淺析大數(shù)據(jù)與財(cái)務(wù)分析的關(guān)系

李天天++朱翠景++李昕欣

【摘 要】互聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、傳感技術(shù)等新技術(shù)的產(chǎn)生與應(yīng)用，使得急劇增加的碎片化數(shù)據(jù)在特定情況下成為財(cái)務(wù)主數(shù)據(jù)，信息化、數(shù)字化、綜合化已然成為企業(yè)發(fā)展的新方向。論文通過分析大數(shù)據(jù)與財(cái)務(wù)分析的關(guān)系以及對(duì)企業(yè)價(jià)值的影響，希望能夠?yàn)橐院蟮难芯刻峁┬碌慕嵌取?/p>

【Abstract】The emergence and application of new technologies such as internet， cloud computing， sensing technology， makes the rapidly increasing fragmented data become financial data under specific circumstances， and informatization， digitalization and integration have become the new direction of enterprise development. This paper analyzes the relationship between big data and financial analysis and its impact on enterprise value， hoping to provide a new perspective for future research.

【關(guān)鍵詞】大數(shù)據(jù)；財(cái)務(wù)分析；企業(yè)價(jià)值

【Keywords】big data； financial analysis； enterprise value

【中圖分類號(hào)】F253.7 【文獻(xiàn)標(biāo)志碼】A 【文章編號(hào)】1673-1069（2017）06-0081-02

1 引言

大數(shù)據(jù)時(shí)代下，數(shù)據(jù)信息生成的量和速度十分驚人，可謂是近年來數(shù)據(jù)生成技術(shù)的顛覆性變革。其與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)生成的本質(zhì)區(qū)別在于，結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)比例趨于減少，而碎片化信息數(shù)據(jù)比例日趨增加，大量諸如圖片、音頻、視頻等在滿足特定數(shù)據(jù)特征條件下，已然成為影響財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)乃至企業(yè)價(jià)值的重要指標(biāo)，大數(shù)據(jù)終將成為會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)，步入會(huì)計(jì)舞臺(tái)。然而傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的財(cái)務(wù)分析模式無法分析這種非結(jié)構(gòu)化、碎片化類型的數(shù)據(jù)，要想及時(shí)從中獲取有價(jià)值的財(cái)務(wù)信息，快速篩選、精準(zhǔn)定位、綜合分析才是大數(shù)據(jù)信息處理的關(guān)鍵。

2 大數(shù)據(jù)與財(cái)務(wù)分析含義

2.1 大數(shù)據(jù)

多數(shù)新事物的出現(xiàn)與定義都存在分歧，大數(shù)據(jù)也不例外，麥肯錫、羅格斯等從多角度對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行界定，但并沒有形成統(tǒng)一結(jié)論。[1]目前較為流行的描述是麥肯錫提出的大數(shù)據(jù)“4V”特征，即海量數(shù)據(jù)、多樣性、快速產(chǎn)生與傳播以及價(jià)值密度低。大數(shù)據(jù)“4V”特征向人們?cè)忈尪鄻?、關(guān)聯(lián)以及動(dòng)態(tài)等新思維，且該思維認(rèn)為，從全面闡釋事物的角度來看，相關(guān)性更優(yōu)于因果性，從而促使思維模式從“因果性思維”到“相關(guān)性思維”的過渡與轉(zhuǎn)變。簡而言之，少量圖片、視頻等碎片化信息不能反映企業(yè)經(jīng)營活動(dòng)的全過程，但海量企業(yè)相關(guān)信息的組合卻可以驗(yàn)證其與企業(yè)價(jià)值的相關(guān)性。如：將一輛汽車細(xì)分成千千萬萬個(gè)細(xì)碎的零件，那么其中的一個(gè)零件自然不能代表汽車，但若是將這些細(xì)碎的零部件都組合在一起，就必然能構(gòu)成一輛完整的汽車。

2.2 財(cái)務(wù)分析

財(cái)務(wù)分析是與企業(yè)運(yùn)行發(fā)展及經(jīng)濟(jì)效益息息相關(guān)的核心工作。傳統(tǒng)意義上的財(cái)務(wù)分析即指企業(yè)通過會(huì)計(jì)憑證及總賬等相關(guān)信息對(duì)外部使用者提供的財(cái)務(wù)報(bào)表以及為內(nèi)部管理決策提供相關(guān)的財(cái)務(wù)指標(biāo)分析。而大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展與成熟，既能有效規(guī)避傳統(tǒng)財(cái)務(wù)分析存在的問題，也會(huì)為財(cái)務(wù)精細(xì)化管理以及財(cái)務(wù)管理水平的提高打下良好基礎(chǔ)。[2]尤其是企業(yè)相關(guān)信息來源與分析將有助于對(duì)財(cái)務(wù)進(jìn)行綜合、全面、完整的分析。

3 大數(shù)據(jù)與財(cái)務(wù)分析的關(guān)系

3.1 大數(shù)據(jù)的功能

大數(shù)據(jù)對(duì)財(cái)務(wù)分析的影響表現(xiàn)為，大數(shù)據(jù)思維引導(dǎo)人們從“因果性思維”到“相關(guān)性思維”的過渡與轉(zhuǎn)變，促使海量的碎片化數(shù)據(jù)信息成為財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)。傳統(tǒng)財(cái)務(wù)分析受技術(shù)和環(huán)境等時(shí)代因素的限制，以定量的貨幣數(shù)據(jù)描述為主進(jìn)行財(cái)務(wù)分析，而正如維克托在《大數(shù)據(jù)時(shí)代》的表述，通過大樣本數(shù)據(jù)及相關(guān)性思維，將海量碎片化的信息數(shù)據(jù)整合成強(qiáng)大的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，將會(huì)比小樣本及因果性思維獲取的結(jié)果更為可靠和精準(zhǔn)。[3]因此，大數(shù)據(jù)時(shí)代下財(cái)務(wù)分析將會(huì)以貨幣數(shù)據(jù)為主，以海量碎片化信息數(shù)據(jù)為輔的模式發(fā)展。

大數(shù)據(jù)對(duì)企業(yè)價(jià)值的影響表現(xiàn)為，傳統(tǒng)財(cái)務(wù)分析將定量貨幣描述為核心數(shù)據(jù)納入財(cái)務(wù)分析體系，通過傳統(tǒng)的因果關(guān)系來體現(xiàn)企業(yè)價(jià)值。而大數(shù)據(jù)時(shí)代兼顧傳統(tǒng)且進(jìn)行創(chuàng)新，更提倡利用間接的相關(guān)思維模式，通過海量的碎片化信息數(shù)據(jù)來體現(xiàn)企業(yè)價(jià)值。

以往理論知識(shí)表明企業(yè)總價(jià)值等于未來現(xiàn)金流量現(xiàn)值之和；企業(yè)賬面價(jià)值等于經(jīng)營、投資和籌資活動(dòng)產(chǎn)生的現(xiàn)金流量之和。[4]可以發(fā)現(xiàn)潛在現(xiàn)金流量并沒有納入核算范圍，這就導(dǎo)致企業(yè)估值與企業(yè)賬面價(jià)值存在差異；從相關(guān)性思維出發(fā)，潛在現(xiàn)金流量應(yīng)被納入核算體系。而目前企業(yè)均以貨幣數(shù)據(jù)來反映財(cái)務(wù)信息，碎片化的潛在現(xiàn)金流量未納入核算體系。如何將潛在價(jià)值納入企業(yè)價(jià)值核算范圍，或許可以通過建立以下轉(zhuǎn)換公式來實(shí)現(xiàn)。關(guān)系式如下：

賬面價(jià)值t=經(jīng)營活動(dòng)價(jià)值t+投資活動(dòng)價(jià)值t+籌資活動(dòng)價(jià)值t

企業(yè)總價(jià)值t=企業(yè)潛在價(jià)值t+賬面價(jià)值t

賬面價(jià)值t=賬面價(jià)值t-1+企業(yè)潛在價(jià)值t-1*轉(zhuǎn)化效率

轉(zhuǎn)化率=f（X1、X2·····Xn），其中Xn為影響企業(yè)潛在價(jià)值的關(guān)鍵自變量。

企業(yè)潛在價(jià)值體現(xiàn)在非財(cái)務(wù)信息中，非財(cái)務(wù)信息通過碎片化信息數(shù)據(jù)來體現(xiàn)，通過上述轉(zhuǎn)化，將潛在價(jià)值與企業(yè)價(jià)值建立函數(shù)關(guān)系，從而將潛在價(jià)值納入企業(yè)價(jià)值核算體系。

3.2 大數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)財(cái)務(wù)分析不適的現(xiàn)狀

傳統(tǒng)財(cái)務(wù)分析只是對(duì)某些基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行查詢或進(jìn)行簡單的加工匯總形成財(cái)務(wù)分析報(bào)告，然而這些早已不能滿足現(xiàn)代企業(yè)管理和經(jīng)營等方面需求。[5]其不適之處體現(xiàn)在：從統(tǒng)計(jì)口徑角度來看，企業(yè)管理部門出于各自管理目的對(duì)財(cái)務(wù)報(bào)送的數(shù)據(jù)要求口徑不一，容易出現(xiàn)填報(bào)誤差。即便是將各口徑進(jìn)行清楚區(qū)分，仍會(huì)因?yàn)樨?cái)務(wù)指標(biāo)計(jì)算的復(fù)雜和零散，導(dǎo)致從單一接口獲取數(shù)據(jù)不可行；從財(cái)務(wù)分析效率來看，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)查詢搭建在業(yè)務(wù)服務(wù)系統(tǒng)，而非數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)平臺(tái)，基于此進(jìn)行查詢與分析必然消耗大量資源且運(yùn)行效率緩慢；從指標(biāo)體系的完整性來講，目前企業(yè)財(cái)務(wù)指標(biāo)體系的設(shè)定傾向于對(duì)歸口部門的考核，管理層希望通過簡單查詢便能發(fā)現(xiàn)有針對(duì)性的財(cái)務(wù)指標(biāo)很難實(shí)現(xiàn)。另外企業(yè)財(cái)務(wù)分析以清單報(bào)表為主，財(cái)務(wù)信息呈現(xiàn)方式較為單調(diào)，而新的需求不斷出現(xiàn)就使得財(cái)務(wù)部門疲于應(yīng)付。

3.3 大數(shù)據(jù)時(shí)代完善財(cái)務(wù)分析的路徑

基于大數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)財(cái)務(wù)分析不適應(yīng)的狀況，應(yīng)制定和完善大數(shù)據(jù)時(shí)代財(cái)務(wù)分析系統(tǒng)的新功能，從而實(shí)現(xiàn)財(cái)務(wù)與業(yè)務(wù)信息的一體化。

首先制定清晰的大數(shù)據(jù)構(gòu)建戰(zhàn)略。企業(yè)制定財(cái)務(wù)戰(zhàn)略有助于找到適合自身發(fā)展的財(cái)務(wù)體系。大數(shù)據(jù)時(shí)代的財(cái)務(wù)分析體系是運(yùn)用強(qiáng)大技術(shù)手段進(jìn)行大量業(yè)務(wù)和海量信息處理的系統(tǒng)性工程，故需結(jié)合企業(yè)實(shí)際，選擇財(cái)務(wù)分析體系的整體構(gòu)建或是針對(duì)某環(huán)節(jié)構(gòu)建。其次把控風(fēng)險(xiǎn)。財(cái)務(wù)分析系統(tǒng)構(gòu)建過程中，風(fēng)險(xiǎn)的把控尤為重要，否則極有可能導(dǎo)致大量的投資和精力付諸東流。在項(xiàng)目實(shí)施之初，可能面臨專業(yè)人員匱乏，團(tuán)隊(duì)成員缺乏技能和經(jīng)驗(yàn)的窘境，加之技術(shù)的復(fù)雜性和分析邏輯建立的困難性，因此項(xiàng)目前的認(rèn)知培訓(xùn)以及后續(xù)的持續(xù)充電必不可少。項(xiàng)目實(shí)施過程中，新技術(shù)運(yùn)用對(duì)項(xiàng)目整體穩(wěn)定性的影響程度要充分考慮；同時(shí)對(duì)信息采集質(zhì)量嚴(yán)格把關(guān)，避免給系統(tǒng)帶來過重的負(fù)擔(dān)。[6]另外需要關(guān)注整個(gè)項(xiàng)目實(shí)施過程中，一定要提高系統(tǒng)的安全性，避免不必要的法律風(fēng)險(xiǎn)。再次完善新系統(tǒng)主要功能?；A(chǔ)數(shù)據(jù)查詢方面，實(shí)現(xiàn)從大量數(shù)據(jù)中快速查詢或篩選出與企業(yè)價(jià)值真正有用的財(cái)務(wù)指標(biāo)；分析技術(shù)處理方面，運(yùn)用多維分析技術(shù)對(duì)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)源進(jìn)行整合，實(shí)現(xiàn)高綜合度的財(cái)務(wù)分析；系統(tǒng)方面要求易于維護(hù)，盡量減少系統(tǒng)維護(hù)方面的復(fù)雜度和工作量；實(shí)現(xiàn)人機(jī)交互的操作方式，用戶只需以自己崗位需要輸入信息，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)輸出相應(yīng)結(jié)果從而提高工作效率。

實(shí)現(xiàn)財(cái)務(wù)、業(yè)務(wù)的信息一體化，使財(cái)務(wù)和業(yè)務(wù)融為一體，實(shí)現(xiàn)信息平臺(tái)中數(shù)據(jù)共享，為管理層高效獲取決策分析數(shù)據(jù)創(chuàng)造良好條件，從而真正發(fā)揮會(huì)計(jì)控制的職能。

4 結(jié)語

綜上所述，大數(shù)據(jù)已然成為企業(yè)戰(zhàn)略性資源。大數(shù)據(jù)時(shí)代必然引起財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)獲取、處理和分析方式的巨大改變，這些改變對(duì)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量要求的相關(guān)性產(chǎn)生了積極影響。財(cái)務(wù)的目的在于利用會(huì)計(jì)信息幫助企業(yè)提升價(jià)值，所以財(cái)務(wù)必將吸納碎片化的信息數(shù)據(jù)，構(gòu)建大數(shù)據(jù)時(shí)代下的財(cái)務(wù)分析體系，從而為企業(yè)內(nèi)外部信息使用者提供高度相關(guān)的財(cái)務(wù)信息。

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