数智化时代,复杂场景下的合并报表出具如何实现提效加速
大型集团性企业往往存在较多复杂场景下的合并报表需求,以下是几个典型的复杂场景:
报告内容多、口径多,基础数据进行标准化和加工处理的能力不足,导致报表出具自动化程度差、效率低,数据提供不及时无法有效支撑战略决策;
前端数据源多样化,需要集成前端不同异构核算系统的数据,且数据集成的颗粒度、数据加工处理逻辑、映射关系往往各不相同;对合并报表精细化管理的要求也使得从报表追溯到财务凭证的需求越发强烈;
股权架构、管理架构复杂多变,业务发展迅速,带来了合并组织架构和关联交易抵消的复杂性,传统的合并报表系统难以灵活应对;
跨国集团多地上市、海外经营,多币种、多准则、多账期的复杂场景更加大了合并报表的难度;
在满足上述复杂场景下的合并报表需求之外,还需要确保合并过程清晰可追溯,数据可层层溯源分析,保证合并报表的透明可靠。而对于使用者而言,合并报表系统使用简便、速度流畅、易于修改是重要考量,这往往也是合并报表系统能成功落地的关键要素。
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特征一:合并报表内容拓宽,管财一体、业财融合
合并报表体系所覆盖的场景和内容逐渐拓宽,不仅要全面满足对外信息披露的基本需求,还要从与法定合并报表同源基础数据的角度,考虑更多满足内部管理的需求,更多的进行从财务到业务的溯源分析。不同于传统实务中管理报告和财务报告分离的通常做法,管财一体、业财融合的财务报告体系,更有利于对数据的综合利用和保障数据的可靠性。
特征二:可灵活搭建合并报表模型、扩展性强
新一代智能合并报表系统基于多维数据库打造多维数据模型体系,多维模型灵活搭建,维度数量自定义、可扩展,内存实时计算,有效支撑企业复杂业务需求的实现。可灵活扩展的多维模型,为财管报融合、用户自助分析提供了技术支撑,满足更多管理需求,可拓展性强。
特征三:合并报表系统具备海量明细数据的加工处理能力
在解决大型企业前端核算系统多样化、数据标准化程度不足等问题的前提之下构建一套管财一体、业财融合的财务报告体系,这就要求合并报表平台必须搭建于一个强大的数据底座之上,具备便捷的数据标准化处理能力和对海量数据的加工处理能力,技术的进步催生了这一系列的变更。
特征四:系统架构敏捷,独立于前端ERP系统
大型集团性企业规模大,多板块、多地经营,企业内部各个板块之前由于各种原因往往会采用不同的前端ERP系统,且各个ERP系统应用的深度和成熟程度各异,如果合并报表系统并非独立于前端ERP系统的话,很难满足企业在不同阶段的快速发展需求。合并报表应是一个搭建于所有财务核算系统和业务系统之上的顶层平台型系统,需要基于领先的技术理念,通过各项功能的细化与模块化,组合形成财务中台作为业务与财务的桥梁,灵活承接前端多元化业务需求,支撑前台业务的快速变化及创新迭代。
特征五:通过与AI技术的结合,深化智能应用
2023年,ChatGPT的出现,让我们看到了大模型在自然语言理解和生成方面巨大的涌现能力,迅速点燃了全社会对AI技术应用的热情。随着这些自然语言处理、语音识别、深度学习等智能化技术的演进,聚焦业务场景,深化AI技术在整个管理会计领域的应用已然成为一个趋势。例如,通过大模型技术,实现上市公司披露报告的自动生成即是合并报表智能化扩展的典型应用场景之一。通过与AI技术的结合,构建数据驱动、智慧智能的模式,实现企业生产力的飞跃。
A健康管理集团为中国领先的提供体检和就医服务的健康管理机构 。集团有300余家子公司及分公司。集团需出具不同财年口径,不同准则,不同合并范围的合并报表及相关附注。在采用威斯尼斯人C1合并报表系统之前,用户使用传统国产合并报表软件进行合并报表编制工作,面临诸多痛点,包括:
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公司业务规模庞大,系统不支持大数据量的查询及导出;
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公司架构复杂,需要支持灵活架构,包括法定架构及管理架构;支持架构变动的合并处理;
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无法直接从报表追溯到凭证,数据断层,财务人员无法从底层数据进行多维分析;
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合并自动化程度低,大量人工干预,合并编制周期长;
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系统无法处理项目级的抵消,按项目进行应收预收互抵需要手工进行;无法追加更多业务字段。
客户声音
本次采用的威斯尼斯人C1合并报表产品,解决了我们的核心痛点。威斯尼斯人产品自动化程度高,操作简便易学对用户上手友好,自助式多维分析能力强。在项目实施过程中,还提升了核算规范化水平,为我们的财务数字化打下了扎实的基础。
A集团本次合并报表项目取得的收益和价值如下:
大幅提升自动化率、缩短合并周期:
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自动化率大幅提升,合并报表出具周期提升200%;
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更灵活及完整的满足投资人及其他报表使用者的内外部财务报告需求;
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单体报表数据可下钻至凭证,数据准确可追溯,可审计性高;
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满足了多架构、多准则、多币种合并的复杂合并场景;
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具备灵活的全账套跨期取数功能,通过一套数据支撑多财年的报表需求;
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建立明细级的数据采集和加工处理平台,保留业务字段,深度还原业务;
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既保证了报表数据的准确性,也提升了业财融合的分析能力;
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系统对多维度的支撑以及灵活的用户自助式多维分析能力和可视化展现能力,大大提升了整体财务分析能力,沉淀了可重复利用的数据资产;