业务创新 | 新型数字化浪潮下商业银行财务会计如何实现数字化转型

文  / 中银香港会计部副总经理 胡秀红

1.会计核算电子化

基本实现财务流程的电子化，但系统相对分散，支持基本财会运作流程。

2.报告分析自动化

采集业务与财务数据，利用报表工具，基本自动化编制各类报表。这两个阶段功能，目前，各大行都已基本实现，建成了较为完善的财务管理系统，发挥了重要的核算、控制和支持保障作用。但在新形势下，比照银行财务管理的高质量发展要求来看，还存在一定的差距，还存在着财务信息“不全”“不通”“不高”等问题现象。一是数据不全。数据口径不一，部分数据规则不透明，缺乏明细数据，数据共享不足。二是系统不通。数据散落各个系统，未能实现有效衔接。财务系统种类繁多，系统之间协同、互通程度不高，部分系统存在流程断点。三是质量不高。自动化程度不足，存在大量手工数据。数据质量不高，部分数据不准，时效性不强。上述问题现象对银行提升财务工作效率、精益管理程度、智能分析水平以及风险防控能力带来挑战。

数字化、智能化正在掀起银行业新一轮的产业革命，特别是随着疫情的影响，全球数字化转型步伐进一步加快，对银行传统理念和服务模式，乃至市场生态和竞争格局逐渐形成更大的冲击。面对挑战，商业银行都积极布局数字化转型发展，财会工作为银行业务管理的基础，一直是银行各个转型阶段的重点，亟需顺应趋势，依托新技术，全面推进银行的财务数字化转型发展。银行财务会计管理应从以规则型自动化向智能自动化发展。通过智慧财务决策分析，从而为业务赋能（如图1）。

商业银行财务信息系统分为以下几个类型：一是流程优化类。包括费用管理全流程数字化、固定资产管理全流程数字化等。二是价值管理类。包括全面预算管理、资产负债管理、全面绩效管理等。三是财务信息平台类。包括财务信息整合及发布平台、财务报表智能展示平台等。下面从这几类型为例，分析商业银行财务模块如何利用新型科技技术实现数字化转型。

1.运用RPA等技术，实现财务流程全自动化、全连通

（1）费用管理。商业银行的费用管理一般包括如下几个环节。

费用管理的数字化转型应按预算管理、立项审批、招标采购、支付报销、核算监控、评价考核六个主要流程设计功能模块，在最大限度规避操作风险和道德风险的基础上，更高效、更精细地处理费用全流程管理。

在系统框架设计上，应从预算管理模块出发，按顺序推动各功能模块实现数字化转型与数据联通，逐步实现各管理环节系统连接。费用管理的场景之一是智能商旅、费用报销，将碎片化的财务开支流程有效串联，有效提升用户体验（如图2）。

（2）固定资产管理。商业银行的固定资产管理一般包括如下几环节。

要建设“全生命周期”的固定资产管理系统，实现预算在线下达、调剂、执行监控、实物电子化盘点、房产权证管理、闲置房产管理等功能。按预算立项、招标采购、合约交付、支付账务、实物管理五个主要流程设置功能模块。在实施路径上，可采用三种优先顺序：一是由预算立项模块出发，顺序推动各功能模块数字化转型。由于历史数据或有缺失，业务场景识别或有偏差，后序模块可能对前序提出新的需求。二是由实物管理出发，以夯实基础数据逐步向前端推进数字化转型。相邻的前序模块需要配套进行改造或改造准备，但总体投入或最低，可采用迭代开发方式推动。三是定制开发整体系统，在与现行机制并行验证后迁移投产。开发周期长、开发成本高、验证所需人力多（如图3）。

在这些财务流程上，往往是多个系统的功能实现，在系统之间数据联通上，可借助RPA技术实现“最后一公里”的功能。这“最后一公里”看似只是一些人工数据的上载，一些外部参数数据的上传，但往往占据了财务人员的大量工作时间。可以通过RPA技术进行替代很多简单重复性工作，使财务工作效率得到较大改善、操作风险得到进一步降低。

2.运用大数据技术，提升价值管理类财务系统的灵活性

（1）全面绩效考核类。商业银行绩效考核由于考核指标经常随着业务战略而变动，考核数据采集往往采用手工方式，缺乏统一平台收集信息。由于考核结果需要反复沟通，更需要一个能支持灵活定制的平台进行数据管理自动获取与信息传递。按绩效考核流程，一般包括考核数据收集、发布、核对及反馈等流程管理功能。在考核数据收集上，可通过大数据平台采集内部利润分析系统、预算管理系统、财务报表等系统，实现财务和业务数据自动导入、考核指标自动计算、自动计分等功能。有效满足各类考核管理需求，并支持绩效表现的深度分析，以及可视化绩效结果展现。通过搭建绩效考核统一平台，实现在线批量发布考核结果，统一进行考核绩效反馈渠道（如图4）。

（2）全面预算类。商业银行新的预算系统应具备建立智能预算系统的功能，建设“全覆盖”的预算管理体系，具备机构和条线的财务预算编制、监测分析、执行控制、预算调整等功能。在预算功能上，更需要具备实时单位综合并表、快速情景测算及预测等功能。这些功能需要大数据进行模型训练，如客户行为预测，宏观经济预测，利率、汇率情景假设。

传统财务分析系统一般是通过建设主题应用的数据集市来进行专项的财务决策分析，如资产负债管理系统、管理会计系统、资本充足率系统。这些系统往往主题明确，但数据维度相对单一，整合性不够，对交叉数据分析比较薄弱。但绩效考核、全面预算需要整合宏观经济数据，银行内、外部的业务和财务类数据做综合判断分析，需要银行建设大数据平台，能够支持结构类数据与非结构类数据的加载和整合分析。借助一些客户行为模型，对银行的业务及财务做出预测分析和绩效评价。基于丰富的数据维度和广度，可实现“全方位”的财务分析系统，通过可视化财务看板、指标动态交互分析、智能诊断报告等核心应用，将财务数据与业务场景融为一体，为管理决策提供更加全面、更加及时、更加精准的财务信息以及背后的动因分析，搭建全行运营情况的全景视图和作战地图，让领导“看得快、看得全、看得准”。

3.应用ChatGPT技术，实现财务数据分析的智能提取和解读

传统商业银行的财务人员查询数据时，一般需要通过BI工具或者资科人员编写脚本帮助查询。这种数据查询需要财务人员对系统数据了解和掌握，也束缚了财务人员使用数据的能力。ChatGPT技术出现后，可以大大解放了财务人员的生产力。财务人员可以使用自然语言进行提问，并直接生成所需的数据及报表。并能支持多轮对答，产出完善的数据分析图表。

用户能够将复杂的数据转化为容易理解的图表表示，如折线图，饼图等。通过自然语言输入查询需求，能够自动生成推荐的图表展示。用户亦可以在提问时指定图表类型，如果数据适合，系统可生成相应的可视化图表。用户亦可以在结果页面上选择或更改图表类型，实现更灵活的展示方式。实现上述互动式的数据查询，需要银行构建基于ChatGPT技术的大模型数据。在数据清洗的基础上，利用数据字典进行模型训练，为确保模型正确理解业务需求，需对维度组合、排名度量、筛选条件等作明确说明之外，协助非技术用户做基本数据分析工作。利用ChatGPT技术以自然语言生成报表，进行数据解读与分析，对于没有编程背景的财会人员，可较大提高效率及优化体验（如图5）。

商业银行的财会工作的核心业务为，会计核算、预算审批，经营分析，费用配置、业务决策支持。因此，商业银行财会工作的数字化也要围绕核心业务，看业务处理的流程上有哪些断点，海量的历史数据积累是否已发挥价值，特别是如何利用新型金融科技手段，实现财务流程的优化、数据的整合应用、对业务的价值创造，达到业财融合、降低财务风险、提高财务效率并同时为业务赋能。同时，通过数字化建设培养财务数字化人才、孕育创新文化。