發電企業財務管理信息化建設路徑與思考

財務管理是發電企業各項工作的重中之重，在成本控制、提高資金利用率、保障各項業務順利開展等方面扮演著重要角色。當前，大數據技術飛速發展，發電企業財務管理信息化建設進程也逐年加快，大數據在提升決策科學性、強化風險預警、優化成本控制方面發揮了積極促進作用。在此背景下，重點圍繞大數據視角下發電企業財務管理信息化建設策略展開討論，有助于大數據技術與發電企業財務管理信息化建設的融合發展。

財務管理信息化建設是增強發電企業綜合競爭實力的關鍵，就當前發電企業財務管理信息化建設現狀來看，系統集成、數據安全、專業人才短缺的問題依然存在。大數據技術出現以后，發電企業就可以對財務數據進入深度挖掘，實現財務數據與各項業務數據的融合，這對財務管理績效的提升，對發電企業的精準決策都將產生深遠影響。

為此，企業在解決當前存在主要問題基礎上，應當充分發揮大數據技術的應用優勢，不斷對財務信息化平臺功能進行優化，以助力企業健康可持續發展。

大數據與財務管理信息化建設融合的必要性

深度挖掘財務數據，有利于精準決策。發電企業在運營管理過程中將產生大量的財務數據，包括燃料采購成本、電費收入、設備維護成本、員工薪酬等。如果采取傳統的人工管理與操作模式對海量數據進行統計與分析，不僅工作效率低，并且極易出現人為失誤，進而給企業帶來經濟損失。借助于大數據技術海量存儲、精細化篩選、超強的計算能力等優勢可對各類數據進行深入細致分析，進而為管理層的科學精準決策提供更加可信的參考依據。比如在成本核算環節，大數據技術能夠收集每一個生產環節的成本數據，然后精準計算出不同機組、不同時段產生的發電成本。在利潤分析環節，可以對各個發電項目的盈利狀況進行統計、分析，然后通過對數據趨勢與潛在規律進行深入解讀，預測未來電力銷售趨勢，這就給發電計劃的制定以及各項資源的優化配置提供了有力參考。

降低財務風險的發生概率。受到政策環境變化、市場價格波動、成本失控等因素的影響，發電企業在運營過程中極易出現財務風險，進而給企業造成巨大的經濟損失。通過大數據技術可以對海量財務數據進行實時監控，一旦發現異常數據，將第一時間發出風險預警信號，這樣可以最大限度地減少風險損失。比如財務人員可以將近幾年的財務數據以及其他部門的業務數據整合到一起，建立一個數據完整的風險預警模型，并通過設定關鍵財務指標閾值的方法，對企業的財務狀況進行實時監控。如果指標觸及預警極限，系統即刻發出預警信號，企業可以通過調整經營策略或者優化管理流程的方法來解決這一問題，避免財務風險的發生。

有效控制經營成本。成本控制是發電企業實現經濟效益增長的一條有效路徑，企業在運營當中，成本類型呈現多樣化特點，涉及人力成本、燃料成本、設備運維成本等，而借助于大數據技術可以對各項業務、各個環節發生的成本數據進行精準細致的分析，幫助企業管理層精準找到成本控制點。比如在燃料成本控制方面，可以利用大數據技術對不同燃料供應商的價格、質量、運輸距離等數據進行精準分析，然后根據分析結果選擇性價比最高的供應商，以降低燃料采購成本。在設備運維成本控制方面，企業可以利用大數據技術對設備維護歷史數據進行深度分析，并根據分析結果對維護計劃與維護方式進行優化，以降低設備維護成本。在人力成本控制方面可以通過對工作效率、崗位職責、業務量等數據的分析來合理配置人力資源，避免人員冗余現象的發生，這對人力成本的節約具有重要的指導意義。

發電企業財務管理信息化建設策略

以云架構為基礎，優化財務信息系統。所謂云架構，主要是借助于云計算技術將所有組件組合在一起，為用戶提供基于云的各種服務，這一架構包括SaaS（軟件即服務）、PaaS（平臺即服務）、IaaS（基礎架構即服務）三個層次。發電企業可以將財務系統遷移至混合云，并將成本核算、資金管理等核心業務放在私有云，以增強數據的安全性。將財務報表查詢、簡單的財務分析等功能放在公有云，以便于各項業務的高效展開。這種以云架構為基礎的財務信息系統可以使發電企業的財務數據實現實時同步，并且可以大大縮短企業的結賬時間，提升財務工作效率。

以某大型發電企業為例，該企業在全國各地擁有數十座火力發電廠和風力發電場，各電廠以往的財務系統采用本地部署形式，財務數據均存儲在各自的服務器中，以至于總部在獲取各電廠財務數據時需要人工收集與匯總。這不僅耗費了大量的人力資源，收集的數據也很容易出現錯誤。比如各電廠財務人員通過手工錄入數據的方法來編制季度財務報表，由于數據錄入的時間節點不同，以至于數據格式存在差異，而在后續的校對與調整工作中，財務人員至少需要耗費一周左右的時間才能完成該項任務，進而嚴重影響了報表編制的及時性與準確性。針對這種情況，發電企業總部將財務管理信息系統整體遷移至混合云架構當中，借助于私有云高安全性、公有云低成本的優勢，使各電廠的財務數據可以實時同步到總部，這對企業財務數據的統一管理創造了有利條件。

另外，該企業將服務總線技術與財務信息系統融為一體，這種技術實現了財務信息系統與發電生產管理系統、物資采購系統的深度融合。在物資采購過程中，系統生成的采購訂單能夠實時上傳財務系統，財務人員通過對采購進度、資金使用情況的實時監控，對采購成本進行有效控制，以實現降本增效的目標。在發電生產管理方面，財務信息系統能夠實時獲取各電廠的發電量、煤耗、設備運行時間與狀態等數據，這就給成本核算工作提供了權威的數據支持。比如某企業總部的財務人員通過財務信息系統對各電廠的發電成本進行實時分析，分析結果顯示：某火力發電廠的煤耗遠高于其他電廠，通過深入細致地排查發現該火力發電廠的兩臺鍋爐設備嚴重老化，熱效率明顯降低。根據這一反饋信息，企業及時派出專業人員對設備進行維修與升級，這就給發電成本的降低奠定了基礎條件。

以區塊鏈技術為保障，增強財務數據可信度。區塊鏈主要是基于互聯網數據庫技術，將區塊以鏈的方式組合在一起，并運用密碼學理論確保數據的不可篡改與不可偽造，實現全球數據信息的分布式記錄與分布式存儲。過去，發電企業與電網公司進行結算時，往往采取人工核對電量、電價的方式，不僅流程繁瑣，并且出錯率極高。借助于區塊鏈技術，核算雙方的數據直接進入區塊鏈，當滿足預先設定的“每月固定時間、電量數據無誤”的條件時，系統將自動完成結算業務，使得結算周期大幅縮減，因數據爭議而產生的糾紛也明顯降低，財務數據可信度進一步得到強化。

以某發電企業為例，該企業財務管理部門在每月結算電費時，需要對發電量、上網電量等數據進行統計，然后與電網公司的數據進行核對，這一過程所耗費的時間大概在20天左右，這就使企業的資金周轉效率受到嚴重影響。引入區塊鏈技術以后，該企業與電網公司搭建了基于區塊鏈技術的電費結算平臺，企業每一筆發電量數據都可以通過智能電表實時上鏈，并同步記錄在區塊鏈上。同時，雙方上鏈的數據采用加密存儲，確保了數據的原始性與安全性。在到達結算周期時，自動觸發區塊鏈上的智能合約，根據預先設定的電價、上網電量等結算規則，系統自動計算電費，并完成結算支付。這種無需人工干預的結算方式節省了大量的人力成本與時間成本。實踐應用結果顯示，該企業在采用區塊鏈技術開展電費結算業務以來，結算周期較原來縮短了7天，資金周轉率顯著提升。

搭建多維財務數據倉庫，構建數據深度分析模型。為了提高市場綜合競爭實力，對發電成本進行精準控制，發電企業可以利用智能神經網絡來搭建多維財務數據倉庫，即把企業內部的財務數據、生產數據、市場煤炭價格、電力市場需求等數據整合在一起，來構建神經網絡模型預測發電成本。這一模型主要考慮了煤炭的市場價格波動、發電機組效率等因素，如果煤炭市場價格大幅上漲，或者出現較大波動，該模型可以提前預測出發電成本上漲。這時，企業可以根據預測結果提前與優質的煤炭供應商簽訂長期采購合同，以鎖定價格，有效控制發電成本。

以某新能源發電企業為例，該企業主要從事太陽能光伏發電業務，隨著新能源發電業務量的增加，企業積累了大量的財務數據、發電設備運行數據、氣象數據以及市場數據。此前，這些數據分散在多個不同的系統當中，使得成本控制工作難度增加，無法對新能源發電市場做出精準預測。搭建多維財務數據倉庫以后，企業通過數據抽取、轉換、加載技術對這些數據進行整合，并按照統一的數據標準進行存儲與管理。在成本預測方面，企業借助于神經網絡模型，考慮太陽能板的衰減率、設備維護成本、電價政策以及光照強度、溫度等氣象因素，然后對發電成本進行預測。例如，當冬季到來時，光照時間縮短、外界氣溫降低，太陽能板發電效率大幅下滑，設備維護成本升高。根據這一預測結果，企業提前采取了設備運維計劃優化措施，調整了發電調度策略，以此來降低冬季的發電成本。在市場前景預測方面，企業財務部門根據客戶的用電量、用電時間、用電價格敏感度等特征，將其劃分為多個不同的群體，并針對每個群體制定差異化市場營銷策略。比如針對工業、廠礦等用電大戶，推出定制化的分時電價套餐，在用電低谷期實施電價優惠政策，從而給用電大戶節省大量的用電成本，這一舉措的實施使得發電企業的市場份額得到顯著提升。

大數據視角下，發電企業提高財務決策科學性，能降低生產運營與管理成本。提高預算核算管理水平的關鍵是對財務管理系統不斷進行優化、升級，并借助云計算、區塊鏈、人工智能技術搭建多維財務數據倉庫，對各項數據進行整合與深度分析，從而推進企業財務管理工作的信息化、智能化發展，為實現經濟效益與社會效益雙豐收的美好愿景保駕護航。