【实战】企业差旅大数据白皮书

来源:cfoworld 作者:汇联易 日期:2018-03-15 编辑:admin       发送给好友     打印     收藏    返回首页    

审核报销单的极大值得益于财务共享中心模式,审核审票职能分离,专人专岗能达到极高的效率。对于财务部门来说,单次审核效率高也就意味着能节省大量的时间和精力,用于更高级别的工作中。
 
文/汇联易
 
随着我国企业商务出行的日益频繁,差旅管理对于企业控制成本发挥着越来越重要的作用。本白皮书通过对差旅消费、报销环节的分析,对企业差旅管理的现状给出计量统计结果,在对国内差旅出行现状有一个客观、整体认识的基础上,展现差旅管理的数据价值,这对于企业优化未来的费用管理方式,提高流程效率、降低运营成本,具有重要的现实意义。
 
差旅行为分析
 
1、城市热度分析
 
城市热度定义:(出差党常驻地比例+出差目的地比例)/2,热点城市主要集中在中国的三大经济圈:环渤海、长三角及珠三角,其中又以长三角最为密集。这两个指标可以在一定程度上反映劳动人口数量与经济活跃程度,与中国的经济发展状况相吻合。
 
2、出行工具分析
 
飞机的热门差旅路线为“大十字架”,热门顶点城市以及十字架上的城市彼此联系构成“大钻石”状。其中,最密集的飞机出差路线出现在北京、上海与珠三角之间(如图1所示)。
 
由于火车也是主要的差旅出行方式,因此热门路线的结构与全国总体的情况相似,也是“十字架+小雷达”。但与飞机热门路线相比,火车路线上的上海-深圳、深圳-成都等线路并不突出,在这两条线路上,差旅人士更倾向于选择飞机出行。
 
显然,人们偏向于基于距离来选择交通工具,至于选择标准是多少,各个公司的出差党已经用“脚”投票出来了,可以得出:
 
200km以下的短距离出差,汽车和铁路平分秋色;
 
200-800km的中长距离路线中,更多人选择铁路,偏好飞机的比例开始增长;
 
800-1200km的区间内,选铁路和飞机的差旅人群比例相差仿佛,略有波动;
 
1200km以上,飞机的选择比例则越来越高。
 
3、出差费用分析
 
(1)城市级别-酒店价格分析
 
根据城市级别-酒店价格分布图(城市级别划分看备注附表),出差的住宿标准基本满足一线城市的酒店价格>新一线>二线>三线。从图3中可以看出,一线城市酒店价格集中在400-500元区间,新一线城市、二线城市酒店价格集在200-300元区间,三线城市的酒店价格集中在180元左右。 
 
(2)星级酒店价格分析
 
从星级酒店价格分布的箱型图上看,酒店价格随着星级的上升,呈现明显的阶梯状分布,并且每个星级之间价格呈现明显的交叉,也即酒店价格呈现连续性。从图4中看出,星级越高,酒店的有效价格区间越长,酒店价格差异随着星数的增加不断拉大。星级越高的酒店越有可能因为外界因素产生价格差异,例如城市级别、酒店位置、折扣房型、协议制度、淡旺季等。
 
(3)飞机订票分析
 
城市间交通费用是公司差旅成本中费用占比较高的组成部分,就此进行了机票折扣的相关分析。
 
本文选取14个热门城市间的航线进行分析,大部分的差旅购票折扣在0.8-1.0之间,但是北京往返杭州的航线折扣分布比较均匀,出现4折以下低折扣票的比例较大。而京粤、沪粤、京深、沪深往返多发的折扣是8折以上。北京离深圳、广州的距离较远,出差党对飞机的依赖较大,而上海离深圳、广州的距离虽然不远,但两地之间的高铁速度较慢,飞机的不可替代性较高。
 
飞机平均折扣主要处在7-8折之间,而7折以下的特价票主要集中在早上7时之前,晚上21时之后。数据显示,只要提前购买,商务出行时间段(7:00am-9:00pm)仍然可以买到7折以下的特价票。
 
北上深之间的航线,在每个月订到7折以下特价票所需要平均提前天数在2-5天之间,订北京、上海之间的特价票所需提前天数平均要比上深、北深之间少1-2天。
 
(4)打车到机场(火车站)的费用分析
 
在整个差旅场景中,打车到机场(火车站)的费用在城市内的小交通费用中占据了较大比例,根据滴滴企业版差旅数据,打车去机场(火车站)的订单量超过10000次的城市一共43个,占总订单的90%。这43个城市的分布如下:一线城市占4个;新一线城市15个,二线城市22个;三线城市2个(城市级别参考依据:第一财经?新一线城市研究所2017年5月25日发布的“2017中国城市商业魅力排行”)。
 
其中,各级别城市的到机场(火车站)的打车费用:一线城市打车花费在80元以上,新一线花费集中在40-60元之间,二线城市打车费用相对比较分散,约50%集中在40-60元之间,32%的集中在60-80元之间。打车费用比较高的多分布在一线城市和三线城市,其中一线城市一半以上单次费用超过100元。
 
经过分析,一线城市占地面积较大,在城市规划中位于城市边缘,打车距离普遍较远平均费用较高;三线城市中有一部分没有机场,只能去临近城市的机场,导致打车费用几乎与一线城市相当。
 
报销流程分析
 
1、差旅报销流程时长分析 
 
根据汇联易差旅大数据中差旅报销-财务付款的流程时长分析,结合企业的规模得出财务流程耗时分布概率密度图(如图4所示)。
 
我们把整体的报销流程分为几部分,申请-审批、审批-审核、审核-放款(由于汇联易系统可在线审批,此部分可能存在数据偏差)。申请-审批环节耗时集中在0到5天,三个环节中以审批到审核环节分布比较离散,代表不同企业在财务审核部分时间差异较大。而审核-放款环节中出现两个峰值,集中在第3天和第15天(这在一定程度上体现了企业财务的打款时间要求)。
 
虽然审核、放款环节根据公司财务制度以及财务集中审核有关,但是根据汇联易系统数据,效率最高的企业能够做到三个环节共花费120秒的极速放款(通过0审批0审核的极速报销模式)。
 
企业报销流程与企业的规模有一定的关系(企业规模划分请看备注),不同企业规模的审批环节耗时情况(如图5所示):
 
我们按照人数对企业规模进行了划分:3000人以上为大型企业、3000人到500人为中型企业、500人以下为小型企业。针对报销的三个环节,每类企业都表现出不一样的效率:在申请-审批环节,小型企业的效率明显较低;审批-审核环节的时间分布中,大型企业、小型企业审核时间较短,原因可能是小型企业发票数量少,审核难度低,大型企业更有可能配置相关的财务软件或设置财务共享中心;对于审核-放款时间,小企业的放款时间集中在2天左右,大型、中型企业放款时间分布峰值集体右移,集中在4天左右,中型、大型企业放款时间在14天之后仍占有一点比例,审核-放款时间相对较长,报销款发放时间总体集中在一周之内,但是中大型企业更容易拖延。
 
综上所述,大、中型企业在审核、放款环节,小型企业在审批环节耗时较长。
 
2、财务工作量分析
 
由于较多公司财务报销结算以月为单位,月度内的报销事件分布不均匀。因此,用单月报销单审核量来解释财务在报销领域的工作量。单月财务最多可以审核报销单3439个。经过个别分析,审核报销单的极大值得益于财务共享中心模式,审核审票职能分离,专人专岗能达到极高的效率。对于财务部门来说,单次审核效率高也就意味着能节省大量的时间和精力,用于更高级别的工作中。
 
3、报销驳回分析
 
(1)驳回率分析
 
出差党在报销场景中最常见的就是报销申请被驳回,根据汇联易差旅大数据,可以看到,在现实中,员工有3%的几率在审批环节被驳回报销单,财务审核阶段驳回率更高,达到5%。
 
另外,结合报销审核、审批时间分析得出:报销单一旦驳回,大部分员工一般会在5-8天后,才能等来下次审批或者审核。
 
(2)驳回理由分析
 
报销单驳回理由千差万别,根据汇联易大数据,抽取了会计审核过程财务的驳回理由,通过对驳回理由的词频分析,抓取出差党在报销时究竟是哪一项原因导致报销被驳回。
 
根据词云展示的高频词汇,可以重现报销驳回的各种场景。在报销驳回过程中,出现问题最多的就是发票相关,具体可能会是发票粘贴错误、发票时间(日期)、发票金额、发票类型有没有问题;其次是,备注有没有写明(说明),(报销)日期错误、备注需要补齐,是不是要补票(据),(费用)报销有没有申请,费用类型选择不对等。 
 
4、超额申请费用的行为比例分析
 
根据汇联易大数据,能够发现出差党在出差费用的申请上,存在超额申请费用的现象(毕竟临时增补差旅费用在大部分公司是麻烦事),具体比例如图6所示:
 
只有当整个事件完结,才知道出差总共要花销的金额,对于出差中可能产生的计划外费用的预期,员工倾向于多申请一些预算。但未超额的比例达到36%,说明仍有部分出差党在费用评估时是比较保守的。
 
员工申请的额度与实际开销之间的差异是怎样的呢,我们根据汇联易差旅数据,绘制了报销-申请差异核密度图(如图7所示)。
 
从直方图中我们可发现差异值在[-1000,1000]之间的数目最多,差异值落在0附近的概率最高,也就是出差党在出差申请对于差旅花费的预估还是比较准确的。
 
5、用户分析
 
根据银联智惠大数据的消费数据标签匹配,可以从以下几个维度了解出差党的行为特点。出差党最喜欢的几个餐饮品牌:排在第一位的是星巴克,作为临时办公地点与会议地点拥有无语伦比的优势。差旅人更偏向于去麦当劳与必胜客用工作餐。粤菜成为了出差党最喜欢的菜系,随着中国走向世界,世界融入中国,西餐、日本菜、东南亚菜也是出差党一种不错的选择。
 
(本文数据来源于汇联易商旅平台、滴滴企业版数据及银联智慧大数据差旅消费数据。)
 
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