大數據驅動下的企業財務決策轉型思路

馬偉偉 鐘強

【摘要】隨著目前市場化的程度逐漸加深，企業面臨的市場競爭日益激烈，企業財務決策作為價值創造中的重要一環，對企業的經營管理、戰略轉型等方面具有十分重要的作用。同時，在目前大數據的背景下，傳統的財務決策不論在方法方式還是工具模型等方面已經不能滿足經營層的管理需求，所以，在信息技術的不斷創新以及業財融合、財務共享等理念的不斷發展的背景下，財務決策轉型具有非常重要的現實意義。

【關鍵詞】大數據；財務決策；轉型

【中圖分類號】F275

全球知名的咨詢公司麥肯錫提出，“數據，已經滲透到當今每一個行業和業務職能領域，成為重要的生產因素。”當前，隨著企業的不斷發展，企業在生產經營過程中積累了大量數據信息，并且正在迅速膨脹變大。同樣，企業的財務數據也越來越具有海量、多樣、快速等大數據的特征，所以在新的信息技術與手段的支撐下，企業的財務決策模式也在大數據的驅動下發生改變。集團公司及各級單位的一切生產經營活動都離不開財務數據的反映和調控，財務決策高度依賴財務數據，所以，企業管理者要想正確、高效地實施財務決策，應該對企業傳統的基于財務報表分析的決策框架進行改革轉型，提升企業的財務決策支持能力。

一、大數據驅動下對企業財務決策的影響

（一）對決策工具的影響——對大數據分析平臺的需求

當前，企業管理者更加關注實時化、動態化的數據信息，傳統的事后數據分析已經遠遠不能滿足管理者的決策需要，而這顯然對財務管理的軟件提出了很高的要求。現階段，多數企業已經擺脫了傳統意義上的手工做賬，但財務管理活動依舊屬于勞動密集型，財會人員更多的精力還是放在核算、報銷、做賬等方面，而數據分析的平臺很少被企業所運用。所以，面對數據結構不一、數據形式繁雜的大量數據，企業需要開展建立大數據分析處理的平臺系統，實現財務數據的實時準確以及多維度的展示，通過數據的挖掘處理、分析應用，多層次多角度的幫助管理者洞察經營規律，利用各類財務模型與工具來指導企業的財務決策。

（二）對決策方式的影響——更加利于科學化決策

傳統的企業決策更多的依賴于管理者多年來積累的工作經驗以及豐富的管理理念，是一種主觀意識的判斷，這對管理者的綜合素養提出了很高的要求。如果企業的經營環境在保持相對穩定的情況下，這種基于主觀判斷的決策可能不會出現太大失誤，但經營環境不可能一成不變，一旦出現比較劇烈的變化，管理者這種基于主觀判斷的決策帶來的影響可能是致命的。所以，在大數據技術的驅動下，企業可以通過大量的內外部數據搜集、歸類，并提取出關鍵的指標變量，對數據的異常、異動更有針對性的進行分析預警，這樣更加有助于企業進行科學化的決策。

（三）對決策質量的影響——最大限度挖掘數據價值

在大數據的驅動下，數據已經成為企業經營非常重要的一項戰略資產。分析人員在整個企業財務決策的過程中，不再僅僅停留于對歷史數據的處理和分析，被海量數據所淹沒的有利于企業財務決策的信息被挖掘出來，提高了分析人員獲取的數據信息的質量，數據背后的內在規律和數據的潛在價值正在慢慢釋放，提高了財務決策的有效性和正確性。

二、企業財務決策面臨的現實困境

（一）對決策相關信息的甄別難度加大

企業在日常的生產經營過程中，產生了大量的財務與業務事件，各類事件之間的聯系又形成了海量相關、次相關或者非相關的數據信息，但并不是所有的數據信息對企業的決策都有用，所以，如何在海量數據中快速抓取、分析與企業相關聯的數據就顯得尤為重要，這在一定程度上增加了企業決策的難度。

（二）傳統決策滯后于市場環境變化

傳統的財務決策重視問題之間存在的邏輯因果關系，首先通過資料搜集、情況調查了解初步情況，然后通過數據分析、信息處理、專家咨詢等撰寫方案報告，最后提交報告進行評估決策，整個程序下來需要經過的周期較長，所以使企業很有可能錯過最佳的投資決策期，對企業的長期利益造成損害。

三、大數據驅動下企業財務決策轉型思路研究

（一）基于數據價值管理導向，從事務型向戰略支持轉型

按照企業財務職能的演變，主要經歷兩個階段，第一階段主要是財務價值管理，包括資金管理、稅務籌劃、內部控制等；第二階段主要是企業價值管理，包括財務預測、分析決策、戰略支持等。

在大數據的技術驅動下，通過對企業大量的內外部數據進行采集歸類與處理分析，實現數據信息橫向在各職能部門之間進行傳遞，縱向在各不同級次之間進行傳輸，這樣企業生產經營的各個環節、各項活動，都將緊緊圍繞著最有價值的信息展開。在此背景下，企業財務將實現工作重心的轉變，從意識和職能上向支持企業戰略發展轉型。

（二）基于數據信息技術發展，從事后決策向動態決策轉型

傳統決策分析體系是一種管理手段，主要目的在于掌握情況，對已經發生的事情進行判斷并進行調整，而非對未來進行預測占得先機，不利于跟蹤技術與市場前沿的變化。

在大數據的技術驅動下，企業財務將擺脫被動、滯后的應對模式，走向提前洞悉未來變化、合理分配資源、及時應對紛繁復雜形勢的新模式，未來數據智能將成為新的決策模式的基礎，同時智能決策也將成為大數據背景下的全新決策范式。例如企業可以通過處理合同信息中的主要業務特征，并結合外部經濟指標，運用全新的算法技術，可以對客戶及其行為進行合理的分類和預估，實現對企業現金流的動態監控和精準預測。

（三）基于數據聯動共享理念，從數據孤島向業財融合轉型

企業戰略的制定需要經過嚴密的數據分析和論證，在決策過程中需要結合政策環境、資本市場、客戶及競爭對手等數據，對企業內部、對標公司及行業的經營情況和各種資源運作情況進行系統而全面的大數據分析。但現實情況中，由于很多數據都分布在企業不同部門或不同系統，讓完整的業務鏈上孤島林立，信息的共享和反饋存在很大障礙。

在大數據的技術驅動下，財務數據不能再孤立起來看，要反映數字背后的業務信息，體現業財聯動的經營思路。具體來說，企業一方面需要以財務的視角，通過數據分析反映影響企業經營活動發展的核心要素，另一方面要能從業務數據去追溯財務表現，指出業務的變化對財務指標、資金需求等的影響方式及程度，實現企業的財務與業務之間的良性循環和互動。

四、相應的保障條件

（一）信息化保障——建立統一的數據中心

美國杜克能源CFO史蒂文·楊表示，“我們建立了一個財務中心，致力于提供‘唯一事實。人們不再需要從不同來源獲取數據，因此從數據中得到的答案就不會出現差別。”

針對當前企業內部的信息和數據存在于不同部門或系統的局面，建立統一的數據中心，可以將離散的碎片化的數據信息整合起來，形成一個巨大的數據倉庫，分析人員從同一個數據中心中抓取數據，保證數據的來源統一、口徑一致，并且隨著數據匯合的越來越多，“滾雪球”的效果將更加明顯，為企業創造價值更大的效益。

（二）標準化保障——標準化是數據建設的基礎

數據的標準化是數據建設中重要的基礎工作。在大數據驅動下，標準化建設應該包括兩方面內容，一是財務與業務之間的標準建設。許多大型企業由于涉及的業務種類較多，頂層設計中沒有建立統一規范的業務編碼方式，所以導致企業后續的數據整合和深度的分析應用充滿了困難。二是數據與系統之間的標準建設。企業外部業務所產生的數據大多屬于異構化數據，需要通過實現系統數據的標準化，消除數據的不一致性，提高數據質量，進而發揮數據資產的最大價值。

（三）人才保障——加強培養綜合型人才

圍繞大數據的時代背景，企業未來需要擁有更多既了解決策管理又熟悉信息技術的綜合型人才。財務人員不僅要有扎實的理論功底，還需要擴展業務視角，增加基于大數據的經營分析與財務預測的能力，支持企業業務與戰略的決策制定，甚至還需要增加更多的IT管理和數據治理能力，與企業內部IT、業務部門，乃至外部產業、資本市場等對接，有效整合分散孤立的數據源，運用數字化的手段實現管理目標。

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