案例分析｜小米集团：数据驱动下的高效财务管理模式

作为数字原生企业，小米集团仅用8年时间就成为了全球最年轻的世界500强企业，全球智能手机出货量稳居全球前三。截止2022年底，小米集团的业务已经进入超过100个国家和地区，总营收达到2800亿元。在这高速增长的背后，离不开有着小米特色的高效财务管理模式。

2015年，随着小米集团海外市场的逐步扩张、全球化进程的加快，为了提升财务团队的运营效率，同时实现降本增效的目标，小米集团通过对财务共享中心的建设和高效运营管理，加速了财务数字化转型，为实现业务增长注入了强劲动力。

经过几年的建设和探索，小米集团财务共享中心在新一轮的发展周期中，以智能化技术为抓手，推动财务共享从财务集中处理中心向企业大数据中心加速演进，提供“数据驱动”的决策支持、深入价值链的业务支持，以及更有效的风险防控，帮助管理者从“凭感觉到讲道理，从碰巧正确到持续正确”。

1 数据驱动深化企业财务价值创造

财务创造价值的主要途径，在于发挥财务数据对管理决策的支持作用，而数据的质量和完整性，直接决定了决策分析所能达到的广度和深度。相较于传统企业而言，互联网企业面对的这些挑战尤其复杂：

一是小米的用户群体庞大，小额收入和支出多，日常经营中会产生极为庞大的财务数据，且业务分布于全球100多个国家，各业态数据类型复杂；

二是财务人员对企业会计专责及各种财税制度的理解程度和专业水平不同，导致生成财务数据的质量参差不齐；

三是数据传递的准确性和及时性不足，无法及时发现流程执行的合规性问题，无法对流程执行中的风险数据进行实时监控和预警。

智能财务的建设，为小米财务数据质量和完整性的提升开辟了新的思路。企业的财务数据通常在费用报销、应付、对公付款、合同审核等相关工作中获取。面对复杂的交易事项，财务人员在审核过程中不仅需要发票等制式单据，往往还需要非制式、自制单据作为交易佐证，而传统人工审核将这些数据停留在纸面，无法作为结构化数据录入系统，成为有价值的数据资产。

2021年开始，小米财务共享中心以智能审核为引擎，将标准化高、重复性高及处理分析规则强的工作交由系统自动处理，提高业务处理效率和质量、减少人为失误和舞弊风险，最重要的是利用IOCR智能识别技术+财务众包模式，实现了全类型票据的100%结构化提取，并将完整高质量的结构化数据储存于基础数据库中，为管理者决策提供完整的数据链。

2 智能技术助推风险管理走向智能风控

2018年7月，小米在香港主板上市，财报披露的需求促使“合规+风控“成为信息化及财务部门工作的重点。为此，小米搭建了“GRC风险合规驾驶舱”，主要用于职责划分、资金风险管控、防止虚假交易。小米把公司主要业务系统和主要人员做权限职责分离，内控和财务部门进行有效审核，对每一笔经济事项做到“了如指掌”，全方位实时风险监控。

风险合规监控的准确性，需要获取每笔经济事项在事前、事中、事后完整的结构化数据链作为判断的有效支撑。而传统的风险控制手段以事后发现为主，很难介入事前和事中，且事后的检查也缺少更加高效的工具，难以发现关联风险。而智能技术的出现，让风险控制走向智能化。
第一，从事前的风险防范角度来看，在传统模式下所构建的关键指标体系是基于经验和分析的结果，但是可能存在认知完整性的缺陷。小米将财务审核环节智能化，将财务业务流程中大量的交易数据全部结构化，通过机器学习技术发现新的构建关键风险指标的规则，从而补充和完善现有的指标体系，提高对事前风险的防范能力。
第二，从事中风险控制角度来看，基于大量规则的系统化，对票据的真实合理性、合法合规性、内控合规性和操作规范性，做到全方位风险自动管控，发现财务交易中的潜在风险事件，并能对一些风险事件进行直接拦截。
同时，基于数据积累，能够对每一笔单据进行风险分级，针对不同等级配置不同的控制流程，从而提升风险管控能力；基于规则积累，能够借助机器学习技术进行持续的训练优化，持续提升风险控制能力；基于企业内外部大数据的协同和挖掘，能够建立内容更丰富的单据风险分级规则模型，使得单据的风险分级更准确。
举个例子，可以将招待费审批表的金额和人数与大众点评的人均价格做比对，以判断招待费是否超标；车辆加油费与高德地图驾车距离及平均油耗建立勾稽关系，判断运输报销单上数据的合理性；办公用品和礼品采购单价与京东和淘宝价格做比对，判断是否符合市场均价。
第三，从事后风险分析和管控角度来看，基于大量企业内外部数字化的交易信息和背景信息的采集和集中，能够展开内容更为丰富的风控分析和管控。通过构建员工、领导、供应商、客户多方的社会关系网络图谱，能够在网络中出现的风险节点时，快速对网络中该节点的周边节点实施预警监控。

3 业务赋能实现财务数字化的柔性共享

在智能化时代背景下，小米集团基于共享模式的财务数字化转型工作，已经从原来的“核算 + 监督”转变为“规划 + 赋能 +服务”。业务范畴的增加能够实现财务全生命周期的发展与成熟，基于这种前提的经营战略设计、经营风险预警、经营建议提出，都会更加科学、高效，为整个企业的管理层、业务层、员工层赋能。

首先，从管理效益上来看，强化制度执行，改变以往以人的经验作为制度执行载体的情况，将财务制度和公司战略通过机器语言变成智能化的系统逻辑，减少人为因素的影响和执行疏漏，锐化管理痕迹。

其次，从业务效益上来看，及时、广泛地采集企业内外部数据，从各个业务系统的小数据集转化为大数据中心，能够拓展业务管理视角向纵深拓展的维度，快速培育移植能力和战略洞察力，并支持小米国际化业务的开展需求，实现财务管理从记录服务型向战略支撑型、多维纵深型转变。最终将所得数据从企业扩展到企业生态圈，打造更加智能化的财务共享中心。

最后，从人才效益上来看，小米集团将标准化、重复性高的工作交由AI数字会计员工，将财务人员从低附加值的重复劳动中释放出来，转型从事更高附加值的管理会计工作，为企业财务组织实现“纺锤型”转型，提供了强有力的人才支撑。

从小米集团的实践案例中，可见互联网企业实施财务数字化转型是增强企业竞争力、创新力、控制力、影响力和抗风险能力的重要途径。推进共享模式、流程再造和技术创新，通过智能财务审核为业财融合与智能财务的实现提供数据基础，助力财务共享中心向企业大数据中心和数据中台转型，实现财务数字化的柔性共享。