業財融合背景下財務數智化管理優化路徑探索

摘要：為了有效推進企業業財融合與財務數智化管理的深度結合，文章對業財融合背景下的企業財務數智化管理優化路徑進行重點研究。首先介紹業財融合與財務數智化管理的基本概念及其重要意義，之后分析當前企業在業財融合與財務數智化管理過程中存在的理念薄弱、系統建設滯后、數據標準不明確、風控機制不健全以及人才短缺等問題，最后則是重點研究從融合理念、信息系統、數據標準、風控機制和人才培養等方面入手的優化對策，旨在為企業提升財務管理效能、實現高質量發展提供參考。

關鍵詞：業財融合；財務數智化；數據標準；風控機制；人才培養

近年來，數字經濟蓬勃發展，企業數字化轉型步伐加快，業財融合已成為提升企業管理效能的重要途徑。然而，企業在推進業財融合與財務數智化管理的過程中也面臨著理念認識不足、信息系統建設滯后、數據標準不統一、風控機制不完善和專業人才短缺等一系列挑戰。這些問題嚴重制約了企業財務管理的數字化轉型進程，影響了企業經營決策的科學性和及時性。在這一背景下，深入研究業財融合背景下財務數智化管理中存在的問題及對策，對于推動企業業務流程再造、提升財務管理效率、增強企業核心競爭力具有重要意義。

一、業財融合背景下企業財務數智化管理概述

（一）業財融合的定義

業財融合是指將企業管理會計和財務管理相結合，實現業務經營和財務管理的有機融合，旨在打破傳統業務部門與財務部門之間的壁壘，使財務部門/人員深入了解業務流程，業務部門/人員也具備一定的財務思維，以企業整體戰略目標為導向，優化資源配置，提升管理效能。在業財融合中，財務管理和業務經營不再是相對孤立的兩個領域，而是緊密結合在一起，相互支持，共同促進企業的可持續發展。

從業務部門來說，在業務開展的全過程，要有經營思維和風險意識，要清晰地認識到業務開展需要為公司創造價值和利潤，控制和規避風險，減少損失，也是創造價值。從財務部門來說，要深入到業務活動，特別是將財務管理前移到業務前端，通過對數據的預測和分析，反饋給業務部門及決策層，使企業的管理決策更加科學；同時，通過把握業務流程的關鍵控制點和潛在風險點，并實施有針對性的改進，降低運營風險。

（二）財務數智化管理的定義

財務數智化管理指財務“數字化+智能化”的管理方式，通過融合人工智能技術與財務管理，使部分會計及財務工作變成自動化、智能化，一定程度上替代人工工作，甚至擴展人類認知智能，進而開展管理工作。這種管理方式利用大數據分析、人工智能、機器學習等技術，將財務數據轉化為有意義的見解和決策支持，幫助企業更好地理解其財務狀況、預測未來發展趨勢、降低風險、提高效率并優化資源配置。財務數智化管理的核心在于通過數字化轉型，實現財務數據的自動化收集、處理和分析，從而使財務決策更加準確和及時。

（三）業財融合背景下企業財務數智化管理優化的意義

1. 有利于提升企業經營決策的科學性和前瞻性

在業財融合背景下的財務數智化管理，能夠將企業各業務環節產生的海量數據進行系統化采集和智能化分析，及時發現業務運營中的問題和機遇。財務部門可以借助智能化工具對經營數據進行多維度分析，形成更加全面和深入的經營洞察，為管理層提供更具前瞻性的決策建議。同時，通過實時數據監控和預警機制，企業可以更快速地響應市場變化，及時調整經營策略。這種基于數據驅動的決策模式，顯著提升了企業決策的科學性和準確性，使企業能夠在復雜多變的市場環境中保持競爭優勢。

2. 有利于優化企業內部管理流程和提升運營效率

財務數智化管理通過流程再造和數字化改造，實現了業務流程與財務流程的深度融合。傳統的手工操作和線性審批流程被智能化、自動化的工作方式所替代，大幅減少了人工干預和操作環節，顯著提高了工作效率。例如，在費用報銷、資金支付等日常業務中，智能審核系統可以自動識別和處理常規業務，僅將異常情況提交人工審核，既保證了管理效率，也確保了風險控制。這種優化不僅提高了財務部門的工作效率，也改善了業務部門的辦事體驗，促進了部門間的協同與配合。

3. 有利于提高企業財務管理的精細化程度和風險管控能力

在業財融合的數智化管理模式下，企業能夠實現對財務數據更加精細化地管理。智能化系統對企業各類財務指標進行實時監控和分析，可以及時發現潛在的財務風險和經營隱患。系統能夠自動進行合規性檢查，對不符合規定的業務進行預警和攔截，有效防范財務風險。同時，對歷史數據的深度分析和機器學習，系統可以對企業未來的現金流、成本支出等關鍵指標進行預測，幫助企業提前做好資金規劃和風險應對。

4. 有利于增強企業財務信息的透明度和共享程度

財務數智化管理打破了傳統的信息孤島，構建了統一的數據平臺，使企業各部門能夠在授權范圍內實時獲取所需的財務信息。這種信息共享機制不僅提高了企業的整體運營透明度，也促進了各部門之間的協作效率。業務部門可以及時了解自身業務的財務表現，財務部門也能更好地理解業務需求，為業務發展提供更有針對性的支持。同時，統一的數據平臺也為管理層提供了全方位的經營視圖，有助于做出更加準確的戰略決策。

5. 有利于推動企業數字化轉型和核心競爭力提升

業財融合下的財務數智化管理是企業整體數字化轉型的重要組成部分。財務數智化之后，企業擁有標準化的數據治理體系和業務流程，為更廣泛的數字化應用奠定了基礎。這種轉型不僅體現在技術層面，更重要的是促進了組織文化的轉變，培養了員工的數字化思維和創新意識。財務人員從傳統的賬務處理者轉變為數據分析師和業務顧問，企業的整體人才結構得到優化，綜合競爭力得到提升。這種轉變使企業能夠更好地適應數字經濟時代的發展要求，在市場競爭中占據有利地位。

二、業財融合背景下企業財務數智化管理中的問題

（一）業財融合與財務數智化融合理念薄弱

首先，企業管理層對業財融合與財務數智化的戰略意義認識不足，往往將其簡單理解為技術工具的更新迭代或系統的簡單整合，未能從企業長遠發展和戰略轉型的高度來深刻把握業財融合的本質內涵和價值導向，缺乏推動變革的戰略意識和創新思維。

其次，企業內部對業財融合的理念傳導不到位，各層級、各部門對數智化轉型的認知存在較大差異，特別是業務部門與財務部門之間缺乏協同意識，固守傳統的部門墻思維，未能樹立“大財務”觀念和數據驅動的管理理念，導致業財融合停留在表面形式。

最后，企業整體數字化思維和創新意識不足，對數智化帶來的管理模式變革和價值創造機遇認識模糊，未能形成共同推進業財融合的組織氛圍和文化共識，這種理念上的偏差和認知上的局限，嚴重制約了業財融合與財務數智化的深入推進和價值實現。

（二）業財融合信息系統建設水平有待提升

首先，企業現有的信息系統架構普遍存在碎片化問題，業務系統與財務系統之間缺乏有效的數據接口和信息交互機制，系統間的數據流轉不暢，難以實現業財數據的實時共享和高效協同。

其次，系統功能設計未能充分考慮業財融合的實際需求，缺乏對業務場景的深入理解和精準把握，無法支撐復雜的跨部門協同業務，導致系統應用效果與企業實際需求存在較大差距，影響了業務流程的順暢運行。

最后，信息系統的可擴展性和兼容性不足，難以適應企業業務的快速發展和變革需求，在系統升級和功能拓展方面存在明顯瓶頸，同時系統間的技術架構差異較大，集成難度高，影響了業財融合的深度推進和數智化建設的整體效果。

（三）業財數據標準不明確，數據集成效率低

首先，企業內部各系統間的數據標準不統一，存在數據格式、編碼規則、業務術語等方面的差異，這種標準化程度低的現狀增加了數據整合的難度，影響了數據的準確性和可用性。

其次，業務數據與財務數據的采集口徑和處理流程缺乏統一規范，各部門在數據錄入、處理和存儲方面往往采用不同的標準和方法，導致數據質量參差不齊，影響了數據分析的準確性和可靠性，無法為管理決策提供有效支持。

最后，數據治理機制不完善，缺乏統一的數據管理標準和數據質量控制體系，數據資產的價值難以充分發揮，且在數據安全和隱私保護方面存在潛在風險，這些問題嚴重制約了企業數據資產的價值實現，阻礙了業財融合的深化推進。

（四）基于業財數據的智慧風控監督機制不健全

首先，企業現有的風險控制體系未能充分運用數智化手段，對業財數據的風險監測和預警能力有限，難以實現全面、及時的風險識別，導致企業在風險防控方面存在明顯滯后性。

其次，風控系統與業務流程的銜接不夠緊密，缺乏對業務場景的深入洞察，無法實現精準的風險管理和動態監控，風險控制手段較為粗放，難以適應復雜多變的業務環境。

最后，風控數據的分析維度較為單一，缺乏多維度的交叉分析和智能預測功能，同時在風險評估模型的構建和優化方面存在不足，難以為企業管理決策提供有效的風險防控支持，影響了企業風險管理的整體效果。

（五）業財融合和財務數智化復合型人才短缺

首先，企業現有財務人員普遍缺乏數字技術應用能力和業務管理知識，對新技術、新工具的掌握程度不足，難以適應數智化轉型帶來的新要求，在業財融合實踐中無法發揮應有的價值創造作用。

其次，專業的數據分析人才儲備不足，尤其是既懂財務又精通數據分析的復合型人才極為稀缺，無法滿足企業在數據挖掘、模型構建和智能分析等方面的迫切需求，制約了企業數智化建設的深入推進。

最后，現有人才培養機制未能緊跟數智化發展趨勢，人才培養方案缺乏前瞻性和系統性，培訓內容與實際需求脫節，培養周期較長，難以為企業持續輸送具備業財融合和數智化雙重能力的復合型人才，影響了企業數字化轉型的整體進程。

三、業財融合背景下企業財務數智化管理的優化對策

（一）增強業財融合與財務數智化融合理念

首先，企業應當強化管理層的戰略思維和數智化認知。通過系統化的培訓和研討，幫助管理層深入理解業財融合與財務數智化的戰略內涵，明確其對企業轉型升級和價值創造的重要意義。要引導管理層突破技術工具層面的局限性思維，從企業整體戰略和長遠發展的視角，深刻把握業財融合的本質要求和價值取向，樹立數字化轉型的戰略意識，培養創新思維模式，為企業數智化轉型提供堅實的理念支撐和方向引領。

其次，企業需要構建全方位的理念傳導機制。要通過多層次、多維度的宣貫活動，在企業內部形成對業財融合的統一認知和價值共識。特別要注重打破財務部門與業務部門之間的認知壁壘，通過跨部門研討、聯合培訓等方式，培養協同意識，樹立“大財務”理念。同時，建立以數據為紐帶的協同機制，引導各部門從傳統的“條線思維”向“平臺思維”轉變，形成數據驅動的管理理念和協同運營的工作方式。

最后，企業要著力營造數智化創新氛圍。通過建立創新激勵機制、設立數智化創新工作坊等方式，激發全員參與數智化建設的積極性。要將數智化理念與企業文化建設有機結合，培育數字化思維和創新意識，形成推崇創新、鼓勵變革的組織氛圍。同時，通過典型案例宣傳和最佳實踐分享，展示業財融合帶來的價值效益，增強全員對數智化轉型的信心和認同感，形成共同推進業財融合的文化共識和行動自覺。要建立常態化的創新交流機制，及時總結推廣數智化實踐經驗，持續深化對業財融合價值內涵的理解和把握，推動企業在更高層次上實現業財融合與財務數智化的深度融合。

（二）推進業財融合信息系統建設

首先，企業應當構建統一的信息系統架構體系。要從企業戰略層面出發，重新規劃業務系統與財務系統的功能定位和系統邊界，突破傳統割裂式的系統建設思路。采用“業務中臺+財務中臺”的架構模式，構建靈活的系統支撐平臺。通過服務總線（ESB）和應用程序接口（API）網關技術，實現各業務系統與財務系統的無縫對接，打造靈活高效的系統集成環境。同時建立統一的身份認證和權限管理體系，確保系統安全可控。

其次，企業需要深化系統功能的場景化設計。要組建跨部門的需求分析團隊，深入研究業務場景和管理痛點，制定符合企業實際的系統功能規劃。重點關注業財協同的關鍵環節和復雜場景，通過流程引擎和智能規則引擎，實現業務流程的智能化處理和自動化運轉。同時，采用敏捷開發方法，持續優化系統功能，快速響應業務需求變化，提升系統的實用性和適用性，切實支撐企業的業財融合實踐。

最后，企業要著力提升系統的可擴展性和兼容性。采用開放性的技術架構和模塊化的設計理念，預留充分的系統擴展接口和功能升級空間。通過容器化技術和云原生架構，增強系統的彈性伸縮能力和資源調配效率。同時，建立統一的技術標準和開發規范，降低系統集成的技術門檻和實施難度。要充分利用新一代信息技術，如區塊鏈、人工智能等，增強系統的智能化水平和創新能力，不斷提升業財融合的信息化支撐能力。此外，還要建立完善的系統運維機制，強化系統安全管控，確保信息系統的穩定運行和持續優化，為企業業財融合和數智化轉型提供可靠的技術保障。

（三）明確業財數據標準，提高數據集成效率

首先，企業應當建立統一的數據標準體系。要成立專門的數據標準化工作組，統籌制定企業級數據標準規范，涵蓋數據格式、編碼規則、業務術語等各個方面。通過建立數據字典和元數據管理體系，實現數據標準的統一規范和有效管控。同時，要制定數據標準執行指南，明確各系統、各環節的數據標準落地要求，確保數據標準在企業內部得到一致性貫徹執行，為數據的高效集成和價值挖掘奠定基礎。

其次，企業需要優化數據采集和處理流程。要以業務場景為導向，統一設計業務數據與財務數據的采集標準和處理規范，建立端到端的數據處理流程。通過流程再造和系統優化，實現數據的自動采集和智能處理，減少人工干預，提高數據質量。同時，建立數據質量評估機制，定期對數據的完整性、準確性和及時性進行評估，確保數據能夠真實反映業務實質，為管理決策提供可靠支撐。

最后，企業要完善數據治理機制和保障體系。建立全面的數據治理框架，明確數據管理職責和工作機制，落實數據全生命周期的管理要求。通過建立數據質量控制體系，實施數據清洗、校驗和監控，持續提升數據質量水平。同時，要建立數據安全管理制度，實施分級分類管理，加強數據訪問控制和權限管理，確保數據安全和隱私保護。此外，還要建立數據資產價值評估機制，通過數據建模和分析應用，充分發揮數據資產的價值，為企業管理決策和業務創新提供有力支撐。要定期開展數據治理評估，持續優化數據管理機制，推動企業數據資產的價值實現和業財融合的深化發展。

（四）健全基于業財數據的智慧風控監督機制

首先，企業應當構建智能化的風險監測預警體系。要充分利用大數據技術，建立涵蓋業務和財務維度的風險指標體系，實現對關鍵風險點的實時監測和智能預警。通過建立風險數據模型和預警規則引擎，提升風險識別的精準性和及時性。同時，要運用機器學習算法，不斷優化風險預警模型，提高風險預測的準確度，實現風險防控由被動響應向主動預防的轉變，為企業經營決策提供及時有效的風險預警支持。

其次，企業需要加強風控系統與業務流程的深度融合。要以業務場景為導向，將風險控制嵌入業務流程的各個環節，實現風險管理的全程化和精細化。通過構建智能化的風控規則引擎，實現風險控制措施的動態調整和精準匹配。同時，建立風險評估和控制的閉環管理機制，確保風險管理措施能夠有效落地執行。要注重收集和分析業務流程中的風險數據，持續優化風控模型和管理策略，提升風險管理的針對性和有效性。

最后，企業要著力提升風控數據的分析應用能力。通過建立多維度的風險數據分析模型，實現對風險數據的深度挖掘和價值發現。運用高級分析技術，如知識圖譜、關聯分析等，增強風險數據的關聯分析能力，發現潛在的風險關聯和傳導路徑。同時，要建立完善的風險評估模型，綜合運用定量和定性分析方法，提高風險評估的科學性和準確性。此外，還要建立風險管理的決策支持系統，通過可視化展示和智能分析，為管理層提供直觀、有效的風險決策支持。要定期開展風控效果評估，持續優化風險管理機制，推動企業風險管理能力的整體提升，為企業的穩健經營和可持續發展提供有力保障。

（五）培養引進業財融合和財務數智化復合型人才

首先，企業應構建多層次的人才培養體系，加強對現有財務人員的數字技術能力提升。通過開展數據分析工具應用、智能財務系統操作等專項培訓，提高財務人員對新技術的應用水平；同時深化業務知識學習，組織跨部門輪崗和項目實踐，促進財務人員深入理解業務運營邏輯，培養業財融合思維。企業可與高校、專業機構合作開發定制化課程，建立線上學習平臺，為員工提供靈活便捷的學習渠道。

其次，優化人才引進機制，加大復合型人才儲備力度。一方面，企業要修訂人才招聘標準，在傳統財務專業背景基礎上，重點關注應聘者的數據分析能力、信息技術水平及跨領域學習能力；另一方面，建立有競爭力的薪酬激勵體系，設置與數智化貢獻掛鉤的績效考核指標，吸引和留住優秀的復合型人才。企業還可通過建立產學研合作基地、設立專項獎學金等方式，與高校建立長期人才培養合作機制。

最后，完善人才發展機制，打造數智化人才梯隊。企業應建立明確的職業發展通道，將數字化能力作為晉升考核的重要指標，鼓勵財務人員主動提升數智化水平。設立導師制和專項課題研究，支持員工開展數智化創新實踐，培養具有戰略思維的高端復合型人才。同時，企業要營造開放協作的組織文化，促進財務、業務、信息技術等不同領域人才的深度交流，推動知識共享和能力互補，形成可持續的人才培養生態。

四、結語

綜上，在業財融合視角下對財務數智化管理進行優化，對于提升企業經營管理水平、增強企業核心競爭力具有深遠且重要的意義。而要想實現業財融合與財務數智化的深度結合，必須從強化融合理念、完善信息系統、規范數據標準、健全風控機制、培養專業人才等方面共同努力。在未來，隨著人工智能、大數據、云計算等新一代信息技術的持續發展，研究可進一步聚焦于智能決策支持系統的構建、業財數據價值挖掘模型的優化以及跨部門協同機制的創新，以期為企業實現高質量發展提供有力支撐。

參考文獻：

[1]孫小偉.業財融合背景下的財務數智化管理措施研究[J].財訊，2024（07）：180-182.

[2]陳天霞.業財融合背景下企業財務數智化管理的措施[J].財經界，2024（29）：87-89.

[3]王鵬.業財融合背景下財務數智化管理優化路徑探索[J].商業文化，2024（22）：134-136.

[4]張倩.數智化背景下基于業財融合的國有企業財務管控探究——以國有企業CJ公司為例[J].國際商務財會，2024（19）：63-67.

[5]賀曉燕.基于業財融合背景下的財務數智化管理分析[J].財經界，2024（16）：108-110.

（作者單位：上海百通項目管理咨詢有限公司）