大數據視角下財務管理工作的分析

引言

在數字經濟蓬勃發展的當下，大數據技術廣泛運用到財務管理中。相對于傳統的財務管理工作來說，借助大數據可以為財務管理工作提供海量信息，能為財務分析與決策工作提供更加有效的數據支持，通過全新的視角深人剖析現階段財務管理過程存在的不足，以便于財務工作人員提高工作認識，落實有效的財務管理方案，為財務管理工作開展提供有效技術保證。

一、大數據對財務管理的影響

大數據技術正重塑財務管理工作范式，在運用大數據開展財務管理工作時，可以借助強大的數據分析技術，對財務數據進行有效統計，并針對性地提出財務管理過程存在的風險因素。相對于傳統的財務管理工作來說，大數據技術可以轉變以往數據來源單一滯后的情況，可以在更加復雜的環境下進行動態化的數據分析，以滿足財務管理工作的需求。在大數據的支持下，財務管理過程可以突破數據邊界，能將更多信息以及數據納入到管理范疇，此過程形成了多維度的財務管理體系，利于促進財務管理工作的開展。

在處理效率層面，大數據技術的運用可以進一步提高分布式存儲效率，通過運用并行計算技術也能夠解決傳統數據處理的性能瓶頸。大數據技術可以實現快速的財務數據分析，能對財務異常數據的波動進行管理，并總結趨勢規律，以為財務管理以及決策提供可用信息，不僅拓展了財務管理的深度，也保證了財務管理的廣度。

在大數據技術的支持下，財務決策支持體系不斷優化，通過運用大數據技術，能有效地構建歷史數據訓練預測模型，借助模型對不同財務策略的實施效果進行模擬，可以確保資金的科學配置，能提高成本控制效率。實時數據監測系統可以借助預設閾值自動觸發風險預警，這樣提高了財務管理過程的主動防控效率，避免了風險問題的發生，也實現了對財務信息的有效管理。借助大數據技術，對財務數據進行了全方位的管理，可以確保財務管理工作深人開展，成為戰略管理的重要支撐力量。

二、大數據視角下財務管理的核心挑戰

(一)數據治理難度高

大數據時代，財務數據呈現出結構化與非結構化數據交織特點，這也給財務管理帶來一定的難度。傳統財務系統依賴財務憑證、報表等結構化數據，現如今的財務管理更加要重視對非結構化數據的處理。現階段的數據格式多樣，從聊天記錄的自然語言到設備監測的二進制代碼，為了提取更多可用的信息，需要重視數據的處理與格式轉換。此過程要給予人工與算法結合的方式，全面地對有效的信息進行收集，以此為財務管理工作開展提供有效保證。在數據管理層面，更是面臨嚴峻的考驗，對于財務工作人員來說，數據的治理難度十分高，需要財務人員掌握有效的技術手段，還要重視對海量數據的采集、傳輸，避免因操作不當導致數據丟失或錯誤問題。在整理第三方數據時，若出現劣質數據進人財務分析模型中，必然會影響到預算結果，出現偏差，造成風險誤判情況。此外，數據的合規要求也不斷升級，對于一些財務數據來說，需要考慮敏感信息的使用限制，要基于法律規定，避免出現法律風險，這樣才能提高

財務數據質量水平[2]

(二)技術應用門檻大

財務管理向大數據轉型，此過程需要進一步應用先進技術手段，以突破技術障礙。傳統的財務軟件通過關系型數據庫開發，無法承載PB級數據的存儲，也不能進行實時數據的分析。在引人分布式存儲系統(如Hadoop)并行計算框架(如Spark)時，需要對原有的系統架構進行優化，也要解決以往系統的數據對接問題，此過程還要重視協議的兼容性。在實際運用過程中，要考慮數據接口是否匹配。這些技術問題會導致財務數據延遲，也會出現丟失情況，不利于財務報表編制工作開展，不能為決策提供時效。

技術應用的復雜性挑戰需要不斷的優化。利用機器學習模型過程，需要財務人員增強風險預警意識，還要掌握Python、R等編程語言，也要熟悉決策樹、神經網絡等算法邏輯。

這些技術性的要求給財務人員帶來一定的壓力，尤其面對復雜的數據工具，一些財務人員無法深度應用。在技術的不斷發展過程中，技術迭代也十分快，需要財務部門持續投人資源跟進，以確保技術應用效率，提高財務管理水平。

(三)協同機制待完善

大數據驅動的財務管理，需要多個部門進行協同，以此確保財務管理的效率。財務分析更多依賴于市場發展動態，多部門的數據整合過程會出現標準不統一、更新頻率差異等情況，影響了數據的整合。例如，當營銷數據按日更新時，技術部門的系統日志無法以小時為單位，需要財務部門進行數據的協調，此過程會耗費大量的時間與精力。當跨部門協作的流程沒有形成閉環，必然會出現財務管理過程的不足，無法滿足現有的協同機制。財務分析需要從市場、運營以及技術部門入手，要重視多個部門之間的數據收集與管理。在財務預算編制過程中，若在獲取數據過程存在一定的疏忽，沒有獲取最新數據，則會導致預算方案與實際需求脫節。此外，數據共享機制也需要優化，若不健全也會影響財務數據管理，制約財務分析的完整性，使得大數據技術難以發揮協同效應。

三、大數據視角下財務管理的策略

（一)構建數據治理體系

大數據時代的財務數據呈現顯著的多源性特點，為了提高財務管理效率，需要重視構建數據治理體系。要基于對數據類型的分析，明確財務數據儲存過程的巨大差異。全面地打造高質量的全生命周期數據治理方案。此過程要針對數據采集方式，全面地進行有效規范化處理。以網絡輿情數據為例，在獲取與財務相關的數據時要從多方面人手，先設定關鍵詞庫，通過有效的方式，運用大數據處理技術，對無效的信息進行過濾，并根據碎片化的文本數據進行有效轉化，以獲取適合的財務信息，進一步應用到財務分析以及相關決策過程。通過打造高效的數據治理體系，建立數據標準化管理機制，能對各個數據進行編制，提高了數據的儲存效率，也能夠確保獲取更多不同渠道的數據信息，以實現無縫對接，為財務管理工作的全面開展提供有效保證。

數據質量把控也十分關鍵，提高數據質量可以確保數據治理體系更加完善。此過程需要從多方面入手，在數據采集階段，要結合與財務相關的內容，進行錯誤數據的攔截，要針對性地進行數據校驗，分析數據管理過程的異常情況，以此實現有效的數據對比。對于財務管理工作來說，財務數據管理是重中之重，數據的處理過程也要確保信息的準確性。可以將數據進行分類，并采取數據掩碼、加密存儲等防護措施。此外，也要建立定期的數據質量審計機制，從數據獲取的準確性以及及時性入手，針對性地進行方案優化，形成持續優化的財務數據治理閉環。實際的操作中，也要引入數據跟蹤系統，對數據進行科學的驗證，全面地開展數據追溯，以提高財務管理的精細化水平]。

(二)推進技術融合應用

傳統財務管理需要不斷地升級優化，在大數據時代背景下，財務管理的處理效率以及儲存容量都需要不斷提高。推進技術融合可以提高財務管理水平。此過程可以采取分步實施、漸進升級的策略。在財務管理過程中，適當地引入分布式存儲方式，從海量歷史數據的遷移入手，將其移至Hadoop分布式文件系統中，此時要考慮到數據庫的存儲壓力，重視保留原有系統處理高頻交易數據。在分析工具的運用過程，要以財會人員為主，重視提供更加便捷的操作方案。借助可視化的界面，確保財務管理過程更加高效，此時財務人員無需進行復雜代碼的編寫，可以隨時完成對財務信息以及數據的有效管理。例如，借助Tableau、PowerBI等工具，可以實現財務數據的有效轉化，將財務內容以圖表的方式呈現，確保財務分析過程更加直觀，以此全面地了解財務收支情況，明確財務成本結構，有效地降低大數據技術應用門檻4。

面對快速迭代的大數據技術，也要重視科學進行技術選型，通過打造選型機制提高財務管理工作效率。此過程可以從技術的融合人手，引入Tensor-Flow、PyTorch等深度學習框架，在財務管理過程有效地構建財務預測模型。當出現內部技術能力不足時，可以科學地開展業務技能培訓，與相關單位建立合作，確保財務人員能夠提高對大數據技術的應用能力。通過有效的協作，以提高財務人員對大數據技術的認知水平，避免形成過度依賴外部技術的局面。此外，為了提高財務工作質量，也要進一步建立技術應用效果評估體系，開展動態化的財務管理，確保有效技術應用到位，為財務工作順利開展提供技術支持。

(三)優化跨部門協作流程

優化跨部門協作流程可以進一步提高財務管理水平。當出現跨部門數據協同不暢時，更多的因素在于流程割裂、標準缺失。因此，需要進行有效的優化，確保部門之間的協作效率。通過圍繞財務數據開展部門協作，可以對財務信息進行高效的利用，實現了大數據背景下財務的科學化管理。在優化部門協作流程時，財務工作人員要積極與其他部門進行溝通，從財務相關的業務人手，重視借助現代化技術手段，開展部門協作，以確保數據獲取后的準確性，保證財務結算工作深人開展，按時完成財務相關的業務。

在預算編制、成本控制等核心業務場景中，可以基于對大數據技術的應用，推行數據驅動的協同決策模式。以財務管理部門為核心，搭建共享數據看板，對相關的財務數據以及業務內容進行展示，確保財務數據與業務指標進行有效的關聯。以為各項工作開展提供有效參考。為保障數據安全，也要重視打造完善的數據安全共享協議，劃分責任，對于一些重要的數據來說，可以設置獲取權限，以此實現對數據的科學化操作，確保數據的可追溯性。

（四）強化動態風險防控

大數據環境下的財務風險具有隱蔽性強的特點，在開展財務管理工作時需要重視強化動態封口防控，結合大數據視角，針對性地進行有效的財務管理優化，打造覆蓋數據、技術、流程的多維風險防控體系，以提高財務管理水平。在數據監測維度，可以進一步完善智能預警模型，結合財務管理內容設定關鍵指標波動閾值，當出現異常數據時可以隨時進行預警。例如，當某項成本支出連續三日超過歷史均值 15% 時，通過預警的方式，推送相關的財務數據給負責人，以保證財務管理效率。借助大數據技術，也能對相關的歷史案例進行統計，形成對比參考數據，便于財務人員科學地進行風險分析。通過使用機器學習算法對歷史數據進行訓練，并進一步建立動態閾值模型，確保設置的預警規則更加適應各項業務變化。針對技術應用風險，也要定期開展大數據平臺的安全評估工作，從模型入手，加強有效的測試，確保有效的規避漏洞，以提高風險防控效率，確保在極端情況下的數據可用性，以提高業務連續性。

跨部門協作流程中設置多級數據審核節點。針對大額資金實施雙人復核與交叉驗證機制，防范數據傳遞失誤引發的決策偏差。例如，重大投資項目財務評估需業務、財務、風控部門獨立審核數據，保障準確性。構建風險案例庫，提煉風險特征與應對策略，形成可復用的防控經驗。運用機器學習深度挖掘案例庫，自動識別潛在風險模式，持續提升風險預判能力。定期組織風險防控演練，模擬數據異常、系統故障、外部攻擊等突發場景，檢驗應急響應有效性，從而全面提高大數據背景下財務管理水平。

結束語

大數據技術為財務管理帶來機遇，同時也帶來一定的挑戰。在此過程中需要不斷地建立科學的數據治理體系，從財務管理工作人手，深人地打造高質量的財務管理體系，加強財務風險防控能力，確保財務工作過程科學地利用大數據技術，以實現從傳統核算向戰略決策的職能轉變。在技術的不斷推進下，大數據技術得到進一步發展，財務工作人員需不斷探索創新財務管理模式，從而提高財務管理的整體質量。

參考文獻：

[1]黃子涵.業財融合視角下企業財務管理轉型探究.投資與創業，2024，35(22):59-61.

[2]余薇.數字化轉型視角下事業單位財務管理探討.行政事業資產與財務，2024(22):112-114.

[3]高朋朋.協同視角下公立醫院財會監督問題與策略.財經界，2024(32):132-134.

[4]安曉麗.大數據視角下企業財務管理優化研究[].財會學習，2024(28):17-19.

[5]董芬.內控視角下企業財務管理模式優化研究.中小企業管理與科技，2024(18):191-193.