一、商務智能簡介

    商務智能（Business Intelligence，BI）就是將具有時間性質的數據，有計劃地組織、存儲起來，再利用各種分析、挖掘算法，找出隱藏于數據背后的知識、規律，為企業科學決策提供數據依據。通過數據預處理( 包括數據提取、清理與轉換、裝載)，再按一定的模型建立數據倉庫，通過查詢、分析、挖掘工具，加上分析人員行業知識、經驗，將看似無關的數據轉換為企業決策的信息，即找出之間的關聯關系或隱藏的規律，并預測企業未來發展趨勢和潛在將要面臨的問題，進而幫助企業增加生產力與競爭力。

    商務智能是一個跨學科、跨領域的綜合技術運用，包括數據庫技術、統計分析技術、自動化知識發現技術，以及移動商務和云技術等前沿技術，還要結合先進的企業管理理念，其由三個核心部分組成：（1）數據倉庫，是面向主題的、集成的、隨時間變化的極穩定的數據集，用于支持管理決策和實現企業內部信息共享；（2）聯機分析處理，是一種數據分析技術，面向分析人員，使其靈活地對數據進行瀏覽分析；（3）數據挖掘，是指應用一系列算法，從大型數據庫中提煉出人們關注的信息和知識，有別于傳統的數據抽樣及統計分析方法，幫助決策者尋找數據潛在的關聯關系。

    商務智能的研究和應用已從數據存儲、平臺工具，向嵌入式大數據挖掘算法研究，以及與云技術、移動技術相結合等方面。未來發展具有以下特點：（1）商務智能云技術和服務化。通過與云技術的結合，可以使商務智能應用不再為數據呈爆炸性增長和多樣化而擔憂，不再為支撐商務智能應用和發展的硬件平臺由于不同廠家、不同特點而需要給予特別關注。（2）商務智能移動化。通過與移動互聯網技術、移動終端、平板電腦的結合，使得商務智能應用可以做到“anyone，anywhere，anytime”。（3）嵌入式在線挖掘及大數據時代特征。在數據呈爆炸性增長的大數據時代，信息也不再是以往的類型（如交易、產品或銷售數據等）而是諸如傳感器、地震學、氣象學等新的數據源，傳統的數據抽樣與統計分析方法，已不再滿足要求，必須能夠提供數據多樣化、嵌入式數據庫（in-database）的在線（online）挖掘支持，包括支持大數據環境下算法和平臺。

二、財務決策支持系統的基本理論和方法

    1. 財務決策支持系統概念。財務決策支持系統(financial decision support system，FDSS) 是面向企業中高層管理者，輔助管理者通過數據、模型、知識以人機交互方式進行半結構化或者非結構化決策的計算機信息系統。它為決策者提供分析問題、模型構造、模擬決策過程和方案的環境、調用各種信息資源和分析工具及決策效果評價，從而幫助管理者提高決策水平和質量。

    2. 財務決策支持系統技術能力。財務決策支持系統是由一個制定決策的系統以及三個子系統構成的軟件系統、數據庫和模型庫構成的。在此，借用《財務決策支持系統與信息化案例》（胡仁昱著，中國財政經濟出版社，2008 年）中的圖例如下：

圖1 財務決策支持系統技術理論

    3. 商務智能與財務決策支持系統。商務智能正是一種運用當前信息技術的發展成果，包括數據庫技術、統計分析技術、自動化知識發現技術，以及移動商務和云技術等前沿技術，結合財務決策支持系統的理論基礎，將傳統的財務管理從數據挖掘到管理決策整個過程的智能提升和改進。

三、當前財務管理存在的不足

    目前在大多數企業中，財務工作還是集中在賬務處理、業務處理上，財務經營分析往往還是基于常規的財務報表，管理上往往還是處于事后被動管理狀態。這與現代企業發展要求是不相吻合的。現代財務管理中的業務處理的重要性大大降低，決策支持則凸顯為最重要的部分。詳見下圖：

圖2 傳統財務管理與現代財務管理的區別

    顯然易見，被動參與企業運營的財務管理模式已難以服務于今天需要的戰略轉型、產業升級和企業的可持續發展, 需要盡快完成角色轉型，建設一支具有戰略視角和具有決策支持分析意識的財務管理團隊。結合當今信息技術發展，特別是商務智能等技術應用，使得我們有可能通過先進的IT 技術，建立財務業務一體化的管理信息系統，實現業務與財務的信息共享，助推企業保持并增強核心競爭力，以適應國內外競爭環境（李晶，2012）。通過財務業務一體化系統，企業不僅能夠提高流程效率和更加全面的財務報表分析，能夠利用先進的分析系統，整合并挖掘公司的數據來洞察并設法提升業績，以實現企業戰略目標的全面實現。

    具體而言，企業管理和財務管理有如下矛盾急需解決：

    1. 過程管理需要和事后被動管理的矛盾。在企業的實際運營中，如果財務管理只能在業務執行過程中甚至是全部執行完畢后才能反饋存在的重大錯誤或者問題，則企業的運營將無法按照既定戰略目標展開。因此，企業財務管理應該全面參與到從戰略制定、執行和業務運營的整個過程，從戰略規劃的高度，通過財務業務一體化來設定財務管理目標，實施財務管理，對存在的問題能夠深入挖掘并能快速靈活地展現分析結果。這其中非常重要的一點，就是企業數據的整合，即整合財務和非財務的數據進行綜合分析，并結合企業現有的資源和競爭優勢，以及外部競爭環境的變化，為企業設定整體戰略目標出謀劃策，從整體上把握企業發展方向，并在制訂具體執行計劃時提供財務信息支持，化事件推動型消極管理為戰略拉動型積極管理，從而實現財務管理角色的轉型和提升（李晶，2012）。

    2. 眾多不同格式的數據與財務分析決策數據整合不夠的矛盾。傳統的ERP 系統在實施時，通過業務流程重組，梳理了企業的業務流程，通過ERP 系統設置了最優化和標準化的業務流程，因此傳統ERP 系統的優勢在于事務性流程的處理過程，而ERP 系統固化的結構往往導致其不能實時適應不斷變化的需求，分析能力存在不足，難以對問題的原因作深入透徹的分析。即使是在實施了ERP 的企業中，財務管理也往往因為數據來源眾多，格式不統一而使ERP 實施的效果大打折扣，無法憑借ERP系統獲得企業業務管理的全景視圖。特別是集團性企業，大都是由眾多的法人實體以及不同的業務單元構成，而且下屬企業類型不一，既有控股又有參股。往往導致即使有統一的ERP 系統，但還是存在不同的業務系統，由于數據信息在不同系統中，數據處理的標準不統一，對數據應用需求不相同，使得管理人員通過不同的數據匯總和指標分析得出不同的答案，使問題更加復雜化，也不利于部門間的協作。

四、在財務管理決策支持中導入商務智能的應用

    在財務管理決策支持中應用財務智能技術，將極大地改善財務分析的能力，增強財務對業務的洞察能力，提升財務管理的價值實現。

    1. 財務管理理念的改變。商務智能技術的應用，需要結合先進的企業管理理念，因此從財務管理的角度，首先需要轉變財務管理的觀念，即財務管理需要從傳統的以交易業務處理為主的記賬型和局部管理型的財務管理，轉向以決策支持為主的全面財務管理。需要理解交易業務處理和報表編制只是財務管理工作的基礎，管理控制和決策支持才是體現財務管理價值所在。

圖3 智能化財務決策支持系統

    2. 實施以搭建財務業務一體化系統，實現戰略財務分析管理為目標的商務智能導入。要實現財務戰略管理，需要我們更加明確財務管理的目標：在進行有效風險管理的前提下，借助商務智能技術，搭建財務業務一體化系統進行有效的財務管理和分析，協助公司戰略制定，并協同業務部門推動戰略落地實現。

    實施的策略和要點包括：（1）以企業戰略規劃為出發點。財務管理人員只有通過參與企業的戰略規劃制定及執行，才能懂得如何從戰略發展的角度出發, 通過相關財務決策的制訂促使企業及時整合所有資源為戰略目標服務，發揮資源的最大效用。所以理解企業的中長期戰略規則是基礎（李晶，2012）。（2）整合公司各類系統，統一數據標準和格式，建立統一的數據倉庫。財務和管理人員需要更加廣泛詳實的財務和業務數據信息，這些信息并不僅僅存在于單獨的財務報表系統中，還存在于公司產品生產制造、供應鏈管理、客戶關系管理和財務管理系統的信息中，將所有的信息進行整合統一，才能形成完整的、可指導行動的決策支持基礎。統一的數據管理中心中，我們也可以運用云技術，整合企業或集團內部不同的硬件平臺，并且將企業級不同的業務應用整合并部署在云平臺上，實現企業級應用的跨平臺、跨區域的統一管理及資源的統一調度及分配。在建立統一的財務信息系統的基礎上（如ERP 系統），整合銷售、生產、運營等各類信息系統，并對各類系統中的數據進行整理、抽取、轉換等加工，統一數據的標準和格式，建立公司統一的數據倉庫。（3）建立財務分析模型。在建立數據倉庫的基礎上，根據公司的戰略目標和業務設計，設計合理可靠的KPI(Key Performance Indicator) 指標體系，搭建多層次的財務分析模型。（4）財務分析和展示。針對企業運營中的各個環節，深入挖掘各類數據實質，建立財務分析管理駕駛艙，對存在的問題作出快速的反應，及時提出解決措施。

    3. 構建智能化財務決策支持系統平臺。智能化的財務決策支持系統（IFDSS）就是在決策支持系統的基礎上集成人工智能專家系統，通過系統邏輯推理幫助解決復雜的決策問題的輔助決策系統。商務智能技術就是通過建立知識庫智能邏輯分析庫，來實現這種智能化的決策輔助。

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本文標題：初探商務智能（BI/ERP）技術在財務決策支持中的應用

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