構建財務一體化數智平臺 建設一流財務管控體系

財務基于其匯集、使用數據的工作本質，應利用其本身具備的數據優勢，將數據科學的理念和數字化工具引入財務領域，讓數據真正產生價值，把原始數據變成能服務企業的資產。這樣一來，財務工作就不只是處理基礎業務，還能給業務發展、經營決策出謀劃策，為轉型打下基礎。財務部門應圍繞公司總體發展思路，在工作上對標央企一流企業，拓展財務管控和業務分析兩大業務。企業管理者要合理規劃財務一體化數字平臺，在財務管控、數據分析和數字化運營三個方面，形成十大平臺能力，推進財務數字化從割裂的“豎井”轉向“數據+平臺”支撐，使公司能夠從傳統的財務管理逐步轉向數據驅動的精準管控。

構建財務一體化數智平臺的必要性

目前，在大數據、人工智能等數字化先進技術的應用上，部分公司的財務數字化進程仍有較大進步空間，特別是算法支撐的精準管控手段有待發展，數據支持的預警以及模擬、預測能力不足。主要體現幾方面：

財務管理數字化觀念需要轉變，組織、流程需要變革。財務人員不但要有扎實的財務專業知識，更需要了解業務，職能的轉變要求公司必須培養“復合型財務人才”。

橫向需加強協同、縱向需深化貫通。在橫向層面，公司內部不同部門之間的財務協同工作存在明顯不足。各部門往往各自為政，僅從自身業務角度出發處理財務相關事務，缺乏有效的溝通與協作機制。基層在執行財務任務時，由于對高層戰略意圖理解不清晰，可能出現執行偏差；高層在制定決策時，因無法及時獲取準確的基層財務數據，決策的科學性和及時性受到影響。

財務數據標準不統一，數據難以共享利用。各專業條線的數據之間存在口徑差異，難以建立數據關系形成數據湖。不同部門依據自身業務特點和管理需求，建立了各自的數據采集和統計標準。由于缺乏統一的數據標準，各部門的數據格式、編碼規則、數據定義等各不相同，使得數據在跨部門流動和共享時，需要耗費大量的時間和人力進行清洗和轉換，大大降低了數據的利用效率。

業務和財務數據需要融合。ERP（企業資源計劃）作為核心系統，需要集成前端業務系統，推動業務和財務的融合。管理層關注財務背后的業務，但業務數據獲取難度大，業財大數據尚未建立，數據及時性和質量同樣難以保證，基于數據應用的決策分析體系尚需完善。

構建財務一體化數智平臺的主要做法

構建財務一體化數字平臺要站在全局業務視角，強化系統思維，開展整體規劃和頂層設計，支撐財務管理實現新型模式轉型。

以財務一體化精準管控作為業務總體目標。戰略財務、業務財務、共享財務“三位一體”管理模式作為一個有機整體，以一體化精準管控為目標，規劃兩方面業務能力：一方面是財務管控能力，在共享財務報賬和資金管理的基礎上，統一規劃財務專業條線之間的橫向協同。集團管控目標縱向分解到最基層責任單元，形成橫縱貫通的“一體化管控”能力；另一方面是業務分析能力，規劃開展財務領域數據治理，形成數據匯聚，挖掘數據價值，支撐總部戰略決策、屬地生產經營及共享中心運營。

設計財務數字化體系支撐數字化轉型。從組織、制度和流程、數據和系統四大要素入手設計財務數字化體系。組織方面：增加數字化職能，設置財務數字化專門機構，引入財務數字化人才；制度和流程方面：制定數據管理制度，明確數據采集、存儲、使用、共享等各環節的規范與標準，確保財務數據的質量與安全；數據方面：建立健全數據治理體系，對財務數據進行全生命周期管理。包括數據標準制定，統一財務數據的定義、格式、編碼等，確保數據的一致性與可比性；系統方面：對現有的財務信息系統進行升級改造，提升系統的功能與性能。

規劃財務一體化數字平臺，形成“十大平臺能力”

構建財務一體化十大數字平臺包括：兩項交易處理能力、六項財務管控能力，一項經營決策分析能力和一項數字化管理能力。

交易處理能力：共享能力體現流程標準化、智能化和高效化；資金管理及結算能力則通過集中支付、結算一體化以及區塊鏈技術的應用得以提升；報表生成能力則依托于標準化平臺和ERP系統的支持，實現快速、準確的數據處理和分析。

財務管控能力：產權全控參、全級次、投管退，實現全生命周期管理。預算實現“由編到管”的全閉環協同管理。會計政策推進核算“極致標準化”，提升業財融合能力。稅務全流程、全視角管控，自動化納稅。

經營決策分析能力：通過對海量業務數據進行深度挖掘與多維度分析，運用先進的數據建模和預測算法，精準洞察市場動態、客戶需求變化以及企業內部運營狀況。

數字化管理能力：構建全面且高效的數字化管理體系，整合企業內外部各類信息系統，實現數據的實時流通與共享。

構建財務一體化數智平臺的優點

廣泛對接內外部信息，擴大數據采集范圍。以往財務聚焦在“票賬表錢稅”背后的數據，雖構建了基礎財務體系，但在數字化浪潮下，局限漸顯。如今，應廣泛對接內外部信息，大幅擴充數據采集范圍。內部而言，深入生產環節，收集設備運行時長、原材料損耗率、產品次品率等數據，這有助于精準核算生產成本，從源頭把控成本效益。同時，人力資源板塊的員工培訓時長、離職率、各部門人力成本分布等信息，能輔助財務進行人力成本規劃與績效評估。競爭對手產品價格波動、市場占有率變化，能助力企業制定更具競爭力的價格策略與銷售規劃。行業趨勢數據，如新技術研發投入、政策法規變動對行業成本結構的影響等，讓財務提前布局，規避潛在風險。

引入數據科學理念，充分激活數據價值。為打破業財數據口徑不一致、數據質量差等嚴重阻礙，財務需要在廣泛匯聚數據的基礎上，通過數據治理統一數據標準、提高數據質量，建立科學開放的數據資產管理與運營體系，助力公司實現數據可見、可懂、可用、可運營。面向多樣的業務需求，財務需要利用數據價值鏈從高質量的數據中提煉重要信息，盤活數據資產，發揮數據價值。通過科學直觀的視覺表現形式清晰傳達和溝通數據分析結論，驅動數據逐步完成從“原材料”到“價值”的轉換，為企業提供多場景的決策支撐。

拓展財務職能，支撐企業決策。財務通過構建數據治理體系和數據價值鏈，實現“提升數據質量、管理數據資產、激活數據價值”，進而賦能數字化應用場景的有效部署。而財務的能力和職能范疇也在這個過程中不斷擴展，從以往僅關注財務的專業職能，即財務會計和管理會計（如會計核算、資金管理、績效管理、投融資管理等），延伸至可以實現業務支持和決策支持（如項目盈利測算、授信評級客商畫像、多維經營分析、中長期經營預測等）。即通過深入業務價值鏈和經營決策鏈，面向業務和經營管理提供財務專業能力，用數據和算法賦能業務持續增效與企業穩健運營，讓財務能夠在發揮“財”的專業職能基礎之上，發揮“經”的業務支持和決策支持職能，推進企業的決策模式向依靠數據和算法決策轉變。