用友BIP|財(cái)務(wù)云，推動(dòng)大型企業(yè)績(jī)效管理體系高效運(yùn)行

戰(zhàn)略到執(zhí)行的企業(yè)績(jī)效管理體系對(duì)于大型企業(yè)至關(guān)重要，國(guó)際大型企業(yè)將其置于一級(jí)核心流程之一的位置。

我國(guó)大型企業(yè)績(jī)效管理運(yùn)行中通常出現(xiàn)的“五大”痛點(diǎn)：戰(zhàn)略實(shí)現(xiàn)路徑不清晰、業(yè)務(wù)計(jì)劃形不成合力、預(yù)算資源配置效果不佳、績(jī)效目標(biāo)分解不成體系、管理執(zhí)行和監(jiān)控不集成等。

要徹底根除以上問(wèn)題，不能依靠單點(diǎn)解決，而是要從頂層出發(fā)，通過(guò)“對(duì)標(biāo)世界一流”，進(jìn)行系統(tǒng)性的企業(yè)級(jí)變革，同時(shí)借助數(shù)字化、智能化手段實(shí)現(xiàn)管理能力的彎道超車(chē)。

“三變一化”，建立企業(yè)戰(zhàn)略到執(zhí)行的績(jī)效管理體系

國(guó)內(nèi)大型企業(yè)應(yīng)該從“三變一化”著手，才能實(shí)現(xiàn)企業(yè)戰(zhàn)略到執(zhí)行的績(jī)效管理體系產(chǎn)生根本性的改進(jìn)。即：變革理念、變革組織、變革流程和數(shù)智化。唯有將“三變”與“一化”相結(jié)合，才能產(chǎn)生“1+1>2”的倍增效應(yīng)，從而縮小與國(guó)際企業(yè)的差距，在新一輪全球競(jìng)爭(zhēng)中取得優(yōu)勢(shì)。

一，變革理念，提升企業(yè)績(jī)效管理的地位和意識(shí)。二，變革組織，建立流程型組織和清晰的責(zé)任體系。三，變革流程，重構(gòu)戰(zhàn)略到執(zhí)行的企業(yè)績(jī)效管理體系。

數(shù)字化、智能化技術(shù)是推動(dòng)企業(yè)績(jī)效管理體系高效運(yùn)轉(zhuǎn)的基礎(chǔ)。在全球化、數(shù)字化、國(guó)產(chǎn)化三浪疊加的背景下，目前國(guó)內(nèi)一些服務(wù)于ToB業(yè)務(wù)的頭部廠商，如用友公司，已經(jīng)在企業(yè)績(jī)效管理方面突破了一些核心技術(shù)，將為國(guó)內(nèi)大型企業(yè)績(jī)效管理插上數(shù)智化的翅膀。

插上數(shù)智化的翅膀，讓大型企業(yè)績(jī)效管理更高效

用友通過(guò)構(gòu)建和運(yùn)行全球領(lǐng)先的商業(yè)創(chuàng)新平臺(tái)——用友BIP，服務(wù)企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型和商業(yè)創(chuàng)新。用友BIP|財(cái)務(wù)云，基于事項(xiàng)法會(huì)計(jì)理論，采用最新的大智物移云的技術(shù)，構(gòu)建財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)、管理會(huì)計(jì)、稅務(wù)服務(wù)、費(fèi)控服務(wù)、財(cái)資服務(wù)、企業(yè)績(jī)效、檔案服務(wù)、數(shù)據(jù)服務(wù)、共享服務(wù)的全新一代財(cái)務(wù)體系。

用BIP|財(cái)務(wù)云，構(gòu)建基于多維模型的企業(yè)績(jī)效管理新體系，支持復(fù)雜業(yè)務(wù)規(guī)則，預(yù)算預(yù)測(cè)場(chǎng)景應(yīng)用、合并報(bào)表應(yīng)用、管理報(bào)告應(yīng)用、全球所得稅報(bào)表應(yīng)用等。通過(guò)先進(jìn)的數(shù)智化技術(shù)融合企業(yè)財(cái)務(wù)業(yè)務(wù)場(chǎng)景，助力大型企業(yè)績(jī)效管理體系高效運(yùn)行。

一，基于OLAP的內(nèi)存式多維數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)處理性能質(zhì)的飛躍。

傳統(tǒng)國(guó)內(nèi)企業(yè)績(jī)效管理(EPM)高端市場(chǎng)長(zhǎng)期被一些國(guó)際廠商產(chǎn)品所占據(jù)。近年來(lái)，國(guó)內(nèi)一些廠商已經(jīng)在基于OLAP的內(nèi)存式多維數(shù)據(jù)庫(kù)上取得了長(zhǎng)足的進(jìn)步。該技術(shù)有以下重要特性，將極大提升大型企業(yè)在全面預(yù)算、合并報(bào)表、多維分析等領(lǐng)域的數(shù)據(jù)處理能力。

多維引擎：采用自主可控多維引擎技術(shù)，支持多維度預(yù)算編制、報(bào)表展現(xiàn)和多維靈活分析;

內(nèi)存計(jì)算：利用內(nèi)存快速訪問(wèn)的特性，把數(shù)據(jù)完整保留于內(nèi)存，并通過(guò)優(yōu)化的存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)和算法處理數(shù)據(jù)和復(fù)雜邏輯，將用戶的數(shù)據(jù)讀寫(xiě)請(qǐng)求轉(zhuǎn)換為內(nèi)存讀寫(xiě)和內(nèi)存計(jì)算，極大提升系統(tǒng)性能;

高性能內(nèi)存計(jì)算：支持對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行聚合和運(yùn)算，滿足對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行快速查詢(xún)和分析需求。

靈活建模：改變“公式”定義規(guī)則模式，以Python及系統(tǒng)函數(shù)的方式設(shè)定規(guī)則腳本，如通過(guò)Python語(yǔ)言定義合并報(bào)表、預(yù)算編制等計(jì)算邏輯，讓數(shù)據(jù)處理更加便捷、靈活和高效。

二，基于事項(xiàng)的智能核算系統(tǒng)，將使“多維、精細(xì)、實(shí)時(shí)”的管理會(huì)計(jì)核算成為可能。

會(huì)計(jì)信息是被不同的決策者利用的，每個(gè)決策者對(duì)會(huì)計(jì)信息的種類(lèi)、信息量、匯總程度的關(guān)注點(diǎn)不同。然而，傳統(tǒng)會(huì)計(jì)信息系統(tǒng)僅提供了價(jià)值匯總程度很高的會(huì)計(jì)信息(如會(huì)計(jì)報(bào)表)，顯然不能滿足各個(gè)不同層次、不同種類(lèi)的決策者的需要。

在此背景下，美國(guó)教授索特在1969年明確提出了事項(xiàng)會(huì)計(jì)法，但受制于當(dāng)時(shí)的信息技術(shù)等因素，該方法沒(méi)有得到廣泛應(yīng)用。

在數(shù)字化的今天，企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)服務(wù)的廣度和深度愈來(lái)愈高，在數(shù)據(jù)湖等新技術(shù)的加持下，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、加工和計(jì)算能力不斷提升，事項(xiàng)會(huì)計(jì)法開(kāi)始煥發(fā)了新的生機(jī)，其實(shí)現(xiàn)的基本邏輯如下：

首先，通過(guò)數(shù)據(jù)移動(dòng)、數(shù)據(jù)湖等技術(shù)將前端各業(yè)務(wù)系統(tǒng)發(fā)生的“原汁原味”的各類(lèi)經(jīng)濟(jì)業(yè)務(wù)事項(xiàng)實(shí)時(shí)采集到事項(xiàng)庫(kù)中，數(shù)據(jù)湖技術(shù)有效解決了大數(shù)據(jù)量存儲(chǔ)問(wèn)題。

其次，在事項(xiàng)庫(kù)中基于核算規(guī)則和事項(xiàng)轉(zhuǎn)換規(guī)則，將標(biāo)準(zhǔn)業(yè)務(wù)事項(xiàng)轉(zhuǎn)換為業(yè)務(wù)和財(cái)務(wù)事項(xiàng)。如將采購(gòu)入庫(kù)業(yè)務(wù)事項(xiàng)轉(zhuǎn)換為采購(gòu)應(yīng)付業(yè)務(wù)和財(cái)務(wù)事項(xiàng)。

最后，在智能會(huì)計(jì)平臺(tái)中，定義入賬規(guī)則、科目對(duì)照，憑證模板等規(guī)則，即可實(shí)時(shí)產(chǎn)生基于業(yè)務(wù)的會(huì)計(jì)憑證。

用友BIP|財(cái)務(wù)云新一代智能核算系統(tǒng)將可根據(jù)不同核算目的，基于會(huì)計(jì)引擎實(shí)現(xiàn)不同顆粒度的自動(dòng)化核算服務(wù)。

如基于會(huì)計(jì)準(zhǔn)則的“粗財(cái)會(huì)”核算和基于內(nèi)部管理會(huì)計(jì)規(guī)則的“細(xì)管會(huì)”核算，并實(shí)現(xiàn)二者數(shù)據(jù)的“同源分流”，即二者都是基于前端相同的業(yè)務(wù)事項(xiàng)進(jìn)行核算的，這將有效解決很多大型企業(yè)管理會(huì)計(jì)和財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)差異分析追蹤的難題。

基于事項(xiàng)的智能核算技術(shù)將有力促進(jìn)大型企業(yè)基于劃小核算、阿米巴等內(nèi)部市場(chǎng)化的精細(xì)核算需求，助力大型企業(yè)實(shí)時(shí)出具內(nèi)部管理報(bào)告。

三，基于數(shù)據(jù)中臺(tái)的智能分析技術(shù)，將極大提升企業(yè)的數(shù)據(jù)服務(wù)能力，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的智能預(yù)測(cè)，智能分析和智能決策。

國(guó)內(nèi)大型企業(yè)在ERP時(shí)代建立了很多異構(gòu)的業(yè)務(wù)系統(tǒng)。如何利用好這些數(shù)據(jù)資源成為了一道難題。而數(shù)據(jù)中臺(tái)技術(shù)的出現(xiàn)將可以有效解決這一難題。

大型企業(yè)可以基于數(shù)據(jù)中臺(tái)，建立企業(yè)級(jí)的數(shù)據(jù)中心，通過(guò)數(shù)據(jù)移動(dòng)將企業(yè)所有歷史投資的系統(tǒng)上的數(shù)據(jù)及外部收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行匯聚、清洗和轉(zhuǎn)換，形成有價(jià)值的數(shù)據(jù)資產(chǎn)。

結(jié)合人工智能技術(shù)，利用“模型+算法”以及機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的智能預(yù)測(cè)、智能決策、智能分析等智能化應(yīng)用。