Mô hình tài chính, ngành đang hướng tới đâu?

Nguồn gốc: Nhà công nghiệp

Tác giả: Sĩ Hàng

Nguồn hình ảnh: Được tạo bởi AI‌ không giới hạn

"Năm nay, chúng tôi bị thị trường buộc phải thực hiện chuyển đổi kỹ thuật số. Mọi thứ đều bị gián đoạn và sự chuyển đổi như vậy là chưa từng có. Đến tháng 8, hơn 20 ngân sách bổ sung đã được lập. Mỗi khi một nền tảng mới và ngành nghề kinh doanh mới được mở ra. Tất cả đều có nghĩa là phải điều chỉnh lại ngân sách,” một thương hiệu thực phẩm miền Bắc nói với chúng tôi.

Trong quá trình chuyển đổi số, mọi vấn đề dù lớn hay nhỏ đều sẽ được phản ánh trong quản lý tài chính. **Để một công ty thực hiện chuyển đổi số, điều cần thay đổi không chỉ là phương thức vận hành kinh doanh mà còn là quan niệm quản lý tài chính. **

Lấy thương hiệu miền Bắc nêu trên làm ví dụ, trong quá trình chuyển từ cửa hàng offline sang thương mại điện tử trực tuyến, khách hàng doanh nghiệp cần phải đối mặt với những thay đổi về nhiều mặt, từ nền tảng thương mại điện tử đến nền tảng bán hàng trực tuyến, toàn bộ chuỗi phải được số hóa .

Chuyển đổi số đã diễn ra hơn nửa năm, sự ra mắt của nhiều nền tảng, kênh mới cũng như sự phát triển của các dòng sản phẩm, ngành nghề kinh doanh đã lấn át các phương thức quản lý tài chính truyền thống trước đây. Trước đây, công ty sẽ chuẩn bị quản lý ngân sách toàn diện mỗi năm một lần. Tuy nhiên, hơn 20 lần điều chỉnh ngân sách đã được thực hiện trong sáu tháng qua, cho thấy sự mong manh của các phương pháp quản lý tài chính doanh nghiệp trước đây.

Những gì thương hiệu phía Bắc này đã trải qua đang trở thành một mô hình thu nhỏ. Đằng sau đây là vấn đề chung mà tất cả các doanh nghiệp trong nước hoạt động trong lĩnh vực tài chính đều gặp phải trong quá trình chuyển đổi số.

Về vấn đề này, các nhà công nghiệp đã liên lạc với một số nhà cung cấp SaaS tài chính và thuế, và kết luận nhất trí là, bị ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố khác nhau, mức độ chuyển đổi kỹ thuật số tài chính hiện nay của các doanh nghiệp vừa và nhỏ ở nước tôi là không cao; Các phương pháp quản lý tài chính truyền thống không những kém hiệu quả mà còn tiềm ẩn nhiều rủi ro, tình dục cũng không tốt. **

"Chuyển đổi kỹ thuật số vẫn là một vấn đề khó khăn do những thách thức về kỹ thuật, quy trình và văn hóa. Thậm chí, nhiều doanh nghiệp vừa và nhỏ vẫn dựa vào các quy trình quản lý tài chính thủ công và hoàn trả trên giấy truyền thống, không chỉ kém hiệu quả mà còn có tỷ lệ lỗi và độ trễ cao." Nền tảng quản lý chi tiêu doanh nghiệp “decibel pass” được tiết lộ cho các chuyên gia trong ngành.

Ngoài những vấn đề trên, còn có thêm nhiều vấn đề mới nổi lên trong lĩnh vực quản lý tài chính như chuẩn hóa chi phí, tuân thủ dữ liệu, bảo vệ quyền riêng tư, v.v. Sự đan xen giữa các vấn đề cũ và mới không chỉ mang lại thách thức cho phần mềm quản lý tài chính mà còn ảnh hưởng đến việc triển khai các mô hình lớn trong lĩnh vực tài chính.

Số hóa tài chính đi đến độ sâu của nước.

1. Thử nghiệm mô hình tài chính

Trong cuộc cạnh tranh giữa các mẫu mã lớn này, các nhà sản xuất lớn đang cạnh tranh nhanh chóng. Trong các kịch bản theo chiều dọc cụ thể, các nhà sản xuất To B lần lượt tham gia thị trường, tài chính và thuế cũng không ngoại lệ.

Trong lĩnh vực tài chính, Kingdee, khởi đầu là một công ty phần mềm tài chính, là công ty đầu tiên sử dụng bàn poker.

Zhao Yanxi, phó chủ tịch điều hành của Kingdee Trung Quốc và tổng giám đốc nền tảng R&D, từng nói với giới truyền thông: “Không công ty nào có thể tạo ra một mô hình doanh nghiệp quy mô lớn hoàn chỉnh, vì vậy Kingdee trước tiên đã chọn tài chính, lĩnh vực mà chúng tôi quen thuộc nhất”. .

Là nhà cung cấp dịch vụ phần mềm quản lý doanh nghiệp, lý do Kingdee chọn lĩnh vực tài chính là lựa chọn hàng đầu là dựa trên kinh nghiệm thực tế trong việc thay thế kinh doanh trong nước và hội nhập tài chính cho 177 khách hàng lớn trong vòng hai năm.

Điều này được hiểu rằng Kingdee đã thực hiện nhiều cuộc khám phá nội bộ đối với mô hình tài chính lớn, chẳng hạn như kể từ tháng 3 và tháng 4, hãng đã hợp tác với Baidu, Tencent, Huawei và các nhà sản xuất mô hình lớn khác để lựa chọn mô hình.

Một ví dụ khác là nền tảng kiến thức tài chính được xây dựng sẵn của Kingdee và các chính sách ưu đãi thuế nội địa đã được đưa vào mô hình để các doanh nghiệp sử dụng trực tiếp. Đối với các doanh nghiệp vừa và nhỏ, nó có thể được sử dụng ngay lập tức. Đối với các doanh nghiệp lớn, Sky GPT của Kingdee cũng có thể cho phép họ tùy chỉnh.

Ngoài ra, ngoài các nhà sản xuất phần mềm quản lý toàn diện như UFIDA và Kingdee, các công ty SaaS hàng đầu trong lĩnh vực quản lý chi tiêu doanh nghiệp như Decibel và Hesi (trước đây là Yikuaibao) cũng đang thực hiện các nỗ lực và khám phá mô hình quy mô lớn của riêng họ.

Wu Rongbin, người đứng đầu Thuật toán và Dữ liệu lớn Fenbeitong, tin rằng về lâu dài, mô hình tài chính lớn có thể giúp doanh nghiệp thực hiện kiểm soát chi phí thông minh theo thời gian thực, đưa ra quyết định khoa học hơn dựa trên dữ liệu tài chính của doanh nghiệp và dự đoán xu hướng trong tương lai dựa trên dữ liệu lịch sử và thuật toán.

Tuy nhiên, trong ngắn hạn, Wu Rongbin tin rằng “mức độ chuyển đổi kỹ thuật số thấp của các doanh nghiệp vừa và nhỏ, sự chồng chất của các vấn đề như bảo mật dữ liệu và bảo vệ quyền riêng tư, cũng như những thách thức do chất lượng dữ liệu, công nghệ mang lại”. và các yêu cầu về nguồn lực, cũng như sự đan xen của các vấn đề cũ và mới khiến các mô hình tài chính lớn khó hiện thực hóa giá trị công nghiệp thực sự của nó."

Wu Rongbin nói với nhà công nghiệp, "Chúng tôi đã triển khai một số kịch bản ứng dụng trong nội bộ, nhưng chúng tôi vẫn đang trong giai đoạn khám phá ban đầu. Hướng khám phá là ở lớp ứng dụng, điều này chủ yếu phụ thuộc vào ranh giới của các mô hình lớn ở đâu ứng dụng. Ngoài ra, để cải thiện trải nghiệm người dùng, chúng tôi cũng khám phá và tối ưu hóa kho công nghệ tổng thể của mô hình lớn nhằm tối ưu hóa theo chiều dọc các kịch bản ứng dụng.”

"Thành thật mà nói, không có công nghệ nào chúng tôi đang sử dụng hiện nay có từ 5 hoặc thậm chí 10 năm trước. Hiện tại, Workday đang sử dụng các lý thuyết từ 25 năm trước để hướng dẫn việc phát triển phần mềm hiện tại và đây thực sự là phần lớn các thách thức mà doanh nghiệp phải đối mặt. Tương tự như vậy, cho dù đó là Cloud Native vài năm trước hay AIGC bây giờ, khi các công nghệ này trưởng thành, điều doanh nghiệp nên nghĩ đến nhất là làm thế nào để kết hợp sâu sắc công nghệ với hoạt động kinh doanh. Tong Peize, kiến trúc sư trưởng sản phẩm của **Hesi, nói chuyên gia trong ngành.

Theo ông, công nghệ hiện nay đã phát triển đến vị trí rất cao, ** nhưng liệu công nghệ đó có thể được đưa ra ngoài và kết hợp với những thách thức, vướng mắc gặp phải trong quá trình hoạt động kinh doanh để cùng nhau cải tiến, quản lý hay không là một vấn đề rất quan trọng. Điều quan trọng nhất đối với hầu hết các nhà sản xuất ToB. **

To B là "người theo chủ nghĩa dài hạn", mang lại giá trị lâu dài cho ngành thông qua sự tích hợp giữa công nghệ và kinh doanh. Đây là điều mà các công ty To B chất lượng cao phải cân nhắc khi có bất kỳ làn sóng công nghệ nào quét qua. **Theo quan điểm của Tong Peize, các mô hình tài chính lớn rất có giá trị, nhưng quan trọng hơn, qua nhiều năm kinh nghiệm làm dịch vụ, họ có thể hiểu rõ hơn về những vấn đề và thách thức mà khách hàng doanh nghiệp đang gặp phải. ** Trên cơ sở đó, làm thế nào mô hình lớn có thể giải quyết được những vấn đề này là suy nghĩ thực tế nhất.

Theo Tong Peize, "Hiện tại, chúng tôi đang cố gắng sử dụng phương pháp đào tạo mô hình lớn nói chung để chuyển đổi các nhu cầu kinh doanh được mô tả bằng ngôn ngữ tự nhiên sang ngôn ngữ máy tính và thành cấu hình sản phẩm, từ đó xây dựng một quy trình tự động. Bởi vì hầu hết khách hàng của chúng tôi đều sử dụng The cấp thấp." nền tảng mã cấu hình sản phẩm và cấu hình sản phẩm yêu cầu nhân viên CNTT và nhân viên tài chính phải tìm hiểu và hiểu phương pháp mô hình hóa.Tương tự, điều này cũng đúng với các mô hình lớn.Bằng cách này, khách hàng có thể sử dụng những gì chúng tôi cung cấp và các mô hình lớn có thể được sử dụng được tải lên trước. dữ liệu đầu vào để tạo ra các quy trình tự động.”

Trong cuộc trò chuyện với Tong Peize, nhà công nghiệp được biết rằng Hesi rất thận trọng đối với mô hình tài chính: "Mô hình tài chính hiện tại phải là lớp kem trên bánh và rất khó để thực hiện ngay lập tức".

Không khó để nhận thấy thái độ của cả hai bên đối với các mô hình tài chính lớn rất giống nhau. Theo quan điểm của họ, các mô hình tài chính lớn không thể thâm nhập sâu hơn vào các ngành trong thời gian ngắn chứ đừng nói đến việc kết hợp với doanh nghiệp để trao quyền cho chính doanh nghiệp. Nhưng hướng tới các mô hình quy mô lớn, quan điểm của cả hai công ty là “tích cực nghiên cứu và phát triển”, mong muốn tìm ra và kiểm chứng giá trị đích thực của các mô hình tài chính quy mô lớn trong kịch bản khách hàng doanh nghiệp. **

Cho dù đó là mô hình tài chính quy mô lớn đầu tiên của Kingdee hay thử nghiệm của Hesi và Fenbeitong theo hướng này, tất cả đều gửi đi một tín hiệu: trong lĩnh vực quản lý tài chính, giá trị của các mô hình quy mô lớn là không thể nghi ngờ, nhưng khả năng cụ thể hiện tại của nó có thể đạt được vẫn cần được phát triển.

Thứ hai, dữ liệu chất lượng cao về tài chính, tăng tốc giải pháp

Đánh giá từ mô hình tài chính lớn do Kingdee phát hành, những gì Kingdee làm là một dự án nhanh chóng được đúc sẵn, có thể được các doanh nghiệp gọi trực tiếp một cách thuận tiện. Đằng sau dự án mang tính đột phá, Kingdee đưa kiến thức chuyên môn về lĩnh vực tài chính như chính sách ưu đãi thuế vào mô hình lớn.

Tương tự, lý do Hesi và Decibei Tong hiện không có sản phẩm mới liên quan đến mô hình lớn là do họ chưa thực sự kiểm chứng được giá trị của mô hình lớn trong các tình huống tài chính thực tế.

“Chúng tôi tràn đầy niềm tin và hy vọng vào việc áp dụng các mô hình lớn theo hướng quản lý tài chính, nhưng thực tế cũng có một số thách thức và hạn chế. ** Ví dụ, chất lượng và tính toàn vẹn của dữ liệu rất quan trọng đối với tính chính xác và độ tin cậy của các mô hình , trong khi truy cập và Việc sắp xếp dữ liệu tài chính chất lượng cao có thể là một nhiệm vụ đầy thách thức ** Ngoài ra, việc áp dụng các mô hình lớn cũng đòi hỏi một lượng lớn tài nguyên máy tính và chi phí lao động, điều này có thể gây khó khăn cho một số doanh nghiệp vừa và nhỏ. -doanh nghiệp có quy mô.” Wu Rongbin nói.

Trong giao tiếp với Decibel và Hesi, dữ liệu chất lượng cao nhất là yếu tố được nhấn mạnh nhiều lần. Bởi vì, trong quá trình đào tạo các mô hình lớn, với tư cách là nhà cung cấp dịch vụ doanh nghiệp, việc cung cấp dữ liệu chất lượng cao là bước quan trọng nhất trong việc xây dựng các mô hình tài chính lớn. **Trên thực tế, các mô hình lớn trong bất kỳ lĩnh vực nào đều yêu cầu dữ liệu chất lượng cao làm "cơ sở".

Nhưng trong lĩnh vực tài chính, việc thu thập và tổ chức dữ liệu chất lượng cao là một nhiệm vụ rất khó khăn. Một mặt, dữ liệu chất lượng cao cần được doanh nghiệp cung cấp thực sự, dữ liệu tài chính có yêu cầu bảo mật cực kỳ cao, cần thực hiện các biện pháp quản lý và kỹ thuật tương ứng để ngăn chặn rò rỉ và lạm dụng dữ liệu.

Mặt khác, **trong các ứng dụng thực tế, dữ liệu tài chính có thể bị thiếu, sai hoặc không nhất quán, đòi hỏi phải làm sạch và sắp xếp dữ liệu. Việc làm sạch dữ liệu đòi hỏi phải có phương tiện kỹ thuật và đầu tư nhất định. **

Có thể nói, khi vấn đề bảo mật dữ liệu và bảo vệ quyền riêng tư chưa được giải quyết thì khó có thể tạo ra sự đột phá trong các mô hình tài chính quy mô lớn.

Tong Peize nói với chúng tôi khi đề cập đến những hạn chế của mô hình tài chính lớn: "Từ góc độ kinh doanh và hội nhập tài chính, các doanh nghiệp chú ý nhiều hơn đến hiệu quả. Về mặt hiệu quả, mô hình lớn có không gian ứng dụng lớn.** Nhưng mặt khác, một mô hình lớn nhất định trong lĩnh vực dọc cần được học, đào tạo và tinh chỉnh, cần dựa vào dữ liệu của ngành. Nhưng vấn đề là không có đủ đào tạo về dữ liệu đại chúng, điều này cũng khiến rất khó để các mô hình lớn được trau dồi và triển khai sâu rộng trong một lĩnh vực dọc nhất định.”**

Trên thực tế, làm thế nào để có được dữ liệu chất lượng cao không chỉ là vấn đề mà các mô hình tài chính lớn sẽ gặp phải mà còn là thách thức mà tất cả các mô hình lớn cấp doanh nghiệp sẽ gặp phải.

Trong quá trình xây dựng mô hình doanh nghiệp lớn, dữ liệu là một phần vô cùng quan trọng. Có thể nói, chất lượng dữ liệu quyết định trực tiếp đến hiệu quả của các mô hình lớn cấp doanh nghiệp. **Trong số đó, thu thập dữ liệu ngành và làm sạch dữ liệu là hai bước quan trọng nhất. **

Về vấn đề này, một cuộc thảo luận trong ngành là **Lấy ví dụ về một nhà sản xuất phát triển mô hình tài chính lớn, họ có thể chọn hợp tác với một nhà sản xuất thu thập dữ liệu. Về mặt giải mẫn cảm dữ liệu, các nhà cung cấp mô hình tài chính lớn cũng có thể sử dụng tính toán bảo mật và học tập liên kết để cho phép áp dụng dữ liệu một cách an toàn cho các mô hình tài chính lớn. **

Lấy Hesi làm ví dụ, năm 2017, Hesi chọn hợp tác với một nhà sản xuất nước ngoài để thực hiện kiểm toán tài chính thông qua công nghệ AI, cuối cùng xét về hiệu quả phê duyệt có thể đạt được miễn kiểm toán 14%. Trong quá trình này, công nghệ giải mẫn cảm dữ liệu của nhà sản xuất nước ngoài này đã được áp dụng.

Ngoài ra, một ví dụ khác là sự tách biệt hoàn toàn giữa triển khai cục bộ và triển khai đám mây công cộng, triển khai độc quyền cục bộ dựa trên kiến trúc container và microservice, đồng thời thực hiện vòng lặp bên trong dữ liệu và vòng lặp dữ liệu bên ngoài tương ứng, cuối cùng đạt được hiệu quả làm cho các mô hình tài chính lớn trở nên thông minh hơn . **

3. Quản lý tài chính, bước vào thời đại mô hình lớn

Ngày nay, nhiệt độ của quá trình số hóa tài chính cũng đang tăng tốc.

“Sự xuất hiện của giai đoạn 4 của Thuế Vàng đang đẩy nhanh quá trình chuyển đổi kỹ thuật số tài chính của các doanh nghiệp. Nhưng trong quá trình này chắc chắn sẽ đi kèm với quá trình chuyển giao từ cũ sang mới, tức là một chân đã bước vào thời đại kỹ thuật số, chân còn lại vẫn đang ở thời đại giấy. Do đó, tài chính không chỉ phải đối phó với phương thức hoạt động trên giấy truyền thống mà còn phải tương thích với phương thức kỹ thuật số mới. "Tong Peize nói với chúng tôi.

Loại vấn đề này chính xác là điều mà thương hiệu thực phẩm ở đầu bài viết đang phải đối mặt, và nó cũng là hình ảnh thu nhỏ của quá trình chuyển đổi kỹ thuật số của hầu hết tài chính doanh nghiệp.

Trong bối cảnh này, việc triển khai các mô hình tài chính quy mô lớn có thể đẩy nhanh quá trình chuyển đổi kỹ thuật số của doanh nghiệp. Theo quan điểm của Wu Rongbin, ** “Việc áp dụng các mô hình tài chính lớn đòi hỏi doanh nghiệp phải trải qua quá trình chuyển đổi kỹ thuật số, bao gồm cả việc cải thiện khả năng kỹ thuật số trong thu thập, lưu trữ và phân tích dữ liệu. Điều này sẽ thúc đẩy quá trình chuyển đổi kỹ thuật số của doanh nghiệp trong các lĩnh vực khác và cải thiện hoạt động tổng thể hiệu quả và khả năng cạnh tranh.”**

Đối với mô hình tài chính, việc nâng cao hiệu quả chỉ là một khía cạnh và quan trọng hơn đó là sự lật đổ mà nó mang lại cho phần mềm quản lý tài chính.

Về vấn đề này, suy nghĩ của Wu Rongbin là: "Mô hình đối thoại có thể cho phép doanh nghiệp nhận ra sự tương tác với Ứng dụng và hệ thống tài chính thông qua đối thoại giữa người và máy. Vì quản lý tài chính phụ thuộc rất nhiều vào dữ liệu nên không thể sử dụng các công cụ BI hiện tại trên điện thoại di động. Nó dễ vận hành nên sử dụng ngôn ngữ tự nhiên để tương tác và lấy dữ liệu cũng như biểu đồ là cách tốt hơn để hiểu rõ hơn về dữ liệu.”

Từ góc độ dài hạn hơn, mô hình lớn nhất thay đổi phần mềm quản lý tài chính không chỉ ở lớp giao diện người dùng mặt trước mà còn ở lớp ứng dụng phía sau. **Về điểm này, các công ty SaaS như Hesi và Decibel không ngừng cố gắng và khám phá.

Ngoài ra, các mô hình lớn thúc đẩy toàn bộ quá trình chuyển đổi kỹ thuật số bằng cách giảm chi phí tìm hiểu và học tập.

Tong Peize nói với chúng tôi, "Các mô hình lớn có thể giảm bớt khó khăn cho doanh nghiệp trong các tình huống kinh doanh và thích ứng sản phẩm. Trên thực tế, phần mềm quản lý doanh nghiệp hiện nay rất sâu, đặc biệt là phần mềm quản lý theo lĩnh vực dọc. Những gì nó cung cấp ở đó có rất nhiều giá trị về mặt chức năng, nhưng nó bị giới hạn bởi chi phí cho sự hiểu biết và học hỏi. Ví dụ, những người hiểu được cảnh có thể không hiểu hết về sản phẩm, và những người hiểu được chức năng của sản phẩm có thể không hiểu sâu về doanh nghiệp nhu cầu hoặc điểm yếu kinh doanh của một công ty nào đó.”

Vì vậy, theo quan sát của ông, khi mức độ phù hợp giữa kịch bản và sản phẩm thấp sẽ khiến công cụ khó được sử dụng chuyên sâu chứ chưa nói đến việc làm thế nào để tích hợp nó với doanh nghiệp. Và việc giảm chi phí hiểu biết chính xác là giá trị cốt lõi mà mô hình lớn mang lại.

Cũng có thể nói rằng việc lật đổ phần mềm quản lý tài chính hoặc thúc đẩy chuyển đổi kỹ thuật số của mô hình Shida về cơ bản là trao quyền cho sự phát triển của “con người”. Trong cuộc trò chuyện với Tong Peize, ông đề cập rằng dù trong quá khứ hay tương lai, vai trò và tầm quan trọng của tài chính sẽ không bị lật đổ, nó sẽ chỉ được làm rõ và sẽ chỉ quay trở lại nguồn gốc của nó. **

Đây là giá trị mà các mô hình lớn mang lại cho lĩnh vực tài chính, đồng thời cũng là mối quan hệ giữa công nghệ và con người.

Về lâu dài, giá trị công nghiệp do mô hình tài chính lớn mang lại bao gồm kiểm soát chi phí thông minh theo thời gian thực, ra quyết định, dự báo và tối ưu hóa dựa trên dữ liệu, đây cũng sẽ là mục tiêu cuối cùng của lĩnh vực quản lý tài chính trong tương lai. Về vấn đề này, DecibelTong đã đưa ra lời giải thích chi tiết hơn.

Thứ nhất, thông qua việc áp dụng các mô hình lớn, doanh nghiệp có thể theo dõi và quản lý chi phí theo thời gian thực, từ đó kiểm soát và tối ưu hóa việc sử dụng nguồn lực tốt hơn. Mô hình lớn có thể tự động xác định các điểm bất thường và lãng phí về chi phí, đưa ra cảnh báo và đề xuất theo thời gian thực, đồng thời giúp các công ty điều chỉnh và cải thiện chiến lược quản lý chi phí một cách kịp thời.

Thứ hai, các mô hình lớn có thể tích hợp và phân tích dữ liệu tài chính và chi phí của nhiều bộ phận khác nhau để đưa ra phân tích toàn diện và chính xác hơn về tình hình và xu hướng tài chính. **Dựa trên những dữ liệu này, doanh nghiệp có thể đưa ra quyết định dựa trên cơ sở khoa học hơn, tối ưu hóa việc phân bổ nguồn lực tài chính và nâng cao khả năng sinh lời của doanh nghiệp. **

Cuối cùng, các mô hình lớn có thể sử dụng dữ liệu và thuật toán lịch sử để đưa ra dự đoán, giúp các công ty dự đoán chính xác hơn về tình hình tài chính trong tương lai. **Doanh nghiệp có thể thực hiện tối ưu hóa và điều chỉnh có mục tiêu hơn dựa trên các kết quả dự báo này để đạt được sự phát triển tài chính ổn định và bền vững hơn. **

Tuy nhiên, trước khi “cuộc chơi cuối” nói trên đến, vẫn còn nhiều vấn đề gai góc hơn đang chờ giải quyết trong lĩnh vực tài chính.