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當前，數據已成為驅動企業發展的關鍵生產要素，數據科學被引入財務領域，財務工作迎來新的重大機遇和挑戰。2022年3月，國資委發布《關于中央企業加快建設世界一流財務管理體系的指導意見》，強調要推動財務管理從信息化向數字化、智能化轉型，并將財務數智體系作為五大體系之一寫入文件之中。財務管理是企業管理的中心，是企業實現基業長青的重要基礎和保障。財務數智化轉型是建設世界一流財務管理體系的核心動力，也是未來財務發展的必然趨勢。

財務數智化場景，是數智技術發揮價值的具體應用，面向業務和管理需求，應用智能化、數字化技術，實現數據賦能、科學決策與經營管理支持。本文總結了財務數智化十大場景，展示數字化時代下財務工作的全新變革，為企業實施財務數智化轉型提供參考。

場景一：財務智能審核

近年來，伴隨著企業業務規模的擴大，財務審核的工作量與工作壓力與日俱增，傳統以人工為主的審核模式逐漸難以適應企業財務業務高質量發展的需求。企業通過應用規則引擎與機器學習技術，自定義審核規則與流程，并通過大量的訓練擴充規則庫，實現財務的智能審核，提高審核效率。例如，某通信運營公司借助新興技術的力量構建符合管理需求的單據智能審核平臺，該平臺能夠通過報賬系統、發票池等多種內外部系統獲取審核所需數據，并利用規則引擎和機器學習技術打造企業財務合規審核、風險審核、內控審核、支付審核等全方面規則庫，實現了單據的實時校驗、準確審核、結果直傳、全程無感。

>>案例詳情請點擊查看《人工智能助力財務智能審核——以某通信運營公司A為例》

場景二：供應商智慧結算

企業通常面臨供應商業務線上流程斷點多、手工作業工作量大、結算過程繁瑣、供應商管理難度大等問題。智能結算平臺的建立能夠實現智慧發票開具與核驗、智慧三單匹配、智慧結算等多種可替代人工操作的功能，同時企業可以通過收集數據、建立數據庫、建立模型與持續訓練來完成對供應商畫像的描繪。

例如，電力行業某大型企業集團的省級公司搭建了以供應商智能結算平臺、供應商智能畫像為主體的供應商智慧結算管理體系，業務人員可在智能結算平臺上一站式自動完成與供應商間的交易事項，包括接收供應商開具的正式發票、三單匹配等。同時，該公司基于內外部信息建立了“供應商數據資源池”，全面匯聚供應商數據信息，支持供應商全息畫像的描繪，幫助企業有效防范采購風險，優化管理與決策。

>>案例詳情請點擊查看《供應商智慧結算管理體系建設實踐——以電力企業D公司為例》

場景三：智慧稅務管理

企業業務的擴張使得原有稅務工作模式已無法適應企業的發展，企業業務涉及多業態、全球化，稅務管理難度大，涉稅業務大多線下作業，稅務相關工作的信息化水平總體較低，且針對稅務風險管理，企業通常缺少事前及事中預警。企業可以借助“大、智、移、云、物、鏈”數字技術打通“票—賬—表—錢—稅”全流程，建立一個打破稅企管理邊界、職能充分耦合、數據充分互通的精細化、集約化稅務統籌管理平臺。

例如，某綜合性能源供應商搭建了智慧稅務平臺，從組織架構、業務流程與信息技術應用、制度規則三個方面進行調整與重構，利用光學字符識別（OCR）技術、PDF解析及規則預設完成發票的信息采集、校驗及審核，同時借助人工智能（AI）、機器人流程自動化（RPA）等技術手段自動計算稅金并申報納稅，實現稅務業務自動處理、申報納稅智能規劃、風險監控內外互聯、稅務分析統籌全面。

>>案例詳情請點擊查看《企業集團智慧稅務平臺建設路徑研究——以SN集團為例》

場景四：資金流動性預測

通過對資金流入、流出流程的全面梳理，借助數字化手段，幫助企業預測未來資金動向，及時識別、測算、預警相關風險，有效應對外部不確定性，降低付款排期錯配、備付金不足等造成的潛在風險，在平衡資金安全和效益的基礎上實現資金最優配置。

科學預測推演，輔助業務前瞻性決策

構建資金收支預測模型，匯聚企業內外部數據，自動提取影響資金流入和流出的關鍵因子，幫助企業自動生成資金計劃，包括銷售回款、采購付款、內部調撥、貸款融資、盈余投資預測等等，動態規劃資金使用，保障經營用款及時支付，促進資金分配和資本結構優化。
敏捷化風險監控，有效降低資金流動性風險

結合公司整體資金運用策略和業務實際需求，從價值鏈出發，重點分析經營過程中公司經營活動與資金波動情況，建立流動性風險監控指標體系，設計風險監測模型，實時監測、分析、預警流動性風險因素，協助企業管理資金流波動，確保配置平衡。

例如，某大型電力企業搭建了集團企業收款結算平臺，采集財務、營銷電費收入等歷史數據，綜合考慮電費發行、交費行為、資金到賬規律、電力消費趨勢、人口及經濟增速等影響因素，結合利用Holt-Winters時序預測模型、XGBoost+隨機森林融合模型等多種數據模型分析，并通過歷史數據滾動驗證、優化模型參數，實現對月電費、日電費的到賬金額的精確預測，從而使得系統自動預測每日電費收入，讓企業從原有的“月度管理”變為“按日排期”，進一步加強現金流預算過程管控，細化管理維度，提升了資金統籌平衡能力和管理創效能力。

▲ 電費收入智能預測

場景五：支付反欺詐管理

受企業組織層級逐漸繁多、財務監控力度弱及內部審查體系不完善等原因影響，社會上頻繁發生因支付不當遭受嚴重損失甚至面臨破產的企業案例。常見的支付欺詐情形有：

內部舞弊：財務人員利用職務之便及企業管理制度的漏洞，私刻銀行業務清訖章偽造繳款單以竊取企業的國家公款；
支付流程不規范：企業業財信息對接、反饋不及時，及支付接口不穩定，都可能導致企業重復支付；
電信詐騙：財務人員遭遇犯罪團伙電信詐騙，導致企業賬戶資金通過網絡被騙取。

某證券公司通過上線支付反欺詐產品來杜絕此類事件的發生，該產品利用文件導入、數據庫連接和API接口等多種方式采集數據，基于算子平臺配置所需的算法模型，將交易頻率異常、交易金額異常、重復支付等業務風險點抽象為數據規則，實現對異常支付行為的智能識別，全面防范資金風險。支付反欺詐產品的應用能夠全面匯聚企業內外部數據，智能審查預警支付指令，實現事前預警和事后追查，合理有效地幫助企業規避支付欺詐問題，保障企業資金安全。

▲ 支付反欺詐

場景六：預算及績效管理

企業通常會基于對未來經營情況的預測，對企業資源進行規劃與分配，同時會根據經營預測的結果設定經營目標，對所分配資源產生的效益進行評價與控制。然而，財務在制定目標和調整區間時總是缺乏依據，難以建立科學的預測機制，且預算編制工作依賴于財務人員手工完成，無法保證預算編制的質量與時效。

某汽車生產制造企業針對這一痛點搭建了靈活、敏捷的經營預測體系，匯總、梳理所有預算指標與規則，將業務流程模型化，并利用機器學習技術對預算模型展開大量訓練，推演出最優的預算模型。后將預算計劃嵌入采購平臺等前端平臺，訂單下達時預算控制立即運行，同時，在自動化預警機制下，系統可實時追蹤預算的執行情況，做到事前、事中有效控制預算。最后，基于預算數據和執行數據的自動采集與計算，系統將會自動出具預算分析報告，且以報告信息為依據，構建適用于多業務線的績效模型，計算出績效考核結果并以評價或激勵的形式及時反饋，科學、高效地實現企業業績改善。

▲ 預算管理及績效管理數字化

場景七：信用風險管理

隨著企業業務規模不斷擴大，生產所需原材料的供應任務繁重、供應商規模龐大、逾期交貨等問題一直存在，企業對于供應商信息檔案管理深度不夠，未能掌握每個供應商的綜合情況和履約能力，缺乏對供應商的評級和風險防控，以及時常會出現供應商由于產能、資金、原材料等自身問題不能按時交貨期的問題，導致給公司的生產效益帶來不良影響。

某制造業企業利用數字化技術，吸納供應商信息、工商、關聯方等全量數據，構建供應商信用風險管理模型，形成企業基本信息（企業名稱、機構代碼等）、經營數據（關聯企業、企業信用評級等）、能力投入（產品能力、專利權等）、風險情況（失信信息、行政處罰等）等多種類基礎標簽及部分衍生標簽，全方位描繪供應商信用畫像。其中，企業融合知識圖譜、機器學習等先進技術排查供應商與其他企業復雜的關聯關系，并內置風險預警機制，及時反饋供應商供貨流程中的潛在風險，并篩選出優質供應商、低風險供應商及高風險供應商，科學量化供應商的信用風險，維護企業日常的高效運營與資金安全。

▲ 供應商信用畫像

場景八：資產物聯網應用

傳統的固定資產管理技術、方式簡單，存在管理效率低、效果差等較多局限性。物聯網技術的快速發展與推廣應用，為突破固定資產高效管理的技術難題、實現智能化、數字化管理帶來良好契機。

智能盤點：應用物聯網技術搭建固定資產管理系統，可以實現對資產實物的高效、精準、智能、標準化盤點清查，大量降低人力、物力等資源投入。
資產全生命周期管理：通過資產管理信息系統的應用，將資產管理的控制點前移到業務端，實現資產全生命周期的在線管理，有效改善數據更新、設備資產配置、運檢維修、資產核算等相關工作的及時性、準確性和工作效率。同時，資產管理信息系統通過與ERP等生產管理信息系統的集成，把后端資產價值管理與前端資產實物管理關聯起來，實現賬、卡、物的動態一致性管理。
資產數據分析：各業務部門能夠借助資產管理系統實時查詢、動態掌握資產當前狀態信息，根據需要對資產信息數據進行挖掘分析，指導企業的資源調配、項目投資決策、資產預算管理、生產運維決策等各項工作。

例如某省政府利用物聯網技術構建實物數據追溯體系，對接現有資產檔案數據，建設資產智能管理云數據中心，建立資產編碼云、資產物聯云、智慧共享云等資產管控云平臺，打造資產動態管理和績效評價體系，實現資產大數據可視化、采購決策有效支持、資源管理一張圖、遠程診斷運營維護、資產共享等目標。該資產云平臺的主要應用場景及成效如下：一是打造資產云數據中心，構建政府資產的智能標準化管理體系，實現資產管理的全程跟蹤，保證信息流、資產實物流和資金流三合一；二是打造資產共享系統，實現資產共享使用運營，避免國有資產重復建設和投資浪費；三是構建資產遠程診斷維護運營中心，對資產運行維護日常數據采集、分析、診斷并提供知識庫累積，促進資產的智能維護；四是實施資產管理大數據可視化概覽，將資產檔案進行多維度數據分析，分類評價資產使用績效。

▲ 資產云平臺系統架構框架

場景九：多維經營分析

業務多樣化、管理多元化逐漸成為現代企業發展的趨勢，企業通常利用管理報表來監控戰略的執行情況，把握企業經營現狀。然而，由于企業現存的一些痛點導致企業無法從管理報表中獲取有效信息以支撐決策。

信息系統：信息系統繁多復雜，系統內部缺乏對接，數據信息難以貫通共享，同類業務多系統并存，無法支撐報表自動生成；
內部管理：組織管理層級多，內控管理制度不完善，溝通決策鏈條長，管控力度不夠；
管理報表：報表數量多、質量低，存在數據缺失、填報口徑不一致等問題，無法反映企業真實的運營狀況。同時，報表由人員手工編制，耗時耗力，且難以保障報表的信息質量。

某大型地產企業為滿足企業管理需求，以數據驅動經營決策為目標，將現有管理報表體系進行優化重構。該企業搭建了適應集團層面管理需求的管理報表體系，明確報表的指標涵義和計算規則，拆解報表指標至最小顆粒度，建立多維度、多層次的指標分析體系。同時，利用數字化技術與工具，整合企業內外部海量數據，基于企業戰略搭建模型展示表，進而開展數據清洗、加工、貼標簽等工作，并建立常用數據指標庫。最后針對固定報表進行模板配置，由系統自動定期出具所需報表與指標，并以可視化的形式直觀呈現。管理報表體系的數字化重構能夠實現企業經營狀況的多維精益分析與決策場景應用，把握企業現狀，及時監控、反饋、解決經營管理中出現的問題，促進企業運營效率的全面提升，全力支撐企業經營管理決策。

▲ 管理報表實施方法論

場景十：中長期滾動經營預測

在企業中，傳統中長期經營預測往往立足于歷史數據，實質上并沒有真正考慮事物變化的因素，僅致力于數據的擬合，對規律性的洞察收獲甚少，缺乏準確性與指導性，難以支撐企業的戰略規劃與決策。DT 時代下，人工智能技術與應用數學迅猛發展，應用于企業中長期經營預測中，以多模型組合預測，并通過逐期動態滾動，實現柔性預測，在戰略目標的指引下支持企業戰略規劃以及商業計劃、業務規劃、預算、績效的制定。

多模型組合，全面預測

中長期經營預測數字化將集聚經營相關的全方位數據，數據越豐富，數據間的聯系越可能被感知和洞察，越能全面反映發展變化規律。同時，通過機器學習將BP 神經網絡模型、灰度預測模型、ARMA 模型等多種預測模型進行組合搭建，從而對多種預測結果進行有機合成，有效獲取多種信息，提高預測科學性和準確性。
動態滾動，柔性調整

中長期滾動經營預測基于計劃、預算、績效完成情況，利用云計算等新興技術極大提高數據的計算、存儲、交互能力，保障數據的實時處理與快速響應，從而不斷修正、動態調整并延續預測過程，使預測從實際出發，避免企業對戰略目標的僵化執行，切實指導企業的經營活動。