数字化背景下A集团财会监督创新实践

杨富燕

作者简介：杨富燕，北京市燃气集团财务部副总经理。

摘要：数字化转型背景下，国有企业财务监督面临效率低下、风险识别滞后与合规成本高企等治理难题。A集团基于TOE理论框架，通过构建数字化财会监督平台、优化业财流程及开发AI风险预警模型，探索“技术——组织——环境”协同驱动的数字化财会监督创新路径。通过数据中台实现全链路穿透、运用RPA财务机器人提升流程效率并借助机器学习模型拦截舞弊风险，实现了成本优化与风险防控。

关键词：国有企业；TOE理论框架；财会监督；RPA；数字化

中图分类号：F275　文献标志码：A　文章编号：1003-286X（2025）14-0031-03

A集团作为大型城市燃气企业，管网规模、用户数及年用气量均居全国前列。截至2024年，集团在境内境外共有119家子公司，资金结算货币涉及卢布、美元、新元等多种外币。其传统财务监督以人工审核、定期检查为主，依赖多层级审批和线下流程，虽保障了财务安全，但随着业务与资金规模扩张和数字化转型需求的提升，传统模式效率低下、风险识别滞后、合规成本高的局限性日益凸显。为此，A集团基于TOE（技术——组织——环境）理论框架，通过探索构建“技术穿透、组织协同、环境适配”的协同机制，推动财会监督体系从被动防御向主动治理的数字化转型。

一、A集团数字化财会监督创新实践路径

（一）技术穿透：数据中台与智能算法的深度融合

1．搭建数据中台。A集团以“数据中台+业务前台”为核心架构，基于云计算技术搭建统一财务数据中台。在技术实施层面，配备专项研发团队，对ERP、销售管理系统、生产运营系统等12个业务系统进行接口改造与协议统一，采用微服务架构实现数据的快速调用与传输。通过ETL数据清洗工具，设置数据质量校验规则库，涵盖数据完整性、一致性、准确性等15类校验维度，确保业财数据实时同步（延迟≤5分钟）。在数据处理能力方面，数据中台日均处理数据量超80万条，引入分布式存储技术（如Hadoop分布式文件系统）与实时计算框架（Flink），构建PB级数据存储与秒级计算能力。

2．开发机器学习模型。A集团组建由财务专家与技术专家构成的跨部门团队，基于历史十年财务数据，构建包含26项风险识别规则的机器学习模型。模型训练过程中，采用监督学习算法（如随机森林、支持向量机），结合无监督学习聚类分析，识别异常交易模式。例如，针对“非工作日大额支付”规则，模型通过分析交易时间、金额、支付对象等维度数据，设定动态阈值算法，当某笔非工作日支付金额超过同类型交易历史均值的3倍时触发预警。

3．可视化驾驶舱。A集团利用商业智能（BI）工具构建“财务健康度驾驶舱”，在指标体系设计上，围绕资金、成本、应收应付等核心领域，选取28项关键指标，采用动态看板形式呈现。例如，资金周转率指标实现小时级更新，通过与历史数据、行业基准对比，自动生成趋势预测。管理层通过移动端App可实时接收异常指标预警，如单月成本增幅超5%时，系统自动标红并推送异常详情（涉及部门、业务场景、差额分析）。同时，驾驶舱集成智能分析功能，当发现应收账款账龄超期时，自动生成催款策略建议（如电话催收、法务介入），决策响应速度从传统模式的3～5天缩短至实时触发。

（二）组织协同：流程重构与敏捷治理

1．机器人流程自动化（RPA）规模化应用。A集团在发票核验、报销审核、银行对账等18个高频重复性场景部署89个RPA机器人。在发票核验场景中，机器人自动对接全国增值税发票查验平台，通过应用程序编程接口（API）批量提交发票代码与号码，实时返回真伪结果。2024年累计处理发票120万张，减少人工投入约1.3万小时。在费用报销场景中，机器人自动提取报销单信息（金额、日期、项目），匹配企业报销标准（如差旅住宿限额、交通补贴规则），并自动生成记账凭证。部署RPA财务机器人后，单流程处理时间从人工30分钟压缩至2分钟，效率提升60%，释放财务人员专注于数据分析与战略支持工作。

2．实现业财一体化。在燃气销售领域，A集团打通燃气销售系统与财务收入确认模块，实现“销售数据——账单生成——收入记账”全流程自动化。A集团在燃气销售系统中部署物联网智能终端设备，包括智能燃气表、数据采集器和边缘计算节点。在居民用户端，智能燃气表每小时自动采集燃气使用数据传输至集团数据中心。为保障数据安全，传输过程采用加密算法，防止数据泄露或篡改。同时，A集团搭建边缘计算平台，在数据采集源头完成基础清洗和校验，剔除无效数据（如传感器异常值），将日均80万条抄表数据的有效传输率提升至99.9%。销售系统内置动态计费引擎，集成气量单价匹配、阶梯气价计算和税务处理模块。当抄表数据同步至销售系统后，系统自动识别用户类型、用气周期，调用最新价格进行费用计算。另外，系统设置多层级异常监控规则。当出现气量异常波动（如单日用量超历史均值5倍）、价格计算错误或数据传输中断等情况时，系统立即触发三级预警机制：一级预警通过短信、App消息推送给抄表员，要求现场核查；二级预警通知区域运营单位，启动人工复核流程；三级预警上报至财务与运营部门联席会议，制定应急处理方案。同时，系统记录所有异常处理过程，形成问题知识库，用于优化算法和流程。

在工程建设领域，A集团项目管理系统覆盖立项、采购、施工、验收全流程。在立项阶段，系统自动关联预算模块，根据项目规模、类型生成成本概算，并设置成本控制基线。物资采购环节采用电子招标平台，供应商报价、合同条款等信息实时同步至项目管理系统。当采购订单生成时，系统通过RPA财务机器人自动提取关键信息（订单号、金额、交付日期），在财务系统中创建应付账款记录，并关联至项目成本核算模块。合同管理模块内置履约分析引擎，实时监控合同执行进度与偏差。系统自动比对合同约定条款与实际执行数据（如物资到货数量、工程进度节点），当合同执行偏差率超过1.5%时，触发预警机制。例如，若某批次物资延迟到货，系统自动计算对项目工期的影响，并评估可能产生的违约金风险，生成偏差分析报告推送给项目经理、采购负责人和财务人员。三方协同制定解决方案，如调整付款节奏、启动备用供应商等。财务系统与项目管理系统建立实时数据同步通道，每日自动进行数据对账。系统通过设置30余项对账规则（如采购金额与应付账款匹配、项目进度与成本发生匹配），采用机器学习算法识别潜在差异。例如，当发现某项目实际成本超支但进度未达预期时，系统自动标记异常，并推送至财务分析团队。团队可通过穿透式查询，追溯至具体采购订单、合同条款，实现业财数据的精准核对，年减少财务对账耗时超1.1万小时。

（三）环境适配：政策合规与风险前瞻

1．风险传导模拟实现前瞻性防控。A集团开发“财务风险传导沙盘”系统，构建涵盖市场、汇率、政策等12类外部因素的风险模型。在国际液化天然气（LNG）采购业务中，系统实时接入外汇市场数据，当外币汇率波动超1%时，自动测算对采购成本、汇兑损益的传导路径。例如，系统通过历史数据训练预测模型，模拟汇率波动对未来6个月采购成本的影响，自动生成风险应对方案（如提前锁定汇率、调整付款周期）。2024年俄乌冲突导致欧洲天然气价格波动期间，系统提前3个月预警采购成本超支风险，集团据此调整长协合同比例，将成本增幅控制在预算范围内（实际增幅2.8%，预算容忍度3%）。同时，系统支持自定义场景模拟，财务人员可输入政策调整参数（如税收政策变更），快速评估对企业利润的影响。

2．政策合规管理实现动态适配。A集团组建政策研究工作小组，实时跟踪财政、税收、外汇等政策法规动态，建立“政策扫描——影响评估——流程迭代”机制。例如，增值税电子发票全面推行前，提前启动系统改造，同步开发智能验真模块，对接税务平台实现全量发票自动核验，减少人工核验误差率超90%；针对海外业务建立“双轨合规”体系，境内遵循国内相关准则，境外子公司嵌入国际财务报告准则（IFRS）自动转换模块，系统可实时生成中英文双语合规报告，2024年通过该机制快速响应3项国际税收政策调整，节约跨境合规成本约180万元。同时，搭建政策知识库，内置300余条高频政策解读视频，定期组织线上培训考试，强化财务人员合规意识，年度合规培训覆盖率达100%。

通过以上三大创新实践路径，A集团不仅破解了传统财会监督的效率、风险、成本三大痛点，还通过数字化转型实践验证了TOE理论框架的有效性，数据中台与AI算法使风险识别从经验判断升级为数据驱动，推动财会监督从事后纠偏转向事前防控。RPA与流程重构打破了科层制壁垒，实现“总部——分子公司”协同效率提升70%。通过风险模拟与政策适配工具，企业能够在地缘政治冲突、监管升级等复杂外部环境中快速调整战略，增强财务韧性。

二、相关建议

（一）技术革新，夯实数字化根基

一是搭建统一数据中台。企业应投入资源搭建基于云计算的统一财务数据中台，整合内部各类业务系统，打破数据壁垒。通过ETL工具实现数据实时清洗与同步，设置严格的数据质量监控指标，确保数据的准确性、完整性和及时性。每月定期对数据中台的数据进行质量评估，对错误率较高的数据来源进行重点排查与优化。

二是强化智能算法应用。利用机器学习、深度学习算法，结合企业财务历史数据与行业风险特征，构建财务风险识别模型。针对常见风险，如资金挪用、成本虚增等设置专门的风险识别规则，不断优化模型参数，提升风险识别的准确率与召回率。定期更新模型训练数据，确保模型能够适应不断变化的业务环境。

三是打造可视化决策平台。借助BI工具，构建集财务指标展示、风险预警、数据分析为一体的可视化驾驶舱。管理层可通过PC端、移动端随时随地查看关键财务指标（如资产负债率、净利润率等），一旦指标触及预设阈值，系统自动发出预警。同时，驾驶舱应具备数据深度挖掘功能，支持管理层进行多维度数据分析，为决策提供有力支撑。

（二）组织协同，优化流程与治理

一是推广RPA财务机器人应用。在财务核算、报表编制、税务申报等重复性、规律性强的工作场景中广泛部署RPA财务机器人。制定详细的RPA财务机器人实施计划，明确每个流程的自动化目标、实施步骤与预期效果。定期评估RPA财务机器人的运行效率，对出现的问题及时进行优化。

二是推进业财一体化。打破财务部门与业务部门之间的沟通障碍，建立业财融合的工作机制。从业务流程设计阶段就融入财务监督理念，实现业务数据与财务数据无缝对接。例如，在项目立项阶段，财务人员参与项目预算编制与成本效益分析；在销售业务中，实现销售订单、发货、收款与财务收入确认实时联动，确保财务信息的及时性与准确性。定期召开业财沟通会议，共同解决业务与财务协同中出现的问题。

（三）环境适配，提升合规与风险应对能力

一是建立风险传导模拟机制。开发财务风险传导模拟系统，考虑市场波动、政策变化、汇率变动等外部因素对企业财务的影响。运用蒙特卡洛模拟等方法，对不同风险场景下的财务指标进行预测分析，提前制定风险应对策略。例如，在国际业务中针对汇率波动风险，模拟不同汇率变动幅度下的成本、利润变化，为企业提前锁定汇率、调整结算方式提供决策依据。定期更新风险模拟模型的参数，确保模型的准确性。

二是强化政策合规管理。设立专门的政策研究团队，密切关注国家财政、税收、审计等政策法规的变化，及时调整企业财务监督策略与流程。建立政策合规性审查机制，在重大业务决策、财务处理流程上线前进行政策合规性审查，确保企业经营活动符合政策法规要求。例如，在新税收政策出台后，及时评估对企业税务处理的影响，调整税务申报流程与纳税筹划方案。定期组织财务人员进行政策法规培训，提升合规意识。

责任编辑　樊柯馨

主要参考文献

［1］孔丹萍．数字化转型如何促进能源央企财务监督效能提升[J]．投资与创业，2024，35（21）：52-54.

［2］李淑婷．数字化转型背景下企业财务管理体系建设[J]．销售与管理，2024，（21）：9-11.

［3］台媛．数字化转型背景下财务监督的创新路径研究[J]．中国电子商情，2025，31（6）：109-111.

［4］王珂，喻璐．浙能集团立体式财务监督管理探索与实践[J]．财务与会计，2023，（21）：27-29.