基于大數據時代的企業財務活動研究

高爽

〔內容提要〕大數據時代下信息技術得到廣泛應用，企業財務管理方式發生變革。本文主要從企業財務活動的預測與決策、規劃與控制、考核與評價階段出發，分析大數據時代對企業財務活動造成的影響，提出大數據時代下企業財務管理創新的途徑，以期能夠為相關財務從業人員提供參考。

〔關鍵詞〕大數據 財務活動 企業管理

在大數據時代背景下，企業發展的機遇與挑戰并存，如企業可以通過一些網站、爬蟲等技術手段獲取更多的數據，而不再僅局限于本企業的財務數據，其中包含消費者偏好、網絡輿情等非財務數據，使得企業能夠做出更加符合企業長遠戰略發展的決策。但是，企業數據獲取渠道的拓寬、數據類型的增加，往往也意味著企業所面臨的風險也隨之加大。如何在浩如煙海的數據，及時準確地尋找出與企業利益相關的數據加以應用，幫助實現企業的長遠發展，提升企業財務管理能力，是現代企業需要密切關注的問題之一。

一、大數據時代對企業財務活動的影響

目前，很多學者對“大數據”進行了相關研究，并且給出了自己對于“大數據”定義的意見，但尚未形成一個統一確切的概念。學者們普遍認可大數據的5V特性，即Volume（大量性）、Velocity（高速性）、Variety（多樣性）、Value（價值性）、Veracity（真實性）。大數據系統的應用主要包括數據的生成、獲取、傳輸、存儲和分析五個階段。從管理者的角度出發，可將企業活動劃分為預測和決策、規劃和控制、考核和評價三個階段。由于企業主要通過對其進行的組織管理、經營預測及企業的內部控制等方面實現企業的日常經營活動、投融資活動和利潤分配等，本文主要站在管理者的角度出發分析大數據時代對企業財務活動造成的影響。

1.預測與決策階段。財務預測是企業根據過去歷史活動的資料，結合現實的情況條件，對企業未來的財務活動和財務成果作出合理的預測與估計。財務決策是指在企業的眾多財務方法中選出更加符合企業戰略發展規劃的方案。財務預測和財務決策通常采用定性和定量兩種分析方法。定性法主要是依靠分析者的直覺、經驗，通過對過去歷史數據和現在狀況的研究預測未來的發展趨勢；定量法主要是根據統計數據，建立數學分析模型，分析研究對象之間的邏輯關系并預測未來的發展。這兩種方法都需要依靠海量的數據資源作出合理的分析。由于技術提升，數據的生成量增多，人們獲取數據的渠道增加，數據的傳輸速度提升等，使得企業管理者能夠從多個維度進行數據收集，不再只是局限于企業自身的財務數據進行分析，這在一定程度上有效降低了過去由于有限的數據資源及管理者個人經驗、能力等主觀因素對結果的影響，使得出的結果更加客觀真實、有效。

2.規劃與控制階段。財務的規劃與控制是指對計劃的實際執行情況進行跟蹤監督，以及對執行過程中出現的問題進行適當的調整和修正，以降低實際結果與預期結果之間的偏差。相對傳統數據倉庫的實時處理能力而言，大數據技術實現了數據的重組融合與共享，從生產采購、倉儲物流、經營銷售到客戶反饋，信息流在企業內部的獲取與傳輸避免了企業在財務管理中極為致命的“信息孤島”問題，信息的融合共享能夠幫助企業盡早發現在企業某項活動中可能存在的問題，并及時進行調整與修正，控制實際結果與預期結果的偏差，從而達到優化企業財務管理與業務流程，降低企業經營風險的目的。

3.考核與評價階段。財務考核與評價是指在每一會計年度的期末，將企業各項財務指標的實際完成額與企業預期設定的考核指標進行對比，并以此為標準確定相關責任部門和個人的任務完成情況。過去，企業通常以財務指標為標準進行業務考核與評價。脫離業務主要對單一的財務績效進行考核，難免會導致企業財務管理的低效率，而部分財務指標存在主觀性，這可能會對評價有失公平，打擊員工的工作積極性。在大數據時代，信息具有及時性、全面性、多維性，人們可從多個方面獲取事物，同一事物可以從不同的角度進行考核與評價，企業的財務考核與評價也就由從前的單維度發展到了如今的多維度。

二、大數據時代企業財務創新的途徑

1.注重數據質量，加強對數據的分析處理。大數據時代產生海量的信息，人們可以從多個途徑和渠道獲得信息。但是，海量的信息同時也意味著數據質量的“良莠不齊”。大數據的處理過程中，經常會出現由于數據錯誤、數據不準確、數據不完整而導致的分析工作停滯無法進行。企業財務活動中，財務預測主要運用定量與定性兩種方法，這決定了大數據時代企業應從數據的數量與質量兩個方面進行改善。一是從數據數量角度考慮，企業可利用大數據技術加深數據的橫向和縱向獲取。如某一產品可將數據采集系統嵌入產品中，獲取與產品有關的數據。從縱向分析，與產品相關的數據包括客戶數據、銷售數據、行業數據（本行業數據和相關產品的行業數據）和宏觀經濟環境；從橫向分析與產品相關客戶數據中，包括顧客購買習慣、價值取向等，企業通過加深對相關數據的分析處理，可幫助企業精準定位客戶價值主張，從而滿足客戶的個性化需求等。二是從數據的性質上看，企業應加強對數據的關聯分析處理。統計學早已給出相關性的概念，即滿足事物A發生時，事物B也會隨之發生的概率的顯著情況，而兩個事物之間具有相關性并不意味著其具有因果性，如一個人年齡和GDP的增長情況都是隨著年份增加的，而年齡本身與GDP二者之間并不存在因果關系。雖然相關性并不等同于因果性，但是通過對相關性的分析不難發現事物之間存在的共因，也就是說相關性中包含了因果性。比較常見的例子是購物籃理論，通常商場會在結賬的通道前放置一些物品，用這個方法找到顧客選購的不同商品間的關系，進而分析顧客的購買習慣，了解被消費者頻繁購買的商品，研究這些商品的共性，從而找到其中存在的因果關系。

2.建立企業數據管理平臺，形成有效信息交流。數據信息是大數據時代的核心資源。大數據分析技術能從海量的信息中發現規律并預測未來，企業應用大數據構建數據管理平臺，使得信息能夠在企業內部及時有效的傳遞，有利于優化企業內部資源配置，提高財務管理效率和創造價值的能力。企業的數據管理平臺可以將企業的內部數據，如財務數據、銷售數據、客戶數據、行業數據等，與企業的外部數據如政府宏觀經濟政策、銀行存款貸利率、行業稅率、網絡輿情等進行采集整理，然后按照一定的主題展示，如企業財務分析主題，包含與財務相關的報表及本行業相關的財務數據對比，包括公司的盈利分析、虧損點分析、成本分析、企業產品的市場占有率和行業排名等。通過這些主題的分析與展示準確展示公司的經營狀況及行業動態，從而為公司的經營提供比較準確的科學指導，進而實現持久的盈利。

3.財務人員的創新。大數據時代下，企業數據增加，數據收集范圍廣闊，財務管理方式發生轉變，這就要求企業的財務人員必須轉變傳統的財務思維方式，打破依賴財務報表的慣性，站在管理者的角度樹立戰略全局意識。將財務活動與業務活動相結合，管理會計人員既要有立足財務做財務的能力，又要有跳出財務管財務的素質，從更廣闊的方面著眼，不斷更新視角研究分析問題。隨著大數據技術的發展與應用，數據和算法越來越成為商業的基礎，為了更好地為企業經營決策、科學管理和價值創造提供服務，財務人員還應掌握數據的分析與處理，不斷學習信息技術，企業可通過課程培訓等方式加強對單位員工的信息化素質培養。

（作者單位：沈陽建筑大學）