1. 引言
在全球数字经济浪潮驱动下，人工智能、大数据、云计算等新一代信息技术正深刻重塑企业运营与管理模式。财务作为企业核心职能，其传统电算化阶段已难以满足实时性、协同性与智能化的需求，亟须以系统化的信息化建设实现业财深度融合和精准决策支持。尤其在中国经济高质量发展的背景下，构建与优化财务信息化体系，不仅关乎企业提升内部管控与资源配置效率，也关系到抵御外部市场波动与风险的能力。然而，从理论与实践层面看，当前企业财务信息化建设仍存在诸多瓶颈：一方面，业务流程与信息系统脱节，依赖人工录入与线下审批，导致数据时效与准确度难以保障；另一方面，尽管已广泛部署财务共享中心与数据仓库，但多停留于基础报表层面，缺乏多维度分析与预测能力，无法充分释放数据价值。此外，人才与制度体系未能同步跟进，财务人员数字化素养与管理会计能力亟待提升，绩效考核与激励机制尚需完善。
针对上述问题，基于“业务导向–管理规范–数据驱动”的三层逻辑结构，本文围绕财务信息化的关键挑战，提出具备实操指导价值的技术支撑策略与系统化优化路径，力图形成理论与实践相结合的解决方案。研究旨在为企业构建高效、灵活、可持续的财务信息化体系提供理论依据和实践指导，助力提升财务管理水平与整体竞争力，最终实现企业信息化转型。
2. 关键概念概述
2.1. 数字化转型的发展
数字化转型是企业在应对技术变革与市场压力中实现价值重构的关键路径，尽管学界尚未形成统一定义，但主流观点多聚焦于技术应用与组织变革两个层面。Berman强调以客户为中心、利用数字技术重塑业务模式；Frynas认为其本质在于突破数据壁垒，推动管理机制升级[1] [2]；吕铁与赵娴等分别从产业链重构与服务场景优化角度补充了数字化的实践路径。此外，构建数字生态、优化组织流程和提升运营效率也成为推动转型的关键方向[3]-[5]。在实施策略上，研究普遍建议企业将数字化上升为战略重点，结合并购整合、平台建设与人才引进等手段多维推进转型进程[6] [7]。
从动因来看，数字化转型受外部环境变化与企业内部发展需求双重驱动。一方面，随着技术进步与市场重构，企业必须摆脱传统路径依赖，借助数字工具提升适应力与竞争力[8]；另一方面，企业也需通过转型优化组织结构、提升运营效率与价值创造能力。研究还指出，数字化转型虽短期内成效不显，但长期有助于降低成本、提升顾客响应与实现高质量增长[9]。整体来看，数字化转型不仅是技术层面的更新换代，更是企业从战略到运营的系统性变革，其核心在于构建面向未来的竞争优势与持续成长能力。
2.2. 财务信息化的定义与发展
“信息化”最早由日本学者梅倬忠夫于1973年提出，他认为现代管理科学是信息科学与管理科学的融合产物，而“财务信息化”则由美国率先提出，指将计算机技术应用于财务领域以提升效率。随着计算机技术发展，SAP、Oracle、用友、金蝶等系统的出现为财务信息化提供了强大技术支撑。财务信息化可从技术和管理两个层面理解：技术上，它依托计算机与网络技术，实现数据的实时采集、处理与分析，为企业提供决策依据；管理上，它是一种系统性思维，通过财务信息共享平台推动业务与管理融合。我国自1979年进入会计电算化阶段，最初在工资与固定资产等领域实现了从手工到计算机的过渡，随后财务软件发展推动了业务与财务一体化[10]-[12]，但当时财务系统多侧重信息记录功能。进入信息化建设阶段后，财务信息系统开始承担更复杂的管理功能，如建立共享服务中心、推动企业集约化管理，并通过提高信息透明度与响应速度，带动成本控制与效率提升[13]。
2.3. 中台的概念与发展
中台作为一种面向服务的数字化架构理念，最初源于企业对敏捷组织结构与数据协同能力的需求。其雏形可追溯至芬兰Supercell公司对资源共享机制的创新实践。2015年，阿里巴巴首次在国内提出中台概念并加以落地，随后腾讯、京东等大型企业相继应用该架构，推动了中台理念的快速发展[14] [15]。
中台本质上是一种连接前台业务系统与后台管理系统的数字平台，强调“能力复用、数据共享与服务标准化”。它通过整合企业核心业务与数据资源，打破部门间信息壁垒，提升组织的反应速度与协作效率。目前主要发展出业务中台与数据中台两类结构：前者支持前台业务的快速创新，后者则聚焦于多源数据的集中处理与智能分析，二者协同构建企业数智化转型的技术底座[16]-[19]。
3. 数字化时代企业财务信息化面临的问题
我国企业财务信息化的发展也面临一些问题和挑战：关键领域创新能力不足，产业链供应链受制于人的局面尚未根本改变；不同行业、不同区域、不同群体间数字鸿沟未有效弥合，甚至有进一步扩大趋势；数据资源规模庞大，但价值潜力还没有充分释放；数字经济治理体系需进一步完善。
3.1. 业务流程适应力不足
近些年，许多企业虽然利用了会计信息化软件，但是信息化的利用程度相对单一，仍然借助原始凭证等相关材料进行人工录入，业务处理的效率较低，不足以给企业提供有效数据支持，且很容易出现数据材料传递不及时、审核周期较长等一系列的问题。例如，在费用报销流程中，通常在填写报销申请时需要进行审批环节，然后再对单据审核，在这个过程中会存在大量的重复工作，使得财务人员工作量大幅度增加并堆积在一起，难以优先审核一些较为紧急的报销票据，导致一些业务工作难以进行，降低了企业运行的效率[20]。类似地，在采购付款环节，财务人员需要对发票进行审核以查验其真伪，在这过程中可能会出现因信息不一致而导致的无法核对，进而无法支付款项，这可能会招致采购人员重新和供应商核对信息，浪费了大量的时间成本，降低了财务处理的效率。此外，不同子公司因业务差异导致收入确认时点不统一，造成月末库存与实际发货不符的问题；应收账款管理中，汇款单与系统订单对接不匹配的情况也比较常见，需要财务人员额外核对。这些问题说明业务流程难以适应企业财务信息化的需求，制约了其实施效果。例如，不同子公司因业务差异导致收入确认时点不统一，造成月末库存与实际发货不符的问题；应收账款管理中，汇款单与系统订单对接不匹配的情况也比较常见，需要财务人员额外核对。这些问题说明业务流程难以适应企业财务信息化的需求，制约了其实施效果。
3.2. 数据挖掘深度不足
当前企业对数据价值开发仍局限于基础层面的报表生成，缺乏深层次的数据整合、模型分析与预测支持。数据孤岛现象普遍存在，部门间数据交互障碍大，导致企业管理层难以获取全面统一的运营视图，这制约了战略决策的效率与前瞻性。所谓数据挖掘，就是通过信息技术手段，把一些具有分散性、无规律性的数据转化为有价值的、对决策有意义的信息数据。而如今，许多企业通过信息数据处理业务时，常常没有对共享中心的数据进行深入挖掘，只是把一些与经营活动有关的数据进行分析对比，或者仅仅把财务共享中心的数据仅用于成本分析一些浅层次的研究，没有充分发挥数据的价值[21]。以成本的分析为例，如果仅通过总账信息简单计算，就无法获得精确的产品成本，也无法识别成本动因，从而容易导致成本控制决策失误。此外，数据挖掘技术可以追踪客户购买频次等信息，帮助了解客户消费习惯和潜在需求。如果缺乏对数据挖掘广度和深度的重视，就不利于企业管理部门发现经营规律，影响科学决策的制定。此外，数据挖掘技术可以追踪客户购买频次等信息，帮助了解客户消费习惯和潜在需求。如果缺乏对数据挖掘广度和深度的重视，就不利于企业管理部门发现经营规律，影响科学决策的制定。
3.3. 人才与制度问题
随着企业财务信息化的发展，进一步重塑了财务市场人才需求，当下数字化财务人员需要具备战略视角、数字化思维、数据分析能力。但是许多财务人员仍在重复着简单的手工记账工作，工作单一重复。况且，重会计、轻管理的思想一直存在于一些企业，导致了财务人员缺乏相关的管理知识和经验，胜任力的不足，影响了使用相关财务软件，导致智能财务管理的效率低下。在引入智能财务管理系统的情况下，大部分财务人员年纪偏大，无法适应企业财务信息化的发展要求。其次是人员绩效考核不完善，在财务共享中心的引入下，能有效地解决企业沟通困难以及成本过大等问题，促进资源的合理配置，如若想到达预期的效果，需要有相应的绩效考核机制，而一些公司的考核机制采取无差异考核，这反应不出工作人员的工作状况，缺乏一定的科学性[11]。此外，不同的岗位应该需要不同的考核标准，不能仅仅关注速度而忽略质量因素，缺乏客观的定量指标。不同的岗位应该需要不同的考核标准，不能仅仅关注速度而忽略质量因素，缺乏客观的定量指标。
4. 财务信息化的建设逻辑与技术支撑
4.1. 财务信息化的建设逻辑
企业财务信息化建设中财务中台的建设逻辑为业务驱动财务、管理规范业务、数据驱动管理。业务驱动财务指将业务活动数字化来直接驱动财务活动，通过构建企业业务智能平台，在系统中将业务规范化实现业财对接，经营活动直接通过系统的识别分析进入财务系统，自动生成会计账套，合成会计报表。并且财务部门可以通过其业务数据来进行财务分析和决策。管理规范业务即通过系统规则来规范业务活动。通过业务系统明确业务需求，并制定详细的实施计划和管理程序，实现与后台财务系统的链接，在业务执行过程中受企业生产经营管理规则、财务控制标准、资金预算等的约束。对于数据驱动管理，即通过大数据分析实行管理的提升。智能系统的运用实施依靠大量的数据，因此数据对于企业的管理至关重要。构建数据共享平台，通过对数据的分析，借助模型和算法，可以找到企业生产经营的规律，了解客户需求，提升客户满意度。并且通过分析企业内外部数据可以更加准确地预测财务风险，市场变化趋势，从而采取相应的措施来降低财务风险，提高财务绩效。
4.2. 财务信息化的技术支撑
在企业迈向财务信息化转型的过程中，构建以财务中台为核心的数智化技术底座，是实现业财融合、增强数据驱动能力的关键技术路径。财务中台不仅是财务系统的整合平台，更是企业实现业务前台敏捷响应与财务后台稳健治理之间“变速箱”的技术载体。其搭建路径应遵循“能力复用、技术解耦、数据融合、流程闭环”的建设逻辑，并以新一代数字技术为支撑，打造高效、智能、敏捷的财务技术体系[22] [23]。
4.2.1. 技术架构设计
财务中台的核心是对财务能力的统一封装与复用，其底层架构通常采用微服务与云原生架构，实现各模块的松耦合与快速集成。技术平台应包括会计引擎：通过事件驱动模型，自动识别业务事件并依据预设规则生成凭证，确保核算逻辑标准化、自动化；规则引擎与流程引擎：内嵌复杂业务逻辑与审批流程规则，实现从前台业务触发到后台财务处理的闭环管理；基础能力中心：集成OCR识别、语音解析、RPA流程机器人等AI能力，支撑自动报账、智能审核、自动记账等场景；数据中台联动机制：通过数据集市与主数据管理平台，实现不同系统、不同业务之间的数据一致性与语义统一；共享服务组件：如报账中心、收付款中心、合同中心、发票中心等，统一业务入口，提升数据透明度与处理效率。
在构建过程中，应将分散的业务与财务能力沉淀为共享服务，实现从“功能模块”向“能力中台”的跃迁。例如：收付中心通过搭建收款池与付款池，自动匹配银行流水与业务单据，实现收付款过程可追溯、数据可视化；合同与发票中心实现合同履约过程与财务付款流程的自动贯通，打通发票真伪识别、合同付款进度追踪与纳税申报；智能报账系统嵌入OCR与流程审批引擎，简化报销流程，实现“自助填报、自动审核、智能归档”；智能会计机器人支持多场景会计规则训练，自主匹配科目、生成凭证，替代标准化账务处理。
4.2.2. 数据驱动能力：构建业财一体化数据底座
数据企业财务信息化运行的核心支撑。通过建设统一的数据中台，汇聚企业内外部业务数据、财务数据、流程数据与第三方数据，实现数据资产化管理：对结构化与非结构化数据进行标签化治理，实现可追溯、可统计、可预测的数据使用；多维数据建模：以业务周期、会计要素、组织结构等维度建模，支持经营分析、预算预测与智能决策；动态报表与预警分析系统：实现收入成本自动归集、资金流分析、利润预测、异常预警等智能分析功能。
4.2.3. 技术融合：AI + RPA + 流程驱动的智能能力支撑
企业财务信息化中智能财务中台的搭建应深度融合AI、大数据、自动化流程引擎等技术，实现从“规则驱动”向“模型驱动”的跃升。以一些企业为例，其财务中台中集成了三类机器人——报账机器人、会计机器人与财务机器人，分别服务于日常财务流程、标准化核算与经营分析三个层级，通过协同工作构建全生命周期的财务智能处理机制[24]。同时，借助人工智能大模型技术，可实现从简单事务自动化向预测、分析、辅助决策的智能升级，推动企业构建财务“智能工厂”，提升财务管理的专业性、前瞻性与价值贡献力(如图1)。
Figure 1. Financial information technology infrastructure
图1. 财务信息化的技术搭建
5. 财务信息化建设路径
5.1. 业务流程再造与优化
针对当前企业信息化应用层次较为浅显的问题，亟需通过业务流程重构实现流程效率提升。企业应系统梳理各项业务流程，明晰流程目标、输入与输出要素，全面掌握各环节之间的逻辑关系，结合数据采集与流程分析，识别并追踪瓶颈环节，进而实现流程精简与人工干预最小化，从而提升整体运营效率。以报销流程为例，可通过构建线上申请平台，设置紧急票据识别机制，对紧急事项实行优先审批策略。员工可依票据紧急程度选择普通或紧急通道，上传影像资料并填写相关信息，系统通过OCR技术自动提取票据信息，并依据设定规则进行初步校验，若发现异常即反馈修改，显著降低财务人员的重复劳动。流程通过系统审核后，依次流转至上级审批、财务复核及财务共享中心，最终完成核算与记账操作[25]。
在采购付款环节，可利用智能化手段提升效率：员工提交发票清单后，系统自动识别发票信息并验证真伪和完整性，验证通过后流程流转至管理层审批，再到财务人员核对凭证与扫描信息，确认无误后上传至财务共享中心进行最终核算和记账，最后由资金管理模块进行付款处理，实现金融与银行系统实时直联。在收入确认和销售管理方面，也可引入智能化机制规避风险：根据业务特点以出库单为收入确认标准，引入智能催收系统根据客户信用等级自动触发催收措施，有效降低坏账风险。在销售订单流程中，销售人员接收订单后核实客户信息并上传合同资料，生成开票申请；财务系统自动初审并由项目负责人审核，最终移交应收账款岗位复核；采购合同及付款单据随后上传至共享平台生成凭证，由资金部门开票收款；发票交付客户后，业务部门根据回款信息反馈至核算中心，完成后续账务处理与归档工作。以上优化实现了业务与财务的紧密对接，提高了账务处理的及时性和准确性。
5.2. 中台战略思维
数据中台作为企业数字化转型的核心载体，强调以业务驱动为导向，实现数据资源的高效整合与多部门间的协同共享。其主要功能在于将零散、分布式的数据资产加以结构化、价值化处理，从而打通企业内部各部门之间的“数据孤岛”，实现跨业务场景的数据联动，增强企业内部的信息透明度与管理科学性。构建前台–中台–后台一体化的财务管理平台，不仅有助于企业战略意图的贯彻执行，更为管理层提供坚实的数据决策支持[26]。
通过标准化的数据接入机制，前台的业务数据可实时汇入中台平台，经由算法模型统一规范口径，实现财务与业务数据的有机整合。在此基础上，企业能够进一步对财务指标与运营指标进行深度关联分析，探索数据背后的成因逻辑，支持跨职能部门之间的横向审计与协同控制。通过中台平台的统一发布机制，不同业务系统与组织层级之间可实现数据高效传输与共享，统一基础数据资料管理，使集团公司得以增强对子公司或分支机构的控制能力，提升整体战略执行效能。
5.3. 数字化人才体系构建与制度优化
5.3.1. 财务人员能力提升
在企业财务信息化建设中，人才是推动转型的核心驱动力。伴随企业向数据驱动与智能化管理转型的不断深入，传统财务岗位正逐步向技术复合型与管理决策型角色演进。企业应根据战略发展目标，制定系统化的人才培养方案，通过岗位再培训、跨职能学习与实践锻炼等手段，加速现有财务人员向管理会计方向转型，增强其在成本控制、预算管理与流程优化等方面的专业能力。
在大数据与信息化环境日益普及的背景下，财务人员不再仅承担核算职能，更应具备前瞻性的数据分析能力与对企业运营环节的全面理解。通过借助信息系统对企业费用结构进行多维度分析，为企业预算管理、成本管控及战略决策提供数据支持。信息化工具的广泛应用使得企业由传统的事后管理向事前预测与动态控制转变，对财务人员的数字能力与预判能力提出更高要求[27]。
5.3.2. 绩效考核机制优化
为有效支撑企业财务信息化体系的实施，企业应推动绩效管理机制的数字化与量化转型。通过设定明确的绩效指标并将其落实至各预算执行主体，可在保障财务资源合理流动的同时提高资金运作效率，帮助管理层实时掌握运营动态。量化绩效评估通过采集与分析各类工作绩效数据，以可量化的形式客观反映员工工作表现，为薪酬分配、激励机制与晋升路径提供依据。此外，企业可定期开展横向与纵向绩效比较分析，精准识别部门运行波动与问题症结，形成数据驱动的绩效反馈闭环。该机制在提升组织运行透明度的同时，强化了员工工作目标与组织目标的一致性，有助于持续改进和内部良性竞争。
5.3.3. 数据挖掘能力与分析体系提升
为了充分释放数据的战略价值，企业需构建科学、高效的数据分析体系并强化数据挖掘能力。首先，应建立专业化的数据分析团队，采用包括机器学习、聚类分析、预测建模等在内的先进分析方法与工具，对财务数据及运营数据进行深度建模与结构化分析。例如，通过分析客户消费频率与金额区间，企业可以预测客户需求并优化产品策略，从而提升客户满意度与忠诚度。其次，构建数据可视化平台能够将复杂的数据结构转化为易于理解的图表与报表，增强数据的解释力与可操作性，提高管理层对数据趋势的感知能力和决策响应速度。同时，应持续推动全员数据素养建设，通过组织培训、案例分析等方式强化员工的数据认知与分析能力，营造数据驱动的组织文化，全面提升企业在数字经济时代的核心竞争力。
5.3.4. 技术融合与财务信息化创新路径
企业财务信息化体系的建设离不开多项前沿技术的协同融合与创新实践。企业应在人工智能、区块链、物联网等新兴技术支持下，构建覆盖财务全过程的智能化管理架构。首先，借助自然语言处理技术可实现智能财务问答系统，提高财务信息服务的响应效率；利用机器学习算法可对财务风险进行动态预测，辅助预算编制，提高财务预测与控制的科学性与精准性。其次，区块链技术可用于保障财务数据传输与存储过程的安全性和不可篡改性，增强财务报告的真实性和透明度，在供应链金融等高信任场景中具有重要应用价值。同时，结合物联网设备实时采集生产和销售端数据，实现财务系统与业务系统的联动更新，为企业提供更实时、更精准的财务决策支持。企业还应建立持续的技术创新机制，鼓励内部创新实践并与高校、科研机构合作，探索更多企业财务信息化应用场景，确保企业财务信息化领域保持技术领先地位。
6. 结论与展望
6.1. 总结
本文针对数字化转型背景下的企业财务信息化转型问题进行了系统研究。首先阐述了企业财务信息化的背景与意义，分析了当前面临的技术创新能力不足、数字鸿沟明显、数据价值挖掘不充分以及治理体系不健全等现实挑战。然后提出了财务中台建设的总体思路，即遵循“业务引导财务–管理规范业务–数据支撑管理”的核心逻辑，并以财务中台为核心构建数智化技术平台。在此基础上，进一步归纳了业务流程再造优化、中台战略实践、财务人员数字化能力提升与制度优化、数据分析能力建设以及技术融合创新等五大实施路径，为企业实现财务职能的智能化转型提供了系统的理论框架和实践指导。通过本文提出的研究思路和路径，企业可以有针对性地破除结构性瓶颈，实现财务管理的整体升级，提升决策效率和竞争力。
6.2. 展望
由于不同行业的会计职能和业务流程存在显著差异，企业财务信息化建设的需求和重点也有所不同。未来研究可聚焦制造业、金融业、服务业等具体行业，探索其智慧企业财务信息化建设的特色路径和实践模式，以增强研究的针对性和实用性。本研究为企业推进企业财务信息化转型提供了逻辑框架和实践方向，后续研究可进一步深化企业财务信息化构建逻辑与落地路径的探索，结合行业案例和实证分析，帮助企业持续提高财务管理效能和整体竞争力。
NOTES
*共第一作者。