大数据、人工智能等新一代信息技术迎来了新的发展阶段,推动着财务共享模式下的业务需求和技术需求不断发生变化。财务共享模式下基于大数据智能化的协作施工核算优化是以业务需求为导向、融入大数据智能化理念,创建智能、高效的业务需求优化流程,使企业经济业务和管理活动更高效、更灵活,特别是在提高会计服务效率、加强风险管控和提供决策支持方面。在决策支持方面,通过利用大数据、人工智能等技术,对企业海量数据信息进行深入分析与整理,挖掘数据背后深层次的价值,根据企业经营决策需要提供高质量信息和决策方案。在风险管控方面,根据知识和经验的推理与判断,基于规则的方法,财务共享服务中心平台能够进行风险识别与智能预警。在会计服务效率方面,整合与优化规则明确、标准化、重复性高的操作流程,提高业务处理的自动化和智能化水平。本文以H建筑施工企业为研究对象,采用文献研究、案例研究、机器学习算法模型相结合的方法对协作施工核算优化进行研究。首先阐述了大数据、机器学习、财务共享的相关理论,并剖析了国内外研究现状,为后续的优化需求分析、优化设计、优化实施提供理论支撑。然后通过实地调研和信息收集,分析了财务共享模式下H企业协作施工核算业务现状,描述和梳理了协作施工核算业务流程和相关数据信息,在此基础上分析了H企业核算流程效率、资金风险管控、分包商信用评价等优化需求。其次是基于优化需求进行协作施工核算优化设计:(1)将RPA流程自动化与协作施工核算业务流程相结合,提升业务流程效率和质量;(2)引入支持向量机算法建立合同资金支付风险预警模型,加强合同资金风险管控;(3)利用BP神经网络算法建立分包商信用评价模型,保证分包商信用评价的客观性和准确性。再次是对财务共享模式下基于大数据智能化的协作施工核算优化的具体实施阶段,并提出了对应的保障措施。最后是全文的研究结论与展望。通过对H企业财务共享模式下基于大数据智能化的协作施工核算优化研究,有利于解决H企业协作施工核算业务面临的业务流程效率、合同资金支付风险管控、信用评价等方面的难题,满足智能化背景下H企业的协作施工核算业务的优化需求,提高业务核算效率、加强资金风险管控、保证分包商信用评价的客观性和准确性,丰富了财务共享模式下基于大数据智能化的协作施工核算优化设计和实施路径,为推动我国财务共享模式下业务需求优化的发展提供新思路。