Финансовая модель: куда движется отрасль?

Первоисточник: Промышленник

Автор: Сиханг

Источник изображения: Создано Unbounded AI‌

«В этом году рынок заставил нас пройти цифровую трансформацию. Все было нарушено, и подобная трансформация была беспрецедентной. К августу мы составили более 20 дополнительных бюджетов. Каждый раз разрабатывается новая платформа или новое направление бизнеса. «Все это означает переделку бюджета», — рассказал нам северный продуктовый бренд.

В процессе цифровой трансформации все проблемы, большие и малые, отразятся на финансовом менеджменте. **Когда предприятие подвергается цифровой трансформации, необходимо трансформировать не только способ ведения бизнеса, но и концепцию финансового управления. **

В качестве примера можно привести упомянутые выше северные бренды. В процессе перехода от офлайн-магазинов к онлайн-торговле корпоративным клиентам приходится сталкиваться с изменениями во многих аспектах. От платформ электронной коммерции к платформам онлайн-продаж должна быть организована вся цепочка. оцифровано.

Цифровая трансформация продолжается уже более полугода: запуск различных новых платформ и каналов, а также развитие продуктовых линеек и бизнес-направлений вытеснили традиционные методы управления финансами в прошлом. Раньше компания ежегодно готовила комплексный бюджетный отчет. Однако за последние шесть месяцев в бюджет было внесено более 20 корректировок, что свидетельствует о хрупкости методов корпоративного управления финансами в прошлом.

То, что пережил этот северный бренд, становится микрокосмом. За этим стоит общая проблема, возникающая в финансовых аспектах всех отечественных предприятий в условиях цифровой трансформации.

В связи с этим промышленники пообщались с рядом финансовых и налоговых производителей SaaS, и пришли к единогласному выводу, что ** зависит от различных факторов. В настоящее время степень финансовой цифровой трансформации малых и средних предприятий в моей стране составляет невысокий, традиционные методы управления финансами не только неэффективны, но и устойчивы к рискам, секс тоже плох. **

"Цифровая трансформация остается сложной проблемой из-за технических, процессуальных и культурных проблем. Еще больше МСП по-прежнему полагаются на традиционные бумажные процедуры возмещения и ручные процессы финансового управления, которые не только неэффективны, но также имеют высокий уровень ошибок и задержек". Платформа управления расходами предприятия «децибел-пасс» открылась экспертам отрасли.

Помимо вышеперечисленных проблем, в области финансового управления возникают новые проблемы, такие как стандартизация расходов, соответствие данных, защита конфиденциальности и т. д. Переплетение старых и новых проблем не только создает проблемы для программного обеспечения для управления финансами, но и влияет на реализацию крупных моделей в финансовой сфере.

Финансовая цифровизация, путешествие на морские глубины.

1. Тест большой финансовой модели

В этом соревновании больших моделей крупные производители быстро соревнуются. В конкретных вертикальных сценариях производители To B выходили на рынок один за другим, и финансы и налогообложение не являются исключением.

В финансовой сфере Kingdee, которая начинала как компания по финансовому программному обеспечению, первой начала играть в покер.

«Никто не может построить полноценную модель крупномасштабного предприятия, поэтому Kingdee сначала выбрала финансы, область, с которой мы наиболее знакомы», — сказал однажды СМИ Чжао Яньси, исполнительный вице-президент и генеральный менеджер платформы исследований и разработок Kingdee China.

Будучи поставщиком программного обеспечения для управления предприятием, Kingdee уверена в выборе финансовой сферы в качестве своего первого выбора, опираясь на практический опыт внутренней замены бизнеса и финансовой интеграции для 177 крупных клиентов в течение двух лет.

Понятно, что Kingdee провела множество внутренних исследований для крупных финансовых моделей. Например, с марта по апрель она сотрудничала с Baidu, Tencent, Huawei и другими крупными производителями моделей для выбора моделей.

Другим примером является заранее созданная база финансовых знаний Kingdee, а внутренняя политика налоговых льгот была встроена в модель для прямого использования предприятиями. Для малых и средних предприятий его можно использовать «из коробки». Для крупных предприятий Kingdee Sky GPT также может предоставить возможность настройки.

Кроме того, помимо поставщиков комплексного программного обеспечения для управления, таких как UFIDA и Kingdee, ведущие SaaS-компании в области управления корпоративными расходами, такие как Fenbeitong и Hesi (ранее Yikuaibao), также практикуют свои собственные крупномасштабные попытки моделирования и исследования.

У Жунбинь, руководитель отдела больших данных и алгоритмов Fenbeitong, считает, что в долгосрочной перспективе большая финансовая модель может помочь предприятиям осуществлять интеллектуальный контроль затрат в режиме реального времени, принимать больше научных решений на основе финансовых данных предприятия и прогнозировать будущие тенденции. на основе исторических данных и алгоритмов Финансовое состояние.

Однако в краткосрочной перспективе У Жунбинь считает, что «низкая степень цифровой трансформации малых и средних предприятий, наложение таких проблем, как безопасность данных и защита конфиденциальности, а также проблемы, вызванные качеством данных, технологиями и т.д. потребности в ресурсах, а также переплетение старых и новых проблем мешают крупным финансовым моделям реализовать свою истинную промышленную ценность».

У Жунбинь сообщил представителям отрасли: **"Мы реализовали несколько сценариев применения внутри компании, но все еще находимся на начальной стадии исследования. Направление исследования находится на уровне приложения, в основном в зависимости от того, где находится граница большой модели. **Кроме того, чтобы улучшить взаимодействие с пользователем, мы также изучили и оптимизировали общий набор технологий больших моделей для вертикальной оптимизации сценариев применения».

«Честно говоря, ни одна из технологий, которые мы сейчас используем, не возникла за последние пять или даже десять лет. В настоящее время Workday использует теории 25-летней давности для руководства текущей разработкой программного обеспечения, и это на самом деле подавляющее большинство проблем, с которыми сталкиваются предприятия. Точно так же, независимо от того, было ли это облачное программное обеспечение несколько лет назад или AIGC сейчас, по мере развития этих технологий, предприятиям следует больше всего думать о том, как глубоко объединить технологии с бизнесом». ** Главный архитектор продуктов Hesi Тонг Пейзе рассказал промышленнику .

По его мнению, нынешняя технология достигла очень высокого уровня, но можно ли объединить технологию с задачами и проблемами, возникающими в процессе бизнес-операций, для совместного улучшения и управления, это самое главное для большинства производителей ToB. . **

To B — это «долгосрочный подход». Он приносит долгосрочную ценность отрасли за счет интеграции технологий и бизнеса. Это то, что высококачественные компании To B должны учитывать, когда накатывает какая-либо технологическая волна. **По мнению Тонг Пейзе, крупные финансовые модели ценны, но, что более важно, благодаря многолетнему опыту обслуживания они могут получить представление о проблемах и задачах, с которыми сталкиваются корпоративные клиенты. ** Исходя из этого, то, как большая модель может решить эти проблемы, является наиболее прагматичным подходом.

По словам Тонг Пейзе: «В настоящее время мы пытаемся использовать общее обучение крупномасштабным моделям для преобразования бизнес-требований, описанных на естественном языке, в компьютерный язык и в конфигурацию продукта, чтобы построить автоматизированный процесс. Потому что большая часть наши клиенты используют низкоуровневый код. Платформа кода настраивает продукт, а для настройки продукта требуется ИТ-персонал и финансовый персонал, чтобы изучить и понять метод моделирования. ** То же самое верно и для большой модели. Таким образом, клиент может предоставить большую модель на основе предварительно переданных входных данных для генерации автоматизированных процессов».**

В ходе разговора с Тонг Пейзе промышленник узнал, что Хэси очень осторожно относится к финансовой модели: «Финансовая модель должна быть вишенкой на торте в настоящее время, и сделать это сразу сложно».

Нетрудно заметить, что отношение обеих сторон к крупным финансовым моделям очень похоже. По их мнению, крупные финансовые модели не могут глубже проникнуть в отрасли в краткосрочной перспективе, не говоря уже о том, чтобы сочетать их с бизнесом для расширения возможностей самого бизнеса. Но что касается крупномасштабных моделей, то обе компании придерживаются «активных исследований и разработок», надеясь найти и проверить истинную ценность крупномасштабных финансовых моделей в сценариях корпоративных клиентов. **

Будь то первая крупномасштабная финансовая модель Kingdee или тест Хэси и Фенбейтонга в этом направлении, все они посылают сигнал: в области финансового менеджмента ценность крупномасштабных моделей не подлежит сомнению, но текущие конкретные возможности, которые могут быть достигнуты, но их необходимо развивать. Продолжайте исследовать.

Во-вторых, качественные финансовые данные ускоряют решение

Судя по большой финансовой модели, опубликованной Kingdee, Kingdee представляет собой готовый оперативный проект, к которому предприятиям удобно обращаться напрямую. За быстрым проектом стоит вклад Kingdee в большую модель профессиональных знаний в финансовой сфере, таких как налоговые льготы.

Аналогичным образом, причина, по которой Hesi и Decibei Tong в настоящее время не имеют новых продуктов, связанных с большими моделями, заключается в том, что они по-настоящему не проверили ценность больших моделей в реальных финансовых сценариях.

«Мы полны уверенности и видения применения больших моделей в финансовом менеджменте, но действительно существуют некоторые проблемы и ограничения.** Например, качество и полнота данных имеют решающее значение для точности и надежности модели, а также получение и сопоставление высококачественных финансовых данных может оказаться непростой задачей.** Кроме того, применение больших моделей также требует больших инвестиций вычислительных ресурсов и трудозатрат, что может быть не по карману некоторым малым и средним предприятиям». Сказал У Жунбинь.

В общении с Децибеем Тонгом и Хэси высокое качество данных является фактором, который неоднократно подчеркивался. Потому что в процессе обучения больших моделей для поставщика корпоративных услуг предоставление высококачественных данных является наиболее важным шагом в построении больших финансовых моделей. **На самом деле, крупные модели в любой области требуют качественных данных в качестве «базы».

Но когда дело доходит до финансов, получение и сопоставление высококачественных данных становится сложной задачей. С одной стороны, предприятия должны действительно предоставлять высококачественные данные, а к финансовым данным предъявляются чрезвычайно высокие требования к безопасности.

С другой стороны,** в практических приложениях финансовые данные могут отсутствовать, быть неправильными или противоречивыми, что требует очистки и сортировки данных. Очистка данных требует определенных технических средств и инвестиций. **

Можно сказать, что, когда безопасность данных и защита конфиденциальности еще не решены, крупномасштабным финансовым моделям трудно добиться прорыва.

Тонг Пейзе сказал нам, говоря об ограничениях большой финансовой модели: «С точки зрения деловой и финансовой интеграции предприятия уделяют больше внимания эффективности. С точки зрения эффективности большая модель действительно имеет большое пространство применения». ** Но с другой стороны, определенную большую модель в вертикальной области необходимо изучить, обучить и точно настроить, что должно опираться на отраслевые данные. крупным моделям сложно глубоко культивироваться и внедряться в определенной вертикальной области».**

Фактически, получение высококачественных данных — это не только проблема, с которой сталкиваются крупные финансовые модели, но и проблема, с которой сталкиваются все крупные модели уровня предприятия.

В процессе построения модели крупного предприятия данные играют чрезвычайно важную роль. Можно сказать, что качество данных напрямую определяет эффект от больших моделей уровня предприятия. **Среди них сбор отраслевых данных и очистка данных являются двумя наиболее важными этапами. **

В связи с этим в отрасли обсуждается следующее: **На примере производителя, разрабатывающего крупную финансовую модель, он может выбрать сотрудничество с производителем, который собирает данные. Что касается снижения чувствительности данных, поставщики крупных финансовых моделей также могут использовать федеративное обучение и вычисления конфиденциальности, чтобы обеспечить безопасное применение данных к крупным финансовым моделям. **

Возьмем, к примеру, Hesi. В 2017 году Hesi решила сотрудничать с зарубежным производителем для проведения финансового аудита с помощью технологии искусственного интеллекта. В итоге с точки зрения эффективности одобрения удалось добиться освобождения от аудита на 14%. В этом процессе была применена технология десенсибилизации данных этого зарубежного производителя.

Кроме того, еще одним примером является полная изоляция локального развертывания и развертывания в общедоступном облаке, локальное проприетарное развертывание на основе архитектуры контейнера и микросервиса, а также реализация внутреннего цикла данных и внешнего цикла данных соответственно, что в конечном итоге позволяет сделать большие финансовые модели более разумными. . **

В-третьих, финансовый менеджмент, вступление в эпоху больших моделей

Сегодня температура воды в финансовой цифровизации также ускоряется.

«Приход четвертой фазы «золотого налога» ускоряет финансовую цифровую трансформацию предприятий. Однако этот процесс обязательно будет сопровождаться процессом перехода между старым и новым, то есть одной ногой вступил в цифровую эпоху ", а другая нога все еще находится в бумажной эпохе. Соответственно, финансы должны не только справляться с традиционным бумажным режимом работы, но и быть совместимыми с новым цифровым режимом", - сказал нам Тонг Пейзе.

Именно с такой проблемой сталкивается продуктовый бренд из начала статьи, а также это олицетворение финансовой цифровой трансформации большинства компаний.

В этом контексте реализация крупной финансовой модели может ускорить цифровую трансформацию предприятий. По мнению У Жунбиня,** "Применение крупных финансовых моделей требует от предприятий проведения цифровой трансформации, включая улучшение цифровых возможностей по сбору, хранению и анализу данных. Это будет способствовать цифровой трансформации предприятий в других областях и улучшению общей операционной деятельности". эффективность и конкурентоспособность.»**

Для больших финансовых моделей повышение эффективности — это только один аспект.

В этом отношении У Жунбинь думает так: "Модель большого диалога позволяет предприятиям взаимодействовать с приложениями и финансовыми системами посредством диалога человека и компьютера. Поскольку финансовый менеджмент очень зависит от данных, текущие инструменты бизнес-аналитики нельзя использовать на мобильных телефонах. Им легко управлять, поэтому использование естественного языка для взаимодействия и получения данных и диаграмм — лучший способ получить ценную информацию о данных».

В долгосрочной перспективе крупнейшая модель меняет программное обеспечение для управления финансами не только на уровне внешнего пользовательского интерфейса, но и на уровне внутренних приложений. **Что касается этого вопроса, SaaS-компании, такие как Hesi и Decibel, постоянно пытаются и исследуют.

Кроме того, большие модели способствуют полной цифровой трансформации за счет снижения затрат на понимание и обучение.

Тонг Пейзе рассказал нам: "Большие модели могут облегчить предприятиям работу с бизнес-сценариями и адаптацию продуктов. На самом деле, нынешнее программное обеспечение для управления предприятием очень глубокое, особенно программное обеспечение для управления в вертикальных областях. Что оно дает? много функциональной ценности, но она ограничена затратами на понимание и обучение. Например, люди, которые понимают ситуацию, могут не полностью понимать продукт, а те, кто понимает функцию продукта, могут не иметь глубокого понимания требований бизнеса. или болевые точки бизнеса определенной компании».

Поэтому, по его наблюдениям, когда соответствие между сценарием и продуктом низкое, это затрудняет углубленное использование инструмента, не говоря уже о том, как интегрировать его с бизнесом. А снижение стоимости понимания — это именно основная ценность больших моделей.

Можно также сказать, что подрыв программного обеспечения для финансового управления моделью Шида или продвижение цифровой трансформации, по сути, способствуют развитию «людей». В разговоре с Тонг Пейзе он упомянул один момент: ни в прошлом, ни в будущем роль и значение финансов не будут подорваны, а лишь прояснены и лишь вернутся к оригиналу. **

Это ценность, которую большие модели придают финансовой сфере, а также отношения между технологиями и людьми.

В долгосрочной перспективе промышленная ценность, обеспечиваемая большой финансовой моделью, включает в себя интеллектуальный контроль затрат в реальном времени, принятие решений на основе данных, прогнозирование и оптимизацию, что также станет финальной точкой будущей области финансового менеджмента. В этом плане децибелы дают более подробное толкование.

Прежде всего, благодаря применению крупных моделей предприятия могут отслеживать и управлять расходами в режиме реального времени, чтобы лучше контролировать и оптимизировать использование ресурсов. Большая модель может автоматически выявлять аномальные расходы и потери, предоставлять предупреждения и предложения в режиме реального времени, а также помогать предприятиям своевременно корректировать и улучшать стратегии управления расходами.

Во-вторых, большая модель может интегрировать и анализировать финансовые данные и данные о расходах из различных отделов, чтобы обеспечить более полный и точный анализ финансовой ситуации и тенденций. **На основе этих данных предприятия могут принимать больше научных решений, оптимизировать распределение финансовых ресурсов и повышать прибыльность предприятий. **

Наконец, большие модели могут использовать исторические данные и алгоритмы для прогнозирования, помогая компаниям более точно прогнозировать будущие финансовые условия. **Предприятия могут проводить более целенаправленную оптимизацию и корректировку на основе результатов прогноза для достижения более стабильного и устойчивого финансового развития. **

Однако прежде чем наступит вышеупомянутый «конец», в финансовой сфере предстоит решить еще более острые проблемы.