CN110009465A - 财务资产精益化管理平台 - Google Patents

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褚大可
包迅格
沈华强
林海瑞
李皓
朱金尧
楼杏丹
林萍
王乾峰
詹正元
李坦
杨新明
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State Grid Zhejiang Electric Power Co Ltd
Zhejiang Huayun Information Technology Co Ltd
Information and Telecommunication Branch of State Grid Zhejiang Electric Power Co Ltd
Original Assignee
State Grid Zhejiang Electric Power Co Ltd
Zhejiang Huayun Information Technology Co Ltd
Information and Telecommunication Branch of State Grid Zhejiang Electric Power Co Ltd
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    • G06Q40/00—Finance; Insurance; Tax strategies; Processing of corporate or income taxes
    • G06Q40/12—Accounting
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    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02D—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES [ICT], I.E. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES AIMING AT THE REDUCTION OF THEIR OWN ENERGY USE
    • Y02D10/00—Energy efficient computing, e.g. low power processors, power management or thermal management

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Abstract

本公开提供财务资产精益化管理平台本发明主要利用大数据技术，引入影响电网资产规模、运维成本的因素，例如历年投资规模数据、历年运维成本数据、气象数据、工人数据、用电规模数据、地区经济发展数据等，进行相关的预测。对此，本发明财务资产精益化管理平台，根据固定资产折旧计算方式，搭建模型，首先根据默认折旧方式进行计算，获取默认计划折旧模型；加入折旧年限、折旧方法、残值率为参数的搭建预测折旧模型，用于计算预测折旧；通过这样的技术方案，本发明基于前端业务原始明细数据开展分析应用。从而解决电改大背景下，电价基于资产规模、运维成本来制定，而公司无法很好地对未来几年的资产规模、运维成本进行管控的问题。

Description

财务资产精益化管理平台
技术领域
本公开涉及计算机信息处理领域，具体而言，涉及财务资产精益化管理平台。
背景技术
固定资产管理作为企业管理工作的重要内容，不仅在企业的资产结构中所占的比例相对较高，而且对于企业的经营发展也有着至关重要的保障作用。然而固定资产管理工作是一项系统复杂的管理工作，涉及企业内部的生产经营、财务管理、采购营销等各个部门，但是目前我国企业在固定资产管理工作中却存在着较多问题，造成了固定资产管理工作水平不高，固定资产闲置浪费以及资产流失等问题时有发生。因此，强化企业固定资产管理，确保企业固定资产安全，提高企业固定资产管理水平，已经成为企业管理工作的重要内容，这对于充分发挥企业固定资产价值，提高企业的整体效益收入水平也具有重要的作用。
现有技术中专利申请号为CN201810370035.9的发明专利《一种固定资产信息管理系统》中就公开了一种固定资产信息管理系统，包括人员信息管理单元、登录单元、固定资产信息管理单元和固定资产信息审核管理单元；所述的人员信息管理单元用于记录人员基本信息，包括人员的权限信息；所述的固定资产信息管理单元包括：固定资产基本信息管理模块、固定资产折旧管理模块、固定资产盘点管理模块和固定资产维修管理模块；固定资产信息审核管理单元包括：固定资产新增管理模块、固定资产租入管理模块、固定资产租出管理模块和固定资产处置管理模块。该系统实现了固定资产的动态化、精细化管理，便于优化资源配置、提高固定资产资源使用效益。但是该专利只是一种设想，希望给予各种功能模块来解决不同的问题，并没有给出具体的解决方案。同时尤其没有针对折旧这一块给出具体的解决方案。
而现有技术中的专利申请号为CN201610029660.1的发明专利《测算企业现金流量的方法和系统》中公开了一种测算企业现金流量的方法和系统。所述方法包括：获取预定义的影响预测期内企业现金流量的关键指标，并对所述关键指标进行量化；所述关键指标包括企业外部影响因素指标和企业内部经营决策指标；将量化后的关键指标作为输入变量或模型参数，构建测算模型，所述测算模型包括固定资产测算子模型和无形资产测算子模型；获取所述固定资产测算子模型和无形资产测算子模型的测算结果，根据所述计算结果计算利润测算表中的项目数据和资产负债测算表中的项目数据；根据所述利润测算表中的项目数据和资产负债测算表中的项目数据计算现金流量表中各测算项目的值，以得到企业预测现金流量表。通过本发明可有效提高测算企业现金流量的准确度。
但是在折旧这一块依然缺乏高效且较为精准的预测方式,导致资产管理无法达到理想的效果。
发明内容
有鉴于此，本公开提供财务资产精益化管理平台本发明主要利用大数据技术，引入影响电网资产规模、运维成本的因素，例如历年投资规模数据、历年运维成本数据、气象数据、工人数据、用电规模数据、地区经济发展数据等，进行相关的预测。从而解决电改大背景下，电价基于资产规模、运维成本来制定，而公司无法很好地对未来几年的资产规模、运维成本进行管控的问题。
对此，本发明财务资产精益化管理平台，包括：
设置带有权限控制的系统数据库；
采集基于SAP系统记录的固定资产卡片字段；
根据固定资产折旧计算方式，搭建模型，首先根据默认折旧方式进行计算，获取默认计划折旧模型；
加入折旧年限、折旧方法、残值率为参数的搭建预测折旧模型，用于计算预测折旧；
最终在当年完毕后计算实际发生的折旧金额，将其对比通默认计划折旧模型计算结果和预测折旧模型的计算结果；获取系统参数，通过系统参数调整默认计划折旧模型和预测折旧模型，采用更新后的模型进行下一年度的预测。
优选的，所述默认计划折旧模型包括直线折旧：本年度月折旧＝ods_fin_m_asscard-plandepr/12*-1，则本年度折旧＝本年度月折旧*本年度月份数；以后年度折旧根据ods_fin_m_asscard-afasl折旧码。
优选的，所述默认计划折旧模型包括双倍余额折旧：本年度月折旧＝ods_fin_m_asscard-plandepr/12*-1，则本年度折旧＝本年度月折旧*本年度月份数；以后年度折旧根据ods_fin_m_asscard-afasl折旧码。
通过这样的技术方案，本发明基于前端业务原始明细数据开展分析应用，解决数据交互难、管理难、分析难，确保数据准确、真实、同源；数据可视化展示，利用可视化工具使得数据展示更多样，信息更丰富、指标更直观；数据计算更高效，测算更灵活，使用离线或在线计算技术，实现海量数据多维度即时查询(毫秒、秒级响应)。充分利用大数据平台丰富的数据资源、海量的数据存储功能、高效的计算性能，有效提升资产相关统计及预测能力，从而为公司各级管理人员提供全面、及时、多维度、高可靠性的数据，为其决策提供有力的辅助支持。相比于传统的EXCEL表格手工测算，准确率提升25％，效率由原先至少3天减为几分钟。
具体实施方式
本发明实际使用时需要获取：原增量资产的原值折旧A+未来年度预测增量资产的原值折旧B
A、原增量资产的原值折旧
先取的记账金额、折旧年限和资产价值日、折旧码、资本化日期字段
ods_fin_t_assetsdocu-companycode＝ods_fin_m_asscard-companycode
ods_fin_t_assetsdocu-asset＝ods_fin_m_asscard-asset
ods_fin_t_assetsdocu-anln2＝ods_fin_m_asscard-anln2
ods_fin_t_assetsdocu-accyear＝存量界限+1
取本条资产记账金额ods_fin_t_assetsdocu-anbtr和ods_fin_t_assetsdocu-bzdat，并从资产台账表中取的ods_fin_m_asscard-NDJAR、ods_fin_m_asscard-afasl；ods_fin_m_asscard-AKTIV
原增量资产的原值折旧为每个资产逐条资产记账金额(正值)分别算折旧值，再进行累计。
算法1、考虑资产的逾龄日期
首先算的资产的逾龄日期，如果资产价值日＞资产的逾龄日期，将不予考虑，按算法2进行计算
如果资产价值日＜资产的逾龄日期，
1.1、折旧月的算法
将逾龄日期减去资产价值日算得的折旧月份和以下1.1.1和1.1.2算得的折旧月份进行比较，取较小的
例如：存量年限为2018年，资产资本化日期为2013年7月，资产价值日为2019年5月20日，
1.1.1、如果预测年度＝存量界限+1，折旧月份只算从资产价值日开始的下一月到年底的折旧，如果预算年度为2019年，逾龄日期为2018年7月，那么折旧月份为7个月，如果逾龄日期2019年8月，那么折旧月份为2个月；
1.1.2、如果预测年度＞存量界限+1，如果预算年度为2019年，逾龄日期为2018年7月，那么折旧月份为12个月，如果逾龄日期为2019年7月，那么折旧月份为7个月。
1.2、折旧年的算法
折旧年A＝逾龄日期-资产价值日,如果算的有月份除以12折合成年，例如算的值为5年6个月，折旧年A＝5.5年。
1.3直线法(afasl不是以ZD开头直线法)：
原增量资产的原值折旧
＝ods_fin_t_assetsdocu-anbtr*0.95/折旧年A/12*折旧月份
1.4双倍余额递减法(afasl以ZD开头双倍余额递减法)：
原增量资产的原值折旧
＝ods_fin_t_assetsdocu-anbtr/折旧年A/12*2*折旧月份
算法2，不考虑逾龄日期
1.1、如果预测年度＝存量界限+1，折旧只算从资产价值日开始的下一月到年底的折旧，例如：预测年度为2019年，存量年限为2018年，资产价值日为2019年5月20日，只能算7个月的折旧
原增量资产的原值折旧(afasl不是以ZD开头直线法)
＝ods_fin_t_assetsdocu-anbtr*0.95/ods_fin_m_asscard-NDJAR/12*(12-ods_fin_t_assetsdocu-bzdat的月份数)
原增量资产的原值折旧(afasl以ZD开头双倍余额递减法)
＝ods_fin_t_assetsdocu-anbtr/ods_fin_m_asscard-NDJAR/12*2*(12-ods_fin_t_assetsdocu-bzdat的月份数)
1.2如果预测年度＞存量界限+1，折旧月份为12个月，例如：预测年度为2019年，存量年限为2018年，资产价值日为2016年5月20日，要算2019年整年的折旧
原增量资产的原值折旧(afasl不是以ZD开头直线法)
＝ods_fin_t_assetsdocu-anbtr*0.95/ods_fin_m_asscard-NDJAR
原增量资产的原值折旧(afasl以ZD开头双倍余额递减法)
＝ods_fin_t_assetsdocu-anbtr/ods_fin_m_asscard-NDJAR*2
B、未来年度预测增量资产的原值折旧
未来年度预测增量资产原值*综合折旧率
未来年度预测增量资产原值的计算逻辑同“增量资产：期末原值”的计算逻辑，例如：预测年度为2019年，未来年度预测增量资产原值即为上面算得的7.33元，2019年界面输入的综合折旧率为10％，那么未来年度预测增量资产的原值折旧＝7.33*10％＝0.733元。
本发明适用于资产核算要求以及电改成本监审工作，利用大数据云计算手段，开展一定范围内的固定资产折旧预测工作，包括数据采集、模型搭建及应用提升。2018年测算全省固定资产160余万张，分别按照电改核算年份与不同类型折旧年限，完成累计26次全省级折旧预测，50余次市级单位折旧预测，明细资产折旧预测准确率较传统科目级折旧测算准确率提高25％。
通过以上的实施例的描述，本领域的技术人员易于理解，这里描述的示例实施例可以通过软件实现，也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此，根据本公开实施例的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是CD-ROM，U盘，移动硬盘等)中或网络上，包括若干指令以使得一台计算设备(可以是个人计算机、服务器、移动终端、或者网络设备等)执行根据本公开实施例的方法。
以上具体地示出和描述了本公开的示例性实施例。应可理解的是，本公开不限于这里描述的详细结构、设置方式或实现方法；相反，本公开意图涵盖包含在所附权利要求的精神和范围内的各种修改和等效设置。

Claims (3)

1.财务资产精益化管理平台，包括：
设置带有权限控制的系统数据库；
采集基于SAP系统记录的固定资产卡片字段；
根据固定资产折旧计算方式，搭建模型，其特征在于：
首先根据默认折旧方式进行计算，获取默认计划折旧模型；
加入折旧年限、折旧方法、残值率为参数的搭建预测折旧模型，用于计算预测折旧；
最终在当年完毕后计算实际发生的折旧金额，将其对比通默认计划折旧模型计算结果和预测折旧模型的计算结果；获取系统参数，通过系统参数调整默认计划折旧模型和预测折旧模型，采用更新后的模型进行下一年度的预测。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述默认计划折旧模型包括直线折旧：本年度月折旧＝ods_fin_m_asscard-plandepr/12*-1，则本年度折旧＝本年度月折旧*本年度月份数；以后年度折旧根据ods_fin_m_asscard-afasl折旧码。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述默认计划折旧模型包括双倍余额折旧：本年度月折旧＝ods_fin_m_asscard-plandepr/12*-1，则本年度折旧＝本年度月折旧*本年度月份数；以后年度折旧根据ods_fin_m_asscard-afasl折旧码。
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