大數據背景下財務數智化轉型實踐

摘 要：在數字化時代，數智技術（數字技術和人工智能技術的合稱）在財務管理中的重要性日益凸顯。數智技術在財務管理中的應用包括自動化賬務處理、智能分析預測和實時監控預警等方面，其能夠提高財務處理效率，增強數據分析能力，從而為企業決策提供有力支持。本文主要介紹了財務數智化（數字化與只能化的）發展歷程及當前取得的成果，并以M企業為例，分析了財務數智化轉型的必要性、背景、難點及策略，旨在為企業實現財務數智化轉型提供一定的參考。

關鍵詞：數智化；財務管理；人工智能；轉型升級

在數字化浪潮下，數智技術已成為各行各業轉型升級的關鍵動力。財務管理作為保障企業穩健運營的重要手段，正面臨著前所未有的挑戰與機遇。一方面，傳統的財務管理手段已難以有效應對日益復雜多變的市場環境；另一方面，數智技術的應用為企業財務管理提供了有力的支持。在大數據背景下，想要應對挑戰、把握機遇，企業需要采取有效的措施，實現財務數智化轉型，提高財務管理水平。

一、財務數智化發展概述

（一）財務數智化發展歷程

（1）信息化完善階段。信息化完善階段是財務數智化發展的第一階段。在這一階段，企業開始投入大量資源，建設信息化系統，如ERP（企業資源計劃）系統、財務管理軟件等。應用這些系統，可以實現對財務數據的電子化存儲和處理，提高財務處理效率，降低人為錯誤發生的概率。同時，企業開始重視數據安全，并采取數據備份方式，以防止數據丟失或被竄改。然而，各部門的信息化系統往往相互獨立，數據孤島現象嚴重，導致數據整合和分析難度較大。

（2）數智化初始階段。隨著大數據、云計算等技術的興起，企業開始將這些技術應用于財務管理領域，例如：構建財務共享平臺，實現業務與財務的有效融合；利用數據分析工具對財務數據進行初步的分析和預測，為企業決策提供有力支持。然而，由于技術限制、專業人才短缺等原因，此階段的數智技術的應用往往局限于某些特定領域或工作場景，財務數智化轉型的深度和廣度有限。

（3）數智化發展階段。在這一階段，企業開始構建全面的數智化財務管理體系，包括智能決策支持系統、財務風險預警系統等。這些系統可以通過深入分析財務數據，幫助企業管理層做出科學的決策。同時，企業開始注重數據安全和隱私保護，并采取多種措施來確保數據的安全性與合規性。此外，企業開始加強人才培養和引進，組建專業的數智化財務團隊，加快推進財務數智化轉型。

（4）數智化規范階段。隨著財務數智化的深入發展，企業需要建立完善的財務數智化規范和標準，以確保財務數智化轉型目標的順利實現。企業開始制定數智化財務管理的相關政策和制度，明確數據的管理、使用和保護要求，并建立數據治理機制，對數據進行標準化和規范化處理，以確保數據的質量和準確性。此外，企業開始加強各部門之間的協作和溝通，實現業務與財務的深度融合，進一步提高財務管理效率和決策水平。

（5）數智化優化階段。在這一階段，企業開始尋求數智化系統的持續優化和創新。企業不斷引入新的技術和方法，如人工智能、機器學習等，對財務數智化系統進行升級和改進。同時，企業開始關注系統用戶的體驗和反饋，不斷優化系統的功能與界面，以提高系統用戶的滿意度及工作效率。此外，企業開始加強與國際先進企業的交流和合作，學習借鑒其數智化財務管理的成功經驗，以提高自身的財務管理數智化水平，更好地適應全球化及數字化的發展趨勢。

（二）財務數智化發展成果

1.技術驅動財務管理創新

大數據、云計算、人工智能等技術的快速發展，推動了財務管理創新。例如，大數據技術可以通過挖掘和分析海量財務數據，幫助企業準確評估自身經營狀況，預測市場趨勢，并做出科學合理的決策。云計算技術為企業提供了靈活、高效的計算資源，提高了財務數據處理和分析的效率。人工智能技術的應用為財務數智化發展帶來了革命性的變化。通過機器學習算法，財務數智化系統能夠自動學習并優化決策模型，從而提高企業決策的準確性和效率；通過自然語言處理技術，財務機器人能夠與人類進行自然語言交互，并提供智能化的財務咨詢與服務。

2.跨界融合推動業務拓展

財務數智化的發展不局限于財務管理領域，還可以與業務領域進行深度融合，形成跨界融合發展趨勢。例如，在供應鏈金融領域，通過實施財務數智化，企業可以實現供應鏈的透明化和高效協同，降低融資成本與風險。在智能稅務領域，通過實施財務數智化，企業可以自動處理稅務申報、稅務籌劃等煩瑣的工作，提高稅務管理的效率和合規性。此外，財務數智化還為企業提供了多元化的業務拓展機會。通過構建財務共享平臺，企業可以與供應商、客戶等合作伙伴共享財務信息，進而推動業務模式的創新和升級，獲得更多的業務。

3.探索實踐，積累豐富的經驗

隨著財務數智化的深入發展，越來越多的企業開始積極探索財務數智化轉型實踐。部分企業通過引入先進的數智技術和管理理念，已成功實現了財務數智化轉型，提高了財務管理的效率與決策的準確性，降低了運營成本和風險。這些成功案例為其他企業進行財務數智化轉型提供了寶貴的經驗。

二、M企業財務數智化轉型實踐

（一）財務數智化轉型的必要性

M企業成立于20世紀90年代，是一家國有企業，前期主要從事各種功能性材料的生產與銷售，在經歷了國有企業改制浪潮后，其主營業務逐漸轉變為房屋租賃、停車場服務、物業管理及各種建筑裝修裝飾材料銷售等。隨著業務的快速發展，M企業的財務數據量呈爆炸式增長，傳統的數據處理方式已無法滿足財務管理的需求。因此，M企業急需借助數智技術，實現數據的實時采集、處理和分析，以確保財務數據的準確性和時效性。

（二）財務數智化轉型的背景

M企業財務管理涉及多個業務流程，如款項收取、賬目核對、報銷審批、發票管理、成本核算等。在款項收取業務流程中，由于M企業地處建材大市場，每月有商戶租金、水電費、物業管理費等多種收入，且涉及商戶多達500家，因此，M企業每月需要花費大量的時間來完成款項收取與核對、發票開具與發放等繁雜的工作。其中，外部協調部門需要先確認每個月具體的租金收入、水電費、物業管理費等各項收入，并以電子表格形式將這些收入的數據發送給財務部。財務部根據每戶應收費用逐張開具票據，并安排人員對接收費及交付發票事宜。在收取租金后，財務部需要將銀行收款流水逐筆拆解，并將其與租金表進行核對；整理應收未收數據，將其反饋給外部協調部門。

另外，報銷審批、發票管理、成本核算等流程，存在流程耗時久、環節多、風險防控水平較低等問題，導致企業財務管理效率較低，無法有效應對外部環境變化和風險挑戰，進而對企業的穩健發展產生不利影響。因此，M企業希望通過應用數智技術來實現上述流程的自動化，提高財務管理效率，降低人為錯誤風險。同時，通過應用數智技術，M企業可以對財務流程進行全程監控，及時發現風險點，并提前進行預警，從而有效防范財務風險。

（三）財務數智化轉型的難點

（1）技術應用難度大。數智技術的應用需要企業具備相應的技術基礎設施。目前，M企業正與某銀行合作，采用其開發的繳費通業務端口，以期實現“一鍵式”收費開票。然而，由于技術水平不足，現階段繳費通業務端口尚未與賬務系統及稅務系統進行有效對接，因此，M企業仍需加大技術開發力度，以實現不同系統的集成和數據的互聯互通。

（2）管理變革遇阻力。財務管理的數智化轉型意味著傳統財務管理方式的變革，這可能會觸及M企業內部的利益關系和權力結構，從而增加管理變革的阻力。此外，M企業收費工作涉及多部門協同，前期基礎數據導入也需要其他部門的積極配合，然而，在實際操作中，受習慣和惰性等因素的影響，企業員工可能難以迅速適應新的管理方式。

（3）專業人才短缺。數智化財務管理的實施需要一批既懂財務又懂技術的復合型專業人才，然而，目前M企業財務部門人員緊缺，難以找到合適的人選來推動財務數智化的實施。同時，對于現有財務人員來說，他們缺乏財務及技術方面的知識，需要接受相應的培訓和學習，以適應數智化財務管理的需求，這也需要企業投入一定的時間與資源。

（4）數據質量和安全問題突出。數智化財務管理高度依賴數據，因此，提高數據質量和保障數據安全至關重要。然而，在實際操作中，數據來源多樣化、格式不統一等可能會導致數據質量不高，影響數據分析結果的準確性。同時，隨著數據量的增加和復雜性的提高，數據安全問題也日益突出，如何確保數據不被泄露或濫用已成為M企業亟待解決的問題。

（四）財務數智化轉型的策略

（1）處理數據。財務數據處理是指利用云計算、人工智能等技術對大量財務數據進行有效處理和分析，其涵蓋數據收集、數據清洗、數據存儲、數據分析和可視化呈現等環節。具體來說，M企業需要統一收集基礎數據，接著進行數據清洗，包括數據去重、格式化、轉換等，以實現數據標準化，然后確定關鍵字段及取數邏輯，建立主數據庫，做好數據存儲工作。在數據存儲過程中，M企業要保證數據的安全性和保密性。以款項收取為例，M企業可以將房產編號、承租人電話號碼作為關鍵字段，確定數據范圍，然后從外部協調部門處獲得主數據表單信息，將關鍵字段匹配至對應數據庫中。在數據存儲完成后，M企業可以采用不同的方法和技術來分析數據，并采用可視化方式來直觀呈現數據分析結果。

（2）引進先進技術。數智化財務管理離不開先進技術的應用。M企業應積極引進先進技術，以實現財務數據的高效處理和分析、有效整合、實時共享，從而為財務管理決策提供有力的支持。另外，這些先進技術需要與企業現有系統兼容，以實現系統的高效集成。因此，M企業需盡快將繳費通業務端口與賬務系統、稅務系統互聯互通，以實現財務數據的無縫傳輸。

（3）重視人才培養與引進。培養財務數智化人才是企業建設一流數智化體系、實現財務數智化轉型的關鍵措施。因此，M企業應加大人才培養力度，加強對現有財務人員的培訓和教育，提高他們的數字化素養與專業技能。同時，M企業需要積極引進具有財務數智化轉型經驗的人才，加強團隊建設，為財務數智化轉型提供有力的人才保障。

（4）保護數據安全與隱私。數據是數智化財務管理的核心，企業要想確保數據的準確性、完整性、及時性和可用性，必須加大對數據安全和隱私的保護力度。因此，M企業要加強數據安全意識培訓，增強員工的數據安全意識，并建立健全數據安全管理制度，采取數據加密、訪問控制、備份等措施來保障數據安全，防止數據泄露或被濫用。

三、結語

隨著大數據技術的不斷發展，財務數智化已成為企業財務管理的必然趨勢，在財務管理效率提升、財務風險監控與預警、智能決策支持、業務協同與創新等方面發揮著重要作用。需要注意的是，財務數智化的發展對企業也提出了新的挑戰，因此，企業要在處理數據、引進先進技術、培養與引進人才、保護數據安全與隱私等方面著重發力，推動財務數智化轉型，以適應數智化時代發展的新需要。

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（作者單位：江西耐火材料有限責任公司）