报告聚焦战略目标、组织转型、系统建设、数据能力、智能场景及人才发展等领域，为企业加快推动财务数智化转型提供路径参考与落地借鉴。围绕以上核心议题，我们将通过系列文章分期解读，逐一探讨。本期内容聚焦——财务数智化发展阶段与建设框架，将从财务数智化的两次关键跃升与五个核心要素展开。

从财务信息化到财务数智化，企业通常要经历从信息化到数字化、再到数智化的两次关键飞跃。

▲ 财务数智化发展阶段

第一次跃升体现为从“流程驱动”到“数据驱动”的转变。在财务数字化阶段，企业不再仅满足于通过系统固化流程和规则，而是开始重视数据的汇聚、治理和分析，逐步建立基于数据的业务洞察和决策支持能力。

第二次跃升则体现为从“数据驱动”向“模型驱动”的深化。在财务数智化阶段，企业进一步将业务规律与管理经验沉淀为算法模型，融合内外部多源数据，实现动态预测、智能判断与辅助决策。三个阶段在目标、数据应用与技术重心上呈现出明显的演进路径。

一、财务信息化阶段

企业经营行为天然存在业务流程，标准化的流程依赖信息系统得以固化与运行。在流程执行过程中，系统完成业务数据的采集、传递与存储。这一过程即企业信息化的核心，通过SRM、ERP、CRM等信息系统，高效执行采购、生产与销售等业务流程，并将业务活动通过结构化的数据进行记录与存储。

财务信息化阶段主要通过IT基础设施建设，财务信息系统及系统功能“应建尽建”，财财、业财系统间“应联尽联”等实现财务场景全面覆盖。其核心是流程驱动，通过固化流程、规则和操作，将线下手工操作转变为标准化的线上流程，提升了核算、资金、税务、预算及成本等职能的运作效率与规范性，并打通企业的核心业务循环，为业财一体化提供了关键支撑。

从目标来看，财务信息化旨在提高业务流程效率，促进降本增效。在应用层面，企业通过信息系统实现了财务工作的流程化、标准化和信息化。在数据层面，企业开展主数据管理，初步实现数据的贯通和沉淀。但是数据仍分散在各个系统，无法实时共享。在技术层面，企业主要依托IT技术建设报账管理、会计核算、预算管理、成本管理等系统，并推动系统间的初步集成。

在财务信息化阶段，企业实现了业务数据的集中存储、规范处理和基础报表输出。然而，该阶段的数据应用能力存在明显局限：系统功能多依赖于预设规则与固定模板，分析模式固化；数据响应机制滞后，难以支持实时决策；各系统间数据口径不一，导致分析维度受限、洞察深度不足。这些局限性使得财务信息化难以支撑企业日益精细化的管理需求。

二、财务数字化阶段

财务数字化阶段的核心目标，在于实现从流程驱动到数据驱动的转变，通过构建统一、实时、可用的数据资源体系，提升财务数据的分析与洞察能力。

在此阶段，企业重点推进数据中台建设与数据治理体系完善，打通数据壁垒，实现业财数据的规范采集、自动记录与实时共享，并基于交易数据、流程数据及用户行为数据等多维信息，企业能够在财务领域中开展初步的数字化应用，通过数据发现问题、识别规律，推动财务运营效率持续提升。

在技术层面，OCR、NLP、RPA等技术，以及数据中台、BI工具得到广泛部署，支撑财务业务处理的自动化与部分智能化。在数据层面，企业通过建立规范的数据治理体系，实现业财数据的统一汇聚与整合，并借助BI报表、数据看板等可视化工具开展多维度分析，提升数据呈现与解读能力。

尽管财务数字化阶段实现了企业内部数据的有效整合与初步分析，但其应用仍存在一定局限：数据分析以描述性与诊断性为主，预测性与决策支持能力较弱；分析逻辑仍较多依赖预设规则，尚未建立起系统化的算法驱动决策能力。

三、财务数智化阶段

财务数智化阶段标志着财务从“数据驱动”到“模型驱动”的转变。企业基于统一规范的数据基础，通过引入人工智能、大模型及数字孪生等关键技术，将业务逻辑与管理经验转化为可迭代的算法模型，显著提升财务的预测、决策与价值创造能力。

从目标来看，这一阶段的重心是实现数据价值深度挖掘与科学决策全面赋能。在应用层面，企业通过构建风险预警、经营推演与智能决策等模型体系，有效支持业务价值链优化；在数据层面，通过融合内外部多源数据， 并依托算法模型实现经营状况的动态呈现，为各层级管理者提供精准、敏捷的数据服务；在技术层面，则以数据技术与人工智能为核心，推动大模型、数字孪生等前沿技术在财务场景中的规模化应用。

财务数智化阶段的突破性进展主要体现在三个方面：一是借助智能算法实现经营规律的自动识别与业务流程的持续优化，显著提升运营效率与风险应对能力；二是构建与产业链伙伴之间的数据协同机制，推动数据跨域共享与价值共创；三是形成具备实时反馈能力的智能决策体系，使财务职能全面延伸至业务赋能、战略支撑及产业生态协同。

四、财务数智化建设框架

为推进财务数智化转型的落地，企业需确立一个统领全程的系统性顶层框架。我们将此框架总结为五大核心要素，其中战略目标作为顶层指引，明确转型愿景；组织人员确保转型所需的能力支撑与责任主体；场景应用聚焦价值实现，形成具体的业务解决方案；技术能力通过前沿技术的应用，驱动财务管理模式创新；保障体系为转型顺利推进提供必要支撑。

▲ 财务数智化建设框架

01  战略目标：重塑财务价值定位

财务数智化转型的目标，是从价值记录与反映转向价值赋能与创造。财务不仅要进行核算记录和报表出具，反映定期、事后、历史的财务信息，更要能够分析未来，提供实时、前瞻、多维的业务洞察，助力企业科学决策、风险预警和资源配置，赋能企业运营和创新发展。

02  场景应用：拓展财务职能边界

财务数智化转型的价值，依托具体场景的落地来实现。财务要树立“大财务观”，既要关注核算报告、司库管理、税务管理、成本管理、预算管理等专业职能的数智化应用，又要着眼于企业发展全局，深入研发、采购、生产、销售等价值链各环节，将财务职能向业务前端和战略支撑延伸，拓展业务服务和决策支持职能的数智化应用，优化经营管理策略，输出有价值的分析洞察和决策依据。

03 保障体系：夯实数智化转型基础

作为长期工程，财务数智化转型需要强有力的保障机制，以破解理念认识不统一、流程与制度滞后、数据安全风险等多重挑战。企业首先应在全集团范围内宣贯财务数智化转型理念，培育数据驱动的文化氛围。其次，企业应统筹财务数智化转型要求，系统性地梳理并优化财务制度体系，将制度规则嵌入业务流程与信息系统，实现制度执行的自动化。最后，在技术平台搭建和应用过程中，企业应高度重视数据和信息安全，通过权限分级、数据加密、脱敏处理等技术和管理手段，确保数据安全合规及系统稳定运行。

04 组织人员：建立适配数智化转型的团队与架构

在财务数智化转型过程中，企业需构建适配未来发展的新型财务组织体系。具体而言，企业通过建立财务共享服务中心与司库中心，一方面强化了集中管控与标准化管理，夯实了合规基础，并提升了运营效率；另一方面，形成了战略财务、业务财务、共享财务、司库财务四位一体的协同模式，系统性重塑了财务的能力边界与价值定位。同时，为进一步释放数据价值，企业需进一步建立专业的财经数据中心，系统开展数据的汇聚、治理与分析，为企业经营提供深度的数据洞察。伴随着组织模式的演进，财务人员需在专业能力基础上，发展业财融合与数据应用的复合型能力。

05 技术能力：构建数智化转型平台底座

大数据、云计算、人工智能等技术的发展与成熟为财务数智化转型提供应用条件，企业需要打造IT（信息化）、DT（数字化）、AI（人工智能）三个层面的技术能力。IT能力实现流程线上化与数据沉淀；DT能力聚焦数据治理、整合与分析，提高数据质量，打通数据价值链；AI能力依托算法模型实现预测、预警与智能决策，充分发挥数据价值。三者逐层演进、有机融合，共同构筑坚实的技术底座。

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