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财务部门作为企业决策支持以及事后分析纠错的重要部门，在目前科技浪潮席卷下并没有保持一致的更新速率，这对于企业来讲往往意味着不能很有效率地做出相应的规划并执行，从企业内部的控制链就出现了拖延以及不明确的问题。
在东数西算的大背景下，企业的财务管理转型不仅是趋势，也是当前对于企业长久发展来讲必要的一环， 图1-5为企业财务部门智能升级的要素。 国家大力推动“促进数字经济发展以及产业数字化转型”，指出中小型企业在推动数字化转型时应树立生态化思维，这使得全国掀起了借助数字化转型实现技术性创新和全方位改革的热潮。因此，在当前大环境下，社会开始建立科技应用互联场景并不断向成熟转化，企业供应链条不断呈现网络式管理。因此，企业的运营门槛不断被外部驱动和内部发展驱动抬高，在企业需要不断顺应更为高效互联的交易方式的全方面改革的情况下，财务部门的数字化迭代改革也就显得同样重要。
图1-5 企业财务部门智能升级的要素
财务管理部门的智能化、数字化改革不应该仅是企业在政策需要、大势所趋下的被动选择，也需要企业进行成熟全面的规划统筹。企业与行业都出现了快速更迭与竞争的景象，谋求高效发展成为企业的终极目标，可是改革并不是一件易事，企业在寻求数字化升级的同时往往也要面对大量的试错成本。
自从先进科技在社会上得到普及，高效发展并没有很好地贯彻到社会的任何节点，无论是客观困难还是主观选择，许多企业或是行业对于改革升级的重要性都没有清醒的认知。
许多企业也视数字化转型和升级为一把双刃剑，大量企业在改革途中折戟，部分企业在完成升级后发现效率的提升十分有限，更有企业因为数字化升级所面临的短期费用支出而感到没有升级的必要性。此外，在经历了初期的调整，不断转型并试图在市场中找到属于自己的舒适区后，企业做出的决策会逐渐趋于保守，如何使企业以及行业意识到数字化转型，尤其是智能财务方面的转型对企业的重要性显得尤为重要。
在企业智能化、数字化转型升级的过程中，除了确立企业内明确的转型目标以及转型纲领外，企业的转型也需要新型互联网科技的支持才能保证有效性。在数字经济的大背景下，催生了产业数字化和数字产业化的双重机会，企业如何把握才能充分利用自身资源也是企业需要考虑的问题。国家现在提倡的“东数西算”概念很大程度上应该被理解为是政府帮助社会实现资源配置的合理化，通过响应政府“东数西算”的倡议，企业可以在很大程度上减少运营成本，建立高效的数据运营框架， “东数西算”算力资源优化如图1-6所示，这也是四条智能财务转型的支撑细节。
图1-6 “东数西算”算力资源优化
在数字经济的大前提下，企业数字化转型的成功基础在于大环境下算力网络的部署以及整体实力。我国的经济区域分布决定了东部地区数据计算的需求要远远高于西部地区，但是东部地区的整体能源成本也远远高于西部地区，由此可见，以全国共同统筹的“算力网络”也就成了全产业数字化以及数字产业化的基础需求。搭建“算力网络”作为全产业数字化的第一步，是后续发展的底层建设，是数据以及计算结果传递与回传的基本保证，也是基础设施的落地和稳定性保证。根据现有的数据传递技术，依靠光纤或者未来更高的直连带宽技术，大型数据中心之间的业务流量能够保持实时交换的能力。拥有了成熟的算力网络部署，企业便可以进行相应的数字化转型落地，例如，华为的云贵安数据中心的使用，依靠贵安低廉的绿色能源费用以及对于数据存储硬件的适宜环境，华为可以将大部分数据存储在数据中心，将大部分时效要求较低的数据处理都放置于贵安，做到在数字化转型上的降本。
在数字经济时代，企业的智能化转型已然是大势所趋，在国家积极倡议建立分布式地区级数据处理节点的背景下，企业面临着不同的风险和机会，科技赋能也许就是新一轮的改革，如何在改革过程中独善其身，成功靠岸是所有企业面临的共同挑战。财务部门作为企业在数字化转型中的主要驱动因素，更是具有至关重要的意义，是企业在进行智能化转型后的主要内部链接。数字化转型协同的信息化系统协同阶段见图1-7。
图1-7 数字化转型协同的信息化系统协同阶段
财务智能化升级之于企业整体的数字化转型起到了举足轻重的作用，尤其在当前形势下，利用智能化升级为财务部门赋能，不仅能够使企业完善风险控制机制，还能从根本上解除财务人员的思维禁锢，释放出更多活力，为企业创造更多价值。当下，智能财务应满足企业对数据的需求。
企业建设和应用ERP系统或企业OA系统（全称为办公自动化）的初衷是节省人力资本，提高工作效率。但实际情况是，原本为了整合数据而形成的ERP系统被按照传统模式进行了人为切割，导致数据的录入和使用是同一个部门，背离资源整合的初衷。ERP系统在整合企业数据的过程中原本应起到有机连接各部门业务的作用，但实际作用却非常有限。主要原因是财务管理的架构和职能并未与信息系统的设置架框形成有机结合，使得实施效果大打折扣，出现“水土不服”。企业想要实现财务管理职能从核算型向管理型、决策型转变， 就需要应用智能财务对工具、理念、组织框架进行全方位改造， 如图1-8所示。
图1-8 从传统财务到智能财务的发展趋势
企业中的每个部门都有相应的核心考核指标，有些是财务数据，有些是非财务数据。 智能财务最基本的需求是将这些数据即时、可视化地展现出来。 例如，经营部门每月的新增合同金额、新增客户数量等；财务部门每月的客户利润情况、收款情况、付款情况等；工程部门每月的项目检查情况、处罚情况、整改情况等。在这些数据统计的基础上，可加入年度考核指标，用饼图或柱状图等形式展现，让每位员工直观、明了地看到自身工作对核心指标产生的影响和变动，从而对其形成激励作用。
科学决策不仅需要管理者具有丰富的经验，更重要的是需要数据支持。智能财务就是在大数据的基础上，通过数据之间的整合和重构，从各个维度对问题进行阐述。重点从供销两端来说，在供应商管理过程中，企业与某一供应商相关的所有财务数据均正常，但该供应商涉及一项大额诉讼信息，此时这项非财务数据很可能对原有决策模型起到决定性作用。同样，在客户管理过程中，与某一客户相关的历史数据和过往资信类数据均正常，但该客户面临商业模式调整而业绩预期大幅下滑的资质变化。此时这两类非财务数据很可能对原有决策模型起到决定性作用。
因此，智能财务既需要对常规决策建模，以提高业务的决策效率，也要引入一些关键的非财务数据。这些非财务数据往往对决策的影响重大，引导决策者注重非常规数据的提示作用。
数据挖掘是指对核心指标的层层分解，并在每个层次中呈现管理者所需的信息。数据挖掘始终是财务管理领域一个难以解决的问题，由于不同管理者对同一个问题需要不同的支持数据，很大程度上加大了数据提供者的工作量。智能财务可借助商业智能工具，在整合数据的基础上进行重构，从而满足个性化需求，数据提供者只需对标准表单进行操作即可。
由于国内商业环境的不断变化，现有商业场景下的新科技以及新理念为商业环境提供了不同的赋能机会。在商业环境下，企业以及利益相关方如何处理信息，以及如何汲取信息成为企业如何脱颖而出的关键。在现代互联网技术发展更迭下，企业信息以及经营管理各个环节都能够被转化为线上的虚拟数据。因此，企业的创利突破口也开始逐渐转向数据，以数据作为驱动发展的引擎。
在科技不断快速进步的势头下，传统企业的财务管理也呈现了新的发展方向，财务岗位或许面临着更多的挑战以及职能，传统的财务管理方式也恐遭淘汰。政府以及企业都面临着一定程度的问题，如何将新兴科技与传统企业以及产业进行融合成为各个掌权者的疑问，抑或说对于长盛不衰、结构稳定的传统企业，结合新兴科技，迈进数字经济的行列到底有没有必要。