數字化轉型中的財務管理與會計信息系統優化研究

[中圖分類號]F275；TP399 [文獻標識碼］A [文章編號]1673-0194（2025）14-0094-03

0 引言

數字經濟時代，傳統財務管理模式已難以適應企業發展需求。云計算、大數據、人工智能等新興技術的廣泛應用，推動企業財務管理與會計信息系統發生深刻變革。財政部印發的《會計信息化發展規劃（2021—2025年）》明確指出，深入推動單位業財融合和會計職能拓展，加快推進單位會計工作數字化轉型。在此背景下，探索數字化轉型中的財務管理與會計信息系統的優化路徑，對提升企業管理效能和市場競爭力具有重要意義。

1數字化轉型對財務管理與會計信息系統的影響

1.1改變數據采集模式

隨著數字技術的廣泛應用，企業財務數據采集方式發生根本性轉變。傳統手工錄人模式逐步被自動化采集技術所替代，如通過光學字符識別（OpticalCharacterRecognition，OCR）和機器人流程自動化（Roboticprocessautomation，RPA）等技術，實現對發票、單據等財務憑證的智能識別和自動錄人。物聯網技術的應用使企業資產數據采集更加全面，通過部署智能傳感器實時監測資產位置、使用狀況和運行參數，為資產管理決策提供精準依據。移動終端和云計算技術的結合，使財務工作突破了時空限制，財務人員可以隨時進行業務處理和數據錄入[1]。企業還通過構建統一的數據采集標準和規范，確保數據的一致性和可用性。此外，區塊鏈技術的引入提高了數據采集的可信度和安全性，通過分布式賬本確保交易數據的真實性和不可篡改性，顯著提升了財務數據的可靠性和完整性，為企業財務管理決策提供了可靠的數據保障。

1.2推動系統整合創新

數字化轉型推動財務信息系統與其他業務系統深度整合，形成統一的企業信息平臺。云計算技術為系統整合提供了新的解決方案，企業可根據需求選擇適合的云服務，實現財務數據的統一管理和靈活調用。通過應用程序編程接口（ApplicationProgrammingInterface，API）和企業服務總線（EnterpriseServiceBus，ESB）等，打通財務系統與供應鏈管理、客戶關系管理、人力資源管理等系統間的壁壘，實現信息的無縫流轉和共享。系統整合還促進了業務流程的優化重組，建立起端到端的數據處理鏈條，提高了運營效率和管理透明度[]。數據集成平臺的建設使企業能夠實現跨部門、跨系統的數據協同，從而支持更復雜的業務場景和管理需求。同時，統一的信息平臺增強了數據安全管理能力，通過權限分級、加密傳輸、安全審計等措施，確保敏感財務信息的安全性，防范數據泄露風險。

1.3促進業財深度融合

數字化轉型為業財融合提供了技術支撐和實現路徑。通過構建數字化商業場景，企業實現了業務流程與財務流程的無縫銜接，財務數據能夠實時反映業務活動狀況。基于統一的數據平臺，業務部門和財務部門共享信息資源，協同工作效率顯著提升。財務部門借助智能化的財務分析工具可以深度挖掘業務數據，及時發現經營異常并提供決策支持[3]。財務人員可以通過數據平臺，深入了解業務運營情況，為業務部門提供更有價值的財務指導。此外，數字化平臺支持財務人員深度參與業務過程，使其從傳統的事后記錄者轉變為業務戰略的參與者和決策者，顯著提升了財務管理的價值創造能力。系統還支持財務共享服務模式的推廣，通過集中化處理提高財務工作效率，使財務人員能夠將更多精力投人戰略分析和業務支持中。

1.4提升智能技術應用水平

智能技術在財務管理領域的應用不斷深化，機器學習和人工智能技術實現了對大量財務數據的智能化處理和分析。通過智能算法，系統可自動完成對賬、結算、報表生成等基礎工作，大幅提升了工作效率和準確性。智能預測分析工具能夠基于歷史數據和市場信息，預測企業未來的現金流、收益和風險，為管理決策提供數據支持[4]。智能化應用還促進了財務管理模式創新，如智能財務機器人可以自動處理日常詢證、核算等重復性工作，激發財務人員的創造力。同時，智能化應用促進了財務服務的個性化定制，系統能夠根據不同用戶的需求，自動生成相應的分析報告和決策建議。智能審計功能的引入也增強了內部控制的有效性，通過持續監控和異常預警，及時發現和防范財務風險，提高企業風險管理水平。

2企業財務管理與會計信息系統優化面臨的挑戰

2.1數據標準化程度不高

當前，企業在數字化轉型過程中面臨的突出問題是財務數據標準化水平較低。企業在日常運營中產生的財務數據較多，來源廣泛，格式各異，數據質量參差不齊，導致數據整合和分析工作難度加大。在數據采集環節，由于缺乏統一的數據標準和規范，不同部門、系統之間的數據具有不一致性，影響了數據的可用性和可比性。數據編碼體系的不統一使數據轉換和處理存在困難，增加了數據清洗和轉換的工作量。特別是在跨部門、跨系統的數據共享過程中，數據標準化程度不高導致“信息孤島”現象嚴重，影響了數據的流轉效率。此外，企業在國際化經營過程中還面臨著不同國家的會計準則存在差異的問題，缺乏統一的數據標準增加了跨境業務的處理難度，也給企業管理帶來挑戰。

2.2系統集成度不足

隨著企業規模擴大和信息化程度提升，系統集成度不足的問題日益凸顯。企業在不同發展階段引入的各類信息系統之間存在技術架構不兼容、數據接口不統一等問題，導致系統間的數據交換和業務協同效率較低。財務系統與業務系統之間的集成瓶頸尤為明顯，無法實現數據的實時共享和自動傳遞，需要大量人工干預和重復工作[5]。系統升級和維護成本高昂，不同供應商的系統集成難度大，技術支持和服務質量參差不齊。同時，企業缺乏統一的系統架構規劃，導致信息系統建設呈現碎片化特征，難以形成完整的信息化治理體系。云計算環境下的系統安全管理也面臨新的挑戰，系統間的數據傳輸和訪問控制需要更高水平的安全保障措施。

2.3業財融合效果欠佳

業財融合是企業數字化轉型的關鍵環節，但當前融合效果并不理想。業務部門和財務部門之間仍存在信息壁壘，數據共享不充分，協同效率低下。業務流程和財務流程的銜接不夠緊密，存在斷點和重復環節，影響了整體運營效率。財務人員對業務理解不深，財務信息難以在業務決策中有效發揮支持作用。業務部門對財務管理要求認識不足，經常出現數據報送滯后、單據不規范等問題，增加了財務工作難度。此外，企業缺乏有效的業財融合考核機制，部門間協作動力不足，溝通成本較高?，F有的信息系統也未能很好地支持業財深度融合，難以實現業務數據與財務數據的自動匹配和智能處理。

2.4技術應用存在瓶頸

新技術在企業財務管理領域的應用存在諸多瓶頸。企業對新技術的投資回報預期不明確，在技術選擇和應用方面存在觀望心理。人工智能、區塊鏈等新技術應用成本高，技術成熟度和穩定性有待驗證，企業面臨較大的應用風險。財務人員對新技術的認知和應用能力不足，難以充分發揮技術潛能，存在重硬件輕軟件、重建設輕應用的現象。數據安全和隱私保護要求提高，新技術應用面臨更嚴格的要求。同時，企業內部缺乏專業的技術人才，技術服務市場不夠成熟，影響了新技術應用的深度和廣度。特別是在復雜業務場景下，現有技術解決方案的適應性和可擴展性還需要進一步提高。

3財務管理與會計信息系統優化路徑

3.1擴大數據采集范圍，加強數據整合

企業應圍繞會計核算和精細化管理需求，推動數據采集范圍的全面擴大。具體而言，企業可通過OCR智能識別技術實現票據、憑證的自動采集，利用RPA工具進行重復性數據錄入，部署物聯網傳感器對企業資產狀態進行動態監測。在銷售環節，企業應將銷售地區、采購人員、產品數量、價格、支付方式等數據納入采集范圍，用于績效考核和業務分析。在供應鏈管理方面，企業須實時采集供應商資質、采購價格、交貨周期等數據，支持供應商評估和采購決策。同時，企業應建立統一的數據標準和編碼規范，規范數據采集格式，確保數據質量。在數據整合方面，企業可構建數據中臺，統一管理來自企業資源計劃、客戶關系管理、供應鏈管理（Supply ChainManagement，SCM）等系統的業務數據，實現跨系統數據的標準化處理和統一存儲。通過數據提取、轉換和加載（Extraction-Transformation-LoadingETL）工具進行數據清洗和轉換，消除數據的不一致性，提升數據可用性。此外，企業應建立數據質量監控機制，定期評估數據完整性、準確性和時效性，實施數據生命周期管理，確保數據資產價值的充分發揮。

3.2構建集成化信息系統

企業應采取系統性方案構建一體化的財務信息平臺。在技術架構層面，企業可基于微服務架構設計系統框架，通過API網關實現各子系統之間的數據交互和服務調用。針對財務共享服務需求，企業應部署統一的賬務處理平臺，集中處理各業務單元的憑證錄入、核算對賬等工作。在系統集成方面，企業需要運用ESB技術，打通財務系統與業務系統的數據通道，建立端到端的業務處理鏈條。具體措施如下：一是配置統一的主數據管理平臺，確保基礎數據的一致性；二是實施統一的身份認證和權限管理體系，保障系統安全；三是部署分布式緩存和消息隊列，提高系統性能。在數據安全方面，企業須實施數據脫敏、加密傳輸、訪問控制等安全措施，建立完整的數據安全管理體系。同時，企業應建立完善的系統運維機制，通過監控告警、日志分析、性能優化等手段，及時發現和解決系統運行問題，確保系統的穩定運行和持續優化。

3.3深化業財融合，拓寬應用場景

企業需要以數字化場景建設為抓手，推進業財深度融合。在采購業務場景中，企業應實現采購訂單、到貨驗收、供應商付款等環節的自動化處理，提供實時的成本和資金占用數據分析。對于銷售業務，企業須打通訂單管理、發貨、收款、開票等環節，支持多維度的收入和利潤分析。在資金管理場景下，企業應建立現金流預測模型，整合應收賬款、應付賬款、庫存等業務數據，實現精準的資金計劃與調度。生產管理方面，企業要將產能利用、物料消耗、人工工時等數據與成本核算緊密關聯，支持精細化的成本管控。在預算管理場景中，企業需要實現預算編制、執行、調整、分析的全流程管理，強化預算約束。同時，企業應構建業財融合的考核體系，將財務指標分解到業務環節，加強過程管控。此外，企業需要打造統一的數據分析平臺，為業務部門提供自助式的財務分析工具，支持多角度的經營分析與決策支持。

3.4依托技術優勢，打造智能平臺

企業應充分利用人工智能和大數據技術，構建智能化的財務管理平臺。在智能核算方面，企業可運用機器學習算法實現智能制證、智能記賬、智能結賬，提高賬務處理效率。針對費用管理，企業應部署智能審核引擎，基于歷史數據和業務規則，自動識別異常報銷單據，實現費用的智能管控。在財務分析領域，企業需要開發智能預測模型，結合內外部數據，預測銷售收入、成本費用、現金流等關鍵指標，為經營決策提供支持。在風險控制方面，企業應建立智能預警系統，實時監控資金流向、信用風險、內控風險、舞風險等。具體措施如下：第一，搭建知識圖譜平臺，實現財務知識的智能檢索和應用；第二，開發智能機器人，處理標準化的財務咨詢服務；第三，構建可視化分析工具，支持多維度的財務數據展示和鉆取分析。企業還需要建立數據資產運營機制，通過數據建模、特征工程、算法優化等手段，不斷提升智能化應用的準確性和實用性。

4結束語

數字化轉型改變了企業財務管理與會計信息系統的運行模式。面對數據標準化不足、系統集成度低、業財融合困難、技術應用受限等挑戰，企業需要通過擴大數據范圍、加強系統整合、深化業財融合、提升智能化水平等措施，推動財務管理與會計信息系統的全面優化。未來，企業應持續提高數據治理能力，完善系統集成架構，深化業財融合實踐，充分發揮智能技術優勢，構建新型財務管理生態，為實現高質量發展提供有力支撐。

主要參考文獻

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