基于大數(shù)據(jù)的企業(yè)智能財務決策體系設計

摘要：隨著大數(shù)據(jù)技術的快速發(fā)展和廣泛應用，傳統(tǒng)財務決策方法因受限于數(shù)據(jù)規(guī)模和處理效率，已難以全面準確地反映企業(yè)實際運營狀況和市場動態(tài)變化。為此，文章致力于構建基于大數(shù)據(jù)的企業(yè)智能財務決策體系，通過系統(tǒng)整合數(shù)據(jù)資源層、決策支撐層和決策服務層，實現(xiàn)海量財務數(shù)據(jù)的有效抽取、轉換與加載，并在此基礎上建立知識庫、模型庫和方法庫，從而推動企業(yè)財務決策向自動化、智能化方向發(fā)展。同時，文章還深入研究了智能財務決策體系構建過程中涉及的標準規(guī)范、管理體系以及信息安全保障機制，以確保該體系能夠穩(wěn)定運行并持續(xù)優(yōu)化，最終為企業(yè)實現(xiàn)高效運營和可持續(xù)發(fā)展提供強有力的決策支持。

關鍵詞：大數(shù)據(jù)；人工智能；數(shù)據(jù)分析；財務決策

中圖分類號：TP274" " " " 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2025）19-0066-03

開放科學（資源服務） 標識碼（OSID）

0 引言

當今時代，大數(shù)據(jù)的應用為企業(yè)財務管理引入了新的方法，使得財務決策變得更加科學、精準和高效。傳統(tǒng)的財務決策往往依靠有限的數(shù)據(jù)和經(jīng)驗判斷。難以全面反映企業(yè)的真實運營狀況和市場變化。但隨著大數(shù)據(jù)技術的發(fā)展，企業(yè)可以基于大量數(shù)據(jù)獲得更為全面和深刻的認知，從而有效應對復雜多變的市場狀況[1]。德國聯(lián)邦勞動局基于大數(shù)據(jù)分析每年消減了100億歐元的運營成本[2]。廣東省交通集團基于數(shù)智化技術構建財務共享服務中心，提高了運營效率[3]。本文旨在系統(tǒng)研究基于大數(shù)據(jù)的企業(yè)智能財務決策體系構建，通過深入分析大數(shù)據(jù)技術在財務管理領域的應用現(xiàn)狀及面臨的主要挑戰(zhàn)，提出一套完整的智能財務決策解決方案。該方案將有效助力企業(yè)實時把握市場動態(tài)，科學優(yōu)化內(nèi)部資源配置，顯著提升決策效率，從而全面提升企業(yè)的市場競爭力。

1 智能財務建設目標

智能財務的建設目標，在于整合利用大數(shù)據(jù)、人工智能等先進技術，重塑并優(yōu)化企業(yè)的財務管理模式與決策流程，促進企業(yè)實現(xiàn)財務管理的智能化轉型升級[4]。例如：基于自動化數(shù)據(jù)采集、實時處理與深度分析流程，縮短財務報表編制周期，提升財務工作效率；剖析企業(yè)生產(chǎn)成本構成要素，通過定位高成本環(huán)節(jié)，挖掘成本優(yōu)化潛力，以降低企業(yè)生產(chǎn)成本；利用大數(shù)據(jù)構建動態(tài)風險評估模型與實時監(jiān)控系統(tǒng)，全面監(jiān)測財務風險指標，降低企業(yè)運營風險等。

智能財務的建設旨在構建一個全面集成、高效協(xié)同、智能驅動的財務管理體系，通過對財務數(shù)據(jù)的全面采集、實時處理與深度挖掘，建立一套智能化的模型庫、知識庫、方法庫，以實現(xiàn)對財務數(shù)據(jù)的精準分析和科學預測，為企業(yè)戰(zhàn)略規(guī)劃和業(yè)務決策提供輔助支持。

2 基于大數(shù)據(jù)的智能財務體系

基于大數(shù)據(jù)的智能財務體系，是一個多層次、模塊化的系統(tǒng)結構，旨在實現(xiàn)財務數(shù)據(jù)的集中管理、高效分析和智能決策[5]。這一架構不僅融合了大數(shù)據(jù)技術、決策科學方法和財務分析理論，對企業(yè)財務管理的實際需求和數(shù)據(jù)安全性也做了充分考慮（見圖1） 。

2.1 數(shù)據(jù)資源層

智能財務決策體系中，財務數(shù)據(jù)來源廣泛且多樣化，主要分為內(nèi)部數(shù)據(jù)源和外部數(shù)據(jù)源。內(nèi)部數(shù)據(jù)源涵蓋企業(yè)的財務系統(tǒng)、企業(yè)資源計劃系統(tǒng)等，外部數(shù)據(jù)源則包括行業(yè)報告、市場數(shù)據(jù)等。數(shù)據(jù)資源層作為智能財務決策體系的基礎，負責財務數(shù)據(jù)的收集、存儲和管理。

為確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和準確性，該層基于ETL技術對內(nèi)外部數(shù)據(jù)進行高效地抽取、轉化和加載，并實施嚴格質(zhì)量控制。數(shù)據(jù)抽取時，根據(jù)數(shù)據(jù)源的特性采用批量、實時或增量抽取方式，同時在抽取過程中嵌入數(shù)據(jù)校驗邏輯，檢查數(shù)據(jù)完整性和格式正確性，對不符合要求的數(shù)據(jù)進行標記或直接過濾。數(shù)據(jù)轉化過程中通過構建多維度規(guī)則體系實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的深度清洗，如：利用哈希等算法的唯一性判定機制識別并刪除重復數(shù)據(jù)；依據(jù)企業(yè)業(yè)務邏輯規(guī)則集和數(shù)據(jù)字典，采用邏輯判斷與修復算法修正或補充錯誤數(shù)據(jù)；綜合運用統(tǒng)計學與機器學習方法，依據(jù)數(shù)據(jù)分布特征選擇均值填充、中位數(shù)填充或預測模型填充缺失值，確保數(shù)據(jù)完整可用。數(shù)據(jù)加載則完成對數(shù)據(jù)的存儲、分區(qū)、索引，同時定期對存儲的數(shù)據(jù)進行抽樣檢查和質(zhì)量評估，運用數(shù)據(jù)質(zhì)量評估工具和算法，監(jiān)測數(shù)據(jù)的準確性、完整性、一致性和時效性，及時發(fā)現(xiàn)并解決數(shù)據(jù)質(zhì)量問題，確保數(shù)據(jù)始終處于高質(zhì)量狀態(tài)，為后續(xù)決策分析提供堅實的數(shù)據(jù)基礎[6]。

數(shù)據(jù)資源目錄是企業(yè)數(shù)據(jù)治理和數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理的重要工具。在智能財務決策體系中，通過構建財務數(shù)據(jù)資源目錄對數(shù)據(jù)倉庫進行管理，提升數(shù)據(jù)的定位與檢索效率、保障數(shù)據(jù)的準確性與可用性、促進數(shù)據(jù)的共享與協(xié)作能力。

數(shù)據(jù)資源層通過數(shù)據(jù)整合，提升了數(shù)據(jù)的可用性與可訪問性，為決策支撐層構建知識庫、模型庫和方法庫奠定了數(shù)據(jù)基礎，為決策服務層開展智能財務決策提供了數(shù)據(jù)支撐。

2.2 決策支撐層

決策支撐層，也稱為模型構建層，是智能財務決策體系的核心部分。決策支撐層是基于數(shù)據(jù)資源層提供的高質(zhì)量數(shù)據(jù)，生成知識庫、模型庫和方法庫。

在知識庫構建中，使用本體表示法，確保知識的結構化和標準化，本體表示法通過明確界定財務領域的關鍵概念、關系和屬性，如資產(chǎn)、負債、所有者權益、收入、成本等，并梳理它們之間的層次關系和語義聯(lián)系，構建出一個結構化的知識體系。知識庫的構建過程利用自然語言處理（NLP） 技術中的文本分類、關鍵詞提取和語義解析等手段，從海量的財務報告、經(jīng)濟研究文獻等文本數(shù)據(jù)中挖掘關鍵信息，并使用圖數(shù)據(jù)庫和三元組存儲技術，高效存儲和管理知識，以支持復雜的查詢和檢索功能。

在模型庫構建中，根據(jù)智能財務應用方向，構建信用評分、風險分類及成本回歸等業(yè)務模型。構建模型時，需全面收集與業(yè)務模型相關的多源數(shù)據(jù)，并對數(shù)據(jù)進行預處理；接著運用主成分分析等降維技術，結合模型特點構建和篩選關鍵特征；再根據(jù)不同業(yè)務模型的需求，選擇適配的算法（如：信用評分模型可選邏輯回歸、支持向量機等算法） ，用訓練數(shù)據(jù)通過梯度下降等方法優(yōu)化參數(shù)，同時采用k折交叉驗證防止過擬合現(xiàn)象；最后使用測試集，依據(jù)相應的指標如信用評分的準確率等來評估模型，根據(jù)評估結果對特征工程、模型參數(shù)進行調(diào)整或更換算法重新訓練。同時隨著業(yè)務發(fā)展和數(shù)據(jù)更新需定期對模型進行重新訓練和更新，以確保模型的有效性和時效性。

方法庫的構建主要包含：方法選擇、方法實現(xiàn)、方法驗證、代碼及文檔存儲。首先深入了解智能財務領域中統(tǒng)計分析、風險管理和成本控制等各方面的實際需求，根據(jù)業(yè)務需求場景挑選合適的方法；再依據(jù)選定的方法，利用Python、R等編程語言，結合Pandas、Numpy、Scikit-Learn、TensorFlow等開源工具和庫來實現(xiàn)這些方法；并利用大量真實且多樣化的財務數(shù)據(jù)進行方法驗證，確保其在不同場景下的準確性與可靠性；最后將經(jīng)過驗證的方法的代碼以及詳細的文檔存儲到方法庫中。

決策支撐層通過構建知識庫、模型庫和方法庫，實現(xiàn)數(shù)據(jù)到知識、知識到?jīng)Q策的轉化。知識庫提供結構化的財務知識和洞見，支持決策服務層的智能查詢和推薦；模型庫提供預測模型和優(yōu)化模型，支持預算管理、風險評估、成本控制等業(yè)務需求；方法庫提供多種數(shù)據(jù)分析和決策支持方法，支持決策服務層的業(yè)務流程自動化和智能化。

2.3 決策服務層

決策服務層作為智能財務體系的輸出端，通過將復雜的數(shù)據(jù)分析結果轉化為直觀易懂的圖表，以幫助企業(yè)管理者洞察數(shù)據(jù)背后的規(guī)律和趨勢，準確地做出決策。

決策服務層基于支撐層提供的知識庫、模型庫和方法庫，開展預算管理、成本控制、風險管理、報表分析等各種智能財務決策服務。如：利用預測模型和優(yōu)化算法，結合歷史數(shù)據(jù)和市場趨勢，編制科學合理的預算計劃，并通過實時數(shù)據(jù)監(jiān)控和預警系統(tǒng)，跟蹤預算執(zhí)行情況，及時發(fā)現(xiàn)偏差并采取糾偏措施，確保預算正常實現(xiàn)；通過成本會計模型和多維分析技術，深入分析各項成本構成，識別成本控制的關鍵環(huán)節(jié)，利用優(yōu)化算法和仿真技術，提出降本增效方案，實現(xiàn)成本的精細化管理；使用機器學習算法從歷史數(shù)據(jù)中識別潛在的風險因素和風險事件，通過風險評估模型量化各類風險的影響程度，制定相應的風險管理策略，建立實時風險監(jiān)控系統(tǒng)，及時發(fā)現(xiàn)和應對風險事件，降低企業(yè)的運營風險。

2.4 標準規(guī)范與管理體系

建設適用于智能財務決策體系的標準規(guī)范是確保體系成功建設的重要保障，它為數(shù)據(jù)的采集、處理、分析和決策提供統(tǒng)一的準則和方法，確保體系的穩(wěn)定性和決策的準確性[7]。

從數(shù)據(jù)采集層看，建設統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標準確保不同來源數(shù)據(jù)能夠以一致的格式、編碼規(guī)則和精度被收集、存儲和處理。從而使數(shù)據(jù)具有較高的可比性和可信度，為后續(xù)分析和決策提供準確依據(jù)。例如：建設數(shù)據(jù)輸入輸出接口標準，明確規(guī)定數(shù)據(jù)進出系統(tǒng)的協(xié)議與規(guī)范；制定財務數(shù)據(jù)格式標準，實現(xiàn)結構化和半結構化數(shù)據(jù)的有效管理與轉換；確立會計科目編碼體系，確保不同時期、環(huán)節(jié)的財務數(shù)據(jù)在科目分類上一致。

從決策支撐層看，建設標準規(guī)范可為其設計和運行提供統(tǒng)一框架和準則，避免因隨意性和不一致性導致系統(tǒng)故障和決策失誤。決策支撐層的標準規(guī)范涵蓋多個關鍵領域，如：知識表示方面，建設用于描述財務概念及關系的本體表示法標準，提升財務數(shù)據(jù)的整合性、準確性與可用性；模型構建方面，完善涵蓋模型架構、參數(shù)設定、評估指標體系等在內(nèi)的標準，規(guī)范模型開發(fā)流程，確保模型的專業(yè)性和可靠性；方法選擇方面，圍繞業(yè)務場景、方法適配、方法效率評估等方面構建標準，幫助決策人員提高決策效率與質(zhì)量，降低決策風險。

從決策服務層看，明確的標準規(guī)范可以定義每個服務的具體流程、方法和目標，確保決策服務的可靠性和協(xié)同性，如：規(guī)定預算編制開始時間、設定預算執(zhí)行監(jiān)控頻率和偏差閾值；制定成本控制的核算流程與差異分析標準；設定風險評估模型的更新周期、風險計算參數(shù)和風險應對策略的分級標準等。

管理體系是智能財務決策體系運行的核心框架，與標準規(guī)范相輔相成，共同確保體系的高效、穩(wěn)定運行。智能財務體系建設過程中，通過建設包含：項目管理、資源配置、流程監(jiān)控、績效評估等方面的制度體系，確保各項標準規(guī)范在智能財務決策體系中的有效落地和執(zhí)行，提升整體決策效率和決策質(zhì)量。同時，管理體系還注重團隊建設和人才培養(yǎng)，通過培訓、激勵和考核機制，提升團隊成員的專業(yè)素養(yǎng)和綜合能力，為智能財務決策體系的持續(xù)優(yōu)化和創(chuàng)新提供有力保障。

2.5 信息安全保障體系

信息安全保障體系的構建是一個多維度、系統(tǒng)性的工程，通過確立全面、系統(tǒng)的信息安全策略框架，明確信息安全管理目標、原則及操作流程，形成一套完整的涵蓋數(shù)據(jù)分類管理、訪問控制機制、安全審計與監(jiān)控、應急響應與災難恢復等關鍵領域的信息安全管理制度體系，從而實現(xiàn)全方位、多層次地保護財務數(shù)據(jù)安全。具體而言：信息安全策略框架與制度層面，以保障數(shù)據(jù)保密性、完整性、可用性為核心目標，可將財務數(shù)據(jù)按敏感程度分為不同級別，針對各級別單獨制定嚴格的存儲、傳輸和訪問規(guī)則；訪問控制方面，采用多因素身份驗證，融合密碼、指紋識別、動態(tài)驗證碼，確保用戶身份真實可靠，同時基于用戶角色與屬性，實施最小化權限分配，定期審查更新權限；數(shù)據(jù)加密方面，使用SSL/TLS確保數(shù)據(jù)傳輸安全，結合全盤加密技術與數(shù)據(jù)庫加密引擎保障數(shù)據(jù)存儲安全；安全審計方面，運用機器學習算法構建行為模型，檢測異常操作，實現(xiàn)快速預警和審計報告生成；定期開展風險評估，通過收集情報、漏洞掃描、模擬滲透等手段，全面識別潛在威脅；同時制定并定期演練應急預案，明確事件分級與處理流程，建立異地災備中心，確保面對安全事件能迅速響應，最大程度降低損失[8]。

3 建設智能財務體系的挑戰(zhàn)

大數(shù)據(jù)背景下，建設企業(yè)智能財務決策體系面臨著諸多難點與挑戰(zhàn)。技術層面，大數(shù)據(jù)的海量增長、實時性需求以及數(shù)據(jù)集成整合的復雜性，對智能財務數(shù)據(jù)的采集、傳輸、處理、存儲提出了極高要求，企業(yè)需不斷升級硬件基礎設施，優(yōu)化算法模型，以實現(xiàn)數(shù)據(jù)的實時分析和高效的決策支持。如：采用Hadoop大數(shù)據(jù)存儲平臺與Spark計算框架的分布式存儲與并行計算架構提升數(shù)據(jù)處理能力；引入RDMA等高速數(shù)據(jù)傳輸協(xié)議確保數(shù)據(jù)實時傳輸；運用強化學習等技術優(yōu)化算法實現(xiàn)復雜業(yè)務場景的精準實時分析。業(yè)務方面，智能財務決策體系需深度融入企業(yè)現(xiàn)有流程，但不同企業(yè)業(yè)務流程差異顯著，融合過程難度大，需開展流程挖掘與優(yōu)化，借助流程建模技術梳理流程并結合智能財務特點設計滿足企業(yè)特定需求的決策支持系統(tǒng)。管理方面，員工因工作習慣、技能掌握困難、職業(yè)前景擔憂等因素易對新系統(tǒng)新方法產(chǎn)生排斥，實際應用中，可通過設計分層分類培訓體系，為財務人員提供數(shù)據(jù)分析、智能工具應用課程，為管理人員開展數(shù)字化戰(zhàn)略與智能決策培訓，以提升員工對新系統(tǒng)新方法的認知與適應能力，促進智能財務在企業(yè)內(nèi)的推行與應用。安全合規(guī)方面，數(shù)據(jù)安全和隱私保護是關鍵要點，技術上除采用常規(guī)加密技術外，還可利用同態(tài)加密實現(xiàn)密文計算、零知識證明驗證數(shù)據(jù)真實性以防止數(shù)據(jù)泄露[9]；管理制度上，通過構建數(shù)據(jù)安全治理框架，明確數(shù)據(jù)所有者、管理者、使用者職責，建立數(shù)據(jù)脫敏機制處理敏感數(shù)據(jù)，定期開展安全評估與合規(guī)審計，確保符合法律法規(guī)[10]。

4 結論

本文聚焦大數(shù)據(jù)環(huán)境下的智能財務決策體系研究，構建了由數(shù)據(jù)資源層、決策支撐層和決策服務層組成的完整架構體系。在數(shù)據(jù)資源層，運用ETL技術實現(xiàn)內(nèi)外部數(shù)據(jù)的集成處理與存儲管理，為上層分析提供可靠的數(shù)據(jù)基礎；決策支撐層通過本體表示法構建知識庫，并基于系統(tǒng)流程建立模型庫和方法庫，有效實現(xiàn)從數(shù)據(jù)到知識再到?jīng)Q策的智能化轉換；決策服務層則依托各類智能財務決策服務，將分析結果以可視化方式呈現(xiàn)，為管理決策提供直觀支持。該體系通過多層次協(xié)同設計與多技術融合應用，顯著提升了企業(yè)財務管理效能和決策質(zhì)量，有力推動了企業(yè)的數(shù)字化轉型進程。展望未來，隨著區(qū)塊鏈、量子計算等新興技術的發(fā)展，通過持續(xù)優(yōu)化智能財務算法模型，該體系可進一步擴展至跨國企業(yè)復雜財務分析、智能風險管理等前沿領域，引領財務管理模式的創(chuàng)新升級。

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【通聯(lián)編輯：王力】