在数字经济全面提速的今天，大数据和智能技术蓬勃发展、业务模式日益革新。其中，新兴金融机构如消费金融、互联网支付、互联网保险等更是出现了快速发展的态势。在业绩增长与管理提升的双重压力下，新兴金融机构管理者纷纷寻求数字化转型升级。在整个过程中，财务管理的职能也将发生重大的变化，不仅是业务的合作伙伴，更是企业的战略指南针。

为实现该目标，就需要财务在跨界创新、资源整合和数据决策等方面进行变革，进行数字化的转型。然而财务数字化转型并非一蹴而就，需要企业管理者在战略目标下，深耕流程管理；在业财融合与管理会计领域，强化与业务的协同性；在数据治理方面，建立数据标准与提高数据质量，从而提升企业的运营效率，改善管理决策的流程，实现精细化运营与价值化管理，以更好地应对内部战略升级及外部环境变化。

普华永道对新兴金融机构作出了深入观察与分析，总结出当下新兴金融机构财务部门普遍面临的三大痛点：

01.流程复杂

流程是业务运作的载体，新兴金融机构需要一套和业务紧密结合、对业务能起到明确指导作用的流程。冗余、割裂的流程不仅增加了运营成本、沟通成本，还增加了流程环节中的操作风险、财务风险、法律风险等各类风险。随着业务创新迭代加速，原有的流程或系统无法快速响应变更的业务需求，导致不同业务场景下，部分业务数据或财务数据依靠手工统计或计算，并手工入账的情况，这些问题亟待企业实现快速迭代、具有柔性的流程管理，以提高对环境、需求的快速适应和响应的能力。

02.业财差异

业务数据和财务数据的衔接作为流程的关键节点之一，财务数据需真实、准确、完整地反映业务事实。然而，部分新兴金融机构的业务部门和财务部门在选择与设计信息系统时相互独立，导致进行业财数据的核对与财务数据溯源上存在诸多难点，如源数据字段缺失、数据口径不一致、业财数据间的时间差异、产品模式复杂不统一、后台数据修改、系统性能难以支持等问题，都阻碍了财务精细化管理。

03.数据分散

在数字化经济全面发展的今天，信息量与日剧增，但如何管理数据、实现数据价值最大化等成为了新兴金融机构管理的一大难题。同时，信息孤岛现象的普遍存在，制约了财务人员使用现有数据来推动决策和业务支持。信息孤岛现象的产生很多原因，如企业间各个部门相互独立，系统架构及存储结构存在较大的差异，数据难以进行共享，数据标准不统一等，都是财务数字化转型道路上的拦路虎。

针对以上痛点，普华永道认为新兴金融机构需要搭建完善的数字化财务管理体系，通过流程自动化、业财数据一体化、数据体系标准化解决方案，全面提升财务管理能力，提高经营决策分析水平。

流程自动化，实现精简高效

通过流程梳理、分析与优化，从业务源头至财务入账全流程消除断点，提高数据流转系统化程度。减少手工操作与干预，剔除无增值环节，提高流程效能，同时无缝对接内控管理要求，快速识别各类风险。流程自动化具体实施步骤为流程现状调研、关键流程识别、流程自动化评估、流程自动化设计、流程自动化实施。

流程现状调研

从业务端出发，依据业务特征与管理要求，识别流程，确定流程分级的颗粒度。通过价值链、部门、职能等流程信息，明确当前流程体系框架，梳理出端到端的流程环节图，评估当前流程的管理成熟度水平。

关键流程识别

遵循重要性及成本效益原则，需要明确关键流程判定规则，识别关键流程（例如：财务报告流程、资金管理流程、核心业务流程、占用资源量较多的流程等是重点关注的流程）。明确关键流程后，深入了解关键流程环节具体工作内容、责任部门与岗位、系统间信息共享项，进一步细化关键流程现状。

流程自动化评估

基于流程现状，根据各流程环节之间数据流转形式与来源，对流程断点及冗余点进行识别、分类与归纳，形成问题原因清单及冗断点分布图，并依据法律法规要求、内控管理要求，识别流程环节中各类风险点及待优化点，形成流程评估报告。

流程自动化设计

针对流程评估结果，从组织架构、流程设计、系统改造、机器人流程自动化工具等多方面提出并选择优化方案，制定流程自动化工作路线图，指导优化工作的落地实施。

流程自动化实施

依据流程自动化改进路线图及工作目标，落实流程优化的具体计划、业务与科技的改进方案，并通过周期性的进度监控与改进方案/计划的再优化，实现持续性的流程优化改进机制。

业财数据一体化，提升经营管理效率

通过系统架构梳理与分析，并结合对流程步骤的理解，设计业财核对点，明确各环节数据的产生时点，进行数据核对及差异根因分析，制定业财数据自动核对方案。实现业财的自动核对，旨在加速业财差异解决、提高业财数据准确性，实现业财数据的即时同步、口径统一，提升经营管理效率。业财数据一体化的具体实施步骤可为对账体系设计、数据问题分析、核对方案制定。

对账体系设计

通过对现行对账体系的评估，结合端到端的流程环节以及财务会计制证规则、系统间关键数据流转等信息，识别现行对账体系的缺点与漏洞,制订关键数据的筛选标准，并从业务条线、关键环节、信息系统等角度设计数据核对多维度体系。

数据问题分析

根据对账体系的核对要点，以数据分析为手段，对关键业财数据项的准确性、完整性进行分析，查找并分析其中问题产生的原因。如业务口径的贷款余额，与财务口径的财务贷款余额科目之间数据口径进行分析匹配及核对，对存在差异的环节与数据进行根因分析及归类。根据我们项目实践经验，产生差异的主要环节为：系统逻辑设计、业务流程设计、数据修改方案及流程管理、系统防重控制机制、系统制证频次有效性、系统接口异常处理机制。

核对方案制定

根据数据问题分析的结果制定系统自动数据核对规则、核对方案，并提出系统优化建议方案及实施路线图，指导对账体系建设。同时，制定数据核对与检查的流程规范供财务人员操作执行，达到业财数据差异快速识别并解决的目的。

数据体系标准化，实现数据质量提升，支持管理决策

通过统一数据标准、规范数据口径，全面提升数据质量，实现从数据被动化管理到主动化管理的转变，进一步支持经营分析精准化、智慧化。数据体系标准化具体实施步骤可分为数据标准确立、数据质量评估、数据质量提升。

数据标准确立

对企业财务管控中出现的各类重要数据项制定标准，明确数据唯一标识与编码，实现对内对外的概念统一，标准统一，口径统一，消除业务歧义，有效支持跨部门间数据共享。在标准确立的过程中重点关注监管和行业规范、企业数据管理制度、跨部门及系统建设需求以及数据问题现状。

数据质量评估

从数据完整性、准确性、一致性、有效性、及时性、合理性六大维度评估数据质量现状及明确数据血缘关系与数据属主。从提高数据质量目标出发，依据数据质量评估规则，对数据进行分析评估。

数据质量提升

基于数据质量评估结果，提出数据质量优化整改建议。通过建立数据质量管理机制，编制数据质量管理工具，基于数据的生命周期，对数据源头、数据历史版本、数据流转延时与变形、数据存储丢失等问题提出有针对性的问题解决方案，并建立长效的数据质量监控机制。

通过流程自动化、业财数据一体化、数据体系标准化，为搭建数字化、智能化的财务管理体系创造基础，是对传统财务管理体系的再造与革新，让财务管理更贯通、更智慧、更敏捷，提升运营管理的效率，并为企业管理决策者们提供更加及时、准确的决策依据。

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