大數據時代下制造企業財務管理轉型策略探析

摘" 要：大數據時代，制造企業正面臨著前所未有的機遇與挑戰，傳統財務管理體系經歷著變革與重構，其原有的管理方式在應對大數據時代下的決策需求以及動態資源配置挑戰時，表現出了顯著的局限性，管理架構升級已成為行業共識。因此，聚焦制造企業在數據融合、風險管控及人才儲備三個維度的結構性矛盾，揭示信息壁壘日益強化、風控機制相對滯后以及專業能力出現明顯斷層等核心問題。研究證實，構建智能化財務系統對提升企業戰略預判準確性、強化全周期成本約束力、培育敏捷響應能力具有關鍵作用，為制造業財務體系數字化轉型提供了可操作的實現路徑。

關鍵詞：大數據；制造企業；財務管理；數字化轉型

DOI：10.12231/j.issn.1000-8772.2025.25.097

引言

隨著互聯網、大數據、云計算、人工智能、區塊鏈等技術融入社會經濟領域的各個方面。數字經濟已經在生產、分配、流通、消費和社會服務管理等各環節產生重要影響，深刻影響著人們的生產方式、生活方式和社會治理方式。大數據技術的廣泛滲透不僅深刻重塑了企業的生產流程，還迫使企業加快構建與大數據時代相匹配的高效財務管理體系。當前，制造企業在財務管理維度面臨多重變革壓力，既需要打破傳統核算體系的局限，又需要培養以數據為驅動力的決策能力，這種管理升級的需求已遠超技術應用本身。傳統財務管理模式已無法適應現代制造企業的需求。財務管理作為企業經營的重要組成部分，其轉型策略與實踐探索顯得尤為重要。轉型過程中暴露的認知斷層與組織慣性，揭示了工業文明與數字文明在管理哲學上的深刻沖突。

1 大數據環境下制造企業財務管理轉型的分析

1.1 制造企業財務管理面臨的主要挑戰

1.1.1 數據孤島：信息化程度較低、不同業務系統之間無法整合

傳統財務管理方式常依賴大量人工操作，信息化程度低，數據處理效率低下，如手工記賬。此外，多種業務系統并行，導致系統間數據難以整合，造成資源浪費，形成數據孤島，如生產執行系統（MES）與企業資源計劃（ERP）各自獨立運作，導致信息的錄入與核對需要耗費大量時間，且存在數據遺漏或重復錄入的風險。這種落后的信息化程度，嚴重制約了企業的財務管理效率。

1.1.2 財務管理角職責滯后性

傳統的財務管理側重于事后的核算和數據分析，缺乏對實時、動態的數據的監控和預測能力，致使對企業未來趨勢的預測和決策支持相對有限，使企業在制訂財務計劃、優化資源配置時缺乏必要的數據支撐，導致決策過程充滿盲目性和較高的風險。

1.1.3 風險防控意識薄弱

傳統財務管理的核心職責在于數據核算，但在風險控制方面的認知尚存在明顯不足，無法有效地識別和評估潛在的風險，無法規避風險，導致企業損失增加。隨著經濟的迅猛發展和大數據時代的全面到來，企業亟須強化自身的風險識別與控制能力，以有效應對潛在的各種風險挑戰。傳統財務管理模式可能難以滿足大數據時代的管理要求，財務管理轉型迫在眉睫。

1.2 財務管理轉型的必要性與緊迫性

1.2.1 提高財務決策的效率、準確性

隨著大數據時代的來臨，市場競爭越來越激烈，制造業企業的決策效率越來越重要。傳統的財務管理方式往往通過人工處理，數據收集、整理和分析過程繁瑣且耗時，效率低下。通過大數據轉型，企業可以實時獲取生產、銷售、采購等各個環節的數據，并通過數據分析挖掘出有價值的信息。這些信息可以為企業決策提供強有力的支持，幫助企業快速響應市場變化，實現資源的最優配置。大數據轉型還能夠提高決策的準確性，減少人為錯誤和偏差，確保企業做出正確的決策。

1.2.2 降低企業的運營成本

在激烈的市場競爭中，制造企業必須實現精確的成本管理以保持競爭力。通過大數據轉型，企業能夠更好地掌握成本狀況、優化生產流程，并減少庫存積壓，從而有效控制成本。例如，某空調互聯工廠通過部署分貝檢測設備，實時監控和分析空調噪聲，優化生產流程，提高產品質量。臺積電利用GMP軟件分析晶圓數據，發現并優化壞點分布，進一步提升產品質量。此外，大數據轉型還能夠幫助企業實時監控生產過程中的能耗和浪費情況，及時采取措施進行改進，提高生產效率和資源利用率。例如，某公司通過AI控制優化發酵過程，提升了產品一致性和生產效率，有助于企業降低運營成本，提升自身的市場競爭力。

1.2.3 增強企業抵御風險的能力

大數據時代使市場環境變得復雜多變，制造業企業面臨著各種各樣潛的在風險。通過大數據轉型，能夠幫助企業建立風險預警機制，讓企業能夠實時監測和預警潛在風險，及時發現并應對潛在風險，減少損失。大數據轉型還能夠幫助企業優化風險管理流程，提高風險管理的效率和準確性。有助于企業增強風險抵御能力，確保企業的穩健發展。

2 大數據時代下制造企業財務管理轉型策略

2.1 管理層領導認知轉型

加大宣傳力度，提升管理層領導對數字化轉型的戰略認知，使其認識到數字化轉型的緊迫性和重要性，進而推動財務管理從“核算型”向“服務型、戰略支撐型”轉變。管理層領導需要積極引領大數據轉型進程，明確轉型目標與深遠意義，通過自上而下的全力推動及全體成員的齊心協力，確保大數據轉型穩步落地并有效實施。

2.2 流程、制度優化

在制造業中，業務流程的優化對提高工作效率和質量起關鍵作用。特別是在財務管理過程中，如何實現業務流程的高效運轉，減少或避免不必要的環節和重復工作，是每一個企業都需要面對的問題。在財務管理流程的優化方面，企業應根據自身實際情況，對財務管理流程進行精細化調整。通過對現有流程的梳理，找出瓶頸、不合理環節，并采取相應措施進行改進。例如，通過引入自動化報銷系統、建立財務審批自動化流程等方式，提高財務工作效率和準確性。在財務管理制度完善方面，企業應構建健全的財務管理制度體系，清晰界定財務職責范圍與權限分配。通過提高財務管理的規范化和標準化水平，確保財務信息的真實性和完整性，為企業的穩健運營提供有力數據保障。

2.3 構建大數據財務管理平臺與體系

隨著大數據時代的來臨，企業亟須構建一個統一的數據管理平臺。該平臺應具備實時、精準地采集、存儲、分析及更新財務數據的能力。通過整合ERP、OA、HR等數據平臺，實現財務數據、業務數據等的無縫銜接和共享。通過打破數據孤島，提高數據處理的效率和準確性，確保財務信息的真實性和可靠性。業務與財務數據的深度融合，不僅能夠挖掘財務數據的深層價值，更能夠為精準決策提供有力支撐。通過商業智能（BI）工具搭建的財務戰略分析決策平臺，企業能夠整合和分析大量財務數據，實時處理數據，從而顯著提升財務部門的工作效率。例如，某大型企業引入BI工具后，財務報告的生成時間從數天縮短至數小時，顯著提升了決策效率。此外，數據可視化和智能分析的應用，不僅提升了報告的可讀性，還幫助管理層快速識別問題和機會。例如，某公司通過BI工具生成的數據儀表盤，快速識別出潛在的成本超支區域，避免了不必要的財務損失。同時，通過人工智能AI技術的引入，優化了財務處理流程，提升了工作效率。智能決策與數據賦能進一步強化了數據在業務發展中的關鍵作用，實時數據看板與指標預警系統能及時發現風險，為業務發展注入新的動力。建議制造企業緊跟數字化浪潮，不斷優化數據整合與分析能力，以實現財務管理的現代化與高效化。

2.4 人才培養與團隊建設

人才是企業的重要資源，在財務管理領域，人才培養與團隊建設是提升企業財務實力、防范財務風險的關鍵。隨著大數據時代的到來、智能化技術的不斷發展，對財務人員的技能要求也在不斷提高。企業應科學合理地制定人才培養與團隊建設方案，以提升財務團隊的整體業務能力。強化團隊建設是增強團隊凝聚力與向心力的核心所在。良好的團隊建設氛圍能夠激發團隊成員的創造力和積極性，促進知識共享與團隊協作。加強團隊建設，營造正向工作氛圍，將有效促進團隊整體效能的提升。建立有效的激勵機制，如設立獎金等，可以進一步提高員工的工作積極性和創造力。同時，還應關注財務人員的職業發展需求，為其提供晉升機會和職業發展路徑，留住人才、激發潛力。引進優秀人才是提升財務管理團隊專業素養與技能的重要途徑，通過引進優秀人才，可以為團隊注入新鮮血液，帶來先進的管理理念和技術，激發團隊的創新活力，推動團隊不斷發展壯大。

3 大數據時代下企業財務管理轉型案例分析

3.1 案例一

在當前市場競爭日益激烈、成本控制愈發困難的背景下，某制造企業決定采取一系列創新措施，對財務管理模式進行深度轉型，以提升企業的核心競爭力。在這一轉型過程中，會涉及大數據技術的應用、財務團隊的能力建設，成本控制等多個方面。轉型背景：該企業作為傳統制造業的代表，面臨著激烈的市場競爭和成本壓力。為了應對這些問題，企業決定深度轉型財務管理，引入大數據技術并搭建數字化平臺，深度挖掘和分析財務數據，以實現成本的有效控制和資金的精準投放。此外，企業還加強了財務團隊的建設，通過培訓和學習提升團隊的專業能力，確保財務管理的專業性和高效性。轉型策略：在轉型過程中，該企業采取了多元化的策略。通過大數據技術，對財務數據進行深度分析，發現成本控制的薄弱環節，并據此優化流程，提高決策效率。企業定期組織培訓和學習活動，以進一步提升財務團隊的專業素養和綜合能力。實施效果：經過一段時間的轉型實踐，該企業取得了顯著的成效。通過大數據分析，企業不僅實現了成本的有效控制，提高了資金使用效率，還通過實時監控成本動態、優化供應鏈管理、實現精準成本預測等手段，進一步提升了運營效率。在引入大數據技術后，企業的決策效率得到了顯著提升，能夠更好地應對市場變化。企業還增強了風險防控能力，通過及時發現和應對潛在風險，提升了企業的市場競爭力。

3.2 案例二

在當前經濟環境下，資金問題已成為制約眾多中小企業發展的枷鎖。某制造企業作為行業內的佼佼者，也正面臨著資金使用效率低下、資金周轉不暢的嚴峻挑戰。這一問題不僅直接影響企業的日常生產經營活動，更在深層次上阻礙著企業的成長壯大進程。在資金問題方面，該制造企業存在資金配置不合理、使用效率低下的問題。資金被存貨、應收賬款大量占用，無法有效轉化為生產力，導致企業發展緩慢，錯失發展良機。由于資金監管機制的缺失，致使部分資金被長期不當挪用與揮霍，進而無法有效轉化為預期的經濟效益。為了解決這一問題，該企業積極引入大數據分析技術，通過全面的數據收集和預處理，對資金流轉進行全程監控，確保數據的準確性和完整性。金融機構利用先進的數據分析方法，如數據挖掘和機器學習，深入分析資金流動趨勢，及時發現異常交易和潛在風險，從而采取相應的風險管理措施。通過大數據分析，企業能夠準確掌握資金的流動情況，及時發現并糾正資金使用的薄弱環節。大數據分析還能幫助企業優化資金配置，提高資金使用效率。在業務流程上，智能化的資金管理系統實現了流程的自動化與優化，從資金的收付到賬務的核對，整個流程更加流暢高效。在風險防控體系上，AI技術能夠實時監測資金流動狀況，通過大數據分析及時發現潛在風險點并發出預警。在實踐效果方面，該制造企業通過引入大數據分析技術，顯著提升了資金周轉率，同時降低了資金成本。由于抗風險能力的增強，企業能夠在激烈的市場競爭中保持穩健的發展態勢。

4 大數據時代下制造企業財務管理轉型的挑戰與應對

4.1 數據整合難度：構建高效的數據治理體系

傳統制造企業在信息化建設過程中，普遍存在著多系統并行運作的典型困境。ERP系統、CRM平臺以及SCM模塊，因技術迭代不同步和標準不統一，構筑起了堅固的數據壁壘。這種離散化的數據存儲架構不僅造成信息協同障礙，更衍生出核算口徑差異、決策時效滯后等管理痛點。在大數據時代，企業跨部門數據匯總的復雜性日益增加，這不僅體現在數據量級的龐大和數據源種類的多樣性上，還在于數據定義和標準的不一致性。例如，不同部門對相同業務指標的解讀可能各不相同，如員工績效、客戶獲取率等，這種不一致導致了數據治理和利用的復雜性。因此，跨部門數據匯總往往需要經歷復雜的提取－轉換－加載流程，這種滯后性使得企業在決策時錯失關鍵窗口。遵循數據治理的理論框架，企業應著手構建層次分明、逐步推進的解決方案體系：首先，在組織架構層面設立跨職能的數據治理委員會，通過制定元數據標準實現系統間語義對齊。其次，依托機器學習算法構建動態數據質量監控體系，重點提升異常值識別與糾偏的自動化水平。最后，需要建立持續優化的反饋機制，通過PDCA循環實現治理規則的迭代更新。

4.2 技術迭代風險：強化數字基礎設施建設

以人工智能、區塊鏈為代表的新興技術體系，不僅引發了設備代際更替所帶來的技術斷層風險，而且在組織知識體系層面施加了持續不斷的創新挑戰。從系統兼容性角度觀察，算法架構的快速升級往往導致既有信息系統出現功能冗余；而從經濟可行性層面審視，研發投入的沉沒成本可能成為中小型企業創新道路上的絆腳石。這種雙重壓力形成的創新困境，要求企業構建動態適配的技術治理框架。在技術選型層面，采用模塊化軟件架構設計能夠實現功能組件的彈性替換，這種即插即用的靈活性既降低了系統重構成本，也保留了技術升級的擴展空間。在知識更新維度，需要建立產學研協同的創新生態系統，通過定向技術轉移機制將前沿研究成果轉化為企業專屬知識資產。

4.3 人才短缺問題：培養復合型數字化財務人才

傳統財務團隊在數據處理維度上面臨能力代際斷層，會計人員長期習慣于結構化數據處理的方式，在面對實時流數據和非標業務數據時，產生了認知上的不協調。教育供給端存在的學科建設滯后問題值得警惕，現有培養方案與智能制造場景下的財務決策支持需求存在實踐差異。破局路徑需聚焦能力重構的驅動：構建基于業務鏈路的輪崗體系，借助供應鏈金融、成本建模等關鍵場景的深度實踐，培養業財一體化的核心能力；構建分層遞進的數字技能培養體系，基礎層著重加強SQL、Python等工具的應用能力訓練，而高階層則專注于機器學習在財務預測領域的場景化應用探索；設計能力資本化的激勵機制，將ACCA（特許公認會計師）數字化模塊認證、財務機器人流程設計等專項能力納入職級評審要件，形成持續學習的內生動力機制。

5 結束語

綜上所述，在制造業數字化進程中，機遇與挑戰的共生關系呈現出獨特的時代特征。破解“信息孤島”不僅需要技術層面的革新，更考驗組織文化的適應性轉型。研究發現，制造企業的轉型路徑應當包含三個核心維度：系統性重構組織架構實現數據貫通，智能化再造業務流程提升決策效能，生態化構建協作網絡釋放協同價值。這要求企業既要保持戰略定力構建長效機制，又要培育創新容錯空間打破思維定式。唯有數據治理框架與人才培養矩陣實現有機協同，傳統制造模式方能跨越既有界限，在數字經濟的洪流中實現蛻變重生，猶如破繭成蝶般的華麗躍遷。

參考文獻

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作者簡介：孔強（1988-），男，漢族，山東新泰人，大專，中級會計師，研究方向：增值稅法對企業財務管理影響。