大數據背景下企業財務分析優化對策

摘要：在信息時代下，大數據技術在各個領域中廣泛運用，為企業財務管理帶來更多發展機遇，提高了數據的收集及分析效率。但是，企業在財務分析方面也存在各種問題。文章基于財務分析在財務管理中的重要性，分析大數據技術在其中的應用效果。鑒于此，依托于大數據背景，在明確大數據特點的基礎上，深入研究企業財務大數據技術的應用價值，并從不同角度出發，探索企業財務分析優化的路徑。

關鍵詞：大數據；企業財務分析；優化對策

一、引言

大數據時代的到來，給企業財務分析帶來頗多機遇和挑戰，傳統財務分析方法已經無法適應海量數據的處理和分析需求。因此，企業需要優化財務分析的方法和工具，提升財務分析的精準性。為實現此目標，應該對大數據技術充分利用，正確認識和理解大數據，并采用合理的方式與財務分析有效銜接，保證財務管理工作能順利展開，為企業的長久、可持續發展奠定基礎。

二、大數據技術特點

（一）學習能力強

大數據技術可以對海量數據深層次分析，找出其中有價值的數據，并采用數據分析的方式，對數據中潛在的規律和模式快速挖掘，以便決策方案的制定能夠有據可依。在科學技術的飛速發展下，大數據發揮的作用越來越大，可以整合不同類型的數據信息，將自主學習優勢發揮到最大，也能將非線性的問題科學、快速處理。比如在圍棋比賽中，通過對大數據的科學運用，能夠深入分析對手下的每一步棋，預測出對手可能落棋的位置。

（二）數據處理時效性

大數據技術的時效性特點較強，可以快速處理和分析海量的數據信息，并在計算、分布式存儲等技術的支持下，快速獲取數據，讓業務的時效性需求得到滿足。企業財務管理工作在推進過程中，大數據應用其中，可以從整體角度上提高網絡運行質量，也可以讓管理過程實現智能化、數字化，促進管理效率水平的提高，實現對企業成本高效管理和控制的目的。并且，在信息化系統的科學應用下，企業各部門工作在開展過程中，可以實現深度交流與信息共享，將以往信息孤島的問題有效解決。

（三）運行效率高

大數據技術采用高效的算法和優化技術，可以快速處理海量數據并保持較高的運行效率。通過對數據存儲及訪問方式的不斷優化，借助并行計算與分布式處理手段，以最快的時間完成復雜的計算及分析任務，提升數據處理效率。

三、財務分析對企業的影響

（一）內部影響

財務分析對企業內部經營活動有深遠影響。通過財務分析，企業能快速掌握自身財務情況及經營績效，合理分析財務報表，精準掌握自身資產、負債、收入、支出等方面的情況，對企業財務狀況有全方位的了解，幫助企業制定可行的經營決策，優化資源配置，提高經營效益。通常情況下，企業在生產經營過程中，要了解經營活動的規律以及市場管理現狀，就需要利用利潤表評價，了解企業的實際經營情況，并對目標適當調整，以便企業績效能得到科學管控，促進企業綜合效益的提高。比如：經營者要明確企業存貨的情況，是否有積壓，資金能否正常周轉，需要對企業存貨周轉率進行合理計算。簡而言之，如果企業在經營發展過程中存貨周轉率為10，這就代表企業平均存貨的周轉天數為36天，企業存貨資產處在相對安全的狀態，有著充足的儲備資金。并且通過分析財務指標，企業能發現自身存在的財務問題，如負債過高、利潤率下降、資金周轉不暢等。這些問題的出現會對企業經營活動產生負面影響，甚至會讓企業面臨經營危機，在財務的合理分析下，企業能第一時間熟知并解決問題，以促進企業良性發展。

（二）外部影響

財務分析對企業外部環境及利益相關方也有較大影響。財務分析提供了企業的財務狀況和經營績效的信息，對企業供應商、客戶等利益相關方而言至關重要。供應商能通過對企業財務狀況的了解，評估企業的信用情況，決定是否與企業展開合作。客戶可以通過了解企業經營績效，評估企業的產品或者服務質量，決定是否購買或者繼續購買企業的產品、服務等。通過分析財務狀況及經營績效，外部競爭對手可以掌握企業的優勢和劣勢，制定可行且合理的競爭策略，從而更好地爭取市場地位。

四、大數據背景下企業財務分析的意義

（一）有利于數據來源的拓展

在大數據背景下，加強企業財務分析，有利于數據來源的拓展。在大數據技術的支持下，能夠幫助企業財務部門從更多數據源中獲取信息。傳統的財務分析主要依賴企業內部的財務報表和數據，大數據技術的靈活使用，可以將內部數據與外部數據有效整合，如市場數據、消費者行為數據等，提供更為全面且多樣化的數據來源。通過這種方式，財務部門能全面、準確了解市場情況、行業趨勢等各類因素對企業財務狀況的影響。

（二）有利于財務分析時效性的增強

傳統的財務分析需要人工逐一收集、整理以及分析數據，消耗的時間及人力較大。通過對大數據技術的使用，財務部門可以在短時間內獲取并處理大量數據，實現實時或近實時的數據分析。通過這種方式，財務部門能及時獲取企業財務狀況、經營情況等信息，為企業決策提供準確且可靠的數據支持。并且在大數據技術的支持下，通過對內部一體化交流平臺的有效構建，各個部門在工作過程中，財務數據能夠快速收集與處理，通過信息合理分析和共享、傳輸，讓企業財務數據得到及時分析，滿足企業發展要求。

（三）有利于人工成本的降低

在以往財務分析工作開展過程中，需要大量人工參與，包括數據收集、分析等環節。在大數據技術的支持下，可以實現自動化的數據處理與分析，減少對人工的依賴，財務部門能將更多精力放在數據解讀和分析等高級工作上，促進工作效率質量的提升，降低人力成本。此外，大數據等新技術的使用，不會對人員提出太高要求，財務分析的崗位配置能夠得到整體改進與完善，保證人力資源不會出現過度消耗的情況，讓財務分析的價值充分展現出來，最大程度節約時間成本，從企業角度上實現經濟效益的綜合提升。

（四）有利于提高企業財務分析質量

企業開展財務分析工作期間，對傳統方式方法的依賴性強，經常被滯后的管理理念和模式影響，導致財務分析工作時效性不強，財務指標的應用存在單一化特點，多圍繞發展能力等展開分析，致使企業的經營情況不得真實呈現。并且，在對財務分析過程中，采用時應用的方式方法亟待革新，最終對財務分析質量造成影響。在對大數據技術的合理應用下，財務分析人員可以利用先進的技術手段，主動革新工作理念與方法，將客戶滿意度、企業位置等各類指標融合到財務分析中，以達到對財務分析效果與質量提高的目標。

五、大數據背景下企業財務分析優化對策

（一）促進財務數據處理時效性的提高

依托于大數據背景下，企業若想實現財務分析全面優化的目的，首先要讓財務處理的效果提升，強化報表的實用性。在大數據的支持下，利用可行的方式與企業財務工作有效整合，保證數據信息能快速處理與分析，同時將企業發展情況、未來發展趨勢、發展目標等作為基礎，強化財務報表數據的分析，并科學優化與完善。

1. 不斷完善財務報表數據系統。通過引入先進的信息技術和數據分析工具，讓數據的采集及分析效率提高。比如：借助自動化工具收集和整理財務數據，減少人工操作的實現成本，也可以建立實時更新的數據系統，及時反映企業的財務狀況，方便管理人員決策。

2. 搭建數據共享平臺。在對財務分析優化過程中，加強對數據共享平臺的搭建，借助云計算和大數據技術，建立數據倉庫和數據湖，將各個部門的數據集中存儲，統一管理與分析。同時要加強對先進技術手段的應用，尤其是數據挖掘等，對財務數據深層次分析和處理，保證其中規律以及趨勢能以最快的速度找出，為企業的財務決策提供科學依據。通過搭建數據共享平臺，企業能快速收集處理及分析財務數據，提高財務數據處理的實效性。數據共享平臺也能幫助企業構建更為透明且高效的財務數據流程，減少人工處理的錯誤和漏洞，讓財務數據的準確度與可靠度提高。

3. 積極引入智能化財務分析工具。在對企業財務分析優化過程中，可以引入智能化的財務分析工具，運用人工智能技術輔助財務分析。通過機器學習和自然語言處理等技術，對財務數據展開智能化分析和預測。比如：運用機器學習算法訓練歷史財務數據，預測未來的財務趨勢和風險；借助自然語言處理技術，對財務報告文本深入分析，提取關鍵信息，輔助管理決策。

（二）積極融合多種分析方法

在以往財務分析過程中，應用的方式方法相對滯后，暴露出的問題較多。并且各類分析方法應用過程中，呈現的優點和缺點存在差異。財務分析指標在選擇期間，存在單一性，財務數據的收集以及處理方式不先進，最終效果與預期不符合。為將此問題解決，應該合理運用大數據技術，注重各類分析方法的銜接，確保財務分析工作有序推進，促進財務分析質量的提高。

1. 在企業內部財務與非財務數據獲取過程中，需要從多途徑獲取，搭建與企業發展需求吻合的財務分析體系，并注重各類數據信息的收集與整理。傳統財務比率分析與財務報表分析是企業財務分析的基礎，通過對企業財務比率的分析，諸如盈利能力、運營能力等指標，全面評估企業財務狀況與經營能力。財務報表分析能幫助分析企業的盈利能力、經營活動等方面情況。這些傳統的分析方法具有較高參考價值。同時借助數據挖掘技術，挖掘潛藏在大量數據中的有價值信息，發現企業的潛在風險和機會。運用機器學習技術對海量數據模擬訓練，促進分析準確度和效率的提高。在融合多種分析方法期間，需要保證數據的精準性和完整性，避免因為數據質量問題而導致分析結果偏差。此外，要依照企業的實際情況與發展需求，選擇合適的分析方法與指標，避免過度依賴某一種方法。

2. 在確保企業財務數據分析方法科學整合的前提下，對大數據模型合理構建與完善，保證各類方法能夠充分銜接。比如：將靜態報表的數據與大數據模型下預測企業發展的實時動態數據有效整合，以提供更為精準的財務分析結果。同時借助大數據技術，對財務數據展開深層次挖掘與分析，及時發現潛在的財務問題和風險，有針對性地制定應對辦法。基于大數據背景，運用機器學習算法，自動化處理與分析海量數據，減少人工干預的錯誤和主觀性，讓財務分析的可靠性提高。結合云計算與大數據平臺，實現對財務數據分析的實時監控與分析，及時發現異常現象，合理制定解決措施。

（三）應用大數據技術拓寬信息來源渠道

在大數據背景下，企業在進行財務分析過程中，可以利用大數據拓寬信息來源渠道，提升分析的精準性與全面性。

1. 數據的采集和整合。借助大數據技術，企業可以從多個渠道獲取數據，包括內部系統數據、外部供應鏈數據、市場銷售數據等。通過對數據的整合與清洗，將分散的數據整合成一張完整的財務分析數據表，提升數據的準確性與可比性。比如，在分析企業財務報表過程中，可以結合其他企業的實際經營情況，合理分析與對比。諸如毛利率，如果同行業的毛利率10%，那么企業在行業中處在中等水平，并且和其他企業銷售能力沒有太大區別。如果同行業的毛利率達到80%，投資者需要對企業重點分析，了解是否有粉飾報表的情況，是否有虛增收入的現象，通過系統的分析，確保投資者在決策過程中不會出現錯誤。

2. 科學且靈活運用外部數據。在大數據的支持下，企業在對外部各類數據獲取過程中更為便利，宏觀經濟數據、社交媒體數據等可以快速獲取并靈活運用，提供更為全面的市場信息及行業趨勢，幫助企業準確開展財務分析工作。

3. 數據分析和挖掘。在大數據技術的支持下，企業可以深層次地進行數據分析與挖掘，通過對數據挖掘算法和機器學習技術的靈活使用，及時發現潛藏在大量數據背后的模式與關聯性，讓企業財務分析結果更為精準。

4. 數據可視化和報告。通過對大數據技術的使用，將財務數據以可視化的方式展示，借助儀表盤、圖表及報告等形式，幫助企業直觀理解、分析財務數據。通過這種方式，決策者對財務數據的理解和應用能更為高效，從而達到對企業財務分析優化的目的。

（四）提升財務分析的安全性

基于大數據背景下，企業在開展財務分析工作期間，還應該全面提升安全性，具體可以采取以下措施。

1. 構建完善的監督管理機制，強化監管職責的落實，特別是財務分析工作開展過程中，需要保證各類數據的安全性，明確劃分各類職責，保證在出現問題時能夠及時找到責任人，快速對問題進行處理。監督管理部門在工作過程中，應該將自身的職能發揮到最大，針對網絡風險及潛在的隱患，需要及時處理并強化預防，將造成的影響控制在最小化。

2. 不斷優化相關機制，促進大數據與財務分析工作融合效果的提高，增強財務分析的安全性。在對監督制度與財務分析制度實施過程中，還要加大優化力度，強化對財務分析人員的約束和指導，確保其能夠認識到數據保管的重要性，提高工作質量和效率。同時，搭建完善的監控系統，對財務數據實時監督和管控，一旦發現異常情況，第一時間處理和應對，防止未授權的數據訪問和竊取行為發生。

3. 積極開展宣傳工作。為提高財務分析的安全性，還要積極開展宣傳工作，保證財務分析人員可以認識到數據安全的重要性，增強人員的安全意識。在宣傳工作開展期間，可以利用線上線下聯合的辦法，促進宣傳有效性的提升，讓全體人員形成良好的安全意識，以便財務數據能得到科學監管。

4. 加強數據訪問權限管理，設定不同層次的權限，保證數據泄露風險出現的概率能降低。針對重要的財務數據，可以應用加密技術，加大保護力度，保證數據在傳輸及存儲期間不會出現非法竊取的情況。此外，定期進行數據備份，防止數據丟失或者損壞，讓數據的完整度和可用度提高。

5.加強網絡安全防護，采取有效的網絡安全防護措施，包括防火墻、入侵檢測系統等，確保企業內部網絡的安全性。同時，強化對人員的網絡安全教育，提升其網絡安全意識，防范各類網絡安全威脅，包括病毒攻擊、網絡釣魚等。

（五）增強財務分析的客觀性

現階段，各企業在飛速發展的同時，企業間的競爭也愈發激烈，應該讓財務分析工作有序開展，提高工作效率，以便企業的核心競爭力能進一步增強。在大數據背景下，通過對先進經驗與方法的合理運用，財務分析工作能順利實施，工作效果也能達到預期。企業在經營期間，需要采用先進的財務軟件以及智能終端，并在資金方面加大投入力度，積極購進軟件及硬件設備，并與先進技術整合，尤其是信息技術，以便財務分析的合規性、先進性能整體提高。在大數據平臺的支持下，還要加強對各類指標的測評與分析，以便各類因素不會對財務管理工作造成干擾。企業在應用大數據技術期間，應該合理搭建模型，并在對經營以及市場風險充分掌握的基礎上，科學制定應對辦法，提升企業經營的資金安全性。企業要制定明確的數據采集處理與分析流程，提升財務分析的效率和精準度，諸如建立標準化的財務分析模型與指標體系，準確評估企業的財務狀況，為企業決策提供有力支持。引入財務管理軟件和系統，實現財務數據的自動收、集整理以及分析，減少人工干預的錯誤和延時。此外，通過數據可視化及報表自動化生成功能，增強財務報告的可讀性與實用性，為企業提供及時且準確的財務分析結果。

（六）加大風險防控力度

在現代企業經營發展過程中，各類經營活動的開展不可避免存在風險，因此應該將大數據作為背景，通過對大數據技術的合理應用，加大風險防控力度，制定針對性、合理性、可行性的風險防范對策，以便企業能朝著穩定的方向發展。在開展財務分析工作過程中，相關人員需要加大風險防范和管控力度，對風險出現的成因以及表現形式深入研究，了解風險可能造成的影響，并合理制定應對辦法。同時，對其他企業財務分析方面的成功經驗積極借鑒和參考，在對企業實際現狀充分掌握的基礎上。不斷完善財務分析方法，確保制定的各項對策能夠與企業發展需求吻合。相關人員也要加強對風險的挖掘，加大細節把控力度，諸如對信息流量表和資產負債表中的各類數據嚴格審查，了解是否存在異常情況，是否與公司的實際情況吻合。如果在審核過程中發現異常情況，需要及時解決。在財務風險管理和控制方面，應該有健全的制度作為支撐，科學預測以及評估風險，并將大數據技術融入其中，促進財務分析能力的提高。制定并嚴格執行財務管理制度與規范，保證財務數據的精準性與可靠性。強化財務流程的監控與審計，及時發現和糾正潛在風險與問題。此外，通過大量數據的分析與挖掘，快速發現潛在的風險與異常情況，在數據挖掘技術的支撐下，精準識別異常交易、欺詐行為等風險因素，采取可行的應對方法解決風險問題。

（七）提升財務人員水平與能力

基于大數據背景，在對企業財務分析優化過程中，還應該全面提升財務人員的水平與能力。在此期間，可以采用培訓和學習教育的方式，增強財務人員的數據分析能力。在企業內部，可以組織開展培訓活動，財務人員學習并掌握使用數據分析工具及技術的方法，包括數據挖掘、機器學習、統計分析等，快速理解和分析企業的財務數據。企業也要引入專業的數據分析師或者團隊，與財務部門密切合作。數據分析師能幫助財務人員快速收集數據，高效率整理與分析，提供更為準確和全面的財務分析報告與建議。

六、結語

綜合而言，在大數據背景下，對大數據技術靈活且合理應用，同時與企業財務分析有效結合，不僅可以提高財務分析的準確性和效率，還能為決策提供更有力支持。因此，為充分發揮大數據在財務分析中的優勢和作用，滿足企業現代化發展需要，應該根據企業的發展趨勢和財務管理要求，制定切實可行的財務分析優化對策，包括提升數據時效性、積極融合多種分析方法、拓寬信息獲取渠道等。

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（作者單位：資生堂麗源化妝品有限公司）