［摘要］近年来，企业对管理会计信息化建设的重视程度不断提高，但从整体来看，企业管理会计信息化建设在数据利用、技术应用等方面存在诸多不足。基于此，文章深入分析大数据时代企业管理会计信息化建设面临的现实困境，并提出有效对策，包括强化数据治理、深化技术应用、推进业财融合等，以期为企业推进管理会计信息化建设提供支持，切实发挥管理会计的作用。

　　［关键词］企业；管理会计；信息化建设；大数据技术；数据要素

　　0引言

　　大数据时代的到来，使得数据要素成为企业关键的生产要素之一。管理会计是企业内部管理的核心工具，其职能的发挥需要依托对财务和非财务数据的加工、分析和利用，从而为企业制定经营决策提供科学依据。企业在推进管理会计信息化建设的过程中要强化大数据应用，让管理会计突破传统数据处理的局限，实现对企业全价值链数据的实时采集、深度分析和精准预测。

　　1大数据时代企业管理会计信息化建设面临的困境

　　1.1数据治理体系不完善，数据质量和安全问题突出

　　大数据时代，数据要素已然成为企业管理会计信息化建设的重要依托。当前，企业的数据来源呈现出全域化、实时化、多模态的特点，除了传统的财务数据、业务数据、客户数据，还涵盖物联网终端所采集的生产数据、社交媒体平台的用户舆情数据、第三方数据服务商提供的行业宏观数据等。这些数据不仅包含结构化数据，还涵盖XML日志、JSON接口数据等半结构化数据，以及音频、视频等非结构化数据。对于企业管理会计信息化建设而言，数据处理无疑成为巨大挑战。

　　当前，部分企业尚未构建起覆盖数据采集、清洗、存储、销毁全流程的数据治理体系，导致数据管理陷入多重困境。具体表现如下：一是数据标准碎片化，各业务系统之间缺乏统一的数据定义和编码规则，系统兼容性不足，形成了一个个相互隔离的“数据孤岛”，严重阻碍了管理会计对全价值链数据的整合与分析；二是数据质量管控机制薄弱，数据缺失、数据重复、数据错误等问题频发，使得管理会计生成的成本分析报告、盈利预测模型不准确，导致企业作出错误的决策［1］。此外，数据量的增加拉高了数据安全风险等级，企业面临着数据失窃、数据泄露等风险。

　　1.2技术应用层次较低，未能充分发挥大数据的价值

　　尽管当前很多企业开始将大数据技术纳入管理会计信息化建设中，但从实际应用效果来看，普遍存在“重部署轻应用、重形式轻实效”的现象。技术应用层次较低，还停留在工具化的初级阶段，未能有效触及管理会计的价值创造需求。

　　在常规的管理场景中，企业管理会计信息系统的功能多聚焦于数据搬运和简单加工，数据处理环节的智能化水平不高，导致管理层获取的经营分析结果滞后于业务动态；数据分析功能则侧重于描述性分析，系统内置的分析模型多为简单的同比、环比计算，无法满足复杂的多维度交叉分析需求。而在核心业务场景中，技术应用的浅层化问题更为突出。以成本控制为例，当前很多企业采用作业成本法，尽管这一方法引入了“作业”维度，但成本动因数据仍然依靠人工定期统计，难以应对柔性生产、定制化订单等业务模式变化所带来的成本变化。

　　1.3组织架构僵化，业财融合存在障碍

　　管理会计的职能发挥要依托跨部门的协同配合，其信息化建设对组织架构的协同度要求也很高。但目前企业的组织架构普遍存在部门壁垒化、流程碎片化问题。各部门依据专业职能划分权责边界，形成“烟囱式”管理模式，部门间缺乏常态化的协同机制和数据共享机制，这直接导致业务和财务之间形成了“有形+无形”的双重壁垒，影响着跨部门协作机制的落地。

　　业务和财务之间的“两张皮”现象会给业财数据对接带来严重阻碍，包括数据口径不统一、流程断点频发、数据颗粒度不匹配等。这些障碍会导致管理会计信息化系统陷入“需求设计偏差—数据输入滞后—分析结果失真”的恶性循环［2］。例如，某零售企业在管理会计信息化系统中上线了库存管理模块，但其未充分吸纳门店业务团队提出的动态补货阈值建议，而是依据财务历史销售数据来设定参数，导致实际运行中出现畅销商品缺货率上升，滞销商品库存积压增加的现象。该企业的管理会计信息化系统不仅没有实现管理效率的提升，反而加剧了经营风险。

　　2大数据时代企业管理会计信息化建设的对策

　　2.1完善数据治理体系，保障数据质量安全

　　大数据时代，数据要素已然成为企业管理会计信息化建设的重要元素，数据质量驱动着管理会计战略价值的有效发挥。对此，企业要将数据治理提升到战略高度，将其与业务发展战略深度绑定，构建起涵盖数据全生命周期的治理体系。

　　2.1.1成立数据治理委员会

　　企业要成立跨部门的数据治理委员会，由企业高管担任负责人，同时吸纳财务、业务、信息技术、风控等部门的核心骨干，制定数据所有者制度，指定各个部门作为特定数据类别的所有者，负责对应数据的标准制定和质量问责，形成“谁产生数据、谁负责管理”的责任机制。

　　在此基础上，委员会要制定统一的数据标准和规范体系，形成企业级的数据字典，对客户、产品、供应商等核心主数据进行统一编码，同时还要细化数据元属性定义。以“客户数据”为例，针对企业的客户数据，数据标准中需要明确客户身份证件、所属区域、客户等级、信用额度等核心字段的口径和格式，并依托主数据管理系统实现各业务系统中主数据的实时同步，从源头打破“数据孤岛”现象［3］。

　　2.1.2打造数据质量管控闭环机制

　　企业要加快构建“事前预防—事中监控—事后优化”的数据质量管控闭环机制，全面提升数据的质量，为管理会计信息化建设奠定基础。

　　在事前预防环节，企业要从源头入手，建立完善的数据质量评估指标体系，从准确性、完整性、一致性、及时性等维度制定标准，并将其转化为系统的自动校验规则，在数据生成或录入时就对其进行校验，拦截基础性错误。在事中监控阶段，企业要引入专业的数据质量监控工具，对数据流转的整个流程开展实时监测，并设置动态预警阈值。例如，管理会计信息化系统可以设置当某类数据错误率超过0.5%时，系统会自动向数据所有者发送预警通知，并暂停异常数据的应用。在事后优化层面，企业要建立数据质量问题溯源和整改机制，定期对数据质量进行评估，并总结形成数据质量报告，定期分析数据质量低的原因，开展专项整改。

　　2.1.3建立数据安全保障体系

　　企业要从技术、制度和人员3个维度着手，构建三位一体的数据安全保障体系。

　　在技术维度，企业要引入分层加密、访问权限控制、身份认证等数据安全防护技术，形成可靠的数据保护体系。以数据加密为例，针对数据存储，企业可采用AES-256加密算法实现核心数据的加密存储；针对数据传输，企业则可以利用安全套接层（Secure Socket Layer,SSL）或传输层安全（Transport Layer Security,TLS）协议保障数据在传输过程中的安全；针对数据应用，企业要依托数据脱敏工具，对敏感数据进行部分掩码显示。

　　在制度和人员维度，企业要制定数据分类分级管理办法，对数据进行分级分类管理，并明确不同等级数据的存储、传输、销毁要求。企业还要定期开展针对员工的数据安全培训和应急演练活动，针对常见的数据风险开设钓鱼邮件识别、数据泄露应急处置流程等课程。

　　2.2深化大数据技术应用，提升分析决策能力

　　在管理会计信息化建设过程中，企业要强化大数据技术的应用，突破基础应用的局限，向价值创造跃迁。企业要构建起从数据采集、模型构建到决策输出的闭环应用体系，真正实现技术优势向管理效能的转化，为成本控制、预算管理、风险管控赋能。

　　2.2.1成本控制

　　在成本控制领域，企业要突破传统成本控制“事后核算”模式的局限，依托大数据技术的实时性打造全链路、动态化的成本管控模式。企业可借助工业互联网平台和边缘计算技术，实现对生产流程数据的实时采集。一方面，企业可利用物联网设备传回生产设备运行参数、物料消耗等数据，还可获取人工工时、能源消耗等数据，形成覆盖采购、生产、仓储、物流等全流程的成本数据矩阵。在此基础上，企业要引入机器学习算法，构建动态成本模型，依托特征工程对成本结构进行剖析，从而识别出关键成本动因，并输出实时优化建议［4］。例如，连锁餐饮企业可以对门店的能耗数据和客流高峰之间的内在联系开展分析，合理设置空调、照明开启时段，从而有效降低门店的月度能耗成本。

　　2.2.2预算管理

　　企业在开展预算管理时要全面整合内外部数据，并实现智能化的动态调整，从而有效提升预算管理效能，实现资源最优配置。

　　企业要通过构建数据湖来整合全域数据，全面评估在宏观场景下的企业预算执行趋势。同时，企业要摒弃静态化的预算编制模式，引入“滚动预算+人工智能”预测的动态预算模型，依托长短期记忆（Long Short-Term Memory,LSTM）算法对历史预算数据进行训练，并根据市场反馈修正预测结果，实现预算的月度微调和季度重编。例如，某零售企业过去预算编制工作需要耗时近1个月，而引入了人工智能（Artificial Intelligence,AI）模型后，构建了需求预测模型，将预算编制周期从1个月压缩至3天。

　　2.2.3风险管控

　　风险管控是管理会计的核心职能，也是管理会计信息化建设中需要重点关注的领域。将大数据技术融入风险管控机制，能够形成“多维度风险感知—智能分级预警—自动响应处置”的风险管控机制。以财务风险为例，管理会计信息化系统可对应收账款周转率、流动比率、资产负债率等核心指标开展实时监测，并依托异常检测算法识别数据的异常波动。例如，当客户应收账款的逾期天数超过系统预设阈值后，系统会自动评定潜在风险等级，并推送催收建议。

　　2.3优化组织管理架构，推进业财深度融合

　　企业要以“价值共创”为核心，加快推动企业内部的组织架构从“职能导向”向“流程导向”转型，形成完善的业财融合管理体系，全面打破部门壁垒，将财务逻辑嵌入业务全流程，为管理会计的职能发挥提供保障，实现“业务发生即财务反映、财务分析即业务指引”［5］。

　　2.3.1构建跨部门协作机制

　　企业要建立起权责清晰、动态协同的跨部门协作机制。在开展管理会计信息化建设的初期，企业要成立专项工作组，由企业分管财务的管理人员担任组长，财务、业务、信息技术部门负责人任副组长，各部门核心骨干为成员。同时，明确“三层职责体系”：决策层负责审批建设方案、调配资源，协调层负责需求统筹和技术对接，执行层则负责提报具体业务需求和数据采集标准。工作组要依托协同平台实时同步工作进展，定期召开例会，解决争议和问题。

　　2.3.2推进业财一体化建设

　　企业要加快构建业财一体化体系，实现流程再造和系统贯通。企业要以“端到端”的业务流程为抓手，将管理会计工具嵌入业务关键节点。例如，在采购环节，企业要依托企业资源计划（Enterprise Resource Planning,ERP）系统和采购管理系统的对接，实现采购订单、入库单、发票的自动化校验和匹配，使财务部门能够实时获取采购进度和资金占用数据，动态调整付款计划；在生产环节，企业可将作业成本法融入生产流程，并依托制造执行系统采集各工序的人工、物料、能耗数据，自动归集至成本核算模块，实时计算工单成本。

　　2.3.3优化业财融合绩效考核体系

　　企业要同步构建业财融合绩效考核体系，打破部门“单打独斗”的考核模式，从个体绩效和协同绩效两大维度进行评价指标设计。例如，财务指标要侧重业财协同成效，如数据共享及时率、预算执行偏差率、业财协同问题解决时效性等；非财务指标则要聚焦协作质量，如跨部门项目参与度、需求提报准确率、系统使用合规率等。

　　3结束语

　　大数据时代的到来给企业管理会计信息化建设带来了前所未有的机遇和挑战。企业管理会计信息化建设是一项系统工程，需要企业从战略层面进行规划，构建起完善的数据治理体系，深化大数据技术应用，优化组织架构，真正推进管理会计信息化建设，充分发挥管理会计的作用。

主要参考文献

　　［1］范徐华.大数据背景下企业管理会计信息化建设现状及策略［J］.商场现代化,2022(20):123-125.

　　［2］林秀红.管理会计信息化在企业可持续发展中的应用研究［J］.中外企业文化,2024(10):78-80.

　　［3］王艳.大数据时代企业管理会计的优化措施分析［J］.商场现代化,2025(11):177-179.

　　［4］李锋锐.“互联网+”时代企业管理会计信息化建设路径［J］.投资与创业,2025(2):134-136.

　　［5］王韵雅.数字化转型视域下企业会计信息化建设与实践探讨［J］.财经界,2025(27):78-80.