引言

隨著人工智能、區(qū)塊鏈、大數據等前沿技術的突破性進展，全球企業(yè)的財務管理正邁人智能化轉型的全新階段。這一轉型趨勢得到了權威數據的有力支撐：據IDC統(tǒng)計，2023年全球企業(yè)在數字化轉型方面的支出高達2.3萬億美元，其中，財務領域的技術投入增速尤為顯著，達到了 24% 。在這一背景下，企業(yè)財務管理的角色和職能正在發(fā)生深刻變化。傳統(tǒng)的核算職能正逐漸淡化，取而代之的是更加側重于戰(zhàn)略決策支持的新型財務管理模式。這種轉型不僅要求財務人員具備更全面的業(yè)務知識和數據分析能力，還促使他們積極參與企業(yè)的戰(zhàn)略規(guī)劃和決策過程，從而成為企業(yè)價值創(chuàng)造的重要推動者。信息化建設在實現業(yè)財融合和動態(tài)風控方面發(fā)揮著至關重要的作用。通過構建先進的財務管理信息系統(tǒng)，企業(yè)能夠實現對財務數據的實時監(jiān)控、分析和預測，為業(yè)務決策提供有力支持。同時，信息化建設還能夠促進財務與業(yè)務數據的無縫對接和一體化管理，使得財務管理能夠更緊密地服務于業(yè)務運營。此外，借助信息化手段，企業(yè)還可以實現對業(yè)務流程和財務流程的優(yōu)化整合，加強風險監(jiān)控和預警機制，為企業(yè)的穩(wěn)健發(fā)展提供堅實保障。

一、數字化轉型下企業(yè)財務管理信息化建設的挑戰(zhàn)

(一)技術整合困境

系統(tǒng)孤島效應，特別是在傳統(tǒng)ERP、SCM等系統(tǒng)中，由于數據接口的不兼容性，導致財務數據被割裂。例如，某制造業(yè)企業(yè)存在12套獨立的財務子系統(tǒng)，這種分散的處理方式帶來了挑戰(zhàn)。數據不兼容和不統(tǒng)一使得信息整合困難，影響決策的及時性和有效性。孤島效應增加了數據管理的復雜性，每個子系統(tǒng)需獨立維護，增加管理成本，導致數據冗余和錯誤。此外，孤島效應限制了系統(tǒng)的可擴展性和靈活性，難以滿足企業(yè)業(yè)務發(fā)展的需求。RPA和財務中臺等新技術在財務數字化轉型中應用廣泛，但存在試錯成本高、投資回報周期不確定等風險。RPA能提高財務流程效率，減少錯誤，但成功實施依賴于企業(yè)需求和工具選擇。選型不當導致自動化流程未達預期，引發(fā)新問題。財務中臺是數字化轉型支撐平臺，集中管理財務數據，但建設運營需大量資源，效果受多種因素影響。企業(yè)應避免盲目跟風，考慮自身實際情況和需求。調查顯示， 43% 的財務數字化轉型項目未達預期效果，強調技術選型重要性。企業(yè)應建立科學選型評估機制，綜合考慮多個維度，確保技術滿足需求并帶來業(yè)務價值。

(二)數據治理難題

數據質量構成了企業(yè)數據治理的核心議題。在處理非結構化數據方面的能力不足，導致企業(yè)無法從龐雜的非結構化數據中有效提取有價值信息，從而限制了數據在決策支持和業(yè)務優(yōu)化等領域的應用潛力。進一步地，根據德勤2022年發(fā)布的財務數據治理報告，財務報表數據的錯誤率平均高達 5.8% ，這一數據揭示了企業(yè)在財務數據治理領域所面臨的嚴峻挑戰(zhàn)。財務數據的精確性與企業(yè)的財務狀況、經營成果及合規(guī)性緊密相關，數據的不準確性引發(fā)決策失誤、投資者信心下降以及監(jiān)管機構的處罰等一系列嚴重后果。隨著數據跨境傳輸和隱私保護問題的日益突出，企業(yè)正面臨嚴峻的安全合規(guī)風險。實施GDPR(歐盟通用數據保護條例)后，歐盟企業(yè)的數據合規(guī)成本增加了 35% ，這一數據凸顯了企業(yè)在應對數據合規(guī)挑戰(zhàn)方面的巨大投人和壓力?？缇硵祿鬏敳粌H涉及不同國家和地區(qū)的法律法規(guī)、數據保護標準和技術要求，而且企業(yè)必須確保數據傳輸的合法性與安全性。同時，隱私保護已成為全球關注的焦點，企業(yè)必須加強數據保護措施，以防止數據泄露和濫用。

(三)組織變革阻力

職能重構是組織變革中的重要一環(huán)，它要求員工適應新的角色和職責。然而，在傳統(tǒng)財務人員向業(yè)務伙伴轉型的過程中，勝任力缺口成為一個顯著的阻力點。ACCA的調研顯示， 67% 的財務人員缺乏數據分析技能，這直接制約了轉型的順利進行。數據分析技能在現代商業(yè)環(huán)境中至關重要，它能夠幫助財務人員更好地理解業(yè)務需求，提供有針對性的財務建議。然而，由于歷史原因和專業(yè)技能的局限，許多財務人員在這一方面存在明顯的不足。這種勝任力缺口不僅影響了轉型的效率，還引發(fā)員工的焦慮和不安，進一步加劇變革的阻力。文化慣性是組織變革中的另一個重要阻力來源。它源于組織內部長期形成的價值觀、信仰和行為習慣，這些習慣在變革過程中往往成為制約因素。在管理層對技術投人的認知差異方面，這種文化慣性表現得尤為明顯。不同管理層對技術投入的看法和重視程度存在差異，這導致戰(zhàn)略執(zhí)行過程中的偏差和沖突。一些管理層過于保守，對新技術持懷疑態(tài)度；而另一些則過于激進，盲目追求技術創(chuàng)新而忽視了組織的實際情況。這種認知差異不僅影響了戰(zhàn)略的有效性，還破壞組織內部的信任和合作。

二、數字化轉型帶來的戰(zhàn)略契機

(一）流程智能化重構

在構建財務共享服務中心的過程中，美的集團成功地將全球超過200家子公司的費用報銷處理周期大幅縮短，并實現了效率的 80% 提升。這一顯著成就不僅彰顯了財務共享服務中心在提升工作效率方面的巨大潛力，同時也為其他企業(yè)提供了寶貴的經驗參考。通過實施財務共享服務中心，美的集團得以更高效地整合資源和優(yōu)化流程，進而提升整體運營效率。在技術賦能方面，智能票據識別技術的應用顯著提升了應收賬款的周轉率，具體表現為周轉率的2.1倍增長。該技術通過自動化識別和處理票據信息，大幅降低了人工干預需求和錯誤率，從而提高了應收賬款處理的速度和精確度。智能票據識別技術的運用不僅提升了財務部門的工作效率，還為企業(yè)帶來了更充沛的現金流和利潤增長。

(二)決策支持升級

實時動態(tài)分析：本研究通過應用大數據技術，構建了財務預警模型。該模型具備實時監(jiān)控與分析財務數據的能力，能夠提供及時且精確的預警信息。以華為為例，其資金管理系統(tǒng)已實現全球現金流的分鐘級可視化，顯著增強了企業(yè)對現金流的控制力和決策效率。場景化應用：在財務管理的預算編制場景中，本研究引入了機器學習技術，顯著提升了預算編制的準確性。與傳統(tǒng)方法相比，機器學習技術在預算編制中的準確率提升了 40% 。該技術的應用不僅減少了人為錯誤，還提高了預算編制的效率和科學性。

（三)風險防控體系進化

平安集團供應鏈金融平臺通過引入區(qū)塊鏈技術，特別是智能合約的應用，顯著降低了欺詐風險。智能合約能夠自動執(zhí)行交易條款，一旦滿足預設條件，交易將自動完成，無需人工干預。這種自動化的執(zhí)行方式大大減少了人為錯誤和欺詐行為的可能性。據統(tǒng)計，平安集團供應鏈金融平臺通過智能合約的應用，成功降低了 85% 的欺詐風險。這一成果不僅提升了平臺的交易安全性，也增強了投資者和用戶的信心。在反舞弊監(jiān)測方面，AI算法的應用同樣取得了顯著成效。根據畢馬威審計技術白皮書的數據，AI算法在識別異常交易方面的準確率高達 93.6% 。AI算法能夠通過學習歷史交易數據，建立交易行為模式，并實時監(jiān)測新的交易數據，以發(fā)現與正常模式不符的異常交易。這種實時監(jiān)測和預警機制能夠及時發(fā)現潛在的舞弊行為，并采取相應的應對措施。AI算法的應用不僅提高了反舞弊監(jiān)測的效率和準確性，也為企業(yè)帶來了更加穩(wěn)定和安全的運營環(huán)境。

三、實施路徑建議

（一）頂層設計層面

第一階段為基礎設施建設，其核心目標在于構筑堅實的數字基礎設施體系，涵蓋數據中心、網絡架構以及必需的硬件與軟件設施，為后續(xù)數字化轉型奠定堅實基礎。第二階段為系統(tǒng)集成，其目的在于實現各業(yè)務系統(tǒng)間的無縫對接，提高信息流通效率，消除信息孤島現象。第三階段為智能應用開發(fā)，通過運用大數據、人工智能等前沿技術，開發(fā)并部署智能化應用，旨在提升企業(yè)運營效率與決策的精確性。為確保數字化轉型的有效推進，必須構建一個跨部門的數字化治理委員會。該委員會由不同業(yè)務部門的代表組成，共同承擔數字化轉型的規(guī)劃、執(zhí)行與監(jiān)督職責。其職責范圍包括但不限于制定數字化轉型戰(zhàn)略、協(xié)調部門間合作、評估數字化轉型成效以及解決轉型過程中出現的問題。通過構建此類治理機制，可確保數字化轉型獲得全公司的支持與協(xié)作，促進轉型工作的順利推進。

（二）技術架構層面

首先，采用了微服務架構來實現系統(tǒng)的彈性擴展。微服務架構允許將系統(tǒng)拆分為一系列小型、自治的服務，每個服務都運行在獨立的進程中，服務與服務之間通過輕量級通信機制進行通信。這種架構模式使得系統(tǒng)能夠更好地應對高并發(fā)、大數據量的挑戰(zhàn)，同時也提高了系統(tǒng)的可擴展性和可維護性。其次，構建了財務數據中臺，以統(tǒng)一數據標準。通過引入ISO8000數據質量管理體系，確保了數據的準確性、一致性和完整性。財務數據中臺作為數據的集中管理和處理平臺，能夠提供高效、可靠的數據服務，支持業(yè)務決策和數據分析。

（三）組織能力層面

首先，設計財務人員數字化能力矩陣是關鍵一步。該矩陣應全面涵蓋財務人員在數字化轉型過程中所需的核心能力，具體包括：一是數據分析能力。財務人員應具備利用數據分析工具，對大量財務數據進行深度挖掘和分析的能力，以支持企業(yè)的決策制定和風險管理。二是流程自動化能力。通過學習和應用流程自動化技術，財務人員可以優(yōu)化和簡化傳統(tǒng)的手工操作流程，提高工作效率和準確性。三是數字技術應用能力。掌握并使用最新的數字技術，如云計算、人工智能等，是財務人員適應數字化時代的重要能力。四是跨部門協(xié)作能力。在數字化轉型過程中，財務人員需要與其他部門緊密合作，共同推動企業(yè)的數字化轉型進程。因此，良好的跨部門協(xié)作能力是必不可少的。五是創(chuàng)新思維與學習能力。財務人員需要具備持續(xù)學習和創(chuàng)新的能力，以適應不斷變化的數字化環(huán)境和技術發(fā)展。六是信息安全與合規(guī)管理能力。在數字化環(huán)境中，信息安全和合規(guī)管理至關重要。財務人員需要了解并遵守相關的信息安全和合規(guī)要求，確保企業(yè)的財務數據和信息安全。其次，實施“業(yè)財融合訓練營\"等專項培養(yǎng)計劃是提升財務人員數字化能力的有效途徑。通過組織定期的培訓和交流活動，財務人員可以不斷更新自己的知識和技能，提高數字化素養(yǎng)和綜合能力。同時，訓練營還可以為財務人員提供一個相互學習和交流的平臺，促進彼此之間的合作與共贏。

結論

綜上所述，在數字化轉型的浪潮中，企業(yè)財務管理信息化建設面臨諸多挑戰(zhàn)，同時也迎來了前所未有的發(fā)展機遇。從挑戰(zhàn)的角度分析，企業(yè)在財務管理信息化進程中需應對數據安全與隱私保護、人才培養(yǎng)與引進、技術更新?lián)Q代以及跨部門協(xié)同等多方面的問題。數據作為企業(yè)的核心資產，其安全性和隱私保護至關重要。然而，隨著數據量的激增和數據流動性的增強，數據泄露和隱私侵犯的風險也在不斷增加。此外，數字化轉型對財務人員的技術能力和綜合素質提出了更高的要求，但當前大部分企業(yè)的財務人員可能難以完全滿足這些要求。同時，技術的快速發(fā)展也帶來了更新?lián)Q代的壓力，企業(yè)需要不斷關注新技術的發(fā)展動態(tài)并及時更新財務管理技術。最后，數字化轉型需要企業(yè)各部門之間的緊密協(xié)同，但傳統(tǒng)的部門壁壘和信息孤島現象可能阻礙這一進程。然而，從發(fā)展的角度來看，數字化轉型也為企業(yè)財務管理信息化建設帶來了前所未有的發(fā)展機遇。首先，數字化轉型可以提高財務管理效率，降低人力成本，實現財務數據的集中管理和自動化處理。其次，數字化轉型有助于企業(yè)實現資源優(yōu)化配置，借助大數據、云計算等技術，企業(yè)可以實時掌握財務狀況，為決策層提供有力支持。最后，數字化轉型還可以推動企業(yè)財務管理向價值創(chuàng)造轉型，促進產業(yè)升級，實現業(yè)務與財務的深度融合，提高企業(yè)整體管理水平。

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作者簡介：馮媛媛（1989.02—），女，漢族，安徽合肥人，碩士，會計師，研究方向：財務會計。