目前,依托先进科技,财务共享管理模式为企业财务管理能力的提升实现突破,财务共享中心从多方面服务于财务人员,强化了企业的质量管理,并为决策提供了有效地支持,但财务共享中心中管理流程不简明、劳务成本过高等问题依旧没有得到有效解决。降低成本、提高工作效率一直是财务共享中心追求的目标之一,并积极推动着企业财务人员从财务会计向管理会计转型。然而Z企业的应收账款管理在十年的财务共享发展道路上仍然存在许多问题尚未得到很好解决,比如如何基于现有系统实现对各个流程系统进行整合连接,实现系统的深度集成与自动化。伴随着云会计、大数据的出现,标志着财务智能时代的到来,大数据智能化成为财务管理模式的重要特征之一,为财务工作优化带来了新思路。在财务智能化时代背景下,本文以Z企业应收账款管理为案例进行分析。首先对财务共享模式、机器人流程自动化和大数据这几方面对应收账款管理造成地影响、价值链管理理论、K-Means聚类算法建立信用评级标准的可行性分析和BP神经网络算法进行坏账风险预测的可行性分析等几方面进行理论概述,然后从Z企业财务共享中心建设情况、Z企业流动资产质量和财务共享模式下Z企业应收业务现状这几方面为切入点对Z企业应收账款管理现状进行分析,总结出在应收账款管理方面的三个优化需求点:加强应收账款风险管理、跨系统自动取数、账期自动提示。因此根据Z企业应收账款管理现状以及产生的新需求,并基于价值链管理理论和现有应收业务流程梳理形成Z企业应收账款管理业务框架,本文提出了基于大数据智能化的应收账款管理优化设计,基于现有信息系统设计了基于大数据智能化的应收账款管理优化框架,对如何用机器人流程自动化技术优化应收账款管理业务流程和利用K-Means聚类算法和BP神经网络进行应收账款风险管理进行了详细阐述,并对这两个优化内容进行了案例展示与分析,从信息资源整合、运用大数据技术和财务团队转型三个方面提出具体的实施建议,最后给出了论文总结与未来展望,期望本文能对Z企业财务共享中心的智能化转型提供理论依据及实务参考。