最近參加會計專業碩士論文的答辯和閱讀一些關于企業數字化轉型的文獻，發現一些學生和學者關于企業運營（管理）數字化轉型及其相關概念比較模糊，甚至連會計工作與財務管理工作也不加區分，故提出以下幾點思考。

1．在沒有計算機的時代，企業也是基于數據來進行運營管理的。現在的企業數字化轉型是利用當代的各類數據采集技術和IT技術等，使企業基于數據之常規性運營管理更加精準化和自動化，使得非常規、戰略性運營決策更加及時、高效。因此，企業數字化轉型只是個"約定俗成"的叫法，其實是企業基于數據之管理的數字化升級。

企業數字化轉型的本質是更高效的數據治理工作（包括數據需求、定義、收集、傳輸、存儲、清洗、加工與使用、備份與恢復、刪除與銷毀、分級與安全等方面）。

2．企業運營數據既是客觀的，也是主觀的。一方面在企業運營過程中，數據自然、客觀地存在著，但并不一定會被企業所認知、收集和利用；另一方面所有最終被收集的數據，是企業主觀上所需求和進行定義的，如果不被企業需求和定義，那么，諸多數據也只是曾經客觀上存在過，不會被企業收集和加工處理。

因此，企業數字化轉型并非要窮盡企業運營的所有數據。換言之，數字化轉型雖然會提高企業運營管理的效率與效益，但也會產生直接和間接的成本（間接成本包括各種利益關系的調整成本），且效益和成本的時間分布未必匹配，故企業需要從短期和長期時間維度來平衡這些效益和成本，并考慮企業的資源約束和發展戰略，以制定和實施更合適于企業自身發展的數字化轉型方案。

3．企業數字化轉型在形式上主要包括兩個方面，一是將一部分可以直接線上辦理的業務流程由線下轉入線上辦理，并加以優化，企業已標簽的業務數據會被系統自動收集；二是必須線下處理的業務流程（如制造活動）的數據，通過數據采集設備采集和人工錄入方式收集后，業務流程被全面"映射"于線上信息系統中，即線下的業務流程被線上系統實時連續"拍攝"著。這兩個方面并非截然分離，而是無縫銜接地耦合在一起的。

上述第二個方面其實包含了企業制造活動各環節的智能化，廣義上可以算作企業數字化轉型工作的一部分。換言之，企業制造活動的智能化雖然可以看作企業數字化轉型的一部分，但也可以獨立出來，只是制造的智能化。無疑，制造的智能化不僅是提高了制造活動的效率與效益，也極大提高了制造活動流程"映射"于信息系統的質量。

因此，企業數字化轉型會涉及企業的業務流程再造，若將企業數字化和外部諸如供應商、客戶等利益相關方的數字化聯結起來，則還可能發生商業模式的部分重構乃至創新。自然，企業數字化轉型會對企業的治理與管理（含對企業外部的信息披露工作）產生影響。

4．無論是前當代，還是當代，數據都可能被污染。在當代數字化技術條件下，原始數據來源包括兩類：一是非人工干預的數據采集，原始數據質量主要取決于采集設備的質量（注意，在實踐中，絕對意義上的非人工干預的數據采集活動是不存在的）；二是存在人工干預的數據采集，可能會被采集人（原始數據錄入人）基于私人動機而"篡改"或者由于錄入工作疏忽而出錯。當然，即使是非人工干預的數據采集活動結束后，線上系統中的數據還是可以及可能被人為污染的。

因此，無論是前當代，還是當代，企業都需要進行包括數據清洗在內的數據治理工作。

5．企業數字化轉型要求無論是業務部門還是會計部門，都要使用同一套顆粒度和定義的數據體系來記錄企業運營數據、生產和交流信息，即企業所有部門要嚴格地基于同一數據治理手冊來進行數據的收集、傳輸、存儲、清洗、加工和使用等工作，保障企業數據安全和有效利用。

為此，企業應該全員參與，自上而下和自下而上經過多輪次研討，達成關于數據需求、定義和其他數據治理問題的共識，制定企業的數據治理手冊，并定期予以修訂。

對于企業集團，數據治理的集團整體一致性非常重要（尤其是存在外部購入的子公司時），數據治理其實也是企業集團各方利益關系的治理。

基于數據治理手冊收集的數據未必都是結構化的，也可能只是半結構化乃至非結構化的。為此，需要基于管理學原理和工程技術原理，根據企業利益相關方提出數據需求時的決策需求，開發適用于企業的特定算法（AI也是各類算法）進行數據加工，才能形成有用的信息；企業經較長時期的總結，具有規律性的信息可以成為企業的知識。這樣一來，企業數字化轉型有助于積累企業的信息和知識，尤其是有助于將企業員工的默會性知識（經驗）轉換為企業的顯性知識，并加以積累。自然，企業數字化轉型也離不開算力。沒有算法和算力，也就沒有大數據的加工與利用，企業數字化轉型注定是失敗的，收集來的海量數據是無意義的存在，其數據收集和存儲等數據治理工作只是在徒耗企業的資源。

6．以現金流量管理為核心的財務管理工作（或稱公司金融）一直是企業的業務前臺，和企業的具體業務運營本就是融合在一起的。因此，如果"業財融合"中"財務"指的是財務管理，那么，就不存在所謂的"業財融合"。由于在我國企業管理實踐中，經常將會計部門稱為財務部門，會計人員稱為財務人員，故"業財融合"中的"財務"應該是指會計，與其如此，不如直接稱為"業會融合"。

業務和會計的融合之所以存在問題，一是因為業務部門和會計部門對于數據需求和定義不統一，二是因為業務執行"最后一公里"中的人員可能沒有會計的成本、利潤、現金流量等理念。在BG（Business Group）和BU（Business Unit）管理團隊層面，業務數據和會計數據其實是融合的。至于所謂會計部門不懂業務的問題，主要還是因為企業數據需求和定義沒有標準化所帶來的。

共享會計服務中心所解決的主要是企業集團中各個企業的會計數據沒有標準化的問題（當然，也會提高企業會計工作成效），但并沒有解決"業會融合"問題。

因此，業會融合問題的核心是企業的業務部門和會計部門統一數據治理。

同理，僅僅是通過司庫建設來實現財務管理工作的數字化，也是價值不大的，司庫建設應該結合會計工作的數字化，尤其是結合企業整體運營管理的數字化， 來進行一體化建設，才是真正意義上的企業數字化轉型。

總之，會計系統或者財務管理系統單獨的數字化轉型是不會成功的，只有企業整體運營管理的數字化轉型才是真正的、可能取得成功的企業數字化轉型，而企業數字化轉型成功的關鍵在于全面、系統的數據治理，而不是孤立的各類信息系統建設。數據治理是利益關系治理，須是一把手工程。來源：會計之友