随着云计算、大数据、人工智能等信息技术的快速发展,企业拥有了更为先进的技术支持推动其管理水平的提升和管理模式的创新。同时,企业的业务也在不断地拓展与变化,促使企业的财务管理做出相适应的变化。因此,企业的财务共享模式的发展受到业务与技术的双重驱动。智能化技术能帮助企业提高执行效率、降低人工失误的风险。通过对大数据的挖掘和分析,能够从更多层次向企业提供数据支持。企业财务共享中心具备标准化的财务操作流程,管理着海量的财务数据,还能够对业务部门提供建议和数据支持。因此,建立基于大数据与智能化背景下的财务共享中心优化方案,有助于企业财务共享中心在效率、决策支持、风险控制等方面进行优化提升。本文基于财务共享模式,以Z集团企业财务共享服务中心材料核算为例,对其核算流程进行了梳理、优化需求进行了分析。在此基础上,以机器人流程自动化、BP神经网络和决策树算法等方法为工具,提出了Z企业的材料核算优化方案,分别是业务流程自动化、项目材料发料成本预测与监督和基于大数据分析的供应商分类,并进行了案例分析。在具体的优化方案中,首先是机器人流程自动化方案,梳理了材料采购与入库、材料出库、应付款支付和财务记账等操作流程。发现均属于具备标准化操作流程的业务,配合电子影像功能与图像识别、语音识别等技术,以实现采购发票自动识别和验证、材料出库单原始凭证与系统凭证自动匹配等业务的自动化处理。然后是材料发料成本预测与监督,根据项目的特征值训练BP神经网络模型,然后将新项目的特征值输入模型,对某标段的材料发出成本进行训练学习。在新的工程标段中,运用学习完成的训练模型,预测材料的发料成本,作为辅助监督手段对材料发料浪费现象进行监督。最后是基于决策树的供应商分类评价,通过材料供应商的特征数据,运用决策树C5.0算法对供应商进行分类评价,使财务共享中心能够对业务部门提供对供应商评价的决策参考。在文章的最后给出了研究的结论和展望。通过对Z企业财务共享中心材料核算的优化研究,有利于解决Z企业财务共享中心在效率、风险控制和决策支持等方面遇到的困难。同时能够对同类型的财务共享中心优化提供参考,丰富了财务共享模式下财务核算的内涵,为财务共享模式的进一步发展提供思路。