Фінансова модель, куди рухається галузь?

Першоджерело: Промисловець

Автор: Сіханг

Джерело зображення: створено Unbounded AI‌

«Цього року ринок змусив нас пройти цифрову трансформацію. Все було порушено, і така трансформація була безпрецедентною. До серпня ми зробили понад 20 додаткових бюджетів. Щоразу, коли розробляється нова платформа чи новий напрямок бізнесу «Це все означає переробку бюджету», — розповіли нам в північному харчовому бренді.

У процесі цифрової трансформації всі проблеми, великі й малі, знайдуть своє відображення в управлінні фінансами. **Коли підприємство зазнає цифрової трансформації, трансформувати потрібно не лише спосіб ведення бізнесу, а й концепцію управління фінансами. **

Візьмемо північний бренд, згаданий вище, як приклад, у процесі переходу від офлайн-магазинів до онлайн-торгівлі, корпоративні клієнти повинні зіткнутися зі змінами в багатьох аспектах. .

Цифрова трансформація триває вже більше півроку, запуск різноманітних нових платформ і каналів, а також розвиток продуктових ліній і бізнес-напрямків витіснили традиційні методи управління фінансами в минулому. Раніше компанія готувала комплексне управління бюджетом раз на рік. Проте за останні шість місяців було внесено понад 20 коригувань бюджету, що виявило крихкість методів корпоративного управління фінансами в минулому.

Те, що пережив цей північний бренд, стає мікрокосмом. За цим стоїть спільна проблема, з якою стикаються фінансові аспекти всіх вітчизняних підприємств у процесі цифрової трансформації.

У зв’язку з цим промисловці спілкувалися з низкою постачальників податкових і податкових SaaS, і одностайний висновок полягає в тому, що під впливом різних факторів поточний рівень фінансової цифрової трансформації малих і середніх підприємств у моїй країні не є високим; Традиційні методи управління фінансами не тільки неефективні, але й стійкі до ризиків.Секс теж поганий. **

"Цифрова трансформація залишається складною проблемою через технічні, технологічні та культурні проблеми. Ще більше малих і середніх підприємств все ще покладаються на традиційні паперові процедури відшкодування витрат і ручні процеси фінансового управління, які не тільки неефективні, але й мають високу кількість помилок і затримок". Платформа управління витратами підприємства «decibel pass» розкрита експертам галузі.

Окрім зазначених вище проблем, у сфері управління фінансами з’являються нові питання, такі як стандартизація витрат, відповідність даних, захист конфіденційності тощо. Переплетення старих і нових проблем не тільки створює проблеми для програмного забезпечення для управління фінансами, але також впливає на впровадження великих моделей у фінансовій сфері.

Фінансова цифровізація йде на глибину води.

1. Перевірка фінансової моделі

У цій конкуренції великих моделей великі виробники стрімко змагаються. У конкретних вертикальних сценаріях виробники To B виходять на ринок один за одним, і фінанси та оподаткування не є винятком.

У фінансовій сфері компанія Kingdee, яка починала з фінансового програмного забезпечення, першою вийшла на покерний стіл.

«Ніхто не може побудувати повну модель великого підприємства, тому Kingdee спочатку обрала фінанси, сферу, з якою ми найбільше знайомі», — сказав одного разу ЗМІ Чжао Яньсі, виконавчий віце-президент і генеральний менеджер платформи досліджень і розробок Kingdee China.

Як постачальник програмного забезпечення для управління підприємством, Kingdee впевнено обирає фінансову сферу своїм першочерговим вибором завдяки практичному досвіду внутрішньої заміни бізнесу та фінансової інтеграції для 177 основних клієнтів протягом двох років.

Зрозуміло, що Kingdee провела багато внутрішніх досліджень великих фінансових моделей. Наприклад, з березня та квітня вона співпрацювала з Baidu, Tencent, Huawei та іншими великими виробниками моделей для вибору моделей.

Іншим прикладом є готова база фінансових знань Kingdee, яка вже включила внутрішні податкові стимули в модель для безпосереднього використання підприємствами. Для малих і середніх підприємств його можна використовувати з коробки. Для великих підприємств Sky GPT від Kingdee також може дозволити налаштувати.

Крім того, окрім постачальників комплексного програмного забезпечення для управління, таких як UFIDA та Kingdee, провідні компанії SaaS у сфері управління корпоративними витратами, такі як Fenbeitong і Hesi (раніше Yikuaibao), також практикують власні масштабні спроби та дослідження моделей.

Ву Ронгбінь, керівник відділу великих даних і алгоритмів у Decibel, вважає, що в довгостроковій перспективі великі фінансові моделі можуть допомогти компаніям здійснювати інтелектуальний контроль витрат у режимі реального часу, приймати більш наукові рішення на основі корпоративних фінансових даних і прогнозувати майбутні тенденції на основі історичних даних. дані та алгоритми Фінансовий стан.

Однак у короткостроковій перспективі Ву Жунбінь вважає, що «низький рівень цифрової трансформації малих і середніх підприємств, збіг таких питань, як безпека даних і захист конфіденційності, а також проблеми, пов’язані з якістю даних, технологіями та потреби в ресурсах, старі та нові проблеми переплітаються, що ускладнює моделювання великих фінансових моделей. Усвідомте його реальну промислову цінність».

Ву Жунбінь сказав представникам галузі: **«Ми реалізували кілька сценаріїв додатків усередині себе, але ми все ще перебуваємо на початковій стадії дослідження. Напрямок дослідження знаходиться на прикладному рівні, головним чином залежно від того, де знаходиться межа великої моделі. **Крім того, щоб покращити взаємодію з користувачем, ми також дослідили й оптимізували загальний стек технологій великих моделей для вертикальної оптимізації сценаріїв застосування».

«Відверто кажучи, жодна з технологій, які ми зараз використовуємо, не належить до останніх п’яти чи навіть десяти років. Наразі Workday використовує теорії 25-річної давнини, щоб керувати поточною розробкою програмного забезпечення, і це фактично переважна більшість проблем, з якими стикається підприємство Крім того, незалежно від того, чи була це хмара кілька років тому, чи AIGC зараз, оскільки ці технології розвиваються, підприємствам слід думати найбільше про те, як глибоко поєднати технології з бізнесом.Тонг Пейзе, головний архітектор продукту **Hesi, сказав експерт галузі.

На його думку, поточна технологія досягла дуже високої позиції, ** але чи можна цю технологію вилучити та поєднати з викликами та проблемами, що виникають у бізнес-процесі, для спільного вдосконалення та управління є питанням великого значення. Найважливіше для більшості виробників ToB. **

To B є «довгостроковим». Завдяки інтеграції технологій і бізнесу він може принести довгострокову цінність галузі. Це те, що високоякісні компанії To B повинні враховувати, коли прокочується будь-яка технологічна хвиля. **На думку Тонга Пейза, фінансова модель є цінною, але, що важливіше, завдяки багаторічному досвіду обслуговування ми можемо отримати розуміння проблем і викликів, з якими стикаються корпоративні клієнти. ** Виходячи з цього, як велика модель може вирішити ці проблеми, є найбільш прагматичним мисленням.

За словами Тонга Пейза, «наразі ми намагаємося використовувати загальне навчання великої моделі, щоб перетворити бізнес-вимоги, описані природною мовою, на комп’ютерну мову та конфігурації продукту, створюючи таким чином автоматизований процес. Оскільки більшість наших клієнтів використовують низькорівневі платформа коду налаштовує продукти, а налаштування продуктів вимагає від ІТ-персоналу та фінансового персоналу, щоб вивчити та зрозуміти метод моделювання. ** Подібним чином те саме стосується великих моделей. Таким чином клієнти можуть використовувати те, що ми надаємо, а великі моделі можуть бути завантажені заздалегідь. вхідні дані для створення автоматизованих процесів.”**

Під час розмови з Тонг Пейзе промисловець дізнався, що Хесі дуже обережно ставиться до фінансової моделі: «Фінансова модель зараз має бути вишенькою на торті, і це важко зробити відразу».

Неважко помітити, що ставлення обох сторін до великих фінансових моделей дуже схоже. На їхню думку, великі фінансові моделі не можуть глибше проникнути в галузі в короткостроковій перспективі, не кажучи вже про поєднання з бізнесом для розширення можливостей самого бізнесу. Але в напрямку великомасштабних моделей обидві компанії ставляться до «активних досліджень і розробок», сподіваючись знайти та перевірити справжню цінність великомасштабних фінансових моделей у сценаріях корпоративних клієнтів. **

Незалежно від того, чи це перша великомасштабна фінансова модель Kingdee, чи випробування Hesi та Decibeitong у цьому напрямку, усі вони посилають сигнал: у сфері фінансового менеджменту цінність великих моделей безсумнівна, але поточні конкретні можливості, яких можна досягти, все ще потрібно Продовжуйте досліджувати.

По-друге, високоякісні фінансові дані прискорюють рішення

Судячи з великої фінансової моделі, випущеної Kingdee, те, що Kingdee робить, — це готовий швидкий проект, який зручно викликати безпосередньо для підприємств. За оперативним проектом Kingdee вкладає у велику модель професійні знання у таких фінансових сферах, як політика податкових пільг.

Подібним чином причина, чому Hesi та Decibei Tong наразі не мають нових продуктів, пов’язаних із великими моделями, полягає в тому, що вони не перевірили цінність великих моделей у реальних фінансових сценаріях.

«Ми сповнені впевненості та бачення щодо застосування великих моделей у фінансовому управлінні, але справді є певні проблеми та обмеження.** Наприклад, якість і повнота даних є вирішальними для точності та надійності моделі, а також отримання та зіставлення високоякісних фінансових даних може бути складним завданням.** Крім того, застосування великих моделей також вимагає великих інвестицій у обчислювальні ресурси та витрати на робочу силу, що може бути недоступним для деяких малих і середніх підприємств", – сказав У Жунбінь.

У спілкуванні з Decibel і Hesi неодноразово підкреслюється фактор найвищої якості даних. Тому що в процесі навчання великих моделей надання високоякісних даних є найважливішим кроком у створенні великої фінансової моделі. **Насправді великі моделі в будь-якій галузі вимагають високоякісних даних як «бази».

Але коли мова заходить про фінанси, отримання та зіставлення високоякісних даних є складним завданням. З одного боку, високоякісні дані повинні надаватися підприємствами, тоді як фінансові дані мають надзвичайно високі вимоги до безпеки, і для запобігання витоку даних і зловживанням необхідно вжити відповідних технічних і управлінських заходів.

З іншого боку, **у практичних застосуваннях фінансові дані можуть бути відсутніми, неправильними або непослідовними, що потребує очищення та організації даних. Очищення даних вимагає певних технічних засобів і інвестицій. **

Можна сказати, що коли безпека даних і захист конфіденційності ще не вирішені, широкомасштабним фінансовим моделям важко зробити прорив.

Коли Тонг Пейзе згадав про обмеження великих фінансових моделей, він сказав нам: "З точки зору галузевої фінансової інтеграції, компанії приділяють більше уваги ефективності. З точки зору ефективності, великі моделі дійсно мають великий простір для застосування.** Але на з іншого боку, певну Велику модель у вертикальному полі потрібно вивчити, навчити та налаштувати, яка повинна спиратися на галузеві дані. Але проблема полягає в тому, що недостатньо загальнодоступних даних, що також ускладнює для великих моделей, які слід глибоко культивувати та впроваджувати в певному вертикальному полі».**

Насправді, як отримати високоякісні дані, це не лише проблема, з якою стикаються великі фінансові моделі, але й проблема, з якою стикаються всі великі моделі на рівні підприємства.

У процесі побудови моделі великого підприємства дані є надзвичайно важливою частиною. Можна сказати, що якість даних безпосередньо визначає ефективність великих моделей на рівні підприємства. **Серед них збір галузевих даних і очищення даних є двома найважливішими кроками. **

З цього приводу дискусія в галузі полягає в тому, що **Взявши приклад виробника, який розробляє велику фінансову модель, він може вибрати співпрацю з виробником, який збирає дані. З точки зору десенсибілізації даних, постачальники великих фінансових моделей також можуть використовувати федеративне навчання та обчислення конфіденційності, щоб забезпечити безпечне застосування даних у великих фінансових моделях. **

Візьмемо як приклад Hesi. У 2017 році Hesi вирішила співпрацювати з закордонним виробником для проведення фінансових аудитів за допомогою технології штучного інтелекту. Зрештою, з точки зору ефективності затвердження, їй вдалося досягти 14% звільнення від перевірки. У цьому процесі була застосована технологія десенсибілізації даних цього закордонного виробника.

Крім того, іншим прикладом є повна ізоляція локального розгортання та розгортання публічної хмари, а також локальне власне розгортання на основі архітектур контейнерів і мікросервісів, **відповідно реалізуючи внутрішню циркуляцію даних і зовнішню циркуляцію даних, і, нарешті, досягаючи ефекту створення фінансова модель розумніша. **

3. Фінансовий менеджмент, вступ в еру великих моделей

Сьогодні температура води фінансової цифровізації також прискорюється.

«Прихід четвертої фази «Золотого податку» прискорює фінансову цифрову трансформацію підприємств. Однак цей процес однозначно супроводжуватиметься процесом переходу між старим і новим, тобто одна нога увійшла в цифрову еру. , а інша нога все ще в паперовій епосі. Відповідно, фінанси повинні не тільки справлятися з традиційною паперовою моделлю операцій, але й бути сумісними з новою цифровою моделлю", - сказав нам Тонг Пейзе.

Саме з такою проблемою стикається харчовий бренд, наведений на початку статті, і це також втілення фінансової цифрової трансформації більшості компаній.

У цьому контексті впровадження масштабних фінансових моделей може прискорити цифрову трансформацію підприємств. На думку Ву Ронгбіня, "Застосування великих фінансових моделей вимагає від підприємств здійснення цифрової трансформації, включаючи вдосконалення цифрових можливостей у зборі, зберіганні та аналізі даних. Це сприятиме цифровій трансформації підприємств в інших сферах і покращить загальну операційна ефективність і конкурентоспроможність.»

Для великих фінансових моделей підвищення ефективності є лише одним із аспектів. Що важливіше, це порушення, яке це приносить програмному забезпеченню фінансового управління.

З цього приводу Ву Жунбінь вважає: "Модель великого діалогу дозволяє підприємствам взаємодіяти з додатками та фінансовими системами через діалог між людиною та комп’ютером. Оскільки управління фінансами дуже залежить від даних, поточні інструменти BI не можна використовувати на мобільних телефонах. Ним легко керувати, тому використання природної мови для взаємодії та отримання даних і діаграм є кращим способом отримати розуміння даних».

У довгостроковій перспективі найбільша модель змінює програмне забезпечення для управління фінансами не лише на рівні зовнішнього інтерфейсу користувача, але й на базовому рівні додатків. **Щодо цього моменту, SaaS-компанії, такі як Hesi та Decibel, постійно пробують і досліджують.

Крім того, просування великої моделі для всієї цифрової трансформації має зменшити вартість розуміння та навчання.

Тонг Пейзе сказав нам: "Великі моделі можуть полегшити підприємствам бізнес-сценарії та адаптацію продукту. Насправді, поточне програмне забезпечення для керування підприємством є дуже глибоким, особливо програмне забезпечення для керування вертикальними полями. Що воно надає Є має велику функціональну цінність, але вона обмежена вартістю розуміння та навчання. Наприклад, люди, які розуміють сценарій, можуть не повністю розуміти продукт, а люди, які розуміють функції продукту, не обов’язково мають глибоке розуміння бізнес-вимоги або бізнес-болові точки певного підприємства».

Тому, за його спостереженнями, коли збіг між сценою та продуктом низький, це ускладнює глибоке використання інструменту, не кажучи вже про те, як інтегрувати його з бізнесом. А зниження вартості розуміння — це саме основна цінність великих моделей.

Можна також сказати, що підрив програмного забезпечення для фінансового управління моделлю Shida або просування цифрової трансформації по суті спрямований на розширення можливостей розвитку «людей». У розмові з Тонг Пейзе він згадав один момент: незалежно від того, чи в минулому, чи в майбутньому, роль і значення фінансів не будуть підірвані, а лише прояснені, і лише повернуться до оригіналу. **

Це цінність, яку велика модель надає фінансовій сфері, і це також стосунки між технологіями та людьми.

У довгостроковій перспективі промислова цінність, яку забезпечує велика фінансова модель, включає інтелектуальний контроль витрат у режимі реального часу, прийняття рішень на основі даних, прогнозування та оптимізацію, що також стане фіналом майбутньої галузі фінансового менеджменту. У зв'язку з цим децибели дають більш детальне тлумачення.

По-перше, завдяки застосуванню великих моделей підприємства можуть відстежувати та керувати витратами в режимі реального часу, тим самим краще контролюючи й оптимізуючи використання ресурсів. Велика модель може автоматично визначати аномалії витрат і марнотратство, надавати попередження та пропозиції в режимі реального часу, а також допомагати компаніям своєчасно коригувати та вдосконалювати стратегії управління витратами.

По-друге, великі моделі можуть інтегрувати та аналізувати фінансові дані та дані про витрати різних відділів, щоб забезпечити більш повний і точний аналіз фінансової ситуації та тенденцій. **На основі цих даних підприємства можуть приймати більш науково обґрунтовані рішення, оптимізувати розподіл фінансових ресурсів і підвищити прибутковість підприємства. **

Нарешті, великі моделі можуть використовувати історичні дані та алгоритми для прогнозування, допомагаючи компаніям точніше прогнозувати майбутні фінансові умови. **Підприємства можуть здійснювати більш цілеспрямовану оптимізацію та коригування на основі цих прогнозних результатів для досягнення більш стабільного та сталого фінансового розвитку. **

Однак до того, як настане вищезгадана «фінальна гра», у фінансовій сфері ще чекають вирішення більш складні питання.