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随着碳文明为代表的工业经济向硅文明为基础的数字经济的转变，线上线下业务场景加速融合。谁能有效快速的进行跨界商业模式创新和迭代，谁就能在数字经济中占领先机和取得优势地位。
新阶段的商业创新，需在原有企业级业务数据的基础上，融合行业及外部数据进行大数据分析找到瓶颈，同时通过AI算法对影响因素进行模拟，发现并打破瓶颈，并利用区块链、云计算等新技术，形成新的商业模式和产生新的业务场景。有了新的商业模式和业务场景后，企业还需快速组建新的团队和流程进行配套固化及响应，验证新模式及业务场景对市场的影响，并复盘新模式带来的市占率和ROE等评价指标，进而为后续模式推广或新模式的迭代奠定决策基础。由此，整个创新周期已然悄然加速。
在这些商业创新过程中，从事前辅助型预测，到事中执行监管，再到事后的分析评价，都考验着财务人员的数字化融合能力。财务管控的应用重点已从对外财务报告角度的决策有用性，转移到对内创新的决策有用性。同时随着外部监管力度的加强和外部披露要求的提升，新的会计准则也在不断变化来适应外部决策的有用性。如最近的收入准则、租赁的准则等都对原有的财务处理业务数据带来较大的影响。
以下是基于预测型及管控型场景的应用示例设想：
预测性执行场景示例
某餐饮集团，为进行市场扩张需新增多家门店，门店内的资产配置需考虑所处的商业环境、人群特点和门店面积等影响因素。通过财务中台可对原有门店的业财数据进行采集并标签，如顾客的排队时间、销售额等情况，同时采集门店资产配置信息（餐厅所使用机器的型号、配置家具等），并结合外部数据（如门店所处的环境，商业综合体、机场、学校等及周边的数据），通过AI建模做大数据回归分析，形成有效资产配置建议。
在正式运营阶段，对ROE（产品利润率*资产杠杆率*财务杠杆率）等指标进行影响因素分析对原资产配置进行复盘检验。如开在机场的餐厅，产品利润率很高，但是总是亏损。结合业务数据分析，发现虽然收费单价高，但顾客数量少，导致固定成本无法有效分摊。
进一步分析发现：由于在餐厅里安装了一块航班提示屏幕来提醒旅客，导致客人停留的时间长。后续改进去除该资产（屏幕）后，资产收益率就上去了。
最后：AI模型将修正机场类餐厅的资产配置参数，为下次开店预测提供优化后的算法及预测模型。
管控性场景示例
以某服务性集团为例，按照传统应用模式，系统建设前需把所有的管控分析点预置在服务对象涉及收付类场景的单据中，并固化后续核算分析模型。一旦新的管理口径发生变化或新增新的分析口径，那么原有的流程设置和分析模型要随之进行巨大的调整。
如若采用财务中台的模式，业务端颗粒度足够细，财务中台可通过标签模式进行标识，将来源业务数据分成不同的属性。
在属性基础上：再进行财会和管会的分离，形成多口径数据切片，满足对外披露和对内管理的需求。由此，当管理需求或新准则调整时，只需增加新的属性进行标签即可。这样，对于管理口径而言，可以对历史数据进行同口径分析。
在传统应用模式下：外部报告仍需进行期初报告数据调整，如租赁准则执行前，经营性租赁只计当期损益，按新准则需同时确认使用权资产和租赁负债，需要对历史数据进行追溯调整。
在财务中台的模式下：可以将业务数据中租赁合同数据产生的业务数据进行标签，通过规则的配置形成追溯所需的汇总清单，供调整及后续审计使用。
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