數字化轉型助力企業財務高質量發展實踐探索

本文聚焦數字化轉型助力企業財務高質量發展實踐，以現代企業變革為核心，詳細闡述數字技術如何全面提升財務流程效率、數據質量及時效性，并推動決策智能化進程。通過典型案例呈現實際應用成效，深入剖析財務數字化進程中面臨的技術人才短缺、數據安全風險、系統整合難題等挑戰，在此基礎上，提出針對性解決方案。旨在為企業財務數字化轉型路徑設計與職能升級提供實用參考框架，從而促進整體財務管理水平與質量的顯著提升。

一、數字化轉型對企業財務發展的意義

（一）優化流程：提升財務流程運行效率

傳統財務工作模式下，財務人員需人工核對發票代碼、號碼、開票日期、金額、稅率、銷售方及購買方等各項信息。單張發票審核與錄入至少需耗費數分鐘，遇到信息模糊或存在爭議情況時，處理時間顯著延長。員工提交報銷單后，財務人員需人工審核憑證的真實性、合理性及合規性，從票據核驗到金額計算每一步都需仔細檢查，整個流程涉及多部門流轉與審批，耗時較長。在賬務核算方面，財務人員需手動錄入大量業務數據并完成分類、記賬、結賬等操作，極易因人為疏忽造成記賬錯誤、數據遺漏等問題。月度結賬時，核對匯總各類賬目，通常需要數名財務人員協同工作且花費數天才能完成。

現代自動化軟件結合機器人流程自動化技術使發票處理變得簡單高效。光學字符識別技術幫助系統快速準確地提取發票信息并直接錄入財務系統，預設的規則引擎能夠自動執行合規性檢查并在發現問題時立即預警。從傳統手工操作轉向系統全自動處理后，單張發票處理時間縮短至幾秒鐘，效率大幅提升。數字化平臺允許員工線上提交報銷申請，系統根據既定政策自動審核各項費用，電子簽名技術確保所有憑證的真實性和防篡改性，審批流程自動流轉且相關負責人能夠實時獲取提醒通知，報銷周期明顯縮短。在賬務核算環節，應用機器人流程自動化技術模擬財務人員日常操作，自動采集數據并按規則完成記賬、結賬等工作，大幅降低了錯誤率，并將月度結賬時間從傳統的幾天壓縮至幾小時內，顯著提升了整體財務流程運行效率。

（二）數據升級：提升財務數據質量

在傳統模式下，財務數據的收集過度依賴人工錄入以及各部門分散式報送流程。這種方式不僅耗費大量人力與時間成本，同時還極易引發數據的缺失與錯誤。人工錄入時，由于操作人員疲勞、疏忽等因素，常常出現數據遺漏或錄入錯誤的情況。同時，各部門報送的數據格式、口徑不統一，也給后續的整合、分析帶來極大困難。

隨著數字化轉型的推進，大數據技術搭建起全面實時的數據收集體系。企業借助先進的接口技術與數據傳輸協議，將銷售系統、采購系統、庫存管理系統等與財務系統進行無縫對接與深度融合。當企業的業務數據在前端系統生成后，通過高效的數據同步機制，實時傳輸至財務系統，確保財務數據始終保持極高的時效性，進而為企業的財務決策提供最新最準確的信息支持。

在數據清洗校驗環節，數字工具發揮著不可替代的作用。復雜的算法與規則引擎的廣泛應用，能夠精細化處理海量財務信息。系統依據預設的格式規范、數據邏輯及行業標準，自動對數據進行篩查：快速識別并修正日期格式不統一、數值精度不一致等問題；通過哈希算法等技術手段比對并刪除重復數據，避免數據冗余。此外，面對異常值，運用統計分析方法與機器學習模型，判斷其是否屬于正常業務范疇內的波動，或由于數據錯誤導致，進而進行相應處理。數據挖掘技術通過交叉比對多種數據源，挖掘數據之間的潛在關聯，不僅增強了數據的準確性，還使財務數據突破企業內部交易信息的局限，涵蓋更多外部市場動態、行業趨勢等關鍵信息，進而為企業財務高質量發展筑牢堅實的數據基礎。

（三）智能決策：推動財務決策科學精準

在數字時代浪潮中，人工智能與機器學習技術正以前所未有的速度在財務領域落地生根。借助先進的數據挖掘與分析算法，企業能夠深度剖析海量的財務數據、瞬息萬變的市場動態、復雜的行業發展趨勢、多元的客戶習慣以及供應鏈各環節信息。智能模型通過設計復雜的數學算法與邏輯框架，將多變因素納入考量范疇。在預算方案設計過程中，模型能夠依據過往財務數據的規律以及對未來市場趨勢的預測，精準模擬不同業務場景下的財務需求，從而制定更契合企業實際運營狀況的預算方案。這有效規避了因人為主觀判斷或信息掌握不全面而導致的預算偏高或偏低問題，大幅提升了企業資源配置效率，并避免了資源的浪費與閑置。

在投資決策層面，智能系統展現出強大的量化分析能力。系統運用金融工程模型與風險評估算法，精確量化評估各項投資機會的風險收益情況。智能系統通過實時監測與分析市場波動、行業競爭態勢、宏觀經濟政策等眾多變量，能夠為管理層提供多維度、精細化的投資決策依據。相較于傳統依靠經驗判斷的投資決策方式，智能系統能夠更敏銳地捕捉潛在風險點，同時挖掘被忽視的投資機遇，在有效控制投資風險的基礎上，顯著提高投資回報率，引領企業財務決策從傳統經驗驅動模式穩步邁向數據驅動的精準決策模式，從而為企業財務高質量發展注入強勁動力。

二、數字化轉型助力企業財務發展的路徑策略

（一）技術應用：引入先進技術實現流程自動化

在傳統財務領域，眾多重復性、規律性的工作占據了財務人員大量的時間與精力。以發票處理環節為例，以往需要人工識別發票上的各項信息，操作繁瑣，一張發票的處理往往需要數分鐘甚至更長時間，這對于發票量較大的企業而言，無疑是一項巨大的工作負擔。同時，在長時間高強度工作下，極易因人為疏忽出現錄入錯誤。引入流程自動化技術，企業借助先進的軟件系統和算法，將這些繁瑣的人工流程轉為由計算機系統自動執行。在發票處理過程中，運用光學字符識別（OCR）技術，能夠快速準確地讀取發票上的各類信息，并通過預先設定的規則和接口，自動將數據傳輸至財務系統進行后續處理。短短數秒內即可完成一張發票的處理，且錯誤率相較于人工操作大幅降低。?

在費用報銷審核環節，當員工在線提交報銷申請后，系統即可依據企業預設的報銷政策，自動全方位審核費用明細：仔細檢查費用的合規性，判斷該費用是否符合企業規定的報銷范圍；核實準確性，確保費用金額計算無誤；同時查驗附件的完整性，如發票、消費憑證等是否齊全。審核通過后，系統自動完成記賬操作，并將報銷款項轉入支付流程，實現報銷全流程的自動化流轉。這不僅大幅提高了報銷效率，降低了員工等待時間，還能有效避免因人為審核標準不一致而導致的不公平現象。

以某大型連鎖零售企業為例，其在財務數字化轉型過程中引入先進的自動化技術成效顯著。該企業擁有龐大的門店網絡，每日產生海量的發票與費用報銷單據。引入自動化技術之前，財務部門需投入大量人力處理基礎工作，結賬周期長且容易出錯。引入自動化技術后，通過光學字符識別與流程自動化技術的有機結合，實現了發票信息自動處理及費用報銷自動審核與記賬。原本需要50人、一周才能完成的月度結賬工作，現僅需10人、兩天即可完成，準確率從原來的85%大幅提升至99%以上。自動化流程的實施，使財務人員從繁瑣的基礎工作中解放出來，將更多精力投入到財務分析與戰略規劃等高附加值工作中，促進了企業財務管理水平的提升，有力推動了企業財務高質量發展。

（二）人才培養：培育復合型財務數字化人才

數字化轉型環境下，企業財務工作對人才的要求正經歷巨大變革，傳統單一財務知識結構人才已無法適應現代企業的發展需求，市場急需培育精通財務專業知識并熟悉數字化技術應用的復合型數字化人才。其能夠熟練運用財務軟件、數據分析工具、自動化流程系統等數字技術處理日常財務事務，憑借扎實財務基礎深度分析海量數據，從而為企業管理層提供科學決策支持。

內部培訓是企業培養數字化財務人才的重要手段。企業可定期舉辦各類數字化能力提升課程，課程內容涵蓋財務系統操作技巧、數據挖掘分析方法、流程自動化設計等多維度知識。同時，配合在線學習資源打破傳統時空限制，財務人員可根據個人實際情況靈活安排學習進度，自主掌握相關技能。通過以上措施，持續提升團隊整體數字化應用水平。

引進擁有數字化背景的專業人才，如計算機科學、大數據分析等領域專家，為財務團隊注入全新技術思維，加速企業整體數字化轉型進程。通過建立產學研合作關系，充分利用高校及科研機構優質資源，企業能有針對性地培養契合自身業務特點的專門人才，同步引入學術前沿成果應用于實踐，推動財務數字化工作邁上新臺階。

以某金融集團為例，在推進財務數字化轉型初期曾面臨財務人員數字化技能普遍不足的問題，隨即制定了全面人才培養計劃：與知名高校合作開展在職研究生課程班，專門為財務人員開設財務數字化相關課程，全面提升其理論知識水平；定期邀請行業專家進行內部實戰培訓，培訓內容包括大數據分析在財務風險預警中的應用，智能財務系統操作優化等實用技能。此外，從互聯網企業引進多名優秀數據分析師充實財務團隊，促進知識技能交流融合。經過兩年系統化努力，該集團財務團隊具備數字化技能的人員占比從30%迅速提升至70%，成功打造了一支高效能的復合型財務數字化人才隊伍，在集團整體財務數字化轉型過程中發揮了關鍵作用，有力推動了財務流程自動化、智能化進程，顯著提升了財務決策的科學性、精準性，助力集團在激烈市場競爭環境中持續提升財務核心競爭力。

（三）系統整合：打破系統壁壘促進數據流通

在企業數字化轉型進程中，隨著業務的不斷拓展與多元化發展，為了滿足不同業務環節的需求，引入了多個功能各異的財務信息系統。若這些系統僅獨立運行，未經過科學合理整合，便會形成“信息孤島”，造成嚴重的系統壁壘。在這種分散架構下，數據分散存儲于不同的系統中，每個系統可能采用了不同的數據格式、編碼規則及數據定義方式，這將阻礙信息的有效流通。例如，在財務核算系統中，產品成本的記錄可能采用一種格式，而在成本控制系統中，相同產品成本的記錄格式卻大相徑庭。這不僅給財務人員核對與分析數據帶來極大困擾，也極易因數據差異導致理解偏差，進而影響信息傳遞的準確性與及時性。為打破這一困境，企業需要統一規范不同系統中相同類型的數據，包括定義、格式、編碼等。以客戶信息數據為例，在各財務系統中，客戶名稱的表述、客戶編碼的規則需達成一致，以確保在進行財務分析時，依據的數據準確一致。同時，接口規范詳細規定了系統間數據交互的方式與規則，遵循這些規范，才能保障數據在系統之間傳輸時的準確性、穩定性，防止數據丟失或錯誤傳輸。

以某大型企業集團為例，其旗下涵蓋多個業務板塊，在數字化轉型前期，各業務板塊為滿足自身獨特的業務需求，紛紛引入不同的財務系統。在發展初期，這些系統為各板塊的業務運營提供了有力支持。然而，隨著集團整體戰略布局的推進與業務協同需求的增強，各系統之間無法有效溝通的弊端逐漸凸顯——財務人員在進行跨板塊財務分析時，數據難以整合。為從根本上解決這一問題，集團組織了一支由資深財務專家、信息技術專業人員組成的團隊，著手制定了一套全面的涵蓋財務核算、預算、成本等各方面的統一數據標準。該團隊全面梳理與規范了所有系統中的數據，逐一排查并修正數據差異。為實現系統間的高效集成，集團采用企業服務總線（ESB）技術，構建系統集成平臺，并將各個財務系統有序接入，成功實現了所有財務系統的深度整合。

如今，集團財務人員能夠實時獲取各業務板塊的財務數據，并進行集中核算與分析。管理層基于整合后的全面準確的財務數據，能夠更精準地洞察集團整體財務狀況，從而制定更為科學合理的戰略決策，實現資源的合理調配，有力地推動了集團財務的高效管理與企業整體的穩健發展，使數據真正成為驅動企業發展的核心資產，為企業在激烈的市場競爭中贏得了先機。

三、結語

數字化轉型為企業財務高質量發展創造了機遇。流程效率與數據質量的提升，協同推動智能決策落地，財務職能的整體升級有力支撐了企業發展戰略的實施。通過科學規劃與合理策略的積極推進，企業能夠加快轉型步伐以適應變革需求。這促進了數字時代財務領域質量水平的逐步提升，更不斷增強市場的綜合競爭優勢。

（作者單位：中原股權投資管理有限公司）