企业财务数字化转型具体内容有哪些？

企业在财务数字化转型过程中，需要不断优化和完善财务数字化转型的内容， 可以从以下几个方面进行：

1.新兴技术引领财务会计数字化

AI、RPA、大数据等新兴技术催生了会计核算及财务会计的自动化与智能化， 由于 AI、RPA 等技术能够模仿人类，执行规则固定、重复执行、工作量大的工 作内容，自动完成日常核算记账、报表出具、纳税申报等传统核算操作，因此在 会计核算领域得到广泛应用，这也使得传统财务核算开始转变为智能核算。具体 来看，智能核算是数字技术在核算领域的深度应用，是将财务管理活动中简单、 业务量大、重复性强、附加值低的业务交由财务机器人处理，建立人机协同的全新工作模式，由此促使财务核算人员的工作重心转移，主要体现在对业务规则设 定和流程异常处理上。

财务机器人要代替人工完成会计核算工作的前提，需预先设定好生成不同核 算规则的前提假设、条件和触发机制，即实现财务会计数字化和智能化转型的前 提条件是完成会计核算标准化的工作。因此，企业想通过引进 AI、RPA 等新技 术实现财务会计数字化，首先需开展会计核算的标准化梳理及规范工作，如完成 会计科目及辅助项体系的设计优化、根据核算业务场景固化会计核算规则及报表 取数逻辑、规范会计核算相关业务流程等内容，为企业实现财务会计数字化转型 打下坚实的基础。在保证高效完成会计核算的前提下，加强财务管控，合理保证 财务信息的服务质量，推动企业财务人员从以核算为主要工作的价值守护型向以 业务融合为主要工作的价值创造型职能转变，通过财务会计数字化奠定财务管理 的根基。

2.业财融合助力管理会计数字化

财务数字化转型背景下管理会计的核心是通过数据沉淀、数据流动与数据应 用实现以业务为中心的敏捷反应、精准决策以及资源配置的全局动态优化，以应 对复杂环境下的各种不确定性。随着全世界数字未来的不断发展，深化预算管理 制度改革，实现业务管理、财务管理和信息系统的紧密结合，是全面提升企业财 务管理水平的重要方式，并为企业拥抱数字化未来增添动力。

在过去，企业业务和财务部门之间的数据易割裂，易出现预算编制脱离战略 目标规划和实际经营的情况，导致预算编制缺乏合理性。在实际管理过程中，全 面预算流于形式，不能实现企业对于预算管理的需求。我国虽已进入数字化发展阶段，但信息化技术更新滞后，预算协同管理水平还存在瓶颈。在思维和实操层 面，企业上下级仍会存在业务模式和管理理念的差异，内部协同机制不够完善， 沟通之间存在沟壑。

随着信息技术的不断发展，数字化进程也推进着企业形成更加科学成熟的全 面预算管理机制和管理系统。全面预算管理成为了企业未来发展重要的理念支撑。 原本财务部门主导的形势逐步开始向全员参与转变，传统普通表单和单一技术也 开始向大数据和自动化、智能化的方向发展。数字时代下的全面预算管理系统， 不再单独关注模型的多维性和全面性，而是更加注重业务和财务的内在关系。在 预算编制过程中，加强财务与业务之间的数据联通，夯实预算管理基础。通过数 字化的全面预算管理将预算规划、预算编制、执行控制与绩效管理等环节紧密相 连，改善企业预算管理制度，形成标准化的业务基础数据，最大程度地确保企业 预算管理和执行的科学性、及时性与准确性，从而实现全面预算管理在企业内部 的实施落地。通过管理会计数字化实现管理创造价值这一根本目标，赋能企业的 数字化未来。

3.流程数据驱动经营决策数字化

现代信息技术和手段有效拓宽了财务职能的边界，决策支持是数字化赋予财 务的全新使命。在财务数字化转型背景下，企业的财务部门处理财务核算只是一 部分工作，更多的职能是借助于先进的互联网、大数据进行智能数据分析，为企 业 CEO、CFO 决策提供数据支持，全力驱动战略与经营管理科学决策，并提升 企业的风险控制能力。 以往的财务分析工作中经常会存在许多痛点，例如管理维度繁多且错综复杂，传统财务报表无法承载这些维度信息；数据获取困难，数据分析时效性无法保证； 管理层分析需求多变，数据分析价值不高；缺少可视化的数据展示平台等问题。 财务数字化转型可以通过数据分析工具和技术来对财务业务关系进行实时 的分析和整理，对大量的财务数据进行快速处理和分析，帮助财务部门更好地了 解和把握企业的财务状况，从而支持决策的制定和执行。同时深度挖掘业务信息 的内在价值，进一步提升企业业务能力，为业务发展提供更多商机。也可以为管 理者提供更具个性化的财务信息和数据，推动财务会计重心逐渐转向对那些不确 定性管理能力的再造。

在信息沟通方面，数字化转型嵌入经营管理的全过程，转变以往企业传递信 息的层级化，易于形成网络化的信息传递结构，使得企业信息可以及时在内部进 行传递与获取，各部门的数据得以及时汇总分析，减少因内部信息低效率传递而 导致的企业整体低效率问题。 通过这一系列多维经营分析数字化的革新，企业财务管理部门也将从单一的 财务职能部门转变为企业的神经中枢。财务部门在未来会转化成企业的商务数据 集成中心和算法中心，会有更快的计算能力，对历史数据做智能分析，通过算法 判断未来趋势，让数字产生价值，提供经营决策支持。

4.开展数据治理全面支撑数字化

数字化转型过程中，伴随着不同业务系统的投入上线及大量业务财务数据的 产生，企业往往会出现一系列数据问题，比如数据孤岛、分散难管理，缺乏统一 数据视图，数据采集、获取困难，数据质量低下，数据管理、模型开发标准混乱， 缺乏数据管理价值体系等。要解决上述问题首先需要进行数据盘点，盘点企业有哪些数据、数据在哪里 产生以及有多少数据；其次，需要对数据进行治理，包括数据标准化、数据分类、 输入输出信息维护，提升数据质量，明确数据管理角色、工作责任和工作流，最 终让数据说得清、数得清、管得清、用得好。 数据治理是数据标准化、数据资产化的过程。数据价值的体现，是建立在整 条数据链路的效率和质量基础上的。利用数据治理首先可以实现数据标准化，通 过对数据的标准化定义，明确数据的责任主体，为数据安全、数据质量提供保障； 其次，解决数据不一致、不完整、不准确问题，消除可能存在的对数据意义的理 解偏差，减少各部门、各系统的沟通成本，提升企业业务处理的效率；最后，标 准的数据及数据结构能为新建系统提供支撑，提升应用系统的开发实施效率。

数据治理是数字化转型的前提和基础型工作，企业需要通过数据治理夯实数 字底座平台，对数据进行全面管理、维护和优化，确保数据的正确、一致、可靠， 并将数据治理与数据平台运营管理过程相结合，有效持续提升数据平台的数据质 量，加强数据平台服务能力，实现企业财务数据价值，支撑企业财务数字化转型。