高效精准经营决策, 智能财务的全景洞察与分析监控

2024-12-13
北京
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在当今瞬息万变的市场环境之下，企业管理迫切需要业务执行监控分析具备更高的自动化水平，同时，企业的经营决策也需要更加高效精准，如此方能助力企业从容应对市场变动、灵活调整经营策略、有效提升运营效率、最终构建起强劲的企业竞争力。那么，企业如何才能够出色地达成全景业务洞察以及分析监控？

企业管理核心分为决策层、管理层和操作层。

决策层更多的是关注目标达成、现金流、投资、市场竞争、新产品相关的内容。

管理层按部门的不同关注点有所差异，重点是各部门的组织绩效达成、重点任务进度、跨部门工作事项相关的内容。

操作层关注更多的是执行层面，更细、更具体。

由于三个层级需要不同维度和深度的业务洞察力，所以企业需要应用更好的工具和技术来支撑这种业务洞察力的建设，并对于数据实时性的要求越来越高。

基于企业相关应用实践的调查分析，很多企业内部的管报都是事后分析型的：即在次月的 15 号左右才能出具，这就难以满足以财务结果指导企业运营的管理要求。所以很多大型企业都在探索 30+1 的月度管理，7+1 周管理三表，T+1 的单店损益，T+0 的风险预警，对数据的实时性、至少是准实时性提出了更高的要求。

企业的管理者每天都面临各种各样的经营问题，如果头疼医头,脚疼医脚，那就是各种救火，按下葫芦浮起瓢。所以，企业需要体系化的具备反映愿景使命价值观、中长期战略、商业模式、管理模式、运营模式等一整企业底层运作机制的业务洞察力，并将其抽象固化为一系列直观可视的监控分析体系，这样企业就能具备发现问题、洞察问题的能力了。

说易行难，实际的企业管理中，如何发现什么是重要问题？如何对重要问题分级？如何将商业模式有机的拆解为具体的管理举措？都非常考验企业各级管理者的管理水平。

比如在大型央企，违反国资委监管要求、国有资产流失就是重中之重的问题；比如在高科技企业，新产品开发问题、公司产品的重大 bug 影响了品牌和口碑的就是重中之重的问题；比如以国际化发展为主的企业集团，各个国家、地区的法律、财务、流程合规就是重中之重的问题。

由此可以看出，企业商业模式的关键不再局限在企业内部，而更多的涉及到上下游的整合，从产业角度，要涉及到产业和产业链、企业的上下游关系和生态圈，企业间的竞争与自身定位、策略选择；而从内部核心管理者的角度洞察企业，需要用到有关战略、营销、生产、采购、研发以及一般管理的基础知识，特别是要学会把业务问题、管理问题和财务问题结合起来综合分析。不管是对于重要问题的辨识和商业模式的解析，都是企业内部管理的永恒主题，需要企业不断修炼内容。当然，如果能有第三方咨询公司方法论的支撑就可以更好的处理这些问题，并在一定程度一定时间周期内固化重要的管理思路，减少内部信息传递的衰减。

同时，数据质量问题一直困扰着企业，数据整理费时费力，数据质量不高，数据口径不统一，数据维度不能满足管理需求。企业需要建立起数据采集、数据开发、数据治理一些列能力，进而形成数据准确、口径一致、维度丰富、维度可拓展、可复用、支撑快速建模的数据服务，帮助企业更好的建设数据资产，为数据驱动打下基础，让数据更好的为企业经营赋能。数据要实时反馈，不光是在事后的统计报告发挥价值，而且可以在预测、分析、过程的干预和事后的回溯，全过程更加充分的发挥价值。

数据之上需要构建模型

从指标展示型模型、指标联动型归因模型、财务与业务指标打通型模型、财务与关键业务假设联动型模型、管理牵引型财务规则模型、AI 智能归因模型等，一系列管理方法，并参考行业最佳实践，抽象和提炼为各种管理模型，量化模拟企业的商业模式和经营过程，就能更好的预测未来的经营结果，并客户更近的层层触达，自上而下的贯通、从前到后的打通（前台后台）、资源投入到绩效产出、管理现状到未来改善，实现企业管理的全面贯通。

数字化转型要关注体验

真正的从全流程的用户体验角度、全场景的用户体验角度来设计业务的流转，从人找应用到应用找人，以前非原生数字企业的系统对自己的员工并不友好，这是很大的理念转变。数字化给企业赋能，目前很多的应用还在业务操作侧，而管理在线正是企业数字化转型在中高端管理应用中核心需要考虑的内容。随着职场中坚力量向 90 后、00 后转移，如何让员工好用愿意用，是能否提升管理在线水平的一个重要支撑。

AI 技术的广泛应用

管理社交化、AI 智能问答、管理闭环等工具可以很好的促进企业管理在线的落地。特别是 AI 智能问答，只需说出自己的管理诉求，即可随时随地获取数据。管理层可按照自己的诉求，任意切换分析维度，不受展示表格/图形的限制，比如从“组织-产品”的钻取路径调整为“组织-客户”或者“产品-客户”的钻取路径，让您的分析不再受限，思路任意驰骋。