我國財務數智化轉型研究現狀、熱點與趨勢

【摘要】隨著信息技術的發展，財務數智化成為大數據時代不可忽視的重要趨勢。對財務數智化已有的學術成果進行系統回溯與梳理，有助于明確我國財務數智化的發展現狀和方向。文章以2000—2024年的1141篇CNKI期刊財務數智化文獻為樣本，借助CiteSpace對該領域的研究現狀、熱點和趨勢進行可視化分析。研究結果表明，該領域當前以大數據、人工智能、云計算及區塊鏈為技術基礎，對財務數字化轉型、財務共享服務數字化轉型、財務決策智能化及財務審計數字化進行了深入研究和探討，未來研究可能會聚焦數字化平臺建設、智能財務決策支持系統及數字技術在審計領域的應用等方向。

【關鍵詞】財務智能化；大數據；數智化轉型；知識圖譜

【中圖分類號】F23；F275"【文獻標識碼】A"【文章編號】1004-5937（2025）03-0119-08

一、引言

隨著新一輪科技革命和產業變革不斷深入發展，大數據、人工智能、云計算、區塊鏈等信息技術不斷推動數字產業化與產業數字化的發展和提升[1]。財務數智化是以數據驅動為核心，應用數字技術，廣泛采集數據并依托數字化平臺實現數據資產轉換，打通數據價值鏈條，并釋放數據價值，從而實現財務管理智能化、戰略決策科學化。近年來，國家出臺《“十四五”數字經濟發展規劃》《會計信息化發展規劃（2021—2025年）》《關于開展對標世界一流管理提升行動的通知》《數字中國建設整體布局規劃》等相關政策，為財務數智化轉型變革明確了發展方向和任務。財務數智化能夠有效提升會計信息的處理效率，但是難以滿足企業去中心化發展的需要，財務數智化轉型仍然面臨著數據標準不統一、數據傳遞不及時、業財數據相分離等困境。因此，加強財務數智化的理論探索，明確研究方向，對提高財務人才培養質量和推動財務數智化轉型具有重要的理論價值與現實意義。

近年來，有學者研究了該領域相關的問題，多數聚焦大數據時代財會面臨的挑戰和機遇，以及發展現狀和存在的問題，還有學者借助企業案例具體研究財務數智化平臺的構建、應用及轉型路徑[2]，鮮有學者用科學計量的方法對財務數智化領域進行熱點和趨勢分析。因此，以“大智移云物區”為技術背景，以數智化轉型為現實需要，對財務數智化領域的知識結構與發展脈絡進行科學梳理和剖析，把握該領域的研究現狀和熱點，預測其未來研究趨勢，不僅有助于把握該領域的發展方向，而且有助于為我國財會領域教育教學改革和加快建設世界一流財務管理體系提供理論支持。

本文借助文獻計量學的分析方法，通過可視化軟件CiteSpace5.7.R5對中國知網（CNKI）的財務數智化相關文獻進行計量分析研究，以知識圖譜的方式直觀反映該領域相關的學術研究現狀、熱點及趨勢，為我國財務數智化轉型理論與實踐的進一步探索提供參考和借鑒。

二、研究方法與數據處理

（一）研究方法

本文借助CiteSpace5.7.R5可視化分析工具，采用知識圖譜的文獻計量方法，對知網數據庫中的學術文獻進行分析。同時，結合關鍵詞聚類、突現詞抓取等，對財務數智化領域前沿熱點進行研究。將軟件時間區間設定為2000—2024年（本文數據截至2024年5月），時間切片設定為1，節點類型分別選取作者、機構和關鍵詞，其他遵循軟件原始設定運行，繪制相關知識圖譜，并基于此結合文獻研究法展開，以反映該領域的研究現狀、熱點主題和趨勢變遷。

（二）數據處理

以中國知網（CNKI）為檢索數據庫，搜集2000—2024年相關文獻，考慮到“大智移云物區”時代下財務數智化成為趨勢，故首先選取“數字”和“數智”相關的研究關鍵詞（見表1）。

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其次，研讀文獻后發現相關的研究內容包含大數據、人工智能、互聯網、云計算及區塊鏈等方向，因而進一步細化關鍵詞進行廣泛全面的檢索（見表2）。

最后，為了保證數據分析結果的效度，手工剔除新聞報道、會議記錄、訪談等非研究性文獻，并且通過試運行，借助軟件的除重技術進行二次篩選，將意思相近的關鍵詞合并，去除無意義關鍵詞，得到1141篇有效文獻。將其作為研究對象，分析財務數智化領域的時間分布、核心作者、研究機構的發文概況，以及研究熱點與趨勢展望。

三、研究現狀

（一）時間分布

文獻數量及變化趨勢能夠直觀反映某一領域的研究趨勢和方向熱點，財務數智化領域的文獻總體年度分布如圖1所示。2000—2024年文獻分布呈階段性特征，財務數智化的研究大致分為三個階段。第一階段是緩慢探索期（2000—2011年），這一時期整體發文量較少，年度發文量不超過10篇，年均發文量不到5篇，相對平穩緩慢。第二階段是持續上升期（2012—2019年），隨著大數據和人工智能的不斷發展，“大智移云物區”等新興技術在企業中的應用也逐漸成熟，相關研究持續深化，發文量呈增長之勢。2018年相關學術發文量增加到127篇，文獻年度增長量達到最大值。第三階段是波動增長期（2020—2024年），這一時期發文量總體呈波動增長模式，年均發文量保持在140篇以上，2024年由于檢索時間截至5月，年度統計數據尚不完備，故發文量陡然下降。2020年國務院印發《關于加快推進國有企業數字化轉型工作的通知》，就推動國有企業數字化轉型做出全面部署，進一步強化數字化轉型理念。這表明我國給予數字化轉型高度重視，引發學術界對數字技術及其在財務領域應用的廣泛研究。

（二）作者分析

作者的發文量及被引頻次能夠反映其對某一領域的學術貢獻和影響力。總體來看，財務數智化研究領域中發文作者較為分散，發文量相對較多的作者有程平、張慶龍、陳偉、劉國城等。進一步整理高發文作者的發文量和文獻被引頻次（表3）發現，發文量前三的作者團隊文獻被引頻次均超過1000，這些團隊在財務數智化研究領域較為活躍，成果較為豐富。此外，以劉梅玲和黃虎為核心的團隊盡管發文量較少，但是被引頻次卻比較高，對財務數智化領域的研究做出了一定的貢獻。

（三）研究機構

研究機構是領域內研究的核心主體，對其進行分析有助于可視化相關研究現狀與進展，全面掌握國內財務數智化領域的研究態勢。表4匯總分析了財務數智化領域發文量前10的機構情況。根據統計數據可知，該領域的研究機構高達300多個，表明多數研究機構對財務數智化的建設應用研究有著濃厚的興趣，財務數智化成為各行各業重點關注的發展方向。其中，高校和研究所是該領域的中堅力量，發文最多的是南京審計大學，累計相關發文143篇。

（四）學術期刊

學術期刊是研究領域學術成果的主要載體，對期刊的載文量進行分析可以直觀揭示其在該領域的重要地位。表5為財務數智化領域發文量排名前10的期刊分布情況，其中，會計之友、財會月刊和財會通訊發文量位居前三，是財務數智化領域的主要展示平臺，對該領域的研究成果展示發揮著重要作用。

四、研究熱點

對學者研究高度交叉的部分進行分析，能夠精準掌握該領域內的研究熱點。關鍵詞是高度凝練概括文章中心及主題思想的詞語，能夠代表文獻的主體，通過關鍵詞共現分析可以展示某一領域的研究熱點和趨勢方向。根據生成的關鍵詞可視化圖譜，整理得到財務數智化領域的高頻關鍵詞，并結合年度發文量趨勢，整理各高頻詞分別在2000—2011年、2012—2019年、2020—2024年的頻次，結果如表6所示。不難看出，大數據、智能財務、云會計、區塊鏈和大數據審計等是財務數智化領域出現頻次較高的關鍵詞，凸顯了該領域的研究熱點。其中，區塊鏈、大數據審計、智能財務和業財融合等在三個階段的出現頻次都呈現增長趨勢，說明這些是財務數智化當前的重點研究方向，而且將會繼續保持一定的熱度。

進一步整理分析關鍵詞，查閱相關文獻，匯總2000—2024年財務數智化領域的文獻并將其可視化，得到圖2的關鍵詞共現圖譜。

整理研讀相關政策、文獻并解讀圖譜內容，歸納得出研究熱點主題（見表7）。

（一）財務數字化轉型

隨著大數據、云計算、互聯網、人工智能的進一步發展，財務信息化已不能很好地滿足現實需求，包括系統數據架構服務能力不足、存在信息孤島及數據中臺建設薄弱等，所以財務數字化是企業財務管理升級的必然趨勢[3]。

數字化是將大量復雜的信息轉變為量化的結構化數據，由此建立數字化模型，借助計算機系統進行處理，提取有用信息并支持決策。數字化運用數字技術將信息轉化為數字、數據的過程，也是信息科技向數據科技轉化的過程。其中，財務數字化轉型是企業數字化的起點，借助大數據、云計算和區塊鏈等技術，以數據中臺建設為基礎，以共享財務、智能財務、業財一體化建設為核心，在財務領域重塑財務結構，再造業務流程，進而提升財務數據的質量和運營效率，為經營和決策提供支持[4]。

財政部《會計信息化發展規劃（2021—2025年）》明確指出，要積極支持企業加快數字化發展，提升會計信息化水平，推動會計數字化轉型，構建形成國家會計信息化發展體系。財務數字化不是局限于簡單的財務指標分析，而是將財務分析大數據化，借助現代信息技術，精準把握企業內外部數據信息，進行全面分析并做出精準科學的決策。財務數字化深化了會計職能，突破傳統會計的核算和監督職能，發揮管理和服務職能，同時拓寬了管理會計邊界，促使管理會計通過數據沉淀、數據流動和數據應用，實現以業務為中心的及時反應、精準決策和資源的優化配置，提升應對復雜環境下不確定性的能力[5]。

（二）財務共享服務數字化轉型

數字化背景下，財務共享服務中心為財務數字化轉型提供了重要的數據基礎、組織基礎和技術基礎等，搭建了數據與決策支持平臺，是財務數字化轉型的起點。目前，大數據、云計算、區塊鏈等數字技術正在顛覆傳統行業，驅動財務共享服務升級再造。財務共享服務的數字化轉型研究主要集中在以下三個方面：一是財務共享服務數字化轉型的動因和目標。整體來看，以往的財務共享服務無法充分協同各方數據，數據管理存在缺陷，數據的錄入、審核等效率較低，不能充分發揮數據價值，因而財務共享服務數字化是形勢所迫，也是企業變革所需。財務共享服務數字化轉型的目標是利用數字技術，針對來自企業內外部的大量且多類型的數據，借助數據采集、加工、挖掘等工具進行處理，將數據可視化并建設數據中臺，以此帶動整個財務數字化轉型，充分發揮財務的決策支持功能[6]。二是以數據中臺驅動財務共享服務數字化轉型。數據中臺是基于數字技術打造的集中處理平臺，發揮“連接、整合、服務”的功能，消除信息孤島，推動數據資產化，進而推動企業財務共享服務的數字化轉型[7]。三是財務共享服務模式下的要素再造。財務共享模式下的數字化轉型有五大關鍵因素，包括觀念再造、人員再造、組織再造、流程再造和系統再造，從五個維度實現數字化轉型[8]。財務共享服務通過五要素再造實現組織層級扁平化，促進財務人員的職能轉變和素養提升，改造并優化流程，建設統一系統平臺，實現數據互聯互通[4]。

（三）財務決策智能化

“大智移云物區”等數字技術的發展推動了數字經濟時代的到來，數據已經成為新型生產要素，會計智能化是目前財務轉型的方向和熱點[9]。智能財務是基于財務理論和工具，利用人工智能，形成人機一體化的財務交互系統，實現財務活動的流程化、智能化和標準化[10]。智能財務借助人工智能技術，將簡單重復的財務工作由系統實現，財務人員則參與到更加復雜靈活的財務決策工作中[10]。

智能財務的建設實現了財務層面的自動化和效益化、業務層面的流程化和標準化，以及管理層面的精細化和模型化，構建集約化和智能化的新型財務模式。然而，智能財務的真正落地還需要依靠財務的數字化轉型，通過數字化奠定數據、組織和技術基礎，再進行財務的智能化建設，最終達到人機合作的目標，高效快速地做出科學決策。除了數字化轉型，決定智能財務能否有效實現的重點是智能化，智能化離不開人工智能的技術支持。人工智能可以粗略理解為“人工”和“智能”的組合，其本質是對人思維的學習和模仿，通過與大數據技術結合，共同構建智能財務決策支持系統。人工智能在財務領域的應用降低了會計信息失真的可能性，極大地提高了工作效率，推動會計職能的轉型，但是同樣存在一定的風險和問題，比如數據安全風險、信息泄露風險及知識產權問題等。

（四）財務審計數字化

審計數字化是基于企業內外部數據和信息，借助數據庫系統、分析軟件、信息系統平臺等，對數據進行深入挖掘，并共享數據分析結果，切實提高審計效率和質量。2021年，中央審計委員會辦公室、審計署印發《“十四五”國家審計工作發展規劃》，要求全面貫徹落實習近平總書記關于科技強審的要求，加強審計技術方法創新，充分運用現代信息技術開展審計，提高審計質量和效率，提升數據管理水平，加強數據資源分析利用，加強數據和分析模型共享共用。此外，云審計是計算機信息系統審計的延伸，是審計在云端的一個系統集合，為審計人員提供多元化、智能化和數字化的審計作業服務[11-12]。

審計數字化創新了傳統的審計組織模式，運用大數據思維，進行大規模、多角度的數據關聯分析，拓展了審計廣度和審計深度，保障審計質量的同時提高了審計效率[13]。但是，大數據時代的審計也面臨諸多挑戰，包括審計數據的真實性、安全性、風險性及全面性等，數字化審計系統平臺仍需進一步的建設和完善[14]。

五、研究趨勢

對研究趨勢的分析能夠有效預測某一領域的研究方向和發展路徑。其中：時區圖融入時間因素，將關鍵詞按年限分布進行可視化，在明確各領域研究重點的基礎上分析其發展脈絡和聯系，縱向凸顯了研究重點的演進過程；而突現詞作為頻繁出現的關鍵詞則能夠反映相關研究領域的重點方向和趨勢變化。本文將時區圖與突現詞結合起來分析，具體展現2000—2024年間財務數智化領域的演變歷程，并聚焦關鍵詞，梳理相關文獻，進而把握該領域的研究前景和未來方向。

（一）研究進展

借助財務數智化領域相關文獻的關鍵詞共現時區圖（圖3），并結合前文的年度發文量，以2011年和2019年為發展轉折點，將該領域大致劃分為三個發展階段，以此凸顯財務數智化在不同時間階段的發展脈絡。

第一階段：緩慢探索期（2000—2011年）。這一階段的關鍵詞主要有互聯網、會計信息系統及人工智能等。這一時期，相關文獻主要圍繞互聯網會計的發展、會計信息化標準及初步的財務共享理念展開，智能化財務開始嶄露頭角，為以后的財務數智化研究奠定了基礎。

第二階段：持續上升期（2012—2019年）。這一階段重點關注的是大數據、云計算、區塊鏈、業財融合及管理會計等。以大數據為基礎的數字技術在這一時期得到迅速發展，相關學者及時捕捉研究熱點和重點，關注分析各項數字技術在財務領域的應用，產出了較多的學術成果，對后續的財務數智化研究具有引領和拓展作用。

第三階段：波動增長期（2020—2024年）。這一階段的關鍵詞主要有數字經濟、數字化轉型及數據中臺等。表明該領域的研究方向更加注重應用性，重點轉向數字技術在財務領域的進一步實現和升級，傾向于對數據信息的精細化管理和加工，重視業務與財務的融合及相關財務平臺的搭建。

進一步借助突現性探測運算對關鍵詞進行分析，得到突現強度前20的關鍵詞信息（表8）。云會計、智能財務、大數據和區塊鏈等關鍵詞排名靠前，表明智能財務系統的搭建仍是財務數智化領域的熱點方向，以大數據為基礎的數字技術如何在財務領域發揮作用是研究的熱點。此外，智能財務、數字化經濟、數字化轉型及數智化等自突現一直持續到2024年，表明這些主題一直是研究的重點，未來仍可能延續。

（二）趨勢分析

基于以上分析，并結合相關文獻，未來財務數智化領域的研究重點可能集中在以下方面：

一是重點關注財務共享基礎上的數字化平臺建設。財務共享模式突破了傳統財務時間和空間的限制，整合各部門職能，提供標準化、規范化的會計服務，提升財務效率和質量，是財務會計向管理會計轉型的關鍵一環。整理相關文獻，雖然已經有諸多學者提出了財務共享服務的數字化轉型構思，并且實踐中也有所應用，但是仍然存在財務管理體系不完善、人員業務水平參差不齊、財務信息面臨安全風險等問題[15]。因此，財務共享服務的數字化轉型任重道遠，還有很大的研究和深化空間，全面充分探討財務數字化轉型或將成為未來財務數智化領域的研究方向之一。

二是重點關注智能財務決策支持系統的發展研究。伴隨著企業全球化規模不斷擴張，財務智能化成為優化管理、提高效率的必要組成部分，智能財務決策支持系統的建設將會帶來財務管理的創新性變革，多維度實現企業價值[16]。特別是在數字經濟蓬勃發展的時代，推動財務數據處理流程化，為管理層科學決策提供數據支持成為重要的發展方向。但目前我國智能財務信息系統的建設尚未成熟，存在諸多問題和研究空白，所以，未來關于建設適應數字時代智能財務決策支持系統的研究，將會是集中創新和深入的熱點趨勢。

三是重點關注審計數字化和智能化的應用研究。數字化與智能化相關的數字技術已經應用在審計領域，相較于傳統審計形式，審計數字化能夠提前介入底層數據，全面篩查整個系統風險，使得審計時點前移。事實上，審計數字化實踐中面臨著數據采集、數據處理與標準化及數據分析方法等關鍵性問題。有學者提出智慧審計概念和人工智能審計的應用框架，但是相關理論成果仍然不甚成熟[17]。因此，探討審計數字化的同時，發展審計智能化也可能成為未來該領域的研究熱點。

六、結論與建議

（一）結論

本文以CiteSpace文獻計量軟件為工具，對我國財務數智化相關的文獻研究進行統計分析，理清近年來相關領域的研究現狀、熱點和趨勢，梳理整體發展脈絡，得到如下結論。

1.研究現狀

結合該領域相關學術文獻歷年發文的數量統計，以及核心作者和研究機構的發文概況可以發現，財務智能化領域的研究已經引起了眾多學者的廣泛關注。其中，2012年以后的發文量較為可觀，近年來對智能財務的研究發展較為迅速。從作者來看，程平和張慶龍發文較多；研究機構基本集中在各大高校，以南京審計大學為首，重慶理工大學和上海國家會計學院也是較為活躍的研究機構；會計之友和財會月刊是財務數智化領域的主要文獻來源，為該領域的學術成果展示提供了重要的交流平臺。

2.研究熱點

研究熱點從互聯網、會計信息系統等逐步過渡到智能財務、管理會計、云會計、云審計等，再到數字經濟、數字化轉型，整個發展過程是交織式呈現的，是各項技術發展的延伸產物，盡管不同時期學者關注的重點內容有所區別，但本質上都是圍繞如何實現財務智能化展開的研究。2012—2020年是大數據研究的繁盛階段，重點體現在如何全面及時地獲取各種數據，并且能夠快速有效地提取信息。隨著大數據技術在實際應用中逐漸深化，以及經濟發展的需要，云計算和區塊鏈技術應運而生，因此近三年的研究成果較以前年度達到了新高。目前基于數字技術的進步，財務共享及云平臺建設已經成為重點，數字化和智能化將成為今后的發展方向和研究熱點。

3.研究趨勢

財務數智化的相關研究主要分為緩慢探索期、持續上升期與波動增長期三個階段，結合共現時區圖和突現詞圖譜，并回歸相關文獻，能夠可靠預測未來該領域的研究主要聚焦財務共享模式下的數字化轉型、智能財務決策支持系統的建設與升級、審計數字化與智能化的理論及實踐探索等方向。

（二）建議

總體來看，財務數智化領域相關研究成果的系統梳理和分析，對未來該領域的相關學術發展具有一定的參考價值。

1.加強對數字技術的研究

大數據時代的不斷發展為財務轉型提供了必要條件，未來仍然需要繼續深入研究大數據、人工智能、云計算及區塊鏈的運行機制和功能升級，明確與財務領域的結合點和應用板塊，根據財務的自身特點構造技術應用平臺，推動財務數字化和智能化轉型。

2.把握該領域的研究趨勢

盡管我國數字化技術已經有一定的發展，但從實踐應用來看，仍然存在許多問題，如財務信息碎片化、業務與財務融合程度不足及數據安全性面臨威脅和挑戰等。未來要加大技術平臺的數據對接、會計信息系統與業務管理的融合及會計信息安全控制等方面的研究力度，進而為企業完善財務運營管理體系、實現數字化轉型升級提供理論支撐和技術支持。

3.培養復合型數字化人才

我國進入大數據發展的新時代，人才是數字化和智能化轉型的首要前提。未來要進一步推動財會相關專業教育教學改革，提高人才培養質量及其與現實需求的匹配度，不斷加強數字化人才選拔和培養機制的研究，培養具有財務知識和數據分析能力的復合型專業人才，推動財務數智化轉型。

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