大數據背景下企業財務管理研究

[中圖分類號]F275 [文獻標識碼］A [文章編號]1673-0194（2025）14-0079-03

0引言

數字經濟時代的到來，對企業財務管理提出了更高要求，傳統注重人工核算與經驗判斷的財務管理模式已難以適應快速變化的市場環境。大數據技術通過整合多渠道數據資源、強化數據實時分析，為企業財務決策的科學化與風險防控的精準化注人新動能。然而，企業在大數據技術應用過程中普遍面臨數據質量波動、預算動態調整滯后、成本歸集顆粒度不足等挑戰，制約著管理效能的提升。本文聚焦于數據監控、財務預測、成本控制與風險管理四大維度，系統探討大數據背景下企業財務管理的優化路徑，旨在為企業提升資源配置效率、增強市場應變能力提供解決方案。

1大數據技術對企業財務管理的核心價值

1.1提升財務決策支撐能力

大數據技術的應用有效提升了企業財務數據的決策價值。企業通過構建跨系統的數據共享平臺，整合采購、生產、銷售等多環節的業務數據，使得財務分析不再局限于傳統報表的靜態信息。智能分析工具能夠自動識別資金流水中的異常交易，結合歷史銷售趨勢與市場環境變化，生成動態的資金需求預測模型，這種數據驅動的預測模型可以讓管理層及時調整資金分配策略。在應收賬款管理中，財務系統通過分析客戶付款記錄與行業信用數據，自動生成風險評級報告，幫助財務部門制訂差異化的收款方案，如此既能保障資金回籠效率，又能維護客戶合作關系。

1.2加快財務流程自動化轉型

財務流程的自動化改造能夠顯著提升工作效率。電子發票管理系統通過圖像識別技術自動提取票面信息，與稅務平臺直連完成驗真驗重，將發票處理時間從人工操作的數小時縮短至即時完成。銀行對賬模塊利用規則引擎匹配企業賬簿與銀行流水數據，自動標記差異條目并生成調整建議，使月度對賬工作量明顯減少。在費用報銷場景中，移動端審批流程與智能審核系統的結合，實現從票據上傳到款項支付的全流程線上化，員工無須填寫紙質單據，財務人員可通過預設的審核規則快速完成合規性核查。這種變革不僅能降低人力成本，還能將報銷周期從傳統模式的一周壓縮至兩天內[1]

2大數據背景下企業財務管理面臨的現實困境

2.1多源數據整合存在困難

企業財務數據來源涵蓋業務運營系統、供應鏈管理平臺及銀行交易接口等多個渠道，不同系統間的數據編碼規則與存儲格式差異顯著，業務單據的流水號生成邏輯與財務憑證的科目映射標準難以統一，導致數據整合過程中頻繁出現字段錯位與邏輯沖突。業務部門使用的獨立軟件的數據輸出格式與財務系統對接規范不符，手工導出再導入的操作方式不僅增加工作量，還易引發數據丟失或竄改風險。歷史數據的清洗任務尤為艱巨，早期紙質憑證的電子化存檔存在字跡模糊、信息缺項等問題，需要投入大量人力進行數據補錄與校驗。部分企業因成本壓力選擇跳過關鍵字段清洗，直接導致分析模型輸出結果失真。第三方數據供應商提供的市場情報與行業報告因統計口徑不一致或數據采集周期不同步，與內部財務數據難以形成有效關聯，財務人員不得不耗費時間進行數據對齊與邏輯修正。這種“數據孤島”現象嚴重制約了企業數據分析能力的提升，影響了財務管理工作順利開展。

2.2預算編制與執行存在偏差

部分企業在預算編制過程中過度依賴歷史數據，未能充分考慮市場供需波動與政策調整的突發影響。例如，制造業企業沿用陳舊的成本分攤系數，導致新品研發預算嚴重偏離實際物料價格。另外，部門協同機制缺失問題突出，銷售部門提供的市場預測數據與生產部門的產能規劃存在時間斷層，財務部門編制的年度預算經常出現執行偏差。預算動態調整能力不足的問題也很明顯，傳統預算系統依賴月度或季度人工復盤，無法實時捕捉原材料價格波動或匯率波動，導致預算執行出現偏差。例如，外貿企業未能及時調整海外倉儲備預算，導致季度末出現現金流緊繃問題[2]。預算執行監控環節的技術短板問題同樣顯著，部分企業采用傳統表格工具跟蹤預算支出，跨表數據引用錯誤與版本混亂問題頻發，導致實際支出與預算內容無法精確匹配的情況普遍存在。這種預算內容與實際支出脫節問題直接削弱了預算控制的約束力。

2.3成本控制精細度有待提升

隱性成本識別技術尚未成熟，企業缺乏對設備閑置損耗、供應鏈中斷風險等間接成本進行量化評估的工具，物流環節的天氣影響因素常被忽略，致使運輸成本頻繁超支。費用分攤規則設定存在模糊地帶，市場營銷費用在不同產品線間的劃分缺乏客觀標準，人工干預比例過高，導致成本歸集結果爭議不斷。供應鏈成本聯動分析能力薄弱，從原材料采購到終端配送的全鏈條數據未能實現貫通，采購部門與生產部門使用獨立成本核算模型，同一批物料的入庫價與出庫價出現價格倒掛。成本控制工具的智能化程度不足，多數企業仍依賴靜態標準成本法，未能引入動態優化算法調整工序能耗指標，工藝改良帶來的節能收益因核算模型滯后未能及時體現出來，嚴重制約了成本管控能力的提升。

2.4風險預警體系存在漏洞

資金流動性監控存在盲區，企業對應收賬款賬齡結構與供應商付款周期的關聯分析不足，客戶集中度風險識別滯后，易引發連鎖債務危機。合規審查覆蓋范圍有限，稅務風險篩查僅聚焦于常規票據校驗，跨境交易中的轉移定價合規性審查存在明顯疏漏。異常交易識別響應速度慢，傳統規則引擎依賴設定的固定閾值，無法自適應識別新型舞弊手段，采購系統中的虛假供應商注冊漏洞往往歷時數月才能通過人工對賬發現。風險預警模型更新機制僵化，年度性參數調優頻率無法匹配市場信用環境變化速度，金融機構客戶信用評分模型更新滯后，導致高風險客戶授信額度失控。這種預警機制反應遲鈍問題使企業暴露在不可預見的經營風險之中。

3大數據背景下企業財務管理優化路徑

3.1實時監控財務數據，確保數據準確

第一，建立全業務鏈數據采集體系。在生產線部署工業級振動傳感器與溫度探頭，實時采集設備運行參數與能耗波動數據，通過5G工業網關將每秒產生的數據包傳輸至邊緣計算節點進行初步清洗，避免網絡延遲導致時序錯亂；在倉庫管理環節引入超高頻射頻識別讀寫設備，每件物料出人庫時自動掃描電子標簽信息，與倉儲管理系統實時同步庫存變動情況，避免人工掃碼出現漏掃、錯掃問題[3]

第二，銷售終端升級智能收銀系統。每筆交易生成的電子小票通過區塊鏈技術進行哈希加密，確保交易時間、金額、商品編碼等核心字段不可更改，數據上傳至財務中臺后自動觸發應收賬款確認流程，同時對接稅務平臺完成發票驗真驗重，避免虛開發票風險。

第三，構建三層數據校驗機制。在數據入口部署規則引擎，設置供應商付款周期不得超過合同約定賬期、費用報銷單據必須附有電子發票流水號等硬性校驗規則，實現系統自動攔截缺失關鍵字段或邏輯矛盾的數據條目。在數據處理環節，采用圖像增強算法修復歷史紙質憑證中的模糊字跡，通過光學字符識別技術提取關鍵信息并與業務系統元數據交叉核驗；在數據存儲階段，應用分布式加密架構，對客戶銀行賬號、員工身份證號等敏感信息進行AES-256加密，對訪問實施動態令牌認證機制，每次數據調取需要通過生物特征驗證并留存完整操作日志，審計部門可隨時追溯數據訪問軌跡，確保數據全生命周期安全可控。

3.2智能財務預測，優化預算管理

首先，整合企業資源計劃系統與客戶關系管理系統的歷史數據，構建多維度預測模型庫，將過去五年的銷售數據與行業景氣指數進行關聯分析，通過時間序列算法生成未來12個月的銷售收入預測熱力圖，動態調整產品線預算分配權重。

其次，在預算管理系統的預算彈性調整模塊設置智能觸發條件，當監測到大宗商品期貨價格波動超過5% 時，系統自動重算相關產品的成本預算，并向采購部門推送備選供應商比價清單，同步調整生產部門的原料采購計劃。搭建跨部門協同平臺，實現銷售預測數據與生產計劃的實時聯動，如銷售部門輸入的市場預期數據即時映射至產能規劃模塊，平臺根據設備負荷率與人員排班情況生成產能預測結果，反向修正市場費用投放比例，這種閉環反饋機制可以將傳統預算編制周期從4周縮短至5日[4]

最后，在預算執行監控儀表盤中增設多層級可視化視圖功能，使區域經理可查看轄區銷售費用消耗進度，并設置紅黃綠三色預警標識，當某部門差旅費超支達預算的 80% 時自動凍結后續報銷流程，并向審計委員會發送電子風險提示。管理層可通過移動端隨時調取預算差異分析報告，結合市場變化動態調整資源配置策略，確保預算執行的靈活性與精準度。

3.3精細化成本控制，降低運營成本

第一，在生產線關鍵設備上加裝智能電表與流量計，實時采集每批次產品的能耗數據，通過制造執行系統關聯產品工單信息，動態計算單位產品的直接能源消耗成本，并生成設備能效排名報告，指導車間優化生產排程。在物流調度系統中融入高德地圖實時路況數據與車輛載重傳感器信息，智能規劃運輸路徑，將同城配送的空駛率降低 22% ，同時對接氣象局應用程序編程接口（ApplicationProgramming Interface，API），在暴雨或冰雪預警時自動啟動應急線路方案，減少運輸延誤損失。

第二，升級費用分攤模型，依據產品線實際銷售額、客戶復購率與新客轉化成本等指標對市場推廣費用進行動態分配，消除傳統按銷售額比例分攤的粗放模式。將供應鏈成本穿透分析平臺與供應商報價系統相連接，實時監測原材料價格波動趨勢，當某型號鋼材采購價格連續3周上漲超過市場基準價的 2% 時，系統自動觸發替代物料尋源流程，向采購部門推送可替換的供應商清單，并計算工藝改造成本與預期節支效益。

第三，建立成本審計數字化流程，使審計人員通過移動終端掃描車間設備二維碼，即可調取該設備過去半年的維護成本與產能數據；現場核查能耗異常點并生成改進建議書，以降低生產成本。

3.4強化風險管理，優化內控流程

首先，風險數據中心要整合央行征信數據、稅務發票全票面信息及行業黑名單庫，通過圖計算技術構建供應商關聯圖譜，自動識別隱性關聯交易與圍標串標風險。在資金流動性監控系統中增設智能預警模型，當應收賬款周轉天數超過客戶信用賬期15日時，系統自動下調該客戶信用評級并限制訂單賬期，同步向法務部門推送債權確認函模板，啟動法律保全程序[5]

其次，在內控流程引擎中植入智能規則，使費用報銷單的審批流根據金額閾值自動分流，2萬元以下支出由部門經理審批，2萬～5萬元追加財務總監審核，5萬元以上須執行董事簽批，每級審批操作均需要生物特征驗證并加蓋數字時間戳。在合同管理系統中增設智能比對功能，實現新簽采購合同的關鍵條款與歷史合作記錄自動比對，當某供應商交貨違約率超過 3% 時，系統自動標注風險提示并建議啟用履約保證金條款。

最后，建立風險處置知識庫，收集整理過去3年發生的風險事件處置方案，當系統識別到相似風險特征時，自動推送歷史處置案例與法律顧問建議書，輔助管理人員快速決策。審計追蹤系統可記錄每次風險處置過程，生成改進建議報告，并將其反饋至內控流程優化環節，形成從風險識別到整改落實的完整閉環管理機制。

4結束語

在數字經濟快速發展的背景下，大數據技術已成為推動企業財務管理變革的核心驅動力。通過構建實時數據監控體系、開發智能預測模型、實施動態成本控制機制以及強化風險管理，企業能夠顯著提升財務決策的科學性和資源配置的有效性，為應對復雜的市場環境提供有力支撐。然而，數據標準化程度不足、預算編制與執行有偏差、成本歸集顆粒度不足以及風險響應滯后等，仍是制約大數據技術深度應用的現實瓶頸。企業需要立足實際業務場景，持續優化數據治理流程，強化跨部門協同能力，深化大數據技術與財務管理的融合，在提升資金使用效率、降低運營風險的同時，逐步建立滿足數字化轉型需求的新型財務管理模式。只有將大數據技術與管理工作有機結合，才能真正挖掘大數據技術的應用潛力，為企業在數字經濟時代搶占發展先機注入新動能。

主要參考文獻

[1]楊婕.大數據技術在事業單位財務管理中的應用［J].商訊，2025（4）：45-48.

[2]孫惠梅.大數據技術在企業財務管理中的應用與效益分析［J].中國集體經濟，2025（5）：153-156.

[3」李思逸，程詩.大數據技術在企業人力資源管理中的應用［J].上海輕工業，2025（1）：181-183.

［4]鐘倩玉.大數據技術在酒業財務管理中的應用探索［J]．中國酒，2025（1）：64-65.

[5]何冬冬.大數據技術在財務管理中的應用［J］.電子技術，2024（12）：302-303.