大數據環境下財務管理面臨的挑戰探討

范喜民

【摘 ?要】隨著信息技術的快速發展，特別是大數據的廣泛應用，財務管理正面臨前所未有的變革。論文旨在探討在大數據背景下，財務管理領域所遭遇的主要挑戰。首先，分析了大數據對財務管理的影響，指出大數據使得企業的財務管理趨于數字化，增強了企業財務風險的控制能力，更有利于企業控制成本；其次，討論了在大數據背景下，企業財務管理面臨的挑戰；最后，提出了企業面對這些挑戰的應對措施。

【關鍵詞】大數據；財務管理；風險控制

【中圖分類號】F275 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 【文獻標志碼】A ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 【文章編號】1673-1069（2024）04-0167-03

1 大數據對財務管理的影響

1.1 企業財務管理數字化

大數據背景下的企業財務管理，并不局限于傳統上的對數據進行簡單記錄和核算，而是將企業的財務數據與大環境結合起來，構建一個全面的財務信息系統，它不僅能將各部門聯合起來，實現信息共享，還能增強數據的準確性和時效性。財務人員通過對財務數據的分析處理，可以幫助企業管理層發現企業面臨的潛在風險，實現對風險的防控。

1.2 企業風險控制能力增強

大數據時代，企業通過對海量信息的收集和深入分析可以明確當前的市場狀況，針對企業的現實情況和發展潛力，對未來企業可能遇到的風險作出合理反應，降低了企業面臨風險的可能性，提升了企業的風險控制能力。

1.3 企業成本控制優化

成本控制事關企業的盈利能力，盈利能力事關企業發展。大數據技術可以幫助企業深入了解資源利用情況，對現有資源進行高效管理，優化資源分配，降低運營成本，企業的盈利能力因此得以提高。此外，大數據技術可以幫助企業優化供應鏈管理，提高供應鏈的效率和透明度，通過對供應鏈數據的實時監控，企業可以及時調整供應商關系、優化

物流路徑，降低采購成本和運輸成本，提高企業的整體管理效率。

1.4 實現預測性分析

當企業需要制定成本控制策略時，大數據技術可以通過對大量數據的分析和挖掘，提供更準確、全面的數據支持。企業可以了解成本的變化趨勢、成本結構的變化以及成本影響因素的變化等信息，從而預測未來的成本變化趨勢，提前制定應對措施，避免因成本增加而導致的盈利下降。例如，企業可以利用大數據技術對采購、生產和庫存等方面的數據進行分析，了解供應鏈的變化趨勢，預測原材料價格和供應量的變化，從而制定相應的采購計劃和庫存管理策略，降低成本。

2 大數據背景下企業財務風險的特點

2.1 財務風險類型更加多樣

大數據背景下，企業紛紛進行數字化轉型，企業的經營手段與商務模式等也在隨著時代的變化與時俱進，這就使得企業財務風險和風險誘因更具多樣性。人工智能、物聯網、區塊鏈、云計算等大數據技術的應用使財務信息變得更復雜和難以理解，若不能對財務數據有效處理，便會增加企業產生財務風險的可能性。當企業面臨財務風險的可能性大幅提高時，原有的財務風險管理體系便難以發揮作用，企業需及時對財務風險管理體系進行改革，提升對風險的預測和防控能力。

2.2 財務風險交互，風險更易傳染

在企業傳統的經營模式中，企業經營方式單一，合作交流較少，所以對風險的防控和預測較為簡單。但大數據的蓬勃發展使得不同企業之間的聯系越來越密切，因此，一家企業面臨的財務風險可通過銀行信貸、金融市場等快速傳遞到其他企業，與其他企業的財務風險發生交互，形成更具危害性、影響更深遠的復合風險。同時，互聯網的發展使得線上的平臺和應用也成為了風險傳播的渠道，增加了企業對風險防控的難度。

3 大數據環境下企業財務管理面臨的挑戰

3.1 財務風險意識薄弱

企業在數字化轉型后，重要的財務信息都會存于財務系統中，若企業財務人員財務風險意識薄弱，則很可能給不法分子以可乘之機，利用這些信息開展違法活動，危害企業的安全發展。企業內部對財務風險的管控意識不足，對于大數據背景下的財務風險產生、控制和防范的重視度不夠，缺乏財務數字化的風險意識。當前我國大部分企業在數字化轉型過程中對財務數據的安全保護意識比較淡薄，疏于對企業內部敏感信息的保護，如進入財務數據平臺沒有設置權限、沒有對隱私數據進行加密和備份等，這些都會導致企業面臨財務風險的可能大大增加。

3.2 財務人員專業素質不高

大數據的蓬勃發展要求企業財務人員要具備更高水平的專業素質，不僅要掌握財務管理、會計學方面的知識，還要具備計算機科學與技術、信息安全、統計學等方面的知識技能，使財務人員能夠從大量的數據資源中挖掘出對企業有價值的信息，篩除不利于企業發展的信息，幫助企業管理層作出有效的企業決策。但當前企業的財務人員大都對大數據技術認識不充分、技術水平較低、專業知識不完備，且大部分企業財務人員對財務工作的理解仍局限于傳統上的記錄和核算財務數據，這也就使得企業對大數據的利用不夠充分，財務信息系統難以發揮應有的價值，進而導致企業難以預見、更難以把控企業可能會面臨的財務風險。

3.3 信息共享平臺建設不完善

大數據背景下，一個功能完善的信息共享平臺不僅能使財務人員對財務信息的處理更加高效和智能，還能保證信息的時效性，有利于企業迅速作出科學合理的財務決策。但就目前的現實情況來看，大部分企業對信息共享平臺建設的資金投入不足，信息共享平臺功能不完善，導致企業各部門之間溝通不及時，信息傳遞不到位，企業無法快速發現高質量的信息并加以利用，有礙企業業務的拓展。同時，信息共享平臺建設的不完善，導致數據傳遞過程中出現混亂和偏差，無法保證數據的準確性和透明度，信息的時效性也受到影響，會誘發財務風險，不利于企業作出高效合理的決策。

3.4 數據管理能力弱

企業管理的核心是財務管理，財務管理的中心是財務數據。大數據的發展使得財務數據更加海量冗雜。若企業

的數據管理能力弱，不能對數據進行正確處理，就會影響

企業決策。如數據收集不足，企業進行決策時缺乏足夠的

數據支撐；在獲取大量數據后，企業缺乏合理的存儲方式

對數據進行分類和存儲；企業缺乏成熟的數據挖掘技術來對數據進行篩選和分析，導致獲取的數據難以有實際應用，等等。

3.5 財務風險預警機制落后

大數據的發展使大部分企業更加注重產品創新和技術研發而忽視財務風險預警。財務風險預警機制的建設若不能根據大數據時代的變化而及時更新，就難以保證企業的資金流安全。資金是企業的命脈，若不能保證企業的資金流安全，企業的各個方面都會受到影響，因此科學合理的風險預警機制對于企業的發展來說是至關重要的。但當前，部分企業的財務預警方法與大數據的發展脫節，傳統上的財務風險預警方法已不足以應對目前擁有龐大數據量的現代化財務系統，僅僅依靠簡單地對數據進行縱向和橫向分析，已無法有效識別和應對來自內部和外部的各種威脅。預警方法的滯后性降低了風險預警系統的準確性。

4 企業應對財務管理挑戰的解決措施

4.1 全方位加強企業人員的財務風險意識

企業要想根據大數據的發展與時俱進，企業管理者首先要從傳統的風險管理觀念中脫離出來，積極地去面對在新的環境背景下企業面臨的困境，分析企業可能面臨的風險，在增強財務風險意識方面起到帶頭作用。同時，深入貫徹業財融合理念，開展財務風險宣傳活動，如定期開展有關財務風險的講座和培訓，并設置培訓考核機制與獎懲制度來保證培訓的正常開展，以此加強對員工風險意識的認識，讓員工理解業務的發展應與財務相結合，在開展業務活動的同時也要考慮財務風險的存在。

4.2 加強對財務人員的專業素質培訓

數字經濟和人工智能技術的蓬勃發展對企業財務管理人員的綜合素質提出了更高的要求，未來的財務工作并不僅限于傳統的財務數據的記錄和核算，而是更多地參與到企業的經營活動中，這就要求企業加強對財務人員的培訓，數據分析技能培訓、財務數字化培訓、風險管理培訓、信息安全培訓、溝通與團隊合作培訓，等等，使財務人員成長為既熟知專業知識，又精通信息技術，還擁有戰略思維的復合型人才，使財務人員能夠充分利用新的財務信息系統，幫助企業順應大數據的潮流蓬勃發展。

培養高素質的復合型人才，組建既全面又專業的財務部門，可有效加強各部門之間的溝通，使得各部門之間協調配合，高效應對并解決企業需求，幫助領導層快速做出科學合理的決策，從而保證企業的持續健康發展。

4.3 健全信息共享平臺

大數據的特點在于數據量龐大，所以要在海量的數據中挖掘出對企業有價值的信息是十分困難的。企業要想在激烈的市場競爭中占有一席之地，快速做出科學合理且適合企業自身發展的決策是十分重要的，因此，建立健全信息共享平臺，使企業各部門之間互融互通就顯得十分必要。

構建一個完善的信息共享平臺，首先，企業要加大對信息共享平臺建設的資金投入，打通財務系統與業務板塊間的壁壘，將數據接口標準統一起來，保證企業各部門之間數據的高效傳輸與共享。

其次，企業可依靠區塊鏈技術，不斷豐富與完善信息共享平臺的功能。區塊鏈技術可幫助企業將獨立、分散的數據單元集中起來，并通過去中心化，分公司也可實現對數據的存儲。此外區塊鏈技術還可保證數據信息無法被篡改，大大提高信息共享過程中的安全性。

最后，企業在搭建部門與部門之間的信息共享平臺的同時，也可考慮搭建企業與客戶之間的信息共享平臺，以提升信息互通的時效性。如搭建企業與銀行等外部金融機構之間的信息共享平臺，根據企業需求及業務特點設計信息共享平臺的技術架構，并使用高級的加密處理技術，來保障企業與銀行之間金融合作的安全性，提升業務效率和客戶服務水平。

4.4 提升數據管理水平

大數據的發展使得數據對企業發展的影響越來越大，企業也更加認識到數據的重要性，提升數據的管理水平也變得十分必要。

首先是數據收集。在以往的財務管理活動中，通常會出現由于數據不足而導致企業的決策缺乏支撐的情況，所以應重視數據的收集，為管理者的決策提供足量的數據支撐，尤其是在大數據的背景下，擁有足量的數據資源是企業致勝的重要前提。

其次是數據存儲。由于大數據時代龐大的數據量，企業要建立數據庫，并根據自身條件配置先進的存儲服務器，同時也要制定數據分類標準，做好數據分類。

最后是數據分析與應用。企業在數據收集和數據存儲階段獲取了大量數據后，就要利用挖掘技術對大量的數據進行精煉分析，挖掘出對企業有價值的信息并加以應用，幫助企業更好地適應大環境的變化，使企業管理者作出的決策更科學，更高效。

4.5 完善財務風險預警機制

在企業運營過程中的每個環節都有可能有財務風險的產生，尤其是在融資、投資過程中，財務風險的發生更是避無可避。適應大數據發展的財務風險預警機制能夠通過對大數據的挖掘分析，將企業可能面臨的風險提供給企業管理層，相關人員可以通過人工智能分析處理風險數據，得到對該風險的擬解決方案，進而降低企業損失。構建一個完善的風險預警系統主要有以下步驟。

第一，確定風險指標，如償債能力、財務比率、流動比率等，并對這些指標分類，根據企業特點和相關的行業規范來明確具體的監控指標。

第二，設定預警閾值。根據企業的業務特點和風險承受能力設定不同指標的預警閾值。在企業經營過程中，一旦實際值超過預警閾值，就表明可能有某種風險的發生。

第三，建立預警機制。設計并實施財務風險預警系統，包括監控平臺、報警機制和反饋機制。并確定預警信息的傳遞渠道和接收人員，確保某個指標超過設定閾值，出發系統報警時，信息能夠及時傳達給相關部門和決策者。

第四，持續監控財務指標和預警系統的運行情況，對預警系統進行不斷改進，提升預警的準確性和效率。

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