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| 大数据环境下国企财会监督精准化探讨 |
| 第765期 作者：□文/宋轶男 时间：2025/11/16 9:56:17 浏览：18次 |
［提要］ 随着数字技术与经济深度融合，大数据为国有企业财会监督的精准化转型提供技术支撑与创新路径。本文基于国企财会监督在风险防控及决策支持等方面的现实需求，剖析当前存在的数据孤岛、技术滞后、机制僵化及协同不足等痛点，从构建全域数据治理体系、深化智能技术应用、优化动态风险预警机制、打造协同监督数字平台等维度，提出大数据环境下财会监督精准化实现路径，并从制度设计、激励机制、人才培育及协同生态等方面明确保障措施，旨在为国企提升财会监督效能、强化合规管理提供理论参考。
关键词：大数据；国企财会监督；精准化；数据治理；智能技术
中图分类号：F23 文献标识码：A
收录日期：2025年5月16日
在国家“十四五”规划明确提出“加快数字化发展，建设数字中国”战略导向下，如何依托大数据技术破解监督过程中的信息壁垒、技术瓶颈与协同难题，实现监督对象精准识别、风险预警实时动态、决策支持智能高效的转型目标，成为国企高质量发展的关键议题。
一、大数据环境下国企财会监督精准化需求分析
（一）风险防控精准化转型需求。国企在市场竞争与政策执行中面临多重风险，大数据技术为风险防控从“被动应对”向“主动预判”转型提供支撑。财会监督需借助机器学习算法，对历史财务数据、行业风险指标、政策变动信息进行建模分析，构建覆盖债务风险、投资风险、合规风险等维度的预警指标体系。当某类业务数据触发预设风险阈值时，系统可自动生成风险热力图，标注风险等级与影响范围，供监督部门针对性部署核查力量。同时，国企借助关联分析技术可挖掘财务数据与非财务数据的潜在关联，如通过分析供应链企业信用数据、市场价格波动数据，预判国企采购成本波动风险或应收账款回收风险，使监督工作能提前介入风险孕育阶段，制定差异化防控策略，增强风险防控的精准性与前瞻性，守护国企资产安全。
（二）全流程决策支持智能化需求。国企财会监督的精准化需求贯穿决策、执行、监督全流程，大数据技术通过智能化手段提升各环节数据支撑能力。在决策环节，监督系统可基于历史财务数据与行业对标数据，运用仿真模拟技术生成多套预算方案，分析不同方案下的财务指标变化，为管理层提供量化决策参考；在执行环节，通过实时抓取业务系统数据，动态监控预算执行进度，当某项支出偏离预算阈值时，系统自动发出预警并追溯业务源头，辅助监督主体及时调整执行偏差；在监督环节，利用自然语言处理技术对审计报告、合规检查记录等非结构化数据进行语义分析，提炼高频问题与趋势性风险，为后续监督重点制定提供依据。全流程智能化支持，使财会监督从“事后评价”转向“全程赋能”，借用数据智能驱动决策链条优化，提升国企治理体系的科学性与有效性。
二、大数据环境下国企财会监督存在的问题
（一）数据孤岛壁垒阻碍信息整合共享。在国企多层级组织架构下，不同业务板块的财务系统因建设时期、技术标准各异，形成独立的数据存储单元。当集团层面需整合财务数据实施监督时，各子系统间数据接口不兼容、字段定义不一致等问题凸显，如投资板块财务系统以项目周期为维度记录资金流向，而生产板块以月度核算为基础归集成本数据，两类数据因时间颗粒度、业务维度差异难以直接匹配。财务监督部门需耗费大量人力进行数据清洗与格式转换，导致监督滞后于业务发展，且跨部门数据验证环节因信息割裂难以有效开展，影响对资金流动真实性、合规性的全面把控。
（二）技术工具滞后制约实时分析能力。部分国企仍依赖传统财务软件开展监督工作，此类工具在处理结构化数据时尚可满足基础核算需求，但面对大数据环境下激增的非结构化数据如电子发票影像、合同文本、交易日志等，缺乏智能识别与语义分析功能。例如，当供应商提供的电子发票存在票面信息模糊、二维码识别错误等情况时，现有系统无法自动触发异常预警，需人工逐份核验；在分析集团整体资金流动趋势时，因缺乏大数据可视化工具支撑，监督人员需借助多表格手动关联数据，难以在海量交易中快速定位异常波动点，实时监控能力受限，削弱了财会监督的时效性与精准度。
（三）风险预警机制僵化限制穿透监管效力。国企现行风险预警指标体系多基于历史财务数据设定固定阈值，未充分融入大数据环境下的动态关联分析逻辑。当子企业通过关联交易转移资金、虚构收入等隐蔽违规行为发生时，传统预警模型仅能捕捉单一科目异常，无法通过挖掘资金流、物流、信息流的交叉关联特征识别风险链条，如某三级子公司虚构原材料采购合同套取资金时，应付账款科目余额未突破预警阈值，但结合物流系统运输记录与供应商工商信息分析，可发现无实际货物交割且供应商为壳公司的异常情况，而现有僵化机制难以实现此类跨维度数据的穿透式分析，导致风险识别停留在表面层级。
（四）协同监督碎片化削弱闭环管理效果。国企内部纪检、审计、财务等监督部门虽有明确职能分工，但在大数据监督场景中，因缺乏统一的数据共享平台与协同工作机制，各主体获取的数据资源存在差异，监督标准与流程也未完全对接。当财务部门通过数据分析发现某项投资决策存在合规性疑点时，因信息传递渠道不畅，未能及时将线索同步至审计部门开展延伸调查；而审计部门在现场核查中发现的业务审批漏洞，也难以快速反馈至财务系统调整风险预警参数。碎片化监督模式导致问题整改缺乏全流程跟踪，监督成果无法有效转化为管理效能，闭环管理链条因协同不足而断裂。
三、大数据环境下国企财会监督精准化实现路径
（一）构建全域数据治理体系，破除信息壁垒。国有企业需以系统性思维重塑数据治理框架，重点解决底层架构离散与标准缺失问题。其一，国有企业建立统一的数据标准化体系，围绕财务核算、预算编制、资金监管等核心场景制定全域元数据规范，明确字段定义、编码规则及计量单位，确保跨业务板块的数据语义一致性。针对多层级组织特性，国有企业需在主数据管理层面构建集团级核心指标目录，通过分布式存储与集中式映射技术实现异构系统的动态适配，消除因技术代差引发的格式冲突。其二，国有企业依托企业级数据中台搭建跨部门共享通道，采用轻量化接口协议打通生产、投资、供应链等垂直系统的交互链路，形成基于权限管理的分级数据湖。为保障数据流通安全性，国有企业可引入区块链技术对关键交易信息进行分布式记账与加密验证，既维持子企业数据主权又满足集团穿透式调阅需求。其三，国有企业完善数据全生命周期治理机制，设立由财务、信息、审计等多部门联动的数据治理委员会，建立涵盖采集清洗、质量校验、版本控制的操作规程，通过自动化监测工具实时追踪数据血缘关系，确保监督依据的真实性与完整性。此类举措能系统性化解信息孤岛顽疾，为财会监督提供全景式数据支撑。
（二）深化智能技术融合应用，提升分析效能。国有企业在技术赋能路径需聚焦非结构化数据处理与复杂业务场景建模双重突破。第一，国有企业部署多模态数据融合引擎，集成光学字符识别、自然语言处理与知识图谱技术，将电子票据影像、合同文本、审计底稿等异构信息转化为结构化监督要素。通过建立领域专属词库与语义规则库，该引擎/系统可精准提取交易主体、资金流向、审批痕迹等关键特征向量，克服传统系统对非标数据的解析盲区。第二，国有企业开发监督智能体集群，基于监督目标构建差异化分析模型：运用时序预测算法监测资金流动异常波动，采用图计算技术追溯关联方交易网络，借助聚类分析识别成本费用偏离模式。模型训练过程中国有企业需嵌入业务专家经验与监督规则库，通过半监督学习实现风险特征的自迭代优化。第三，国有企业搭建动态可配置的决策支持界面，利用低代码平台快速生成资金监控仪表盘、风险热力图等可视化工具，支持监督人员按监管重点自定义预警阈值与钻取路径。技术部署国有企业需遵循“平台+插件”架构，借助微服务模块实现功能组件的灵活扩展，确保工具迭代与监督需求保持同步演进。
（三）优化动态风险预警机制，实现穿透式监管。在大数据环境下，国有企业优化动态风险预警机制需以全链条数据追踪为基础，构建覆盖事前预警、事中监控、事后回溯的多层级监管体系。第一，通过部署实时数据采集接口，将财务核算、资金交易、资产变动等核心业务数据纳入动态监测范围，运用流式计算技术对数据进行实时清洗与关联分析，当交易数据出现异常波动或逻辑矛盾时，系统能自动触发初级预警信号。第二，基于历史风险事件库与行业监管规则，构建包含资金异常流动、关联方交易风险、预算执行偏差等维度的智能预警模型，模型可结合机器学习算法自动识别风险特征模式，对初级预警信号进行二次校验与等级划分，形成黄色、橙色、红色三级预警体系，为监督人员提供差异化处置建议。第三，建立穿透式风险追溯机制，当预警信号触发时，监督人员可通过系统内置的可视化工具，穿透查询交易链条上下游数据，追溯资金流向、合同文本、审批记录等关联信息，实现从风险表象到底层业务的深度溯源，确保风险识别的准确性与处置的针对性。此机制通过数据驱动的动态监测与智能分析，能提升风险预警的时效性与精准度，为财会监督提供全流程风险防控支撑。
（四）打造协同监督数字平台，强化闭环管理。国有企业打造协同监督数字平台需以数据共享与业务协同为核心，构建跨部门、跨层级的监督工作体系。在平台架构设计方面，通过集成企业级数据中台，打通财务、审计、纪检、业务等部门的信息系统，建立统一的监督数据资源池，实现监督信息的集中存储与动态更新，解决传统监督模式中信息碎片化问题。在协同机制构建层面，平台可设置监督任务管理模块，根据监管重点与业务需求，自动拆解监督任务并分配至相关部门，各部门通过平台实时反馈任务进展，形成“任务发起-协同处置-结果反馈”的闭环工作流，提升监督效率。在监督效能提升方面，平台嵌入智能分析工具，可对跨部门监督数据进行关联挖掘，识别潜在风险点与管理漏洞，同时建立问题整改跟踪机制，对发现的问题实行台账式管理，实时跟踪整改进度，确保监督事项“件件有落实、事事有回音”。此外，平台可引入区块链技术对监督流程关键节点进行存证，保证监督过程的可追溯性与结果的可信度，为监督责任界定与绩效评估提供客观依据。
四、大数据环境下国企财会监督精准化保障措施
（一）完善顶层制度设计，建立标准规范框架。国有企业需从治理架构层面重构财会监督制度体系，建立与大数据技术适配的规范框架。其一，监管主体应围绕数据采集范围、分析权限、风险阈值等核心要素制定专项监督章程，明确数据治理责任主体与操作边界，为监督行为提供法定授权依据。其二，技术研发部门需联合业务单元设计财会监督技术标准，涵盖数据接口协议、算法伦理规范、预警模型参数等技术要件，确保智能工具的应用符合监管合规要求。为保障监督标准的动态适应性，制度设计过程需嵌入动态修订机制，当监督需求发生变化或技术代差超过阈值时，触发跨部门联席审议程序进行标准迭代。其三，审计委员会应建立监督效能评估指标体系，从风险识别准确率、预警响应时效、问题整改完成度等维度量化监督成效，形成制度执行质量的闭环反馈路径。
（二）建立长效激励机制，激发创新活力。财会监督精准化转型需构建技术研发与业务实践的双向激励机制。第一，企业人力资源部门可将监督技术创新纳入绩效考核指标，设立专项奖励基金对数据建模、算法优化等突破性成果进行物质激励，激发基层员工参与技术革新的主动性。第二，集团层面需建立容错试错机制，对采用新型监督技术产生的非主观性偏差设定宽容区间，通过免责清单明确技术创新风险的责任豁免范围，消除监督主体的后顾之忧。第三，为强化激励的持续效应，可探索建立技术成果转化收益共享模式，将监督模型产生的成本节约或风险规避收益按比例返还研发团队，形成价值创造效能与个人收益的正向关联。
（三）培育数字人才梯队，激活创新驱动引擎。国有企业需构建适应智能监督需求的复合型人才培育体系。其一，教育部门应联合高校开设监督科技交叉学科，设计涵盖会计学、数据科学、风险管理的课程体系，重点培养具备业务理解与算法开发双重能力的“监督工程师”。其二，企业培训中心需建立分层递进式培养机制，针对财务骨干开展Python数据处理、监督模型解读等实战培训，而对技术团队则强化会计准则、内控要点的知识补给，推动两类人才的知识结构融合。其三，为应对技术快速迭代挑战，可建立“产学研”协同培养基地，选派业务骨干参与监督算法联合研发项目，在真实场景中提升其将业务需求转化为技术方案的能力。人才梯队的专业化建设能为监督系统持续进化提供智力支撑。
综上，大数据技术为国企财会监督精准化转型提供了核心驱动力，通过构建全域数据治理体系、深化智能技术应用、优化风险预警机制及打造协同监督平台，可有效破解数据孤岛、技术滞后等痛点，推动监督模式从“人工粗放”向“数据智能”跃迁。随着人工智能、区块链技术的深化应用，国企财会监督将向“全场景穿透、全链条自治、全生态协同”的更高阶形态演进，为国企在复杂市场环境中实现合规运营与高质量发展提供更坚实的保障，助力国家治理体系和治理能力现代化建设。
（作者单位：江西省烟草公司吉安市公司）
主要参考文献：
［1］刘若雪.大数据审计视角下加强企业财会监督的路径探析［J］.今日财富，2024（09）.
［2］李好.大数据审计视角下加强企业财会监督的路径探析［J］.中国会展，2024（23）.
［3］邓毅.应用大数据技术手段开展财会监督的路径探索［J］.首席财务官，2024.20（16）.
［4］徐诚，邱玉新，周攀，等.大数据背景下的企业财会监督实践——以湖北文旅集团为例［J］.财政监督，2023（18）. |
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