如何開展高質量的財務工作？現在社會壹直在不斷發展，所以每個人都應該提高自己的工作質量，這樣才能讓自己發展的更好。以下是我給大家整理的壹些關於如何做好財務工作高質量發展的資料。我們來看看吧！
如何開展高質量的財務工作1 1、財務職能的歷史發展過程
從人類的歷史進程來看，財務記錄從原始人打結記賬開始就有了，後來發展到中國的單式記賬和國外的復式記賬，這就是財務最基本、最核心的功能:記錄。任何分析、評價和預測都是建立在真實準確的記錄基礎上的，這也是為什麽大家公認記錄是#理財#的核心之壹。
隨著社會的發展，企業的規模越來越大，企業成員的財務活動也越來越復雜。企業內部記錄的準確性存疑，存在各種違規風險。因此，財務工作的重點從記錄轉變為控制，以確保財務記錄的真實性和準確性。
社會分工越來越專業化，企業內外部的分析評價越來越重要。可以說，記錄解決的是“記錄事實”的問題，控制“保真”的問題，分析評價解決的是“求善”的問題。
隨著人類技術的快速發展，社會運行效率不斷提高，信息的不對稱大大降低，使得企業的競爭環境越來越復雜。任何企業對經營活動的連續性要求都越來越高，因此經營預測成為企業“求穩”的重要手段。
綜上所述，財務工作的內涵是隨著社會的發展而不斷演變的，經歷了記錄、保真、求善、求穩四個階段，也成為現有財務職能的組成部分:記錄、控制、分析、預測。
2.金融信息化對金融職能的支持
金融信息化是我國管理信息化的排頭兵，國家在1983提出了金融信息化的要求。管理和運營相互作用，相互影響。財務信息化工作從手工記賬開始，經歷了財務電算化、財務憑證壹體化、業務財務壹體化三個階段，實現了跨越式發展。企業逐漸對結果、方向和過程進行管理，財務職能為企業戰略提供更多、更好、更快的支持。
3.財務信息精細化面臨的挑戰
我國企業財務信息化雖然取得了很大的進步，但仍有很大的提升空間，如效率低、控制不嚴、分析不暢、預測不準等。
尤其是隨著大數據、移動、區塊鏈、人工智能、RPA等新技術的發展。過去，金融領域的信息技術壹直由記錄管理和控制業務主導。現在，如何利用數字化技術逐步指導財務領域的業務，更好地讓這些數字化工具賦能財務管控，壹直是安永努力探索的方向。
如何高質量開展財務工作？2 1.數字化提高記錄效率，創造數字“生產力”
傳統財務人員主要承擔財務數據整理、核算、分析等職能。企業員工也要按照財務流程的要求完成費用填報和流程申報工作。在社會數字化的背景下，紙質文獻逐漸被電子文獻所取代。財務信息采集和財務核算的數字化、智能化報賬刻不容緩，這將進壹步幫助財務人員將精力投入到洞察和分析，進行戰略決策，幫助其他員工專註於自己的工作崗位，發展用數字化工具解決問題的思維，從而提高財務記錄的效率，構建自己的數字化“生產力”。
智能報賬可以通過APP完成報賬的移動申報和主導報賬單據的移動審批，不受時間和地點的限制，大大提高了用戶填寫報賬單據的效率，加強了控制的規範性，提高了用戶滿意度。報銷數據的智能采集、非結構化數據的存儲和分析、發票識別的OCR技術、自動發票真偽檢驗、發票合規性檢驗、抵扣聯智能分揀的應用，以及集團級發票庫的建立，可以大大降低財務欺詐風險。同時，智能會計服務提供自動實時記賬、記賬、實時核算、財務分析、財務桌面等智能財務服務。並借助財務機器人RPA、智能助手等自動智能財務處理，為智能會計服務優化工作流程，自動生成憑證，填寫各種常規政府報表。
2.數字化可以提高管控效率，企業“鷹眼”可以防患於未然。
眾所周知，與事後審計相比，事前預警和事中控制更能幫助企業抓住機遇。撲滅熊熊大火和撲滅源頭“火焰”的成本差異就是風險管控的意義。
通過線上風控平臺，將風險管控的事後審核延伸到實時控制和風險預警。利用大數據和人工智能技術，為企業提供全生命周期風險管理產品和服務。為企業業務發展中的關鍵風險點建立數據模型，將從各方獲取的多維數據輸入模型，得到風險識別結果。通過不斷的逆向結果驗證，修正模型，風控系統可以學習AI機器，從而不斷提高風險識別的準確率。
與傳統的簡單規則邏輯判斷相比，它進行多種類型的邏輯嵌套，如記分卡、模型、表達式等。，實現了更豐富的邏輯運算，集成了自語言處理平臺、流計算平臺等。，進壹步提高風險引擎的計算能力和處理及時性。這樣就實時鎖定了高風險業務、高風險客戶、高風險員工、高風險組織、高風險時段，提高了業務流程的標準化程度。例如，在銀行業，風險控制系統用於識別支付/轉賬欺詐、營銷活動中的欺騙以及衡量賬戶風險。
3.數字化提高分析精度，“魔道”數據分析合理分配資源。
隨著財務中的基本會計職能逐漸被智能報銷、財務機器人等數字化工具所取代，多視角、多維度、多層次的財務分析能力越來越重要。不僅僅是從財務角度分析財務狀況，更要有產融結合的思維，做到從業務角度看財務，從財務角度看業務，從而為企業管理者在風險控制和經營決策方面提供相關建議。
通過建立業務財務的決策支持，推動財務轉型，財務從以記錄為基礎到協助發掘高價值產品、高價值市場、高價值客戶，幫助業務部門更好地協調資源，實現整體價值最大化。利用先進的分析技術分析海量數據，根據可視化分析和數據挖掘的結果做出預測性判斷，獲得數據驅動的商業洞察。機器學習和人工智能(機器學習& amp；AI)快速準確地從海量數據中挖掘出數據的內在特征和規律，根據模型做出精準預測，並進行持續的自我優化。以“神奇的方式”分析數據，從多個角度靈活組合，發現數據之間隱藏的邏輯關系，探索市場規律，合理配置企業資源。
4.數字化，增加預測場景，“先發制人”占據主動。
如今，商業模式、市場需求和控制環境的快速變化，要求財務控制不僅要跟上，而且要“先發制人”。利用數字技術預測場景，進行決策，已經成為企業掌握主動的法寶。同時，根據多維度預測場景，構建預算模型，深化產融結合，實現運營壹體化。
建立業務預算體系，通過決策模擬和執行監控，幫助業務部門更好地規劃業務計劃和資源，從而實現長期計劃和短期計劃、業務流程和財務結果的融合，實現卓越績效。設置調整參數，使預測場景接近真實場景，建立可以從銷售、利潤、成本、現金流等角度進行分析的預算模型。同時設置多級預算，初算後細化粒度精算，將預算執行拆分到業務實體，達到業務驅動預算模型和反向預算指導的效果。
企業如何迎接金融數字化時代
乘著“新基礎設施”的東風，壹大批企業必將以技術創新為驅動，以信息網絡為基礎，將更多的數字化和智能化技術應用於業務活動，享受政策紅利。
在財務管理中，數字化和信息化具有相互促進、相互制約的特點。企業要在信息化的基礎上提高財務工作的信息化，利用產融結合平臺，實現不僅結果可以在系統中管理，過程也可以在系統中管理。只有夯實信息化的基礎，才能更好的釋放企業的數字化潛力。同時，企業要以數字化為手段，利用現有的大數據、人工智能、RPA等數字化技術，提高各類財務工作的效率和質量，使企業的財務工作更真實、更真實、更好、更穩定。