探究大數據在財務數字化轉型中的應用

【摘" 要】在數字經濟時代，企業面臨著激烈的市場競爭和快速變化的經營環境，傳統的財務管理模式已難以滿足企業發展的需求，而大數據技術的興起為財務管理帶來了新的機遇。基于此，論文闡述了大數據在財務管理領域的應用，不僅可以提高財務數據處理效率，還可以優化財務風險管理。然而，在實踐中仍然存在一些問題，包括數據安全保護不足、大數據技術與財務系統整合難、財務人員的大數據運用能力不足等。為有效應對這些問題，建議加強數據安全保護、促進大數據技術與財務系統的深度融合、提高財務人員的大數據運用能力，以便助力企業在財務數字化轉型過程中獲得更大的優勢。

【關鍵詞】大數據;財務數字化轉型;財務風險管理;安全保護

【中圖分類號】F49;F275" " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " "【文獻標志碼】A" " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " "【文章編號】1673-1069（2024）12-0112-03

1 引言

在數字經濟蓬勃發展的背景下，傳統的財務管理方式過度依賴人工操作與簡單的數字化工具，已難以應對如今海量、多樣、實時更新的數據處理需求。而大數據技術的引入為財務數字化轉型提供了新的動力。雖然大數據在提高財務管理效率方面具有巨大的潛力，但其應用過程中也面臨著諸多問題。因此，在企業財務管理過程中，如何有效地整合大數據技術，并充分發揮其潛在價值，已成為當前財務數字化轉型的關鍵議題。

2 大數據與財務數字化轉型的概念分析

大數據是近年來在信息技術領域迅速發展的核心概念之一，指的是在特定時間范圍內，生成并收集的大規模、多樣化、高速增長的數據集合。這些數據的體量巨大、類型多樣、增長速度快，同時具有一定的復雜性和價值潛力。與傳統數據相比，大數據具有“4V”特性，即規模（Volume）、速度（Velocity）、多樣性（Variety）和價值（Value）。其核心不僅在于數據本身的數量龐大，更在于通過對這些數據的分析，能夠挖掘出具有重要意義的洞察和信息價值。大數據通常來源多種渠道，包括企業內部的業務數據、市場中的交易數據、社交媒體中的行為數據以及設備傳感器中的物聯網數據等。

財務數字化轉型是企業在新時代背景下，為適應數字經濟的快速發展，對傳統財務管理模式進行全面變革的一種過程。其核心是以先進的信息技術為基礎，通過引入數字化工具、數據驅動的分析方法和智能化的管理系統，將企業的財務管理從傳統的人工處理轉變為高度自動化、實時化、智能化的管理模式。這種轉型不僅是技術的升級，更是企業財務管理理念和方法的全方位變革。在數字化轉型的過程中，企業通過構建以數據為核心的財務體系，將財務業務與數據驅動的決策緊密結合，實現對企業資源、運營效率和風險控制的精準管理。

3 大數據在財務數字化轉型中的應用作用

3.1 提高財務數據處理效率

大數據在財務數字化轉型中的應用，有利于提高財務數據處理效率。

首先，傳統財務數據處理依賴于人工操作，導致數據的收集、整理、分析往往耗費大量時間。而大數據技術通過自動化的數據處理，能大幅度提升處理速度。

其次，傳統的財務報表往往僅能反映基本的財務狀況，而大數據分析可以從多個維度對財務數據進行解讀，這種精準的分析不僅幫助財務人員更快地作出決策，還能通過預測模型提前預見可能的財務風險，從而提升決策的科學性。

最后，企業通過引入大數據平臺，能實現財務信息的自動對賬以及自動生成財務報表等功能。這不僅減少了人為干預所導致的錯誤，還縮短了財務報表生成的周期，從而使企業能更及時地掌握財務狀況。

3.2 優化財務風險管理

大數據在財務數字化轉型中的應用，可以優化財務風險管理。

首先，傳統財務風險管理通常依賴歷史數據進行判斷，具有一定的局限性，而大數據技術的強大分析能力，可以實時處理來自不同數據源的信息，有利于及時發現潛在的風險因素。

其次，傳統的信用風險評估依賴于有限的財務報表和信用記錄，容易出現信息不對稱的問題，而大數據技術通過整合多個維度的數據，能更加全面地評估客戶的信用狀況，從而降低企業的信用風險。

最后，大數據系統能通過分析歷史數據中的規律，預測未來可能出現的財務問題，如基于歷史交易數據，可以預測未來的資金需求，這樣可以幫助企業提前準備應對方案，從而減少財務危機發生的可能性。

4 大數據在財務數字化轉型中的應用問題

4.1 數據安全保護不足

大數據應用于財務數字化轉型的過程中，數據安全保護不足問題表現較為突出，涉及多個層面。

第一，大數據通常來源廣泛，數據量巨大，且在不同的系統、設備、平臺之間流通，然而，在數據傳輸和共享的過程中，缺乏有效的加密措施，導致數據在多個環節中存在被竊取或被篡改的風險。

第二，許多企業在財務數據處理時，未能建立嚴格的權限管理制度，數據訪問和使用缺少有效控制，導致內部人員可以隨意訪問敏感財務數據，從而使數據濫用或泄露的可能性大幅增加。

第三，為了實現大數據的分析和應用，企業往往需要與外部供應商、客戶、合作伙伴共享數據，但在這個過程中，外部接口的安全性管理不嚴，容易成為黑客攻擊的入口，導致外部人員可通過接口獲取企業的財務數據。

第四，隨著黑客技術的不斷升級，數據安全威脅也在不斷增加，但許多企業在大數據安全技術的應用上缺少前瞻性，未能及時跟進和應用最新的安全防護技術，導致系統安全防護能力不足，無法有效防御新型網絡攻擊。

4.2 大數據技術與財務系統整合難

大數據技術與財務系統的整合過程中，面臨多種問題，導致整合難度較大。

首先，許多企業的財務系統已經使用多年，系統架構較為固定，缺少靈活性，無法適應大數據技術對開放性、實時性、大規模數據處理能力的要求，導致在技術整合時出現架構不兼容的情況。

其次，大數據涉及的財務數據類型多樣，包括結構化、半結構化、非結構化數據，而傳統財務系統主要處理結構化數據。因此，二者在數據格式、編碼方式、字段定義等方面存在較大差異，導致數據在兩個系統之間無法高效流轉和共享，從而增加了整合的復雜性。

最后，財務系統通常要求數據能夠實時更新和處理，而大數據分析由于數據量龐大，分析過程耗時較長，難以在短時間內給出結果，導致在整合過程中，財務系統無法直接利用大數據平臺的分析結果，影響了二者的協同工作效率。

4.3 財務人員的大數據運用能力不足

財務數字化轉型的過程中，財務人員的大數據運用能力不足是一個較為顯著的問題，主要表現在以下方面。

一方面，大多數財務人員的工作背景集中于傳統的財務管理和會計領域，對于大數據的核心技術了解較為有限。這種知識層面的欠缺，導致他們在面對復雜的技術和工具時，無法充分理解其應用價值和操作方法。

另一方面，財務人員對大數據相關法律法規的理解不足。大數據的廣泛應用涉及大量的個人隱私、商業機密、敏感信息，如何在合法合規的前提下進行數據的采集、存儲、使用，是財務人員必須考慮的重要問題。但許多財務人員并不熟悉大數據應用中的相關法律法規，導致無法保證在數據處理過程中嚴格遵守數據隱私保護和信息安全方面的規定。

5 大數據在財務數字化轉型中的應用策略

5.1 加強數據安全保護

財務數據具有高度的敏感性，任何形式的泄露或篡改都容易帶來嚴重后果。因此，保證數據安全成為企業在應用大數據技術時的首要任務。為滿足這一迫切需求，需要從技術、管理等多個層面采取有效的措施，保證財務信息在整個生命周期中都能得到嚴格保護。

第一，企業在數據傳輸和存儲過程中，要采用先進的加密技術，有效防止未經授權的人員獲取財務數據。同時，要對所有存儲的財務數據進行加密處理，以保證即使在數據存儲介質被盜的情況下，未經授權的人員也無法讀取數據內容。

第二，企業應根據業務需求，建立完善的權限管理體系，保證只有經過授權的人員才能訪問特定的財務數據。企業可以通過角色權限管理機制，嚴格控制每個用戶的訪問權限，并且定期對權限進行審核和更新，防止權限濫用。

第三，優化外部接口的安全管理是保護企業與外部合作伙伴數據共享安全的核心。企業在開放數據接口時，應采取嚴格的安全措施，如通過加密認證機制限制接口的訪問，確保只有經過授權的外部機構才能獲取數據。此外，企業可以通過實施API網關技術，對所有接口調用進行實時監控和過濾，攔截異常或惡意的訪問行為。

第四，提升系統安全防護能力是應對新型網絡攻擊的重要手段。企業需要不斷升級安全防護技術，構建全方位的安全防御體系。例如，可以引入人工智能驅動的威脅檢測系統，實時分析網絡流量中的異常行為，提前發現并阻止潛在的攻擊。同時，采用多層次防火墻、入侵檢測和防御系統（IDS/IPS）等技術，加強對系統外圍的保護。

5.2 促進大數據技術與財務系統的深度融合

大數據技術的飛速發展為財務管理提供了新的機遇，但要充分釋放其潛力，必須與現有的財務系統實現深度融合。為實現這一目標，需要制定一系列針對性措施。

首先，優化財務系統的架構是解決大數據技術與傳統系統架構不兼容問題的關鍵。企業需要對現有的財務系統進行改造，提升其開放性和靈活性，使其能夠適應大數據平臺的需求。例如，企業可以引入基于微服務的架構設計，將傳統財務系統的單一架構拆分為多個模塊化服務。這樣既可以保留核心功能的穩定性，又能靈活接入大數據平臺提供的服務。此外，在系統改造過程中，可以采用支持分布式計算的技術框架，如Hadoop或Spark，使財務系統具備處理大規模數據的能力。為了確保改造過程的平穩進行，企業還需制定詳細的遷移計劃，分階段升級系統架構，并引入專業的IT服務團隊提供技術支持，確保整合工作的高效推進。通過優化架構，財務系統將能更好地融入大數據生態，實現功能和性能的全面提升。

其次，構建多類型數據處理機制是解決大數據與財務系統數據類型差異的必要手段。企業需要搭建一個能夠同時處理結構化、半結構化和非結構化數據的統一數據平臺，實現不同數據類型的高效流轉和共享。例如，可以采用數據湖（Data Lake）技術，將所有類型的數據集中存儲在一個統一的存儲環境中，并對數據進行預處理和標準化，確保其格式、編碼和字段定義的一致性。此外，企業可以引入ETL（提取、轉換、加載）工具，對不同系統間的數據進行實時轉換，消除數據類型上的差異，確保數據能夠無縫集成到財務系統中。

最后，提升大數據平臺的實時分析能力是實現財務系統與大數據協同工作的核心環節。由于財務系統對數據的實時性要求較高，企業需要引入高性能計算技術，縮短大數據分析的響應時間。例如，可以采用內存計算（In-Memory Computing）技術，將大數據分析任務直接加載到內存中運行，從而顯著提升分析速度。此外，企業可以結合流數據處理技術，如Apache Flink或Kafka，對實時生成的數據進行流式分析，以便財務系統能夠即時獲取分析結果并用于決策。

5.3 提高財務人員的大數據運用能力

財務數字化轉型過程中，技術的進步與工具的引入固然重要，但最終的成功與否，很大程度上取決于財務人員對大數據技術的應用能力。為此，不僅需要提供系統化的培訓，還要營造一個持續學習的環境，幫助財務團隊快速適應大數據時代的工作要求。

一方面，強化財務人員的大數據專業技能培訓是提升其技術應用能力的核心措施。企業應制定系統化的培訓計劃，圍繞大數據技術的基礎知識、工具操作以及實用案例展開多層次的培訓。例如，在培訓內容上，企業可以設置基礎層的入門課程，幫助財務人員理解大數據的基本概念、工作原理及其在財務管理中的應用場景。同時，針對中高級財務人員，可以引入實踐性強的技術課程，如如何使用大數據分析工具（如Power BI、Tableau、Python等）進行數據挖掘、可視化分析及預測建模。為增強培訓效果，企業可以與高校、研究機構或技術公司合作，邀請大數據領域的專家為財務人員開展專題培訓。

另一方面，提高財務人員對大數據相關法律法規的認知是確保合法合規操作的重要保障。在大數據應用過程中，企業需要特別關注數據的隱私保護和信息安全，而財務人員作為數據處理的直接執行者，對相關法律法規的理解直接影響數據處理的合規性。因此，企業應在培訓中增加關于數據保護法律法規的內容，如《數據安全法》《個人信息保護法》等，并結合財務場景講解數據采集、存儲、使用等環節中的法律風險及合規要求。

6 結語

文章圍繞大數據在財務管理中的實際應用及存在的問題，深入探討了大數據與財務數字化轉型的聯系，并提出了針對性策略。這些措施對于企業優化財務管理模式、提高管理效率、增強市場競爭力具有重要的指導意義。未來，大數據技術在財務領域的應用還需進一步結合人工智能、區塊鏈等前沿技術，不斷探索更多智能化、實時化的解決方案。只有這樣大數據技術才能在財務數字化轉型中發揮更加重要的作用，為企業創造更大的價值。

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【作者簡介】魏雪梅（1975-），女，江蘇睢寧人，高級會計師，研究方向：財務管理、投資管理。