很多企业把信息系统原理搞错了 ｜ 业务部门对数据正确性负责

企业在使用信息系统中，如果数据有错误，造成财务报表或者管理报表的信息不准确，谁对这个准确性负责？

最近几年，所谓的“数据治理”、“数据中台”理论及方法在中国企业里开始流行，IT 部门、财务部门或者其他的数据管理责任部门主动或被动地为面向财报、管报的数据质量去“兜底”，采用各种办法去清洗、修正从业务部门流过来的“脏数据”，将其作为“数据治理”、“数据中台”的最佳实践。

我认为这种做法是错的，感觉很多企业现在已经越来越不会做信息系统了。

如果业务部门把数据做错了，那么正确的做法是让业务部门去做对，而不是任由业务部门产生垃圾数据，然后让下游的数据管理部门去“擦屁股”。

这个做对的抓手是业务流程管理和正确的数据治理方法。

前段时间，我在《数据中台和数据治理 ｜ 挥向老板们的两把镰刀》文中谈过某大型民营企业董事长非常重视看报表，因而对数据准确性要求很高，这家公司甚至把“数据治理”作为公司管理的头等大事来抓，以公司IT 部门牵头的大量的人力、物力围着老板转，给老板生产他要的数据，生怕犯错。

我开玩笑说，这位老板看的报表，就像著名的袁世凯一人报纸。

袁世凯称帝期间，为掌控舆情又常被身边人蒙蔽：他本关注日本人所办、常批评帝制的一张华文报纸，儿子袁克定与亲信袁乃宽便私设印刷机伪造该报，满版刊登赞成帝制的言论供其阅读；同时，他关注的上海报纸也经梁士诒等人经手，凡反对帝制的文电全被替换成拥戴内容，重制后才呈送。到蔡锷起兵反袁时，袁世凯才接连察觉真相，但为时已晚。

我在《数据中台和数据治理 ｜ 挥向老板们的两把镰刀》文中认为，由IT 部门牵头来“做数据”就是不对的。

另一件类似的事情是，前段时间我在一个会议上听某大型企业集团的财务共享中心负责人分享成功经验，他说自己所在的企业过去通过ERP系统实现了“业财一体化”，但由于业务复杂、灵活，国外ERP 软件不适合中国国情等等原因，业务部门经常操作ERP 系统错误，导致系统自动生成的财务账务不准确。

为应对此问题，他们财务共享中心建立了一个“财务中台”，将业务部门做的业务数据推送到财务中台后，由财务人员手工调整业务部门做错的数据，以确保账务正确。

这个现象还挺普遍的，最近几年很多大型企业集团建“财务共享中心”，都在干类似的事情。然而我认为这种做法是错误的，不仅无助于从源头根本解决数据质量问题，而且会带来责任归属争议和审计风险，是对干了二十多年的企业信息化开倒车。

通过ERP的自动记账来实现业财一体化，是企业信息系统的基本原来。业务操作错误导致财务账务不准确，根源不外乎：业务流程和系统设计不合理、业务人员操作不遵循流程要求、数据输入无校验机制，以及业务人员缺乏确保数据准确性的动力与责任感等。

而将错误的业务数据推送至财务中台，由财务人员手工调整做账的方案，实则“治标不治本”，未解决数据错误根源，财务人员需耗费大量精力纠错，违背共享中心“降本增效”初衷，业财数据处理脱节，沟通成本增加，问题解决周期拉长。

更重要的是，财务人员去调整业务数据做账会引发严重的审计风险与责任混乱：手工修改破坏数据原始性，修改日志不完整，审计难以验证真实性；频繁手工调整被视为内控漏洞，审计可能质疑控制环境有效性；在SOX或国内财税法规监管下，手工调整可能被认定为“规避内控”，触发合规问题；财务手工调整本身易引入新错误，导致账务偏差。

正确的做法应该是让业务人员在源头上，就把业务做对，从而保证数据生成对，具体可从五个方向改进：

1.优化业务流程和ERP系统方案设计，简化操作界面，减少人为失误概率，通过业务流程管理系统（BPM），让正确的人在正确的时间做正确的事情，在数据输入时嵌入自动化校验规则。

2.强化培训与考核，将数据准确性与业务人员绩效直接挂钩。

3.引入智能技术辅助：利用AI或RPA技术，自动识别并纠正常见数据错误；通过机器学习预测错误模式，提前提示业务人员，通过智能编排技术，实现业务流程的任务流转的智能化（参见《基于大模型的智能运营 ｜ 智能体式编排，业务流程管理的新阶段》）。

4.搭建全流程数据治理体系，建立端到端数据治理框架，确保数据从录入到核算全流程可追溯、可校验；设立专门的数据质量管理团队，定期审计优化流程。

5.推动业财深度融合，打破业财数据壁垒，实现数据层面协同。

总之，当前很多企业对于数据治理的方式，本质是“掩盖问题”而非“解决问题”，违背了信息系统的基本原理。对这种企业，我有种 ERP 辛辛苦苦干了几十年，一夜回到解放前的无力感。