大數據時代的企業智能財務建設與發展提升

大數據時代的到來，為財務管理智能化發展提供了有利的環境。財務管理具有復雜性、系統性，對人力資源的要求非常高。當財務管理智能化發展之后，財務管理的許多問題都能夠得到有效解決。

當今，大數據技術快速迅猛發展，創造了有利條件在各行各業的發展中，提升了人們的工作效率。大數據技術在獲取數據和信息方面具有非常巨大的優勢，但也具有復雜性，當合理應用軟件后可以提高大數據的處理管理效率，將其應用于諸如財務管理等領域能夠發揮巨大的作用。大數據與互聯網技術的融合，拓展了大數據發展的規模，促使現代社會經濟呈現飛躍式發展。

一、大數據時代下智能財務建設中的問題

1.財務數據分析方法不同，沒有統一標準。當今，大數據技術快速迅猛發展，眾多企業的財務數據信息增長呈幾何井噴式。一方面，這不僅使財務人員處理數據的難度增加了，而且管理層在財務管理決策中會受到財務數據量的多少和不同處理方法的影響，導致決策的準確性程度降低和可預測性減弱；另一方面，企業數據平臺缺乏與上下游供應鏈、銀行與政府之間的有效性連接，數據源的不同來源和分析標準不同，數據信息的可靠性和準確性受到嚴重影響，從而使得數據使用效率降低和質量下降。例如，在構建大數據分析平臺時一些中小企業缺乏符合時代的技術理念，數據分析平臺的設計不合理，致使數據采集不到完整和準確的數據，因而掌握不到全面的數據信息，對接外部單位的數據常常出錯。

2.智能化程度低。企業財務工作未與現代智能技術深度融合，導致企業智能財務工作流于形式，要與新一代數字技術的融合還是不全面。因為不能實現財務數據的透明管理，故建立完善的財務信息共享體系勢在必行。特別是智能財務系統采用了大數據工具，大大解決了財務系統方面的問題，非常有效。如審計周期時間長、流程繁瑣、錯誤率高等問題，尤其容易解決?，F在企業智能財務系統的功能模塊還不能完全開發出來，存在許多技術壁壘、財務管理不規范等問題。

3.非結構化數據處理技術水平較低。非結構化數據屬于大數據的一個重要組成部分，大數據的特征之一是包含多種類型的數據。結構化數據的作用能夠展示出企業生產經營活動的各種信息，記錄在開展生產經營活動時產生的企業信息。在結構化數據和非結構化數據兩個方面傳統的數據分析處理技術的重視程度不同，財務決策環節的信息規模非常大，不具有結構化特征，以非結構化數據為主，這就導致傳統數據分析處理技術無法滿足現狀，產生的問題數量增多。隨著大數據時代的發展，大大增強了結構化和非結構化數據處理的力度，但是需要以合理科學的軟件作為基礎。結構化數據處理時一般都有明確的處理流程，而非結構化數據的復雜性很強，兩種不同類型數據的聯合可能性比較低。加之并不是每一個企業都具備大數據專業人才，一旦工作人員無法適應海量數據，就會導致信息的準確性無法保障，增加財務管理的負擔和壓力。

4.財務決策數據的質量得不到保證。互聯網的出現導致數據量大幅增加，這無疑成為財務管理的負擔。部分中小企業綜合實力相對較弱，大數據分析平臺建設更為重要。但現實情況是，很多企業在前期存在嚴重的數據缺失，企業的經營成本存在漏洞，企業財務管理部門所能獲得的數據和信息在總量或質量上得不到保證，導致企業的財務管理決策脫離現實。企業的生產經營效率與許多因素有關，因此產生了大量的數據，對這些數據和信息的質量控制是非常重要的。企業在一開始并沒有重視數據的類型和格式，在收集和整理過程中遺漏了一些數據，或者做錯了一些數據，這使得企業面臨不可預測的風險。

5.大數據財務工作人員數量少。大數據環境對于企業發展具有積極意義，有利于企業的財務管理智能化發展。但是從當前大數據財務工作人員的數量和質量來看，尚無法滿足企業和市場的需求。海量數據的整理、分析要求工作人員具備專業技術知識，同時擁有良好的道德素養，符合這些要求的專業人才數量非常少，國家也沒有建立起科學合理的大數據專業人才培養體系，企業想要嚴格把控大數據財務管理質量可能性比較低。大數據環境越發成熟，使得很多企業不得不正視人才短缺的問題，開始看到了企業內部統計學、財務管理專業人才存在問題。此外當前大數據環境對于復合型人才的需求量更大，所以財務管理的智能化發展受到了明顯的消極影響。

二、智能財務建設在大數據時代下的對策

1.培養大數據金融專業人才。大數據金融人才的培養是非常必要的，只有在人才的數量和質量都得到極大提高之后，才有可能在大數據環境下實現財務管理的智能化發展。在實踐中，大數據環境下的財務管理存在著各種各樣的問題，不同的企業面臨著不同的困難和挑戰。當人才儲備不足的問題存在時，直接影響到大數據環境下財務管理的水平。培養大數據金融人才可以從多個方面入手。就企業而言，應重視人才選拔制度的優化和完善，確保所招聘員工的專業知識、技術能力和職業素質符合企業的要求，經過一定時期的考核，能夠勝任高壓的財務管理工作。財務管理的智能化發展對人才的要求非常高，尤其是復合型人才，即既有財務管理知識又有大數據專業知識的復合型人才。這些人才在進入財務管理崗位后，能夠對企業財務管理中存在的問題提出建議，及時構建解決方案，并盡快付諸實施。促進企業財務管理智能化發展。大數據環境下財務管理的復雜性增加了很多，這對專業人員的專業素質提出了更高的要求。傳統的財務管理工作性質單一，工作人員承受的壓力較小，但在大數據環境下，財務管理工作涉及方方面面的內容，需要處理海量的數據，只有能在崗位上不斷創新的人才能勝任。開發了科學、先進的財務管理系統和軟件的人才能承擔起推動財務管理智能化發展的重任。此外，復合型財務人才的培養還需要全社會的共同努力，尤其是作為為社會輸送人才的高校，更應盡快調整專業結構，結合大數據環境的特點設置相關專業，培養符合財務管理智能化發展的人才。全面實施復合型人才培養需要一定的時間，在探索和實踐的過程中必須完成信息技術的合理運用和財務信息平臺的建設。國家也要重視大數據環境對人才培養提出的新要求，通過相關政策刺激各行業形成科學合理的財務管理理念，保證財務管理人才的數量，保證財務管理的綜合水平。

2.把控財務決策數據質量。要想盡快實現財務管理智能化發展，需要從大數據技術的特點著手，逐步構建科學合理的財務管理決策系統。財務管理決策系統能夠有效完成數據的收集、整理、分析，能夠保障最終結果的精確性，可以提高財務決策的水平。不同的企業財務管理智能化發展速度有所不同，財務數據的獲取也依賴企業的信息化建設情況，所以實踐中需要不斷地完善和優化財務管理智能化發展需求的各類條件。數據采集機制的建構能夠為財務管理智能化發展打下基礎，也符合當前大數據環境的特征。隨著互聯網技術在各行各業中的應用，產生的數據和信息非常多，為了令這些數據和信息對企業發展產生積極影響，需要對財務決策數據質量嚴格把控。財務管理人員必然要承擔相應的責任，針對每一個環節產生的數據和信息進行核對，利用財務管理決策系統加以處理?，F在的數據傳輸具有實時性，具有財務管理智能化特征。財務人員對企業的發展起著非常大的作用，在把控財務決策數據的時候要謹慎、細致，及時發現存在的問題，并向管理人員報備。

三、結語

大數據環境的特征明顯，為財務管理智能化發展提出了新的要求，也指明了方向。企業要想在市場中獲得發展的機會，需要看到大數據的作用和價值。傳統的財務管理已經無法適應當前社會的發展速度，財務管理模式需要盡快優化，才能夠滿足社會經濟發展的需求。加強財務管理的智能化發展，需要從財務管理模式的優化、財務管理人才的培養、非結構數據的處理等多個方面著手。通過綜合大數據環境下財務管理面臨的問題，結合財務管理智能化發展的特征，建構明確清晰的發展方案。大數據的參考價值得到最大限度發揮之后，財務數據的獲取效率也會明顯提升，財務管理的智能化發展速度會更快更穩，能夠早日實現財務管理模式的改革，推動國家經濟的發展和進步。

（作者單位：華晉焦煤有限責任公司）