企业财务管理信息化建设问题及对策

2022-11-24何杨军

现代营销(创富信息版) 2022年11期

何杨军

（中国南水北调集团中线有线企业渠首分公司河南南阳 473000）

企业财务管理信息化建设，主要是指基于先进的信息技术手段尤其是互联网技术及平台等，对企业会计信息进行系统化处理，最终实现会计数据信息化管理。从实施过程来看，由于企业财务管理采用了互联网技术手段，因此企业财务管理信息化的最终结果就是便捷化、网络化。基于电子信息技术的运用，企业实现了财务信息化核算、控制及监督与决策，目前财务管理信息化已经成为企业普遍应用的现代化财务管理模式。

一、企业财务管理信息化建设问题分析

随着科技水平的不断提高，企业财务管理信息化建设的重要性日渐凸显出来，不仅有利于拓宽企业财务空间，而且可以有效增强企业财务管理实效。然而，因诸多因素的影响，部分企业财务管理信息化建设出现了问题，具体表现在以下几个方面。

（一）财务管理责任不明确

1.财务管理责任问题分析

首先，企业财务系统构建过程中，各部门之间缺乏必要的沟通交流，对于部门在整个财务管理系统中的作用和地位不明确，工作人员不清楚职责及权限，以至于责任模糊，出现问题相互推诿。通常情况下，企业各部门不希望改变以往的财务管理模式，对于在线处理或者离线传输等模式并不满意，对于新流程、新模式下的财务数据安全风险问题不够重视。比如，信息化建设部门相对独立，与其他部门之间缺乏沟通、协调，系统运行缓慢。其次，存在财务数据融合责任不确定问题。以金融辅助决策平台为例，就财务数据集成需求而言，平台自身不能产生财务数据信息，只能通过业务系统收集相关数据。然而，各业务系统的数据信息生命周期存在较大差异，划分标准不同导致数据存储和数据运用出现问题。最后，企业财务管理信息化建设过程中还存在着数据集成接口转换困难的问题，以至于数据质量难以准确识别。企业内部各部门之间的数据集成不统一，具体执行时数据信息集成不完整、不一致，以至于数据应用时难以确定责任部门，数据信息修正难，影响了数据使用效能。

2.问题成因分析

企业内部业务数据信息存在着严重的计划不完整问题，而且数据生产乏力。虽然对数据进行了分类处理，但是各部门的管理、协调与维护不到位，通常情况下，数据信息管理难以满足业务需求。从创建、存储到移动数据和共享与停用，虽然全生命周期的数据管理模式实现了数据信息的采集与控制，但是未能有效满足企业业务集成及精益化管理的要求，各部门之间也会产生数据责任。

（二）财务数据缺乏有效融合

从实践来看，企业各部门之间的财务数据应用过程中，所采用的技术标准存在较大差异。由于财务数据和相关信息隔离存储，因此系统间的财务数据无法即时共享，也无法有效查询与利用。比如，企业财务控制系统中的数据，并未对管理平台及ERP和员工报销等系统的信息实现融合与共享。企业内部各系统之间的数据不一致，导致财务人员检查、整理工作受阻。之所以企业财务数据会出现融合度差的问题，主要是未对当前的信息数据信息优化进行整合，财务系统建设及应用缺乏统一规划。长期以来，企业制度建设主要依赖于业务部门，各部门分别建设。虽然部分企业对财务系统及信息数据进行了垂直控制，但是并未根据横向信息数据集成需求进行财务合理化模式规划设计。近年来，企业财务管理信息化建设及应用率不断提高，迫切要求各部门之间横向上实现业务数据共建共享，各系统、各部门之间应当建立和完善集成接口。然而，具体实施过程中各部门之间又存在不协调的问题，比如，企业各系统底层技术架构、信息数据结构及存储方式和应用架构设计不同等；跨系统集成接口构建时，各系统的数据标准不统一。

（三）财务数据存在安全风险

1.数据可靠性差

一般而言，企业的各个数据采集渠道都是相互独立的，当进行数据应用时，常常会出现财务数据泄露、不一致、不唯一、不精确和数据延迟等问题。究其原因，主要是财务数据缺乏可靠性，财务数据质量控制体系及评价指标不完善。对于企业最重要的财务数据，结算系统数据缺口问题严重，必然导致数据分散于各业务部门。通常情况下，企业业务信息的可靠性应得到保障，而很多企业的财务数据可靠性差。企业对于数据系统相关人员而言，包括所有者、生产者及管理者和用户群体等，均未提出和制定严格的业务规则，因缺乏财务数据一致性和目标准确性而导致财务数据可靠性差。

2.数据安全风险

调查发现，为数不多的企业在财务数据安全管理工作中，比较关注财务信息系统的安全监测，尤其是信息系统缺陷问题；对于核心数据，比如预算、战略决策等机密数据，使用过程中未能有效控制，存在数据泄露等风险。究其原因，主要是企业内部管控不到位，财务数据管理乏力，对敏感的财务数据没有进行科学分析，对使用的财务数据没有做好分类与管理。值得一提的是，企业的审批制度不合理，也会造成财务数据风险。

二、企业财务管理信息化建设的优化策略

基于以上对现阶段企业普遍存在的财务管理信息化建设问题及其成因分析，笔者认为应从以下几个方面着手应对。

（一）加强业务数据管理

1.落实业务数据管理责任

通过识别业务数据管理工作的参与者来有效划分职责，主要表现为数据治理作用与责任。分析数据治理角色关系，应当对角色进行定位，对数据所有者及管理者和用户明确标识，结合各业务单元和人员等，定义各数据所有者的关系并明确其责任，做好数据规划管理工作，具体如图1所示。

图1 企业财务数据规划管理体系

首先，财务数据治理责任。企业财务数据治理责任确定时，按照要求及业务发展需求，数据所有者解释业务规则并梳理数据活动流程与应用策略。数据管理者负责财务数据生命周期全过程并维护好数据系统与规则的准确性，同时加强财务数据的日常维护与管理。

其次，企业财务数据治理角色识别。作为企业财务数据治理角色的一项重要内容，数据责任调查工作中，应当明确数据所有者及管理者的主要职责，对于相关治理角色责任应当予以认定，由数据所有者做出明确规定。数据所有者为数据进行定义，对数据管理问题提出针对性解决策略。在企业发展过程中，数据管理器服务于数据所有者，根据其要求最大限度地满足所有者对财务数据策略和标准的要求，全面保障财务数据所有者使用共享数据。在认定数据管理者时应当为数据部门负责，企业业务人员应当依托对数据、业务程序的认知，通过数据信息的运用来满足实际需求。从整个架构体系来看，企业财务管理信息化建设过程中的各部门数据关系基本趋于稳定，针对变化的业务数据，职责部门之间的关系也应当随之灵活变化。

2.对财务数据进行全生命周期规划

为有效避免企业财务管理信息化风险，应当对数据进行全生命周期规划管理，既包括数据形成与使用，又要进行数据迁移及清理和销毁等。通过全生命周期的规划管理，有利于控制财务数据系统的规模和提高数据利用率，进而促使企业以最小的投资获取最大的利益。在结合企业各部门业务现状及管理需求的基础上，加强数据生命周期的融合也非常关键，并在此基础上提出切实可行的管理方式和方法。

一是加强数据层面规划管理。企业应当有与源数据对应的程序文档，利用前台系统并结合外部途径实现。在同业务范围内选择数据时应当尽可能接近原始数据源的唯一数据源，业务数据变动时遵循规则，严格执行数据存储标准。在此过程中，企业应当加强内、外部管控，检查财务数据安全性、访问频次及增量成本等相关因素，比如，财务数据存储、各类型业务系统均需按照相适应规则收集存储数据。数据存储过程中应当坚持经济、安全、高效和稳定的原则。在规划数据迁移时，根据企业发展状况和业务需求，以目标系统、用户要求为标准进行分类，制定数据迁移方案。在具体执行数据访问、共享策略时，数据规划者应当根据财务、业务人员提供的信息数据要求制定数据访问共建共享规划。同时，还应当加强数据存档及停用规划管理，在企业金融业务领域加强业务数据存档管理，在详细分析及确认的基础上考量数据的价值，必要时按照销毁程序进行处理。

二是系统层面的规划管理。企业的系统规划要切合主题，应当直接与系统程序对接，防止出现偏差。在实践中可以看到，独立设计的系统操作无法有效满足数据治理要求，需要加强管理层面规划，立足数据需求进行管理。比如，在企业业务部门实际数据要求基础上制定可供执行的具体规划，改进财务数据生命周期管理。

三是加强财务数据治理评估考核。企业财务数据治理评估过程中应当积极构建评估体系，加强业务数据监督评估，同时对制定的数据标准进行监督管理，针对安全管理有效监管。在此过程中，企业建立评价指标既要有数据标准作为支撑，又要确保数据安全需求得以确认，通过反复实验和连续调整进行数据标准、质量和安全的合理评估，以此来保障数据治理工作落实到位，这也是促进企业财务数据管理信息化建设的有效措施。

（二）构建完善的数据质量管控体系

1.加强数据质量管控

在企业财务管理信息化建设中，根据实际需要，企业应当制定数据质量管控标准，严格按照考核指标、验证规定等，以部门作为基本单位制定数据质量管控体系。企业各业务部门应当制定数据质量管理要求：一方面，数据所有者及管理者均应当纳入这一范围；另一方面，数据中也包含了生产者和用户的相关信息。对于数据质量而言，数据所有者享有最终确权权力，数据所有者应当做好数据质量相关问题的解释。财务数据质量具有较高的要求，在满足相关业务规则需求的基础上，还应当确保数据的完整性、一致性、准确性和唯一性。在满足财务数据质量需求过程中，企业应当参考现有数据标准。若数据质量要求不精确，则数据所有者应当对数据进行说明。通过数据质量问题分析，对数据的生成、访问及处理和存储等环节进行严格管控，各步骤均应当建立验证规则，采用优化工具确保数据质量。企业还应当制定定量评价指标，严格落实数据质量验证工作，通过分析具体数据，最终采用定量评价法确认数据质量。

2.强化数据质量考评与提升

企业应当建立完善的数据质量考核指标，由会计部门负责质量检测，对定量数据的质量做出合理的评价，来辨别财务数据生命周期质量问题，同时，要按照标准对财务数据质量进行评估，做好数据质量管控工作并提高企业数据质量。通过对数据质量评价结果的分析，企业可以发现需要解决的一些问题，充分考虑对业务、技术的影响并提出相应的改进措施，尽量细化数据质量管理机制。在企业财务管理信息化建设过程中，存在的问题尤其是主数据质量方面的问题，通过数据信息的收集、源系统转换等方式可以得到妥善解决，同时修订、补充源系统数据源。首先是自动校准、验证，自动改正不合实际的数据信息，解决好自动脚本更新、源系统数据和仓库数据质量问题，消除业务系统处理中的冲突数据。其次是手动修正，一旦发现数据方面的问题应当及时进行查找、定位，由数据所有者分析、纠正数据。需要注意的是，该方法只适用于补充和自动修正数据等手段无法解决的问题。通常情况下，上述数据质量解决手段需要在实践中跟进实际情况做出优化选择，或者结合问题进行组合。

针对数据不完整及历史数据缺失等问题，建议采用数据补充方法有效解决。基于此，企业建立的财务数据具有标准性和较高的质量要求，对业务系统中的缺失数据有效补充，并以此作为基础对应用分析的建立提供财务数据支持。在财务数据集中管理过程中，通过改造及升级数据系统收集高质量的财务数据为企业所用。财务管理信息化建设，应当避免手工更正等操作，源系统补偿无法满足或者解决问题时才考虑使用。对于企业而言这是一项长期的工作，财务数据质量管控与提高必须长期坚持，信息化建设应当常态化。

（三）完善财务数据安全控制体系

企业财务管理信息化风险管控的有效措施之一就是对财务数据安全分级，制定切实可行的分级标准与措施。在实践中，企业应当严格按照规范标准做好业务数据安全管控工作，对财务数据严格保密。基于国家信息、数据安全等级标准，结合各数据的因素敏感性，强化数据安全分级管理。第一，建立财务数据安全分级策略。定义财务数据安全分级策略并传达给相关员工，该策略应当简明扼要，包括目的、工作流程、数据安全分级方案、数据资产控制者和操作说明。第二，发现已收集的敏感数据，在现有数据中有效应用数据安全分级策略，构建自动化数据安全分类、分级软件应用系统，确保财务数据管理的自动化、高效率和常态化。第三，对数据分级和打标签。根据财务数据安全分级框架，针对财务数据需要标签的客观要求，通过自动化的算法软件来实现。第四，利用分级结果提升合规性和安全性。企业确定敏感数据存储位置以后，即可提升数据的安全性并制定风险防控策略，以此来确定财务数据是否得到有效保护。通过对敏感数据的分级分类确定优先级和控制成本，有效提高企业财务数据的安全管理实效。

企业财务管理信息化建设应当及时完善管理系统，加强内部各部门之间的财务信息交流、业务交流，共筑安全防控体系。企业要对内部环境细致分析，调查各部门财务管理信息化建设的需求，做好各部门的沟通联系工作。企业基于专业软件技术平台的应用，结合自身经营特点和发展需求来开发软件，提高财务管理信息化水平。同时，企业要配置加密系统来维护信息化财务数据的安全性，防止财务信息泄露造成损失。