随着新一轮科技革命和产业变革深入发展，数字化转型已成为新发展格局下企业高质量发展的一道“必答题”。而财务数字化转型作为企业数字化转型的根基，将很大程度上影响企业数字化转型的总体进程。《关于中央企业加快建设世界一流财务管理体系的指导意见》《会计改革与发展“十四五”规划纲要》等文件，将企业财务数字化转型提到了一个新的高度。
企业如何推动财务数字化转型进而实现价值重塑？近日，致同咨询管理咨询主管合伙人李菁接受专访，针对企业数字化转型、财务转型建设重点、财务大数据分析作用、财务大数据分析体系建设分享观点，指出财务数字化建设主要体现在管理会计体系的建设，尤其是财务大数据分析工作中，为企业的财务数字化转型提供指引和参考。
（采访原文发布于6月10日《中国会计报》，原标题为《做好大数据分析 夯实数字化转型基础》，记者刘海玲。本文据此编辑而成，仅供参考。）
信息化建设是数字化转型的基础
数字化转型是是一个从流程驱动到业务驱动、数字驱动的过程，其基础是做好信息化建设。
对于企业的数字化转型，致同咨询管理咨询主管合伙人李菁建议：“在数字化建设前，企业应做好规划，结合企业现状，科学制定数字化转型战略，规划数字化应用场景和运营模式，构建数据资产数据服务能力，同时将数字化建设组织保障、建设路径制定等工作落到实处。”
李菁认为，数字化转型的长期目标是提升价值，要有效结合数字化技术，构建场景全、感知快、洞悉准、决策灵的数字驱动管理模式，推动价值创造、生态创新、技术融合以及提升数字资产价值。
企业数字化转型可以从三个方面进行。一是数字化营销。数字化营销围绕外部，主要运用数字化技术加大市场开拓，洞悉客户需求，提供灵活的服务。二是数字化运营。数字化经营聚焦内部，主要通过数字化技术提高企业内部管理效率。三是创新商业模式。结合企业自身优势和产业链上下游，提供数字驱动产品或服务。
李菁表示：“财务转型的核心是建立一个价值创造型财务体系，财务职能从核算向战略合作伙伴转变。要建设世界一流财务，我们需要实现赋能管理、敏捷运营、降本增效以及决策高效。”
目前，许多大型企业正在大力推进财务转型。李菁总结说，建设重点主要体现在三个方面。
第一，建设财务标准化体系。集团企业往往具有经营规模大、产业链多、分支机构多、地域跨度大等特点，所以对于集团企业而言，财务管理是一项极具挑战性的工作。因此，有必要建立会计核算标准化、业财流程标准化、财务系统标准化、数据标准化、主数据管理等标准体系，以实现纵向贯通、横向协作，打下坚实的基础。
第二，建设财务共享中心。通过“战略财务、业务财务、共享财务”三位一体的财务运营管理模式，促进财务转型。在共享财务高效合规的基础上，重点发挥业务财务和战略财务的功能，进行深入的经营分析，推动运营业绩，实现决策支持和风险管控等。
第三，建设管理会计体系。管理会计体系需要集成财务数据、业务数据、内部数据和外部数据，以支持多维管理和分析。同时，企业需要加强数据资产和数据治理管理，构建公司级数据平台，开展数据整合，利用领先的大数据技术，构建智能化、服务化、市场化的应用体系，贯穿产品、客户、风险与管理。
做好财务大数据分析
财务数字化建设主要体现在管理会计体系的建设，尤其是财务大数据分析工作中。
李菁认为，财务大数据分析发挥了很多作用。
一是提高财务风险控制能力。通过数据分析，我们可以识别风险事件的可能特征，据此对风险事件进行分级管理，并对潜在风险进行事前预警或事后预警。分级后采取不同程度的应对策略，实现高风险事件严格控制，低风险事件低成本处理。
二是提高财务资源配置能力。大数据分析的引入，帮助财务人员形成一定的判断能力。例如，可以对基于大数据形成的相关产品市场情况、竞争对手情况进行动态分析，分析结果与业务部门提供的数据进行印证，形成财务自身对于资源配置的判断和结论。
三是提高经营分析决策支持能力。通过提高这一能力，企业的经营分析更加灵活，赋能多维度盈利分析能力，降低多维度底层收入、成本数据收集构建的难度，经营分析方法也从经验分析向算法分析演变，从而可以实现更复杂的分析。同时，基于机器学习、算法的自我优化，不断提高分析能力。
李菁表示，企业在构建财务大数据分析体系时，可以重点关注三个方面。
第一，构建财务大数据应用场景，建立管理会计分析体系，挖掘数据价值。基于财务大数据平台，结合业务数据、外部数据等构建大数据应用场景，全面实现数据赋能、数据创造价值，提升企业内生动力。大数据在财务领域的应用主要体现在管理会计的应用上，是业务部门和财务部门共同使用的工具。
第二，制定财务数据标准，完善财务数据治理体系。数据标准建设的目标是统一财务数据标准，明确数据控制要求，构建集团、企业级数据视图，横向实现跨部门、跨职能、跨业务流程的数据集成，纵向实现跨业务板块和二级企业集团的数据传递及综合分析，为数据资产应用奠定基础。
第三，规划建设大数据平台。财务大数据平台将与各个财务和业务系统对接，获取财务分析相关数据，通过数据交换平台将各类财务数据类型完成数据清洗和转换，根据仓内模型、逻辑规则等一系列数据处理，最终形成财务分析展示所需的各类标准数据，用于支撑财务可视化图表及智能报表等。
