数智化赋能企业财务转型升级策略研究

数智化赋能企业财务转型升级策略研究

王琳

国检测试控股集团辽宁有限公司

摘要：数智化赋能企业财务转型是一项系统性工程，涉及技术、数据、组织与管理以及风险成本管控多个层面。通过构建技术基础设施、优化数据治理、调整组织结构以及强化风险控制，企业可以有效应对转型过程中的挑战，实现财务管理的数字化、智能化与高效化，为企业的长期发展提供有力支撑。

关键词：数智化；财务转型；策略

1.数智化赋能企业财务转型升级的机制

1.1流程优化机制：提升效率与规范化水平

一是财务流程的自动化与标准化。数智化通过引入智能流程自动化技术（RPA）、智能工作流管理和ERP系统，将企业财务流程进行全面的自动化和标准化处理。例如，应收账款的催收、发票的核对和生成、成本核算等重复性工作可以通过RPA实现自动化，大幅提升工作效率并减少人工操作带来的错误。此外，数智化赋能能够在流程中嵌入标准化的规则和模板，确保财务操作的一致性和合规性。二是打破部门壁垒，实现端到端流程优化。数智化赋能可以整合财务与其他业务部门的数据和流程，实现端到端的业务和财务一体化。例如，在销售与财务共享流程中，通过数字化手段，将客户订单、库存信息、发票处理和财务结算打通，消除信息孤岛，提升财务与业务协同效率。这种端到端的流程优化，能够确保财务数据实时准确，支持企业快速响应市场变化。三是智能流程管理与动态优化。数智化技术还可以赋能动态流程优化，通过智能流程挖掘技术，实时监控财务流程的运行情况，发现流程中的瓶颈与低效环节，并提出改进建议。例如，借助流程挖掘工具，企业可以发现审批流程中冗长的节点，并通过调整权限管理或优化审批规则进行改进，从而实现财务流程的持续优化。

1.2数据驱动机制：赋能洞察与决策支持

一是数据集中化管理与整合。数智化赋能企业通过构建财务大数据平台，将分散在不同系统和部门的数据进行整合，形成统一的数据视图。通过数据湖或数据仓库技术，企业可以实现财务数据的集中化管理，为后续的数据分析提供强大的基础。例如，通过整合销售、采购、库存和财务等各模块的数据，企业能够全面了解业务运行的财务影响，支持全面预算管理。二是数据可视化与实时监控。数智化工具（如BI工具、仪表板）可以实现数据的可视化展示，使企业管理者能够直观地掌握财务状况、现金流动态和关键绩效指标（KPI）。这些实时监控和动态分析能力，使企业能够快速发现异常或趋势问题。例如，通过实时监控资金流动情况，企业可以及时发现并应对潜在的流动性风险。三是数据驱动的预测与洞察。数智化赋能还体现在数据驱动的预测分析能力上。例如，通过大数据分析和机器学习算法，企业可以基于历史财务数据和市场数据，预测未来的收入、成本和现金流趋势。这种数据驱动的洞察能力，不仅提升了财务预测的准确性，还为企业制定前瞻性的财务战略提供了支持。

1.3智能决策机制：支持战略与运营

一是基于AI的决策支持系统。数智化技术赋能企业财务部门通过人工智能（AI）建立智能决策支持系统。例如，企业可以应用AI算法对投资项目进行评估和分析，综合考虑风险、收益、市场环境等多重因素，提出最优决策方案。此外，AI还可以在复杂场景中实现智能预算分配和资源优化，帮助企业在资源有限的情况下实现收益最大化。二是财务预测与情景模拟。数智化赋能使企业可以通过情景模拟技术，对未来财务状况进行多维度预测和分析。例如，在不同市场环境和政策变化下，企业可以模拟不同的财务结果和决策影响，评估潜在的收益和风险。这种能力能够帮助企业管理层提前做好应对准备，降低因市场不确定性带来的风险。三是战略级决策的智能支持。数智化技术为企业提供从运营到战略级的全方位财务支持。例如，通过大数据和AI分析，企业可以深入挖掘不同客户群体或市场的利润贡献，优化资源配置，支持精准营销和战略扩张。智能决策机制使企业能够更灵活地调整战略，提升市场竞争力。

1.4风险管控机制：提升合规性与抗风险能力

一是实时监控与风险预警。数智化赋能企业构建财务实时监控与风险预警系统。例如，通过智能化的资金管理系统，实时监控企业的现金流情况，识别潜在的资金链断裂风险。此外，智能审计工具可以通过对财务数据的异常分析，发现潜在的舞弊行为或不合规操作，及时预警并采取措施。二是内控体系的智能化升级。数智化技术通过嵌入智能化规则和算法，帮助企业提升内部控制的有效性。例如，通过自动化的权限管理和审批流程控制，减少人工操作导致的权限滥用或违规行为。企业还可以通过智能合规管理系统，自动跟踪法规变化，确保财务操作始终符合最新的法律法规。三是风险管理的量化与智能分析。数智化赋能企业通过大数据和AI技术，对财务风险进行量化评估和智能分析。例如，借助风险评分模型，企业可以量化不同业务或项目的财务风险水平，从而更好地制定风险管理策略。智能分析工具还能够识别企业面临的外部市场风险（如汇率波动、原材料价格波动等），为企业提供动态应对策略。

2.数智化赋能企业财务转型升级面临的挑战

2.1技术层面的挑战

一是技术基础设施落后，缺乏支持能力。尽管许多企业意识到数智化带来的变革潜力，但其现有的技术基础设施往往难以满足数智化转型的要求。传统的财务系统大多是孤立的、封闭的，且与其他业务系统缺乏深度集成，这使得新的数智化工具（如人工智能、区块链、大数据分析等）难以顺利融入。企业的IT基础设施往往无法承载日益增长的财务数据处理需求，进一步拖延了数智化进程。二是技术人才匮乏，技术适配困难。数智化转型需要一定的技术支持和操作经验，但目前大多数企业面临技术人才短缺的困境，尤其是在数据科学、人工智能、云计算等前沿领域。财务人员大多专注于传统的会计核算和报表生成，对于新兴的技术平台、工具和应用了解较少，造成技术转型中的适配困难。与此同时，企业的管理层也往往缺乏对数智化技术的理解和支持，影响了技术实施的有效性。三是数智化工具的选型难题。市场上各种数智化工具层出不穷，包括大数据分析平台、人工智能财务工具、机器人流程自动化（RPA）系统等。对于企业而言，选择适合自身需求的工具成为一个棘手问题。技术选型不仅需要考虑工具本身的功能，还需要考量其与现有系统的兼容性、扩展性、可维护性等。这一过程常常导致企业在实际操作过程中陷入技术选择的困境，难以实现预期的效益。

2.2数据层面的挑战

一是数据质量差，影响决策效果。数智化转型对数据的质量要求极高。然而，很多企业面临着数据准确性不足、完整性欠缺、及时性延迟等问题。财务数据常常散落在不同的部门和系统中，未经统一审核和清洗。这些不规范、未经清洗的数据无法支撑智能化分析和预测，甚至会导致错误决策。因此，企业需要对现有的数据质量进行大规模清洗与规范化，但这一过程往往耗时且成本高昂。二是数据孤岛问题未能有效解决。许多企业依然面临部门间数据割裂的问题，特别是在跨部门协作和跨系统信息流转过程中，数据往往不能实现实时共享与交换。财务部门无法获取完整的业务数据，导致在进行财务分析、决策支持时信息不全，影响决策的准确性和时效性。即使是数智化工具的引入，往往也难以打破部门间的数据壁垒，导致业务与财务之间的脱节。三是数据隐私与安全问题。随着企业财务数智化的深入，数据的敏感性和重要性也大大提升。财务数据不仅涉及企业的经营状况，还包括员工薪酬、客户交易等敏感信息。企业在进行数据共享、存储和分析时，往往面临数据泄露、非法访问和篡改的风险。这些数据安全问题不仅对企业的运营产生威胁，还可能引发法律诉讼，影响企业的声誉和市场竞争力。

2.3组织与管理层面的挑战

一是组织架构未及时适应数智化要求。财务转型涉及的数智化工具和技术往往需要企业进行组织结构的调整，特别是财务部门的角色和职能。传统的财务管理模式通常侧重于核算和报表生成，而数智化转型要求财务部门成为数据驱动决策的核心支持者。然而，许多企业仍然保持着传统的组织架构，未能及时进行职能重组，导致数智化转型过程中的角色重叠和职能空缺，影响了转型的推进。二是管理层缺乏对数智化的战略认知与支持。数智化转型是一个系统性工程，涉及大量的技术投入和管理调整。然而，部分企业的管理层对数智化的战略价值缺乏深刻认识，可能仅仅将其视为一项技术创新而非业务转型的关键驱动力。缺乏高层的全力支持和资源保障，导致数智化项目在实际操作中频频遭遇预算不足、人员不足和资源分配不均等问题。三是人才短缺与技能错配。数智化转型不仅需要先进的技术支持，更需要拥有专业技能的人才。企业往往面临财务人员与技术人才的技能错配问题。传统财务人员缺乏数据分析、AI应用等方面的知识，而技术人员对于财务管理流程缺乏足够的理解，这种技能的错位使得跨部门合作变得困难，转型进程被拖延。此外，财务转型还需要大量新型专业岗位（如数据分析师、AI专家等），而这些岗位的招聘和培养成本高，导致企业在人才储备上面临压力。

2.4风险与成本层面的挑战

一是高昂的投资成本与低回报风险。数智化转型通常需要企业在技术采购、人员培训、系统建设等方面进行大量投资。对于许多企业特别是中小型企业而言，这样的资金投入成为一项巨大的财务负担。更为关键的是，数智化转型的回报周期较长，尤其是对那些还未完全形成数智化管理体系的企业来说，短期内难以看到明显的成效。因此，企业往往面临高成本与低回报之间的矛盾，导致转型的动力不足。二是系统实施中的失败风险。数智化转型通常涉及复杂的系统集成和跨部门协调。在实际操作中，系统的选型、实施和调试过程中可能出现大量问题，导致项目延误或失败。例如，系统在部署过程中未能按照预期进行功能实现，或者系统与现有业务流程存在冲突，导致企业的财务管理受到干扰。这种系统实施中的失败风险，不仅浪费企业的资金和时间，还可能影响到企业的整体运营。

3.数智化赋能企业财务转型升级的对策

3.1技术层面的对策

一是构建稳健的技术基础设施。企业应优先评估现有的技术基础设施，并对其进行升级改造，确保系统能够支持大规模的数据处理和实时分析。例如，部署云计算平台以提高系统的弹性和可扩展性，构建支持财务数据处理的高性能数据库系统，为数智化转型提供坚实的技术支撑。二是优化财务与业务系统的集成。为了实现数智化的全面赋能，财务系统必须与核心业务系统（如ERP、供应链管理系统）实现深度集成。通过采用标准化的接口协议和数据交换格式，企业可以确保系统间数据的无缝流转。同时，应建立数据集成的自动化流程，减少人工干预，提高数据传输的效率和准确性。三是强化技术人才团队建设。企业需要引进和培养具备数智化技术背景的专业人才，特别是熟悉数据分析、人工智能和区块链技术的财务专业人员。可以通过内部培训、外部招聘以及与高校合作的方式，构建技术与业务结合的复合型团队。此外，应鼓励传统财务人员学习数智化相关技能，如RPA工具的应用、数据可视化平台的操作等，提升整体技术适应能力。

3.2数据层面的对策

一是提升数据质量。为了保证数智化的决策效果，企业需要建立严格的数据质量管理体系，包括数据的采集、清洗、存储和更新流程。采用自动化的数据清洗工具，可以提高数据处理效率；同时，应通过制定数据标准化规则和实施一致的数据校验机制，确保数据的准确性和完整性。二是打破数据孤岛，实现数据共享。企业应通过技术和管理手段打破部门之间的数据壁垒，构建企业统一的数据管理平台。通过数据仓库或数据湖技术整合分散的数据资源，为财务部门提供统一的视图。同时，建立明确的数据共享机制，确保跨部门数据的安全流转和高效使用。三是加强数据治理能力。企业应制定全面的数据治理政策，明确数据的管理责任和使用权限。通过引入元数据管理工具，可以追踪数据的来源、变化和使用情况，提升数据治理的透明度。此外，应建立数据分类分级管理制度，根据数据的敏感性和重要性采取不同的保护措施。

3.3组织与管理层面的对策

一是重塑财务部门职能。数智化转型要求财务部门从传统的核算职能向战略支持职能转变。企业可以通过调整财务部门的组织架构，将其分为数据分析、决策支持和风险管理等专业化小组。同时，应明确财务部门在企业数智化战略中的核心角色，确保财务转型与业务转型的高度协同。二是提升管理层对数智化的认知。管理层是数智化转型的推动者，因此需要提升其对数智化技术和价值的理解。企业可以通过高管培训、战略研讨会和行业案例分享等方式，帮助管理层全面了解数智化在财务转型中的重要性，并为转型提供坚定的战略支持。三是建立跨部门协作机制。数智化转型涉及多个部门的协同工作，企业需要建立高效的跨部门协作机制。例如，可以组建由财务、IT、业务等多部门人员组成的项目团队，明确各部门的职责分工和协作流程，确保数智化项目的顺利推进。

3.4风险与成本管控方面的对策

一是制定合理的投资规划。企业应根据自身的财务状况和业务需求，制定数智化转型的投资规划。可以采取分阶段实施的方式，在确保初期投入合理的基础上，逐步增加对技术和人才的投入，降低整体投资风险。二是加强项目管理与风险评估。企业应在数智化转型过程中引入专业的项目管理方法，确保每个阶段目标明确、资源分配合理。同时，应在项目实施前进行全面的风险评估，并在实施过程中建立持续的风险监控机制，及时应对潜在问题。三是提高系统的弹性和容灾能力。企业需要为数智化系统构建高水平的弹性架构，以应对不可预见的技术故障或网络攻击。例如，通过部署分布式系统和备份机制，可以显著提升系统的容灾能力，确保财务数据和业务流程的连续性。

参考文献：

[1]孙亚兰;马忠民.数字化转型下的企业财务风险管理创新策略研究[J]. 现代商业,2021(02)

[2]丁平.大数据思维与企业财务管理转型的几点思考[J]. 财务与会计,2020(06)