近年来，移动互联网、大数据、云计算、物联网、人工智能、区块链等信息技术的深入发展和广泛应用，促进了数字技术与人们生活工作场景的深度融合，而这种融合反过来推动了数字化转型和数字经济发展。数字化转型能提高全球要素资源配置效率，重塑全球经济结构，重构全球竞争格局，推动生产生活方式和治理方式的深刻变革，是产业新业态、新生态及新商业模式的关键力量。数据作为数字经济的核心生产要素，对提高生产效率的乘数作用日益凸现，但同时存在着数据产权、数据安全和隐私保护等日益突出的问题，如何通过数据治理、数据挖掘来实现全方位、全链条降本增效和高质量发展，进而形成市场创新新动能，是数字经济发展的关键问题。 财务作为企业天然的数据中心，财务数字化转型适合作为企业数字化转型的着手点和突破口。国资委发布的《关于中央企业加快建设世界一流财务管理体系的指导意见》中建议企业积极探索依托财务共享实现财务数字化转型的有效途径，创新共享模式、流程与技术。目前我国多数大中型企业通过财务共享服务模式进一步重构财务组织，优化业务流程，加强财务管控，统一会计核算标准，释放了核算资源，通过连接和协同内外部数据，提升了财务数据质量和财务运营效率，一定程度上达到了数据集中和数据治理的效果，但是由于组织变革不到位、流程再造不彻底、员工数据挖掘与分析能力不强、业财融合程度不够、数据质量不高等原因，数据应用一度陷入困境。 2022年7月30日，上海国家会计学院等机构发布了2022年影响中国会计人员的十大信息技术，中台技术（数据、业务、财务中台等）作为十大信息技术之一，其通过业财深度融合打破系统间的信息壁垒，通过数据汇聚与治理，挖掘数据价值形成数据资产，把数据资产应用于经营管理，实现数据资产价值变现。把中台思想与财务共享服务相结合是财务数字化转型的新型手段，利用中台技术，将业务资料转化为数据生产力，实现数据赋能业务，对于解决数据应用困境具有重要意义。 二、财务共享模式下数据应用的困境 企业在生产经营过程中产生大量数据，沉淀在财务共享中心的财务数据是其重要组成部分。由于企业数据管理意识不强，存在数出多门、标准不一、碎片化存储、业务与财务系统割裂等问题，导致包括财务数据在内的大量数据在应用过程中存在三大痛点。 （一）数据分散，碎片化存储——有数不能用、不会用 企业在财务共享建设过程中往往更重视流程需求，容易忽视数据之间的关系。在科层制组织管理体系下，不同部门在同一个经济活动中从各自的角度理解和定义数据，按照流程、专业和应用分类的数据分散于不同部门，以碎片化形式存储在不同系统中，不仅物理形式上分散，逻辑上也缺乏应有的可比性，容易形成信息孤岛，进而割裂企业集团内部的信息沟通机制，导致财务数据与其他数据之间相关性缺失，融合困难，从而降低了企业数据的整体价值，即出现“有数不能用、不会用”的现象。 （二）数出多门，缺少统一标准，数据质量不高——有数不好用 企业经营管理产生的数据类型多样，既有结构化数据，也有半结构化、非结构化数据。财务共享服务中心采集的主要是结构化财务数据，这些数据仅占企业可利用数据的“冰山一角”，大量来自企业内外部的多类型异构数据无法通过财务共享服务中心来汇聚和处理。由于缺乏统一标准，不同部门、不同系统对数据项属性定义不统一，存在着同一数据项在不同系统中的类型和长度要求不一致等问题，造成数出多门各不相同，数据质量不高，难以为管理决策服务，即出现“有数不好用”的现象。 （三）缺少安全管理机制，数据安全无法得到保障——有数不善用 企业经营管理中存在一些机密关键数据或敏感数据，财务共享模式下，如果没有明确数据安全责任部门，未设置数据安全相关岗位，缺乏完善的分类分级管理、访问与控制权限管理、安全合规评估、全生命周期管理、安全应急响应管理等数据安全管理制度，当发生数据泄露、信息被篡改等数据安全事故时，会出现数据生产、运营、管理人员权责不清晰、安全事故无法追责、数据难使用等问题，即出现“有数不善用”的现象。 三、财务共享模式下数据治理的动机 随着“数据即资产”理念得到广泛认同，加强数据治理、提升数据质量被提到前所未有的高度，但并不是所有沉淀在财务共享服务中心的数据都有价值，数据价值与数据质量有关，不同的企业开展数据治理的动机不同，大体包括： （一）实现“一数一源，一源多用” 由于企业不同信息系统间集成度往往不高，各业务及财务数据分散在不同信息系统中，同一数据项从不同系统采集到的数值不一致的情况时有发生。数据多源不仅增加其采集、报送、储存成本，而且反复收集数据造成资源浪费和数据冗余。同时，由于数据责任主体不明确，数据的安全性、完整性、一致性、准确性也无法保证，不完整、不准确的数据无法真实反映企业生产经营情况和财务成果，也无法支撑企业经营管理和决策，数据的资产属性无法发挥。财务共享模式下要真正发挥数据的作用，必须开展数据治理，通过制定完善的数据管理制度，明确数据各责任主体的责权利，严格执行数据标准，建立数据共享机制，做到“一数一源，一源多用”，提升数据利用效率和应用水平，切实实现数据向业务赋能。 （二）实现数据管理风险可控 随着数据价值越来越大，数据管理风险问题越发严峻。“大智移云区”等信息技术在企业财务共享中心数字化中的广泛应用，使网络架构设计更加高速灵活开放，虚拟网络设备、虚拟网络存储管理难度增大，从而造成数据管理更不可控，容易遭受更多的黑客攻击、恶意代码感染或数据窃取与篡改等信息安全风险，数据造假、数据滥用、敏感数据被泄露等道德风险贯穿于数据生命周期，数据存在不完整、不准确等质量低下风险。因此，企业有意愿通过数据治理，构建完善的数据治理组织体系和管理制度体系，从组织和制度上防范风险的发生；建立数据治理文化，开展数据伦理道德风险评估；加强数据监管，严格数据管理制度、标准与流程的执行，使得数据风险在可控范围之内，从而保障企业营运合规。
