数字化转型就是利用数字化技术（如大数据、云计算、人工智能等）来推动企业组织转变业务模式，组织架构，企业文化等的变革措施，如衍生出的智能制造、智慧城市等概念。数字化转型是个和大数据一样，是个有点大有点虚的概念，映射到直接落地，相对接地气的概念就是数据化管理，也是当下很多企业正在实施的措施。诸如企业的财务、销售、市场等业务自身就带有强烈的数据分析需求，领导也厌倦了查看一沓沓报表，更希望看到结论化的数据。如果说运用到个人或是某一个问题的叫数据分析，那么投入到企业的业务层面用于辅助管理产生效益的则可称为数据化管理。
难。财务数字化转型方向的论文写作材料较少，需要严谨的逻辑与准确的形容，要从理论层面厘清财务数字化转型的外在逻辑与内在逻辑，阐述财务数字化转型的角色新定位为赋能者和创新引领者，相对于其他方面的论文来说难度高。论文常用来指进行各个学术领域的研究和描述学术研究成果的文章，简称之为论文。
人工智能下财务会计向管理会计转型论文
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摘要：
随着人工智能在各领域的全面普及以及市场竞争的加剧，企业迫切需要通过应用管理会计来提高自身的管理水平和决策能力；另一方面，人工智能已代替人工完成繁杂、重复的基础财务工作，并自动收集和存储大量业财数据，使得大量财务人员能有更多时间和精力，通过利用、分析业财数据，转型参与到企业管理与决策之中，并为之提供有价值的信息。因此，人工智能背景下财务转型势在必行。然而目前，企业财务转型并不顺利，为此，本文在解析管理会计和财务转型内涵的基础上，深入研究了目前企业在财务转型过程中出现的问题和面临的困难，并探讨解决对策，希望能为推进企业财务转型提供参考与借鉴。
关键词：
人工智能；财务会计；管理会计；财务转型
引言：
在这个信息科技高速发展的时代，人工智能技术在各行业、各领域的应用越来越广泛，对企业的财务会计工作影响也很大，财务会计中简单又重复的基础工作已被人工智能逐渐取代，财务会计向管理会计的转型是必然趋势，但由于传统的财务会计思想根深蒂固，转型过程中困难重重，面临的问题也较多，转型整体推进较为缓慢，本文通过分析转型过程中出现的问题，研究解决对策，以推动企业加速向管理会计转型，更好适应新时代的发展。
一、管理会计的内涵及与财务会计的关系
管理会计（ManagementAccounting）是从传统的会计系统中分离出来的，是与财务会计并列的，着重给企业管理层提供合理决策建议，用来改善企业经营管理，提高企业经济效益的一个会计分支。管理会计是根据企业编制的计划、作出的决策以及不同的经济活动，运用管理会计的相关工具，参与到企业的规划、决策、评价等活动中，进而推动单位实现战略规划。，财务会计是对企业过去发生的经济业务或事项，用书面的形式进行确认、记录、计量和报告，为企业利益的不同相关方提供财务会计报告，因此财务会计是对外报告会计。而管理会计是以财务会计信息为基础，利用专门的工具方法分析处理业财数据，为企业的经济活动进行事前规划决策、事中监督控制、事后评价考核提供有效的信息，因此管理会计是对内会计，对于提高企业管理水平和决策能力都具有非常重要作用。
二、财务转型的内涵及必要性分析
（一）财务转型的内涵
财务职能转型是由原来的核算型会计转变为管理型会计，利用先进的信息技术，将会计人员从大量重复繁杂和基础的会计工作中解放出来，这样可以让会计人员有更多时间和精力参与企业的管理与决策活动，并为这些活动提供有价值的信息。如从事战略规划、项目决策、成本管理、业绩管理等那些具有高附加值、有创造性的工作，因此财务会计向管理会计转型是以信息技术为依托的，是信息技术发展的必然结果。企业财务转型的目标主要是为了有效地支撑企业经营活动的全过程，从而逐步由日常简单核算为重点的财务会计向以资源整合、决策支持为重点的管理会计转型，同时做到有效引导，积极协助有关部门能够对经营活动的全过程做到较好的价值管理，从而不断提升企业经济增加值。财务转型也不是一蹴而就可以完成的，需要有一个漫长的过程，是企业在不断自我变革中实现科学发展、可持续发展的必然过程。一般而言，财务转型的主要方向有以下几种：
1.战略财务模式
战略财务是将企业的长期目标和行动计划数字化为可预测的财务模型，假定在不同的经营、投资及筹资的条件下，模拟分析目标企业的经营盈利等情况，利用企业价值评估方法对企业和股东价值进行评估，让高层管理人员看到不同的战略对企业会产生不同的财务影响，从而选择对企业具有最佳财务战略的方案。在新的经济形势下，财务不能再被动的接受企业管理变革，因为企业的经营战略和财务战略的联系日益紧密，战略财务的模式也越来越被较多的企业所认可。
2.共享财务模式
共享财务模式是指集团公司将分布在不同地区或不同国家的经济业务，集中在财务共享中心来进行处理，这是一种常见的将财务工作和企业战略管理统一结合在一起的管理方式，对于促进更多的企业将其统一的财务业务以及相关工作结合在一起共同解决，如此不仅保证了会计记录和报告的规范、结构统一，提升了工作的效率，也在最大程度上推进集团企业资源的利用效率，在推进企业不断实施新的战略计划提供了有力的保障。对于促进企业的不断扩张以及海外市场的探索具有深刻意义。与普通企业的财务处理模式最大不同在于，财务共享服务中心可以利用其规模效应大大降低人力成本，提供工作效率，同时可以快速提高财务人员的`业务水平，进而提升企业的核心竞争能力。
3.精益业务管理财务
精益业务管理财务就是把财务逐渐延伸到业务工作中。财务部门利用业务部门的精益管理思想和财务管理思想进行高度融合，将财务部门的传统财务预算、会计核算和财务分析的职能部门转化为利润中心。通过精益化的成本核算，掌握生产环节的每个步骤或工序的具体成本组成，包括固定成本、可变成本以及生产纯成本和管理不善成本等，从而可以有针对性的提出有效节约成本的建议，进而达到指导或建议生产部门实施降低产品总成本的目的。财务部门可以针对生产环节实施前后进行产品成本差异分析，按照标准产品价格计算为企业多产生的利润。
（二）财务转型的必要性分析
1.企业当前的客观需求
21世纪，经济全球化以及新兴经济体的井喷，使得各国经济之间相互交融，增加了经济发展的复杂性。在此背景下，企业发展面临着诸多不确定因素，要求管理者对可能面临的风险做出准确的判断，同时要求企业不仅要具备强大的核心经营能力，还要具备一流的管理能力，企业要想提升这些能力，就需要财务部门从财务视角为企业管理与决策提供价值相关信息，因此，竞争倒逼企业迫切需要财务转型，即由核算型会计转为管理型会计，加强对管理会计的应用，提升企业经营管理能力。
2.会计核算方式发展为转型提供了条件
自计算机普及以来，经过几十年的高速发展，特别是财务处理软件的应用，对各种会计信息进行加工处理，甚至开始运用编程来实现某些数据的自动分类和归集，为管理会计的应用提供了大量、有价值的数据，为管理会计的应用奠定了基础，因此财务会计向管理会计转型的基础条件之一已经具备。
3.人工智能的应用为财务转型提供了条件
近年来，人工智能开始广泛应用于会计领域，计算机人工智能自动完成日常会计核算工作，诸如自动生成凭证、利用AI图片识别技术来对原始单据进行初步审核、批量文件处理等，节省出大量财务人员，使他们能把更多的时间和精力放在对经营活动的分析和预测上，即放在管理会计上，因此人工智能在财务会计领域的应用为财务转型提供了另一个条件。当企业既有内在需求，又有外在条件时，财务会计向管理会计转型成为必然。
三、目前企业财务转型面临的问题
（一）对财务转型重视程度不够
在多数企业中，一般地，核心部门是销售、研发等部门，而财务部门处于非核心职能部门地位。财务部门在企业经营决策中的参与度较低，一些企业管理者对会计的认识还停留在记账、核算、报税等初级层面。由于领导层对管理会计的重要性认识不够充分，导致目前财务会计向管理会计转型困难重重，特别是部门之间的配合工作推动困难比如人事部门并不能从相关人员安排和岗位设置上进行很好的配合，业务部门也会狭隘的认为财务转型使得业务部门的工作量增加，并对财务人员深度介入业务有抵触情绪；财务部门人员也感觉难以取得相关业务数据，理解不了业务实质，很难进行深度挖掘和分析，打消了主动参与财务转型的积极性。最终结果是财务转型工作流于形式，管理会计信息没有在企业经营决策中发挥实质作用。
（二）缺乏开展管理会计工作的相关机制
要想深度发挥管理会计的优势，必须大力推进业财融合，将财务工作嵌入业务前端，从事后管控前移至事前规划、事中管控，做到财务全流程参与，及时发现业务流程中出现的风险，并及时有效进行风险管理。但是由于业务部门和财务部门关注的绩效指标天然存在差异，财务部门往往比较关注资产负债表、投资收益率、预算执行情况等企业整体性的经营指标。而业务部门则重点关注销售额、市场占有率、款项回笼情况等。并且，财务部门比业务部门更关注风险防控，而业务部门为了做大销售，往往愿意冒更大的风险进行大规模赊销活动，拓展业务。这些都会导致业财融合工作中出现互相争执不下，甚至出现冲突和摩擦，最终影响财务转型的效果。导致该问题的主要原因在于企业缺乏业务与财务部门对接机制，缺乏必要的开展管理会计工作的制度安排，即缺乏必要的业财融合制度安排。
（三）专业管理会计人才缺乏
当前我国低层次的财务会计人才已明显过剩，但是复合型管理人才却十分紧缺。在当前人工智能时代，要想胜任专业的管理会计工作，不仅需要厚实的专业知识功底，还要精通信息技术、统计学、运筹学等相关知识，更需要熟悉企业的相关业务流程。企业现有的财务人员本身就不多且水平有限，能够熟悉业务并且熟练运用大数据技术开展管理会计工作的人才更是十分稀缺，这也是制约财务转型的一个重要因素。
（四）信息化建设水平不足
目前一些规模较大的企业都有诸多信息系统，分属不同的业务线和不同部门，且各系统的软件厂商也不同，分别产生各领域的数据和报表，相互独立，不同系统之间没有有效衔接，产生大量信息孤岛，造成数据传输效率低、抽取困难，准确性较差，数据之间相关性较弱。而财务转型要求信息口径统一的数据，且需要这些数据能够实施共享，这样财务部门才能实时获取并处理分析这些数据，以获取价值相关信息，为管理层决策提供依据，因此信息化建设的不足降低了管理会计信息对经营决策的支撑作用，甚至对决策造成负面影响。
四、推进企业财务转型的对策建议
（一）企业领导重视，强化财务转型意识
企业财务转型不仅仅是财务部门自己的事情，而是需要得到企业各层级各部门的大力支持配合，这更是对企业综合管理行为的重塑，将影响着企业的组织、流程、制度、业务等方方面面。领导层的重视是财务转型顺利落地的重要保障，因此企业应将财务转型作为“顶层”设计，必须得到“一把手”的高度重视，必须在企业宏观层面建立财务转型意识。由企业高层领导牵头，统筹协调，自上而下推进转型工作，减少实施阻力，最大程度形成合力，为财务转型创造良好的氛围。同时，财务人员也要自觉提高转型意识，认识到财务转型的重要性和必然性，提高参与转型工作的积极性，提升自身综合素质，在时代的变革浪潮中主动进行角色转换升级。
（二）优化激励机制，促进业财融合
为减少财务转型落实过程中各部门之间的冲突和阻力，企业应建立确保管理会计工作开展的相关制度，如业务部门与财务部门对接机制，促使业务部门与财务部门沟通协作，推进业财融合。此外，企业还应优化完善现有的激励考核机制，特别是考虑一些跨部门工作人员的实际情况，将个人绩效与协作绩效挂钩，使相关各方利益都得到尊重和保障，鼓励员工勇于担当，主动作为。充分调动各方人员参与的积极性，信息共享，相互合作，增强层级及部门间的配合度，深度推动业财融合，为财务转型创造良好激励条件。在具体考核指标的设置上，对于一些部门考核指标之间有冲突的，应增进部门协调，完善考核体系，做到部门利益与企业整体利益统一；既要考虑本部门员工完成本职工作，又要兼顾为其他部门提供的协助和支持。让员工能实实在在享受到企业价值增值带来的成果，提升员工工作价值感，留住和吸引优秀人才，积极鼓励员工攻坚克难，提升效率，加快推进业财融合和财务转型。
（三）加强学习培训，更新财务人员知识结构
在财务会计向管理会计转型及业财融合的变革中，财务部门扮演的是发起人角色，财务人员必须主动学习、主动改变。在知识结构方面，除了原有的财务会计专业知识外，财务人员还需要学习和了解的领域主要有：管理会计知识，如量本利、盈亏平衡点、作业成本法等分析方法；企业管理、企业战略相关知识，拓宽视野，培养大局思维；了解行业的现状及发展趋势，熟悉本企业业务流程、深刻理解业务本质；大数据分析相关技能，如数据库软件ACCESS、统计软件SPSS、基本编程Python等。学习形式可以灵活多样，比如针对性的培训、讲座、引进高端复合型人才对原有财务团队进行传帮带、部门内部及甚至跨部门轮岗交流等等。财务人员应主动学习，向管理型、价值创造型、决策型复合人才转变，实现职业生涯的华丽转身。
（四）健全信息系统，为财务转型提供数据支撑
健全的信息系统有助于财务转型的顺利实施，提升企业的价值创造能力和竞争优势。企业应对现有的信息系统进行全面细化梳理和高效整合，并实现对数据信息的专业化术语及数据口径的标准统一，规范管理流程，完善管理制度，提高数据准确性及相关性；各部门子系统之间要实现无缝衔接和有效传输，真正打破信息孤岛和信息壁垒，确保各类信息共享互通，保障信息的全面性、多样性、及时性，全面提供信息质量，为财务转型工作开展夯实数据基础，从而为企业的经营决策提供更有效的信息支撑。人工智能时代背景下，财务会计向管理会计转型已经刻不容缓，而转型工作的具体落实则需要采取科学有效的策略。本文在深入研究了目前企业在财务转型过程中存在的问题和面临的困境的基础上，提出了只有树立转型意识、促进业财融合、更新财务人员知识结构、完善信息系统才能实现转型工作的顺利推进，拓展财务的工作领域，提升财务工作水平，创造财务工作价值。随着我国经济的不断发展，以及信息技术、人工智能等在企业的不断应用，未来企业在财务转型过程中还会遇到各种各样的困难和问题，但是管理会计的应用是必然的，未来还需要我们不断发现问题，并及时探讨解决对策，为推动企业健康稳步发展建言献策。
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在金税工程四期推动税务信息化新一轮高潮下，税务信息化市场再次迎来增长，资金投入进一步增加、项目建设如火如荼。
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随着新兴科技的发展，我国税务信息化行业将朝着智能化、运维管理平台一体化等方向不断发展，未来的税务信息化管理平台将功能更强大、运行更顺畅、内容更完备。
数字化战略规划
企业在进行数字化转型时，要把战略规划放在转型路径上的首要位置。企业高层管理人员应该明白，数字化转型是一种对企业业务、技术和管理等各方面进行重塑的系统级工程，需要借助数字化技术和业务信息系统、商业智能BI等进行改造升级，没有战略规划来严格实施，是完不成转型任务的。
数据可视化-派可数据商业智能BI
此外，企业领导人还要为数字化转型组建一支能够全权负责数字化转型战略规划的团队，这个团队应该有足够权限、有数字化技术人员、商业智能BI数据分析人员和数字化转型专家。通过这个团队，企业可以建立自上而下推进数字化转型的脚步，将数据加入KPI考核指标，建立奖惩制度。
数字化业务发展
企业需要进行信息化建设，把各部门业务整合到业务信息系统，借助线上统一集成的大平台，将线下的业务流程进行规范化、流程化、标准化。用户、业务和管理人员只需在远程就可以完成业务的办理、提交、审核、批准等操作，简化了操作流程，并通过系统将业务产生的数据沉淀到数据库，为数字化转型打好了数据基础。
数字化转型-派可数据商业智能BI
完成信息化基础建设后，企业可以部署商业智能BI，将各部门数据库中的数据以ETL和数据模型进行处理，统一储存到数据仓库，由分析人员以图形化手段，将数据进行数据分析，制作数据可视化报表，追踪业务执行效果，进行复盘预测，为管理人员提供信息支撑，辅助进行决策。
数字化研发生产
企业利用商业智能BI数据分析，可以通过用户画像和市场数据确认用户和市场对企业提出的产品需求。以用户为中心，从产品规划开始，每一步都借助商业智能BI数据分析，及时进行功能和模块的调研，充分保证产品在市场上的竞争力，在量产后得到用户的喜爱。
数字化转型-派可数据商业智能BI
同时，数字化研发生产也代表着自动化的应用，企业通过业务信息系统、商业智能BI以及其他信息化、数字化技术，将研发生产的数据接口、机械臂端口进行自动化处理，不仅提高了准确性，还减少了人力的浪费，让研发生产工厂能够运行更长时间，保质保量完成任务。
数字化经营管理
在传统企业经营管理模式中，企业员工被划分了严格的级别层次，员工管理、晋升等更多是依靠管理人员对于员工的认识，很容易出现拉帮结派的现象，导致管理出现问题，人才被迫流失。通过商业智能BI，企业高层管理人员建立不同业务指标，设立完善的考核任务，在数据可视化报表上，实时查看员工的业绩数据，业务指标完成情况，成长潜力分析等，更好的进行人员管理。
数据可视化-派可数据商业智能BI
此外，通过商业智能BI等数字化应用，企业高层管理人员可以在企业内外部建立不同的数字化大平台。对内，可以整合业务信息系统，建设自有APP或将经营管理内容集成到其他平台，以数据为基底，在大平台后台进行统一管理，提高效率，增加准确性；对外，企业通过商业智能BI可以建立产业链数字化平台，通过数据可视化展现生产、供应、原料、零配件、物流等相关数据，将产业链中不同企业“连线成网”，统一进行管理。
派可数据 商业智能BI可视化分析平台
企业如何进行企业数字化转型，其实本质就是从人、货、场三个方面出发。1.在人的数字化经营上，通过采集线下用户购物行为数据，为选品、营销策略提供支撑。对品牌方来说，线上用户触点数据往往比较容易采集，线下获取用户数据却非常有限。在实践中，基于智慧触控屏幕、传感器、摄像头等 AIoT 设备采集用户线下行为数据，对用户浏览动线进行分析，优化商品陈列，提升用户购买率。2.在货的数字化经营上，商品数据分析反哺选品、补货策略，优化商品动销率。通过打通线上线下商品和库存数据，对商品销售情况进行分析，优化选品，提升商品动销率。另外，在门店补货场景中，以数据积累为基础，通过建设适用于零售行业的算法模型实现销量预测，可降低门店缺货率，减少库存周转天数，并带动门店销售业绩的增长。3.在场的数字化经营上，推出互动式交互方式，优化购物体验。为满足消费者全渠道购物需求，门店通过平台电商、小程序、外卖平台等方式，提供配送服务。通过提供线上线下一体化支付等服务减少消费者购物排队时间，优化购物体验。
众多行业产业纷纷由线下转向线上，让越来越多的行业企业认识到开展数字化、网络化、智能化转型升级的重要性。但当前企业在面对数字化转型时还存在许多疑问，也不知道该如何去实现转型升级。我在中大咨询的官网看到一些解答，他们认为，企业应当从以下四个方面着手：1.从技术趋势、要素形态、组织模式、发展驱动力、社会连接特点等视角研判数字经济时代特征。2.从社会法律法规、产业趋势、基建需求、商业模式等维度挖掘数字经济转型机遇。3.基于重点企业案例研究，结合数字经济特点分析，归纳总结企业数字化的主要方式和模式。4.从组织架构、业务流程、信息系统、商业模式等方面提出企业数字化转型的路径与举措。
谈到数字化转型，我们首先要清楚的认识数字化转型能为企业或业务条线带来什么？并且能够上下一心达成共识。如有必要，甚至从文化上也要同步调整。 业界比较认可的看法是通过用新技术、新架构、新方法对传统业务进行解构与重塑，从而达到降本增效、提升体验，挖掘现有业务价值的效果，甚至带来颠覆性的业务创新和管理理念。 所以转型是真正目的，数字化仅是一种手段，我们所有的出发点都要围绕创造业务价值、解决业务痛点出发，所以在符合企业或业务条线当前阶段的背景下，如何规划数字化转型的实施路径可谓是重点之一。 当今提出较多的是数字化转型三阶段理论，概括来讲，就是从线下到线上，从信息化迈向数字化，从数字化提升到智能化，这个过程基本上在业界达成了共识，而一些成功的案例，比如大部分电商企业的发展史，还比如一些知名高端制造业的企业，几乎无一例外沿着这个轨迹发展。但过程中势必存在不同的用户群体，他们具备不同的视角，那么他们对各阶段的诉求重心也会存在差异，但每个阶段都是下一个阶段的基础，很难跳跃两个阶段，直接进入下一个阶段，或者完全反向发展，这可以说是数字化转型三阶段的根本。 所以说不同的企业或业务条线所处的阶段不同，那么就要根据自身的情况，对侧重点有所倾斜，而不是与大多数企业或业务条线的工作保持一致。发力的时机不对，那自然就无法达到预计的效果了。 那么我们首先来看第一阶段的线上化，他能给我们带来什么？我们又该如何去做呢？ 从开展业务角度来看，线上化可以将制度、流程在系统上以标准化的方式呈现，如何按业务场景将各功能模块各业务分支串联起来，同时提供自动化的监控和规则判断，提高业务开展的效率，帮助流程上不同的用户协同办公，加强过程监控和合规化管理。统一业务条线的管理风格和制度流程，为各业务主管赋能。 从采集数据的角度来看，线上化丰富和完善了数据采集的方式和维度，标准线上流程的单一来源保障了数据唯一性，通过流程的限定和数据标准的约束，保障了数据的准确性，同时又能对所有节点的数据进行留痕和存储，无论是静态的客观数据，还是大量的用户行为数据以及管控数据。另外，还能建立各数据源接入的接口，为接入大量外部数据源做好准备。以上这些都将是开展数据分析挖掘，以数据驱动业务的重要基础。 从接入渠道的角度来看，线上化拓宽了业务开展渠道，从原来的中后台客户端、前台展现网页端的分离，到前中后一体化，统一在网页端上操作，再到大量的移动场景和应用，为用户提供了更为宽广和便捷的接入途径。既方便了用户使用、提升了满意度，也提高了系统的使用频度，从而采集到了更多的数据，也提高了数据更新的时效性。 而想合理地达成以上目标，线上化至少需要做到以下四点：业务流程化、数据标准化、权责明确化、操作高效化。 业务流程化，通俗来讲，就是要完成一个工作，一共分几步，每步有什么输入和产出，产生什么结果，最后如何响应形成业务闭环等等。其中每个环节都要设计通知机制，串联起整个流程。另外，除了常规流程外也要考虑到各种特殊情况的处理，给予管理上一定的弹性。 数据标准化，在线上化的伊始，就应该将数据标准作为设计的指导标准，从而为将来的数据分析打下良好基础。简单来说大致可以分为定义标准术语、统一数据类型、定义码值（枚举值），尤其是消除码值的二义性，制定关键数据的编码规则，校验规则，建立主外键和实体间的关联关系、设计主数据，融入企业数据标准的整体规划等等。 权责明确化，无论是从功能还是权限上，都应该做到最小授权原则，岗变权变，除了对数据安全的保障外，也能对业务开展带来方便，职责内的用户做该做的事，不用担心避嫌。而说到数据安全，近几年全社会已经愈发重视，远到国外facebook、雅虎个人信息泄密带来的不良影响，近到我国多家科技公司由于数据安全隐患问题关停。而很多传统企业前几年为了快速开展系统建设和信息化的进程，这块也是相当薄弱和疏于管理。而数据安全中灵活多变的权限管理可谓重点之一，而这块也是线上化的重要组成部分。 操作高效化，可以分成几块来看，一是如何通过业务流程的重构，将原先冗长的工作开展简化，减少中间节点。甚至对哪些工作线上开展，哪些工作回到线下也是可以根据实际情况调整，而非一概而论。二是借助一些规则，对一些工作节点通过系统自动化处理来提高效率和准确度。三是如何借助一些智能化的设备来替代人工操作。这些都是提效的可行方案。 通过对线上化的层层剖析，我们也发现线上化、数据化、智能化三个阶段并非完全独立，也不是说完成了某个阶段就再也不需要去迭代和优化了。他们除了是后者的基础外，之间也存在了指导、支撑和执行的关系。 比如上文中提到的数据标准化，就是数据治理体系的重要部分，可以说他是贯穿了整个数字化转型的工作，是各阶段的基础工作。 而通过线上化带来的操作高效化，也将进一步释放业务条线的操作型工作量和精力，能将条线员工更多的精力放在业务分析和数据挖掘上，不断丰富业务条线的数据维度，而数据分析的不断深入，通过数据发掘问题，也能进一步反过来对线上化进行迭代优化。通过数据驱动，来进一步优化我行的管理制度，提升用户体验。 那么要实现三阶段间的互相帮衬和快速迭代，显然平台的配置能力（灵活性）和扩展水平将是基础中的基础，没有这个基础，三阶段间的指导、支撑和执行将很难闭环，无法循环迭代。没有这个基础，无法支撑灵活多变的业务场景，提高应对未来不确定性、快速响应各类变革需求的能力。而这也是在线上化建设阶段要解决的重点问题之一。 我们可以再来回顾下下图，对于数字化转型的目的、三阶段的关系以及始终贯穿三阶段的工作开展是否就更为清晰了呢。如果需要的话，我们还可以对数据化、智能化两个阶段同样进行深度的剖析，从而对他们所能带来的价值以及实施前提具有更深入的认识。 我们再来看看某业务系统，经过若干年的不断迭代和优化，确实具备了一定的线上化和数据化程度，但受限于当年的技术框架以及管理理念。从当前的业务现状和需求看，要快速跟上业务变化，满足业务需求，达到降本增效、提升体验，挖掘业务价值的目标越来越难。 我们通过上文中的剖析来对现有系统做个比较，发现现有系统确实存在了不少问题，比如通知机制、规则监控的缺失导致的协同办公能力较弱，比如流程节点设计问题，以及技术框架的约束，导致数据采集维度缺失和不同步问题，比如渠道单薄带来的易用性问题。比如数据标准不完善带来的数据质量问题，比如权限管理的粗放带来的权限放大和数据安全问题，比如规则引擎、智能化设备欠缺导致的操作型事务依然无法完全释放和低效问题。最后，不够先进的技术框架在配置能力和扩展水平以及系统性能上已经落后，无法支撑未来的快速迭代和扩展，很多业务在无法流程化的搬到线上，只能通过线下开展业务线上台账补录的方式，也是数据质量下降的因素之一。同时目前这套技术框架，也不符合软件国产化、开源及去IOE的大方向。 综上，人力系统目前虽然具备一定的线上化和数据化程度，但显然线上化的基础还没有打好，人力条线无论是从业务和技术上看都还处在线上化的阶段，那将数字化转型的地基“线上化”作为人力条线现阶段的重点工作则更为合适，投入产出比也将更大。当然在这个阶段，适当的开展一些数据化工作，进行一些数据探索，来指导线上化工作的开展也是大有裨益的。 最后，大家要意识到，数字化转型其实并非一条康庄大道，所以我们既要有自己的目标和规划，同时也要看到风险并考虑如何规避，最后，我们来看一个不怎么成功的案例来给大家一点提示和启发。 某非银行抵押贷款提供商，前几年大力开展数字化转型，尤其是人工智能项目。但公司投入了大量成本和时间，最后却并未带来任何正向的收益。经过公司管理层和咨询公司的深入剖析，发现数据问题是人工智能项目达不到预期目标的主要原因。根据麦肯锡公司去年秋天发布的一份调查报告，限制人工智能技术应用的两大挑战与数据有关。 许多公司很难获得全面及标准的数据来训练他们的机器学习算法。如果数据没有通过线上流程采集，并通过系统约束标准化、结构化，工作人员就必须花费大量时间进行数据清洗，这可能反而会延迟项目或导致项目失败。可以说用不完善的数据形成的数据分析不会给决策带来帮助，反而会带来误导。而如何采集和标准化、结构化数据也正是线上化阶段的重点。 其他导致项目失败的还有诸如数据集成问题、未处理的非结构化数据等则体现的就是数据化阶段需要解决的问题了。 从这个例子我们也可以看到，在数字化转型的持久战中，如果步子迈太大或者跟随市场热度跳跃式发展，非但无法达到预期效果，还有可能给企业带来损失。 数字化转型，为我们的企业发展带来了更宽广的想象空间和指导方针，但同时也是荆棘丛生，充满了艰难险阻和未知风险，可谓任重而道远。
数字化转型就是利用数字化技术（如大数据、云计算、人工智能等）来推动企业组织转变业务模式，组织架构，企业文化等的变革措施，如衍生出的智能制造、智慧城市等概念。数字化转型是个和大数据一样，是个有点大有点虚的概念，映射到直接落地，相对接地气的概念就是数据化管理，也是当下很多企业正在实施的措施。诸如企业的财务、销售、市场等业务自身就带有强烈的数据分析需求，领导也厌倦了查看一沓沓报表，更希望看到结论化的数据。如果说运用到个人或是某一个问题的叫数据分析，那么投入到企业的业务层面用于辅助管理产生效益的则可称为数据化管理。
财务数字化是指通过大数据等技术应用，建立企业的数字神经系统。未来数字化阶段，数据将成为企业的核心竞争力与商业价值的驱动因素，通过采集数据并进行加工，为企业管理层提供可靠的数据支撑,使经营决策更加高效、敏捷。
为什么要财务数字化?
云计算、大数据、移动互联网、物联网、人工智能等数字化技术的快速发展，深刻改变了各行各业客户的需求，也改变了企业管理运营的方式。多数企业把数字化转型作为企业整体战略，而财务数字化是企业数字化中非常重要的部分。因为企业的经营价值最终会体现在财务上，财务数字化相比较其他部门更容易有成效，所以很多企业会选择财务数字化转型作为试点。
另一方面，财务是站在公司全局高度审视企业发展，对于辅助公司领导进行决策也能起到非常重要的作用。未来，通过财务数字化，经营预测可能实现由业务数据出具实时财务报表，财务人员即将从重复化、流程化的工作中解放出来，更多地参与到企业数字化转型的战略决策和业务支持中来。
启动转型之前需要做好的准备
从实务经验来看，企业的税务管理数字化转型之路，可能并不是一帆风顺的。企业的税务管理者应立足长远，为数字化转型做好准备，才能做到应变“韧如丝”。
设定合理目标，是企业进行税务管理数字化转型的首要任务。不同规模、不同阶段的企业，在税务管理上存在不同的诉求。税务管理者应设定合理的预期目标，才能把握转型重点。
具体来说，高速成长企业，应重点解决如何利用技术降本增效、规模扩张导致人手不足的问题；高税负行业企业，应在合规的前提下，利用数据分析进行税务筹划、税务预测和税收优惠管理，合理控制税负；战略管控型集团总部，则应立足于实现税收信息的快速归集和税务风险的有效管控。
在设定合理目标后，企业应明确管理转型机制。数字化为企业的税务管理带来了更多的想象空间，企业可以根据实际情况需要，选择税务共享、税务外包、区域集中等管理模式，在管理架构、组织岗位和运营流程等方面提前做好布局，有效指导税务管理数字化转型落地。
例如，对于高速成长企业，可以考虑建立税务共享架构，在利用信息化技术，实现合规遵从规则的数据化和固化的基础上，推动各分支机构通过系统进行申报， 降低税务合规业务对专业人员的依赖，将有限的人手从基础的合规性业务中解放出来，从而实现降本增效的目标。
数字化的应用一方面能够适应物联网时代财务资源生态圈建设的高标准和高要求，另一方面将财务的作用提升到决策支持的核心。 在税务管理数字化转型过程中，企业还需加强数字化人才储备，培养复合技能人员。
作为专业性人才，企业财税人员习惯于应用传统知识解决税务管理问题，其数字化创新能力可能会成为税务管理数字化转型中较大的阻碍。企业可以考虑在税务部门储备适当的数字化管理人才，培养其成为税务和技术的复合型人员。
数字化财务转型将财务部门和人员的职能进一步提升，从过去企业账务管理、资金管理等应用层面转向财务数据挖掘、财务决策、商业模式构建等新的高度，将财务人员从繁重的财务报表、部门核算中解放出来。
总而言之，结合自身实际做好财务部门和人员配备，采取严密的财务核算、预算和监督体系，并且将这种体系植入到数字化系统当中，完成机器学习和人工智能管理，保证企业日常财务运作正常进行，通过数字化的改造形成财务组织的良好生态，满足客户多样化需求。
“数字化转型”实际上就是对业务过程进行的重塑，从最终用户的接触到后端的办公室工作，全面实现无需人工介入的过程自动化。
难。财务数字化转型方向的论文写作材料较少，需要严谨的逻辑与准确的形容，要从理论层面厘清财务数字化转型的外在逻辑与内在逻辑，阐述财务数字化转型的角色新定位为赋能者和创新引领者，相对于其他方面的论文来说难度高。论文常用来指进行各个学术领域的研究和描述学术研究成果的文章，简称之为论文。
数字化时代要做到数据协同，比如，虽然财务要求规范制度，限制条件会多一些，但在跟各个部门或外部企业接触的过程中，仍然会结合公司业务情况去调整财务数据，赋能给业务团队。最后就是财务团队要不断地学习，提高自己数字化方面的能力。
文章来源于公众号：洞见学堂
作者：王勇 谢晨颖
【导读】
数字经济时代，“大智移云物区”等数字技术已经成为重塑各行各业的重要力量。财务管理作为企业管理的重要内容，也受到了巨大的影响和冲击。传统财务的工作流程、管理模式、管理理念、组织架构等各方面都发生了不同程度的变化。企业的财务管理正在从电算化、信息化，逐渐走向数字化、智能化。
数字技术的进步会给财务管理带来怎样的改变？本文将从财务决策、资金管理、成本管理、财务职能、财务报告和财务风险六个方面阐述数字经济时代财务管理发生的变革。
1. 财务决策：从依赖经验的直觉决策到数据算法驱动的科学决策
长期以来，管理者通常凭借经验、直觉、判断力来进行决策，虽然也会通过获取数据进行模型的计算得出结果，但 在过去，受限于技术能力，数据获取不全面，导致很多决策模型无法使用，财务决策仅仅建立在企业内部“财务小数据”的基础上，包括收入、成本、利润、资产、负债等，难以做出合理的决策。
数字经济时代，大数据的大量性（Volume）和多样性（Variety）给管理者使用决策模型提供便利，可以得出更加科学合理的结果。 大数据不仅能收集到财务信息，也能收集到非财务信息；不仅能收集结构化数据，也能收集到非结构化、半结构化数据；除了企业内部业务数据，更延伸到企业外部，包括所属行业、供应链、竞争对手、监管机构、政府部门等所有利益相关者的数据。数据和算法通过机器学习的方式不断自我优化，进而用“数据决策”替代“凭直觉经验和拍脑袋式决策”。
以投资决策为例，在进行投资决策时，过去的决策者在决策时无法掌握所有信息，且容易受到个人风险偏好、认知偏差的影响，造成决策的主观性。基于大数据的投资决策模型纠正了决策中的非理性问题，得出的结论更加的科学，提高投资决策的合理性和准确性。同时，通过建立量化投资模型帮助决策者处理海量数据，决策者能够在短时间内对影响投资结果的因素进行多角度分析，如经济周期、未来预期、盈利能力、心理因素、市场等，根据模型分析结果做出投资决策，极大提高了投资效率。 有实证研究表明，企业的投资规模、投资回报率与大数据发展指数之间呈正相关关系 ，即大数据的发展有利于企业做出更好的投资决策； 同时，大数据发展指数与企业融资效率、内源融资率及债务清偿率均呈正相关关系。 大数据能够提升企业融资决策的质量。[1]
谷歌采用“The Machine”算法，通过或否决新的投资和后续投资。 通过收集某特定公司的市场数据、融资金额、联合投资合作伙伴、以前的投资者、行业领域以及以前估值与目前估值的差额等方面的数据进行分析，用红绿灯系统来考核某项投资指标体系，绿灯表示投资机会良好，红灯表示不投资，黄灯表示需谨慎行事。在使用初期只是作为投资尽调的辅助配角，现在其AI算法已经进入投资委员会，可以对投资进行评估，且评估结果的准确率很高。
2. 资金管理：从内部资金管理到全产业链资金管理
传统财资管理系统中更多是平面化财资管理，将财资管理的重点放在账户管理、资金结算、资金划拨、资金对账等交易性处理流程上，主要是对企业内部资金的管理。
数字经济时代，随着数字技术的不断发展，可以支撑更加复杂多样的资金管理模式，财资管理将从平面走向立体。企业的资金管理不再局限于内部资金的集中管控和调配，而是向供应链金融模式转变。 利用大数据、AI、云计算等技术，可以对产业链资金流动进行静态和动态监测管理。 上至供应商，可以开展供应链金融，做应收账款保理；下到消费者，可以做消费信贷，盘活全产业链资金。[2]
蒙牛集团 在企业内部搭建了资金共享平台，实现对资金的集中管控。由集团总部统一调度、管理和运用所有的资金。大量实时汇总的资金大数据，使现金流预测模型更加精确，让集团对内部资金的管理更精细、更高效、更主动。除了内部资金管理，在企业外部，蒙牛还 建立了服务于上下游的供应链融资平台 。通过 “互联网+大数据” ，从蒙牛上下游、奶源等第一层直联的约上万数量合作伙伴群，逐步延伸到第二层的上百万数量的蒙牛生态圈伙伴，实现高效、低成本融资。目前，蒙牛已与多家金融机构合作开展供应链金融业务。通过EAS系统和银行在数据渠道上打通，上下游企业可以直接登录蒙牛供应链融资平台，高效融资，使得以蒙牛为核心企业的生态圈更加 健康 。
3. 成本管理：实现精细化核算、前置化管控，优化成本控制
在 成本核算 方面，作业成本法是现在较为精细化的管理方式，但基于技术条件的限制，很多作业层面的数据难以收集，导致实施起来较为复杂和困难。
数字经济时代，随着大数据、物联网等技术的兴起， 生产或服务中的每一步骤甚至每一个细节都能够被各种智能仪器收集到 ，并传递到数据处理中心进行处理。企业能够 方便快捷地获取、筛选与成本相关的各种数据 ，避免了繁琐的人工筛选数据的过程，使得作业成本法得以便捷的实现。 同时，成本数据的收集更为精确和全面，便于确定成本动因、识别增值作业 ，精细化成本管理，优化成本控制过程。实际上，由于智能设备和物联网的应用， 一些传统的间接费用变为直接成本 ，即使需要分配间接费用，也能找到较为 精确的分配因子 。
Amani等(2017)对 数据挖掘技术在成本管理应用 中的几个层面进行了综述，分别是设备层面、流程层面、施工层面、产品层面和项目层面。其中，在设备层可以用数据挖掘来评估设备制造成本，从而提高设备检查和维修的精确度， 追踪设备更新成本 ；在流程层数据挖掘技术用来 在成本核算中确定成本驱动因素 ,并帮助 制定转移定价 的决策；在施工层通过创建神经网络系统，实现快速且 精确的成本评估 ；在产品层数据挖掘可以用以预测产品单元的成本、评估产品生命周期成本；在项目层数据挖掘可以协助建立成本评估体系，包括有形产品和无形产品,如软件和应用等。基于全过程、多层次的原则，财务可以 在数据挖掘技术下实现对成本的精益管理 ，这是大数据技术在成本管理领域的重要应用场景。
此外，传统的成本控制是在成本发生后进行事后追踪。随着数字技术的应用，成本、费用被细分成不同的子类，针对不同子类都可以进一步向前延伸，建立专业的前端业务管理系统，如商旅管理系统、品牌宣传管理系统、通信费用管理系统等等。[3]这些前置业务系统和财务系统之间实现无缝衔接， 将成本费用的管理前置到业务过程中去，实现前置化、过程化的成本控制和监督 。
4. 财务职能：从交易记录、核算监督到决策支持、价值创造，实现业财深度融合
传统财务的主要工作是承担企业的财务核算和监督职能，进行报表的编制、资金结算、报送财务信息等基础性工作。财务角色定位局限于账务处理、薄记经营活动，财务部门只是职能部门，不能产生附加价值，是“后台”角色。
数字经济时代，财务的职能将发生重大变革。 以“凭证”为起点的传统财务会计将逐渐被自动化和智能化，很多重复性、规则性的财务工作会被财务机器人所替代，更多财会人员被释放出来，新的财务管理模式将实现“无人会计” 。
麦肯锡《自动化和人工智能如何重塑财务职能》中显示，大多数财务活动都存在自动化计划，其中以交易型活动最易于自动化，对于一般的会计活动而言，77%的活动是可以全自动化的，12%的活动可以高度自动化。牛津大学研究者也曾预测，未来20年，在英国会计行业中，财务行政人员和注册会计师可能被机器完全替代的概率分别为和。
财务人员正在从以交易处理为主的财务会计向决策支持为主的管理会计转型，转变为赋能者和创新引领者 。借助大数据挖掘技术，发现业务经营中存在的问题、企业潜在的发展机会，参与经营决策，并更多承担资金管理、预算管理、风险管控等高价值工作，全面参与到企业的经营管理和价值创造活动中去。
同时，传统财务工作相对独立、封闭，很难与各项业务工作有效的融合,“会计和业务两张皮”现象较为常见。数字化时代，一切业务数据化，一切数据业务化， 财务工作将与业务工作高度融合。 业务信息系统和财务信息系统在输入、处理、存储和输出等各个环节共享，业务和财务人员之间的组织和职能划分将会逐渐消失。在数字技术、智能技术的加持下，会计人员的部分职责会转移到业务人员身上， “人人财务”的趋势逐渐凸显 。（“人人财务”表现为财务即业务，业务即财务；人人皆财务，财务皆人人。）
新奥集团 是一家业务版块广泛、子公司众多的大型集团公司，其财务共享中心日常业务种类繁多，且有相当一部分业务流程需依靠人工完成，员工工作强度大、耗时久。在财务数字化转型中，新奥集团利用IBM RPA（机器人流程自动化）、规则引擎等技术，打造自动化财务机器人， 引入虚拟员工，在财务共享中心上岗 。自动化机器人代替人工完成业务流程中重复度高、规则精确和吞吐量大的任务，以及跨岗位的多人操作、跨数据源的数据核对等；只有异常处理、需要创意和决策的任务才交给人工操作。 借助RPA技术，新奥集团财务共享中心不仅更快速、更高效地完成工作，而且最大限度释放员工价值，让员工做对企业有更高附加值的工作。
美的集团 在财务数字化转型中，构建了财务共享平台，重新架构了管理体系，真正实现了 “业财融合”。转型后财务人员从重复投入和效率低的境况中解放出来，将更多资源和精力投入到辅助经营中。 财务职能由“办公室”型财务转变成“业务型和经营管理型财务”，通过深入了解业务，深度分析各业务领域的经营数据，为业务部门提供有力的数据支撑，支持企业经营管理决策，提升经营价值。另外，集团重新设置了 财经 各模块职能岗位，比如 财经 管理部的“预算管理专员、成本管理专员、会计管理专员、研发成本管理专员、资金管理专员”等岗位设计， 所有财务工作侧重于参与企业经营管理，而不是会计核算。财务人员从传统的日常记账中解脱出来，走进前线，参与到业务中，为业务提供决策支持。
5. 财务报告：从定期、标准化报表到实时、多样化、全面化报表
传统财务报告通过对经济业务的确认、计量和报告，定期提供标准化的财报，有三个特点：一 是主要提供财务数据，非财务数据很少呈现 。财报很难全面展现企业的财务状况、经营业绩与发展前景。 二是标准化 ，即对所有使用者提供相同的格式和信息，不考虑信息使用者的个性化需求。 三是滞后性 ，传统的“三表一注”面向过去，按季度或年度定期编制，对企业经营状况的反馈是滞后的。
随着大数据、云计算、人工智能、图像识别、机器学习等各种技术的出现，正在不断改变会计信息加工的规则和方法，一些机构已经开始借助于人工智能算法，实现凭证的智能编制和报表的智能生成。可以 根据不同用户的需求，提供多样化的财务报告 ， 满足不同层级用户的多样化需求。 这些报告不再局限于财务信息，还包括大量非财务信息，财务报告走向精细和全面。也不再局限于定期报告，而是可以做到 实时化、可视化 。财务数据实时采集、实时核算与分析、实时传输与报告，为企业经营决策提供支持。
其中，区块链技术给财务报告带来的影响是革命性的 。企业外部信息使用者及其内部信息需求都能够通过共识机制快速确定。每一个企业参与者都可以 提出多样化的信息需求，通过区块链技术能够生成并发布各种样式、内容、结构、目的的财务报告，如 以经济事项为基础的报告、全面收益报告、相互式按需报告 、 实时智能财务报告 以及 智能分析报告 等，极大地克服了现行财务报告的诸多局限性。
德邦快递 的客户量大、单量大，流转数据大，对报表的时效要求非常高。通过构建业财一体化系统平台，梳理业务单据与财务凭证之间的数据关联，德邦快递实现了90%凭证的自动生成、审核，每月自动处理200万份业务单据；设置的各项报表架构和业务规则，自动归集、计算、输出报表，每次报表编制时间由4小时缩短至60s，实现 报表智能编制、实时查询 ，满足管理者对报表时效的高要求。
6. 财务风险：从依靠人进行风险管控到机器自动识别风险、提前预警
财务风险包括筹资风险、投资风险、现金流风险等。传统财务风险管控主要依靠财务人员搜集信息，进行风险识别时需要搜集的数据量庞大，财务人员难以整合多种渠道的数据，难以进行关联信息查询和扩展，效率低下，风险控制的成本较大。
随着大数据、人工智能等技术的广泛应用， 财务风险管控有了更先进的算法、模型和工具 。借助监督式学习算法、知识图谱等技术，把人类具有的直觉推理加以形式化或机器模拟，可以 大量处理会计信息、供应商管理审查信息、应收账款账龄信息等，对财务风险形成预判能力。 通过建立数学模型对不同风险因素进行组合分析，使企业能够在较短时间内 迅速识别潜在风险并进行精确的量化分析 ，进而实现对财务风险的及时控制。此外，根据大数据的分析结果设立预警指标与临界指标，还可提醒管理者 在财务风险发生前就做出应对措施 。
德勤认为机器学习可以解读财务人员对于风险的反应方式，从而在没有回馈或干预的情况下自主采取行动，根据持续的信息流快速反应，进而降低财务风险，使财务不需要在人的干预下就可以自主驱动智能工具，实现无人化的风险管控。
阿里巴巴 为了保持现金流的稳定性和充足性，防止现金流风险， 建立了大数据财务风险预警体系 ， 将产生财务风险的内外部经营环境等抽象因素数据化， 利用大数据处理技术对各种风险因子异常变化情况进行识别， 任何涉及到现金流的风险因子出现异常，预警体系都能够基于大数据分析处理进行主动识别，并预警潜在的现金流风险，通知管理人员及时进行风险的管控 。与传统财务风险预警体系不同，大数据财务风险预警体系在云技术的支持下能够实现事前预测、事中处理、事后管控的实时动态监控。
【 小结 】
数字经济时代，在大数据、云计算、区块链等数字技术的冲击下，传统的财务管理模式发生了深刻变革。财务决策从经验驱动变为数据驱动，资金管理从内部管理延伸到全产业链、生态圈的管理，成本核算精细化、成本控制前置化，财务职能从核算监督到决策支持、价值创造，财务报表从定期、标准到实时、多样，财务风险管控从依靠人到机器自动识别、提前预警。企业要抓住数字经济的时代机遇，加快财务管理的数字化转型，充分发挥财务在数据方面具有的先决性优势。
参考文献：
论文查重网站，提供学术不端文献检测，一般高校都会指定要求使用的论文查重网站。常用的论文查重网站有哪些，大家用得比较多的是知网、维普、万方和papertime。论文查重网站一般是一个在线检测网站，我们必须要注册账户，然后提交论文进行检测，还会需要支付一定的检测费用。如果是在知网查重网站进行论文检测，我们一般只能从学校、杂志社和某些学术机构进入，个人是没有办法进入知网查重入口的。互联网上大部分知网论文查重网站都是仿冒，假的。知网官网有声明不会对个人和单位提供所谓的论文查重检测。papertime论文查重网站是支持个人检测的，对于论文初稿检测是非常合适的。我们只要注册一个用户，提交论文就可以进行检测了，大概10分钟左右就可以拿到查重报告。收费仅元每千字。我们在论文查重网站进行检测的时候，一定要注意论文查重网站的正规性，以防止论文被泄露或者被盗取，其次要注意查重报告要及时下载，以防止论文查重报告被系统删除。
用作论文初稿查重性价比很高，论文查重报告参数丰富且详细，可以为论文修改提供指导。
难。财务数字化转型方向的论文写作材料较少，需要严谨的逻辑与准确的形容，要从理论层面厘清财务数字化转型的外在逻辑与内在逻辑，阐述财务数字化转型的角色新定位为赋能者和创新引领者，相对于其他方面的论文来说难度高。论文常用来指进行各个学术领域的研究和描述学术研究成果的文章，简称之为论文。
大部分的企业数字化转型都会从业务端切入，然后再把端到端的全价值链拉通，并获得共生价值，从而完成企业的数字化转型。也有一部分企业是从流程再造入手，通过流程驱动组织整体数字化转型。这些企业的实践，以业务数字化作为切入口，就不仅仅是数字化营销，而是包含了与业务相关的各个部分。他们会组合数字化营销、工业大数据，把线上与线下的业务场景打通，运用数字技术赋能给合作伙伴，形成全价值链的价值共生，并借助于技术平台，全面赋能组织流程与组织成员的价值活动。
-请根据全部给定材料(仅限给定材料)，围绕“在数字时代构建广东发展新优势，把广东建设成为全球领先的数字化发展高地”的主题，自拟题目，撰写一篇议论文。(50分) 要求: (1)文章主题与给定材料联系紧密，思想性强; (2)论点鲜明，论据确凿，论证严密; (3)结构完整，条理清晰，行文流畅; (4)篇幅在800-1000字。 (请根据上述要求书写即可，格式无要求，字数一般在1000字左右) “世异则事异,事异则思变。”构建教字时代是推动数字化发展的内在要求，要坚定不移，不能毕其功于役。要坚持统筹规划，加快构建数字化服务体系，大力打造数字政府。顺应时代的发展，才能回应时代的命题。 政企强合作，打造数字政府，孵育数字化发展的良好环境。改革是发展的内在动力。广东在数字化道路上走在国家前列，大力地推进数字化政府改革建设，通过政企合作、管运分离、服务下沉等，利用科技创新等手段科学统筹整合资源，构建了电子政务服务体系。如广东为了建立政务服务终端平台所推出的“粤省事、粤政易”与”粤商通”等APP，提高了行政办事会务效率，简化群众的办事流程，实现了多方位、多角度的各领域应用一体化式的全网通办。而广州市在政务服务体系更加起到示范作用，组合优质资源，政务部门深度协作，切实把数字化发展建立在数字政府建设基础上，引领政府职能、便民利民、数字办公等同步提升。 企业转型升级，加强生态文明建设，拉动数字化发展的动力引擎。“十三五”时期是数字化发展的关键期和窗口期。加快企业转型升级，区块链大力发展被并列为开局起步之年重点任务，我们要拿出抓铁有痕，踏石有印的劲头，坚持全省“一盘棋”,先“立"后"破"。近年来，广东省通过三链协同推动软件产业发展,大力引导中小微企业数字化升级出台了一系列优惠扶持政策，大幅提升人才待遇，增加基础研究投入，与生态文明建设相结合，为发展提供不竭动力。破除数字化发展梗阻,统筹“立新”与破旧”需要两手抓，两手都要管都要硬，实现发展方式生态化、智能化转型，推动广东省向制造强省过渡，实现人与自然和谐共生。 建立智慧城市、实现精准防疫，激发数字化发展的生机活力。增进民生福址，全面提升人民幸福感、获得感是数字化发展的根本目的。人民群众是历史的创建者，决定着党和国家命运的基本力量。因此，应民生之呼、解民生之忧无疑是推动国家长治久安的唯一路径。古人云:“利民之事，丝发必兴"。建设智慧城市正是这幅"大写意”里不可或缺的一笔，做好智能化建设，提高市民生活品质，优化市民出行方式为市民提供安心防疫服务，对于我们绘就这幅画卷而言具有“造化”之功。因此，必须用心书写每一笔，完成"智慧为民、人民至上”的历史新画卷。 “知者行之始,行者知之成”。一个时代有一个时代的命题，一代人有一代人的时代使命，要认识责任，承担使命，落实行动，让数字时代的构建推动广东成为全球数字化发展的先行者。
数字化转型是什么
数字化转型是以数字化为基础，使用商业智能BI等数字化相关技术为企业进行改革，创建一种新的、或者对已有的商业模式进行重塑，以此来满足时代发展下不断变化的市场格局和用户要求。
数据可视化-派可数据商业智能BI
与以往不同，数字化转型是一种“颠覆性”的改革，是通过数字化思想、数字化技术、数字化管理、商业智能BI等，对企业整体的商业模式进行重新定义，是一种从底层改变企业生产、销售、财务、行政等方方面面的系统级工程。
数字化转型核心是数据
在数字化技术普及应用之后，社会的总体数据量就开始飞速增长，迅速成长为构建现代社会的核心元素。
企业当然也不例外，而且因为业务交流频繁，数据在企业中拥有更高的地位。在数字化转型进行前，企业就因为数字化一直在和数据打交道，存储交换数据，将数据转化为信息，利用商业智能BI获取数据价值。
数据在企业的数字化转型过程中，通过商业智能BI既能提供数字化服务，帮助企业实现精准营销，也能升级改造数字化生产，实现降本增效，更可以应用数字化管理，辅助高层管理人员进行决策。
数字化转型目标是商业创新
经过数字化转型中商业智能BI的数字化支持，企业可以通过用户画像、市场调研、精细化管理、数据分析及需求反馈等数字化手段紧贴客户，挖掘他们内心真正需要而自身并未察觉的需求，从根本上为客户创造价值。
用户需求-派可数据商业智能BI
相比传统意义上的创新，这种商业创新具有很高的门槛，一是要求企业部署业务信息系统、商业智能BI等服务，建立完善信息化发展；二来企业要有组织能力，动员全体员工共同推进数字化转型；三是企业要有长期作战的决心，从宏观上做整体规划，从微观上不断调整和落地。
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