01 電商行業目前的對賬方法
電商行業的對賬方法主要依賴兩種方式：傳統的Excel手動對賬和結合RPA的半自動化對賬。雖然Excel簡單易用，但效率較低，且容易出錯；RPA的引入部分改善了自動化，但仍面臨Excel效能的限制。接下來，我們將深入分析這兩種方法的特徵：
傳統方法：以Excel為主的手動對賬
Excel仍是電商財務最常用的對賬工具，這種手動操作方式的主要流程包括：
● 資料獲取：手動從各大電商平台下載賬單及報表。
● 資料清洗與整理：將資料匯入Excel，利用公式進行整理。
● 對賬結果生成：通過VLOOKUP等函式比對資料，生成對賬結果。
儘管此方法操作簡單，但面臨以下挑戰：
● 效率低下：需手動下載資料並進行處理，特別是資料量大且更新頻繁時，這種方法耗時且無法快速應對需求。
易出錯：手動操作過程中容易出錯，增加了工作量和風險。
● 效能瓶頸：Excel對大量資料的處理能力有限，尤其在超過百萬行的資料時，可能會卡頓或崩潰，無法滿足實時對賬的需求。
結合RPA的Excel對賬
隨著RPA（機器人流程自動化）技術的應用，Excel對賬的效率有所提升，但依然受到Excel效能的限制。具體優勢如下：
● 自動化流程：RPA可自動登錄電商後臺，定時下載報表並將其匯入預設的Excel模板。
● 減少人工干預：透過自動化指令碼完成重複性操作，減少錯誤並提高資料處理速度。
● 節省時間：RPA能夠快速處理大量重複任務，使得財務人員能將精力投入到更高價值的工作中。
儘管如此，RPA+Excel方案在面對大規模、多平台資料時，仍無法克服Excel的效能瓶頸，且擴展性不足。
02 FineBI助力電商行業實現智慧化對賬
為了解決電商行業的對賬難題，帆軟提供的BI工具FineBI能有效整合多平台資料，提升對賬效率並逐步實現自動化。以下是基於FineBI的自動化對賬方法：
FineBI+RPA+Excel：邁向智慧化的初步探索
結合FineBI後，Excel對賬的效率可提升至80分。具體做法包括：
● 資料自動上傳：RPA將Excel資料自動上傳至FineBI。
● 主題模型建模：在FineBI中構建對賬模型，RPA定時下載並更新資料，實現自動化處理與分析。
● 靈活分析：FineBI提供比Excel更強大的分析能力，支援大資料量的即時分析。
這一方案適用於資料量大、分析需求複雜的情況，並顯著提升對賬效率。
FineBI+RPA+數倉：從儲存到分析的整合升級
結合數倉技術，對賬效率可提升至90分。具體方案如下：
● API介面自動下載：透過API介面定期自動更新數倉資料。
● 資料清洗與整合：數倉進行統一資料清洗，並輸出乾淨資料供對賬使用。
● 多平台分析：數倉可實現跨平台、跨店鋪的資料整合，FineBI可對接這些資料進行高效分析。
這一方案特別適用於多平台資料來源，實現資料清洗和報表的自動化處理。
FineBI+RPA+AI模型+工作流：智慧化財務對賬
在數位轉型的背景下，結合AI模型和工作流的對賬方法實現了100分的效率：
● 智慧分析：結合AI模型和工作流，提供行業外部資料和企業內部知識庫，幫助財務風險預測與管理。
● 自動化工作流：通過工作流，對賬流程實現端到端自動化，包括報表生成、異常檢測等功能。
● 事業洞察：結合外部資料和內部知識庫，提供全面的財務決策支持。
此方案將對賬過程轉變為深度融合業務和財務的智慧分析，幫助企業做出更精準的決策。
03 為什麼選擇FineBI來做電商對賬
Excel對賬遇到的問題
以Excel為基礎的對賬方法，當資料量過大時，文件會迅速增長，超出Excel的處理能力。為解決這一問題，資料會拆分為多個檔案，但這樣會限制跨月、跨年及跨平台的資料分析。
FineBI主題模型解決資料處理問題
FineBI的主題模型可將多個獨立的Excel檔案透過聯繫方式關聯起來，實現跨檔案的資料整合，打破Excel文件大小的限制。這樣的方案避免了資料的冗餘和資料處理的困難，提升資料分析效率。
FineBI相較於Excel的優勢
● 資料獲取：Excel需要手動下載並上傳資料，而FineBI則可自動從系統中提取資料，並自動更新。
● 資料處理：FineBI支援千萬級資料的即時分析，並能整合來自不同來源的資料，避免Excel在處理大資料量時的瓶頸。
● 資料分享與檢視：Excel報表分享複雜且不安全，而FineBI可直接展示儀表板，實現自動化報表展示與資料共享。
總結來看，Excel適合小資料量分析，而FineBI則能有效應對大資料量和複雜資料集，並提供更高效、靈活的資料處理能力。
