數字化轉型背景下國有企業財務決策分析

一、前言

在市場競爭愈發激烈的背景下，推進數字化轉型已成為企業提升核心競爭力的重要手段。作為國民經濟重要支柱，國有企業推進數字化轉型，不僅關系自身經營業績，也影響國民經濟運行效率。國務院國資委強調，數字化是國有企業升級的“發動機”，明確要求國有企業加快部署，將其作為提升市場競爭力、推動技術發展的重要手段[。目前，眾多國有企業將數字化技術應用于財務管理，通過對比海量信息、采用優化算法、運用云計算等方式，提高財務決策的準確性與響應速度。

二、數字化技術與國企財務決策的變革

當前，國有企業正在通過數字化技術優化財務流程，并同步完善管理體系。作為核心職能部門，財務部門在國有企業改革創新過程中發揮著關鍵作用，在財務效益提升的作用尤為顯著。具體而言，數字化技術為國有企業財務管理提供了新的方法，在提升效率和優化經營方面開辟了新的路徑。然而，在實際操作中，國有企業推進財務數字化轉型常常面臨一些現實難題，例如系統對接不暢、研發團隊技術基礎薄弱等問題，導致數字化轉型成效大打折扣[2]。

數字化技術正在深刻改變國有企業的財務分配方式和決策機制。以ERP集成系統為例，它將采購、生產、倉儲等環節有機整合，并結合云存儲技術，實現了財務數據的高效與準確處理。許多國有企業已廣泛應用自動化財務工具，系統可完成發票識別、賬目核查等工作，人工干預頻率顯著降低。與此同時，國有企業各部門共享一個實時更新的數據池，有效消除了部門間的信息延遲問題。國有企業管理層可依賴可視化看板隨時掌握資金流向，并結合實時運營指標靈活調整經營策略，決策周期從按周計算縮短至按小時響應。

在財務決策過程中，大數據、人工智能等新興技術發揮了顯著作用，有效提升了分析效率。大數據技術幫助國有企業高效整合內部與外部信息，涵蓋銷售數據與行業動態，為決策提供更全面的支持。例如，國有企業可構建財務數據系統，對銷售表現、成本波動等關鍵指標進行動態監測，系統可即時分析并發出預警，為管理層提供參考。人工智能與機器學習算法現已應用于財務預測與風險評估領域。通過訓練預測模型，AI可協助財務部門預測經營趨勢、計算投資回報，并識別異常交易行為，使財務決策更具前瞻性，風險控制更為有效[3。國有企業在推進財務管理創新時，應聚焦建設數據驅動的決策體系，通過數據建模管理財務風險，并借助數字化工具優化資金運作與成本控制。隨著智能工具的深度應用，財務管理效能顯著提升，為國有企業提供了更加精準和及時的決策支持。

近年來，國有企業財務部門逐步引人自動化處理技術，以機器人流程自動化（RPA）為代表的智能系統逐漸融入日常運營管理。這類工具能夠批量處理重復性強的財務事務，包括單據收集與整理、賬戶核對、費用報銷審批等標準化流程，在降低人工差錯率的同時，也為財務人員專注于預算編制、資產籌劃等更需專業判斷的核心業務提供了時間與空間。以某中央企業財務共享服務中心為例，其部署的332項自動化流程中，涵蓋了智能記賬、移動支付等28項關鍵功能。該系統可實現96% 的會計憑證自動生成，每月可節省約29，600小時的人力時間。基礎計算工作耗時大幅減少后，財務團隊得以將約 70% 的工作時間投人于經營分析、投資評估等管理會計領域。這一職責重心的轉變，增強了財務數據對國有企業經營決策的支撐作用，也進一步推動財務職能由傳統核算型向戰略型轉變，在資源配置、風險預警等方面發揮出更高的管理價值。

三、數據驅動的財務管理模式革新

數字化技術正在推動國有企業財務管理轉型，使管理層的決策過程逐步擺脫以往依賴經驗的模式，轉向以數據分析為支撐的科學決策方式，不僅優化了決策流程，也對管理架構產生了重構效應[4]。基于數據制定方案，即依托客觀事實做出決策的邏輯和流程，已逐漸成為國有企業的共識。過去，財務決策往往依賴歷史報表與管理層的主觀判斷。如今，借助商業智能系統整合不同層級的數據分析工具，結合預測模型，財務部門可實現對資金流入流出的實時追蹤，評估業務潛力，從而為管理層提供更加可靠的決策依據。傳統財務管理方式存在反饋滯后、主觀干擾等問題，如今，財務人員通過監控實時數據，能夠第一時間發現異常并干預。以某企業集團構建的跨部門數據池為例，其將原本分散于銷售、生產等部門的財務數據進行統一管理，管理層借助可視化看板，既能全面掌握企業運行狀況，也能模擬不同策略的潛在影響。實際運行結果表明，這套數據驅動的新型決策機制使戰略決策的準確性提升了約 37% ，同時消耗性支出減少近 20% 。

數據驅動正在推動“業財融合”管理理念的真正落地。所謂業財融合，指的是將財務管理與業務運營深度整合，實現信息自由流動，使業務流程形成完整的價值鏈。在國有企業數字化轉型過程中，打通業務系統與財務系統之間的壁壘已成為重點任務，財務數據與產供銷等業務數據正逐步實現一體化整合。業務部門與財務部門基于統一的數據平臺運作，關鍵指標實現全員共享，財務分析可以直接調取來自業務一線的真實數據，從而顯著提升運營決策的精準性。以全面預算管理為例，自從啟用業財一體化平臺后，各業務單元在同一系統中編制預算、報送數據，財務部門可實時匯總并進行分析，使預算目標與業務目標高度一致，避免了兩者之間的沖突。在資金分配方面，隨著業務與財務系統數據接口的打通，國有企業在資金測算與調度方面更加精確、響應更迅速，顯著提升了資金使用效率并有效降低了財務風險。這種深度的數據融合使管理層對國有企業運行狀況具備更全面的視角，也有效消除了信息孤島現象，顯著增強了決策的科學性與及時性。

國有企業在推進數字化管理的過程中，財務共享模式與數據中臺的協同應用發揮了關鍵作用。目前，多數中央企業及省屬企業已建立起各自的財務共享中心，將原本分散于子公司層面的報銷、記賬、資產收付等事務集中處理，統一操作標準，通過集約化管理實現降本增效，不僅規范了業務流程，更是沉淀了完整的業務與財務信息。借助數據中臺技術，國有企業能夠對這些數據進行清洗、梳理與深度分析[5]。經過治理后的數據資源，已成為國有企業開展運營復盤、績效考核及風險管理的重要依據。目前，許多財務共享中心也在逐步轉型，從過去主要消耗國有企業資源的后勤單元，發展為具備盈利能力的業務模塊，主動向各業務部門提供經營分析、預算優化等增值服務。這表明財務共享中心與數據中臺的協同運行，使國有企業能夠更有效地利用數據資產，逐步向以數據驅動決策的管理模式轉型，顯著提升財務決策的科學性與執行效果。

同時，數據驅動下的財務監管在績效管理方面展現出顯著價值。國有企業搭建起覆蓋財務與業務的數據觀測網絡，系統自動采集運營數據并分析績效表現，從而使管理制度形成完整的執行鏈條。當預算系統與業務模塊實現互聯，不僅實現了數據的無縫銜接，還可借助業務系統實時監控預算執行進度，對預測數據進行動態管理。當考核模塊與財務分析系統聯動后，從戰略規劃到預算管理再到績效評估的全過程得以貫通，國有企業也可根據數據反饋持續優化管理。這套以數據為基礎的管理閉環機制，不僅有效提升了資源配置效率，也使戰略執行更具落地性，充分體現出數字化在國有企業管理模式中的深層次重構作用，而非僅停留在形式上的變革。

四、國有企業財務數字化轉型面臨的挑戰

數字化工具的合理應用有效提升了國有企業財務決策效率，然而，在推進財務數字化轉型的過程中，國有企業仍面臨管理模式滯后、發展方向不明確等現實挑戰，財務與業務“各自為政”的問題依然突出。財務部門多以賬簿管理與收支監管為主要職責，較少深度參與業務層面的研討與決策，這種職能分離的狀態在數字化轉型背景下仍未得到有效改善[]。以“計算型財務”為定位，使得財務部門在承擔風險預警、跨部門協同及戰略參與等新型職能時，顯得力不從心。部分國有企業雖投入大量資源建設智能系統，但財務賬套與業務臺賬仍各自獨立，財務報表分析難以嵌人業務流程，數據難以真正發揮指導作用，導致數據價值大打折扣，也進一步限制了財務部門從傳統核算角色向戰略職能的轉型。

國有企業在推進數字化轉型的過程中，常常面臨兩大現實難題：一是部門調整反應遲緩，二是專業人才供給不足。這一現象反映出一個關鍵性問題，即財務系統更新不能僅停留在技術層面，更需同步推進管理方式革新與人才隊伍建設。約七成國有企業仍沿用傳統管理方式應對新系統，未設立專門負責數字化轉型的職能部門，導致部門間協作效率低下、執行鏈條易出現斷點。在人才方面，既懂數據分析又能熟練操作系統的復合型人才仍然稀缺。此外，員工晉升機制不夠明確，缺乏系統規范的制度設計與發展路徑，削弱了人才培養的可持續性。在績效考核方面也存在明顯短板，數字化轉型應注重長期效益的積累與能力建設，但現實中考核機制仍過度聚焦短期盈利指標，使得管理層在決策時難以放開手腳。這些深層次問題已成為制約國有企業數字化轉型的重要因素，亟需引起重視并進行系統性解決[7]。

數據管理和技術落地方面也存在短板。部分國有企業在推進數字化轉型時，急于上線系統、趕進度，忽視了數據規范和質量控制等基礎工作。財務與業務數據之間的通道尚未打通，新技術雖已應用，但多停留在表面，與實際業務融合不夠緊密。數字化推進越快，數據安全和隱私保護問題就越突出。

資金投入和內部調整是繞不開的問題。在項目推進過程中，一旦資源不到位，前期規劃便可能淪為海市蜃樓[。另一個不容忽視的問題是工作方式轉變所帶來的陣痛。老員工在面對新系統時往往產生適應性焦慮，此時管理層的疏導與應對策略顯得尤為關鍵。

五、對策建議

在財務數字化戰略規劃制定環節，管理層應達成共識，將該項工作上升至企業戰略層面，并制定系統的推進方案。在具體操作層面，需明確轉型的長期方向與短期任務，參考行業內優秀企業的成熟實踐，設計具有可操作的階段性發展路徑。在資源投入方面，應設立專項預算，構建跨部門協作機制，并通過定期培訓與內部宣傳減少執行阻力，為方案順利實施創造有利條件。

財務決策離不開堅實的數據基礎，國有企業應重點抓好兩項工作：一是提升數據質量，二是統一數據口徑。集團總部應牽頭制定相關規范，從賬務處理標準到會計科目設置，統一模板和規則，確保各分公司賬務口徑一致，進而實現業務數據與財務數據的有效對接。設立專門的數據管理團隊，將各環節職責落實到具體責任人，持續跟蹤數據質量，一旦發現問題，及時進行清洗與修復，確保管理層獲取的每一項數據都具有可靠性和可審查性。

實現財務與業務流程真正貫通，是財務數字化轉型中提升決策質量的關鍵環節。國有企業應推動財務與業務深度協同，特別是在預算管理、績效考核等具體場景中，將銷量數據、成本支出等業務指標與資金使用效率等財務指標有機整合，構建一套互為咬合的“齒輪組”。在操作層面，可建立混編工作小組，使負責核算與從事業務的人員定期對表，確保審核支付、資源配置等決策能及時反映生產一線的實際情況[]。

國有企業在實施財務數字化轉型時，可參照行業內領先企業的成功經驗，分步驟推進改革，先搭建統一的操作平臺，再逐步疊加智能功能模塊，這樣既能提升日常核算效率，也能增強決策分析能力。大型企業集團可選擇對下屬機構的財務職能進行重組，將報銷審批、賬務核查等重復性強的工作統一歸入財務共享中心處理，避免重復投入與資源浪費。在系統建設階段，應同步推進數據倉庫的搭建工作，將各部門分散的報銷憑證、業務賬表按照統一標準梳理整合，形成可支持深度分析的數據資源庫。在操作環節中，通過部署RPA機器人（即利用預設程序替代人工完成重復操作）來簡化數據錄入流程，再結合OCR識別技術（通過圖像分析自動提取關鍵信息）處理掃描件，可將票據審核時間壓縮 60% 以上。這類做法呼應了肖俠團隊近年來提出的“一體兩翼”理論，強調信息系統的更新必須與流程優化同步推進，逐步建立以發展戰略為核心的財務管理體系，推動資產使用效率與業務價值提升之間的良性循環。

財務人員的數字化能力水平直接關系到轉型成效，已成為國有企業創新過程中不可回避的關鍵因素[10]。國有企業應制定專門的人才培養計劃，建設一支既懂報表分析、又能進行數據處理的復合型團隊。在具體操作層面，重點在于優化現有員工結構，通過分階段培訓，使財務人員能夠掌握數據分析軟件的使用方法，理解業務系統的運作邏輯，同時密切關注技術發展動態，做到對數字化工具熟練應用。此外，應建立持續學習機制，鼓勵財務人員考取數據分析師等相關資格證書，營造全員技能提升的工作氛圍。在對外招聘方面，應重點引進具備財務與技術雙重背景的專業人才，安排至模型崗位（負責構建預測模型的技術崗位）、系統運維崗位等關鍵部門。同時，可與高校、行業協會合作，設立“計算機+ 財務”的課程體系，批量培養跨界型復合人才。在考核機制方面，應將設備運行穩定性、智能工具使用率等納入KPI指標，對承擔開發應用場景任務的技術小組給予專項獎勵。這套分步驟推進的人才建設機制，能夠為財務部門持續向智能化方向發展提供長期支撐。

國有企業核心財務信息的安全保障正逐步成為穩定運營的生命線。國有企業在部署智能財務系統時，既要構建技術層面的“防護盔甲”，也需織密制度層面的“安全防護網”。在技術層面，應建立三道防線，并在核心系統中設置分級賬戶權限，確保不同人員的訪問邊界清晰、可控。在制度層面，應將數據風險納入每月經營分析會議議程，重點排查如智能審批、自動報表等新功能可能存在的系統漏洞，同時建立應急預案，提升整體風險應對能力。

六、結語

總體來看，數字化浪潮正在深刻改變國有企業的財務工作格局。在數字化轉型過程中，國有企業既要制定整體規劃，也需按流程分步實施，切實做到管理升級與流程改造同步推進，同時牢牢守住安全底線，為創新發展打好基礎。唯有如此，數字化技術方能真正提升決策質量，既強化日常管理的規范性，也增強國有企業的盈利能力。從長遠來看，數字化工具將不斷創新，變得更加智能、反應更加迅速，這一趨勢將成為國企財務管理的常態，并在實際運行中持續助力企業實現高質量發展的目標。

引用

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[10]鄭航宇.數字經濟時代國有企業財務數字化轉型[J].經濟學研究前沿，2024，7(05)：156-158.

作者單位：齊齊哈爾大學

■責任編輯：韓柏王紀晨