投融資管理是企業內部管理的核心組成部分,對于壯大企業實力,擴大企業經營效益具有重要意義。企業投融資活動面臨著諸多不確定性,尤其是在大數據背景下,投融資項目盡調、項目立項、項目實施等各個環節都會產生海量數據,其中蘊藏著有借鑒、參考、評估等價值的信息,既可以反映投融資管理現狀、投融資活動的效益,又能夠發現投融資管理中存在的疏漏。本文簡要論述大數據背景下企業投融資管理迎來的新機遇,分析大數據背景下企業投融資管理的不足之處,重點從突出戰略目標導向,加強前期調查研究,建立風險評估機制,強化動態因素控制四大方面闡述大數據背景下企業投融資管理的發展路徑。
投融資活動是現代企業優化資源配置,擴大經濟效益的有效措施,尤其是在經濟結構調整、產業結構升級的大環境下,科學的投融資活動以及良好的投融資管理可以推動企業戰略轉型,幫助企業獲取生產經營所需的充足資金,助力企業提升自身競爭實力。現階段大數據技術手段被廣泛應用于企業的經營管理當中,對于企業投融資管理而言也進入了機遇和挑戰并存的新時期,雖然大數據技術手段的運用可以在很大程度上提升投融資管理水平,但是也會出現因數據準確性、可靠性不足而導致分析結果失準,項目調查不夠深入等問題。如何應對大數據時代帶來的新挑戰,發揮大數據技術優勢以提高投融資管理效能,成為一項重要的研究課題。
大數據背景下企業投融資管理迎來的新機遇
大數據是處理海量、多源異構數據的思維、技術、方法等的統稱。在信息經濟時代背景下,數據成為企業重要的戰略資源,企業各項經營活動、業務活動、經濟活動中都會產生大體量的數據,這些數據具有潛在的關聯性,具有大數據的特征,通過對這些數據進行采集、整合與挖掘可以提煉有價值的信息,為企業的管理提供決策支持,助推企業優化資源配置。大數據背景下,企業投融資管理迎來了新的機遇。在投融資決策階段,企業可以依托大數據技術手段,在各類信息化系統平臺的支持下相對快速、全面地采集目標企業相關數據,分析目標企業的行業定位、財務狀況、競爭優勢、行業趨勢等,幫助企業把握住投融資機會。同時,將大數據技術運用到投融資管理中能夠引領企業的數字化轉型,大數據技術和投融資管理的深入融合需要企業人力、物力、資金等的支持,企業在建立數字化、信息化管理平臺的同時可以將業務、財務等數據結合為有機整體,為投融資活動的分析、評估等提供數據資源,有助于提升企業投融資管理的信息化水平。
大數據背景下企業投融資管理的不足之處
大數據背景下企業投融資管理的不足之處主要體現在以下幾個方面:一是投融資管理戰略定位偏低,目前大部分企業都將生產、業務運營等作為重點管理環節,對投融資管理的重視程度不足,在戰略規劃中未能對投融資活動進行統籌規劃,投融資活動的隨意性較大,不能有效把握好最佳的投融資機遇,并且會降低投融資決策的科學性;二是大數據技術與投融資管理的融合不夠深入。大數據背景下,企業認識到大數據技術與投融資管理的必要性,但對大數據技術的運用集中在投融資活動實施階段,在前期調研、盡調階段對大數據技術的應用不夠深入,側重于對企業內部數據進行采集和分析,沒有充分考慮外部行業環境、政策、競爭對手等因素對投融資活動中資金安全性的影響,使得企業所采取的投融資策略不符合企業實際情況以及企業所處的內外部環境特點;三是投融資風險評估機制不健全,對投融資風險的識別不夠全面和深入,所使用的風險評估工具、模型等與投融資風險特征脫節,不能真實反映投融資活動的風險發生概率、風險影響程度,會對投融資風險管理產生不利影響;四是缺乏對投融資活動的全過程、跟蹤式、動態化管控,對內外部環境的變化缺乏及時響應,難以根據實際情況及時調整投融資方案,容易出現投融資實際收益遠遠低于預期收益的情況,進而降低企業投融資管理的有效性。
大數據背景下企業投融資管理的發展路徑
突出戰略目標導向,提高投融資管理戰略定位 大數據背景下,以大數據、人工智能、云計算等為代表的新型技術被廣泛運用到社會各個領域當中,在新型技術的支持下涌現出一大批新業態、新模式,促進產業分工的精細化,使得企業投融資活動從傳統的財務投資逐漸轉變為產業投資,新能源、人工智能等產業成為企業投資熱點。
與傳統的財務投資相比,產業投資的參與方眾多,投融資方式也呈現出明顯的差異性,可以通過股權投資、提供經營管理服務等方式與被投資企業實現利益共享和風險共擔,對于擴大企業的業務布局、延伸企業的價值鏈條具有重大意義。
然而在產業投資模式下,企業的投融資管理對象并非某個企業或單一的項目,而是整個產業鏈,投資規模較大,投資回報周期依據產業的特點、產業在產業鏈中的地位而有所不同,如果缺乏對產業宏觀環境、產業相關信息的準確把握,則很容易出現無效、低效的投融資,采用內源融資方式籌措投資資金時會對企業資金安全性產生較大威脅,也可能出現資金鏈斷裂的情況;在從外源融資方式時會導致企業面臨較大的還款壓力,制約企業的穩定經營。
所以要深入分析大數據背景下投融資活動的變化和發展趨勢,從企業的長遠發展和戰略規劃視角出發,結合企業的發展階段、行業定位、宏觀經濟形勢、投融資環境、市場發展態勢等抓住投融資時機,通過對投融資活動進行戰略性規劃、布局以嚴格控制投資、融資規模、進度以及資金的使用,制定好資金籌措和使用計劃,在提高投融資管理戰略定位的同時為企業的穩健經營提供保障。
加強前期調查研究,提升投融資決策的科學性 大數據背景下,企業投融資管理所涉及的數據信息更加龐大、復雜,變化頻繁的產業環境、投融資環境和轉瞬即逝的投資、融資時機都需要企業投融資管理人員在大數據、人工智能等技術的支持下縮短前期調研、盡調時間,保證前期調查研究的全面性、準確性、客觀性,為投融資決策提供數據支撐。對于此,可以利用大數據技術手段從內部、外部兩大維度采集數據信息,內部數據信息主要源于企業的各類信息系統,主要包括企業資源計劃系統、財務管理系統、人力資源管理系統、生產管理系統等,真實反映企業當前的經營狀況、業務運營情況、財務狀況,預測分析投資產生的資金缺口,提前做好投資資金的籌措,借助相應的數據模型和大數據分析技術對比不同融資方式的成本和效益,規劃好償債時間、方式和融資渠道,避免出現過大的資金壓力;外部數據信息來源復雜,包括監管部門公開的統計數據,各類網絡平臺中匯聚的企業數據,企業公開網站中的數據,網絡媒體數據等,需要統一數據口徑和標準,全面、真實地反映宏觀行業環境,企業上下游關系,預測市場趨勢,在投融資決策階段以數據分析結果為支撐,既需要確保投融資活動的合法合規性,又需要敏銳捕捉市場變化和投融資機遇,優化投資策略,提升企業投融資決策的科學性。
建立風險評估機制,實現投融資風險量化管理 企業投融資活動所涉及的資金規模一般較為龐大,并且在經濟結構調整下通常會通過跨領域、跨界投融資來壯大自身實力,資金安全性受到多種因素的影響,市場環境的變化、價格的波動,宏觀經濟形勢變動、政策要求變化,競爭對手戰略規劃調整等都有可能引發投融資風險。投融資風險是普遍、客觀存在的,不可能完全消除,但可以通過對風險發生概率、風險程度的預測來將風險帶來的影響降到最低,從而起到防范和化解風險的作用。
所以要建立健全風險評估機制,發揮大數據技術手段強大的數據整合和分析能力。在數據收集階段從信用評級、財務報表、生產數據、營銷數據、政策數據、競爭對手數據等多個維度采集全量數據;在數據處理階段對數據進行清洗、轉化、整合,可以利用模糊邏輯、神經網絡等數據算法整合歷史數據,實時化數據,這些數據算法的優勢在于無須提前建立數據模型,能夠識別數據之間的隱性關聯,發現數據背后的風險特征、風險規律,識別影響投融資活動中資金安全性的風險因素;在投融資風險評估階段建立相應的風險評估模型,確定風險防范優先級,支持投融資管理人員測算投融資活動的資金投入產出,對投資回報進行預分析,查明預期回報與實際回報差異的根本原因,并以此為依據調整融資方式和投資策略,加強對投融資風險的管控。
強化動態因素管控,促進投融資管理提質增效 企業投融資活動周期一般較長,具有不確定性的特點,需要根據實際情況,出于防范風險、提高回報收益等目的動態化調整投融資計劃方案,優化投融資組合策略。為了提升投融資活動的科學性、有效性,需要在大數據等技術手段的支持下對投融資活動進行動態化、跟蹤式管理。建議企業搭建投融資管理信息化系統平臺,全面梳理投融資活動環節、重要管控節點,在投融資決策、投融資方案制定等重大環節之中嵌入異常值指標、風險預警指標,當資金使用、投資規模和進度、資金籌措等偏離預定目標和計劃時發出預警,提示管理人員查明原因,優化管理過程并加強對重點環節的監督管理。
與此同時,打通內部信息化系統平臺與外部金融機構、行業協會、研究機構等相關機構之間的數據界限,在信息化、智能化技術的支持下及時獲取數據信息,加快對風險因素、動態因素的響應。
利用全量數據定期評估投融資活動成本效益,及時發現投融資活動中的風險事件,當投融資風險較大,預期收益較低時要及時止損,借助信息化系統平臺重新進行項目選取和立項、項目盡調;當投融資預期收益較好時進一步優化投融資計劃方案,爭取以最小的資金投入在短時間內獲取最大化的投資收益,以此促進企業投融資管理提質增效。
大數據背景下,企業投融資管理在大數據技術手段、信息化系統平臺的支撐下迎來了新的機遇,雖然企業當前注重大數據技術與投融資管理的結合,但依然存在戰略定位偏低,大數據技術與投融資管理融合深度不足,風險評估機制不健全,缺乏動態化、跟蹤式管理的問題。建議企業深入分析大數據背景下投融資活動的新變化,將投融資管理納入戰略規劃當中,以戰略目標為導向編制投融資計劃。同時要加強對大數據、人工智能等技術手段的運用,加強前期調查研究,建立健全風險評估機制并實行跟蹤式、動態化投融資活動管理,逐步提升企業投融資管理水平。
[作者單位:容誠會計師事務所(特殊普通合伙)山東分所]