大數據挖掘技術在企業財務共享中的應用

何娟娟

摘要：隨著科技的快速發展和信息技術的普及，大數據已經成為當今商業和企業管理的關鍵資源之一。在這個信息過載的時代，企業需要更好地理解和利用其海量數據來做出明智的決策，優化業務流程，提高效率，降低成本，以及提供更優質的客戶服務。財務共享作為企業管理中至關重要的一部分，也在大數據技術的浪潮中迎來了新的機遇和挑戰。財務共享旨在通過整合財務和會計數據，以便不同部門或業務單元之間共享和訪問信息，實現財務管理的協同工作。這種協同工作不僅可以提高內部部門之間的溝通和合作，還可以為高級管理層提供更全面的業務洞察，幫助他們做出戰略性的決策。大數據挖掘技術不僅可以幫助企業更好地理解其財務數據，還可以發現隱藏在數據背后的有價值的信息和模式。這些信息可以用于預測財務趨勢、識別潛在的風險、優化成本結構、提高客戶滿意度，以及加強合規性和風險管理。文章旨在探討大數據挖掘技術在企業財務共享中的應用。深入研究大數據挖掘的基本概念、技術工具，以及在財務共享中的關鍵應用領域，展示大數據挖掘技術如何幫助企業實現更智能、高效、透明和具有競爭力的財務共享過程。

關鍵詞：大數據挖掘技術；企業；財務共享

一、引言

在企業中，財務決策直接影響著整體運營和戰略規劃。通過大數據挖掘技術，可以更準確地分析財務數據，提供更深入的洞察，幫助企業高層管理者做出更明智的財務決策。這包括預測市場趨勢、優化資金管理、制定投資策略等，有助于提升決策的準確性和戰略性。財務共享的一個關鍵方面是風險管理。大數據挖掘技術可以用于識別潛在的財務風險，例如市場波動、信用風險、欺詐行為等。通過實時監控和分析大數據，企業可以更快速地發現風險，并采取適當的措施來降低風險，維護財務安全性。

二、大數據挖掘技術概述

（一）大數據定義和特征

大數據是指以前所未有的速度和規模生成的數據，這些數據集通常超出了傳統數據庫處理工具的處理能力。大數據不僅包括結構化數據，還包括半結構化和非結構化數據。這些數據可以是文本、圖像、音頻、視頻、社交媒體帖子、傳感器數據等。這種多樣性增加了數據的復雜性，需要多種技術和工具來處理和分析。大數據通常具有低的價值密度，即其中的大部分數據并不對企業直接有用。因此，大數據挖掘的挑戰之一是從海量數據中提取有價值的信息和洞察。大數據集中的數據質量不一致，包括缺失數據、錯誤數據和重復數據。數據清洗和預處理是大數據分析中至關重要的步驟，以確保數據的準確性和可信度。由于大數據的規模和速度，傳統的單一服務器或數據庫系統無法滿足處理需求。因此，大數據通常存儲在分布式系統中，并使用分布式計算框架來處理和分析數據。大數據中蘊含著巨大的潛在價值。通過科學地分析和挖掘，可以發現新的業務機會、改進決策、優化流程、提高效率，以及提供更好的客戶體驗。大數據的高速度和實時性要求企業能夠在數據生成的同時做出快速決策。實時數據分析和決策支持是大數據應用的重要組成部分。

（二）數據挖掘基本概念

數據挖掘是一種從大量數據中提取信息、模式和知識的過程。它涵蓋了多項技術和方法，用于發現數據中隱藏的關系、趨勢和規律，以支持決策制定和預測。數據挖掘的起點是一個包含大量數據記錄的數據集。數據集的選擇和準備對于數據挖掘的成功至關重要。在進行數據挖掘之前，通常需要對數據進行清洗、轉換和集成等預處理步驟。這包括處理缺失值、處理異常值、數據標準化和轉換，以及將多個數據源整合到一個一致的格式中。特征是用于描述數據記錄的屬性或變量。特征選擇涉及從數據中選擇最相關和有價值的特征，以減少維度和噪聲。特征提取是將原始數據轉換為更有信息量的表示形式，以便于挖掘。數據挖掘過程使用各種算法來分析數據并提取模式。常見的數據挖掘算法包括決策樹、聚類、關聯規則、回歸分析、神經網絡、支持向量機等。每種算法都有其適用的情境和用途。模式是數據中的重復、有趣或有用的結構或規律。數據挖掘的目標之一是發現這些模式，例如頻繁出現的項集、聚類、趨勢和異常點。模式發現有助于理解數據和做出預測。一旦從數據中提取了模式，需要對其進行評估和驗證。這包括使用交叉驗證、拆分數據集、計算性能指標等方法來確定模型的準確性和可靠性。數據挖掘的結果通常需要以可視化的方式呈現，以便用戶能夠理解和解釋。可視化工具和技術有助于呈現模式、趨勢和關聯性。數據挖掘廣泛應用于多個領域，包括市場營銷、金融、醫療保健、科學研究等。不同領域的數據挖掘問題和方法各不相同，需要根據具體情況進行調整和定制。

（三）大數據挖掘技術分類

監督學習是一種需要標記數據集的技術，其中每個數據點都有一個已知的標簽或類別。算法使用這些標簽來學習如何預測新數據點的標簽。監督學習包括回歸分析和分類問題，如線性回歸、決策樹、支持向量機和神經網絡。無監督學習是一種無須標簽數據的技術，它旨在發現數據中的模式和結構。聚類和關聯規則挖掘是無監督學習的典型應用。聚類算法用于將數據分組成相似的類別，而關聯規則挖掘用于發現數據中的關聯性，例如購物籃分析。半監督學習是一種混合了監督和無監督學習的技術，它在數據中同時包含有標簽和無標簽的數據點。這種方法旨在利用有標簽數據來指導模型的學習，以提高對無標簽數據的分析和分類能力。半監督學習在數據量巨大但標記有標簽的情況下很有用。強化學習是一種通過試錯方法來學習最佳行動策略的技術。在大數據挖掘中，它可以用于優化決策和控制系統，例如自動駕駛車輛、智能游戲和金融交易。NLP技術用于處理和分析文本數據，包括文檔、社交媒體帖子、新聞文章等。大數據挖掘中的NLP可以用于文本分類、情感分析、主題建模、命名實體識別等任務，以從文本數據中提取有用的信息。圖挖掘技術用于處理和分析復雜的關系數據，例如社交網絡、知識圖譜和通信網絡。這些技術可以用于發現社交網絡中的社區、識別關鍵節點，以及分析網絡傳播和影響力。時間序列分析涉及處理和分析隨時間變化的數據，例如股票價格、氣象數據、傳感器數據等。這種技術可以用于趨勢分析、周期性模式檢測、異常檢測和預測。深度學習是一種基于神經網絡的機器學習技術，它在大數據挖掘中取得了顯著的成就。深度學習可以用于圖像識別、語音識別、自然語言處理、推薦系統等多個領域，具有處理大規模數據和提取復雜模式的能力。

三、財務共享的挑戰與機會

（一）財務共享的定義和作用

財務共享是一種企業內部或企業之間的協同工作模式，旨在整合財務和會計功能，以提供更高效、可持續和高質量的財務服務。這種模式可以包括多個部門或業務單元之間共享財務數據、流程和資源，以實現協同工作、降低成本、提高數據準確性，并支持管理層的決策制定。通過整合財務和會計功能，企業可以減少重復性工作，避免資源浪費，并實現規模經濟效益。降低財務管理的總體成本。財務共享模式可以優化財務流程，減少手動操作和紙質工作。自動化和標準化的流程有助于提高工作效率，減少錯誤，并加快數據處理速度。通過財務共享，數據在不同部門之間更容易共享和驗證，提高了數據的準確性和一致性。避免數據錯誤和不一致，提高財務報告的可信度。財務共享模式可以整合來自不同部門的數據，使管理層能夠獲得更全面的業務洞察。做出更科學的決策，優化資源分配和戰略規劃。財務共享可以確保財務數據和報告符合法規和合規性要求。它也可以幫助企業更好地識別和管理潛在的財務風險，減少違規行為的風險。通過提高財務流程的效率和準確性，財務共享可以改善與客戶之間的互動體驗。提高客戶滿意度和忠誠度。財務共享提供了更多的數據和信息，可用于支持高級管理層的戰略決策。這包括投資、收購、合并和市場擴張等戰略性舉措。

（二）財務共享面臨的挑戰

共享財務數據涉及敏感信息，如客戶數據、財務報表和薪酬信息。確保數據的隱私和安全性是一個重要挑戰，需要采取適當的數據保護和加密措施，以防止數據泄露和不當使用。不同部門和業務單元使用不同的數據源和系統，這導致數據一致性和質量問題。確保數據的準確性和一致性需要建立數據標準化和清洗流程。實施財務共享需要文化和組織方面的變革，以確保各部門愿意合作并共享數據和資源。這需要時間和努力來推動文化轉變。財務共享需要強大的技術基礎設施來支持數據的存儲、處理和分析。確保系統的可擴展性和性能是一個技術挑戰。不同地區和行業有不同的財務法規和合規性要求。確保財務共享活動符合所有適用的法規和合規性要求是一個挑戰，需要法律和合規性專業知識。員工需要適應新的財務共享流程和系統，這需要培訓和支持。員工對新技術和工作方式的適應是一個重要的挑戰。確定如何合理分攤共享財務成本會引發爭議。企業需要建立透明的成本分攤機制，以確保公平和可接受的成本分配。有效的數據治理是確保共享數據的質量、可用性和可信度的關鍵。確保數據被正確管理和維護是一個挑戰。財務共享涉及組織和業務流程的變化。管理這種變化，以確保財務共享的成功和可持續性，需要有效的變化管理策略。

（三）大數據挖掘為財務共享帶來的機會

大數據挖掘技術可以分析大規模財務數據，從中提取深層次的模式和關聯性。財務團隊更好地理解數據，識別潛在的趨勢，并發現有價值的信息，提高決策制定的依據。大數據挖掘技術允許實時處理和分析數據流，這對于財務共享模型非常重要。實時數據分析可以幫助企業更快速地做出決策，及時發現潛在問題并采取行動。通過分析客戶數據，幫助財務共享團隊更好地理解客戶需求和行為。提供個性化的財務服務，增加客戶滿意度并促進客戶忠誠度。用于檢測財務欺詐行為，例如信用卡欺詐或虛假報銷。通過分析大規模數據，系統可以自動識別異常模式和行為，提高欺詐檢測的準確性。幫助企業識別成本優化的機會。通過分析財務數據，可以找到節省成本的方法，例如降低庫存成本、優化供應鏈管理或優化資源分配。用于預測未來的財務趨勢和業務需求。這對于預算制定、資源規劃和戰略制定非常有用，可以幫助企業更好地應對市場變化。用于識別潛在的財務風險，例如市場風險、信用風險和操作風險。通過分析大數據，企業可以更好地理解風險并采取預防措施。大數據挖掘技術可以自動化財務流程，減少手動工作，提高效率。這包括自動化報表生成、發票處理和支付審批等任務。

四、大數據挖掘在財務共享中的應用

（一）預測財務趨勢

預測財務趨勢的第一步是收集和準備數據。這包括獲取歷史財務數據、市場數據、經濟數據等。數據來自內部財務系統、外部數據供應商或公開數據源。數據通常需要進行清洗、轉換和整合，以便進行分析。在數據準備之后，需要進行特征工程，即選擇和構建用于預測的特征或變量。這涉及選擇適當的財務指標、宏觀經濟指標和市場數據，并將它們進行標準化和轉換，以確保它們在模型中的可用性。大數據挖掘技術提供了多種用于預測的建模方法。選定模型后，需要使用歷史數據對模型進行訓練，并對其進行優化。這包括調整模型的參數、進行特征選擇和進行交叉驗證，以確保模型在未來的預測中表現良好。一旦模型訓練完成，可以用來預測未來的財務趨勢。這包括預測銷售收入、成本、利潤、現金流等關鍵財務指標。預測結果需要與實際數據進行比較，以評估模型的準確性和性能。財務趨勢預測是一個持續的過程，隨著時間推移，新的數據將不斷被利用。因此，持續監控模型的性能并進行調整非常重要。如果模型的預測不準確，需要重新訓練模型或更新特征。預測的財務趨勢結果可以為企業的決策制定提供有力支持。它可以用于預算編制、戰略規劃、資源分配和風險管理。企業可以根據趨勢預測來做出更明智的決策，以應對市場的變化和不確定性。

（二）風險管理

大數據挖掘可用于分析客戶和合作伙伴的信用風險。通過收集和分析大量數據，包括財務數據、信用歷史、交易記錄等，企業可以構建信用評分模型來預測客戶的信用風險。決定是否向客戶提供信貸，并確定信貸額度。大數據挖掘技術可以用于檢測欺詐行為，如信用卡欺詐、虛假報銷和內部欺詐。通過分析大規模的交易數據和行為模式，可以自動識別異常和不尋常的活動，提高欺詐檢測的準確性。大數據挖掘可用于分析市場風險，包括市場波動、投資組合價值和投資風險。通過對市場數據、經濟指標和行業趨勢進行分析，企業可以更好地理解市場條件，以做出投資和資產配置的決策。大數據挖掘可以用于識別和管理操作風險，包括供應鏈問題、生產故障和供應鏈中斷。通過分析供應鏈數據和生產過程數據，可以及早發現潛在問題并采取糾正措施。大數據挖掘技術可以用于檢測財務不當行為，例如會計舞弊和資產侵占。通過分析財務數據和交易記錄，可以自動識別異常模式和跡象，提高對財務不當行為的敏感性。對于跨國企業，大數據挖掘可以用于分析貨幣匯率波動對財務表現的影響。企業更好地管理貨幣風險，采取對沖措施以減少不利的匯率波動帶來的影響。大數據挖掘可以實現對風險的實時監控。通過建立實時數據流分析系統，企業可以及時發現潛在風險，并采取及時行動以降低損失。大數據挖掘可以用于建立風險評估模型，以預測不同風險情景下的財務影響。企業更好地了解面臨的風險，并制定相應的風險管理策略。

（三）財務欺詐檢測

財務欺詐檢測的第一步是收集各種數據源，包括財務交易數據、員工行為數據、供應鏈數據等。這些數據通常來自企業內部系統、外部數據供應商和其他渠道。收集到的數據存在噪聲、缺失值和不一致性。因此，需要進行數據清洗和整合，以確保數據的質量和一致性。這包括處理重復數據、填充缺失值和標準化數據。在欺詐檢測中，選擇和構建適當的特征或變量非常重要。特征工程包括選擇與欺詐相關的特征、構建新特征以增強模型的性能，并進行特征選擇以減少模型的復雜性。大數據挖掘技術提供了多種算法和建模方法，可用于財務欺詐檢測。常見的方法包括監督學習、非監督學習和深度學習。選擇適當的算法取決于數據的性質和欺詐檢測的目標。使用歷史數據來訓練欺詐檢測模型，并進行監督以不斷改進模型的性能。模型需要不斷更新以適應新的欺詐行為和模式。一旦模型訓練完成，可以將其用于實時欺詐檢測。模型可以分析實時交易數據，檢測出現異常的模式和行為，識別潛在的欺詐行為當模型檢測到的欺詐行為時，它會生成警報，通知相關人員進行進一步調查。這包括審核交易、跟蹤資金流動和采取必要的法律行動。欺詐檢測是一個持續的過程，隨著時間推移，新的欺詐模式會出現。因此，需要持續監控和改進欺詐檢測模型，以適應不斷變化的欺詐行為。財務欺詐檢測還需要考慮合規性和法規遵守。確保在欺詐檢測過程中遵循適用的法規和合規性要求非常重要。

（四）成本優化

成本優化的第一步是收集和整合各種數據源，包括財務數據、采購數據、生產數據、供應鏈數據等。這些數據通常分布在不同的部門和系統中，需要進行整合以建立全面的成本視圖。數據清洗和質量管理是確保數據準確性和一致性的關鍵步驟。這包括處理缺失值、去除重復數據、標準化單位和格式，以確保數據的質量可信。在成本優化中，選擇和構建適當的特征或變量非常重要。特征工程可以包括選擇成本相關的財務指標、制定供應鏈和生產流程的特征等。大數據挖掘技術可以用于成本分析和建模。企業可以使用各種分析技術，如成本驅動分析、回歸分析和機器學習模型，來理解成本結構并識別潛在的成本節省機會?；跀祿治龅某杀緝灮梢詭椭髽I更好地優化資源分配，包括人力資源、生產設備和原材料。提高生產效率，降低生產成本。大數據挖掘可以用于分析供應鏈數據，幫助企業優化供應鏈管理。這包括供應鏈中的庫存優化、交付時間的預測、供應商選擇和采購策略的改進。通過分析市場和銷售數據，企業可以更好地預測需求，更有效地規劃生產和采購。減少庫存成本和減少廢料。成本優化需要實時監控，以及時發現成本異常和問題。通過建立實時監控系統，企業可以及時采取行動來減少不必要的成本。成本優化是一個持續的過程。企業需要不斷分析數據、監控成本，并采取措施來持續改進成本效率。

（五）數據采集和存儲

數據采集的第一步是確定數據來源的多樣性。財務共享涉及多個部門和業務領域，因此數據來自不同的系統、數據庫、應用程序和外部數據供應商。確保涵蓋所有重要數據源對于全面的數據分析至關重要。數據可以以多種方式采集，包括批處理、實時流處理和事件觸發。在財務共享中，實時數據對于快速決策和風險管理至關重要。因此，需要選擇合適的數據采集方法來滿足實時性的要求。采集的數據存在問題，如缺失值、重復記錄和錯誤數據。在存儲之前，需要進行數據質量評估和清洗。這包括識別和處理數據中的異常值和不一致性，以確保數據的準確性和可信度。為了有效地存儲大量數據，企業通常需要采用大數據存儲解決方案，如分布式數據庫、數據湖或數據倉庫。這些解決方案能夠處理大規模數據的存儲和管理需求，并提供高可用性和可擴展性。財務數據具有敏感性，因此數據的安全和合規性非常重要。數據存儲解決方案應具備強大的安全功能，包括訪問控制、數據加密和審計日志，以確保數據不被未經授權地訪問和濫用。財務共享涉及多個部門和系統，因此需要將不同來源的數據整合成一個綜合的數據集。數據集成可以通過ETL（抽取、轉換、加載）過程來實現，確保數據在存儲時具有一致性和可查詢性。為了防止數據丟失或損壞，企業需要實施數據備份和恢復策略。這包括定期備份數據、建立災難恢復計劃，并測試數據恢復過程，以確保在意外情況下能夠快速恢復數據。數據存儲后，需要實施數據生命周期管理策略。這包括數據的保留期限、歸檔政策和數據銷毀策略，以確保合規性和最佳資源利用。

五、結語

財務共享涉及大量的數據處理和報告工作，這在傳統情況下需要大量的人力和時間。大數據挖掘技術可以自動化和優化這些任務，提高財務流程的效率。這包括自動化數據清洗、減少錯誤、提高數據準確性等，降低了成本和時間投入。財務共享不僅關乎內部流程，還關系到與客戶的互動。通過大數據挖掘技術，企業可以更好地理解客戶需求和行為，根據數據洞察調整財務服務，提供更個性化的客戶體驗，提高客戶滿意度，促進客戶忠誠度。隨著金融和財務法規的不斷變化和加強，企業需要確保其財務共享過程符合相關法規和合規性要求。大數據挖掘技術可以用于監測和確保合規性，降低了違規行為的風險，避免法律訴訟和罰款。

參考文獻：

[1]徐高彥，鄭靜超，胡世亮.地域多元化程度、財務共享與財務柔性[J].經濟問題，2023（10）：121-129.

[2]馬藝軒.財務共享模式下集團公司內部控制探討[J].合作經濟與科技，2023（22）：114-116.

[3]彭運春.大數據視域下國有企業財務管理創新探討[J].石化技術，2023，30（09）：192-194.

[4]馮彩麗.大數據挖掘技術在企業財務分析中的應用[J].投資與創業，2021，32（05）：61-63.

[5]楊帆.基于企業數據挖掘的財務共享中心優化研究[D].成都：西南財經大學，2018.

（作者單位：中鐵十九局集團有限公司）