告別低效核算 財務數字化轉型讓數據“活” 起來

如今，人工智能早已不是紙上談兵，它帶來的變革滲透進了社會各個角落。財務管理也搭上了這趟快車，從傳統核算型轉變?yōu)橹悄軟Q策型。人工智能具備海量數據處理、模式識別和智能分析能力，也讓財務工作的流程和架構發(fā)生了翻天覆地的變化。不過，轉型之路并非一帆風順。不少單位在推進財務數字化時都遇到了自動化水平有限、業(yè)務和財務數據難以有效聯動的問題，智能風控也存在漏洞，這些都給財務管理帶來了考驗。

當務之急是找到一條適合各單位自身情況的轉型之路。基于對人工智能時代財務轉型特點的研究，我們總結出一些實用方法，希望能為同行們提供一些新思路。

人工智能背景下財務數字化轉型的特點

人工智能背景下財務數字化轉型的突出特點是智能高效。在人工智能的幫助下，財務數字化轉型最直觀的變化就是效率躍升，智能技術能自動完成數據收集、計算、報告撰寫等任務，把財務人員從重復性勞動中解放出來。一方面，可以減少人為失誤，讓財務數據更精準；另一方面，財務人員不必困于瑣碎事務，能把更多精力投入到財務分析和決策支持上。當財務數據發(fā)生變化，智能系統還能實時反饋，為管理層提供準確全面的信息，輔助戰(zhàn)略決策。

人工智能背景下財務數字化轉型的另一重要特點是數據互聯，實現業(yè)財深度協作。數據平臺的搭建，讓信息可以自由流通。財務數據不再是靜態(tài)的報表，還能做到隨時分享、自動更新；業(yè)務決策也不再是“拍腦袋”，而是有數據作為支撐。業(yè)務部門在運行時，能隨時了解資金流向與成本控制情況，讓決策更科學；財務部門通過監(jiān)測業(yè)務數據，也能為管理層提供更精準的分析和建議。

人工智能背景下財務數字化轉型第三個特點是風險控制能力更強。在人工智能的大環(huán)境下，財務管理中的風險控制不再局限于人工審查，而是呈現出智能化、系統化的新面貌。通過數據建模和算法改良，單位可以自動識別財務風險點，并及時發(fā)出預警，分類制定應對策略。智能風控系統建立的風險識別規(guī)則，結合大數據動態(tài)分析，對資金走向、費用審批、合同履行等重點環(huán)節(jié)進行全程監(jiān)控，拓寬了風險管理的覆蓋面，提升了準確率。智能風控模式以模型計算和邏輯演繹為依照，把風險防范融入日常的財務操作中，從報銷、付款，到核算、整理，每個環(huán)節(jié)都有智能系統把關。

財務數字化轉型面臨的挑戰(zhàn)

流程自動化程度較低。不少單位在推進財務數字化時，流程自動化仍有明顯短板。受管理模式、技術條件等因素限制，預算編制、費用報銷、合同審核等工作，還是以人工操作和半自動化處理為主。即便有些單位引入了自動化工具，也存在兼容性差、覆蓋范圍有限的問題，難以實現高效協同。

業(yè)財數據協同不易。財務數字化轉型過程中，業(yè)財數據協同程度仍然有限。不少單位受過往系統架構和運營模式的影響，業(yè)務與財務系統的數據對接沒有完全打通，數據格式不統一，接口標準不一致，更新時間也不同步。這導致業(yè)務流程和財務核算的信息傳遞還要靠人工添加或檢查，影響了數據共享的速度。再加上兩類數據在結構邏輯和使用需求上的差異，更讓整合協同難上加難。

智能風控能力不強。眼下，許多單位的智能風控體系還不夠完善。由于技術底子薄、數據累積不足、應用經驗欠缺，不少智能風控系統的覆蓋范圍和風險識別準確性仍需改進。實際工作中，部分單位只能做到基礎的風險預警，遇到復雜交易、跨領域業(yè)務就難以精準識別和有效應對。再加上數據來源復雜，業(yè)務種類繁多，風險模型的適應性和動態(tài)更新能力也受到一定約束。

人工智能背景下財務數字化轉型的實踐路徑

形成智能化、自動化的財務流程。首先要把預算編制、費用報銷、合同審核、付款審批等關鍵環(huán)節(jié)摸透，梳理出標準化改造方案。有了明確的方向，就能借助智能流程自動化（RPA）技術，安排自動化機器人接手那些規(guī)則清晰的重復性工作，減少人工干預，流程響應速度也會大大提升。預算管理方面，可以搭建智能平臺，把各部門預算編制、審核等工作整合到同一系統。系統會按照歷史數據給出預算建議。費用報銷環(huán)節(jié)，用OCR（光學字符識別）技術自動識別、校驗發(fā)票單據，按預設規(guī)則完成審批和支付，提升報銷效率與準確性。合同管理方面可以建立電子存檔和智能預警，系統緊盯合同金額、履行節(jié)點和付款安排，避免出現疏漏。為保證流程順暢運行，還可設置智能檢測模塊，隨時關注流程運行、節(jié)點效率和數據波動，發(fā)現問題及時調整。推進時可以先試點再推廣，逐步實現財務流程全鏈條智能覆蓋，讓財務管理更規(guī)范、透明、高效。

組建業(yè)財一體化數據平臺。首先得全面梳理現有業(yè)務和財務系統，摸清數據標準、接口協議和流轉需求，統一數據規(guī)范，確保從收集到儲存的全流程“步調一致”。搭建平臺時，可以采取中臺架構，把采購、售賣、項目控制、人力資源等業(yè)務數據和財務數據歸集到業(yè)財數據平臺。通過標準化接口，自動抓取合同、收入、成本、資金等核心數據，并與財務核算數據無縫對接，保證數據源頭清晰、邏輯連貫。平臺還可利用數據清理、智能適配和校驗功能，自動匹配業(yè)務與財務數據，提升數據質量。考慮到多部門協作需求，平臺需設立分級權限，既保障數據安全，又能讓不同崗位按需獲取數據。在數據應用環(huán)節(jié)，通過統一的分析界面，實時呈現經營、財務和項目動態(tài)，方便管理層快速掌握全局。當業(yè)務與財務數據深度整合，就能夠創(chuàng)建一套以業(yè)務為脈絡，財務為依托的分析系統，為決策提供更可靠的依據。

改善智能風控預警機制。財務部門要帶頭，聯合內控、技術等部門成立專項小組，共同梳理預算編制、合同審批、資金支付、費用報銷、資產管理等流程，找出各環(huán)節(jié)可能存在的風險，摸清它們的表現形式和數據特征。基于現有的財務系統，拓展風險監(jiān)測模塊，制定自動預警規(guī)則。比如資金支付，可根據歷史數據設定單筆異常金額；費用報銷時，識別高頻報銷、超預算支出；應收賬款管理，則明確逾期回款的預警時間。一旦系統發(fā)現異常，立刻推送給相關責任人，同時抄送財務和內控專員，第一時間啟動核查處理。建立“察覺—核查—解決—反饋”的閉環(huán)流程。各部門收到預警后，限時完成初步核查，并將結果和處理建議錄入系統。遇到重大或頻發(fā)風險，財務部門組織專題分析，明確整改要求、責任人和期限。風險預警不能一成不變，需要根據業(yè)務和環(huán)境靈活調整。每季度復盤預警數據和處理結果，優(yōu)化風險閾值，更新識別指標。碰到復雜情況，還可以請外部技術團隊幫忙升級算法和模型，讓風控體系始終貼合實際業(yè)務需求。

財務數字化轉型讓工作效率提升、數據融會貫通、風險管控更有把握。從實際工作場景出發(fā)，不少單位通過打造智能自動化流程、搭建業(yè)財一體化數據平臺、優(yōu)化智能風控預警，逐步打破了財務各環(huán)節(jié)間的信息隔閡，讓風險防控更具前瞻性。往后，還是要以問題為導向，深化智能技術應用。財務管理不能只是簡單的收集數據，更要挖掘數據背后的價值。只有不斷鞏固數字化轉型的根基，才能為單位高質量發(fā)展注入持久動力。