01 電商行業目前的對賬方法
電商行業目前的對賬方法主要包括以Excel為基礎的手動對賬、結合RPA的半自動化對賬。傳統Excel對賬方式簡單易用，但效率低下且易出錯；RPA技術引入後，部分實現了資料下載和處理的自動化，但仍受Excel效能限制。接下來，我們將詳細分析這兩種對賬方法的特徵：
1. 傳統方法：以Excel為主的手動對賬
Excel作為傳統的對賬工具，依賴於手動下載報表和資料重新整理，效率評分為60分。在電商行業中，Excel一直是財務人員最常用的對賬工具。這種傳統方法的主要流程包括：
- 資料獲取：財務人員手動從多個電商平臺下載賬單和報表。
- 資料清洗與整理：將下載的資料匯入Excel，透過提前設定好的函式和公式進行處理。
- 對賬結果生成：使用VLOOKUP等函式匹配資料來源，生成最終對賬結果。
這種方法雖然操作簡單，但存在明顯的侷限性：
- 效率低下：按天計算效率，難以適應資料量大且更新頻繁的電商行業需求。每次對賬都需要手動下載和清洗資料，耗時費力。
- 易出錯：在實際操作中，財務人員需要花費大量時間在資料的整理和核對上，這不僅增加了工作量，也提高了出錯的風險。公式和函式的錯誤設定可能導致對賬結果不準確。
- 效能瓶頸：Excel在處理超過100萬行資料時容易卡頓甚至崩潰，難以滿足大資料量的對賬需求。Excel處理大量資料時的效能瓶頸，使得對賬工作難以滿足電商行業對實時性和準確性的高要求。
2. 結合RPA的Excel對賬
結合RPA技術，Excel的對賬效率提升至70分。為了提升效率，越來越多的電商企業開始引入RPA（機器人流程自動化）技術。RPA能夠模擬人工操作，從而部分實現自動化對賬。
- 自動化流程：RPA可以自動登入電商後臺，定時下載賬單資料並匯入預設的Excel模板，實現部分自動化。
- 減少人工干預：透過自動化指令碼完成重複性操作，減少人工干預和人為錯誤，提高資料處理的速度，使得財務人員能夠將更多的時間和精力投入到資料分析和決策支援中。
- 節省時間：RPA的使用按小時計算效率，顯著提高了資料處理的速度和準確性，為電商財務提供了更高效的對賬解決方案。透過自動化指令碼，RPA可以快速處理大量重複的任務， 如資料下載、複製和貼上等，將大量繁瑣的手動操作轉交給機器人，從而釋放財務人員的雙手， 讓他們專注於更有價值的工作。
儘管如此，RPA+Excel的方案仍然受到Excel自身效能和資料整合能力的限制，特別是在多平臺、多店鋪的大資料場景下，效率和可擴充套件性均無法滿足需求。
02 FineBI助力電商行業實現智慧化對賬
為幫助電商行業解決對賬的難題，帆軟提供BI工具FineBI，結合數倉和API介面，支援多平臺資料整合與實時更新，進一步提升了對賬效率和準確性，逐步邁向智慧化與自動化對賬。以下是基於FineBI實現不同自動化程度的對賬方法：
1. FineBI+RPA+Excel：邁向智慧化的初步探索
再結合FineBI，Excel的對賬效率提升至評分80分。FineBI的引入為傳統Excel對賬方式提供了新思路。透過將RPA與FineBI結合，可以實現如下最佳化：
- 資料自動上傳：RPA將Excel資料自動上傳FineBI。
- 主題模型建模：在FineBI中搭建對賬模型，利用RPA技術定時下載報表，更新到FineBI，實現資料的自動化處理和分析。FineBI提供主題模型功能，透過關聯多張表，減少了資料冗餘。
- 靈活分析：FineBI的分析能力遠超Excel，支援大資料量的實時分析。對賬模型之間連結關係不佔記憶體，但是能實現Excel中 Vlookup的結果。
這一方法適合於資料量大（一張Excel已經無法一次性完成對賬）、分析需求複雜的場景，相比單純的Excel對賬效率顯著提升。
2. FineBI+RPA+數倉：從儲存到分析的整合升級
隨著資料量的進一步增加，數倉（資料倉庫）技術的應用成為趨勢。RPA、FineBI與數倉結合的解決方案使得對賬效率提升至90分。
- API介面自動下載：用API介面，定期自動更新資料來源數倉中更新報表。
- 資料清洗與整合：數倉進行統一的資料清洗，輸出乾淨的資料來源，財務人員和事業部人員可以直接用於對賬和分析。
- 多平臺分析：數倉的使用使得資料管理更加集中和高效，資料清洗和整合的過程也更 加規範和自動化。FineBI對接數倉資料，支援跨平臺、跨店鋪的綜合分析。
- 對賬報表自動化：在數倉中更新報表，清洗資料，輸出報表，實現了報表的自動化處理和展示。這種自動化報表的實現，不僅提高了報表生成的速度，還確保了報表的一致性和可追溯性。
這一方案解決了資料分散和清洗複雜的問題，使得財務對賬更加高效、精準，適用於多平臺，多資料來源。
3. FineBI+RPA+AI模型+工作流：智慧化財務對賬
在數位轉型的推動下，結合AI模型和工作流的對賬方式應運而生。這種方法將對賬效率提升至100分，具體具備以下幾個特點：
- 智慧分析：財務對賬實際就是業財分析的開始。結合AI模型和工作流，這套方案不僅能輸出報表，還能呼叫行業外部資料和企業內部知識庫，提供BI看板和財務風險提示。
- 自動化工作流：工作流的應用使得對賬流程更加自動化和智慧化，從資料的採集、處理到分析和報告的生成，實現了端到端的自動化管理。工作流可以在對賬中實現多種場景，如自動化的報表生成、異常檢測、預測分析等，大幅提升對賬的效率和質量，實現從資料採集到分析報告生成的全流程自動化。
- 事業洞察：利用AI大模型分析報表，結合行業外部資料和企業內部知識庫，提供全面的BI看板和財務風險提示，幫助企業做出更精準的財務決策。這種智慧分析的應用，不僅提高了對賬的準確性，還增強了企業對財務風險的識別和管理能力。
結合RPA與AI技術，FineBI實現了對賬流程的自動化與智慧化，極大提升對賬效率和決策支援能力，同時提供靈活的協作與共享功能，助力企業應對多平臺、多維度的對賬需求，是電商財務轉型的理想工具。這一模式將財務對賬從單純的核對升級為事業和財務深度融合的智慧分析，為企業決策提供了更全面的支援。
03 為什麼選擇FineBI來做電商對賬
1. 用Excel對賬碰到問題
電商資料處理常以訂單明細Excel為開端，透過VLOOKUP函式匹配成本、快遞費、行銷費用等資料，導致單個Excel檔案體積迅速增大，超出處理能力。為解決這一問題，資料被拆分為多個檔案，按日期、店鋪和平臺儲存，但這限制了跨月、跨年或跨平臺的資料分析能力。
2. FineBI主題模型可以解決電商資料處理中的問題
FineBI的主題模型就是一個大型資料夾，存放了很多獨立的Excel，同時透過連線的方式把不同Excel的共同指標聯絡起來，實現了類似於連續VLOOKUP的效果，使得資料分析不受檔案分割的限制。透過拼接方法在各個獨立的Excel檔案之間建立虛擬聯絡，解決了Excel檔案不斷增大和資料整合的問題。
3.主題模型中1:N星型結構可實現Vlookup的效果
星型結構是指一張明細表（1），多張維度表（N）。明細表包含最小顆粒度的資料，如流水錶、 銀行賬單。維度表指標是唯一性（去重）， 如產品規格表、花名冊等，相當於Vlookup裡的第一個查詢值。每個維度表都與事實表存在一對多的關係， 透過共同指標進行連線，使得兩張表呈現Vlookup的效果。
4. FineBI相對於傳統Excel方式的優勢
[獲取資料]
Excel：
- 需要從各個系統匯出下載，再上傳；
- 資料無法自動更新，周月報每次都要重新替換資料。
FineBI：
- 自動從系統取數，自動更新，一次製作，無限次複用。
[處理資料]
Excel：
- 最大支援100萬行資料，資料量大，操作卡慢；
- 從不同來源的資料整合很難，基本是複製黏貼，函式成本高；
- 多表合併繁雜，傳統對賬依賴Excel的Vlookup功能，導致資料處理效 率低下，表格之間難以有效拼接，影響對賬效率。這種侷限在於Excel 本身的資料處理能力有限，難以應對大規模和複雜的資料集。
FineBI：
- 千萬級資料，流暢分析；
- 支援多源資料整合，介面化功能操作完成資料處理和計算；
- 多表合併比Excel更靈活和高效，無需多次手動合併；
- 左右合併，比VLOOKUP更強大，多個跨表字段一鍵合併；
- 其他表新增列，比SUMIF更好用，跨表合併+條件過濾+彙總一步到位；
- 主題模型，對多張業務資料表建立關聯關係，用到什麼直接取什麼，減少大寬表和資料冗餘。
[分享與檢視資料]
Excel：
- 資料分享難，製作好的Excel報表要根據不同的部門透過釘釘、微信、 郵件等手工傳送，檔案滿天飛且不安全，多人協作分析時版本控制混亂與資料丟失問題；
- 資料彙報Excel+PPT，資料無法自動更新，每次都要重新截圖+貼上。
FineBI：
- 做完報告無需截圖或匯出，直接使用儀表板/分析文件彙報演示，比PPT更加生動的彙報體驗，告別反覆截圖+貼上；
- 基於經營的分析思路形成的分析看板，隨時可看，並且隨著不斷的迭代，可以將管理經驗沉澱下來。比如對賬是否異常，怎麼發現庫存異常的場景，怎麼發現生產過程的問題，可以用來指導決策。
Excel的優勢在於無上手門檻，適合小資料量分析，表格展現靈活；但在大資料量的情況下，較難開展分析。而FineBI需要學習，有一定上手門檻，但是一旦入門了，理解了功能邏輯，由淺入深就順其自然，在資料量較大的情況下，分析順滑。
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