数字经济背景下高速公路企业财务数智化建设研究

引言：

数字经济已成为我国经济高质量发展的重要引擎，2023 年《数字中国建设整体布局规划》明确提出“推动数字技术和实体经济深度融合”的战略方向。在此背景下，高速公路企业作为交通基础设施运营主体，其财务管理模式亟需向数智化转型以适应新经济形态[1]。因此，从理论关联、现实困境、实施路径三方面展开分析，系统揭示财务数智化与数字经济的内在联系，破解建设过程中的关键障碍，为行业提供可操作的转型方案，对企业提升财务管理效率与决策支撑能力具有重要意义。

一、数字经济与高速公路企业财务数智化的理论关联

数字经济是依托数据资源这一核心要素，以现代信息网络为载体，通过数字技术与实体经济深度融合，推动经济效率提升和结构优化的新型经济形态。其本质在于通过数据的采集、处理与应用，重构生产、分配、交换和消费环节的价值创造模式。财务数智化则是数字技术与财务管理深度融合的产物，其内涵可从三方面理解：一是数据驱动，即财务工作从传统的核算记录转向以数据为核心的分析预测，通过挖掘财务数据与业务数据的关联价值，为企业运营提供支撑；二是智能决策，借助人工智能、机器学习等技术，实现财务流程的自动化处理与复杂场景的智能分析，辅助管理层做出更科学的决策[2]；三是业财融合，推动财务系统与业务系统的互联互通，消除信息孤岛，使财务职能从后端核算向前端业务渗透，形成全流程价值管理。

数字经济与财务数智化存在紧密的内在联系：一方面，数字经济的发展为财务数智化提供了技术基础，如大数据技术提升数据处理能力、云计算降低系统部署成本、资源支持（数据要素成为关键生产资料）；另一方面，财务数智化是高速公路企业适应数字经济环境的必然选择，通过提升财务管理的精准性与敏捷性，能够推动企业整体运营效率的提升，进而实现与数字经济发展的同频共振。

二、高速公路企业财务数智化建设的现实困境

（一）数据资源层面的短板

数据资源是财务数智化的核心生产要素，其质量与整合效率直接影响建设成效。当前高速公路企业在数据资源层面主要存在三方面短板：其一为分散存储问题，财务数据多沉淀于收费、养护、运营等不同业务系统中，各系统独立运行且缺乏统一的数据交互机制，导致“数据孤岛”现象突出[3]。其二为标准不统一，不同业务部门对同一经济事项的核算口径、科目编码、统计范畴存在差异，例如部分单位将养护成本按项目分类，另一部分则按时间周期分类；通行费收入统计是否包含增值税也成为日常争论的板块，造成数据可比性不足；其三为质量参差不齐，受人工录入误差、系统自动采集偏差等因素影响，数据缺失、冗余或逻辑矛盾的情况较为普遍。这些问题进一步加剧了数据采集与整合的技术障碍——现有技术手段难以高效处理多源异构数据，数据清洗与标准化过程需耗费大量人工，直接制约了后续分析与应用的深度。

（二）技术应用层面的局限

当前高速公路企业财务系统的智能化水平与数智化建设目标仍存在明显差距。具体表现为：一方面，技术应用范围较窄，RPA（机器人流程自动化）主要用于发票核验、凭证录入等低附加值的重复性工作，尚未延伸至预算编制、风险预警等核心环节；另一方面，技术赋能深度不足，人工智能技术多停留在基础的数据统计与趋势预测阶段，对于成本动因分析、多维度盈利测算等复杂场景，缺乏能够结合业务逻辑的智能模型支持，导致财务决策仍高度依赖人工经验判断；三是缺乏专业数据存储技术，高速公路运营收入、维护管养、路域环境治理等相关数据及管理经验难以有效收集及传导。技术应用浅层化现状，使得财务数智化未能充分释放提升管理效率、创造数据价值的潜力。

三、高速公路企业财务数智化建设的实施路径

（一）数据治理体系的构建

数据治理是解决数据资源短板的关键抓手，具体可从三方面推进：第一，统一数据标准，由财务部门牵头联合业务部门，制定覆盖收费、养护、运营等全业务环节的财务数据核算口径与科目编码规则。例如，明确养护成本统一按“项目类型+时间周期”双维度分类，确保数据可比性；第二，建立主数据管理机制，通过梳理各业务系统的核心数据项（如合同金额、车流量等），形成企业级主数据清单，实现跨系统数据的同源管理；第三，完善数据质量监控机制，在数据采集端设置自动校验规则（如金额与数量的逻辑匹配），在数据处理端建立人工复核与系统抽检相结合的质量评估流程，从源头提升数据可用性。

（二）智能技术的场景化应用

智能技术的价值需通过具体业务场景落地，重点可聚焦以下两类核心场景：一是，预算编制场景，运用 RPA 技术自动提取历史预算执行数据、业务量数据（如车流量、养护里程），结合人工智能预测模型分析业务发展趋势，生成多版本预算草案供管理层决策，减少人工数据整理的耗时；二是，成本分析场景，利用人工智能技术挖掘成本数据与业务动因（如车型结构、天气因素）的关联关系，识别高成本环节，同时通过 RPA自动生成按业务类型、时间周期划分的多维度成本分析报告，为成本优化提供精准依据。

（三）管理机制的适应性调整

推动数智化建设需配套管理机制的同步优化，具体措施包括：第一，优化组织架构，在财务部门内部设立“业财融合小组”，成员由财务人员与业务骨干共同组成，负责对接业务需求与财务数智化功能开发；第二，完善人才培养体系，通过内部培训（如数据工具使用、业务逻辑学习）与外部引进（招聘具备数据分析能力的复合型财务人员）双轨并行，提升团队数智化技能；第三，建立跨部门协同制度，制定业务系统与财务系统数据共享的标准化流程，明确各部门数据提供、审核、反馈的责任与时限，通过制度约束打破信息传递壁垒，保障业财融合的持续推进。

四、结语

综上，数字经济与高速公路企业财务数智化的双向赋能关系——数字经济为财务数智化提供技术与资源支撑，财务数智化则是企业适应数字经济的必要路径。本文识别出数据、技术、管理三大维度的核心困境，并提出的治理体系、技术应用与机制调整路径，有助于提升财务数据质量、拓展智能技术价值、促进业财深度融合。需指出的是，研究未深入探讨不同规模企业的差异化需求，未来可结合企业类型进一步细化路径设计；同时，数智化建设的长期效果需持续跟踪验证，建议企业建立动态评估机制，根据实践反馈优化实施策略。

参考文献

[1]谢抒宏. 数字经济时代企业会计数智化建设思考[J]. 财务管理研究 ,2024(7):155-159.

[2]姚松.数字经济时代企业会计数智化建设研究[J].广东经济, 2024(18):7-9.

[3]王箫.数字经济时代企业会计数智化建设研究[J].中国科技投资,2024,(33):55-57.