大數據背景下事業單位業財一體化建設研究

張釗海

（上杭縣社會勞動保險中心，福建 龍巖 364200）

在大數據時代，信息爆炸性增長以及多變的市場環境對事業單位的業務運營提出了更高的要求。為了適應這一挑戰，事業單位必須實現業務與財務的一體化，以更好地規劃資源、提高效率并確保財務穩健。本文旨在探討大數據背景下事業單位業財一體化的建設，并結合社保基金財務工作進行具體分析。

一、事業單位業財一體化概述

（一）業財一體化的概念

業財一體化是指將事業單位的業務與財務管理相結合，通過大數據技術等手段實現業務與財務數據的高效整合和分析，以提升決策效能，加強財務控制，并優化資源配置，實現良性循環[1]。在大數據背景下，業財一體化發展成為必然趨勢，因為大數據的廣泛應用促進了業務數據快速增長，需要更強大的數據處理能力來支持決策制定和業務管理。

（二）事業單位業財一體化建設目標

事業單位業財一體化建設目標包括以下幾點：通過大數據分析，實現業務與財務數據的高效整合，為領導層決策提供科學依據，縮短決策鏈條，快速響應市場變化；通過數據挖掘與分析，實現財務數據的全面監控，及時發現問題，預警風險，保障財務穩健運行；通過業務與財務數據的一體化，實現資源的精準配置，避免資源浪費，提高綜合效益。

二、大數據背景下事業單位業財一體化建設的挑戰

（一）數據分析模型建設挑戰

大數據趨勢使得事業單位面臨數據分析模型建設的挑戰，特別是在社保基金財務工作中。社保政策囊括的信息要素較多，包含各類參保人群、不同保險類型以及不同的支付情況，導致數據呈現高度復雜性和多樣性特征。部分保險項目由于其具有獨特性需要單獨建模，而數據建模的迭代周期較長，使得數據分析模型的搭建變得復雜且耗時。同時，社保基金財務工作的復雜性還體現在業務規則的多變性上。隨著社保政策和法規不斷調整和更新，數據分析模型需要不斷調整和優化，以適應新的業務規則和政策要求——這是一個持續性的過程，需要不斷投入資源和精力。

（二）數據安全與隱私挑戰

財務數據往往涉及大量敏感信息，如薪酬、社保繳費等，因此數據安全性和隱私保護是一大難點。大量敏感財務數據一旦泄露，可能導致個人隱私被曝光，對事業單位和參保人產生嚴重影響；同時，未經授權的數據篡改可能導致財務報表錯誤，甚至影響決策準確性，損害機構聲譽；此外，數據安全與隱私保護受到法律法規和監管部門的嚴格要求，事業單位必須遵循合規標準，否則可能面臨罰款和法律責任。

（三）技術與人才團隊建設挑戰

在大數據背景下，事業單位需要面對技術與人才團隊建設的挑戰。以社保基金財務工作為例，現有的人才團隊可能缺乏對社保基金、數據技術和財務三方面有了解的交叉型人才。這一挑戰具體體現在以下幾點：技術上缺乏專業的數據科學家和大數據分析師，可能導致數據處理、挖掘和分析方面存在技術瓶頸，限制業財一體化建設進程；業務部門和財務部門之間缺乏交叉型人才，可能導致溝通和協作困難，影響數據共享和決策的高效性；缺乏跨領域創新團隊，可能導致在業財一體化過程中無法創造出更具競爭力的解決方案。

（四）組織結構和文化變革挑戰

在大數據背景下，事業單位在實施業財一體化建設工作時面臨著組織結構和文化變革的挑戰。

首先，事業單位通常具有較為傳統的組織結構和工作模式，由于長期以來維持規范化運作，組織結構可能相對僵化，缺乏靈活性和適應性。這種固化的組織結構可能導致決策過程緩慢，難以快速響應市場和政策變化。

其次，事業單位的文化可能比較保守，部分員工可能對于業財一體化的變革持有抵觸態度，習慣于傳統的財務工作方式和業務流程，對于新興的大數據技術和數據驅動的決策方法持懷疑態度[2]。

最后，大數據背景下，業務需求往往要求快速響應市場變化和政策調整。然而，事業單位的決策過程可能相對煩瑣，需要經過多個層級審批，導致決策時間延長，難以及時抓住市場機遇。缺乏敏捷性和高效性成為組織結構的一大挑戰，阻礙了業財一體化工作順利推進。

（五）基礎設施和成本管理挑戰

在業財一體化建設過程中，事業單位需要搭建可擴展和高效的數據存儲和計算平臺，因此，往往存在技術投入較大、成本管理困難的問題：一方面，搭建數據存儲和計算平臺需要大量的技術投入，包括硬件設備、軟件開發和運維等，可能給部門增加財務壓力。另一方面，大數據背景下，數據量龐大，可能導致成本管理難度增加，需要合理規劃資源投資和利用。

三、大數據背景下事業單位業財一體化建設策略

（一）建立數據整合機制，保持跨部門高效協作

在大數據背景下，事業單位要實現業財一體化，建立高效的數據整合機制至關重要，其核心在于促進各業務部門和財務部門之間緊密合作，確保數據交換和共享順暢進行，以提高決策效率。

一方面，社保基金是由大量的個人和企業參與者繳納的保險費組成，這些保險費在整體上構成了龐大的資金池。同時，社保基金的參與者包括大量的個人和企業，覆蓋范圍涉及幾乎所有的勞動者和用人單位，也涉及跨省份的不同社保體系管理等問題。因此，建設跨部門的數據整合機制必不可少。這可以通過引入現代化信息技術和數據平臺來實現，確保各業務部門和財務部門之間的數據能夠實時、安全、準確地交換與共享。

另一方面，社保基金財務工作的高效協作也需要建立在明確的責任分工和良好的溝通基礎上。在數據整合機制的支持下，各部門應明確各自的職責，并建立定期溝通與協調機制，以確保財務數據及時匯總與更新。同時，建立交叉部門工作小組，定期召開會議，進行業務交流與經驗分享，從而在財務決策方面形成一致共識[3]。

需要注意的是，建立跨部門高效協作的機制需要領導層重視與支持。高層領導應明確業財一體化戰略目標，并將其融入組織發展規劃中，其支持不僅要體現在資金、技術投入上，更需要在推動組織文化轉型上下苦功，強調信息共享與協作的重要性，這樣跨部門高效協作的機制才能真正從上至下落地生根。

（二）構建數據守護屏障，保障財務安全與隱私

社保基金作為重要的公共財務資金，關系著廣大民眾的切身利益。若相關財務數據泄露或遭到攻擊，不僅可能導致巨額經濟損失，還會危及民眾的個人隱私和權益。因此，社保基金的財務工作必須高度重視數據安全建設，切實構建數據守護屏障，確保財務安全與隱私不受侵犯。

首先，建立完備的數據安全管理體系，明確數據安全管理的責任和權限，確保各個環節都有相應的安全保障措施。制定數據分類和分級管理制度，針對不同等級的財務數據，采取不同的加密和防護措施。這樣可以確保重要核心數據受到更高級別的保護，而一般數據仍然得到適當的安全保障[4]。

其次，在數據守護屏障構建過程中采用先進的加密技術不可或缺。通過對財務數據進行加密處理，即使在數據泄露的情況下未經授權的人員也難以解讀其中的內容，從而確保數據機密。同時，為了防范內外部網絡攻擊，事業單位還需采用先進的入侵檢測技術和網絡防火墻，對未經授權的訪問行為進行監測和攔截。

最后，在建立數據訪問控制機制時，事業單位應該明確數據訪問的權限和流程。只有經過授權的人員才能訪問相應的財務數據，且他們的操作應該有明確的記錄，以便追溯和監督。同時，建立嚴格的身份驗證機制，確保每位用戶都有唯一的身份標識，并限制其權限范圍，從而降低內部非法訪問數據的風險。

（三）組建跨領域創新團隊，引進培養交叉型人才

社保基金財務工作涉及社保政策的制定與解讀、金融投資管理、數據分析與挖掘等多個領域。而這些領域的專業知識和技能通常不同，需要不同的專業人才進行支持。通過組建跨領域創新團隊，將這些領域的專業知識融合在一起，可以形成綜合型團隊，從而更好地滿足社保基金財務工作需求。

首先，針對社保基金財務工作的特點，需要制定明確的人才選拔標準和招聘要求。注重候選人的專業背景和技能，不僅如此，社保基金財務工作需要員工具備金融和保險領域的專業知識，同時還需要懂得數據技術和財務相關知識，能夠進行數據分析和決策支持。

其次，組建跨領域創新團隊后可能會存在不同領域之間的知識和技能差異。因此，要定期組織跨領域培訓和學習交流，讓團隊成員可以相互學習和互相補充，提高團隊整體綜合能力。

最后，實際工作中可安排跨領域的項目協作，讓團隊成員共同參與解決復雜問題，從而培養團隊成員的團隊合作精神和創新能力，推動業財一體化建設深入推進。

（四）領導層引領組織變革，構筑敏捷組織業財轉型

在大數據背景下，事業單位業財一體化建設是一個面臨挑戰和機遇并存的重要任務。而要實現這一目標，領導層必須發揮核心作用，引領組織變革，構筑敏捷組織，以適應和快速響應大數據帶來的種種需求。

以某地社保管理相關部門為例，該地近年來持續面臨著日益增長的參保人口和資金規模現狀，傳統的財務管理方式已經無法滿足業務需求。在這種情況下，領導層意識到必須進行業財一體化轉型。

首先，該單位領導層召集相關部門的負責人和技術團隊進行深入討論，共同制定了業財一體化戰略規劃。這個規劃包括技術升級、組織結構調整和人員培訓等多個方面。

其次，領導層投入大量資源，引進了先進的大數據技術和系統。建立了集中式的數據倉庫，實現了各項數據的統一存儲和管理。同時，利用數據挖掘和人工智能技術優化了財務報表的生成和分析流程，增強了財務數據的準確性和時效性。

最后，在引領組織變革的過程中，領導層始終堅持“以人為本”的理念，鼓勵員工參與變革，提供相關培訓和支持。他們明確告知員工，業財一體化不是簡單的引進技術，而是要通過技術來優化業務流程，提升工作效率，讓員工從煩瑣的數據錄入中解放出來，真正實現財務工作的智能化和精細化。經過一段時間的努力，事業單位成功地實現了業財一體化建設。財務數據的處理效率得到顯著提升，財務報表的準確性和及時性大幅提高，領導層在決策時也更有把握。

因此，事業單位若想實現大數據背景下的業財一體化建設，需要領導層率先行動起來，通過領導層明確業財一體化建設的重要性和緊迫性，并將其納入戰略規劃，從上至下形成組織內部知識共享和技術交流氛圍，以推動業財一體化建設的順利進行。

（五）建立數據驅動架構，合理規劃資源投資與利用

社保基金財務工作涉及大量數據，包括參保人員信息、繳費記錄、關系轉移、待遇支付、退費等，這些數據是業財一體化建設的基礎。建立數據驅動的架構可以實現數據的高效管理和利用，根據實際需求合理規劃資源投資，確保數據分析和決策的有效支持。

首先，建立數據驅動的架構需要明確數據的來源和流程。社保基金財務工作涉及多個業務部門和財務部門，每個部門都會產生大量的數據。為了實現數據的整合和統一管理，需要明確每個數據的來源和流程，確保數據的準確性和一致性。建立數據驅動的架構應該包括數據的采集、傳輸、存儲和處理等環節，每個環節都需要有明確的責任和操作規范。通過建立清晰的數據流程，利用部級數據共享資源，加強與有關部門的數據共享合作，定期開展數據比對、核實，可以實現數據的高效管理和利用。

其次，建立數據驅動的架構需要選用合適的數據分析工具和技術。社保基金財務工作中，數據量龐大且復雜，僅靠傳統的數據處理方法和工具已無法滿足業務需求。因此，需要引入先進的數據分析工具和技術，如數據挖掘、機器學習、人工智能等，以實現對數據的深度挖掘和分析[5]。通過這些工具和技術，可以更好地發現數據中隱藏的規律和趨勢，為業財一體化的決策提供科學依據。

同時，建立數據驅動的架構需要加強數據管理和質量控制。社保基金財務工作中，財務數據的準確性和完整性對于業財一體化的建設至關重要。建立嚴格的數據管理和質量控制機制，可以確保數據的正確和完整。例如，可以設置數據審計和驗證機制，對數據進行定期的審核和驗證，及時發現和糾正數據的錯誤和缺失，嚴格規范前臺界面和后臺數據庫操作，實現數據處理全流程追蹤、全過程留痕，強化系統和數據的安全管理。同時，可以建立數據質量評估體系，對數據的質量進行評估和打分，從而指導數據的有效利用。

最后，社保基金財務工作中，需要投入大量的人力、物力和財力來進行數據分析和決策支持。合理規劃資源投資，可以確保數據分析和決策的有效支持，提高資源的利用效率。同時，還需要關注資源的可持續利用，確保數據驅動架構長期有效地運作。

四、結束語

大數據背景下，事業單位業財一體化建設面臨多方面挑戰，但同時也帶來了巨大的機遇。通過建立數據整合機制、保障數據安全與隱私、培養交叉型人才、推動組織變革以及合理規劃資源投資與利用，事業單位可以更好地實現業財一體化目標，提高決策效率和財務管理水平，推動其持續穩健發展。尤其是大數據下的今天，社保經辦機構全面推進實現業財一體化，更能有力有效維護社保基金安全，促進社會保障事業高質量發展。