在數字化轉型當下，企業如何下第一步棋？

數據中臺如何當好管理會計的“首席賦能官”？

IPA將“取代”RPA成為財務領域的新寵？

未來的TA既是業務人員也是財務人員？

元年研究院結合最新信息技術發展、政策導向以及企業需求變化，從財務數字化全新定位出發，對2022年包括財務共享、管理會計、智能財務、稅務管理、財務報告、財務人員職能在內多個方面的發展趨勢進行研判，為企業明確未來財務數字化方向和重點提供參考，支持企業順利完成財務數字化轉型。

伴隨著以大數據、物聯網、云計算、人工智能為代表的數字科技不斷發展和成熟，企業所面對內外部環境正在發生深刻改變。數字化、數智化正成為新一輪全球生產力革命的核心力量。財務系統作為連接企業采購、生產、運營、銷售等經營行為的樞紐，如何進行財務數字化轉型對于企業數字化時代復雜多變環境至關重要。

結合最新信息技術發展、政策導向以及企業需求變化，我們對2022年企業財務數字化轉型的八大趨勢做出研判：

趨勢一：政策引導下企業財務數字化進程加快

國務院、財政部近期出臺的多項會計改革和數字化改革相關政策都對企業財務數字化有所涉及：

2021年11月財政部在《會計改革與發展“十四五”規劃綱要》 中強調以數字化技術為支撐，以推動會計審計工作數字化轉型為抓手，健全完善各種數據標準和安全使用規范，形成對內提升單位管理水平和風險管控能力、對外服務財政管理和宏觀經濟治理的會計職能拓展新格局。

2022年1月6日財政部發布《會計信息化發展規劃（2021-2025 年）》，肯定了十三五期間智能財務、財務共享等理念以及財務機器人等自動化工具逐步推廣，并提出數據標準化和財務報表數字化的新要求。

2022年1月12日國務院在《“十四五”數字經濟發展規劃》中明確要引導企業強化數字化思維，提升員工數字技能和數據管理能力，全面系統推動企業包括經營管理在內的數字化轉型。

國務院、財政部在2022年開年前后對財務數字化的高頻次強調，無疑為企業進行財務數字化轉型打了一劑強心劑。可以預見，企業財務數字化進程將在2022年進一步加速。

趨勢二：財務數字化成為數字化轉型的突破口

數據是數字化的基礎，數據驅動是數字化轉型的核心。財務系統掌握著企業從業務經營到管理決策的大量核心數據，是連接從企業管理層到一線業務人員各個層級的樞紐，在推動企業數字化轉型過程中具有得天獨厚的優勢。

從企業過往的信息化、數字化歷史進程來看，從會計電算化到ERP推廣普及，財務在企業轉型過程中都扮演著引領推動的重要角色。以財務數字化為突破口，逐步延申到業務數字化，由此開展企業整體的數字化轉型，將成為企業未來數字化轉型的主要路徑。

此外，在企業財務數字化轉型過程中，財務邊界的擴充將反過來賦能企業數字化轉型應用場景。以財務共享為基礎，依托數據中臺進一步應用自動化、智能化技術，重塑管財邊界、業財邊界。企業不僅能基于新一代的共享中心連接內外，開展在線化、自動化核算，還能與企業具體的數字化轉型應用場景相結合，通過開展實時化、敏捷化的財務分析、經營決策、預算管理、風險管控，更高效地發揮數據價值，賦能企業整體數字化轉型。

趨勢三：財務共享通過重塑邊界實現職能躍遷

在大數據、云計算、互聯網、人工智能等技術的滲透下，大量的業務交易產生大量的實時數據，為企業提供業務調整依據和決策依據，出于匯集數據和高效利用數據價值，財務共享理念逐步被越來越多的企業認知、探索和實踐。受益于財務共享中心的建設，企業提高了工作效率，降低了運營成本，建立健全了財務管理標準，規范了財務管理模式，并逐步形成了符合自身商業環境要求和企業管理特色的財務共享管理模式。

隨著新技術在財務領域深入應用，企業的財務處理和管理流程逐步實現智能化、自動化。財務共享通過對邊界的重塑，也從過去服務于企業內部基于財務制度、財務準則的流程，擴張到服務于更多的業務伙伴，創造業務價值。相比傳統共享，未來的財務共享將基于對三大邊界的全面重塑，實現職能躍遷，打開更廣闊的應用空間：

一是重塑管財邊界，將管理會計思想和能力融入財務共享中心，按照管理會計的管理意圖和管理要求落實到財務共享的流程、規則、主數據的管理中，實時反饋管理過程中的價值數據以支撐管理者經營決策和管理，擴大財務共享中心的業務范圍、職能范圍。

二是重塑業財邊界，實現端對端的業財深度融合，把業務系統和財務系統實現高度集成，打通流程和數據斷點，實現業務和財務端到端的自動化流轉，借助業財融合，財務共享中心的能力將在采購、生產、營銷等多個業務環節延展。

三是重塑人機邊界，實現新技術與財務共享的深度融合，基于RPA等多種智能技術，推動數字員工、智能助手走入了更多企業，替代基礎、重復的財務工作，打通封閉的異構系統，實現數據交互，拓展財務共享中心在知識賦能、風險預警、數據洞察等方面的職能。

趨勢四：以數據中臺支撐管理會計主動賦能業務發展

近年來，數據中臺已經從一個技術概念，逐漸轉變成為企業在財務數字化轉型的共識。數據中臺的核心是用數據賦能業務，打通底層數據，實現數據共享和數據建模。數據中臺不僅徹底解決了企業的信息孤島問題，有力提升了數據采集和數據轉換的效率和質量，而且根除了企業IT系統重復建設的現象，為數據存儲和數據管理帶來便利。

傳統管理會計系統下，由于數據采集、數據整理、數據加工比較緩慢，相關信息也不充分，所以更多地強調用數據支持管理層的決策，對一線業務部門的賦能、對運營端的支持相對較為薄弱。基于數據中臺，管理會計不需要依賴于財務會計提供的信息就可以自動進行數據處理。管理會計提供的信息量更大、信息更復雜、顆粒度更細、頻率更高，企業可以基于業務信息形成管理會計的完整信息。在此基礎上，通過將管理會計與業務化、場景化、實時化的數據分析相結合，企業可以將決策實時轉化為行動，基于系統平臺的流程協同能力，快速形成指令驅動和控制業務。

在數據中臺的支撐下，管理會計與業務經營的融合更緊密，管理會計將具備更敏捷的響應能力，可以滿足不斷變化的業務前端對后端管理提出的各項需求，并能更多地應用于銷售、生產、供應鏈和研發創新等價值鏈環節的具體業務場景中，主動為業務運營賦能。

趨勢五：從RPA到IPA向智能財務再進一步

RPA即機器人流程自動化，作為AI技術在財務領域的先鋒應用，已在企業中得到廣泛認同。RPA可以出色的完成大量重復性、定義清晰、有固定邏輯而少有意外情況的工作。在財務工作中，RPA機器人以輕量、高效、快速、便宜的特質引領企業進入了自動化的初級領域。但是，RPA并不能算作是AI的頂級發展技術，也并不能算作是“智能財務”的高級模式，隨著AI技術的深入發展，企業對智能化的需求越來越高，IPA（智能流程自動化）的應用將成為大勢所趨。

IPA以RPA為基礎，融合了AI的復雜性，通過NLP（自然語言學習）、OCR（光學字符識別）、ML（機器學習）等輔助技術，拓展機器人的工作范圍，進一步釋放自動化的潛力與價值。相較于傳統的RPA，經過AI加持的IPA在讀取非結構化數據、做決策、保障執行任務準確率、銜接人機交互任務上更具優勢。

隨著AI技術深度發展，基于強大的深度學習能力、計算能力和反應能力，繼PRA和IPA后，財務領域應用AI技術甚至有像人類一樣進行自主信息搜集、信息分析，并代替人類作出經營決策。

趨勢六：金稅四期倒逼企業加快稅務數字化轉型

2021年是落實中辦、國辦印發《關于進一步深化稅收征管改革的意見》（以下簡稱“《意見》”）的第一年，也是金稅四期工程建設的開啟之年。稅務總局對企業涉稅風險的監管水平將再次提升，倒逼企業快速提升的數字化稅務管理水平，改變在應對稅務檢查、稽查時被動應對的狀態。稅務共享將成為大企業通過稅務管理提升整體管理效率、降低成本的主導方向。

通過稅務共享系統實現稅局信息與企業實際業務操作的有效對接，企業可以根據所處行業和自身特點，加強稅務測算和分析能力，提高稅收籌劃的靈活性。稅務共享系統將運用信息數據網絡化思維，更新傳統舊有的企業稅務制度規則，架構從企業內部稅務活動到稅務機關征管平臺的稅務信息共享路徑，承載大企業集團全稅種、全主體、全業務、全流程的稅務管理應用工作，滿足集團型企業對各個分子公司的稅務執行審核需求，解決納稅主體多、稅種多、涉稅業務類型多、數量大，各地稅收口徑存在差異化等諸多困難。

趨勢七：以多維數據庫技術推動兩報融合

數字技術的應用拓寬了管理會計邊界，數據中臺打通了底層數據，財務報告合并和管理報告合并關注的數據已具有高度的一致性。一方面，財務合并的編制者需要基于對業務信息的了解才能更準確地進行賬務處理和信息披露。另一方面，管理合并的使用者在關注經營信息的同時，也會對收入、利潤、回款等財務經營的主要信息給予直接關注。兩報融合有利于對數據的綜合利用。

基于OLAP的多維數據庫技術為兩報融合提供了技術支撐。多維數據庫可以由分析人員用多維表達式，編寫計算公式和計算腳本，結合披露要求及管理思想進行數據賦維。財務數據可自動被賦予管理屬性，在滿足披露的前提上助力企業經營管理分析，既可以滿足外部機構對財務數據的需求，也可以滿足內部機構對經營分析數據的需要。

未來的企業合并報表平臺應是融合了管理會計及財務會計思想，充分結合內存多維計算技術的智能財務報告平臺。基于智能財務報告平臺，企業能夠以財務組織及科目為媒介，透視滿足披露的所有財務數據，透過財務看業務；同時，企業也能夠以管理屬性為媒介，透視管理分析報告，透過業務看財務；此外，企業還能夠突破傳統會計期間的限制，分析任何時點任何期間的企業業務、財務狀況和經營成果。

趨勢八：業財融合下財務人員與業務人員的職能互通

隨著財務部門重復性工作被替代，以及業財融合的進一步深入，企業業務人員和財務人員的職能也將出現互通：一方面，在業務數據化以后，精細化核算和數據分析所帶來的工作量遠遠超過傳統財務核算，不同級別的組織，不同的考核維度，所需要核算及分析的內容都是不同的，組織細分的數量越多、顆粒度越細，則區別度和復雜度越高，財務人員必須更加深入業務，才有可能做出科學及時的業務分析；另一方面，業務人員也將具有財務職能，數據的錄入和核算可以由業務人員直接進行，減少人工成本的同時，提高分析的實用性，還能激活員工自我賦能和主動創造價值的動力。

有了先進技術的支撐，在未來每個員工既是業務人員又是財務人員的情況將可能成為現實，員工沒有增加不必要的工作量，并且原有的重復性工作也相對減少，節省出更多的時間自主分析和思考自身工作所涉及的經營流程環節，提出創新性的想法，形成自己的流程信息、業務信息和財務信息，利用這些信息，成為各環節的分析決策者，實現自我驅動。

元年研究院是依托元年科技20多年服務數千家企業的專業與技術積淀，以“推動企業管理進步”為使命，匯聚了一大批深諳企業財務管理理論，又具備豐富行業實戰經驗的專家及學者，致力于企業共享交易、數據分析等管理模塊的深度研究和數字化實踐案例提煉的研究機構。

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