數字化轉型背景下財務共享中心轉型思考

李艷玲

［收稿日期］2023-11-02

［摘 要］財務共享中心數字化轉型的核心在于將分散于不同區域下屬企業的財務核算、財務管理事項全部匯聚于統一的系統平臺，從而提升財務核算管理效率，并為企業業務運行和決策提供強大的財務支撐。文章在闡述財務共享中心概念的基礎上，分析企業財務共享中心建設面臨的挑戰，并提出相應的轉型措施。

［關鍵詞］數字化轉型；財務共享中心；企業轉型

doi：10.3969/j.issn.1673 - 0194.2024.10.032

［中圖分類號］F275［文獻標識碼］A［文章編號］1673-0194（2024）10-00-03

0? ? ?引 言

當前，隨著數字化技術廣泛應用于各領域，企業生產運營、決策管理更多地依賴于數據驅動。作為各企業數據匯聚池，財務共享中心的職能作用可以延伸到企業運營全過程、全鏈條，而我國企業財務共享中心大多處于建設初期，數字化技術應用程度不深，在業務、決策等領域的賦能作用有限。企業要順應數字化經濟發展的趨勢，加快財務共享中心數字化轉型進程，以解決財務共享中心轉型建設中的痛點、堵點問題。

1? ? ?財務共享中心的概念

財務共享中心指的是企業采用信息化、數字化技術手段對財務核算、財務管理方式和流程進行集中化改造而構建的新型財務運行模式。企業財務共享中心實際運作模式大致分為兩種：一是集中式財務共享中心模式，此模式比較適合業務規模不大、下屬企業業務類型相似、信息化程度不高的企業，也是企業財務共享中心建設初期較為常用的模式；二是市場化財務共享中心模式，與集中式財務共享模式相比，此類模式較為適用于經營規模大、下屬企業隸屬關系較為多樣的集團企業，企業要具備較為完善的信息化、數字化技術應用環境，而且要求業務、財務人員具有較強的專業勝任能力。在目前條件下，我國企業大多采用集中式財務共享中心模式，而市場化財務共享中心模式的應用程度相對有限［1］。

2? ? ?數字化背景下財務共享中心建設面臨的挑戰

數字化技術在財務領域的應用為企業財務管理模式變革和業財流程再造提供了良好的技術條件。因此，越來越多企業利用數字化技術，積極探索財務共享中心建設路徑。但由于企業的財務共享中心建設大多處于起步階段，數據治理能力相對有限，企業在數據標準和規則建設、云平臺建設、數字技術應用場景、智能決策系統建設以及管理會計體系等方面還面臨諸多挑戰。

2.1? ?數據標準和規則建設較為滯后

財務共享中心的正常運行需要通過數字化技術手段將企業財務與業務、集團公司與下屬企業、內部與外部供應鏈等不同層面的數據信息進行結構化處理，使業務、財務等不同維度的數據規則處于同一標準體系下。由于數據建設依賴于企業數字化技術及其應用能力，在企業財務共享運行初期或基礎數據建設缺乏經驗的條件下，企業會存在數據標準和規則等不規范的問題。一是數據標準不規范。為確保數據準確、有效，企業通常要求財務共享系統平臺的數據具有統一標準，特別是對來自業務端、外部供應鏈的數據更需要采取統一軟件進行清洗與轉換，以便數據采集、統計與利用。然而，由于集團企業下屬企業數量較多，而且不同下屬企業的業務特點、數據類型存在一定的差異，企業難免出現數據紊亂現象。二是數據編碼規則不規范，尤其對處于財務共享建設初期的企業來說，由于不同下屬企業的數據標準不統一，各下屬企業通常會采用不同數據編碼規則、命名規則，這就直接影響財務共享中心的數據處理效率，如數據項目的名稱輸入不規范、數據字符長度不統一等。

2.2? ?云平臺建設進程緩慢

云平臺提供計算、網絡和存儲等方面的功能。由于我國企業的數字化建設投入不足，財務共享中心建設人才支撐力量有限，而且大多處于起步階段，無法根據企業數據建設需要而自行開發云平臺。目前，雖然阿里、百度、騰訊等第三方平臺大多開發了共享型云平臺，可以為企業提供數據存儲、數據處理等復雜事務支持，但共享平臺與企業實際應用難以完全兼容，其應用效果并不明顯，極大地影響了企業財務共享中心功能的發揮，財務共享中心在業務指導、管理決策層面的作用也難以充分發揮出來。

2.3? ?數字化技術應用場景不足

財務共享中心具有數據整合、財務分析、風險預

警等功能，但企業數字化技術應用率不高，數據“孤島”、數據“煙囪”問題難以得到有效解決，以致財務共享中心大多還停留在財務記賬、報表制作等淺層面，應用場景受到極大限制。一是數字化技術在企業財務管理方面的應用不足，受數據挖掘和處理功能限制，企業財務共享中心存儲的數據資源無法得以體現，無法通過系統平臺實現對數據信息的自動化和智能化分析，財務工作效率依然較為低下。二是數字化技術在財務核算、財務報表編制層面的應用不足，財務共享中心具有處理和分析財務數據的功能，并快速編制各類財務報表。由于財務與業務之間數據對接不及時，而且大多依賴于人工統計，報表出具的便捷性和準確性受到極大的影響。另外，在缺乏大數據分析模型或相關軟件功能不強的條件下，母公司與子公司之間的數據上傳下達與匯總無法達到自動化、智能化狀態，財務收支數據信息的及時性和準確性受到影響。三是數字化技術在業務指導、資源配置以及預算管理等方面的應用價值還有待挖掘［2］。

2.4? ?智能決策系統建設滯后

智能決策系統建設需要企業在財務共享系統中引入神經網絡、機器學習、人工智能算法、模糊數字、數據倉庫等智能化技術，而在當前條件下，我國智能化技術發展不充分，深度挖掘和分析數據的能力不足，智能化技術的應用功能較為有限。再加上智能化技術的應用成本較高，財務智能化人才短缺，復合型高端財務人才的引進成本和培養成本較大，高昂的技術成本使企業難以承受。因此，企業財務共享中心的賦能管理決策場景普遍不足。在財務共享中心數據挖掘、數據整合能力有限的環境下，系統平臺采集的數據信息并不全面，難以為管理層決策提供高質量信息服務。

2.5? ?管理會計體系缺失

在數字經濟環境下，企業經營環境、業財交互方式以及企業與供應鏈之間的對接方式都發生了深刻變化。各種不確定性因素增加了企業風險識別和風險防范難度，這就需要企業在建設財務共享中心的同時，引入更智能的管理會計系統，全面分析復雜的經濟事務，從而賦能企業業務發展與管理決策。但是，受制于數據采集、業財數據整合、數據口徑管理與數據分析等方面的功能，企業管理會計體系建設進程緩慢，多數企業的管理會計體系處于缺失狀態，因此，企業無法從管理會計角度或運用管理會計工具對多維度數據進行處理和分析。

3? ? ?數字化背景下財務共享中心轉型措施

財務共享中心具有強大的數據匯聚功能。企業通過B/S架構搭建、自定義轉換接口設計，以及其他數字化技術的運用，不僅可將財務、業務和經營管理等多個端口的數據信息匯聚到財務共享中心，而且能在異構化數據類型轉換、算術運算、數據集成與分析等方面實現重大突破。這就需要企業善于運用數字化技術，補齊財務共享中心建設中的短板，實現財務共享中心的轉型。

3.1? ?構建財務數據中心，提升數據采集與利用能力

無論是財務核算的自動化和智能化處理，還是管理會計在多場景中的應用，其關鍵因素在于數據，這就需要財務共享中心具有數據匯聚、采集等多種功能，而通過構建財務共享中心的方式，則可有效解決企業基礎數據管理問題。

數字化背景下的基礎數據來自業務、供應鏈以及市場等多維度，因此，企業要提升數據采集與利用能力。一是要將數據采集范圍從單一化的財務數據向業務數據擴展，通過業務數據與財務數據的融合管理，提高會計核算結果與業務交易的黏合度，并通過財務核算數據追溯業務交易的全過程；二是將數據采集范圍拓展到外部多個領域，如市場數據、同業數據以及供應鏈、客戶數據等，通過多維度數據實現數字化技術的多場景應用；三是將非結構化數據納入財務數據中心范圍，如發票數據、合同數據等非結構化形態數據等；四是通過連接要素、協同要素等方式，將財務共享中心的數據采集鏈接融入第三方互聯網平臺，通過智能設備設置和安全加密等措施，增加業務前端的數據共享功能［3］。

3.2? ?搭建財務共享云平臺，完善數據共享功能

當前，企業財務共享中心功能有限，僅僅停留在核算、報賬、報稅以及發票管理層面，難以適應集團化企業多維數據整合管理需要。企業可根據當前共享云平臺建設問題進行專項治理。一是要解決財務共享云平臺建設的成本問題。中小型企業資金相對有限，可采用云計算資源、平臺或相關軟件采購的方式，這既可為企業提供云計算初級應用功能，同時也可解決數字化轉型成本高、系統開發人才匱乏問題。而對于大中型集團企業來說，其則可利用技術和人才優勢，通過構建仿真系統、模型庫等方式，將業務、財務數據向云端遷移。二是要完善財務共享云平臺應用功能。這就需要企業通過搭建數據倉庫的方式，豐富財務共享云平臺數據容量，企業可通過引入數據挖掘技術、識別技術，精準分析相關數據的關聯性、趨勢、偏差，并通過對數據規則特征、序列模式的判斷，對不同應用場景的數據進行歸納與分析，為企業管理決策提供數據支撐。

3.3? ?拓展數字化技術在企業中的多維應用場景

在財務共享中心引入相關數據模型或軟件，可進一步拓展財務共享中心的應用場景。當前，企業在財務監督、業務流程以及運營決策管理中的數字化應用基礎相對薄弱，企業應從以下幾個方面彌補數字化應用短板。

一是拓展財務核算監控應用場景。目前，雖然企業在財務核算中的數字化應用手段相對成熟，但企業母公司與子公司之間的數據標準、核算方式存在一定的差異，極大影響了母公司對子公司數據統計的及時性和準確性，而運用大數據分析模型，則可對各子公司財務收支等關鍵指標的動態變化情況進行全程監控。二是拓展在業務流程中的指導監督場景。企業生產運營流程較為復雜，而且各生產運營流程所產生的數據信息也存在差異，在采用大數據分析模型的環境下，則可將流程的數據進行拆解和分析，并據此確定資源配置方案。三是賦能管理決策場景。通過在財務共享中心引入神經網絡或機器學習等技術，企業可進一步挖掘數據價值，通過數據鉤稽關系分析，提升財務分析、預測能力，并由此支撐管理決策［4］。

3.4? ?基于數據挖掘技術構建智能財務決策系統

智能財務決策是財務共享中心數字化轉型的重要目標，而智能財務決策系統的構建，需要企業突破數據挖掘技術和人工智能技術瓶頸，通過技術手段發現、識別海量數據價值，并通過人工智能（Artificial Intelligence，AI）技術手段對數據進行邏輯推理、判斷與分析，為財務決策提供數據支撐。根據企業財務智能化決策系統建設目標和數字化技術應用現狀，企業應著重從以下兩個方面入手。一是在智能財務決策系統引入模糊數學、數據倉庫等數字化技術工具，對來自業務前端的各類半結構化和非結構化數據進行清洗與轉換，提升數據價值和數據利用效率。在此基礎上，財務人員在人機交互過程中能對財務活動進行有效分析、預測與控制。二是引入數據倉庫技術提升智能財務決策系統的智能化水平，使系統具有模擬專家知識能力和邏輯推理能力，從而完成財務決策的智能化

轉換［5］。

3.5? ?基于財務共享服務實現管理會計體系建設

隨著企業規模擴張，數字化經濟背景下商業模式不斷變革，財務核算體系功能單一化、財務與業務分離狀態下的財務流程已難以適應企業價值創造的需要，這就需要企業對現有的財務共享中心進行升級改造，減少財務流程中的冗余環節，實現以價值創造型管理會計替代傳統的核算型會計。而管理會計體系建設需要完善財務共享中心的功能：一是要將集團企業各下屬企業的基礎會計核算業務數據全部上傳到財務共享中心，從而實現全域數據集成于統一平臺，為管理會計體系的數據獲取和利用提供基礎支撐；二是規范企業各部門、各環節所產生的數據信息，確保所有的基礎數據都遵循統一的邏輯規則，減少數據加工處理過程中遇到的數據轉換、數據假設等問題，使報告和決策支持在數據層面得以保證。

4? ? ?結束語

財務共享中心轉型建設對于提升企業財務核算能力與財務管理效率，以及企業降本增效和決策運營支撐具有重要意義。越來越多的企業開始嘗試建設財務共享中心，并逐步實現財務數字化轉型。雖然企業不斷對財務共享中心模式進行完善，但依然存在轉型困境，如數據標準和規則建設滯后、云平臺建設進程緩慢、數字化技術應用場景不足、智能決策系統建設進程緩慢以及管理會計體系缺失，迫切需要企業加快財務共享中心數字化轉型進程，發揮財務共享中心在業財融合、運營決策中的作用。

主要參考文獻

［1］謝志華，張琪，姜錫明.從財務共享服務到全面共享服務

［J］.會計研究，2023（3）：3-15.

［2］丁婉君.財務共享引導下的財務轉型［J］.江蘇商論，2023（3）：98-101.

［3］張春媚.財務共享下國企財務轉型思考［J］.合作經濟與科技，2023（8）：162-163.

［4］馬鑫.大數據時代的財務共享分析［J］.中國總會計師，2023（1）：163-165.

［5］陳瑜.國有企業數字化轉型下財務共享管理優化淺析［J］.行政事業資產與財務，2023（7）：102-104.