随着信息技术的飞速发展，大数据已经成为了当今社会的一种重要资源。物流行业作为全球经济的重要支柱，其发展水平和效率直接影响着整个社会的经济运行。在这个背景下，物流企业面临着数据量大、数据类型多样、数据处理速度快等挑战，传统的财务管理模式已经难以满足企业的发展需求。通过本文的研究，可以为物流企业在大数据背景下实施财务共享模式提供理论指导和实践参考，有助于企业更好地应对大数据时代的挑战，实现财务业务的标准化、规范化运行和财务管理的创新发展。
在当前数字化技术飞速发展的背景下，越来越多的物流企业开始意识到构建依托大数据的财务共享平台对提升信息处理效率、降低财务风险的重要作用。目前，国内半数知名物流企业已相继推出自己的财务共享服务体系，这些企业通常整合分散在各分支机构的会计核算、资金结算等基础财务职能，统一对一个独立的部门或团队负责，有效减少了各分支机构之间的利益冲突。此外，部分物流企业还与专业财务咨询公司合作，共同搭建了基于云计算、大数据等先进技术手段的财务共享平台。[1]然而，尽管财务共享模式带来了许多优势，但是物流企业在实际的应用过程中还存在一些问题。由于公司财务活动的集中处理，信息传输和处理的工作量和难度会增加，这很容易导致财务共享中心的信息渠道堵塞。此外，许多物流公司没有建立相应的财务管理流程和系统，也没有在开展业务活动的过程中建立相应的大数据管理模型，这对企业的管理和发展产生了重大影响。因此，这需要每个物流企业充分利用大数据优化财务共享模式，从而优化财务资源配置，增强抗风险能力，在日益激烈的市场竞争中取得优势。
首先，大数据背景下物流企业数据类型更加多样化，传统的人工处理模式存在较多误差，已不能适应企业发展。大数据技术可以帮助财务共享中心快速、准确地处理大量的财务数据，提高财务管理效率。其次，财务共享模式可以实现物流企业内部财务职能的标准化。大数据技术可以帮助财务共享中心实现自动化、智能化的物流成本监测，进一步降低数据处理成本和业务成本。最后，物流企业财务部门和营业部门联系不够密切，影响了信息传递的准确性。通过集成大数据技术实现系统互联，物流企业可以快速追踪各种数据源，增强业财交互能力。
大数据技术可以帮助财务共享中心将分散在企业各个组织结构内的业务流程和数据信息进行快速、准确的采集和整合。通过各种控制和分析平台，监测各种业务运营的状态，以获取不同子公司类似业务的管理效率和运营效益，预测其发展中的潜在问题，降低由于信息碎片化而给企业带来的决策风险。[2]此外，大数据技术还可以帮助财务共享中心实现对企业财务状况的预测和预警。通过对历史数据的分析和挖掘，财务共享中心可以预测企业未来的财务状况，为企业的决策提供有力的支持，这有助于企业更好地规划资源配置，提高资源利用效率。
一方面，大数据时代物流企业面临着数据量大、数据类型多样、数据处理速度快等挑战，这给企业的数据安全带来了严重的威胁。财务共享中心需要确保财务数据的安全，防止数据泄露、篡改等风险。因此，企业需要加强数据安全管理，建立完善的数据安全体系。另一方面，大数据技术的应用需要企业具备较强的数据分析能力。物流企业需要加大对财务共享中心数据分析人才的培养和引进，提高财务共享中心的数据分析能力。总而言之，大数据技术的发展日新月异，财务共享中心需要不断更新财务管理系统，优化财务管理模式。
随着业务的拓展，物流企业需要处理和储存的数据量呈现爆发式增长。这些数据中不仅包含客户的个人信息，还有企业的运营信息、运输路径等商业敏感信息。一些物流企业在技术更新方面存在滞后现象，无法及时采用最新的安全技术和措施来保护数据，这就为黑客攻击提供了可乘之机。物流大数据保护是一个新兴领域，也是技术进步的重要方面，随着大数据的广泛应用，保护用户数据和服务的安全性和机密性也越来越重要。为了保护存储在物流大数据中的各种信息，物流公司必须采取有效的技术措施和严格的安全管理机制，以防止在传输、处理和存储过程中出现外部漏洞或数据被盗。
对于物流行业来说，各项财务数据需要及时整合传输，物流企业由于前期缺乏充足投资和规划设计，导致这些企业建立的财务共享服务模式往往只有基础和单一的功能，无法满足企业日益多样化的需求。往往只是套用常规企业的财务共享信息技术，缺乏对物流环节的针对性财务共享信息技术设计。此外，物流企业各部门财务软件尚未兼容，依旧存在信息壁垒，无法实现物流财务信息共享。物流企业财务共享技术需要以物流行业的业务特点为中心进行研发设计，明确财务信息的使用目的，优化系统接口的配置形式，适应财务人员的操作习惯，从而突破财务共享信息的障碍，形成物流企业特有的财务共享服务模式。
现代物流业是人力集中型产业，也是专业人才集约力量领域。随着中国经济高质量的发展，现代物流产业的专业人才规模也迅速扩大。然而，由于物流企业对员工财务信息化的培训不到位、未引进先进财务系统等原因，很多员工普遍专业技能水平较低，未能积极转变为综合性财务管理人才，与其他部门人员配合不力，影响了整个物流公司的协同效应。放眼未来，跨境电商、多式联运、物流信息化等新兴产业的人才需求增量较大，这体现了当下物流企业正快速向数字化、全球化、多元化及服务一体化转型升级。因此，如何对物流专业人员进行精确培养，提升他们的专业技能和综合素质，是面向未来一个重要的挑战。
由于财务共享模式在我国的应用时间较短，物流企业在实施过程中缺乏足够的实践经验，这导致企业在制定和执行绩效考核时遇到困难，从而影响考核的效果。一方面，企业员工对绩效考核的目的和重要性存在误解，认为财务共享绩效考核就是财务绩效考核，这影响了绩效考核的方向和精确性。另一方面，普通的财务共享模式将公司所有财务工作集中管理，导致任务过于复杂，这不仅降低了财务信息处理效率，还极有可能因为财务人员专业知识欠缺而做出错误决策。因此，结合大数据进行绩效考核衡量标准设置，制定出一套符合物流企业特点的财务共享绩效考核指标，更符合物流企业未来的财务共享发展趋势。
建立基本的安全技术和管理机制。例如，使用物流防火墙、数据加密、数据完整性校验、安全操作系统和财务数据备份等技术，减少操作流程安全风险，保证物流大数据安全。同时，也可与互联网公司进行攻防情报和产品方面的合作，借助公司的大数据AI能力进行攻击者画像方面的探索，进一步强化物流财务数据安全保障。
在订单生成环节，用户信息就被隐藏起来，取而代之的是符号或虚拟数字。在货物流通环节，信息通过条形码传输并上传到财务共享中心，实现物流信息的全程监管。在最终交付环节，配送员通过应用端发起请求、服务端回呼的方式完成通信，所有的通话都会经过财务共享平台进行监管，相当于全程管控配送服务，以此保护用户的信息安全。
定期对物流流程进行安全检查。例如，依靠大数据进行装载量监测、异常情况反馈、随机抽查数据和冷链运输检疫的控制，从而有效控制物流数据加密、传输、存储、使用过程中的风险，防止信息被篡改。此外，采用有效的安全防御技术，构建应用安全层，加强服务器端和客户端的安全保护，对发现的安全漏洞及时采取措施，实行灵活的安全策略，可确保快递订单的隐私和机密性。
企业集团可以充分发挥互联网大数据的优势，建立同外部机构间的数据共享技术，进而将操作系统引入各个部门，为其提供一个标准的财务共享范式。例如，同银行的数据共享系统可直接引入各个部门，在降低各部门信息壁垒的同时实现了各部门统一的财务共享技术。在此过程中，仓储部可以看到各批货物的储存成本，业务部可以实现对资源的有效配置，这都基于一个统一的财务共享系统。
建立基于大数据的信息化管理平台。如数据提取平台，财务核算系统，资金管理平台、数据分析平台，影像系统等。数据提取平台利用互联网自动提取物流订单数据并转换为供财务核算系统使用的信息；财务核算系统实现物流企业的财务确认、计量、记录、报告功能；资金管理平台涵盖预算、结算、报销、外部数据交换等功能；数据分析平台能够对物流企业财务数据进行实时动态分析，帮助企业进行项目决策；影像系统将运输合同、托运单、报关单等纸质文档转化为电子档案。[3]
物流企业可以设计财务共享中心参数选择栏，在业务受理时自动提供近期类似的比较信息，降低企业决策成本。如：仓储入库流程发起时，在系统辅助栏自动显示近期相同或类似商品的仓储单价、仓储时间、管理方式、损失计提等信息，为财务人员提供信息参考。此外，可以开发物流企业财务共享个性化模板，根据客户需求选择数据统计范围，并生成个性化的管理方案、流程监控报告和物流反馈报告。
在大数据时代背景下，为了更好地优化物流企业财务共享运行模式，企业需要加强物流人员专业知识以及数据分析能力的培育。首先，物流企业需要定期进行员工专业技术能力的培训，全方位提升在职员工的信息化技能，包括但不限于信息化技能、数据库应用技能、财务专业知识技能、分析技能等，逐步提高物流人员的数据分析能力。其次，应依据员工的岗位不同设立层次分明的管理体系，让每个员工都能清楚自己的工作内容，了解业务流程与信息化操作系统，依照工作不同的特性制定不同的工作方案，减少财务共享服务中心在操作过程中所出现的相互推诿问题。最后，建立终身学习的激励机制，针对通过专业培训认证的员工给予相关奖励，鼓励财务人员与其他部门的同事进行交流和合作，真正让财务人员走进去，让物流业务人员走出来，拓宽学习领域，自觉主动地融入到企业的数据化建设当中。只有提升员工的技术水平，灵活处理出现在财务共享中心的问题，才能使整体管理结果达到标准要求。
在大数据背景下，物流企业如何建立财务共享绩效评价体系是一个复杂而重要的课题。首先，物流企业应针对不同的绩效目标为员工制定合适的绩效指标，同时多维度地评价财务共享服务中心的运营及管理水平，并根据评价结果进行整改提升。大数据下的绩效评价除了关注传统财务指标外，也应更注重客户满意度、业务标准化程度以及业务处理质量和效率等非财务性指标。这样可以提高财务共享绩效评价的全面性。其次，借助大数据保证数据的准确性、完整性和及时性。通过对物流数据的跟踪和分析，大数据应用可以提供更深入的洞察，帮助识别潜在的问题和机会，为物流企业提供智能化的决策建议，从而提高决策的准确性和效率。最后，建立绩效评价的持续控制和改进机制。通过实时监控物流过程中的各项指标，大数据技术可以帮助物流企业及时发现问题并采取相应的措施，确保物流过程的顺利进行。随着技术和业务的发展，绩效评价体系不应是一成不变的，需要定期回顾并调整，确保其始终与公司的整体战略和目标保持一致。
大数据作为信息化新阶段和数字经济的重要组成部分，其发展现状引人注目。我国大数据行业目前整体处于快速发展阶段，其与各大产业的融合也在加速推进，各行各业都在争取时代政策红利。对于物流企业而言，传统的财务共享模式下信息的处理存在相互杂糅，效率底下的问题。通过大数据支持下的数据安全校验、财务共享技术更新、物流人员专业培训和财务共享绩效评价，使得物流企业将大数据与财务共享服务有机结合，进一步提高了创新财务能力和物流企业的运营效率，降低了财务共享风险，实现物流企业的智能化、高效化发展。
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