企业财务数智化发展趋势与转型框架

【摘要】企业财务数智化转型以数据驱动为核心， 应用数字技术， 广泛采集数据并依托数字化平台实现数据资产转换， 打通数据价值链条释放数据价值， 从而实现财务管理服务业务、 支持决策、 支撑战略的目标。本文通过梳理分析数字技术革命下财务从信息化向数智化转型的不同阶段， 明确财务数智化转型发展趋势， 并在此基础上搭建企业财务数智化转型框架， 为企业推动财务数智化转型提供参考方案。

【关键词】财务数智化；数据治理；数据中台；算法模型

【中图分类号】F275" " " 【文献标识码】A" " " 【文章编号】1004-0994（2024）12-0015-7

一、 引言

技术的快速发展及创新应用对财务管理理念和管理方式产生深远影响。伴随技术发展进程， 财务经历了从手工做账到会计电算化再到财务信息化的变革， 财务工作效率大幅提升。立足数字经济发展新阶段和数智变革趋势， 数字技术革命正在深刻重塑企业业务模式和管理运营。财务作为企业数据中心， 在数字技术驱动下， 正从小数据集向大数据演变， 逐步迈入数智化新阶段， 财务数智化转型已成为企业的必答题。

财务数智化转型是企业财务管理手段、 组织模式、 职能边界、 工作方式等持续深入变革的系统性过程， 是涵盖数据、 技术、 组织、 人员等管理要素的全方位变革。企业要实践财务数智化转型， 应明确财务数智化转型发展的逻辑和趋势， 构建完备的财务数智化转型框架体系， 从而逐步实现从财务信息化向财务数智化的全方位升级。

二、 企业财务数智化转型发展阶段

财务信息化的核心是流程驱动。企业建设财务信息系统固化财务操作流程和规则， 承载业务与财务交易处理数据， 并完成数据的自动传递和集成， 将传统的线下手工作业转变为线上处理， 全面支持财务循环及核算、 资金、 税务、 预算等财务职能的实现， 极大提升财务业务处理和运转效率。财务数智化强调数据驱动， 在财务信息化沉淀的数据基础上， 利用大数据、 人工智能等数字技术， 拓展数据源和数据采集范围， 提高数据计算和算法模型应用能力， 聚焦数据治理提升数据质量， 并构建数据价值链打通数据处理流程， 深度挖掘数据价值， 实现规律洞察、 风险预警、 前瞻预测， 进一步服务业务、 支持决策、 支撑战略（徐玉德和董木欣，2021）。

财务数智化转型的发展演化过程可以分为财务信息化、 数智化发展、 数智化优化三个阶段（如图1所示）。

（一） 财务信息化阶段

企业经营过程天然存在业务流程， 业务流程运行需要信息系统支撑， 信息系统承载业务数据的传递和沉淀。财务信息化阶段是财务数智化的基础， 主要是通过财务信息系统及功能“应建尽建”， 财务系统间、 业财系统间“应联尽联”， 实现端到端的业务流程和财务职能场景全覆盖， 并承载流程中所有的作业和数据， 规范业务运行和管理， 驱动数据生成和流动（赵旖旎等，2023）。

在目标层面， 财务信息化主要实现业务数据化， 提高业务流程效率， 促进降本增效。在应用层面， 信息系统承载财务业务全流程， 将线下作业线上化， 实现财务工作流程化、 标准化和信息化。在数据层面， 企业在财务信息化阶段开展主数据管理， 推动数据标准化， 促进数据贯通和沉淀。在技术层面， 主要应用IT技术， 包括建设电子报账系统、 共享运营系统、 预算管理系统、 合同管理系统等信息系统以及推动各系统贯通集成。

财务信息化能够实现数据录入、 计算、 存储、 查询和报表输出等功能， 但由于数据采集、 存储、 计算、 协同能力以及灵活性不足， 导致数据分析的维度、 深度和时效性均无法满足管理需求， 数据价值难以发挥。

（二） 数智化发展阶段

在数智化发展阶段， 企业注重内部数据价值挖掘， 提升财务专业职能的精益化水平。企业开展数据治理， 通过持续的数据管理活动将数据资源转化为数据资产， 并通过数据中台建设， 贯通业务财务全链条数据， 实现数据唯一采集、 自动记录、 高效流转、 实时共享。在此基础上， 面向财务专业职能领域， 进行数据多维分析和可视化呈现， 实现财务专业职能的数智化应用。

数智化发展阶段的目标是实现数据资产化， 提高数据管理和应用水平， 优化财务各项职能。在应用层面， 实现财务业务处理自动化、 智能化， 并在核算、 资金、 税务、 预算等财务专业职能领域开展数智化场景实践。在数据层面， 形成规范的数据治理体系， 在企业内部业财数据采集汇聚的基础上， 开展多维分析， 并以BI报表、 数字大屏等方式进行可视化呈现。在技术层面， 应用OCR（光学字符识别）、 NLP（自然语言处理）等自动化、 智能化技术， 并开始应用部分DT技术如数据中台、 BI等。

财务数智化发展阶段注重企业内部数据分析和BI应用， 主要是财务专业职能领域的数智化场景应用， 对于业务和管理决策的支持能力还有较大提升空间。

（三） 数智化优化阶段

数智化优化阶段是财务数智化转型的最高阶段， 企业面向业务运行和管理决策场景， 基于全面汇聚的内外部数据， 利用数字技术， 通过业务、 技术、 数据的深度融合， 构建算法模型， 如客商信用评价模型、 虚假贸易识别模型等， 沉淀管理经验和智慧， 赋能企业持续创新发展。同时， 与外部产业链及行业生态高效联动， 实现生态圈合作伙伴的价值共建、 共享和共赢。

财务数智化发展阶段的目标是将数据资产转化为服务， 提高数据价值创造能力， 实现科学决策。在应用层面， 利用数据实现风险预警、 预测推演、 智能决策， 支持业务价值链和企业经营管理， 并赋能生态圈内资源共享和整合。在数据层面， 通过内外部数据采集， 构建算法模型， 沉淀经营管理智慧， 为各级管理者提供多样化、 个性化、 智能化的数据服务。在技术层面， 主要应用人工智能、 大模型、 数字孪生等DT技术。

为实现财务数智化转型， 企业需要在财务组织转型、 财务职能拓展、 数据资产运营、 智能技术部署、 信息安全防护等方面协同发力， 打造“IT+DT”双轮技术支撑， 构建覆盖各财务职能领域的数智化场景， 充分实现数据、 算法、 算力的价值转化， 为归因分析、 经营穿透、 规律洞察、 风险预警、 前瞻预测等创新性管理活动提供更精细、 更准确的信息， 促进财务切实发挥“支撑战略、 支持决策、 服务业务、 创造价值、 防控风险”的功能作用。

三、 企业财务数智化转型框架

企业财务数智化转型框架（如图2所示）以战略规划、 理念文化、 数智人才和安全保障为支撑， 通过信息系统建设完善与贯通融合， 完善业财一体化基础， 开展数据治理， 依托数据中台或数字化平台汇聚数据， 构建数据价值链， 发挥“数据+模型+算法”的功能作用， 赋能端到端的业财场景， 助力经营决策向数据模型驱动转变、 财务组织向价值创造型管理组织升级， 实现财务数智化跃升。

（一） IT能力

财务信息化是财务数智化的基础， 企业应打造信息化能力， 在财务管理系统建设完善的基础上， 以财务管理系统为核心， 对接集成业务管理系统、 子企业信息系统和外部信息系统， 建立业财一体化运行平台， 实现企业内外部数据的融合贯通， 形成业财数据全集。

1. 财务信息化建设重点。企业财务信息化建设可从流程、 规则、 主数据、 系统全面性、 功能完善性、 系统集成性、 系统统一性、 系统操作友好性八个方面考虑。

流程、 规则和主数据是支撑信息系统建设的基础。业务流程稳定， 能够确保数据生成、 传递、 存储和处理过程中的准确性， 以及信息系统的稳定顺畅运行。清晰明确的业务运行规则（例如合规管控规则、预算控制规则、审核规则等）， 可被编码为系统逻辑， 指导系统自动执行特定任务， 有助于规范财务业务操作。主数据统一管理， 可确保不同系统间数据交互的一致性和有效性， 为企业提供标准化基础数据服务， 支撑数智化转型。

系统全面性和功能完善性是指系统建设职能全面和功能设计完善合理。全面性体现在信息系统对于各项财务管理职能的覆盖程度上， 在“应建尽建”原则下， 财务管理各职能都应具备相应的信息系统支撑。系统功能设计开发应从业务和管理需求出发， 结合业务流程， 确定各模块具体功能内容及实现方案。同时， 应进行各模块间解耦设计， 使系统具备足够的灵活性和扩展性。系统集成性指各类信息系统之间的互联互通程度， 既要实现财务系统内的信息互通和数据整合， 也要实现与业务系统、 企业外部相关系统之间的数据互联互通。系统统一性指全集团范围内各单位财务信息系统的一体化程度。系统建设可由集团统建， 或者集团统一规划、 各单位分别建设。通过建立统一的系统架构和流程体系、 统一的数据采集与交换规范， 促进集团各级子企业财务系统的上下贯通。系统操作友好性是指信息系统操作要以人和体验为中心， 结合实际业务场景设计页面及交互模式， 如具备清晰的操作界面、 合理的菜单布局、 符合用户习惯的快捷键设置、 丰富的在线帮助和教程、 人性化的错误提示与引导等， 实现便捷、 易用、 协同、 高效。

2. 企业财务信息系统架构。遵循财务信息化建设重点， 企业应进行财务信息系统架构的科学设计， 建设全面支撑财务管理职能的财务信息系统。财务职能包括会计核算、 资金管理、 税务管理、 预算管理、 成本管理、 合规风控等， 以中兴新云财务信息系统架构（如图3所示）为例， 企业财务信息系统可分为四个层面， 分别是平台支撑层、 业财支持层、 管理层和决策层。

平台支撑层是系统底层能力支撑， 包括实现与外部系统数据交互的接口平台， 以及可自定义配置的单据引擎、 流程引擎等能力单元， 支持系统根据业务发展敏捷扩展升级。业财支持层包括业财云、 共享核心云、 核算报表云、 发票税务云和资金管理云五大部分， 支持财务会计交易处理、 财务报告、 资金管理、 税务管理的职能， 主要处理源于企业业务系统与用于财务交易处理的数据， 以提供多种供企业内、 外部使用的财务报告和财务信息。管理层包括企业从战略到经营计划、 预算管理、 成本管理、 绩效管理以及企业风险控制的相关信息系统功能和模块， 与企业的经营过程及管理要求紧密相关， 数据来源于业财支持层信息系统， 经过进一步加工和处理， 提供财务信息支持。决策层包括属于支持管理决策的财务信息系统， 为管理者提供交互式的管理决策支持。

在财务信息系统建设完善的基础上， 企业需推进财务系统与业务系统、 外部系统平台的贯通集成， 确保各系统间数据交换及时准确， 从而打通业财链路， 实现业财全流程系统支撑和数据一点录入、 全面共享， 完善业财一体化建设， 支持业财流程联动和数据融合， 夯实财务数智化转型的信息化基础。

（二） DT能力

企业利用数据中台， 基于特定场景进行内外部数据采集， 经过数据治理和转换， 形成数据资产体系， 实现全量数据集中共享， 并构建数据价值链， 借助大数据、 人工智能等技术工具进行算法模型构建， 形成数据服务和数据产品， 提供多维精益、 准确实时的数据分析支撑， 最终实现整体战略决策目标。

1. 数据治理， 提高数据质量。企业因流程线上断点、 存在信息孤岛、 缺乏统一规范的数据标准等多方面数据问题， 导致数据的准确性、 时效性、 一致性以及唯一性无法满足数据应用的要求。数据治理是对数据的体系化管理， 对数据质量的持续提升， 实现数据的可见、 可懂与可用。

我国国家标准《信息技术大数据术语》（GB/T 35295-2017）中对数据治理的定义是对数据进行处置、 格式化和规范化的过程， 并强调数据治理是数据和数据系统管理的基本要素， 涉及数据全生命周期管理。因此， 企业应在从数据生产到消费的全生命周期过程中， 持续开展并完善元数据管理、 主数据管理、 数据标准管理、 数据编码管理、 数据质量管理、 数据安全管理， 为数据价值释放构建扎实的数据基础。

2. 数据价值链， 挖掘数据价值。在高质量数据输入的基础上， 企业面向业务分析需求， 完成从数据采集、 清洗加工， 到构建算法模型和最终可视化展示的数据价值链过程， 从而盘活数据资产， 实现数据到信息、 知识、 智慧的升华， 赋能企业经营决策（陈虎和孙彦丛，2022）。

数据采集是指从不同的来源获得各种类型、 各种结构的海量数据。企业应扩展数据源， 采取针对性的采集方式， 进行企业内外部数据的科学全面采集。针对原始数据中存在的缺失、 重复、 错误等数据问题， 利用合适的清洗方法和工具去除或修正数据中的错误。进一步地， 通过作图制表、 计算统计量等描述和分析方法， 探索数据特征和规律， 并为算法模型的构建提供输入依据。

从企业经营管理的角度看， 算法模型可理解为基于管理思维将数据提炼形成的符合企业价值诉求的管理思路和方法。在数据采集及清洗加工后， 利用算法进行数据规律的深度分析， 并构建支撑相应业务判断和决策的模型。

可视化展示是通过科学直观的视觉表现形式清晰传达和沟通数据分析结论， 将数据内涵及分析结果转化为可识别的图表、 视频、 动画等展示形式， 使利益相关者清晰直观、 准确地获取所需信息。

3. 数据中台， 提供平台支撑。数据中台通过整合业财数据、 升级财务计算能力、 进阶财务算法， 为财务数智化转型提供了强大的平台支撑。数据中台是集数据汇聚、 数据清洗加工、 数据治理、 数据开发、 建模分析、 数据共享、 数据服务等能力于一体的数字化平台， 是企业内部可共享、 复用的数据能力的集合， 通过企业内外部多源异构数据的聚合、 治理、 建模、 分析， 将原始数据转化为数据资产， 并进一步封装成数据服务， 从而释放数据价值。

数据中台需建立统一的数据规范和安全规则， 以确保数据的复用与共享， 并要兼顾各部门的独立性， 支持其根据自身业务需求， 独立地发展和完善自己的数据资产。因此， 企业需结合自身业务场景和需求个性化搭建数据中台架构。数据中台架构普遍应包括数据采集、 数据计算、 数据治理和数据服务四个模块（如图4所示）， 企业可按自身应用需求进行组合、 拆分及扩充。

（三） 场景应用， 发挥数据价值

场景是各类主体围绕一项或多项特定需要， 运用数字技术推动管理要素整合、 业务系统集成、 运营模式创新， 提供实时、 定向、 互动、 闭环数字化应用体验的重要载体。财务数智化场景是基于企业财务数智化战略， 面向具体业务经营和管理决策过程， 探索数智化应用， 通过建模与可视化工具使数据资产充分发挥价值， 驱动财务效能提升、 业务运营高效、 战略决策科学。

数智变革驱动数据源扩展、 数字技术和模型算法应用， 一方面， 可以优化改进传统财务活动， 改善手工作业流程、 提高业务操作效率、 降低财务运行成本， 例如发票信息智能采集、 报账单据智能审核等； 另一方面， 能够变革过去因算力和算法支撑不足、 财务难以实现的创新性管理活动， 例如中长期经营预测、 融资性贸易风险管理、 客商信用风险管理等（杨寅和刘勤，2024）。

从财务职能视角来看， 财务数智化场景可分为三类， 分别为财务专业职能数智化场景、 业务支持数智化场景和决策支持数智化场景（如图5所示）。

1. 财务专业职能数智化场景。财务专业职能数智化场景是属于财务会计和管理会计工作范畴内的场景， 包括核算报告、 资金管理、 税务管理、 预算管理、 合规风控等职能下的数智化应用。财务会计职能围绕核算入账、 资金收支、 纳税计算与申报、 报表编制等基础财务工作内容， 进行交易核算与信息披露， 可借助技术手段承载业务操作， 并完成业财数据的自动传递和汇聚， 提升流程作业效率， 保证数据的时效性和准确性（刘勤，2023）， 例如单据智能审核、 资金合规性风险预警、 纳税报表自动生成等。管理会计职能通过收集汇总、 分析和报告经营管理信息， 制定规划、 控制经营、 评价业绩、 预测决策提升管理效率。财务可全面采集企业内外部海量数据， 借助数字技术进行数据的多维分析， 探索数据规律， 应用于管理会计场景中， 并建立数字化管理机制， 支持并优化规划、 控制、 评价与决策过程， 实现价值创造， 例如收入预测、 成本多维分析、 预算分析等（秦荣生，2023）。

2. 业务支持数智化场景。业务支持数智化场景是财务深入业务价值链、 为业务管理提供财务支持的数智化场景。财务深入研发、 采购、 生产、 营销、 售后等业务价值链环节， 主动融入业务事前、 事中、 事后全流程， 参与客商信用风险管理、 产品全生命周期成本管理等需与业务部门协作的工作场景， 通过全面采集业财数据并加以应用， 实现业财一体化运营， 赋能业务运行与发展。例如在客商信用风险管理中， 财务全面采集客商相关数据， 包括历史交易数据、 企业工商信息、 财务指标数据、 风险舆情信息等， 并构建客商信用评价模型， 综合评价客商信用风险， 定位客商信用等级， 进而明确对客商的授信政策及合作策略（刘翠和郭奕，2022）。

3. 决策支持数智化场景。决策支持数智化场景是面向企业经营管理决策场景中财务提供支持的数智化应用。在数据源持续拓展、 算力升级和算法迭代的支撑下， 财务强化预测与洞察能力， 从战略目标出发， 针对企业价值链中的核心决策点搭建指标分析模型， 依托数字化平台完成从数据汇聚、 加工分析到可视化展示的全流程， 实现构建企业经营价值体系、 输出数字化管理报告等数智化应用， 从而多维度、 全方位透视企业经营管理， 为企业制定战略规划、 战略执行评价、 科学经营决策提供有力支撑。

（四） 价值创造型财务管理组织

数智技术变革重新定义财务管理职能和财务岗位职责， 财务组织也应转型重构， 形成战略型财务、 业务型财务、 共享型财务和司库型财务组成的财务管理组织， 以高效发挥数智财务的价值创造能力。

1. 构建战略型财务。战略型财务以战略为导向， 在企业总部层面， 统筹资源配置， 制定财务管理政策制度并监督重点经营活动运行， 实施战略级风险管控， 并为战略决策提供数据支持和洞见。战略型财务通过财务资源高效配置、 财务管理高效协同， 实现对企业战略发展的有力支撑。

在资源配置方面， 战略型财务从全局视角统筹财务资源， 通过建立财务战略规划， 管控监督重点领域经营活动， 实现资源的最优配置。在决策支持方面， 战略型财务参与企业重大财务事项的决策过程， 为企业战略制定与调整提供强有力的数据支持和有价值的意见。在价值创造方面， 战略型财务运用全面预算管理、 成本管控、 纳税筹划等工具， 通过资产管理、 资源配置优化、 资本运营、 风险控制等有效手段， 创新财务管理策略， 以推动企业价值提升。

2. 构建业务型财务。业务型财务以业财融合为目标， 面向业务价值链提供深入业务的经营支持。业务型财务结合财务视角与业务经营， 通过成本控制、 风险评估、 业绩预测等方式参与业务管理运营， 提升业务运行效率。

业务型财务促进战略落地执行， 同时也为战略规划与制定提供业务数据支持。一方面， 战略型财务团队向业务型财务提出财务管理政策和制度要求、 提供财务管理策略指导， 业务型财务在执行集团统一的管理政策制度的前提下， 结合实际业务情况细化落实战略管理要求。另一方面， 业务型财务将财务能力向业务前端延伸， 更广泛地连接业务数据， 推动业财数据全面沉淀， 形成更有价值的数据资产， 向战略型财务及时反馈业务前端信息， 为战略型财务提供决策所需数据。

3. 构建共享型财务。企业通过建立财务共享服务中心， 将原本分散的基础财务作业， 如会计核算、 费用报销、 资金收付等， 进行集中统一处理， 减少重复工作、 提升工作效率， 实现财务业务操作的标准化与规范化， 确保财务数据的一致性和准确性。

数智化转型下的共享型财务以信息集中管理为重点， 采集汇聚、 处理加工企业经营管理相关数据， 并按要求提供数据服务。共享型财务需以财务共享服务中心为起点， 通过提升企业财务信息化程度， 奠定坚实的系统基础、 组织基础和数据基础， 并进一步突破职能边界、 技术边界和数据边界， 逐步演进为企业数据中心， 为经营管理人员提供数据分析支持（孙彦丛，2022）。

4. 构建司库型财务。司库体系将企业整体金融资源纳入管理范畴， 对内实现企业金融资源的高效配置和协同运行， 对外打通产业链金融资源， 促进产融结合。司库型财务以资金集中管理为重点， 通过建设司库体系实现企业资金等金融资源的可视、 可控、 可调。数智化转型下的司库型财务， 可依托数字化系统平台和管理工具， 借助数字技术， 探析司库管理数据规律， 有效发挥资金风险智能防控和战略决策支持职能， 进而服务战略、 支撑业务、 创造价值。

企业构建司库型财务需要将司库体系建设纳入财务数智化转型规划， 持续完善司库系统功能并探索实践数字化技术应用， 逐步实现司库管理的数智化， 并以此为切入点， 推动财务数智化转型。

（五） 基础保障

财务数智化转型是一项涉及多种管理要素的系统变革， 企业需从四个方面做好保障， 持续夯实财务数智化转型基础。

1. 制定战略规划。企业财务数智化转型不可能一蹴而就， 而是一项系统性、 长期性变革。企业须从战略层面出发统筹协调， 做好财务数智化转型的顶层框架规划和实施路径设计， 确保有计划有步骤地稳步推进。

第一， 将财务数智化转型纳入企业整体数智化转型规划中， 全面评估、 统筹规划、 科学设计， 分析自身财务管理现状和短板， 科学识别财务管理需求， 充分评估企业所处数智化建设阶段和发展现状， 设定财务数智化转型目标需求， 系统化、 体系化制定财务数智化转型规划框架。第二， 在整体转型框架下分阶段细化建设任务目标， 自上向下规划， 由点及面实施， 确定切实可行的实施路径。第三， 财务数智化转型是一项长期的系统性工程， 应建立项目化管理机制， 在持续推进的过程中注重定期成果评价与经验总结， 并根据需要适时调整优化实施策略。

2. 培育文化理念。财务数智化变革不仅是一场技术变革， 也是理念和思维的升级， 因此企业需要宣贯财务数智化理念， 并营造财务数智化转型的文化氛围。

第一， 加强财务数智化理念宣贯。企业应加强对财务数智化理念及相关知识的宣贯， 推动高管层领先认识并深度参与， 促进员工持续学习并深化认知， 从上到下树立全面的数智化思维和意识。第二， 营造财务数智化文化氛围。鼓励员工在日常工作中应用数字技术、 数据分析方法， 积极参与财务数智化转型。通过多种渠道、 多种方式组织员工学习财务专业知识、 业务知识和新兴技术应用技能， 营造重视学习、 持续学习的氛围， 并采取适当的激励手段， 充分调动员工在财务数智化转型实践中的积极性、 主动性和创造性。

3. 培养数智人才。人才是财务数智化转型的核心动能。企业需优化财务人员培养与配置， 在财务专业技能精深的同时， 以内部人才培养和外部人才引进等方式， 培育财务数智化复合型人才。

第一， 促进财务人员能力拓展。加大力度培养兼具财务、 业务、 管理、 技术等领域相关知识的复合型人才。通过轮岗、 团队工作等方式强化财务、 IT、 业务等跨部门合作交流， 促进跨专业背景的知识共享和协同工作。 开设数字技术、 财务管理等各领域的培训课程并组织技能和实操培训， 培养人员的多元化知识和实践技能。第二， 设计清晰的人才成长路径。建立科学的财务人员评价体系， 定期对员工的数字技能和应用能力进行多维度综合评估， 并持续跟踪员工成长情况。构建清晰明确的人才发展通道， 包括发展晋升机会和技能提升方向， 激励员工成长提升。

4. 做好安全保障。财务数智化以数据为驱动， 依托系统平台工具实现， 因此， 做好安全保障是财务数智化转型的重要前提， 企业需确保硬件、 软件、 环境和数据安全。

在硬件安全方面， 选择信誉良好的硬件设备供应商， 通过在关键设备存放区域部署门禁、 监控等方式保障硬件物理安全， 还可采取硬件加密与认证、 硬件设备资产跟踪管理等措施， 防止硬件基础设施面临的物理破坏、 硬件故障等风险。在软件安全方面， 可采取定期进行系统安全监测并修复漏洞、 及时进行系统更新并安装安全补丁、 开展安全保护等级评估等措施防范系统漏洞、 数据泄露等风险。在环境安全方面， 建立多层次的网络安全防御体系， 包括防火墙、 入侵检测系统、 安全隔离等， 防止未经授权的访问、 传输和使用， 降低信息泄露和网络攻击风险。在数据安全方面， 采取数据备份、 数据加密、 数据分类分级管理、 权限管理与访问控制、 日志记录监控等方式， 在数据产生、 采集、 存储、 访问、 使用等各个环节采取安全保密措施， 防止数据被篡改、 滥用。

【 主 要 参 考 文 献 】

陈虎，孙彦丛．DT时代基于数据价值链的财务变革［ J］．财会月刊，2022（10）：41 ～ 45．

刘翠，郭奕．供应商智慧结算管理体系建设实践——以电力企业D公司为例［ J］．财务与会计，2021（19）：23 ～ 26．

秦荣生．走出管理会计的困境：实施业管融合发展的管理会计［ J］．财务与会计，2023（21）：4 ～ 6．

孙彦丛．财务云：从共享服务到财务数字化［ J］．财务与会计，2022（9）：20 ～ 25．

杨寅，刘勤．人工智能时代的会计变革：演进逻辑与分析框架［ J］．会计研究，2024（3）：3 ～ 20．

赵旖旎，何薇，肖宋．财务数字化进行时［ J］．战略财务，2023（6）：16 ～ 19．