大數據時代：集團公司財務管理面臨的挑戰與對策

成檸茜（寧波大學國際交流學院）

大數據時代：集團公司財務管理面臨的挑戰與對策

成檸茜
（寧波大學國際交流學院）

【摘要】大數據正在影響商業世界,給大型集團公司財務帶來諸多挑戰，大數據將顛覆財務管理的傳統方法、傳統手段和傳統模式，呈現出“大財務”的特征。本文深入分析大數據時代下集團公司財務管理呈現新特點，財務管理者工作重點和努力方向，研究提出應對大數據挑戰的對策，即建立大財務管理新理念,概括為6個“新”，即新理念、新平臺、新模型、新機制、新伙伴、新人才。

【關鍵詞】大數據集團公司財務管理新策略

上世紀90年代末，“大數據”（Big data）一詞首次出現，但一直是模糊概念，直到2011年麥肯錫咨詢公司提出“大數據”時代來臨，隨后一些國家將“大數據”應用列入本國發展規劃，同時通過各種政策刺激企業收集和利用大量開放數據，互聯網巨頭們更是把“大數據”當成他們引領新時代的砝碼和“富礦”，EMC、惠普、IBM、微軟等紛紛收購“大數據”公司。ACCA(特許公認會計師公會)與IMA(美國管理會計師協會)聯合發布報告指出，大數據將如何影響商業世界是會計師和財會專業人士最應該問自己的一個問題。抽樣調查發現，全球62%的受訪者認為，大數據能夠為公司管理者提供超越競爭對手的潛能，集團公司應當把分析大數據當做核心任務之一。

一、大數據的特征及應用前景

（一）大數據的概念及特征

“大數據”是一個體量特別大、類型特別大的數據集，已無法用傳統數據庫工具對其內容進行抓取、管理和處理。據有關測算，人類過去24 000年大概創造了5EB的數據，據權威估計，在大數據時代我們只需要平均2天就能生成等量的數據。

大數據基本特征是體量大、多樣性、價值密度低、速度快，可以用“4V”來概括，即Volume、Variety、Value和Velocity。數據體量大(Volume)，指大數據一般在TB以上至PB、EB乃至ZB級的數據量；數據類別大(Variety)，指數據來自多種數據源，種類和格式十分豐富，已沖破了以前所限定的結構化數據范疇；數據處理速度快（Veracity），指超級計算機可以實時處理巨量的數據；價值密度低（Value），指巨量數據中有利用價值的十分微小，以視頻為例，全時段連續監控可能有用數據僅一兩秒，因此，從海量數據中“提純”將是巨大的挑戰。

（二）大數據應用前景

企業和政府收集到的數據量和數據種類正在飛速增長，這是一個巨大的信息寶庫，大數據應用將在眾多領域掀起變革的巨浪，其核心在于為客戶挖掘數據中蘊藏的價值，針對不同類別的大數據建立系列模型，從而開發出千變萬化的應用模式、商業模式、管理模式，再銷售給不同的客戶，最終成為一個服務型的大數據產業。2011年中國公布的“十二五”規劃提出要加快發展云計算，以云計算為代表的技術創新將催生出很多業態的企業，這標志著中國政府已經關注到大數據時代的到來。2012年美國政府甚至將大數據定義為“未來的新石油”，投資2億美元拉動大數據相關產業發展，將“大數據戰略”上升為國家戰略。為了成為大數據的領頭羊，2013年微軟公司率先開發了大數據軟件，通過提供智能化運營實現節約資源、提高效率。微軟公司高管史密斯（Smith）甚至說：“給我提供一些數據，我就能做一些改變。如果給我提供所有數據，我就能拯救世界。”

隨著互聯網金融“井噴式”發展，大數據在金融領域應用備受關注。中國電商阿里巴巴利用大數據開發出阿里信用貸款，借助大數據技術自動分析判定是否給予企業貸款，全程不出現人工干預，據此放貸300多億元，壞賬率大大低于商業銀行，僅0.3%左右。又如，美國華爾街德溫特資本市場公司首席執行官保羅·霍廷利用電腦程序分析全球3.4億微博賬戶的留言，建立判斷民眾情緒數據分析模型，根據民眾情緒指數來決定買入還是賣出股票，由此獲得了平均7%的收益率。總之，大數據越來越多被那些巨型公司、政府管理部門所利用，為投資管理、風險管理、精細管理等方面提供了精準服務。

二、大數據時代集團公司財務管理面臨的挑戰

據ACCA與IMA聯合發布的報告，會計師既不是軟件工程師也不是數據科學家，但未來他們將兼具這兩個角色，財務主管應該在制定重大決策中發揮重要作用。大數據時代對財務管理提出一系列挑戰，突出體現在4個方面。

（一）管理理念挑戰：財務管理模式將在一些方面發生顛覆性變化

ACCA未來研究主管Fay·Chua表示：“大數據會讓許多財會專業人士意識到變革的重要性。未來傳統的首席財務官、首席技術官和首席信息官角色界線將變得模糊，職位將變得更具戰略性和前瞻性。他們接受這場變革的速度將決定公司能否充分利用大數據為其發展提供前進動力。”大數據的出現將在某些方面顛覆以往的財務管理理念，使財務工作遠遠超越原來的預算、報表、財務分析等，向銷售、研發、物流等多領域延伸，財務人員要承擔大量的數據搜集和數據處理新任務。與傳統財務管理不同的是，在大數據時代一些原本不屬于財務范疇的工作將進入財務管理視野，財務人員從“數豆者”向管理會計轉型，財務人員需要掌握各個業務部門數據，乃至全行業和社會有關方的數據，因此我們稱之為“大財務”，大財務將對集團公司的管理產生革命性影響。

（二）管理機制挑戰：財務管理將面對極為繁雜的數據處理

大數據技術加大了財務數據收集的難度，本來財務數據的收集就是一項復雜的系統工程，國際上一般采用相對性原則，即首先利用不完全統計學的知識對數據進行初步的計算，接著對粗糙的數據進行系統的羅列，最后對類型化的數據進行梳理。以往財務數據來源于集團內部的各個部門，這些數據類別少、數據量小、精確度高，而大數據來源于不同公司、各個行業，甚至經濟社會領域的方方面面，數據繁雜，精確度不高，數據量巨大，這就產生由誰來提供數據、如何收集數據、數據準確與否、數據如何分類等一系列問題，面對這些體量大、類型多、變化速度快的數據，財務工作的復雜性、艱巨性可想而知，這對財務人員將是極大挑戰，工作量數倍增加，這些都需要創新工作機制來解決。

（三）管理技術挑戰：財務管理中時常難辨大數據真偽

大數據是一把雙刃劍，由于大數據準確度低、價值密度低都影響到數據的準確性，而數據準確與否又決定了結論正確與否。當前“大數據”理論過于依靠數據的匯集，一旦數據本身的質量存在問題，就會做出錯誤的預測，從而導致決策失誤。斯坦福大學特來沃爾·哈斯蒂教授指出，“大數據”的理論是“在稻草堆里找一根針”，而面臨的問題是“所有稻草看上去都挺像那根針”。喬治·梅森大學瑞貝克·高爾丁也提出“數據提供者造假”的危險，由于人們無法控制數據提供者和搜集者本人的偏見和篩選，那么在“只問有什么，不問為什么”的模式下，就很可能出現“災難性大數據”。因此，大數據真偽難辨成為財務人員必須面臨的又一個重大難題，這需要通過采用新技術、新手段來解決。

（四）管理方式挑戰：易泄露集團商業秘密

由于傳統財務管理中對網絡數據的監督采取了實名注冊的模式，所以想竊取核心數據庫數據會迅速被發現。但是在大數據時代卻完全不同了，大數據來源渠道多、處理環節多、流程復雜都可能成為數據泄露的原因，從而泄露商業機密，給公司造成難以挽回的損失。IMA負責研究部門的副總裁Raef·Lawson指出：“一個不容回避的事實是大數據技術為財務信息的安全性提出了越來越嚴峻的挑戰。”一方面大數據來源渠道多元化，數據供應商在提供數據服務的同時往往也獲取了用戶的關鍵數據；另一方面，數據流的控制是依靠各種所謂的交易密碼，實際上這些安全密碼對一個掌握了源代碼技術黑客來說，破解密碼或繞過防火墻進入系統獲取這些用戶信息是輕而易舉的。因此，泄密是大數據時代財務人員面臨的又一大挑戰，這就要求財務管理創新，采取更加嚴格的程序、更加嚴密的工作方式來應對。

三、大數據時代集團公司新型財務管理策略

大數據時代要求財務管理由專門管理企業的“小數據”、“小財務”轉變成收集、分析和管理各類“大數據”、“大財務”，順應時代的“大財務”管理策略可以用“6新”來概括，即新理念、新平臺、新模型、新機制、新伙伴、新人才。

（一）新理念：重新定位財務管理的角色，建立大財務思維方式

大數據時代財務管理需要有大財務的新定位，財務管理者要運用大財務的管理理念和思維模式，以大數據為基礎，使得全面預算管理、集團資金集中管理、內部控制能夠更加高效、順暢地運行，從而財務在公司管理中扮演更為重要的角色。大數據技術迫使財務人員學習新知識、開闊新視野主動適應大財務工作方式，運用大數據的方法分析不同流程、不同方案所帶來的收入、成本及風險，進而選取集團利潤最大化的流程和方案。總之，大數據時代作為集團高級財務管理人員的CFO和總會計師需重新定位自身角色，通過熟練運用大數據等分析對公司的現金流、資源配置、風險管控等獲得深度洞察，進而提出決策建議，把資源配置到快速增長的領域，為集團創造更大的價值。

（二）新平臺：建立“四統一”的集團公司財務信息化平臺，實時處理大數據

新型財務信息平臺概括起來就是要建立“四統一”。一要建立新型的統一信息數據的收集系統，不管本集團的數據還有收集來的數據都統一在一個系統收集處理。二要建立統一的財務管理信息化制度，將集團各類信息及時公布到信息平臺上，通過設置關鍵詞和檢索權限為集團管理層提供精準可靠的信息，實現最大限度的信息共享。三要建立統一的會計核算制度，使用統一財務信息編碼規則和命名規則，避免各類數據出現混亂，同時通過信息化手段構建集團多維度、多側面、多層次的動態查詢與反饋系統，實現數據高速快捷的傳遞和匯集，確保集團公司不同子公司、不同部門、不同行業信息傳遞的有效性、準確性、合理性和連續性。四要建立統一預算管理、資金管理，規范財務預算編制、預算匯總以及預算方案調整，實時監控預算的執行情況，加強集團財務預算的執行能力，保障整個預算管理的實現。總之，通過建立“四統一”實現財務業務的標準化、信息整合的高效化、資源服務的共享化、業務戰略的協同化，建立新型財務信息平臺。

（三）新模型：建立新財務分析模型，及時為集團發展提供最佳方案

大數據分析還可用于優化配置各個部門、各個子公司人力資源的最佳方案。例如，以“大自然搬運工”自居的農夫山泉，有十多個水源地，一瓶水售價2元，其中3毛錢花在了運輸上，公司內有“搬上搬下，銀子嘩嘩”的說法，他們開發大數據軟件將高速公路收費、道路等級、天氣、配送中心輻射半徑、季節性變化等實時數據輸入進去分析，精準管控物流成本，從而大大降低費用，大數據分析模型幫助農夫山泉實現了30%～40%的年增長率。因此，集團公司要適應時代之需建立新財務模型，通過分析大數據，可以找到配置各類資源的最佳路徑和最便捷的工作路線圖，降低成本、節約資源、提高效率，為集團制定科學發展方案提供依據。

（四）新機制：構建新型財務預警機制，及時規避市場風險

大數據時代須及早建立風險預警機制，集團所面對的數據范圍越來越寬、數據之間的因果關系鏈更完整，財務管理者可以在數據分析過程中更全面地了解到公司的運行現狀及可能存在的問題，及時評價公司財務狀況和經營成果，預測當前的經營模式是否可持續、潛在哪些危機，為集團決策提供解決問題的方向和線索。與此同時，財務管理者還要對數據合理性、可靠性和科學性進行質量篩選，及時發現數據質量方面存在的問題，避免因采集數據質量不佳導致做出的錯誤選擇。以2008年美國金融危機為例，這次危機肇始于房地產抵押貸款，雷曼兄弟、房利美、房地美、美林和貝爾斯登等財團相繼破產或并購，倘若事前已經建立大數據風險模型，及時對金融行業的系統性風險及其宏觀壓力進行測試，這場波及全球的世界金融危機或許能夠避免，至少可以避免房貸風險溢出而放大多米諾骨牌效應發生。倘若2008年以前華爾街就建立了大數據財務風險模型，雷曼兄弟等財團能正確地對客戶群進行預風險分析，倘若美聯儲和美國財政部早些時候能關注宏觀經濟流量和金融市場變量的風險，及早利用大數據分析技術制定金融危機預案，切斷風險傳遞，危機就不會嚴重沖擊全球經濟。綜上所述，作為集團公司要建立風險防控機制，通過大數據風險預測模型分析診斷，及時規避市場風險，最大限度減少經濟損失。

（五）新伙伴：建立新型合作伙伴，破解大數據時代難題

通常情況下，財務人員可親自研發建立大數據模型，以便建立適合自身集團發展的財務分析工具。但是，在大數據時代先進的分析技術和大數據工具的更新如此之快，他們正以前所未有的方式幫助公司獲取新的統計角度和結果。例如大數據技術能夠幫助財務管理者破解傳統Excel分析難以應對的數據分析難題，同時Hadoop、HPCC和NoSQL等工具和平臺迅速崛起帶來了全新的分析視角和機會。基于成熟的分析、視覺化以及數據管理的全新生態系統也以日新月異的速度改變著公司的分析能力。但是這些軟件開發常常是集團自身難以做到的，集團既需要與提供這類工具的供應商合作，又需要與專門收集各類數據的大數據商合作。集團可以直接向大數據公司購買新型的分析工具和大量的數據，聯合開發適合自身發展的大數據分析模型，達到事半功倍的效果。此外，需要特別提醒的是，合作中要嚴防一些公司對大數據的商業捆綁開發，導致數據泄密，從而帶來商業風險。總之，集團公司要學會與大數據服務供應商合作，建立新型合作伙伴關系，最大限度地獲取可靠的數據資源，建立新數據模型，為集團發展破解數據來源和數據分析兩大難題。

（六）新人才：加快財務管理人員的培養，造就復合型財務人才

據麥肯錫報告預測，到2018年僅美國在資深數據分析行業人才缺口就高達14萬～19萬，而熟悉運用大數據決策的經理人和分析師人才缺口更高達150萬。大數據改變集團的決策模式和發展模式，財務人員不再是僅僅滿足成本核算、資金收支、財務監督等工作，更重要的是要具備超越財務的戰略全局觀，組織流程規劃設計能力，分析業務理解洞察力以及IT系統構架與建設的能力。大數據時代需要一大批熟練掌握大數據工具的技術人才，熟練掌握日新月異的新財務分析工具。一句話，大數據時代亟需熟練財務管理和精通大數據的復合型人才，財務人員要主動從財務專才向業務全才轉型。為適應這一挑戰，集團公司要調整財務人才的培養和引進計劃，一方面要吸納多專業、多領域的人才組建財務團隊，吸收財務管理、IT專業、數理分析、行業管理等方面的專業人才，推動信息化、標準化、模型化；另一方面要培養復合型人才的管理者，由其統籌、引導、規范、統領和駕馭團隊高效開展工作，充分發揮財務專業價值和團隊的復合價值，建立新型財務信息平臺、投入產出模型、財務模型和預警新機制，為決策者提供有價值的決策依據。總之，集團公司要樹立新型財務管理培養理念，從財務專才向業務全才轉型，加快培養復合型財務人才。

主要參考文獻:

[1]於群英．大數據時代的集團公司財務管理[J]．財經界,2014．5: 172-173．

[2]漢唐財稅在線[EB／OL]．大數據時代下的財務管理, CCS163．com,2014．01．

[3]賈海波．淺析大數據時代的企業財務管理[J]．財務與會計，2014．9:36．

[4]何雪梅．大數據時代企業集團財務管理轉型研究[J]．法制與經濟，2014．5:75-76．

[5]張曉蕾,范曉明．淺談大數據時代下的財務管理[J]．商業現代化，2014．2:66．

[6]財務大數據時代的機遇與挑戰[EB／OL],中國商業電訊網,2013-12-16．

[7]葉煥倬,楊青,汪勇華．智能財務危機預警與原因診斷方法研究[J]．審計與經濟研究,2013．3:74-82．

[8]William R．Cline, Joseph E．Gagnon．雷曼兄弟已去，白芝浩法則永存——為什么美聯儲和財政部沒有救助雷曼兄弟[J]．國際經濟評論,2014．2:133-150．

[9]Kurt Fanning and Rita Grant (2013)．“Big Data: Implications for Financial Managers”．The Journal of Corporate Accounting ＆Finance．

責編:萌娜

【中圖分類號】F270.7