管理會計CMA為您解析：如何以數(shù)據(jù)驅(qū)動方法應(yīng)對疫情

管理會計師和其他專業(yè)人士正在運用數(shù)據(jù)分析技術(shù)有效應(yīng)對新冠疫情，并尋找新的客戶與發(fā)展機遇。

隨著商業(yè)環(huán)境變得越來越復(fù)雜且變化速度加快，領(lǐng)先企業(yè)也在不斷推進其數(shù)字化進程，以期為數(shù)據(jù)分析奠定基礎(chǔ)。多年來，企業(yè)競相采用數(shù)據(jù)分析技術(shù)，但不斷增強的數(shù)字化顛覆因素（如技術(shù)進步和數(shù)據(jù)可訪問性的改善），加之今年新冠疫情的影響，在短短數(shù)月內(nèi)，就將這個日益由數(shù)據(jù)驅(qū)動的世界朝著數(shù)據(jù)依賴與數(shù)據(jù)優(yōu)化的方向往前推進了數(shù)年。

新冠疫情嚴(yán)重影響了社會的方方面面，無疑也會影響我們今后數(shù)十年生活、交流和經(jīng)營的方式。而在這個敏捷性和韌性成為必要發(fā)展條件的時代，那些已經(jīng)采用數(shù)據(jù)分析的企業(yè)，發(fā)現(xiàn)自己在運用數(shù)據(jù)應(yīng)對疫情及其影響方面更具優(yōu)勢。

企業(yè)運用數(shù)據(jù)分析技術(shù)的需求比以往任何時候都更加緊迫。通過數(shù)據(jù)分析獲取洞見的能力要超越，或者在某些情況下至少與競爭對手水平相當(dāng)。利用數(shù)據(jù)分析應(yīng)對疫情的企業(yè)，已通過建立數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)——驅(qū)動商業(yè)智能、形成洞見并為戰(zhàn)略決策提供信息所需的基礎(chǔ)架構(gòu)、應(yīng)用程序和分析方法——在數(shù)字化道路上取得了進展。借助數(shù)據(jù)治理，這些企業(yè)能夠從多平臺數(shù)據(jù)整合中受益，并實施包括數(shù)據(jù)湖、云計算、物聯(lián)網(wǎng)（IoT）、大數(shù)據(jù)和自然語言處理等在內(nèi)的數(shù)字化戰(zhàn)略。

數(shù)據(jù)分析能夠不間斷地處理大型數(shù)據(jù)集、提供*的感染率和免疫率、預(yù)估理想的疾病檢測點、預(yù)測消費者的消費模式并評估關(guān)乎整個產(chǎn)品和服務(wù)線的決策，因此已成為疫情期間企業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵驅(qū)動力之一，而這也凸顯了數(shù)據(jù)分析可發(fā)揮的廣泛作用及其對企業(yè)的重要性（不論是否處于危機時期）。

數(shù)據(jù)分析與疫情

新冠疫情嚴(yán)重沖擊了人們的生計，沉重打擊了商業(yè)活動，截至8月中旬，全球近2,100萬人確診，預(yù)期744,000人死于新冠肺炎相關(guān)疾病，日新增感染人數(shù)超過275,000人。很多家族企業(yè)和跨國企業(yè)都遭受到巨大的破壞，紛紛裁員、申請破產(chǎn)或*歇業(yè)，而另一些企業(yè)則遇到了難以想象的需求激增、庫存耗盡和重重供應(yīng)鏈問題，根據(jù)*樂觀的估計，也需要數(shù)月時間來解決。

慶幸的是，新冠疫情暴發(fā)時，許多企業(yè)已相當(dāng)了解數(shù)據(jù)分析的強大作用。社區(qū)、政府和醫(yī)護人員牽頭分析工作，以跟蹤病毒、幫助受影響的家庭并試圖阻止疾病的傳播。在制定和實施員工保護與客戶支持計劃時，企業(yè)運用數(shù)據(jù)分析來評估因居家令、恐懼與不確定性所導(dǎo)致的財務(wù)困難程度。我們將探討各個行業(yè)的案例，以此展示數(shù)據(jù)分析的四種類型——描述性分析、診斷性分析、預(yù)測性分析和規(guī)范性分析（見“數(shù)據(jù)分析的四種類型”），是如何用于應(yīng)對新冠疫情及相關(guān)問題的。

醫(yī)療行業(yè)

數(shù)據(jù)分析以其強大的預(yù)測能力和解決問題的能力，已成為對抗疫情及其影響的重要工具。相較其他行業(yè)，醫(yī)療行業(yè)對此體會更深。世界各地的研究人員和醫(yī)護人員攜手合作，共同提高數(shù)據(jù)的透明度和可訪問性，從而在多各方面助力產(chǎn)生*具洞察力的見解。

其中*引人矚目的當(dāng)屬世界衛(wèi)生組織（WHO），其利用數(shù)據(jù)按地理位置報告確診病例、死亡和康復(fù)情況（見圖1）。世衛(wèi)組織*廣為人知的描述性分析可能就是數(shù)據(jù)可視化地圖，該地圖展示了各個地區(qū)確診感染情況的相對強度［見名為“WHO Coronavirus Disease（COVID-19）”的儀表盤］。除診斷性分析外，WHO還利用其他分析模型來預(yù)測新冠肺炎的感染率、康復(fù)率和死亡率。這些信息已與政府和其他相關(guān)機構(gòu)共享，以提高人們對該疾病嚴(yán)重性的認(rèn)識，并告知醫(yī)療機構(gòu)和其他組織為接收及救助患者而需做的準(zhǔn)備工作。

約翰霍普金斯大學(xué)的研究人員在世衛(wèi)組織分析方法基礎(chǔ)上又前進一步，有效地運用模型模擬了新冠肺炎在美國縣級層面的傳播情況（見圖2）。實踐證明，這一模型對于公共衛(wèi)生官員和政策制定者采取適當(dāng)?shù)亩糁坪驮袆又陵P(guān)重要。根據(jù)未來感染情況的預(yù)測數(shù)據(jù)而采取的全球性應(yīng)對措施包括：居家令、保持社交距離指南、小型企業(yè)救助、債務(wù)免除和刺激方案等。圖3展示了數(shù)據(jù)分析在醫(yī)療行業(yè)抗擊疫情過程中所發(fā)揮作用的突出案例，包括：

醫(yī)學(xué)成像。疫情暴發(fā)早期，由于病毒進化速度快，中國短期內(nèi)使用CT影像確診患者時面臨較大困難，原因之一是一線影像科醫(yī)生缺乏。在華為云、藍(lán)網(wǎng)科技和華中科技大學(xué)的合作下，運用基于計算機視覺的AI技術(shù)，可以在數(shù)秒內(nèi)*、重復(fù)生成CT量化結(jié)果。這一進展大大提高了診斷效率。（融躍CMA）

新藥研發(fā)。研究人員利用機器學(xué)習(xí)模型來確定一種藥物是否能有效對抗病毒。輸入機器學(xué)習(xí)模型的數(shù)據(jù)包括新冠肺炎的歷史數(shù)據(jù)、反映藥物對抗其他疾病有效性的數(shù)據(jù)等。

打擊誤導(dǎo)性信息。Twitter等社交媒體公司使用深度學(xué)習(xí)算法，將可靠、*的信息來源與不可靠的信息來源區(qū)分開來，減少新冠肺炎及其傳染方式方面錯誤信息的傳播。

模擬感染嚴(yán)重程度。由于沒有足夠的資源供所有人定期進行新冠病毒檢測，獲取有關(guān)疾病傳播可能后果的更多信息、盡可能恰當(dāng)?shù)胤峙溽t(yī)療資源，就變得*重要。數(shù)據(jù)分析用于建模，內(nèi)容包括：個體感染新冠病毒的可能性（感染風(fēng)險）；如果被感染，患者可能需要住院治療、接受重癥監(jiān)護或使用唿吸機的幾率（嚴(yán)重程度風(fēng)險）；感染者死于新冠病毒相關(guān)并發(fā)癥的可能性（結(jié)果風(fēng)險）。

有效的模型可利用諸如年齡、既往健康狀況、社會習(xí)慣、衛(wèi)生、所處位置、氣候等方面的數(shù)據(jù)來創(chuàng)建脆弱性指數(shù)，預(yù)測個體感染新冠病毒的風(fēng)險。有了這些因素以及其與新冠肺炎患者重點人群描述的匹配程度，預(yù)測性分析可使聊天機器人和機器學(xué)習(xí)推動人們對感染風(fēng)險進行自查，規(guī)范性分析則能使醫(yī)護專業(yè)人員制定個性化的治療方案。這些數(shù)據(jù)及從中產(chǎn)生的洞見也可告知我們應(yīng)針對某些特定人群采取更多預(yù)防措施，例如限制進入療養(yǎng)院以降低老年人的感染風(fēng)險，并建議慢性唿吸道疾病患者留在家里，即使其所在地區(qū)已經(jīng)復(fù)工。

醫(yī)療行業(yè)數(shù)據(jù)分析

財會行業(yè)（融躍CMA）

疫情暴發(fā)之前，財會行業(yè)已經(jīng)從主要偏重于記賬、控制、鑒證和報告活動轉(zhuǎn)變?yōu)樽詣踊渲斜姸喙ぷ?，以便從業(yè)人員將同等或者更多的精力放在分析和戰(zhàn)略決策支持上。這一轉(zhuǎn)變的關(guān)鍵一點，在于不斷提高財會專業(yè)人士的技能，使之聚焦于數(shù)字技術(shù)尤其是數(shù)據(jù)分析。

疫情期間，世界各地的財務(wù)部門在其組織的復(fù)工復(fù)產(chǎn)過程中發(fā)揮了重要作用。財務(wù)團隊利用其對財務(wù)和非財務(wù)數(shù)據(jù)的獨特訪問權(quán)限，通過從數(shù)據(jù)分析中獲得的洞見來為關(guān)鍵經(jīng)營決策提供信息，使其組織能夠更好地管理現(xiàn)金流、確定高端產(chǎn)品、預(yù)測需求、評估就業(yè)水平以及投融資方案等。

逾期風(fēng)險。金融服務(wù)企業(yè)、公用事業(yè)公司、制造企業(yè)和咨詢公司的財務(wù)團隊運用預(yù)測性分析來評估應(yīng)收賬款和客戶賬戶歷史記錄，以識別逾期風(fēng)險*的客戶。財務(wù)專業(yè)人士通過計算可反映支付能力和支付傾向的評分，在主動接觸客戶作出支付安排時，運用相關(guān)分析結(jié)果來為企業(yè)提供針對性的溝通方案建議，并在可行情況下提供短期寬限措施。

現(xiàn)金管理。現(xiàn)金管理一般由財會部門負(fù)責(zé)。在當(dāng)下不確定性*高、許多企業(yè)銷售額大幅下滑的時期，現(xiàn)金和營運資金管理為財務(wù)團隊進行敏感性分析提供了一個絕佳機會，以確定在其他所有條件不變的情況下，單個變量的變化會對結(jié)果造成怎樣的影響。除了監(jiān)控應(yīng)收帳款周轉(zhuǎn)天數(shù)和未來到期的付款清單外，會計師還要審查當(dāng)前和將來總體的現(xiàn)金流入和流出情況，確定眾多成本和收入動因的影響，如生產(chǎn)需求高于現(xiàn)有產(chǎn)品的新產(chǎn)品、原材料成本增加、削減特定營銷活動、提供免費或折扣力度大的服務(wù)。這些分析可讓企業(yè)知曉維持有限經(jīng)營或擴大經(jīng)營所需的現(xiàn)金量，為獲取額外資金的潛在需求提供指導(dǎo)，并預(yù)測拉動其他經(jīng)營或業(yè)務(wù)杠桿對現(xiàn)金的影響。

財務(wù)業(yè)績。資產(chǎn)評估和損益方面的預(yù)測對于企業(yè)復(fù)工復(fù)產(chǎn)期間的管理決策很重要。情景分析等財務(wù)模型可通過改變內(nèi)外部變量，生成*有可能發(fā)生、*樂觀和*悲觀的情景。變量示例如下：（1）居家令導(dǎo)致銷售收入下降，因為無法向接觸不到的消費者提供服務(wù)；（2）對衛(wèi)生紙和紙巾等產(chǎn)品的需求意外激增。這類分析的結(jié)果可為從存貨管理到產(chǎn)品定價及新產(chǎn)品或服務(wù)的推出等提供支持。

用工決策。情景分析還可為用工決策提供信息。遺憾的是，疫情期間，許多企業(yè)被迫讓少則數(shù)十、多則數(shù)千名員工強制休假或?qū)⑵滢o退。情景分析結(jié)果顯示了被迫歇業(yè)或消費者對就餐深感不安的餐廳、應(yīng)對油氣需求急劇下降的能源企業(yè)、大大小小“門庭冷落”的旅游、娛樂及觀光企業(yè)所解聘的人數(shù)。另一方面，情景分析也為運輸公司和雜貨商需要額外雇傭多少人手來滿足空前激增的需求提供了建議。這些洞見是會計師和財務(wù)專業(yè)人士在作為業(yè)務(wù)伙伴與人力資源、運營等部門合作時產(chǎn)生的。

獲得洞見。萬事達(dá)卡近期啟動的“Recovery Insights”計劃所產(chǎn)生的財務(wù)和運營結(jié)果，影響了公共和私營企業(yè)。該計劃提供的研究、工具和創(chuàng)新方法，使企業(yè)能夠利用萬事達(dá)卡的觀察來制定更明智的決策。萬事達(dá)卡數(shù)據(jù)與服務(wù)部門總裁Raj Seshadri表示，在“做出更明智決策、實現(xiàn)更好的結(jié)果”這一目標(biāo)的指引下，其觀察結(jié)果“正幫助服裝品牌優(yōu)化庫存以應(yīng)對電子商務(wù)業(yè)務(wù)的增長，幫助雜貨商調(diào)整商店營業(yè)時間以使面臨風(fēng)險的購物者放心，幫助政府指導(dǎo)服務(wù)行業(yè)以促進當(dāng)?shù)亟?jīng)濟發(fā)展”）。這些分析數(shù)據(jù)在財會行業(yè)應(yīng)用的一個示例是：紐約市利用地域消費模式的變化（按街區(qū)）來預(yù)測消費者支出對城市消費稅收入的影響，從而更明智地調(diào)整預(yù)算。

零售業(yè)（融躍CMA）

零售業(yè)數(shù)十年前就發(fā)現(xiàn)了數(shù)據(jù)分析的強大能力，但現(xiàn)代技術(shù)的進步使零售商可處理的數(shù)據(jù)量及處理速度都成倍增長。有了良好的數(shù)據(jù)依賴文化，零售商使用結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)預(yù)測消費者行為，并通過分析非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)來揭示產(chǎn)生這種行為的原因。結(jié)合結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（*常在銷售點獲取的數(shù)據(jù)）與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（通過推文、照片、標(biāo)簽和評論等收集等渠道收集的數(shù)據(jù)）后，零售領(lǐng)軍企業(yè)就可通過消費者偏好、參與度、人口統(tǒng)計信息、興趣、趨勢等信息獲得洞見。疫情期間，這些洞見使企業(yè)能夠制定有關(guān)產(chǎn)品和服務(wù)甚至人員調(diào)度的戰(zhàn)略決策（如在繁忙時安排更多工作班次）。

信息不足。零售業(yè)雖然已經(jīng)習(xí)慣使用數(shù)據(jù)分析來制定戰(zhàn)略決策并打造有針對性的客戶體驗，但因為信息（或數(shù)據(jù)）的不足，被新冠疫情帶入了一片未知領(lǐng)域。收入縮水和利潤率下降的同時，零售商如今還面臨著突然缺乏足夠可用數(shù)據(jù)帶來的挑戰(zhàn)，這迫使他們?nèi)チ私猱?dāng)前客戶是誰（新的客戶或疫情暴發(fā)之前的客戶）、財務(wù)困難下的消費者會做出怎樣的采購決策，以及實體店何時可以恢復(fù)“正常運營”。值得慶幸的是，事實證明，數(shù)據(jù)分析在解決這些挑戰(zhàn)方面也能提供很多幫助。

為減輕相關(guān)季節(jié)性歷史數(shù)據(jù)（例如去年同期某月/某季度）缺乏所帶來的影響，零售商寄希望于利用指數(shù)平滑模型來編制預(yù)測，并在趨勢形成期間進行觀察。簡單的移動平均法預(yù)測是將時間序列中的過往觀測值設(shè)置同等權(quán)重，而指數(shù)平滑法則隨著時間推移以指數(shù)方式減少權(quán)重來平滑時間序列數(shù)據(jù)，因此，時間段越近，權(quán)重越大，這一點在疫情造成消費者行為波動的環(huán)境下*為重要。如今，零售商可以利用疫情*近時期的消費模式按日或按周來編制銷售預(yù)測，預(yù)測短期活動。

零售分析應(yīng)用程序。一些零售企業(yè)明智地認(rèn)為其在疫情之前使用的模型如今或不久的將來不太可能提供可靠的洞見，這些企業(yè)使用有限的新冠疫情數(shù)據(jù)集進行描述性分析，評估其當(dāng)前的客戶是誰、哪些產(chǎn)品在這些客戶看來是必不可少的。預(yù)測性分析則可讓零售商利用人工智能進行產(chǎn)品變更和提出采購建議。

診斷性分析也可利用以往經(jīng)濟困難時期的歷史數(shù)據(jù)來了解消費者行為，而規(guī)范性分析則可利用這些數(shù)據(jù)讓零售商評估臨時或*停產(chǎn)的產(chǎn)品線，權(quán)衡供應(yīng)鏈問題的各種解決方案，并知道如何安全且有盈利地恢復(fù)實體店經(jīng)營（餐廳、酒店等行業(yè)曾遇到過同樣問題）。

空間分析。為零售商提供指導(dǎo)時，Angel Evan和Amber Rivera在《哈佛商業(yè)評論》中建議將空間分析、地理數(shù)據(jù)分析模型與本地健康指南及同樣按地理位置呈現(xiàn)的世衛(wèi)組織確診感染相對強度數(shù)據(jù)進行配對。這種配對使零售商能夠恰當(dāng)?shù)嘏帕幸亻_或關(guān)閉的特定區(qū)域的門店，評估這些區(qū)域內(nèi)的消費者在多大程度上愿意光顧實體店，即使在諸多限制情況下。

迫切需要數(shù)據(jù)分析（融躍CMA）

數(shù)十年來，數(shù)據(jù)分析在各行各業(yè)中的廣泛應(yīng)用已廣為人知，而如今，數(shù)據(jù)分析在為企業(yè)提供競爭優(yōu)勢、有效提升價值交付以及商業(yè)人士角色轉(zhuǎn)型等方面，發(fā)揮著無可爭議的關(guān)鍵作用。更重要的是，數(shù)據(jù)分析在危機時期所產(chǎn)生的巨大影響力幾乎是無與倫比的，在對抗新冠疫情中的貢獻便是明證。

數(shù)據(jù)的強大力量將來自全球各大洲的研究者、素未謀面的小企業(yè)主以及中央與地方政府聯(lián)系起來，賦能于商業(yè)人士（(尤其是財會領(lǐng)域的商業(yè)人士），使其組織得以生存甚至某些情況下的繁榮發(fā)展。數(shù)據(jù)分析為不堪重負(fù)的企業(yè)帶來了希望，讓人們對未來重拾信心，并對疾病的治愈保持樂觀。

尚未采用數(shù)據(jù)分析的企業(yè)將會發(fā)現(xiàn)自己落后于同行，從長遠(yuǎn)來看，需要更加努力才能生存下去。不愿現(xiàn)在提升自身技能的管理會計師和商務(wù)人士會發(fā)現(xiàn)自己在相關(guān)性競賽中敗下陣來，競爭力可能也遜于行動起來的同行。

商業(yè)的未來在于數(shù)據(jù)，而企業(yè)內(nèi)部職能部門（會計、財務(wù)、經(jīng)濟學(xué)、市場營銷等）的未來在于數(shù)據(jù)分析。企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者要求其團隊靈活、高效地提供基于數(shù)據(jù)的洞見和建議，因此，支持這些工作的職能團隊必須具備數(shù)據(jù)分析技能。

當(dāng)你在疫情期間持續(xù)為所在企業(yè)提供支持時，要設(shè)法找到利用數(shù)據(jù)提升團隊分析水平的方法。培養(yǎng)并加強你的數(shù)據(jù)分析技能，這樣你才能提升個人所創(chuàng)造的價值。你一定會發(fā)現(xiàn)自己的貢獻遠(yuǎn)不止是提高了企業(yè)利潤。數(shù)據(jù)的力量是無限的，數(shù)據(jù)分析的廣闊舞臺就在未來。

免責(zé)聲明

本文來源IMA，轉(zhuǎn)載目的重在分享，如有侵權(quán)請及時聯(lián)系刪除