月底数据汇总到凌晨？AI自动工具把财务从加班中拯救出来

事实上, 以往每个月临近月底的那几日, 我的状态基本上就是在办公室里打地铺的那种程度。

到了凌晨两三点, 财务部的灯还亮着, 这在部门里属于大家都习以为常的一种常态。夜深时分, 办公室内静静悄悄, 仅有财务室的窗户透着暖黄的光线, 敲击键盘发出的轻响, 再加上翻动纸页的声音, 成为了深夜时段里最为清晰可闻的背景音。

打开电脑桌面的Excel表格, 满满一屏都是, 有的是刚从销售部门同步过来的业绩数据, 有的是采购部门提交的项目支出清单, 偶尔还得临时联系行政部门去索要上月的物料领用记录, 才能够凑齐完整的核算资料。每次汇总核对完所有内容, 盯着屏幕的人整个都僵得麻木了, 连抬手揉眼睛的力气都有些发沉。

你问为什么这么麻烦？

存在这样的情况, 公司内部各个不同的业务部门, 日常使用的办公系统不一样, 销售团队是主要借助CRM系统去跟进客户以及进行业务数据记录, 采购部门是凭借ERP系统来管理供应链和物资信息, 人事团队是依靠HR系统处理员工相关各类数据, 并且每个系统导出的文件格式有着显著差异, 不存在统一标准。

财务部门所要从事的工作, 乃是将那些来源呈分散状、格式显得杂乱的各种各样数据, 整合至一处, 经由梳理以及匹配, 最终去生成一项能够全面体现公司整体经营状况的分析报表, 给后续的决策供给数据支撑。

这个活儿，繁琐、耗时、还容易出错。

前一个月的时候, 我险些由于这个缘故跟部门经理发生激烈争吵。她认定数据提供得晚了, 实际我这边已然竭尽全力, 然而时间就只有那么多, 有些事情真的并非不愿快, 而是确实快不起来呀。

随后, 我们尝试了这个人工智能自动汇总分析工具, 初次使用之际, 我整个人愣在原地好几秒钟。 句号。

原来数据汇总可以这么轻松。

先说最痛的点——数据来源分散。

当下, 我们公司所运用的, 乃是泛微e启营事业群构建的这款用于共建协同的工具, 其核心优势是具备强大的系统对接适配能力, 能够舒畅连贯地连通不同种类的业务管理系统。

不论你所在企业运用的是诸如大型的 SAP、金蝶、用友这般知名的管理系统, 亦或是针对不同场景所开发的中小型业务系统, 这款工具大体上均可实现稳定连接, 进而为跨系统的业务协同给予支持。

这就解决了"数据从哪来"的问题。

先前的模式究竟是怎样的呢, 财务发送邮件索要数据, 然而销售却无法清晰说明格式, 采购的表格又是另外一种模板。反反复复扯皮了三四天时间, 幸好最终好不容易将数据收集齐全了, 可是仔细一看, 居然还有存在缺口的情况。

此刻如何? 工具自行前往各个系统抓取数据, 依据预先设定的模板整理妥当, 径直推送到财务此处。

确实, 并非全然撒手不管。于日常处理相关事务之际, 还是要留意某些特殊字段的情形, 此类内容需由人工予以再度确认, 然而此类需人工介入的占比已然降低至很低的程度了。

以往的时候, 我们百分之八十的光阴都用在了数据收集方面, 当下在这上面所用的时间或许仅占一成, 整体的效率的确得到了不少提升。

第二个痛点，格式不统一。

这极为平常, 同一指标, 销售称其为“回款额”，财务把它叫做“到账金额”, 而系统当中却记录成“实收账款”, 对账之际能够让人怀疑人生。

AI工具具备这样的好处, 即它能够进行智能映照, 当你向它告知这几个字段所表示的意义时, 它就实现自动辨别, 并且达成统一规范。

毋庸置疑, 在初始进行配置之际, 的确是需要耗费一定时间的。然而, 这是属于那种一次性投入的情况, 往后的每个月都是能够节省下来的。

数据汇总只是第一步，真正的价值在于分析。

早前完成报表之后, 我还需耗费大量时间去做分析, 收入增长的根源究竟是什么, 成本超过预算的具体位置在哪里, 哪些业务线对整体造成了阻碍, 这些问题需要逐个深入探究。

现在, 工具能够主动生成某些基础分析, 像是同比环比, 还有占比结构以及趋势走势诸如此类的。

耳朵听着好似没什么特别之处, 然而你去亲自尝试一番便会知晓——往昔这些基础性的工作往往就得耗费长达半天的时间, 如今仅仅几分钟便能够完成得出结果了。

我比较喜欢的是它的异常预警功能。

在某个月度, 销售费用同比突然暴涨了30%, 与之相互匹配的数据分析工具会马上标红发出显著的提醒。之后你点开对应的款项明细查看, 就会知晓问题出在合作开展的一个大客户那里, 对方这次产生的促销成本远远超出了预先的估计, 直接致使整体业务的利润率降低了。

遇到这类情况, 如果要精准发现异常, 要是依靠把表格逐一挨个儿靠人工瞧的正规做事的办法, 那非常容易由于一堆杂乱的数据而被淹没, 进而被疏忽遗漏掉。

分析告一段落之后, 便能够自动生成可视化的图表。其中包含竖着排列的柱状图、呈现出折线形态的折线图、类似被切分碎块的饼图, 这些图表可以直接嵌入汇报PPT当中。

说实在的, 对于我们这类常常得给老板进行经营汇报的人而言, 这着实是极为友好的。

当然，不能吹得太神。这个工具也不是装上去就万事大吉的。

配置阶段, 得耗费一定的时间, 你需把公司所含的组织架构, 以及科目体系亦或是报表模板都导入进去, 并且要和IT部门协同配合, 将接口问题弄明白。

历经前后差不多两周的反复折腾, 然而在熟练运用之后, 后续的维护成本实际上是很低的。

进行数据质量方面的考量是极为关键的, 要是源系统所具备的数据自身就存在着一定的问题, 那么即便运用 AI 技术也无法达成超乎寻常的效果, 是以必须同业务部门展开良好的沟通交流, 从而保障源头数据的精确与准确无误了。

工具无法全然取代人工判断, 于实际运用里, 你得亲自去对分析结果予以验证，毕竟某些特殊情形下, AI不见得能够精准领会。

当它发挥作用时, 能够协助你以高效的方式, 将占据八成比例的重复劳动予以清理, 那剩余的仅占两成比例的高价值工作, 才是切实能够展现你专业性的最为核心的部分, 是这样没错的。

写到这里，已经半夜了。

但我今天居然准时下班了。

曾经在这个时段, 我仍在与一份资产负债表较劲, 致使眼睛都看繁杂了。如今用到AI工具, 三个钟头便完成了当月的经营数据汇总剖析。

不是说我能力下降了，而是有些工作，本来就不该用人力去硬扛。

将那重复的活计, 机械的事务, 容易出错的工作, 交付给工具去处理, 而人则去从事于确实需要进行思考以及开展判断的事情。

这个思路，也许值得每个做财务、做管理的人想想。