在数字经济高速发展的背景下，企业财务管理正面临从传统模式向智能化转型的迫切需求。联通集团财务有限公司（以下简称“公司”或“联通财司”）一直致力于打造数据治理行业标杆，利用科技创新推动财务管理能力提升。围绕科技赋能的思路，联通财司开始探索Fine BI工具与财务场景的深度融合，为传统财务基础检查注入智能化动能，助力公司实现“智能+人工”协同检查的新模式。
        一、传统财务检查现状及问题
        传统模式下的财务监督检查，主要依赖人工审查和抽样检查的方法。财务人员通过对财务报表、业务凭证等纸质资料的翻阅和分析，来评估公司的财务状况和会计信息质量。这种方式在一定程度上能够发现一些问题，但存在着明显的局限性。一是人工审查的效率相对较低。财务人员需要花费大量的时间和精力去逐一核对数据和文件，不仅工作强度大，而且容易出现疏漏。在面对庞大的业务量和复杂的财务数据时，往往难以在有限的时间内完成全面审查。二是抽样检查存在风险。由于资源和时间的限制，传统方法只能抽取一部分样本进行检查，这就可能导致一些问题被遗漏。如果抽样不科学或者样本不具有代表性，那么检查结果的可靠性就会大打折扣。三是传统模式下的财务监督检查缺乏实时性。检查工作通常是在业务发生后的次年进行的，这使得公司在出现记账错误时，无法及时采取有效的应对措施，继而影响会计核算质量和财务报告数据质量。
        二、智能化财务检查的能力基石
        联通财司以打造数据治理行业标杆为目标，持续按照数据治理规划路径夯实数据基础，通过三大技术支撑形成数据采集、管理、分析闭环体系，为财务监督从传统抽样检查向全量智能分析转型提供了坚实基础。一是打造高效数据整合平台。联通财司数据平台历经将近5年的建设，目前已全面对接公司金融业务系统及财务管理系统，并以“全量入仓”为原则，持续推进全量数据库表入仓工作，实现了公司业务数据的集中化、规范化管理，打破原有各个系统间的数据孤岛、信息无法共享等问题，为管理决策分析提供了标准统一、数据全面、质量可靠的数据底座。二是构建智能化数据管控体系。联通财司前期已对各业务系统开展元数据梳理及数据标准制定工作，并引入数据管理平台对元数据、数据标准、数据质量进行线上化管理，通过清晰展示数据间的血缘关系，实现了从数据产生到应用全生命周期的可视化管理，为财务监督的数据溯源与质量验证提供了可靠保障。三是部署敏捷化数据分析工具。联通财司引入Fine BI智能分析平台，为业务人员提供了低代码、高效率的批量数据处理能力。业务人员通过简单拖拽式操作即可完成数据清洗、多维分析、可视化图表生成等复杂工作，大幅提升了数据使用效率，并通过业务数据的实时提取与监测，为财务监督检查提供了精准的问题定位工具和实时预判依据。
        三、科技赋能财务检查的落地实现
        一是智能化存款计息核查，实现500余账户和1.5亿笔吸收存款利息明细数据的精准校验与风险防控。一方面，依托数据管理平台对源系统元数据定义、取值范围、业务规则、数据来源等重要信息的梳理，精准定位计息关键字段。另一方面，通过AI辅助的SQL脚本开发，高效提取全量账户明细，并基于业务规则明确计算方法，自动比对系统计息结果与理论值，快速锁定差异数据。最后借助BI可视化技术将符合一般计息规则与不符合一般计息规则的计息明细、金额占比分层呈现，再针对“倒起息”等特殊场景，通过人工线下协同机制，确保核查无遗漏，实现“BI运算+人工核验”的精准分工。这一模式不仅将人工效率提升80%以上，更形成了“规则标准化、检查自动化、风控靶向化”的智能稽核闭环。
        二是信贷数据质量管控，从源头确保监管报送数据准确性。按照人民银行金融“五篇大文章”专项报文报送的数据要求，公司建立“业务溯源－数据穿透－智能核验”的全链条管控机制。从信贷业务流程源头入手，厘清借据编码生成节点与数据逻辑，通过BI工具实现借据编码唯一性的自动化校验。以“借据数/去重数=1”为硬性标准，完成全量数据自检，确保统计报送数据零重复、零误差。通过Fine BI工具的使用，公司将数据质量管控前置到业务源头，从根源上杜绝数据重复风险，确保监管报送数据的绝对准确，为金融机构数据治理提供了创新性解决方案。
        四、未来展望
        当前随着金融监管的持续加强和数字技术的快速发展，财务监督检查的智能化转型已成为行业必然趋势。Fine BI工具凭借其敏捷性、可视化能力和场景化适配性，展现出赋能财务监督检查的巨大潜力，为财务监督从"事后检查"转向"实时监测"，从"抽样审计"升级为"全量筛查"的转变提供了技术支撑。
        展望未来，联通财司将继续深化数字化转型：一是充分利用公司数据平台和数据管理平台对公司全量业务系统数据的集中加工处理和管理能力，扩大Fine BI工具的应用范围，从吸收存款业务逐步扩展到贷款、同业、投资等业务领域，实现全量金融业务自动核算准确性、及时性的智能化监督检查；二是完善数据治理体系，以数据管理平台为抓手，以DCMM贯标为主线，持续夯实数据管理基础能力，同时定期发布数据质量报告，完善数据质量检核方案，开展数据质量校验，优化数据供给能力，提升数据质量。三是加强复合型人才培养，积极开展数据分析、人工智能等方面的培训，提升业务人员自主分析业务指标、识别异常数据的能力。同时，通过跨部门协作等方式，推动业务人员与技术人员的深度协作，最终形成一支既懂技术又懂业务的复合型数字化人才队伍，为金融业务智能化监督与数据治理能力持续提升提供核心支撑。四是深化数据赋能应用，构建智能化经营分析与决策支持体系。借助数据管理平台与Fine BI工具实现全量金融业务指标实时可视化监控与展示，提升决策效率。同时整合宏观经济、行业及内部数据，强化业务系统数据分析，挖掘客户行为与产品数据，构建智能决策平台，逐步释放数据价值，驱动业务智能化升级。