數智化時代下的企業財務管理新趨勢

劉洋 臨沂職業學院

隨著科技的迅猛發展，數智化已經成為推動社會進步的重要引擎。企業作為經濟活動的主體，在這一大潮中也不可避免地受到影響。企業財務管理作為企業運營的核心，同樣需要適應數智化時代的要求。數智化時代帶來了海量數據和智能技術的飛速發展，為企業財務管理帶來前所未有的機遇和挑戰。本文將深入探討數智化時代下企業財務管理的新趨勢，旨在為企業管理者和研究者提供有益的思考和啟示。

一、數智化的相關概念

（一）數智化時代的興起

隨著信息技術的迅猛發展，數智化時代已然到來，為企業財務管理帶來前所未有的機遇和挑戰。數智化時代以數字化、數據驅動和智能化為特征，企業不再只是被動地處理財務數據，而是能夠主動融合多源數據，實現全面洞察與深度分析。這種趨勢源于大數據、云計算、人工智能等技術的興起，它們為企業財務管理注入了新的能量。在數智化時代，企業財務管理已不再局限于傳統的會計核算和報表制作，而是更加注重信息的高效獲取、準確分析和智能決策。財務數據不再是孤立存在的，而是通過信息技術的支持實現無縫連接與共享，企業可以更加精準地把握市場動態、客戶需求和競爭態勢，從而更好地進行預測和規劃。

（二）數智化與企業財務管理的關聯

數智化時代的到來深刻影響了企業財務管理的范式與理念。數智化與企業財務管理的關聯緊密而廣泛，不僅僅是技術手段的應用，更是對財務決策和戰略規劃的全新思考。企業財務管理不再是單純的財務報表編制，而是通過數據挖掘、數據分析等手段，深度洞察市場趨勢、客戶需求、供應鏈等多方面信息，從而支持戰略制定和風險管理。財務決策不再僅僅基于歷史數據，而是更加注重對未來走勢的預測，使得企業能夠更加靈活地應對市場波動。以數字化為基礎企業財務流程實現了信息化、自動化，從而提高了工作效率和準確性。財務數據的實時獲取和分析使管理者能夠更快速地做出決策，對業務運營進行實時監控和調整。數字化轉型還促使企業內外信息高度集成，實現了跨部門、跨企業的協同合作，進一步推動了財務管理的協同性和整體效益[1]。

二、數智化時代下企業財務管理存在的問題

（一）數據孤島與信息碎片化

在數智化時代，企業財務管理面臨著一個突出的問題，即數據孤島與信息碎片化。數據孤島是指企業內部不同部門之間以及企業與外部合作伙伴之間存在著各自獨立的數據集，缺乏有效的數據共享和整合機制，這種現象導致信息難以流動，財務決策難以基于全面的數據支持。數據孤島的存在使得企業內部的數據無法形成有效的關聯，財務團隊往往在處理數據時需要進行煩瑣的整合工作，耗費大量時間和資源。此外，數據孤島還限制企業對于全局情況的洞察，導致財務決策可能不夠準確和全面。同時，信息碎片化也是數據孤島問題的一個體現，企業在數智化時代面臨來自多渠道的信息輸入，包括社交媒體、移動應用、電子郵件等。這些信息呈現碎片化的狀態，難以整合為有用的數據，導致了信息的浪費和分析的困難。特別是在財務管理中，準確的信息對于風險評估和戰略規劃至關重要，信息碎片化可能使企業無法及時獲取準確的數據，從而影響決策的質量。

（二）數據安全與隱私保護難題

在數智化時代，隨著大數據的廣泛應用和數據流動的增加，數據安全與隱私保護成為企業財務管理的嚴峻挑戰。數據的價值與敏感性使其成為攻擊和濫用的目標，因此，如何保障財務數據的安全性和隱私性成為企業不容忽視的重要議題。在數據傳輸過程中企業需要采用加密技術，確保數據在傳遞過程中不被竊取或篡改。在數據存儲方面企業應采取安全措施，如訪問控制、防火墻等，防止未經授權的訪問。同時，數據處理過程中的漏洞也可能被黑客利用，因此需要對數據處理流程進行安全審計，確保數據的完整性和可靠性。在財務管理中涉及客戶、員工等多方面的個人信息，這些信息的泄露可能對企業造成嚴重損害。因此，企業需要建立健全的隱私保護政策，遵守相關法律法規，采取措施保障個人信息的安全。此外，隨著數據跨境傳輸的增多，不同國家的數據保護法律和規定也可能帶來挑戰，企業需要了解并遵守各國的數據保護法規，制定相應的數據傳輸策略，以確保在跨境業務中不違反法律法規[2]。

（三）傳統財務體系的瓶頸與限制

在數智化時代，傳統的企業財務體系面臨著一系列瓶頸與限制，這些問題在數字化和智能化的背景下顯得尤為突出。這些限制不僅影響財務工作的效率，也影響企業對于市場變化的敏感性和決策的準確性。傳統財務體系往往以獨立的模塊運作，各個環節之間缺乏有效的信息共享和流通，這使得財務數據難以實現全面的整合，財務決策往往基于局部的數據，難以獲得全局的洞察。傳統的手工操作和紙質文檔管理導致財務數據的延遲和不準確，影響決策的時效性和準確性。傳統的報表制作和會計核算往往依賴于固定的規則和流程，難以適應市場的快速變化和不確定性。企業在追求創新和靈活性的過程中，傳統財務體系可能成為一種阻礙，導致財務決策缺乏靈活性和創新性。此外，傳統財務體系的人工操作和重復性工作也可能引發人力資源的浪費和財務風險的增加。隨著數據量的增大，人工處理財務數據變得更加困難，容易出現錯誤和遺漏，影響財務報告的準確性。

（四）技術與文化轉型的挑戰

在數智化時代，企業財務管理面臨著技術與文化轉型所帶來的重要挑戰，這一轉型涵蓋技術基礎設施的升級與創新以及組織文化的調整與適應，這些挑戰相互交織，對企業的財務管理體系和業務運營模式提出了更高的要求。企業需要投資于先進的信息技術，構建高效的數據存儲和處理系統，以應對不斷增長的數據量和復雜性。此外，引入人工智能、大數據分析等技術需要企業擁有相關技術團隊，并建立與業務深度融合的技術體系。其次，企業也需要倡導數據驅動的文化，鼓勵員工積極參與數據分析和決策過程，這意味著需要培養員工的數據素養，從高層管理者到基層員工都需要具備基本的數據分析能力，以支持數據驅動的決策。然而，技術與文化轉型并非一蹴而就的過程，可能會面臨一些困難。技術轉型需要投入大量的時間和資源，可能引發組織內部的抵觸情緒和變革阻力。同時，文化調整也需要時間，員工可能需要適應新的工作方式和角色，對于某些員工而言這可能是一項挑戰[3]。

三、數智化時代下企業財務管理的優化策略

（一）數據整合與一體化平臺建設

在數智化時代，企業面臨著大量異構數據源的挑戰，這些數據分散在不同部門、系統和地理位置造成數據孤島和信息碎片化的問題。為更好地應對這些挑戰，建設一個集成的數據平臺成為關鍵策略。數據整合與一體化平臺的建設涵蓋了多個關鍵方面，以確保財務數據的高效管理和分析，從而為決策提供更準確的支持。企業應該明確數據整合的目標、范圍和時間表，確定哪些數據需要整合，以及如何保證數據的一致性和準確性，這一策略需要考慮不同數據源的數據結構、格式和粒度以確保數據能夠順利流通和分析。企業需要審查并清理不準確、重復或不完整的數據，同時通過標準化數據命名和格式，確保不同數據源之間的兼容性，這將有助于降低數據質量問題對整合結果的影響。在技術層面上企業需要選擇適合的數據集成工具、ETL 工具和數據庫管理系統，以支持數據的抽取、轉換和加載過程，建設高性能的數據存儲和處理系統，為數據分析提供強大的支持，從而幫助企業更好地洞察業務和市場趨勢。數據安全和隱私保護是整合平臺建設不可或缺的部分，企業應采取有效的措施保障數據在整合、傳輸和存儲過程中的安全性，這可能涉及數據加密、訪問控制、身份認證等技術手段，以及遵循相關的法律法規，確保用戶的隱私權。此外，構建組織文化和團隊也是成功的數據整合與一體化平臺建設的關鍵，培養數據驅動的組織文化，鼓勵不同部門間的合作和數據共享以及建設專業的數據團隊，都將有助于平臺的有效運行和數據分析能力的提升。

（二）強化數據安全與隱私保護

在數智化時代，面對不斷增加的數據安全威脅，企業必須制定全面的數據安全策略，以確保財務數據在存儲、傳輸和處理過程中的安全性和隱私保護，這一策略應當覆蓋多個層面，從技術手段到合規措施，從而綜合保障企業財務數據的完整性和保密性。

1.數據分類和標記機制的實施。在數據安全策略中，數據分類和標記機制起到了關鍵作用。企業應當對財務數據進行分類，根據數據的敏感程度和業務需求進行分類標記，以確保不同類別數據有不同的安全級別和訪問權限。這種分類和標記將有助于實現精細的數據訪問控制。2.訪問控制和身份認證機制的加強。為防止未經授權的數據訪問，企業需要強化訪問控制和身份認證機制。只有授權人員才能訪問財務數據，而且他們需要經過多層身份認證，以確保其身份的真實性，采用強密碼、雙因素認證等方式可以提高數據訪問的安全性。3.數據加密技術的應用。企業應當采用數據加密技術，對財務數據在存儲和傳輸過程中進行加密，以防止數據在傳遞過程中被竊取、篡改或惡意訪問，合適的加密算法和密鑰管理機制將有助于保護財務數據的機密性。4.數據脫敏技術的運用。對于保護敏感數據的隱私，數據脫敏技術是一個有效的選擇，企業可以對財務數據中的個人身份信息進行脫敏處理以降低敏感信息的風險，通過脫敏企業可以在數據可用性不受影響的情況下，實現敏感信息的保護。5.數據安全審計與監控。通過記錄數據訪問、操作和變更的日志企業可以實施數據安全審計，追蹤數據的使用情況，發現異常行為并及時采取措施。數據安全審計有助于提升數據治理的透明性，增強對數據流動的監控和控制，從而及時應對潛在的安全威脅。6.遵循隱私保護法規與政策。在數據隱私保護方面企業需要遵循相關法律法規，特別是歐洲通用數據保護條例(GDPR)等嚴格的隱私保護法律，建立明確的隱私保護政策，告知用戶個人信息的收集和使用情況，并獲得用戶的明確同意。同時，采取措施保護個人信息的安全，如數據加密、匿名化處理等，以避免個人信息被濫用[4]。

（三）智能技術與財務管理的融合創新

在數智化時代，將智能技術與財務管理相融合可以實現財務決策的智能化和自動化，提高決策效率和準確性。機器學習、自然語言處理等技術可以用于數據分析和預測，幫助企業發現隱藏在海量數據中的規律和趨勢。例如，通過分析歷史財務數據人工智能可以預測銷售趨勢、市場需求等，從而支持企業的戰略制定和決策。其次，智能化的財務工具可以提升財務數據處理和分析的效率，例如自動化會計軟件可以自動記錄和整理財務數據，減少手工操作的時間和錯誤率，智能財務分析工具可以對財務數據進行多維度的分析，從而為管理者提供更全面的洞察。此外，區塊鏈技術也在財務管理中發揮著越來越重要的作用。區塊鏈的去中心化和不可篡改特性，可以增強財務數據的可信度和透明度。在供應鏈金融、跨境支付等領域，區塊鏈可以簡化流程、降低成本，提高效率。同時，智能技術還可以支持財務風險管理，通過建立風險預警系統，結合大數據分析，企業可以實時監測市場風險、信用風險等，及早采取應對措施。

（四）戰略性數據驅動決策的方法論

在數智化時代通過深度分析和運用海量數據，企業可以制定更具前瞻性和針對性的戰略，從而在激烈的市場競爭中取得優勢。企業應當建立專業的數據團隊，包括數據科學家、分析師等以確保對數據的高質量分析。同時，需要采用適當的分析工具和方法，如機器學習、預測模型等，深度挖掘數據背后的信息。企業也應當將數據分析與實際業務緊密結合，制定明確的戰略目標和衡量指標。例如，可以通過分析市場趨勢和客戶行為數據，優化產品定位和市場推廣策略。此外，企業應當確保數據的來源、準確性和一致性，避免數據錯誤引發錯誤決策。數據清洗、預處理等步驟也是確保數據質量的關鍵環節。不同部門的數據可以相互補充。因此，企業需要建立數據共享機制和跨部門協作平臺，以促進信息流通[5

]。

四、數智化時代下企業財務管理的未來

（一）智能決策與預測分析的突破

在數智化時代下，智能決策和預測分析在企業財務管理領域取得了顯著的突破，通過結合數據驅動的方法和先進的分析技術企業可以更加準確地預測市場走勢、業務需求以及財務績效，從而在激烈的市場競爭中保持競爭優勢。機器學習算法可以對歷史財務數據進行深入分析，挖掘出隱含在數據中的規律和趨勢。通過模型的訓練和優化企業可以預測銷售量、市場需求、客戶行為等，為業務決策提供有力的支持。基于大數據和實時數據分析智能決策系統可以對不同的決策方案進行模擬和評估，從而幫助管理者選擇最優的方案，這種方法可以減少決策過程中的試錯成本，提高決策的效率和精確度。另外，預測分析和智能決策還可以增強風險管理能力，通過對數據進行全面的分析企業可以更好地識別和量化潛在的風險因素，制定風險應對策略。此外，智能風險管理系統可以實時監控市場變化，及早發現和應對風險事件，從而降低風險對企業的影響。

（二）數字化轉型下的財務人才培養

為了適應新的技術和業務環境，企業需要進行財務人才培養，培養具備數字化能力和創新思維的專業人才。數智化時代財務數據變得更加龐大和復雜，需要財務人員能夠運用數據分析工具從中提取有價值的信息。此外，掌握財務管理軟件、ERP 系統等技術工具可以提高工作效率，減少人工操作。數字化轉型涉及多個領域的知識，如數據科學、信息技術、風險管理等，財務人員需要具備一定的跨學科知識，以更好地理解和應用新技術，為財務決策提供多方面的支持[6]。另外，數字化轉型不僅僅是技術的升級，更是對企業戰略和運營模式的挑戰，財務人員需要具備前瞻性的戰略思考能力，能夠在不斷變化的環境中把握機會和挑戰。此外，傳統的財務人員往往專注于數據錄入和報表編制，而在數智化時代財務人員需要更多地參與到決策過程中，為管理層提供戰略建議。因此，財務人員需要培養良好的溝通和協作能力，與其他部門密切合作，共同推動數字化轉型的實施。

五、結語

在數智化時代，企業財務管理正面臨著巨大的變革和機遇，通過深度融合數智化技術企業可以實現財務數據的整合、安全與隱私保護，以及智能決策與預測分析的創新，從而提升財務管理的效率、準確性和戰略價值。然而，這些變革也帶來挑戰，包括數據質量、技術可解釋性和人才培養。在未來，企業需要緊密結合數智化趨勢，不斷創新財務管理策略，培養具備數字化能力和創新思維的專業人才，以實現財務管理在數字化轉型中的持續優化和創新發展。