企业数字大脑:企业管理数字化转型的成功关键
时间:2023-04-14 00:00:00来自:永州新闻网字号:T  T

过去许多年中,很多企业已经在不同程度建设了各类管理信息系统,并结合IT系统建设实现了一些主要业务功能的信息化。但是,近些年国际形势剧烈变革、国内监管从严、企业在产业布局、生态链日益复杂等情况下,传统的管理信息系统面临着新的挑战。

首先,大多企业内部存在信息孤岛。目前,企业普遍存在信息化系统彼此分立的情况,所以数据很难实现互通和共享,即在企业内部形成一个个数据孤岛;而且信息的多头采集、重复输入及多途径维护,信息更新的同步性差,影响了数据的一致性和精准性,致使企业信息使用和管理效率低下。

其次,传统信息系统大多基于刚性业务流程构造。其要求数据以指定格式流动,一旦定型就很难变更。当遇到新的业务规则或流程时,往往推翻原处理模块的逻辑,重新编写代码系统,成本高昂。在当前高速发展的市场环境下,客户和市场需求剧烈变化,以刚性规则和流程为基础的信息系统,事实上根本无法适应市场变化。

再次,传统信息系统由于采用的IT技术逐渐已经进入淘汰期。要应对当前快速变化的外部竞争环境,已经显得力不从心。从系统架构到数据治理,从支持新技术不足到系统运行性能低下,等等方面逐渐暴露出许多难以克服的问题。

基于传统信息系统的这些难点,企业无法利用管理信息系统对业务需求和市场变化做出快速反应,更无法达成业务创新的期望。

企业数字大脑是数字化、智能化转型的核心

随着各种新技术不断涌现,企业管理系统逐渐从传统的信息化快速地向数字化、智能化转型。许多企业特别是大中型企业,开始计划更新原有的信息系统,以期实现更适应、更互联、更高性能及最终更智能的新一代管理系统。

传统的管理信息系统基本是以业务流程和数据信息化为主要目标。通过IT系统,将业务发生过程中的数据,按步骤记录下来,目标是固化并改善业务流程,实现效率和管理提升。而数字化进程,则是通过数字化手段,强化人、财、物等业务要素的数据链接,并分析和挖掘,以数据驱动业务的精细化管理。而更进一步的智能化阶段,则是将数据和规则、流程体系深入到所有业务环节,通过智能技术进行决策并驱动业务,创造新的商业机会,形成新的业务核心竞争力。

新一代数字化、智能化的企业管理系统,实际上将是一个“企业数字大脑”,可以将其定义为采用大数据技术和人工智能算法驱动主要业务执行的企业系统。与对业务进行被动“记录数据”的传统管理信息系统相比,企业数字大脑通常借助积累的大数据模型以及人工智能算法进行预测、决策,乃至主动地对业务层的人力、设备等节点发出指令并引导执行全过程。

经典的管理金字塔分为高级思维活动的决策层、基于规则的经验型思维活动的管理层和进行简单思维或体力活动的执行层三个层次。人工智能时代的金字塔,悄然发生了一些改变,企业数字大脑将替代经验型思维活动,覆盖了管理层和部分决策层的主要工作,并把执行指令通过系统直接下发到执行层。

决策层关心的是企业战略层面的内容,工作高度非结构化,不确定性也非常高,基本上不存在边界;管理层负责将决策层的战略措施具体化为若干“看得见、摸得着”的具体行为,对于具体部门的负责人岗位一般来说需要基于规则,存在工作边界,同时也大量依赖于经验。

企业数字大脑就是主要在管理层和决策层,将业务规则、业务流程、数据穿透和分析、智能算法和决策驱动RPA(机器人流程自动化)到后续执行业务行为;也同时利用更广范围的大数据,例如:市场信息、竞争对手信息、外汇汇率变动、资金成本情况等等,参与智能业务决策的运算,预测或推导出未来业务可能的变化,提出业务指标的警示,并采取相应的行动。另外,也可以在这个过程中发掘新的商业机会,或实现业务创新。

业务财务一体化是企业数字大脑的基础

对于大中型企业或企业集团,业务与财务两项主要活动应该紧密结合,相辅相成,也能互相制约,确保企业经营活动安全、有序高效运转,以实现企业的战略目标。但实际上,多数企业财务与业务两个系统呈现出相互隔离的状态,缺乏信息共享,管控与互联也相互独立。这就会产生诸如财务监管不力、成本控制不到位等问题。传统上只能借助于事后、静态的彼此独立的财务数据或者业务数据对于母公司、子公司的财务状况、经营成果和现金流量等进行分析评价。数据来源单一、缺乏整合,难以获得及时又相互关联的信息作为依据,数据价值的表现能力非常有限,分析过程缺乏立体数据支持,无法深刻揭示数据背后的规律。分析结果不能有力支持经营管理决策、趋势分析以及运营风险防控等。

另一方面,企业规模越大、层级越多,决策环节越多,需要信息也越多,如何从经营中获取各种业务、财务和业务财务一体化信息,进行梳理、加工以提供有价值的决策信息,就成为构建企业数字大脑的基础并关键的任务。

从实践上看,业务财务一体化是要求发挥各部门间的协同和合作,全面提升企业管理的质量和效益。一方面要求财务主动融入业务,学会用业务语言说话,通过财务大数据的对比分析,找出业务流程中存在的问题,协同业务部门提出改进措施,帮助企业实现有效的资源配置;另一方面要求让业务人员走进财务,学会用财

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