锚定企业管理数智化转型，以DRP驱动全域价值升级

当前，央国企数智化转型正从“内部资源运营”向“全域资源协同共生”升级。以此为导向，中央企业要以“十五五”规划纲要为指引，充分应用大数据、大模型、AI（人工智能）等新技术，积极推进DRP（全域数字化资源管理平台）建设，为“十五五”时期做强做优做大国有资本和国有企业注入强劲动能、提供坚实保障。而作为企业级数字决策中枢，DRP将以数据全域协同为核心，实现智慧决策、资源智慧配置与智能穿透监管。

在此背景下，远光软件股份有限公司（简称“远光软件”）基于多年行业深耕与技术积累，推出以DRP为核心、以财务管理为切入点、辐射企业全域经营管理的全链路数智化建设方案，助力企业管理实现从流程提效到价值赋能、从局部优化到全域重塑的全面跃升。

政策引领：以DRP建设为核心，构建企业级“一体化”能力

2026年1月，国务院国资委发布《关于推动中央企业加快财务数智化转型升级的指导意见》（简称《指导意见》），为中央企业以财务管理为牵引、全面推进企业管理数智化转型升级确立了明确的顶层设计和实施路径。具体来看，《指导意见》的战略意义体现在以下两个方面。

一方面，锚定发展目标，自上而下明晰转型方向。国家层面统一提出整体蓝图与推进步骤，改变了此前各企业依据自身实践零散探索的局面。这一政策引导既为中央企业财务管理指明方向，更为企业整体管理体系的数智化升级提供了顶层框架与行动纲领，使转型工作更具前瞻性、阶段性和可操作性。

另一方面，推动理念落地，探索中国特色转型道路。以往央企多借鉴跨国企业管理经验，但此类经验思路与国资监管体系及中国特色的合规要求存在一定适配局限；此次政策立足于中央企业经营特点与国资属性，形成本土化的数字化方案，是对中国现代企业管理思想的积极沉淀与主动输出。

远光软件秉承因企施策、分类推进的建设理念，基于各企业在数字化基础、管理成熟度、资源投入及管理诉求等方面的差异，将央国企数智化转型划分为三类情景。

第一类是基础构建型。这类企业已上线部分单点财务和业务系统，具备基础信息化能力。然而，其主要瓶颈在于系统分散、集成度低，企业级一体化建设尚未启动。因此，基础构建型企业的需求是补齐数字化底座，快速完成基础整改。

第二类是深化应用型。这类企业已全面落地财务、ERP（企业资源计划）等核心业务系统，数字化的基础底座较为成熟，业务运转稳定。其核心诉求并非全部推倒存量系统建设，而是在保留原有业务沉淀和优势能力的前提下，补齐链路断点，实现全域数据贯通、标准共享和流程统一。

第三类是全面赋能型。其特点是数字化水平领先，合规管控、数据治理和标准统一能力突出。这类企业资源投入、管理要求较高，主要诉求是高阶化发展。例如响应国务院国资委关于财务数智化转型的政策要求，积极推进企业DRP建设，率先建成标杆级项目，通过沉淀自身实践并对外输出转型经验，实现品牌价值与管理价值的双重提升。

基于三类企业的差异化现状和管理诉求，远光软件在DRP建设中提供两种灵活切换的落地路径。

其一是物理集中一体化，即新建一体化数字平台，构建统一的技术底座，实现全量数据同源、集中管理和标准统一，构建实体一体化的技术底座与统一门户，各类业务应用均基于该统一平台开发、部署、运维。这种模式主要适配于基础构建型和全面赋能型企业。

其二是生态协同一体化，这一路径适合具有一定数字化基础的企业，其核心是打造一个协同现有存量系统的“新枢纽”，实现“形散神聚”的企业级一体化治理。该枢纽的职能定位包括三个方面：一是集中管控标准、规则和端到端流程；二是通过企业级数据管理，实现全域数据融合；三是服务共享，如将凭证生成、预算控制等共性能力沉淀为中台共享服务，供不同系统调用，避免重复开发。这种模式主要适用于深化应用型企业。

两类模式的核心，都是构建“五个一”一体化能力框架，推动DRP建设重心从“系统搭建”向“企业级能力构建”升级。首先是“制度体系一张图”，将企业生产经营活动的相关法规、制度、流程统一在线管理，构建全景式管理图谱。其次是“规则模型一中心”，统一归集业务规则和业务模型，实现规则集中管控、动态迭代。再次是“数据资源一个池”，整合全域数据资源，规范数据要素标准，形成常态化治理与共享机制。然后是“业财流程一条链”，业务与财务全链路贯通，实现业财数据同源、流程衔接、闭环运行。最后是“技术平台一底座”，构建统一技术架构的支撑，沉淀共性能力服务，夯实企业数字化技术基座。

落地路径：锚定五大升级方向，推动财务管理全局跃升

财务数智化转型升级是企业数智化转型升级的关键环节，是加强穿透式监管的重要支撑。《指导意见》提出财务数智化五大升级方向，包括财务管理体系化、财务系统集成化、财务信息数字化、财务监督智能化、财务转型一体化（图1）。这五大升级方向并非彼此孤立的单项任务，而是构成自上而下、层层递进的闭环逻辑：以财务数字化转型为牵引，聚焦价值创造与价值守护，最终驱动企业经营管理全域的深度转型与系统重塑。

图1 财务数智化转型五大升级方向

财务管理体系化升级：重塑职能定位、制度规范、组织架构

围绕“财务管理体系化升级”这一目标，企业需要从职能定位、制度规范和组织架构三个层面进行系统性重塑，以适应数字化时代的新要求。

首先是职能定位的升级。其核心在于从传统的核算型财务向价值赋能型财务转变。传统财务工作以事后核算、账务处理和报表报送为主，侧重于后台支撑与记录职能。在新的数字化体系下，财务职能需要深度嵌入业务前端，成为业务合作伙伴，并全面融入企业经营和决策全过程。其职能重心应聚焦于合规风控与价值导向的资源统筹，涵盖事前算赢、投资预测、经营推演分析、并购重组及资本运营等关键领域。

其次是制度体系的升级。其核心在于将线下、零散的制度规范，转为数字化、标准化、可量化的管控体系。具体而言，首先应围绕集团统一管控要求，自上而下系统梳理业财协同、风险管控、数据管理等全维度标准，以解决多层级、多板块、多业态下制度不统一的现实问题。更为关键的是制度数字化，即将纸面制度转化为可执行的控制规则。通过提取制度中的内控规则、合规条款和监管要求，将其解析为控制规则与监督模型，然后固化至系统流程与岗位操作环节，由系统自动执行。

最后是组织架构的升级。其核心在于从分散型财务组织转向集约化、协同化财务组织。整体上，企业通过建立数智组织架构机制，打造战略、共享、业务高效协同的组织模式与自动化运作机制，横向打通业财协同壁垒，纵向贯通集团各级单位，形成权责统一、高效协同的组织模式，以适应一体化管控的新要求。

财务系统集成化升级：打造AI原生应用架构

针对财务系统集成化升级，远光软件强调AI原生应用架构，其特点在于将AI大模型的数智化能力嵌入底层平台，使平台具备算法沉淀、数据编织等能力。在此基础上，在上层的业务应用系统中部署智能化场景，如资金流入流出预测、投资收益测算等，从而构建“平台赋能+应用落地”的双层智能化体系。

AI原生应用架构依托DRP一体化平台底座，打通业务、财务等存量异构系统，实现业务、数据、算法与应用的深度融合，为全面智能化奠定坚实基础。该架构的应用形态主要体现为两个方面：一方面，打造超级智能入口，通过对话式交互的方式，智能体集群能够理解用户自然语言指令并自动执行任务；同时，基于用户的历史偏好与岗位操作习惯进行自学习与个性化适配。另一方面，将数智化能力嵌入具体业务场景，例如经营指标拆解、风险监控及异动归因分析，辅助用户快速定位并追溯异常原因。

以经营指标查询和分析为例，传统方式需从核算、资金、成本管理等系统中分别取数，再经由人工汇总与图表编制，流程冗长且效率低下。而借助AI的对话式能力，管理人员仅需下达自然语言指令，如查询集团资金归集率、归母净利润同比变动或分析异动原因，平台即可自动完成数据提取、对标分析，并生成可视化图表与归因报告。这种模式既确保了数据来源的真实性，也提升了决策支持效率。

财务信息数字化升级：构建“数智融合”新一代数据架构

推进财务信息数字化升级的关键是做好数据资产管理，其核心是依托“数智融合”的新一代数据架构。总体思路是依托DRP对数字资源的统一管控能力，自上而下推动全域数据标准统一，构建覆盖处理域与分析域的一体化数据模型，实现业务流程与经营分析的贯通，进而完成全流程数据治理。在设计“数智融合”架构时，远光软件遵循“四轮驱动”原则，并采用五层架构体系。

第一，策略驱动存储。首先要定义数据管理的业务规则策略，涵盖数据重要程度、合规要求、涉密等级等，并依据上述策略自动执行数据存储、备份及加密等操作。

第二，标准驱动模型。核心在于形成建立全局统一的数据标准，以标准化数据源及主数据业务规则，驱动数据模型设计、关联校验等全生命周期管理，从源头上解决数据不互通、数据治理困难等问题。

第三，标准驱动开发。核心在于形成稳敏双构的数据模型。基于一体化的数据标准模型，驱动应用系统开发，确保开发成果全面符合数据规范，避免标准制定与落地执行相互脱节的现象。

第四，标准驱动流转。在数据采集、集成、分发等全链路环节中，持续以全局统一的数据标准为核心准则进行校验与管控，确保数据口径一致及数据来源可追溯，从根本上解决一数多源、业务含义不统一及口径冲突等问题。

数据架构的最上层是全息多维的数据应用。远光软件借助语义模型，为数据添加语义标签，使分析类与智能化应用能够快速、精准地获取所需数据，显著提升分析准确度。

财务监督智能化升级：打造智能、主动、闭环的财务监督体系

围绕财务监督智能化升级，远光软件构建了一套穿透式智能财会监督的落地框架，包括“一套可复用的平台”与“一套监管协同的监督体系”两大核心组件，同时兼容国资监管与企业监管两类应用场景。

其一，“一套可复用的平台”。该平台依托DRP的底座能力，打通财务、业务等全量系统，并沉淀标准化监管能力，包括模型构建、控制规则设定及指标监测等。一方面，平台沉淀通用风险监测模型与典型风险场景库，降低企业从零起步的试错成本，提高建设效率。另一方面，平台支持灵活、轻量化的配置调整，便于不同企业根据自身情况及监管要求差异进行适配调整。

其二，“一套监管协同的监督体系”。财务监管工作不能仅依赖模型识别风险，更需在企业内部建立检查、处置与整改风险的全流程体系。首先，该体系整合国资监管与内控监管的制度要求，将其转化为可执行的规则、模型和指标。其次，该体系打通业务、财务、审计、法务等部门间的协同壁垒，推动财会监督向业务前端延伸，实现业务全链条贯通；同时，覆盖集团全级次企业，确保监管要求直达各级经营主体。最后，该体系注重多领域监管合力的协同，实现多维度的联动监督，确保监督落地、整改有效。

其三，“两类监管场景全覆盖”。该框架不仅适配国资督导检查、数据报送与合规核查，也能有效管控企业内部的业务风险，实现对外合规与对内风控的双重目标。最终，依托工单任务派发机制，实现从风险预警识别、核查任务分派，到整改提示函发放、整改进度督办与跟踪的全流程线上化，从而形成发现问题与解决问题的主动式、闭环化财务监管机制。

财务转型一体化升级：打造DRP系统，推进业财应用升级

DRP系统以数据驱动与价值导向为核心，定位于企业级数字核心底座。相较于传统单一业务系统，其具备全域融合覆盖、全级次贯通和全面安全可控三大突出优势。

作为财务数智化升级的核心载体与关键抓手，DRP系统的关键作用包括以下三个方面：一是政策落地的统一底座，全面承接财务数智化转型的五大升级要求，满足合规管控、价值创造及业绩考核等监管需求；二是管理机制的核心引擎，通过贯通全域业财数据并融合智能化手段，实现精益化管控与科学经营决策，有力支撑企业高质量发展；三是长效转型的能力基石，通过持续沉淀业务、数据和风控等能力，助力企业从数字化基础设施建设迈向全面价值赋能的高阶转型阶段。

行业标杆实践与未来趋势展望

基于在企业管理数智化转型领域的丰富经验，远光软件的业务布局已覆盖能源电力、建筑施工、矿山冶炼、装备制造、医疗服务等多元行业。以某大型跨国集团为例，该集团管理层级多、全球管控复杂度高，原有系统能力难以满足现代化、精益化管理要求。为此，远光软件通过生态协同一体化建设模式，为其打造了数智财务平台，实现全集团业务流程与数据标准的统一。在此基础上，平台首先实现了流程自动化与业务操作智能化，有效打破业财壁垒，促进数据共享；其次，显著提升了集团标准化管理能力和风险防控水平；更重要的是，将财务人员从重复性事务中解放出来，使其能够聚焦于业务增效分析、经营决策支持等高附加值工作，真正推动企业管理职能的转型升级。

面向未来，AI在企业管理领域的应用，将从过去单点、分散的浅层化工具应用，向以下三个层面进阶：一是场景深化，AI不再作为独立工具存在，而是向业务前端延伸并与业务流程深度融合，真正嵌入业务链条中。二是决策赋能，从历史性监测转向前瞻性判断，例如在风控领域，利用AI在风险发生前进行预测和研判，而不仅限于事后发现。三是智能自治，AI的自我学习能力将逐渐强化，包括自我进化、自我调优，以及自动满足安全合规与监管要求。在这一趋势下，智能风控和经营预测等领域，或将成为高价值应用场景的重点方向。基于此，远光软件明确战略定位，紧扣“AI原生”的深化方向，通过数字技术的深度融合，致力于AI应用场景的落地，以真正为客户提供高效、务实的企业管理数智化解决方案。

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