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大数据下基于云会计的财务共享中心影像管理

时间:2024-04-24

程平 崔纳 牟倩

【摘 要】 票据实物流转、原始凭证调阅、离岸处理是企业财务共享服务模式下影像管理的核心业务,对企业财务共享中心的良好运转起着重要作用。文章构建了大数据时代基于云会计的财务共享服务中心影像管理框架模型,并详细阐述了影像采集、影像传输、影像存储和影像调用等企业财务共享服务中心影像管理过程的具体业务流程和功能实现,以期为集团企业建设财务共享服务中心提供参考与借鉴。

【关键词】 大数据; 云会计; 财务共享; 影像管理

【中图分类号】 F232;C935 【文献标识码】 A 【文章编号】 1004-5937(2016)20-0129-03

一、引言

大数据、云会计[1]时代的到来,以企业信息化建设多年积累的结构化数据为核心的海量数据通过大数据挖掘与价值发现,能够推动企业经营管理模式的不断转型与发展。财务共享服务中心将集团企业和各个分子公司共同、重复的业务集中到共享中心进行统一处理,通过标准化和流程再造,达到降低企业成本、提高效率、保证质量、提高客户满意度的目的[2]。影像管理系统作为企业财务共享服务中心建设实施的重要信息系统,通过扫描将纸质单据生成电子影像,以影像信息作为流转要素,以电子信息化手段代替传统审批流程和原始凭证查阅,不仅能够实现企业审计所需会计资料影像化的转化,而且使企业能在较低的成本和较小的风险下提高业务处理能力,提升运营效率。

近年来,电子影像管理相关研究引起了学术界和实务界的关注。周小平等[3]针对现有手工管理纸质档案和票据存在的弊端,提出充分利用先进的软硬件技术实现票据、档案电子化管理的解决方案。石妙希[4]从推广的必要性、系统的构建以及存在的问题三个方面详细阐述了档案影像管理系统的构建。樊小泊等[5]研究了如何利用美国环境系统研究所(ESRI)公司的空间数据库中间件和ArcGIS Engine前端开发组件,构建海量影像数据库管理系统过程中涉及存储和检索的关键技术。

综观现有研究发现,这些文献大多是从当前影像管理的业务需求、系统构建的模型方法以及关键技术等方面去思考,很少涉及电子影像管理的具体业务处理流程与功能设计,并且现有的研究背景基本未基于企业的财务共享服务模式。基于此,本文研究大数据时代基于云会计的财务共享中心电子影像管理框架、流程与功能设计。

二、大数据下基于云会计的财务共享中心影像管理框架模型

财务共享服务模式通过流程的标准化、规范化与再造,能够提高企业的经营管理效率、风险管控水平,实现企业的成本控制与财务管理模式转型。影像管理作为实施财务共享服务中心建设的重要支撑系统,通过大数据、云计算、移动物联网技术,实现了票据实物跟踪流转、原始凭证调阅、票据影像无纸化业务处理,为企业实施财务共享服务提供了强有力的支撑。基于此,本文构建了一个大数据下基于云会计的财务共享中心影像管理框架模型,如图1所示。

图1所示的财务共享中心影像管理框架模型是建立在大数据、云会计的基础上,主要包括基础设施层、业务层、数据层、服务层、应用层和用户层等层次。

基础设施层中基于大数据、云计算技术的智能终端、服务器、存储器、网络和安全设备为业务层的网络报销系统、财务核算系统、资金管控系统、绩效管理系统、合同管理系统和电子档案系统等直接提供系统的运行环境支撑,并为数据层、服务层和应用层从企业内外部收集与企业影像管理所需的相关电子影像数据提供采集通道。

数据层将来自业务层的与企业影像管理相关的DBMS、HDFS、File NOSQL等ODS业务同步复制数据库的结构化数据、半结构化数据和非结构化数据经过ETL数据抽取、转换和加载,并借助Hadoop、HPCC和Storm等大数据技术进行规范化处理后,建立以影像管理为主题的,包括凭证管理、合同管理、票据管理、绩效管理等多个维度数据的数据仓库。

平台服务层对数据中心的数据通过数据处理、数据利用、应用整合、用户整合和基础服务,采用文本分析和搜索、可视发现、商业智能和高级分析等决策支持技术,对来自数据层的与影像主题相关的信息进行分析整合,面向用户层的集团公司、分子公司和相关干系者,根据企业财务决策的要求,对影像平台提供的数据进行分析利用,从而帮助企业管理决策。

基于云会计平台,集团企业通过与基础设施层中的智能终端、服务器、存储器、互联网等的连接,从企业内部机构、外部市场、税务部门、银行和会计师事务所等处,收集与企业财务数据和非财务数据相关的影像数据。由于这些数据可能分布在不同的地域和机构,并且影像数据类型可能不同,因此需要借助云会计平台去实现这些分布式影像数据的采集和预处理。从基础设施层获得的初始数据源,经由云会计业务层的网络报销系统、财务核算系统、资金管控系统、绩效管理系统、合同管理系统和电子档案系统等对其进行初步的采集,并通过后台的数据模型进行数据挖掘、清洗和整合,使影像管理系统有更加全面和科学的数据支撑,提高管理决策效率。

应用层对云会计业务层的数据进行处理,并将其同步复制到数据库中,包括DBMS、HDFS、File和NOSQL等,同时借助大数据处理技术Hadoop、HPCC、Storm等[6],对其进行数据的规范化处理后,放到数据中心(数据仓库)。企业借助平台应用层的文本分析和搜索、可视发现、商业智能和高级分析等数据决策支持技术,对来源于平台服务层的影像数据信息进行整合和分析,根据决策的需求形成多种不同层次的决策方案。集团企业的决策者就是用户层,包括集团公司、子公司、分公司等,需要从应用层的影像管理决策方案中根据相对最优原则进行选择,并且合理地分配与利用资源。

三、大数据下基于云会计的财务共享中心影像管理业务流程

财务共享服务将集团企业和各分子公司共同、重复、标准化的业务提取出来,通过共享中心进行集中统一处理,影像管理系统有效地解决了财务共享集中处理的要求与原始凭证分散产生的矛盾。影像管理系统支持对票据影像的采集、传输、存储和调用,并能实时跟踪影像文件、纸质票据的状态和位置信息。影像管理系统分为扫描子系统和影像服务子系统两个部分。扫描子系统通常安装在分散的各分子公司电脑端,电脑端通过控制不同的高速扫描仪对各种原始凭证、发票、报账单、合同等会计资料进行影像扫描、图像处理、封面条码识别、发票OCR识别、影像自动分组和影像上传(包括实时上传和批量上传)等操作。影像服务子系统则负责对实物票据和影像票据资料进行管理,各分子公司的采集人员首先将采集的纸质票据进行分类整理,随后扫描人员通过扫描端将票据扫描并上传至财务共享中心,财务共享中心即可记录、监控有关部门对实物票据的接收、内部转移等信息,也可以通过影像管理中心实现对影像票据资料的审核、浏览、调阅以及相关的统计分析。

下面从影像采集、影像传输、影像存储、影像调用四个核心环节对企业财务共享服务中心的电子影像管理过程进行详细阐述。

(一)影像采集

影像采集是影像管理系统的数据输入前端,集团企业各分子公司首先对各类原始凭证、发票、报账单、合同等会计资料进行汇总收集,随后通过各类高速扫描仪进行静默式扫描,隔离复杂的参数,影像管理系统能够根据会计资料类型的不同自动筛选相应的扫描仪进行影像识别。针对原始凭证的影像识别,影像管理系统可以提供印刷体识别、手写体识别、条形码识别和OCR识别。针对票据管理,影像管理系统是通过OCR识别技术对发票资料进行扫描,自动分析并对发票进行校验,无需人工干预。针对企业资金管控,影像管理系统可以自动筛选承兑汇票行号、票号,并与央行数据库进行比对,识别假票、废票,实现承兑汇票的智能管理。针对合同管理,影像管理系统是通过综合版面智能分析技术和模式智能匹配技术,只显示合同的封面、盖章页等关键页以提升后期的审核处理效率,紧密贴近企业的业务需求。同时,对上传影像进行版面分析、特征定位、特征抽取、模式匹配以及批次清分,将电子文件进行分组管理。此外,影像管理系统还会采集Hadoop的Chukwa、Cloudera的Flume等系统日志数据,以及通过网络爬虫技术从网页中抽取信息。

(二)影像传输

影像传输主要通过TWAIN协议、SANE协议以及ISIS接口将采集的确认无误的影像资料上传至FTP服务器。影像扫描人员首先将采集的影像资料按照纸质会计资料的分类方式进行归类,实现纸质档案与电子档案的一一对应。随后对扫描进入系统或者导入系统的影像资料逐一进行初步质检,对于质检未通过的影像,扫描人员可以直接将其删除并进行重新扫描录入,也可以对其做进一步处理,包括裁剪、旋转和纠偏等图片处理技术,以此提高影像的可用性。对于重新上传的影像资料,系统会精确控制其业务属性,便于财务人员对新增的影像资料进行审核上传。对于初步质检通过的影像资料,系统会自动将影像资料与纸质档案进行关联,并建立相应的索引信息。此外,各分子公司的扫描人员可以选择实时上传和定时上传两种影像上传模式,同时通过校验码认证,可以确保上传影像信息的安全性和正确性。

(三)影像存储

影像存储支持多种数据存储技术,影像管理系统不仅可以采用磁盘和磁盘阵列集中存储、Oracle和DB2分布式数据库存储,也可以采用MongoDB、HBasse以及Hadoop的Hive、Inpala等对数据进行并行存储。影像存储在存储结构上可以采用Geodatabase模型和影像分布式云存储两类。系统通过Geodatabase模型可以将正确无误的影像资料分为影像目录和影像数据集两种方式进行存储,在层次较高的影像分类上采用影像目录的方式存储,在层次较低的影像分类上采用影像数据集的方式进行存储,即系统首先对存储的影像信息进行自动分类,并建立相应的影像管理知识库用来存储影像管理系统中的各种信息元素,主要包括原始凭证、票据、合同以及报账单等元素,这些元素可以采用影像目录的方式进行存储,而其中的每个信息元素又包含了多种不同的详细信息,这些信息可以采用影像数据集的方式进行存储。影像分布式云存储利用集群、分布式文件等技术,不仅可以解决海量影像的存储问题,还可以解决存储设备间的协同性问题,即在影像存储中,系统通过分布式文件技术存储正确无误的影像资料,利用集群技术在共享中心构建不同的文件服务器来存储不同时期影像资料的数据信息,使得系统实现影像资料的海量存储。

(四)影像调用

集团企业和分子公司通过影像管理系统可以实现影像信息的实时查询调用。影像管理系统在影像存储阶段存储了包括影像资料、影像来源、获取时间和分辨率等元数据信息,因此在影像调用阶段,系统可为用户提供影像级别的元数据查询和浏览,通过这些元数据,用户无需打开查询到的影像资料,仅通过查询结果即可判断是否存在满足条件的影像资料,这样不仅可以降低打开影像浏览的时间,还可以大大提高查询工作的效率。用户也可以通过精确查询、模糊查询及组合查询等多种查询方式获取个性化的影像资料。在查询到符合条件的影像后,用户可以对其进行实时动态处理,即基于财务共享云平台对影像进行投影、组合、拉伸、映射渲染等操作,并实时获得影像处理结果,以便后续的影像下载和分析。系统为用户提供了两种不同的分发方式下载图片,一种是用户选择若干影像后下载其全部的原始数据,另一种是用户对影像作进一步确认,只选择自己感兴趣的区域进行裁切下载,同时用户还可以自定义影像输出的分辨率和影像格式等。系统还支持桌面客户端、各种Web APls和移动设备访问共享的影像资料,使得用户在任何地方都可以获取其需要的影像资料并进行分析应用。此外,大数据下的海量影像数据更新频率快,仅仅依靠手工单张更新会极大地降低更新效率,因此影像管理系统为企业提供了数据加载工具,可以加快影像数据导入、导出的速度。

四、结语

基于大数据、云会计技术的财务共享服务中心影像管理系统,通过电子影像扫描技术,可以帮助实现各类业务单据审批的智能化处理。本文构建了大数据时代基于云会计的企业财务共享服务中心影像管理框架模型,并对影像管理的核心业务过程进行了详细阐述。通过建设影像管理系统,可以实现单据管理的规范化和高效化,促进单据审批流程高效运转,提升财务共享服务中心的运营能力和服务效率。

【参考文献】

[1] 程平,温艳好.基于云会计的AIS可信性层次结构模型[J].重庆理工大学学报(社会科学版),2014(2):24-31.

[2] 张庆龙,黄国成.创新业务领域服务企业集团财务共享[J].中国注册会计师,2012(1):58-63.

[3] 周小平,张书杰. 票据、档案影像管理系统的设计与实现[J].计算机与信息技术,2007(7):97-106.

[4] 石妙希.积极推广档案影像管理系统[J].北京档案,2009(6):36-37.

[5] 樊小泊,陈红.海量影像数据库管理系统关键技术研究[J].计算机工程与应用,2006(30):10-13.

[6] 程平,王晓江.大数据、云会计时代的企业财务决策研究[J].会计之友,2015(2):134-136.

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