大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)決策優(yōu)化策略研究

［摘 要］在當(dāng)前大數(shù)據(jù)時(shí)代，大量數(shù)據(jù)資源為企業(yè)財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)決策帶來了新的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。本文探討了如何利用大數(shù)據(jù)技術(shù)優(yōu)化財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)決策過程，提升決策質(zhì)量。首先闡述了大數(shù)據(jù)在財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)領(lǐng)域的應(yīng)用現(xiàn)狀及意義。其次分析了大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)決策所面臨的數(shù)據(jù)處理、模型建立、信息整合等關(guān)鍵問題，并提出相應(yīng)的優(yōu)化策略。最后總結(jié)了利用大數(shù)據(jù)優(yōu)化財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)決策的效益和發(fā)展前景。該研究有助于企業(yè)更好地把握大數(shù)據(jù)時(shí)代的發(fā)展趨勢(shì)，提高財(cái)務(wù)管理水平。

［關(guān)鍵詞］大數(shù)據(jù)；財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)；數(shù)據(jù)分析；信息整合

doi：10.3969/j.issn.1673-0194.2025.01.017

［中圖分類號(hào)］F275 ［文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼］A ［文章編號(hào)］1673-0194（2025）01-0066-03

0" " "引 言

在信息時(shí)代的今天，大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為推動(dòng)各行業(yè)發(fā)展的重要?jiǎng)恿ΑＸ?cái)務(wù)會(huì)計(jì)作為企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理的核心環(huán)節(jié)，如何充分利用大數(shù)據(jù)優(yōu)化相關(guān)決策，提高會(huì)計(jì)信息質(zhì)量和決策水平，是當(dāng)前亟待解決的問題。本文將圍繞“大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)決策優(yōu)化策略”這一主題，深入探討相關(guān)理論問題和實(shí)踐對(duì)策，為企業(yè)的財(cái)務(wù)管理和會(huì)計(jì)工作提供一些有益借鑒。

1" " "大數(shù)據(jù)在財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)領(lǐng)域的應(yīng)用

在當(dāng)前大數(shù)據(jù)時(shí)代，大數(shù)據(jù)技術(shù)在財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用，對(duì)提升會(huì)計(jì)信息質(zhì)量、增強(qiáng)決策科學(xué)性、促進(jìn)企業(yè)發(fā)展具有重要意義。大數(shù)據(jù)指的是海量的、多樣化的、異構(gòu)并且增長(zhǎng)迅速的信息資產(chǎn)。財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)具有數(shù)據(jù)量大、多源異構(gòu)、價(jià)值密度低等特點(diǎn)，企業(yè)在日常經(jīng)營(yíng)過程中產(chǎn)生了大量的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如交易數(shù)據(jù)、客戶數(shù)據(jù)、合同文本、審計(jì)報(bào)告、新聞報(bào)道等，這些數(shù)據(jù)來源廣泛，格式多樣，數(shù)據(jù)總量巨大[1]。

近年來，大數(shù)據(jù)分析技術(shù)在會(huì)計(jì)核算、財(cái)務(wù)分析、內(nèi)部控制、審計(jì)監(jiān)管等財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)環(huán)節(jié)中得到了應(yīng)用，如利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)對(duì)企業(yè)交易數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控，及時(shí)發(fā)現(xiàn)異常情況；通過數(shù)據(jù)挖掘算法對(duì)歷史財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度分析，發(fā)現(xiàn)潛在的經(jīng)營(yíng)規(guī)律等。充分利用大數(shù)據(jù)技術(shù)優(yōu)化財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)決策過程，能夠?yàn)樨?cái)務(wù)會(huì)計(jì)工作提供更加豐富的信息支撐，使決策者能基于更全面的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析研判，從而做出更加科學(xué)合理的決策，對(duì)于提高會(huì)計(jì)信息質(zhì)量、增強(qiáng)決策科學(xué)性、促進(jìn)企業(yè)發(fā)展具有重要價(jià)值。

2" " "大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)決策面臨的挑戰(zhàn)

2.1" "海量多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的處理

在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)來源日益多元化，不僅包括企業(yè)內(nèi)部生成的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，還包括外部獲取的各類非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如網(wǎng)絡(luò)輿情、社交媒體信息等。這些數(shù)據(jù)種類繁多、格式復(fù)雜、體量龐大，給數(shù)據(jù)的收集、存儲(chǔ)、處理帶來了巨大挑戰(zhàn)。如何高效地對(duì)海量異構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、轉(zhuǎn)換、整合，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化、結(jié)構(gòu)化，并從中提取出有價(jià)值的會(huì)計(jì)信息，是大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)決策必須解決的關(guān)鍵問題。

傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理方式和技術(shù)已經(jīng)難以滿足大數(shù)據(jù)時(shí)代的需求，必須借助新興的大數(shù)據(jù)處理技術(shù)和平臺(tái)，如Hadoop、Spark等分布式計(jì)算框架，來存儲(chǔ)和處理海量數(shù)據(jù)。同時(shí)，需要建立高效的數(shù)據(jù)治理機(jī)制，規(guī)范數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，明確數(shù)據(jù)質(zhì)量要求，確保數(shù)據(jù)的完整性、準(zhǔn)確性和及時(shí)性，為后續(xù)的分析決策奠定基礎(chǔ)。

2.2" "有效數(shù)據(jù)模型的構(gòu)建

財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)具有多維度、多層次、多關(guān)聯(lián)的特點(diǎn)，如何從龐雜的數(shù)據(jù)中提煉出有價(jià)值的信息，需要構(gòu)建科學(xué)、高效的數(shù)據(jù)分析模型。傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)分析模型已經(jīng)不能完全滿足大數(shù)據(jù)環(huán)境下的需求，需要借助數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)，從多源異構(gòu)數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)潛在的關(guān)聯(lián)性和規(guī)律性[2]。

構(gòu)建有效的數(shù)據(jù)模型，需要充分考慮財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)場(chǎng)景的特殊性，在模型的算法選擇、參數(shù)設(shè)置、調(diào)優(yōu)優(yōu)化等方面進(jìn)行深入研究。模型的可解釋性也是一個(gè)重要因素，保證模型“黑盒子”的透明度，有助于決策者更好地理解和運(yùn)用模型結(jié)果。模型還應(yīng)具備持續(xù)優(yōu)化的能力，可以隨著新數(shù)據(jù)的不斷輸入而動(dòng)態(tài)更新和完善，以適應(yīng)業(yè)務(wù)發(fā)展的需求。

2.3" "會(huì)計(jì)信息的精準(zhǔn)整合

財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)信息不僅來自企業(yè)內(nèi)部，還需要與外部信息相結(jié)合，如宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)、行業(yè)數(shù)據(jù)、企業(yè)公開信息、輿情信息等，才能形成全面的決策依據(jù)。如何高效、精準(zhǔn)地整合來自各個(gè)渠道的海量異構(gòu)信息，是大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)決策所面臨的又一挑戰(zhàn)。

信息整合需要統(tǒng)一數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，實(shí)現(xiàn)信息的標(biāo)準(zhǔn)化和共享。同時(shí)還需要建立數(shù)據(jù)的清洗、質(zhì)量控制和審計(jì)機(jī)制，確保整合后的信息的完整性和準(zhǔn)確性。還應(yīng)當(dāng)注重信息的可視化呈現(xiàn)，通過多維數(shù)據(jù)分析、交互式圖表、移動(dòng)報(bào)表等形式，將復(fù)雜的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為直觀的信息輸出，有利于決策者的理解和分析。信息整合的目標(biāo)是使會(huì)計(jì)信息真正成為企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策的堅(jiān)實(shí)支撐，為企業(yè)發(fā)展提供全面系統(tǒng)的數(shù)據(jù)參考。

3" " "大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)決策的優(yōu)化策略

3.1" "建立健全數(shù)據(jù)治理體系

針對(duì)大數(shù)據(jù)環(huán)境下的數(shù)據(jù)質(zhì)量挑戰(zhàn)，企業(yè)需要建立健全的數(shù)據(jù)治理體系，對(duì)數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)、處理、應(yīng)用的全生命周期進(jìn)行統(tǒng)一管理和監(jiān)控。要制定數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范，明確數(shù)據(jù)質(zhì)量要求，規(guī)范數(shù)據(jù)命名、編碼等。建立數(shù)據(jù)質(zhì)量控制機(jī)制，確保數(shù)據(jù)的完整性、準(zhǔn)確性、及時(shí)性和一致性。要設(shè)立專門的數(shù)據(jù)治理組織，制定相關(guān)制度流程，推動(dòng)數(shù)據(jù)治理的落實(shí)執(zhí)行。

數(shù)據(jù)治理還需要覆蓋數(shù)據(jù)安全管理，包括數(shù)據(jù)備份和容災(zāi)、訪問控制和權(quán)限管理、加密和脫敏等，確保數(shù)據(jù)資產(chǎn)的安全可靠。數(shù)據(jù)資產(chǎn)也需要納入資產(chǎn)管理體系，對(duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)進(jìn)行識(shí)別、分級(jí)和評(píng)估，提高數(shù)據(jù)資產(chǎn)的利用效率，在保護(hù)隱私的前提下充分挖掘數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價(jià)值。一個(gè)完善的數(shù)據(jù)治理體系，是確保財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)質(zhì)量、支撐后續(xù)分析決策的重要基礎(chǔ)[3]。

3.2" "構(gòu)建先進(jìn)的分析模型

要充分利用大數(shù)據(jù)賦予的優(yōu)勢(shì)，需要構(gòu)建先進(jìn)的數(shù)據(jù)分析模型。傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)分析模型和方法在處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、發(fā)現(xiàn)隱藏規(guī)律等方面存在局限性。企業(yè)需要借助人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)等新興技術(shù)，開發(fā)適用于財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)場(chǎng)景的分析模型。

這些模型應(yīng)當(dāng)具備處理多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的能力，能夠從龐雜的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)中挖掘出隱含的業(yè)務(wù)規(guī)律和風(fēng)險(xiǎn)信號(hào)。模型還應(yīng)當(dāng)具備一定的解釋性和透明度，避免出現(xiàn)“黑箱”操作，確保分析結(jié)果可解釋、可理解。這些分析模型需要具備持續(xù)迭代優(yōu)化的能力，能夠針對(duì)新的業(yè)務(wù)場(chǎng)景動(dòng)態(tài)調(diào)整和更新。構(gòu)建先進(jìn)的分析模型需要財(cái)務(wù)人員、數(shù)據(jù)科學(xué)家和業(yè)務(wù)專家的緊密合作。只有充分考慮行業(yè)實(shí)踐和業(yè)務(wù)需求，分析模型才能真正發(fā)揮價(jià)值，為決策提供精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)支持。

3.3" "整合會(huì)計(jì)信息資源

財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)決策不應(yīng)該囿于企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)的狹隘視野，還需要整合各類外部信息資源，構(gòu)建立體、全面的會(huì)計(jì)信息系統(tǒng)。這些外部數(shù)據(jù)包括宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)、行業(yè)數(shù)據(jù)、上下游企業(yè)信息、社交網(wǎng)絡(luò)輿情等各類非結(jié)構(gòu)化信息。通過整合企業(yè)內(nèi)外數(shù)據(jù)，為財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)決策提供更加豐富的數(shù)據(jù)支持。

會(huì)計(jì)信息資源整合的核心是實(shí)現(xiàn)信息的互聯(lián)互通和標(biāo)準(zhǔn)化，需要構(gòu)建統(tǒng)一的數(shù)據(jù)交換標(biāo)準(zhǔn)，打破信息孤島，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)共享。還需要相應(yīng)的數(shù)據(jù)質(zhì)量管理措施，對(duì)整合后的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行篩查、清洗，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量。還應(yīng)注重會(huì)計(jì)信息的可視化展現(xiàn)，借助圖表報(bào)告、智能終端等方式，提高決策者的數(shù)據(jù)理解能力。

3.4" "培養(yǎng)復(fù)合型人才隊(duì)伍

大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)工作，需要一支具備財(cái)務(wù)、數(shù)據(jù)、IT等技能的復(fù)合型人才隊(duì)伍。這樣的復(fù)合型人才不僅需要扎實(shí)的會(huì)計(jì)專業(yè)理論知識(shí)，熟悉財(cái)務(wù)核算、會(huì)計(jì)準(zhǔn)則等傳統(tǒng)知識(shí)，還需具備大數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)建模的能力，熟悉人工智能、數(shù)據(jù)挖掘等新興技術(shù)，掌握數(shù)據(jù)庫、大數(shù)據(jù)平臺(tái)等IT工具應(yīng)用技能。

培養(yǎng)復(fù)合型人才是一項(xiàng)長(zhǎng)期的系統(tǒng)工程，需要高校加強(qiáng)財(cái)務(wù)大數(shù)據(jù)相關(guān)課程開設(shè)，企業(yè)加大人才培養(yǎng)投入，加強(qiáng)校企合作。對(duì)于現(xiàn)有隊(duì)伍，可采取跨部門流動(dòng)、外部培訓(xùn)、在職學(xué)習(xí)等方式，持續(xù)提升員工跨界能力。要完善人才引進(jìn)和激勵(lì)機(jī)制，為人才隊(duì)伍培養(yǎng)創(chuàng)造有利環(huán)境[4]。

高校要調(diào)整培養(yǎng)計(jì)劃，將大數(shù)據(jù)、人工智能等新興課程納入財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)專業(yè)。企業(yè)要加大培訓(xùn)投入，鼓勵(lì)員工參加相關(guān)職業(yè)培訓(xùn)和認(rèn)證。校企合作探索產(chǎn)學(xué)研合作模式，共同制訂培養(yǎng)方案，開展項(xiàng)目實(shí)訓(xùn)、頂崗實(shí)習(xí)等實(shí)踐鍛煉。企業(yè)還要在績(jī)效考核、人才引進(jìn)中重視復(fù)合型人才，為其提供充分激勵(lì)。人才是大數(shù)據(jù)時(shí)代的關(guān)鍵資源，培養(yǎng)高素質(zhì)的復(fù)合型財(cái)務(wù)大數(shù)據(jù)人才隊(duì)伍，對(duì)于企業(yè)實(shí)施大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)決策具有重要意義。只有通過政產(chǎn)學(xué)研多方通力合作，建立健全人才培養(yǎng)體系，才能持續(xù)滿足企業(yè)對(duì)優(yōu)秀人才的需求。

3.5" "加強(qiáng)信息系統(tǒng)建設(shè)

支撐大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)分析決策，需要建設(shè)先進(jìn)的信息系統(tǒng)。傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)管理系統(tǒng)和業(yè)務(wù)系統(tǒng)難以適應(yīng)新的需求，亟待實(shí)施系統(tǒng)架構(gòu)現(xiàn)代化改造。新一代財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)信息系統(tǒng)應(yīng)當(dāng)具備以下幾個(gè)關(guān)鍵特征。要基于大數(shù)據(jù)平臺(tái)構(gòu)建，具備高效存儲(chǔ)和計(jì)算海量數(shù)據(jù)的能力。要與其他業(yè)務(wù)系統(tǒng)深度集成，實(shí)現(xiàn)跨系統(tǒng)數(shù)據(jù)的無縫共享。要集成人工智能技術(shù)，具備智能分析預(yù)警、流程自動(dòng)化等先進(jìn)功能。需要提供自助式數(shù)據(jù)分析和可視化工具，提高決策者的分析能力。要具備高度的靈活性和可拓展性，以適應(yīng)不斷變化的業(yè)務(wù)需求。通過信息系統(tǒng)建設(shè)，將傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)管理系統(tǒng)與大數(shù)據(jù)技術(shù)緊密融合，發(fā)揮財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)在企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策中的重要作用。

4" " "大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)決策優(yōu)化的效益

4.1" "促進(jìn)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量提升

利用大數(shù)據(jù)技術(shù)優(yōu)化財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)決策，可以顯著提升會(huì)計(jì)信息的質(zhì)量，為企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策提供更加準(zhǔn)確、完整和實(shí)時(shí)的信息支持。大數(shù)據(jù)分析技術(shù)能夠極大擴(kuò)展會(huì)計(jì)信息的來源和維度，不僅包括企業(yè)內(nèi)部財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，還包括外部經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)、輿情數(shù)據(jù)等，使會(huì)計(jì)信息的視野更加開闊、內(nèi)容更加豐富。大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠提高會(huì)計(jì)信息處理能力，通過建模算法從海量數(shù)據(jù)中快速提取有價(jià)值的會(huì)計(jì)要素，提升信息處理效率。大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠及時(shí)發(fā)現(xiàn)和預(yù)警異常情況，提高會(huì)計(jì)監(jiān)控和內(nèi)控的精準(zhǔn)性，從而確保會(huì)計(jì)信息的真實(shí)性。大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的應(yīng)用還能夠揭示財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)背后深層次的業(yè)務(wù)規(guī)律和風(fēng)險(xiǎn)隱患，為管理層制定經(jīng)營(yíng)策略提供重要參考依據(jù)。大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)能夠使會(huì)計(jì)信息質(zhì)量得到綜合性的提升，為財(cái)務(wù)決策提供可靠的信息保證[5]。

4.2" "增強(qiáng)財(cái)務(wù)決策科學(xué)性

借助大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，可以增強(qiáng)財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)決策的科學(xué)性和前瞻性，有效提高決策質(zhì)量。大數(shù)據(jù)分析為決策提供了更加全面、準(zhǔn)確的信息支撐。數(shù)據(jù)不再局限于財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)內(nèi)部數(shù)據(jù)，外部數(shù)據(jù)也被充分納入分析視野。通過分析眾多維度的信息資源，能夠更加客觀地分析問題，掌握行業(yè)動(dòng)態(tài)和風(fēng)險(xiǎn)趨勢(shì)。大數(shù)據(jù)分析技術(shù)能夠挖掘數(shù)據(jù)背后深層次的規(guī)律，通過數(shù)據(jù)模型的預(yù)測(cè)分析，為決策提供科學(xué)的前瞻指引。這不僅能夠幫助企業(yè)更好地把握發(fā)展機(jī)遇，也為風(fēng)險(xiǎn)管控和應(yīng)對(duì)措施的制定提供了依據(jù)。此外，大數(shù)據(jù)分析技術(shù)還可以實(shí)現(xiàn)決策流程的智能優(yōu)化，提高決策效率。大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)決策系統(tǒng)，能夠有力支撐決策科學(xué)化和智能化，使決策者獲得更高質(zhì)量的信息分析支持，從而確保決策的前瞻性、針對(duì)性和有效性，推動(dòng)企業(yè)可持續(xù)發(fā)展。

4.3" "提高企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效

大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)決策優(yōu)化，必將顯著提升企業(yè)的經(jīng)營(yíng)績(jī)效，主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面。優(yōu)化財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)決策有利于提高企業(yè)資金使用效率，做到資金精準(zhǔn)配置，減少資金占用，提高資金周轉(zhuǎn)率。精準(zhǔn)的決策分析可以為成本管控提供支撐，通過數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)潛在成本風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)，降低運(yùn)營(yíng)和管理成本。大數(shù)據(jù)分析有助于提升營(yíng)銷和定價(jià)策略的制定，快速發(fā)現(xiàn)市場(chǎng)變化和需求趨勢(shì)，提高市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。大數(shù)據(jù)分析還能為內(nèi)部控制、風(fēng)險(xiǎn)防控、戰(zhàn)略調(diào)整等重要決策提供可靠依據(jù)，降低運(yùn)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)，優(yōu)化資源配置。從整體上看，大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)決策優(yōu)化可以為企業(yè)創(chuàng)造更多的經(jīng)濟(jì)價(jià)值，提高資產(chǎn)收益率和凈利潤(rùn)水平，增強(qiáng)綜合競(jìng)爭(zhēng)實(shí)力，推動(dòng)企業(yè)實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展。

5" " "結(jié)束語

大數(shù)據(jù)技術(shù)為財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)決策帶來全新的發(fā)展機(jī)遇，企業(yè)應(yīng)當(dāng)緊抓這一機(jī)遇，積極探索大數(shù)據(jù)在財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)領(lǐng)域的應(yīng)用模式，不斷健全完善相應(yīng)的管理機(jī)制和技術(shù)手段。通過建立數(shù)據(jù)治理體系、構(gòu)建分析模型、整合信息資源、培養(yǎng)人才隊(duì)伍和加強(qiáng)系統(tǒng)建設(shè)等措施，有效提升財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)決策的質(zhì)量和效率，實(shí)現(xiàn)企業(yè)可持續(xù)發(fā)展。展望未來，隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷創(chuàng)新，其在財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)領(lǐng)域的作用將日益凸顯，值得我們高度重視和持續(xù)關(guān)注。

主要參考文獻(xiàn)

［1］王婧.大數(shù)據(jù)時(shí)代企業(yè)財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)工作流程的優(yōu)化研究［J］.中國(guó)集體經(jīng)濟(jì)，2024（15）：121-124.

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［4］魏克賀.會(huì)計(jì)與決策關(guān)系研究［J］.納稅，2019，13（1）：105，108.

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［收稿日期］2024-04-22