2024年，财政部发布《关于全面深化管理会计应用的指导意见》，更是明确提出“以数字化、智能化技术为支撑，构建统一的会计数据标准体系”， “完善业务数据和财务数据标准，为输出结构化、高质量的管理会计报告提供稳固的数据基础支撑”。在此背景下，以数智技术驱动，加强业财数据标准化建设，已成为企业实现数据价值、业财融合与管理升级的关键路径。
引言
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在当今数字化浪潮中，数字经济已跃升为国家战略核心。《“十四五”数字经济发展规划》等一系列政策陆续出台，为企业业财数据管理变革锚定了方向。与此同时，大数据、人工智能、云计算等新兴技术日益精进，为企业数智化转型提供了新动能。
2024年，财政部发布《关于全面深化管理会计应用的指导意见》，更是明确提出“以数字化、智能化技术为支撑，构建统一的会计数据标准体系”， “完善业务数据和财务数据标准，为输出结构化、高质量的管理会计报告提供稳固的数据基础支撑”。在此背景下，以数智技术驱动，加强业财数据标准化建设，已成为企业实现数据价值、业财融合与管理升级的关键路径。
业财数据管理面临的困难与挑战
当前，企业数字化程度不断提升，但业财数据管理问题却日益凸显，这些问题严重制约了数据的共享与利用，直接影响了企业的数据分析能力和决策支持水平，成为企业在数字化转型过程中的主要障碍。
图1：业财数据管理面临的困难与挑战
1 数据断点多
企业在推进数字化转型的过程中，存在业财系统集成度低、异构情况普遍、数据传输存在断点等问题，致使数据无法在业务与财务部门间顺畅流转，业财分析难以穿透。这不仅导致部门间信息不对称，还使得企业无法基于连贯数据进行整体运营分析，极大地阻碍了业务与财务的协同发展，难以对市场变化做出快速响应。
2 数据质量差
企业的业财数据口径、标准往往存在较大差异，不同系统在数据命名、编码、定义和取值等方面各不相同，不同管理视角下的数据维度、颗粒度也存在差异，造成业财语言不一致。这使得数据在企业内部缺乏统一解读，相同原始数据在不同系统呈现不同结果，增加了数据管理难度，且大大降低了数据质量，影响数据在企业决策中的有效应用。
3 平台支撑弱
随着企业数字化进程的加快，业财数据量级爆发式增长，但企业缺乏统一数据中台，无法集中管理和高效处理海量分散数据。数据中台的缺失使数智技术在业财数据管理中的应用受限，无法为业财数据的标准规范、贯通共享、和应用赋能提供技术支撑，难以实现数据的高效整合、分析和利用，阻碍了企业数字化转型进程。
4 应用赋能难
当前许多企业缺失业财数据分析维度，且交互模式多围绕核算展开，难以满足精益化分析需求，无法实现多元化数据交叉分析。受业财数据质量、标准和维度等问题的影响，企业对业务动因和关联性分析大多依赖经验，难以构建数据驱动的分析预测体系，无法充分发挥数据在战略规划、风险防控和业务优化等方面的价值。
数智驱动下业财数据标准管理思路
图2：业财数据标准管理解决方案
1 全面盘点数据，绘制数据图谱
以业务价值为导向、业务场景为驱动，业财流程为线索，识别企业经营管理的价值信息，元素化解构业务场景，全面梳理交易侧和管理侧业财数据，建立企业级的业财数据图谱。
► 以业务价值为导向：在企业实际经营管理中，并非所有业务操作与痕迹均有价值，通过识别和聚焦对决策有重要影响的业务环节与数据元素，确保业财数据标准体系能切实服务于企业价值创造与风险管控，使数据成为驱动企业发展的有力武器。
► 以业务场景为驱动：企业需紧密围绕经营管理目标，从财务报表、管理报表以及内外部监管考核要求出发，深度挖掘战略、收入成本、风险、可持续发展等关键决策分析与应用场景，并对其涉及的主体、指标、维度、载体、数据链路现状等进行元素化解构，精准提炼数据需求。
► 以业财流程为线索：通过开展端到端的数据梳理，对业务源端到财务末端的每一个数据项的产生与流转过程规则进行清晰描述，厘清业务流、单据流以及数据流，明确业财数据分布，识别数据孤岛、多源头录入等数据集成问题，进而通过流程优化再造，实现端到端数据贯通。
2 分类构建标准，沉淀数据资产
统一建立企业多层级、多视角的业财数据标准，形成可扩展、可衍生、可聚合、可比对的数据要素，提升数据质量与协同效率，将原本无序的数据转化为有价值的资产，推动数据的价值最大化。
► 多层级构建数据结构：
将企业数据划分为基础层、交易层和分析层，搭建一套逻辑清晰、层次分明的数据架构，为企业数据资产的管理与运用筑牢根基。
基础层数据：指在企业中相对静态和稳定的基础性数据，可以分为两类，一类是业财主数据，包括客户、供应商、产品等；一类是基础公共数据，包括日期、币种、地区等。基础层数据是基石，为数据资产化提供准确统一的数据信息。
交易层数据：指企业在日常业务开展过程中产生的交易数据信息，包括订单编号、客户、数量等业务流程运转数据，以及设备编号、物流单号等业务过程数据。交易层数据会随着业务发展而不断更新，具有高度动态性，助力企业掌握业务的实时状态。
分析层数据：指通过不同维度统计分析业务活动的数据，是满足经营管控和决策分析的核心信息，可分为指标数据和标签数据。指标数据对基础层和交易层数据加工计算，能够提炼得出有价值的运营状况信息。标签数据对数据特征、属性等进行简洁、明确描述的标识，辅助分类指标数据，助力企业深度洞察业务，为决策提供有力支撑。
► 多视角规范数据标准：
为满足不同部门的数据需求，从业务、技术、管理多视角分类构建标准。
业务视角：从业务层面统一数据名称、定义、规则等属性，形成通用业务语言，推动业务效率与规范性提升，为精细化经营分析提供有力支撑。
技术视角：从技术层面规范数据类型、数据格式、数据长度等，为系统实施提供指引，助力信息系统建设。
管理视角：从管理层面明确各部门数据责任，涵盖维护、监控等环节，实现数据标准的权责明确、归口统一，以保障数据质量的持续稳定。
图3：多层级、多视角的业财数据标准
3 拓展应用场景，挖掘数据价值
依托数据图谱的整合梳理，借助数据资产的集中管控，在数据的积累和验证过程中形成多层次、多领域、多场景的业务实践，数据驱动的业务创新与发展，深度挖掘与释放数据价值潜能，实现数据资产的价值转化。
► 数据共享与协同：打破部门之间的数据壁垒，实现业务部门与财务部门之间的数据实时共享与交互。业务部门的业务与交易数据实时同步至财务部门，实现“业务完成即核算完成”。财务部门的核算结果与分析洞察及时反馈给业务部门，促进业财深度融合。
► 数据分析与洞察：依托数据驱动的分析体系，基于实时、全面的数据支撑，穿透财务数据，追溯至业务动因，同时引入人工智能大模型与自然语言理解技术，借助海量的业财数据和清晰的指标血缘关系，对关键指标进行智能解读，快速且精准地将指标分解至相应的责任单元，摆脱对传统经验的依赖，构建科学、严谨的决策体系。
► 数据预测与预警：基于数据汇聚所形成的丰富数据资源库，进一步挖掘数据价值，推动数据应用从传统的统计分析向预测预判、风险预警、情景模拟等更高层次转型。利用先进的数据分析算法与模型，预测业务发展趋势；构建风险预警模型，识别潜在的风险因素，实现风险管控的 “事前预测、事中预警”；通过情景模拟功能，模拟不同市场环境、政策变化以及业务决策下的发展情景，为复杂管理决策提供全面、科学的支撑。
4 深化数智能力，强化平台支撑
企业可通过搭建数据中台打破传统信息化建设带来的数据孤岛，实现企业级数据资产的汇聚沉淀。同时，引入数智技术，优化数据管理流程、提升数据处理能力、强化数据安全保障，为业财数据标准体系高效运行注入强大动力。
► 搭建数据中台，构筑数据枢纽：构建企业级数据中台，通过整合企业内外部数据，打破数据孤岛，有效解决系统异构问题，实现数据的互联互通和标准化管理；通过制定统一的数据标准并建立质量监控机制，以确保数据的准确性、口径一致性和合规性；通过采用分布式存储等新技术，将数据以服务化的形式输出至业务和财务系统，满足动态管理需求。
► 深化数智应用，赋能管理升级：云计算、人工智能、区块链等技术也是业财数据标准管理的重要支撑。云计算通过强大的计算能力和弹性存储，支持业财数据的海量处理和实时分析；人工智能通过智能算法对数据进行深度分析，并自动处理复杂计算逻辑，能够有效提升数据挖掘和预测的精度；区块链技术凭借其不可篡改性和分布式存储特性，能够保障业财数据的真实性和透明性。
结语
在数字经济时代，数智技术的蓬勃发展为企业管理带来了全新机遇与挑战。业财数据标准管理作为企业数智化转型的重要基础，不仅能够打破传统数据孤岛，推动业财高效协同，还能够通过数据价值的挖掘与转化，为企业提供科学决策支持与精细化管理能力。在政策指引与技术驱动下，企业需紧抓数智发展机遇，以数据中台为核心载体，结合云计算、人工智能等先进技术，构建统一、高效的业财数据标准管理体系，实现从数据标准到应用的全流程优化。
安永期待与各企业携手合作，致力于帮助企业突破数据管理瓶颈，实现从数据标准到价值转化的全链条升级，扎实推进数字化转型战略，助推企业业财融合转型走向卓越，共同实现“数字财务、技术创新、使命驱动、世界一流”的愿景。
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