陳虎　劉雅瓊

【摘要】DT時代下， 數(shù)據(jù)成為企業(yè)實施高效與精準管理的有力證據(jù)與依據(jù)， 而科學全面地采集數(shù)據(jù)是驅(qū)動數(shù)據(jù)發(fā)揮作用的前提。 財務部門作為企業(yè)的數(shù)據(jù)管理中心， 財務采集數(shù)據(jù)的范圍在DT時代進一步擴展， 包含結(jié)果、交易、過程、行為、環(huán)境五部分數(shù)據(jù)， 對應的財務數(shù)據(jù)源也發(fā)生了變化。 本文聚焦于DT時代下財務領域的數(shù)據(jù)采集， 研究財務采集數(shù)據(jù)以及財務數(shù)據(jù)源的范圍， 并有針對性地分析不同情境下的數(shù)據(jù)采集方法與手段， 助力高效發(fā)揮數(shù)據(jù)價值， 推動財務向管理職能轉(zhuǎn)變。

【關鍵詞】數(shù)據(jù)源;財務數(shù)據(jù)源;數(shù)據(jù)采集;數(shù)據(jù)技術

【中圖分類號】F275? ? ? 【文獻標識碼】A? ? ? 【文章編號】1004-0994（2022）12-0050-5

DT（Data Technology， 數(shù)據(jù)技術）時代下， 一方面， 由于面對海量、復雜的數(shù)據(jù)， 企業(yè)為了更長遠的發(fā)展需要精進管理， 對財務部門提出了更高的發(fā)展要求， 財務部門的職能發(fā)生著變化， 已經(jīng)由被動的事后核算型逐漸向主動的事前預測型與事中管理型轉(zhuǎn)變; 另一方面， 隨著“大智移云物區(qū)”新興技術的蓬勃發(fā)展， 及時、廣泛地采集數(shù)據(jù)已經(jīng)得以實現(xiàn)。 財務部門需要重視數(shù)據(jù)采集， 準確、高效地采集內(nèi)外部、多樣化、多層次的數(shù)據(jù)， 把控數(shù)據(jù)質(zhì)量， 發(fā)揮數(shù)據(jù)價值。

本文關注DT時代下財務對數(shù)據(jù)的采集范圍及采集能力， 研究適宜的采集工具與技術， 推動財務應用數(shù)據(jù)發(fā)揮更大的價值， 為企業(yè)經(jīng)營與戰(zhàn)略決策提供支持， 助力企業(yè)財務轉(zhuǎn)型。

一、數(shù)據(jù)源的分類

科學全面的數(shù)據(jù)采集工作能夠驅(qū)動數(shù)據(jù)高效發(fā)揮價值， 為此， 數(shù)據(jù)源成為數(shù)據(jù)采集關注的核心。 數(shù)據(jù)源即數(shù)據(jù)的來源， 是指提供數(shù)據(jù)的原始器件或媒介。 梳理數(shù)據(jù)源是做好數(shù)據(jù)采集工作的前提。 對企業(yè)而言， 數(shù)據(jù)源可以按照分布的范圍分類， 也可以按照數(shù)據(jù)的采集路徑分類。

（一）以分布范圍分類的數(shù)據(jù)源

數(shù)據(jù)源的分布范圍按照企業(yè)信息體系的邊界分為企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)源和企業(yè)外部數(shù)據(jù)源。 對不同分布范圍的數(shù)據(jù)源進行數(shù)據(jù)采集， 需要調(diào)用的資源是不一樣的。

企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)源主要包括企業(yè)的業(yè)務系統(tǒng)、財務管理系統(tǒng)、人力資源管理系統(tǒng)、日志采集系統(tǒng)、線下保存數(shù)據(jù)的辦公軟件以及企業(yè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)的溫度傳感器等。 企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)源承載并提供了絕大部分企業(yè)營運管理所需的數(shù)據(jù)。 通常， 這部分數(shù)據(jù)可通過數(shù)據(jù)庫和系統(tǒng)日志等工具進行調(diào)取、采集， 或運用API（Application Program Interface， 應用程序接口）實現(xiàn)開放系統(tǒng)間集成及數(shù)據(jù)傳輸。 但由于大部分企業(yè)內(nèi)部存在信息孤島， 在面對更廣泛的數(shù)據(jù)采集需求時， 建立數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)中臺則更能發(fā)揮優(yōu)勢。

企業(yè)外部數(shù)據(jù)源包括政府、高校、機構(gòu)、行業(yè)協(xié)會的開放型數(shù)據(jù)庫以及網(wǎng)頁與應用程序等。 企業(yè)通過采集外部數(shù)據(jù)打通與客戶、供應商、競爭對手、政府、相關機構(gòu)等外部因素的聯(lián)系， 增強了敏覺性。 相對于企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)源， 外部數(shù)據(jù)源大多分布廣泛且分散， 企業(yè)通常根據(jù)適配性對數(shù)據(jù)進行篩選， 并采用網(wǎng)絡爬蟲和API的方式采集， 從而提高采集的效率和質(zhì)量。

（二）以采集路徑分類的數(shù)據(jù)源

數(shù)據(jù)的采集路徑可分為兩類： 一類是將存在于物理世界的數(shù)據(jù)復刻至數(shù)字世界中; 另一類是將本身存在于數(shù)字世界的數(shù)據(jù)搬運至企業(yè)的數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)平臺或者數(shù)據(jù)中臺。 據(jù)此， 可將數(shù)據(jù)源分為物理世界中的數(shù)據(jù)源和數(shù)字世界中的數(shù)據(jù)源。

物理世界中的數(shù)據(jù)源是以物理實體為載體， 借助物理設備進行數(shù)據(jù)采集， 實現(xiàn)從物理世界向數(shù)字世界的轉(zhuǎn)化。 企業(yè)的經(jīng)營環(huán)境中存在著大量物理世界中的數(shù)據(jù)源， 包括條形碼、二維碼、傳感器、工控設備等。 針對物理世界中數(shù)據(jù)的不同形態(tài)， 有對應的采集方式及技術。 典型的采集技術包括OCR（Optical Character Recognition， 光學字符識別）以及ICR（Intelligent Character Recognition， 智能字符識別）技術、ASR（Automatic Speech Recognition， 自動語音識別）技術、RFID（Radio Frequency Identification， 無線射頻識別）技術等。 這些技術可以幫助企業(yè)實現(xiàn)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換， 打造企業(yè)級的數(shù)字世界。

數(shù)字世界是通過對物理世界的感知， 借助數(shù)字技術、互聯(lián)網(wǎng)、云技術等科技力量逐步構(gòu)建起的對物理世界的映射[1] 。 數(shù)字世界中的數(shù)據(jù)源存在于各種軟件、系統(tǒng)或程序中。 這些數(shù)據(jù)雖存在于數(shù)字世界， 但也并非是自然相通的， 需要借用技術與工具將數(shù)據(jù)采集、匯聚至企業(yè)的數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)平臺、數(shù)據(jù)中臺中， 為下一步數(shù)據(jù)的抽取、清洗、裝載做好準備。 常見的數(shù)據(jù)采集工具包括系統(tǒng)日志、數(shù)據(jù)庫、網(wǎng)絡爬蟲、API等。

二、財務采集數(shù)據(jù)的范圍及數(shù)據(jù)源的擴展

聚焦財務領域， 財務數(shù)據(jù)源也需要隨著財務職能的轉(zhuǎn)變進一步擴展。 傳統(tǒng)財務部門圍繞著九大業(yè)務流程（費用報銷、采購付款、訂單收款、存貨成本、固定資產(chǎn)、總賬報表、會計檔案、資金管理、稅務管理）， 此時， “票賬表錢稅”背后的數(shù)據(jù)是財務人員關注的重點， 其實質(zhì)可歸類為結(jié)果數(shù)據(jù)。 結(jié)果數(shù)據(jù)是企業(yè)經(jīng)營過程中， 處理交易時所產(chǎn)生、接收的憑證上承載的數(shù)據(jù)， 以及在會計科目體系下對這些數(shù)據(jù)進行的提煉， 包括發(fā)票金額、差旅行程、付款明細等數(shù)據(jù)。 與之相對應， 承載這些數(shù)據(jù)的發(fā)票、行程單、火車票、銀行回執(zhí)單、合同等都是傳統(tǒng)財務數(shù)據(jù)源。

（一）財務采集數(shù)據(jù)范圍的擴展

隨著企業(yè)的轉(zhuǎn)型發(fā)展和數(shù)字技術的賦能， 財務職能正向著支持企業(yè)經(jīng)營管理轉(zhuǎn)型變革， 財務所關注的數(shù)據(jù)不再僅局限于前文提到的結(jié)果數(shù)據(jù)， 財務數(shù)據(jù)源也因此得到擴展。 除了需要采集結(jié)果數(shù)據(jù)， 財務還需要采集交易數(shù)據(jù)、過程數(shù)據(jù)、行為數(shù)據(jù)、環(huán)境數(shù)據(jù)（見圖1）， 實現(xiàn)對這些數(shù)據(jù)全方位的采集匯聚， 支持和驅(qū)動財務發(fā)揮經(jīng)營管理、價值創(chuàng)造的職能。

交易數(shù)據(jù)是在企業(yè)與外部利益相關者進行交易時產(chǎn)生的數(shù)據(jù)， 包括交付產(chǎn)品參數(shù)、客戶評價、交易頻率等數(shù)據(jù)， 其中交易對象、交易金額等這一類數(shù)據(jù)在交易完成后將轉(zhuǎn)化為結(jié)果數(shù)據(jù); 過程數(shù)據(jù)是企業(yè)與外部利益相關者在交互過程中產(chǎn)生或獲取到的除交易數(shù)據(jù)外的其他數(shù)據(jù)， 包括項目進度、供應商工商信息等數(shù)據(jù); 行為數(shù)據(jù)是企業(yè)經(jīng)營過程中可通過觀測工具獲取到的觀測對象行為的記錄數(shù)據(jù)， 包括用戶行為日志、物流追蹤等數(shù)據(jù); 環(huán)境數(shù)據(jù)是企業(yè)所處行業(yè)市場情況、國家宏觀經(jīng)濟形勢及全球經(jīng)濟變化等外部數(shù)據(jù)， 包括市場份額、價格指數(shù)、經(jīng)濟運行指標等數(shù)據(jù)。

在此基礎上， 財務數(shù)據(jù)源得到了重新定義與擴展， 除了傳統(tǒng)的賬表、憑證， 企業(yè)內(nèi)部各類業(yè)務系統(tǒng)、財務管理系統(tǒng)， 以及外部的網(wǎng)頁、應用程序、開放型數(shù)據(jù)庫、外部開放型平臺等， 都成為全新的財務數(shù)據(jù)源。

（二）財務數(shù)據(jù)源的擴展

擴展后的財務數(shù)據(jù)源為財務更好地向管理職能轉(zhuǎn)變奠定了更加全面的數(shù)據(jù)基礎， 可以劃分為三個層次（見圖2）。 財務依此開展相應的數(shù)據(jù)采集工作， 從而進行核算、控制、預測、管理、決策等活動， 實現(xiàn)財務職能的轉(zhuǎn)型變革。

1. 第一層： 財務數(shù)據(jù)載體及其結(jié)構(gòu)化。 財務數(shù)據(jù)載體是承載業(yè)務處理過程中所形成的各結(jié)果數(shù)據(jù)的單據(jù)或票證等。 財務數(shù)據(jù)載體作為交易發(fā)生的“證據(jù)”， 是財務部門開展財務核算工作的重要依據(jù)， 按照來源可以劃分為兩類。 一是外部載體， 包括發(fā)票、行程單、火車票、汽車票、銀行結(jié)算憑證、完稅憑證等由外部開具的材料， 可直接作為賬務處理的憑證; 二是內(nèi)部載體， 包括業(yè)務、財務處理以及財務管理過程中生成的內(nèi)部材料， 例如記賬憑證、報賬單、采購申請單、驗收單、入庫單、成本控制單等。

另外， 財務數(shù)據(jù)載體按照數(shù)據(jù)類型還可以劃分為原始憑證、單據(jù)、憑證、賬表四類載體（見表1）。

2. 第二層： 對內(nèi)部信息系統(tǒng)的全面采集。 在第一層的基礎上， 財務部門若想支持企業(yè)控制、預測、管理活動的開展， 需要對研發(fā)、采購、生產(chǎn)、銷售等業(yè)務環(huán)節(jié)進行全景測繪， 不斷擴展數(shù)據(jù)的采集觸點。 為此， 企業(yè)需要實現(xiàn)銷售、采購、人力資源等各類信息系統(tǒng)的廣泛連通， 在線采集全系統(tǒng)中的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)， 集成企業(yè)內(nèi)部的數(shù)據(jù)資源， 在高效推進業(yè)務處理與財務管理的同時， 為企業(yè)沉淀數(shù)據(jù)基礎。

3. 第三層： 對其他外部數(shù)據(jù)源的全面采集。 企業(yè)要想從數(shù)據(jù)中獲得洞見支持決策， 就需要建立更為廣泛的數(shù)據(jù)連接， 因此企業(yè)還需要面向外部數(shù)據(jù)源， 比如網(wǎng)頁、應用程序、開放型數(shù)據(jù)庫等， 采集企業(yè)信息體系范圍外的其他數(shù)據(jù)， 包括客情、競情、行情、國情等， 比如潛在客戶與商機轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)、客戶畫像數(shù)據(jù)、競爭對手最新產(chǎn)品數(shù)據(jù)、國家相關政策數(shù)據(jù)、國家GDP數(shù)據(jù)等。 內(nèi)外部數(shù)據(jù)網(wǎng)絡的建立可以置企業(yè)于實際的市場、行業(yè)、國情之中， 從微觀視角看經(jīng)營狀況， 從宏觀視角把握發(fā)展動向。

財務數(shù)據(jù)源及數(shù)據(jù)采集的“三大層次”逐步推動財務部門從小數(shù)據(jù)集向大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變， 最終發(fā)展成為覆蓋企業(yè)內(nèi)外部全數(shù)據(jù)采集情境下的數(shù)字神經(jīng)網(wǎng)絡， 包括物理世界及數(shù)字世界的數(shù)據(jù)采集、結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)采集、內(nèi)部與外部數(shù)據(jù)采集等多種不同情境。

三、財務采集數(shù)據(jù)的方法與工具

財務數(shù)據(jù)源分為三大層次， 各層次數(shù)據(jù)采集有針對性的采集工具與方法。 當財務部門面對不同數(shù)據(jù)的采集情境時， 數(shù)據(jù)源與數(shù)據(jù)采集要求都各不相同（見表2）。 根據(jù)不同情境選擇適配度最高的采集工具和方法是提升數(shù)據(jù)采集效率和質(zhì)量， 保障數(shù)據(jù)安全、有序的關鍵。

（一）情境一： 感知設備數(shù)據(jù)采集

描述客觀事物的數(shù)據(jù)可使用感知工具與技術進行采集， 并且這種感知技術被廣泛應用。 常見的感知工具與技術包括OCR技術、信息傳感器、射頻識別技術、全球定位系統(tǒng)、紅外感應器、激光掃描器等。

在典型的財務工作中， 存在大量文本格式標準化程度高的財務數(shù)據(jù)載體， 包括銀行結(jié)算單、行程單、發(fā)票、火車票等， 可借助于高效穩(wěn)健的OCR技術， 運用光學設備（掃描儀、數(shù)碼相機等）將紙質(zhì)文檔上的文字轉(zhuǎn)化為圖像， 再利用算法把圖像信息翻譯成可編輯的計算機文字。 其本質(zhì)是利用光學設備去捕獲圖像并識別文字， 將人眼的能力延伸到機器上。

在智能采集方面， 基于切分分類引擎的OCR智能識別技術可以實現(xiàn)各類發(fā)票及通用票據(jù)的精準切分分類以及快速識別輸出。 員工可以混拍多張紙質(zhì)發(fā)票上傳影像; 系統(tǒng)基于圖像預處理技術與切分分類引擎進行校正去噪、智能切割， 按照發(fā)票類型提取字符圖像的特征并進行智能分類， 支持電票、專票、普票、出租車票、定額發(fā)票等種類多樣、版式不一的票據(jù)[2] ; 分類后， OCR技術根據(jù)發(fā)票類型識別并獲取每張票據(jù)的結(jié)構(gòu)化信息。 感知技術的應用極大限度地實現(xiàn)了從數(shù)據(jù)載體中采集結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

（二）情境二： 系統(tǒng)中結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)采集

以數(shù)據(jù)庫形式存儲的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)幾乎是所有企業(yè)都具備的數(shù)據(jù)資源， 這些數(shù)據(jù)往往涵蓋了企業(yè)生產(chǎn)和經(jīng)營各個環(huán)節(jié)的核心數(shù)據(jù)， 因為它們的數(shù)據(jù)源是承載企業(yè)業(yè)務處理、財務管理、人力管理等的各大信息系統(tǒng)， 且高度結(jié)構(gòu)化， 可進行批量采集。

通過信息系統(tǒng)采集數(shù)據(jù)是常見的數(shù)據(jù)采集方式， 比如通過票聯(lián)系統(tǒng)能夠獲取各類票據(jù)信息; 通過供應商智能結(jié)算系統(tǒng)能夠智能連接所有供應商， 獲取開票數(shù)據(jù)、發(fā)票查驗、三單匹配、智能審核、采購結(jié)算、認證抵扣等數(shù)據(jù); 通過營收稽核系統(tǒng)能夠獲取并匹配應收與實收數(shù)據(jù)， 實時顯示自動稽核結(jié)果等。 這些信息系統(tǒng)可智能化采集前端業(yè)務信息并將其存儲為標準的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)， 打通業(yè)財數(shù)據(jù)線上通道。

事實上， 上述系統(tǒng)后臺配置了數(shù)據(jù)庫， 因此能夠在系統(tǒng)中存儲、搜索以及調(diào)用運行過程中產(chǎn)生、傳輸、交換的數(shù)據(jù)， 并實現(xiàn)對系統(tǒng)數(shù)據(jù)的采集。 如果需要采集、整合跨系統(tǒng)數(shù)據(jù)以實現(xiàn)多視角分析， 采用數(shù)據(jù)倉庫是比較好的方法。 數(shù)據(jù)倉庫能夠?qū)⒏黝惤Y(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成中間狀態(tài)， 實現(xiàn)數(shù)據(jù)格式的統(tǒng)一， 并將數(shù)據(jù)在各類數(shù)據(jù)庫與數(shù)據(jù)倉庫之間進行批量同步[3] 。

（三）情境三： 日志文件數(shù)據(jù)采集

部分數(shù)據(jù)需要從系統(tǒng)日志、服務器日志中進行采集， 這部分數(shù)據(jù)主要用于監(jiān)控系統(tǒng)運行情況和記錄用戶操作行為， 以滿足系統(tǒng)運維或運營管理過程中數(shù)據(jù)需要實時關注的需求。 每個系統(tǒng)、服務器后臺都有日志， 日志數(shù)據(jù)捕捉了大量用戶行為， 蘊藏著巨大的開發(fā)價值。

用戶行為分析幫助企業(yè)理解并分析用戶行為， 是采集后臺日志數(shù)據(jù)的典型應用。 埋點是目前較為常見和成熟的捕捉和記錄用戶行為的方式。 用戶一旦發(fā)生特定行為就會觸發(fā)被提前“埋下”的“數(shù)據(jù)記錄器”， 將其行為過程進行記錄并保存， 以采集日志數(shù)據(jù)。 在財務領域， 日志數(shù)據(jù)采集被廣泛應用于財務作業(yè)平臺、共享服務中心的運營管理中。 例如， 通過觀測財務人員的單位審單時間、相同時間段審核單據(jù)數(shù)量以分析其審單效率， 定位各環(huán)節(jié)質(zhì)量缺陷的主要表現(xiàn)以及質(zhì)量差錯的相關人員， 從而加強管理等。

（四）情境四： 非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)采集

目前， 財務采集數(shù)據(jù)中非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)仍然占較大比例， 非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)能夠提供多樣化的信息， 幫助人們更全面地理解事物深層內(nèi)涵。 非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)包括非結(jié)構(gòu)化文檔、圖像、音頻以及視頻等數(shù)據(jù)。 采集非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)需要針對性的技術以及系統(tǒng)工具。

NLP（Natural Language Processing， 自然語言處理）技術是一種可以應用在非結(jié)構(gòu)化文本數(shù)據(jù)采集領域的人工智能技術， 旨在利用計算機分析自然語言語句和文本， 抽取重要信息， 進行檢索、問答、自動翻譯和文本生成， 能夠從非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中抽取有價值的數(shù)據(jù)。 在財務領域， 合同、內(nèi)部公文制度等復雜的非結(jié)構(gòu)化文檔海量存在， NLP技術不僅實現(xiàn)了數(shù)據(jù)的自動采集， 更實現(xiàn)了語義的自動理解。 在合同智能審核情境中， 應用NLP技術可自動識別合同文本， 標注并抽取其中的關鍵信息如合同主體、專業(yè)術語、合同金額等， 形成結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)， 借助語言模型算法對獲取的結(jié)構(gòu)化信息進行模型判斷， 對合同文本形式、合同主體合格性、合同實質(zhì)等進行初步核查， 輔助人工進一步審核[4] 。

（五）情境五： 其他外部數(shù)據(jù)采集

財務采集數(shù)據(jù)還存在其他外部數(shù)據(jù)源， 而外部數(shù)據(jù)大多散落在互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)頁、各大機構(gòu)的開放型數(shù)據(jù)庫以及外部開放型平臺中。 數(shù)據(jù)類型多樣， 內(nèi)容龐雜， 且其蘊含的價值不可小覷。 針對不同的外部數(shù)據(jù)源需要采取對應的高效智能的數(shù)據(jù)采集技術。 財務部門通過采集其他外部數(shù)據(jù)， 包括客商、政府、競爭對手等數(shù)據(jù)， 完善企業(yè)經(jīng)營管理， 了解行業(yè)最新動向。

1. 互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)頁信息采集。 網(wǎng)絡爬蟲技術廣泛應用于互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的采集。 一般而言實現(xiàn)網(wǎng)絡爬蟲的途徑包含兩種： 編寫代碼腳本和使用爬蟲軟件。 相較于爬蟲軟件， 通過編寫代碼腳本可以開展個性化需求非常高的數(shù)據(jù)搜索及采集工作， 其實現(xiàn)流程主要是獲取網(wǎng)頁、解析關鍵數(shù)據(jù)以及存儲數(shù)據(jù)[5] 。 Python（一種計算機編程語言）是目前較為常用的爬取網(wǎng)絡數(shù)據(jù)的計算機語言。 網(wǎng)頁數(shù)據(jù)爬取與人們的工作生活息息相關， 包括谷歌、百度、搜狗等常用的搜索引擎通過編寫自動爬蟲程序， 爬取、收錄、整合以及利用互聯(lián)網(wǎng)中的優(yōu)質(zhì)信息。 財務部門可以通過Python爬取競爭對手、行業(yè)標桿、客戶、供應商等的經(jīng)營數(shù)據(jù)， 為企業(yè)戰(zhàn)略規(guī)劃、經(jīng)營計劃的制定以及業(yè)務發(fā)展提供參考。

2. 各大機構(gòu)開放型數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)采集。 在金融經(jīng)濟、生產(chǎn)制造等諸多領域都有政府部門或權(quán)威機構(gòu)專門開放給公眾使用的數(shù)據(jù)庫。 例如， 國家數(shù)據(jù)（國家統(tǒng)計局開放的數(shù)據(jù)庫）、中國統(tǒng)計信息網(wǎng)（國家統(tǒng)計局的官方網(wǎng)站）、CEIC數(shù)據(jù)庫（China Entrepreneur Investment Club， 中國企業(yè)家投融資俱樂部， 香港環(huán)亞經(jīng)濟數(shù)據(jù)有限公司開放的數(shù)據(jù)庫）等。 開放型數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)信息專業(yè)、權(quán)威， 可直接進行查閱下載或通過API批量獲取。 財務部門通過采集機構(gòu)數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)獲取官方權(quán)威指標數(shù)據(jù)， 了解企業(yè)經(jīng)營的社會環(huán)境。

3. 外部開放型平臺數(shù)據(jù)采集。 隨著互聯(lián)網(wǎng)應用的不斷普及， 越來越多的網(wǎng)絡站點推出基于開放API標準的產(chǎn)品和服務， 將自身的資源開放給開發(fā)者來調(diào)用。 一個站點（Site）可以理解為一個存儲區(qū)， 存儲了一個網(wǎng)站包含的所有文件。 對外開放資源的站點提供開放統(tǒng)一的API接口環(huán)境幫助使用者訪問、獲取站點的功能和資源。 財務部門通過采集外部開放性平臺數(shù)據(jù)， 了解行業(yè)最新動態(tài)數(shù)據(jù)， 掌握行業(yè)發(fā)展前沿， 助力企業(yè)長遠發(fā)展。

四、財務采集數(shù)據(jù)的未來趨勢

DT時代下， 數(shù)據(jù)隨需獲取， 越來越多的企業(yè)正在通過不斷思考與創(chuàng)新突破傳統(tǒng)財務采集數(shù)據(jù)的界限， 追求通過更高效、更低耗的方式實現(xiàn)更有效、全面、及時的數(shù)據(jù)采集， 由此財務采集數(shù)據(jù)將逐步實現(xiàn)無感觸發(fā)、全量感知、實時匯聚。

（一）無感觸發(fā)

DT時代下企業(yè)通過統(tǒng)籌利用軟硬件資源， 發(fā)揮高可靠性、高通用性、高可擴展性的數(shù)據(jù)能力， 支持業(yè)務活動產(chǎn)生的數(shù)據(jù)“發(fā)生即采集”。 不同類型企業(yè)實現(xiàn)無感采集的難度與進度存在差異。 數(shù)字原生企業(yè)（互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)）能夠?qū)崿F(xiàn)業(yè)務全流程數(shù)據(jù)的自動留痕， 助力實現(xiàn)財務數(shù)據(jù)的無感采集。 而非數(shù)字原生企業(yè)的數(shù)據(jù)無感采集還只是“點狀”的， 需要全面整合企業(yè)數(shù)據(jù)， 逐步實現(xiàn)企業(yè)全量級業(yè)財數(shù)據(jù)的無感采集。

（二）全量感知

“數(shù)據(jù)感知”是指敏銳覺察特定數(shù)據(jù)， 并在數(shù)字世界中真實、準確、及時地對其進行反映。 全量感知是數(shù)據(jù)深度認知的基礎， DT時代下的“全量”并非特指企業(yè)從人、物到業(yè)務、作業(yè)等復雜環(huán)境的全覆蓋、全感知， 而更強調(diào)有針對性地圍繞數(shù)據(jù)深入分析目標， 將更具“智慧”。 財務部門要能夠?qū)哂袧撛趦r值的數(shù)據(jù)做出快速反應， 合理配置資源， 提高資源利用率。

（三）實時匯聚

云計算、物聯(lián)網(wǎng)、5G、邊緣計算等技術的成熟應用推動了數(shù)據(jù)的高頻傳輸、信息的高速互聯(lián)， 全面加速著各大企業(yè)、產(chǎn)業(yè)以及全社會的發(fā)展。 全面加速意味著數(shù)據(jù)采集也應保持高級別的響應速度。 云計算、物聯(lián)網(wǎng)、5G等各項新興技術的不斷突破及融合應用都在助力企業(yè)打造業(yè)財數(shù)據(jù)采集的實時匯聚能力。

DT時代下財務采集數(shù)據(jù)范圍和特點的變化提升了基礎財務工作效率和財務工作能力， 促進財務更多地投入到高價值工作中， 減少了與業(yè)務部門的低效溝通， 加速業(yè)財深度融合， 推動財務深入業(yè)務價值鏈， 并為管理層提供深度經(jīng)營分析， 支撐企業(yè)管理決策， 進而拓展財務的職能邊界， 促進財務創(chuàng)新與變革。

【 主 要 參 考 文 獻 】

[1] 華為公司數(shù)據(jù)管理部.華為數(shù)據(jù)之道[M].北京：機械工業(yè)出版社，2020.

[2] 梁偉，郭奕.智慧費用報銷的探索與實踐——以高新技術企業(yè)Z公司為例[ J].財務與會計，2021（19）：15 ～ 18.

[3] 阿里巴巴數(shù)據(jù)技術及產(chǎn)品部.大數(shù)據(jù)之路：阿里巴巴大數(shù)據(jù)實踐[M].北京：電子工業(yè)出版社，2017.

[4] 蔣堅強，郭奕，黃仁芬.人工智能助力財務智能審核——以某通信運營公司A為例[ J].財務與會計，2021（19）：19 ～ 22.

[5] 唐松.Python網(wǎng)絡爬蟲從入門到實踐（第2版）[M].北京：機械工業(yè)出版社，2019.

（責任編輯·校對： 黃艷晶? 許春玲）