财务总监如何获得及时与清晰的财务数据？

当最为重要的信息是由其他部门提供、而这些部门又不在首席财务官(CFO)的管辖范围之内时，改进财务工作流程就成为了一个巨大的挑战。在整个会计处理流程中，依据工作能力或业务单元分工的财务部门和会计部门很少能够有效合作。分析师和财会人员常常将时间大量耗费在“周而复始”地理解数据差异和弄清信息上。当问题被发现时，距其产生往往已过去很久，此时再寻求合作纠正错误就变得非常困难。天长日久，后期纠错取代了消除根源，成为优先考虑的事项。
　　改善沟通，增强部门间协作
　　你如何解决他人(其它部门)的问题？这看似一个藏有陷阱的问题，因为领导者总是站在自己的立场上来看待所有的问题。不幸的是，当企业的工作流程和信息链条按照工作职能被分割时，责任共担的意识就变得模糊。财务部门和会计部门就会过于关注本部门的内部工作，而无暇顾及整体工作目标。
　　例如，某个业务单元的财务主管可能因急于完成关账工作而未正确登记日记账；在同时解决多个需要优先处理的工作任务时，部门经理可能会在一项记录中重复登记多项固定资产；两名财务分析师可能会使用不同的数据来编制收入报告。这些仅仅是引发财务和会计工作重复劳动以及无效率的诸多问题中的一小部分案例，究其根源就是缺乏充分的协调与合作。
　　一家大型娱乐企业的CFO发现，在进一步改善会计部门和财务部门的管理工作之前，任何问题都会导致各个部门相互指责，而问题本身却极少能够得到解决。每个部门都是在自己的工作职能框架下来解决问题，但这对提升管理工作于事无补，大的问题依然横亘于前。当各个部门的负责人被要求通力合作，制定一个更加完善的工作流程时，他们的第一反应就是怀疑。
　　但在设计出“端到端”的价值流程后，各部门负责人开始意识到在传递清晰财务信息、及时进行分析的过程中，每个部门都扮演着至关重要的角色。一旦洞悉工作职能的割裂正是信息流产生鸿沟的根源，最初的迟疑就会烟消云散。只有改善沟通、增强部门间的合作才能够最终消除工作延误和重复劳动；只有工作流程所涉及的部门共同商讨，才能够消除改进工作的最大阻碍；只有在所有部门都对工作结果承担责任的情况下，质量和时效性才能够得到提升。
　　从“检查和改正”到“从源头上控制质量”
　　财会人员的大部分工作内容是检查和调制信息。但是，任何花费在追查不完整信息、修正数据以及澄清表述的时间都被认为是重复劳动和浪费。在绝大多数情况下，数据在源头就有问题，但是这些问题要经过很久才被发现。重复劳动会中断工作流程，延误报告的编制和分析工作。
　　当第一个处理信息的人认为他的工作准确无误，而依托该信息开展后续工作的人发现无法对信息进行处理时，工作流程就会产生断裂。为什么这两个人对于信息的及时性、完整性以及准确性的认知有如此大的差异?原因就在于对何为“质量上乘的数据”没有清晰准确的定义。
　　如果你向发现问题的人询问是依据什么来判定数据的正确与否，他们会详尽地列举出种种标准。理想情况是，针对每一项缺陷都有特定的测试方法，而采用何种测试方法则取决于接受信息的人。
　　此时，工作流程中互动关系的重要性就突显出来了：信息的接收人是消费者，信息的制造人是供应商。内外部消费者最终必须对好信息和坏信息进行界定，而供应商必须遵从消费者对于质量的界定。
　　CFO一旦识别出最为常见的错误，每个人就应该明确如何对工作进行检查，以确保他们的工作符合质量标准。数据供应商的检查方法应与其消费者所采用的方法保持一致，以确保所提供的信息具备适用性。检查工作必须严格按照统一标准执行，只有这样，所有的工作差错才会在源头上被发现，不会出现错误数据被传递到下一个工作阶段的情况，这一点非常重要。
　　在数据源头上就甄别出错误让信息制造者有机会将重复劳动的负面影响降到最低，能够及时并且不断地完善工作流程，减少或消除工作差错。
　　“穿流”检查提升效率、明确责任
　　在源头设立质量控制点是为了实现信息流能够不断向前流动。将质量检查工作回溯至数据源能够减少数据从消费者向供应商的后向传递事件的发生，从而大大提升信息流的流转速度和效能。虽然错误不可能在一夜之间就被消除，但是下游的财务和会计活动可以采用通过详细描述取代完整准确数据的方式来完成。
　　在每个质量低下的源数据被发现的环节上，对数据源进行质量回溯检查，辨别出理想状态应得到的信息，将之与会产生问题、导致重复劳动的所有情况和变量进行对照，然后据此来确定恰当的替代方法(如一种描述性的替代处理方法)，这种方法能够确保所有的变量都可为下游消费者接受和使用，不会导致他们重复劳动。
　　在我们的客户中，有一家全球性的商业服务公司就将上述方法作为其两阶段工作法的组成部分，以此来改善固定资产折旧工作流程和数据质量。在最容易产生数据问题的关键检查点上，该公司对可能会导致重复劳动的所有最常见差错和疏漏进行了甄别。然后，旨在揭示问题的测试方法在提供数据的相关人员之间共享，他们共同制定了检查标准，以及明确了当理想数据无法获得时的替代信息。
　　最后，数据供应商探寻减少或消除数据波动根源。采用这一方法，该公司将折旧流程周期缩短近半，提高了工作质量和效率。