答知乎 100 题后，我才懂中小企业对账有多难 ——从甲方转型乙方的15年，看财务未来的生存逻辑

编者按：本文源自见知数据资深业务专家雷子豪在知乎平台的真实洞察。我们发现，许多中小企业的财资管理痛点，源于对基础流程的误解。今天，我们邀请这位“行业老兵”，分享他如何将复杂理论转化为“一步到位的解决方案”。

前段时间去北京见个老朋友，简单介绍下，老朋友履历很丰富，在国内大厂和制造业干了差不多20年，属于财务专家+数字化专家类型，现在在一家TO C的互联网公司做数字化转型负责人。吃饭时跟我八卦说：

我们财务招人，财务岗挂了差不多3个月，来面试的要么只会做三表，要么跟市场部聊“品效合一”或“媒体投放ROI”，跟听天书似的。你说现在财务招个人怎么这么难？

这话把我拉回到了2022 年从甲方转乙方前，我在一家年营收过千亿的装备制造企业做了做财资管理，招人的时候也遇到了类似的问题：传统财务岗，在猎聘上开 6000 月薪随便一搜都能收到大几十份简历；可要是找能对接生产、算明白 “存货周转跟资金占用关系” 的人，哪怕开2万月薪，也得筛俩月。

后来做乙方服务不同行业客户才发现，这不是个别现象。拿制造业举例，财务岗位需求中，因共享及数字化工具的普及，目前招聘市场纯财务岗和复合背景的财务岗需求比例大概是1：4。

所以，我们再看这个问题“财务未来有没有前途？”只会做账的财务，被时代淘汰可能只是时间问题；能帮公司算明白 “哪笔生意赚钱、哪笔资金浪费” 的财务，已经成为企业财务的主流需求。

那会儿我在一家航空公司，整个财务部把境外派驻的同事算上将近400号人，除了Office三件套几乎没有管理工具。这也是那个时期企业财务的一个缩影，纯靠人力，人海战术。

我的日常工作主要还是围绕手工报表和台账，算月度资金计划得对着银行流水和市场部的航线销售计划、采购部的航材采购计划等逐一核对，时间紧了就按同比和环比直接先拍一个数出来，但就光这活儿每周就得占3天。当时招人，以应届生为主，社招核心要求就俩，财务专业，Excel技能要好。

跳槽去了一家年营收接近百亿的跨境电商企业。 那时期的跨境电商在业界有个外号，叫做“现金奶牛”。特征是账上的存量现金非常大。对于财务的要求，除了传统财务，还有更多一阶的要求，就是让手中的钱“保值增值”。日常工作主要围绕资金计划，资金理财和外汇管理这块来进行。

工具除了传统的Excel，用到了谷歌的在线共享表格来做数据统计，专业的资金管理工具价格还比较高，只有央企和大型集团民企在用。

这时期招人，我们除了传统上要懂资金，懂结算，还多了要熟悉金融机构政策，懂得利用金融工具优化结算条件，有外汇管理的底子。

来了前面说到的营收超千亿的装备制造业，大型集团企业，业务跨度极大。各类下属法人组织差不多有200个。

注意，这里的200个都是有实际业务的，跟现在MCN公司那种下面的壳公司不一样。在这边主要是做财资管理的蓝军。受疫情影响，叠加数字化工具如雨后春笋般冒出，各种类型的工作都在往上线的软件系统方面展开。

这边工作最直观的感受是，除了原有的各项技能点得点满外，还得对业务有较深得理解。有点类似要想大打入对手内部，你得懂对手的那些黑话。我们拟定岗位硬性门槛就有：懂销售及采购管理的基本流程，能从资金流水信息里洞察业务异常，对数据敏感且能熟练快速上手各类操作系统得的应用。

当时HR招了1个月后跟我们反馈，有经验偏传统型的财务老手她手头候选人还是有几个，这种复合型的人才各个企业都抢红眼了，就算流出来了也会被哄抢。她把薪酬、岗级范围放给我们自己去找，HR接触完后再来第二轮，期间可能人就被秒了。

来到见知做乙方。这个时期稍微有点规模的企业对财务岗位需求普遍发生了质的变化。制造业企业，招财务一般要 “懂一些产品的生产周期”，因为产品对应的库存周转率直接影响现金流；零售类企业，要求财务 “能从POS数据里看出客单价与回款节奏的关联”；外贸/跨境电商客户，HR会直接说 “得懂远期结汇，能算汇率风险，不然别来”……

更关键的是“目的变了”：2022年往前，企业对于财务工具还是聚焦在 “省时间”上；现在的话，很多都是 “解决业务问题”。比如有制造客户用财务工具分析应收账款，找出 “账期超90天的客户全是机械配件行业”，直接调整了赊销政策；有零售客户打通线上线下库存数据，把库存差异率从8%降到2%。这些在我甲方时期，根本没人让财务去做。

今天写这个是因为这两年来财务人这个群体好像都比较焦虑，工作性质比较苦逼，没出问题那是你该做的，出了问题就得卷铺盖走人。日常日报、周报要加班，月报、关账要熬夜，厚厚的凭证、单据堆满桌子，抽屉里是装满了U盾和印章的铁盒，电脑打开铺满屏幕的Excel台账。

领着最低的工资，挨着最毒的打。再加上当下这个技术迭代的速度和多变的政策环境，使得大多数财务人对未来比较迷茫。现实点的方法，其实跟这三个点相关度比较高，快速的学习能力、对业务的好奇心，以及数据解读能力。拿我自己日常觉得比较有用的几个方法来举例：

• 快速学习先找一个方向，比如想学分析，从你最熟悉的业务入手：懂采购的，就先学用工具分析供应商账期；懂销售的，就学分析客户回款。
  利用“微学习”对抗知识焦虑，每天利用通勤、午休等碎片化时间，专注攻克一个小知识点。这样就是带着兴趣且不会有焦虑感的同时，，能以自身的业务经验底子洞察数据背后的故事，正反馈有了，不断累积，这样就把学习的习惯给养成了，有了习惯后续就是量变引起质变的事了。
• 对业务的好奇心这里我的方法是将沟通落实到日常和实地。好奇心是需要主动走出去看看世界的。可以尝试定期参加一下业务部门的会议，不是为了“洞察”业务的毛病和问题，而是作为观察者和学习者。然后，主动申请到生产车间或销售一线进行短期轮岗或参观，亲身体验一下业务的实际运作流程。一段时间后，你就会下意识地将财务语言更多的转化为业务语言了，这样更容易被理解和接纳。在有一定的积累后，可以创建自己的一个知识库，记录下不同业务活动（如市场促销、新产品研发）会如何影响财务数据（如收入确认、成本归集、现金流）。长此以往，你就能培养出对业务数据的敏锐直觉。
• 数据解读能力这块说起来话题比较大，不同行业有不同的视角。目前来说，比较普遍的分析框架参考四个维度，说官话叫做客观呈现关键数据的变化；深入分析原因；基于历史数据和趋势，进行预测；提出具体、可执行的行动建议。说人话总结下，就是发生了什么，为什么发生，将会怎样，我们应该怎么做。比如看上市公司财报，一般都有对应的行研报告来做参考，也可以用AI，参考这个框架将数据投喂过去，AI回答该给一个答案出来，但AI目前给出来的答案有时会非常离谱，比如那天逛虎扑时有个这个回复很有意思：