Trong cấu trúc doanh nghiệp, gần như không bộ phận nào sở hữu “quyền lực dữ liệu” lớn như Tài chính - Kế toán (Finance & Accounting).

Họ nắm chìa khóa của ERP, SAP, dòng tiền, chi phí và lợi nhuận - những chỉ số sinh tồn của tổ chức.

Nhưng có một nghịch lý… khá tàn nhẫn: Finance là nơi giàu dữ liệu nhất (Data Rich) nhưng thường lại là nơi nghèo thông tin nhất (Information Poor).

Dữ liệu thì nhiều. Báo cáo thì dày.

Nhưng khi bước vào phòng họp chiến lược, câu hỏi quan trọng nhất lại bị bỏ lỡ: “Tại sao con số này xảy ra, và tháng sau sẽ ra sao?”

Và “cuộc chơi mới” của chuyển đổi số, AI, Automation đang vẽ lại bản đồ năng lực rất nhanh.

Thông điệp rõ ràng:

Nếu người làm Tài chính không cải tiến để làm chủ dữ liệu, họ sẽ bị chính dòng dữ liệu đó nhấn chìm.

Và vị trí của họ có thể bị “xóa sổ” bởi các hệ thống tự động.

1️⃣ Vì sao “Tài chính Cũ” (Traditional Finance) đang đứng trước nguy cơ bị đào thải?

Mô hình Traditional Finance vận hành theo một quy trình thủ công + bị động.

Và nó không còn phù hợp với tốc độ kinh doanh hiện đại.

1.1 Bẫy “Excel Hell” và báo cáo thủ công

Phần lớn thời gian của nhân sự tài chính bị tiêu tốn vào việc:

• Thu thập dữ liệu

• Làm sạch dữ liệu

• Tổng hợp dữ liệu

…từ các nguồn rời rạc: ERP, CRM, Excel lẻ tẻ.

Đây chính là giai đoạn “Manual Report” sơ khai nhất trong mô hình trưởng thành dữ liệu.

Khi 80% thời gian chỉ để “ra được con số”… thì gần như không còn thời gian để trả lời câu hỏi quan trọng hơn: "Con số đó có ý nghĩa gì?"

1.2 Chỉ nhìn “gương chiếu hậu” (Hindsight)

Bộ báo cáo truyền thống như P&L, Balance Sheet thường chỉ cho biết: Kết quả đã xảy ra (Descriptive Analytics)

Nhưng lãnh đạo doanh nghiệp hiện đại không chỉ cần: “Tháng trước lỗ bao nhiêu?”

Họ cần:

• “Tại sao lỗ?” (Diagnostic)

• “Tháng sau sẽ ra sao?” (Predictive)

• “Nếu thay đổi biến số A, B thì chuyện gì xảy ra?” (What-if scenarios)

Và “Tài chính Cũ” thường thất bại ở nhóm câu hỏi “Tại sao” và “Nếu như”.

1.3 Sự cô lập (Silo) với Kinh doanh

Một vấn đề khác: báo cáo tài chính thường đầy con số nhưng thiếu câu chuyện.

Nếu CFO không thể giải thích mối liên kết giữa: chi phí marketing ↔ tăng trưởng lợi nhuận

một cách rõ ràng, trực quan… thì Finance sẽ mất tiếng nói trong các cuộc họp chiến lược.

Không phải vì họ không “đúng”

Mà vì họ không “thuyết phục”

2️⃣ “Cuộc chơi mới”: Finance Analytics và sự trỗi dậy của Finance Business Partner

Cuộc chơi mới đòi hỏi Finance dịch chuyển vai trò:

Từ Bookkeeper → sang Finance Business Partner (đối tác chiến lược).

Và Finance Analytics chính là công cụ để thực hiện cú nhảy vọt đó.

2.1 Tự động hóa để giải phóng con người (Automation Strategy)

Thay vì làm thủ công, Finance Analytics sử dụng công cụ BI (ví dụ Power BI) để xây dựng hệ thống End-to-End Finance Dashboard.

Trọng tâm là 2 ý:

(1) Dataflow & Single Source of Truth Dữ liệu từ các nguồn (Sales, Cost, Budget) được đổ về một kho dữ liệu chuẩn hóa.

Để mọi báo cáo quan trọng như P&L, Cashflow có thể: cập nhật tự động (Real-time hoặc Scheduled Refresh)

(2) Hiệu quả vận hành Khi thời gian làm báo cáo được giảm xuống gần bằng 0…

Finance mới có “đất” để làm đúng nghề:

• Phân tích biến động (Variance Analysis)

• Truy nguyên nguyên nhân (Root cause)

• Đề xuất hành động

  
  

« Nói thẳng ra: Automation không để thay con người. Automation để đẩy con người lên tầng giá trị cao hơn. »

2.2 Tư duy dựa trên Động lực (Driver-based Thinking)

Điểm khác biệt lớn nhất của “Tài chính Mới” không nằm ở công cụ.

Nó nằm ở tư duy.

Thay vì chỉ nhìn con số tổng (Revenue, Cost, Profit)…

New Finance phân rã thành Logic Trees/Business Trees để tìm Drivers thực sự.

Ví dụ, khi lợi nhuận giảm:

Traditional Finance có thể dừng ở câu: “Chi phí tăng.”

Nhưng với tư duy driver-based, Finance có thể chỉ ra cụ thể hơn:

• Lợi nhuận giảm do biên lợi nhuận gộp của Dòng sản phẩm A tại Khu vực B đang sụt giảm, vì giá nguyên liệu đầu vào X tăng.

→ Đây chính là Diagnostic Analytics - khả năng chẩn đoán sức khỏe doanh nghiệp chính xác như bác sĩ.

2.3 Tiên đoán và tham mưu (Foresight & Action)

Finance Analytics còn mở ra năng lực “ăn tiền” nhất trong bàn chiến lược: What-if (Sensitivity Analysis).

Câu hỏi kiểu:

“Nếu lạm phát tăng 5% và doanh số giảm 10%, dòng tiền của chúng ta trụ được bao lâu?”

Trong cách làm cũ, để trả lời câu hỏi này có thể mất 3 ngày chạy lại Excel.

Nhưng với mô hình dữ liệu hiện đại và dashboard, chuyên viên tài chính có thể trả lời: ngay lập tức trên dashboard.

Đây là giá trị cốt lõi giúp doanh nghiệp quản trị rủi ro chủ động.

3️⃣ Con đường chuyển đổi: Làm sao để không bị “xóa sổ”?

Để tồn tại, người làm tài chính buộc phải trang bị bộ năng lực mới - đúng nghĩa: “Reinventing your business with data.”

Và cần nhớ một câu then chốt: “Old Finance” sẽ bị xóa sổ không phải bởi AI, mà bởi những người làm “New Finance” biết dùng AI và Data Analytics.

Cuộc chuyển dịch sang Finance Analytics không còn là lựa chọn “có thì tốt”.

Nó là mệnh lệnh sinh tồn.

Để bộ phận Finance giữ vững vị thế: “trung tâm thần kinh” điều phối mọi quyết định chiến lược của doanh nghiệp.

Tóm lại:

Nếu Finance chỉ dừng ở “báo cáo đúng”, bạn sẽ bị kẹt ở tầng vận hành.

Còn nếu Finance tiến lên “giải thích đúng + dự báo nhanh + tham mưu rõ”, bạn trở thành Finance Business Partner và không ai dễ dàng thay thế được bạn.

Hãy dành thời gian suy nghĩ, doanh nghiệp của bạn đang ở đâu trên hành trình New Finance?

Và đội Finance của bạn đang dành nhiều thời gian để “ra số”… hay để “ra quyết định”?

🔔 +170.000 người đăng ký theo dõi chúng tôi trên các nền tảng: https://mastering-da.com/newsletter

📌 Thúc đẩy doanh nghiệp Việt đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu qua các chương trình đào tạo Analytics Top 1 Việt Nam từ 2020 @ Zalo: 0961 48 66 48 & https://mastering-da.com/business-intelligence-program/ & https://www.mastering-da.com/finance-analytics-program

#PhuongThaoAnalytics #AI #Analytics #DataDriven #MasteringDataAnalytics

Until next time, keep turning data into decisions!