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业财一体化
一、业务信息化要先行
对于大型控股集团企业而言,财务共享中心服务的对象包括母公司、子公司、控股公司或者是相关联的公司,业务具有多公司性。同时,大多数对外承包工程企业的项目遍布全球,业务单元独立而分散,业务和生产经营的全球性和分散性明显。可见,想要构建财务共享中心,必须先完成企业业务信息化,实现各项业务信息系统与财务信息系统的对接和数据交流。
管理规范化和业务流程标准化是完成公司各业务信息化工作的基础。为实现这两个目标,企业要先对自身的各项业务进行梳理,然后根据梳理出的现状制定一系列的规章制度与管理办法,明确企业各业务板块的业务流程,实现业务流程标准化,并在此基础上进行各项业务的信息化建设工作,从而与财务管理软件互联互通达到财务共享中心建设的软环境要求。
二、业财一体化是财务共享中心的基础
业务数据提供包括企业业务基本情况、业务活动流程、业务量、业务效率和业务质量信息,财务数据提供企业财务状况和生产经营状况信息,业财一体化可以为财务共享中心提供全面的信息数据支撑,帮助企业实现对成本、预算和利润预期的整体财务管理和财务分析。同时,业财一体化可以实时监控公司业务的实施过程和效果,及时发现不正常的数据信息,从而在此基础开展财务共享服务,优化资源配置,为企业的战略决策提供分析与参考。
对外承包企业的业务往往复杂且多元化,现有的企业资源计划系统并不能满足企业的信息管理需求,这就要求各公司必须按照自己的业务板块,建设独立的内部信息化管理系统。这种情况下,如果集团公司缺乏对下属公司信息化管理系统建设的统一规划,将会导致集团内部信息化建设水平参差不齐,系统无法对接,信息难以互通,无法形成财务共享。
所以,建设业务板块信息管理系统时,必须在集团最高层级上进行统一规划,设立统一标准,进行统一管理、统一建设。最重要的是建立集团的主数据管理系统,利用主数据管理和数据库管理技术构建主数据管理平台,对于各业务系统的数据进行统一编码、统一接口,使各业务系统数据能够通过主数据平台进行无障碍交流,共享集团内部的各项基础数据。拥有这个平台后,集团各下属企业的业务管理系统和财务管理系统不再是一个个独立的信息孤岛,而是互联互通实现了一个信息化管理网。各项与财务有关的业务数据可以自动传输到财务共享中心,同时各项财务数据也可以根据相应权限被各业务板块调用,并进行比较与分析,实现真正的业财一体化。
财务管理智能化
通过信息化建设,在财务管理中实现各环节的智能化,让信息数据的收集、计算、处理到最后的数据分析和作出战略层面决策的每一步都能实现智能操作,是企业财务现代化管理的终极目标。为实现这一目标,企业要充分使用财务共享服务中心,以先进的科技手段,实现财务管理模式的优化升级,同时要加强对信息技术的开发和研究,并逐渐引进人工智能。
一、智能财务共享平台
财务只有与业务真正一体化才能发挥出价值创造的效力。但在实际工作中,企业财务体系往往与业务相脱节,业财融合极少获得成功落地。
业财融合需要将企业运营中的三大主要流程,即业务流程、会计核算流程和管理流程进行有机融合,建立基于业务驱动的财务一体化信息处理流程,使财务数据和业务数据融为一体,最大限度地实现数据共享,实时掌控经营状况。然而在传统的企业管理体系下,业务流程、会计核算流程和管理流程各自为战,缺乏一种技术手段可以将其完全连接起来。智能财务共享平台的出现将颠覆这一现状。
架构于互联网和云计算的智能财务共享平台,可以通过连接和数字化改造,实现企业财务与业务的实时连带发生,颠覆了传统交易方式,消灭了报销报账流程,真正实现了业务财务的深度一体化。具体而言,基于智能财务共享平台,企业可以搭建云端企业商城,利用电商化平台实现与供应商、客户、现场管控之间的无缝连接,并借助发票电子化打通税务数据与交易的关联,回归交易管理为核心的企业运营本质,重构传统财务处理流程,实现对员工日常消费以及大宗原材料采购的在线下单、支付,企业统一对账结算,实现交易透明化、流程自动化、数据真实化、设备精准定位。
二、智能管理会计平台
通过构建基于商业智能的管理会计平台,企业可以获得贴合不同用户需求的多维度、立体化的数据信息,对管理者的决策过程提供智能化支撑。商业智能可以通过组建企业级数据仓库,得到企业数据的全局视图,并在此基础上,利用合适的查询、分析和数据挖掘工具对企业数据进行分析和处理,以实现数据的商业价值。商业智能拥有强大的建模能力、多维度的构架体系、专业的数据处理技术和灵活的技术特点,适合管理会计对信息平台的要求。商业智能的概念早在1996年已经被提出,但由于受限于信息技术的发展,在企业中落地缓慢。而现在,基于智能财务共享平台中大量实时记录的详细数据所形成的财务数据中心,企业可以获得及时、完整、真实的内外部基础数据,这为商业智能破解了最大的发展瓶颈。
三、人工智能的应用
企业应充分认识到,人工智能技术的进步正在彻底改变财务工作,并尽早采用全新的财务思想,构建起连通、集约、自动、高效的智能化财务体系,以便在激烈竞争的市场中取得优势。人工智能的大数据分析预测、智能运营、交易可靠一致、数字风控四大应用,是财务智能的基本性支撑。
1.大数据分析预测
传统的财务分析重过去轻未来,很难提供预测性的决策支持。其中一个重要因素是支持预测分析的数据有限,而基于这些有限数据所提炼的预测模型因素也明显不足,且数据之间的相关性难以量化。这种情况下,预测模型的应用价值受到严重限制。
基于大数据的分析预测能够改善这一情况,海量历史数据的积累和分析能够结合应用场景(如项目的投入产出预测)构建起更为完善的预测模型。与传统模型相比,大数据预测模型中会形成一个支持预测的关系网络,网络的节点是影响该场景预测结果的各种因素,网络之间的链路关系是因素与因素之间的量化影响权重。这些因素的发现除依靠传统的经验识别外,还可以依靠大数据技术通过数据分析来主动发现,因素与因素之间的量化关系也会建立在大数据分析的基础之上。这样的新型预测模型能够更加有效地反映经营行为与经营结果之间的量化关系,帮助财务的决策支持能力从事后向事前进行有效延伸。
财务智能不仅能通过预测提升财务洞见能力,也能够提升财务的运营效率。
2.智能运营
财务运营一直以来是企业财务转型的重点,在共享服务模式下,通过人员集中、流程再造、系统集成和运营优化,可以实现运营水平的显著提升及运营人力的优化。智能化技术的普及可以进一步优化财务运营能力,实现重科技、轻人力的智能运营模式。
财务共享中心作业的本质是将各种输入通过规则处理形成各种输出。传统模式下,中间的规则处理过程需要大量的人工干预。而在智能运营模式下,输入被充分结构化和标签化。如报账单据、发票、单证、合同等输入信息可通过数据的直接提取、图像采集、自然语义识别等技术,形成高度结构化的标签。之前依靠人工处理的经验规则,通过专家分析或者机器学习的方法,能够转换为基于标签的自动化处理规则,实现人机协同的智能运营。同时,共享中心中必然存在流程的集成断点,采用RPA对现有的作业流程进行自动化,也能够进一步提升运营效率。如在资金流程中通过RPA打通企业系统与网银之间的断点,实现自动对账信息的下载和核对,优化银企对账流程。
财务运营的背后是应收、应付、资产、费用、总账、资金等一系列流程,不同流程的背后所需要解决的问题和工具方法也不尽相同,所以智能运营的实现方式和应用场景是多样的。智能运营是场景驱动的,要发挥智能技术的价值,需要提升一线运营人员的敏感性,积极主动、自下而上地挖掘应用场景。
运营效率的提升,还需佐以风险控制,财务智能在此领域亦有重要应用。
3.交易可靠一致
一些财务管理工作需要消耗大量人力或信任成本来保证交易的一致性,如关联交易核对、内部往来核对、业财一致性核对、合同一致性核对等。这可以使用区块链高度安全和不可窜改的特性来进行优化。风险控制的智能应用除了交易可靠一致外,还体现于数字风控。
4.数字风险控制
传统财务风险控制以事后的监督发现为主,很难将风险控制手段介入事前和事中,且事后监督缺少更加高效的工具,难以发现隐藏的关联风险。在数字风控的思路下,财务交易可以在源头实现结构化和标签化,大量的风险控制可以通过自动化规则前置在交易过程中。如依托采购需求的标签,能够进行价格合理性、黑名单供应商、交易对手不正常关联关系等风险的事前控制;基于发票标签,能够进行跨组织机构的发票真实性、发票重号、发票连号等风险的控制。
在事后风险控制方面,基于大量企业内外部数字化的交易信息和背景信息的采集和集中,能够展开更为丰富的风控分析和管控。数字风控以场景驱动为主,发挥智能技术的优势,持续进行场景发现和建立风控模型是必由之路。
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