大數據背景下企業財務會計與預算管理體系的構建

摘要：大數據技術能夠提供海量的數據資源，并能夠通過高效的數據處理能力，為企業決策提供更為準確的信息支持。而財務會計作為企業經濟活動的核心記錄和報告機制，其精準性直接影響到企業決策的有效性；預算管理作為企業財務管理的重要組成部分，其合理性和前瞻性對企業的可持續發展至關重要。因此，文章就大數據背景下企業財務會計與預算管理體系的構建展開深入探討，以期望為企業在大數據時代下的財務會計與預算管理提供科學的理論指導和實踐建議，幫助企業把握大數據帶來的機遇，提升企業財務管理的效率和效果，從而在激烈的市場競爭中脫穎而出。

關鍵詞：大數據；財務會計；預算管理

數據作為新時代的重要資產，正在重塑企業管理的各個方面。在財務會計與預算管理領域，大數據的應用正逐步成為推動企業效率提升和競爭力增強的關鍵力量。財務會計作為企業管理的核心，其主要職責是準確記錄企業的經濟活動，并為外部利益相關者如投資者、債權人提供決策所需的財務信息。隨著大數據技術的引入，財務會計的傳統模式受到挑戰，數據的海量化、實時性和多樣性要求財務會計能夠更快速、更全面地捕捉和處理信息，以提高財務報告的時效性和準確性。而預算管理的有效性直接影響企業的戰略規劃和日常運營。傳統的預算管理往往依賴歷史數據和線性預測，但在大數據環境下，通過高級數據分析技術可以更準確地預測市場趨勢，進行動態預算調整，實現更靈活的財務管理。系統質量、信息質量和服務質量是評估信息系統成功與否的關鍵維度，大數據背景下，這為理解和評估大數據技術在財務會計與預算管理中的應用提供了理論基礎。且資源基礎觀點（RBV）理論強調企業資源和能力對于獲得競爭優勢的重要性，大數據資源和相關分析能力成為企業的重要戰略資源，對優化財務會計與預算管理體系，提高企業核心競爭力具有重要意義。本文旨在深入探討在大數據背景下，如何構建適應新時代要求的企業財務會計與預算管理體系，為企業提高財務管理效率和效果提供理論與實踐指導。

一、相關概念界定

（一）大數據技術

大數據技術的興起標志著信息技術發展進入了一個新的階段，其不僅是數據量的激增，且為數據的收集、存儲、處理和分析提供了全新的方法和工具，使得企業能夠從海量的數據中提取有價值的信息，以支持更為精準和高效的決策制定。大數據技術以大量（Volume）、快速（Velocity）、多樣（Variety）、價值（Value）和真實性（Veracity）“五V”特征定義了其與傳統數據處理方式的根本區別。大量性意味著數據的規模達到了TB甚至PB級別，對數據存儲和處理能力提出了極高的要求；快速性指的是數據以前所未有的速度產生和流轉，要求企業能夠實時或近實時地處理數據；多樣性體現在數據類型的多樣，包括結構化數據、非結構化數據和半結構化數據，這增加了數據整合和分析的復雜度；價值性強調了在海量數據中存在著極具價值的信息，挖掘這些信息需要高效的分析工具和技術；真實性則關注數據的質量和可信度，對數據的準確性和一致性提出了更高的要求。

（二）財務會計與預算管理

1. 財務會計基本概念

財務會計的基本概念圍繞著收入、費用、資產、負債和所有者權益等核心要素展開，通過會計準則和原則來確保財務信息的一致性和可比較性。一方面，會計信息的可靠性和準確性需要遵循一系列既定的會計準則和原則，如權責發生制、歷史成本原則、一致性原則和謹慎性原則等，還需要企業建立嚴格的內部控制系統，以確保財務數據的正確錄入、處理和報告。權責發生制要求企業在交易或事件發生時而非現金流動時確認收入和費用，有助于更準確地反映企業的財務狀況和經營成果；歷史成本原則要求資產在初始確認時以交易成本為基礎計量，確保了財務信息的客觀性和可驗證性；一致性原則要求企業在不同會計期間應用相同的會計政策，以保證財務報告的可比性；謹慎性原則要求在面臨估計不確定性時，應選擇較為保守的會計處理方法，以避免過分夸大收入或資產。

財務報告包括資產負債表、利潤表、現金流量表等，為利益相關者提供了關于企業財務狀況、經營成果和現金流動的重要信息。資產負債表反映了企業在特定日期的財務狀況，即企業的資產、負債和所有者權益的情況；利潤表展示了企業在一定會計期間的經營成果，即收入和費用的情況；現金流量表則顯示了企業在一定會計期間內現金和現金等價物的流入和流出情況，反映了企業的現金流動性。

2. 預算管理基本概念

預算管理涉及對企業未來收入、支出和資金使用的計劃和控制，其旨在通過對企業經濟活動的前瞻性規劃和持續的監控，確保企業資源的有效配置，支持企業戰略目標的實現，并提升企業的財務績效和市場競爭力。預算編制要求管理層根據企業的戰略規劃，結合市場研究和歷史數據，對未來一定時期內（通常為一年）的收入、成本、支出和投資等進行預測和規劃，此過程涉及各部門和業務單元的密切合作，以確保預算的全面性和準確性。預算類型包括經營預算、財務預算、靜態預算和彈性預算等。經營預算關注企業日常運營活動的收入和成本，是企業短期財務規劃的重要組成部分；財務預算則涉及企業資產負債和現金流量，重點在于保持企業財務的穩定性和健康性；靜態預算基于固定的預設條件，通常在預算期內不做調整；而彈性預算則隨實際活動水平的變化而調整，能夠更靈活地適應市場和經營環境的變動。

（三）大數據對財務會計與預算管理的影響

1. 數據驅動的決策制定

數據驅動的決策制定標志著企業管理模式的重要轉變，強調利用大數據技術和高級分析方法來支持決策過程，從而提高決策的準確性、時效性和科學性。在傳統決策模式中，決策往往依賴于管理層的經驗和直覺，而在數據驅動的模式下，決策的基礎轉移到了對大量數據的深入分析之上。這些數據來自企業內部的財務報表、成本記錄和銷售數據，包括來自市場、客戶、供應鏈等外部的大量信息。這樣可以揭示出業務運營的各種模式和趨勢，識別出關鍵的績效驅動因素，從而為決策提供更為科學的依據。同時，數據驅動的決策制定還體現在其對決策過程的實時性和動態調整能力的提升上。在大數據技術支持下，企業可以實時收集和分析數據，這使得決策過程能夠更快地響應市場和業務環境的變化。數據驅動的決策模式通常伴隨著持續的監控和反饋機制，企業可以根據實時數據和分析結果對策略進行及時調整。例如，通過實時監控財務指標和市場反饋，企業可以及時發現預算執行中的偏差，采取調整措施以避免潛在的財務風險；通過跟蹤競爭對手的市場行為和客戶反饋，企業可以靈活調整其市場策略，以保持競爭優勢。

2. 預測精度與風險管理

預測精度方面，傳統財務預測方法通常基于簡單的歷史數據外推，難以有效捕捉和反映市場的復雜性和變化性。而大數據技術能夠分析處理龐大的、多維度的數據集，揭示數據之間的深層關系和模式。這增強了預測模型的準確性，也使得預測結果能夠反映更加豐富和動態的市場信息。如通過對消費者行為數據的深入分析，企業可以準確預測未來的銷售趨勢，為生產計劃和庫存管理提供有力支撐。風險管理方面，傳統風險管理模式中風險識別和評估往往依賴于經驗判斷和定性分析，限制了風險管理的系統性和全面性。大數據技術通過對各種內外部數據的實時收集和分析，為風險識別提供了更為全面的視角。通過應用數據分析模型，企業能夠對不同風險因素的潛在影響進行量化評估，識別出關鍵的風險點，并據此制定更為精確的風險應對措施。同時大數據還能夠支持企業進行持續的風險監測和預警，實現對潛在風險的及時響應，有效降低風險事件對企業運營的影響。

二、研究方法及模型構建

（一）研究設計

本研究選取了10家在相關領域具有代表性的企業作為研究對象，這些企業分布在金融、零售、制造和信息技術等不同行業，旨在覆蓋大數據技術在財務會計與預算管理中應用的廣泛性和多樣性。基于此，本研究運用多元線性回歸分析，旨在探索大數據技術應用與企業財務會計與預算管理效率之間的關系。通過收集這些企業在過去三年內的財務數據和大數據技術應用情況，本研究量化大數據技術應用程度對企業財務績效的影響。

（二）多元線性回歸分析

1. 指標選取

資源基礎理論強調，企業的資源和能力是其獲取競爭優勢的基礎。在本研究中，大數據技術被視為一種重要的戰略資源，其應用程度直接影響企業財務會計與預算管理的效率和效果。信息系統成功模型認為信息系統的成功可以從六個維度來評估：系統質量、信息質量、服務質量、使用情況、用戶滿意度以及對組織的影響。本研究中大數據技術作為一種信息系統，其質量和使用情況對企業的財務會計與預算管理效率產生直接影響。技術接受模型強調了perceived usefulness（感知有用性）和perceived ease of use（感知易用性）兩個因素對技術接受度的影響。在大數據技術的應用背景下，企業對技術的感知有用性和易用性會影響其在財務會計與預算管理中的應用程度，進而影響企業的財務績效。因此，本研究指標選取如表1所示。

本研究旨在更全面地評估大數據技術在財務會計與預算管理中的應用效果，為企業提供更具針對性的管理建議。

2. 回歸模型的構建

模型的建立基于經典的統計理論，并遵循多元線性回歸分析的標準流程，模型的構建旨在量化大數據技術應用與企業財務績效之間的關系，同時考慮其他潛在的影響因素，表達式如下：

Y＝β0+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+β5X5+β6C1+β7C2+ò（1）

式（1）中，Y代表企業的財務績效指標，X1代表大數據技術應用程度；X2到X5分別代表系統質量、信息質量、感知有用性和感知易用性，旨在從不同角度反映大數據技術應用的質量和效果。C1和C2代表控制變量，分別為企業規模和行業類型，用以控制這些變量會對財務績效產生的影響。β0為截距項，表示在所有自變量為零時的財務績效基準值；β1～β7各自變量和控制變量的回歸系數，表示相應變量每變化一個單位時財務績效指標的平均變化量；ò為誤差項，代表模型未能解釋的部分，即除了考慮的自變量和控制變量之外影響財務績效的其他因素。

三、實證研究

（一）數據處理

本研究對收集到的原始數據進行了一系列預處理步驟以確保數據的質量和分析的準確性，處理結果如表2所示。

企業在大數據技術應用程度上顯示出一定的差異，反映了它們對大數據技術重視程度和實際應用能力的不同；系統質量和信息質量在不同企業間同樣表現出差異，指標的高低直接關聯到大數據技術為企業帶來的實際價值；企業的感知有用性和感知易用性指標也顯示出企業對大數據技術的主觀評價，這些評價影響企業未來投資大數據技術的意愿和方式，進而影響其長期的財務績效；企業規模和所屬行業作為控制變量，其在分析中的作用是幫助排除這些因素對財務績效的潛在影響，以便更準確地評估大數據技術應用程度對財務績效的影響。

（二）實證分析結果

1. 回歸分析結果

回歸結果如表3所示。

模型中，模型的R2值為0.842，表明自變量可以解釋因變量變異的84.2%，說明模型擬合度良好。調整后R2值為0.833，考慮到自由度的調整，模型解釋能力仍然保持在較高水平，所有自變量的系數均在統計上顯著（p<0.001），除了C1（企業規模）的p值為0.008，仍然具有統計學意義。Durbin-Watson統計量接近2，表明殘差項之間沒有自相關性，意味著回歸模型沒有違反獨立性的假設。

2. 統計顯著性檢驗

ANOVA檢驗結果如表4所示。顯著性小于0.01，證明模型中至少有一個變量對財務績效產生影響；F=59.24，說明回歸模型擬合度較好，結果可信。

大數據技術應用程度及其相關維度與企業財務會計與預算管理體系構建之間有著顯著的關聯，模型整體具有很高的統計學意義。

（三）結果分析

1. 大數據技術應用對財務會計的影響

大數據技術應用對財務會計產生了顯著的正向影響。具體來看，大數據技術應用程度（X1）的系數為0.525，且在統計上顯著，表明隨著企業在大數據技術應用上每增加一個單位，財務會計的效率表現（如凈利潤率或成本節約率）在控制其他因素后，將平均增加0.525個單位，顯著的正向關聯說明投資于大數據技術可以帶來財務管理上的顯著回報，驗證了大數據投資在提升財務透明度和精確度方面的有效性。因此，大數據技術的高應用程度可以通過增強的決策支持以及提升報告質量兩方面增強財務會計的效率。一方面，大數據技術能夠提供更廣泛和深入的數據視角，幫助企業捕捉到更細致的財務動態，從而對風險和機會進行更為精確的評估。如大數據分析可以揭示市場趨勢、消費者行為、成本驅動因素等多維度信息，為財務規劃和預算制定提供了數據支持，提高了決策的質量。另一方面，通過使用大數據技術，企業能夠實現自動化的數據收集與處理，減少手工失誤，提高數據報告的準確性和及時性。這些改進使得企業能夠快速響應市場變化，制定和調整財務策略，從而優化資金分配和加強成本控制。

2. 大數據技術應用對預算管理的影響

大數據技術在預算管理中的應用，通過優化預算編制的精度和加強預算執行的監控，為企業的資源配置與財務規劃提供了強有力的支撐。在預算編制的精度方面，大數據技術利用機器學習和復雜的算法模型，對大量歷史數據和即時市場數據進行深度分析和模式識別，使得企業能夠超越傳統的線性預測模型，提前預見和適應市場變化，從而減少因預測誤差導致的預算過度或不足，數據驅動的預測方法顯著提高了預算的準確性和可靠性，為企業財務規劃提供了堅實的數據基礎。在預算執行的監控方面，實時數據流的分析能夠實時揭示預算執行中的偏差，使得調整措施可以即時采取，而非等到周期性的財務報告發布時才發現問題。這種實時監控能力增強了企業對財務流動的控制，也增加了對不確定環境的適應性，從而在保持財務穩定性的同時抓住市場機遇。綜上，大數據技術在預算管理中的應用，通過提供更高精度的預算預測和更有效的預算監控，顯著增強了企業的財務靈活性和戰略決策能力。

四、結論與建議

（一）結論

大數據技術的深度應用顯著提升了財務會計的精準性和預算管理的效率，為企業在資源配置、成本控制和財務規劃方面提供了強有力的支持。財務會計方面，大數據技術的應用使得企業能夠更有效地處理大量復雜的財務數據，實現了對財務信息的即時獲取和處理，提高了報告的及時性和準確性。預算管理方面，大數據技術通過高級的預測模型和實時的監控系統，顯著提升了預算編制的準確性和預算執行的適應性。因此，為提升現有的財務會計和預算管理實踐，更為了在競爭激烈的市場中保持優勢，企業應積極采納和整合這些技術，實現可持續發展。

（二）建議

本研究通過對大數據背景下企業財務會計與預算管理體系的構建進行實證分析，明確了大數據技術對提升企業財務管理效率的重要作用。因此，企業應加大對大數據技術的投資和應用。隨著大數據技術的快速發展和成熟，其在處理大規模數據集、提供深度洞察和支持實時決策方面的能力已經得到了廣泛的認可。企業應認識到，通過整合大數據技術到財務管理體系中，不僅能夠提高財務報告的質量和準確性，還能夠通過高級的數據分析為戰略規劃和日常運營提供有力支持。企業應考慮建立專門的數據分析團隊，或與專業的大數據服務提供商合作，以確保企業在大數據技術的應用上能夠保持領先。

隨著數據量的激增，不當的數據管理會導致信息的錯漏，甚至引發數據安全事件，給企業帶來重大損失。因此，企業在利用大數據技術優化財務管理的同時，也應建立健全的數據治理機制，包括數據的收集、存儲、處理和分析等各個環節，確保數據的準確性和完整性。而在應用大數據技術時，也應注重人才V3ivJ6m23TUkrIesUfnwwn94meyqae6s09jwFCat3v0=的培養和團隊的建設。大數據技術的有效應用不僅依賴于先進的技術和工具，更需要擁有相應技能和知識的人才來駕馭。因此，企業應通過內部培訓、引進專業人才等多種方式，建設一支既懂財務管理又精通數據分析的復合型人才隊伍。這些人才將是企業在大數據時代競爭中的寶貴資產，能夠幫助企業更好地解讀數據、洞察趨勢、優化決策。

參考文獻：

[1]巴雯雯.大數據下企業財務會計與預算管理體系的構建分析[J].財會學習，2024（08）：71-73.

[2]紀春艷.大數據下企業財務會計與預算管理體系的構建分析[J].財會學習，2024（06）：53-55.

[3]孫丹丹.“互聯網+”背景下企業財務會計創新研究[J].中國中小企業，2024（02）：108-110.

[4]葛美琳.石油企業財務會計與全面預算結合的探索與實踐[J].中國總會計師，2023（11）：165-168.

[5]鄭珊珊.大數據下企業財務會計與預算管理體系的構建分析[J].商訊，2023（22）：49-52.

[6]申銘儀，王曉艷.林業企業財務全面預算管理完善策略探析——評《林業財務會計》[J].林業經濟，2023，45（05）：102.

[7]李傳憲，趙紫琳.政府財務會計與企業財務會計核算差異探析[J].財會通訊，2019（19）：59-62.

（作者單位：中核控制系統工程有限公司）