随着国家政策的出台和引导，电子会计档案的管理越来越规范，电子会计档案建设成为打通财务数字化最后一公里的重要一环。但是，当前很多企业的财务管理仍处于电子档案和纸质档案并行的阶段，如何能将其建立合理清晰关联，统一进行归档管理是企业所一直关注的问题。
基于国家政策和企业的业务需求，百望云电子会计档案产品持续升级，近期对纸电档案管理功能进行优化，进一步实现会计档案的“线上+线下”的灵活关联管理，便于提取调用，提高档案利用价值，保障电子会计档案的高效、安全、合规管理，解决企业纸电会计档案归档难、管理难的问题，助力集团数字化转型。
亮点1：纸质档案线上管理
百望云电子会计档案系统支持纸质档案装盒、上架、档案转移等常规操作，建立电子档案与线下纸质档案的有效关联索引，确保会计档案线上线下保持一致。
在百望云电子会计档案系统，现在纸质档案使用“档案盒”管理，取消纸质档案编号，企业用户可主动维护盒号，也可自动生成盒号并复用线下，一份会计资料不论电子还是纸质都只使用一个编号，保证编号的唯一性。针对在企业实际业务中，某一类型的凭证资料不能装满一个档案盒，需要将多个期间、多个目录下的凭证装在同一盒中这样的情况，百望云电子会计档案系统可支持多种档案目录跨期间装在一个档案盒内，利于集中管理。
亮点2：灵活组卷，适配多种场景
在“一键组卷”基础上，新增“勾选组卷、按数量组卷、按凭证类型组卷、添加到已有案卷”多个会计资料的组卷方式，满足企业不同的组卷需求。通过“勾选组卷”，勾选列表内数据，将已选数据组成一卷，适用于双套制管理，期望线上组卷规模和线下已装订档案一致的企业使用。
亮点3：数字档案馆
企业在系统中可建立数字档案馆，支持使用真实库房图片维护，库房UI设计贴近现实，可横纵添加档案柜，实现档案的线上线下关联管理，也更便于企业员工的使用理解。
同时，数字档案馆可进行机构授权管理，分别设置权限，仅授权机构下员工可对授权的数字档案馆查询档案和上下架档案盒操作，加强集团总部和各分子公司的权限管理，规范归档流程，保障数据安全。
亮点4: 校验业务完整性
百望云电子会计档案系统除了可以完成文件真实性、完整性、可用性、安全性的四性检测外，系统新增对业务完整性的检测。
一是通过关联件数对比来校验电子凭证数量完整，通过核算系统维护记账凭证关联的原始附件数目，就可以在电子会计档案系统内展示实际关联附件数量和应关联附件数量的对比，得知是否有偏差。
二是以记账凭证为基础，校验电子凭证附件类型完整。根据实际业务中的关联场景，在电子会计档案系统中配置记账凭证涉及的原始凭证的单据类型。系统会根据配置期间内的凭证进行校验，进行附件完整性检查。若校验失败，系统会提示缺少关联的附件类型。
三是校验纸质档案是否装盒。企业在实际业务场景还存在一个问题：电子资料文件全部上传百望云电子会计档案系统，而纸质文件是需要进行装盒归档的，但在线上是无法判断纸质档案是否已经装盒。
现在 ，系统新增“检验纸质档案是否装盒”的功能，就是解决企业这样的问题。企业可以线下将纸质附件装盒，同时线上创建纸质档案盒后，对已收集整理的凭证进行纸电关联，就可以在系统中显示是否存在纸质附件和纸质档案装盒的状态。
客户案例
某大型集团企业为全链医药产业综合服务商，在百望云电子会计档案系统的助力下，将传统的线下装订财务单证升级为电子归档的全自动化运行与管理，将耗费人力最多的环节提质增效。以对该企业的费用类凭证归档优化为例:
| 使用前 | 使用电子会计档案系统后 |
| 财务人员需要将凭证编号标记到报销单的封面 | 不需要财务人员再去线下将凭证号标写到相关的报销单封面，也不再需要财务人员人工匹配记账凭证对应的原始凭证。因为现在的单据、附件和凭证有相应的关联关系，可以进行正反向的联查 |
| 财务人员需要去手工匹配报销原始凭证和记账凭证
| 不需要线下打印凭证，减少财务人员打印和装订的工作量 |
| 费用类的银行回单目前不能实现全量套打（凭证和回单一同打印）的功能，需下载打印并手工匹配对应的记账凭证 | 凭证不打印后，还是会有纸质原始凭证的存在，可以在记账后由电子会计档案系统生成相应的二维码贴到相应的纸质原始凭证上，做到线下和线上的协同管理 |
随着数电票、电子票据、电子银行回单的普及，传统纸质会计档案的归档流程和管理模式已经无法满足最新的政策要求。百望云电子会计档案产品解决方案，实现线上自动采集、整理归档、借阅下载、移交、鉴定销毁的全生命周期数字化闭环管理，并根据政策的变化和企业实际的业务场景持续迭代升级产品，帮助企业适应外部环境的变化与合规要求，获得长期效益。
百望云作为中国领先的票财税融一体化解决方案服务商和数据要素生态平台构建者，除了电子会计档案解决方案外，还为企业提供数电乐企、纳税申报、税务风险管理、供应链协同等数字化解决方案与服务，与产品互联网平台、区域大数据集团、持牌金融机构、科技公司等开展深度战略合作，提升数据质量和利用效率，挖掘数据资产深层价值，探索数据资产运营新范式。
