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摘要：大數據、人工智能等技術為財會監督工作提供了全新的工具與實踐場景，財會監督活動對于規范財經秩序、促進經濟社會持續健康發展的價值越來越凸顯。本文立足于企業內部財會監督的視角，分析了數智化時代企業內部財會監督呈現出的變革趨勢，聚焦于資金監督、信用監督、審核監督、財報監督四個重要方面，討論了新興技術賦能下企業可實現的財會監督數智化應用場景。
關鍵詞：財會監督；財務數智化；數智化應用場景
一、數智化時代財會監督的變革新趨勢
財會監督是依法依規對國家機關、企事業單位、其他組織和個人的財政、財務、會計活動實施的監督。2023年2月，中共中央辦公廳、國務院辦公廳印發《關于進一步加強財會監督工作的意見》，從健全財會監督體系、完善財會監督工作機制等方面出發，提出了新時期加強財會監督工作、更好發揮財會監督職能的任務要求。財會監督需要財政部門、中介機構、行業協會等監督主體的共同協作，也需要企業加強內部監督能力，圍繞企業經濟業務、財務管理、會計行為等開展持續監督。對于企業而言，內部財會監督的重點涉及以下幾個方面：一是對于企業經營業務活動的合法合規性進行監管，提升經營行為規范化程度，盡可能規避違規風險，保障企業穩健運行和持續發展。二是對企業內部金融資源的籌集和使用情況進行管理，避免違法使用和不當操作，確保資源合理配置與有效利用，維護企業利益和資金安全。三是聚焦于會計信息質量監督，確保企業各項經濟業務事項遵循適用的會計法規、準則并得到恰當的會計處理和披露，對企業會計信息的合法性、真實性和準確性負責。
當前，內部監督已經成為財會監督體系的重要組成部分，但許多國內企業的內部監督工作在執行層面普遍存在著監督措施覆蓋范圍不全面、管理流程設計不合理、監督手段有效性不足等突出問題，制約著企業治理效率和組織競爭力的提升。由此，許多企業開始探索如何借力數智化工具進行財會監督和風險防范，各類智能化技術被引入企業財會監督領域，促使財會監督在數智化新時期呈現出以下新的變革趨勢。
一是實現財會監督工作自動化。過往企業內部財會監督工作主要依靠人工檢查，一方面可能因人工差錯影響監督檢查工作的效率與質量，另一方面則受限于人員精力與成本，部分檢查工作可能僅采用抽樣方法，難以實現監管范圍全覆蓋。隨著自動化技術的成熟，諸如財務機器人等工具被引入財會監督工作中，可在系統架構下按規則自動執行相應的流程任務，代替或輔助人類完成相關操作，使得大量重復性高、機械化的人工工作轉由自動化工具執行，財會監督工作效率與精度實現極大優化。以財務對賬工作為例，過往為核查企業財務記錄與實際交易情況是否相符，財務人員需定期向銀行、供應商、客戶等往來方獲取對賬單并人工逐筆對賬，在RPA（機器人流程自動化）技術加持下，對賬機器人能夠自動完成全量交易的核查并生成對賬報告以及匯總的余額調節表，節約了相關檢查工作的人力投入。
二是實現財會監督工作實時化。傳統財會監督更多以專項的、非連續性的事后監督檢查為主，存在滯后性問題，無法及時對違規或風險事件進行干預與修正，難以起到事前預防和事中預警效果。數智化時代下，財會監督正逐步向業務活動全過程主動監管轉變，依靠信息系統、移動互聯、人工智能等技術成果，企業能夠開展對業務活動的全天候跟蹤和動態監管。例如，企業可將審批審核流程、財務管控標準與規則等監管要素內嵌進財務系統中，做到操作行為全程留痕可追溯，在識別出違規風險時及時向監督管理人員提示通報，充分發揮財會監督實時預警作用。
三是實現財會監督工作數字化。數智化時代企業可借助數字技術優勢建立財會監督基礎數據庫，探索數據開放共享的管理機制，促使企業相關信息與財政、稅務、國資、金融市場等相互銜接，為協同開展內外部監督工作提供數據基礎。進一步，基于大數據技術搭建財會領域風險識別預警模型，動態更新企業財會領域風險畫像，幫助企業提前預測、感知并應對潛在財務風險，將數據思維和方法深度融入財會監督全過程。
二、企業內部財會監督的四個重要方面
新時期企業內部財會監督工作既要實現全方位覆蓋，又要做到重點突出。總結過往企業常見的風險事件和監管痛點、提煉優秀企業監督管理經驗，本文認為，新時期企業內部財會監督可從資金、信用、審核、財報四個重要方面著手，以資金監督為關鍵帶動企業資源監管水平提升，以信用監督為抓手深化業財一體化管理進程，以審核監督為契機提升內部控制規范化標準化程度，以財報監督為核心優化企業財務信息和數據管控能力。
（一）資金層面的監督
資金層面的監督即企業對內部資金等重要金融資源的籌集、管理、調度、運用等活動實施監管，建立全面協同、集約高效的內部資金管控體系與機制。企業資金監督的重心包括監管資金資源的效率效益和監管各類資金風險。監管資金資源效率效益即企業需要通過監督管理，盡可能減少由于管理失序所導致的資源浪費，提升資金資源的配置合理性，實現資金管理綜合效益最大化，通過全面盤點、積極盤活全組織范圍內的資金資源，對資金實行實時監控和統籌調度，確保資金“看得見、管得住、調得動、用得好”。監管各類資金風險即企業需針對資金舞弊風險、資金合規性風險、資金流動性風險、金融市場風險等各類型資金風險制定相應的防范措施與應急處理機制，盡可能壓降資金風險事件的發生頻率和潛在危害，保障企業資金安全。
當前，為優化資金監督管理能力，眾多大型企業正在推進司庫體系建設，應用IT+DT（數據技術）的能力，加速資金管理數智化轉型。在數智化時代，企業一方面需要構建起功能完善、集成互通的司庫管理信息系統，保障系統有效支持賬戶管理、資金結算、資金集中、票據管理、投融資管理等各項資金監管職能；另一方面需要探索應用數據來輔助資金預測、投融資決策以及風險預警，為資金監管提供數據分析和決策支撐。
（二）信用層面的監督
信用層面的監督即企業對自身交易活動中的信用風險進行管理和監督的過程。在數智化時代，企業內部財會監督不僅局限于財務活動，還需要從業財一體化管理的視角出發開展經營全鏈條監督，從業務活動源頭管控財務風險。財務需要參與到采購、生產、銷售、售后等一系列經營業務活動中去，對業務行為中存在的各項監管事項的合規性與潛在風險進行監控、檢查、督促和反映，信用監督是其中最典型的例子。財會人員需要在交易發生前，深度參與到客戶資信調查、信用評級、賒銷政策確定、付款方式選擇等活動中，對客戶信用實施前置化監督與管理，以降低財務在后續收款環節面臨的逾期和壞賬風險。
過往，傳統企業信用監督管理往往依賴于管理過程中沉淀的簡單經驗，且受限于企業信息渠道較少、內外部數據整合能力不足等因素，信用評價更多采用靜態的、定性的評價方式。但在數智化時代，大數據技術賦能企業建立起更加智能、精準、量化的信用監管體系，企業可以聚合內部管理數據、行業數據、司法數據等多渠道信息，應用邏輯回歸、決策樹等前沿分析模型，在機器學習等技術的輔助下，建立數據覆蓋度高、指標層次豐富、行業相關性強的客戶信用管理模型，使信用監督能力得到極大 提升。
（三）審核層面的監督
審核層面的監督即企業在財務處理流程中對報賬、審批等日常管理活動進行常態化檢查，確保業務與管理活動的合法合規性。審核監督是企業財務部門最為頻繁的監督活動，是企業內部控制管理的重要環節，其核心目標是督促企業全體人員規范、有序開展經營活動。為落實審核監督，企業往往為不同業務事項確定相應的標準審批流程，圍繞業務活動真實性、會計資料完備性與合規性等制定詳細的制度規范與管理標準，財會人員需據此對每一筆業務執行對照檢查程序，識別出存在違規風險的事項并做進一步的通報處理。
人工審核模式下，審核監督工作耗費了財會部門大量的人力物力，且難免存在低效率、高差錯率等問題。智能技術能夠為審核監督工作提供更加有效的工具，企業可將各類繁瑣復雜的管控標準進行抽象提煉，形成內嵌在計算機后臺中的審核規則庫，利用規則引擎和審核算法實現數據與規則的自動校驗，構建人機協同的高效審核監督模式。
（四）財報層面的監督
財務報表是企業財會部門最核心的工作成果之一，也是投資者、中介機構、銀行等外部主體獲取企業經營狀況信息最主要的途徑。財報層面的監督以杜絕財務舞弊和會計造假、保障會計信息質量為核心目標，財政部門、金融監管機構、會計師事務所等外部主體需要對企業會計信息質量開展審計或監督檢查，同時，企業也需要切實履行會計信息質量的主體責任，持續健全內部會計信息治理控制機制，確保財務報表信息真實、完整、可信。
在實務中，建設財務共享服務、推進會計集中核算已成為企業夯實會計信息治理基礎的重要舉措，眾多大型企業通過對基礎財務工作進行標準化、專業化分工，形成了統一的會計科目、核算標準、業務流程與操作規范等，極大推進了企業會計標準化進程，夯實了會計信息質量有效監管的重要基礎。在數智化時代，企業能夠進一步打造更加智能、高效、便捷的會計核算與報告信息系統，強化相關信息數據資源管控，加速推進會計核算智能化、報表編制自動化，減少發生舞弊和會計差錯的可能性，提供更高質量的財報會計信息。
三、企業財會監督的數智化應用場景
（一）場景一：搭建資金支付風險的智能預警模型
在資金支付場景下，企業財會監督的核心在于管控支付過程中的內部舞弊、外部欺詐風險，保障企業資金安全。企業可在支付流程中嵌入支付風險管理智能工具，形成事前維護規則模型、事中監控及校驗、事后復盤總結的端到端管理模式。
以中興新云司庫監管與預警系統為例，企業可借助該系統分析歷史支付風險事件與數據，進一步明確對私、對公等不同支付場景下的風險指標與控制規則，并固化在司庫系統中。企業可從交易性質、交易頻率、交易金額、交易對手方關聯關系等多種維度進行控制，搭建起支付風險識別模型。在支付過程中，系統工具整合歷史支付指令數據、機構基礎數據、客商黑名單等多渠道信息，對每筆資金交易進行支付風險自動檢測，從多個視角出發甄別高風險交易。例如，在對私支付場景下，系統可基于算法模型監測一定時期內企業對同一賬戶或同一自然人的資金支付總額和頻率是否正常、支付對象是否為企業員工、支付行為是否源于真實交易等；在對公支付場景下，監測是否存在重復交易、大額交易、高頻交易、失信人執行名單企業交易、黑名單企業交易等異常情況并及時預警；針對融資性貿易風險，可通過調用交易對手信息、合同信息、訂單信息、物權轉移信息、結算信息來進行數學建模，精準識別交易對象受同一控制人控制且交易金額基本相當的全部貿易活動，輔助企業判斷是否存在融資性貿易風險。企業可以通過積累歷史樣本，進一步尋找與欺詐風險有關的數據特征，不斷迭代更新算法模型，使規則審查覆蓋更加全面化。
（二）場景二：實施銀行賬戶數字化、可視化管理
銀行賬戶管理是企業資金監管的重要組成部分，應用數字化手段推進銀行賬戶精細化、可視化管理，有助于企業盤活存量資金，增強資金統籌監管能力。數字化賬戶管理不再局限于傳統賬戶管理模式，而是采用數據穿透的監管方式，實時監控銀行賬戶狀態和變動信息。
為落實賬戶數字化管理，一是要搭建全組織一體化管控的司庫系統，推進其與會計核算系統、資金結算平臺等互聯互通。利用司庫系統實現對各級單位銀行賬戶的數據穿透與校驗，智能識別成員單位是否存在私開賬戶的情況。同時，企業可在司庫系統中設置呆滯賬戶、長期低效賬戶預警規則，一旦觸發規則，預警消息自動推送至集團及成員單位經辦人進行預警提示，由經辦人進行賬戶清理，降低賬戶管理的綜合成本與風險。二是搭建集團銀行賬戶情況分析指標模型，監控集團賬戶數量及分布、直聯賬戶占比、非直聯銀行結算業務量、網銀U盾管理數量等核心指標，并利用數據可視化功能，采用圖形化的方式對上述指標數據進行分析與展示，促使企業能夠直觀、動態地監控各單位賬戶數量、狀態以及賬戶余額、交易明細和資金流向。
（三）場景三：構建動態精準的客商信用畫像
在客商資信評估和信用管理方面，企業財會監督的重心在于構建多維度、多視角的客戶信用畫像，支撐客商信用評級和授信管理，制定合適的信用管理政策，指導和協調內部各部門的業務活動，以保障應收賬款安全和及時回收。
要構建精準、全面的客商信用畫像，企業需要做好信息收集、模型構建、動態更新的管理閉環。一是需要利用數據中臺等工具對客戶經營狀況信息進行匯聚與整合，充分收集內部業務往來數據、公開財報數據、工商數據、司法數據、輿情數據等多個渠道的客戶信息，為客商畫像提供數據基礎。二是建立多視角、綜合化的量化評價模型，確定信用評估指標體系，通過不同層次的指標來分別反映客戶的經營狀況、財務狀況、資本構成、主要關聯關系、實控人資信、抵押貸款狀況、稅務繳納情況、所屬行業發展情況等。例如，企業可借助注冊資本、實繳資本、股權結構、工商變更、資質證書等維度信息來分析客戶基本經營狀況和資本實力；通過資產負債率、凈資產收益率、經營現金流量等指標來評價客戶當前財務狀況。借助上述指標體系，企業可通過定性定量分析形成對于客戶還款能力和還款意愿的綜合評價，進一步為每個客戶確定信用評級，評估每筆交易或項目的預期信用損失，開展差異化授信，并在交易發生后持續跟蹤應收賬款回收情況，為提高應收賬款回收率、良性維系客戶關系提供有效的數字化工具。
（四）場景四：建立人機協同的智能審核模式
要實現人機協同的智能審核模式，企業首先需要建設相應的信息系統工具，打好信息化基礎。以中興新云智能審核系統為例，系統能夠將企業繁瑣的財會審核監督規則進行簡化與總結，構建起完整的審核規則庫，使得審核規則既能夠覆蓋法律法規要求，又能夠滿足企業內部控制的個性化需求。審核規則庫包含票據合規性、報銷規范性、標準合規性、付款合理性、合同合規性五大類內容，各類規則中又涵蓋多條細則，例如票據合規性包含發票抬頭校驗、發票合規敏感詞校驗、有效期校驗等，標準規范性包含差旅補貼標準校驗、住宿費超標校驗等。其次企業將審核規則全部內嵌至智能審核系統中，同步做好結構化信息采集工作，利用智能識別、解析工具從電子和紙質單據憑證中自動獲取結構化數據，利用審核算法實現對各項合規事項的自動識別和控制，對審核結果進行可視化展現；財務人員如需對系統審核結果進行人工復核和確認，系統可基于特定審核場景智能提示相應的審核要點，輔助財務人員完成審核工作。
（五）場景五：打造財報異常信號監督體系
財報異常信號監督體系即借助數字化分析手段，更精準地識別出企業財務報表和會計數據中的異常表現，幫助判斷存在錯報或舞弊風險的可能性。過往，集團型企業在對下屬企業財務數據進行審計時，面對著數據來源眾多、各渠道數據間缺乏互相勾稽印證、海量數據僅靠人工分析識別等問題，新興技術的引入能夠幫助企業將業務經驗轉化為可復用、高效率的分析模型，不斷提升會計信息質量的監管精確性。
依靠財報異常信號監督體系，企業可以利用分析工具對重點會計科目和指標進行全面排查，快速識別異常變動和違規跡象。以營業收入為例，除分析營業收入變動率、各季度營收結構外，企業還可實現營業收入與其他科目數據的聯動分析，驗證營收水平與費用、利潤、資產、現金流等相關指標是否呈現匹配的、合乎邏輯的變動趨勢，例如分析應收賬款的增幅是否與營業收入增幅匹配、本期發生的退貨占前期銷售收入的比重是否合理、銷售收入與經營活動產生的現金流是否呈現背離趨勢等。此外，大數據技術使得企業在財報分析時能夠引入更豐富的信息資源，通過抓取外部數據，識別財報數據以外的、企業經營活動中的異常信號，為財報分析提供更多元的視角。
主要參考文獻：
[1]袁敏．關于財會監督的幾點思考[J]．財務與會計，2023，（8）：29．
