财务信息化底座
财务信息化通过IT基础设施建设、信息系统及系统功能“应建尽建” 、系统间“应连尽连” 等实现财务场景全面覆盖，并推动财务管理标准化、财务流程自动化，提升财务工作的效率与质量。财务数字化聚焦于挖掘数据的价值，利用“数据+算力+算法” 的能力，推动财务为业务发展和经营管理提供数据应用和服务，进而提升财务的业务洞察力和决策支持力，提高管理决策的效率和质量。财务信息化带来的数据沉淀、专业分工及流程再造是财务数字化的基础 。
本次调研围绕企业财务信息系统在统一性、集成性、功能完善性、操作友好性、运行稳定性、系统迭代性 六个方面，采用打分的方式（1-5分）对各方面的系统表现进行评价，分值越大，代表财务信息系统在某一方面的表现越好。
整体来看，在财务信息系统的六个评价维度中，系统表现最高均分为3.37分（系统统一性），最低均分为3.01分（系统功能完善性），这说明大部分受调研企业财务信息化建设仍需提升 。
财务数据采集能力
财务数据分析与应用以丰富、高质量的数据基础为先决条件，未来财务需整合三个层次的数据，为企业经营提供更全面深入的洞察。第一层是财务数据载体及其结构化 。财务数据载体是业务过程或交易处理过程中形成的各类单据或票证，比如原始票据、记账凭证等；第二层是对内部业财数据的全面采集 。财务要深入研发、采购、生产、销售等业务环节，广泛采集各系统中的业务数据；第三层是对其他外部有价值数据的全面采集 。如客商情况、市场竞争态势、行业发展形势、宏观经济环境等。
调研发现，24.88%的受调研企业在进行数据分析时，主要依靠财会信息；52.53%的受调研企业在进行数据分析时，除财会信息以外，还能够利用部分内部业务系统中的数据；17.05%的受调研企业在进行数据分析时，除财会信息以外，能够充分利用业务数据；5.53%的受调研企业在进行数据分析时，除企业内部数据以外，还能够充分利用外部数据。
对财务部门而言，所提供的数据主要满足三个层面的需要：一是国资委、财政部、银保监会等监管部门要求的数据；二是管理者所关注或决策需要的数据，比如资金数据、经营数据等；三是集团总部或子公司其他部门所需要的数据。这些数据散落在企业的各个地方，财务人员需要对这些数据进行统计。我们正在建设数据中台，和各个业务系统进行对接，旨在统一数据口径，规范数据标准，实现数据高效汇聚。
——某大型交通企业
数据处理能力
调研发现，38.25%的受调研企业主要依靠人工Excel等进行加工和处理；46.54%的受调研企业主要通过报表系统、财务信息系统的报表功能模块或BI工具进行数据加工和处理；12.90%的受调研企业主要通过数据中台、大数据平台等数字化平台进行数据加工和处理；2.30%的受调研企业主要通过专门的数据分析或数据挖掘工具例如SAS、SPSS等进行数据加工和处理。
绝大多数企业当前主要应用Excel、报表系统、财务信息系统的报表功能等手段进行数据加工和处理。然而面对数据计算规则复杂、数据分析需求频繁变化、数据分析时效滞后等困境，Excel、财务信息系统在数据处理上仍然难以解决这些问题，比如Excel数据质量检查与数据清洗耗费大量时间和精力，算法不可视且很难在公司内部进行知识共享，数据信息安全存在风险等；在多变的决策需求下，数据分析系统开发、测试周期长，成本高，难以灵活满足管理需要等。
面向企业外部监管部门、内部管理者等复杂、多变的数据需求，财务部门要优化数据处理手段，以业务需求为导向，借助专业数字化工具，实现更加高效的数据清洗、更加深入的业财数据挖掘和联动分析、更加智能快速的分析结果呈现 。
本文正文内容节选自《2023-2024年中国财务数字化报告》。