基于RPA技術的財務數據中臺：框架、實踐及思考

【摘要】財務數據中臺作為助力財務數據價值釋放的關鍵要素， 為企業構建數據驅動型財務管理體系帶來新的契機和動力。本文首先構建了基于RPA技術的財務數據中臺的理論框架， 并以科技企業H公司為例， 具體闡述該框架的實現步驟以及實踐成效。在理論分析和案例分析的基礎上， 進一步從辯證的角度剖析了該體系在技術理念維度和技術手段維度所存在的局限性。本文研究發現， 基于RPA技術的財務數據中臺可以快速適配前端業務系統的變化， 獲取貼合不同用戶需求的多維度、 立體化的數據信息并進行數據治理， 為管理者的決策過程提供數據支撐。但由于存在中臺“臃腫化”、 難以支持過快的業務變化等問題， 限制了財務數據中臺的價值發揮。本文的研究為企業在財務數字化轉型過程中思考是否需要搭建、 如何搭建和優化財務數據中臺提供了更全面的視角， 也為RPA技術在其他財務場景的落地應用提供了參考與借鑒。

【關鍵詞】財務數據中臺；財務數字化；RPA技術；數據治理

【中圖分類號】F275 " " "【文獻標識碼】A " " "【文章編號】1004-0994（2024）22-0017-7

一、 引言

國務院國資委于2020年8月印發《關于加快推進國有企業數字化轉型工作的通知》， 專門提到要探索構建適應企業業務特點和發展需求的“數據中臺”“業務中臺”等新型IT架構模式， 建設敏捷、 高效、 可復用的新一代數字技術基礎設施， 加快形成集團級數字技術賦能平臺。2021年12月， 財政部發布《會計信息化發展規劃（2021-2025年）》， 明確指出推動會計工作數字化轉型， 實現會計職能拓展升級。2020年8月， “中臺”相關技術首次進入Gartner《2020年中國信息與通信技術（ICT）成熟度曲線》， 許多企業認為數據中臺是加速數字化轉型的關鍵因素之一。

當下， 全球企業正處于數字化轉型的浪潮中， 數據中臺被視為實現數字化戰略的重要支撐。它能夠連接不同的業務系統和數據源， 打破“數據孤島”， 實現數據的集中管理和智能化應用。數據中臺的應用范圍不斷擴大， 已經不僅僅局限于傳統的數據倉庫領域。財務部門可以通過整合RPA（機器人流程自動化）等技術和數據要素構建財務數據中臺， 實現決策過程的智能化和數據化， 推動財務數字化轉型。在業財融合的背景下， 本文提出的財務數據中臺類似于“前店后廠”的業財數據處理模式， 通過對輸入的內外部業財數據進行整理加工， 形成各類數據產品， 呈現在“數據服務商店”中， 使用者可按需獲取。具體而言， 即按照統一的標準， 對業財數據進行采集、 計算、 存儲、 加工、 分析， 實現數據的封裝和服務能力的釋放， 助力數據資產化、 產品化。本文在提出財務數據中臺體系建設框架的基礎上， 結合科技企業H公司的具體應用實踐進行了深入分析， 并從辯證的角度對基于RPA技術的財務數據中臺在技術理念維度和技術手段維度的局限性進行了剖析。

二、 傳統財務數據管理模式的瓶頸

企業在傳統財務數據管理模式下面臨著多重挑戰， 這些挑戰主要集中在數據的獲取難度大（取數難）和數據的有效利用難度大（用數難）兩個方面。前者涉及如何從分散的系統中整合并獲取高質量的數據， 后者則關注如何利用這些數據來支持管理決策并推動業務發展（金源等，2023）。

（一） 取數難

1. “數據孤島”現象突出。在傳統數據管理模式下， 普遍存在“數據孤島”現象， 即不同部門的數據孤立存儲與維護， 這嚴重影響了業務數據的完整性、 一致性和實時性， 從而限制了數據驅動經營決策的能力。在物理層面上， “數據孤島”體現為財務活動橫跨多個系統， 如合同審批、 報價、 預算控制、 發票處理等財務活動， 這迫使財務人員跨系統操作以獲取數據。在邏輯層面上， 數據理解和定義的差異進一步加劇了跨部門數據互通的復雜性。“數據孤島”問題不僅提升了數據整合的難度， 亦影響了數據處理的效率。

2. 數據口徑不統一。物理層面的“數據孤島”進一步加劇了邏輯層面的數據口徑不統一問題。在企業管理實踐中， 由于缺乏統一的數據標準， 不同部門對同一指標的界定存在著顯著差異， 這通常會導致指標釋義模糊。例如： 銷售部門會在客戶下單并且訂單已經生成時， 將訂單金額記錄為銷售收入； 財務部門則會根據《企業會計準則第14號——收入》中的收入確認條件來判斷是否將此確認為收入。這類數據口徑不統一往往會導致財務部門與銷售部門對企業經營狀況的理解產生差異， 這種差異可能會進一步影響產品定價、 庫存管理和利潤決策。

3. 數據質量困境。數據的質量評估主要涉及數據的準確性、 完整性、 一致性、 可靠性和及時性。準確性要求數據精確反映所描述的對象； 完整性要求信息沒有遺漏和缺失； 一致性要求存放在不同位置的數據要保持相同的含義和規則； 可靠性要求數據的來源需要經過驗證和審查； 及時性則要求數據處理和更新的周期應當符合實際場景的需求。在傳統財務數據管理模式下， 企業存在的數據質量困境進一步加大了獲取可用于財務決策數據的難度。

（二） 用數難

1. 財務信息難以溯源到業務數據。在實現數據驅動的財務決策支持過程中， 企業面臨的“用數難”問題突出表現在財務信息難以直接溯源到業務數據上， 這一難題限制了財務分析的實際應用價值。傳統的財務數據分析往往局限于“從財務到財務”的范疇， 而要實現更深層次的數據洞察， 必須能夠實現“從財務到業務”的數據追溯。

傳統的財務數據在從業務事件到會計憑證、 會計科目， 最終到會計報表的轉化過程中， 經歷了高度的概括和提煉。這一過程雖然有助于財務報告的編制， 但同時也導致了大量業務細節信息的丟失。因此， 財務部門往往難以準確追蹤某筆收入或成本對應的具體業務活動。業務數據與財務數據之間的這種脫節， 不僅限制了財務數據在業務經營分析中的應用， 還影響了分析的精準性和決策的有效性。此外， 管理層由于無法深入了解各個業務單元的具體表現， 可能在資源配置、 產品開發和市場營銷等方面做出不利于企業發展的決策。因此， 解決財務信息與業務數據之間的溯源難題， 對于提升財務數據的實際應用價值和企業決策質量具有重要意義。

2. 管理決策缺乏數據支持。傳統財務決策很大程度上依賴于歷史管理經驗和個人主觀判斷， 缺乏有效的技術手段支撐。為了做出更優質的管理決策， 企業需要充分的數據支持， 這不僅包括過去已發生的數據， 還包括實時數據和預測數據。例如， 在優化運營流程、 提升運營效率的過程中， 若缺乏實時的運營數據（如生產效率、 庫存周轉率、 供應鏈管理數據等）， 可能難以準確識別瓶頸， 導致優化措施落實不到位。在數字化轉型的背景下， 基于客觀數據， 利用數據分析工具揭示潛在的機會與挑戰、 洞察市場趨勢和競爭動態已成為一種常態。通過這種方式， 企業可以更好地適應快速變化的市場環境， 提高決策的精準性和效率， 從而在競爭中保持優勢（金源和李成智，2023）。

三、 基于RPA技術的財務數據中臺建設目標與框架

在財務數字化轉型過程中， 企業通常需經歷三個關鍵階段。首先為系統集成階段， 該階段的關鍵目標是實現異構系統的集成并為數據流的打通構建基礎； 其次是數據治理與數據共享階段， 此階段標志著數據標準化進程的啟動， 為數據的高效利用奠定基石； 最后是決策數智化階段， 通過構建數據驅動的財務決策支持體系， 進一步挖掘財務數據的深層價值。在財務數字化轉型的系統集成階段、 數據治理與數據共享階段、 決策數智化階段， 財務數據中臺均可發揮關鍵作用。

（一） 財務數據中臺建設目標

在財務數字化轉型的浪潮中， 財務數據中臺通過構建安全、 可靠、 敏捷、 可復用的數據服務能力， 已成為企業實現財務高效管理、 提升決策質量的關鍵舉措（張慶龍，2022；李端敏和陳強玉，2021）。財務數據中臺的建設旨在突破傳統財務數據管理模式的瓶頸， 通過推動業財一體化、 提升財務決策的準確性與效率、 驅動業務創新， 實現數據價值最大化， 為企業持續創造競爭優勢。財務數據中臺建設的三大具體目標如下：

1. 推動業財一體化， 實現數據共享化。為了促進業務與財務的深度融合并實現數據共享， 財務數據中臺需深入分析企業的全財務流程框架， 確保業務范圍的明確性及流程的全面性和清晰性。以業務需求為導向， 以業財融合為核心目標， 匯聚關鍵數據， 打造核心能力， 致力于為企業持續創造價值。

在財務數據中臺的設計過程中， 通過與企業各業務系統的交互對接， 建立標準化的數據流， 以促進業務與財務數據間的有效互動， 滿足業務端對財務服務的需求。集成管理多系統的數據不僅有助于確保數據的完整性和可視化， 同時也能有效避免不同業務板塊以及業務與財務之間的“數據孤島”問題， 減少資源浪費和協同障礙， 最終實現業務與財務的一體化目標。

2. 提升內部財務決策的準確性與效率。在推進業財一體化并實現數據共享后， 更為關鍵的是讓財務數據得到應用， 財務數據中臺在該過程中的作用具體表現在兩個方面： 從數據角度來看， 通過財務數據中臺集中管理財務數據， 確保數據的一致性和準確性， 減少因數據冗余或不一致造成的決策偏差。從技術角度來看， 利用數據分析和人工智能技術， 提升財務預測和風險評估水平， 提高財務預測的準確性。通過自動化報告生成、 預算跟蹤和財務監控， 減少人工干預， 提高決策過程的效率。

通過達成上述兩方面的目標， 財務數據中臺將有助于實現數據驅動的洞察， 支持高層管理人員在制定戰略決策時， 能夠基于全面的數據分析， 做出更為科學和準確的判斷。

3. 驅動業務創新， 響應外部市場變化。除了支撐財務決策， 財務數據中臺更重要的目標是“從財務到業務”， 驅動業務創新、 支持戰略決策。

為了有效驅動業務創新并敏捷響應外部市場變化， 企業財務職能需要與前端業務緊密對接， 利用數字化手段為業務創新提供強大動力。財務數據中臺的引入， 要求財務部門運用新技術和新能力， 深入挖掘數據價值， 并以此參與企業的戰略制定和決策支持。通過提供多維度、 高質量、 準確、 及時的數據， 應用數據挖掘和分析等技術手段， 財務數據中臺能夠幫助企業快速評估不同創新方案的財務影響。

（二） 基于RPA技術的財務數據中臺邏輯架構

前文詳細闡述了財務數據中臺對突破傳統財務數據管理模式瓶頸的重要性及其建設目標， 明確指出財務數據中臺在財務數字化體系中的核心地位。基于上述背景， 本文提出了以RPA機器人矩陣作為技術支撐的財務數據中臺邏輯架構（見圖1）， 該架構分為數據層、 財務數據中臺層和分析應用層三個部分， 涵蓋了從內外部數據源中提取數據， 在財務數據中臺進行清洗、 加工、 處理并形成業財指標集市， 最終向分析應用場景提供數據服務的全流程。

1. 數據層。數據層涵蓋內外部數據源， 如現有信息技術（IT）和數據倉庫， 這些系統負責業務處理和數據采集。各業務板塊的IT系統均針對其特定的數據需求進行優化， 無論是在客戶關系管理、 供應鏈優化、 產品開發還是在市場營銷領域， 都能確保數據的相關性和業務的專業性。

2. 財務數據中臺層。財務數據中臺以RPA機器人矩陣作為技術支撐， 構建一個自動化數據處理系統。RPA機器人矩陣負責從多個數據源高效地獲取和整合數據， 保證數據的實時性。在此基礎上， 經過數據匯聚處理、 數據治理并形成指標集市， 為更上層的分析應用提供數據服務。

（1） 以RPA為底層技術的機器人矩陣。RPA等自動化技術可大幅縮短前期的數據準備和交付時間， 提升數據的獲取和服務效率， 加速數據價值的釋放。由于其低門檻、 輕量化、 外掛式、 可有效降本增效的特點， RPA技術成為企業數字化轉型的關鍵工具。此外， RPA技術的非侵入性和快速靈活適配的特點， 允許企業在不改變現有信息系統的情況下， 通過模擬人類操作的非耦合方式實現系統間的互聯互通， 無需傳統的API接口開發對接方式。這種方式可以快速實現系統適配及上線， 從而加快財務數字化進程。

（2） 數據匯聚處理。財務數據中臺的第一步是整合多源異構數據源， 如企業資源計劃（ERP）、 客戶管理系統（CRM）、 人力資源管理系統（HR系統）、 供應鏈管理系統（SCM）、 銀企直聯系統等。這些系統產生的財務相關數據需要通過數據中臺進行匯聚和處理， 以形成統一的數據視圖。在數據匯聚過程中， 數據中臺通過ETL（Extract-Transform-Load）流程從各個數據源中抽取數據， 將其轉換為統一的格式， 并加載到數據倉庫中。這一過程確保了不同系統的數據能夠被統一管理， 并做好準備以供后續的分析和報表使用。

（3） 業財數據治理。完成數據歸集后， 數據治理是企業盤活數據、 夯實數字基礎的第一步。業財數據治理中涉及元數據管理、 數據標準管理、 數據質量、 財務主數據和數據安全。財務數據中臺必須具備強大的數據治理能力， 確保數據的完整性、 準確性和一致性。該過程需要注意如下要點： ①元數據管理與數據標準管理。建立統一的數據標準和指標定義， 進行元數據管理， 確保不同部門和系統間的財務數據語義一致， 避免因數據解釋不同而導致誤用或誤解。②數據質量管理。數據治理需要確保數據的準確性、 完整性、 一致性、 可靠性和及時性。需要建立一套切實可行的數據質量監控體系， 設計數據質量稽核規則， 從源頭加強對數據質量的控制， 形成覆蓋全生命周期的數據質量管理體系， 實現數據向優質資產的轉變。③財務主數據管理。核心業務/財務數據可以存儲在財務主數據中， 以支持關鍵業務/財務流程使用。④數據安全管理。財務數據中臺通常存儲著組織內部的敏感和重要的數據， 因此對這些數據的訪問權限必須實施嚴格的管控， 以防止未經授權的人員獲取、 修改或泄露數據。

（4） 業財指標集市。業財指標集市是財務數據中臺層的核心產出， 在數據匯聚處理與業財數據治理的前置工作基礎上， 實現了對關鍵財務指標、 運營監控指標、 市場競爭指標、 ESG相關指標等高頻使用的業財分析指標的集中化管理。各類指標經過嚴格的篩選與優化， 形成了具有高度針對性、 實時性和可操作性的業財分析體系。其中： 關鍵財務指標揭示了企業財務狀況的內在規律， 為評估企業盈利能力、 運營效率及償債能力提供了量化依據； 運營監控指標從供應鏈、 生產、 銷售等環節實時反映企業運營狀況， 助力管理層精準調控； 市場競爭指標通過對市場份額、 競爭對手動態的分析， 為企業制定市場戰略提供參考； 而ESG相關指標則體現了企業在可持續發展、 社會責任及治理結構方面的表現， 為企業長期價值創造和社會形象塑造提供了重要依據。

3. 分析應用層。分析應用層利用財務數據中臺層提供的數據服務， 根據不同的業務需求， 可將數據應用于多維數據分析報表生成、 BI看板生成、 數據建模等場景。

（1） 多維數據分析報表生成。財務數據中臺統一了指標定義和計算口徑， 確保了多維數據分析報表中指標的統一性和可比性。財務部門可基于統一業財指標體系配置多維數據模型， 報表能夠自動從多個角度（如時間、 部門、 產品等）對財務數據進行切片、 切塊和鉆取， 從而揭示財務狀況的多維特征。適用的報表場景包括但不限于基礎財務分析報表、 預測分析報表、 預算與規劃分析報表、 客戶信用分析報表等輔助決策分析報表。

（2） BI看板生成。BI看板的核心在于通過數據可視化技術， 借助BI工具將財務數據中臺的關鍵指標轉化為圖表和儀表盤， 從而實現對企業財務狀況的快速解讀和實時監控， 促進業務與財務的深度融合， 以提升管理層決策效率及企業整體運營效能。一方面， 財務數據中臺通過RPA技術實現了數據的實時更新， 為BI看板提供了最新的數據支持， 確保了看板信息的時效性； 另一方面， 財務數據中臺為BI看板提供了豐富的數據維度和指標， 使得看板設計更加靈活多樣， 滿足不同場景下的可視化需求。

（3） 數據建模。企業可基于機器學習、 AI大模型等技術構建財務預測、 風險評估及成本效益分析模型， 深入挖掘財務數據價值， 為企業財務管理和業務決策提供科學、 量化的支持， 進而優化預算編制、 風險管控及決策參考體系。財務數據中臺為數據建模提供了豐富、 高質量的數據資源， 為建模過程奠定了堅實基礎。

四、 H公司的財務數據中臺建設實踐

H公司是我國領先的科技公司， 多年來在數字化方面積累了大量經驗。作為財務數字化轉型的持續探索者， H公司基于RPA技術搭建了財務數據中臺， 并通過持續的創新實踐不斷優化、 提升平臺能力， 實現了與業務系統、 財務系統以及數據倉庫的對接， 促進了業務/財務數據的交互， 并實現了數據分析結果的可視化呈現。本文以H公司為例， 剖析RPA技術與財務數據中臺如何相互配合以達到數據匯聚、 數據展現和數據洞見效果。

（一） H公司基于RPA技術的財務數據中臺建設步驟

1. 步驟一： 數據匯聚（見圖2）。

（1） 數據來源。財務數據中臺的數據來源不應局限于財務系統， 應擴展至業務系統和外部市場。H公司財務數據中臺從財務系統和各業務板塊中提取數據， 實現了財務系統與業務系統的交互。對于部分非系統數據則通過數據填報系統進行人工填報， 以確保數據的完整性。此外， 為防止數據的重復錄入， 基礎數據和主數據需要確定采集點的唯一性。企業多系統數據來源的交互實現了業務數據與財務數據聯動， 從而實現了“全量”業財數據匯集。

（2） 數據處理工具。RPA技術以一種非耦合的方式， 將多種業務系統和數據倉庫連接在一起， 從而實現數據的快速采集、 匯聚和清洗處理。這種技術的應用不僅能夠迅速響應前端業務系統的變化， 還能深入穿透多個數據庫， 高效協同企業集團內部的多層次信息系統， 從而有效解決企業數字化管理過程中常見的“數據孤島”問題（金源等，2024a）。此外， RPA技術還可以與云計算、 人工智能等先進技術相結合， 進一步推動企業財務管理的智能化轉型。通過與這些新興技術的融合， RPA技術不僅提升了數據處理的效率， 還為財務管理帶來了前所未有的智能化體驗， 使得企業能夠更加精準和高效地進行決策。

H公司在應用RPA技術的過程中， 首先明確了各類數據在采集后的處理方式， 即哪些數據可以依據固定規則進行自動化處理和入庫， 哪些數據則需要通過人機交互的方式來進一步確定取舍、 分類以及添加標識。對于固定規則的數據處理， H公司搭建了以RPA為底層技術支撐的機器人矩陣， 這個矩陣能夠從各個內外部數據源中以定時或非定時的方式獲取財務和業務數據， 并對這些數據進行抽取、 清洗、 轉換和映射等一系列處理。在處理復雜或不確定性較高的“模糊邏輯”部分時， 該系統通過人機結合的方式， 確保了處理的準確性和靈活性， 從而實現了對業務數據的“敏捷支持”。

2. 步驟二： 數據治理。為了充分發揮財務數據中臺的價值， 必須加強數據治理。H公司從數據標準與元數據、 數據質量、 數據集成等方面進行統籌規劃、 協調和管理。通過多措并舉， 實現了數據資產的保值增值， 并提升了基于數據進行管理決策的能力。

（1） 數據標準與元數據管理。H公司的數據標準管理與元數據管理工作通過如下步驟開展：

第一步， 明確數據標準管理的內涵。業財數據標準不能僅停留在文件文檔層面， 應當成為企業各部門、 各利益相關者共同發展的一套共通語言， H公司數據標準管理的外延包括與其相關的數據規范、 流程制度以及技術工具。

第二步， 明確數據標準化的范圍。H公司圍繞財務基礎數據、 指標數據和業務數據展開了全面數據標準化。

第三步， 元數據管理。H公司首先通過訪問數據存儲系統、 查詢數據庫目錄、 查看文檔、 交流溝通等方式實現了數據采集， 并進一步從業務屬性、技術屬性和管控屬性開展了元數據管理。

第四步， 數據標準制定。H公司將財務數據標準制定過程歸納為如下六步： ①梳理企業內部管理需求、 外部監管需求、 行業最佳實踐以及相關專家經驗； ②由IT部門負責收集企業現有財務數據質量情況、 管理情況、 標準化情況等信息； ③IT部門需要與財務數據標準的利益相關方進行充分訪談； ④對整體的財務數據標準化現狀進行分析評估， 量化現狀與目標間的差距； ⑤制定財務數據標準； ⑥將財務數據標準發布并持續優化迭代。

第五步， 數據血緣梳理。H公司的業財大數據間存在著復雜的勾稽關系， 因此梳理清楚數據血緣尤為重要。H公司通過將企業的各種財務指標（如凈利潤表指標、資產負債表指標等）按照一定的分類和邏輯關系予以整合， 梳理出它們之間的內在聯系和影響， 為后續形成全面、系統性的財務指標體系奠定基礎。

（2） 數據質量管理。H公司設置了一系列數據質量要求， 包括數據的準確性、 完整性、 一致性、 可靠性和及時性。公司依據標準配置規則執行質量稽核， 并通過RPA機器人矩陣等自動化工具發現并糾正數據問題， 以確保提高數據質量。然而， 在數據重復或缺失的情況下， RPA機器人矩陣可能無法正確識別和處理數據。例如， 在財務數據中臺對財務數據進行處理時， 如果訂單號出現重復或缺失， RPA機器人矩陣將無法正確處理發票、 付款等后續操作。為此， H公司建立了一套完善的錯誤處理和異常管理機制， 當遇到RPA機器人矩陣無法自動處理數據質量問題時， 能夠及時通知相關人員進行干預， 從而確保數據質量符合標準。

（3） 數據集成管理。隨著企業內部的系統日益異構化， 財務數據中臺面臨的核心挑戰之一是如何有效集成管理多源異構數據。財務數據中臺通過RPA機器人矩陣自動搬運數據， 充當各個系統間的“粘合劑”和“耦合器”的角色， 將分散的業財數據整合于一個統一的平臺中， 消除系統間的斷點。此外， 它還整合了結構化數據和語音、 圖片和視頻信息等非結構化數據， 實現了統一的存儲、 處理和交付， 協助構建一體化數據平臺。基于此， 其他系統可以同時復用和共享這些數據， 避免為了獲取相同數據而做重復性工作， 從而節約了時間和成本。

（4） 數據安全和權限管理。為了確保數據的安全性， 財務數據中臺必須實施嚴格的數據安全管理措施， 以防止數據泄露。H公司在確保數據發揮業務價值的基礎上， 通過數據分級、 分類和權限管控， 保障數據保密性、 安全性、 完整性、 可用性， 保護數據不被非授權人員訪問或篡改， 滿足企業的合規要求。另外， 財務數據中臺針對不同角色下放不同的數據權限， 業務/財務人員按照業務需求和管理要求等獲得相應的權限。對于數據的增、 刪、 改、 查等操作權限， H公司實施了統一分類管理， 確保只有經過授權的人員才能對數據進行修改和編輯， 這有助于減少數據錯誤和混亂， 并提高數據的可信度和可靠性。

3. 步驟三： 指標梳理。H公司對每個指標的統計范圍和內容進行了嚴格的界定， 以確保指標的口徑在各部門和業務線中保持一致。同時， H公司對指標的計算方法和公式模型也進行了標準化， 對于相似的業務場景和數據類型， 采用統一的處理邏輯和算法， 避免指標的誤解和誤用， 確保指標的計算和解釋的一致性。例如， H公司將指標分為四大類： 分析類指標、 資金類指標、 報表類指標和稅務類指標， 通過梳理指標， 確保用戶在不同報表和分析視圖中看到的數據和指標邏輯的一致性， 避免了同一指標的混淆或含義解釋的差異， 從而提供一致的數據視圖和分析結果。

4. 步驟四： 數據應用場景舉例。

（1） 事前： 數據預測模型支持業務政策制定。對于H公司的財務BP團隊來說， 一方面需要提供準確的預測數據以支持業務決策， 為此分析人員需要花費大量時間， 反復推敲以驗證結論， 但另一方面考慮到業務開展時間緊迫， 又必須保證決策支持的及時性， 這種內在矛盾的存在往往導致財務BP團隊難以兼顧支持業務決策的效率和效果。H公司基于財務數據中臺提供的數據底座， 構建了業財自助分析平臺DataCube， 目前平臺支持七種數據預測算法， 可分為以下兩類： 傳統統計學方法（ARIMA、Prophet、線性回歸、非線性回歸）、 機器學習方法（XGBoost、LightGBM、隨機森林）。在實際模型選擇的過程中， 財務人員也需要根據準確度、 分析時間的要求進行模型的甄選。圖3呈現了數據預測模塊的用戶界面。

在進行業務決策支持時， 財務人員可以通過該平臺調用公司數據庫以獲取全方位的歷史財務和業務數據， 再利用機器學習搭建模型來模擬業務的全生命周期， 預測未來收入。

（2） 事后： 歸因分析算法定位業務關鍵問題節點。目前業界對于業財數據分析工具的應用普遍面臨“有圖表無結論”的痛點， 即利用BI工具或數據大屏進行多個維度的數據可視化呈現后， 卻無法根據呈現結果自動給出分析結論。

得益于財務數據中臺所提供的高質量數據， H公司實現了在BI看板基礎上更進一步的歸因分析。H公司利用算法實現了可視化結果的初步解釋， 進而輔助后續業務人員或管理層的分析決策。在具體實現方式上， H公司采用“基尼系數+貢獻度”的分析方法， 通過分析不同維度項對整體的貢獻度， 來迅速定位引起財務、 業務指標異常變動的問題發生節點， 定位出問題節點后， 財務和業務人員便可圍繞關鍵問題開展有針對性的業務模式改進。

以某產品收入異常歸因分析報告為例， 歸因分析算法通過計算各個維度（如業務條線名稱、地區等）下的枚舉值（如各個業務條線）波動情況對整體的影響， 得到每個單一維度的基尼系數， 基尼系數較大則代表該維度內不同枚舉值間差異較大， 由此可得影響收入總體波動的關鍵維度排名。再針對業務條線這一維度下的各個枚舉值， 計算波動影響排名靠前的枚舉值， 排名越靠前則代表對收入異常變化貢獻度越高， 即收入異常變化的關鍵問題節點。定位出問題節點后， 業務人員便可圍繞關鍵問題開展有針對性的業務模式改進。據此， 基于RPA技術的財務數據中臺成功實現了對業務決策的支持， 為企業的持續發展提供了有力保障。

（二） 建設成效

財務數據中臺是財務分析的數據中心， 能夠匯集各業務系統的數據， 促進企業的數據共享和交換， 實現更高效的數據管理和應用， 并支持多種關聯分析和提供預警、 預測等服務。H公司通過RPA技術在財務數據中臺中的應用， 高效高質地完成了一系列相關工作， 建設成效顯著。

1. 提升了財務工作的效率和準確性。RPA技術的應用為財務數字化轉型提供了強有力的支持， 有助于突破財務工作的瓶頸。RPA技術驅動的財務數據中臺實現了數據流轉過程的自動化， 大幅減少了人工干預， 提升了操作的準確性和數據整理的效率。RPA技術的應用不僅減輕了業務和財務人員的工作負擔， 還使他們能夠更專注于財務分析和預測等高價值任務。

2. 實現了數據呈現功能， 監控業務情況。RPA技術實現了數據的自動更新與實時呈現， 還通過聯接數據分析工具支持多維報表的定制輸出與數據可視化， 充分釋放數據價值。此外， 財務數據中臺通過追蹤服務過程并設置預警指標體系， 以及根據業財數據異常變動情況提供預警， 增強了企業風險管控能力。

3. 實現了數據洞見功能， 賦能業務發展。財務數據中臺通過RPA技術執行預設規則和模型， 結合業務與財務數據， 建立數據驅動的財務分析體系。同時創新性地利用機器學習技術， 搭建事前財務預測模型， 以及利用大數據技術進行事后的歸因分析， 形成企業全生命周期的數據決策支持體系。

五、 總結與展望

（一） 研究結論

本文以財務數字化轉型為研究背景， 以財務數據中臺為研究對象， 提出了基于RPA技術的財務數據中臺的構建框架， 并以H公司為案例， 驗證了財務數據中臺構建的有效性。經研究分析， 本文得出以下結論： 通過運用RPA技術， 財務和業務數據能夠自動匯集至財務數據中臺， 實現多源數據的整合。通過數據治理， 提升數據質量， 并以共享形式復用數據， 快速構建敏捷的數據服務能力。這一過程不僅賦能業務發展、 提高運營效率， 還支持決策制定， 從而實現財務數據中臺的價值最大化。

在構建財務數據中臺時應注意以下要點： ①以數據驅動為核心。財務數據中臺的建設應以數據為核心， 充分發揮數據價值， 推動企業從傳統的事后分析向事前預測、 事中控制轉變。②強化數據治理。數據治理是財務數據中臺建設的關鍵環節， 通過完善的數據治理體系， 確保數據質量， 提升數據的可信度和可靠性。③注重業財融合。財務數據中臺應打破業務與財務之間的壁壘， 實現業務數據與財務數據的有機融合， 為管理層做出決策提供全面、 準確的支持。

（二） 對“基于RPA技術財務數據中臺”的辯證思考

RPA是一種技術手段， 財務數據中臺是一種技術理念。在深入分析這兩者的應用時， 有必要從技術理念與技術手段兩個維度進行系統反思， 以探討其在財務領域中的實際作用與未來發展潛力。

1. 技術理念。財務數據中臺的構建初衷是幫助企業在業務模式較為穩定的背景下， 通過數據服務的復用實現對業務的靈活支持。然而， Gartner在《2023年中國數據分析與人工智能技術成熟度曲線》里， 將“數據中臺”列入泡沫低谷期， 甚至認為該技術未成熟即面臨淘汰。本文認為， 財務數據中臺同樣可能因為如下問題而影響其未來可用性： ①應對業務變化的靈活性不足。在當前整體經濟環境具有重大不確定性的情況下， 公司業務模式可能會頻繁變化。在這種情況下， 中心化的中臺架構對于變化的應對不夠靈活， 數據中臺廠商需要較長時間對財務數據中臺進行技術調整以適應新的業務模式需求， 在快速敏捷地交付數據分析結果和產品的能力上容易存在欠缺。②中臺日益“臃腫化”。隨著公司業務版圖的不斷擴張， 財務數據中臺會變得越來越“重”， 其架構的復雜性以及維護成本不斷提高， 交付周期不斷延長， 從而影響其靈活性和效率。

盡管財務數據中臺的模式可能會被取代， 但其所代表的“打通不同系統的‘數據孤島’、 敏捷構建可組裝和可復用的數據集成與分析能力”的理念在財務數字化轉型過程中仍是不可或缺的。

2. 技術手段。RPA技術在優化財務流程和提高工作效率方面展現了顯著優勢， 但其本身也存在如下局限性： ①系統變更管理挑戰。當財務流程或系統界面發生變化時， RPA機器人就需要重新配置。頻繁的流程變更， 更容易出現RPA系統的維護成本高和適應性差的問題（金源等，2024b）。②適用范圍受限。RPA技術主要針對規則明確、 流程重復性高的任務， 如數據錄入、 報表生成等。然而， 對于涉及復雜決策、 非結構化數據或需要靈活應對變化的工作場景， RPA技術的應用效果有限， 難以處理復雜性和不可預見性問題。③無法實現智能化決策。RPA機器人執行的任務基于預定義的規則和邏輯， 缺乏學習和自我優化的能力， 無法對數據進行分析和智能決策。因此， 在面對需要復雜判斷或依賴歷史數據進行分析的場景中， RPA的應用價值較為有限。④更多替代技術的出現。隨著技術的迭代， RPA技術可能會被其他自動化工具如ETL、 Python等所替代， 因為這些工具在某些方面可能具有更好的性能和更低的維護成本。

RPA技術所代表的通過技術手段提高財務機械勞動效率和準確性的核心理念也將持續推動未來財務價值的提升。隨著自動化技術的不斷發展， 這一理念不僅有助于優化財務流程， 減少人工操作中的誤差與時間消耗， 還將促進財務職能從基礎事務性工作向戰略性決策支持轉型， 助力企業實現高效、 精準的財務管理和資源配置。

（三） 未來展望

未來， 隨著AIGC（Artificial Intelligence Generated Content，生成式人工智能）時代的到來， AIGC相關技術將會逐步應用于財務數據中臺。利用自然語言生成技術， AIGC可以自動生成財務報告、 分析報告等， 減少人工編寫時間， 提高效率和準確性； 生成直觀的圖表和可視化報告， 幫助財務人員更好地理解和解讀數據； 開發智能財務助手， 通過自然語言處理與用戶互動， 提供財務咨詢、 問題解答和數據查詢服務， 提升用戶體驗。AIGC在財務數據中臺中的應用可以為企業提供更高效可靠的數據支持、 更多樣化的應用場景與更智能化的財務解決方案。

【 主 要 參 考 文 獻 】

金源，李成智．數據驅動下的財務決策支持研究［ J］．財會通訊，2023（3）：140 ～ 147．

金源，劉勤，李成智．智能財務背景下的數據治理研究［ J］．財會通訊，2023（9）：138 ～ 146．

金源，魏振，李成智等．財務RPA：應用場景、實踐成效及經驗總結［ J］．財會月刊，2024a（16）：21 ～ 28．

金源，魏振，李成智等．RPA應用陷阱：財務RPA實施風險與應對策略［ J］．財會月刊，2024b（8）：14 ～ 19．

李端敏，陳強玉．基于數字化轉型的財務數據中臺構建研究與實踐［ J］．中國總會計師，2021（9）：138 ～ 140．

張慶龍．數據中臺：讓財務數據用起來［ J］．財務與會計，2022（9）：15 ～ 19．