大數據背景下業財融合信息搜索方式的思考

宋曉華 韓佳凝

一、引言

黨的十八大以來，供給側結構性改革對調整企業要素實現最優配置提出了新要求。同時，大數據時代的到來與經濟全球化也加劇了企業間的競爭程度，企業亟需以更加高效多維、靈活柔性、個性動態的財務決策支持系統來響應大數據背景下全新的企業管理需求。目前業財部門普遍彼此獨立，財務管理體系難以與多元化、多視角的企業管理特點相匹配。由此，企業普遍開始推進業財融合的進程。管理決策要求業財融合下數據中包含的高附加值信息能夠得以保留，依據業務清單流程作為精細化支撐，按照主體對象內容、時間、空間方式和目標保證價值方面來全面記錄數據信息，實現顆粒精細度、及時性、柔性度、多樣性和準確性的全方位提升。然而，業財融合下信息系統的檢索方式仍存在較為嚴重的路徑依賴，即主要依存會計信息系統搜尋數據，對業務數據的抓取能力有限，使得檢索數據受到很大局限，難以滿足全面化、專業化、個性化財務管理需求，甚至為完成搜尋需要經過多次、交叉、重疊檢索，且搜尋結果還需進行大量處理才能實現數據信息請求目標。鑒于此，為更好推進業財融合進程，有必要深度研究業財融合下的信息搜索方式。

本文在參考近年來有關業財融合及檢索技術方面文獻的基礎上，利用知識圖譜技術、推薦算法模型、模糊語義檢索及數據倉庫相關知識等大數據相關技術，探索大數據背景下業財融合新興信息搜索方式的可行性，設計具有高度靈活性的業財信息搜索技術流程方案，以實現對數據檢索需求的個性化分析及管理效率的進一步提升。

二、文獻綜述

目前學術界有關業財信息搜索技術的研究尚少，主要針對業財融合、財務信息共享和信息搜索方式幾方面分別進行探討。

作為企業當前財務部門轉型的趨勢，業財融合要求將業務流程與財務管理協同合作，從未來角度出發，進行實時預測，及時反饋。針對此方面，閆華紅提出建立業財一體化平臺的構想，強調業財融合信息化過程中要注意對外防御性的風險管控[1]。程平以“會計沙盤模型”為核心構建了基于業財一體化的生產活動大會計模型，將財務會計、管理會計和會計信息化三者相融合，并將業財一體化平臺劃分為平臺層、數據層和應用層，為生產決策提供數據支撐[2]。張慶龍將價值鏈管理與業財一體化結合起來，強調了價值鏈與價值網對企業的重要意義，從財務共享、全面預算管理、成本管理、數據分析和團隊建設幾方面來探索實現業財融合[3]。周潔設計了實現業務數據自動生成的記賬憑證模板，并在會計信息系統中加入事件搜索和客戶搜索歷史記錄功能[4]。

財務共享服務則是集中跨部門跨單位的信息資源，以電子信息技術為基礎，借助信息化手段實現業財流程實時對接。對于這一領域，胡婧提出財務共享服務包含一定風險，需要企業從工作質量、流程技術、系統保護以及平衡管服關系四方面加以應對[5]。朱亮從業財共享模式角度探究，通過保險公司案例分析，表明應用財務共享平臺的關鍵是將財務融入業務工作，并訂立規范統一的業務財務流程標準[6]。曹翠珍從供給側改革政策出發，提出將閉環管理制度應用于財務共享領域，即對整個項目進行總結，檢驗成本管控效果和利潤目標[7]。

信息檢索技術主要是結合知識圖譜技術和推薦算法模型，對大數據時代的用戶數據檢索需求相關內容分析、理解、推算、決策，并將檢索結果以不同排序維度優化后專業化全面化地呈現給用戶。目前學術界普遍僅針對該技術本身進行深入研究，尚少探索信息檢索技術在財務專業方面應用的可能性。就技術本身的相關研究而言，鄭煒提出數據挖掘技術對用戶數據信息以及網頁數據進行統計建模，并考慮當前的一些環境熱點，發現查詢用戶的真實意圖[8]。宋文賓運用語義網概念來建立智能檢索體系結構，推動數據中心向知識中心轉變，以適應當前網絡化、智能化以及個性化的需要[9]。周偉構想出基于差分進化算法的大數據智能搜索引擎，提升了用戶搜索結果的滿意度[10]。

綜合來看，目前學術界主要研究業財融合整體框架構想，從預算管理和平臺建設等宏觀視角進行探索；對于信息搜索技術方面，普遍結合網絡技術和大數據算法進行技術性創新開發研究，對于將信息搜索技術運用于業財融合的研究尚不普遍。基于此，本文試圖從業財融合角度出發，深入探討大數據背景下全新信息搜索方式對業財融合的推進作用，設計信息搜索技術的整體運作流程，力求提高業財融合進程中信息搜索的質量和范圍，大大增強企業管理決策能力和效率。

三、基于大數據的業財融合信息搜索技術流程的構建

在明確大數據背景下業財融合信息搜索技術理論的基礎上，進一步對其運作流程進行構建和分析。如圖1所示，業財融合信息搜索技術整體運作流程分為三部分，分別為目標層、業財層和技術層。目標層包括管理目標和需求；業財層主要是對業務活動和財務工作進行溝通和融合，生成信息內容，并輸送到數據倉庫中存儲起來；技術層則通過信息搜索技術對用戶需求進行檢索并反饋結果。

（一）目標層

圖1 業財融合下信息搜索技術運作流程圖

針對目標層而言，企業管理目標分離出整體目標和具體目標。高效決策、提升價值創造作為企業管理推進業財融合進程的整體目標，是運作流程的宏觀目標，是右側所有層級的運作理念和指導思想。業財融合下數據信息高效多維、靈活柔性、個性動態的微觀目標，則是多種要求的集合體，二者作為目標層的要求組合，共同成為信息搜索方式研究的出發點。目標層將業財融合進程置于一個更為寬廣的框架，即不再局限于企業管理中業財部門之間模糊邊界的整合平臺建設，而是拓展為通過信息技術手段的綜合運用將業財融合各運作流程無縫銜接起來，提升信息搜索質量，真正激發業財整合效率和能力，有效指導企業的經營管理。

（二）業財層

對于業財層，企業在明確劃分各業務活動的基礎上，運用信息系統將財務管理的成本核算、業績評價、預算管理等要求與業務活動關鍵環節諸如采購活動、生產活動、銷售活動等動態實時融合，即將業務活動關鍵環節中每一步驟，諸如供應商的選擇與更換、原材料量與質的波動、經濟政治社會文化等因素對于銷售區域的影響等等，都通過業財融合信息系統與財務部門確認、記錄、計量和報告的每一步驟及時聯系起來，從而確保業財部門信息基礎的一致性。業財融合形成的眾多不同類別的業財數據庫，組合成龐大的數據群，為進一步的信息搜索提供全方位信息基礎，更精準全面地實現管理會計預算、核算及決策服務導向的職能要求。另外，財務活動融入業務系統后，業務流程與數據信息傳輸同步，通過信息系統直接將信息數據平滑地匯入數據倉庫，盡可能避免業財融合信息傳遞中多步驟交叉的復雜性影響，減少數據流轉過程中人工干預使得數據丟失及失真的可能性，確保基礎數據信息質量。

（三）技術層

技術層對用戶需求進行分析提取，通過運用大數據相關技術對業財層產生的數據信息進行特定化抓取，經過進一步的篩選和加工，將信息搜索結果反饋給用戶。

具體來看，首先，業財層生成的數據信息存儲到企業信息系統中后，需要運用數據倉庫相關技術。數據倉庫技術是具有面向主題、集成性以及非易失的特點的數據集合，能夠將數據按照不同主題各自歸類來對數據進一步清洗和加工，記憶大量歷史數據，便于管理決策的參考。在技術層中，數據倉庫憑借其特有的集成化和非易失功能，盡可能涵蓋企業過去所有業務與財務數據信息，將業財數據按照每一主題對應的宏觀分析領域來進行數據的整理加工和分析利用；依靠當前先進的軟件技術及硬件系統，根據用戶分析決策的不同需要，對原有分散的數據群數據進行清洗過濾加工等一系列操作，清除原有數據的不同特性，使得呈現給用戶的結果更加清晰明了；同時長期保留歷史數據信息，盡可能避免歷史數據的遺失和疏漏，為用戶提供了一個內容豐富、信息完整可靠的標準化平臺，便于企業對未來的發展趨勢分析決策。

然后，基于管理目標的用戶需求發出后，就需要借鑒模糊語義檢索技術。該技術是利用函數、回歸等方法，通過模型的構造，針對用戶輸入的關鍵詞進行內涵和外延的拓展，達到準確體會用戶真實意圖和感受的目的。在技術層中，信息搜索技術運用模糊語義檢索原理相關知識，通過模糊函數、回歸及標準模糊數等方法，針對用戶需求的關鍵詞進行內涵和外延的拓展，對語義上限和下限以及類屬邊界的劃分不斷調整彈性，并剔除其中的主體感情色彩，從而更準確地體會用戶真實意圖和感受。

最后，在上一步的基礎上，還需要運用知識圖譜和推薦算法的相關知識。知識圖譜又稱為科學知識圖譜，是以知識庫為支撐建立關系網絡，顯示知識發展進程與結構關系的一系列多種不同的圖形[11]。推薦算法建立在用戶項目評價信息的基礎上，通過數學算法，實現向用戶推薦其所需所想的內容的目的，使反饋結果盡可能符合用戶需求[12]。在信息搜索技術中，通過借鑒知識圖譜中信息可視化技術、信息科學理論數據轉換的相關原理，以及推薦算法中啟發式模型、協同過濾、關聯規則等相關技術方法，結合計量學引文分析、共現分析等描述數據信息及其載體的規則，通過數據挖掘、信息處理、知識計量和圖形繪制，在數據倉庫中抓取數據信息，把業財數據庫中抽象數據信息轉化為規則化圖表等可視化結構圖形，通過篩選和加工整合后得到符合用戶需求的信息結果，揭示出企業不同業務活動發展進程與可優化之處。用戶基于所得到的信息結果，科學有效優化決策，制定更加匹配管理決策要求的戰略布局。

基于大數據的業財融合全新信息搜索方式對于企業核心競爭能力的增強有積極意義。具體來看，與傳統財務信息數據顆粒較大相比，高靈活性的信息搜索方式以業務清單流程作為精細化基礎，大大降低數據粗糙程度；信息數據隨著單項業務清單的產生而實時輸出，其結果不僅實現了清單中各具體流程的高附加價值信息的及時有效存儲，同時能夠根據這些超細分數據，完成不同需求下的信息分類組合，提升信息搜索技術的柔性度，以市場營銷為例，當業務涉及到人口、地區、行為、心理等不同細分市場情況時，相關決策者能夠按照自身需求搜索信息，通過輸入不同檢索要求，篩選組合出符合需求的信息；信息搜索技術中對于數據倉庫相關知識的借鑒和運用為業務信息實現多維架構設計提供了多種可能，將業務信息按照不同維度各自歸類來進行清洗和加工，建立起全面廣泛的企業數據體系；除此之外，信息搜索技術通過推薦算法及模糊語義檢索等智能大數據領域先進技術的利用，保證信息結果抓取與用戶需求口徑一致，減少多次、交叉、重疊檢索次數，降低傳統信息系統的檢索方式下大量處理才能基本實現數據信息請求目標的路徑依賴性。

四、基于大數據的業財融合信息搜索技術實施路徑

基于大數據的業財融合信息搜索技術的實施不是一個靜態獨立的過程，而是一種動態全方位的體制。在明確技術建立的目標基礎上，結合相關技術和方法基礎，使業財組織結構由垂直化向扁平化過渡，緊跟信息技術發展前沿，不定期優化整體運作流程。

第一，明確技術建立動因目標。從企業管理及業財融合的現實需求出發，業財融合下信息搜索技術旨在通過大數據時代先進信息技術手段的運用，推進業務部門與財務部門的整體匹配協調程度，實現業務信息實時共享，真正增強管理決策中信息的質量和效率，推動企業實現價值再創造，從而提升企業整體競爭力。

第二，構建信息搜索技術基礎。從人機交互溝通機制運行特點角度進行分析，明確人機交互界面優化方向，從局域網配置、兼容性操作軟件和檢索技術應用三個方面進行信息搜索技術研究，并與上一步研究成果結合，建立業財融合下信息搜索技術目標體系。通過運用大數據和云計算相關技術，建設基于財務共享服務理論的數據倉庫。結合搜索引擎的工作原理，多角度分析不同推薦算法在實際應用中的優勢與劣勢，綜合運用用戶賬號分析技術和用戶行為分析理論，建立不同推薦算法模型下的數據查詢分析機制，構建基于用戶角色、搜索習慣的推薦算法模型。

第三，建立大數據背景下業財融合信息搜索技術的組織架構與流程體系。利用信息技術將業財融合各運作流程全方位包裹起來，完成業務流程與數據信息同步傳輸，通過信息系統將信息數據匯入數據倉庫，依據上一步構建的信息搜索技術，根據用戶可提取數據范圍劃分和搜索結果，按照用戶需求進行信息的精準抓取，真正滿足企業管理決策需求，有效指導企業的經營管理。

第四，不定期優化運作流程和搜索技術。大數據背景下業財融合信息搜索技術的構建不是一個完整體系架構的結束，而是一個實時動態優化過程的開端。管理會計目標的實現離不開不定期評估優化的保障措施。該技術涉及的軟硬件設施和配套軟件需要定期檢查和維護。除此之外，企業也應提升信息技術方面的快速反應能力，緊跟大數據時代信息技術發展前沿，持續優化人機交互界面，完善信息搜索技術整體運作流程和用戶體驗。

五、結論

對于優化業財融合實施效果、實現管理決策目標，信息搜索技術的運用為企業提供了切實的可能性。通過借鑒模糊語義提取、知識圖譜、推薦算法以及數據倉庫等技術，基于大數據的業財融合全新信息搜索技術使得業財融合后的信息能夠滿足精細多維、柔性動態的決策需求，企業可以結合自身特有情況借鑒實施。由此，企業不僅增強了經濟全球化背景下的核心競爭力，同時還響應了黨的十八大以來供給側改革明確提出的“調整企業要素實現最優配置”政策要求。當然，大數據背景下的業財融合信息搜索技術運作流程中人員結構的科學組合、領導管理的職權劃分、過程監控的及時完整、系統技術的智能改進、管控指標的動態調整等諸多方面還需持續優化、不斷完善。

總之，本文概要地闡述了基于大數據的業財融合信息搜索工具具體的運用過程。希望本文能對企業真正發揮業財融合的價值帶來一定的啟發，以提升企業的整體素質和綜合競爭實力。