Modelo financiero, ¿hacia dónde va la industria?

Fuente original: Industrial

Autor: Sihang

Fuente de la imagen: Generada por Unbounded AI‌

"Este año, el mercado nos obligó a realizar una transformación digital. Todo se alteró y una transformación como esta no tenía precedentes. Hasta agosto, habíamos realizado más de 20 presupuestos adicionales. Cada vez que se desarrolla una nueva plataforma o una nueva línea de negocio "Todo esto significa rehacer el presupuesto", nos dijo una marca de alimentos del norte.

En el proceso de transformación digital, todos los problemas, grandes y pequeños, se reflejarán en la gestión financiera. **Cuando una empresa se somete a una transformación digital, no solo es necesario transformar la forma de operaciones comerciales, sino también el concepto de gestión financiera. **

Tomemos como ejemplo las marcas del norte mencionadas anteriormente. En el proceso de pasar de las tiendas fuera de línea al comercio electrónico en línea, los clientes corporativos deben enfrentar cambios en muchos aspectos. Desde las plataformas de comercio electrónico hasta las plataformas de ventas en línea, toda la cadena debe ser digitalizado.

La transformación digital lleva más de medio año en marcha: el lanzamiento de varias plataformas y canales nuevos, así como el desarrollo de líneas de productos y líneas de negocios, han superado los métodos tradicionales de gestión financiera en el pasado. Anteriormente, la empresa elaboraba una gestión presupuestaria integral una vez al año. Sin embargo, en los últimos seis meses se han realizado más de 20 ajustes presupuestarios, lo que revela la fragilidad de los métodos anteriores de gestión financiera corporativa.

Lo que ha vivido esta marca del norte se está convirtiendo en un microcosmos. Detrás de esto hay un problema común al que se enfrentan todas las empresas nacionales del sector financiero durante su transformación digital.

Al respecto, los industriales se han comunicado con varios proveedores de SaaS fiscales y tributarios, y la conclusión unánime es que, afectado por diversos factores, el grado actual de transformación digital financiera de las pequeñas y medianas empresas en mi país no es alto; Los métodos tradicionales de gestión financiera no sólo son ineficaces, sino también resistentes a los riesgos, y el sexo también es malo. **

"La transformación digital sigue siendo una cuestión difícil debido a los desafíos técnicos, de proceso y culturales. Aún más PYME todavía dependen de procesos tradicionales de reembolso en papel y de gestión financiera manual, que no sólo son ineficientes, sino que también tienen altas tasas de error y retrasos. " La plataforma de gestión de gastos corporativos "Decibeltong" reveló a los industriales.

Además de las cuestiones anteriores, están surgiendo más cuestiones nuevas en el campo de la gestión financiera, como la estandarización de gastos, el cumplimiento de los datos, la protección de la privacidad, etc. El entrelazamiento de cuestiones antiguas y nuevas no sólo plantea desafíos al software de gestión financiera, sino que también afecta la implementación de grandes modelos en el campo financiero.

La digitalización financiera llega a lo más profundo del agua.

1. Una prueba del modelo financiero

En esta competencia de grandes modelos, los grandes fabricantes compiten rápidamente. En escenarios verticales específicos, los fabricantes de To B han ingresado al mercado uno tras otro, y las finanzas y los impuestos no son una excepción.

En el campo financiero, Kingdee, que comenzó como una empresa de software financiero, fue la primera en subirse a la mesa de póquer.

"Ninguna empresa puede crear un modelo empresarial completo a gran escala, por lo que Kingdee primero eligió las finanzas, que es el campo con el que estamos más familiarizados", dijo una vez a los medios Zhao Yanxi, vicepresidente ejecutivo de Kingdee China y gerente general de la plataforma de I+D. .

Como proveedor de servicios de software de gestión empresarial, la confianza de Kingdee al elegir el campo financiero como su primera opción proviene de su experiencia práctica en el reemplazo nacional de integración comercial y financiera para 177 clientes importantes en dos años.

Se entiende que Kingdee ha realizado muchas exploraciones internas para el gran modelo financiero, por ejemplo, desde marzo y abril, ha cooperado con Baidu, Tencent, Huawei y otros grandes fabricantes de modelos para seleccionar modelos.

Otro ejemplo es la base de conocimientos financieros preconstruida de Kingdee, y en el modelo se han incorporado políticas fiscales preferenciales internas para uso directo de las empresas. Para las pequeñas y medianas empresas, se puede utilizar de inmediato. Para las grandes empresas, Sky GPT de Kingdee también puede permitirles personalizar.

Además, además de los proveedores de software de gestión integral como UFIDA y Kingdee, las empresas SaaS líderes en el ámbito de la gestión de gastos empresariales, como Fenbeitong y Hesi (anteriormente Yikuaibao), también están practicando sus propios intentos y exploraciones de modelos a gran escala.

Wu Rongbin, director de Fenbeitong Big Data and Algorithm, cree que, a largo plazo, el gran modelo financiero puede ayudar a las empresas a llevar a cabo un control de costos inteligente en tiempo real, tomar decisiones más científicas basadas en los datos financieros de la empresa y predecir tendencias futuras. basado en datos históricos y algoritmos Estado financiero.

Sin embargo, a corto plazo, Wu Rongbin cree que "el bajo grado de transformación digital de las pequeñas y medianas empresas, la superposición de problemas como la seguridad de los datos y la protección de la privacidad, así como los desafíos que plantean la calidad de los datos, la tecnología y los requisitos de recursos, y el entrelazamiento de viejos y nuevos problemas hacen difícil que los grandes modelos financieros alcancen su verdadero valor industrial”.

Wu Rongbin dijo a la industria: ** "Hemos implementado varios escenarios de aplicación internamente, pero todavía estamos en la etapa inicial de exploración. La dirección de la exploración es en la capa de aplicación, dependiendo principalmente de dónde se encuentra el límite del modelo grande". "Además, para mejorar la experiencia del usuario, también exploramos y optimizamos la pila tecnológica general del modelo grande para optimizar verticalmente los escenarios de la aplicación".

"Hablando francamente, ninguna de las tecnologías que utilizamos ahora es de los últimos cinco años o incluso de los últimos diez años. Actualmente, Workday utiliza teorías de hace 25 años para guiar el desarrollo de software actual, y estos son en realidad la gran mayoría de los desafíos. "El software de gestión empresarial se enfrenta. De manera similar, ya sea que fuera nativo de la nube hace unos años o AIGC ahora, a medida que estas tecnologías maduran, lo que las empresas deberían pensar más es cómo combinar profundamente la tecnología y los negocios. "** Hesi, arquitecto jefe de producto, Tong Peize le dijo al industrial.

En su opinión, la tecnología actual se ha desarrollado a una posición muy alta, pero si la tecnología se puede combinar con los desafíos y problemas encontrados en el proceso de operación comercial para mejorar y gestionar conjuntamente, esto es lo más importante para la mayoría de los fabricantes de ToB. . **

To B es un "largo plazo": aporta valor a largo plazo a la industria mediante la integración de tecnología y negocios. Esto es algo que las empresas To B de alta calidad deben considerar cuando surge cualquier ola tecnológica. **En opinión de Tong Peize, los grandes modelos financieros son valiosos, pero lo más importante es que, a través de años de experiencia en servicios, pueden obtener información sobre los problemas y desafíos que enfrentan los clientes corporativos. ** Sobre esta base, el pensamiento más pragmático es cómo el modelo grande puede resolver estos problemas.

Según Tong Peize, "actualmente, estamos tratando de utilizar la capacitación general en modelos grandes para convertir las demandas comerciales descritas en lenguaje natural en lenguaje informático y en configuraciones de productos, construyendo así un proceso automatizado. Debido a que la mayoría de nuestros clientes usan bajo nivel. La plataforma de código configura productos, y la configuración de productos requiere que el personal de TI y el personal financiero aprendan y comprendan el método de modelado. ** De manera similar, lo mismo ocurre con los modelos grandes. De esta manera, los clientes pueden usar lo que proporcionamos y los modelos grandes pueden ser cargado con anticipación.Ingrese datos para generar procesos automatizados.”**

Durante la conversación con Tong Peize, el industrial supo que Hesi es muy cauteloso con el modelo financiero: "El modelo financiero debe ser la guinda del pastel en la actualidad, y es difícil hacerlo ahora".

No es difícil ver que ambas partes tienen actitudes muy similares hacia el modelo financiero. En su opinión, en el corto plazo, el gran modelo financiero no puede penetrar más profundamente en la industria, y mucho menos combinarse con el negocio para potenciarlo. Pero en la dirección de los modelos a gran escala, la actitud de ambas empresas es "investigación y desarrollo activos", con la esperanza de encontrar y verificar el verdadero valor de los modelos financieros a gran escala en escenarios de clientes corporativos. **

Ya sea el primer modelo financiero a gran escala de Kingdee o la prueba de Hesi y Fenbeitong en esta dirección, todos envían una señal: en el campo de la gestión financiera, el valor de los modelos a gran escala es incuestionable, pero las capacidades específicas actuales que Lo que se puede lograr aún necesita ser desarrollado. Siga explorando.

** En segundo lugar, datos financieros de alta calidad, acelere la solución **

A juzgar por el gran modelo financiero publicado por Kingdee, lo que hace Kingdee es un proyecto rápido prefabricado, que las empresas pueden llamar cómodamente directamente. Detrás del proyecto inicial, Kingdee aporta conocimientos profesionales en campos financieros, como las políticas fiscales preferenciales, al modelo grande.

Del mismo modo, la razón por la que Hesi y Decibei Tong no tienen actualmente nuevos productos relacionados con modelos grandes es porque no han verificado verdaderamente el valor de los modelos grandes en escenarios financieros reales.

“Estamos llenos de confianza y visión para la aplicación de grandes modelos en la gestión financiera, pero de hecho existen algunos desafíos y limitaciones.** Por ejemplo, la calidad y la integridad de los datos son cruciales para la precisión y confiabilidad del modelo, y Obtener y cotejar datos financieros de alta calidad puede ser una tarea desafiante.** Además, la aplicación de modelos grandes también requiere una gran inversión de recursos informáticos y costos laborales, que pueden resultar inasequibles para algunas pequeñas y medianas empresas. Dijo Wu Rongbin.

En la comunicación con Decibei Tong y Hesi, los datos de alta calidad son un factor que se ha enfatizado repetidamente. Porque, en el proceso de formación de grandes modelos, como proveedor de servicios empresariales, proporcionar datos de alta calidad es el paso más importante en la construcción de grandes modelos financieros. **De hecho, los modelos grandes en cualquier campo requieren datos de alta calidad como "base".

Pero cuando se trata de finanzas, obtener y cotejar datos de alta calidad es una tarea desafiante. Por un lado, las empresas deben proporcionar datos de alta calidad y los datos financieros tienen requisitos de seguridad extremadamente altos, por lo que es necesario tomar las medidas técnicas y de gestión correspondientes para evitar la filtración y el abuso de datos.

Por otro lado, **en aplicaciones prácticas, los datos financieros pueden faltar, ser incorrectos o ser inconsistentes, lo que requiere limpieza y organización de los datos. Estos datos de limpieza requieren ciertos medios técnicos e inversiones. **

Se puede decir que cuando la seguridad de los datos y la protección de la privacidad aún no se han resuelto, es difícil que los modelos financieros a gran escala logren avances.

Cuando Tong Peize mencionó las limitaciones de los grandes modelos financieros, nos dijo: "Desde la perspectiva de la integración industria-financiera, las empresas prestan más atención a la eficiencia. En términos de eficiencia, los grandes modelos tienen un gran espacio de aplicación.** Pero en Por otro lado, ciertos modelos grandes en un campo vertical requieren aprendizaje, capacitación y ajuste, lo que requiere confiar en datos de la industria, pero el problema es que no hay suficientes datos públicos para la capacitación, lo que también dificulta que los modelos grandes ser profundamente cultivado e implementado en un determinado campo vertical."**

De hecho, cómo obtener datos de alta calidad no es solo un problema que enfrentarán los grandes modelos financieros, sino también un desafío que enfrentarán todos los grandes modelos a nivel empresarial.

En el proceso de construcción de un modelo de gran empresa, los datos son una parte extremadamente importante. Se puede decir que la calidad de los datos determina directamente la eficacia de los grandes modelos a nivel empresarial. **Entre ellos, la recopilación y la limpieza de datos de la industria son los dos pasos más importantes. **

Al respecto, un debate en la industria es que, tomando como ejemplo a los fabricantes que desarrollan modelos financieros a gran escala, pueden optar por cooperar con los fabricantes que recopilan datos. En términos de desensibilización de datos, los proveedores de grandes modelos financieros también pueden utilizar el aprendizaje federado y la computación de privacidad para permitir que los datos se apliquen de forma segura en grandes modelos financieros. **

Tomemos a Hesi como ejemplo. En 2017, Hesi decidió cooperar con un fabricante extranjero para realizar auditorías financieras mediante tecnología de inteligencia artificial. Al final, en términos de eficiencia de aprobación, pudo lograr una exención de revisión del 14%. En este proceso se aplicó la tecnología de desensibilización de datos de este fabricante extranjero.

Además, otro ejemplo es el aislamiento completo de la implementación local y la implementación de la nube pública, la implementación patentada local basada en arquitectura de contenedores y microservicios, y la realización del bucle interno de datos y el bucle externo de datos, respectivamente, para lograr en última instancia el efecto de hacer que los grandes modelos financieros sean más inteligentes. . **

3. Gestión financiera, entrando en la era de los grandes modelos

Hoy en día, la temperatura del agua de la digitalización financiera también se está acelerando.

"La llegada de la cuarta fase del Impuesto Dorado está acelerando la transformación financiera digital de las empresas. Sin embargo, este proceso definitivamente irá acompañado del proceso de traspaso entre lo viejo y lo nuevo, es decir, una pierna ha entrado en la era digital "Por lo tanto, las finanzas no sólo deben hacer frente al modo de operación tradicional basado en papel, sino también ser compatibles con el nuevo modo digital", nos dijo Tong Peize.

Este tipo de problema es exactamente al que se enfrenta la marca de alimentos al principio del artículo, y también es el epítome de la transformación digital de la mayoría de las finanzas corporativas.

En este contexto, la implementación de modelos financieros a gran escala puede acelerar la transformación digital de las empresas. En opinión de Wu Rongbin, ** "La aplicación de grandes modelos financieros requiere que las empresas se sometan a una transformación digital, incluida la mejora de las capacidades digitales en la recopilación, el almacenamiento y el análisis de datos. Esto promoverá la transformación digital de las empresas en otros campos y mejorará las operaciones generales". eficiencia y competitividad.”**

Para los grandes modelos financieros, mejorar la eficiencia es sólo un aspecto, pero lo más importante es la disrupción que supone para el software de gestión financiera.

En este sentido, el pensamiento de Wu Rongbin es: "El modelo de gran diálogo permite a las empresas interactuar con aplicaciones y sistemas financieros a través del diálogo entre humanos y computadoras. Dado que la gestión financiera depende en gran medida de los datos, las herramientas de BI actuales no se pueden utilizar en teléfonos móviles. Es fácil de operar, por lo que utilizar el lenguaje natural para interactuar y obtener datos y gráficos es una mejor manera de obtener información valiosa sobre los datos”.

Desde una perspectiva a más largo plazo, el modelo más grande cambia el software de gestión financiera no solo en la capa de interfaz de usuario de front-end, sino también en la capa de aplicación de back-end. **En cuanto a esto, las empresas de SaaS como Hesi y Decibei están constantemente probando y explorando internamente.

Además, los modelos grandes promueven toda la transformación digital al reducir el costo de comprensión y aprendizaje.

Tong Peize nos dijo: ** "Los modelos grandes pueden reducir la dificultad de las empresas en los escenarios comerciales y la adaptación de productos. De hecho, el software de gestión empresarial actual es muy profundo, especialmente el software de gestión en campos verticales. ** Lo que proporciona Hay tiene mucho valor funcional, pero está limitado por el costo de comprensión y aprendizaje. Por ejemplo, las personas que entienden el escenario pueden no entender completamente el producto, y las personas que entienden la función del producto pueden no necesariamente tener un conocimiento profundo de las demandas comerciales o los puntos débiles comerciales de una determinada empresa ".

Por lo tanto, en su observación, cuando la coincidencia entre el escenario y el producto es baja, resulta difícil utilizar la herramienta en profundidad, y mucho menos cómo integrarla con el negocio. Y reducir el costo de la comprensión es precisamente el valor central que aporta el modelo grande.

También se puede decir que la subversión del software de gestión financiera por parte del modelo Shida, o la promoción de la transformación digital, es esencialmente para potenciar el desarrollo de las "personas". En la conversación con Tong Peize, mencionó un punto: ya sea en el pasado o en el futuro, el papel y el significado de las finanzas no se subvertirán, solo se aclararán y solo volverán al original. **

Este es el valor que los grandes modelos dan al ámbito financiero, y también es la relación entre tecnología y personas.

A largo plazo, el valor industrial proporcionado por los grandes modelos financieros incluye el control inteligente de gastos en tiempo real, la toma de decisiones basada en datos, la predicción y la optimización, que también serán el objetivo final en el futuro campo de la gestión financiera. Al respecto, DecibelTong dio una explicación más detallada.

En primer lugar, mediante la aplicación de grandes modelos, las empresas pueden monitorear y gestionar los gastos en tiempo real, para controlar y optimizar mejor el uso de los recursos. El modelo grande puede identificar automáticamente gastos y desperdicios anormales, proporcionar advertencias y sugerencias en tiempo real y ayudar a las empresas a ajustar y mejorar las estrategias de gestión de gastos de manera oportuna.

En segundo lugar, el modelo grande puede integrar y analizar datos financieros y de gastos de varios departamentos para proporcionar una situación financiera y un análisis de tendencias más completos y precisos. **Con base en estos datos, las empresas pueden tomar decisiones más científicas, optimizar la asignación de recursos financieros y mejorar la rentabilidad de las empresas. **

Por último, los modelos grandes pueden utilizar datos históricos y algoritmos para hacer predicciones, lo que ayuda a las empresas a predecir con mayor precisión las condiciones financieras futuras. **Las empresas pueden realizar optimizaciones y ajustes más específicos en función de estos resultados previstos para lograr un desarrollo financiero más estable y sostenible. **

Sin embargo, antes de que llegue el "fin" antes mencionado, aún quedan problemas más espinosos por resolver en el ámbito financiero.