疫情给经济发展带来巨大的冲击，传统的企业增长模式正在被颠覆，与此同时疫情也催生了大量新技术、新业态、新场景、新模式，激发了许多新的潜力和活力。面对充满不确定性的2023年，经营者如何在变化中探索新模式？

此前，先胜业财联合创始人&总裁胡彦轩受邀出席CFO发展中心「财道中国」跨年演讲，与几位业界名家探讨后疫情时代的财务数字化，以下为观点分享摘录：

01 摸黑前行的管理者：常规被颠覆，企业价值链面临重塑

全球经济进入了充满易变性、不确定性、复杂性和模糊性的VUCA时代，而经过疫情的洗礼，市场加速洗牌、新模式层出不穷，企业面临的挑战加剧。而企业家们面临的最大的挑战是盈利模式正在以前所未有的速度敏捷地发生变化，需求量难预测、新品类不断涌现、线上渠道加速、弹性用工需求、柔性供应链等等……企业家们发现当需要做出决策的时候，一些既有的经验主义的常识变得不再适用。

任何一个经济体最终都是面向客户创造价值，今天，越来越多的企业家在以价值链的投资回报逻辑思考问题，如何从客户生命周期、产品生命周期、商品渠道……等各种各样的视角来思考企业的投资回报。而业财融合，是帮助管理者以全价值链投资回报视角进行分析与管控。

业财融合一定是洞察导向、决策导向的。管理者首先要明确的是企业的价值链在市场环境是否发生变化？沿着这样的变化再探究应该获得哪些方向的洞察？进而再朝着这个方向去进行数据的存、通、联、用。

02 存、通、联、用：业财融合的本质是数据治理

业财融合的本质是数据治理，要将数据变成洞察结果，需要经历存、通、联、用这几个阶段，全面重塑企业数据资产，通过业财一体大数据架构形成企业数据资产，再将数据业务化服务于各层级数据应用，最终实现决策智能化。

Step 1：数据资产化

数据治理，并不是把企业的所有数据进行堆叠，而是以企业价值链的分析为导向、将有价值的数据进行资产化。

比如，以门店为管理对象的连锁零售企业，想要分析到底哪种类型的店铺更赚钱？沿着这样的问题，会形成相应的数据标签、数据的分析口径以及相应的规则……而最终数据层层下钻一定是溯源到每一个业务动作和业务订单数据，这些数据是最终形成决策的信息依据。数据资产化，是需要将业务流程、决策，以及业务中从营销端到制造端的所有数据汇聚在一起，通过知识图谱技术挖掘彼此之间的关系，为企业打造数字大脑。

Step 2：模型敏捷化

我们看到很多数据治理项目最终只停留在BI层面，有局部的一些洞察，但是缺乏场景化以及沿着业务场景深入的研究、预测、滚动分析。

企业的价值链是一个连续的时间轴，从任何某一个时间节点切片式的看问题都是无意义的。我们需要将分散在价值链各业务环节中的成本、收益等的过去、现在、未来的数据，按照财务视角、价值回报视角的方向进行建模，发现数据间的关联，从而实现业务洞察，助力企业快速响应市场变化。

Step 3：应用协同化

我们认为理想化的业财数据治理结构是一种「大平台+小应用」的形态，应用是场景化的、敏态的。

因为企业的价值链会随着外部环境的变化而实时变化，相应的业务关注点、企业的价值管理重点、组织结构等都会发生相应的变化，因而所需的场景化应用会发生变化。因此需要由底层稳态的数据平台支撑的上层的敏态的分析应用，以满足企业动态、变化的管理分析需求。

Step 4：决策智能化

财务分析要为一个一个业务决策场景提供数据支撑，为不同层级管理者进行日常管理决策提供依据。因此，这样的分析视角、分析场景、分析方法都是多维度的，满足管理、财务、业务等不同视角，提供动态、敏捷的分析支持，是企业的“智慧决策大脑”。通过数据智能构建的一体化的经营分析与决策体系，对数据基础、数据治理有着非常高的要求，数据的存、通、联是重要基础。

身处复杂的经济环境中，即便没有疫情的冲击，企业依然面临新物种、新业态、新商业模式的多重挑战，如何运用业财融合新技术辅助企业经营决策、探索价值链的创新是财务面临的重要课题和使命。