基于大數據的財務管理研究

楊銘

摘要：在當前大數據飛速發展的時代背景下，通過對財務領域和大數據理論的重點研究，探討兩者的交叉領域，研究大數據信息技術與財務管理結合下對挖掘深層次內部財務管理需求及財務管理實踐的意義和作用，從而解決大數據背景下產生的新問題，改善企業傳統的財務決策模式，利用大數據提升財務管理水平并為之帶來新的思路。

關鍵詞：大數據;財務管理;企業管理

引言

大數據的發展是企業財務管理職能得以充分發揮的必要條件，而企業財務部門全面精細化的充分利用則是推動企業更好地創造價值和增加財富的重要構成條件。會計理論界與實務界和企業管理界的有識之士應當密切關注大數據信息技術對企業財務管理的影響。

一、大數據與企業財務管理

將大數據思想和技術與財務管理相結合，可以從以下幾個方面為企業的發展提供新的契機。

（一）提升企業預測力，抓住競爭先機

在大數據的背景下，財務管理中需要獲取和處理的數據邊界得到了更大程度的外延，即數據范圍從本企業內部延伸到企業外部甚至是行業外部;數據類別包含結構化和非結構化，數據內容擴大到整個運營價值鏈、市場與競爭對手以及其他因素。所有這些都突破了原先在傳統產業鏈中存在的上下游信息壁壘。這種大數據技術的利用有利于財務精細化管理優勢的充分發揮，能夠通過多角度的分析，把握用戶的需求、揭示探索潛在的變化規律，幫助決策者提高商業敏感度，從而在激烈的市場競爭中占據先機。例如，在當前多媒體傳播手段下，很多中小企業利用抖音、微博等社交媒體信息準確把握對類似“網絡紅人”的廣泛關注程度，并按照時間段、用戶畫像、流量等分類邀請不同類別的紅人推廣其產品，目前很多國產美妝產品利用流量明星IP效應在競爭非常激烈的美妝市場中獲得關注提高銷量就是典型的案例。

（二）提高管理者決策能力，增強企業核心競爭力

大數據技術的分析由于本身數據量接近全量樣本，這使得大數據分析的結果比傳統分析方法更趨近于客觀事實，從而大大提高預測分析的精確性。另外，由于基于大數據的分析平臺從技術上解決了解析不同來源不同類型的數據集合問題，能夠實現傳統抽樣分析無法實現的功能（例如消費者畫像、年齡地域區分、用戶忠誠度等），因此大數據解決方案可以彌補傳統的數據處理和分析技術的缺陷。以淘寶網為例，消費者可能在淘寶網站上瀏覽了多個產品，但未進行購買，此時，消費者雖然沒有完成最終購買行為，但該用戶的行為軌跡（包括瀏覽時間、商品類別和子分類、關鍵詞等）都已經被大數據平臺記錄，同時通過分析能夠及時反映出該消費者的潛在消費點和消費習慣，淘寶平臺會根據分析出的數據向消費者推薦可能引起消費者購買欲望的其他產品，甚至提供比價等功能。大數據平臺通過使用預測模型和學習分析，能夠幫助企業提高對客戶購買行為的洞察力，甚至引導客戶的消費行為。而財務部門也可以更好地根據這些數據分析和洞察，預測銷售趨勢和運營方向，創新商業模式，從而提升核心競爭力，增加財務管理對企業運營的優勢。

（三）有效提高運營管理效率，實現全面預算管理

全面預算管理強調事前計劃、事中控制、事后考核綜合一體，能夠考慮到企業運營各環節和部門的需求和關系，對優化配置企業資源，增加效益有重要作用。全面預算的數據收集、計劃、執行和反饋會涉及公司全體部門和每一位員工，各部門的高效聯動配合是實施的前提，但是傳統數據庫下，由于部門目標的不一致和相關管控需求，不同部門甚至同一部門的不同數據資源可能分別存儲于不同類型的信息化系統里，形成數據的分割，嚴重阻礙了資源的共享和統一合理配置進程。而財務管理要真正實現全面預算管理的目標，就需要不斷在各部門間進行協調，確保信息的完整性和一致性。針對這個需求，財務管理中如果能有效利用大數據平臺技術，合理地進行數據信息共享，并通過不同權限控制風險，那么將極大地提升全面預算管理制定的合理性和執行的有效性，也能增加部門之間協同作戰效應。例如，營銷部門能夠更直觀地通過訪問銷售部門數據評估營銷政策的有效性;財務部門也可以通過訪問價值鏈中各環節數據，結合作業動因，分析運營環節的價值變動規律，監控成本變量，優化資本結構，從而提升核心競爭力。

二、大數據時代財務管理面臨的挑戰

大數據推動企業財務管理發展的同時，也帶了一系列的挑戰。

（一）企業在財務信息系統上的投入不足

要充分應用大數據進行數據挖掘和分析，前提都必須建立一個可以進行信息互通共享的數據平臺。這種數據平臺可以處理傳統數據庫難以解決的大流量、非結構化數據，最終提高財務管理對企業的價值貢獻度。但是一套完整的大數據分析平臺需要企業前期進行不菲的資本投入，且從需求提出到自定義化開發、平臺調試到最后建立，需要投入大量的時間成本和人力成本。而現實的情況是，很多企業特別是中小企業在涉及非業務性資本投入時，往往忽視長期利益，只關心短期成本的增加，從而使信息系統建設進程緩慢或者處于“打補丁”的狀態。

另外，即使是通過外包或自有力量在現有技術系統基礎上對原系統升級擴展等方式滿足升級成大數據技術平臺的手段，也可能包含較大的后續成本投入。一旦企業現有系統無法與新接入系統兼容，就會影響原系統架構的更新，降低整體運行的穩定性。當企業現有系統被供應商實質上鎖定時，那么后期的升級維護也需要受制于該供應商的產品。而財務信息系統作為企業重要的信息系統，安全性和穩定性是升級換代或數據對接時需要考慮的第一要務，上述這些基于現有系統改造的潛在成本，長期來看不但未必為節省企業成本，而且可能會得不償失。

（二）大數據管理人才匱乏

大數據正飛速發展并逐步走向成熟，但如何將大數據真正應用于財務領域或其他專業領域需要更多技術和專業人才的廣泛參與。由于財務是一個典型應用數據進行研究和工作的職業，財務人員必將在未來大數據應用特別是數據分析中發揮重要作用。正如著名全球專業招聘咨詢公司Morgan McKinley的職業經理人所說：“在企業招聘環節企業對于候選人的技能需求上，我們已經注意到了顯著的轉變，雖然專業知識和技能對財務崗位仍然是至關重要的，但同時，對大數據分析的能力要求已經開始越來越高”。我們在未來對于這種跨學科的專業人員需求的轉變將更為深入。由于大數據技術的復雜性和專業性，對數據平臺的開發以及對數據集的分析處理需要同時具有深度技術專業知識和高級分析能力的數據專業人才。但是目前市場上大數據專家人才非常緊缺，而同時具有財務和數據知識的跨專業人才更是匱乏，所以如何培養和發掘相關管理人才，是當務之急。

（三）業財結合需求的新挑戰

在數據驅動決策的發展過程中，財務人員必須學會更多地注入客戶行為分析、分類管理和維護等分析方法，以及更多的企業管理、市場營銷等跨學科知識，才能幫助企業利用大數據。例如，在企業面臨低成本還是差異化的選擇時，財務人員必須提供更充分的信息支撐進行預判。高需求客戶雖然能夠提高客戶單價，但未必產生規模效應，同時，由于為了滿足高需求客戶而開發的定制化額外成本，以及高昂的售后服務需求、退貨成本、嚴格的交貨計劃或是其他非標準需求等等，都會導致高需求客戶的毛利可能會被極大地縮小，從而壓縮盈利空間。這種情況下，如何對固定成本和變動成本進行分類，計算出企業的邊際貢獻，從而實現利潤最大化;結合企業上下游的信用期管理以及其他融資渠道，企業的現金流能否支撐此時的戰略調整;此外，目前消費者品牌忠誠度、客戶信息、供應商及渠道等實際情況和行業數據，都是財務人員需要與業務人員深入探討的內容。

充分理解業務，充分利用大數據技術手段，這種需求為未來財務行業的發展提出了更大的挑戰和更高的要求。為了應對這個挑戰，我們更需要以積極的心態和全局性的思維方式接納新的技術，擁抱大數據給我們帶來的變化。

三、解決問題的對策

（一）主動獲取高層支持，爭取信息系統投入

在大數據和企業財務結合應用的體系建設中，自上而下的支持是整體流程框架能夠構建的前提和保障。由于大數據體系的建設、搜集會涉及幾乎所有部門的數據，需要調動各部門的資源進行配合，特別是在建設過程中可能會涉及局部利益和角度的沖突，只有企業最高決策層充分意識到重要性，并予以高度重視和資源支持，才能從體制上獲得建設的許可，進行從上到下的框架搭建和從下到上的結果反饋機制，保證后期實施順利。

在進行企業財務的整體框架變革中，要想獲得企業管理層的支持，財務部門需要主動與管理層進行溝通，取得對公司戰略、目前現狀的共識，并且及時報告進展，協助管理層意識到財務管理變革的重要性。

（二）構建綜合性財務管理人才隊伍

任何制度流程最終要依靠人員的建設和推動，財務管理體系也不例外。而構成財務團隊的每個財務人員的專業素質和綜合水平都對財務管理體系的質量具有重大影響。在大數據背景下，要打造高水平信息化財務管理體系，財務人員的素質更是至關重要。

1.提高財務人員綜合素質，樹立新型財務管理思維

在大數據背景下，財務人員不單單需要有堅實的專業基礎，還必須掌握系統的信息技術知識，讓財務數據能夠更加有效地得到處理，讓信息可以被準確識別。所以企業不僅要不斷提高財務人員的綜合素質，更重要的是，必須培養財務人員戰略性的思維方式，從根本上創建財務管理信息化的條件。

2.合理配置財務部門人員，明確崗位責任

必須根據實際情況對財務人員的配置比例進行合理調整。在選拔財務人員時，既要注重財務專業知識的考核，也要考察對其他相關學科的理解程度，同時適當配置更為專業的技術、流程和數據人才，以確保財務信息和非企業財務信息能夠有效結合。不僅如此，還必須明確財務部門人員的職能和責任，創建合理的管理機制、評估體系。

3.加強財務人員儲備，實現精準化培養

目前在大數據背景下綜合性財務管理人才在市場中處于供不應求的階段，而企業可以注重人才強化培養意識，通過與高校定向且準確化的合作，確保企業財務管理方面的人才擁有充分的儲備資源。

（三）整合業務財務一體化應用平臺

目前企業的財務管理相關軟件和系統之間沒有形成全鏈條的協同配合。單個系統通常針對對應模塊的數據處理需要，并從設計之初沒有服務于整體企業運營系統和相關決策的平臺。但是，這種各自為政的數據信息平臺顯然不利于企業財務信息和相關業務信息之間的整合利用，也限制了企業財務管理向精細化、智能化方向前進的速度。所以，企業必須從長期發展角度出發，盡快消除不同信息平臺之間的不兼容性，打造集成化、智能化和高效率的數據平臺，提升企業精益化運營的能力。在統一的平臺中，對大財務模塊的建設結合使用不同商業報告語言，打通內外部數據來源，使用標準化的數據字典，實現宏觀和微觀外部、內部和外部、各種業務模塊之間數據的平穩傳輸和處理，幫助財務人員提高數據可用性。企業的財務信息化建設應當業務發展同步進行，全程協同，才能發揮集中化智能化平臺的最大效用。

結語

大數據技術運用于企業財務管理，從價值提升上具有必要性，在技術上和發展階段上具有可行性。大數據作為未來企業財務管理的一種高效的技術手段，從企業價值提升的角度出發，圍繞財務管理的原則和企業管理的具體應用，結合符合企業自身特點的模型進行落地，必將為企業財務管理在企業管理中發揮更大效能插上技術的翅膀。

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