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| 数智化财务管理新范式探究 |
| 第761期 作者：□文/刘晓娜 时间：2025/9/16 9:39:22 浏览：45次 |
［提要］ 本文剖析数智化赋能财务管理内涵与价值，系统梳理其在财务流程优化、决策支持、风险管控等关键环节的创新应用模式，并结合实际案例探讨数智化转型过程中面临的挑战及应对策略，从而在激烈的市场竞争中构筑新的竞争优势。
关键词：数智化；财务管理；流程优化；决策支持；风险管控
中图分类号：F275 文献标识码：A
收录日期：2025年4月2日
在数字经济蓬勃兴起的时代背景下，“数智化”成为驱动企业转型升级的核心引擎之一。数智化融合了大数据、人工智能、物联网、区块链等前沿技术，通过数据驱动与智能决策，为企业运营的各个环节注入新的活力。财务管理作为企业价值创造与资源配置的关键职能，亟待借助数智化力量突破传统模式的瓶颈，以适应复杂多变的市场环境与日益增长的管理需求。
一、数智化赋能财务管理内涵与价值
（一）内涵阐释。数智化赋能财务管理，本质上是将数字技术与人工智能技术深度融入财务工作的全过程，实现财务数据的自动化采集、智能化处理与深度挖掘，进而重塑财务流程、优化财务决策模式、强化财务风险管控。大数据技术为财务分析提供了海量、多维度的数据资源，人工智能算法能够精准识别数据中的潜在规律与风险信号，物联网实现了企业内外部资产与业务流程的实时数据连接，区块链则为财务数据的安全存储与可信追溯提供了保障。
（二）价值体现。首先，自动化财务流程减少了人工操作失误，智能算法能够快速处理复杂数据，精准生成财务报表与分析报告，大幅提升财务工作效率与数据质量。其次，数智化平台打破了财务与业务部门之间的信息孤岛，实现了数据共享与流程协同，使财务人员能够深入理解业务运营，为业务决策提供财务视角的建议，同时业务部门也能更好地理解财务要求，共同推动企业价值最大化。
二、数智化在财务管理中的创新应用
（一）财务流程自动化（RPA）与智能会计核算
1、RPA技术在财务流程中的应用。RPA（机器人流程自动化）技术通过模拟人工操作，能够高效完成重复性、规律性的财务任务，如发票识别、账务处理、报表生成等。在发票处理环节，RPA机器人可以自动识别发票信息，核对发票金额与合同条款，自动完成发票入账流程，极大地缩短了财务处理周期，降低了人工成本。同时，RPA技术还可以与企业资源规划（ERP）系统无缝对接，实现财务数据在不同系统之间的自动流转，避免了数据重复录入与错误传递。
2、智能会计核算实现路径。借助自然语言处理（NLP）与机器学习技术，智能会计核算系统能够自动识别和理解经济业务的文本描述，将其转化为会计分录并进行账务处理。此外，智能会计核算系统还可以对异常业务进行自动标记与预警，提示财务人员进行进一步核查，有效提升了会计核算的准确性和合规性。
（二）大数据驱动的财务决策支持
1、构建财务数据仓库与数据湖。企业需要整合来自不同业务系统、不同时间维度的海量财务与非财务数据，构建统一的数据仓库或数据湖。数据仓库侧重于对结构化数据的存储与管理，通过数据抽取、转换、加载（ETL）过程，将分散的财务数据进行集中处理与标准化存储；数据湖则能够容纳结构化、半结构化和非结构化数据，为企业提供更全面的数据资源。例如，企业可以将销售数据、成本数据、市场行情数据、客户反馈数据等纳入数据湖，为财务决策提供多元化的数据支持。
2、运用数据分析模型挖掘价值。基于大数据分析技术，财务人员可以运用多种数据分析模型，如聚类分析、关联规则分析、时间序列分析等，挖掘数据背后的潜在价值。通过聚类分析，企业可以对客户进行细分，识别不同客户群体的消费特征与价值贡献，为精准营销与客户关系管理提供依据；关联规则分析能够揭示财务指标之间的内在关联，帮助财务人员发现潜在的财务风险点；时间序列分析则可用于预测企业的财务趋势，如收入增长趋势、成本变化趋势等，为预算编制与财务规划提供科学依据。
（三）智能财务风险管控体系
1、风险识别与预警模型构建。利用机器学习算法，如决策树、随机森林、神经网络等，构建智能风险识别与预警模型。以资金流动性风险为例，模型可以综合考虑企业的现金流量、应收账款周转率、应付账款周转率、存货周转率等多个财务指标，通过对历史数据的学习与分析，识别出资金流动性风险的早期预警信号。当财务数据出现异常波动，如应收账款回收周期突然延长、现金流入量大幅减少时，模型能够自动发出预警通知，提醒财务人员及时采取措施，如加快应收账款催收、调整资金调度计划等。
2、风险评估与应对策略优化。在风险识别的基础上，运用风险评估模型对风险进行量化评估，确定风险的严重程度与优先级。例如，采用风险矩阵法，结合风险发生的可能性与影响程度，将风险分为高、中、低三个等级。针对不同等级的风险，制定相应的应对策略。对于高风险事项，可以采取风险规避或风险转移的方式，如购买保险、签订风险分担协议等；对于中等风险事项，可以通过风险控制措施加以管理，如加强内部控制、优化业务流程等；对于低风险事项，则可以采取风险接受策略，但需持续监测其变化趋势。通过智能风险管控体系，企业能够实现对财务风险的动态监控与精准管理，保障企业财务稳健运行。
（四）财务共享服务中心数智化转型
1、财务共享服务中心建设背景及优势。财务共享服务中心是企业集团将分散在各子公司的财务业务集中到一个共享服务中心进行统一处理的管理模式。通过数智化技术的应用，财务共享服务中心能够充分发挥其规模经济优势，实现财务流程的标准化、规范化与自动化。一方面，集中化的财务处理降低了重复建设成本与运营成本；另一方面，统一的财务流程与标准提高了财务数据的一致性与准确性，便于企业集团进行财务管控与数据分析。
2、数智化技术在财务共享服务中心的应用。在财务共享服务中心的建设过程中，RPA技术可以广泛应用于财务流程的自动化处理，如费用报销、资金结算等业务流程。通过RPA机器人自动识别和处理发票、单据等财务信息，实现财务流程的快速流转。同时，大数据分析技术可以对财务共享服务中心的海量业务数据进行挖掘与分析，为企业的成本控制、预算管理、绩效评估等提供数据支持。此外，智能客服系统可以为员工提供实时的财务咨询服务，解答员工在费用报销、财务政策等方面的疑问，提升员工满意度。
三、数智化财务管理转型实践案例分析
（一）案例背景。以美的集团（000333.SZ）为例，作为全球知名的大型家电制造企业，美的集团拥有广泛的业务布局和复杂的供应链体系。在传统财务管理中，美的集团面临着数据分散、流程繁琐、决策滞后等诸多问题，严重制约了企业的运营效率与市场竞争力。为应对挑战，美的集团决定实施数智化财务管理转型项目，引入先进的数智化技术，打造智能化财务管理体系。
（二）转型实施过程
1、财务流程自动化实施。美的集团首先对财务流程进行全面梳理，识别出适合自动化的业务环节，如费用报销流程、发票处理流程、资金结算流程等。通过引入RPA技术，开发了相应的财务机器人，实现了这些流程的自动化处理。例如，在费用报销流程中，员工提交报销申请后，RPA机器人自动识别报销单据信息，核对费用标准与预算额度，自动完成报销审批流程，并将报销款项实时支付到员工账户。这一举措将费用报销处理时间从原来的平均3天缩短至1天以内，极大地提高了员工满意度。
2、大数据分析平台搭建。美的集团整合了ERP系统、销售系统、采购系统等多个业务系统的数据，构建了统一的大数据分析平台。平台通过数据挖掘与分析技术，为企业管理层提供了丰富的财务分析报告与决策支持信息。例如，通过对销售数据与成本数据的关联分析，企业发现某一产品的销售毛利率较低，经进一步分析发现是原材料采购成本过高所致。管理层据此调整了采购策略，与供应商重新谈判采购价格，成功降低了产品成本，提高了产品竞争力。
3、智能风险管控体系构建。美的集团利用机器学习算法构建了资金流动性风险预警模型与信用风险评估模型。资金流动性风险预警模型通过对企业的现金流量、应收账款、应付账款等数据的实时监测与分析，提前预警资金短缺风险。例如，当企业的应收账款回收周期超过设定的安全阈值时，模型自动发出预警通知，财务人员及时采取措施，如加快应收账款催收、调整客户信用政策等，有效避免了资金链断裂的风险。信用风险评估模型则通过对供应商与客户的信用数据进行分析，为企业的采购与销售决策提供参考。对于信用评级较低的供应商，企业要求其提供担保或缩短付款周期；对于信用风险较高的客户，企业谨慎开展业务，或要求其提前支付货款，从而降低了企业的信用风险。
（三）转型成效及启示
1、转型成效。经过数智化财务管理转型，美的集团在财务效率、决策科学性、风险管控能力等方面取得了显著成效。财务流程自动化使财务处理效率提升了50%以上，大数据分析平台为企业的战略决策提供了有力支持，智能风险管控体系有效降低了企业的财务风险。同时，业财融合程度加深，财务人员能够更好地理解业务需求，为业务发展提供财务保障；业务部门也更加重视财务数据的价值，积极配合财务工作，共同推动企业价值最大化。
2、启示。该案例表明，数智化技术在财务管理领域的应用能够有效解决传统财务管理的痛点问题，提升企业的财务管理水平与核心竞争力。企业在实施数智化财务管理转型时，应注重顶层设计，制定科学合理的转型战略与规划；加强数据治理，确保数据的质量与安全；培养复合型财务人才，提升财务人员的数智化技能；同时，要注重与业务部门的协同合作，实现业财深度融合，充分发挥数智化财务管理的价值创造作用。
四、数智化财务管理转型面临的挑战与应对策略
（一）数据安全与隐私保护问题
1、挑战描述。在数智化财务管理过程中，企业需要收集、存储和处理大量的财务数据与业务数据，这些数据涉及企业的商业机密、客户隐私等敏感信息。随着数据共享与开放程度的提高，数据安全面临着诸多风险，如数据泄露、篡改、滥用等。一旦数据安全事件发生，不仅会给企业带来巨大的经济损失，还会损害企业的声誉与客户信任度。
2、应对策略。企业应建立健全数据安全管理体系，制定完善的数据安全政策与制度，明确数据的访问权限、使用范围、存储期限等要求。采用先进的数据加密技术，对敏感数据进行加密存储与传输，确保数据的保密性与完整性。同时，加强数据访问控制，采用身份认证、权限管理等技术手段，限制未经授权的人员访问数据。此外，企业还应定期开展数据安全审计与风险评估，及时发现并修复数据安全漏洞，提高数据安全防护能力。
（二）财务人员技能转型压力
1、挑战描述。数智化财务管理对财务人员的技能要求发生了深刻变化，传统的财务核算技能已难以满足企业对财务人员的需求。财务人员需要掌握数据分析、数据挖掘、机器学习等数智化技术，具备数据驱动的决策思维与能力。然而，目前大多数财务人员的技能结构还停留在传统财务领域，对数智化技术的了解与应用能力相对薄弱，难以适应数智化财务管理转型的要求。
2、应对策略。企业应加强财务人员的培训与教育，制定系统的培训计划，开展数智化技术培训课程，如大数据分析、Python编程、RPA应用等，帮助财务人员提升数智化技能。同时，鼓励财务人员参加外部的数智化培训与认证考试，如注册会计师数据分析证书（CPA-DAA）等，提升其专业水平。此外，企业还可以通过内部轮岗、项目合作等方式，促进财务人员与业务人员、技术人员之间的交流与协作，培养财务人员的综合素养与业务理解能力，使其更好地适应数智化财务管理的要求。
（三）系统集成与数据整合难题
1、挑战描述。企业在实施数智化财务管理转型过程中，往往面临着多个信息系统并存的局面，如ERP系统、财务管理系统、业务系统等。这些系统之间数据格式不一致、数据接口不兼容，导致数据难以集成与共享，形成了信息孤岛。数据整合的困难使得数智化技术难以充分发挥其价值，影响了财务管理的效率与决策科学性。
2、应对策略。企业应加强信息系统规划与整合，制定统一的信息系统架构与数据标准，对现有的信息系统进行优化升级，实现系统的互联互通与数据共享。采用中间件技术或数据集成平台，解决不同系统之间的数据接口问题，实现数据的自动采集、转换与加载。同时，建立数据治理机制，对数据的质量、完整性、一致性进行管理和监控，确保数据的准确性和可用性。此外，企业还可以考虑引入云平台技术，将多个信息系统迁移到云端，实现数据的集中存储与管理，降低系统集成与数据整合的成本与难度。
五、数智化财务管理未来发展趋势
（一）财务与业务深度融合。数智化技术将进一步推动财务与业务的深度融合，实现业财一体化。通过构建统一的数智化平台，财务数据与业务数据将实时共享与交互，财务人员能够深入参与业务决策，为业务发展提供财务支持；业务人员也能够更好地理解财务要求，协同财务部门共同推动企业价值最大化。
（二）区块链技术广泛应用。区块链技术以其去中心化、不可篡改、可追溯等特点，在数智化财务管理中具有广阔的应用前景。未来，区块链技术将在财务数据存储、审计、供应链金融等领域得到广泛应用。在财务数据存储方面，区块链可以为企业提供安全、可信的账本，确保财务数据的真实性和完整性；在审计领域，区块链技术可以实现审计过程的自动化与透明化，提高审计效率与质量；在供应链金融中，区块链可以解决中小企业融资难的问题，通过共享供应链上的交易数据与信用信息，为中小企业提供低成本的融资渠道，促进产业链的协同发展。
（三）云平台与移动化办公的普及。随着云计算技术的成熟与普及，越来越多的企业将财务系统迁移到云端，实现财务数据的云存储与云处理。云平台具有成本低、灵活性高、可扩展性强等优点，能够满足企业不同发展阶段的财务管理需求。同时，移动化办公将成为数智化财务管理的重要趋势，财务人员可以通过移动设备随时随地访问财务系统，进行财务审批、数据分析、报表查询等工作，提高工作效率与响应速度。
综上，数智化赋能财务管理是时代发展的必然趋势，它为企业财务管理带来了前所未有的机遇与挑战。通过数智化技术的应用，企业能够实现财务流程的自动化、决策支持的智能化、风险管控的精准化以及业财融合的深度化，提升财务管理的效率与价值创造能力。然而，在数智化财务管理转型过程中，企业也面临着数据安全、人员技能、系统集成等诸多问题。本文通过深入分析数智化赋能财务管理的内涵与价值、创新应用模式、实践案例以及面临的挑战与应对策略，旨在为企业财务转型实践提供理论指引与实践参考。未来，随着数智化技术的不断创新与发展，财务管理将朝着更加智能化、融合化、可信化、便捷化的方向发展，为企业在数字经济时代的可持续发展提供坚实的财务保障。
（作者单位：广东嘉益工程有限公司济南分公司）
主要参考文献：
［1］张瑞君，杨志，李华晶，等.数字化转型下财务管理模式创新：理论框架与实施路径［J］.会计研究，2022（05）.
［2］王化成，孙薇.企业数字化转型与财务管理创新［J］.会计研究，2021（10）.
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