大數據背景下企業財務分析優化策略研究

胡澄宇

［摘 要］大數據背景下，企業財務管理者利用大數據進行財務分析，可以更好地挖掘財務數據價值，優化財務管理。文章以財務分析為中心，結合大數據背景，分析企業財務分析常見問題，即財務與業務的雙向融合不夠深入、財務分析信息化系統適應度不佳、財務分析指標中非財務指標不足、財務數據質量把控和篩選不嚴格、財務管理人員數據分析能力滯后。最后，文章重點從共享數據信息，促進業財融合深入發展；升級財務系統，提高信息化系統適應度；完善指標體系，加強非財務指標的分析；嚴控數據質量，牢筑財務數據安全底線；建立數據思維，提升財務分析專業水平等方面探討企業財務分析優化策略。

［關鍵詞］大數據；企業財務管理；財務分析

doi：10.3969/j.issn.1673 - 0194.2023.18.031

［中圖分類號］F275［文獻標識碼］A［文章編號］1673-0194（2023）18-0096-03

0? ? ?引 言

近年來，大數據賦能企業財務管理，帶來了財務管理的數據化變革，其為財務管理提質增效的同時，也帶來了諸多挑戰。目前，企業財務分析越來越重視大數據的運用，受限于財務管理中數據化意識不足和數據化手段滯后，財務分析工作陷入發展困境［1］。如何在大數據背景下優化企業財務分析，現已成為企業財務管理關注的焦點。鑒于此，本文針對企業財務分析的數據化特點，立足于促進企業財務管理的精準決策和戰略支持，對財務分析的優化策略進行思考。

1? ? ?大數據背景下企業財務分析的特點

財務分析作為企業財務管理的重要內容，對挖掘企業的經濟潛力大有裨益。大數據背景下，企業財務分析面臨著新的發展環境，有著新的特點。基于大數據背景來看企業財務分析，其具有如下特點。一是財務數據來源多元化［2］。大數據是信息技術發展的產物，大數據背景下財務數據量大，數據來源廣且種類多，分析海量的數據需要專業的財務分析能力。二是財務數據處理高效化。大數據背景下，財務信息由統一的數據管理信息平臺集中管理，以數據的形式呈現，并用于財務分析和管理，財務數據信息的集成度較高，財務數據分析的效率也隨之提高，能夠快速、及時、實時地處理和分析財務數據。三是財務數據分析立體化。企業財務分析基于大數據技術對財務數據進行分析，不僅可以對財務數據進行橫向比較，還能開展縱向比較和關聯性分析，使財務數據可以立體化呈現出來，這樣一來，企業可以更為全面地了解當前的財務信息［3］。四是財務分析結果可視化。大數據時代財務分析方法更為直觀，可以用數據可視化工具將企業財務數據信息以圖形和表格方式呈現出來，從而使財務數據可視化。

2? ? ?企業財務分析常見的問題

2.1? ?財務與業務的雙向融合不夠深入

現代企業發展中業財融合是必經之路，大數據背景下，企業業務分析和財務分析的融合不夠深入，財務分析的數據不足以為企業的實際發展服務，使得企業財務分析難以發揮應有的作用。就目前而言，在企業財務分析中，一方面，業務部門存在數據未錄入的現象，使得財務系統數據庫的業務數據與實際業務數據不符，還有部分財務數據分析不到位，導致財務分析工作缺乏必要的數據支撐；另一方面，業財融合需要業務部門和財務部門的通力合作，但業務部門和財務部門尚未意識到業財深度融合的重要性，仍然存在各自為政的現象，財務和業務的數據資源也就難以實現雙向融合［4］。

2.2? ?財務分析信息化系統適應度不佳

大數據背景下，企業對財務管理平臺的要求較高，當前財務分析信息化建設中，財務系統的更新與升級滯后，使得財務分析工作難以最大限度發揮大數據技術的作用，這也是企業財務分析常見的問題。現階段，在企業財務分析中，還存在財務分析信息化系統適應度不佳的現象，如企業的實際財務情況與財務系統的情況不符，軟件配置和引入缺少適應性、實用性等，都會對財務分析造成影響，影響財務分析的準確性［5］。加之企業信息化系統的優化和升級需要大量資金的投入，而企業缺少對財務信息化建設的資金投入，造成財務信息化系統智能化水平不高，也會影響財務分析的質量和效率。

2.3? ?財務分析指標中非財務指標不足

大數據背景下的財務分析不僅包括財務類數據指標因素，如資產、負債、盈利等，往往還包括非財務類數據指標因素，如顧客滿意度、企業發展能力、員工團隊精神等。非財務指標雖然不會直接對財務管理造成影響，但從長遠來看，仍然會影響企業的可持續發展。目前，企業財務分析對非財務指標的認識不足，財務分析指標以財務數據指標為主，忽視了非財務數據指標的作用，不能科學展示財務分析為企業提供決策依據的作用，導致財務分析的成效不高。

2.4? ?財務數據質量把控和篩選不嚴格

大數據背景下，企業財務分析中財務數據是基礎，財務系統平臺只有對財務數據進行順利獲取、整理和分析，才能更好地反映企業財務狀況與經營成果。現如今，在企業財務分析中對財務數據質量把關不嚴，使得財務數據的完整性和可靠性不足，財務會計信息失真，有價值的財務數據不多，財務人員基于不完整的財務數據進行財務分析，使得企業財務管理面臨較大的財務風險。不僅如此，在利用大數據技術進行財務分析時，部分企業的數據庫建設存在漏洞，財務數據泄露、損壞、失真等不安全因素的存在，使得企業財務分析的準確性存疑，企業的管理、運營、戰略決策等均會受此影響，財務數據質量把控和篩選不嚴格的后果不堪設想，勢必影響企業的正常運行和發展。

2.5? ?財務管理人員數據分析能力不足

大數據背景下，企業財務分析工作對財務管理人員提出了新的要求，其應具備數據意識和數據化處理能力。但目前企業財務管理人員中，雖然大多人員的財務專業知識和經驗豐富，但是具備專業的數據分析能力的人才較少。面對新時期的新要求，財務管理人員難以在短時間內優化知識結構，加之還有一部分財務管理人員年齡較大，知識更新和職能優化進展較慢，財務分析思想固化，不能與時俱進地學習前沿財務分析知識，難以實現財務分析中大數據技術的有效應用。在此影響下，財務管理人員自身缺乏數據分析能力，也就難以在實際工作中應用大數據技術做好財務分析工作，長此以往，不利于企業財務分析工作的開展。因此，企業要提高財務管理人員的數據分析能力。

3? ? ?大數據背景下企業財務分析的優化策略

3.1? ?共享數據信息，促進業財融合發展

大數據背景下，企業財務分析應注重建立數據信息共享機制，促進業財融合發展。在此過程中，業務與財務數據不是簡單相加，而是從企業發展的大局著眼，從企業發展的實際情況出發，結合業務數據信息和財務數據信息，統籌兼顧業務和財務兩個方面的內容，在企業整體發展的宏觀層面做好財務分析工作［6］。在具體做法上，一是要統一業財融合數據格式。為實現企業數據共享，業務數據和財務數據基于共享平臺應用統一的數據格式加以規范，減少由于數據不對等造成的數據誤差，用標準化的數據奠定業財融合的數據共享基礎，便于財務分析中相關數據的調用。二是構建雙向溝通機制。大數據背景下，業財互通需要業務數據和財務數據的共建共享，構建雙向溝通機制，即從組織體系、制度體系、監督體系等方面構建企業業務與財務融合的一體化發展機制，實現動態化和常態化的業財融合數據信息共享，這樣可以促進業財深度融合發展，從而發揮大數據在財務分析中的作用，幫助企業管理者更好地經營和決策。

3.2? ?升級財務系統，提高信息化系統適應度

大數據背景下，企業財務分析工作主要依賴信息化、智能化的財務系統，升級財務系統是財務分析的重要環節，通過提高信息化系統的適應度，使企業財務管理中需要的數據在一個科技化程度較高的財務系統下運行，這樣可以為企業財務分析工作的高質量開展保駕護航［7］。在具體做法上，對企業財務系統的優化升級，應從企業財務管理的實際出發，結合大數據技術應用與財務管理的適應性，做好信息化系統的適應度調整工作，使之最大化滿足企業財務分析工作的需要。同時，安排專人負責企業財務系統的管理和系統升級，確保企業財務分析工作的長期性和持續性開展。此外，企業財務系統的升級還需要加大資金的投入力度，設立專項財務管理資金用于大數據時代的財務分析，在資金充足的前提下選取與企業發展適用度較高的硬件和軟件，從而保障企業財務分析的可靠性，進而提高財務分析的質量和效率。

3.3? ?完善指標體系，加強非財務指標的分析

企業財務分析應加強對非財務指標的分析，對財務分析的數據進行歸總，不應拘泥于財務類數據信息，還應從企業可持續發展的戰略目標出發，加強對企業非財務指標數據的研究，不斷建立健全財務分析指標體系，力求通過財務分析全面反映企業的財務狀況和經營狀況。由于非財務指標無法用財務數據計算［8］，具體做法上，一是要完善財務分析評價體系。對企業財務分析評價應由財務業績定量評價指標和管理業績定性評價指標兩部分組成，推動財務分析與企業發展緊密結合。二是靈活調整企業的財務指標。確定各項具體指標之后，還應根據企業的實際情況和財務數據，在具體實踐中不斷進行調整和優化，使企業財務指標與非財務指標更具適用性與合理性，從而更好地發揮財務分析的作用。

3.4? ?嚴控數據質量，牢筑財務數據安全底線

財務數據信息質量的可靠性至關重要，大數據背景下的財務分析應嚴格控制財務數據的質量，確保財務數據信息的真實性、完整性和全面性，盡可能降低由數據質量問題造成的財務風險，切實牢筑財務數據安全底線，提高財務數據價值，助力財務分析中財務數據的高質高效利用。例如，云計算技術可有效提升數據精準度和可靠性，企業應充分借助各類先進技術進行數據整合，以此獲取更有價值的財務數據信息［9］。不僅如此，還要嚴格把關企業財務分析中的數據質量，從建立財務數據預警機制入手，通過對數據信息的動態監控和預警，做好應急預案，以便及時發現不安全、不完整、有缺陷的數據信息，實時采取相應的解決措施，避免數據泄漏和遭到破壞，保障財務數據安全。

3.5? ?建立數據思維，提升財務分析專業水平

大數據時代背景下，數據思維必不可少，財務分析也不例外，建立數據思維是每一個財務工作者在新時代的思維創新之舉，唯有利用數據思維思考財務分析的內容，才能游刃有余地在財務分析中應用大數據技術，發揮大數據技術的優越性，促進財務分析在大數據時代獲得新發展。在具體做法上，為提升財務分析專業水平，一是要深化認識。應對財務分析管理者加強數據思維培訓，深化數據思維對財務分析重要性的認識，使數據思維深入人心。二是要加強培訓。形成數據思維意識之后，還應對財務分析管理者加強數據應用培訓，通過定期或不定期地開展關于“大數據應用”的財務分析專項培訓，提升財務分析管理者的大數據應用能力，這樣可以使財務分析中的數據應用事半功倍。三是要與時俱進。大數據背景下的財務分析工作并非一成不變，財務分析管理人員應與時俱進地更新自身的專業知識和提高專業能力，積極學習大數據應用專業知識和技術，保持持之以恒的學習態度，不斷更新自身的專業知識和結構，這樣才能提高財務分析工作的核心素養，為企業財務分析工作提供智力支持。

4? ? ?結束語

大數據背景下，財務數據量呈爆炸式增長態勢，財務分析將在企業管理中扮演更重要的角色，因此財務分析工作轉型升級刻不容緩。對財務分析工作者而言，應順勢而為，積極把握好信息技術發展機遇，利用大數據技術開展一系列財務數據的獲取、加工、挖掘、分析等工作，加強大數據與財務分析的深度融合，提高財務分析的質量和效率，促進財務分析工作的現代化發展。需要注意的是，大數據技術的應用具有專業性，財務分析工作中的數據共享、數據系統搭建、數據指標設置、數據質量提升等工作均要建立在數據思維基礎之上。為此，對財務工作者而言，應提高自身的數據敏感度，建立財務數據分析的“全局觀”，這樣才能最大化發揮大數據的作用，使財務分析工作更智能、高效。

主要參考文獻

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