盛亞冉

摘 要：企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型主要內(nèi)涵是以信息技術(shù)為核心工具，對(duì)其數(shù)字化功效進(jìn)行深度挖掘和利用，而數(shù)字化技術(shù)的應(yīng)用并非只在企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)以及營(yíng)銷方面，在企業(yè)財(cái)務(wù)管理和監(jiān)督領(lǐng)域，數(shù)字化技術(shù)同樣有巨大的應(yīng)用空間。

關(guān)鍵詞：數(shù)字化轉(zhuǎn)型；財(cái)務(wù)管理；財(cái)務(wù)監(jiān)督

引言：數(shù)字化形式的具體內(nèi)容是基于人工智能和大數(shù)據(jù)等AI技術(shù)的一種理念性表達(dá)，其在企業(yè)的財(cái)務(wù)管理和監(jiān)督方面的應(yīng)用主要表現(xiàn)為通過(guò)模擬神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)增強(qiáng)財(cái)務(wù)管理和財(cái)務(wù)監(jiān)督的自主糾正功能。系統(tǒng)在日常的運(yùn)行當(dāng)中能夠根據(jù)即時(shí)的監(jiān)管和糾錯(cuò)進(jìn)行自我學(xué)習(xí)，其學(xué)習(xí)的內(nèi)容和基礎(chǔ)就是以往的數(shù)據(jù)結(jié)果或“經(jīng)驗(yàn)”，并在不斷學(xué)習(xí)的過(guò)程當(dāng)中隨時(shí)處理新的問(wèn)題然后進(jìn)一步學(xué)習(xí)。經(jīng)過(guò)不斷學(xué)習(xí)，其糾錯(cuò)能力就越精準(zhǔn)，進(jìn)而能夠?qū)ζ髽I(yè)的財(cái)務(wù)預(yù)測(cè)和報(bào)表等方面發(fā)揮管理和監(jiān)督的作用，且還能結(jié)合大數(shù)據(jù)技術(shù)和云技術(shù)等實(shí)現(xiàn)對(duì)決策和項(xiàng)目的優(yōu)化。

一、數(shù)字化在相關(guān)領(lǐng)域的功能和作用

人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠在企業(yè)的發(fā)展和進(jìn)步中發(fā)揮重要作用，通過(guò)從數(shù)據(jù)庫(kù)中提取關(guān)鍵數(shù)據(jù)和個(gè)性化建議的算法原理，一些互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)（谷歌、亞馬遜、抖音、淘寶等）就是通過(guò)從服務(wù)對(duì)象（用戶）的數(shù)據(jù)軌跡當(dāng)中提取，統(tǒng)計(jì)出相關(guān)數(shù)據(jù)，對(duì)用戶的興趣和需求得出一個(gè)概率性推測(cè)，進(jìn)而以概率值作為參考給用戶推送相關(guān)的內(nèi)容?；陬愃频脑砗退惴ㄔ谄髽I(yè)的財(cái)務(wù)管理和監(jiān)督方面，人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)同樣能夠?qū)崿F(xiàn)類似的功能和作用。在財(cái)務(wù)管理當(dāng)中，企業(yè)的營(yíng)收和用戶的購(gòu)買情況直接掛鉤，在大數(shù)據(jù)信息收集和儲(chǔ)存系統(tǒng)中，AI能夠跟蹤每位客戶的購(gòu)買行為并對(duì)其購(gòu)買偏好做出評(píng)估，統(tǒng)計(jì)用戶訪問(wèn)商戶連接的頻率，能夠準(zhǔn)確地為客戶推送其購(gòu)買偏好相關(guān)內(nèi)容，實(shí)現(xiàn)企業(yè)的銷售增長(zhǎng)，促進(jìn)企業(yè)的長(zhǎng)期運(yùn)營(yíng)。

二、數(shù)字化轉(zhuǎn)型背景下的企業(yè)財(cái)務(wù)管理和監(jiān)督

1.數(shù)字化財(cái)務(wù)管理模式

數(shù)字化涵蓋了技術(shù)以及時(shí)代的發(fā)展理念，在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，財(cái)務(wù)管理的變化會(huì)根據(jù)經(jīng)濟(jì)環(huán)境以及經(jīng)濟(jì)形式的變化受到影響，基于大數(shù)據(jù)技術(shù)和人工智能技術(shù)的財(cái)務(wù)管理簡(jiǎn)要概括下來(lái)就是財(cái)務(wù)管理的數(shù)字化。其具體內(nèi)涵是，通過(guò)大數(shù)據(jù)技術(shù)和人工智能提供硬件以及軟件基礎(chǔ)，在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步應(yīng)用“數(shù)字化理念”對(duì)企業(yè)的財(cái)務(wù)管理進(jìn)行改造升級(jí)。通過(guò)加強(qiáng)數(shù)據(jù)建設(shè)、深化數(shù)據(jù)應(yīng)用，充分發(fā)揮AI的智能化效率，建成服務(wù)于企業(yè)業(yè)務(wù)和戰(zhàn)略發(fā)展的數(shù)據(jù)化處理平臺(tái)。

與傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)管理模式不同的是，數(shù)字化財(cái)務(wù)管理更加關(guān)注業(yè)務(wù)服務(wù)和業(yè)務(wù)指導(dǎo)職能。即深入業(yè)務(wù)前端，為各業(yè)務(wù)單元提供經(jīng)營(yíng)決策，對(duì)各業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)所生成的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行分析處理和儲(chǔ)存，為企業(yè)額預(yù)測(cè)、決策提供強(qiáng)而有力的數(shù)據(jù)信息支撐，加快財(cái)務(wù)與業(yè)務(wù)的融合最終實(shí)現(xiàn)企業(yè)的優(yōu)質(zhì)發(fā)展目標(biāo)。

其中，技術(shù)的升級(jí)與相關(guān)數(shù)字設(shè)備的引進(jìn)只是其中一個(gè)方面，在具體的財(cái)務(wù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型當(dāng)中，技術(shù)相對(duì)而言屬于剛性，而數(shù)字理念的發(fā)揮空間和可操作性具有無(wú)限的自由度。在理念和技術(shù)的共同加持之下，實(shí)現(xiàn)財(cái)務(wù)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。在轉(zhuǎn)型的過(guò)程當(dāng)中，本文強(qiáng)調(diào)了在財(cái)務(wù)管理數(shù)字化轉(zhuǎn)型下的工作效率將在何種程度得到提高，進(jìn)一步強(qiáng)調(diào)了企業(yè)的管理結(jié)構(gòu)和員工的思維認(rèn)知需要相應(yīng)的發(fā)生轉(zhuǎn)變。數(shù)字化理念貫穿在整個(gè)轉(zhuǎn)型過(guò)程當(dāng)中，以此適應(yīng)數(shù)字化財(cái)務(wù)管理模式，并在發(fā)展中繼續(xù)探索，在財(cái)務(wù)管理數(shù)字轉(zhuǎn)型的背景下如何進(jìn)一步優(yōu)化企業(yè)的管理結(jié)構(gòu)和提升認(rèn)知理念。

2.財(cái)務(wù)管理數(shù)字化轉(zhuǎn)型的基礎(chǔ)

首先，人力資源的轉(zhuǎn)型是財(cái)務(wù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的基礎(chǔ)。即使在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，根據(jù)現(xiàn)有的科技發(fā)展程度，無(wú)論是生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)管理還是設(shè)備的更新?lián)Q代還并不能夠?qū)崿F(xiàn)完全的依賴人工智能和機(jī)器人，人的主觀意識(shí)和主觀能動(dòng)性始終是AI難以完全模擬的能力。其實(shí)在業(yè)界有類似AI自行溝通交流等高度擬人化的傳言，但從科學(xué)的嚴(yán)謹(jǐn)和現(xiàn)實(shí)情況來(lái)看，至少目前，我們不認(rèn)為AI能夠產(chǎn)生人的意識(shí)，完全擬人化。因此，人員的參與始終是企業(yè)必不可少的前提，而員工的參與，就必須要求員工的思維觀念和工作方法、習(xí)慣朝著數(shù)字化轉(zhuǎn)型。人始終是影響、控制全局的主體，AI始終都是科技。因而，企業(yè)需要提升、培養(yǎng)員工的思維觀念，適應(yīng)在AI參與的工作環(huán)境和工作模式、運(yùn)用新技術(shù)的能力。在財(cái)務(wù)管理方面，同樣如此。AI能夠?qū)崿F(xiàn)高效率、低失誤的管理能力，但并非能夠完全依賴于AI，員工同樣有不可或缺作用。總而言之，數(shù)字化轉(zhuǎn)型強(qiáng)調(diào)的是硬性的技術(shù)內(nèi)涵，在此背景下，企業(yè)財(cái)務(wù)管理和監(jiān)督的轉(zhuǎn)型是在引入數(shù)字化技術(shù)之后企業(yè)的管理模式，本質(zhì)上還是企業(yè)結(jié)構(gòu)、員工觀念的轉(zhuǎn)型和優(yōu)化，以更好地迎合數(shù)字化趨勢(shì)和適應(yīng)該趨勢(shì)下的企業(yè)管理模式。

3.會(huì)計(jì)核算

某單位預(yù)備在2020年5月份上線費(fèi)用控制系統(tǒng)，在財(cái)務(wù)管理的數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程中，會(huì)計(jì)的核算部分具有高度智能化，諸如財(cái)務(wù)憑證等都是自動(dòng)生成，成本核算基本能夠覆蓋該單位98％的項(xiàng)目，且隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型的加深，將實(shí)現(xiàn)所有收支憑證的自動(dòng)生成，下面通過(guò)表來(lái)對(duì)該企業(yè)的報(bào)銷憑證生成率進(jìn)行分析。

從表可以看出在2020年以前手動(dòng)生成的憑證數(shù)量明顯比自動(dòng)生成的憑證數(shù)量多數(shù)倍不止。在2020年上線費(fèi)用控制系統(tǒng)之后，形式發(fā)生了巨大的轉(zhuǎn)變，手動(dòng)生成的憑證數(shù)量明顯比自動(dòng)生成的憑證數(shù)量大幅度減少，如此一來(lái)，其工作效率的提升則是自然而然的事情，財(cái)務(wù)管理部門以前花費(fèi)60％以上的時(shí)間和精力將在數(shù)字化轉(zhuǎn)型下降低至40％以下，釋放了更多的時(shí)間和精力，助力企業(yè)提高管理能力。

此外，提升信息資源的利用率也是實(shí)現(xiàn)財(cái)務(wù)管理數(shù)字化轉(zhuǎn)型的必要措施。即通過(guò)大數(shù)據(jù)技術(shù)提取存儲(chǔ)各項(xiàng)影響企業(yè)發(fā)展的指標(biāo)信息，對(duì)其進(jìn)行智能分析，人工需要對(duì)AI的智能分析結(jié)果進(jìn)行評(píng)估，每一步?jīng)Q策的依據(jù)都要有AI形成的分析結(jié)果和人工評(píng)估報(bào)告，這樣能提升管理和決策的科學(xué)性和嚴(yán)謹(jǐn)性。在財(cái)務(wù)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估管理當(dāng)中，同樣是AI數(shù)字化的硬性技術(shù)結(jié)合人工的主觀能動(dòng)分析。具體思路可以表述為，將復(fù)雜、量多的工作內(nèi)容交給數(shù)字技術(shù)處理，將邏輯分析和主觀評(píng)判的內(nèi)容交給人工處理，通過(guò)二者相互結(jié)合的模式，能夠大大提升人力資源的利用率和整體工作效率。

4.預(yù)算管理

某單位的預(yù)算支出主要集中在以下幾個(gè)項(xiàng)目：科研、技術(shù)升級(jí)、固定資產(chǎn)、員工工資、其他服務(wù)等，在預(yù)算方面，數(shù)字化技術(shù)同樣能夠發(fā)揮極大的作用，其主要的運(yùn)行結(jié)構(gòu)如圖1所示。

監(jiān)控系統(tǒng)聯(lián)合人工監(jiān)管對(duì)單位的所有經(jīng)濟(jì)事項(xiàng)編制綜合預(yù)算，對(duì)外則按照財(cái)政與非財(cái)政項(xiàng)目的維度進(jìn)行處理，最終完成財(cái)務(wù)預(yù)算體系的報(bào)表。一般而言，在實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型之前，該單位的財(cái)務(wù)預(yù)算數(shù)據(jù)處理和更新需要財(cái)務(wù)人員按季度更新，甚至?xí)r間跨度達(dá)半年之久，效率比較低，實(shí)效性也差。

通過(guò)數(shù)字化財(cái)務(wù)管理轉(zhuǎn)型還可以實(shí)現(xiàn)成本預(yù)算與線上報(bào)銷系統(tǒng)，通過(guò)與系統(tǒng)的聯(lián)動(dòng)可以實(shí)現(xiàn)智能化的報(bào)銷審核和實(shí)時(shí)控制，使得預(yù)算管理的剛性控制和柔性調(diào)整能夠靈活地結(jié)合在一起，為財(cái)務(wù)預(yù)算提供了更加科學(xué)高效的數(shù)據(jù)支撐以及策略建議，對(duì)財(cái)務(wù)實(shí)時(shí)預(yù)警，科學(xué)考評(píng)等更加利于企業(yè)單位的發(fā)展和穩(wěn)定。

5.資金結(jié)算

一些單位和企業(yè)所涉及的數(shù)據(jù)信息是涉密信息，因而要使用涉密網(wǎng)絡(luò)，資金支付系統(tǒng)由專門的部門管理，一筆資金的支付過(guò)程非常復(fù)雜，導(dǎo)致工作效率被大大拉低。例如，在涉密情形下，一筆支付資金在內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)生成之后，在導(dǎo)入公開網(wǎng)絡(luò)的結(jié)算平臺(tái)，再傳送到銀行的交易系統(tǒng)最終完成支付任務(wù)。在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境不變的情形下，可以通過(guò)數(shù)字化技術(shù)提升資金支付效率。首先是財(cái)務(wù)憑證的制作，一般而言在財(cái)務(wù)憑證制作完成之后百曉費(fèi)用的單據(jù)類型會(huì)自動(dòng)變成“待結(jié)算”狀態(tài)，在支付時(shí)可以按照需求自動(dòng)對(duì)所支付的信息表進(jìn)行批量生成，而這個(gè)過(guò)程由AI來(lái)完成將比人工的錄入或單筆處理要快上數(shù)十倍不止。通過(guò)AI自動(dòng)生成數(shù)據(jù)、自動(dòng)導(dǎo)入支付信息能夠大幅度提升工作流程所需要的時(shí)間，工作的效率也將大幅度提升，數(shù)據(jù)分析流程如圖2所示。

6.財(cái)務(wù)分析

之前已經(jīng)提到過(guò)，數(shù)字化技術(shù)能夠?yàn)樨?cái)務(wù)分析科學(xué)嚴(yán)謹(jǐn)?shù)臄?shù)據(jù)結(jié)果和基本的數(shù)據(jù)處理結(jié)果。在傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)分析當(dāng)中，一般要通過(guò)一步步的查閱電算化上會(huì)計(jì)賬簿，然后對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，在數(shù)據(jù)處理的過(guò)程中還容易出現(xiàn)錯(cuò)誤，導(dǎo)致分析結(jié)果不準(zhǔn)確甚至出現(xiàn)嚴(yán)重錯(cuò)誤，這就需要人工多遍進(jìn)行核算，在得出最終的數(shù)據(jù)信息和結(jié)果之后再進(jìn)行財(cái)務(wù)分析，主要分析財(cái)務(wù)核算和業(yè)財(cái)融合等業(yè)務(wù)，如圖3所示，但是在數(shù)字化轉(zhuǎn)型開始之后，財(cái)務(wù)分析工作將不再這么繁瑣且耗時(shí)耗力。

通過(guò)數(shù)字化財(cái)務(wù)管理與財(cái)務(wù)系統(tǒng)的連接，使得預(yù)算分析功能能夠?yàn)楣芾砗蜎Q策提供及時(shí)有效的數(shù)據(jù)支持，這些數(shù)據(jù)的處理一方面在數(shù)字化技術(shù)和智能化技術(shù)下相當(dāng)輕松且快捷，另一方面幾乎不會(huì)出現(xiàn)錯(cuò)誤。這就使得其提供的數(shù)據(jù)結(jié)果足夠的客觀準(zhǔn)確，并且AI還能根據(jù)這些數(shù)據(jù)結(jié)果按照特定的算法進(jìn)行智能分析，進(jìn)一步形成分析報(bào)告，人工此基礎(chǔ)上在進(jìn)行最終的分析和制定決策，無(wú)論從效率上還是嚴(yán)謹(jǐn)性上都將是巨大的提升，為財(cái)務(wù)人員釋放了大量的時(shí)間和精力，同樣也減輕企業(yè)單位的人員編制壓力和工資支出比重，為企業(yè)的發(fā)展減輕財(cái)務(wù)負(fù)擔(dān)。

三、結(jié)語(yǔ)

正如前文花了大量篇幅所強(qiáng)調(diào)的，在新時(shí)代下的新技術(shù)能夠?yàn)槠髽I(yè)的發(fā)展和革新提供硬性支持。所謂科學(xué)技術(shù)可以提升生產(chǎn)力一樣，高新數(shù)字技術(shù)能夠?yàn)槠髽I(yè)的管理提供相當(dāng)大的助力效果。在財(cái)務(wù)管理方面，數(shù)字技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)智能化、自動(dòng)化的非機(jī)械性操作。但是我們始終還是不能完全依賴于技術(shù)，技術(shù)作為一種手段能夠提升生產(chǎn)效率和管理效率，但是企業(yè)自身的管理結(jié)構(gòu)和思維認(rèn)知也是應(yīng)該調(diào)整的對(duì)象，目的在于通過(guò)管理和認(rèn)知的調(diào)整以適應(yīng)相應(yīng)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

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