大數據時代企業財務管理創新策略探究

一、前言

隨著信息技術飛速發展，大數據已深度融入企業運營各個環節。據相關統計顯示，近五年全球數據量以每年超過 20 % 的速度增長，海量數據為企業帶來了前所未有的發展機遇。傳統財務管理模式在處理數據時效率低下，難以滿足企業對財務決策及時性與科學性的要求，而大數據技術憑借其強大的數據處理能力以及高效的分析算法，能精準挖掘財務數據背后的價值，為企業提供全面的財務洞察。然而，目前眾多企業在財務管理轉型過程中，遭遇諸多阻礙。因此，深入探究大數據時代企業財務管理創新策略，對提升企業競爭力具有重要的現實意義。

二、大數據時代企業財務管理創新的意義

（一）提升財務決策的智能化水平

在傳統模式下，企業財務決策多依賴財務人員的經驗以及有限的樣本數據，往往導致決策帶有一定的主觀性。隨著大數據技術融入財務管理，通過構建財務預測模型，企業能夠精準預測銷售額、成本走勢以及現金流狀況。以某餐飲連鎖企業為例，利用大數據分析顧客點餐習慣、不同時段客流量、食材價格波動等信息，財務部門在制定新店投資決策時，能精確計算出預期收益，甚至可以模擬不同營銷策略下的財務成果，為管理層提供多種高可信度的決策方案。這種基于大數據技術的智能化決策模式，極大地減少了人為失誤，使財務決策與企業戰略目標緊密貼合，引領企業在復雜多變的市場中穩健前行。

（二）提高數據驅動的業務洞察能力

在傳統模式下，企業財務部門與業務部門之間存在“數據鴻溝”，財務數據反映的是事后結果，業務部門難以及時從中獲取前瞻性指引，財務人員也無法深度洞悉業務運作細節。大數據技術打破了這一僵局，實現了財務與業務數據的深度融合。一方面，財務人員借助大數據工具，可以實時跟蹤業務流程各個環節的數據，從原材料采購、生產制造到產品銷售，任何細微變動都能在財務數據上即時顯現[1]。另一方面，通過對海量客戶數據的分析，能幫助企業把握市場需求走向。例如，通過分析用戶瀏覽記錄、購買頻次、客單價等數據，電商企業財務部門可以協同市場部門挖掘高價值客戶群體特征，依此精準調整營銷投入方向，優化產品組合，確保企業投人產出最大化，以數據驅動業務創新與增長。

三、大數據時代企業財務管理存在的問題

（一）財務人員對大數據技術應用缺乏經驗

第一，數據收集與整理能力不足。財務人員習慣處理結構化的財務報表數據，面對大數據時代海量、多源、異構的數據，如社交媒體數據、物聯網設備數據等，往往不知如何篩選有效信息，難以按照合理標準對數據進行分類、匯總，導致數據雜亂無章，無法為后續分析提供基礎支持。第二，數據分析工具運用生疏。當下流行的數據分析軟件和工具，如Python、R語言、SQL等，財務人員大多未經過系統培訓，不熟悉其操作流程與功能特性，無法運用這些工具深入挖掘數據價值，僅停留在基礎的數據統計層面，難以完成復雜的數據建模、關聯分析等任務。第三，數據解讀能力偏低。財務人員長期聚焦傳統財務指標，對大數據分析得出的新指標、新維度，如用戶行為熱度、市場趨勢斜率等缺乏理解，不能準確把握這些指標背后的商業含義，從而在制定財務策略時出現偏差。第四，知識更新滯后。大數據技術持續迭代，新算法、新理念層出不窮，財務人員受限于傳統財務知識體系，未主動跟進學習數據科學、機器學習等前沿知識，導致在實際工作中無法適應新技術帶來的變革，阻礙財務管理轉型。

（二）財務數據安全保護不到位

第一，數據存儲存在安全隱患。企業財務數據往往集中存儲于服務器或云端，但部分企業存儲設備老化，缺乏定期更新維護機制，容易出現硬件故障，致使數據丟失風險增加。同時，存儲架構不合理，未采用異地備份等安全策略，一旦遭受自然災害、電力故障等意外事件，數據完整性難以保障。第二，數據訪問權限管理混亂。一些企業內部對財務數據訪問權限沒有精細劃分，不同層級、不同部門員工權限界定模糊，一些普通員工能輕易獲取敏感財務信息，違背了數據最小化授權原則。而且，權限變更流程不規范，員工崗位變動后，未能及時調整其對應的數據訪問權限，為數據泄露埋下伏筆[2]。第三，網絡防護體系薄弱。一些企業網絡防火墻設置過于簡單，難以抵御外部復雜的網絡攻擊，黑客能夠輕易突破防線，入侵企業財務系統。同時，對于內部網絡的監控不力，惡意軟件、木馬程序等在內部網絡肆意傳播，威脅財務數據安全，而企業對此缺乏有效的監測與攔截手段。第四，數據加密技術應用不足。很多企業僅對關鍵財務數據進行簡單加密，加密算法陳舊，易被破解。一些非關鍵但仍具敏感性的數據，如日常財務報表附注、部門費用明細等未進行加密處理，在數據傳輸與存儲過程中，信息完全暴露，隨時可能被竊取利用。

（三）財務管理體系滯后于技術發展

第一，財務流程與大數據融合不暢。傳統財務流程以事后核算為主，記賬、報賬、算賬等環節相對獨立，未充分考慮大數據實時性、關聯性的特點。各流程節點之間缺乏數據自動流轉與共享機制，導致數據在采集、錄入、分析等環節脫節，無法快速響應業務需求，難以發揮大數據在財務全流程中的協同優勢。第二，財務管理信息化架構陳舊。許多企業現有的財務管理信息系統基于傳統架構搭建，模塊分散、兼容性差，難以對接新興的大數據技術平臺。系統拓展能力有限，無法便捷引人數據挖掘、機器學習等功能模塊，制約了財務數據深度處理與高級應用，阻礙了財務管理向智能化、精細化邁進[3]。第三，財務組織架構不合理。傳統財務組織架構層級分明，以職能劃分部門，數據處理集中于財務部門內部，與業務部門缺乏高效的橫向溝通機制。在大數據環境下，跨部門數據協作頻繁，這種架構不利于數據快速傳遞與整合，無法及時捕捉業務前端的數據變化，影響財務決策的及時性與精準性。第四，績效評價體系不適應。原有財務績效評價多側重于財務指標，如利潤、資產負債率等，對大數據驅動下的非財務指標，如客戶滿意度、數據資產質量等關注不足。評價方法單一，未充分利用大數據分析手段構建動態、多元化的評價體系，難以全面衡量企業財務管理成效。

（四）大數據投資預算不足

第一，初始硬件購置預算短缺。大數據處理對服務器、存儲設備等硬件性能要求極高，需要大量的內存、極快的數據讀寫速度以及強大的運算能力。然而，一些企業在編制預算時沒有充分考慮這些硬件的升級需求，資金分配不足，導致無法購置先進的硬件設施，使得數據處理效率低下，難以滿足大數據環境下的業務需要。第二，軟件采購及授權預算有限。大數據相關專業軟件，如數據挖掘工具、數據分析平臺、智能財務軟件等，不僅采購成本高昂，后續軟件更新、升級以及使用授權費用也不容小歔。部分企業由于預算緊張，要么選擇價格低廉但功能欠缺的軟件，要么在軟件使用一段時間后，因無力承擔后續費用而放棄更新，致使軟件無法適配不斷變化的大數據技術，影響財務管理的創新實踐。第三，專業人才招聘及培養預算不足。引入精通大數據技術的財務人才需要提供較高的薪酬待遇，同時，為內部財務人員提供大數據技術培訓課程、進修機會等也需要大量資金投入。但現實中，一些企業在此方面預算捉襟見肘，既難以吸引外部高端人才，又無法有效提升內部人員素質，導致人才儲備匱乏，阻礙大數據技術在財務管理工作中的應用。

四、大數據時代企業財務管理創新策略

（一）強化財務人員大數據技術培訓

第一，企業應聯合專業培訓機構或邀請業內專家，依據自身業務特點與數據管理需求，設計專門課程，從講解不同類型數據來源，如社交媒體、物聯網設備數據的特點人手，教導財務人員如何運用專業工具按照合理邏輯與標準篩選有效信息，進行分類匯總，形成規范的數據資源庫，為后續分析筑牢根基。第二，企業內部應定期組織特訓班，集中學習Python、R語言、SQL等工具。安排技術骨干進行手把手教學，從軟件安裝、基礎語法，到復雜的數據建模、關聯分析實操，確保財務人員熟練掌握工具操作流程與功能特性，能夠運用工具深入挖掘數據價值，而非僅停留在簡單的數據統計層面。第三，企業應邀請數據科學家，詳細闡釋大數據分析得出的新指標，讓財務人員明白這些新指標如何反映業務動態，以便在依據數據分析結果制定財務策略時精準無誤。第四，企業要定期上傳數據科學等前沿知識資料，還可建立學習激勵機制，對積極學習新知識的財務人員給予獎勵。

（二）加強財務數據安全保護

第一，企業應加大資金投入，定期更新服務器等硬件，選用高性能產品，建立災難備份機制，采用異地災備中心存儲關鍵財務數據。同時，優化存儲架構，依據數據重要性、訪問頻率等因素合理分布存儲，確保數據在面對硬件故障、自然災害、電力故障等意外時，完整性與可用性不受影響。第二，精細規范數據訪問權限管理。企業要重新梳理內部財務數據訪問流程，依據員工崗位、層級、職責精細劃分權限，遵循最小化授權原則，確保員工只能訪問其工作必需的財務數據。第三，為強化網絡防護體系，企業需升級防火墻，采用智能動態防御技術，實時監測與抵御外部復雜網絡攻擊。部署內部網絡監控系統，對惡意軟件、木馬程序等進行全方位監測與攔截，定期掃描網絡漏洞并及時修復。第四，企業應加大對數據加密技術的研究與投入，摒棄陳舊加密算法，采用先進的加密標準，對所有財務數據進行加密處理。在數據傳輸環節，啟用SSL/TLS等安全協議，確保數據在網絡傳輸過程中以密文傳輸，即便被截取也難以破解，有效保護數據隱私。第五，企業要制定完善的財務數據安全管理制度，明確各部門在數據安全保障中的職責，設立數據安全管理崗位，負責監督與執行制度。

（三）升級財務管理體系以適應技術變革

第一，企業需打破記賬、報賬、算賬等環節的孤立狀態，引入自動化技術，以構建數據自動流轉機制。第二，企業應投入資源重構信息化架構，例如，采用先進的云計算架構，打造一體化的財務管理平臺[4]。第三，企業應設立跨部門數據協作小組，負責統籌協調跨部門數據整合工作，以確保財務決策的及時性。第四，引入客戶滿意度、數據資產質量、創新能力等非財務指標，并與傳統財務指標相結合，以構建多元化的評價指標體系，更好地適應技術變革要求。

（四）加大技術資金投入

第一，企業應深入調研業務需求，結合未來發展規劃，合理規劃硬件購置預算，預留充足資金采購高性能服務器，以及具備異地備份功能的存儲設備，滿足數據存儲與運算需求，確保數據處理效率，為財務管理創新奠定硬件基礎。第二，考慮到大數據技術軟件采購及后續費用高昂，企業要在年度預算中專項列支軟件采購及授權資金。根據企業實際業務場景，選擇功能適配、口碑良好的專業軟件，并確保后續軟件更新、升級、使用授權費用有穩定資金來源，使軟件能夠緊跟大數據技術發展步伐，助力財務管理創新實踐[5]。第三，企業要提高薪酬待遇，吸引精通大數據技術的財務人才加盟，在招聘預算上給予傾斜。同時，設立內部培訓專項資金，用于為現有財務人員提供大數據技術培訓課程，并鼓勵員工考取相關資格證書，全方位提升員工素質，打造一支具備數據素養的財務人才隊伍。

五、結語

隨著大數據技術持續革新，企業財務管理創新領域將不斷擴大。后續研究可聚焦于如何進一步優化大數據算法以提升財務分析精度，以及探索在新興技術如區塊鏈加持下，如何強化財務數據可信度等問題，以便為企業財務管理變革提供源源不斷的技術支撐。

引用

[1]商娜.大數據時代國有企業財務管理創新與轉型[J].中國市場，2025（06）：179-182.

[2]劉高烽.大數據時代企業財務管理創新思考[J].老字號品牌營銷，2025（02）：109-111.

[3]田塬.大數據時代企業財務管理的問題與對策[J].營銷界，2024（23）：167-169.

[4]王晨，溫馨.大數據時代企業財務管理創新路徑探析[J].產業創新研究，2024（22）：163-165.

[5]何藝.大數據時代企業財務管理發展與創新[J]中國集體經濟，2024（31）：105-108.

作者單位：湖南工程學院應用技術學院

責任編輯：韓柏王紀晨