大數據理念在企業財務管理信息系統構建中的具體應用

摘要：財務管理作為企業日常經營過程中的一項主要工作，需要對各種財務數據信息進行處理，引入大數據技術則可以有效提升企業財務管理工作的質量和效率。基于大數據理念構建起企業財務管理信息系統成為企業未來財務管理的一個主要發展方向。基于此，文章首先針對應用大數據理念構建財務管理信息系統的優勢進行分析，然后指出了企業財務管理信息系統構建過程中存在的問題，在此基礎之上給出了相應的優化策略，最后以具體案例為例，針對大數據理念在企業財務管理信息系統構建中的具體應用進行了探討。

關鍵詞：大數據理念；財務管理信息系統；具體應用

隨著大數據、云計算等先進科學技術在各行各業之中的廣泛應用，社會發展已經進入大數據時代，數據已經成為企業發展過程中的一種重要戰略資源，科學、合理地應用數據不僅能夠提升企業的經濟效益，更關乎企業的綜合競爭力和未來發展，因此，在當今時代，企業對于財務管理工作的重視程度越來越高。而大數據時代的到來和企業發展規模的不斷擴大，使得財務數據信息不斷增加，且呈現出了復雜的特征，無疑大大增加了開展財務管理工作的難度。引入大數據理念，構建起企業財務管理信息系統則可以有效提升企業的財務管理水平，確保各種數據信息的精準度，為企業制定科學發展規劃提供數據支持。

一、大數據理念應用于構建財務管理信息系統的意義

（一）提升企業財務風險分析水平

在企業日常經營過程中所做的決策如果缺乏科學、合理性則會對企業發展造成嚴重影響，而財務管理策略偏離了企業財務實際，則會對企業的經濟效益產生嚴重危害，甚至威脅到企業的資金周轉。將大數據理念應用于企業財務風險分析，通過構建起科學的財務管理信息系統來對財務數據進行采集和分析，可以對企業財務管理過程中存在的風險進行有效甄別，并據此制定出具有針對性的防范措施。應用財務管理信息系統提升企業財務風險分析水平主要表現為以下兩個方面：一方面，可以幫助企業有效規避技術風險，尤其是對于技術密集型企業而言，其財務管理相較于其他公司有著天然的復雜性，而科學應用財務管理信息系統則可以對可能存在的風險因素進行預測，并給出相應的解決方案。另一方面，應用財務管理信息系統可以幫助企業規避環境風險。企業要想有效開展財務管理工作還需要其他部門的密切配合，但從實際情況來看，部分企業缺乏健全的內部溝通交流機制，導致信息流通不暢，這為企業的財務管理工作帶來了負面影響，而利用財務管理信息系統則可以建立起良好的內部溝通機制，實時共享企業的財務數據信息，從而有效規避財務管理中的環境風險。

（二）提升企業財務管理工作效率

傳統模式下，企業開展財務管理工作利用的是紙質化的財務信息，這種模式下不僅財務管理工作效率低下，且由于依賴于人工處理財務數據信息，不免會出現錯誤，進而影響到開展財務管理的整體效率。在當今大數據時代下，企業財務管理模式也發生過變化，科學應用財務管理信息系統來代替人工對財務數據進行處理，不僅有效提升了財務管理工作的效率，同時也提升了財務數據信息的準確性。而會計的信息化建設也在一定程度上提升了財務數據處理效率，對于企業開展財務管理工作提供了便利。

（三）為企業制定發展決策提供數據支持

市場經濟環境下，企業制定生產經營方案應綜合考慮外部環境和內部環境，并科學預測市場走向，從而制定出符合市場發展規律的企業決策，為確保企業的平穩、健康發展指明方向。大數據時代背景下，企業開展財務管理工作可以應用財務管理信息系統來深入挖掘企業生產財務數據信息，通過對企業數據信息進行詳細的分析來為預測企業的發展走勢，從而為企業管理人員制定出未來的發展決策提供強有力的數據支撐。

二、企業財務管理信息系統應用存在的問題

（一）財務數據利用率較低

隨著企業的數字化轉型和經營規模的不斷擴大，企業沉淀了銷售、成本支出、資產負債等大量的財務數據，這些數據可以直接反映出企業的經營狀況，是企業的一筆寶貴財富。但從現實情況來看，雖然這些數據之中蘊含著豐富的信息和潛在的商業價值，但企業由于缺乏精準的財務管理信息系統，無法做到對這些財務數據信息的深入挖掘和分析，因此也就無法充分利用這些數據信息來為企業發展規劃提供支持。具體來看，大多數企業對于財務信息的應用還停留在傳統的數據記錄和匯總階段，沒有建立起先進的數據分析體系，導致大量數據被遺漏，無法轉化為對決策有實質性幫助信息。且即便是有些企業已經有了自己的財務管理信息系統，但在應用過程中也會存在著工具使用不夠普及和不夠精準等問題，因此也無法為企業戰略規劃和日常決策提供有力的支持。

（二）缺乏財務數據積累

對于一些成立時間較長和傳統行業中的企業來講，受限于技術條件和經營觀念等因素，這些企業長期以來也未在財務管理方面建立起完善的財務管理信息系統，財務數據積累嚴重不足，究其原因，相較于使用管理信息系統，這些企業更加偏向使用紙質賬本或電子表格，財務數據往往零散、不連續，缺乏統一的標準和格式，因此也就難以進行高效的整合分析。但隨著大數據時代的到來，在企業已經逐漸意識到需要通過數據分析來優化運營、提升效率、制定更為精準的市場策略時，卻發現自己在面對諸如成本控制、盈利能力分析、現金流預測等關鍵財務問題時，并沒有大量的財務數據可用，這種財務數據的缺失，直接導致了在決策過程中，管理者無法依據全面、準確的數據分析結果來作出判斷，而是更多地依賴于個人經驗或直覺，這無疑增加了決策的風險性和不確定性。

（三）財務數據孤島問題突出

通過分析發現，部分企業財務管理信息系統應用存在的另一個主要問題就是財務數據孤島問題較為突出，主要體現在企業內部各部門之間存在的數據壁壘和割裂現象上。究其原因，企業在組織結構、信息系統、流程管理等多方面因素的影響下，往往會造成各個部門各自為政的現象，進而產生了數據孤島。數據孤島現象不僅存在于財務部門與其他業務部門之間，也會存在于財務部門內部的不同崗位或團隊之間出現。例如，企業的銷售部門通常都掌握著詳細的客戶交易數據，生產部門則擁有生產成本、庫存變動等關鍵信息，而人力資源部門則管理著員工薪酬、福利等財務數據，但由于部門之間缺乏有效的數據共享機制，這些數據往往被鎖定在各自的系統中，難以跨部門流通和整合，從而財務部門在編制預算、進行財務分析、評估項目效益等過程中，難以獲取全面、及時的數據支持，進而影響了開展財務管理工作的質量和效率。除此之外，財務數據孤島問題的存在還會導致數據重復錄入、錯誤率高、信息滯后等問題，進一步加劇了財務管理的復雜性和難度。

（四）財務數據質量較差

財務數據質量較差也是企業應用財務管理信息系統過程中存在的一個主要問題，其根源在于數據來源的多樣性和數據格式的多樣化。具體來看，首先，在現代企業模式下，財務數據的來源有銷售系統、生產系統、采購系統、人力資源系統等多個方面，但企業缺乏數據內部共享機制，就會導致各個部門都有其特定的數據格式，這使得后期對財務數據信息進行整合分析過程中，需要首先經過轉換和清洗等預處理步驟，大大增加了數據出現錯誤的可能性。其次，數據格式上的不統一主要表現為企業不同部門和業務系統所采用的數據計量單位或者數據格式是不同的，這就會導致在對財務數據進行跨部門整合時需要耗費大量的時間和精力進行標準化處理，而如果出現處理不當的問題，則就會導致財務數據失真，進而對后續的深入挖掘和分析產生直接影響。除此之外，人為因素也是影響數據質量的一個主要原因，在對財務數據信息進行錄入、分析和計算過程中，工作人員的個人失誤將會導致數據錄入錯誤等問題，如果不能及時發現，就會隨著數據的流動而放大，對最終的分析結果產生嚴重影響。

三、基于大數據理念構建企業財務管理信息系統的具體策略

（一）轉變財務管理理念

在當今大數據時代下，企業經營者和財務管理人員必須積極適應市場變化，主動轉變財務管理理念，將大數據引入財務管理工作之中，推動企業財務管理向更加精細化、智能化的方向發展，只有如此，才能夠匹配未來市場的發展趨勢，確保企業的平穩運行。具體來看，企業經營人員和財務管理人員應深刻認識到大數據對于財務管理的重要性。通過對大數據的分析和應用，可以挖掘出傳統財務管理信息系統無法揭示的數據信息規律，從而為企業開展經營決策提供幫助。因此，將大數據理念與財務管理相結合，是提升企業財務管理水平的關鍵。這就要求財務管理人員不僅需要具備扎實的財務知識，還應具備基于大數據理念的財務管理思維，掌握數據分析、數據挖掘等大數據技術，通過對海量財務數據信息的收集、整理和分析，來發現企業日常經營中存在的潛在問題，進而不斷優化企業的財務管理流程，提升開展財務管理工作的整體質量和效率。

（二）創新企業財務管理架構

大數據時代，企業的財務管理模式正在經歷著前所未有的變革，為了充分發揮出大數據技術的優勢，盡早完成企業財務管理的升級與轉型，企業應對現有的財務管理架構進行優化創新，以適應大數據時代的發展需求。具體來看，首先，企業應設立數據分析部門作為財務管理的核心組成部分，針對財務數據進行收集、整理、分析和挖掘工作，從海量財務數據之中提取出有價值的信息，從而幫助企業更加深入了解自身的財務狀況、運營效率和市場發展趨勢。其次，強化數據分析部門和銷售、市場、生產等部門之間的溝通合作，通過跨部門的數據共享和協作，建立起更加完整、精準的數據視圖，從而為企業進行業務優化和創新提供更加有力的支持。最后，在對財務組織架構進行優化的同時，企業還應對財務管理權限進行重新分配，傳統財務管理模式下，企業進行財務數據管理往往注重于財務數據的記錄和報告，但在大數據時代，開展財務管理工作的重點在于對財務數據的分析和應用，因此，企業應賦予數據分析部門更多的決策權和自主權，以便他們能夠更快地響應市場變化和業務需求，提供更加及時、有效的財務支持。通過對財務管理架構的優化和創新，企業可以有效提升財務管理的靈活性和響應速度，基于大數據技術來收集、處理和分析數據，為企業進行經營決策提供強有力的數據支撐。

（三）加強財務管理數字化建設

基于大數據理念開展財務管理數字化建設是企業提升自身綜合競爭力的關鍵舉措，對此，企業應從制度建設、信息共享平臺建設、數據標準化以及財務管理系統的應用等多個方面入手，全面推動財務管理的數字化轉型。具體來看，首先，企業應建立起完善的財務管理數字化制度，涵蓋企業財務數據收集、處理、分析、存儲及安全等各個環節，以確保財務數據的完整性和安全性。其次，則應建立起企業內部的信息共享平臺，打破信息孤島，實現各部門之間財務數據的無縫對接。這就需要企業將財務、銷售、采購、生產等各部門的信息集中管理，構建起一個統一的信息共享平臺，從而有效提升企業的運營效率。除此之外，為實現企業內部各個部門之間的數據共享和協同工作，企業還應統一財務數據標準和格式，確保各部門在數據交換過程中也可以高質量地使用這些數據，從而有效降低企業進行內部協調成本，提升數據處理的效率。最后，還應不斷優化財務管理系統，結合企業發展實際需求選擇相應的財務管理軟件，完成企業的財務報表編制、財務分析、預算管理等工作，并通過對數據進行實時的監控預警，幫助企業及時發現財務管理工作中潛在的財務風險。由此可見，通過加強企業財務管理的數字化建設可以全面提升財務管理的數字化水平，為企業的可持續發展奠定堅實基礎。

（四）強化財務風險管控力度

應用大數據技術來開展財務管理工作，雖然有效提升了財務管理的效率，但同時也帶來了更高的財務風險，因此，在大數據時代下，強化財務風險管控力度就成為企業穩健經營、持續發展的重要保障。具體來看，首先，企業應樹立全員風險管理意識，利用培訓、講座、內部宣傳等方式來向員工滲透風險管理的重要性，并將其融入日常工作中。只有當每個員工都具備風險意識，才能在工作中時刻保持警惕，及時發現并報告潛在風險，從而有效避免或減少風險事件的發生。其次，完善財務風險管理機制，對此，企業應建立一套完整的風險評估、監控和應對體系，利用大數據技術對潛在風險進行實時監測和預警，從而幫助企業及時識別潛在風險點，并采取相應的措施降低風險損失。最后，還應完善財務風險管理機制，加強事前風險識別。對此，企業可以充分利用數據分析和挖掘技術，對歷史數據進行深入研究，發現潛在風險點，并制訂相應的應對措施和預案。在此過程中需要注意的是，所制定的財務風險管理機制應具備較強的可操作性和針對性，能夠針對不同的風險事件提供有效的應對方案，以確保其在實際應用中能夠發揮預期效果。通過上述措施，企業可以構建起全方位、多層次的財務風險防控體系，為企業的健康發展提供有力保障。

四、大數據在企業財務管理信息系統的具體應用案例

（一）案例介紹

A集團是國內一家大型的航運公司，主營業務為集裝箱和散貨，經過多年的發展，A集團業務已經覆蓋亞洲、歐洲和美洲等地，成長為了一家國際型企業。隨著業務規模的不斷增長，A集團內部管理也出現了子系統業務彼此獨立、業務數據缺乏統一標準等問題，對于財務管理來講，雖然A集團已經實現了財務系統的統一，但各個子公司之間的財務管理模式仍然各不相同，存在著明顯差異。這就導致了A集團在業務和財務兩條核心管理線上，僅僅依靠財務報表數據來了解子公司的經營情況，難以滿足A集團的深化管控要求。具體而言，傳統的數據報送方式往往陷入兩難境地：若追求數據的深度與廣度，則難以兼顧效率與準確性；反之，若強調效率與準確性，則信息的詳盡程度必然受限，形成“數據蹺蹺板”困境。此外，各子公司對歷史積累的數據資源利用不足，數據孤島現象嚴重，難以形成協同效應。這直接導致了公司在制定經營決策時，仍高度依賴人工經驗與直覺，而缺乏大數據技術的有力支撐。

面對這一現狀，近年來，隨著大數據技術在各行各業之中的廣泛應用，A集團實施了財務管理數字化轉型策略。集團全面啟動了數字化升級項目，以構建數據集成分析平臺為突破口，致力于整合內外部各類數據資源。通過實施數據標準化治理策略，A集團成功實現了對底層數據的直接穿透訪問，使得集團總部能夠按需自助提取數據、實施管理，從而有效解決了長期困擾集團的“數據蹺蹺板”問題，這一舉措標志著A集團在數據驅動的管理決策之路上邁出了堅實的步伐。

（二）A集團基于大數據理念構建財務管理信息系統

A集團數據集成平臺由數據源、數據中臺、前端應用和數據資產管理平臺構成。

1. 數據源

數據源是一個綜合性的概念，主要包括了來自企業內部生產經營的財務數據、運營數據、客戶數據、船舶管理數據以及安全監控數據等，這些數據構成了企業日常運營的核心信息基礎。同時數據源還包括政府與公共服務數據、金融市場動態、船舶識別信息等外部數據信息，這些數據為企業提供了宏觀環境分析和市場趨勢洞察的重要依據。除此之外，數據源中也包含特定的考核指標、統計口徑等非標準數據，這些數據雖不具備統一的格式或標準，但對于企業的定制化分析和決策支持同樣具有不可或缺的價值。

2. 數據中臺

數據中臺作為企業數據管理的核心樞紐，其架構涵蓋了多個關鍵層次。數據抽取層負責從各類數據源中提取和補充錄入所需的數據；數據存儲和處理層則專注于數據的清洗、轉換、加載及高效存儲，確保數據的準確性和可用性；分析模型層存放了各類報表模板、統計規則以及數據挖掘和學習模型，為數據分析提供了強大的工具庫；應用服務層則負責生成固定報表、支持靈活查詢、發布數據成果、提供外部接口以及存放和管理各種算法，滿足多樣化的數據應用需求。最后，數據服務門戶負責用戶管理和日志管理，確保數據訪問的安全性和可追溯性，形成了數據中臺完整而高效的服務體系。

3. 前端應用

前端應用作為數據可視化和用戶交互的界面，根據企業的實際需求被精心劃分為多個模塊。經營動態模塊實時展示企業運營狀況，市場信息模塊捕捉并分析市場動態，智能地圖模塊通過地理信息技術提供直觀的空間分析，主業分析模塊深入剖析企業核心業務表現，輔助決策模塊則利用數據分析結果支持管理層做出科學決策。風險預警模塊實時監控潛在風險，業務標準模塊確保業務操作的規范性和一致性，考核對標模塊則通過對比分析幫助企業明確自身在行業中的位置。這些模塊分別服務于集團的高層決策者、中層管理者以及基層操作人員，實現了從戰略規劃到日常運營的全覆蓋管理應用。

4. 數據資產

數據資產管理平臺是確保企業數據資產價值最大化的關鍵工具，它由多個模塊組成，共同維護數據的質量、安全和有效利用。元數據管理模塊負責數據的定義、分類和描述，確保數據的可理解性和可追溯性；數據共享與安全模塊促進數據的跨部門流通，同時保障數據的安全性和隱私保護；數據質量控制模塊通過設定標準和監控流程，確保數據的準確性和完整性；數據服務治理模塊則通過優化數據服務流程、提升服務效率和質量，確保數據能夠高效、準確地服務于企業的各項業務需求和決策過程。這些模塊共同構成了數據資產管理平臺的基石，為企業數據資產的保值增值提供了堅實的保障。

（三）財務管理信息系統的具體應用舉例

在A集團公司開展審計過程中，發現異常交易數據是一項重要工作，在傳統模式下，A集團采用層層分解的方法，依賴人工進行審計工作，數據處理能力有限。而構建起基于大數據理念的財務管理信息系統之后，系統就可以直接通過數據接口從生產部門提取交易的全部數據信息，然后經過標準化處理之后，將數據存放在系統之中，然后再從數據庫中提取交易的詳細信息，建立起用于開展審計工作的數據集。在正式開展審計工作時，審計人員就可以從數據集中提取有關的數據信息，然后采用隨機森林、K-MEANS等機器學習算法來對數據進行處理，從而挖掘出數據信息中的一般規律，進而發現交易數據中不符合規律的異常點，同時生成風險預警信息呈現給審計人員。借助于這些風險預警信息，審計人員就可以開展具有針對性的審計工作，并不斷完善企業的內部控制流程。

五、結語

綜上所述，在企業開展財務管理過程中，應用大數據理念構建財務管理信息系統可以有效提升企業財務管理的效率和質量。對此，就需要企業首先應對大數據理念有一個全面的認知，并對當前應用財務管理信息系統存在的問題進行分析，在此基礎之上應用大數據理念，通過創新企業財務管理架構、加強財務管理數字化建設、加強財務管理監督工作等方式來構建起一個符合企業發展所需的財務管理信息系統，從而為企業的健康、平穩發展保駕護航。

參考文獻：

[1]劉博.大數據背景下企業財務管理信息系統提升——以D企業為例[J].現代企業，2024（10）：172-174.

[2]王騰.大數據環境下企業財務管理信息系統應用探討[J].中國中小企業，2023（11）：186-188.

[3]吳如云.淺析大數據環境下企業財務管理信息系統的應用[J].中國集體經濟，2023（26）：134-137.

[4]楊曉玲.大數據環境下企業財務管理信息系統應用探討[J].全國流通經濟，2022（23）：155-157.

[5]呂海英.大數據背景下企業財務管理信息系統應用研究[J].納稅，2021，15（33）：109-110.

[6]鄭梅青.大數據環境下企業財務管理信息系統的應用研究[J].財會學習，2021（17）：1-3.

[7]劉馨萍.大數據環境下企業財務管理信息系統的應用探討[J].中國商論，2020（02）：25-26.

[8]朱小平.基于大數據環境的企業財務管理信息系統應用研究[J].納稅，2018，12（22）：76.

（作者單位：中國大唐集團海外投資有限公司）