淺析大數據技術在企業財務分析中的有效應用

翟夢佳

摘 要：隨著第三次信息革命浪潮的到來，大數據滲透在企業日常管理經營的方方面面，傳統的財務分析方法已經無法滿足企業發展需求。高效準確的財務分析可以幫助企業提質增效。因此，企業要將大數據技術積極融入財務工作中，通過大數據技術可以快速獲取及挖掘數據，全面提升財務管理水平。

關鍵詞：大數據 數字基礎設施 財務分析

中圖分類號：F275? 文獻標識碼：A

文章編號：1004-4914（2024）04-094-03

一、相關概念界定

（一）大數據概念

大數據是指一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統數據庫軟件工具能力范圍的數據集合，核心是快速處理海量數據。大數據技術主要是指大數據應用技術，因其處理速度快、效率高，創造出巨大的經濟價值。

大數據有以下四個顯著特征，也稱之為“4V”：一是數據量巨大，數量級可能達到甚至超過傳統數據管理系統能夠處理的范圍；二是數據類型多樣化，可以處理的數據類型包括結構化數據、非結構化數據以及半結構化數據；三是時效性高，數據生成速度及處理速度快；四是價值密度低，但是基于大數據技術處理完成的計算結果具有很高的商業價值。

（二）財務分析概念

企業財務分析是對企業的財務信息進行系統性的評估、解釋和比較的過程。分析旨在了解財務狀況、經營績效和未來發展趨勢，為決策者提供支持和指導。財務分析的過程較為復雜，需要使用到多維度的分析方法，分析結果可以幫助企業進行財務決策，提高經營效率，因此，財務分析對于企業經營有著非常重要的作用。

常見的財務分析方法有：

1.比率分析。是使用各種財務比率來評估企業的財務狀況和績效。這些比率包括盈利能力比率（如利潤率、毛利率）、償債能力比率（如流動比率、速動比率）、運營效率比率（如總資產周轉率、應收賬款周轉率）等。

2.財務比較分析。是將一個公司的財務數據與同行業其他公司或行業平均水平進行比較，以評估該公司的表現。

3.財務預測和建模。是使用歷史財務數據和其他相關信息，建立數學模型來預測未來的財務狀況和績效。

4.財務報表。是企業向外界展示其財務狀況和經營績效的主要途徑。主要包括資產負債表、利潤表和現金流量表。

二、大數據技術運用于財務分析的必要性分析

（一）傳統財務分析的局限性

數據是財務分析的基礎，全面完善多維度的數據才能得出正確的分析結論。但是傳統的財務分析受限于數據處理技術較為落后，通常依賴于有限的歷史財務數據，而這些數據的規模和更新速度有限。關注的數據過于單一，主要關注企業內部的財務數據，如資產負債表、利潤表等，而忽視了來自外部的非結構化數據，如社交媒體數據、市場數據等。分析復雜度受到限制，傳統財務分析通常使用簡單的統計方法和財務比率進行分析，對復雜的數據關系和模式難以捕捉，并且往往是基于歷史數據的回顧性分析，對未來的預測能力有限。

（二）大數據技術應用于財務分析的必要性

1.提高財務數據的處理效率。大數據技術意味著數據處理工具的革新，通過提前設定好的程序，系統可以自動地從大量的數據中挖掘有價值的數據，并且根據邏輯框架進行后續的合并、對比、整合等步驟，最終將財務分析進行可視化的呈現。如果操作熟練，對于重復性的數據處理工作可以交給系統進行處理，大大提高了企業處理財務數據的效率。

2.幫助管理層進行財務決策。大數據背景下，企業可以用于分析的數據不再局限于企業的內部數據，還包括大量的外部數據，如社會環境數據、同行對比數據、市場政策數據等，實現各種數據的關聯。通過深度綜合處理分析數據，為管理層提供了更具參考價值的財務分析結果。并且運用技術手段，將分析的重點不再只聚焦于歷史數據，將更多的注意力放在未來的預測中，高效精準地發掘未來經營狀況。幫助企業更好地評估財務績效，財務分析更多走向戰略決策方向。

3.財務風險管理能力提升。企業的財務風險無處不在，比如信用風險、市場風險、匯率風險等，舊的財務分析體系受限于抽樣統計技術無法做到及時識別風險。企業運用大數據技術，可以實時監測財務數據及預警。例如，零售企業可以將銷售系統、庫存系統和財務系統的數據進行整合，統一存儲。如果發現銷售額下降而庫存在持續增加，可以及時分析原因，避免庫存積壓，影響現金流和盈利能力。

三、大數據背景下企業財務分析存在的問題

（一）數據處理技術不足

大數據技術的發展給企業財務分析帶來了便利，同時也面臨很多挑戰。大數據使得非結構化數據成為數據主體，已占據85%以上的數據量。但是在實踐中，收集及處理數據的能力仍有很大的提升空間。首先，用于進行財務分析的數據是實時更新的，財務數據處理的時效性受到很多因素的影響，比如數據處理工具的成熟度、財務人員的處理能力等。大多數企業的數據整合和傳遞具有延遲性。其次，需要對財務指標進行實時分析，對財務人員的能力也是巨大挑戰。

（二）復合型人才緊缺

傳統的財務人員進行財務分析已經習慣了已有的框架，多是利用歷史數據、結構化數據、財務數據進行分析。但在大數據時代，若想實現大數據技術在財務分析上的應用，需要多學科跨領域的人才，只擁有財務知識是不夠。這也對企業的工作人員提出了更高的要求。

（三）信息化水平低，“信息孤島”問題嚴重

完整的信息化建設前期需要巨大的資金投入，很多企業無力負擔，使得進行財務分析的數據來源較少，達不到精準分析的要求。同時，許多企業內部存在“信息孤島”的問題。高質量的財務分析依賴于全面充分的數據支持，但是目前許多企業無法做到數據跨部門共享，不同業務使用不同的數據庫，跨部門溝通機制不完善、信息共享模式不夠發達，導致數據壁壘無法突破，無法獲得完整、全面的數據。

（四）信息安全成為隱患

如今數據已經成為企業的一項重要資產，但是數據泄露問題越來越嚴重，每年都有很多企業遭受黑客的攻擊。加上各個部門的系統使用者并不都是計算機專業人員，很容易出現操作失誤的狀況，導致企業數據丟失或泄露，這些都會給企業造成損失。

四、大數據技術對企業財務分析的影響

（一）財務分析理念改變

伴隨著大數據應用范圍的擴大，財務部門與其他部門團結合作才能為企業帶來更多利潤。財務數據分析工作的對象不僅僅是財務數據，其它非財務信息也是應該關注的。大數據時代下，信息技術的飛速發展，企業經營管埋過程均可通過網絡完成，財務分析應符合企業信息化的要求，通過在線管理、集中管理或業務協同等方式，利用網絡化的技術手段讓企業的財務部門在整理預算、采購、制造以及銷售的實際數據時同步做出數據分析，輸出利于企業未來發展的數據。逐漸完善的大數據技術也對企業的財務管埋模式提出了新的要求。

（二）財務分析模型改變

傳統的財務工作多為重復的勞動密集型工作，集中在票據、賬目的處理，數據也多為結構化數據，導致財務分析模型也專注于歷史數據。面對大數據時代海量的多種類數據類型，急需對分析模型進行改革，提高企業預測和決策的能力。在大數據時代，用全量數據代替樣本數據，以數據挖掘、機器學習等技術代替人腦分析，以客觀分析結果代替主觀經驗判斷。

（三）人才培養模式改變

大數據時代要求企業擁有復合型的人才隊伍，傳統的單一人才培養模式已經無法滿足企業發展的需求，企業應該制定新的人才培養模式及團隊建設模式。在招聘時不要局限于財務專業的人員，可以考慮數據方面的人才。同時，入職之后應當持續地提供培訓和學習機會，不斷提升員工的數字化水平，強化知識能力和技術能力。完善考核方式，不僅要考核財務人員的財務知識，也要考核數據處理知識。

五、大數據技術應用于財務分析的框架

（一）數據獲取

數據的采集獲取是進行數據分析的基礎及核心要素。大數據時代數據來源廣泛，數據類型多種多樣，企業需要采用不同的收集方式來高效地完成數據采集工作。

企業的財務數據一般可以分為企業內部數據和企業外部數據。內部數據主要是指來自于企業內部信息系統的數據，比如ERP系統、客戶關系管理系統、業務系統等。這類數據多以結構化數據為主，是大數據中價值密度比較高的一類數據。對于企業內部數據的采集，因為存在“信息孤島”的問題，應采取建立數據倉、數據中臺的方式進行數據采集。企業的外部數據主要指政府政策數據、競爭對手數據、行業相關數據等，在獲取外部數據時，由于數據來源較多，一般采用網絡爬蟲或API傳輸數據的方式進行收集。

（二）數據預處理

收集到的數據需要進行專門的處理才能用于后續的分析，否則會導致錯誤的分析結論。數據預處理包括數據清洗及數據標準化。數據清洗是將原始數據中的值缺失、值異常或重復等問題進行糾正。數據標準化是用于消除不同評價指標的單位量綱和數量級別帶來的數據不可比性，又稱數據五量綱化或數據歸一化。常用的數據標準化處理方法有：平均歸一化、非線性歸一化、min-max歸一化等。

數據預處理的目標為有效性、準確性、完整性、一致性、可信性，可以作為參考指標評估數據預處理的效果。

（三）數據分析和挖掘

財務人員拿到清洗后的數據可以進行數據分析和挖掘。數據分析是指采用適當的方法對收集來的大量數據進行理解、分析和匯總，提煉數據內在規律，發揮數據的最大作用。基于大數據技術的分析活動主要挑戰的不是大數據分析的技術，而是分析的目標，也就是基于對行業的深入了解和對業務的精準把控，只有明確問題的分析方向才能準確地實現分析目標。

數據挖掘是采用適當的挖掘算法或工具，對收集來的海量數據進行挖掘，從中發現不為人知、無法通過人的經驗或對數據的直觀觀察得出的規則或結論。

在這一步中，財務人員要結合業務需求以及對數據的理解，不斷嘗試各種數據模型，為最后一步數據可視化奠定基礎。

（四）數據可視化

經過數據分析提煉出有效的財務分析信息后，要對結論進行可視化展示。數據可視化是指將大型的、集中的數據以圖形、圖像形式表示，并利用數據分析和開發工具發現其中未知信息的處理過程。旨在借助圖形化手段，清晰有效地傳達與溝通信息。財務人員需要根據分析目標、解決問題及已有數據關系之間的聯系，選擇合適的視覺呈現方式，高效推動企業決策。

六、大數據技術應用于財務分析的策略

（一）提升數據使用效率

在大數據時代下企業若想更好地利用數據，實現財務分析促進提質增效，需要設計好數據使用的平臺，提升數據的時效性及可靠性。企業可以通過構建統一數據中臺實現業財稅一體化，全面挖掘、處理數據，也能避免“信息孤島”的出現，降低數據處理風險。同時，優化數據管理模式，通過科學有效的數據管理方式，明確使用方法及目標，建立相關評價指標促使員工規范化使用。

企業也應該積極探索提高數據可靠性的路徑。從數據分析的全鏈路中保障數據的準確、真實、有效，為正確的財務決策做基礎。此外，企業也應該重視數據作為一項資產，在大數據時代有著重要的價值。建立數據安全防護網絡，加大對數據庫的投入程度，確保數據的安全性，避免發生數據泄露等問題給公司帶來損失；完善企業內部控制系統，保障數據的可靠性；推動企業信息化進一步升級，管理模式升級，實現財務信息化。

（二）選擇合適的數據處理工具

目前財務方向常用的大數據處理工具主要有以下幾種：一是Excel，作為office辦公系列的一員，Excel功能強大且使用人數最多，可以勝任數據量較小的業務。當然局限性在于處理數據量小、無法實現互動性強的可視化。二是Python，作為編程語言語法結構簡單易懂，可以處理大量數據且繪圖功能強大，不過需要編程知識，有一定難度。三是Power Bi，也是由微軟研發的一款商業智能分析軟件，功能強大易上手，數據處理步驟簡單便捷，可視化效果多。

財務人員應當根據公司真實情況及業務要求，選擇適合公司的數據處理工具，同時融入多種財務分析方法，推進財務分析走向預測高度。

（三）培養復合型人才隊伍

人才是企業最重要的資產，從加強人才管理方面為提高財務分析準確性提供基礎。首先，在招聘時可以要求應聘者有復合專業背景，有豐富的財務分析經驗。其次，在入職后提供持續的學習培訓，提高員工的專業技能。

七、結語

在大數據背景下，傳統的財務分析已經無法適應時代，企業若想更好發展離不開高質量的財務分析。作為企業要意識到行業新業態的轉變，推動大數據技術的應用。同時財會人員也要認識到財務分析工作對提升企業管理效率的重要性，積極主動學習大數據技術，幫助企業獲得更加精準的數據，做出更加完善的財務決策。

[基金項目：2023年山西省高等學校哲學社會科學研究項目“數字基礎設施建設賦能山西鄉村振興的理論機制、時空效應及推進路徑研究”（2023W287）]

參考文獻：

[1] 李蓉，劉翔宇，駱智琨.淺析大數據技術在企業財務決策中的應用[J].中國市場，2024（09）：155-158.

[2] 石慧.大數據時代企業財務管理存在的問題及其對策建議[J].企業改革與管理，2024（01）：139-141.

[3] 劉歡.大數據背景下企業財務治理優化路徑探析[J].長沙民政職業技術學院學報，2023，30（03）：85-89.

[4] 黃宏志.大數據背景下企業財務數據可視化的有效路徑分析[J].中國產經，2023（18）：104-106.

[5] 趙春梅.大數據時代企業財務分析的發展[J].納稅，2023，17（23）：67-69.

[作者簡介：翟夢佳，山西省財政稅務專科學校助教，研究方向：智能會計。]

（責編：賈偉）