摘要：本文以S公司为例，介绍传统企业智能财务管理建设的发展现状及挑战。传统的企业智能财务管理建设面临信息系统设计滞后、业务数据孤立、财务数据质量低等问题，尤其S公司财务管理存在业务系统分散、数据标准不统一等挑战。为解决这些问题，S公司提出智能财务优化方案，包括系统规划、建立数据标准、建立数据中台、提升数据自动化以及赋能财务管理团队建设，以供参考。

关键词：企业；智能财务；管理；困境；对策

曹炯明

（广东联宇物流有限公司 广东 东莞 523000）

在新经济时代下，数字技术的发展与应用正在改变着商业环境和商业模式。智能化是数字化业务发展的趋势，商业智能已成为头部企业与普通企业产生差异化的关键因素。尤其是企业财务管理团队是否能够从传统型升级为智能型，关系到管理决策效能，对企业战略决策至关重要。

1 智能财务概述

智能财务是一种集成人工智能和商业智能技术的财务管理模式，它借助人工智能、大数据、云计算等技术，通过算法的迭代更新以实现人机协同一体化。智能财务不仅可以实现财务流程的自动化，提高财务处理效率和精度，同时还深刻影响财务管理方式、管理理念以及财务分工等内容。[1]

2 传统的企业智能财务管理建设现状

2.1信息系统设计滞后，未能联通业务数据

传统的企业信息系统架构不合理是企业面临的突出问题之一，其容易造成企业内部形成“业务孤岛”“数据孤岛”和“技术孤岛”。这些问题不仅增加企业信息系统升级的难度和成本，而且严重制约企业的发展速度，影响企业的创新能力和业务能力。

2.1.1“信息孤岛”现象

传统的企业信息系统由于不同的系统之间相互割裂，企业难以获得全面的视角和洞察力，往往容易形成“信息孤岛”现象，妨碍了内部信息的流通和共享，降低企业的决策效率和创新能力。[2]

2.1.2系统复杂性

一些企业拥有众多不同类型的信息系统，整个企业运营体系非常庞大，这增加了系统维护和升级的难度和成本。同时，这种复杂性可能降低系统的性能和响应速度，阻碍了企业的数字化转型和创新能力。另外，这些系统的更新和发展也可能需要大量的时间和资源投入。

2.2业财数据质量不高，对决策支持不够

财务管理决策作用的发挥高度依赖于财务数据的质量，这种数据的质量不仅取决于财务数据的真实性和完整性，更依赖于业财数据融合的深度。业务数据与财务数据分离，成为财务管理作用发挥不明显的原因之一。财务数字化转型的最大障碍性因素也是业财数据难以融合问题。

传统的企业信息系统过于强调对资源的占有，而忽视与其他系统和资源的连接和交互。这会影响企业快速获取外部资源的能力，也影响各个部门之间的沟通和协作，甚至妨碍企业与其他企业进行有效的合作和交流。此外，在万物互联的时代下，企业管理者打破固有的思维模式和管理框架是非常有必要的，需要思考如何优化传统的信息系统架构，以支持企业快速发展和创新。只有通过积极寻求链接和资源共享，企业才能更好地融入市场价值链中，提升自身的创新能力和竞争力。[3]

2.3智能财务人才匮乏

在数字化经济转型阶段，企业对智能财务人才的需求较大。但在实际工作中，人才供求矛盾突出，主要体现在以下两个方面。

一方面，财务管理人员缺乏战略思维，难以实现财务目标和战略目标的整合及财务和战略的一体化。在日常工作中，财务管理人员往往只注重基本的财务操作和报表制作，而缺乏对与企业整体战略目标密切相关的投资决策、资金运作、成本控制等方面的考量。因此，财务管理人员往往难以提供对企业整体战略目标具有重大影响的建议和服务，从而限制财务部门在企业决策中的影响力。由于财务管理人员缺乏整体意识，难以为企业整体战略目标提供优质服务，从而影响企业决策者做出指导性的发展战略。这种局面如果长期存在，就会导致企业无法有效应对日益激烈的市场竞争和复杂多变的营商环境。

另一方面，企业管理者在管理过程中存在重财务、轻业务的问题，导致财务和业务两个关键工作环节的衔接不够紧密，难以实现财务和业务的一体化。财务管理人员过于关注财务报表的编制，而忽略对企业实际业务的了解和支持，导致财务数据和业务数据之间的鸿沟加大，无法形成有效的信息共享和交互。这种状况不仅影响财务管理工作的质量和效率，还限制财务部门对企业决策支持的能力。

3 S公司财务管理现状

S公司品牌位居近五年创办护肤品牌前列，已刷新行业多个纪录。目前，S公司的财务管理中心分为三个主要组别，即财务BP组、会计核算组和资金管理组。在人员分布方面，会计核算组是财务管理中心最大的组别，其人数占据整个财务中心人数的一半以上。S公司财务管理中心组织架构，如图1所示。

财务BP组的主要职责是负责公司业务支持的规划和管理。会计核算组的主要职责是负责公司财务核算和报表编制工作。资金管理组的主要职责是负责公司资金的管理。S公司业务发展聚焦于销售，因此财务管理中心的工作主要集中在日常工作，如账单记录、报表制作等。财务管理中心一直处于较低效的状态。

然而，随着公司迅速发展，公司逐渐开始扩展业务领域和地域范围，同时外部投资机构对财务数据的需求也日益增加。这些变化使得S公司开始意识到财务管理中心的重要性，并逐渐认识到现有的财务状况已经无法满足公司日益增长的需求。

股东逐渐意识到财务管理中心对公司整体战略发展的重要性，开始关注财务数据的质量、准确性和及时性，以及这些数据对公司决策的影响。因此，股东迫切需要对目前的财务状况做出改变。经过梳理并总结出公司存在如下四个方面的不足：

3.1公司各个系统分散，数据标准不统一

S公司的信息系统缺乏统一规划，导致各个部门各自形成独立的模块，如人力资源管理系统、财务系统、订单系统、仓库管理系统等。这些系统之间存在数据标准不统一、数据重复冗余、数据更新不同步等问题。

此外，由于各系统之间的数据标准不统一，同一个数据可能在不同的系统中表示方式不同，导致数据分析和数据管理困难。这给公司的业务运营和决策带来了很大的风险和不确定性。

3.2业务数据割裂，无法支持经营决策

S公司各业务板块所使用的信息系统软件大多为SAAS软件，但各SAAS软件与其他软件之间的连接因API接口不通用的问题无法实现数据共享。这就导致各个业务板块之间的数据和信息无法进行有效地流通和共享，形成“数据孤岛”。同时，这些软件是通用性较强的SAAS软件，因此难以满足公司一些特定的业务需求，功能也较为单一。

随着公司业务的不断发展扩大，这种独立的、相互割裂的信息系统的弊端也逐渐浮现出来。信息系统在运行过程中经常出现各种问题，需要花费大量的时间和精力进行维护和修复。与竞争对手相比，S公司的信息系统显得过于孤立和落后。竞争对手往往能够通过先进的信息系统实现业务流程的自动化、提高工作效率并降低成本。

3.3数据自动化程度低，需要大量人工整合

由于S公司目前的数据自动化程度低，工作需要大量的人工干预，包括手工录入、手工核对等，这些繁琐的操作不仅耗费大量人力物力，而且效率低下。特别是对于一些大型的、复杂的财务数据，手工操作不仅容易出错，而且需要花费大量的时间和精力进行校对和修正。这样不仅浪费时间和金钱成本，还可能对财务管理工作产生不良影响，给公司的运营带来风险。

同时，大量纸质文件和表格的存档和管理也给财务管理工作带来了很大的不便。这些纸质文件不仅占用了大量的空间，而且容易引起管理混乱，导致一些重要文件丢失或者损坏。

3.4财务人员管理理念落后，财务管理成效不明显

在S公司中，财务人员虽然具备扎实的专业能力和技能，但容易陷入单调乏味的重复性极高的工作中，进而容易导致工作效率低。

财务人员往往认为自己的主要工作是确保财务数据的准确性和清晰性。他们往往过于关注细节和数字，而忽视财务管理工作的全局性和策略性。

此外，部分财务人员缺乏坚定的职业信念和清晰的职业规划，往往盲目追求工作稳定性和高收入，而忽视自己的兴趣和能力的发展。因而，未能紧跟财务行业的发展趋势，缺乏对新知识和技能的求知欲，个人能力和潜力都未能得到充分的挖掘和利用。

4 S公司智能财务优化方案

4.1系统规划，建立数据标准

S公司将信息系统建设提升至战略层面，由信息技术中心统一规划。在这个过程中，S公司需要深入剖析自身的战略目标和业务需求，全面评估现有信息系统的性能和功能，并综合考虑技术发展趋势，从而设计出符合公司长远发展的信息系统架构。这一规划过程旨在确保信息系统的高效性、安全性和稳定性，为公司的决策提供有力的支持。同时，通过持续优化和更新信息系统，企业能够保持与时俱进，不断提升信息化水平，以适应市场的快速变化和满足客户的多样化需求。

建立统一的数据管理标准，减少数据重复冗余，避免不同部门之间重复生产相同的数据。具体操作步骤：第一，识别核心业务数据，对公司的核心业务数据进行全面的分析和梳理，确保数据的完整性和准确性；第二，设计数据模型：根据业务需求设计统一的数据模型，确保数据的结构合理、易于使用和管理；第三，定义数据标准：制定统一的数据标准，包括数据格式、数据类型、数据精度等，确保各个部门数据管理的一致性。[4]

4.2建立数据中台，赋能业务决策

建立数据中台是一项极为重要且复杂的系统工程。它不仅是公司数字化转型的关键一环，而且是实现数据驱动决策、提升业务核心竞争力的重要举措。S公司在构建数据中台的过程中，需要对内外部各类数据进行深度整合和高效利用，构建稳固且可扩展的数据基础设施，确保数据的准确、安全和快速流通。同时，数据治理机制的建立至关重要，涉及数据的标准化、分类、存储、访问权限等多个方面，旨在确保数据的合规性和质量，为管理层的决策提供坚实的数据支撑。此外，数据中台建设还需要注重数据分析能力的培养和提升，通过运用先进的数据分析技术和算法，挖掘数据的深层价值，为企业战略制定、业务优化和创新发展提供有力支持。

通过数据中台，管理者能够科学地制定发展战略，利用数据分析结果指导业务发展方向，确保发展战略与市场需求紧密相连。同时，数据中台能够协助公司优化运营流程，通过数据挖掘和分析，发现流程中的瓶颈和问题，提出改进方案，提升运营效率。此外，数据中台还有助于公司抓住市场机遇，通过对市场数据的深度分析，发现潜在的业务增长点和竞争优势，为公司的创新发展提供有力支持。

4.3提升数据自动化能力

S公司要把数据自动化能力提升视为一项至关重要的战略任务，涉及多个层面的协同推进。首先，明确数据自动化的核心目标，以便为后续的工作提供明确的方向。在此基础上，公司构建稳健、高效的数据架构成为关键环节，确保数据的整合、存储和访问都达到理想状态。其次，选择适合业务需求的数据自动化工具至关重要，这些工具将为公司实现数据的自动化收集、处理和分析提供强大的技术支持。同时，随着科学技术的发展，S公司引入机器学习技术来进一步提升数据处理的智能化水平也显得尤为重要。此外，为了确保数据自动化流程的稳定运行，建立有效的自动化监控与报警机制必不可少。在人才培养方面，S公司需要加强内部培训，培养一支具备数据自动化技能的人才队伍，为数据自动化工作的持续推进提供有力的人才保障。

4.4转变财务管理团队的思维，赋能管理

财务管理团队经营思维的提升是系统且深入的过程，要求团队成员在保持财务专业度的同时，积极拓宽视野，提升综合素养。财务管理团队主要通过以下五点提升财务思维：

一是加强与业务部门的密切合作与沟通。财务管理团队深入理解业务需求和市场动态，为公司决策提供精准的数据支持和专业的财务建议。

二是培养业务敏感度。团队成员需要关注行业趋势、竞争对手动态以及宏观经济政策，以便准确预测市场变化，为公司制定适应性强的经营策略。

三是深化财务分析能力。通过运用先进的数据分析工具和方法，财务管理团队能够为公司提供全面、深入的财务数据解读，揭示潜在的经营风险与机遇。

四是提升战略思维。团队成员需要从公司长远发展的角度出发，将财务工作与公司战略目标相结合，为公司制定具有前瞻性的财务规划和战略建议。

五是团队学习。通过定期的内部培训和外部交流活动，公司不断提升财务管理团队的专业素养，拓宽知识领域，并激发创新思维。

图1 S公司财务管理中心组织架构

结论

财务智能化作为现代公司发展的核心引擎，推动着财务管理领域进入全新的数字化、智能化纪元。通过智能化的数据分析与预测，公司能够精准识别潜在的市场机遇和风险，进而制定出科学、合理的战略决策。这不仅有助于公司在激烈的市场竞争中保持领先地位，还能为公司的长远发展奠定坚实的基础。通过优化升级，智能财务将为公司提供更为强大、灵活的支持，助力公司在数字化时代实现卓越发展。

参考文献：

[1]陈秋锦.大数据和数据挖掘技术在烟草行业财务管理中的应用[J].审计与理财,2022(06):25-26.

[2]曾婵.企业经营分析管理工作中财务大数据的应用实践[J].中国中小企业,2022(11):145-147.

[3]刘艳梅.企业经营管理工作中财务大数据的应用研究[J].营销界,2022(11):80-82.

[4]刘莉.财务大数据在企业经营管理中的有效应用研究[J].财经界,2023(03):120-122.