数智化时代下的企业财务管理新趋势

刘洋 临沂职业学院

随着科技的迅猛发展，数智化已经成为推动社会进步的重要引擎。企业作为经济活动的主体，在这一大潮中也不可避免地受到影响。企业财务管理作为企业运营的核心，同样需要适应数智化时代的要求。数智化时代带来了海量数据和智能技术的飞速发展，为企业财务管理带来前所未有的机遇和挑战。本文将深入探讨数智化时代下企业财务管理的新趋势，旨在为企业管理者和研究者提供有益的思考和启示。

一、数智化的相关概念

（一）数智化时代的兴起

随着信息技术的迅猛发展，数智化时代已然到来，为企业财务管理带来前所未有的机遇和挑战。数智化时代以数字化、数据驱动和智能化为特征，企业不再只是被动地处理财务数据，而是能够主动融合多源数据，实现全面洞察与深度分析。这种趋势源于大数据、云计算、人工智能等技术的兴起，它们为企业财务管理注入了新的能量。在数智化时代，企业财务管理已不再局限于传统的会计核算和报表制作，而是更加注重信息的高效获取、准确分析和智能决策。财务数据不再是孤立存在的，而是通过信息技术的支持实现无缝连接与共享，企业可以更加精准地把握市场动态、客户需求和竞争态势，从而更好地进行预测和规划。

（二）数智化与企业财务管理的关联

数智化时代的到来深刻影响了企业财务管理的范式与理念。数智化与企业财务管理的关联紧密而广泛，不仅仅是技术手段的应用，更是对财务决策和战略规划的全新思考。企业财务管理不再是单纯的财务报表编制，而是通过数据挖掘、数据分析等手段，深度洞察市场趋势、客户需求、供应链等多方面信息，从而支持战略制定和风险管理。财务决策不再仅仅基于历史数据，而是更加注重对未来走势的预测，使得企业能够更加灵活地应对市场波动。以数字化为基础企业财务流程实现了信息化、自动化，从而提高了工作效率和准确性。财务数据的实时获取和分析使管理者能够更快速地做出决策，对业务运营进行实时监控和调整。数字化转型还促使企业内外信息高度集成，实现了跨部门、跨企业的协同合作，进一步推动了财务管理的协同性和整体效益[1]。

二、数智化时代下企业财务管理存在的问题

（一）数据孤岛与信息碎片化

在数智化时代，企业财务管理面临着一个突出的问题，即数据孤岛与信息碎片化。数据孤岛是指企业内部不同部门之间以及企业与外部合作伙伴之间存在着各自独立的数据集，缺乏有效的数据共享和整合机制，这种现象导致信息难以流动，财务决策难以基于全面的数据支持。数据孤岛的存在使得企业内部的数据无法形成有效的关联，财务团队往往在处理数据时需要进行烦琐的整合工作，耗费大量时间和资源。此外，数据孤岛还限制企业对于全局情况的洞察，导致财务决策可能不够准确和全面。同时，信息碎片化也是数据孤岛问题的一个体现，企业在数智化时代面临来自多渠道的信息输入，包括社交媒体、移动应用、电子邮件等。这些信息呈现碎片化的状态，难以整合为有用的数据，导致了信息的浪费和分析的困难。特别是在财务管理中，准确的信息对于风险评估和战略规划至关重要，信息碎片化可能使企业无法及时获取准确的数据，从而影响决策的质量。

（二）数据安全与隐私保护难题

在数智化时代，随着大数据的广泛应用和数据流动的增加，数据安全与隐私保护成为企业财务管理的严峻挑战。数据的价值与敏感性使其成为攻击和滥用的目标，因此，如何保障财务数据的安全性和隐私性成为企业不容忽视的重要议题。在数据传输过程中企业需要采用加密技术，确保数据在传递过程中不被窃取或篡改。在数据存储方面企业应采取安全措施，如访问控制、防火墙等，防止未经授权的访问。同时，数据处理过程中的漏洞也可能被黑客利用，因此需要对数据处理流程进行安全审计，确保数据的完整性和可靠性。在财务管理中涉及客户、员工等多方面的个人信息，这些信息的泄露可能对企业造成严重损害。因此，企业需要建立健全的隐私保护政策，遵守相关法律法规，采取措施保障个人信息的安全。此外，随着数据跨境传输的增多，不同国家的数据保护法律和规定也可能带来挑战，企业需要了解并遵守各国的数据保护法规，制定相应的数据传输策略，以确保在跨境业务中不违反法律法规[2]。

（三）传统财务体系的瓶颈与限制

在数智化时代，传统的企业财务体系面临着一系列瓶颈与限制，这些问题在数字化和智能化的背景下显得尤为突出。这些限制不仅影响财务工作的效率，也影响企业对于市场变化的敏感性和决策的准确性。传统财务体系往往以独立的模块运作，各个环节之间缺乏有效的信息共享和流通，这使得财务数据难以实现全面的整合，财务决策往往基于局部的数据，难以获得全局的洞察。传统的手工操作和纸质文档管理导致财务数据的延迟和不准确，影响决策的时效性和准确性。传统的报表制作和会计核算往往依赖于固定的规则和流程，难以适应市场的快速变化和不确定性。企业在追求创新和灵活性的过程中，传统财务体系可能成为一种阻碍，导致财务决策缺乏灵活性和创新性。此外，传统财务体系的人工操作和重复性工作也可能引发人力资源的浪费和财务风险的增加。随着数据量的增大，人工处理财务数据变得更加困难，容易出现错误和遗漏，影响财务报告的准确性。

（四）技术与文化转型的挑战

在数智化时代，企业财务管理面临着技术与文化转型所带来的重要挑战，这一转型涵盖技术基础设施的升级与创新以及组织文化的调整与适应，这些挑战相互交织，对企业的财务管理体系和业务运营模式提出了更高的要求。企业需要投资于先进的信息技术，构建高效的数据存储和处理系统，以应对不断增长的数据量和复杂性。此外，引入人工智能、大数据分析等技术需要企业拥有相关技术团队，并建立与业务深度融合的技术体系。其次，企业也需要倡导数据驱动的文化，鼓励员工积极参与数据分析和决策过程，这意味着需要培养员工的数据素养，从高层管理者到基层员工都需要具备基本的数据分析能力，以支持数据驱动的决策。然而，技术与文化转型并非一蹴而就的过程，可能会面临一些困难。技术转型需要投入大量的时间和资源，可能引发组织内部的抵触情绪和变革阻力。同时，文化调整也需要时间，员工可能需要适应新的工作方式和角色，对于某些员工而言这可能是一项挑战[3]。

三、数智化时代下企业财务管理的优化策略

（一）数据整合与一体化平台建设

在数智化时代，企业面临着大量异构数据源的挑战，这些数据分散在不同部门、系统和地理位置造成数据孤岛和信息碎片化的问题。为更好地应对这些挑战，建设一个集成的数据平台成为关键策略。数据整合与一体化平台的建设涵盖了多个关键方面，以确保财务数据的高效管理和分析，从而为决策提供更准确的支持。企业应该明确数据整合的目标、范围和时间表，确定哪些数据需要整合，以及如何保证数据的一致性和准确性，这一策略需要考虑不同数据源的数据结构、格式和粒度以确保数据能够顺利流通和分析。企业需要审查并清理不准确、重复或不完整的数据，同时通过标准化数据命名和格式，确保不同数据源之间的兼容性，这将有助于降低数据质量问题对整合结果的影响。在技术层面上企业需要选择适合的数据集成工具、ETL 工具和数据库管理系统，以支持数据的抽取、转换和加载过程，建设高性能的数据存储和处理系统，为数据分析提供强大的支持，从而帮助企业更好地洞察业务和市场趋势。数据安全和隐私保护是整合平台建设不可或缺的部分，企业应采取有效的措施保障数据在整合、传输和存储过程中的安全性，这可能涉及数据加密、访问控制、身份认证等技术手段，以及遵循相关的法律法规，确保用户的隐私权。此外，构建组织文化和团队也是成功的数据整合与一体化平台建设的关键，培养数据驱动的组织文化，鼓励不同部门间的合作和数据共享以及建设专业的数据团队，都将有助于平台的有效运行和数据分析能力的提升。

（二）强化数据安全与隐私保护

在数智化时代，面对不断增加的数据安全威胁，企业必须制定全面的数据安全策略，以确保财务数据在存储、传输和处理过程中的安全性和隐私保护，这一策略应当覆盖多个层面，从技术手段到合规措施，从而综合保障企业财务数据的完整性和保密性。

1.数据分类和标记机制的实施。在数据安全策略中，数据分类和标记机制起到了关键作用。企业应当对财务数据进行分类，根据数据的敏感程度和业务需求进行分类标记，以确保不同类别数据有不同的安全级别和访问权限。这种分类和标记将有助于实现精细的数据访问控制。2.访问控制和身份认证机制的加强。为防止未经授权的数据访问，企业需要强化访问控制和身份认证机制。只有授权人员才能访问财务数据，而且他们需要经过多层身份认证，以确保其身份的真实性，采用强密码、双因素认证等方式可以提高数据访问的安全性。3.数据加密技术的应用。企业应当采用数据加密技术，对财务数据在存储和传输过程中进行加密，以防止数据在传递过程中被窃取、篡改或恶意访问，合适的加密算法和密钥管理机制将有助于保护财务数据的机密性。4.数据脱敏技术的运用。对于保护敏感数据的隐私，数据脱敏技术是一个有效的选择，企业可以对财务数据中的个人身份信息进行脱敏处理以降低敏感信息的风险，通过脱敏企业可以在数据可用性不受影响的情况下，实现敏感信息的保护。5.数据安全审计与监控。通过记录数据访问、操作和变更的日志企业可以实施数据安全审计，追踪数据的使用情况，发现异常行为并及时采取措施。数据安全审计有助于提升数据治理的透明性，增强对数据流动的监控和控制，从而及时应对潜在的安全威胁。6.遵循隐私保护法规与政策。在数据隐私保护方面企业需要遵循相关法律法规，特别是欧洲通用数据保护条例(GDPR)等严格的隐私保护法律，建立明确的隐私保护政策，告知用户个人信息的收集和使用情况，并获得用户的明确同意。同时，采取措施保护个人信息的安全，如数据加密、匿名化处理等，以避免个人信息被滥用[4]。

（三）智能技术与财务管理的融合创新

在数智化时代，将智能技术与财务管理相融合可以实现财务决策的智能化和自动化，提高决策效率和准确性。机器学习、自然语言处理等技术可以用于数据分析和预测，帮助企业发现隐藏在海量数据中的规律和趋势。例如，通过分析历史财务数据人工智能可以预测销售趋势、市场需求等，从而支持企业的战略制定和决策。其次，智能化的财务工具可以提升财务数据处理和分析的效率，例如自动化会计软件可以自动记录和整理财务数据，减少手工操作的时间和错误率，智能财务分析工具可以对财务数据进行多维度的分析，从而为管理者提供更全面的洞察。此外，区块链技术也在财务管理中发挥着越来越重要的作用。区块链的去中心化和不可篡改特性，可以增强财务数据的可信度和透明度。在供应链金融、跨境支付等领域，区块链可以简化流程、降低成本，提高效率。同时，智能技术还可以支持财务风险管理，通过建立风险预警系统，结合大数据分析，企业可以实时监测市场风险、信用风险等，及早采取应对措施。

（四）战略性数据驱动决策的方法论

在数智化时代通过深度分析和运用海量数据，企业可以制定更具前瞻性和针对性的战略，从而在激烈的市场竞争中取得优势。企业应当建立专业的数据团队，包括数据科学家、分析师等以确保对数据的高质量分析。同时，需要采用适当的分析工具和方法，如机器学习、预测模型等，深度挖掘数据背后的信息。企业也应当将数据分析与实际业务紧密结合，制定明确的战略目标和衡量指标。例如，可以通过分析市场趋势和客户行为数据，优化产品定位和市场推广策略。此外，企业应当确保数据的来源、准确性和一致性，避免数据错误引发错误决策。数据清洗、预处理等步骤也是确保数据质量的关键环节。不同部门的数据可以相互补充。因此，企业需要建立数据共享机制和跨部门协作平台，以促进信息流通[5

]。

四、数智化时代下企业财务管理的未来

（一）智能决策与预测分析的突破

在数智化时代下，智能决策和预测分析在企业财务管理领域取得了显著的突破，通过结合数据驱动的方法和先进的分析技术企业可以更加准确地预测市场走势、业务需求以及财务绩效，从而在激烈的市场竞争中保持竞争优势。机器学习算法可以对历史财务数据进行深入分析，挖掘出隐含在数据中的规律和趋势。通过模型的训练和优化企业可以预测销售量、市场需求、客户行为等，为业务决策提供有力的支持。基于大数据和实时数据分析智能决策系统可以对不同的决策方案进行模拟和评估，从而帮助管理者选择最优的方案，这种方法可以减少决策过程中的试错成本，提高决策的效率和精确度。另外，预测分析和智能决策还可以增强风险管理能力，通过对数据进行全面的分析企业可以更好地识别和量化潜在的风险因素，制定风险应对策略。此外，智能风险管理系统可以实时监控市场变化，及早发现和应对风险事件，从而降低风险对企业的影响。

（二）数字化转型下的财务人才培养

为了适应新的技术和业务环境，企业需要进行财务人才培养，培养具备数字化能力和创新思维的专业人才。数智化时代财务数据变得更加庞大和复杂，需要财务人员能够运用数据分析工具从中提取有价值的信息。此外，掌握财务管理软件、ERP 系统等技术工具可以提高工作效率，减少人工操作。数字化转型涉及多个领域的知识，如数据科学、信息技术、风险管理等，财务人员需要具备一定的跨学科知识，以更好地理解和应用新技术，为财务决策提供多方面的支持[6]。另外，数字化转型不仅仅是技术的升级，更是对企业战略和运营模式的挑战，财务人员需要具备前瞻性的战略思考能力，能够在不断变化的环境中把握机会和挑战。此外，传统的财务人员往往专注于数据录入和报表编制，而在数智化时代财务人员需要更多地参与到决策过程中，为管理层提供战略建议。因此，财务人员需要培养良好的沟通和协作能力，与其他部门密切合作，共同推动数字化转型的实施。

五、结语

在数智化时代，企业财务管理正面临着巨大的变革和机遇，通过深度融合数智化技术企业可以实现财务数据的整合、安全与隐私保护，以及智能决策与预测分析的创新，从而提升财务管理的效率、准确性和战略价值。然而，这些变革也带来挑战，包括数据质量、技术可解释性和人才培养。在未来，企业需要紧密结合数智化趋势，不断创新财务管理策略，培养具备数字化能力和创新思维的专业人才，以实现财务管理在数字化转型中的持续优化和创新发展。