智能網(wǎng)聯(lián)時代汽車企業(yè)財務數(shù)字化轉型的路徑

在智能網(wǎng)聯(lián)時代，汽車企業(yè)面臨著財務數(shù)字化轉型的迫切需求。本文深入分析了車企轉型過程中存在的問題，諸如數(shù)據(jù)質(zhì)量與安全問題、數(shù)字化技術應用局限性、數(shù)字化財務人才短缺以及財務與業(yè)務融合障礙等。針對這些問題，本文提出了相應的解決路徑，包括加強數(shù)據(jù)質(zhì)量與安全管理、培養(yǎng)數(shù)字化財務人才、推動財務與業(yè)務深度融合，打破部門壁壘，使財務數(shù)據(jù)能實時反映業(yè)務動態(tài)，為企業(yè)決策提供有力支持。希望通過這些研究，能為汽車企業(yè)財務數(shù)字化轉型提供參考，助力企業(yè)在智能網(wǎng)聯(lián)時代浪潮中穩(wěn)健前行。

隨著科技的飛速發(fā)展，智能網(wǎng)聯(lián)技術在汽車行業(yè)掀起了一場深刻的變革。生產(chǎn)智能化使得汽車制造過程更加高效、精準，自動化生產(chǎn)線與智能設備的廣泛應用，大幅提升了生產(chǎn)效率與產(chǎn)品質(zhì)量；產(chǎn)品網(wǎng)聯(lián)化則讓汽車從傳統(tǒng)的交通工具轉變?yōu)橐苿拥闹悄芙K端，具備了實時通信、數(shù)據(jù)交互等功能，為用戶帶來全新的駕駛體驗。在這樣的背景下，汽車企業(yè)財務數(shù)字化轉型顯得尤為重要。數(shù)字化財務能夠更好地應對市場變化，為企業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展提供有力支持，在智能網(wǎng)聯(lián)時代助力汽車企業(yè)脫穎而出。

一、汽車企業(yè)財務數(shù)字化轉型現(xiàn)狀

隨著智能網(wǎng)聯(lián)技術的快速發(fā)展，汽車企業(yè)紛紛開啟財務數(shù)字化轉型之路。目前，許多汽車企業(yè)已經(jīng)引入了財務信息系統(tǒng)，如 ERP（企業(yè)資源計劃）系統(tǒng)、財務管理軟件等，這些系統(tǒng)在提高財務工作效率方面發(fā)揮了重要作用。通過自動化財務流程，企業(yè)能夠更快地完成賬務處理、報表生成等基礎工作，減少了人工操作的時間和錯誤率。此外，部分汽車企業(yè)還開展了數(shù)據(jù)分析的初步嘗試，利用數(shù)據(jù)挖掘技術對財務數(shù)據(jù)進行分析，為決策提供了一定的支持。然而，這些嘗試大多還停留在基礎層面，未能充分發(fā)揮數(shù)據(jù)的潛在價值。雖然一些汽車企業(yè)已經(jīng)建立了數(shù)據(jù)中臺，但數(shù)據(jù)的整合和應用還不夠深入，數(shù)據(jù)驅動決策的能力仍有待提升。此外，財務與業(yè)務系統(tǒng)的集成度還不夠高，業(yè)財融合的深度和廣度有待進一步加強。

二、汽車企業(yè)財務數(shù)字化轉型中的問題

（一）數(shù)據(jù)質(zhì)量與安全問題

在智能網(wǎng)聯(lián)時代，汽車企業(yè)財務數(shù)字化轉型面臨顯著的數(shù)據(jù)質(zhì)量與安全問題。

第一，員工數(shù)據(jù)安全意識薄弱。部分員工在數(shù)據(jù)處理過程中缺乏基本的安全意識，如隨意共享敏感數(shù)據(jù)、使用弱密碼等，進一步加劇了數(shù)據(jù)安全風險。同時，員工可能因疏忽將包含客戶隱私信息的文件誤發(fā)給無關人員，或因使用簡單密碼而被黑客輕易破解。

第二，數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊。汽車企業(yè)數(shù)據(jù)來源廣泛，涵蓋車輛傳感器、用戶行為、生產(chǎn)制造等多維度數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)量龐大且結構復雜。這使得數(shù)據(jù)清洗、整合與分析難度增大，易出現(xiàn)數(shù)據(jù)不準確、不一致的情況，影響財務決策的可靠性。例如，車輛傳感器數(shù)據(jù)可能因設備故障或信號干擾而出現(xiàn)誤差，用戶行為數(shù)據(jù)可能因樣本偏差或數(shù)據(jù)采集不全面而失真，生產(chǎn)制造數(shù)據(jù)可能因不同環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)格式和標準不一致而難以整合。

第三，數(shù)據(jù)安全隱患突出。部分汽車企業(yè)數(shù)據(jù)安全管理措施滯后，未能及時更新適應新的數(shù)據(jù)環(huán)境，技術防護手段有限，如缺乏先進的加密技術、訪問控制和數(shù)據(jù)備份機制，難以有效防范外部攻擊和內(nèi)部數(shù)據(jù)濫用。例如，企業(yè)可能因未及時更新加密算法而被黑客破解，或因訪問控制不嚴格而導致內(nèi)部員工違規(guī)訪問敏感數(shù)據(jù)。

（二）數(shù)字化技術應用的局限性

第一，認識不足。許多汽車企業(yè)對數(shù)字化技術的認識仍停留在表面，將其視為簡單的工具，未能充分挖掘其在財務領域的深度應用潛力，導致技術應用流于形式，無法發(fā)揮其應有的價值。

第二，投入有限。企業(yè)在數(shù)字化轉型上的資金投入不足，缺乏足夠的資源來引進先進的數(shù)字化技術和設備，限制了技術的應用范圍和效果，難以滿足財務數(shù)字化轉型的需要。

第三，標準缺失。行業(yè)內(nèi)缺乏統(tǒng)一的技術標準與規(guī)范，企業(yè)在技術選型和系統(tǒng)集成時面臨困難，影響了數(shù)字化技術在財務領域的深入應用，增加了企業(yè)的運營成本和管理難度。

（三）財務人員數(shù)字化素養(yǎng)不足

在智能網(wǎng)聯(lián)時代，汽車企業(yè)財務數(shù)字化轉型過程中，財務人員數(shù)字化素養(yǎng)不足的問題較為突出。一方面，傳統(tǒng)財務教育與培訓體系更新滯后，未能及時納入數(shù)字化技術相關內(nèi)容，使得財務人員在數(shù)字化知識儲備上存在明顯短板，難以應對數(shù)字化轉型帶來的挑戰(zhàn)。另一方面，企業(yè)內(nèi)部缺乏良好的數(shù)字化學習氛圍和有效的激勵機制，導致財務人員在日常工作中缺乏學習數(shù)字化技術的動力。此外，部分財務人員自身對數(shù)字化技術學習的積極性不高，轉型動力不足，認為數(shù)字化技術與自身工作關聯(lián)不大，缺乏主動學習的意愿，這些因素共同導致財務人員數(shù)字化素養(yǎng)難以滿足企業(yè)財務數(shù)字化轉型的需求。

（四）財務與業(yè)務融合障礙

在智能網(wǎng)聯(lián)時代，汽車企業(yè)的業(yè)務模式不斷創(chuàng)新，財務數(shù)字化轉型面臨著諸多挑戰(zhàn)，其中財務與業(yè)務融合障礙尤為突出。

第一，目標差異。財務部門與業(yè)務部門在企業(yè)發(fā)展目標上存在不一致。財務部門更關注成本控制和風險防范，力求確保企業(yè)財務狀況的穩(wěn)健；而業(yè)務部門則更注重市場拓展和產(chǎn)品創(chuàng)新，追求業(yè)務增長和市場占有率。這種目標差異導致雙方在資源配置、風險控制等方面產(chǎn)生分歧，難以形成合力。

第二，流程脫節(jié)。財務流程往往滯后于業(yè)務流程的變化。在業(yè)務模式創(chuàng)新頻繁的背景下，財務流程的調(diào)整和優(yōu)化速度較慢，難以滿足業(yè)務發(fā)展的需求。這種脫節(jié)現(xiàn)象使得財務部門在支持業(yè)務發(fā)展過程中顯得力不從心，影響了企業(yè)的整體運營效率。

第三，數(shù)據(jù)整合困難。財務數(shù)據(jù)與業(yè)務數(shù)據(jù)未能有效整合，缺乏統(tǒng)一的數(shù)據(jù)平臺和數(shù)據(jù)標準。這使得財務部門在分析業(yè)務數(shù)據(jù)、制定財務策略時，難以獲取全面準確的信息，從而影響決策的科學性和有效性。

第四，溝通協(xié)調(diào)不足。缺乏有效的溝通協(xié)調(diào)機制與融合平臺，導致財務與業(yè)務難以形成合力。在實際工作中，財務部門與業(yè)務部門之間的溝通不暢，信息傳遞不及時，導致雙方在目標、流程、數(shù)據(jù)等方面產(chǎn)生分歧，難以形成協(xié)同效應。

三、汽車企業(yè)財務數(shù)字化轉型路徑

（一）加強數(shù)據(jù)質(zhì)量與安全管理

在智能網(wǎng)聯(lián)汽車時代，數(shù)據(jù)質(zhì)量與安全共同構成企業(yè)數(shù)字化轉型的雙重基石。據(jù)有關調(diào)查顯示，全球企業(yè)因數(shù)據(jù)質(zhì)量問題導致的年度財務損失平均達1500萬美元，而數(shù)據(jù)安全事件造成的直接損失同比上升42%。汽車企業(yè)每天處理超10億條異構數(shù)據(jù)，涵蓋研發(fā)數(shù)據(jù)精度（公差±0.01mm）、供應鏈交易一致性（98%匹配率要求）、財務核算完整性（30+核算維度）等關鍵質(zhì)量指標，同時面臨日益復雜的安全威脅。

互聯(lián)網(wǎng)車企的多維治理框架建設應包含：1.構建數(shù)據(jù)全生命周期管理體系，參照ISO8000數(shù)據(jù)質(zhì)量標準，長城汽車建立的“五維質(zhì)量評估模型”（完整性、準確性、時效性、一致性、合規(guī)性）使BOM數(shù)據(jù)準確率提升至99.97%；2.實施動態(tài)數(shù)據(jù)清洗機制，特斯拉工廠部署的智能校驗系統(tǒng)，通過128個質(zhì)量規(guī)則引擎實時攔截異常數(shù)據(jù)；3.建立主數(shù)據(jù)管理（MDM）平臺，上汽集團搭建的“數(shù)據(jù)中樞”系統(tǒng)統(tǒng)一管理2000+核心數(shù)據(jù)實體，消除43%的數(shù)據(jù)冗余；4.開發(fā)數(shù)據(jù)質(zhì)量可視化看板，蔚來汽車應用的Power BI質(zhì)量監(jiān)測系統(tǒng)可實時追蹤150+個質(zhì)量KPI。

互聯(lián)網(wǎng)車企的安全防護體系升級需著力于：1.構建零信任架構，廣汽研究院采用量子加密技術改造供應鏈金融系統(tǒng)，數(shù)據(jù)傳輸安全性提升300%；2.實施數(shù)據(jù)分類分級防護，參照《汽車數(shù)據(jù)安全管理若干規(guī)定（試行）》，將研發(fā)圖紙（絕密級）、財務數(shù)據(jù)（機密級）、營銷數(shù)據(jù)（受控級）差異化管控；3.部署智能審計系統(tǒng)，比亞迪應用的AI溯源技術可30秒定位數(shù)據(jù)異常源頭；4.開展攻防演練，小鵬汽車每季度的“數(shù)據(jù)護盾”行動已識別修復127個安全漏洞；5.建設隱私計算平臺，長安汽車聯(lián)合騰訊開發(fā)的聯(lián)邦學習系統(tǒng)，在保障數(shù)據(jù)安全前提下將信用評估效率提升55%。

典型實踐案例顯示：寧德時代通過部署“雙輪驅動”管理體系，一方面建立覆蓋原材料采購到電池退役的全鏈路質(zhì)量追蹤系統(tǒng)，使成本核算誤差率從1.2%降至0.3%；另一方面應用區(qū)塊鏈存證技術，關鍵財務數(shù)據(jù)防篡改能力達到軍工級標準，成功通過TISAX三級認證。寶馬沈陽工廠實施的“數(shù)據(jù)鍍膜”計劃，通過214個質(zhì)量檢查點和7層安全防護網(wǎng)，確保每輛車的2.5萬組生產(chǎn)數(shù)據(jù)完全符合IFRS17準則要求。

（二）深化數(shù)字化技術應用

當前汽車產(chǎn)業(yè)數(shù)字化技術應用呈現(xiàn)三大趨勢：技術集成化（如數(shù)字孿生與區(qū)塊鏈融合）、場景智能化（AI驅動的實時財務決策）、平臺生態(tài)化（構建產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺）。波士頓咨詢研究指出，深度應用數(shù)字技術的車企財務運營效率可提升45%。

深化數(shù)字化技術應用具體實施策略應包括：1.構建財務數(shù)字技術矩陣。吉利集團建立的“星睿財務智腦”整合了NLP（自然語言處理）、知識圖譜等技術，合同審核效率提升70%；2.開發(fā)智能預測系統(tǒng)，如比亞迪應用的供應鏈金融風險預警模型，融合200+個動態(tài)指標，預測準確率達92%；3.部署區(qū)塊鏈電子發(fā)票系統(tǒng)，譬如特斯拉中國區(qū)通過Hyperl edger框架，發(fā)票處理時效從3天縮短至2小時；4.建設財務數(shù)字孿生平臺，譬如寶馬沈陽工廠通過虛實映射技術，將預算編制周期壓縮60%；5.參與標準體系建設，中國汽車工業(yè)協(xié)會主導制定的《智能網(wǎng)聯(lián)汽車財務數(shù)據(jù)格式與定義》已涵蓋12類數(shù)據(jù)接口規(guī)范。

關鍵技術應用案例：大眾汽車集團部署的智能應收款管理系統(tǒng)，結合物聯(lián)網(wǎng)（IoT）和人工智能技術，實時追蹤全球2000+經(jīng)銷商銷售數(shù)據(jù)，應收賬款周轉天數(shù)從45天降至28天，壞賬率下降1.2個百分點。

（三）培養(yǎng)與引進數(shù)字化財務人才

德勤《2023汽車行業(yè)人才報告》顯示，兼具財務專業(yè)能力和數(shù)字技能的復合型人才缺口達68%。智能網(wǎng)聯(lián)時代對財務人員提出了新要求：掌握Python/RPA開發(fā)（35%崗位要求）、理解車聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)架構（62%崗位要求）、具備業(yè)財融合思維（89%崗位要求）。

實施路徑包括：1.構建三級人才培養(yǎng)體系。蔚來汽車建立的“財務數(shù)字人才梯隊”包含基礎技能層（全員Python培訓）、專業(yè)應用層（大數(shù)據(jù)分析師認證）、戰(zhàn)略決策層（數(shù)字化CFO特訓營）；2.創(chuàng)新校企合作模式。北京汽車與中央財經(jīng)大學共建“智能財務實驗室”，開發(fā)AR實訓系統(tǒng)模擬智能工廠成本管控場景；3.建立數(shù)字技能認證體系。參照ACCA新推出的數(shù)字財務師（DFA）認證標準，制定內(nèi)部晉升標準；4.實施“數(shù)字星火計劃”。小鵬汽車選拔TOP10%財務人員赴硅谷進行沉浸式技術研修；5.構建柔性人才網(wǎng)絡。長城汽車建立的“財務數(shù)字人才庫”整合了內(nèi)部專家、高校學者、技術供應商等多元主體。

（四）推動財務與業(yè)務深度融合

業(yè)財融合的深層次矛盾體現(xiàn)在：數(shù)據(jù)標準不統(tǒng)一（32%企業(yè)存在）、流程斷點多（平均每個訂單流轉涉及6個系統(tǒng)）、決策時滯長（傳統(tǒng)預算周期達45天）。麥肯錫研究顯示，實現(xiàn)深度業(yè)財融合的企業(yè)，ROE平均提升2.3個百分點。

具體實施路徑應包括：1.建立三維融合機制。上汽通用五菱構建的“鐵三角”模式（財務BP+產(chǎn)品經(jīng)理+供應鏈專家），使新車型成本預估周期縮短40%；2.開發(fā)智能協(xié)同平臺。吉利研究院部署的“業(yè)財數(shù)據(jù)湖”整合了研發(fā)、生產(chǎn)、銷售等12個系統(tǒng)數(shù)據(jù)源；3.實施流程再造。廣汽埃安通過RPA+AI改造126個業(yè)財流程節(jié)點，發(fā)票核對準確率提升至99.97%；4.構建價值導向指標體系。比亞迪建立的“價值樹”模型，將企業(yè)戰(zhàn)略分解為300+個業(yè)財聯(lián)動KPI；5.開展常態(tài)化融合實踐。長安汽車每月舉行的“業(yè)財沙盤推演”，通過數(shù)字孿生技術模擬不同市場環(huán)境下的財務決策。

典型創(chuàng)新案例：特斯拉上海超級工廠實施的“實時成本穿透系統(tǒng)”，通過物聯(lián)網(wǎng)設備采集5000+個生產(chǎn)參數(shù)，結合邊緣計算實時核算單車成本，使成本偏差率控制在0.5%以內(nèi)。寧德時代建立的“業(yè)財神經(jīng)中樞”，整合供應鏈、生產(chǎn)、銷售數(shù)據(jù)，客戶信用評估響應時間從3天縮短至15分鐘。

四、結語

在智能網(wǎng)聯(lián)時代，汽車企業(yè)若想成功實現(xiàn)財務數(shù)字化轉型，加強數(shù)據(jù)質(zhì)量與安全管理是基礎保障，這能確保企業(yè)核心數(shù)據(jù)的質(zhì)量與安全，為企業(yè)穩(wěn)定運營護航。深化數(shù)字化技術應用是核心驅動力，如大數(shù)據(jù)、人工智能等技術可深度挖掘財務數(shù)據(jù)價值，為企業(yè)決策提供精準依據(jù)。培養(yǎng)數(shù)字化財務人才是關鍵支撐，具備數(shù)字化技能與財務專業(yè)知識的人才能夠有效運用數(shù)字化工具，推動財務工作創(chuàng)新。而推動財務與業(yè)務融合則是轉型的重要方向，使財務能夠更好地服務于業(yè)務發(fā)展，提升企業(yè)整體競爭力。這些策略在提升企業(yè)競爭力方面發(fā)揮著重要作用，能夠幫助企業(yè)更快地響應市場變化，在激烈的市場競爭中脫穎而出；在優(yōu)化資源配置上，車企可依據(jù)精準的數(shù)據(jù)分析，合理分配資金、人力等資源，避免浪費；在提高決策效率上，實時準確的財務數(shù)據(jù)與分析結果能使企業(yè)管理層迅速做出科學決策，減少決策失誤。

（作者單位：北汽福田汽車股份有限公司時代領航卡車工廠）

作者簡介：張曉娜，1989年4月出生，女，漢族，山東諸城人，本科，會計師。研究方向：企業(yè)財務管理。