國企如何做好業財融合數字化體系建設

徐丹萍

國有企業業財融合數字化體系建設，在大數據時代十分必要。尤其是在當下，數字化轉型成為企業提高效益、增強競爭力的必要手段。在數字化轉型進程中，財務領域尤為值得關注，財務數字化轉型已經成為國有企業實現信息化、智能化發展的切入點。

什么是業財融合數字化體系

業財融合數字化體系是指將業務和財務兩個核心部門進行整合，并推進數字化轉型的一種管理體系。通過應用數字化技術和信息系統，國有企業得以實現業財數據的高效集成和共享，能有效提升運營效率和決策能力。國有企業通常由多個業務單元和分支機構組成，其組織結構相對復雜。因此，在數字化轉型過程中，國有企業需要考慮如何整合不同業務單元和分支機構的業務和財務數據，以及如何在不同層級和職能部門之間展開合作。

國有企業經營范圍通常比較廣泛，在業財融合數字化體系中，需要考慮如何滿足多元化的業務需求，確保能夠準確、及時地整合不同業務的財務數據。同時，國有企業需要處理較大規模的業務和財務數據，因此，在數字化轉型過程中，也需要考慮如何構建高效的數據處理和存儲系統，以及如何利用大數據分析和人工智能技術，對海量數據進行處理和分析，借此提取有價值的信息。

國企業財融合數字化體系建設存在的問題

數據整合和共享困難。國企往往有多個業務部門和系統，他們各自負責數據收集和存儲，這導致了數據的碎片化和分散存儲，加大了整合和共享的難度。同時，不同部門或系統采用的數據格式和標準也不一致，容易導致數據不兼容的現象出現。在數字化體系建設過程中，國企缺少適合數據整合和共享的技術平臺、工具，以及專業的數據管理和數據治理能力，都會使數據整合和共享變得困難。

技術平臺和系統選擇。由于國企業務通常涉及特定領域的業務，在選擇技術平臺和系統時，也需要考量行業需要。同時，國有企業的組織結構通常較為復雜，包括總部、分支機構、子公司等，不同組織間可能存在不同的管理體系和信息系統。因此，在選擇技術平臺和系統時需要兼顧企業整體和各個組織，確保所選平臺和系統能夠適應這種復雜環境。

操作人員專業性不足。國企數字化轉型過程中，操作人員可能缺乏必要的技能和知識，無法熟練操作和管理數字化系統和工具，這可能是由于相關培訓機會不足或培訓計劃不完善所致。在數字化轉型過程中，國企可能過于關注技術和系統引進，卻忽視了對操作人員的培養。缺乏充足的培訓和發展機會，容易導致操作人員無法充分提升專業能力。

數據安全和隱私保護。國企業財融合數字化體系建設涉及大量的財務和業務數據，包括企業的財務報表、客戶信息、供應鏈數據等。這些數據可能面臨泄露、被黑客攻擊或未經授權訪問的風險。另外，國有企業可能需要整合和共享來自不同系統和業務單元的數據。在數據整合過程中，可能會因為數據格式不一致、不完整以及數據準確性的問題，出現數據被篡改或泄漏的風險。

國企業財融合數字化體系建設措施

優化體系建設，加強數據共享。國企需要制定數據共享政策和規范，明確數據的歸屬、權限和使用方式，這樣能確保數據共享符合相關法規和合規要求，同時保護數據安全。國企可以建立統一的數據共享平臺，集成和管理不同業務單元和系統的數據。該平臺應具備接入、處理、分析和共享數據的能力，以便國企內部各個部門和業務單元之間共享數據；建立標準化的數據整合和交換機制，處理和解決數據兼容問題，確保數據能夠高效流動，并能進行實時更新；加強數據共享的宣傳和培訓，培養國企員工的數據共享意識和文化。

完善工作平臺和系統。綜合考慮國企的規模、業務流程和組織結構等因素，選擇能夠滿足需求的各類平臺和系統，包括傳統的企業資源規劃系統（ERP）、人力資源管理系統等，以及云計算、大數據等新興的數字化工具和平臺。對已有的工作平臺和系統進行評估，了解其功能和性能。同時，進行需求分析，明確國企的業務需求和用戶需求，以便確定是否需要新增或更新工作平臺和系統。根據國企的業務需要，可進行工作平臺和系統的定制化和個性化開發，確保滿足國企特定的業務流程和需求，提供靈活性和可擴展性，以便適應未來的發展和變化。

注重人才培養和引進。在國企業財融合數字化體系建設中，要建立專業的數字化團隊，令其成員擁有豐富的技術知識和業務經驗，負責數字化體系建設的規劃和運營，確保數字化系統和工具可以順利使用。此外，國有企業提供培訓和學習機會，可以強化員工的數字化技能和知識儲備。為彌補內部人才不足的問題，企業可以與高校、研究機構和專業咨詢公司等合作，吸引具有數字化轉型經驗和技能的人才加入。

提高數據分析與隱私保護能力。為了提高國企業財融合數字化體系建設的數據分析和隱私保護能力，可以組建專業的數據分析團隊，團隊成員包括數據科學家、數據分析師等。這個團隊應具備數據分析和挖掘的技能，能夠利用數據為業務決策提供支持。同時，引入先進的數據分析工具和技術，如機器學習、人工智能、大數據分析技術等，幫助國企更好地利用海量業財數據，發現隱藏的商業機會和風險。為確保數據分析的可靠性和有效性，企業需要制定和遵循科學的數據分析流程及方法，包括數據清洗、數據整合、模型建立和結果驗證等環節。在數據分析過程中，要注重數據隱私保護，具體可以采取脫敏、訪問控制等方法，來保護客戶及員工的個人隱私和數據安全。

數字化體系建設是國企實現數字化轉型的必由之路。企業應該注重數字化技術的應用和深度融合，積極進行轉型升級，從而更好地適應數字化時代的發展趨勢。通過加強數字化文化建設、提升專業能力，國企可以更好地應對數字化時代的挑戰，推動業財融合數字化體系建設的進展。