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数字时代的成本管理

来源:本站原创 浏览量: 发布日期:2019/5/30 9:43:50

当今多变的环境使得成本管理成为企业竞争的必要环节。传统意义上的成本管理,往往是应对成本竞争压力、市场需求减少、流动性不足和信贷收缩的防御性措施。但是面对快速变化的全球商业环境,公司逐渐采取更加主动的方式进行成本管理,将其作为促进企业成长的战略举措,并通过结构性成本优势来实现稳定的利润。德勤首期双年成本调查报告中对中国公司的调查结果也显示了这样的趋势。被调查公司的成本管理,大多是出于取得竞争优势(65%)或者促进增长(64%)的目的,此外,47%的公司是出于提升国际业务组合的业绩。相比之下,只有17%的被调查公司的成本管理动因是应对市场需求的显著下降,32%是由于自身在竞争中的成本劣势,35%是由于政策变化,另有36%是由于流动性不足或者信贷收紧。

 数字时代的成本管理

与其他地区相比,在中国公司中利用成本管理来取得竞争优势并促进增长显得尤为重要。调查显示,在亚太其他国家中只有58%的公司是为取得竞争优势而进行成本管理,在美国这一比例为57%,在欧洲和拉丁美洲各为46%。类似的,在亚太其他国家中有53%的公司主要为促进业绩增长而进行成本管理,在美国这一比例为43%,在拉美地区和欧洲各为36%

 

但是,尽管成本管理对于中国公司有重要的战略意义,只有35%的上述公司实现了成本管控目标,仅仅有12%的上述公司能够在实现成本管控目标的同时保持10%以上的销售增长率。相比之下,亚太地区其他国家中有28%的公司实现了成本控制目标,在欧洲这一比例为44%;在欧洲公司中,同时实现成本控制目标和业绩增长的公司比例为7%,在美国这一比例为14%

 

调查结果显示,成本管理成功的重要因素之一是新的信息基础设施、信息系统和智能商务平台的应用。如图1所示,所有完成成本管控目标并实现业绩显著增长的中国公司都在他们的成本管理中应用了新的信息技术。相比之下,在实现成本管理目标但没有显著业绩增长的公司中,应用新信息技术的比例为79%,而在没有完成成本管理目标的公司中这一比例为64%。在其他地区,同时实现成本控制目标和显著业绩增长的公司、完成成本管理目标但没有显著业绩增长的公司和没有完成成本管理目标的公司中,应用新的信息技术的公司比例分别为62%50%46%。显然,新信息技术的应用不能保证成本管理的成功实施,但是缺乏这种投资似乎会阻碍成本管理和业绩增长的实现。

 

我们的经验表明,信息时代中新的信息来源和技术对于有效的战略成本管理更加重要。数据源正在以前所未有的高速度提供大量的结构化和非结构化数据。与此同时,分析模型和技术的发展使得信息向知识的转化更加便捷。这些新知识,通过促进现有业务的优化,以及商业模式和成本结构的根本转变,来显著提升成本管理的成效。

 

数字技术创新的兴起代表了成本管理方法的主要演进。传统的成本管理重点在于诸如成本分类管理、外部费用削减、持续性发展和流程再造等技术性实践。近来,更具战略意义的结构化方法开始出现,如全球外包、离岸外包和中心化,这些实践通过对公司运营形式、服务形式和管理的基础化改造来节省更多成本。利用信息技术的新一代成本管理方法,通过建立显著降低成本、增加灵活性的新运营方式,为效率提升和业绩改善提供了可能。

 

一、信息化成本管理的方法

 

(一)分析和认知技术

 

信息化成本管理方法围绕两个内在相关的领域发展:分析/认知技术和自动化。随着信息技术提供数据的数量、种类和速度不断增加,分析利用数据进行成本管理的能力变得至关重要。预测分析使用一系列统计模型和认知技术方法,基于大量不同的数据,建立关于未来活动、趋势和行为的预测模型。传统的统计方法擅长于处理和分析数字、交易等结构化数据。随着人工智能、自然语言处理、机器学习等认知技术的发展,结构化数据和文字、图像、视频、表格等非结构化数据都可以被准确分析,企业可以更加容易地发现不同数据中隐藏的信息和意想不到的关系。

 

预测分析和认知技术在成本管理中的应用很广泛。例如,公司将能够更深入地了解成本动因和它们之间的关系,从而更好地优化当前运营,并预测未来的决策对成本的影响。相似地,收入动因分析有助于企业减少增值作用较小的支出,增加那些促进利润增长的支出。预测分析可以通过发现质量缺陷和浪费的原因来减少这些问题,也可以帮助企业预测机器设备和现场产品的维护保养时间。舞弊分析通过预测可能出现舞弊行为的员工、顾客、供应商,来规避相应损失。

 

如果能将预测分析及认知技术应用到预测、计划和预算上,将对公司发展格外有益。精确地预测、计划和预算能为成本管理实践的发展打下坚实基础,从而更好地帮助企业应对竞争威胁、抓住机遇并获得盈利增长。经过对成本管理调查数据的分析,我们发现作为成本管理项目的一部分,改进预测、预算和报告流程的公司更有可能去实现降低成本、节省更多运营成本和营运资本的目标。通过更好地理解过去业绩的影响因素和对未来计划的潜在威胁,预测分析及认知技术能够进一步提高公司决策者的预测、计划和预算能力。收集大量的结构及非结构数据并分析建模,从而确保驱动业务和影响预期结果的关键信息能够用来提高精确性。此外,预测分析及高级建模可以提高公司将预测、计划和预算流程纳入风险考虑的能力。高级建模工具能被用于执行模拟和假设分析,从而为被选择的成本管理实践将如何影响公司绩效提供更深刻的见解。相应地,经理们可以通过测试不同情境不断调整预算和预测,从而设计一旦成本管理失败的应急计划。

 

(二)自动化

 

自动化很早就与成本管理工作联系起来了。传统的自动化被用于提高生产加工产品的效率和有效性。随着数字化创新,自动化更多地聚焦在知识劳动密集流程的革新。举例来说,机器人过程自动化(Robotic Process Automation , RPA)使用专业计算机程序来自动化和标准化重复性的人工流程。RPA相对于人类,不仅使重复性工作变得更快、更精确、更不知疲倦,而且解放了雇员的时间使其能够更多地投入到高价值的任务上。

 

人类固有技能有手写识别、人脸识别,还有认知技能比如计划、对于局部和不确定事项的推理以及学习等,更多先进的认知性工具通过使这些人类技能自动化工作成为可能,从而使知识性工作数字化更进一步发展。因为认知技术拓宽了信息技术对传统人力工作的影响,他们可以打破组织主流上对速度、成本和质量的权衡。

 

二、数字化成本管理方案实践

 

利用数字技术的力量来促进效率和效能,下一代先进的成本管理方案的兴起已开始关注自动化和分析认知技术,比如将成本收入动因纳入现有的决策、替换或者人力变动的商业流程当中。这些方案仍处于成熟的早期阶段。然而,不同于传统的战术型、结构化的成本管理方案可能已经接近或超过其潜力的峰值,采用先进数字化方案的成本管理程序才刚刚兴起,由于数字技术的指数型增长(摩尔定律)和更快的实施处理能力,数字化方案将使公司在未来有潜力,用更少的时间节约更多的成本。


数字时代的成本管理


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