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基于這個(gè)前提，我們將圍繞2個(gè)路徑做展開。即在實(shí)際落實(shí)數(shù)字化轉(zhuǎn)型時(shí)，具體該如何實(shí)施？首先我們會(huì)闡述落地時(shí)常見的難題，然后從組織的實(shí)際經(jīng)營(yíng)需求、運(yùn)營(yíng)可行性角度選擇一個(gè)最優(yōu)解。

數(shù)字化存在著“ 管控陷阱”，即數(shù)字化系統(tǒng)建設(shè)的決策者是中高層管理者(數(shù)據(jù)使用者)而維持?jǐn)?shù)字化系統(tǒng)運(yùn)作的主要是基層業(yè)務(wù)人員(數(shù)據(jù)提供者)或者財(cái)務(wù)從業(yè)人員(數(shù)據(jù)處理的建設(shè)并不能滿足所有人的需求。尤其是基層業(yè)務(wù)人員作為數(shù)據(jù)提供者，他們的使用感受將直接影響數(shù)據(jù)獲取的質(zhì)量、可信度等多個(gè)方面，且無法通過算法、模型等后期彌補(bǔ)，對(duì)管控質(zhì)量影響深遠(yuǎn)。

財(cái)務(wù)管控?zé)o法只依賴財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，需要大量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)IT下，業(yè)務(wù)人員需要提供業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，財(cái)務(wù)需要解讀與審核業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，雙方都增加大量的工作量及工作環(huán)節(jié)，犧牲效率與體驗(yàn)來實(shí)現(xiàn)管控。而通過Al的管控,業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)采集與審核均可以由AI來完成，解決了傳統(tǒng)軟件的問題，完美實(shí)現(xiàn)效率與管控的并舉，同時(shí)也為財(cái)務(wù)帶來了業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)入口。

· 數(shù)字化財(cái)務(wù)服務(wù)

管理層對(duì)于該階段的要求是：將數(shù)據(jù)完整的從物理世界平行移動(dòng)到互聯(lián)網(wǎng)世界中來并做適當(dāng)?shù)那逑?，以此有初步可供決策的依據(jù)。畢竟數(shù)智化的核心是數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來源于經(jīng)濟(jì)業(yè)務(wù)，而服務(wù)是入口。在采集數(shù)據(jù)的同時(shí)進(jìn)行數(shù)字化，能夠快速傳遞數(shù)智化價(jià)值。

正如難題1所說：2個(gè)世界融合在過去的轉(zhuǎn)型當(dāng)中往往對(duì)基層業(yè)務(wù)人員提出過多的要求，這成為系統(tǒng)建設(shè)/更換的最大阻力。第一步中讓AI接手大量基層業(yè)務(wù)能釋放中高端財(cái)務(wù)人力資源，同時(shí)有效掃除財(cái)務(wù)數(shù)智化建設(shè)的質(zhì)疑與阻礙，財(cái)務(wù)管理能力提升將直接表現(xiàn)在教學(xué)與科研的提效上。

所以顯而易見的應(yīng)該從單據(jù)的收集、報(bào)賬、核算、審核、結(jié)算等財(cái)務(wù)基礎(chǔ)環(huán)節(jié)開始。業(yè)務(wù)的發(fā)生往往伴隨著各種各樣單據(jù)的交互，單據(jù)的流轉(zhuǎn)與處理環(huán)節(jié)是財(cái)務(wù)與業(yè)務(wù)的交叉環(huán)節(jié)，這些單據(jù)承載了大量的交易信息，既是數(shù)據(jù)的主要來源，也是傳統(tǒng)財(cái)務(wù)精力的主要關(guān)注點(diǎn)。從以單據(jù)為主線的財(cái)務(wù)基礎(chǔ)服務(wù)自動(dòng)化入手，可以保證數(shù)據(jù)獲取的有效性,也能夠大量減少在數(shù)據(jù)收集、核對(duì)、處理環(huán)節(jié)的人力資源投入，實(shí)現(xiàn)財(cái)務(wù)服務(wù)數(shù)字化。

“業(yè)務(wù)路徑”上，滿足管理層的地方主要在于清洗(也是監(jiān)管)階段，因?yàn)樵摬襟E的目標(biāo)是獲取滿足監(jiān)管、風(fēng)控、管理決策等需求的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)。

“IT路徑”上， 支撐“業(yè)務(wù)路徑”該階段需求的IT系統(tǒng)體現(xiàn)在票據(jù)的一系列流程上，從填報(bào)、稽核、審核到結(jié)算的AI引擎。

但問題是，只經(jīng)過簡(jiǎn)單清洗后的數(shù)據(jù)仍然需要管理層手動(dòng)處理才能被決策當(dāng)作依據(jù)(沒有與經(jīng)濟(jì)活動(dòng)相聯(lián)系)。也就是說，想在數(shù)字化財(cái)務(wù)服務(wù)這步直接滿足管理層仍然不夠，需要與數(shù)字化財(cái)務(wù)治理相結(jié)合。

· 數(shù)字化財(cái)務(wù)治理

管理層對(duì)該階段的要求是：財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)能夠與經(jīng)濟(jì)活動(dòng)相結(jié)合直接作為決策依據(jù)(但此時(shí)并未與業(yè)務(wù)直接結(jié)合)，并在發(fā)生階段就貫徹管理、監(jiān)管等要求。本質(zhì)上該階段克服了難題2，并實(shí)現(xiàn)了以往難以實(shí)現(xiàn)的管理下沉。

我們通常認(rèn)為管控是財(cái)務(wù)的本職工作，過去財(cái)務(wù)往往面臨著海量業(yè)務(wù)與數(shù)據(jù)細(xì)節(jié)的處理難題。數(shù)智化相比人與信息化的管控，具備更強(qiáng)的優(yōu)越性與先進(jìn)性。另外管控要求關(guān)聯(lián)相關(guān)的業(yè)務(wù)信息(經(jīng)濟(jì)活動(dòng))作為佐證，這個(gè)實(shí)際情況使得管控成為重要的業(yè)財(cái)融合數(shù)據(jù)入口,有助于算法向業(yè)務(wù)場(chǎng)景端延伸。

但正如難題2提及的，關(guān)聯(lián)相關(guān)業(yè)務(wù)信息其實(shí)是后端管理思路與前端業(yè)務(wù)運(yùn)行結(jié)合，這在過去是“管控與效率沖突”的重災(zāi)區(qū)。所以對(duì)公司來說，數(shù)字化財(cái)務(wù)治理應(yīng)該達(dá)成的效果是：接受前后端不同的行事原則，通過AI在滿足監(jiān)管政策、公司章程等要求的前提下，及時(shí)響應(yīng)財(cái)務(wù)基礎(chǔ)工作；而財(cái)務(wù)人力借助AI配合將數(shù)據(jù)進(jìn)行資產(chǎn)化處理，為管理層后續(xù)的決策提供支持。

這將減少數(shù)據(jù)提供者(一線業(yè)務(wù)、財(cái)務(wù)人員等)與數(shù)據(jù)使用者(中高層管理人員等) 之間的信息不對(duì)稱、信息傳遞摩擦性失真等問題；AI的時(shí)效性將實(shí)現(xiàn)在業(yè)務(wù)中的數(shù)據(jù)采集，把管理需求反饋到前線，直接強(qiáng)化基層員工的執(zhí)行力。并最終形成財(cái)務(wù)數(shù)字檔案，為后續(xù)結(jié)合業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)做基礎(chǔ)。

支撐這一切的“IT系統(tǒng)”需要依仗知識(shí)圖譜、挖掘計(jì)算等深度AI功能。但AI的特點(diǎn)決定了除非是頗為單一的需求(如人臉識(shí)別)，企業(yè)并不能跳過AI基礎(chǔ)算力建設(shè)而直接需求某一功能(將某一票據(jù)與經(jīng)濟(jì)活動(dòng)相關(guān)聯(lián)涉 及的數(shù)據(jù)范圍、深度都不是人臉識(shí)別的難度可以比擬的) ，這需要架構(gòu)在復(fù)雜而合理的工程系統(tǒng)與既有軟件能力之上。

立刻構(gòu)建AI能力顯然不是現(xiàn)階段合適的選擇，畢竟該階段AI大部分的算力沒有辦法凸顯。所以這就是為什么我們說IT系統(tǒng)的建設(shè)是“多階段同時(shí)進(jìn)行”。