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一、相关概念和理论基础
（一）数智时代的内涵
数智时代指的是数字化与智能化深度融合的阶段，它的核心在于通过大数据、人工智能、云计算等技术来实现数据的实时采集、精准分析和决策优化等。相比于传统信息化，数智化更加注重数据的价值挖掘和决策能力。在财务管理领域，数智化能够帮助企业实现财务数据的可视化、风险预警的智能化以及资源配置的优化，从而提升企业的财务运营效率和战略决策水平。
（二）大数据在财务管理中的应用
大数据技术通过存储、处理、分析大量数据，为财务管理提供了新的方法和工具。大数据能够结合历史财务数据和市场动态进行分析，以此来提高预算的准确性，实现风险预警的智能化；大数据还可通过交易数据的实时监测来识别出异常交易与欺诈行为，实现财务数据的可视化；此外，大数据分析可以优化供应链和运营成本，实现企业资源配置的优化。
（三）财务管理创新的理论基础
本研究主要基于资源基础观和动态能力理论。资源基础观认为，企业竞争优势来源于自身独特的资源与能力，大数据技术正逐渐成为企业的重要战略资源之一。动态能力理论强调，企业在快速变化的环境中须具备整合、重构资源的能力，财务管理的数字化转型正是企业构建动态财务能力的所需。此外，业财融合理论还指出，财务与业务的深度融合能够提升企业价值创造能力，大数据技术为业财融合提供了数据支持和分析工具。
二、A企业财务管理现状与数智化转型动因
（一）A企业企业与财务管理体系概述
1. A企业的发展历程与数字化转型
A企业创立于1984年，从一家濒临倒闭的青岛电冰箱厂逐步发展成为全球领先的家电及智慧生活解决方案提供商。A企业持续推进企业内部组织变革与数字化转型，构建了以用户需求为核心的生态系统。在进入数智时代后，A企业积极布局工业互联网平台，并借用大数据、人工智能等技术来优化企业供应链、生产制造及财务管理等流程，实现了从传统制造业企业向数字化生态企业的成功转型。
2. A企业财务管理体系的演进与特点
A企业财务管理体系已从传统核算型升级为战略价值型。成立初期，其采用集中式管理，聚焦成本控制与预算管理；随着全球化与数字化推进，逐步构建起数据驱动的财务智能体系，核心特点包括：业财深度融合、智能财务共享、动态风险管理、生态化财务战略。(见表1)
3. A企业财务管理创新的战略意义
A企业的财务管理创新不仅仅是技术应用的结果，更是“人单合一”的管理模式在财务领域的拓展。通过大数据等技术来驱动企业的财务管理，A企业实现了更高效的资源分配、更迅速的市场响应能力以及更强的风险抵御能力，为企业在数字经济时代的可持续发展提供了重要支撑。同时，A企业的实践也为传统制造业企业的财务管理数字化转型提供了可借鉴的途径。
三、A企业财务管理应用成效和问题分析
（一）A企业财务管理应用成效分析
1. 市场份额提升
数智化财务管理助力A企业通过精准财务数据分析与动态资源调配，显著提升市场竞争力。其财务体系依托大数据，深度洞察消费者需求、保障产品及服务品质，同时实时监测竞争对手动态，为研发、生产、营销决策提供支撑。例如，A企业整合供应链与销售终端数据，快速锁定高潜力产品及市场并优化资源配置，2022—2024年智能家电全球份额从26.16%升至27.26%，高端产品线增速超行业平均2倍；借助数据驱动的动态定价模型，核心品类国内市场份额连续三年稳居第一，既保持利润率又成功拓展中端市场，充分彰显了大数据财务管理的实践价值。（见表2）
2.有效节约管理成本
数智化转型中，A企业借助大数据、云技术等创新应用，在财务管理成本节约上成效显著。一是搭建智能财务共享中心，90%以上标准化财务流程自动化，费用报销处理时间从3天缩至2小时内，年节约人工成本约2300万元；二是上线智能预算管理系统，实时采集分析业务数据、预警异常成本，年度预算编制周期缩短40%，执行偏差率降至3%以内，年减少隐性成本约5000万元；三是构建智能资金预测模型（整合300余项数据），短期资金预测准确率达93%，资金周转效率提升25%，年节约财务费用超1.2亿元，且供应链金融平台通过精准授信降低30%融资成本；四是融合大数据与“人单合一”模式，建立全员数字化成本管理机制，实现成本管理从被动管控到主动优化的转变，重塑企业成本运作模式。（见表3）
（二）A企业财务管理问题分析
1. 数据治理出现难题
在A企业推进大数据财务管理的进程中，数据治理问题成为了实施过程的主要障碍。A企业作为全球化企业，它的业务系统涵盖多个国家和地区，从而导致财务数据存在严重的问题。不同区域的子公司采用了不同的ERP系统和数据标准，A企业在中国区就存在着3种不同的成本核算方式，这就造成集团层面的数据整合面临着巨大的工作量，严重影响数据分析的效率。其次，数据质量问题在A企业的财务分析中表现十分突出。由于业务录入存在不规范的问题，许多供应商的主数据存在重复或错误，这就造成应付账款分析经常出错。更为严重的是，部分海外子公司由于时差和系统的问题，财务数据经常出现延迟的情况，对实时财务监控构成了很大的障碍。
2.人才与技术适配出现难题
A企业大数据财务管理体系推进中面临人才与技术适配两大关键挑战。人才方面，65%的财务人员核心技能仍为会计核算，缺乏数据分析能力，仅不足20%能独立使用Python或SQL，战略型复合人才短缺，年需额外支付1500万元外部咨询费；技术方面，自主研发的财务大数据平台在海外分支机构“水土不服”，东南亚子公司30%的税务申报需人工操作，系统仅能解析60%的非结构化财务数据，且曾因技术架构兼容性问题导致欧洲子公司财务数据中断18小时，影响合并报表进度。
四、A企业大数据财务管理的优化建议
（一）强化数据治理，提高资产价值
A企业可从两方面优化：一是建立全球统一财务数据标准体系，成立集团级数据治理委员会，制定《全球财务数据标准手册》，推动成本核算等关键领域100%数据标准化，通过ERP系统校验，并开发智能数据清洗工具，将数据预处理时间从35%降至15%以内；二是完善数据安全与合规管理体系，构建财务数据访问控制矩阵，建立数据跨境流动合规评估系统，加密敏感数据，引入隐私计算技术实现业财数据安全共享。
（二）培养复合型人才
A企业可从两方面优化人才建设：一是优化招聘策略，通过与高校联合培养等渠道锁定优秀应届生，招募具备决策、商业理解、学习及业务技能的综合型人才，同时提供优越工作条件与薪酬，稳定人才队伍；二是完善员工训练机制，为新员工提供全方位系统培训，为现有员工搭建实地考察、专家讲座等多元学习平台，通过评估提升其专业能力与职业素养，推动财务人员从初级核算向数据分析、战略支持等高级岗位转型。
（三）提高平台信息处理能力
增强信息的快速解析能力是关键所在。随着云计算技术的发展壮大，公司需要增加研究投资力度并加深对于大数据和信息化工具的重要性认识，继续深化系统的不断改进与更新以达到更高的性能水平；同时要加快收集、剖析及传递的信息的数据量级的需求响应度，从而实现更大规模的大数据集成管理及其高速度的传播要求，进而有效地改善整个体系的工作效率问题。
（作者：路玉玉、刘丽敏 单位：河北经贸大学）
