听了几位的发言，我认为这些发言存在一些共性。首先，我认为从解决问题的角度来看，需要审视三个维度：一个是业务视角，另一个是管理视角，最后是财务视角。

业务视角要先了解商业模式和运营逻辑，管理视角要关注事前计划、事中控制和事后分析，财务视角则要将业务与财务数据有机整合，为老板提供真实可触达的决策依据。

梳理完业务逻辑后，需要关注管理逻辑：管控重点究竟在哪里？管理其实很简单——事前如何制定计划，事中如何控制，事后如何分析；正如王总所言，有些维度可能是老板传统上的要求，但环境在变化、外部变量在增加，我们需及时关注。

完成这些后，需要从财务角度关注我们需要计算的数据：应把成本、时间等资源数据提供给经营者和老板，这也是现代经营会计的要求，我始终坚持的实践逻辑是：“先沉淀数据，再通过看板驱动决策”，这样才能让业管财三视角形成闭环，真正支撑起企业的高效决策。

单一的数据虽然“会说话”，但孤立存在时价值有限；只有将各模块的数据通过排列组合、加减乘除等方式整合，才能获取更多有价值的信息。企业虽然拥有海量数据，但并不一定是我们真正需要的，或无法将零散数据组合成所需的信息。如果各模块数据相互独立、没有联系，就无法产生共鸣，也无法为决策提供支持。为了让不同数据碰撞出价值，需要设计一套联通规则：规则一旦建立，数据便能互相结合、相互验证。

最后，必须给出清晰的业务需求。只有在明确需求的指引下，用有用的数据才能验证软件功能、生成报表，并从多维度对比中发现规律。比如，将业务与财务、生产与项目计划等数据进行对比，就能构建模型，帮助我们预测下一个项目的情况。

03实时经营数据才是老板需要的

财务部是最不缺数据的，一个企业的所有数据最终都归口在财务部。刚才万老师提到“数据非常多”，但为什么会感觉没有数据？不是没有数据，是因为没有董事长或老板感兴趣的数据。财务的三大表他不感兴趣，因为这些数据是滞后的，是过时的数据，对于他来说是没什么用处的数据。老板需要的是实时经营数据，能够及时分析、用于决策的数据。

因此财务需要从业务源头获取数据，会计需要走进业务，从业务端口获取第一手真实的信息。财务部收到数据之后，通过系统对数据进行处理、分析后提供给决策者。这称为内部管理会计或者内部经营会计，其中包括内部经营数据，这也是业财一体化的体现。

业财一体化，为什么业放在前面，财放在后面，而不是财业一体化？业务先行，财务后行， 因为财务数据是由业务主导。财务无权更改业务数据，这样既保证了数据的真实性，也保证了数据的及时性。我们现在实现业财一体化后，只要业务端口数据一出现，就会自动生成财务凭证，内部的经营报表可以随时出具。

解决数据质量问题，一方面要完善数据来源，另一方面要善用数据。影响数据来源准确性的主要有两点：一是数据缺失，二是来源信息不准确。为此，我们需要分层次获取数据，尽量减少人工干扰，并制定严格的管理规则以确保执行到位，进而减少数据生成过程中的主观性，保证来源的客观性。

自动化程度越高，越是简单便捷的手段越能保证数据的客观和准确性，以考勤打卡为例，传统的插卡或签到方式易受干扰，而如今的人脸识别“傻瓜式”流程不仅操作简便，更能有效保障数据准确性。

以前，我常向财务要一份 Excel 表格，列出收入、支出等信息，然后算出项目利润的具体数额。现在我已经不再满足于这种只能“事后查看”的原始方法。相比之下，持续监控并维持项目利润率才是更有效的经营管理方式。

我的真实目的很明确：我不仅要看到历史情况，也要获得实时动态。以前我可能拿出两张纸，将关键要素手工计算一遍，大致了解行业走势。现在的要求是：建立一套能够实时呈现项目利润率的系统，并通过数据沉淀，为后续业务提供持续驱动。

全球 ERP 从最早的 MRP、MRP II 到 90 年代中期被定义为企业资源计划，2000 年后互联网与云计算加速发展，到了 2020 年呈现垂直化趋势。2023 年Gartner的“魔力四象限”报告将 ERP 分为“以产品为中心的 ERP ”和“以服务为中心的 ERP ”。结合中企经营会计研究中心的成果，企企提出“服务业 ERP”框架：1 个发展目标、双轮驱动、3 个管理要素、4 大关键指标。

服务业的首要目标是企业发展，这是一个目标。

而发展靠什么支撑？一是外部客户，没有客户就无法发展；二是内部人才，这是驱动企业发展的双轮。

在双轮驱动下，服务业有三大管理要素：客户管理：客户全生命周期管理；项目管理：项目型业务的周期与完成情况；资源管理：最重要的资源是人。

四个关键指标是：利润率、利用率、费率、杠杆率。传统以法人为核算主体的利润率已不足够推动企业发展，服务业还需关注客户利润率、项目利润率和人员利润率。服务业特有的“杠杆率”是高级与中低级人员比例。

在从“十车道”到“两车道”的激烈竞争中，企业和服务商都切身感受到数字化的生死攸关：它不仅关乎单一数据的收集，更在于从源头上治理数据质量、明确业务需求，并通过严格的规则将财务数据与经营数据融合，构建起一条“会说话”的数据链。只有当各级管理者从业务和财务双重视角共同参与，及时向系统提出可执行的“对口”需求，才能让自动化工具如人脸识别、智能报表等真正落地，并实现实时监控与预测分析。正是这种以规则为纽带、以数据为驱动的数字化实践，才将散落的原始数据锻造成可洞察的连续逻辑，为项目利润率、客户生命周期、人员杠杆率等多维度指标提供实时支撑。借助 AI 与云计算技术，这条数据链条不仅能够提升组织效率，更能为中国服务业 ERP 的本土化创新提供坚实基础，推动整个行业在未来走向更加智能、高效的发展之路。

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