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财务管理是金融企业管理的中心环节，是实现金融企业基业长青的重要基础和保障。近期，国务院国资委、财政部、银保监会分别印发的《关于中央企业加快建设世界一流财务管理体系的指导意见》、《中国银保监会办公厅关于银行业保险业数字化转型的指导意见》、《会计信息化发展规划(2021-2025年)》三份文件，不仅为企业明确了财务数字化转型的目标与手段，更是将“依据各类信息输出多维度经营分析报告，支撑战略、支持决策”提升到企业财务管理“高线”的位置。 近几年，受新冠肺炎疫情的持续影响和国际经济环境变化，金融企业面临贷款业务规模缩水、存款业务期限趋长、资产负债利差收窄、不良资产率上升等严峻考验，对管理层的经营分析、快速决策提出了更高的要求。为了提升经营分析智能化水平，大多金融机构进行了一定的尝试，但多数机构的经营分析仍存在较大提升空间。
现阶段，金融企业的经营分析普遍存在以下痛点： 没有基于业务经营逻辑设计分析场景，导致业务问题看不透： 多数金融机构的经营分析体系仅从财务视角抓取关键结果性指标，指标之间的关联关系不明显，且很难与业务经营逻辑联动，导致财务分析、业务分析两张皮，管理层无法通过财务数据深入探查业务经营问题。 仅对过去做总结，缺乏对未来的预测： 多数金融机构的经营分析是对过去一段经营周期的指标进行统计，分析人员很难通过历史情况分析预测未来业务走势及财务指标走势，也无法支持营销人员进行业绩预测和可用资源预测。 主动推送和预警支持不足，导致异常情况不能被及时发现： 大多数金融机构的经营分析体系仅提供传统报表，被动等待用户查询、分析和发现问题，当某些关键指标出现异常时，不能进行主动推送和预警，导致问题不能被及时发现，及时采取措施。 智能化手段支持不足，限制分析效果： 提供了数量庞大的传统固定报表，用户通过“自我悟道”发现经营过程中的关键亮点和不足，经营分析质量和效率完全依赖分析人员经验，应用效果参差不齐。 基础数据质量、时效不佳，导致应用效果大打折扣： 部分金融机构的基础维度未统一，业务数据上的维度标签不足，系统之间的数据流转自动化程度不高，导致数据质量和效率难以满足经营分析的需要。 毕马威智能经营分析体系解决方案： 1 围绕“三个结合”，拓展经营分析场景 依据高级管理层、部门领导、经营分析人员等不同角色定位，分析不同用户的关键关注点，遵循“三个结合”原则，构建场景化经营分析体系，赋能高管决策、助力公司经营、驱动业务销售。  战略与绩效相结合 场景设计以金融机构整体战略的分解、计划、执行、分析、考核为主要线索，覆盖完整的“战略”到“绩效”管理闭环。逐层分析战略分解是否完善、有效，预算编制是否合理、可落地；在业务开展过程中，及时追踪检验预算执行的成效，针对例外情况剖析深层次原因，最后以绩效考核为抓手稳固预算管理的指挥棒作用，确保战略落地；  财务结果与业务经营逻辑相结合 场景设计以财务分析为起点，深挖业务经营逻辑，实现财务分析与业务经营策略的有效衔接。通过构建OSM模型（Objective业务目标，Strategy经营策略，Measurement财务计量），建立业务成因与财务结果的因果关系，推动业财信息全面对接和整合，实现业财一体化管控和协同优化，推进业务经营决策由经验主导向数据、模型驱动转变；
 总部与分支机构相结合 场景设计要统筹通用标准分析与个性化分析，既能满足总部全局分析的要求，又能考虑到分支机构个性化分析的需要，实现从总部向分支机构的逐层穿透。 2 夯实数智财务基础要素，激活数据资产价值 数智财务的核心是以业务、财务数据为基础，充分挖掘数据资产价值，支撑财务分析结论掷地有声，赋能决策和经营。在此过程中，需要夯实维度和指标两类基础要素，同时健全数据资产全生命周期管理体系，完善数据标准和规则等。  细化数据维度 除了金融机构传统的分支机构、部门、业务条线、产品等维度外，数据维度需要进一步下沉至客户经理、客户、客群、交易渠道、销售团队、营销活动等，区分基础维度与衍生维度，并建立从基础维度到衍生维度之间的推导关系，从而为业务决策提供丰富、独特、关联的分析视角；  拓展数据指标 一方面，拓展数据指标类型，涵盖股东价值、规模结构、盈利能力、业务成长、资产质量、经营风险、资本效率、外部市场环境等类型的指标；另一方面，构建指标图谱，挖掘指标之间的关联关系，以辅助分析业务变动的深层原因；
 健全数据资产全生命周期管理体系 数据资产的管理是长期、持续的过程，在完成初始的数据优化、质量提升方案之后，还需建立配套的数据资产全生命周期管理体系，包括数据治理架构、管理制度、管理流程等，推进数据管理长效机制。  3 打造多措并举的智能分析工具，激发用户分析潜力 随着各类新兴金融科技手段的不断发展，将更多的新技术逐步应用于经营分析，以实现经营分析的可视化、智能化，进一步激发用户分析潜力。 可视化展现 以“可视化展现”取代以往的固定报表，遵循“内容优先、职能覆盖”，“用户视角、各有侧重”，“详略分揽、模块联动”，“合理布局、简洁友好”原则，以更加直观、生动的方式，第一时间为用户呈现最有价值的分析看板，提高经营分析效率，降低沟通成本； 主动推送与预警 根据用户角色、管理职能建立与之关联的信息推送标签体系，并内嵌预警规则，通过经营分析系统不间断自动检测、定位关键信息和潜在风险，参照指标图谱自动预分析原因，给出行动建议，实时推送给相关用户，从而实现精准消息推送和智能预警。同时，支持根据用户关注重点，内置信息搜索关键词，自动筛选外部要闻、政策分析报告等动态，实现市场动态一念即得；
智能提醒 构建智能信息提醒标签，基于指标图谱，结合“老法师”的业务拓展经验，采用业务人员熟悉、易懂、惯用的语言，向前解释指标为什么而发生，向后自动分解行动计划，提醒业务人员下一步潜在行动方向。真正做到将指标表象与业务实质联动，通过数据分析驱动业务经营。例如：可通过分析客户的业务持有习惯、持有与到期情况，结合客户的风险评级，进行客户潜在价值变动提醒、客户产品续接提醒、客户新产品拓展推荐提醒等； 移动端应用 此外，随着移动办公模式的广泛应用，除传统的PC端经营分析外，通过构建手机端、Pad端的经营分析平台，让经营分析真正帮助各级管理层和营销人员做到随时随地“心中有数”，最大程度的满足各级用户灵活、高效、敏捷的分析需求。
受某大型综合银行委托，毕马威协助客户有针对性地完善其经营分析体系及平台，解决其管理痛点。如，人工分析无法支持降本提效、现行报表体系无法支持管理层更深入洞察问题成因等。 在全面诊断现有体系、对标同业领先实践的基础上，结合其转型及变革的发展战略，规划经营分析平台，从梳理及优化指标体系、设计与构建分析场景、拓展智能化应用等方面提供服务并协助最终落地。 ►►► |
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