智能财务基础 第3章 智能财务报告优质PPT.pptx

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,3.1.1解读多维数据结构（Dimension）,财务中的多维在财务中，也常常采用多维的方式进行数据的多维表达。

如下图所示：

“应收账款”是一维；

加上“金额500万”，变成了二维；

再增加“本期增加”，则变成了三维。

维度越多，对财务数据的描述越精确。

3.1.1解读多维数据结构（Dimension）,信息系统中的多维（广度）从信息系统来看，数据存储也往往以多维表的结构进行构建。

在多维存储模式下，维的成员（Member）是维的一个取值，是数据项在某维中位置的描述。

例如，“某年某月”是在时间维上位置的描述。

如下表所示：

3.1.2多维聚合算法技术（Level/member）,数据要求:

更多维度，更细粒度我们还可以对数据细节进行不同的描述，通常，我们将其定位为维的层次（Level），即描述某个维度的具体细节。

如对收入的描述，可以直接描述为主营业务收入；

亦可进行更加明细的描述，如中介费收入和研发费收入等。

从数据类型来看，又分Base数据和非Base数据。

Base数据为源，非base数据为通过聚合算法自动计算得到。

如服务收入由中介费和研发费两项明细聚合。

3.1.2多维聚合算法技术（Level/member）,算法技术：

自动聚合系统中维度及维度成员信息以一个树状结构存在，它由若干条边组成，每条边包含父子结构信息以及一个权重值。

遍历维度表，读取每一条记录，创建一个边对象，维度表遍历完成后维度树随之构建完成。

3.1.2多维聚合算法技术（Level/member）,内存计算技术:

实时计算随着近十年来，硬件技术的发展,硬件内存的价格比以往有明显下降,以及软件系统架构技术不断革新，为大数据分析处理充分利用性能提供了条件。

在内存计算的技术应用下,所有的数据模型会经过初始化加载到内存中，数据输入查询计算等操作，都会在内存中执行，最终使用用户直接从内存访问数据，进行实时的分析和计算，减少了用户对数据磁盘的访问时间，大大降低了磁盘I/O与网络的对数据访问影响，通过内存计算的应用，以往多个维度进行聚合需要数小时才能完成的计算结果，在内存计算技术下，可以在几秒内完成千万级数据聚合汇总,3.1.3洞悉多维报告模型,常见多报告模型采用10+5模式构建，即10个标准维度，5个自定义维度。

主体维：

定义组织架构，根据报告目的不同，我们可以设计不同的组织结构树，如法定合并、管理合并架构；

期间维：

数据的财政年度或者日历年度，一般是1至12月，还可设置13期等用于存放审计调整后数据；

科目维：

基础科目、报表目项目、附注科目、工作科目等，通过科目类型自动实现下级科目往父级科目汇总；

线索维：

查看调整前、调整数、调整后和抵消前、抵消数、抵消后；

还有度量维、币种、版本、客户、合并范围；

5个自定义维度C1-C5；

可根据用户需求，自定义，如定义附注内容，或者管理报表内容，可通过汇总属性、汇总权重进行选择性向上聚合；

满足企业个性化业务需求。

满足企业报告业务需求。

3.1.3洞悉多维报告模型,3.2数据：

报告之因,数据目标：

更多维度，更细粒度更多维度在多维技术的精细化管理模式下，对数据的要求更细。

如传统财务报告对应收账款基本披露要求为原值和坏账准备。

从某大型燃气行业科目构建实践来看，又分别设置应收-未完工，应收-已经完工-未通气，应收-已完工-已通气-已点火，应收-已经工-已通气-已点火。

通过项目的各种状态来标识应收款账，可以更准确地分析应收账款风险。

管理报告要求的辅助核算信息更多，将赋予财务数据更多维度。

如利润表上的收入科目，从管理报表的维度，可能需要分析产品、区域、客户、销售员、回款、应收风险等多维度的信息。

管理口径关注的数据粒度更细。

更细粒度传统报表项目已不满足企业报告的要求，需要进一步扩展至COA（charofaccount，指科目及与之搭配的辅助核算）级。

随着企业大数据的发展，及企业管理会计报告准则的推进，企业对管理报告的要求将越来越高，而管理维度更多，精细度也将越来越高。

3.2数据：

报告之因,数据来源：

财务系统与业务系统智能财务报告所用数据主要来源于财务系统和业务系统。

财务数据以科目余额表为核心的财务数据基本能满足绝大部分报表的要求。

包括主表及相关明细表信息；

总账科目余额表，往来款余额表等相关报表。

业务数据在财务数据的基础上，需要通过业务模块进行相关信息的查询。

如项目状态：

完工-已经通气；

完工-未通气；

未完工等相关信息。

报告之因,实现“源”向“目标”转换从OLTP（联机事务）向OLAP（联机分析）转换报告系统中的多维数据结构是目标，业务系统和财务系统是源系统。

从技术路径上来看，无论财务系统还是业务系统，均为基于OLTP（on-linetransactionprocessing翻译为联机事务）处理构建的交易型系统，表结构为二维表。

而智能财务报告是基于OLAP（On-LineAnalyticalProcessing翻译为联机分析处理）构建的多维系统，表结构是多维的。

需要将业务系统二维表向多维报表结构进行转换,3.3报告：

应用之果,丰富的报告呈现内容基于多维技术，报告数据可以按财务职能呈现，如财务会计报表、税务会计报表等；

可按单体组织呈现，亦可站在集团拉通产业链，按产业链的方式进行报告系统的呈现。

3.3报告：

应用之果,多样的报告呈现现形式智能财务报告可以提供不同报告展现方式，适用不同的用户需求。

基于多维报告数据集，可基于网页方式，生成相关报表；

也可依据Excel批量处理相关报表；

也可通过BI的方式，进行数据的灵活呈现。

常见的报告输出模式包括以下类型。

WebFrom固定格式电子表格，相对类似于传统二维表应用，对于系统应用熟悉度要求较低，用户可以直接适用查询数据，或进行电子表格归档。

应用之果,Excel电子表格，可以直接在Excel端进行数据查询提交数据交互，也可以利用Excel的公式功能进行数据二次加工，提供便捷的数据分析功能，用户可以利用多维模型特点，进行数据即席分析，灵活的数据切片透视，行列转置等。

BI工具分析展现，通过仪表盘，图形化分析等手段，展示用户直观分析，界面绚丽的展现工具。

应用之果,3.3报告：

应用之果,灵活的财务分析方式基于多维报告数据集，可按分析对象定制化分析内容，支持分析内容的标准化，分析方法的多样化，分析手段的智能化，分析设备的移动化。

多样的展现方式包括：

大屏展现，适用于不需要交互的重要指标输出，报表内容固定，展示实时可见，例如资产地图，结账进度看板，企业管理驾驶仓KPI指标分析。

移动端报告，报告应用于手机端，方便随时展现，移动随行。

适用应于不在固定场所办公时对于报告数据的即时查询。

传统PC端展现，包括固定格式报表输出打印，电子表格存档。

应用之果,未来展望智能报告的未来发展，在于与创新技术的结合，短时间内更多是与弱人工智能技术的结合，例如RPA，语音识别等技术。

常见以下应用场景：

报表自动推送存档：

定时自动生成报表，并通过RPA打印下载，进行电子归档，通过邮件等方式，像报表使用用户批量发送。

语音识别查询：

通过语音输入，要查询“XX公司XX期间资产负债表银行存款金额”，系统自动打开报表或者获取数据。

数据异常风险预警：

通过预设指标风险值，或者目标值，对于异常指标，自动识别，报表高亮显示，邮件提醒异常数据。

随着人工智能技术的发展，机器学习模仿，报告将从自动出具，往智能分析领域逐步发展。

应用之果,