大數據挖掘技術在企業財務分析中的應用

摘 要：現代企業在信息、大數據、物聯網等技術的推動下，通常具備基本的數據采集、存儲及分析利用能力，利用企業的數據資產創造出良好的經濟價值。但企業財務分析受到傳統分析思維、分析模式及分析方法等的影響，財務分析不夠全面與客觀，限制了財務分析價值的發揮。因此，本文基于大數據挖掘技術構建企業財務分析平臺，對大數據挖掘技術在財務分析中的應用可行性、應用方向進行分析，并進行了其在財務指標分析、支持決策、預測與預算、監控預警等實踐應用中的論述，以推動大數據挖掘技術在企業財務分析中的深度融合應用。

關鍵詞：大數據挖掘技術；企業財務分析；數據分析

大數據挖掘技術在企業財務分析的支持決策與預算、控制與評價及指標計算等中具有應用的可行性。大數據挖掘技術在企業財務分析中的應用，首先要專門搭建財務分析平臺，并在財務分析平臺各個功能模塊中嵌入大數據挖掘技術，以實現大數據挖掘技術的數據采集、數據清洗、數據計算、數據挖掘及數據融合分析等功能，為大數據挖掘技術的實踐應用做好準備。因此本文以財務分析平臺建設的視角，進行大數據挖掘技術在企業財務分析中的應用研究，明確其應用的方向與具體應用的途徑。

一、大數據挖掘技術在企業財務分析中應用的

技術與經濟可行性

（一）技術可行性

從財務人員方面來看，企業財務人員通常具備財務專業教育背景，并且在會計電算化、信息化、數字化的背景下，財務人員具備基本的信息技術、計算機技術素養，為大數據挖掘技術的應用奠定了人力基礎；從財務信息化硬件方面來看，現階段市場上的硬件技術水平可完全滿足大數據挖掘技術應用，對于硬件處理速度、存儲空間等的要求，可保證財務分析平臺數據管理的質量；從軟件方面來看，數據倉庫、云數據庫、分布存儲技術等的出現，為大數據挖掘技術在財務分析平臺中的應用提供了數據管理、數據存儲、數據處理等基礎保障；從企業數據來源層面來看，大數據技術在各個領域的應用，產生了海量的結構化與非結構化數據，如智能終端、移動終端等，豐富數據采集的類型，增加數據源的數量；在技術標準方面，可擴展商業報告語言賦予數據元唯一的數據標記，將不可讀的數據轉化為可讀數據，統一財務數據的標準規范，實現數據的集成與最大化的利用。以及在可視化技術的支持下，將財務分析大數據挖掘的結果，以圖表或圖形的方式呈現出來，方便于數據分析結果的利用。

（二）經濟可行性

企業以經營效益最大化為目標，在財務分析中應用大數據挖掘技術，還需對技術應用進行經濟可行性分析，評估技術應用成本、產生的價值，以進行財務分析平臺搭建的決策。一是基于大數據挖掘技術構建財務分析平臺，雖然需要投入一定的資金，但通過大數據技術的應用，對企業生產經營進行全面深度的分析，為企業成本控制、企業資源利用，以及業務活動、經營管理活動等，提供建議與方向，有利于提高企業的運營效益；二是大數據挖掘技術應用后，提高財務分析結果的利用價值，為企業經營戰略的制定與經營決策提供支持，創造出一定的經濟價值；三是在成本分析中的應用，財務分析平臺前端實時采集企業各個系統中的成本費用數據，后端實時分析成本數據，實現對企業生產經營成本動態實時監控，以保證企業成本支出的合理性與安全性，有助于企業盈利水平的提高。

二、大數據挖掘技術在企業財務分析中的應用

方向

（一）全面收集財務分析指標

企業傳統財務指標分析主要針對的是企業內部歷史信息，與大數據挖掘技術下的企業財務分析相比，分析的指標數據量較小，致使成本、費用以及資產運營等指標，分析得不夠全面、不夠精準與客觀。大數據挖掘技術在企業財務分析中的應用，全面地收集企業內部與外部的財務數據與非財務數據，如市場數據、客戶數據、競爭對手數據、企業生產經營管理產生的數據等，經過數據的清洗、篩選、加工、處理、挖掘等，為財務分析提供有力的數據支持，提高財務分析的質量與效率，完成財務分析歷史核算至超前核算的轉變。數據挖掘技術在全面收集企業數據的基礎上，利用自身的關聯發現功能，預測企業成本費用、資產經營發展趨勢，反映出企業的隱性成本與收益，為企業決策、業績評價提供分析支撐，促使企業管理者在查看財務報表時更多地關注企業經營相關的事項，降低企業經營風險，實現財務分析利用大數據挖掘技術價值的最大化。

（二）提供決策與預算支撐

企業財務分析結果在企業決策、經營戰略制定、預算管理、績效考核與業績評價等方面均有著重要的作用，以數據直觀地反映出企業資金運作情況、預算執行情況、業績情況、財務狀況等。其中財務分析支持決策與預算的職能，對于企業的生產經營管理有著直接的影響，但傳統財務分析主要依靠的是企業內部的歷史數據，根據數據發生時間進行計算，沒有考慮到企業外部的影響因素，計算缺少綜合性、整體性及系統性，導致財務分析結果出現偏差，形成對企業決策與預算管理工作的誤導。大數據挖掘技術整合企業多個系統數據，數據維度高，實現數據的網絡挖掘、特異群組挖掘、圖挖掘等，融合分析數據，并且此技術還可基于企業大數據建立數據修正預測模型、自動生成計算模型，保證了財務分析結果的準確客觀，成為企業決策與預算的有力支撐。

（三）促進控制與評價職能前移

在企業傳統的財務分析中，行使控制與評價職能主要是在一個會計核算區間，進行重要財務指標、會計報表、會計報表項目構成的比較分析，查找數據之間存在的差異，以評價的結果作為獎懲的依據。在分析中采用的是前期積累的數據，屬于事后評價，影響到評價結果的時效性與可用性。運用大數據挖掘技術，實時自動化全面收集企業數據，同步完成數據的處理與挖掘，為財務分析的控制與評價提供事前預測支撐。比如，基于大數據挖掘技術打造財務分析平臺，專門設計動態預警系統，實時收集企業的數據信息，預測企業未來的發展趨勢，設計財務指標的預算數據，并建立平臺與會計核算系統的連接，預警系統實時采集會計核算系統中的核算數據，與預算數據進行實時比對，當數據比對偏差超出設定的閾值，預警系統及時地發出提醒，從而實現財務分析控制與評價的事前控制及事中監控。

三、大數據挖掘技術在企業財務分析中的應用

途徑

（一）在指標分析中的應用

1.常見的財務分析指標

基于大數據挖掘技術搭建企業財務分析平臺，根據財務分析的職能進行功能模塊的設計，其中的指標分析是財務分析的基本功能模塊，常規的分析指標如下：一是經營能力分析，包括了資產分析、運營能力分析、現金流量分析、費用分析等，分析的指標有流動資產增減變化、固定資產分析、流動資產周轉率、存貨周轉率、現金流動總量分析、營業現金流量分析、各項管理費用分析等；二是償債能力分析，具體分析指標有流動比率、速動比率、資產負債率等；三是盈利能力分析，主要是利潤貢獻與利潤分析，涉及的指標有銷售凈/毛利潤率、資產報酬率、資產凈利潤、利潤完成、營業利潤與凈利潤完成情況等；四是權益分析，所有者權益分析，具體的指標有權益構成、實收資本分析等。

2.大數據挖掘技術應用

在以上指標分析及模塊功能建設中，大數據挖掘技術主要提供以下幾個方面的支撐：首先是實時響應，利用大數據挖掘技術的多源數據采集功能，建立企業辦公系統、財務系統、生產系統、業務系統及物流系統等的數據信息共享機制，暢通企業內部的信息流、物流與資金流，使財務分析平臺直接從數據源頭捕獲數據，實時響應企業對財務分析的需求；其次清洗采集數據，運用大數據挖掘技術清洗、篩選及處理系統采集到的數據，提高財務分析結果的精確性；最后暢通企業外部信息流，如與企業客戶、合作企業、稅務、審計等建立信息交互渠道，拓展數據收集范圍，提升財務分析數據的利用價值。

（二）在決策支持中的應用

財務分析屬于管理會計范疇，分析的結果主要用于企業的經營管理決策，而在傳統的財務分析中，財務人員基于歷史數據，結合自身的財務工作經驗、專業性與主觀意識等完成財務分析工作，致使分析結果不夠客觀，甚至是較為片面。基于大數據挖掘技術的財務分析平臺，主動全面地采集數據，運用自身強大的數據處理能力、計算能力、分析與挖掘能力等，基于數學算法與計算機算法建立計算模型，為企業決策提供決策參數及分析結論。平臺響應決策的流程如下：采集原始數據并預處理數據→數據倉庫→挖掘數據→構建初始模型并修正模型→最終模型→輸出結論與決策參數。比如，財務人員在資產公允價值核算中，在確定資產折現率時，傳統的方法是財務人員依靠自身財務工作經驗進行確定。而運用財務分析平臺是借助互聯網絡，在企業外部收集與資產公允價值相關的數據信息，建立資產折現數據模型，計算公允價值時只需輸入當前數據，模型會自動計算出準確的資產公允價值。企業財務分析依托大數據挖掘技術的數據采集功能，收集海量具有利用價值的數據信息，建立數據之間的關聯關系，并基于財務分析的內容，構建各種數據模型，用于企業成本、費用等的分析，以支持企業生產經營管理決策。

（三）在預測與預算中的應用

大數據挖掘技術在企業財務分析預測與預算中的應用，實現財務分析由事后向事前與事中的轉移，如預測財務、企業現金流、資金使用情況、投融資風險等，并輔助企業預算管理，為企業的經營發展保駕護航。預測既可定量又可定性，如定量預測企業的銷售額、定性預測企業現金流的發展趨勢等。而預測是預算的前提，根據預測的結果進行企業營收、成本、費用等的計算。預測與預算在財務分析平臺中，兩項功能所處不同的模塊，但在功能上存在著關聯關系，共同支持平臺的財務預警功能，具體應用流程為：業務數據（預測及數據挖掘）→預測經營情況→基于成本費用預算模型進行預算→預算結果與實際結果對比分析→財務預警。大數據挖掘技術在支持預測與預算中，從多個數據源頭采集數據，開展多維度的挖掘分析，其中包括了企業外部的市場數據、競爭對手數據、政府政策數據等，進一步的修正預測與預算的分析結果，傳遞給預算系統和企業決策者。在完成一個預算期間后，財務分析平臺預算功能模塊，利用收入、成本、費用等預算數據模型，自動計算出下一個預算期間的預算發生額。

（四）在監控預警中的應用

在財務分析平臺中應用大數據挖掘技術實時采集與分析挖掘數據的功能，對財務關鍵指標進行測算，使用測算結果減去預算值，如果兩項數據的差值大于設定值，平臺會自動發出提醒。基于大數據挖掘技術打造的財務動態預警分析體系，以財務數據、業務數據及信息化基礎設施為底層支撐，對企業的現金流動狀況、舉債與清償能力、盈利能力等，利用BP神經網絡模型與kalman濾波模型等，進行財務數據與非財務數據動態分析和預警，形成對企業財務動態的實時監控。以監控企業現金流動為例，使用預算數據模型，設定預算的計劃現金流量值，并結合企業外部的影響因素修正計劃現金流量值，然后進行計劃現金流量值與實時現金流量值的比對，兩項現金流量的差值過大，則表明企業現金流動存在問題。在監控應收賬款方面，依托于聚類分析模型，對客戶進行信用評價，根據信用評價結果按照高、中、低分類。財務分析平臺按照客戶的信用評價進行應收賬款的管理，在平臺中呈現賬款的賬齡、客戶基本信息、設定催收提醒等，確保企業現金的良性循環流動。

結語

大數據挖掘技術在企業財務分析中的應用，突破了傳統財務分析數據的局限，充分利用大數據挖掘技術的采集、清洗、處理、挖掘等技術優勢，全面采集企業非財務與財務數據，通過對企業內外部海量數據的挖掘分析，建立各種數據模型，構建動態、實時的財務分析機制，拓展財務分析的指標分析、預測、預算、決策、監控、預警等職能，服務于企業生產經營管理決策，促進財務分析深度參與企業管理，創造出更大的財務分析價值。

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