淺談大數據技術對財務管理的影響

馬亞平（安徽職業技術學院）

隨著市場經濟的發展，企業之間的競爭越來越激烈，要想在市場當中擁有一席之地，必須加強企業管理，而財務管理是企業管理中的核心，是企業管理中重要的組成部分，財務管理水平的高低對企業的經濟效益以及股東利益產生直接的影響，因此財務管理是實現企業價值最大化的重要保障。大數據技術的產生對傳統財務管理模式提出了新的挑戰，傳統的財務管理模式已經不再適合于目前大數據背景下企業的管理，意味著財務管理需要變革和創新。

■ 傳統財務管理模式面臨大數據的挑戰與變革

（一）企業價值的判斷標準發生變化

我們都知道，企業財務管理的根本目標是實現企業價值最大化，或者稱為利潤最大化，但是大多數財務工作者或研究人員都將企業股票的價值直接作為衡量企業價值的唯一標準，強調企業未來的盈利能力、未來的自由現金流和股東分紅。而隨著大數據時代的到來，判斷企業價值的標準不僅僅是企業未來的盈利能力，更多的是企業的商業運營模式以及它的核心競爭力，而大數據時代企業收集、運用數據的能力，以及擁有數據的規模，決定著企業的核心競爭力，影響著企業的價值。換句話說，我們判斷企業成功與否的標準不能僅僅根據企業的財務指標，更多的是要根據企業的商業運營模式以及核心競爭力，甚至包括企業的持續創新能力。

（二）“業財融合”打破財務決策信息孤島

為了提高對財務管理工作的重視程度，有學者提出“業財融合”的觀點，將業務和財務融合，成立專門的業務財務部門進行經營分析、資源配置、風險管控和量化績效，打破了傳統的公司內部各個部門獨立獲取信息、獨立決策的局面，實現了業務和財務信息一體化，財務部門也不再僅僅以財務信息作為決策的依據，而是通過數據信息的收集、篩選，最大程度的實現對大數據信息價值的挖掘。

（三）投資項目可行性評判標準發生變化

現有財務管理理論認為，判斷一個投資項目是否具有投資價值，是根據預期投資報酬率的高低，以及預期報酬率與投資者要求報酬率的接近程度，其中時間價值是必須要考慮的重要因素，基本原理就是對預計現金流折現的判斷，但是預計現金流的估計有不確定性，可能會出現偏差，導致投資者做出錯誤的投資決策。因此在大數據時代，我們不能再完全依據未來的現金流估計得盈利能力來判斷目前項目投資的可行性，同時還要考慮客戶和供應商的信息，以及企業外部市場環境和同行業的信息，這些信息也是進行投資決策判斷的重要依據。

（四）“人才”和“信息”助力企業創新發展

隨著大數據時代的到來，信息共享程度的提高，企業再想利用信息不對稱實現公司治理已經行不通了，“人才”和“信息”成為企業的價值源泉，企業應該吸收和培養具備綜合素質的財務人才，并鼓勵財務人員利用動態實時的大數據信息參與企業管理，打破上下層級的交流，嘗試財務創新，進而推動企業創新發展。

■ 大數據在財務管理應用中存在的弊端

我國目前高度重視大數據的發展，2015年8月31日，國務院印發《促進大數據發展行動綱要》，系統部署了大數據的發展工作，大數據成為推動經濟轉型發展的新動力。與此同時，近年來我國還成立了大數據管理局，可見我國對大數據信息技術的重視程度。因此，當大數據技術應用到財務管理工作中時，充分認識和了解大數據的優勢與弊端，對企業價值的提升具有極其重要的意義。大數據技術在財務管理應用存在一定變革和創新，同時也存在一些弊端，本文總結出以下幾個方面。

（一）過與信賴大數據信息

2008年11月，谷歌公司啟用了“谷歌流感趨勢”（Google Flu Trends,GFT）項目，目標是為了預測美國疾控中心報告的流感發病率，2009年GFT團隊在報告中指出，只需分析數十億搜索中45個與流感相關的關鍵詞，GFT團隊就能比美國疾控中心提前兩周預報2007-2008季流感的發病率，也就是說，人們不需要等美國疾控中心公布根據歷史就診人數計算出的發病率，就可以提前兩周知道未來醫院因流感就診的人數了，人們可以充分利用這兩周的時間，提前為預防流感做好充分的準備。因此，大部分人可以利用大數據免于遭受不必要的精神和物質損失。但是幾年之后，GFT團隊的預測數據比美國疾控中心計算出來的流感發病率高出50%，罪魁禍首就是因為媒體過于渲染谷歌公司的成功，導致許多人出于好奇去搜索相關的關鍵詞，進而導致數據分析存在系統性誤差，從而造成數據分析結果發生扭曲。

可見，財務管理在運用大數據進行財務分析、決策時，如果收集和分析數據的方法不當，過于信賴大數據信息，沒有對數據信息進行篩選整理，誤入“大數據自大”的陷阱，就有可能導致錯誤的決策，進而影響企業價值。

（二）低估大數據的復雜程度

大數據的復雜程度往往是我們無法想象的，由于大數據的算法演化非常復雜，在數據生成機制方面往往會出現使用者搜索的關鍵詞并非使用者本意的情況，導致收集數據的性質發生了變化，而我們研究人員卻并不知情。比如訪問我們企業主頁的并非全部是我們的潛在客戶，也有可能是我們的利益競爭者。所以我們在收集數據的時候一定要采用層層篩選、循序漸進的方式。

（三）管理層有一定的惰性

比如某家網站通過Web日志數據挖掘來提升客戶的洞察，發現用戶在瀏覽網頁后的消費行為與管理層所認為的不一致，隨即向管理層報告，但是管理層卻認為這無關緊要，不值一提，而數據分析團隊卻沒有放棄，他們通過嚴密的A/B測試，駁回了管理層的觀點。

所以，財務部門做大數據分析時，一定要做好和管理層打交道的準備，讓他們充分理解大數據是什么，以及大數據能發揮什么樣的價值。

（四）缺乏大數據分析技能

企業想要在大數據競爭中處于領先地位，財務部門需要具備一定的數據分析技能和能力，要能夠圍繞大數據策略組織、調整企業架構，以實現企業價值最大化。現階段我國大多數財務管理部門的財務軟件應用都不是太充分，使用財務軟件最多的功能是軟件記賬功能和核算功能，而對于數據分析功能并沒有有效的使用，在一定程度上制約了企業的發展。

■ 針對大數據技術在財務管理應用中弊端的幾點建議

（一）防范過于信賴大數據帶來的風險

企業運用大數據信息進行分析決策時，往往將自身所擁有的大數據作為總體，替代了科學抽樣基礎上的傳統小樣本數據，而不是作為抽樣數據的補充，直接使用大數據往往導致大數據信息跟研究目標相背離，最終出現決策失誤，達不到決策目標。因此，企業應該將科學有效的抽樣數據和大數據相結合，進而提高預測的精度，引導企業做出高效的財務決策。

（二）財務管理部門與管理層充分溝通

財務部門是企業的核心，在運用大數據技術進行決策分析的時候，可能得出與管理層不同的決策結論，引起意見的分歧，為了減少與管理層之間不必要的意見摩擦，財務人員應該與管理層進行充分的溝通交流，運用大數據技術決策的每一步都要跟管理層匯報交流，或者邀請管理層參與其中，了解大數據運用過程，以及給企業帶來的價值。

（三）加強財務人員大數據分析的技能培養

大數據技術的應用致使企業財務管理的職能發生轉變，不能僅停留在財務核算和成本管理的層面，而應該充分運用大數據信息拓展挖掘相關產業，在企業運營的過程中能夠發現內部管理中存在的問題，促進企業健康發展。而財務管理人員充分分析和運用大數據信息的能力和技術還是有待培養的。

（四）加強財務人員職業素質的培養

對于企業來說，公司的核心數據、商業機密數據的安全，關乎到企業的經濟利益，甚至是企業的生死存亡。如何防止公司數據信息泄密，值得每一個企業深度思考。企業應該加強財務人員的職業素質培養，并制定保密守則，與員工簽訂保密合同。

■ 總結

總而言之，大數據技術給企業帶來了新的機遇和挑戰，企業應該對現有的財務管理制度做出應有的思考、修正和完善，確保企業能夠更好、更快的適應大數據時代，促進企業穩定、持續、健康的發展。