隨著信息技術的飛速發展，大數據已經成為了當今社會的一種重要資源。物流行業作為全球經濟的重要支柱，其發展水平和效率直接影響著整個社會的經濟運行。在這個背景下，物流企業面臨著數據量大、數據類型多樣、數據處理速度快等挑戰，傳統的財務管理模式已經難以滿足企業的發展需求。通過本文的研究，可以為物流企業在大數據背景下實施財務共享模式提供理論指導和實踐參考，有助于企業更好地應對大數據時代的挑戰，實現財務業務的標準化、規范化運行和財務管理的創新發展。
在當前數字化技術飛速發展的背景下，越來越多的物流企業開始意識到構建依托大數據的財務共享平臺對提升信息處理效率、降低財務風險的重要作用。目前，國內半數知名物流企業已相繼推出自己的財務共享服務體系，這些企業通常整合分散在各分支機構的會計核算、資金結算等基礎財務職能，統一對一個獨立的部門或團隊負責，有效減少了各分支機構之間的利益沖突。此外，部分物流企業還與專業財務咨詢公司合作，共同搭建了基于云計算、大數據等先進技術手段的財務共享平臺。[1]然而，盡管財務共享模式帶來了許多優勢，但是物流企業在實際的應用過程中還存在一些問題。由于公司財務活動的集中處理，信息傳輸和處理的工作量和難度會增加，這很容易導致財務共享中心的信息渠道堵塞。此外，許多物流公司沒有建立相應的財務管理流程和系統，也沒有在開展業務活動的過程中建立相應的大數據管理模型，這對企業的管理和發展產生了重大影響。因此，這需要每個物流企業充分利用大數據優化財務共享模式，從而優化財務資源配置，增強抗風險能力，在日益激烈的市場競爭中取得優勢。
首先，大數據背景下物流企業數據類型更加多樣化，傳統的人工處理模式存在較多誤差，已不能適應企業發展。大數據技術可以幫助財務共享中心快速、準確地處理大量的財務數據，提高財務管理效率。其次，財務共享模式可以實現物流企業內部財務職能的標準化。大數據技術可以幫助財務共享中心實現自動化、智能化的物流成本監測，進一步降低數據處理成本和業務成本。最后，物流企業財務部門和營業部門聯系不夠密切，影響了信息傳遞的準確性。通過集成大數據技術實現系統互聯，物流企業可以快速追蹤各種數據源，增強業財交互能力。
大數據技術可以幫助財務共享中心將分散在企業各個組織結構內的業務流程和數據信息進行快速、準確的采集和整合。通過各種控制和分析平臺，監測各種業務運營的狀態，以獲取不同子公司類似業務的管理效率和運營效益，預測其發展中的潛在問題，降低由于信息碎片化而給企業帶來的決策風險。[2]此外，大數據技術還可以幫助財務共享中心實現對企業財務狀況的預測和預警。通過對歷史數據的分析和挖掘，財務共享中心可以預測企業未來的財務狀況，為企業的決策提供有力的支持，這有助于企業更好地規劃資源配置，提高資源利用效率。
一方面，大數據時代物流企業面臨著數據量大、數據類型多樣、數據處理速度快等挑戰，這給企業的數據安全帶來了嚴重的威脅。財務共享中心需要確保財務數據的安全，防止數據泄露、篡改等風險。因此，企業需要加強數據安全管理，建立完善的數據安全體系。另一方面，大數據技術的應用需要企業具備較強的數據分析能力。物流企業需要加大對財務共享中心數據分析人才的培養和引進，提高財務共享中心的數據分析能力。總而言之，大數據技術的發展日新月異，財務共享中心需要不斷更新財務管理系統，優化財務管理模式。
隨著業務的拓展，物流企業需要處理和儲存的數據量呈現爆發式增長。這些數據中不僅包含客戶的個人信息，還有企業的運營信息、運輸路徑等商業敏感信息。一些物流企業在技術更新方面存在滯后現象，無法及時采用最新的安全技術和措施來保護數據，這就為黑客攻擊提供了可乘之機。物流大數據保護是一個新興領域，也是技術進步的重要方面，隨著大數據的廣泛應用，保護用戶數據和服務的安全性和機密性也越來越重要。為了保護存儲在物流大數據中的各種信息，物流公司必須采取有效的技術措施和嚴格的安全管理機制，以防止在傳輸、處理和存儲過程中出現外部漏洞或數據被盜。
對于物流行業來說，各項財務數據需要及時整合傳輸，物流企業由于前期缺乏充足投資和規劃設計，導致這些企業建立的財務共享服務模式往往只有基礎和單一的功能，無法滿足企業日益多樣化的需求。往往只是套用常規企業的財務共享信息技術，缺乏對物流環節的針對性財務共享信息技術設計。此外，物流企業各部門財務軟件尚未兼容，依舊存在信息壁壘，無法實現物流財務信息共享。物流企業財務共享技術需要以物流行業的業務特點為中心進行研發設計，明確財務信息的使用目的，優化系統接口的配置形式，適應財務人員的操作習慣，從而突破財務共享信息的障礙，形成物流企業特有的財務共享服務模式。
現代物流業是人力集中型產業，也是專業人才集約力量領域。隨著中國經濟高質量的發展，現代物流產業的專業人才規模也迅速擴大。然而，由于物流企業對員工財務信息化的培訓不到位、未引進先進財務系統等原因，很多員工普遍專業技能水平較低，未能積極轉變為綜合性財務管理人才，與其他部門人員配合不力，影響了整個物流公司的協同效應。放眼未來，跨境電商、多式聯運、物流信息化等新興產業的人才需求增量較大，這體現了當下物流企業正快速向數字化、全球化、多元化及服務一體化轉型升級。因此，如何對物流專業人員進行精確培養，提升他們的專業技能和綜合素質，是面向未來一個重要的挑戰。
由于財務共享模式在我國的應用時間較短，物流企業在實施過程中缺乏足夠的實踐經驗，這導致企業在制定和執行績效考核時遇到困難，從而影響考核的效果。一方面，企業員工對績效考核的目的和重要性存在誤解，認為財務共享績效考核就是財務績效考核，這影響了績效考核的方向和精確性。另一方面，普通的財務共享模式將公司所有財務工作集中管理，導致任務過于復雜，這不僅降低了財務信息處理效率，還極有可能因為財務人員專業知識欠缺而做出錯誤決策。因此，結合大數據進行績效考核衡量標準設置，制定出一套符合物流企業特點的財務共享績效考核指標，更符合物流企業未來的財務共享發展趨勢。
建立基本的安全技術和管理機制。例如，使用物流防火墻、數據加密、數據完整性校驗、安全操作系統和財務數據備份等技術，減少操作流程安全風險，保證物流大數據安全。同時，也可與互聯網公司進行攻防情報和產品方面的合作，借助公司的大數據AI能力進行攻擊者畫像方面的探索，進一步強化物流財務數據安全保障。
在訂單生成環節，用戶信息就被隱藏起來，取而代之的是符號或虛擬數字。在貨物流通環節，信息通過條形碼傳輸并上傳到財務共享中心，實現物流信息的全程監管。在最終交付環節，配送員通過應用端發起請求、服務端回呼的方式完成通信，所有的通話都會經過財務共享平臺進行監管，相當于全程管控配送服務，以此保護用戶的信息安全。
定期對物流流程進行安全檢查。例如，依靠大數據進行裝載量監測、異常情況反饋、隨機抽查數據和冷鏈運輸檢疫的控制，從而有效控制物流數據加密、傳輸、存儲、使用過程中的風險，防止信息被篡改。此外，采用有效的安全防御技術，構建應用安全層，加強服務器端和客戶端的安全保護，對發現的安全漏洞及時采取措施，實行靈活的安全策略，可確保快遞訂單的隱私和機密性。
企業集團可以充分發揮互聯網大數據的優勢，建立同外部機構間的數據共享技術，進而將操作系統引入各個部門，為其提供一個標準的財務共享范式。例如，同銀行的數據共享系統可直接引入各個部門，在降低各部門信息壁壘的同時實現了各部門統一的財務共享技術。在此過程中，倉儲部可以看到各批貨物的儲存成本，業務部可以實現對資源的有效配置，這都基于一個統一的財務共享系統。
建立基于大數據的信息化管理平臺。如數據提取平臺，財務核算系統，資金管理平臺、數據分析平臺，影像系統等。數據提取平臺利用互聯網自動提取物流訂單數據并轉換為供財務核算系統使用的信息；財務核算系統實現物流企業的財務確認、計量、記錄、報告功能；資金管理平臺涵蓋預算、結算、報銷、外部數據交換等功能；數據分析平臺能夠對物流企業財務數據進行實時動態分析，幫助企業進行項目決策；影像系統將運輸合同、托運單、報關單等紙質文檔轉化為電子檔案。[3]
物流企業可以設計財務共享中心參數選擇欄，在業務受理時自動提供近期類似的比較信息，降低企業決策成本。如：倉儲入庫流程發起時，在系統輔助欄自動顯示近期相同或類似商品的倉儲單價、倉儲時間、管理方式、損失計提等信息，為財務人員提供信息參考。此外，可以開發物流企業財務共享個性化模板，根據客戶需求選擇數據統計范圍，并生成個性化的管理方案、流程監控報告和物流反饋報告。
在大數據時代背景下，為了更好地優化物流企業財務共享運行模式，企業需要加強物流人員專業知識以及數據分析能力的培育。首先，物流企業需要定期進行員工專業技術能力的培訓，全方位提升在職員工的信息化技能，包括但不限于信息化技能、數據庫應用技能、財務專業知識技能、分析技能等，逐步提高物流人員的數據分析能力。其次，應依據員工的崗位不同設立層次分明的管理體系，讓每個員工都能清楚自己的工作內容，了解業務流程與信息化操作系統，依照工作不同的特性制定不同的工作方案，減少財務共享服務中心在操作過程中所出現的相互推諉問題。最后，建立終身學習的激勵機制，針對通過專業培訓認證的員工給予相關獎勵，鼓勵財務人員與其他部門的同事進行交流和合作，真正讓財務人員走進去，讓物流業務人員走出來，拓寬學習領域，自覺主動地融入到企業的數據化建設當中。只有提升員工的技術水平，靈活處理出現在財務共享中心的問題，才能使整體管理結果達到標準要求。
在大數據背景下，物流企業如何建立財務共享績效評價體系是一個復雜而重要的課題。首先，物流企業應針對不同的績效目標為員工制定合適的績效指標，同時多維度地評價財務共享服務中心的運營及管理水平，并根據評價結果進行整改提升。大數據下的績效評價除了關注傳統財務指標外，也應更注重客戶滿意度、業務標準化程度以及業務處理質量和效率等非財務性指標。這樣可以提高財務共享績效評價的全面性。其次，借助大數據保證數據的準確性、完整性和及時性。通過對物流數據的跟蹤和分析，大數據應用可以提供更深入的洞察，幫助識別潛在的問題和機會，為物流企業提供智能化的決策建議，從而提高決策的準確性和效率。最后，建立績效評價的持續控制和改進機制。通過實時監控物流過程中的各項指標，大數據技術可以幫助物流企業及時發現問題并采取相應的措施，確保物流過程的順利進行。隨著技術和業務的發展，績效評價體系不應是一成不變的，需要定期回顧并調整，確保其始終與公司的整體戰略和目標保持一致。
大數據作為信息化新階段和數字經濟的重要組成部分，其發展現狀引人注目。我國大數據行業目前整體處于快速發展階段，其與各大產業的融合也在加速推進，各行各業都在爭取時代政策紅利。對于物流企業而言，傳統的財務共享模式下信息的處理存在相互雜糅，效率底下的問題。通過大數據支持下的數據安全校驗、財務共享技術更新、物流人員專業培訓和財務共享績效評價，使得物流企業將大數據與財務共享服務有機結合，進一步提高了創新財務能力和物流企業的運營效率，降低了財務共享風險，實現物流企業的智能化、高效化發展。
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