應用主要集中在二個(gè)方向上:自然化的人機交互和智能化的業(yè)務(wù)運營(yíng),前者通過(guò)強大的自然語(yǔ)言處理技術(shù)和理解能力,使能企業(yè)應用和服務(wù)與用戶(hù)進(jìn)行自然而流暢的對話(huà)交流,后者通過(guò)強大的數據分析和預測能力,深入洞察企業(yè)運營(yíng)、識別潛在的業(yè)務(wù)風(fēng)險和機會(huì ),并提供智能化的解決方案,從而提高經(jīng)營(yíng)決策水平和業(yè)務(wù)運營(yíng)效率。      

 

下期預告

       

實(shí)時(shí)洞察、智能運營(yíng)——

新技術(shù)重塑企業(yè)績(jì)效管理應用(下)

新技術(shù)驅動(dòng)下的EPM具體應用場(chǎng)景:

  • 整合計劃:多部門(mén)聯(lián)動(dòng),建立自上而下的一體化作戰部署平臺

  • 整合執行控制:實(shí)時(shí)洞察、智能運營(yíng),打造一體化的執行管控平臺

作者:吳昌秀  用友網(wǎng)絡(luò )財務(wù)數智化高級專(zhuān)家

排版:孫千惠

校核:王華


   
 
 



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