大數據時代企業財務分析及管理路徑研究

【摘? 要】論文研究的目的在于利用大數據時代的優勢，分析優化企業財務管理的路徑。論文首先分析了大數據時代企業財務分析工作的新變化，主要表現為財務智能化、財務數據資產化、財務分析的作用逐步凸顯等;其次探討了大數據技術在財務分析可視化、財務數據深度挖掘以及促進財務人員角色轉變方面的應用價值，在理解企業財務管理發展趨勢的基礎上，進一步論述了當前企業財務分析工作中應用大數據技術面臨的挑戰和難點問題，如缺乏具備大數據應用能力的財務分析人才、未建立財務大數據平臺等;最后提出了企業突破難點，建立財務大數據分析及管理模式的具體路徑。

【關鍵詞】大數據;企業財務分析;管理路徑

【中圖分類號】F275? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?【文獻標志碼】A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?【文章編號】1673-1069（2022）05-0194-03

1 引言

企業的財務分析工作依賴于大量的基礎性財務數據，并且這些財務數據逐年積累，數據規模將不斷擴大，對企業的數據存儲和分析帶來了一定的負擔。隨著大數據技術的應用，企業財務管理中可引入強大的數據存儲系統，借助算法程序自動完成財務數據分析、報表統計等功能，在財務數據展示方面體現出可視化的特點，因而基于大數據技術的企業財務分析和管理模式優勢明顯，應對其加強研究和應用。

2 大數據時代企業財務分析工作的新變化

2.1 從傳統財務管理模式進階到智能財務

企業財務管理工作的基礎是收集各類財務信息，以財務信息收集方式為劃分依據，可將企業財務管理模式劃分為復式記賬、會計電算化、ERP財務軟件、財務共享以及智能財務這5種不同的模式。隨著大數據技術、機器學習以及人工智能技術在財務管理工作中的應用，當前的企業財務管理及分析工作正在朝著全面信息化和智能化的方向發展。基于大數據技術的智能財務管理模式相對于其他管理模式的主要特點在于利用先進的存儲技術來全面收集和管理企業的各種財務數據，并且歷年的財務數據可以長期保存，便于企業參考、追溯和利用。與此同時，基于大數據的財務報表自動統計、財務展示、財務數據挖掘等均成為重要的應用方向。與企業財務相關的各種數據均可進入大數據系統，如企業的預算、現金流、固定資產、債務、稅務、應收賬款、利潤等。正是因為大數據系統強大的存儲和計算能力，為企業財務分析及管理的智能化運行創造了有利的條件[1]。

2.2 財務分析在企業經營和決策中的作用逐步凸顯

企業之間存在規模差異，由此導致財務分析工作的內容存在顯著的區別。小微企業的財務分析工作以財務核算為主，其工作內容是收集與核算財務基礎數據、制作報表、建立財務檔案等，基于這種模式的財務分析工作通常屬于事后管理，兼顧簡單的財務預算，并且財務工作與具體業務之間的融合程度比較低，財務分析難以指導企業的戰略決策。對于大中型企業，其財務管理工作涉及的資金量巨大，有的甚至會影響到企業的生存。因而財務分析對大中型企業的日常經營和戰略決策發揮了非常重要的作用，而財務大數據是企業制定決策的核心依據之一。企業只有全面掌握其財務現狀，分析其中存在的風險因素，才能在經營決策中規避資金風險。企業只有借助財務分析來預測經營活動中的隱患、提前發現并規避問題，財務分析在企業經營和決策中的作用才能得到全面發揮[2]。

2.3 建立企業財務數字化資產

財務數據是企業經營模式和經營效果的量化體現，企業從財務數據中可以分析當前經營模式中存在的不足和優勢。數據是一種資產，這是信息時代世界各國的共識。企業的生產經營是一種長期化的行為，每年都會產生大量的財務數據。在過去受到存儲技術的限制，企業難以全部保存歷年的數據，書面化、紙媒化的財務報表使用不便，數據二次應用的價值受到嚴重的制約。進入大數據時代之后，這一情況得到了徹底的改觀，以云存儲為代表的一批信息化技術形成了強大的數據存儲能力，在此背景之下，國內企業可以存儲每年新產生的財務基礎數據，并且長期積累，形成財務大數據資產[3]，為企業生產經營的縱向對比和橫向對比提供寶貴的數據資源。

3 大數據技術在企業財務分析工作中的應用價值

3.1 實現財務數據的高度可視化

大數據技術以虛擬的數字化方式存儲財務數據，這些數據需要以合適的方式向企業的各級管理人員展示，只有這樣才能體現財務數據的價值。實際上，大數據涵蓋了后端數據存儲和前端數據展示兩大功能模塊。前端展示功能以網頁為主，利用成熟的去前端圖例呈現企業財務數據，這種數據呈現方式的優點體現在以下兩個方面：

①便于財務數據集成展示。

企業財務數據涵蓋資產負債、現金流量、利潤表、稅務等一系列內容，并且企業內部存在分公司、部門之間的差異，經營者需要從多個方面、多個角度、多個級別查看企業內部的財務數據。基于大數據技術的財務數據形成了一體化集成展示的特點，管理者在數據大盤上點擊導航按鈕或者某個具體的數字，系統就會跳轉到下級頁面，聚合的數據可以進一步展開，以時間、部門、分公司等為數據統計的維度，形成更為詳盡的分析報表[4]。

②財務數據便捷訪問。

由于大數據技術下的財務數據實現了高度的數字化與可視化，企業管理人員可以使用手機或者個人電腦在各種場合下訪問財務報表和數據大盤，在時間和地點上的限制大幅減少，提高了使用的便捷性。

3.2 促進企業財務人員的角色轉變

早期的財務人員只能以核算工作為核心，造成這一情況的原因是財務基礎數據的收集占用了較多的時間，并且財務人員以及企業的決策者都未能認識到財務工作對企業經營決策的深遠影響。進入新時代之后，尤其是在數據科學成為企業新的增長動力和創新動力之后，財務工作者的角色不斷轉變，因為大數據等信息化技術將財務管理人員從煩瑣的財務數據收集整理工作中解放出來，企業的財務管理人員擁有更多的時間分析和研究財務基礎數據，利用數據指導和改進生產管理過程，財務人員的角色轉變為可以影響企業日常業務的管理者，其工作內容也有所擴展，如資產管理、投融資管理等，企業的預算、成本、內控、內部審計等也成為財務人員新的管理職責[5]。

3.3 推動財務數據的深度挖掘和分析

在現代化的企業管理中，財務數據、業務以及產品之間的聯系愈發緊密，企業的財務管理部門也要參與業務管理、成本管理、風險控制等一系列工作，傳統的財務分析在工作方向上相對固定，主要圍繞資產、負債、稅務、現金流等內容。但是在新的時代背景之下，財務部門參與企業管理和決策的場景大幅擴充，因而財務分析的角度也在不斷創新和變化，基于財務大數據的數據挖掘技術必然在這一過程中發揮出重要的作用。數據挖掘是指數據之間的邏輯關系、問題等處于相對模糊的狀態，以數據為材料，通過統計、分析、推理等方法發掘數據中隱藏的內在規律。數據挖掘在財務分析工作中具有很高的應用價值，能夠為企業探索出新的財務分析角度，更加充分地挖掘財務基礎數據中的應用價值。

4 企業財務分析工作中應用大數據技術面臨的挑戰

4.1 缺乏開發和應用財務大數據的人才

基于大數據技術的財務管理和分析系統要求相關人才同時具備專業的財務知識和計算機軟件方面的知識。首先，企業需要結合自身的業務特點建立網絡化的業務管理系統，因而企業的財務管理人員需要形成軟件思維，幫助技術部門開發設計符合企業財務管理需求的工作流程和前端界面;其次，財務大數據系統具備開發利用財務基礎數據的功能，財務管理人員要掌握利用軟件工具分析、挖掘財務大數據的技能，因為只有財務工作者具備專業的財務知識，能夠憑借經驗探索財務數據的其他利用價值，才能找到新的數據分析角度。大數據工具降低了財務數據分析的難度，同時，創造了更多的可能性。但事實上，大多數企業缺乏此類復合型人才，人才短缺問題亟待解決。

4.2 未建立適應企業經營特點的財務大數據平臺和管理模式

企業的主營業務、資產及負債結構、規模、財務制度等都會影響財務信息化平臺的建設，不同的企業在財務管理和分析中差異非常大。有些企業雖然引入了軟件化的財務管理工具，但是并不符合財務大數據平臺的特點。企業在財務數據收集、數據存儲、數據展示、數據分析、數據挖掘方面自成體系，要求企業借助計算機技術自主開發財務數據，因此，企業的當務之急是建立符合大數據管理特點的信息化平臺。在管理模式方面，企業財務部門的職能和角色需加以轉變，工作重點應該是深入參與企業業務優化、成本控制、對外投資、戰略決策、價值鏈管理等，并非傳統的基礎性核算工作。企業內部的其他部門也要認識到自身在財務管理工作中的職責，落實對基礎數據的規范錄入。從實踐情況來看，很多企業在財務管理模式方面仍未作出有效的轉變，不能適應大數據技術的應用特點。

4.3 財務信息的質量和安全難以保障

企業財務分析的精確性、可靠性受到財務基礎數據的深刻影響，在財務大數據管理模式下，大量的基礎性財務數據由基層部門通過信息化平臺上報，直至存儲在系統當中。但企業的財務相關數據種類繁多，有些數據可形成統一的結構，但仍有大量的數據在結構上難以統一，在后期應用中難度較大，計算機系統擅長處理結構統一的數據，利用相關算法可以實現快速處理，但如果數據結構無法統一，算法運行就會受阻。因此，財務信息質量受到數據結構不統一的影響，同時也制約了大數據技術的應用。另外，當企業全面應用大數據系統來管理其財務數據時，數據安全防護將成為工作重點，財務數據是企業的機密，同時也是一種無形的資產，而大數據技術以計算機網絡系統為基礎，存在黑客入侵、病毒感染、系統故障等風險，企業財務大數據的安全防護將成為一個難點問題。

5 利用大數據技術開展企業財務分析和管理的路徑

5.1 建立企業財務大數據管理和分析平臺

企業財務大數據系統按照功能來劃分包括數據存儲模塊、服務器模塊、前端管理模塊，其中前端又可細分為業務流程處理模塊和財務大數據展示模塊。以上各個部分在功能和技術要求上存在較大的差異，企業在建立其財務大數據系統時需重點加強這幾個部分的設計。

首先，數據存儲模塊用于存儲海量的企業財務基礎數據。在系統架構層面要考慮數據查詢時的響應速度，如果系統響應速度過慢，大數據分析和展示功能將受到嚴重的影響，網頁加載速度會受到嚴重制約。

其次，服務器模塊主要用于部署企業財務大數據的相關代碼，前端發出的網絡查詢和存儲請求將通過服務器來操作數據存儲模塊，大數據依靠特定的算法實現財務統計和分析等功能，這些代碼要部署在服務器上，并且只有服務器才能運行這些算法程序。

最后，企業的業務處理模塊以軟件流程化的方式模擬實際的財務管理制度和流程，企業財務部門要參與此類系統的設計，為軟件技術人員提供專業的財務指導。大數據展示模塊側重于設計財務分析的指標、財務統計分析的維度、分析方法以及數據展示的形式。其中，財務分析方法包括財務數據描述、對比、結構設計以及財務發展趨勢等。

5.2 培養兼具財務管理能力和計算機技術的人才

基于大數據的企業財務管理和分析工作要求財務人員同時具備財務專業知識和計算機應用知識，并且此類工作對計算機應用能力提出了較高的要求，關鍵要具備數據開發和挖掘的思維，能夠熟練應用計算機軟件工具。結合企業財務部門的人才實際情況，這種復合型人才目前相對匱乏。因此，企業需要加大人才培養力度，要求財務管理人員學習大數據系統的基本架構，掌握數據結構設計的基本方法，并且不斷梳理企業財務管理流程，對從數據采集到數據分析和展示的全過程進行充分的升級改造，使其符合大數據技術的特點。在這一過程中，企業要重視理論層面的全面提升，財務共享管理模式可用于理論支撐，將其和大數據技術結合在一起，以企業大數據存儲模塊作為企業的財務共享數據中心，實現各部門、各分公司的數據整合。

5.3 加強財務大數據安全管理

進入大數據時代之后，企業在財務管理、業務管理等各個方面都逐漸轉向對全面的數字化系統的應用，雖然財務大數據管理模式提升了效率、減少了財務部門的工作量、促進了財務人員的角色轉變，但同樣也帶來了數據安全方面的風險，因為企業在數據存儲中應用了云存儲、云計算等數據第三方服務，系統故障、數據丟失等問題依然存在，并且企業內部人員在操作這些系統時也可能存在安全意識不足、賬號密碼泄露等問題。財務大數據是企業的核心資產，是關系到企業經營的機密，對數據安全的要求非常高。企業在管理過程中應該從兩個方面強化數據安全：一是選擇技術成熟、安全防范能力強的大型云存儲服務商;二是企業內部的數據管理應采用權限制，增強各級人員的保密意識，防止財務數據外泄。

6 結語

大數據技術在企業財務管理工作中應用的作用逐漸凸顯，其強大的財務數據存儲能力、可視化的財務數據展示功能以及自動化的數據采集和計算功能極大地提高了企業財務分析和管理的質量和效率。企業在構建大數據財務分析和管理模式時應構建平臺、培養復合型的財務管理人才、增強數據的規范性和安全性，從而確保企業實現健康經營與穩定發展。

【參考文獻】

【1】朱烈.大數據時代下企業財務分析中存在問題及方法[J].中國中小企業，2022（4）：98-100.

【2】和珍.大數據技術在企業財務分析工作中的應用策略[J].全國流通經濟，2022（9）：172-174.

【3】高玉潔.大數據時代下的企業財務分析及管理研究[J].財會學習，2022（2）：24-26.

【4】李夢.大數據技術對企業財務分析的影響及對策[J].行政事業資產與財務，2021（18）：105-106.

【5】馮彩麗.大數據挖掘技術在企業財務分析中的應用[J].投資與創業，2021，32（5）：61-63.

【作者簡介】王心寧（1996-），女，吉林白城人，研究生在讀，助理會計師，從事財務會計研究。