数智化五大升级之财务信息数字化

（整理自中兴新云陈虎视频号，发布于 2026 年 5 月 20 日）

第三个升级是财务信息数字化升级，包含：

统一制定数据标准；

常态开展数据治理；

深度挖掘数据价值。

为什么会把数据标准单独拿出来？其实数据标准是数据治理其中的一部分，是第一步。国资委在推进司库监管与风险监管的时候，下发了 18 项数据标准。就像扣扣子一样，把第一颗扣子扣对了。对于数字化来说，第一步就要定义数据标准。把它从数据治理中间单独列出来，表明它的重要性。

接下来还有两件事要做。

第一件事是数据治理，涵盖元数据、数据标准、数据质量、数据安全、数据全生命周期管理等等。要注意，很多财务部门会觉得数据治理不是财务部门的事情，但是要站在另一个角度来认识到，数据治理最大的受益者和最大的“受害者”都是财务部门。因为财务部门是企业中间唯一一个专门采集、加工、处理和提供数据的部门，所以数据质量好不好，直接影响着财务部门的职能发挥效果。在小数据的情况下，在仅仅处理会计科目的数据情况下，其实财务部门没必要关注数据治理，只需要关注会计科目和核算维度就可以了。但是如果要转化为大数据分析的角度，为企业经营管理的方方面面提供数据的时候，会发现没有数据治理基本寸步难行。所以财务部门要竭尽全力联合 IT 部门和各个数据 owner 部门去推动数据治理。

第二件事是建立企业数据价值链，深度挖掘数据价值。财务部门自身有一个极简的数据从采集到产生价值的过程：

拿到原始凭证是数据采集；

对原始凭证进行审核是数据清洗；

将原始凭证转化为记账凭证、会计凭证是数据标签；

把会计凭证录入到会计核算系统里是入池进湖；

对会计核算系统中间的明细账和总账进行了一层数据关联；

对外提供会计报表就是一个数据产品或者数据服务。

这是财务部门传统极简的手工模式下的数据价值过程。延伸至大数据，要有一条标准化的数据价值链，完成数据采集、数据清洗、数据标签、数据计算、数据指标、数据展示的过程，深度挖掘数据价值。

财务部门在数据治理和数据价值链的支持下转向了数字化，从仅仅提供报表转化为提供数、表、图、模，既提供数据，也提供报表，还提供图形，还提供模型。这是财务部门数据产品的极大丰富。