大數(shù)據(jù)時(shí)代企業(yè)財(cái)務(wù)管理創(chuàng)新研究

馮晏

（武漢城市建設(shè)集團(tuán)有限公司，湖北 武漢 430000）

企業(yè)財(cái)務(wù)管理工作中涉及大量的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，需應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)的收集、加工處理等工作，以獲取數(shù)據(jù)中的價(jià)值，大數(shù)據(jù)技術(shù)在財(cái)務(wù)管理中的應(yīng)用包括數(shù)據(jù)生成、收集、傳輸、存儲(chǔ)、分析五個(gè)環(huán)節(jié)，每一個(gè)環(huán)節(jié)都對(duì)財(cái)務(wù)管理工作有著一定的影響，根據(jù)財(cái)務(wù)管理工作的內(nèi)容分析大數(shù)據(jù)在財(cái)務(wù)管理創(chuàng)新中的應(yīng)用，可以提升企業(yè)財(cái)務(wù)管理的信息化水平。

一、大數(shù)據(jù)對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)管理的影響

企業(yè)財(cái)務(wù)管理的主要目的是為企業(yè)運(yùn)營(yíng)提供充足的資金支撐。從財(cái)務(wù)活動(dòng)的角度來(lái)看，其包含了經(jīng)營(yíng)管理、投資管理、利潤(rùn)分配、籌資管理四個(gè)方面；從管理的視角來(lái)說(shuō)，則可以分為預(yù)測(cè)、決策、控制、評(píng)價(jià)四個(gè)流程。這兩種劃分方式之間并沒(méi)有沖突，因?yàn)樨?cái)務(wù)活動(dòng)的四個(gè)方面，每個(gè)方面都對(duì)應(yīng)著財(cái)務(wù)管理的四個(gè)流程，可以保證財(cái)務(wù)管理的有效性。

（一）對(duì)財(cái)務(wù)活動(dòng)的影響

財(cái)務(wù)預(yù)測(cè)首先總結(jié)了企業(yè)過(guò)去的財(cái)務(wù)活動(dòng)，然后預(yù)測(cè)企業(yè)今后的財(cái)務(wù)活動(dòng)和經(jīng)濟(jì)收益。財(cái)務(wù)決策，則是通過(guò)財(cái)務(wù)預(yù)測(cè)的結(jié)果制定出一個(gè)切實(shí)可行的財(cái)務(wù)方案。在財(cái)務(wù)預(yù)測(cè)和決策工作中，使用了以下兩種方法：一是定性法，以管理者的主觀意識(shí)，結(jié)合歷年積累的經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)對(duì)企業(yè)未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)；二是定量法，是利用數(shù)據(jù)建立數(shù)學(xué)模型，對(duì)企業(yè)過(guò)往數(shù)據(jù)進(jìn)行分析研究，并找出其中的邏輯關(guān)系，以確定未來(lái)的發(fā)展形勢(shì)。在以往的預(yù)測(cè)和決策工作中，由于企業(yè)不重視數(shù)據(jù)的收集工作，存儲(chǔ)數(shù)據(jù)較少，再加上獲取數(shù)據(jù)渠道較窄，企業(yè)可使用的數(shù)據(jù)以財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)為主，并且需要人工進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，使得數(shù)據(jù)分析的結(jié)果不夠客觀，受個(gè)人因素的影響較大。

1.對(duì)財(cái)務(wù)預(yù)測(cè)和決策的影響。由于互聯(lián)網(wǎng)和信息技術(shù)的快速發(fā)展，使得數(shù)據(jù)增長(zhǎng)和信息交互的速度加快，社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展迎來(lái)了大數(shù)據(jù)時(shí)代，每個(gè)網(wǎng)絡(luò)用戶都是數(shù)據(jù)的創(chuàng)造者，數(shù)據(jù)收集的方式發(fā)生了改變，數(shù)據(jù)分析的方法也隨之發(fā)生了轉(zhuǎn)變。比如，現(xiàn)階段企業(yè)在進(jìn)行數(shù)據(jù)收集和分析時(shí)，更側(cè)重于對(duì)客戶的分析，包括消費(fèi)習(xí)慣、個(gè)人喜好、行為方式等非財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，然后使用大數(shù)據(jù)技術(shù)分析數(shù)據(jù)之間的邏輯關(guān)系，預(yù)測(cè)之后的發(fā)展形勢(shì)，還會(huì)在一定的約束條件下對(duì)數(shù)據(jù)分析進(jìn)行調(diào)整，從而得出最有價(jià)值的數(shù)據(jù)信息，分析的數(shù)據(jù)量和類型變多，進(jìn)而增強(qiáng)了預(yù)測(cè)和決策的客觀性。

2.對(duì)財(cái)務(wù)控制的影響。在財(cái)務(wù)方案執(zhí)行過(guò)程中，受外部因素和內(nèi)部因素的影響，執(zhí)行結(jié)果和財(cái)務(wù)方案會(huì)出現(xiàn)一定的偏差，需要企業(yè)使用有效的控制手段縮減偏差的差距。現(xiàn)階段，多數(shù)企業(yè)管理工作已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了信息化，企業(yè)會(huì)利用會(huì)計(jì)管理系統(tǒng)，合理分配系統(tǒng)的操作權(quán)限，從而保證系統(tǒng)運(yùn)行的安全性。但是，企業(yè)的關(guān)鍵性數(shù)據(jù)都存儲(chǔ)在一個(gè)服務(wù)器中，不能完全保證系統(tǒng)中數(shù)據(jù)的安全性，服務(wù)器時(shí)刻面臨著來(lái)自互聯(lián)網(wǎng)的各種不安全因素的威脅。另外，企業(yè)工作人員會(huì)使用信息系統(tǒng)，通過(guò)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行信息交互，但是自身對(duì)大數(shù)據(jù)的認(rèn)識(shí)卻不夠，會(huì)導(dǎo)致大數(shù)據(jù)的應(yīng)用效率不高。

（二）對(duì)企業(yè)組織結(jié)構(gòu)的影響

1.組織結(jié)構(gòu)分析。企業(yè)在大數(shù)據(jù)時(shí)代，要想確保企業(yè)考核評(píng)價(jià)的客觀性，就需要優(yōu)化自身的組織結(jié)構(gòu)。企業(yè)組織結(jié)構(gòu)不是一成不變的，而是跟隨企業(yè)的經(jīng)營(yíng)發(fā)展規(guī)模不斷調(diào)整，一個(gè)領(lǐng)導(dǎo)者的精力和時(shí)間有限，并且會(huì)受到自身知識(shí)水平和管理能力的限制，當(dāng)管理的員工達(dá)到一定人數(shù)后，管理的難度加大，領(lǐng)導(dǎo)者也不能對(duì)所有人員實(shí)現(xiàn)有效的管理。所以，當(dāng)員工人數(shù)達(dá)到一定的標(biāo)準(zhǔn)后，領(lǐng)導(dǎo)者需根據(jù)管理規(guī)模調(diào)整管理層次，以保證企業(yè)管理的有效覆蓋。企業(yè)傳統(tǒng)的組織結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)出的是金字塔形狀，領(lǐng)導(dǎo)者處于金字塔的頂端，這種設(shè)置使企業(yè)內(nèi)部權(quán)責(zé)分明、管理集中，但是管理層次過(guò)多，會(huì)導(dǎo)致企業(yè)反應(yīng)速度較慢，溝通渠道單一，信息的流向是由金字塔最低層，逐漸向金塔頂端流動(dòng)，會(huì)導(dǎo)致各個(gè)部門以及員工之間信息的交互效率不高。

2.對(duì)組織結(jié)構(gòu)的影響。企業(yè)財(cái)務(wù)管理信息化的開(kāi)展，提升了企業(yè)信息交互的效率，各個(gè)部門和員工之間可以借助網(wǎng)絡(luò)直接進(jìn)行溝通和交流，突破了上下級(jí)信息交流的障礙，提高了企業(yè)信息共享的水平，實(shí)現(xiàn)了扁平化的企業(yè)管理組織結(jié)構(gòu)，促進(jìn)了企業(yè)管理效率的提高。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，扁平化組織結(jié)構(gòu)中的各個(gè)節(jié)點(diǎn)都可收集信息，利用自身的決策權(quán)對(duì)外界變化直接作出反應(yīng)。并且，獨(dú)立的決策權(quán)激發(fā)了決策主體工作的積極性，其會(huì)主動(dòng)進(jìn)行信息收集工作，這促進(jìn)了大數(shù)據(jù)在企業(yè)財(cái)務(wù)管理中的有效應(yīng)用，可以滿足企業(yè)發(fā)展的信息需求。

二、大數(shù)據(jù)時(shí)代企業(yè)財(cái)務(wù)管理創(chuàng)新的對(duì)策

（一）財(cái)務(wù)預(yù)測(cè)的創(chuàng)新

財(cái)務(wù)預(yù)測(cè)主要有定性分析和定量分析兩種方法。定性分析結(jié)果受人為因素的影響較大，定量分析又分為兩種方法，一種是回歸分析法，是基于數(shù)學(xué)理論應(yīng)用大量數(shù)據(jù)建立一個(gè)統(tǒng)計(jì)模型，進(jìn)而預(yù)測(cè)未來(lái)的變化趨勢(shì)；一種是時(shí)間預(yù)測(cè)，是將時(shí)間當(dāng)成變量，應(yīng)用歷史數(shù)據(jù)構(gòu)建一個(gè)函數(shù)模型，根據(jù)時(shí)間點(diǎn)上數(shù)據(jù)的變化情況對(duì)未來(lái)發(fā)展形勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)。這兩種預(yù)測(cè)方法，都是以數(shù)據(jù)為依據(jù)，數(shù)據(jù)的質(zhì)量直接影響著預(yù)測(cè)的結(jié)果。當(dāng)下，在大數(shù)據(jù)技術(shù)的支持下，企業(yè)可以通過(guò)技術(shù)手段改進(jìn)收集數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量，主要方法如下。

1.提升數(shù)據(jù)數(shù)量。企業(yè)可利用大數(shù)據(jù)技術(shù)和信息技術(shù)完善自身的數(shù)據(jù)中心建設(shè)，以提升獲取數(shù)據(jù)的數(shù)量，拓展數(shù)據(jù)收集的深度和廣度。比如，可以將數(shù)據(jù)采集工作與產(chǎn)品銷售融合，當(dāng)客戶購(gòu)買產(chǎn)品后，數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)自動(dòng)獲取客戶的各項(xiàng)信息如消費(fèi)習(xí)慣、購(gòu)買行為、個(gè)人喜好等，然后將數(shù)據(jù)反饋給數(shù)據(jù)中心，以為后續(xù)的數(shù)據(jù)分析做好準(zhǔn)備。

2.提升數(shù)據(jù)質(zhì)量。為了提升數(shù)據(jù)質(zhì)量，企業(yè)在進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘時(shí)可使用關(guān)聯(lián)法收集更多的數(shù)據(jù)。在挖掘關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)時(shí)，需設(shè)定一個(gè)主題，在原有數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上使用多種算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)。其中，關(guān)聯(lián)分析是數(shù)據(jù)挖掘中經(jīng)常用到的一種算法，其分析原理是，在確定一個(gè)事物后尋找與該事物相關(guān)聯(lián)的因素，并且該因素在其他的事項(xiàng)中也會(huì)有所體現(xiàn)，從而發(fā)現(xiàn)事物之間隱藏的關(guān)系。比如，預(yù)測(cè)市場(chǎng)形勢(shì)時(shí)，在以往的銷售數(shù)據(jù)中找到銷售量最大的客戶，可以關(guān)聯(lián)的事項(xiàng)是客戶黏性，以此預(yù)測(cè)客戶未來(lái)的產(chǎn)品銷量，進(jìn)而達(dá)到預(yù)測(cè)未來(lái)的目的。

（二）財(cái)務(wù)決策的創(chuàng)新

財(cái)務(wù)決策使用的分析方法與財(cái)務(wù)預(yù)測(cè)相同，也是定量分析。需利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)收集到的信息進(jìn)行處理，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有價(jià)值的信息，將其作為企業(yè)決策的參考。但是定量分析法在數(shù)據(jù)分析中具有一定的不足，就像使用關(guān)聯(lián)分析法處理數(shù)據(jù)時(shí)，只能找到數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)，而不能判斷出數(shù)據(jù)之間的因果關(guān)系。在統(tǒng)計(jì)學(xué)中，當(dāng)一事件發(fā)生后另一個(gè)事件發(fā)生的概率也非常大時(shí)，則表明兩個(gè)事件之間存在一定的相關(guān)性，這僅僅是邏輯上的因果關(guān)系，也并非起著決定性的作用，就像刮風(fēng)和下雨關(guān)系一樣，下雨時(shí)刮風(fēng)的概率很大，但并不是下雨就一定會(huì)刮風(fēng)。所以在財(cái)務(wù)決策時(shí)，除了要參照財(cái)務(wù)分析的結(jié)果，還要考慮多種因素，如政策的變化、企業(yè)的聲譽(yù)、社會(huì)關(guān)系等，因此，在財(cái)務(wù)決策中應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)時(shí)，需要適度而不能過(guò)于依賴，需要結(jié)合決定性因素和外部信息進(jìn)行綜合性的考量，以保證決策的準(zhǔn)確性。

（三）財(cái)務(wù)評(píng)價(jià)的創(chuàng)新

以往財(cái)務(wù)評(píng)價(jià)的依據(jù)是財(cái)務(wù)指標(biāo)，主要針對(duì)的是業(yè)績(jī)?cè)u(píng)價(jià)，收集的數(shù)據(jù)信息不夠全面，導(dǎo)致評(píng)價(jià)結(jié)果缺少客觀性。企業(yè)財(cái)務(wù)活動(dòng)應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)后，企業(yè)獲取的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和非財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)逐漸增加，數(shù)據(jù)的數(shù)量和質(zhì)量也都有了保證，這為企業(yè)財(cái)務(wù)評(píng)價(jià)的有效開(kāi)展提供了有利條件。當(dāng)下，數(shù)據(jù)類型主要分為兩種，一種是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，它也是財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的類型，主要是二維表結(jié)構(gòu)；另一種是非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，其主要是指非財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，類型較為豐富，包括了文本、圖片、視頻等，不能使用二維表來(lái)體現(xiàn)。隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷發(fā)展，非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)將會(huì)成為數(shù)據(jù)挖掘分析的重點(diǎn)對(duì)象。而現(xiàn)階段，企業(yè)財(cái)務(wù)評(píng)價(jià)主要使用的是財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，非財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)應(yīng)用較少，所以，在企業(yè)財(cái)務(wù)評(píng)價(jià)過(guò)程中，需將非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)分析作為工作的重點(diǎn)，以實(shí)現(xiàn)企業(yè)全方位、多維度的財(cái)務(wù)評(píng)價(jià)，確保財(cái)務(wù)評(píng)價(jià)的客觀性。

三、結(jié)語(yǔ)

企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理中會(huì)產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，尤其是在財(cái)務(wù)管理工作中，會(huì)涉及大量的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，這些財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)中包含了具有經(jīng)濟(jì)價(jià)值的信息。大數(shù)據(jù)技術(shù)具有強(qiáng)大的數(shù)據(jù)收集、加工、處理、分析功能，企業(yè)可應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)創(chuàng)新財(cái)務(wù)管理方法，整合企業(yè)的數(shù)據(jù)資源，挖掘財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的最大價(jià)值，為企業(yè)預(yù)測(cè)、決策、經(jīng)濟(jì)活動(dòng)提供數(shù)據(jù)支撐，以保證企業(yè)發(fā)展決策的準(zhǔn)確性。