關于大數據時代企業財務管理工作的思考

李 靜

(平頂山天安煤業股份有限公司六礦，河南 平頂山 467099)

一、大數據財務管理概述

在信息通信技術、計算機互聯網技術、云計算技術等新興科學技術的高速發展和快速普及下，社會發展迎來了嶄新的大數據時代。大數據時代的到來，不僅顛覆了傳統意義上的時間和空間概念，讓工作者們憑借網絡的互通互聯功能，可以隨時隨地的處理各項業務，而且大數據時代的到來，還把大批的工作人員從過去繁瑣、勞累的手工作業中解放出來，在減輕工作人員壓力的同時，還大大的提高了工作效率。以企業財務管理為例，在過去的手工時代，比如記賬、造表、會計核算、財務報告等事項，既耗時又耗力不說，并且還容易出現差錯和疏漏，但是如果將這些事項放在大數據時代，則不單是耗時耗力問題得到了根本性解決，就連發生差錯和疏漏的概率也得到了顯著降低。可以毫不夸張的說，大數據時代的到來，為企業傳統財務管理工作注入了新鮮血液，讓傳統財務管理煥發出了新的生命力。首先，大數據擁有強大的數據采集本領，能夠對巨量財務數據進行匯總儲存，具有數據容量大的優勢；其次，大數據擁有豐富的數據來源渠道，既可以搜集財務管理的數字、文字信息，也可以搜集關聯性的視頻、圖片信息，具有數據多元化的優勢；第三，大數據擁有高效的數據處理能力，能夠在短時間內迅速完成對財務管理所需數據的采集、梳理、分析和反饋，具有數據傳輸速度快的優勢；第四，大數據擁有較好的數據識別功能，能夠減少垃圾數據、重復數據等給財務管理帶來的不利影響，具有對巨量數據進行過濾的優勢。分析大數據所具有的優勢不難發現，傳統財務管理在采集數據時是具有很大的局限性的，這種數據采集上的局限性往往會導致財務數據分析的局限性，因而也一定程度上稀釋了財務管理工作本應有的精準性。精準性是財務管理的關鍵，是財務管理追求的最高境界，精準性被稀釋以后，財務會計報告披露信息與企業實際需要信息之間的誤差就會被拉大，這就非常容易引發財務管理工作中的誤判，造成企業經濟利益的受損。而如果企業在財務管理中引入了大數據技術，以大數據技術所獨有的上述四個優勢(數據容量大、數據多元化、數據傳輸快、數據過濾性)，那么就可以為財務管理提供一份全面性、即時性、精確性、系統性、層次性、多元性等都比較可信的數據分析報告。大數據以其海量的數據收集、存儲優勢，和快速、準確的數據計算能力，以及互聯網上人機結合的互補互助，讓傳統企業財務管理模式發生了根本性的變化，讓財務管理質量和效率都得到了前所未有的提高。

二、大數據對企業財務管理的影響

第一，提高了財務數據的準確性。在傳統財務管理中，財務報告是以驗證、計量、記錄等為基礎而進行的，由于受到技術手段落后導致的數據不能集成利用、數據分類存在標準差異等因素的影響，很多財務數據的價值并沒有得到應有的應用，比如，在財務報表編制中就要經常面臨數據資料的不準確的困擾。但是在大數據時代，大數據技術所具有的數據采集的廣泛性、數據存儲的豐富性、數據梳理分析的高效性等，讓財務數據的準確性得到了全面的提升。

第二，提高了財務決策的正確性。在傳統財務管理中，工作開展主要依靠的是財務人員的手工勞作，由于對大量復雜財務數據的分析能力有限，因而工作效率低、失誤多，財務決策的正確性也常常因此受到影響。但是在大數據時代，財務管理收集、儲存了海量的數據信息，建立了先進的數據預測、分析系統，對數據的應用價值和價值屬性等能夠進行有效的判斷和識別，在需要的時候還可以隨時從數據庫調取，而不必像過去那樣通過手工去翻閱資料，因而保證了財務決策的正確性。

第三，提高了財務管理的協調性。在傳統財務管理中，財務工作要與業務工作進行溝通是比較困難的，彼此基本上處于各自為政的狀態。但是在大數據時代，數據共享服務平臺的建立，讓傳統財務管理的封閉模式被突破了。比如，財務部門與業務部門在資金管理方面的統一結算、統一調撥，在投資方面的信息互動、資源共享，在風險防范方面的互相配合、互為預警，如此等等，大數據時代為財務部門與業務部門進行廣泛合作架起了信息交互的橋梁，讓財務管理的協調性得到了提高。

第四，提高了財務工作的智能性。在傳統財務管理中，是完全依賴財務人員的腦力勞動來判斷、分析、整合、應用各項財務數據的。但是在大數據時代，由于在財務工作中被引入了智能化的管理手段，因此，過去那種純粹依賴工作人員腦力勞動的工作模式被人機混用的新型工作模式所取代了。如今，智慧型財務管理軟件已經越來越廣泛的被用于財務管理工作之中，并且在很多方面的工作能力也遠遠超過了人的腦力勞動能力。所以，隨著智慧型財務管理軟件逐漸普及，財務管理工作的智能性也將大為提高。

第五，提高了對財務管理工作人員專業技能和職業素養的要求。大數據是信息技術領域中的一次深刻革命，在大數據時代，財務工作人員不但要具有財務會計方面的專業知識，還要一定程度的兼具信息技術方面的專業知識，要能夠通過利用大數據技術來分析財務管理工作中的問題，并梳理出解決問題的方法，要懂得如何利用大數據技術來尋找財務決策的依據，并提高決策的質量，所以說，大數據時代對財務管理工作人員的專業技能和職業素養提出了新的更高的要求。

三、大數據時代企業財務管理創新發展的路徑

第一，樹立大數據財務管理思維模式。企業財務管理必須要對大數據概念有一個全面、正確的認識。所謂大數據，并不單純指的是對海量數據的收集、存儲、應用等能力，還包括利用大數據技術與外界社會進行溝通與交流的方式方法。特別是隨著近年來“互聯網+”在我國社會的廣泛興起，與外界社會保持溝通與交流，對搞好財務管理工作已經非常必要。在未來的企業財務管理工作中，“互聯網+財務”將以一種常態化的態勢長期存在。所以，企業財務管理必須要樹立大數據思維模式，不能將工作只局限于對財務數據的分析、處理上，還要在此基礎上疊加業務工作的成分，加強與企業其他各部門、與企業外部有關方面的聯系、對話與溝通，只有如此，財務管理才能順應大數據時代的經濟發展需要，才能為企業管理提供全方位的支持。

第二，重構財務管理預測與決策方法。財務預測與財務決策是財務管理中的兩項日常工作，提高這兩項工作的準確率、正確率，對保證財務管理質量十分有益。大數據時代的到來，為企業財務管理重構財務預測與財務決策創造了有利條件。首先是在財務預測方面。財務預測有定性分析和定量分析兩種方法，其中定性分析適合應用于對長期財務事項的預測，通常是以管理層的經驗判斷為主，而定量預測則需要依靠技術手段進行詳細分析，因而更適合應用于對短期財務事項的預測。定量預測也有兩種方法，分別是時間序列預測和回歸分析預測。所謂回歸分析預測，即通過基于數據基礎建立起來的函數模型來完成對變量間的線性關系的分析；所謂時間序列預測，即先以時間為變量整理各階段數據，然后再依據數據的大致走向進行財務預測。不管是應用回歸分析方式進行財務預測，還是應用時間序列方式財務預測，都離不開大數據技術的支持。其次是在財務決策方面。財務管理在進行決策時，需先將歷史性的數據整合到一起，從中找出各歷史階段數據之間的關系，然后才能做出決策。利用大數據的定量分析技術，財務管理在進行決策前可以先列出企業的歷史財務曲線圖，然后再利用曲線圖對歷史數據的關聯性進行分析，這樣企業在進行財務決策時就有了一個較為明確的方向。需要說明的是，大數據技術不是萬能的，不管是定性分析還是定量分析都不能百分百保證決策的準確性，任何一項正確決策的形成，都少不了對社會環境、經濟政策、人文政治等因素的通盤考慮。

第三，整合財務管理組織架構體系。組織架構體系關系著工作結構的合理性，利用大數據技術對原來的財務管理組織架構體系進行新的結構整合，有助于企業對財務管理工作流程的優化或再造，使之效率和效能都達到最優化。一是企業要組建財務管理共享服務中心，利用服務中心的共享職能統一財務數據、統一財務制度、統一會計政策、統一業務流程，統一對各分支機構和業務部門的應收、應付、資產、薪酬等的會計核算，統一對外輸出的務報告，統一對財務人員工作的管理；二是企業要成立財務管理決策中心，依據對數據庫中歷史財務數據的分析結果為財務預算、內控管理、投資風評、財務戰略等提供決策支持；三是企業要將財務部門工作職能從事后核算向事前控制延伸，從財務部門向業務部門延伸；四是企業要將財務管理工作政策從財務會計向管理會計傾斜；五是企業要裁撤冗員，分流缺乏大數據知識的人員到其他部門。

第四，理清財務管理數據處理流程。財務管理每天都要面對大量紛繁復雜的數據信息，企業要從海量數據中甄選出于己有用的價值信息并進行快速處理不是一件簡單的事情，在過去，這個問題造成財務工作時效性的滯后。在大數據時代，這個問題得到了有效的解決。一是財務管理在完成對各類數據的廣泛收集之后，要建立一個基礎數據庫，這樣做可以提高數據的價值性；二是要對基礎數據進行統計與分類，這樣做可以提高對數據進行定位時的準確性；三是要對基礎數據庫中的數據進行二次加工處理，這樣做可以提高對價值數據的利用率；四是要對數據的傳輸程序進行規范化管理，這樣做可以減少數據傳輸過程中的“梗阻”，提高數據的傳輸速率；五是要對傳輸后的數據進行跟蹤管理，這樣做可以查找出數據傳輸過程中的疏漏，提高數據的傳輸質量；六是要及時收集數據輸出后數據信息使用者的反饋信息，及時整改不足之處，提高輸出數據信息的真實度。

第五，增強財務管理智能化處理能力。大數據時代，同時也是智能化辦公在各行各業廣泛盛行的時代，依托移動互聯網、云計算等先進信息通訊技術的支持，辦公智能化從過去的“高坐云端”來到了現在的“尋常巷陌”。財務管理利用智能化辦公技術，一是可以將一些簡單的、重復性和機械性較強的工作交給機器人去完成，從而把一些財務人員解放出來投入到其他方面的工作中去，這既減少了財務管理成本，又提高了財務管理效能；二是可以輔助工作人員共同完成對財務數據的收集、處理、分析、推理、判斷、決策等事項，從而幫助財務管理建立起人機協同一體化的高效工作模式；三是可以實現對財務管理工作流程合規性、工作結果正確性等的自動檢索，保證財務工作的績效水平。

第六，升級財務管理風險防控技術。計算機互聯網的發展和會計電算化的應用，極大的提高了財務管理工作效率，但是由此也帶來了一系列的風險防控難題。大數據技術的出現，讓財務管理風險防控能力得到了很大提升。一是在財務活動開始前，可以先期根據對數據庫中風險數據的分析，對活動開展中可能要遇到的風險提前進行評估，提前做好風險防范準備；二是在財務活動進行的過程中，可以對財務數據變化情況進行動態監測，實現對風險的量化管理，提高風險防控的針對性；三是在財務活動結束之后，可以對活動過程中遇到的風險進行歸類分析，為下次活動準備可供借鑒的經驗；四是可以建立財務管理風險預警模型，對風險源進行深度識別，對潛在風險進行深入挖掘，對風險應對方案進行不斷優化；五是可以對歷史上的風險數據進行回溯，為制定風險防控方案提供比對資料；六是可以將風險信息及防控方案分享給各個部門，爭取各部門對風險防控的協同配合。

第七，充分結合財務管理工作的實際需要。在市場經濟環境中，每個企業的戰略目標、發展方向、專業特征等是不相同的，這也決定了不同企業之間財務管理工作差異性的存在，因此，大數據技術的各種優勢在財務管理中也不是千篇一律的都可以通用，財務管理在應用大數據技術的時候，只有將其與自身的實際工作需要進行充分結合，才能讓大數據技術的管理優勢得到真正發揮，才能為財務管理創造價值。一是在正式引入大數據技術之前，要做好充分的市場調研工作，貨比三家，從中篩選出最適合本企業財務管理特色的應用軟件；二是要與社會上的軟件開發公司或者是科研機構合作，量身定做自己專屬的財務管理軟件；三是要及時做好對軟硬件設施的調整和升級換代工作，使之與財務工作發展保持高度的一致性。

第八，推動財務管理專業型人才向復合型人才的轉變。在大數據模式下，財務人員不僅要具備傳統會計計量、成本核算、財務報表制作等能力，還需要具備數據挖掘、分析、處理和智能型財務機器人駕馭等新的專業技能，不僅要懂得財務工作，還要懂得業務工作，不但要熟悉財務會計業務，還要熟悉管理會計業務，這樣的財務人員才能勝任大數據時代、智能化時代的財務管理工作需要，才能不會被高速發展的信息技術所淘汰。因此，在大數據時代，還要盡快推動企業財務管理工作從專業型人才向復合型人才的轉變，這已是大勢所趨，否則就會讓財務工作陷入被動落后的局面。

四、結語

總之，在大數據時代，財務管理對數據的依賴性會越來越強，對智能化財務機器人的應用會越來越多，與業務工作的聯系會越來越廣，工作內容的復雜性會越來越強，由此帶來的入職財務管理的門檻也會越來越高，對此，財務工作者必須有一個清楚的認識，在未來工作中，要始終堅持與時俱進的思想境界，不斷更新自己的知識結構，不斷拓寬自己的知識視野。