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财务数据视角下对企业数据化认知 财务部门是企业中数据化程度最高的部门。任何注册并受工商系统管理、税务系统监控的企业基本都有其财务报表，并定期进行审计。企业的各种交易记录都通过发票和资金往来账目进行数据化记录。财务部门始终将公司的资源和资产及资源的各种活动用数字化和货币化的手段进行详细记录。每一笔往来账目，进出花费都会记录清楚，并定期进行查账，核对，确保无误。 企业财税方面的财务管理又有着非常高的标准化要求：什么样的花费计入什么样的费用，哪些该税前列支，哪些属于税后计费，都有明确的规定。而且，国家工商和税务管理方面有清晰的、明确的规范和制度。财务需要遵循，每个公司都需要遵循。虽然每个国家的会计制度不尽相同，但各个国家会计角度上的财务数据是非常完备和完善的。 当然，以上的假设是基于企业为工商和税务提供的报表是准确真实的条件下的。中国绝大多数的企业都有两套以上的账目，一套账目是真实记录公司的各种经营和管理活动的账目，一套是公司给工商和税务提报的账目。前者代表着公司真实的经营活动，后者主要用来核算税收和工商备案。两套报表体系，虽然不合规，但在目前的经济发展阶段基本上约定成俗。 从数据化管理的角度上我们更加关心第一套财务账目的情况，它真实反映着企业的经营管理活动。通过对这套数据的分析，我们能够真实了解企业到底发生了什么或者怎么发生的，由此我们能够掌握公司经营管理的规律，指导我们企业未来的实践活动。第二套报表对于我们数据分析和优化管理是没有任何意义的。 从纯粹财务的视角来看，企业是以赢利为目的的组织。财务数据更加关注企业经营管理所带来的资金增长，即利润。企业产出 – 投入 = 利润。我们知道，企业经营管理带来的不仅仅是以资金表现的利润额的多少。即使同样的利润产出，不同的投入带来的产出也会不同;即使是相同的投入、相同的产出利润，但企业的影响力可能会不同，企业的规模也可能会不同;即使相同的投入、相同的产出、相同的规模增长，但团队所获得成长也会不同。因此，财务视角的数据分析具有相对的局限性，但这是最基本的分析，没有财务上的实现，团队成长了，但公司亏钱了，作为投资者来讲还是无法获得应有的收益，公司一旦出现解散，投资人的将无所回报，如下图所示。 赢利不是企业唯一的诉求，但是最基本的追求。如果不能最终以货币形式上体现赢利，其他的增长都可能是空的。京东发展的初期并不赢利，分离开投资者，但从创世人和创业团队的视角来看，是赢利的，而且赢利状况非常高。总裁刘强东因此也跻身富豪榜，是企业这个平台让资本方付费，从而实现了赢利。而资本方看重的是企业其他方面的获得，即未来的获利能力，包括未来的利润、社会的影响力(未来获利能力)、品牌资产(未来的获利能力)和不断增长和强大的团队(未来获利能力)。如果没有对未来获利能力的预期，投资者不会投资，没有资本投资，企业肯定持续不下去。 财务数据分析有其积极作用也有其局限性，需要辩证来看。本章将从财务视角进行数据化分析，并对财务管理的数据化提供一定的管理思路。 从财务视角来看，企业就是一座投入产出的堆叠塔。堆叠塔结构可以货币化展示企业经营管理活动所带来的变化，如下图所示。 从财务角度来分析企业的成本结构可以直接体现这个企业的业务赢利能力。如果有高于成本和费用的利润，就说明这个企业的客户愿意支付溢价来购买该企业的产品和服务;如果企业出现亏损，则直接说明客户不愿意出更高的溢价来购买企业的产品和服务。企业的产品和服务没有竞争力，一方面企业需要对产品和服务进行彻底地改良，从而让客户愿意支付溢价购买;另一方面，企业需要反思企业的经营和管理过程是否能让产品和服务增值，如下图所示。 通过对价值链进行货币化来分析企业增值过程，企业是否赢利要看价值链上的活动是否有价值创出，该价值创出是否能够超过该创出活动所消耗的成本和费用。 当终端客户不愿意以更高的溢价来购买这些创出活动时，说明这些创出活动本身的增值效益在减少，即研发和创新不能满足终端客户需求，财务成本、人力成本过高。 黑盒子模型与数据化财务评测 所谓黑盒子模型就是将企业看做一个创出价值的黑盒子，投入本金，产出资产和溢出利润，资本获得投资收益。这是一个纯市场化的逻辑，是资本雇佣知本创造价值的过程。企业的本质就是投入资本，雇佣人力、知识等，产出具有更高溢价的产品或服务。企业通过重复销售来获得溢价累积，在这个过程企业获得的溢价部分为投资收益。在人力和知识的使用过程中，企业支付的劳动报酬和知识产权费用，计入了公司经营成本。 当投资建立黑盒子—企业时，企业会形成自我扩大的能力，并且这个能力能够在未来产生持续的溢价价值。只要企业未来创出利润的可能性大于资本的预期收益率，就会有溢价。考虑到未来潜在的不确定性风险，投资者会对这个黑盒子有个预期的定价。同时，也会有投资者对这个黑盒子进行定价收购，由此形成资本市场对企业的估值。如下图所示是从财务视角来看企业黑盒子模型。 荐书 本文节选自《企业数据化管理变革——数据治理与统筹方案》一书 赵兴峰 著 电子工业出版社出版 赵兴峰 北京大学、新加坡国立大学MBA双硕士，西安交通大学工学学士，北京信宜明悦咨询有限公司创始人。 具有20年跨国公司经营数据分析实战经验，曾就职于宝洁、惠氏、摩立特、LG电子等国际知名企业，从事市场研究、商业智能、战略研究等。 目前专注于大数据时代下政府和企业的数据治理、数据统筹、数据分析和数据挖掘应用推广，致力于推动企业和政府利用数据实现战略转型与升级，构建智慧企业、智慧政府、智慧城市和智慧生态。 |
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