1、CONTENTS目录调研结果数字化转型趋势解读数据驱动趋势解读ERP 趋势解读财务数字化转型趋势解读管理会计趋势解读财务共享趋势解读总结一03二07三11四17五21六27七32八37随着数字化时代的到来，以大数据、人工智能、物联网、云计算等为代表的新一代信息技术已被广泛应用于社会生活的方方面面，数据成为推动经济社会发展的新要素，数字化转型加速重构企业经营方式和商业运营模式，数字经济对经济社会发展的引领支撑作用日益凸显。近年来，我国数字经济蓬勃发展，产业规模持续快速增长，已数年稳居世界第二。统计测算数据显示，从 2012 年至 2021 年，我国数字经济规模从 11 万亿元增长到超 45 万亿

2、元，数字经济占国内生产总值比重由 21.6%提升至 39.8%。推进数字化转型，打造数字经济新优势已成为社会各界共识。政策层面，十九大以来，随着数字化发展进入全面加速发展阶段，“十四五”规划纲要、“十四五”国家信息化规划、“十四五”数字经济发展规划等文件的发布从宏观层面为中国数字经济发展提供了政策依据，同时将其他数字经济相关政策串联起来，逐渐形成了层次分明、多维共进的中国数字经济政策体系；实践层面，从数字化治理、数字化生活到数字化经营，典型成功案例层出不穷，逐步打开了数字化应用的广阔画卷。随着数字化的全面发展，数智化，即“数字化+智能化”成为了数字化基础上的更高诉求。如果说数字化更多强调的是数

3、据采集和分析，数智化更多强调的是在人工智能的加持下对决策的支撑或直接做出决策，在赋能业务程度和操作难度上都更进一步。为精准把握数智化发展最新趋势，分析数智化转型要点，为数字经济理论发展和企业实践提供参考和启发，管理会计研究编委会讨论制定了包括“数字化转型、管理会计、数据驱动、财务数字化、财务共享、数字化时代的ERP”在内六大主题的调研问卷，并通过其新媒体平台MAS向社会各界公开发起了“MAS数智化企业 2023 发展趋势”活动。“MAS 数智化企业 2023 发展趋势”活动吸引了一大批专家学者、企业高管、中层职员以及基础业务人员的积极参与，共回收有效样本问卷 2625 份，从地域、行业分布、岗

4、位分布等方面看样本均具有代表性：从地域上看，受访者覆盖全国 31 省市自治区，数字化转型基础较好的省市如广东、北京、上海、浙江、山东等受访者占比较大；从行业分布上来说，涉及制造业、金融业、能源业、零售业、互联网行业、房地产行业等多个行业；就岗位分布而言，以财务人员、管理会计人员和管理类工作人员为主，也包含信息技术相关岗位人员和投融资岗位人员等。以上述调研样本为依据，MAS 从中选出了受访者心中 2023 年中国企业数智化发展六大主题下的共三十条趋势，反映了当前企业界、学术界对数字化转型的观察和共识，并组织专家对三十条趋势进行深入解读后，形成此研究报告。背景02PART 1调研结果2023 年企

5、业数字化转型的趋势2023 年数据驱动的趋势企业作业标准化成为数据驱动的必然路径从数据“驱动决策”到同时驱动“业务数字化执行”从服务决策层到服务所有用户智能运营服务中心将成为数据驱动型企业的大脑及中枢从“支持决策”到“主张赋能”2.40%13.25%13.40%24.01%46.49%以数据中台和管理会计为主线实现数据驱动政策持续引导护航数字化高速发展财务数字化成为数字化转型的先导技术与业务深度融合成核心抓手数据驱动成为数字化转型的主旋律7.97%12.06%19.66%19.89%40.36%04之调研结果2023 年数字时代 ERP 的趋势2023 年财务数字化转型的趋势从传统财务到智能财

6、务金税四期倒逼企业加快税务数字化转型业财融合下财务人员与业务人员的职能互通财务数字化成为数字化转型的突破口以数据中台支撑管理会计主动赋能业务发展10.20%11.00%12.30%24.10%42.30%进一步的流程标准化与整合协调更强调用户体验，以客户为中心的ERP 大行其道更强调数据驱动，侧重业务与 IT 相融合关注业务能力，过程结果和价值通过各领域应用来提供各业务单元/部门的差异化能力和创新需求从工具型、套件式应用系统，跃升为数据驱动型的平台化产品云服务经营模式7.20%8.50%19.00%21.06%45.15%05之调研结果2023 年管理会计的趋势2023 年财务共享的趋势成为数

7、据赋能中心流程自动化、柔性化和智能化纵向上往业财融合深度纵深发展不断加强服务一体化能力和横向融合能力与管理会计较互为促进融合日益紧密三重驱动下财务共享成为财务“新基建”的突破口9.70%12.83%13.03%22.10%42.20%应用 AI 实现自动化决策和数据平权依托数据治理来确保数据高质量发展提供实时化和动态化的数据服务以数据场景化应用直接赋能业务以数据驱动为主轴进行智能化转型7.16%8.17%13.12%21.86%49.68%06之调研结果数字化转型趋势解读PART 2数字化转型趋势解读01 数据驱动成为数字化转型的主旋律数据是数字化的基础。在数字化时代，过去，企业所拥有的数据构

8、成主要是财务数据和部分业务数据。数字化转型的推进，使得企业的数据生态发生了极大的变化；工业 4.0 的推进，极大丰富了企业生产运作过程中的在线数据；而互联网、新零售等 C 端丰富多彩的应用，产生了大量充分展现消费者行为的数据信息。内部数据与外部数据的边界正在逐步消融。数据信息日益丰富，甚至日益广泛且深入地渗透进我们的生活中。这些丰富的数据海洋给我们提供了无限的可能，也对我们提出了终极拷问：如何应用好这些数据，使其能够真正驱动企业发展？区别于“以数据为中心进行决策”，数据驱动强调的不是用数据被动支撑决策，而是机器基于数据和模型主动帮助或者替代人做出决策。将数据驱动按照人对数据使用的深度逐层展开，

9、有五层含义：第一层是呈现，核心是要你看见，即将数据结果呈现给用户，只反应客观事实，不做判断，如数据报表。第二层是预警，核心是助你分辨，即基于数据判断好坏优劣，如红绿灯、仪表盘。第三层是建议，核心是帮你抉择，即基于数据做出行动建议，如商品选择、抖音推荐；第四层是决策，核心是替你决断，即基于数据自动决策和执行，如银行贷款；第五层是融贯，核心是虚实合一，即将虚拟与实际打通，如元宇宙。我们在本次调研中发现，算法优化对数据样本量的减少将加快数据驱动步伐；企业数字化转型的发展深度也与数据驱动所需的数据量密切相关。从技术角度讲，数据驱动和算法的关联度是很明显的。比如某一种语言的识别或合成，在过去需要大量的数

10、据，而现在由于算法的演进，所需的数据量规模较过去相比少了很多。所以，算法的优化对数据量的要求降低了门槛。这也恰恰反应了数据驱动的特征之一：自我进化。以往我们认为的自我进化，常常是数字化转型的结果，事实上数字化转型本身也在自我进化。02 技术与业务深度融合成核心抓手IT 即业务。在数字化转型进程中，关于业务场景、业务模式、业务创新以及业务与技术关系的内容远远大于技术本身。企业数字化的关键，就是建立以数据为中心的组织，与此同时，业务应用一定需要转变为“以数据为中心”的应用。业务和技术基于数据的深度融合是数字化转型的大势所趋。之数字化转型趋势解读08从具体的数字化场景中看，数字化转型会打破企业原有的

11、组织边界和信息边界，一个转型场景的落地往往需要涉及数个信息系统。同时，数字化转型过程中沉淀的场景、模式、流程、数据都将成为企业未来核心的数字资产。对企业而言，真正决定数字化转型成败的关键是技术与业务的深度融合。数字化的落地应用能不能找到合适的切入点和场景，比技术本身的进步和应用更加重要。03 财务数字化成为数字化转型的先导我们在调研中发现：在数字化转型这项大工程中，越来越多的企业正在将财务数字化作为企业实现全面数字化的切入点。回顾企业信息化、数字化的历史进程，财务在每一次企业转型的过程中都扮演着重要角色。无论是会计电算化，还是 ERP 普及运动，财务都是推动企业全面转型的发动机，是企业优化升级

12、的重要抓手。这一方面是因为财务系统上接企业高管，下接每位员工；左接采购、运营，右接营销、服务；前接核算报表，后接分析决策。财务系统本身具备的连接各个部门、所有业务和管理流程的特性和立体数据结构，是其引领企业在各个层级进行全面数字化转型的天然优势。另一方面，财务管理是企业管理的生命线，几乎所有企业管理水平和竞争能力的体现都是以财务数据为核心。财务系统掌握着企业大量核心数据，而数据是数字化的核心要素。从这个视角上看，财务系统承担着引领企业全面走向数字化的重要职责。MAS 注意到，当企业选择以财务数字化作为数字化转型的切入点时，构建财务共享中心往往成为其中的优先事项。企业通过构建财务共享中心，打通内

13、外、连接内外，实现业财深度融合，实现财务数字化，并向全业务数字化延伸，最终推动企业整体数字化转型的实现。04 政策持续引导护航数字化高速发展数字化转型不是简单的信息技术使用，而是要与把过去工业企业中的知识模型、机理模型与数据模型相融合，真正对业务进行重塑、重构、重组和再造。目前，我国很多企业尚处在数字化转型的摸索期，面对数字化转型技术挑战强、短期收益低、转换成本高、业务再造难、试错风险大等挑战，很多企业存在“主观上不愿转、客观上不想转、风险前不敢转、技术上之数字化转型趋势解读09不会转、能力上不善转”的问题，甚至陷入“转型是找死，不转型是等死”的两难困境。这就需要一系列接地气、可操作的精准政策

14、，为企业数字化转型厘清方向和路径。近年来，我国高度重视数字经济的发展。MAS 曾经在二十大召开前对过去五年的数字经济政策做过统计，结果显示，五年间仅国家层面上就出台了相关主要政策 28 份。从地方上来看，仅在 2021 年，就有至少 11 个省级政府部门发布了数字政府相关规划；9 个省级政府发布数字经济发展规划；两大部委、8 个省级政府、4 个市级政府相继发布大数据领域典型政策；8个省级政府出台了数字新基建规划方案。这些政策的发布不仅为我国数字经济的发展勾画了图景，而且明确为企业推进数字化转型提供了指引。可以说，我国数字经济的快速发展离不开政策引领。可以预见，未来我国数字经济的政策雨还将持续，

15、强力支持数字经济的长远稳定发展和企业数字化转型的顺利推进。05 以数据中台和管理会计为主线实现数据驱动在调研中，众多受访者表示：在数字化转型中，数据驱动应以数据中台为基本架构和平台，以管理会计的应用首当其冲。数据中台能够为企业带来三大改变：第一，数据中台能够打通数据壁垒，实现全方位、全过程、全领域的数据实时流动与共享；第二，基于数据中台，企业能够构建数据治理体系，实现数据标准化，将数据转化为有价值的资产；第三，数据中台为数据建模和加工提供了平台和工具。管理会计的本质是基于数据和模型发现问题、解决问题。因此，在数字化转型的过程中，管理会计具有重要的引领作用，以管理会计创新应用为核心的数智化运营具

16、有如下特点：一是主动赋能。随着企业拥有越来越多的数据和有效信息，依赖管理者个人的经验、能力和担当的决策逐渐减少，基于数据变化的自动化决策越来越多。二是面向业务场景。在数字化时代，管理会计的能力将逐步下沉到企业的中层和基层，下沉到诸如订单预测、应收管理这些更微观的业务场景，为企业全员提供业务监控、运营指挥、决策支持、策略定制等全方位的赋能。三是面向未来。过去，企业在管理会计领域更多是开展“感知现在”的分析，但是在数字化时代，企业可以开展更多“预测未来”的分析。四是形成从决策到行动的闭环。通过将传统的管理会计与业务化、场景化、实时化的数据分析相结合，企业可以将决策实时转化为行动，基于系统平台的流程

17、协同能力，快速形成指令驱动和控制业务，开展实时事中监控、业务深度洞察、在线协同指挥作战、高频检视追踪执行结果，建立基于决策的场景模型和策略之上的监控决策指挥体系，真正形成数智化运营的能力。之数字化转型趋势解读10数据驱动趋势解读PART 301 从“支持决策”到“主动赋能”通过数据治理和数据分析，为企业管理者提供决策依据，是数据应用的基本要求。在信息化时代，企业多年来的信息系统建设为业务、财务积累了大量数据，但仍然无法满足管理者对数据的全面性、及时性和个性化的需求。“表哥”、“表姐”盛行的企业，说明在传统 IT 架构下，这些企业仍然依靠投入大量人力才能勉强完成数据抽取、表格制作等基础性工作，根

18、本无暇顾及深层次的数据分析工作，无法满足企业决策者对数据分析结果和依据来源的要求。在数字时代，数据收集、存储、建模、分析等治理体系不断完善，数据智能能力不断提升。在云计算环境支持移动计算，在算力不断提升的背景下，可以满足数据的及时抓取、实时分析。“人找数”越来越多地转变为“数找人”，机器能够第一时间对业务变化的背后原因进行洞察，开展主动预警、自动化智能决策甚至是自动化业务执行等服务，主动推动决策和业务发展，充分释放数据价值。数据驱动趋势解读场景 1-管理报告在新一代数据驱动技术支持下，各层级的管理报告由传统的“人找数”方式用来支持决策，逐渐被“数找人”的主动赋能所代替。“数找人”意味着数据已经

19、基于事先设定的业务逻辑和标准流程进行了前置处理，数据建模和分析的结果也对应着相应的决策建议，数据驱动技术支持下的数字化系统只等着管理者的再次确认和人工干预就可以往前推进。这将大大节省业务前线和各级管理者的等待时间，使之可以有充分的数据依据和思考时间来进行更为周密稳妥的决策。场景 2-销售运营企业在天猫、京东、抖音直播等多个第三方平台上都有销售渠道，对库存信息的及时汇总至关重要，企业必须根据对已售、待售和补货等多个进出渠道的数据进行实时监控更新，满足各个销售终端团队的需求，同时给生产计划部门给出明确的生产采购数据。这些实时动态的数据都在一个事先设置好的逻辑中平稳推进，“支持决策”都在系统中自动完

20、成，将大大推动流程运转速度，实现对销售团队的“主动赋能”。之数据驱动趋势解读1202 智能运营中心将成为数据驱动型企业的大脑及中枢数据驱动通过自动化手段实时收集、分析相关信息，形成智能模型，基于人机协同的工作方式主动赋能科学决策、开展相关行动并形成数据反馈。在人与机器协同共生的背景下，企业基于系统将业务问题转化为数据问题，应用 AI 技术提高系统的智能化水平和人机共生程度，构建起企业的一个“数字孪生”，使企业发起的每个业务需求都在平台上形成“镜像”，每一笔业务都留下数据痕迹。数据流与业务流相互融合，业务流不断产生新的数据，更新数据流；数据流不断带来新的洞见，形成和优化决策，实时监控和指挥业务执

21、行。在这一过程中，企业将日益成为可感知、会思考、能一体化协同执行的类人类智能体。试想一下，人类是如何驱动出各类行为的？首先我们需要全面感知周围的信息，基于感官收集的各类信息进行加工分析、洞察决策，在选择好执行方案后，我们再协调手足、语言等开展执行。在执行过程中，我们可以随时对执行情况进行监控、分析和评价，并做出改进。在整个过程中，人体最核心的中枢就是大脑，它负责采集并汇聚信息、存储并处理信息、分析信息、预测执行结果、协同执行、开展信息反馈等。面向未来的智慧型企业，作为一个智能体，也需要这样一个大脑中枢来进行感知、洞察、决策、协同执行和开展评价反馈。近几年，在数字化转型的浪潮下，数据中台深入人心

22、，以数据驱动为核心的应用场景日益丰富。2021 年，企业界开始提出企业应构建智能运营中心（IOC-Intelligent Operations Center），作为面向未来的企业大脑中枢，基于数据中台的平台架构，开展对数据的收集、治理、处理、应用和反馈，为企业管理人员和运营人员开展决策、协调、调度、控制和应急指挥等工作提供数字化运营支撑。场景-财务风控场景智能运营中心基于数据平台，通过风险自动识别、策略模拟及智能化推荐、决策自动化下达、持续跟踪风险策略，能够有效解决风险难发现、风险管控措施难决策、执行过程难跟踪、风险改善难量化等问题。数据平台整合客户交易、企业经营、市场动态等数据，以及银行、担

23、保公司等外部数据；策略中心开展 AI 模型检测、判断数据风险指标，及时发现业务过程中的风险指标；监控中心实时、动态地反馈风险信息，将风险信息以信息卡片的形式推送给相关财务人员；决策中心根据风险类型、风险等级、风险属性等信息，开展多场景风险推演及模拟，基于管理规则进行定量评估计算，获得决策建议清单，支持管理者进行实时推演、对比、分析和决策；在决策下达过程中，指挥中心向各业务系统发送动作信息。之数据驱动趋势解读1303 从服务决策层到服务所有用户早期的数据服务对象就是企业的决策层和管理者。一方面，员工通过各式各样的报表或者应用系统，完成相关数据的填报工作，目的就是不断地向财务和管理部门提供实务操作

24、层面的数据，由后者进行汇总制表。另一方面，管理决策层在全面掌握企业经营数据后，据此做出相应的判断决策，给一线员工提供作业指导。这是非常典型的集中管理方式，身处一线的业务人员需要经过几次的下传上达、上传下达后得到领导指令，才能对市场变化做出反应。这样的决策机制显然是滞后的，甚至是不准确的，是有可能贻误战机的。在市场瞬息万变的数字时代，一线员工可能无暇顾及汇总太多操作层面的数据，更无法忍受要在领导得到全面信息后的决策传达。在传统的 IT 系统未能支持如此决策机制的时候，只能依靠更为传统的人工传播，点对点地解决信息沟通问题。因此，“让听到炮火的人做出决策”才是顺应时代发展的应对之策。部署数据采集、传

25、递、建模、分析更为全面精细的数据驱动系统显得尤为重要和迫切。数字时代的数据驱动技术不仅着眼于改善企业整体的数据传播、分享和分析效率，更重要的是，数据服务的对象不仅仅局限于管理决策层，而让更多一线业务部门，通过专业、局部的数据就能获得直接的决策建议，使之能够更加快速准确地进行处理。新时代的数据驱动技术，既要继续保持为管理决策层的服务职责，又要为不同部门的个性化需求提供精准服务，其服务对象甚至可以扩展到企业全员。场景 1-销售分析报告销售分析报告将不仅仅是全国或区域的汇总数据，还有分行业、分区域、分小组，甚至个人在全国销售队伍中的排名状况。这些动态数据可以实时反映公司销售状况、队伍或销售代表的业绩

26、比较，帮助管理发现问题，提供各种赋能政策和措施，帮助前线部队打好硬仗。同时，销售小组或销售代表个人也可以及时获得相关信息，提醒自己做好改进措施。场景 2-简化的报销管理与滴滴等出行数据的对接，使得员工在办公系统中很快看到自己的出行支出，提醒自己尽快填报报销数据，启动报销流程。同时，由于机票、火车票等购买支出已经由公司基于被批准的出差申请统一支付，免去了员工垫付差旅费的情形。企业报销变得更加便捷，工作量大幅度减少，大大提升差旅体验，提升员工战斗力。之数据驱动趋势解读1404 从数据“驱动决策”到同时驱动“业务自动化执行”在技术如此强大，数据如此丰富的今天，数据驱动决策已有一定局限性。因为“好的决

27、策”不仅依赖于高质量的统计分析报告，更依赖于报告使用者的能力，需要具备特定经验的人依据报告的内容去发现规律，从而进行决策。但近几年随着数字化技术的不断突破，“统计分析报告+能人经验”的决策模式不再匹配当下时代的竞争，而需要基于“数据+规则/算法”直接驱动业务更高效执行，因此大家开始关注数据如何直接驱动业务执行，随之而来的是自动化和智能化运营新场景应用开始兴起。场景 1-差旅成本自动控制比如，针对某区域销售成本增长过快的现状，在汇总大量数据之后，发现差旅成本过高，再仔细分析后发现是机票通常都在全额机票，折扣机票比例较低。所以，系统给出建议：希望尽早进行差旅规划，提前预定机票，使得机票成本降低。同

28、时提出对执行精简差旅政策员工进行奖励等政策建议。管理层可以据此做出制度优化的决策。场景 2-差旅审批规则自动设置根据差旅优化建议，在差旅系统设置中，如果不是提前 7 天规划差旅计划就不予批准购买机票或者火车票，将会有效推进员工按照新的规章制度来推动业务活动。05 企业作业标准化成为数据驱动的必然路径在数字化转型背景下，“数据驱动执行”俨然已成为必须项，但这里有个前提是数据驱动下的执行作业结果是稳定可控可预测的，不是模糊不可控的。企业只有在业务作业变得更规范化、常规化和程序化后，在能够通过流程、数据及规则等准确定义相关作业后，“数据驱动“下的执行结果才可预知。企业开展数字化转型，实现数据驱动的进

29、程，也是各项作业标准化的进程。数据驱动将推动企业各项作业标准化的实现。通常作业标准化涵盖流程标准化、数据及规则的标准化两方面内容。流程标准化极大提升了企业的管理水平，是企业现代化管理的基石。在新一代数字技术的加持下，企业人员在数据应用中越来越多地跨越了部门的界限、甚至跨越了企业本身的界限，广泛使用外部数据第三方提供的数据。在这一环境下，企业如何实现部门间的协同以及产业链上下游的协同，都对各环节流程活动标准化提出了更多诉求。数据及规则的标准化犹如“书同文、车同轨”，各业务环节需要全连接起来共享信息，互相驱动，有统一的语言是一切的前提。之数据驱动趋势解读15场景 1-流程定义标准化在完成物料统一编

30、码之外，对事件、流程的定义和编码也需要标准化。使得上下流程的推动、数据分析决策都有一个统一标准，才能让所有获得这些数据的用户都有统一的认知，实现数据驱动下的统一行动。场景 2-生产工艺标准化生产过程被分割为多个连续流程，越来越机械化、自动化的工艺流程将更趋于标准化，也为成本核算的标准化，有力推动成本核算、流程推动等相关作业的单项和汇总成本。之数据驱动趋势解读16ERP 趋势解读PART 401 从工具型、套件式应用系统，跃升为数据驱动型的平台化产品、云服务经营模式这是企业对 ERP 承担角色的期待，也指出了传统 ERP 和数字时代 ERP 的巨大差异：套件式的工具型应用软件 vs 云服务的应用

31、平台。但最重要的还是“数据驱动型”的前缀修饰，这是企业数字化转型的结果，也是实施 ERP 的重要基础。从库存、生产、计划到财务、采购、营销，直至出现集成化的 ERP 系统，其发展历程本身就是企业不断利用 IT 技术手段，逐步扩展应用领域的过程。从早期的 Add on（新增功能）开始，都是充分利用新的 IT 研究成果在企业不同领域的个性化应用。在强调集中管控阶段，ERP 赋予了管理者实现“统揽全局”的愿景，套件式软件，或者更多原本局部应用的系统与核心系统“套装”起来也就成为必然。但在市场需求、应用场景变化更加快速复杂的情况下，套件式的软件系统无法做出快速反应，“僵化”、“笨重”的传统 ERP 必

32、然被颠覆和打破。场景-数据驱动管理流程演进信息化时代最大的企业资产就是大量的业务数据，针对数据进行的采集、存储、建模、分析等一系列治理动作成为企业的迫切需求，培养管理层的数据意识，逐步建立和完善数据治理体系，成为补充完善传统 ERP 的重要内容，也是推动构建基于 ERP 技术架构和应用的基础力量。在新一代数字技术快速发展的今天，每个模块的快速变化和积累起到了从量变到质变的颠覆性效果。因此，也有必要从更高维度、更广视野来审视观察传统 ERP 的发展方向，用 ERP重新武装企业的骨干系统，以适应数字化转型下的企业战略、执行应用需求和技术升级的充分融合。02 通过各领域应用来提供各业务单元/部门的差

33、异化能力和创新需求创新是构建业务单元差异化竞争能力的推动力量。比如数字化营销系统帮助企业更加适应数字时代，更好地通过电商平台和数字化服务系统满足消费者移动化网购的消费习惯。同样地，采购流程的数字化、电商化也在优化企业和供应商的采购流程，提高供应链的运营效率。智能制造系统的不断深入应用，将进一步提升精益生产水平和效率。之 ERP 趋势解读18ERP 趋势解读企业经营涵盖从营销到采购，从研发到生产，从成本到财务等各个流程环节，服务各个业务领域的应用系统都有非常显著的专业特征，需要相应的专业应用系统。在统一的数字化转型战略指导下，选择需求迫切、实施效果显著的应用领域入手，也是启动企业数字化转型的有效

34、手段之一，并由此逐步扩大应用范围。企业各业务单元和部门的差异化能力建设和个性化创新也需要基于一个整体平台下完成。既保持与集团战略的同步，又能与上下前后的业务流程协同配合，在不断提升的算力和算法的支持下，迅速完成“牵一发而动全身”的需求，解决传统 ERP 的僵化、割裂的数据、流程，满足业务模式的快速转型需求。因此，专业领域的数字化系统既要满足本部门的业务需求，又要兼顾相关流程的协同对接。03 更强调数据驱动，侧重业务与 IT 相融合，关注业务能力、过程结果和价值无论什么时候，企业首先关注的都是主营业务。无论是利用 IT 系统提升管理效率，还是创造新的服务客户的新模式、新途径，都是为了更好更快地推

35、动业务发展。业务管理的变化需要 IT 应用的快速跟进，但 IT 系统的开发实施需要从需求收集、功能设计、系统研发到应用实施几个过程，因此，对 IT 系统的灵活性、可配置性的要求越来越高，推动IT 和业务的深度融合，提升企业业务能力。场景-APS 高级排产系统客户下达的订单需要纳入到正常的生产计划中，新订单是否打乱了原先的生产计划？需要预先考察新订单的加入是否有足够的产能可以支撑？是否有足够的提前期满足新老订单的按期交付？这里面牵扯到大量的数据运算，对算法、算力的要求很高。而在云计算算力大幅提升、算力资源成本不断降低的情况下，高级排产系统（APS）在数据中台技术的支持下，得到了算法优化和算力提升

36、，加快了模拟预测的时间，可以在尽可能短的时间内，获得承诺客户的数据，决定是否可以接下新的订单，并满足客户的交付要求。之 ERP 趋势解读1904 更强调用户体验，以客户为中心的 ERP 大行其道企业用户也和消费者一样，非常关注用户体验。而给客户提供高用户体验的因素不仅来自于更加合理的流程设计和管理文化，同样更需要 ERP 系统的支撑。“以客户为中心”的首要前提是满足客户需求，包括产品质量、交付时间、产品价格和愉快的用户体验。而拥有大量业务数据、贯穿业务流程和管理部门的ERP系统是支撑满足客户需求，以客户为中心的重要基础。场景-客户服务管理销售模块记录了大量的客户需求信息，并很快传递到生产、财务

37、等后台管理系统，并与服务模块数据共享，及时反馈客户的服务需求，让客户在整个业务流程中都能有更高的用户体验。05 进一步的流程标准化与整合协调流程标准化是企业管理不断规范、优化的动态结果，而 IT 系统和流程系统的高度融合是企业管理落地的必然要求。数据驱动、用户体验、标准流程、整合协同在 ERP 的大平台架构下，越来越显得是一个硬币的多面视角，完全打破传统 ERP 时代下的各自为政、单兵突破带来的协同掣肘，ERP 将再次成为企业实现数字化转型的重要利器和有效途径。场景-协同管理与数据智能的整合中国企业的流程管理既有内嵌于业务应用系统中，也有基于 OA 协同系统。在中国特有的应用环境中，既有相互替

38、代的部分，也有保持各自应用特点的部分，在未来一段时间内，业务系统内的流程管理和 OA 协同中的流程管理将会继续相互依存，解决各自的管理需求，但都会汇总于数据大湖中。流程标准化是对上述两类应用的基本要求，最终将以数据采集、治理、分析、应用的层面融合在一起，通过数据智能工具，满足企业的管理需求。之 ERP 趋势解读20财务数字化趋势解读PART 5财务数字化趋势解读01 以数据中台支撑管理会计主动赋能业务发展数据中台的核心是用数据赋能业务，打通底层数据，实现数据共享和数据建模。数据中台不仅彻底解决了企业的信息孤岛问题，有力提升了数据采集和数据转换的效率和质量，而且根除了企业 IT 系统重复建设的现

39、象，为数据存储和数据管理带来便利。基于数据中台，管理会计不需要依赖于财务会计提供的信息就可以自动进行数据处理。在此基础上，通过将管理会计与业务化、场景化、实时化的数据分析相结合，企业可以将决策实时转化为行动，基于系统平台的流程协同能力，快速形成指令驱动和控制业务。在数据中台的支撑下，管理会计与业务经营的融合更紧密，管理会计将具备更敏捷的响应能力，可以满足不断变化的业务前端对后端管理提出的各项需求，并能更多地应用于销售、生产、供应链和研发创新等价值链环节的具体业务场景中，主动为业务运营赋能。场景 1-五统一优化决策支持模型，实现高质量决策支持某油田公司经过集成平台将储量、产量、投资、成本、效益这

40、五个油田生产关键指标及相关数据定期同步至数据中台。通过对这 5 个指标做联动分析模型，对盈亏平衡油价、SEC 储量等规划目标进行优化倒逼，支撑中长期规划和年度预算的科学制定；通过五大关键因素的统筹平衡，提出剩余预算周期调整建议，及时进行动态调整、预算纠偏，促进发展规划、三年滚动预算与年度预算的有效衔接。场景 2-全价值链作业成本管控体系，实现高价值效益挖掘基于数据中台的统一数据标准，贯穿“招投标-合同-任务-施工/服务-结算-核算-付款”业务链，数据全面打通“预算、价格、税务、资产、资金”财务各专业，实现事前异常捕获、事中控制校正、事后追踪评价，形成数据运营闭环。构建不同成本发生主体间的关联关

41、系网，建立“业务-节点-关联业务-关联节点”网状化联动运行机制，在预算投放、成本管控、投入产出分析等多个层面实现高价值效益挖掘。之财务数字化趋势解读22场景 3-措施作业评价平台，实现措施作业全程管控措施作业评价平台通过数据中台可以对措施作业各关键点：计划措施-措施前-措施中-措施后-措施评价 进行措施实施过程中业务财务联动分析，打通经营经脉，进行科学分析经营，提升措施计划效率实现数据赋能。措施后融合生产，财务系统产量，成本等数据建立措施评价模型进行自动评价，并且回流数据中台用于动态预测产量和监控措施效果的依据，以数据驱动完成业务运营闭环。02 财务数字化成为数字化转型的突破口财务系统作为连接

42、企业采购、生产、运营、销售等经营行为的枢纽，连接从企业管理层到一线业务人员各个层级，在推动企业数字化转型过程中具有得天独厚的优势。从企业过往的信息化、数字化历史进程来看，从会计电算化到 ERP 推广普及，财务在企业转型过程中都扮演着引领推动的重要角色。以财务数字化为突破口，逐步延申到业务数字化，由此开展企业整体的数字化转型，将成为企业未来数字化转型的主要路径。此外，在企业财务数字化转型过程中，财务边界的扩充将反过来赋能企业数字化转型应用场景。通过与企业具体的数字化转型应用场景相结合，开展实时化、敏捷化的财务分析、经营决策、预算管理、风险管控，更高效地发挥数据价值，赋能企业整体数字化转型。场景-

43、从营销端财务数字化到经营数字化针对互联网零售等新业态对传统商业零售企业提出的新挑战以及营销活动中存在的管理模型不完善、数据质量水平低、职能界定不清楚、对毛利率重视程度不足等管理痛点，零售企业可以通过从财务数字化入手，建立新的涵盖事前申请+事中监控+事后评估的营促销活动全生命周期管理新机制，对营促销活动的效率和效果进行提高完善。在新的机制下，及时掌握并更新客户数据源作为后续各项活动起点的前提凸显出了客户数据来源丰富化和数据采集方式丰富化的重要性。通过在大客户小票打印机上加装小票设备，借助 OCR技术完成销售流水信息的采集识别，为后续进行大客户采购行为分析和预测提供了完整、可靠、实时的数据源，推动

44、经营数字化发展，进而促进企业的整体数字化转型。之财务数字化趋势解读2303 业财融合下财务人员与业务人员的职能互通随着财务部门重复性工作被替代，以及业财融合的进一步深入，企业业务人员和财务人员的职能也将出现互通：一方面，在业务数据化以后，精细化核算和数据分析所带来的工作量远远超过传统财务核算，不同级别的组织，不同的考核维度，所需要核算及分析的内容都是不同的，组织细分的数量越多、颗粒度越细，则区别度和复杂度越高，财务人员必须更加深入业务，才有可能做出科学及时的业务分析；另一方面，业务人员也将具有财务职能，数据的录入和核算可以由业务人员直接进行，减少人工成本的同时，提高分析的实用性，还能激活员工自

45、我赋能和主动创造价值的动力。有了先进技术的支撑，在未来每个员工既是业务人员又是财务人员的情况将可能成为现实，员工没有增加不必要的工作量，并且原有的重复性工作也相对减少，节省出更多的时间自主分析和思考自身工作所涉及的经营流程环节，提出创新性的想法，形成自己的流程信息、业务信息和财务信息，利用这些信息，成为各环节的分析决策者，实现自我驱动。业务人员要具备财务职能主要有赖于数字化技术的普及，就现阶段而言业财融合下更强调财务人员的“业务性”。华为总裁任正非给财务人员指出过三个方向：一是参与项目管理，基层财务人员要想尽快掌握企业业务经营情况，最好的选择是做项目财务。一个项目相当于一个小企业的完整周期，全

46、面且贴近业务；二是参与经营分析，财务分析要透过财务数据挖掘背后的业务原因，指出问题，找出对策，落实责任，到期考核；三是参与预算预测，在参与预算预测的过程中，财务人员必须不断与业务人员沟通才能得出务实的结论，由此突破财务分析的范畴，将视野逐步延展到业务经营。04 金税四期倒逼企业加快税务数字化转型2023 年金税四期工程有望正式上线。税务总局对企业涉税风险的监管水平将再次提升，倒逼企业快速提升数字化税务管理水平，改变在应对税务检查、稽查时被动应对的状态。税务数字化将成为大企业通过税务管理提升整体管理效率、降低成本的主导方向。通过税务数字化系统的建设，实现税局信息与企业实际业务操作的有效对接，承载

47、大企业集团全税种、全主体、全业务、全流程的税务管理应用工作，满足集团型企业对各个分子公司的税之财务数字化趋势解读24务执行审核需求，解决纳税主体多、税种多、涉税业务类型多、数量大，各地税收口径存在差异化等诸多困难。部分国企已经开始探索实现全税种统一线上管理，全级次涉税信息全面归集，一键开票、一键校验、自动申报，在信息化、数字化基础上，搭建税务筹划管理体系，建立税务风险指标测算、预警、评价机制，利用智能技术赋能企业全球化税务管理。场景 1-发票管理打通国税局电子底账库，打造集团统一的发票池，面向各单位提供税务全生命周期管理，进项发票支持多环节采集获取、认证；对销项发票，支持空白发票的全过程管理，

48、同时打通业务系统与后端的税控系统使发票开具来源可追溯。场景 2-纳税申报在业务环节中自动生产涉税台账，对各类税金申报数据形成统计台账，归集工作底稿和业务深度融合完成纳税申报表的计算，针对财税体制改革的不断深化，通过对增值税、所得税、印花税、房产税等多个税种的管理，实现纳税申报管理的规范化、流程化和可视化。场景 3-风险管理预置专业的风控模型和指标数据，供企业参考对标，同时企业也可以根据自身情况，重点关注等指标进行自定义管理，根据定义的风险指标进行税务风险的识别，提供全集团、全级次税务风险预警、税务风险应对策略管理。场景 4-分析预测展示板块可以展示出税负分析、税种变化趋势、增值税发票抵扣、A

49、级纳税企业、研发加计扣除、黑名单分析、关联交易、政策汇编八个模块的统计分析结果，支持集团级、板块级、组织级的分级分析，可向深层钻取各模块的具体数据，层层剖析税负问题。05 从传统财务到智能化财务智能化财务，是在传统财务的基础上重塑人机边界，实现新技术与财务工作的深度融合，基于 RPA 等多种智能技术，推动数字员工、智能助手走入了更多企业，替代基础、重复的财务工作，打通封闭的异构系统，实现数据交互，拓展财务共享中心在知识赋能、风险预警、数据洞察等方面的职能。其中，RPA 即机器人流程自动化，作为 AI 技术在财务领域的先锋应用，已在企业中得到广泛认同。RPA 可以出色地完成大量重复性、定义清晰、

50、有固定逻辑而少有意外情况的工作。之财务数字化趋势解读25根据某大型家电集团数据表明，应用 RPA 机器人后，数据处理效率达到人工的 500 倍，对于临时性分析、经营分析等场景，耗费时间从以往人均数据加工的 3-4 天缩减到半天，让分析师更多地可以将时间资源分配到与业务端沟通和数据洞察等高价值任务。随着 AI 技术深度发展，基于强大的深度学习能力、计算能力和反应能力，继 RPA 和 IPA 后，财务领域应用AI技术甚至有像人类一样进行自主信息搜集、信息分析，并代替人类作出经营决策。场景 1-数据洞察 应用 RPA 机器人的智能问答能力赋能海尔集团内部的数据分析流程，打造企业智能助手。通过将智答系

51、统嵌入移动门户、PC 门户、集团及其下的产业报表平台，承担了数据查询、问题定位、数据分析、可视化报告输出等原本散落在分散流程节点的工作，不仅简化了流程，提升了数据分析效率，还打通了各个业务部门与管理部门，统一了决策者阅读数据和分析数据的口径。场景 2-智能预警 通过嵌入 RPA 机器人，海尔集团对收入、费用及其他各类运营指标实现了 AI 自动监控和预警。通过事先设定指标偏差阈值，RPA 机器人可以自动监控运营数据并捕捉异常，超过阈值则自动触发预警机制，将异常数据报告直接推送给相关责任人，实现“数据找人”和事中管理。场景 3-业务分析 利用知识图谱技术，构建数据关系，海尔集团 RPA 机器人可以

52、实现对报表数据的预测分析、归因分析等功能。例如，通过智能归因分析，可以直接将收入偏差自动归因到影响最大的某个产品 线中的某个产品系列，配合规划中的事理图谱，进一步进行业务事件分析，明确该产品系列收入偏低主要导致的原因是均价下降或营销补贴不足等。之财务数字化趋势解读26管理会计趋势解读PART 6管理会计趋势解读01 以数据驱动为主轴进行智能化转型数据是数字化的基础。随着数字化转型的推进，企业的数据生态发生了极大的变化。企业内部数据与外部数据的边界正在逐步消融。随着数据信息日益丰富，如何利用数据驱动企业发展成为企业数字化转型过程中的核心问题。管理会计用数据说话、用量化管理，数据是管理会计发挥职能

53、的重要支撑。随着企业内外部所面临的不确定性日益增加，管理会计的量化功能被凸显。管理会计从财务视角来审视业务的效益和价值，通过对业务环节信息的量化处理，以预算、成本、费控、数据分析、管理会计报告等工具多层次、多维度地量化企业经营成果和效益，是应对不确定环境的利器。而在数字化背景下，仅以过去的管理会计系统和工具所执行的量化管理已无法满足企业需求，以数据驱动为主轴、利用数据主动赋能业务的智能管理会计势在必行。智能管理会计不仅是传统管理会计在数字化时代的创新和发展，也是对传统财务体系的革命性迭代。场景-管理决策平台通过建立管理决策平台，可推动企业管理会计智能化转型，进一步加强集团财务、营销系统的经营日

54、报决策工作。以某能源化工集团为例。以前，园区早上开始收集数据，计算，调整，发送邮件；集团收邮件，整合、统计、协调，发邮件，发信息。管理层收到日报是在下午 6 点左右。在管理决策平台上线后，数据自动调度、计算，早上 7 点前信息推送。获取日报数据的时间提前 11 小时。系统上线和系统化展示，释放了大量内勤人员的时间。实现基于相同标准的内部经营对标价值，杜绝人工干预，赋予数据的一致性、真实性、更公平；实现数据驱动管理决策平台过程自动化，更快速；实现多维度、体系化的报表分析，更直观；实现信息自动推送，更有效；实现日报历史追溯，更真实。02 以数据场景化应用直接赋能业务相比传统管理会计更多地强调用数据

55、支持企业决策，数字化环境下的智能管理会计将会更注重以数据直接赋能。智能管理会计对企业发展的赋能既包括为企业管理赋能，更重要的是为业务运营赋能，与此相适应，管理会计应用也将从全面化向场景化转变，更多地应用于销售、生产、供应链和研发创新等价值链环节的具体业务场景中，直接为业务运营赋能。之管理会计趋势解读28智能管理会计为业务赋能，也必须依托企业一个个的具体业务场景，场景化的管理会计应用是针对企业业务经营的具体场景开展的数据应用，典型的场景包括：场景 1-客户管理借助于数智运营平台，可以通过规则、流程设置，结合大数据分析等技术，可以对过往客户流失情况进行大数据分析，归纳分析客户流失的原因或与之相关的

56、背景（比如：多数客户流失前，会连续多期减少订货量等），并形成规则引擎。若后续经营管理中发生类似情形，可提前提示客户流失风险，提供应对策略。有的放矢开展生产及管理优化，提高生产效率和资源利用率。场景 2-销售绩效管理基于企业下达的年度销售预算，按照产品、区域、渠道、客户、销售人员等视角进行目标分解，实时对预算执行情况进行跟踪、反馈、预测、分析、纠偏，并根据销售激励政策和销售组织、销售人员的业务完成情况及时算薪和奖惩兑现，增强目标与行动的一致性，激发销售团队及个人的工作积极性，提升销售管理工作的效率和效果。场景 3-投资测算在人力资源管理领域，通过建立测算模型，人力部门可以根据不断变化的人力资本市

57、场情况和投资收益率等信息，快速、及时调整管理措施，从而获得人力资源的长期价值回报；在地产投资决策中，企业通过建立拿地测算模型，基于项目成本、融资渠道等多因素为基础的数据模型模拟，科学快速地做出拿地决策；零售企业通过投资测算模型，基于地域、市场环境、竞争情况、消费层次、人群画像等信息进行模拟测算，生成成本回收期、收益测算表等，从而做出精准开店决策。03 提供实时化和动态化的数据服务实时化和动态化是市场环境对管理会计提出的新要求，也是在新一代信息技术推动下智能管理会计应用创新的新发展。智能管理会计系统基于对内存计算技术的全面应用，能够把数据完整保留于内存中，并通过优化的存储结构和算法处理海量数据和

58、复杂逻辑，将用户的数据读写请求快速转换为内存读写和内存计算，使得系统性能不会因数据量的持续增加而发生衰减，从而使数据处理的频度和速度获得大幅度提升。企业从原来被动的事后分析转变为主动的实时决策，并可以以此为基础创建基于预测、而非响应的业务模型。依托智能管理会计实时化和动态化的数据服务，企业可以打通和汇聚多源数据，实现数据资产化和内外部数据的整合，将其实时动态地共享和复用给前端应用系统。之管理会计趋势解读29场景-动态定价所谓的动态定价，即使用复杂的算法确定价格，使一件商品在网上显示的价格根据各种因素发生频繁的变化。如银行利用强化学习算法探索需求收益率最大化，机器不仅学习大数据场景进行贷款定价，

59、还面向不同客户进行贷款定价；电信公司利用客户大数据进行客户收费和收入的动态化预测。04 依托数据治理来确保数据高质量企业在生产经营中不断产生的数据往往以杂乱无序、口径不一的状态隐没在企业内外部的各个信息系统中，数据质量参差不齐，数据价值难以被挖掘和释放，极大地限制了管理会计价值的发挥。新一代信息技术的发展和应用使数据治理方式获得了极大扩展，数据治理的效率也得到了显著提升。基于强大的数据治理技术，系统可以在确保数据安全的前提下，对来自不同应用系统的结构化、半结构化、非结构化数据的数据标准进行实时、动态梳理，开展主数据、元数据、数据质量管理，提高各类数据的质量，使大量隐没在数据坟墓中杂乱无章的数据

60、转变为清晰有序、有条理、有脉络的数据资产，赋能前端应用，并将前端应用产生的新数据再次进入到整个数据全生命周期中。在高效的数据治理体系支撑下，管理会计将更加依赖内外部的高质量数据开展工作，更好地赋能企业经营管控和业务决策。场景-数据治理助力企业增值某装备制造企业涉及产供销多个环节，业财融合需要精准完善的数据库来支撑，财务共享平台通过统一数据仓库，对取自各系统的数据进行分类、整理和加工，使数据标准统一；设置数据标签，对分散于不同数据域的业务信息建立索引，提高数据使用效率；建模开发数据，利用智能化模型对数据进行汇总和解析，方便业务前端调取使用数据信息。治理后的数据为企业形成数据资产奠定了基础，以创新

61、的视角为企业提供更具战略性的增值服务。05 管理会计应用 AI 实现自动化决策和数据平权AI 技术赋予了智能管理会计自动化决策的基础。通过应用自然语言识别技术，系统能够具备感知并认知自然语言的能力。用户可以通过语音给系统发出指令甚至与之进行对话。依托初期的智能技术，企业已经可以实现对主体的财务预测、经营推演和风险量化等。之管理会计趋势解读30场景-资金管理在资金管理方面，可自动提取财务系统数据，动态展示企业和各所属单位的资金存量、资金变动等指标，让管理决策层可以全面掌握企业资金流的运转情况、科学管控运营风险，优化资金利用。在财务管理方面，可将财务数据与非财务数据比对，形成对应指标结果，反映企业

62、的财务状况和经营成果，为经营发展提供专业洞见奠定基础。之管理会计趋势解读31财务共享趋势解读PART 701 三重驱动下财务共享成为财务“新基建”的突破口在数字化时代，企业财务组织要快速构建自身的价值创造能力，从而为企业提供更大的价值。财务整体转型需要从组织职能、管理流程、信息化规划等“财务新基建”基础领域寻找突破口，以加强内外协同，提高基础财务处理效率和数据赋能为使命的财务共享是最便捷的入口和突破口。借助财务共享的专业化、高效化运作的能力建设：一方面，传统财务从繁琐的日常业务中解脱出来，从而有能力应对新的变革要求；另一方面，财务领域的“新基建”在共享中心组织的专业化分工和共享系统建设的契机下

63、得以快速构建，从而提升了企业实现财务整体转型和价值创造的能力。02 与管理会计互为促进，融合日益紧密近年来，财务共享中心深受“财务转型突破口“这一光环的困扰。很多企业怀揣对财务转型的美好畅想加入财务共享中心的建设大军，却发现财务共享中心只是将人员集中起来办公，预期的财务转型却迟迟没有进展。在经历初期的怀疑、犹豫后，很多企业逐渐相信：如果财务共享中心在建设中不能有效考虑管理的需求，不能有效将管理会计与企业流程相结合，那么，充当”财务转型突破口“的愿望将永远只是愿望而已。作为管理会计的基础，财务共享在企业财务管理体系中承担承上启下的职能：向上承接管理会计的管理意图和管理要求，落实到财务共享的流程、

64、规则、主数据的管理中，同时向上反馈管理过程中的价值数据、以支撑管理者对经营过程的管理所需信息；向下为基础财务核算提供业财融合的核算数据来源，并自动生成核算账务信息。将管理会计思想融入财务共享，核心是将管理会计思想融入到财务共享的流程中去，将管理会计的能力嵌入财务共享的系统中去。通过将共享流程与不断变化的数据结果相结合，企业能够在流程的不同节点上实时获知商业环境变化对决策带来的影响，并作出及时的分析和评价。通过将管理会计思想融入财务共享，财务共享中心在业务范围、职能范围上都具备了更大、更多的可能。之财务共享趋势解读33财务共享趋势解读场景 1-多维分析报告财务共享系统作为连接企业前台和后台、内部

65、和外部的中枢系统，拥有全面、完整、实时、可靠的业务和财务数据。企业可以以财务共享系统中的大量业财数据为原料，基于多口径的管理规则进行多维度、多口径的数据提取，通过数据模型形成管理维度上的数据输出，实时生成不同口径的管理明细账，形成管会账簿，提供给管理会计报告中心生成贴合不同用户需求的更明晰、更直观的个性化管理报告。数据经由财务共享中心，实现了同源分流，多维核算，可以真正实现对经营数据的快速反馈和快速监控，给业务人员、管理人员提供更好的支持。举个例子：基于数据集成，企业的所有管理经营人员可以按天收到不同口径的分析报表，从组织、时间等不同维度中迅速发现业务过程中存在的偏差，进而对下一步业务动作做出

66、决策。场景 2-规则管控通过将管理会计思想融入财务共享中心，企业可以将内部管控的制度、要求等嵌入到业务流程中，通过智能化、无感化处理，辅助业务人员开展流程节点的流程管控；同时，借助系统中内置的数据处理、数据建模能力形成控制策略，在财务共享系统中实现多业务场景的数据分析，并将分析结果反哺于企业的流程规范、主数据的标准化管理中，高效实现对企业内部业务流程的有力控制，并实时通过过程管控的节点发现管理存在的问题。决策智能化和自动化技术在近几年得到了长足的发展，使财务共享系统具备了把各项审核标准和决策要素提炼成规则，通过规则实现自动审核的能力。规则管控场景主要解决财务风险管控流程及职能没有拉通的问题，帮

67、助企业提炼业务管控规则，将财务风险管控思想和能力落实在事前、事中和事后，形成有效管理控制。在未来的财务共享中心中，规则管控成为一个重要功能，扮演系统大脑的角色。所有的管控策略和规则都在控制策略管理中心进行统一维护和管理，借助于 AI 智能技术，辅助财务人员进行自动化监控和判断。03 纵向上往业财融合深度纵深发展，不断加强服务一体化能力和横向融合能力纵向上往业财融合深度纵深发展是指财务共享中心的服务内容从“事务型工作”逐渐外延至“管理型”工作，从低价值的基础核算向高价值的财务分析、经营决策、预算管理、风险管控等进行延伸，最终将财务共享中心建设成为企业的价值创造中心。服务一体化和横向融合是指多种共

68、享中心（财务共享中心、人事共享中心、法务共享中心、IT 共享中心、采购共享中心、行政共享中心等）的集成和融合。在本次 MAS 组织的访谈中，针对共享中心业务扩展方向，超过 90%的受访者认为财务共享不应该只停留在传统报账业务，而应该向业务前端延伸，实现真正从纵向延伸和横向扩展的业财融合，通过财务共享进行业务的过程管控。之财务共享趋势解读34同时，随着越来越多的集团企业将建设财务共享服务中心作为实现支撑企业变革的重要手段。企业集团化、多元化、国际化发展对财务管理的要求日趋提升，单一职能的共享中心不约而同地走向了跨职能的整合之路。未来共享服务中心不再仅仅局限于财务领域，会将财务、法务、IT、采购、

69、人事等职能整合到一起，形成企业的大共享中心（GBS），通过统一的运营管理平台对不同职能的共享进行集中管理，进一步实现集约化和规模效应。场景-全渠道对账随着线上业务的快速发展，零售企业的线上和线下渠道大量增加，与线上电商的店铺费用入账、收发货对账和线下商场的结算对账存在入账及对账数据量大、入账对账规则场景多、差异无法及时识别，Excel 承载有限造成无法对账，且各品牌对账依赖业务财务个人经验，知识传承出现断档，方法及流程不清晰不统一，在时效性方面尤以收发货对账更为突出，无法及时出具月度对账数据。财务共享中心全渠道对账平台可拉通与各电商平台、各商场系统、各品牌系统等之间的接口，集成内外部业财数据，

70、减少人工导数，提高核算入账和收发货对账的自动化率，实时追踪和监控对账差异，快速响应交易场景的变化，实现业务流程的全面线上化和透明化，既能够缓解对账耗费的大量人力压力，也能够提升对账稽核的准确率，能达到降本增效和管控的多重目标。04 流程自动化、柔性化和智能化一日千里，方兴未艾。在 AI IN ALL 的时代，智能技术如 OCR、RPA、AI、语音识别、自然语义解析等正广泛应用在财务共享各个业务流程中，作为流程自动化和智能化的催化剂，加速财务共享流程的效率、质量提升，系统正变得越来越“聪明”。举个例子，智能填单、智能客服、智能分析等智能助手层出不穷，融合语音识别、OCR、机器翻译等多项技术，辅助

71、企业从问答、搜索、导航、填单到决策支持的各个方面。场景 1-RPARPA 作为流程自动化的典型工具，按照既定脚本自动执行程序，能出色完成大量重复性、定义清晰、有固定逻辑的，特别是异构系统之间操作的工作。RPA在财务共享中的应用涉及费用报销、应收、应付、资产、总账、资金各个业务流程，帮助财务共享流程效率提升。场景 2-智能审单智能审单是结合了 OCR、AI、大数据等技术的产物，为财务共享各个审核环节提供自动化审单服务，从单据合规、附件合规、票据合规、员工行为、客商征信、预算控制等业务和财务审核关注重点进行全方位自动化校验和审核，并对审核结果进行实时监控和分析，进一步提升单据审核效率和质量，加强企

72、业内控管理，促进财务向价值创造转型。之财务共享趋势解读3505 成为数据赋能中心数字化时代，企业不仅要实现一切业务数字化，更要推进一切数字业务化。财务共享中心在承担企业全面的财务业务处理职能后，必然在系统中沉淀有大量业务和财务数据。这些数据不仅仅可以用于生成前述控制策略、生成多维核算报告，还可以为企业的不同业务场景提供数据服务，为业务发展赋能。财务共享中心的数据管理底座将成为企业的数据赋能中心。通过将数据存储能力、数据集成能力、数据治理能力、数据建模能力、数据分析能力嵌入财务共享系统中，可以在共享系统内拉通内部业财数据和外部大数据，开展实时的数据加工处理服务，为企业经营和管理决策提供数据支持。

73、场景-员工费用分析报告过去，财务共享中心只负责费用的审核和资金支付、发票认证等基础核算业务，对业务单位没有数据输送的职责。现在及未来，财务共享中心可以出具按照员工个人的费用分析报告，揭示员工在一定时间段内的差旅消费习惯、报销习惯和单据退回分析等；给业务单位提供按照组织、部门、费用类型等不同维度的费用分析数据；给决策者提供按照区域、产品、项目等不同维度的营销费用报告，指导主营业务的销售分析，助力经营效益提升。之财务共享趋势解读36随着国内疫情管控的逐步放开，我们进入了全力拼经济的新阶段。年初全国多个省份先后召开经济工作会议，强调要巩固各产业优势并强化转型升级。3 年疫情里，大量企业因为各种“不确

74、定性”而时刻面临生存危机；与此同时，也有不少企业在疫情倒逼下不断修炼内功，探索御冬之术这其中，数字化转型已是被验证的大势所趋。数字化转型要实现的不仅仅只是数字化。随着智能技术的迅速发展和更多应用场景的出现，企业的数字化转型日益以“数字化+智能化”为目标。当前 ChatGPT 的火爆出圈，进一步向企业展示了数智化运营新的可能性，以及加速让可能性落地的确定态势。本次调研所展现的结果代表了企业界和学术界对企业数字化转型六大领域的观察共识。基于这些共识，我们对企业数智化实践做如下建议：01 重新认知 ERP，建设数字时代 ERP 系统总体来看，在数字化时代，ERP 将承担起数字化转型战略下的平台化产品

75、需求，充分利用云服务的经营模式，让企业的基础性、职能型的应用需求与业务前端的快速变化节奏匹配起来，并在数据中台、业务中台、混合云架构下，利用大数据、人工智能技术，快速完成数据建模、分析，及时给出决策建议，甚至在相应模型指导下，代替人工完成某些业务决策，直接驱动业务运行。02 以财务数字化为切入点推动数字化转型，以财务共享为突破口推动财务数字化转型企业可考虑以财务数字化为切入点推动转型。而在财务数字化转型进程中，构建财务共享中心又可被作为是财务数字化的突破口。03 构建管理会计指导下的新一代财务共享中心为推动财务数字化转型，企业应构建管理会计指导下的新一代财务共享中心，将管理会计的思想融入到财务

76、共享的流程中去，将管理会计的能力嵌入财务共享的系统中去。同时，通过将共享流程与不断变化的数据结果相结合，企业能够在流程的不同节点上实时获知商业环境变化对决策带来的影响，并作出及时的分析和评价。总结3704 基于数据治理构建数据中台，开展以“数据驱动”为主线的数字化转型数字化的主线是数据驱动。要实现数据驱动一是要有高质量的数据：核心就是要开展数据治理，实现数据标准化；二是要开展数据应用：关键要基于管理会计开发更丰富的业务应用场景，发挥数据的价值，让数据赋能业务和管理。05 关注技术与业务的深度融合在数字化时代，企业要根据新的业务运行形态，重新思考企业架构（Enterprise Architect

77、ure），定义现有系统如何重构；要根据业务价值链思考问题，跳出现有组织架构来看业务链条，思考在全在线的数字化场景下，业务运行如何展开。数字化时代，业务和技术无边界，二者通过高度协同、一体化融合的方式互相促进和发展，推进实体数据变成系统数据、物理数字变成虚拟数字，通过全方位、全过程、全领域的数据实时流动与共享，赋能业务发展。数字化转型并非一日之功，企业应用转型也不能一蹴而就。从全面预算、绩效评估等管理工具入手，让管理层感受到转型带来的数字红利；或者通过优化数据治理体系、创设数据资产，夯实企业转型的数据基础；制造企业可以从高级排程入手，提高智能制造水平等等。企业根据自身特点和发展阶段的不同，选择不同的转型方式，推动数智化运营的实现。38About MAS关于管理会计研究MAS 是基于管理类学术刊物管理会计研究的一个集媒体、研究、教育为一体的平台。我们为企业管理体系理论和实践的创新者、实践者提供共研、共创的传播、交流和发展平台。联系我们网址： 联系电话：400-101-9193 地址：北京市海淀区领航科技大厦 3 层管理会计研究网 （服务号）管理会计创新研究平台 （订阅号）MAS 网 （视频号）