淺析大數據技術在企業財務決策中的應用

李蓉 劉翔宇 駱智琨

摘?要：隨著大數據技術的快速發展，數字時代的來臨，企業的市場競爭日漸激烈，企業不斷拓寬其業務范圍，不斷調整以及改變其業務結構。如果企業不能把握住大數據，那么將會在市場競爭中處于劣勢。因此，企業應當淘汰落后的財務決策體系，引入新興的大數據技術，進而提高企業的決策效率以及企業決策的精準性。文章旨在論述在財務決策中引入大數據技術的必要性以及大數據技術對財務決策的重要影響，并結合企業中可能存在的問題探析如何更好地應用大數據技術進行財務分析決策，從而實現企業的最終目標。

關鍵詞：企業財務決策；大數據技術；應用探索

中圖分類號：F275文獻標識碼：A文章編號：1005-6432（2024）09-0155-04

DOI：10.13939/j.cnki.zgsc.2024.09.038

1?引言

伴隨著信息技術的飛速發展，大數據憑借其本身優勢在各個領域都得到應用，原理為將相關信息匯總起來，幫助決策者做出正確的決策，促進相關行業的變革。在財務決策方面，由于企業規模的不斷擴大，若完全依賴于人力的投入，往往會出現錯誤，進而影響企業決策的效率，甚至造成企業的股東權益受到損害，最終造成企業的損失。因此，企業在進行財務決策的時候，應當引入大數據，對復雜的數據信息進行歸納與總結，告知企業現存的問題，通過降低產品成本、縮短生產時間、優化產品經營、開發新產品等方式，確保企業在激烈的行業競爭中可以搶占市場，保障其更好的發展。

2?相關概念界定

2.1?大數據概念

大數據是指獲取大量數據并據此分析的術語，其核心是處理海量數據。大數據技術主要是大數據應用技術，因大數據具有高效、快速等特點，所以在很多行業受到歡迎。以大數據為基礎的大數據技術，具有計算快、數據挖掘與處理能力強、可視化等優點。

大數據具有以下特征：其一，數據量巨大，處理的數據量呈現倍速遞增趨勢；其二，數據類型的多樣化，大數據從問世只具有文字分析處理的功能，到如今大數據可以處理諸如視頻、音頻、圖片等不同類型的文件；其三，對數據的反應較為迅速，伴隨著科學技術的革新及算法技術的突破，大數據可以對信息進行實時反饋。

2.2?財務決策概念

財務決策是指企業在經營的過程中產生的各項對企業經營活動有影響的決策方案，通過財務分析的方式進行比較并選出最優方案。此過程較為復雜，所涉及的財務知識也較為豐富。企業財務決策的目標是選擇更高效的財務方案，從而實現企業財務目標最大化，提高企業經營的效率。

企業進行財務決策時，應當首先明確財務決策的目標對象，即明確財務決策落實的具體問題。其次是進行財務分析與預測，通過科學嚴謹的分析方法，對相關數據進行分析預測并挑選出最優方案。

財務決策包括投資決策、融資決策、股利分配決策、經營決策、銷售決策、人事決策等不同類型。投資決策是指企業將內部資金對外投出具體項目或企業對內部資金進行合理分配的過程。企業所有決策中最為重要和關鍵的決策是投資決策，投資決策的失敗往往將導致企業的失敗；融資決策是指為企業并購籌集所需要的大量資金，制定出最佳的融資方案。融資決策是每個企業都會面臨的問題，也是企業生存和發展的關鍵問題之一；股利分配決策是指企業取得相關利潤以及按照相關國家規定依法納稅后，對凈利潤進行的重新分配；經營決策主要包括生產決策、銷售決策、人事決策等，其中，生產決策主要是指企業通過改變生產策略達到優質、高產的目標所做出的決策；銷售決策是指企業為了擴大市場，搶占市場份額等對定價、銷售渠道等做出改變的決策；人事決策主要是指企業通過培訓等諸多手段提高員工能力和積極性的決策。

3?大數據技術在企業財務決策中應用的必要性

3.1?傳統財務決策的局限性

3.1.1?財務預測模型

（1）信息完整性方面的局限：在做出財務決策之前，首先，要進行財務預測，但是現有的財務預測模型并不完善。財務報表分析的前提條件之一是數據信息真實可靠，根據虛假財務數據分析出來的信息是不準確的，做出的財務決策也不可能正確。其次，財務預測建模者必須有相當專業的建模水準，要盡可能完整地了解和評價企業財務信息，模型是建模者基于對評價企業運營模式的理解以及掌握的信息構建起來的。

（2）比較標準方面的局限：比較性分析是財務預測中的重要分析方法，其關鍵在于利用準確、客觀的數據建立合適的比較標準，這些數據包括同行業的、歷史的和未來的預算數據等，如果標準不同，那比較結果也會相差極大。對財務預測模型進行趨勢分析時，以企業歷史數據作為比較基礎，而歷史數據反映過去的經營情況，并不代表數據的合理性。企業的經營環境是變化的，如果利潤有所提高也不能說明企業一定處于管理好、決策好的階段。由此可見，比較標準的確定對企業財務預測結果有極大的影響。因此，標準的不確定性也成為財務預測模型的局限性之一。

3.1.2?技術方法

在大數據背景下，企業可以收集到大量的財務數據和業務數據，而且收集到的數據類型也日趨精確，甚至有日期、客戶名稱以及客戶評價的文本數據等多種形式。當企業對數據進行存儲處理時，由于技術方法的限制，無法對財務數據進行分類和更改，導致企業財務人員在進行財務分析時，主要圍繞盈利能力、發展能力、償債能力、營運能力四個能力進行分析，分析方法在匯總和計算方面受到局限，有很多煩瑣但又不可避免的流程。并且利用歷史數據分析的傳統方法具有滯后性，導致傳統的財務決策方法不能及時為企業提供支持，也無法滿足股東和管理者的要求。進而可知傳統的財務決策方法在數據匯總和分析活動數據方面都無法滿足需求，其決策局限性也逐漸顯現。因此，大數據技術在財務分析決策中的應用便顯得尤為重要。

3.2?大數據技術為企業財務決策創造的機遇

3.2.1?數據驅動下財務決策體系的構建

人類決策智慧的形成首先從收集到大量的數據經過處理和匯總成為信息，然后升級為知識，最終升華到智慧的頂端過程，該過程被歸納為如圖1所示的DIKW模型。在該過程中數據經過層層篩選和歸納才能變得“清楚、完整、準確”，也相當于通過對歷史數據進行提取、過濾和分析，挖掘出數據背后看不見的價值。

數據驅動下的財務決策支持本質上是從基礎的財務數據到有用的信息，最終到智慧決策的加工過程。這一過程依賴于大數據技術的有效抓取以及各類算法模型的廣泛應用。在傳統的財務分析中，由于存在可分析的會計憑證及賬目數據有限的問題，所以財務部門提供的決策支持也是圍繞成本中心、利潤中心以及投資中心進行一系列的成本控制、預算制定、投融資預算制定等活動，這一階段的財務分析主要圍繞會計的核算和監督兩大基本職能展開，主要為事后控制，較難對業務決策和戰略決策進行及時、有效的支持。

在大數據時代背景下，財務分析所關注的數據維度由財務“小數據”擴展到包含財務以及企業經營、內外部環境等宏觀層面的業財“大數據”。?智能時代的數據分析即高效利用企業業務活動所產生的數據，加強對企業各種資源的配備情況和經濟效益進行分析和評價，進而推動企業發展。通過對該企業經濟活動“大數據”的分析，一定程度上規避了傳統財務分析從“財務到財務”的缺陷，也更好地支撐起了財務人員向財務BP（finance?business?partner）的轉型升級，為企業的經濟發展創造了可持續價值。

3.2.2?財務決策多元化，提高實時分析可行性

傳統的財務決策所使用的數據大多是企業的內部數據，對于復雜多樣的數據來源和數據類型勢必打破傳統的財務分析方式。大數據時代下，除了能夠獲得企業內部的財務數據（如財務報表數據）外，還能通過互聯網和社會化網絡等多種媒介從供應商、銀行、政府處獲得更多的數據信息，不僅有結構化的數據，也有許多半結構化、非結構化的數據，進一步提升了數據基礎。之前因為技術條件不足，對于大部分非結構化數據無法有效儲存，現在通過大數據技術的幫助，財務人員能對這些數據進行快速提取和實時分析，盡早從數據中抓取隱藏價值，進而在競爭中取勝。同時，依據財務分析進行階段性的周報、月報和年報，信息披露期將大大縮短。

3.3?大數據給企業財務決策帶來的挑戰

3.3.1?數據收集與處理技術不足

大數據技術在給企業決策帶來便利的同時，也會面臨許多挑戰。目前，大數據時代下非結構性數據超過總量的85%，當下的數據收集和處理技術還不夠全面。首先，財務的相關指標是實時更新的，這加大了財務分析的復雜性。其次，為了使財務分析更加準確，財務決策更具有可行性，就需要對這些龐大的數據量進行實時處理，及時對財務指標進行分析。

3.3.2?復合型財會人員稀缺，專業素養有待加強

將大數據技術應用到企業財務領域實質上是一個跨學科的研究問題，不僅需要金融領域、管理學領域以及計算機領域的人才，還需要他們之間的互相配合，這也對大數據的實踐操作和人才培養隊伍提出了更高的要求。

3.3.3?信息安全缺乏保障

在大數據技術快速發展的背景下，數據泄露問題不可避免，這會給企業帶來不可估量的損失和風險。由于信息技術人員操作不夠熟練或者系統加密失靈，會導致企業保密信息被大量泄露和丟失，企業內部數據被惡意改動和竊取等一系列問題的產生，這些都會讓企業承擔無法挽回的損失。因此，大數據時代下，要保證在信息共享的同時，構建一個安全的數據采集、儲存和分析的系統也是企業財務決策過程中的一項重大挑戰。

4?大數據技術對企業財務決策的影響

4.1?財務決策理念創新

傳統的財務決策往往依賴于財會人員的經驗以及會計理念，這其中大部分是出于主觀判斷。將大數據技術運用到企業財務決策中，將會對財務決策起到支撐作用。企業可以構建一個“線上”“線下”共同參與的共享平臺，實時補充和完善數據信息，進一步加強各個部門和各類信息的共融共通共享，特別是可以及時對各個資源進行對接，讓科學化決策步入正軌。目前，各大企業也在大數據財務決策中加大力度，讓財務決策理念更加創新，更加具有特色和針對性。

4.2?財務決策模式創新

傳統的財務活動屬于勞動密集型，財會人員大部分都從事核算、做賬、報銷以及開發票等方面的工作，而數據分析平臺很少被企業所利用。所以，面對海量的非結構化、形式不一的數據，需要構建創新型的財務決策模式。通過大數據處理平臺，對數據進行抓取和過濾，將數據系統多維度展示出來。通過數據的挖掘處理，多角度幫助財會人員洞察經營規律。促進大數據技術與財務決策工作方面的深入、系統和有效融合，利用各類財務模型和工具來提高財務決策的水平，使財務決策信息化、智能化、科學化模式得到廣泛應用。

4.3?復合型人才體系創新

大數據時代下，各大企業對財會人員的影響大且要求高。全球范圍內，大數據時代背景下稀缺財會復合型人才已是不爭的事實。目前，我國正大力開展人才儲備工作。

一是組織現有人才進行線上培訓活動、線下講座等，以此來強化現有人才的知識能力和工作能力，不斷向更高質量人才發展。二是完善人才考核機制，全面考核財會人員的專業知識和計算機技能，通過考試結果和實習表現進行評估。三是完善人才引進機制和獎勵，中國各個地區都在加大力度開展人才引進工作。例如：杭州現在有針對本科應屆生的獎勵政策，只要本科應屆生留在杭州工作，就可以領取現金1萬元，碩士可以領取3萬元。地區與人才共同發展的局面持續興起，加速更新人才隊伍創建結構。利用物質激勵和精神激勵等措施，使用創新的工作手段和模式，使其發揮自己的專業優勢，為企業的智能財務決策獻計獻策。同時，形成良好的工作氛圍，大家互相監督、互相提升，激勵貫徹執行制度的員工，使員工思想更加優化，和企業文化相符合，從而營造良好的就業環境。

5?大數據技術在企業財務決策中的具體應用

5.1?企業融資、投資決策方面

5.1.1?掌握更多融資渠道，選擇最佳籌資方案

大數據時代下，企業可以獲得的信息數不勝數。大數據環境給企業提供了信息優勢，提高了企業與市場間的數據信息共享性。企業財務決策的根本工作就是收集有效的信息，進行信息之間的比對和分析，選擇最優、最適合企業本身的信息，進而利用此信息進行決策等。利用大數據技術，企業可以改變過去單一的籌資模式，利用資本市場的信息平臺收集信息、利用企業內部的數據庫分析信息，通過多種形式擴寬籌資渠道，降低籌資成本，進而提高企業的經營利潤。與此同時，企業可以獲得的信息量之大，也在一定程度上減少了信息不對稱產生風險的可能性，為企業融資籌資提供了更多的可實現路徑。

5.1.2?進行市場信息篩選整合，選擇最優投資決策

大數據技術為企業提供豐富的數據與市場信息。企業可以借助豐富的數據進行分析，結合市場的具體情況，確定原材料最佳投入量、生產最高產量等，再整合市場供需的要求，得到最優的銷售方案，并且推動企業內部制訂與之相匹配的存儲、生產、運輸、銷售等計劃。利用大數據的優勢，企業可以避免不必要的成本浪費，嚴格規劃企業運營的具體流程和規章制度，不僅提高了企業經營利潤，還有效地提高了公司管理效率。

5.2?企業適應外部、調整內部方面

5.2.1?緊跟市場變化節奏，有效調整內部政策

大數據技術的應用為企業的分析能力奠定了夯實的基礎。企業不僅可以利用大數據技術對生產資料的配置進行優化，還可以在市場未來前景預測方面進行分析規劃。比如，利用前幾年的市場需求函數，再假設理想狀態，對未來幾年的市場需求進行預測，從而據此調整企業內部的生產銷售策略。這種情況下，雖然假定理想情況會對未來的真實狀況預測產生不準確的誤差，但是就目前而言，這是一種最客觀、最完善的預測手段。隨著大數據技術的不斷發展，相信未來會有更加精準的預測手段。

5.2.2?及時吸引、培養高端人才，適應市場發展變化

在大數據時代，企業越來越多的財務工作需要與大數據技術相結合。若企業的相關財務人員不與時俱進地學習與大數據相關的知識，就無法及時處理當前企業財務方面的問題。若企業可以及時發現市場與時代的飛速發展變化，則可及時吸引和培養相關具體領域的專業人才。一方面，利用大數據技術的分析緊隨時事，及時發現企業所需的人才；另一方面，及時引入和培養人才，可以進一步幫助企業良性持久的運行，由此形成良好的運營循環模式。

幸運的是，隨著2017年國際四大會計師事務所逐漸推出財務機器人，在給會計實務界帶來沖擊的同時，也為會計教育界帶來了思考。越來越多的學校選擇將會計實務帶進課堂，擺脫過去枯燥無味的單一書本知識，將“活學活用”深刻融入教學理念。不僅如此，更多的學校還開設計算機與財務復合類的課程，如智能會計等課程。認真落實培養復合型財務人才的理念，為社會復合型人才的需求做出了保障。

6?大數據技術應用是企業財務管理的有效保證

首先，大數據技術依托于計算機存儲，因此數據存儲的量級大，資源豐富。當企業面臨數據需求時，可在海量的數據中提取所需要的資料進行利用與分析，不僅提高了數據的可靠性，還確保了數據的真實性。其次，大數據種類繁多。在專業領域內，數據分為結構化數據和非結構化數據，后者主要是視頻、音頻、圖片等個性化數據，且在總體數據中占多數。依托于大數據技術，企業進行財務管理或者作出財務決策時，可以在數據中提取有效信息并利用大數據技術進行分析、決策與管理。最后，大數據技術的處理速度快。大數據技術和傳統數據分析存在較大的差異，大數據技術通過數據中心傳遞信息，在信息化不斷加強和信息大爆炸的時代，篩選信息的速度和分析的效率提高，有利于企業財務管理和決策效率的提高。

7?結論

綜上所述，企業在進行財務決策時，應當引入大數據技術進行協助，從而快速獲取市場信息。以準確的市場信息為導向，適時調整企業財務決策，加速推動整個企業健康、穩定、蓬勃發展。同時，財會人員應當及時學習相關的大數據知識，提高其專業素質和綜合能力水平，發揮大數據技術在企業財務決策中的優勢作用，以快速、精準的要求處理財務數據，為其不斷開拓新市場，搶占市場份額做好新的準備。

參考文獻：

[1]金源，李成智.數據驅動下的財務決策支持研究[J].財會通訊，2023（3）.

[2]鄧英英.大數據對企業管理決策的影響研究[J].現代商業，2022（9）.

[3]鐘強.?國有企業財務決策分析體系研究[D].北京：中國財政科學研究院，2021.

[4]袁白云.大數據時代的企業財務管理研究[J].財會學習，2023（1）.

[5]李童.?大數據技術在企業財務決策中的應用研究[D].北京：北京郵電大學，2021.

[6]黎曉樺.基于大數據的企業財務決策研究[J].投資與創業，2021，32（17）.

[7]許立蘭.大數據時代智能會計產業學院的產教融合研究[J].商業會計，2023（4）.

[8]張曉，王晗.大數據對財務管理決策的影響[J].國際商務財會，2018（11）.

[9]梁金珍.大數據技術在企業業財融合中的應用探索[J].中國產經，2021（20）.

[基金項目]四川外國語大學本科生科研資助計劃項目“智能時代下，財會人員轉型升級現狀、困難及應對策略”（項目編號：bks202210）。

［作者簡介］李蓉，女，漢族，四川瀘州人，就讀于四川外國語大學，研究方向：智能會計與公司金融；劉翔宇，女，漢族，山東濰坊人，就讀于四川外國語大學，研究方向：工商管理與智能財務；駱智琨，男，浙江杭州人，就讀于四川外國語大學，研究方向：大數據技術與公司財務。