隨著國家政策的出臺和引導，電子會計檔案的管理越來越規范，電子會計檔案建設成為打通財務數字化最后一公里的重要一環。但是，當前很多企業的財務管理仍處于電子檔案和紙質檔案并行的階段，如何能將其建立合理清晰關聯，統一進行歸檔管理是企業所一直關注的問題。
基于國家政策和企業的業務需求，百望云電子會計檔案產品持續升級，近期對紙電檔案管理功能進行優化，進一步實現會計檔案的“線上+線下”的靈活關聯管理，便于提取調用，提高檔案利用價值，保障電子會計檔案的高效、安全、合規管理，解決企業紙電會計檔案歸檔難、管理難的問題，助力集團數字化轉型。
亮點1：紙質檔案線上管理
百望云電子會計檔案系統支持紙質檔案裝盒、上架、檔案轉移等常規操作，建立電子檔案與線下紙質檔案的有效關聯索引，確保會計檔案線上線下保持一致。
在百望云電子會計檔案系統，現在紙質檔案使用“檔案盒”管理，取消紙質檔案編號，企業用戶可主動維護盒號，也可自動生成盒號并復用線下，一份會計資料不論電子還是紙質都只使用一個編號，保證編號的唯一性。針對在企業實際業務中，某一類型的憑證資料不能裝滿一個檔案盒，需要將多個期間、多個目錄下的憑證裝在同一盒中這樣的情況，百望云電子會計檔案系統可支持多種檔案目錄跨期間裝在一個檔案盒內，利于集中管理。
亮點2：靈活組卷，適配多種場景
在“一鍵組卷”基礎上，新增“勾選組卷、按數量組卷、按憑證類型組卷、添加到已有案卷”多個會計資料的組卷方式，滿足企業不同的組卷需求。通過“勾選組卷”，勾選列表內數據，將已選數據組成一卷，適用于雙套制管理，期望線上組卷規模和線下已裝訂檔案一致的企業使用。
亮點3：數字檔案館
企業在系統中可建立數字檔案館，支持使用真實庫房圖片維護，庫房UI設計貼近現實，可橫縱添加檔案柜，實現檔案的線上線下關聯管理，也更便于企業員工的使用理解。
同時，數字檔案館可進行機構授權管理，分別設置權限，僅授權機構下員工可對授權的數字檔案館查詢檔案和上下架檔案盒操作，加強集團總部和各分子公司的權限管理，規范歸檔流程，保障數據安全。
亮點4: 校驗業務完整性
百望云電子會計檔案系統除了可以完成文件真實性、完整性、可用性、安全性的四性檢測外，系統新增對業務完整性的檢測。
一是通過關聯件數對比來校驗電子憑證數量完整，通過核算系統維護記賬憑證關聯的原始附件數目，就可以在電子會計檔案系統內展示實際關聯附件數量和應關聯附件數量的對比，得知是否有偏差。
二是以記賬憑證為基礎，校驗電子憑證附件類型完整。根據實際業務中的關聯場景，在電子會計檔案系統中配置記賬憑證涉及的原始憑證的單據類型。系統會根據配置期間內的憑證進行校驗，進行附件完整性檢查。若校驗失敗，系統會提示缺少關聯的附件類型。
三是校驗紙質檔案是否裝盒。企業在實際業務場景還存在一個問題：電子資料文件全部上傳百望云電子會計檔案系統，而紙質文件是需要進行裝盒歸檔的，但在線上是無法判斷紙質檔案是否已經裝盒。
現在 ，系統新增“檢驗紙質檔案是否裝盒”的功能，就是解決企業這樣的問題。企業可以線下將紙質附件裝盒，同時線上創建紙質檔案盒后，對已收集整理的憑證進行紙電關聯，就可以在系統中顯示是否存在紙質附件和紙質檔案裝盒的狀態。
客戶案例
某大型集團企業為全鏈醫藥產業綜合服務商，在百望云電子會計檔案系統的助力下，將傳統的線下裝訂財務單證升級為電子歸檔的全自動化運行與管理，將耗費人力最多的環節提質增效。以對該企業的費用類憑證歸檔優化為例:
| ?使用前 | 使用電子會計檔案系統后 |
| 財務人員需要將憑證編號標記到報銷單的封面 | 不需要財務人員再去線下將憑證號標寫到相關的報銷單封面，也不再需要財務人員人工匹配記賬憑證對應的原始憑證。因為現在的單據、附件和憑證有相應的關聯關系，可以進行正反向的聯查 |
| 財務人員需要去手工匹配報銷原始憑證和記賬憑證 ? | 不需要線下打印憑證，減少財務人員打印和裝訂的工作量 |
| 費用類的銀行回單目前不能實現全量套打（憑證和回單一同打印）的功能，需下載打印并手工匹配對應的記賬憑證 | 憑證不打印后，還是會有紙質原始憑證的存在，可以在記賬后由電子會計檔案系統生成相應的二維碼貼到相應的紙質原始憑證上，做到線下和線上的協同管理 |
隨著數電票、電子票據、電子銀行回單的普及，傳統紙質會計檔案的歸檔流程和管理模式已經無法滿足最新的政策要求。百望云電子會計檔案產品解決方案，實現線上自動采集、整理歸檔、借閱下載、移交、鑒定銷毀的全生命周期數字化閉環管理，并根據政策的變化和企業實際的業務場景持續迭代升級產品，幫助企業適應外部環境的變化與合規要求，獲得長期效益。
百望云作為中國領先的票財稅融一體化解決方案服務商和數據要素生態平臺構建者，除了電子會計檔案解決方案外，還為企業提供數電樂企、納稅申報、稅務風險管理、供應鏈協同等數字化解決方案與服務，與產品互聯網平臺、區域大數據集團、持牌金融機構、科技公司等開展深度戰略合作，提升數據質量和利用效率，挖掘數據資產深層價值，探索數據資產運營新范式。
