基于數據驅動的企業業財融合研究

doi：10.3969/j.issn.1673-0194.2025.15.025

[中圖分類號］F275 [文獻標識碼］A [文章編號]1673-0194（2025）15-0080-04

0 引言

在激烈的市場競爭環境中，傳統財務管理模式逐漸暴露出信息孤島、數據割裂、決策滯后等問題，難以滿足企業精細化管理和高質量發展的需求。在此背景下，業財融合作為一種新的財務管理方式受到了企業的青睞，企業在推動業財融合的過程中，借助數據驅動的力量，可以通過收集、整合、分析企業內部及外部的海量數據，打破業務與財務之間的壁壘，實現數據的有效聯通和共享，進而提升管理決策的準確性和時效性。基于數據驅動的業財融合不僅有助于優化資源配置、提高運營效率，還能為企業的戰略規劃和風險管理提供有力支持。

1基于數據驅動的業財融合發展趨勢

1.1員工思維發生轉變

在基于數據驅動的業財融合趨勢下，企業員工的思維發生了較大的轉變。傳統的財務管理模式下，財務人員往往局限于會計核算、報表編制等基礎工作，缺乏與業務部門的深入溝通和協作。而在數據驅動的業財融合模式下，財務人員需要轉變思維，從單純的財務核算轉向為業務提供數據支持和決策建議。為了推動業財融合發展，財務人員需要具備數據分析能力，能夠從海量數據中提取有價值的信息，為業務部門提供精準的財務分析和預測；業務部門員工也需要增強數據意識，理解財務數據對業務決策的重要性，積極參與業財融合過程，共同推動企業的數據化轉型。

1.2信息設施不斷完善

傳統模式下的信息系統不夠完善，存在數據孤島、信息不共享等問題，難以滿足業財融合的需求。在數據驅動的業財融合模式下，企業需要構建統一的數據平臺，實現財務數據和業務數據的無縫對接和實時共享，因此要求企業投入大量資源，升級和優化現有信息系統，引入先進的數據存儲、處理和分析技術[1]。同時，企業還需要建立完善的信息安全機制，確保數據的安全性和隱私性。只有在保證信息設施得到基本完善的基礎上，才能為業財融合提供堅實的技術支撐，進而推動企業數字化轉型的深入發展。

1.3業財融合流程的重塑

在業財融合的初期階段，企業制定的業財融合流程存在煩瑣、低效等問題，難以適應數字化轉型的需求。隨著數字化技術的發展，企業開始嘗試利用數據驅動的方式推動業財融合發展，在數字化推動作用下，企業要想打破部門壁壘，建立跨部門協作機制，實現業務流程和財務流程的深度融合，就需要重新梳理業財融合流程，明確各個環節的職責和權限，優化流程設計和執行方式。通過流程重塑的方式，實現業務數據和財務數據的實時對接和共享，提高業財融合的效率和準確性，并幫助企業發現潛在的風險和問題，使其管理人員能夠及時采取措施進行防范和糾正。

2數據驅動下企業業財融合面臨的難點

2.1數據量龐大難以統一管理

企業在業財融合過程中要想充分發揮數字化技術的優勢，實現數字化轉型，需要解決當前面臨的數據量龐大和復雜性等方面的問題。隨著業務的不斷拓展和系統的不斷升級，企業積累的數據量呈指數級增長，這些數據來源廣泛，包括內部業務系統數據、外部市場數據、社交媒體數據等，且格式多樣，既有結構化數據如財務報表、交易記錄，也有非結構化數據如郵件、文本報告等。由于數據分散存儲在各個業務系統中，缺乏統一的管理標準和整合機制，數據孤島現象嚴重，不僅增加了數據管理的難度和成本，也使得數據的有效共享和利用變得異常困難，嚴重制約了業財融合的進程[2]。

2.2缺乏有效的數據平臺支撐

在數據驅動的時代，企業需要依靠強大的數據平臺來收集、存儲、處理和分析海量數據，以支撐業財融合的實施。當前，多數企業由于技術、資金或意識等方面的原因，尚未建立起完善的數據平臺，即使部分企業已經建立了數據平臺，也存在諸多問題，如平臺功能單一、數據處理能力不足、分析算法不先進等，無法滿足業財融合對數據深度和廣度的需求。對于企業而言，因缺乏有效的數據平臺支撐，難以實現對數據的深度挖掘和高效利用，從而阻礙了業財融合的深入發展。

2.3數據質量和利用率降低

在數據驅動的企業業財融合中，由于數據來源廣泛且多樣，數據質量往往參差不齊，其中，數據缺失、錯誤、冗余等問題屢見不鮮，在一定程度上增加了數據處理的復雜性和成本，導致后續分析結果易出現偏差和誤導。例如，財務報表中的一個小數點錯誤就會引發重大的決策失誤。此外，多數企業缺乏有效的數據治理機制，無法對數據進行及時清洗和校驗，進一步加劇了數據質量問題，再加上數據利用率低下，即使企業積累了大量數據，但由于缺乏科學的數據分析和挖掘方法，許多有價值的數據被埋沒，無法為企業的業財融合提供有力支持。因此，提高數據質量和利用率，是企業實現業財融合亟待解決的問題。

2.4財務數字化轉型較慢

首先，財務部門作為企業的傳統部門，已經習慣于傳統的財務管理模式，對數字化轉型的緊迫性和重要性認識不足，而且財務人員也缺乏數字化轉型的意識和動力，對新技術、新工具持觀望態度，導致數字化轉型進程滯后[3]。其次，企業在財務數字化轉型過程中因缺乏先進的數字化工具和平臺支持，無法實現對財務數據的實時、準確處理和分析，降低了財務管理的質量。最后，企業缺乏具備數字化技能和財務知識的復合型人才，無法有效推動財務數字化轉型的實施。

3基于數據驅動的企業業財融合實現路徑

3.1建立自動對接業財系統的大數據管理平臺首先，構建統一的數據標準和接口規范。為了確保大數據管理平臺能夠有效對接各個業務系統和財務系統，企業需要構建統一的數據標準和接口規范。在這一過程中，企業應制定詳細的數據字典，明確各類數據的定義、格式、編碼規則等，確保不同系統間數據的一致性和可比性。其次，采用先進的數據處理技術和工具。大數據管理平臺需要應對海量數據的挑戰，因此企業可以引入分布式存儲系統，如Hadoop、Spark等數據處理工具，實現數據的分布式存儲和管理，提高數據處理的并行度和擴展性[4。還應利用機器學習、人工智能等先進算法，對海量數據進行深度挖掘和分析，發現數據中的隱藏規律和潛在價值。此外，企業構建的大數據管理平臺還應具備實時數據處理能力，能夠及時處理和響應業務系統中的實時數據，為業財融合提供及時、準確的數據支持。最后，建立數據治理機制和流程。企業應成立專門的數據治理組織，負責數據的規劃、協調、監督和管理工作，制定詳細的數據治理策略和流程，包括數據質量管理、數據安全管理、數據生命周期管理等，確保數據的準確性、完整性、安全性和合規性；企業還應建立數據質量監控和評估體系，定期對數據進行質量檢查和評估，及時發現和解決數據質量問題。

3.2建立統一的數據信息平臺

第一，建立數據信息平臺。企業應構建統一的數據信息平臺，作為數據管理與應用的核心，而且該平臺需具備強大的數據整合能力，能夠集成各個業務系統的數據資源，實現數據的集中存儲和統一管理。企業在設計這一平臺時，一方面應注重用戶體驗，提供直觀、友好的用戶界面，使用戶能夠輕松地進行數據查詢、分析和可視化操作；另一方面，應在平臺中增加靈活的功能模塊，以滿足企業不同層次、不同部門的數據需求，為推動業財融合提供堅實的保障。第二，保證數據信息的共享性。在數據信息平臺上，企業應建立高效的數據共享機制，打破部門間的信息壁壘，通過權限設置和數據接口對接，使各個業務部門和財務部門能夠實時訪問和共享所需數據。企業在實現數據共享的基礎上，不僅有助于提升部門間的協作效率，還能促進業務與財務的深度融合，使企業在決策過程中能夠更全面地考慮各種因素，提高整體運營效率。第三，保證數據信息的準確性。為了保證數據信息的準確性，企業應建立完善的數據質量控制體系，對數據的采集、存儲、處理和分析過程進行嚴格的質量檢查和控制，并通過采用數據清洗、去重、校驗等技術手段，提高數據的準確性和可靠性。

3.3構建企業財務共享平臺

第一，深化財務集中管理。企業應充分利用財務共享平臺，深化財務集中管理，實現會計核算、資金支付、資產管理等關鍵財務職能的集中監控和整合。通過財務集中管理，不僅可以幫助企業打破傳統的分散式財務管理模式，提高財務工作的效率和準確性，還能夠幫助企業更好地掌握整體財務狀況，及時發現并應對潛在的財務風險，使管理人員能夠提前制定風險應對措施，減少風險造成的損失，從而為企業創造更大的經濟價值。第二，實行嵌入式財務機制。為了促進財務與業務的深度融合，企業應實行嵌入式財務機制，主要指在業務流程中設立財務流程小組，或派駐財務人員到業務部門，以確保財務職能能夠緊密貼合業務實際需求。企業通過構建嵌人式財務機制，既能夠讓財務人員更深入地了解業務流程，為業務部門提供精準的財務支持和決策建議，又能使財務部門更好地監控業務活動的合規性和經濟效益，促進企業整體戰略目標的實現。第三，打造企業財務共享平臺。企業應致力于打造完善的財務共享平臺，實現財務信息處理和生成、會計核算、業務處理、資金支付等功能的全面集成。財務共享平臺應具備高度的靈活性和可擴展性，能夠為企業提供更加高效、便捷、精準的財務服務，支持業務部門的快速發展，以滿足企業不斷變化的業務需求。

3.4推動財務數字化轉型與智能化升級

為了能夠快速推動財務數字化轉型和智能化升級，企業應采取以下策略：一是應用數字化工具。在財務數字化轉型與智能化升級的過程中，企業應積極擁抱先進的數字化工具和技術。RPA（機器人流程自動化）和AI（人工智能）等技術的引入，可以大大提升財務流程的處理效率和準確性。其中，RPA能夠自動化執行重復性高、耗時長的財務任務，如發票處理、數據錄入等，從而減輕財務人員的工作負擔，減少人為錯誤；AI技術可以通過機器學習和自然語言處理等技術，實現更復雜的財務分析和決策支持。二是建立智能分析系統。為了深入挖掘業財數據的價值，企業應利用大數據和人工智能技術建立智能分析系統，以便快速整合并處理海量的業財數據，通過數據分析、模型構建等手段，揭示數據背后的規律和趨勢。智能分析系統可以幫助企業發現業務運營中的潛在問題和機遇，為業務決策和戰略制定提供科學依據，也可以實現風險預警和防控功能，通過對財務數據的實時監測和分析，及時發現并應對潛在的財務風險，確保企業的穩健運營。企業通過建立智能分析系統，將極大地提升財務管理的智能化水平，為企業的可持續發展提供有力支撐。三是培養數字化人才。財務數字化轉型與智能化升級的成功實施，離不開高素質的數字化人才隊伍。因此，企業應加強對財務人員的數字化轉型培訓，使財務人員能夠掌握數字化工具的使用、數據分析方法、智能化系統操作等方面的知識和技能，適應財務數字化轉型的需求。

4結束語

綜上所述，企業數字化轉型帶來了豐富的數據要素，推動了業財融合的深度發展，對于企業來說具有重要的意義。基于數據驅動實施業財融合，不僅使員工思維發生了轉變，信息設施也得到了不斷的完善。但是，企業在業財融合過程中依然面臨眾多難點，如數據量龐大難以統一管理、缺乏有效的數據平臺支撐、數據質量和利用率降低、財務數字化轉型較慢等，影響了企業的數字化轉型進程。因此，需要企業積極探索有效的業財融合發展路徑，充分利用數字化技術的優勢，實現數字化轉型。

主要參考文獻

[1]華宇哲.基于數據驅動的企業業財融合研究[J].商場現代化，2024（20）：186-188.

[2]李峰.基于數字化轉型的業財融合深化研究[J].今日財富，2024（26）：77-79.

[3]張龍.大數據背景下企業業財融合實踐分析［J].現代營銷（上旬刊），2024（9）：100-102.

[4]袁思思.大數據背景下管理會計推進業財融合轉型探究[J]今日財富，2024（24）：74-76.