安永：数字化时代下的决策管控和价值提升｜业财融合分析体系
国家“十四五”规划明确提出坚持创新驱动发展战略，持续推进科技创新、制度创新、管理创新、商业模式创新和业态创新相结合，全面塑造企业发展新优势的行动纲要。这要求管理者时刻把握企业转型机遇，及时洞察市场变化并敏捷决策部署，在竞争新常态下抢占行业战略制高点。领先决策的制定离不开价值驱动的经营分析体系支撑，安永持续关注业务财务洞察和管理智能化趋势，助力企业进行全方位、全链条的管理提升。
第一节
业财融合概念回顾
在业财融合系列开篇文章《企业如何通过构建数据标准化体系打造业财融合新模式》中，我们介绍了业财融合这一概念，即通过打破组织壁垒、贯通业财数据、构建分析体系、打造精益流程、组建人才团队，同时配套卓越的数字化技术能力，实现业务发展与财务管理之间相互连通的过程。
面对经济新常态下的复杂环境，传统财务管理中单一的指标分析、滞后的响应能力、静态的报表展现已经无法满足管理层及时洞察市场变化与敏捷决策部署的需要。如何深度融合业务和财务数据、搭建贴合战略需求的分析体系、有效利用场景化智能分析工具，发挥财务价值创造力、决策支持力和风险防控力，成为当前大多数企业急需解决的问题。
第二节
业财融合分析体系特点
通过多年来大量财务分析类项目的实施与积累，我们观察到企业传统的财务分析体系普遍在分析职能、分析方法、分析工具及价值输出等方面存在若干管理痛点，如分析主要依赖财务核算数据和指标，财务分析指标虽然全面但缺乏分析结果应用场景，脱离了实际业务决策的需要。同时传统的分析结果表现形式单一，以固定格式的报表为主，无法根据业务变化灵活输出分析结果。
而与之形成对比的数字化转型背景下的业财融合分析体系，则以更专业、灵活、便捷的经营分析系统及工具为支撑，通过拓展财务人员的业务洞察能力及多维度多层次的指标体系，并贴合不同层级管理需求设计分析应用，通过分析场景应用进行直观、可视化展示，剖析业务经营决策需要。
传统财务分析体系VS业财融合分析体系
分析主体
在“专业财务+业务财务+运营财务”三位一体的财务职能结构下，业务财务成为以数据和价值为核心的业财桥梁，通过提供精准高效的分析服务打造业财联动良性循环。
分析方法
业财融合的分析方法结合业务指标与财务指标，识别驱动企业价值的关键因素，结合区域、机构、产品、客商等核心维度，有效支撑多层次分析和管理洞察。
分析应用
业财融合的分析应用特点在于其服务于不同层级管理者的实际业务决策需求，因此分析需要结合业态经营和管理特点，灵活定义贴近业务实际的分析指标和模型，为业务决策者提供有效支持。
分析工具
新型专业数字化分析应用内以动态仪表盘、拖拽式应用等方式实现灵活可视化呈现手段，并配置具备业务预测能力的分析模型，支持分析人员快速输出分析洞察。
第三节
业财融合分析体系
以“场景化”的分析模型为核心，以灵活敏捷的分析工具为支撑，构建业务决策为目标的分析体系。
业财融合是企业级的整合与变革。经营分析作为业财融合的驱动能量及方向指引，若仅服务于财务或业务的部分职能，势必无法发挥其全部的价值。企业应以业务需求为导向，以统一标准的数据为基础，构建多维度多层次指标体系，贴合不同层级管理需求设计分析场景应用，同时引导系统功能优化和数字化分析工具应用，提高数据资产管理及智能分析能力，实现数据实时应用及分析洞察并持续、快速、敏捷地提升财务对业务的决策支持能力。
（一）
分析体系——从业务决策出发
业财融合的分析体系需要识别业务决策场景，从业务决策场景出发对数据进行灵活加工，通过标准、多维度、高精度的多维业财数据对决策场景进行精准刻画，对决策点进行价值归因，提供量化指标评价与分析，服务于业务场景的管理决策。
从决策主体和目的来看，我们认为业务决策场景可以大致分为企业价值分析和精益运营分析两类。
企业价值分析主题：公司管理层重点关注公司战略目标达成情况与价值最大化。需结合公司整体发展战略和管理层决策需求，从价值链出发，重点分析经营过程中公司价值创造与业绩波动情况、重点管控领域表现以及相关敏感性财务测算等。
精益运营分析主题：公司运营层重点关注在公司日常价值链管理活动开展过程中的精细化运营分析，深挖精益管理价值。分析过程应结合不同业务类型实质分析管理活动的投入产出、成本结构、绩效表现等，识别关键运营绩效驱动因素，为企业提升精细化业务运营管理提供分析支持。
企业需要加强财务人员与业务人员的沟通和交流，鼓励财务人员深入了解企业业务运营和管理决策需求。通过对不同决策主体和决策场景的识别，输出满足决策需求的分析和洞察，财务才能真正服务于企业价值创造和经营决策，为管理层和业务主体提供决策支持。
（二）
分析模型——“决策场景化”
业财融合的分析模式不再是财务提供完整的财务指标，让管理层和业务部门各取所需，而是需要财务人员充分理解管理层与业务部门的关键决策点、业务内涵和决策依据，并建立以决策点为基础分析模型，主动提供满足业务决策需求的分析结果。
在搭建以决策场景为基础的分析模型过程中，财务人员需要在分析过程中逐步明确决策分析目标（即决策点）、决策指标和分析维度、应用策略等分析要素。
场景化决策分析模型示例
明确分析决策目标
分析目标即决策点，业务决策点通常为企业日常经营管理活动的分解。分解的意义在于将较大的业务决策分解为较小的具体问题，从而实现对问题的量化指标测算并得出决策结果。
识别关键决策指标
在明确决策场景后，财务人员首先需要深入了解其业务内涵，基于决策点的影响因素合理选择对决策起决定作用的少量、精简的关键分析指标，同时清晰地提出分析指标的组成要素、数据来源和取数口径，以帮助业务决策者获取正确的分析结果。
适配合理分析方法
运用对比分析、结构分析、参数分析、敏感性分析等多种分析方法，定位问题、预测变化，得出分析洞察。
分析应用决策
基于不同分析结果得出分析结论，将分析结果应用到业务决策中，并结合分析模型进一步形成行动计划。
（三）
分析工具——敏捷、自动、智能
随着数据分析平台、商业BI系统的演进与发展，移动应用、报表输出、可视化展现、工作流与动态预警等功能已成为常规的、可随时调取的系统能力。业财分析正从“传统财务主导的静态报表模式”向“业务财务主导的自服务分析模式”转变，新型数字化分析工具的差异化正体现在对自助分析与智能预测的支持上。
业务场景实时决策
通过预设构建的以业务决策场景为基础的分析模型，嵌套数据要求与取数规则，通过系统实时、自动取数，以支持业务场景分析决策。数字化的分析工具，能够实时与业务数据连通，基于实时的数据需求，输出固定决策场景分析结果。
自助灵活配置分析
灵活的分析工具需要具备高效率的查询与分析数据的自助处理能力，根据快速变化的业务分析需求快速输出分析结果，支持分析决策。新型轻型分析工具如Power BI、Tableau等，支持以快速灵活的方式，对所需要分析的内容和维度进行拖拽操作，支持多层级数据的下钻及上卷，支持数据建模和可变参数配置，实现即席分析、实时展示、及时决策。使经营分析从而使经营分析在业务活动中更加具备灵活性和韧性。
面向未来智能预测
未来的分析体系，要求利用大数据、机器学习、高级分析等前沿技术实现业务细节和内在逻辑呈现，洞察业务发展趋势，为企业提供面向未来的预测性分析，最大限度地挖掘数据价值，帮助企业更直观地发现问题，主动预测市场变化并逐步实现决策自动化。
结语
数字化及业财融合作为财务管理领域的重要转型方向，要求企业将价值引领作为发展战略的重要载体、将科技赋能作为变革转型的核心媒介。业财融合分析体系作为财务价值输出的关键组成部分，旨在动态跟踪企业经营状况、实时监控目标实现进程、持续评估运营决策效果、不断引导企业战略方向，以科学量化的方式促进数字化转型及战略落地，稳步实现企业决策管控和价值提升。
秉持“数字财务、技术创新、使命驱动、世界一流”的愿景，安永期待与各企业合作，扎实推进数字化转型战略，优化以面向业务、创造价值为目标的财务管理模式，助推业财融合转型走向卓越。