大數據時代制造業企業財務分析轉型升級研究
——以汽車配件制造企業為例

賴 瑜

（上海李爾汽車系統有限公司柳州分公司，廣西 柳州 545005）

近年來，我國汽車行業發展迅速，給汽車配件制造企業帶來了前所未有的挑戰與競爭壓力。尤其是大數據技術的發展和運用，對汽車配件制造企業的運營和管理提出了更高的時代要求。如何從海量的數據中篩選出有價值的信息并加以分析利用，為企業戰略決策提供全面、可信的數據支持，已經成為企業管理者迫切需要解決的問題之一。

一、大數據時代制造業企業財務分析概述

1.制造業企業財務分析的主要內容

根據內容和目的不同，制造業企業財務分析可以分為狹義的財務分析和廣義的財務分析。狹義的財務分析是指對財務報表的分析，即以會計核算和財務報表為依據，采用特定的技術和方法，對企業過去和現在的經營活動、投資活動和籌資活動的盈利能力、分配能力、投資能力、償債能力等狀況進行分析與評價；廣義的財務分析，則是在財務報表分析的基礎上，對企業生產經營活動的各方面進行分析與評價，并對企業未來的發展前景進行預測。隨著大數據技術的廣泛應用，制造業企業財務分析內容越來越趨向于后者。

2.大數據時代制造業企業加強財務分析的現實意義

（1）有利于增強財務分析的戰略導向作用

制造業企業運用大數據技術進行財務分析，能夠擴充大數據采集的信息來源，使企業能夠獲取傳統財務分析所不能獲取的非量化的和非結構化的信息資源，為財務分析工作提供更廣泛的數據基礎。財務分析對這些信息資源加以多維度的處理和分析，可以引導制造業企業不斷提升企業價值以實現利潤增長，增強了財務分析對企業戰略的導向作用。

（2）有利于財務管理體系創新

立足于大數據分析的財務分析，對信息的實時性和準確性要求較高，因此，對制造業企業的財務管理體系也提出了更高要求。制造業企業借助大數據技術可以進行財務管理體系改革與創新，為財務分析創造良好條件，為企業的長遠發展指明方向并促進其不斷提升競爭力和發展動力。

（3）有利于提高財務分析的科學性

財務數據作為財務分析的基礎數據，其分析結果的準確與否與制造業企業財務管理質量的高低直接掛鉤。大數據技術的運用使財務數據的實時分析、實時上傳、實時反饋成為可能，為各級管理者提供準確無誤的決策信息。不僅如此，運用大數據技術還突破了財務分析原有的業務領域，財務分析不再只局限于財務報表的分析，而是將分析領域向企業內部價值鏈上的其他環節延伸，能夠極大地提高財務分析工作的準確性和科學性。

二、大數據時代制造業企業財務分析存在的主要問題

1.財務分析觀念陳舊

目前，我國多數汽車配件制造企業規模不大且管理模式粗放，其財務管理水平也不高，財務工作重心仍主要放在會計核算業務處理上，對財務分析工作不重視，只關注財務報表分析這一事后分析，完全忽視財務分析對企業未來的預測作用。大數據時代的到來給財務分析的數據基礎帶來了翻天覆地的變化，企業在這種陳舊觀念的指導下因循守舊、故步自封，無法緊跟時代前進的腳步，嚴重限制了企業的快速發展。

2.財務分析手段單一

汽車配件制造企業常用的財務分析方法主要有趨勢分析法、比率分析法和因素分析法。

這些財務分析方法主要側重于從企業內部去分析自身的財務狀況和經營成果，只能進行淺層數據分析。由于技術手段有限，企業難以獲取更多的外部信息進行外部環境因素分析，缺乏市場競爭、顧客需求等深層數據信息，無法在同行業競爭中找出與競爭對手之間的差距，失去競爭發展的原動力。

3.財務分析信息化支撐薄弱

大數據最大的特點就是數據量大，且數據結構復雜，搭建一個高效的信息共享平臺是運用大數據技術進行財務分析的重要前提。然而很多汽車配件制造企業尤其是規模小的企業，過度關注信息系統投入帶來的成本，忽視信息化建設帶來的收益，仍然采用手工方式對財務報表進行選擇性分析，導致分析結果滯后、準確性差、可信度低，影響企業戰略決策的質量，財務分析的重要性大打折扣。

4.財務分析結果比較片面

財務分析應是一項全面的系統性工作，涉及制造業企業整個經營活動的全過程并應起到事前、事中和事后全方位控制。而在實踐中，大部分汽車配件制造企業只重視對財務報表進行分析，著重從各項財務比率、財務指標來分析企業的經營狀況。這種事后分析忽視了非財務數據對企業價值的影響，無法透過財務數據為管理層提供更全面的其他業務信息，不利于管理層對企業運營狀況的整體把握和實時監控。

5.財務分析專業人才奇缺

隨著財務管理在我國的全面推開，財務分析作為財務管理工作的重要組成部分，越來越受到企業管理層的重視。但由于我國管理會計體系還不成熟不完善，財務分析人員多數由基礎財務核算人員轉型而來，綜合素質不高，專業性不強，有些中小型汽車配件制造企業甚至沒有設置專職的財務分析崗位。如今隨著大數據技術的廣泛運用，同時，具備財務分析專業知識和大數據知識的復合型人才更是奇缺，難以滿足大數據時代對財務分析提出的更高要求。

三、大數據時代制造業企業財務分析轉型升級的對策建議

1.轉變財務分析思維

大數據是把“雙刃劍”。一方面，大數據采集的海量信息為企業財務管理和戰略決策提供不可或缺的技術支撐；另一方面，大數據技術的應用給傳統的財務管理體系和財務人員帶來了巨大的沖擊。因此，制造業企業的管理層和財務人員都必須積極轉變觀念，打破原有的思維，與時俱進，樹立大數據應用意識，將大數據理念與財務分析有機結合，通過運用大數據技術對財務數據進行處理和分析，加強財務分析對企業前景的預測作用，不斷推進制造業企業向智能化方向發展。

2.升級財務分析手段

制造業企業可以從內部和外部兩方面入手，運用數據挖掘技術進行財務分析。首先，對企業各部門各式各樣的數據進行挖掘，深入了解企業各項業務流程和業務背景，洞悉財務數據背后隱藏的深層信息，結合企業戰略定位，評價企業運營狀況；其次，對企業外部和社會中的信息數據進行挖掘，如政府發布的政策法規、社會媒體發布的新聞、中介機構調查的同業發展狀況、客戶的需求信息等，充分了解企業所處的市場環境和市場地位，預測企業未來發展前景，為管理層制定企業發展戰略提供有力支持。

3.加強財務分析信息化建設

制造業企業財務分析想要充分利用大數據技術的優勢，就必須加大信息化建設投入，夯

實財務分析數據基礎，整合財務信息系統和其他業務信息系統，使得財務信息和其他業務信息可以相互利用、相互共享；優化現有信息系統，持續改善業務流程，不斷提升管理水平。在信息化體系建設過程中，制造業企業必須重點關注以下兩個方面。其一，管理層的高度重視與支持是制造業企業加強大數據信息化建設的重要前提。管理層應建立新思維，高度重視大數據的價值，尤其是大數據技術應用給企業帶來的長遠利益，權衡利弊，全力支持信息化建設，積極應對時代和環境變化所帶來的挑戰；其二，大數據技術在提升數據信息處理效率的同時也給制造業企業的信息資源帶來了安全隱患。所以，企業應當健全內部控制制度，加強防范信息安全風險，避免信息外露或篡改，采取相應的措施確保大數據的安全可靠。

4.打造多元化財務分析體系

鑒于傳統財務分析方法的局限性，大數據背景下的財務分析要求財務分析人員拓寬財務

分析視野，將分析領域向經營業務領域延伸，由財務分析轉為財務經營分析，借助數據挖掘技術，對數據的含義進行拆解、分類、整合，發掘數據背后隱藏的信息，將“可視性數據”呈現給使用者。一方面，適當引入非財務指標，如客戶滿意度、人員離職率、產品不合格率等，通過結合非財務指標的具體分析，可以全面地分析和評價制造業企業生產經營狀況；另一方面，轉變傳統財務分析固有思維模式，綜合采用多種財務分析手段進行多維度分析，力求從多角度反映制造業企業實際經營狀況。財務分析與經營分析相結合，促進了財務信息與業務信息相融合，勢必為制造業企業管理層對全局戰略的整體把控提供了更加全面翔實的數據支持，助力企業在大數據時代中實現可持續發展。

5.構建復合型財務分析人才梯隊

財務分析人員的專業素質決定了財務分析工作的質量，尤其是在大數據時代，信息更新速度快，財務分析人員唯有將財務分析理念融入實際工作中，充分認識財務分析的重要作用，不斷增加知識儲備，完善財務分析專業知識體系，才能達到大數據時代財務分析信息化的高要求，以系統性思維分析大數據，從專業角度綜合看待大數據與制造業經營活動的關系。因此，制造業企業必須加快復合型財務分析人才隊伍建設，為大數據技術應用儲備人才。首先，高度重視財務分析在戰略決策中的重要地位，設置財務分析工作崗位，明確財務分析崗位職責，確保財務分析戰略導向作用的發揮；其次，實施以提升財務人員綜合素質為主線的人才培養計劃，著重從財務分析信息化、企業運營、戰略管理等方面打造多功能型人才梯隊；最后，完善績效考核與評估機制，實行激勵機制，充分調動財務人員的積極性和創造性，將業務知識與自身財務知識相結合，為應用大數據技術儲備人才。