數字化轉型背景下企業財務管理信息化建設研究

doi：10.3969/j.issn.1673-0194.2025.16.029

[中圖分類號]F275；F270.7 [文獻標識碼］A [文章編號]1673-0194（2025）16-0088-03

0引言

隨著大數據、人工智能、云計算等數字化技術的迅猛發展，數字化轉型已成為企業順應時代發展潮流、提升核心競爭力的必然選擇[]。財務管理作為企業管理的核心環節，其信息化建設水平直接影響企業的運營效率、精準決策及風險防控能力。在數字化轉型浪潮下，如何有效推進企業財務管理信息化建設，實現企業財務數據的高效處理、深度分析與價值創造，成為亟待研究的重要課題。本文主要分析數字化轉型對企業財務管理的作用，挖掘企業財務管理信息化建設現存問題并提出解決方案，以期為企業財務管理的數字化升級提供有益參考。

1數字化轉型對企業財務管理的作用

1.1推動財務數據處理效率提升

在數字化轉型背景下，企業財務管理信息化建設取得了顯著的成績[2]。先進的數據處理技術如大數據分析與智能算法，為企業搭建起高效的數據處理體系。數字化系統憑借自動化采集與實時更新功能，能夠突破時間與空間的限制，將數據處理周期從數周縮短至數小時甚至分鐘級。例如，某跨國企業借助財務共享中心平臺，通過統一的數據接口與標準化流程，將分散在全球各地分支機構的財務數據進行集中采集與清洗，不僅實現了數據格式與口徑的統一，還通過算法模型自動完成了數據校驗與異常預警。這種數字化轉型措施不僅提升了財務數據的處理效率，還為企業的戰略決策提供了及時、精準的數據支撐，使財務管理真正成為企業價值創造的核心驅動力。總之，這一轉變不僅提升了企業財務數據處理效率，更以精準、及時的數據支撐戰略決策，使財務管理成為企業價值創造的核心驅動力。

1.2增強財務決策科學性

信息化系統在財務資源創新方面發揮了重要作用[3]。借助人工智能與機器學習算法，企業可以對財務數據進行多維度、深層次的分析，挖掘數據背后的潛在規律與價值。以自然語言處理（NaturalLanguageProcessing，NLP）技術為例，它能夠快速解析合同文本中的財務條款，識別潛在風險點，而傳統人工審核可能需要耗費數倍時間且存在疏漏風險。在供應鏈金融場景中，深度學習模型可以通過分析供應商歷史交易數據、信用記錄和市場波動情況，構建動態風險評估體系，為企業篩選出更優質的合作伙伴。相較于傳統基于經驗和簡單統計的財務分析，數字化轉型后的財務分析能夠提供更精準的預測與建議，輔助管理層制定科學合理的戰略決策。例如，通過建立財務預測模型，企業可提前預判市場變化對財務狀況的影響，及時調整經營策略。總之，依托人工智能與機器學習深化財務數據分析，以NLP、深度學習等技術提升風險識別能力，能夠使財務分析更加精準、科學，助力企業動態優化財務決策，從而應對市場變化。

1.3助力業財深度融合

數字化轉型打破了財務部門與業務部門之間的數據壁壘，促進了財務與業務的深度融合。在傳統財務管理模式下，業務與財務數據分別存儲于不同系統，“信息孤島”現象嚴重，導致財務分析滯后于業務變化，資源配置效率低下。而數字化技術的應用，使企業能夠依托云計算、大數據、人工智能等技術，構建業財一體化平臺。該平臺通過應用程序編程接口（ApplicationProgrammingInterface，API）、數據中臺等技術手段，實現采購、生產、銷售等業務流程與預算管理、會計核算、成本控制等財務流程的無縫對接。從業務發生的源頭開始，業財一體化平臺自動采集合同簽訂、訂單生成、物資出入庫等數據，經標準化處理后實時生成財務憑證并傳遞至財務系統。這使得財務人員能夠穿透業務場景，掌握合同執行進度、庫存周轉率等核心業務指標，及時發現異常并提供現金流預測、成本優化建議等針對性支持。總之，構建業財一體化平臺，企業能夠實現業務流程與財務流程無縫對接，推動財務深度融人業務，提升資源配置效率。

2數字化轉型背景下企業財務管理信息化建設面臨的問題

2.1技術應用存在瓶頸

雖然數字化技術發展迅速，但部分企業在財務管理信息化建設過程中對新技術的應用仍存在一定困難[4]。從技術基礎設施層面來看，許多企業仍在沿用傳統的硬件架構與存儲設備，面對大數據時代爆發式增長的財務數據，其服務器處理能力與磁盤存儲容量嚴重不足。例如，在月末結賬高峰期，因數據庫響應速度緩慢，財務人員需要耗費數小時等待數據匯總，甚至面臨系統崩潰情況。而在軟件適配性方面，市面上標準化財務軟件往往難以契合企業差異化的業務流程，部分功能模塊與實際需求脫節。例如，某制造業企業引人的財務系統因采購付款審批流程與企業實際業務環節不匹配，導致每筆付款申請都需要人工二次核對，既增加了操作復雜性，又使財務數據在系統流轉中延遲。此外，不同財務軟件間的數據接口不兼容問題普遍存在，導致業財數據無法實時共享，嚴重制約了數字化技術在財務分析、風險預警等場景中的深度應用。

2.2人才隊伍建設不足

數字化轉型浪潮正在重塑企業財務管理的底層邏輯，對財務人員的專業能力和綜合素質提出了更高要求。傳統的財務核算與報表編制已無法滿足智能決策需求，財務人員不僅需要具備扎實的會計準則、納稅籌劃等專業知識，還需要掌握Python數據分析、財務機器人操作、業財一體化系統運維等跨領域技能。然而，當前企業財務人員普遍存在知識結構單一的問題，大部分財務人員仍停留在“賬房先生”角色。企業在財務管理信息化建設中缺乏既懂財務又精通數字化技術的復合型人才。

從企業實踐來看，人才供給不足的矛盾尤為突出，影響了財務分析的深度和廣度。例如，某制造業企業調研數據顯示，其財務團隊中持有數據分析師證書的人員占比不足 5% ，面對PB級業務數據時，傳統Excel工具無法支撐財務深度分析。同時，企業在人才培養與引進方面投入不足，多數企業未建立系統的數字化財務培訓體系，外部高薪引進的信息技術（InformationTechnology，IT）人才又難以深度理解業務與財務邏輯，這制約了企業財務管理信息化建設的推進速度。

2.3數據安全風險加劇

隨著財務管理信息化水平的不斷提高，企業財務數據的安全性面臨更大挑戰。在數字化浪潮推動下，企業財務系統深度嵌人云計算、人工智能等新興技術，財務數據以電子形式存儲于云端服務器或企業內網數據庫，并通過互聯網、企業專網等渠道高頻次傳輸。在這一過程中，黑客攻擊、惡意軟件入侵、人為操作失誤等安全隱患與日俱增。例如，不法分子可能利用系統漏洞竊取核心財務數據牟利；勒索病毒可通過郵件附件或網絡端口滲透，導致財務系統癱瘓與數據泄露；內部員工因權限管理不當，可能造成數據誤刪或被越權訪問。

同時，部分企業數據安全意識淡薄，尚未建立全生命周期的數據安全管理體系。在制度層面，缺乏針對財務數據分級分類保護、訪問權限動態管控的細則；在技術防護上，未部署數據加密傳輸協議、入侵檢測系統（IntrusionDetectionSystem，IDS），重要財務數據未采用多副本異地備份策略。

3數字化轉型背景下企業提升財務管理信息化建設水平的有效路徑

3.1強化技術創新與應用

企業應將數字化技術應用作為戰略級項目，構建分層遞進的技術升級體系。在基礎設施層面，通過部署分布式存儲架構與云計算平臺，使數據存儲容量增加3～5 倍。在軟件應用層面，企業需要建立“評估一選型一定制”的全流程管理機制。對于中小微企業而言，要優先選用成熟的財務軟件，通過模塊化配置快速滿足基礎核算需求；而大型集團企業則應采用“平臺 + 插件”的架構模式，自主開發預算管理、資金監控等核心模塊，并通過API接口與供應鏈、生產系統實現數據互通。

在智能化轉型方面，企業可分階段推進財務流程再造。第一階段，利用機器人流程自動化（RoboticProcessAutomation，RPA）處理報銷審核、發票驗真等重復性工作，壓縮人工操作時長；第二階段，引入NLP技術構建智能財務問答系統，實現政策解讀、報表分析的實時交互；第三階段，通過機器學習算法搭建財務風險預警模型，自動識別異常交易行為。此外，區塊鏈技術在供應鏈金融領域已顯現出應用價值，通過分布式賬本技術可實現應收賬款的實時確權與拆分轉讓，降低企業融資成本。

企業還需要建立技術迭代評估機制，定期對人工智能模型、系統架構進行性能優化，并結合技術發展趨勢動態調整方案。通過組建由財務專家與IT工程師構成的跨部門團隊，確保技術應用始終貼合業務場景需求，避免技術與業務“兩張皮”。同時，設立技術創新專項基金，鼓勵業務部門開展新興技術試點項目，通過“小步快跑”的方式降低試錯成本，以動態評估、深度協同和敏捷試錯的方式，持續推動財務管理信息化建設向高效化、智能化方向發展。

3.2加強人才培養與引進

企業要高度重視財務人才隊伍建設，制訂科學合理的人才培養計劃[5]。因此，企業需要構建分層分類的人才培養體系，形成“內部培養 + 外部引進 + 機制驅動”的三維人才發展模式。

在內部培養層面，企業應建立常態化、體系化的培訓機制，將培訓內容劃分為“基礎技能層”與“前沿技術層”：前者涵蓋Python財務數據分析、財務機器人操作、智能報賬系統使用等數字化工具應用課程；后者聚焦數據建模、人工智能在預算預測中的應用、業財融合場景分析等前沿領域。

在外部引進方面，企業需要拓寬人才招聘渠道，重點吸納具有數字化轉型經驗的復合型人才。這類人才不僅要精通財務專業知識，還要具備數據建模、系統開發等跨界能力。企業可通過校企合作定向培養、高薪引進行業專家、與咨詢機構建立人才共享機制等方式，快速補齊財務團隊能力短板。此外，針對高端人才，企業可設置“數字化財務專家”崗位，為其提供股權激勵與職業發展雙通道。

為激發人才活力，企業要建立績效考核與激勵機制。在考核指標設計上，除傳統財務指標外，增設數字化工具應用覆蓋率、數據分析報告質量、流程優化提案數量等創新指標；在激勵方式上，設立“數字化創新獎等獎項，并將考核結果與晉升、培訓資源掛鉤。同時，搭建內部知識共享平臺，鼓勵財務人員組建數字化創新小組，通過案例復盤、經驗分享推動團隊成員共同成長。

總之，企業要構建“內部培養 + 外部引進 + 機制驅動”的三維人才發展模式，完善考核激勵與知識共享機制，以此培養財務管理信息化建設所需的高素質財務人才。

3.3完善數據安全管理體系

財務數據作為企業經營決策的核心依據，一旦泄露、丟失，將直接威脅企業的生存與發展。因此，企業需要增強數據安全意識，將數據安全管理納入企業整體戰略規劃，構建覆蓋全生命周期的數據安全防護體系。

首先，企業要制定完善的數據安全管理制度，通過標準化流程確保數據安全。在數據采集階段，明確各業務系統數據采集范圍與合規要求，避免過度收集敏感信息；在數據存儲環節，應采用分級分類管理策略，根據數據敏感程度配置不同級別的存儲設備；數據傳輸必須通過加密通道進行，防止數據在網絡傳輸過程中被竊取；在數據使用階段，需要嚴格執行權限最小化原則，基于崗位職責分配數據訪問權限。

其次，強化數據安全技術應用。構建“主動防御 + 動態監測”的技術應用體系：采用國密算法對核心財務數據進行全流程加密，防止數據被非法破解；部署零信任訪問控制系統，基于身份認證、設備狀態、行為分析等維度進行動態授權；引入智能人侵檢測與防御系統，實時監控網絡流量，對異常訪問行為進行阻斷與預警。此外，可利用區塊鏈技術實現財務數據的分布式存儲，從技術層面保障數據的完整性。

最后，建立完善的數據備份與恢復機制。企業要制定差異化備份策略，對交易數據、核算數據等核心財務數據進行實時備份，對非核心數據進行周期性增量備份；建立異地容災中心，確保在遭遇自然災害、網絡攻擊等極端情況時數據的可用性。同時，企業應定期開展數據恢復演練與安全攻防演練，檢驗備份系統有效性，提升團隊應急響應能力。

4結束語

在數字化轉型背景下，企業財務管理信息化建設既面臨機遇，也面臨挑戰。通過強化技術創新與應用、加強人才培養與引進、完善數據安全管理體系等有效路徑，企業能夠不斷提升財務管理信息化建設水平，實現財務管理模式的轉型升級，使自身在激烈的市場競爭中贏得一席之地，進而實現持續健康發展。

主要參考文獻

[1]王崇慧.業財融合背景下企業財務管理信息化建設研究[J]財訊，2024（17）：174-176.

[2]沈仙紅.大數據背景下企業財務信息化建設及數字化轉型研究［J].投資與合作，2025（1）：79-81.

[3]黎偉林.數字化轉型背景下集團企業財務管理信息化建設探討［J].中小企業管理與科技，2025（2）：123-125.

[4］馬利娟.大數據背景下暢談企業財務信息化建設及數字化轉型［J].財富時代，2024（10）：44-45.

[5]黃小強，陳敏，華艷花.數字化轉型背景下企業信息化項目管理模式研究［J].商業文化，2022（6）：67-68.