数智化转型背景下企业财务管理效能提升路径研究

李菱 

      【摘要】数字经济时代，企业数智化转型为财务管理带来机遇与挑战。本文结合财务实践与数字技术应用，分析转型中存在的流程固化不畅、数据孤岛明显、人才能力滞后等问题，并从流程重构、数据治理、人才培养、工具升级和风险管控五个方面，提出提升财务管理效能的路径。研究表明，数智化推动财务职能由核算型向价值创造型转变，强化了对企业战略的支撑作用。本文可为企业推进财务数智化转型提供实践参考。
      【关键词】数智化转型；企业财务管理；效能提升；财务流程重构；数据治理
引言
      随着“十四五”规划的不断落实，数智化转型已成为企业发展的必然选择。大多数规模以上的企业已启动转型，但仅少数实现了财务管理的深度数智化，进展明显滞后。财务管理职能正由传统记账向预算管控、风险预警与决策支持延伸，大数据、AI、RPA 和云计算等技术为其实现实时、精准与智能化提供了支撑，同时也对财务人员能力提出了更高要求。目前，多数企业仍处于“表面应用”阶段，系统未深度融合、数据治理不足、人员数智能力欠缺等现象普遍，导致技术投入与实效不匹配。本文立足财务岗位的实际需求，探讨数智化转型中提升财务管理效能的关键路径，以期为高级财务管理人员制定转型策略提供参考。
一、企业财务管理在数智化转型中的挑战
      （一）财务流程固化，未实现“数智化重构”
      多数企业的财务流程仍停留在手工时代，未能依托数智化技术实现重构，形成“传统流程 + 数智化工具”的拼凑模式，本质上仍是“用新工具做旧事”。例如，员工报销需先填纸质单、再补电子单据，财务人员须反复核对两套数据，流程冗杂；预算编制靠 Excel 填报，财务手动汇总，效率低下且易错；资金支付须经“部门负责人→财务经理→财务总监→总经理”层层审批，哪怕小额支付也耗时数日，严重拖慢资金效率，数智化优势无从体现。           （二）数据治理能力不足，数据价值难以转化
      数据是数智化转型的核心资产，但很多企业数据治理滞后，制约价值释放。一是标准不统一：业务与财务数据源不一致（如“客户编号”与“客户代码”）、口径各异（如成本分摊标准不同），导致业财数据难以对接，财务人员常耗费大量时间清洗数据；二是质量管控缺位：缺乏数据审核机制，错填、漏填频发（如发票金额错误、供应商信息缺失），直接影响分析准确性；三是价值挖掘不足：多数企业仅做到描述性分析（如本月销售额同比），尚未开展预测性分析（如下月销售预估）和诊断性分析（如波动归因），数据难以支撑决策。
      （三）财务人员能力结构失衡，数字素养有待提升
      财务团队数字素养普遍落后于技术发展，存在“三缺”现象。一是缺工具应用能力：基层人员对 RPA、Power BI等工具操作生疏，难以独立完成数据提取与分析；二是缺流程设计能力：中层管理者不理解数智化流程逻辑（如业财协同与数据流转），难以推动流程融合；三是缺战略思维：高层对数智化战略认识不清，未能将财务转型与市场扩张、产品创新等战略结合，导致财务数智化停留于技术层面，未能提升至战略支撑高度。
      （四）数智化工具“碎片化”，未形成协同效应
      企业常分散采购系统，重复建设，导致工具碎片化。例如，财务用 RPA 处理发票，业务用 CRM 管理客户，两者未打通，财务仍要手动提取数据；同时使用 Excel、Power BI、Tableau 等多种工具，但数据无法共享，人员频繁切换系统，效率降低。这种碎片化应用不仅推高成本，更加剧“数据孤岛”，难以实现“流程－数据－工具”的协同效应。
      （五）风险管控体系不适应数智化场景
      传统风险管控依赖“人工审核、事后审计”，难以应对数智化新风险。一是数据安全风险：企业缺乏数据分级分类，对核心与非核心数据防护措施单一，要么过度防护，要么存在漏洞；且没有定期开展安全演练，系统隐患难以及时发现。二是流程风险：RPA 处理批量数据时，程序错误可能导致批量核算问题，但多数企业未建立监控机制，风险发现滞后。三是合规风险：数据合规要求日趋严格，但企业仍沿用传统审核方式，难以应对数据获取、存储、使用中的合规挑战。
二、数智化转型背景下企业财务管理效能提升路径
      （一）路径一：以“业财协同”为核心，重构财务数智化流程
      财务流程数智化重构，需打破“财务部门单独作战”模式。要以“业务需求驱动财务流程优化”为原则，实现业务与财务实时协同。其一，梳理核心财务流程，识别优化节点。聚焦核算、预算、资金管理、成本管控等核心工作，理清流程中的冗余环节、人工依赖环节与滞后环节。其二，搭建业财一体化平台，实现流程穿透。依托云计算技术搭建平台，通过 API 接口打通 CRM、SCM 等业务系统与 ERP、财务共享中心等财务系统，确保业务动作触发财务反应，做到实时对接。其三，引入 RPA 优化重复性流程，提升效率。针对发票审核、银行对账、个税申报等重复性工作，用 RPA 机器人实现自动化处理。同时设置异常处理机制，比如发票信息一旦不符，系统则会自动推送至财务人员人工审核，确保万无一失。
      （二）路径二：以“数据价值挖掘”为目标，建设财务数据治理体系
      数据治理是数智化转型的“基础工程”，需通过标准统一、质量管控、价值挖掘三环节，将数据资源转化为决策资产，具体可从以下三方面入手：
      首先，建立统一数据标准，打破“数据孤岛”。企业应由财务部门牵头，联合业务部门制定《企业财务数据标准手册》，明确数据的定义、口径、来源与格式。标准落地后，通过 API 接口统一业务与财务系统数据，实现“一次录入、多系统共享”。其次，构建数据质量管控机制，确保数据精准。打造 “数据质量审核－监控－改进”闭环：事前审核，在数据录入环节设规则校验，不符合规则的数据无法提交；事中监控，使用大数据工具实时监控，数据准确率低于 95% 时自动预警；事后改进，每月召开数据质量分析会，针对问题根源制定改进措施。此外，开展数据价值挖掘，支撑决策。财务人员要从“数据使用者”转变为“数据分析师”，借助数智化工具开展多层级分析：一是描述性分析，用 Power BI 制作财务仪表盘，实时展示营收、成本、利润等核心指标，方便管理层直观掌握经营状况；二是诊断性分析，通过对比（如本月与上月成本差异）、归因（如成本超支是原材料涨价还是生产效率下降）分析，找准经营问题根源；三是预测性分析，用ARIMA、回归分析等 AI 模型，预测企业资金流与盈利趋势。
      （三）路径三：以“能力重塑”为核心，提升财务人员数字素养
      财务人员是数智化转型的“执行者”，其数字素养直接决定转型成效。企业需构建“分层分类”能力提升体系，推动财务人员从“核算型”向“数字型、战略型”转变。
      首先，明确各层级财务人员数字能力要求。企业应该按基层、中层、高层岗位制定差异化标准：基层需掌握RPA 基础操作、Excel 高级功能与财务系统操作；中层需掌握数据分析工具、流程设计方法与业财协同逻辑；高层须具备数智化战略规划、风险管控与价值创造能力。其次，设计“理论 + 实践”分层培训体系。针对不同层级开展定制化培训：基层以实操为主，开设 RPA、ERP 系统操作培训班，培训后通过实操考核方可上岗；中层以“案例+ 实操”为主，邀请外部专家讲解业财一体化流程设计案例，组织学员分组设计本企业预算数智化流程，培训后提交流程设计方案；高层以“战略 + 趋势”为主，参加“数字经济下 CFO 角色转型”研讨会，走访海尔、华为等标杆企业，学习财务数智化战略规划经验。此外，企业还应建立“数字能力”与职业发展挂钩的激励机制，将数字能力纳入财务人员绩效考核与晋升标准，激发其提升数字素养的主动性，形成良性循环。
      （四）路径四：以“协同高效”为目标，整合优化数智化工具
      数智化工具选择需遵循 “业务需求导向、协同适配”原则，避免“碎片化”应用，形成“工具－流程－数据”协同效应。
      首先，构建“核心工具 + 辅助工具”工具体系。根据财务管理核心需求选配合适工具。核心工具方面，用SAP、用友 U9 等 ERP 系统整合核算、预算、资金管理功能，以德勤财务共享系统实现全球账务集中处理；辅助工具方面，用 UiPath、影刀等 RPA 工具处理重复性工作，用 Power BI、Tableau 等大数据工具开展可视化分析，用AI 工具实现智能预测与风险预警。其次，推动工具间数据协同与流程协同。通过 API 接口实现工具间数据共享，同时优化流程衔接：例如 AI 资金预测模型生成资金缺口预测后，自动触发 ERP 系统“融资申请流程”，无需财务人员人工发起，省时省力。此外，定期评估工具应用效果，动态优化。企业每季度开展“数智化工具应用评估”，从效率提升、成本降低、风险减少三维度衡量效果。对评估较差的工具，分析原因并优化；对重复功能工具，进行整合以降低投入成本。
      （五）路径五：以“全流程防控”为原则，完善数智化风险管控体系
      数智化场景下的财务风险管控，需从“事后审计”转向“事前预防、事中监控、事后改进”的全流程防控，筑牢风险防线。首先，建立财务数据分级分类安全管控机制。依据《中华人民共和国数据安全法》，对财务数据分级分类管理：核心数据采用“加密存储 + 双人授权访问”，存于企业私有云，仅财务总监、CFO 等高层可访问；重要数据采用“权限管控 + 操作日志记录”，仅相关财务人员可访问，且每步操作留痕；一般数据采用“常规加密+ 定期备份”，确保数据不丢失。同时定期开展数据安全演练，如模拟黑客攻击、系统漏洞修复，提升团队应急处置能力。其次，加强数智化流程风险监控。针对 RPA、AI 等工具的操作风险，建立“实时监控 + 异常预警”机制：一是 RPA 操作监控，在系统中设置操作日志记录机器人每步动作，同时设置异常规则，财务人员可实时查看监控数据，发现异常及时暂停操作；二是 AI 模型监控，定期校验模型准确率，如将 AI 预测销售额与实际对比，准确率低于 90% 时重新训练模型，避免决策偏差。此外，更新合规管控流程，应对数智化合规风险。企业需结合法律法规要求，及时更新财务合规管控流程，确保数据获取、使用、存储全环节合规，规避法律风险。
三、结语
      数智化转型绝非财务部门的“独角戏”，而是企业整体战略与财务职能的深度融合。其核心目标，是推动财务管理从“核算型”转向“价值创造型”，真正赋能经营决策。本文提出五大提升路径——流程重构、数据治理、人员重塑、工具整合与风险管控。这些举措的落地，离不开高层支持、团队主动变革以及业务部门协同配合。实践表明，财务管理效能的提升是一个渐进过程。企业可优先从核心流程试点（如费用报销）入手，逐步推广至预算、资金管理等复杂领域，并根据企业规模与行业特点，动态调整实施策略。未来，随着生成式 AI、区块链等技术的持续演进，财务管理将朝着更智能、实时与精准的方向发展。财务人员应主动关注技术趋势，不断更新知识体系，以推动更深层次的转型。
参考文献
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