国企如何做好业财融合数字化体系建设

责任编辑：新商业 来源: 中国315防伪网 2024-07-11 13:56:53

　　文/徐丹萍苏州市相城城市建设发展有限公司

　　国有企业业财融合数字化体系建设，在大数据时代十分必要。尤其是在当下，数字化转型成为企业提高效益、增强竞争力的必要手段。在数字化转型进程中，财务领域尤为值得关注，财务数字化转型已经成为国有企业实现信息化、智能化发展的切入点。

　　什么是业财融合数字化体系

　　业财融合数字化体系是指将业务和财务两个核心部门进行整合，并推进数字化转型的一种管理体系。通过应用数字化技术和信息系统，国有企业得以实现业财数据的高效集成和共享，能有效提升运营效率和决策能力。国有企业通常由多个业务单元和分支机构组成，其组织结构相对复杂。因此，在数字化转型过程中，国有企业需要考虑如何整合不同业务单元和分支机构的业务和财务数据，以及如何在不同层级和职能部门之间展开合作。

　　国有企业经营范围通常比较广泛，在业财融合数字化体系中，需要考虑如何满足多元化的业务需求，确保能够准确、及时地整合不同业务的财务数据。同时，国有企业需要处理较大规模的业务和财务数据，因此，在数字化转型过程中，也需要考虑如何构建高效的数据处理和存储系统，以及如何利用大数据分析和人工智能技术，对海量数据进行处理和分析，借此提取有价值的信息。

　　国企业财融合数字化体系建设存在的问题

　　数据整合和共享困难。国企往往有多个业务部门和系统，他们各自负责数据收集和存储，这导致了数据的碎片化和分散存储，加大了整合和共享的难度。同时，不同部门或系统采用的数据格式和标准也不一致，容易导致数据不兼容的现象出现。在数字化体系建设过程中，国企缺少适合数据整合和共享的技术平台、工具，以及专业的数据管理和数据治理能力，都会使数据整合和共享变得困难。

　　技术平台和系统选择。由于国企业务通常涉及特定领域的业务，在选择技术平台和系统时，也需要考量行业需要。同时，国有企业的组织结构通常较为复杂，包括总部、分支机构、子公司等，不同组织间可能存在不同的管理体系和信息系统。因此，在选择技术平台和系统时需要兼顾企业整体和各个组织，确保所选平台和系统能够适应这种复杂环境。

　　操作人员专业性不足。国企数字化转型过程中，操作人员可能缺乏必要的技能和知识，无法熟练操作和管理数字化系统和工具，这可能是由于相关培训机会不足或培训计划不完善所致。在数字化转型过程中，国企可能过于关注技术和系统引进，却忽视了对操作人员的培养。缺乏充足的培训和发展机会，容易导致操作人员无法充分提升专业能力。

　　数据安全和隐私保护。国企业财融合数字化体系建设涉及大量的财务和业务数据，包括企业的财务报表、客户信息、供应链数据等。这些数据可能面临泄露、被黑客攻击或未经授权访问的风险。另外，国有企业可能需要整合和共享来自不同系统和业务单元的数据。在数据整合过程中，可能会因为数据格式不一致、不完整以及数据准确性的问题，出现数据被篡改或泄漏的风险。

　　国企业财融合数字化体系建设措施

　　优化体系建设，加强数据共享。国企需要制定数据共享政策和规范，明确数据的归属、权限和使用方式，这样能确保数据共享符合相关法规和合规要求，同时保护数据安全。国企可以建立统一的数据共享平台，集成和管理不同业务单元和系统的数据。该平台应具备接入、处理、分析和共享数据的能力，以便国企内部各个部门和业务单元之间共享数据;建立标准化的数据整合和交换机制，处理和解决数据兼容问题，确保数据能够高效流动，并能进行实时更新;加强数据共享的宣传和培训，培养国企员工的数据共享意识和文化。

　　完善工作平台和系统。综合考虑国企的规模、业务流程和组织结构等因素，选择能够满足需求的各类平台和系统，包括传统的企业资源规划系统(ERP)、人力资源管理系统等，以及云计算、大数据等新兴的数字化工具和平台。对已有的工作平台和系统进行评估，了解其功能和性能。同时，进行需求分析，明确国企的业务需求和用户需求，以便确定是否需要新增或更新工作平台和系统。根据国企的业务需要，可进行工作平台和系统的定制化和个性化开发，确保满足国企特定的业务流程和需求，提供灵活性和可扩展性，以便适应未来的发展和变化。

　　注重人才培养和引进。在国企业财融合数字化体系建设中，要建立专业的数字化团队，令其成员拥有丰富的技术知识和业务经验，负责数字化体系建设的规划和运营，确保数字化系统和工具可以顺利使用。此外，国有企业提供培训和学习机会，可以强化员工的数字化技能和知识储备。为弥补内部人才不足的问题，企业可以与高校、研究机构和专业咨询公司等合作，吸引具有数字化转型经验和技能的人才加入。

　　提高数据分析与隐私保护能力。为了提高国企业财融合数字化体系建设的数据分析和隐私保护能力，可以组建专业的数据分析团队，团队成员包括数据科学家、数据分析师等。这个团队应具备数据分析和挖掘的技能，能够利用数据为业务决策提供支持。同时，引入先进的数据分析工具和技术，如机器学习、人工智能、大数据分析技术等，帮助国企更好地利用海量业财数据，发现隐藏的商业机会和风险。为确保数据分析的可靠性和有效性，企业需要制定和遵循科学的数据分析流程及方法，包括数据清洗、数据整合、模型建立和结果验证等环节。在数据分析过程中，要注重数据隐私保护，具体可以采取脱敏、访问控制等方法，来保护客户及员工的个人隐私和数据安全。

　　数字化体系建设是国企实现数字化转型的必由之路。企业应该注重数字化技术的应用和深度融合，积极进行转型升级，从而更好地适应数字化时代的发展趋势。通过加强数字化文化建设、提升专业能力，国企可以更好地应对数字化时代的挑战，推动业财融合数字化体系建设的进展。

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