企业财务数字化发展现状分析与建议

郭奕　何薇

作者简介：郭奕，深圳市中兴新云服务有限公司高级副总裁；

何薇，深圳市中兴新云服务有限公司高级研究经理。

摘　要：2023年7月，由深圳市中兴新云服务有限公司、厦门国家会计学院和IMA管理会计师协会组成的联合调研组围绕企业财务数字化目标、信息化底座、数据采集与处理分析能力、数字化场景实践、数字化人才培养等方面，对217家企业展开线上调研，在深入分析企业财务数字化建设实践现状过程中了解企业财务数字化建设面临的挑战，提出企业开展财务数字化建设首先需要明确战略目标，并根据企业所处行业特点、自身发展现状等因素制定清晰的建设路径和规划。

关键词：企业财务数字化；数字化场景；建设路径

中图分类号：F233　文献标志码：A　文章编号：1003-286X（2024）15-0019-04

为深入了解当前我国企业财务数字化建设与发展现状，2023年7月，深圳市中兴新云服务有限公司、厦门国家会计学院和IMA管理会计师协会组成联合调研组，邀请217家企业参与财务数字化线上调研。本次调研围绕财务数字化目标、信息化底座、数据采集与处理分析能力、数字化场景实践、数字化人才培养等方面展开，深入分析企业财务数字化建设实践现状，透视企业财务数字化发展进程。

一、受调研企业基本情况

本次调研收到的217份有效问卷中，从行业分布来看，排名前三位的行业分别为制造业（占比25.35%）、金融业（占比10.14%）和信息传输、软件和信息技术服务业（占比9.22%）。从企业类型来看，受调研企业中国有企业（含国有独资企业、国有控股企业）占54.84%，民营企业占30.88%，外资企业（含外商独资企业、中外合资企业）占7.37%；混合所有制企业占6.91%。从收入规模来看，50.36%的受调研企业年营业收入100亿元以上，其中，14.39%的企业年营业收入1 000亿元以上，11.51%的企业年营业收入500亿～1 000亿元。

二、受调研企业数字化建设现状

（一）企业数字化战略

随着数字经济与产业深度融合，把握新兴技术发展机遇，加快推进数字化转型，增强企业核心竞争优势，已成为企业在新时代寻求创新可持续发展的重要战略方向。调研发现，79.72%的受调研企业正在推进企业数字化战略。其中52.53%的企业正在推进全面覆盖业务部门和职能部门的数字化转型；17.51%的企业正在重点推进财务、人力资源等职能部门的数字化转型；9.68%的企业正在重点推进生产、销售等业务部门的数字化转型。

（二）企业数据管理成熟度

数据是企业实施数字化转型的关键要素之一，数据管理水平直接影响支持管理决策的信息是否可用可信。本次调研参照中国数据管理能力成熟度评估模型（DCMM）对数据管理能力成熟度的划分，将企业数据管理工作现状划分为初始级、受管理级、稳健级、量化管理级、优化级五个等级。调研发现，44.70%的受调研企业数据管理处于起步阶段，属于受管理级；32.72%的受调研企业（稳健级占20.28%、量化管理级占4.15%、优化级占8.29%）在数据管理方面取得了一定成效，能够利用数据帮助企业创造价值或提升效率；仍有22.58%的受调研企业属于初始级，目前尚未认识到数据管理的重要性，较少开展数据管理相关工作，需要加快步伐提升数据管理水平。

（三）企业数字化平台

数字化平台是实现数字化转型的核心支撑，包含技术融合、数据智能、应用赋能三方面。其中：技术融合指融合企业传统系统架构、融合未来创新技术、融合外部数字服务，促进企业打造开放系统架构，拓展系统能力；数据智能指面向全量数据采集、存储、建模、分析、治理、安全等数据全生命周期进行管理和数据价值挖掘，提供自动治理、智能计算、智能分析等智能化能力，并基于实践效果不断优化；应用赋能指将新兴技术与业务场景深度融合，构建面向行业场景的数据应用能力，如客户画像、市场预测、风险预警等，使企业实现业务创新和高效运营。调研中，31.80%的受调研企业已建立数字化平台并已实际应用；41.93%的受调研企业正在规划数字化平台建设；26.27%的受调研企业尚未建立数字化平台。

三、受调研企业财务数字化建设目标

财务数字化是一项长期持续的工程，企业需要基于外部环境、企业战略、业务发展、财务管理现状等因素统筹制定财务数字化规划，并在集团范围内形成统一认识。调研发现，37.79%的受调研企业已制定明确的财务数字化战略和实施路线；35.48%的受调研企业已明确财务数字化战略，但实施路线尚不清晰；26.73%的受调研企业尚未明确财务数字化战略。

同时，明确的转型目标有利于企业内部达成共识，并保持管理层对财务数字化的合理预期。调研发现，受调研企业开展财务数字化的目标主要包括：提高财务流程自动化、智能化水平，提升财务运营效率（占67.14%）；深化业财融合，推动业财信息的全面对接和整合（占57.75%）；确保数据真实完整，保证会计信息质量（占54.93%）。

四、受调研企业财务数字化能力现状

（一）财务信息化基础

财务信息化带来的数据沉淀、专业分工及流程再造是财务数字化的基础。本次调研围绕企业财务信息系统在统一性、集成性、功能完善性、操作友好性、运行稳定性、系统迭代性六个方面的表现，采用打分方式（1～5分）进行评价，分值越大，表示财务信息系统在此方面的表现越好。调研发现，在六个评价维度中，系统统一性均分最高（3.37分），系统功能完善性均分最低（3.01分），其他维度分值分别为：系统集成性（3.10分）、系统操作友好性（3.05分）、系统运行稳定性（3.12分）、系统迭代性（3.15分），这说明大部分受调研企业财务信息化建设仍需提升。

（二）财务数据采集能力

财务数据分析与应用以丰富、高质量的数据基础为先决条件，未来财务需整合三个层次的数据，为企业经营提供更全面深入的洞察。第一层是财务数据载体及其结构化，即业务过程或交易处理过程中形成的各类单据或票证，如原始票据、记账凭证等；第二层是对内部业财数据的全面采集，财务要深入研发、采购、生产、销售等业务环节，广泛采集各系统中的业务数据；第三层是对其他外部有价值数据的全面采集，如客商情况、市场竞争态势、行业发展形势、宏观经济环境等。

调研发现，受调研企业在进行数据分析时，主要依靠财会信息的占24.88%；除财会信息以外，还能够利用部分内部业务系统中数据的占52.53%，能够充分利用业务数据的占17.05%；除企业内部数据以外，还能够充分利用外部数据的占5.53%。

（三）财务数据加工处理能力

面对复杂、多变的数据需求，财务部门要优化数据处理手段，以业务需求为导向，借助专业数字化工具，实现更高效的数据清洗、更深入的业财数据挖掘和联动分析、更智能快速的分析结果呈现。调研发现，在进行数据加工和处理时，38.25%的受调研企业主要依靠Excel等工具；46.54%的受调研企业主要利用报表系统、财务信息系统的报表功能模块或商业智能（BI）工具；12.90%的受调研企业主要借助数据中台、大数据平台等数字化平台；2.30%的受调研企业主要应用SAS、SPSS等专门的数据分析或数据挖掘工具。

可见，实务中，Excel、报表系统、财务信息系统的报表功能应用较为广泛，但同时不可否认的是，这些应用仍难以解决数据计算规则复杂、数据分析需求频繁变化、数据分析时效滞后等困境。如Excel数据质量检查与数据清洗耗费大量时间和精力，算法不可视且很难在公司内部进行知识共享，数据信息安全存在风险等；在多变的决策需求下，数据分析系统开发、测试周期长，成本高，难以灵活满足管理需要。

（四）财务数字化制度建设

2023年8月财政部发布的《企业数据资源相关会计处理暂行规定》明确了其适用范围和数据资源会计处理适用的准则，以及列示和披露要求。数据资源入表作为数据资产化的重要一环，将进一步促进企业加强数据全生命周期管理，加快制定数据资源管理相关流程、制度、标准等。调研发现，53.92%的受调研企业已制定数字化相关制度、标准、机制等，主要包括主数据管理制度（占37.33%）、数据安全管理制度（占29.49%）、数据管理流程（占22.58%）、数据质量管理规范（占21.66%）等。

五、受调研企业财务数字化场景实践

数字化场景的实现与数据、技术、算法密切相关。在场景实践中，财务面向业务和管理需求，利用数字技术全面采集数据，并通过模型算法应用，帮助企业优化资源配置，实现科学决策、事前预警、预判未来。本次调研将财务数字化场景分为财务专业职能数字化场景、业务支持数字化场景、财会监督数字化场景和决策支持数字化场景。受调研企业在财务专业职能数字化场景实践相对较多，但在业务支持、财会监督、决策支持等领域的财务数字化场景应用还不够广泛。

（一）财务专业职能数字化场景应用

财务专业职能数字化包括核算报告、资金管理、税务管理、成本管理、资产管理、预算管理、绩效管理、资本运作等财务职能域的数字化应用。受调研企业目前应用较多的财务专业职能数字化场景包括：票据信息智能采集（占60.37%）、报账单据智能审核（占50.69%）、账户分析与预警（占49.31%）、智能成本归集（占39.63%），分别分布在核算报告、资金管理和成本管理职能，在资本运作方面的实践较少。

（二）业务支持数字化场景应用

业务支持数字化是财务主动融入业务事前、事中、事后全流程，有效识别企业研发、采购、生产、销售等业务改进的机会和目标，并通过全面采集业财数据并应用，实现业财一体化运营，帮助解决业务痛点和难点，为生产运行优化赋能。调研发现，受调研企业当前在采购、营销和研发支持方面的数字化应用较多，主要体现在：供应商资信评估（占42.86%）、客户信用评级及授信（占35.48%）、产品立项决策（占33.18%）、采购价格分析（占32.26%）和收入多维分析（占27.19%）。此外“双碳”目标下，环境、社会和治理（ESG）也逐渐成为企业关注的重要方面，但从调研结果来看，企业目前在ESG方面的数字化应用较少，主要体现在ESG报告自动出具（占8.76%）、气候风险情景分析与预测（占6.91%）。

（三）财会监督数字化场景应用

财会监督数字化是企业在内控、合规、风险管理等财会监督工作中，利用数字化手段，实现财会监督数据的汇集融合和共享共用，帮助企业提高财务透明度，持续提升会计信息质量，提高重大风险识别预警能力和降低不合规事件发生概率。调研发现，在财会监督数字化场景中，受调研企业应用最多的是财务智能稽核（占61.75%），其次是财务风险自动监控与预警（占34.10%）和内控自动化（占28.11%）。

（四）决策支持数字化场景应用

决策支持数字化是财务面向企业高层管理者决策，通过对内外部大量数据的采集和持续算法迭代，强化预测与洞察能力，实现企业经营管理的多维透视、智能分析和科学决策。调研发现，在决策支持数字化场景中，受调研企业应用较多的是多维经营分析（占42.86%），其次是市场选择决策（占29.95%）和中长期战略规划（占23.50%）。

六、受调研企业财务数字化组织建设

组织建设是企业财务数字化建设的基本保障。如何组建财务数字化团队、培养财务数字化人才是当前企业财务数字化建设的痛点之一。本次调研主要聚焦人力投入、团队建设、人才培养三方面。

从调研结果来看，在数据分析人力投入方面，47.66%的受调研企业财务部门的人力投入在10%（含）～30%之间，21.50%的受调研企业的人力投入在10%以下，4.67%的受调研企业的人力投入在70%及以上。

在数字化团队建设方面，49.31%的受调研企业已成立专门的团队负责财务数字化相关工作，33.64%的受调研企业正在规划建立财务数字化团队，17.05%的受调研企业暂无此方面的规划。在已成立专业化团队的受调研企业中，11.98%的企业团队成员全部来自财务人员；24.89%的企业团队成员除财务人员外，还包括业务、IT等其他部门人员；12.44%的企业还借助了外部专家力量参与数字化转型建设。

在数字化人才培养方面，56.68%的受调研企业已采取数字化人才培养相关举措，最常见的培养方式分别是为员工提供系统的数字化人才培训课程（占27.65%）、营造数字化的学习和工作氛围（占27.19%）、针对数字化要求重新建立岗位与人才胜任模型并进行人才盘点（占23.04%）。

七、财务数字化建设面临的挑战

财务数字化不仅是系统或技术的革新，还需要财务部门围绕转型目标，在工作理念、组织、人员、流程等多方面进行转变，而这些新变化势必会影响传统的工作习惯和方式。同时，财务数字化转型需要各部门协同推进，在实施过程中可能会面临愿景不清晰、人才、资金等关键资源缺乏、数据问题整治难度大等多方面的挑战。

本次调研中超过半数的受调研企业认为，团队转型困难、缺乏数字化人才（占52.07%）以及企业层面缺乏清晰的财务数字化愿景（占51.15%）是当前财务数字化转型过程中面临的主要挑战。此外，跨部门沟通协作困难（占41.94%）、历史数据治理难度较大（占41.47%）等也是企业开展财务数字化过程中面临的较大困难。

八、相关建议

基于本次调研结果，本文认为，企业开展财务数字化建设首先需要明确战略目标，并根据企业所处行业特点、自身发展现状等因素制定清晰的建设路径和规划，具体包括以下四方面。

（一）夯实财务信息化基础

财务数字化需以财务信息化为基础，因此企业应首先强化自身财务信息化建设。一是应不断完善硬件设备、软件应用、网络实施和安全保障设施等IT基础建设，以确保信息系统的稳定运行和信息安全。二是应建立健全财务信息系统，根据实际需求和使用情况升级完善系统功能，实现财务流程高效运转的同时为财务数字化转型提供数据基础。三是应不断优化财务管理流程、推进财务标准化建设，实现系统间应联尽联，推进业财一体化建设，构筑互联互通的信息化能力，消除系统间的“信息孤岛”。

（二）提升数据管理成熟度

财务需深度参与并积极推进企业数据管理体系建设工作，推动数据资源转化为数据资产。一是应建立并完善主数据管理流程，确定主数据的范围和属性，打破各系统间数据交互壁垒，消除数据冗余。二是应统一数据标准，并制定相应的制度规范来明确数据标准的使用范围和具体要求，保障数据在各系统间共享和复用的规范化运行。三是应依据业务需求及监管要求明确数据质量管理目标，并形成具体的数据质量检验规则和数据质量管理指标，持续提升数据质量。四是应强化数据安全管理，通过数据访问权限控制、用户身份认证识别、访问行为监控记录等方式保障数据安全，并对企业中已知或潜在的数据安全风险制定防范措施。五是应完善数据全生命周期管理，明确数据需求、数据设计和开发、数据运维、数据退役各阶段的管理内容和职责，并建立相应的专业化组织监督和指导具体管理工作。

（三）强化数据分析应用能力

企业管理者对数据分析的维度、深度、时效性要求在不断提高，财务需搭建数据价值链，并借助数据分析工具从海量数据中挖掘价值以满足管理需求。一是应扩大数据采集范围，包括企业各系统间的业财数据以及企业外部的客商信息、行业发展形势、宏观经济环境等有价值的数据。二是应积极探索建设数字化平台，并应用可自由扩展、计算可视的数据处理工具，自动完成数据清洗、数据转换、数据标签等任务，提升数据处理、计算分析的灵活性和高效性。三是应依托数据分析工具及智能化技术，增强数据算法应用与建模能力，实现数据的智能计算、智能分析，以满足根因穿透、风险预警、经营预测等不同场景下的分析需求，助力探索财务专业职能、业务支持、财会监督、决策支持领域更多的数字化场景应用，支持企业经营管理活动。

（四）组建财务数字化人才队伍

财务数字化离不开跨行业复合型数字化人才。为支持财务数字化长期发展，企业需尽快组建专业的财务数字化人才队伍。一是应针对财务数字化发展需求重新建立岗位与人才胜任模型，并对现有财务人员进行人才盘点，建立财务人才库。二是应制定完善财务数字化人才培养和发展计划，通过业财轮岗、员工培训、以用促学、数字化大赛、知识分享等多种方式，培养既具备过硬的财务专业知识又拥有战略思维能力、业务洞察能力、数据理解和分析能力的财务数字化人才。三是可考虑通过引进人才，为企业带来行业前沿的管理理念与财务数字化实践经验，从而推动企业财务数字化工作顺利开展。

责任编辑　李卓

主要参考文献

［1］中兴新云．财务数字化白皮书：从财务走向财经[R/OL]．（2022）[2023]．https://mp.weixin.qq.com/s/3wyN6H-ZdF7AzA7ujDNGBQ.

［2］陈虎，刘雅琼．财务数据源及数据采集研究[J]．财会月刊，2022，（12）：50-54．