石油上下游产业数字化转型的财务智能应用

彭飞

面对全球化和技术进步的挑战，石油上下游产业的数字化转型成为提升竞争力的关键。而财务智能作为核心驱动力，不仅改革了技术应用，还促进了企业运营模式的深刻变革。本文深入探讨了财务智能在数据治理、员工培训及企业文化变革中的角色，旨在为石油产业的转型提供洞见与策略。

财务智能在石油上下游产业数字化转型中的应用

应用大数据进行风险评估和资产配置 财务智能在石油上下游产业数字化转型中的应用，特别是通过大数据技术在风险评估和资产配置方面的应用，展现了其对于行业决策优化的重要性。在风险评估领域，利用大数据技术，结合历史交易数据、市场动态、地理政治因素及供需趋势等多维度信息，财务智能系统能深入分析市场波动模式，预测未来市场动态，为投资项目提供准确的风险评估。该分析不仅依赖于历史数据，还融合了实时市场信息，提高了评估的准确性和时效性。在资产配置方面，大数据技术的运用使得石油公司能科学地分配资源和投资。系统通过分析不同资产类别的历史表现和未来潜力，指导公司投资于高回报领域，同时避免高风险投资。例如，对比不同油田的生产效率和开采成本，以及市场需求的分析，能够助力公司在盈利潜力高的油田加大投资，减少对成本效益较低项目的资金投入。财务智能系统还在优化供应链管理方面发挥关键作用，其通过实时监测原油价格、运输成本以及供应链中的潜在瓶颈，能有效地指导公司原料采购和产品分销策略，进而减少运营成本，提升整体效率。

应用AI辅助成本核算和预算管理 成本核算是涉及大量原始数据的复杂过程，包括原材料成本、设备折旧、人工费用及各种间接成本。通过自动化处理数据，系统能够快速准确地完成成本计算，显著减少人工操作中的错误可能性。在预算管理方面，系统通过预测分析帮助公司制定更科学合理的预算。通过分析历史数据，识别成本和收入的趋势，基于信息预测未来的市场变化，帮助决策者理解了市场变化对公司财务的影响，从而制定更合理的预算。通过分析过去几年的市场价格波动和公司运营效率，系统能预测未来原油价格的可能变化，以及其对公司收入和成本的影响，指导公司在预算制定中考虑到这些潜在的市场风险。在快速變化的市场环境中，公司需要灵活调整其财务策略以应对突发事件，系统能实时跟踪市场动态和公司的财务状况，发现偏离预算的趋势后，其可提醒管理层，并提出调整建议，例如中国石油化工集团公司利用AI对历史数据进行深度学习分析，建立智能化核算模型，实现了采购订单自动对账、发票信息自动提取等功能。使账务处理效率提升30%，核算周期缩短2天。在预算管理中，应用AI进行多场景情景模拟、风险预测分析，科学指导预算编制，确保预算精准性，先后创建了100余个模拟方案。2020年，公司财务成本下降11%，预算整体准确率达96%。

应用云计算优化供应链和库存管理 云计算技术在石油上下游产业的数字化转型中，尤其在优化供应链和库存管理方面，展现出其重要性。该技术使石油公司能够实时访问和分析大量数据，从而优化供应链决策。通过云平台，公司可实时监控原油价格、运输成本、市场需求及供应链中的潜在瓶颈，快速响应市场变化，及时调整供应链策略，减少运营成本，提高效率。在库存管理方面，云计算提供了强大的数据分析和存储能力。石油公司通过云平台监控库存水平，预测供需变化，据此调整库存策略。分析历史数据和市场趋势，准确预测对某种原材料的需求量，优化库存水平，减少过剩或短缺的风险，保证运营连续性，节省存储成本。其还促进了供应链中信息共享的高效性。石油公司及其供应商、分销商和其他合作伙伴能通过云平台实时共享关键信息，如订单状态、物流信息和市场需求，使整个供应链更透明，减少了误解和延误，提高了整体供应链效率。公司通过云平台实时监控供应链中的各种风险因素，如天气变化、运输延误和政策变动等，以及时采取措施，避免或减轻风险带来的损失。

财务智能在石油上下游产业数字化转型中的应用问题

数据治理和安全隐患 数据治理和安全隐患是突出的问题。超过60%的石油企业在智能化转型过程中遭遇过不同程度的数据泄露事件，不仅导致了重大的经济损失，也暴露了数据安全治理的漏洞，增加了企业的操作风险。例如，某石化集团子公司在运用智能算法优化生产计划时，由于第三方服务商权限设置不当，导致关键数据被非法窃取和出售，直接损失高达1000万元。数据泄露的原因多方面，技术缺陷是主要原因之一。包括软件漏洞、不安全的数据传输方式和不完善的数据加密技术等，在某些案例中，如上述的石化集团子公司事件，就是由于第三方服务商的技术缺陷导致的数据泄露。管理上的疏忽也是造成数据泄露的关键因素，包括对数据访问权限的管理不严格、缺乏有效的数据监控机制以及对于数据处理流程的管理不到位。某些情况下企业不能建立起全面的数据治理体系，导致关键数据的安全难以得到保障。员工对数据保护意识的不足、对操作规程的不熟悉或故意的内部信息泄露也常常导致敏感数据的无意或有意泄露。其外部威胁也在不断增加，随着智能系统的普及，黑客等外部侵入者利用高级技术手段，寻找系统的安全漏洞，窃取商业信息，给企业带来巨大的安全风险。

员工技能和文化障碍 财务智能的引入和应用要求员工掌握新的技能和知识，如数据分析、云计算以及新系统的操作能力。然而现实中许多员工，尤其是长期从事传统财务工作的人员，缺乏此项必要技能。其专业知识和经验与新技术不兼容，导致在工作效率和质量上出现问题。企业文化和工作方式的根本变革也引发了员工的文化阻力，数字化转型不仅仅涉及技术层面的改变，还包含企业文化的深刻变革。该变革常常遭遇习惯于传统工作方式员工的抵触。其会持保守态度，担心自动化威胁自身职位安全，或不愿意适应快速变化的工作环境，进而影响数字化转型的进程和效果。缺乏足够的培训和支持也是造成此问题的原因，在实施数字化转型时，许多石油企业没有提供充分的培训和支持来帮助员工适应新技术，致使员工在技能和知识上难以跟上转型的步伐，影响其对新技术的接受度和使用效率。

技术整合和系统兼容性挑战 石油上下游产业在实施数字化转型时，面临技术整合和系统兼容性的重大挑战。其核心在于新兴的财务智能技术需要与企业现有的、多数情况下技术较为落后的系统有效整合，以实现数据和功能的无缝对接。现有系统的老旧构成了主要难题，其设计年代久远，使用过时的技术和架构，导致在整合新技术时出现兼容性问题，比如无法支持新技术的数据格式或处理速度，引发数据丢失或处理延迟等问题。由于石油产业中涉及的系统和技术通常来自不同的供应商，供应商会采用各自的技术标准和接口，导致在技术整合过程中遇到接口不匹配和数据交换标准不一致的问题，不仅增加了整合过程的复杂性，也提升了技术整合的难度。而随着新技术的引入，企业需要处理和分析的数据量大幅增加。其数据来自不同的系统，具有不同的格式和结构，有效地整合数据，确保数据的完整性和准确性，也是技术上极具挑战性的任务，不仅测试着企业的技术能力，也对企业的数据治理能力提出了更高要求。系统升级和更换过程中的成本和风险也是企业在技术整合时必须考虑的重要因素，技术整合往往需要大量的资金投入，并涉及现有系统的升级或更换，不仅涉及显著的财务成本，还会因系统更换过程中的不稳定性带来业务中断的风险。

财务智能在石油上下游产业数字化转型中的优化应用策略

加强数据治理，提升安全性 建立和完善数据治理体系是提高数据安全性的基石，其要求企业制定明确的数据管理政策和标准，确保数据的准确性、完整性和可靠性。实施该策略的同时，企业需要设立专门的数据治理团队，负责监督数据的整个生命周期，包括收集、存储、处理和分析过程，并确保所有步骤均遵守相关法规和行业标准。也需对所有参与数据处理的员工进行数据保护方面的培训，以增强他们的数据安全意识和操作能力。加强数据安全技术措施也是提升数据安全性的核心部分，如采用先进的加密技术，保护在传输和存储过程中的数据安全。使用防火墙和入侵检测系统来防止未授权访问，定期进行数据安全审计和风险评估，维护数据安全。

实施数据访问控制和权限管理也对提高数据安全性具有重要意义，企业应对数据访问权限进行严格的控制，确保只有经过授权的员工能够访问敏感数据。通过实行分级管理和最小权限原则，即确保员工仅能访问完成其工作所必需的数据，可有效减少数据泄露的风险。建立应急响应机制是保障数据安全的另一重要方面，企业需要制定详细的数据泄露和安全事件应对计划，以便在发生数据泄露或其他安全事件时，能够迅速采取行动，有效减轻损害。

深化员工培训，推进文化转变 石油上下游产业在数字化转型的关键阶段，对财务智能的应用实现了从技术层面到员工培训及企业文化变革的全面拓展。此过程中强化员工的专业培训是推动转型成功的基石。培训内容需覆盖数据处理原则、分析工具的应用和基于数据分析的决策制定，确保员工能够熟练掌握财务智能系统的操作。而技术的快速迭代，设立持续学习机制，可使员工能够及时更新其技能和知识，有利于维持企业在激烈市场竞争中的优势。在企业文化方面，需树立以数据为中心的工作环境。企业应鼓励基于数据的决策过程，提高员工对数据分析重要性的认识和接受程度，促使员工更有效地使用新技术，提升其工作效率和决策质量。通过研讨会、讲座等形式，则可使员工认识到数字化转型对个人和企业发展的深远意义，激发其参与和创新的积极性。管理层不仅需要为员工提供必要的培训资源和支持，还应通过自身行为展示对数字化转型的重视，以有效地引领整个企业文化的转型，为企业创造积极、开放和创新的工作环境。全面的转型不仅有助于企业更有效地利用财务智能，加速其数字化转型的步伐，还能够促进企业整体竞争力的提升，从而在日益复杂的市场环境中保持领先地位。

促进技术整合，实施系统升级 石油上下游产业数字化转型的关键在于财务智能的深度应用，尤其是数据治理和安全性方面的提升。为实现该目标，需构建统一的数据管理平台。该平台需要支持数据的全面处理，包括采集、清洗、整合和存儲，以确保数据管理的高效性和透明度。考虑到数据量的不断增长和业务的发展，平台的扩展性也不容忽视。引入先进的数据分析工具，如机器学习和人工智能技术，也可深入挖掘财务数据的潜力，以帮助企业更准确地预测市场趋势，优化库存管理，并降低运营成本。通过此方式，数据分析不仅仅是单纯的处理过程，而是转变为可以提供战略性决策支持的有力工具。数据安全的强化是数据治理不可或缺的一部分，企业必须采取全方位的安全措施来保护数据免受外部攻击和内部误用的威胁，包括但不限于实施严格的访问控制、高级的加密技术和定期的安全审计。除了技术手段，提升员工的安全意识和责任感也是防止数据泄露的关键环节。而随着技术的发展和业务需求的变化，财务智能系统的持续优化和更新也尤为重要，企业需要定期评估系统的性能，并根据实际需要进行相应的技术升级和系统改进，保持系统的前沿性，确保其与企业发展战略的一致性。云计算技术的整合是提高数据处理效率和可靠性的另一重要策略。云平台的强大计算能力和灵活性有助于企业更有效地处理大量数据，其还为不同地区和部门的团队提供了优质的协作机会，使数据共享和处理更加高效。

石油产业的数字化转型中，财务智能优化了数据处理和决策支持，加强了企业竞争力。面对数据管理和安全性的挑战，构建统一的数据平台、引入先进的分析工具、采取多层次安全措施、持续优化系统以及整合云计算技术，是解决该问题、推动企业发展的有效策略。

（作者单位：中国海洋石油有限公司）