石油上下游產業數字化轉型的財務智能應用

彭飛

面對全球化和技術進步的挑戰，石油上下游產業的數字化轉型成為提升競爭力的關鍵。而財務智能作為核心驅動力，不僅改革了技術應用，還促進了企業運營模式的深刻變革。本文深入探討了財務智能在數據治理、員工培訓及企業文化變革中的角色，旨在為石油產業的轉型提供洞見與策略。

財務智能在石油上下游產業數字化轉型中的應用

應用大數據進行風險評估和資產配置 財務智能在石油上下游產業數字化轉型中的應用，特別是通過大數據技術在風險評估和資產配置方面的應用，展現了其對于行業決策優化的重要性。在風險評估領域，利用大數據技術，結合歷史交易數據、市場動態、地理政治因素及供需趨勢等多維度信息，財務智能系統能深入分析市場波動模式，預測未來市場動態，為投資項目提供準確的風險評估。該分析不僅依賴于歷史數據，還融合了實時市場信息，提高了評估的準確性和時效性。在資產配置方面，大數據技術的運用使得石油公司能科學地分配資源和投資。系統通過分析不同資產類別的歷史表現和未來潛力，指導公司投資于高回報領域，同時避免高風險投資。例如，對比不同油田的生產效率和開采成本，以及市場需求的分析，能夠助力公司在盈利潛力高的油田加大投資，減少對成本效益較低項目的資金投入。財務智能系統還在優化供應鏈管理方面發揮關鍵作用，其通過實時監測原油價格、運輸成本以及供應鏈中的潛在瓶頸，能有效地指導公司原料采購和產品分銷策略，進而減少運營成本，提升整體效率。

應用AI輔助成本核算和預算管理 成本核算是涉及大量原始數據的復雜過程，包括原材料成本、設備折舊、人工費用及各種間接成本。通過自動化處理數據，系統能夠快速準確地完成成本計算，顯著減少人工操作中的錯誤可能性。在預算管理方面，系統通過預測分析幫助公司制定更科學合理的預算。通過分析歷史數據，識別成本和收入的趨勢，基于信息預測未來的市場變化，幫助決策者理解了市場變化對公司財務的影響，從而制定更合理的預算。通過分析過去幾年的市場價格波動和公司運營效率，系統能預測未來原油價格的可能變化，以及其對公司收入和成本的影響，指導公司在預算制定中考慮到這些潛在的市場風險。在快速變化的市場環境中，公司需要靈活調整其財務策略以應對突發事件，系統能實時跟蹤市場動態和公司的財務狀況，發現偏離預算的趨勢后，其可提醒管理層，并提出調整建議，例如中國石油化工集團公司利用AI對歷史數據進行深度學習分析，建立智能化核算模型，實現了采購訂單自動對賬、發票信息自動提取等功能。使賬務處理效率提升30%，核算周期縮短2天。在預算管理中，應用AI進行多場景情景模擬、風險預測分析，科學指導預算編制，確保預算精準性，先后創建了100余個模擬方案。2020年，公司財務成本下降11%，預算整體準確率達96%。

應用云計算優化供應鏈和庫存管理 云計算技術在石油上下游產業的數字化轉型中，尤其在優化供應鏈和庫存管理方面，展現出其重要性。該技術使石油公司能夠實時訪問和分析大量數據，從而優化供應鏈決策。通過云平臺，公司可實時監控原油價格、運輸成本、市場需求及供應鏈中的潛在瓶頸，快速響應市場變化，及時調整供應鏈策略，減少運營成本，提高效率。在庫存管理方面，云計算提供了強大的數據分析和存儲能力。石油公司通過云平臺監控庫存水平，預測供需變化，據此調整庫存策略。分析歷史數據和市場趨勢，準確預測對某種原材料的需求量，優化庫存水平，減少過?；蚨倘钡娘L險，保證運營連續性，節省存儲成本。其還促進了供應鏈中信息共享的高效性。石油公司及其供應商、分銷商和其他合作伙伴能通過云平臺實時共享關鍵信息，如訂單狀態、物流信息和市場需求，使整個供應鏈更透明，減少了誤解和延誤，提高了整體供應鏈效率。公司通過云平臺實時監控供應鏈中的各種風險因素，如天氣變化、運輸延誤和政策變動等，以及時采取措施，避免或減輕風險帶來的損失。

財務智能在石油上下游產業數字化轉型中的應用問題

數據治理和安全隱患 數據治理和安全隱患是突出的問題。超過60%的石油企業在智能化轉型過程中遭遇過不同程度的數據泄露事件，不僅導致了重大的經濟損失，也暴露了數據安全治理的漏洞，增加了企業的操作風險。例如，某石化集團子公司在運用智能算法優化生產計劃時，由于第三方服務商權限設置不當，導致關鍵數據被非法竊取和出售，直接損失高達1000萬元。數據泄露的原因多方面，技術缺陷是主要原因之一。包括軟件漏洞、不安全的數據傳輸方式和不完善的數據加密技術等，在某些案例中，如上述的石化集團子公司事件，就是由于第三方服務商的技術缺陷導致的數據泄露。管理上的疏忽也是造成數據泄露的關鍵因素，包括對數據訪問權限的管理不嚴格、缺乏有效的數據監控機制以及對于數據處理流程的管理不到位。某些情況下企業不能建立起全面的數據治理體系，導致關鍵數據的安全難以得到保障。員工對數據保護意識的不足、對操作規程的不熟悉或故意的內部信息泄露也常常導致敏感數據的無意或有意泄露。其外部威脅也在不斷增加，隨著智能系統的普及，黑客等外部侵入者利用高級技術手段，尋找系統的安全漏洞，竊取商業信息，給企業帶來巨大的安全風險。

員工技能和文化障礙 財務智能的引入和應用要求員工掌握新的技能和知識，如數據分析、云計算以及新系統的操作能力。然而現實中許多員工，尤其是長期從事傳統財務工作的人員，缺乏此項必要技能。其專業知識和經驗與新技術不兼容，導致在工作效率和質量上出現問題。企業文化和工作方式的根本變革也引發了員工的文化阻力，數字化轉型不僅僅涉及技術層面的改變，還包含企業文化的深刻變革。該變革常常遭遇習慣于傳統工作方式員工的抵觸。其會持保守態度，擔心自動化威脅自身職位安全，或不愿意適應快速變化的工作環境，進而影響數字化轉型的進程和效果。缺乏足夠的培訓和支持也是造成此問題的原因，在實施數字化轉型時，許多石油企業沒有提供充分的培訓和支持來幫助員工適應新技術，致使員工在技能和知識上難以跟上轉型的步伐，影響其對新技術的接受度和使用效率。

技術整合和系統兼容性挑戰 石油上下游產業在實施數字化轉型時，面臨技術整合和系統兼容性的重大挑戰。其核心在于新興的財務智能技術需要與企業現有的、多數情況下技術較為落后的系統有效整合，以實現數據和功能的無縫對接?，F有系統的老舊構成了主要難題，其設計年代久遠，使用過時的技術和架構，導致在整合新技術時出現兼容性問題，比如無法支持新技術的數據格式或處理速度，引發數據丟失或處理延遲等問題。由于石油產業中涉及的系統和技術通常來自不同的供應商，供應商會采用各自的技術標準和接口，導致在技術整合過程中遇到接口不匹配和數據交換標準不一致的問題，不僅增加了整合過程的復雜性，也提升了技術整合的難度。而隨著新技術的引入，企業需要處理和分析的數據量大幅增加。其數據來自不同的系統，具有不同的格式和結構，有效地整合數據，確保數據的完整性和準確性，也是技術上極具挑戰性的任務，不僅測試著企業的技術能力，也對企業的數據治理能力提出了更高要求。系統升級和更換過程中的成本和風險也是企業在技術整合時必須考慮的重要因素，技術整合往往需要大量的資金投入，并涉及現有系統的升級或更換，不僅涉及顯著的財務成本，還會因系統更換過程中的不穩定性帶來業務中斷的風險。

財務智能在石油上下游產業數字化轉型中的優化應用策略

加強數據治理，提升安全性 建立和完善數據治理體系是提高數據安全性的基石，其要求企業制定明確的數據管理政策和標準，確保數據的準確性、完整性和可靠性。實施該策略的同時，企業需要設立專門的數據治理團隊，負責監督數據的整個生命周期，包括收集、存儲、處理和分析過程，并確保所有步驟均遵守相關法規和行業標準。也需對所有參與數據處理的員工進行數據保護方面的培訓，以增強他們的數據安全意識和操作能力。加強數據安全技術措施也是提升數據安全性的核心部分，如采用先進的加密技術，保護在傳輸和存儲過程中的數據安全。使用防火墻和入侵檢測系統來防止未授權訪問，定期進行數據安全審計和風險評估，維護數據安全。

實施數據訪問控制和權限管理也對提高數據安全性具有重要意義，企業應對數據訪問權限進行嚴格的控制，確保只有經過授權的員工能夠訪問敏感數據。通過實行分級管理和最小權限原則，即確保員工僅能訪問完成其工作所必需的數據，可有效減少數據泄露的風險。建立應急響應機制是保障數據安全的另一重要方面，企業需要制定詳細的數據泄露和安全事件應對計劃，以便在發生數據泄露或其他安全事件時，能夠迅速采取行動，有效減輕損害。

深化員工培訓，推進文化轉變 石油上下游產業在數字化轉型的關鍵階段，對財務智能的應用實現了從技術層面到員工培訓及企業文化變革的全面拓展。此過程中強化員工的專業培訓是推動轉型成功的基石。培訓內容需覆蓋數據處理原則、分析工具的應用和基于數據分析的決策制定，確保員工能夠熟練掌握財務智能系統的操作。而技術的快速迭代，設立持續學習機制，可使員工能夠及時更新其技能和知識，有利于維持企業在激烈市場競爭中的優勢。在企業文化方面，需樹立以數據為中心的工作環境。企業應鼓勵基于數據的決策過程，提高員工對數據分析重要性的認識和接受程度，促使員工更有效地使用新技術，提升其工作效率和決策質量。通過研討會、講座等形式，則可使員工認識到數字化轉型對個人和企業發展的深遠意義，激發其參與和創新的積極性。管理層不僅需要為員工提供必要的培訓資源和支持，還應通過自身行為展示對數字化轉型的重視，以有效地引領整個企業文化的轉型，為企業創造積極、開放和創新的工作環境。全面的轉型不僅有助于企業更有效地利用財務智能，加速其數字化轉型的步伐，還能夠促進企業整體競爭力的提升，從而在日益復雜的市場環境中保持領先地位。

促進技術整合，實施系統升級 石油上下游產業數字化轉型的關鍵在于財務智能的深度應用，尤其是數據治理和安全性方面的提升。為實現該目標，需構建統一的數據管理平臺。該平臺需要支持數據的全面處理，包括采集、清洗、整合和存儲，以確保數據管理的高效性和透明度。考慮到數據量的不斷增長和業務的發展，平臺的擴展性也不容忽視。引入先進的數據分析工具，如機器學習和人工智能技術，也可深入挖掘財務數據的潛力，以幫助企業更準確地預測市場趨勢，優化庫存管理，并降低運營成本。通過此方式，數據分析不僅僅是單純的處理過程，而是轉變為可以提供戰略性決策支持的有力工具。數據安全的強化是數據治理不可或缺的一部分，企業必須采取全方位的安全措施來保護數據免受外部攻擊和內部誤用的威脅，包括但不限于實施嚴格的訪問控制、高級的加密技術和定期的安全審計。除了技術手段，提升員工的安全意識和責任感也是防止數據泄露的關鍵環節。而隨著技術的發展和業務需求的變化，財務智能系統的持續優化和更新也尤為重要，企業需要定期評估系統的性能，并根據實際需要進行相應的技術升級和系統改進，保持系統的前沿性，確保其與企業發展戰略的一致性。云計算技術的整合是提高數據處理效率和可靠性的另一重要策略。云平臺的強大計算能力和靈活性有助于企業更有效地處理大量數據，其還為不同地區和部門的團隊提供了優質的協作機會，使數據共享和處理更加高效。

石油產業的數字化轉型中，財務智能優化了數據處理和決策支持，加強了企業競爭力。面對數據管理和安全性的挑戰，構建統一的數據平臺、引入先進的分析工具、采取多層次安全措施、持續優化系統以及整合云計算技術，是解決該問題、推動企業發展的有效策略。

（作者單位：中國海洋石油有限公司）