摘要：数字经济加速推进背景下，企业数字化转型持续深化，但传统全面预算执行监控与风险预警模式难以适配动态业务需求，逐渐暴露出数据支撑薄弱、响应滞后等问题。本文论述了数据驱动下企业全面预算执行的核心特征，在此基础上，分别从监控与预警两大维度，系统剖析了基础支撑、管控效能以及指标体系等方面的挑战，并提出基于数据驱动的一体化数据治理、智能预警模型以及预警闭环响应等对策，以期为企业破解预算管控难题提供参考，能有效提升预算管理精准性与战略适配性，助力企业在数字化环境中实现资源优化配置。

关键词：数据驱动；企业；全面预算；执行监控；风险预警

马友翠

（合肥黎献项目管理咨询有限公司 安徽 合肥 230088）

引言

“十四五”规划明确提出加快企业数字化转型，推动数据要素市场化配置，与此同时大数据、BI可视化、流式计算等技术广泛应用，深刻改变企业运营管理模式。传统全面预算管理依赖事后分析、人工核算，跨部门协同效率低，难以应对市场快速变化与政策动态调整，常出现资源错配、风险预判不足等问题，严重影响战略落地成效。在此背景下，研究数据驱动下的企业全面预算执行监控与风险预警，既是响应国家数字化转型政策要求的必然举措，也是企业提升内部管控能力、适应数字经济新环境的现实需要。

1数据驱动下的企业全面预算执行概述

1.1概念界定

全面预算执行是以企业战略为导向，涵盖预算编制、资源分配、过程管控及结果反馈的全流程管理活动，是战略落地的核心载体。数据驱动的预算管理依托大数据、人工智能等技术整合内外部多源数据，包括内部业务运营数据与外部市场趋势、政策动态等信息，实现预算执行事前预测、事中监控、事后优化的动态管理模式。预算监控侧重预算执行过程的实时追踪与偏差识别，风险预警聚焦潜在风险的前瞻性预判，二者形成功能互补的管理环节，共同构成预算管理的闭环控制系统。

1.2数据驱动下预算执行的核心特征

数据驱动下预算执行的核心特征体现在数据来源多维化，即整合企业内部的财务数据、生产数据、市场数据与外部的行业趋势、政策变化等信息形成完整数据体系。在此基础上管控过程呈现实时化特点，依托流式计算技术实现预算执行数据的同步更新，使偏差识别从传统的“事后分析”转向动态的“事中控制”[1]。同时决策依据趋向量化，通过机器学习模型深度挖掘数据间的关联规律，减少预算调整过程中对经验的依赖，进而降低预算执行偏差率，形成多维度支撑、动态化管控、科学化决策的预算执行模式。

2企业全面预算执行监控与风险预警面临的挑战

2.1企业全面预算执行监控面临的挑战

2.1.1基础支撑薄弱

企业全面预算执行监控在数据层面面临基础支撑薄弱的挑战，首要表现为数据孤岛现象突出，业务系统与财务系统之间缺乏统一接口，导致不同系统中存储的预算相关数据无法高效流转与整合，形成相互独立的信息壁垒。同时，数据质量难以管控，在数据采集、录入与传输等环节中常出现数据错误、信息缺失等问题，这些问题会直接影响预算执行分析结果的准确性。此外，数据时效滞后，传统人工采集模式下预算数据更新周期较长，无法及时反映预算执行过程中的实时状态，使得监控工作难以紧密跟上业务动态变化的节奏，进一步削弱监控的有效性。

2.1.2.监控效能不足

企业全面预算执行监控在技术与流程层面面临监控效能不足的挑战，集中表现为实时监控能力缺失，多数企业仍依赖期末对比分析来核查预算执行情况，这使得预算偏差只能在周期结束后被察觉而无法及时干预。与此同时监控颗粒度粗糙，现有监控多聚焦于部门级预算总额的把控，对班组、岗位等末端指标缺乏精细化追踪，导致偏差出现时难以精准定位问题源头。此外系统适配性差，现有软件功能与实际业务场景脱节，不仅难以发挥应有作用还陷入“沉默成本陷阱”，且维护成本占初始投入的比例较高，进一步制约监控工作的有效开展。

2.1.3管控机制不畅

企业全面预算执行监控在组织与协同层面面临管控机制不畅的挑战，一方面体现在跨部门协同低效，各部门因自身目标差异产生冲突，导致预算相关数据共享意愿较低，销售与生产部门之间常因信息不对称，使得预算编制与实际业务需求脱节进而引发预算偏差，另一方面监控结果应用不足，未建立从偏差识别到原因分析再到措施调整的完整闭环，监控工作仅停留在数据核对阶段而难以落到实际改进中，最终导致监控流于形式。此外，人员能力不足，企业内部普遍缺乏既熟悉财务预算管理逻辑又通晓数据技术的复合型人才，先进的监控工具难以有效落地并发挥作用，进一步加剧管控机制不畅的问题。

2.2企业全面预算执行风险预警面临的挑战

2.2.1维度单一且滞后

企业全面预算执行风险预警在预警指标体系层面面临维度单一且滞后的挑战，具体表现为指标覆盖不全面，当前多数预警指标过度侧重销售额、利润等直接反映财务状况的指标，对客户满意度、库存周转率等能体现业务运营效率与市场反馈的非财务指标缺乏足够关注，导致预警视角局限于财务领域而无法全面捕捉潜在风险[2]。在此基础上指标更新不及时，未根据企业业务模式调整、市场环境变动等实际情况动态优化指标设置，使得部分指标长期停留在固定状态，难以适配当前业务发展节奏与风险特征。同时，指标设计的战略关联性弱，未紧密围绕企业长期战略方向构建，无法通过指标变动提前预判风险对战略落地进程的影响，进而降低预警体系对企业整体发展的支撑作用。

2.2.2精准性与可信度不足

企业全面预算执行风险预警在预警模型与技术层面面临精准性与可信度不足的挑战，传统统计模型多依赖经验判断构建，未充分整合多源数据进行分析计算，仅凭借有限维度数据生成的预警结果与实际情况存在差距，导致预算偏差率始终处于较高水平。新兴的机器学习模型虽能提升分析深度，但“黑箱效应”使其决策逻辑难以被清晰拆解，管理层无法明确知晓预警结果的生成依据，对这类结果存在天然的不信任感，进而不敢依托其开展决策工作。更为关键的是数据支撑存在明显短板，外部相关数据的缺失使得预警分析只能局限于内部信息，难以捕捉外部环境变化带来的潜在影响，最终导致预警缺乏必要的前瞻性，无法及时应对各类外部风险。

2.2.3闭环管理缺失

企业全面预算执行风险预警在预警响应机制层面面临闭环管理缺失的挑战，突出表现为预警层级不清晰，未根据风险影响范围与严重程度划分具体等级，对非经营性费用与生产性开支采用一致预警标准，造成应对资源向非关键领域倾斜而核心业务需求难以满足的资源错配问题。与层级混乱相伴的是响应流程僵化，预算调整需经过多层级审批且缺乏应急通道，导致调整周期过长，无法及时适配业务变动与风险处置需求。更关键的是激励约束机制缺位，预警结果未与部门及员工绩效考核形成有效关联，员工缺乏主动应对风险的动力，使得风险识别后难以推进后续整改，最终导致整个预警响应流程断裂，无法形成管理闭环。

3基于数据驱动的企业全面预算执行监控与风险预警对策

3.1基于数据驱动的企业全面预算执行对策

3.1.1构建一体化数据治理体系，夯实监控基础

针对预算执行监控在数据层面的挑战，需构建一体化数据治理体系以夯实监控基础，其中关键环节是搭建数据中台，通过统一财务系统与业务系统的数据标准及接口，消除不同系统间的信息壁垒，实现预算相关数据的高效流转与整合[3]。在此基础上建立数据质量管控机制，先制定明确的数据采集规范以规范数据录入流程，再通过算法对采集的数据进行自动校验，检查数据完整性与准确性，将数据错误率严格控制在1%以内。同时，拓展数据采集维度，除内部业务与财务数据外，主动整合行业政策、竞品动态等外部数据，丰富预算分析的数据来源，为后续监控工作提供更全面的信息支撑，从根本上解决数据基础薄弱的问题。

3.1.2升级实时监控技术架构，提升管控效能

针对预算执行监控在技术与流程层面的效能不足问题，需通过升级实时监控技术架构提升管控效能，在过程中首先要部署实时分析工具，采用BI可视化技术将预算执行数据以直观形式呈现，并结合流式计算技术实现数据同步处理，让预算偏差能及时被捕捉而非等到期末才发现。在此基础上需进一步细化监控颗粒度，建立从企业到部门再到班组、岗位的四级监控指标体系，还要对修理费、仓储费等影响预算执行的重点费用实施专项监控，让监控能深入业务末端以精准定位偏差源头。此外，还需优化系统适配性，采用模块化软件架构设计，根据不同业务场景灵活配置控制模型，避免现有软件因功能与场景脱节陷入沉没成本陷阱，确保技术架构能持续适配业务发展需求。

3.1.3完善跨部门协同机制，强化监控落地

为解决跨部门协同低效与监控落地难的问题，需完善跨部门协同机制以强化监督实效，首要工作是建立分层管控体系，由战略委员会从企业整体视角统筹预算目标的制定与分解，职能部门聚焦预算执行过程的实时监控与动态调整，执行层则负责具体末端指标的落地与数据反馈，通过清晰的层级分工明确各主体责任[4]。在此基础上构建闭环应用流程，先制定标准化的偏差分析模板规范问题研判维度，再明确偏差整改的责任部门与完成时限，并将监控结果及整改进展纳入月度经营会议议题，推动监控发现的问题得到及时讨论与解决。同时需培育复合型人才，针对现有人员开展“财务+数据”双技能培训提升其综合能力，还可引进专业数据分析师参与预算监控体系设计，为跨部门协同与监控落地提供人才支撑。

3.2基于数据驱动的企业全面预算执行风险预警对策

3.2.1优化多维预警指标库，强化战略关联

针对预算执行风险预警中指标体系维度单一且滞后的问题，需通过优化多维预警指标库强化战略关联，在指标设计环节需构建分层分类的指标框架，财务指标需涵盖成本偏差率、资金周转率等能反映预算执行财务健康度的内容，非财务指标则需纳入客户退货率、供应链响应速度等体现业务运营状态的要素，让指标体系覆盖财务与业务多领域。为避免指标体系固化无法适配发展需求，每季度需结合企业战略调整与业务变化，通过数据挖掘技术筛选对风险预警更具价值的核心指标，实现指标体系的动态更新。同时，为确保指标与战略方向紧密贴合，需采用层次分析法对财务与非财务指标的权重进行量化分配，让指标权重设置与企业长期战略目标保持一致，提升预警体系对战略落地的支撑作用。

3.2.2构建智能预警模型，提升预测精度

针对预算执行风险预警中模型精准性与可信度不足的问题，需通过构建智能预警模型提升预测精度，在模型构建环节需融合机器学习技术与业务专家经验，基于企业历史预算执行数据训练XGBoost等预测模型，再结合业务专家对行业特性与业务规律的认知优化模型参数，以此降低预警偏差率。同时，为解决智能模型的“黑箱效应”导致管理层不信任的问题，需采用决策树可视化技术拆解模型运算逻辑，为管理层提供清晰的预警原因追溯路径，让预警结果的生成依据可查可懂[5]。此外，为弥补外部数据缺失导致的预警前瞻性不足，需对接行业数据库，将原材料价格指数、政策变化等外部关键信息纳入预警模型变量，丰富模型分析维度以提升预测的全面性与前瞻性。

3.2.3建立预警闭环响应体系，确保风险可控

针对预算执行风险预警中闭环管理缺失的问题，需建立预警闭环响应体系以实现风险可控，第一步需划分风险预警等级，按照预算偏差率设定“蓝色预警（5%～10%）、黄色预警（10%～20%）、红色预警（20%以上）”三级标准，根据不同等级匹配差异化应对资源，避免非关键风险占用过多资源而核心风险应对不足的情况。在此基础上简化预算调整流程，对触发黄色及以上预警的情况开通快速审批通道，针对小额偏差实现系统自动调整，针对大额偏差明确审批时限要求，缩短风险处置的时间成本。同时，完善激励约束机制，将预警响应的及时性与整改效果纳入部门绩效考核范畴，对成功有效规避风险的团队给予相应奖励，以此提升各部门与员工参与风险应对的主动性，形成从风险识别、响应到整改的完整管理闭环。

结语

综上所述，企业全面预算执行监控与风险预警面临多维度挑战，这就需要通过构建一体化数据治理体系、升级实时监控技术架构以及优化多维预警指标库等对策，可有效破解这些难题，提升预算管理的动态性与前瞻性。未来可结合制造业、金融业等细分行业特性优化预警模型，探索数字孪生技术在预算管控中的应用，进一步强化数据驱动预算管理的行业适配性与实践价值。

参考文献：

[1]万静.大数据驱动的企业全面预算编制精准化方法与应用研究[J]. 中国会展(中国会议), 2025 (08): 128-130.

[2]张迪.大数据技术驱动下国有企业全面预算管理优化研究[J]. 质量与市场, 2025 (03): 93-95.

[3]杨宁徽.大数据驱动下国有企业全面预算管理优化路径研究——以S公司为例[J]. 企业改革与管理, 2024(17): 50-52.

[4]王伟艳.大数据驱动条件下的企业全面预算管理体系构建研究[J]. 金融文坛, 2023(12): 115-117.

[5]刘吉文, 陈婕妤, 张高高. 大数据驱动下的企业全面预算管理体系构建研究[J]. 财会通讯, 2023, (12): 165-172.

审核：刘   坤

责编：明贵栋

编辑：刘   彬