業財融合中的財務分析方法研究與實踐

穆慶娟

摘要：本文主要探討了業財融合中財務分析方法的重要意義及其存在的問題，包括財務分析方法單一、數據質量較差、技術水平不足、數據安全管理問題、人力成本高等。對此，本文提出了一系列改進策略，包括提高財務分析方法創新水平、提升財務分析數據質量、提高財務分析技術水平、提升財務分析數據安全管理質量、有效控制財務分析人力成本等，以期在業財融合的背景下，企業能夠更好地應對來自財務分析的挑戰，實現可持續發展。

關鍵詞：業財融合；財務分析；改進策略

DOI：10.12433/zgkjtz.20232019

財務分析是企業決策過程中不可或缺的重要環節，隨著信息技術的快速發展，業財融合成為企業財務管理的新趨勢。業財融合的實現需要借助財務分析方法，以實現數據整合、分析和預測，從而為企業決策提供更加準確、科學的支持。然而，在財務分析方法的應用過程中，仍然存在方法單一、數據質量不高、技術水平不足、數據安全問題、人力成本高等問題。

一、業財融合中財務分析方法研究的重要意義

在當今經濟環境下，企業需要不斷探索新的發展方式，提高經營效率。而業財融合中的財務分析方法，則可以幫助企業更好地理解和評估自身的經營狀況，制定合理的經營策略和決策。通過對財務和業務數據的整合和分析，企業可以更好地把握市場動態和競爭環境，發現和解決潛在的經營問題，并提高經營效率和盈利能力。因此，對業財融合中財務分析方法進行研究具有重要意義，不僅可以幫助企業在競爭中占有優勢，還可以促進企業可持續發展。

二、業財融合中財務分析方法應用中存在的問題

（一）財務分析方法過于單一

部分企業財務人員習慣了傳統的財務分析方法，對其他業務分析方法缺乏了解和認識，難以拓寬思路。部分企業財務人員專注于財務數據分析，缺乏對業務數據的綜合分析。雖然業務分析數據更為復雜，但通過建立合理的分析模型和理念，加強對業務數據的理解和分析，也能在業財融合中發揮作用。部分企業內部各部門之間的信息交流不暢，缺乏有效的合作和協作，導致在業財融合過程中，財務部門缺乏對業務數據的了解，難以采用多元化的分析方法。部分企業的人力、財力、技術等方面的資源有限，難以在業財融合中同時采用多種分析方法，只能選擇單一的財務分析方法。

（二）財務分析數據質量較差

在企業內部，可能存在不同部門或系統采集同一數據的情況，導致數據存在重復性或不一致性。數據采集過程中，也可能存在錯誤或疏漏，比如，數據缺失、輸入錯誤等問題，這些都會影響數據質量。企業的業務數據和財務數據往往來自不同的渠道和系統，其中可能包含市場數據、競爭對手數據等外部數據。這些數據的來源可能存在不確定性，從而影響數據質量。在進行業務和財務數據的整合和分析時，可能存在數據清洗不完整、數據轉化不準確等數據處理不當的問題，這些都會導致數據質量下降。業務數據和財務數據涉及企業的核心業務和財務信息，如果數據安全措施不足，容易被非法獲取或篡改，從而影響數據的準確性和可靠性。

（三）財務分析技術水平較低

部分企業缺乏數據分析師、機器學習工程師等相關的技術人才，而這些人才的需求量卻在不斷增加。由于技術人才市場競爭激烈，企業可能無法吸引優秀的人才，導致技術水平不足。財務分析需要借助計算機等設備進行數據處理和分析，但部分企業的設備配備不足，無法滿足財務分析需要。設備老化、技術更新等問題也會影響財務分析效果。由于技術更新換代快，部分企業的技術人員可能無法及時跟進技術的更新。同時，企業對技術人員的培訓和學習機會不足，也會導致技術水平的提升受到限制。不同的技術人員有不同的技術偏好和使用習慣，這可能會導致技術標準不統一，難以對數據分析結果進行比較和整合，從而影響財務分析的準確性。

（四）財務分析數據安全管理存在的問題

企業面臨著各種網絡攻擊，包括黑客攻擊、病毒攻擊、勒索軟件攻擊等，這些攻擊可能會導致數據泄露或被篡改。如果企業在業財融合過程中使用的信息系統和軟件存在安全漏洞，也會被黑客攻擊或病毒感染，導致數據泄露或被篡改。例如，某企業在進行業財融合分析時，將其業務數據和財務數據存儲在同一服務器上，但服務器缺乏必要的安全措施，導致被黑客攻擊并發生數據泄露。有些企業內部員工的安全意識薄弱，沒有嚴格執行信息安全管理制度和規定，隨意使用密碼、存儲數據等，數據也存在被泄露或被篡改的風險。此外，部分企業可能存在不當的數據共享，將敏感信息共享給第三方，從而增加了數據泄露的風險。這些問題不僅會導致企業的商業機密被泄露，還會影響企業財務分析結果的準確性和可靠性。

（五）財務分析人力成本較高

業財融合需要專業的數據分析師和業務分析師進行數據整合和分析。這些人才需要具備專業的技能和知識，如數據挖掘、機器學習、財務分析等方面的知識和技能。但是這些人才的需求量較大，市場上的供給相對不足，導致人才成本較高。同時，企業需要投入大量的人力和財力對人才進行招聘和培養，會增加企業的經營成本。此外，企業還可能存在薪酬待遇不高、福利不足等問題，出現人才流失率，從而增加企業的人力成本。

（六）財務分析數據來源不準確

隨著企業業務的發展和信息化程度的提高，企業的數據來源也變得更加多樣化。數據可能來自不同的系統、不同的業務部門和不同的渠道，數據的準確性和一致性難以得到保障。此外，企業在數據管理方面存在不規范的情況，如數據采集、存儲、清洗等方面的流程不夠完善，導致數據的質量無法得到有效保障；企業在數據處理方面存在不規范的情況，如數據重復、遺漏、錯誤等問題，影響數據的準確性；企業在數據標準化方面也存在不足，如數據的格式、命名、編碼等方面不統一，導致數據無法進行有效的對比和分析。

（七）財務分析結果難以解釋

業務部門的工作人員可能沒有接受過財務分析相關的專業知識培訓，對財務分析方法和概念不熟悉，難以理解分析結果。由于財務分析方法的專業性和復雜性，財務部門和業務部門之間可能存在溝通障礙，導致分析結果難以被理解和轉化為實際業務操作。分析結果表現形式不當，使用過于專業化的術語和指標，造成數據分析結果不夠直觀，也可能導致分析結果難以被理解和轉化為實際業務操作。例如，某公司財務部門使用復雜的財務比率和指標進行財務分析，得出了一份詳細的分析報告。但是該公司的營銷部門不了解這些指標的含義和作用，無法理解報告中的分析結果。同時，由于報告中的數據分析結果呈現方式較為抽象，無法直觀地反映出企業的財務狀況和業務運營情況。因此，營銷部門無法根據這份報告制定出相應的業務決策和操作方案，導致財務分析結果得不到實際應用。

三、業財融合中財務分析方法研究的改進策略

（一）提高財務分析方法的創新水平

企業應采用多元化的財務分析方法。傳統的財務分析方法包括比率分析、趨勢分析等，可以對企業的財務狀況進行評估。傳統的業務分析方法包括SWOT分析、價值鏈分析等，可以對企業的業務狀況進行評估。采用多元化的財務分析方法可以更全面地了解企業的狀況。企業應根據自身的業務特點，采用有針對性的財務分析方法。

不同的行業和企業之間存在差異，同樣的財務指標在不同的企業之間也可能有不同的解釋。有針對性的財務分析方法可以更準確地展示企業的狀況。企業可以借助信息技術，建立數據分析平臺，對業務和財務數據進行整合和分析，也可以進行大規模的數據挖掘和分析，從中發現潛在的關聯性和趨勢性。企業應加強對業務和財務分析人才的培養和引進。業務和財務分析人才應具備綜合素質和跨領域的能力，可以熟練掌握多元化的財務分析方法和業務分析方法，同時具備信息技術的應用能力。此外，企業應樹立正確的分析方法和分析思路，注重業務分析和財務分析的融合，形成良好的分析習慣，這將有助于企業更全面、更準確地了解自身的狀況，更好地制定發展戰略和決策。

（二）提升數據質量

建立數據質量管理機制，明確數據采集、整合和分析的標準和流程，確保數據的準確性和一致性；加強數據安全管理，采用有效的數據加密、備份和恢復措施，確保數據的安全性和可靠性。優化數據采集和處理流程，加強對數據的驗證和審查，確保數據的完整性和正確性。建立數據質量評估機制，對數據進行定期的質量評估和監控，及時發現和解決數據質量問題。引入數據清洗、數據挖掘等先進的數據質量管理技術和工具，提高數據質量的準確性和可靠性。

（三）提高財務分析技術水平

企業應采用SWOT分析、價值鏈分析、經濟利潤分析等多元化的分析方法，綜合分析企業的業務和財務情況，這樣可以避免僅憑財務數據進行分析造成的片面性和不足。企業可采用數據質量評估模型，對數據進行評估和監控，及時發現和修正數據問題。企業需要提高技術人員的技術水平，增強數據挖掘、機器學習等技術手段的應用能力，以實現高效的數據分析和挖掘。同時，借助于第三方數據分析服務，提高分析效率和準確性。企業還應定期組織培訓，提高員工的財務分析能力和業務理解能力，以適應業財融合的要求，并鼓勵員工自主學習和探索，不斷提高自身能力。此外，企業還要建立標準化的業務流程和財務流程，以規范數據的采集、整合和分析流程，提高數據分析效率和準確性；制定標準化的分析報告和決策流程，以規范分析和決策過程。

（四）加強數據的安全管理質量

企業可以加強信息系統和軟件的安全防護措施，包括加密傳輸、防火墻、安全審計等技術手段，防止黑客攻擊或病毒感染。同時建立完善的信息安全管理制度，對員工進行信息安全教育和培訓，加強對敏感信息的保護和管理。企業需要對敏感信息的共享進行嚴格控制，明確共享的目的和范圍，加強數據安全審計和監管，防止數據泄露。比如，采取各種安全措施，包括定期升級系統、安裝殺毒軟件、備份數據等，以防范各種網絡攻擊。同時，企業也可以選擇第三方安全服務提供商，提高信息安全防范能力。

（五）有效控制財務分析人力成本

企業可以通過內部培訓、輪崗等方式，培養專業的數據分析人才，這種方法可以幫助企業增強人才儲備，降低外部招聘和培養成本，更好地適應企業的業務和文化。企業可以根據實際需求和預算，合理規劃人力資源，避免過度招聘和浪費，還可以考慮外包等方式，讓專業的服務機構承擔部分數據分析工作，從而降低企業的人力成本。企業可以通過優化工作流程、使用專業工具等方式，提高員工的工作效率，節省人力成本。激勵機制等方式也是非常必要的，可以鼓勵員工在保證工作質量的情況下，更高效地完成任務。隨著人工智能技術的發展，越來越多的數據分析工作可以通過機器學習、自然語言處理等技術實現自動化，從而降低人力成本。企業可以通過引入相關技術，提高數據分析效率，并優化人力資源配置。

（六）提高財務分析數據來源的可靠度

對采集到的數據進行初步清洗，去除重復、不完整和錯誤數據，保證數據的準確性和一致性。建立數據標準化規范，統一數據采集、處理和存儲格式，使數據在不同系統之間的互通性和可比性得到保證；對采集到的數據進行驗證和校驗，確保數據的準確性和真實性。通過建立數據共享平臺，實現不同系統之間的數據共享和交換，減少數據的重復采集和存儲，可提高數據的使用效率和準確性。采用數據集成技術，將不同系統的數據集成到一個統一的數據倉庫中，實現數據的統一管理和分析，提高財務分析結果的準確性和可靠性。

（七）提高對財務分析結果的解釋精準性

財務分析人員需要將分析結果轉化為圖表、報告等易于理解的形式，避免使用過于專業的術語和概念，方便業務部門理解。同時還要加強財務部門與業務部門的溝通，使其了解業務部門的需求和實際情況，有針對性地進行分析，并與業務部門共同探討分析結果的意義和操作建議。財務分析人員可以通過培訓和教育，向業務部門人員傳授相關的財務知識和分析方法，并不斷優化分析方法和工具，使其更加簡潔、直觀、易于理解，從而提高業務部門對分析結果的接受度和操作性。

四、結束語

在業財融合的背景下，財務分析對企業的發展至關重要。然而，當前財務分析方法的應用中還存在財務分析方法過于單一、數據質量較差、技術水平不足、數據安全管理存在問題、人力成本較高等諸多問題。因此，需要提高財務分析方法的創新水平，提升財務分析的數據質量和技術水平，加強數據安全管理，有效控制人力成本，充分利用財務分析為企業發展提供支持，從而更好地實現業務增長和利潤增長。

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