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實時洞察、智能運營——新技術重塑企業(yè)績效管理應用（上）

2025年1月17日

摘要：過去幾十年，在EPM領域中國企業(yè)在應用理念和技術上均落后于國際企業(yè)。但隨著數(shù)智化時代到來，特別是隨著國產(chǎn)多維數(shù)據(jù)庫、事項會計和企業(yè)服務大模型的突破，對標世界一流，重塑我國企業(yè)績效管理應用，幫助企業(yè)構建戰(zhàn)略導向的、企業(yè)級整合績效管理應用，實現(xiàn)實時洞察和智能運營，將成為企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型的重要方向。

關鍵詞：事項會計、績效管理、整合計劃、整合執(zhí)行控制、數(shù)智化

上篇

大型企業(yè)EPM的問題分析和發(fā)展機遇

我國大型企業(yè)EPM應用問題分析

企業(yè)績效管理（EPM，Enterprise Performance Management）是指圍繞企業(yè)戰(zhàn)略目標所實施的一整套閉環(huán)的管理體系，包括戰(zhàn)略規(guī)劃、年度計劃和預算編制、績效目標制定、管理執(zhí)行監(jiān)控和績效評價等?？冃Ч芾碓趲缀跛写笮推髽I(yè)都在應用，但是應用成效與國際領先企業(yè)相比，差距甚大。究其原因，我們發(fā)現(xiàn)有兩個：

績效管理理念和方法明顯落后

中國企業(yè)與國際企業(yè)相比最大的問題是：戰(zhàn)略、計劃、預算、報告分析、績效等都是部門級獨立應用，難以形成企業(yè)級管理合力。主要表現(xiàn)為：

在計劃制定階段

戰(zhàn)略實現(xiàn)路徑制定不清晰，年度業(yè)務計劃形不成“一體化作戰(zhàn)”的合力，年度預算資源配置與戰(zhàn)略和計劃脫節(jié)，預算成為“數(shù)字游戲”，組織績效計劃與戰(zhàn)略、計劃和預算脫節(jié)，難以發(fā)揮“指揮棒”作用。

在管理執(zhí)行和監(jiān)控環(huán)節(jié)也是各自為政

如預算部門管的是資源，資源是為了達成戰(zhàn)略目標，完成重點專項任務的，但預算部門往往眼里只有孤立的費用控制，缺乏與戰(zhàn)略目標、重點計劃任務、業(yè)務目標的執(zhí)行進度進行協(xié)同控制。

而國際企業(yè)推行的是“流程型組織”的管理理念，戰(zhàn)略、計劃、預算和績效就是一個一級核心管理流程，相關部門都是這個流程上的節(jié)點，相對我國大型企業(yè)很高的“部門墻”，流程越墻受到嚴重影響。另外在企業(yè)績效管理方法上，我們也是一直受西方影響，平衡積分卡、戰(zhàn)略解碼、OKR、BLM等方法均來自西方，我們在這些方法的應用上也落后于國際企業(yè)。

績效管理技術和應用長期落后

在國產(chǎn)多維數(shù)據(jù)庫問世之前，國內(nèi)企業(yè)的EPM應用與ERP系統(tǒng)緊密耦合在一體的，支撐其應用的技術為擅長流程型應用（如ERP）的OLTP（On-Line Transaction Processing（聯(lián)機事務處理過程））技術，即關系數(shù)據(jù)庫相關技術，企業(yè)只能在各應用系統(tǒng)中開發(fā)一些簡單的報表，難以構建跨異構系統(tǒng)的數(shù)據(jù)應用，或者只能開發(fā)與ERP緊耦合的預算、合并和分析應用，但受制于OLTP技術，預算、合并和分析的建模和應用只能基于二維的單元格級建模，且靈活展現(xiàn)和計算性能弱，無法在大型企業(yè)中進行規(guī)模化推廣應用。

而國際大型企業(yè)早在20年前就開始應用多維數(shù)據(jù)庫支撐下的績效管理系統(tǒng)，實現(xiàn)多維、靈活、高效的計劃預算、管理報告和經(jīng)營分析等，如海波龍系統(tǒng)、BPC系統(tǒng)、Cognos等。雖然也有少部分企業(yè)應用國外的績效管理系統(tǒng)，但總體受績效管理體系成熟度不高的影響，應用深度不足。

另外，相對國際企業(yè)，我國大型企業(yè)在業(yè)務和核算系統(tǒng)支撐績效管理應用方面能力不足，大型企業(yè)核算系統(tǒng)基本都是面向?qū)ν鈭蟾娴?，在異構系統(tǒng)數(shù)據(jù)整合能力方面比較弱，由于異構系統(tǒng)的數(shù)據(jù)標準不一致，企業(yè)需要通過ETL（抽取、轉(zhuǎn)換和加載）的方式進行數(shù)據(jù)整合，如將一個含多維度信息的科目拆分為多個字段，其過程十分瑣碎，工作量十分繁雜，數(shù)據(jù)質(zhì)量難以保證，數(shù)據(jù)維度較少。

新技術將驅(qū)動EPM進入新時代

近幾年來，隨著數(shù)智化時代的到來，“大智移云物區(qū)”等新技術驅(qū)動下，國產(chǎn)軟件廠商迎來了新的發(fā)展機遇。國產(chǎn)多維數(shù)據(jù)庫、事項會計落地、企業(yè)服務大模型發(fā)布等，將驅(qū)動EPM應用進入新時代。

國產(chǎn)OLAP的突破

EPM從二維到多維的質(zhì)變

近年來，以用友為代表的一些國內(nèi)廠商也開始突破多維數(shù)據(jù)庫技術，并構建了與國際產(chǎn)品相媲美的EPM應用。國產(chǎn)多維內(nèi)存數(shù)據(jù)庫技術有三大特性：集成融合、實時計算和多維呈現(xiàn)。

集成融合：高效集成同構異構系統(tǒng)數(shù)據(jù)

多維內(nèi)存數(shù)據(jù)庫可以支持多種類型的數(shù)據(jù)源，包括但不限于各類國際知名數(shù)據(jù)庫如Oracle、MySQL、SAPS/4HANA數(shù)據(jù)庫等，同時也兼容國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫如達夢數(shù)據(jù)庫、人大金倉數(shù)據(jù)庫等。此外，它還可以從CSV、Excel等數(shù)據(jù)文件中提取數(shù)據(jù)，能夠?qū)崿F(xiàn)各類異構數(shù)據(jù)的統(tǒng)一處理和存儲。

實時計算：實時處理海量大數(shù)據(jù)

多維數(shù)據(jù)庫的計算性能直接影響用戶在預算、合并數(shù)據(jù)計算，預算、合并報表查詢的體驗，在多維數(shù)據(jù)庫出現(xiàn)之前，用戶打開一張大點的報表可能需要超過數(shù)分鐘的時間，但多維數(shù)據(jù)庫支撐下用戶體驗完全不一樣。以用友多維庫基于自研的多維卷積算法為例，1億Base數(shù)據(jù)頂級聚合<1秒。不僅如此，性能與數(shù)據(jù)量無線性關系，隨著數(shù)據(jù)量的增加,聚合同樣范圍100W數(shù)據(jù)，聚合耗時并沒有明顯增加，性能與數(shù)據(jù)量無明顯線性關系。

多維建模和呈現(xiàn)：高效靈活的建模和數(shù)據(jù)呈現(xiàn)

多維數(shù)據(jù)庫提供了豐富的建模能力和數(shù)據(jù)切片、切塊、鉆取和追蹤等分析能力：

從二維單元格的建模升級到多維立體建模

以預算應用為例，在關系數(shù)據(jù)庫下，企業(yè)的預算建模是基于表格的單元格級的建模，企業(yè)每年組織、產(chǎn)品等變化，導致預算模型的調(diào)整工作量非常大。但在多維模型下，可以通過計算規(guī)則包容相關變化，提升建模的適應能力。

沙箱模擬分析支撐不確定環(huán)境下的靈活決策

根據(jù)市場變化，用戶可基于現(xiàn)有模型，動態(tài)創(chuàng)建沙箱預測場景，調(diào)整相關變量組合數(shù)據(jù)，系統(tǒng)可以快速計算出不同的預期經(jīng)營結果，用戶可以選擇性的存儲滿意的方案。

實時數(shù)據(jù)追蹤，快速準確定位數(shù)據(jù)計算和匯總邏輯

企業(yè)績效管理都是數(shù)據(jù)類應用。實時展示數(shù)據(jù)上下游鏈路關系、數(shù)據(jù)血緣關系和數(shù)據(jù)更改歷史等非常重要。

事項會計

重塑了企業(yè)精細化管理的基礎并實現(xiàn)了高質(zhì)量業(yè)財數(shù)據(jù)整合

隨著全球首個正式基于事項法會計產(chǎn)品的落地，會計正在發(fā)生一場革命。事項會計以經(jīng)濟業(yè)務發(fā)生時攜帶各類標簽的經(jīng)濟業(yè)務為載體，實時計量記錄，打破了傳統(tǒng)會計業(yè)務信息在冗長的環(huán)節(jié)中逐漸丟失的窘境。從事項采集、多目的核算到業(yè)財大數(shù)據(jù)湖的形成，事項會計不僅能有效支撐實時、精細、多維的核算與報告，而且業(yè)務信息貫穿了財務工作的各個環(huán)節(jié)并且實時可回溯，提供利益相關方多種決策模型的相關信息，事項會計將重塑企業(yè)績效管理建模的廣度、細度、精度、頻度和智能化。

廣度

覆蓋對企業(yè)經(jīng)營相關的全域數(shù)據(jù)，從更多維度更全面的構建績效管理模型，更好的落地企業(yè)經(jīng)營戰(zhàn)略。

細度

事項會計提供更細顆粒度的信息，如支持從智能工廠采集單臺設備更精細的能耗數(shù)據(jù)，支持更精準的成本計算和盈利能力分析。

頻度

事項會計實時的數(shù)據(jù)采集、加工和處理，將過去滾動預測的頻度加快，一些行業(yè)已經(jīng)開始構建日成本和日損益預測模型，以更科學的指導企業(yè)日常運營。

智能化

“無數(shù)據(jù)不智能”，事項會計產(chǎn)出了高質(zhì)量的、豐富的歷史數(shù)據(jù)，是進行日常預測建模的基礎，也是開展邏輯回歸、決策樹、隨機森林、神經(jīng)網(wǎng)絡等機器學習算法，進行智能預測的基礎。

企業(yè)服務大模型

開啟企業(yè)智能化運營和決策新篇章

2023年7月27日，全球首個企業(yè)服務大模型 YonGPT正式發(fā)布， 它覆蓋了企業(yè)財務、人力和業(yè)務，是多領域融合化、多形態(tài)綜合型的企業(yè)服務大模型。

基于大模型的人工智能在企業(yè)績效管理領域的應用主要集中在二個方向上：自然化的人機交互和智能化的業(yè)務運營，前者通過強大的自然語言處理技術和理解能力，使能企業(yè)應用和服務與用戶進行自然而流暢的對話交流，后者通過強大的數(shù)據(jù)分析和預測能力，深入洞察企業(yè)運營、識別潛在的業(yè)務風險和機會，并提供智能化的解決方案，從而提高經(jīng)營決策水平和業(yè)務運營效率。

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