刘峰 等：中国联通财务数据运营的创新实践

引用本文请复制此条目：刘峰，梁艳，严凯，等.中国联通财务数据运营的创新实践[J].财务与会计，2026，（6）：77-81.

摘要：大型集团企业普遍存在数据有而难用、数据运营供需协同不畅等难题。本文剖析了财务数据运营的内涵与特殊性，系统介绍了中国联合网络通信集团有限公司财务数据运营的核心框架，重点阐述了包含场景体系化、治理规则化、数据目录化的“三化”数据运营方法，以及“双循环”工作机制与“模块化”应用建设的运营保障。实践表明，该体系可有效激活数据要素价值，为赋能财务管理实现价值创造与风险防控提供有力支撑。

关键词：财务数智化；财务数据运营；场景驱动；数据治理；运营保障

中国联通财务数据运营的创新实践

刘峰 | 中国联合网络通信集团有限公司财务部副总经理

梁艳 | 中国联合网络通信集团有限公司财务部数据运营室

严凯 | 联通数字科技有限公司

苏存艳 | 联通数字科技有限公司

数据作为新的生产要素，是实施财务数智化转型升级的基础。如何通过数据运营将数据转化为洞察、将洞察转化为价值，并在此过程中驾驭风险，已成为新时代财务管理工作的重要课题。

一、财务数据运营的内涵与特殊性

数据运营是通过系统性的方法对各类数据进行采集、处理、分析和应用，充分释放数据要素价值的过程。财务数据运营是数据运营在财务领域的具体实践，财务数据是企业全业务活动的最终量化体现和价值沉淀，其运营活动具有区别于其他专业领域的特殊性。

（一）业财融合的运营范围

财务数据是业务活动结果的反映，财务核心系统承接的往往是经前端业务系统层层汇总后的结果性信息，不会沉淀业务过程的明细信息。因此，财务数据运营不能局限于财务数据，必须向前溯源至业务前端，打通从业务动作到财务结果的全链路数据。这要求财务数据运营范围不仅要覆盖财务自产数据，更要广泛涵盖与财务紧密相关的业务数据，以实现对经营活动的深度归因分析与过程风险的有效防控。

（二）场景驱动的运营方法

财务数据运营面临的数据范围广、溯源链条长，往往涉及多个业务系统、贯穿不同组织和专业条线，若采用全面铺开的治理方式，投入大、见效慢，并且容易脱离业务实际。更为务实高效的方法是“场景驱动”，即围绕资源配置、风险防控等关键业务场景中亟待解决的重点问题与价值点切入，按需开展数据治理与建模应用，以此确保财务数据运营始终聚焦于价值创造与风险防控，在解决具体问题的过程中逐步沉淀可复用的数据、模型，固化治理规则。

（三）模型专精的运营应用

财务工作对数据的精准性、可靠性和可解释性要求高。通用人工智能大模型虽然在自然语言交互、趋势预测等方面具备优势，但其结果稳定性与可解释性仍有局限。财务数据运营需坚持“模型专精”的原则：以逻辑严密、规则清晰的专业小模型为核心，确保分析与决策的精确可靠；同时，以AI大模型为辅助，提升智能交互与非结构化数据处理能力，二者协同互补，拓展数据应用的深度与广度。

二、核心框架与重点举措

面对前述财务数据运营的特殊性，中国联合网络通信集团有限公司（以下简称中国联通）立足自身管理需求，在“建强数据供给能力，赋能财务价值创造”这一核心目标指引下，形成了“以管理为驱动，以场景为切入，以治理为重点”的总体思路：以管理为驱动，确保财务数据运营聚焦价值创造与风险防控；以场景为切入，让治理与应用紧密结合、精准发力；以治理为重点，夯实数据基础，形成可持续的数据供给能力。通过这一思路的系统推进，加快实现财务数据运营从数据分散转向协同共享、从局部贯通转向全景应用、从人工处理转向精准智能、从定期报告转向前瞻推演。

中国联通构建了如图1所示的“1+3+2”财务数据运营框架，锚定核心目标，由三个工作方法、两项运营保障构成完整体系。三个工作方法聚焦如何建设，以“场景体系化”为中枢，向上承接管理决策、资源调控、运营服务、风险防控四大价值领域，向下驱动“治理规则化”与“数据目录化”两大关键过程。两项运营保障聚焦如何落地，整个体系的运转由内循环与外循环构成的“双循环”工作机制驱动，并通过标准化的平台工具作为能力载体提供服务。

（一）数据运营方法

数据运营方法是中国联通财务数据运营体系的核心构成，包括场景体系化、治理规则化与数据目录化，系统性解决了数据运营从价值定义、到过程治理、再到服务应用的全链路核心问题。

1.场景体系化。传统数据运营工作常面临的困境是，业务需求多以临时、零散的报表需求或取数需求形式提出，数据治理和应用开发缺乏体系性，所构建的数据应用也往往难以复用和扩展，难以沉淀能力和持续创造价值。场景体系化是解决这一问题的顶层设计，是整个财务数据运营工作的逻辑起点和价值锚点。通过对需求进行系统性、前瞻性的规划，实现财务数据运营工作的体系化布局，为后续治理和应用提供方向牵引。

中国联通构建财务数据运营场景体系遵循以下三个步骤。一是明确目标导向。聚焦集团战略和财务管理核心职能，确定“以价值创造和风险防控为核心”的建设方向。二是分层分级设计。场景体系的构建承接中国联通财务数智化转型规划。将规划中明确的“管理决策一体化、资源调控一体化、运营服务一体化、风险防控一体化”作为财务数据运营的四大顶层价值领域，并以此为统领，向下按照“一级领域、二级主题、三级场景”的层次进行解构，最终形成了系统的4个一级、10个二级、41个三级场景体系（见图2）。三是场景需求转化。在场景中明确数据需求、数据来源、应用方式与评价指标，通过解析场景，将管理需求转化为数据需求，开展数据寻源和治理工作，推动业务问题到数据应用的全流程闭环。

2.治理规则化。通过场景体系化的牵引，财务数据运营从建设走向治理。长期以来，大型集团企业财务相关数据往往分散在多个系统之中，存在口径不一、标准缺失等问题，导致数据有但难用。治理规则化是指在场景牵引下，以统一的标准和规则，对财务相关数据的定义、加工、校验、使用的全过程进行管理。中国联通构建了以指标治理、数据治理一体推进，自上而下与自下而上相结合的财务数据治理框架。

自上而下的指标治理。为统一集团各层级及专业线的业务语言和数据口径，中国联通财务部作为集团数据指标治理牵头部门，构建了统一标准、协同治理和集中发布的数据指标治理体系。制度上，建立了分层递进的制度体系，明确指标的设计原则、分域归口管理机制及全生命周期管理流程，确保各层级在统一标准下协同运行。组织上，实行分级分类治理原则，集团统筹全集团统一口径共性指标，省分公司负责本省范围内服务于经营管理的个性指标，专业线按职责分域归口管理。技术上，所有经评审的指标统一纳入“指标市场”（该平台基于中国联通集团数据中台构建，面向全集团各层级和专业线提供统一的指标数据及元数据的信息发布、共享与查询服务）集中承载与发布，确保标准快速落地。管理上，建立指标定期评审与更新机制，对使用频率高或口径调整的指标及时迭代优化，并通过全集团培训强化规范理解与执行。通过这一体系，在集团层面实现了数据指标口径和逻辑的全面统一，为财务分析提供了权威、稳定的数据底座。

自下而上的数据治理。为进一步提升数据层面的业财融合，中国联通聚焦财务及与财务密切相关的数据开展治理工作，重点提升跨系统、跨域数据的贯通性和可用性，进一步夯实财务数据底座。以“单站铁塔效益评价”场景为例，其核心挑战在于，如果要精确评价单站铁塔的效益，需要将其收入与成本进行匹配，而其收入数据来源于B域（业务支撑系统）的用户账单，成本（如铁塔租赁费、电费）和业务量数据则来源于O域（网络支撑系统）的能耗与信令数据。通过数据治理，对B域、O域关键数据进行寻源、盘点、清洗，并围绕“铁塔种类”“供电类型”等关键字段建立关联映射，拉通原本割裂的数据链路，最终输出准确、可信的单站铁塔效益分析数据，并将治理过程沉淀为可复用的数据模型。

治理质量与成果沉淀。无论是指标治理还是数据治理，其最终产出的数据必须经过严格的质量检验。为此，参考国家标准（GB/T 36344-2018）并结合财务管理特性，中国联通建立了一套完整的数据质量评价标准体系。该体系覆盖时效性、完整性、准确性、一致性、规范性与贯通性六大核心维度，通过自动化的稽核规则进行监控与评估，对发现的问题形成闭环整改机制，确保财务数据底座的健康度与可信度，为上层的数据应用提供坚实保障。

同时，为确保经过治理的高质量数据成果得以沉淀、复用并提供统一服务，中国联通构建了财务专业专属的“财务数据池”，所有经标准化治理的数据均统一入池管理。财务数据池不仅是治理成果的落地载体，也是财务数据运营的核心基础。

3.数据目录化。高质量数据汇聚入池是第一步，随之而来的挑战是随着数据入池工作的持续推进和需求的不断迭代，数据的类型日益多样化（指标型、明细型、表单型等）。如果没有一套预先规划、体系化的数据目录，数据池很容易变得结构混乱、清晰度下降，财务人员将陷入有数但难找的困境。为此，中国联通设计了一套层次清晰、视角多元的数据目录体系。一是按业务场景目录化。该路径的核心是全面承接场景体系化的框架，将数据与业务场景深度绑定。用户可直接按其熟悉的业务逻辑来检索所需数据，支撑以业务找数据，极大降低了财务人员的用数门槛。二是按数据类型目录化。用户可按照对原有系统、表单或数据类型的理解，在熟悉的逻辑下高效找到对应数据，支撑按习惯找数据。两种查询方式相辅相成，共同提升了数据资源的易用性。

数据目录的价值不止于查数，也是通向更高阶智能应用的基础。当前，中国联通依托财务数据池，逐步深化“智能问数”能力建设，基于千问大模型对用户的自然语言提问进行意图解析与任务规划，自动生成查询语句并执行数据查询，然后由大模型对查询结果进行归纳总结，输出结构化的分析结论。目前已支持数据完成情况查询、同比环比增减变动分析、多维度排名对比等多种问询意图。其前瞻性方向是推动数据服务向智慧洞察、预测推演发展，为管理提供更加主动、前瞻的决策支撑。

（二）数据运营保障

“三化”工作方法的有效运行，离不开系统性的运营保障。作为“1+3+2”核心框架的支撑部分，中国联通财务数据运营从工作机制、平台工具两个维度构建了保障体系。通过“双循环”工作机制，破解供需协同难题；通过建设标准化平台工具，提供财务数据治理与应用的统一底座和能力支撑。

1.“双循环”工作机制。数据运营工作涉及跨组织、跨系统、跨专业多方协同，既要深刻理解财务管理逻辑，又需要具备较强的技术与数据能力。为此，中国联通在财务部内组建了数据运营团队，统筹财务领域的数据治理与价值运营。“双循环”工作机制是数据运营团队开展工作的运行模式，由外循环和内循环构成。外循环聚焦数据运营团队与财务部各专业处室（如预算管理处、资金管理处等）的协同联动，确保需求有效传递、响应高效；内循环聚焦团队内部的流程分工、质量管控与内生需求挖掘，确保需求、治理与应用高效衔接转化。通过“双循环”工作机制的运行，推动持续释放数据要素价值。

在外循环的运行中，重点是构建供需对接的价值传递闭环。一方面，数据运营团队通过设立“价值运营”角色，统筹承接显性需求，与需求方共同构想、定义数据应用场景，实现价值共创；另一方面，建立常态化协同机制，让数据运营团队深度参与财务管理过程，与需求方共同定义和优化数据应用，推动价值落地。

在内循环的运行中，重点包括两个方面：一是在于破解外部“需求真空”的现实挑战。实践表明，数据需求方往往难以及时、明确地提出数据需求。为此，通过“价值运营”角色，主动研判业务痛点与潜在机会，提出内生数据需求与创新应用构想，确保在没有外部需求时仍能持续挖掘数据价值。二是建立专业化的内部协作体系。在数据运营团队内部分别设立负责顶层设计的规划架构、承接需求的价值运营、推动落地的运营保障、确保可信的数据质量以及联动集团和省分公司的两级运营角色，在保障治理与应用同步推进的同时，也支撑数据产品的持续迭代优化。

2.“模块化”应用建设。在“双循环”工作机制的驱动下，财务数据治理不断深入推进，经过治理的高质量数据持续沉淀入池，夯实财务数据底座。在此基础上，为提升数据服务能力，中国联通建设了数据处理与图表分析两大核心工具，为用户提供灵活的数据二次加工与可视化展现能力。由此形成了“数据+工具”的一体化运营平台，作为财务数据运营的能力载体。随着治理入池的数据不断积累与工具能力扩展，支撑更复杂数据需求场景成为可能，为进一步提升数据服务效能，建设数据应用成为数据运营工作重点。

“模块化”是中国联通在财务数据应用建设过程中总结的方法理念，旨在破解传统数据应用建设周期长、响应慢、调整难的困境，从而提升数据服务的敏捷响应与交付效率，为财务管理提供更加灵活的数据支撑。其核心思想是将复杂的分析报表解构为单一功能的模块，通过模块的组合复用实现数据应用的快速构建与灵活交付。模块主要特征如下：

一是单一性。每个模块都是一个分析单元，聚焦于一个单一业务主题，如“新增用户发展情况”或“存量用户保有情况”。单一性使模块内容集中、边界清晰。二是功能性。模块并非一个孤立的数值，而是一组自带分析功能的数据。每个模块封装了同比、环比、趋势变化等常用分析维度，使用户通过一个模块就能洞察其所反映的业务趋势。三是灵活性。所有模块都设计为可独立运行、灵活拼接。用户可以根据自身的分析需求，自由选取、组合不同的模块，快速生成个性化的分析视图。

三、实践成效

随着中国联通财务数据运营体系的系统推进，数据运营已在集团内部展现出广泛赋能效应。集团层面通过财务数据池统一底座和标准化工具体系，为各省分公司提供统一的数据能力与运营支撑；省分公司结合自身管理重点，探索差异化的场景应用，推动数据价值在基层业务中落地转化。目前在提升管理效能、精细化运营及风险防控等方面，已形成一批具有代表性的应用成果。

提升管理效能方面，财务分析报告的编制往往需要从多个系统中手工取数、跨表核对、加工计算，编制效率低，且存在数据口径不一致的风险。依托中国联通财务数据运营体系，将集团财务分析所需的核心指标（如收入、利润、成本、现金流、用户等）经过统一治理后沉淀至财务数据池中，分析人员可以在图表分析工具中直接调用数据，通过设定的固定模板和参数，即可快速生成报告与图表，实现了标准财务分析报告秒级输出，显著提升编制效率，释放财务生产力。

精细化运营方面，为推动管理颗粒度下沉，集团数据运营统一推进区县层收入、成本、利润等关键数据治理及入池，省分公司利用集团统一数据能力，实现精细化运营管理。如山东分公司构建的“区县效能画像”应用，通过对入池的区县数据梳理分析，借助财务数据池标准化工具，设计区县效能评价模型，实现自动生成一对一的综合分析报告，直观展现各区县经营情况并提供管理建议。目前全省187个区县均实现自动化画像，累计输出分析报告700余份，有效支撑了基层单位精细化管理。

风险防控方面，中国联通“算网数智”类创新项目投资规模大、周期长、风险点多，集团数据运营拉通数智业务系统、财务报表等多个源头数据，实现明细项目级收入、毛利、现金流等核心数据入池管理。在此基础上，四川分公司依托财务数据池，构建了包含22个核心风险点和6个新增风险点的项目全周期风险预警模型，可自动识别并提示异常波动，形成可视化风险看板和预警报告，帮助管理层及时发现并处置收入异常、成本偏高、资金回笼滞后等潜在风险。

四、经验总结

中国联通财务数据运营的探索是一项系统性工程，回顾整个历程，为实现发挥价值创造与风险防控的目标，以下三点至关重要：一是规划先行。以场景为牵引，科学规划建设路径，使财务数据运营始终聚焦价值创造与风险防控，避免碎片化建设。二是治理为基。高质量的数据是财务数智化转型的基础。财务数据治理是一项需要坚持不懈、持之以恒的长期工程，要持续推进数据标准统一、规则落地和质量管控。三是协同致远。仅依赖外部需求，财务数据运营难以持续。通过构建“双循环”机制，形成持续赋能的运营模式，确保数据要素价值长效释放。

主要参考文献：

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