在全球工业经济向数字经济加速过渡的大背景下，企业数字化转型已经成为时代的热点和共识。电商、社交等场景下的更高频的数据交互也驱动了业务逐渐向数字化方向迁移。传统企业⽆法作为独立的个体置身于数字化商业环境中，数字化转型是传统企业实现业务增长的必经之路。

企业数字化转型基本都是财务先行。 财务数字化作为企业数字化转型的核心、重点，随着AI等数字技术的深入应用，构建智能财务将是企业数字化转型的突破口。

前段时间，CGMA全球管理会计2021年度中国大奖暨CFO高峰论坛在上海隆重举行。TCL财务共享中心荣获“2021年度最佳管理会计实践”大奖。

本文，小编为大家介绍了数字化趋势下，TCL集团的财务转型案例，仅供大家参考。

TCL科技集团股份有限公司成立于1982年，主营业务是半导体、电子产品及通讯设备、新型光电、液晶显示器件，货物或技术进出口，注册资本： 1352843.871900万人民币。

2020年7月，2020年《财富》中国500强，TCL科技集团股份有限公司排名第135位。

CGMA年度大奖创立于2005年，被誉为“财界奥斯卡”，在推动中国企业的治理、推广管理会计最佳实践、提高企业绩效和价值创造、鼓励企业践行社会责任等方面扮演了日益重要的角色。

本奖项授予在中国市场运营的企业财务团队，表彰该团队在管理会计的创新与实践方面的优异表现。TCL财务共享中心通过提供有影响力的建议、驱动对战略做出决策和贯彻，并在评估企业财务状况和风险方面发挥着关键作用。同时通过数字技术和数据分析，积极推动组织整体战略的达成。

明确财务定位，推进组织变革

现代财务人员已经不再是简单的账房先生。

尤其是对TCL集团这种千亿级的企业，已经迈过了核算型财务和管理型财务等阶段，正步入智能财务阶段 （智能财务=战略财务+人本财务+生态圈财务+数智财务）。

财务人员已经深度参与企业经营的每个环节，对企业也越来越了解，也具备了各方面的能力。

如在大数据时代，财务应该掌握的新“五力”，即推动力、洞察力、控制力、牵引力、影响力。

在组织变革上，积极推进财务组织体系和职能的变革，核算职能上移，构建财务共享服务中心；管理服务职能要下沉，更加贴近业务，成为业务伙伴的决策支持中心。

构造财务共享服务中心，建立“数据银行”，最终建立起专业智能的分析体系。

要用通俗易懂的业务语言呈现业务结果，并作出未来的经营预测，真正实现业务与财务一体化的融合与运营。

转移工作重心，建立四大资金池

财务工作的重心将从核算过去转为管理未来，意味着需要尽快从基于历史数据的传统财务全面转向基于未来预测数据的现代财务。

具体来说，需要做到“4个预”， 即预算、预测、预警、预案。

事前预算要算赢，抓住赢的机会；事中实时跟踪，滚动预测，分析偏差原因；发现异常立即预警，并提前制订预案，及时补救以达成目标。

此外，在资金管理方面，TCL集团需要建立四大资金池：内部成员企业资金池、银行额度资金池、生态圈伙伴资金池、产业资本池。

成本管理：增加战略成本、控制显性成本、关注隐性成本，特别要做好销售费用、研发费用和质量成本管理，提高费用投入产出效率。

税务管理：更多地开展事前筹划，探索建立全球税务风险（价值）地图，创新开展架构与商业模式类税务筹划。

风险管理：关注商业信用风险管理、预付款管理、存货风险、合同风险管理，汇率风险和国际化风险管理。抓好重大专项风险的管控，组织各产业持续完善内控和风险管理措施。

TCL数字化转型的未来规划

TCL要求传统财务要全面转向基于未来预测数据的现代财务。按照这个要求，财务管理体系分为三个层级：

1、 基础财务。 侧重于过去结果的呈现，侧重于将交易的处理流程化，IT化，制定一定的规则，搭建全面的数据中台。按照规则办事，按照标准化的程序做事，提高效率、降低成本，提高交易的质量，并为管理层、业务财务或战略财务提供数据支持。

2、业务财务。 关注于现在，关注分析报告和管理的控制。业务财务的分析要得到业务的认可，协助业务做好产品策略、渠道策略，价格策略等，包括对成本未来的预测，对战略落地关键举措进行跟进和纠偏等。

3、战略财务。 面对未来，是决策支持的角色，对企业战略规划进行支持，协助战略落地，如商业模式设计，全球税务筹划和安排，全球资金安排等等。

财务管理体系要实现三位一体的模式，基础还是在核算，核算不只是基础能力，核算就是管理能力，所以基础财务打的好， 将复杂的问题简单化，简单的问题标准化，标准问题流程化，流程化问题IT化，数据质量就有保证，有沉淀，为业务财务和战略财务提供数据支持。

如果没有数字化转型，没有技术应用，整个财务体系的精力还是在呈现过往的结果，或是停留在今天的数据反馈，不能充分的发挥面向未来，事前算赢的价值。 财务数字化转型就是要充分利用新技术，提高将业务交易数字化的质量和速度，在数据中台上面搭建各种各样的趋势分析，如分析历史偏差等等，为管理层和用户数据的分析提供决策的参考，为企业创造实实在在的价值。