論大數據背景下企業投融資管理的創新路徑

摘" 要：在大數據背景下，應用大數據技術，企業能夠分析市場趨勢，科學評估投融資風險，提高投融資的成功率。為了彰顯大數據的管理優勢，企業不僅需要加強“大數據+投融資”管理頂層設計，搭建具有長效性的大數據賦能架構，也需要優化投融資體系，共建數字化投融資平臺。此外，企業還需要創新投融資模式，以滿足“大數據+投融資”管理需求，進而提高企業的投融資管理質量。

關鍵詞：大數據；企業；投融資管理

【DOI】10.12231/j.issn.1000-8772.2025.04.010

引言

投融資主要是指企業在優化配置資源期間投融資決策、資金籌措形式、投資使用形式的統稱，其目的是壯大企業，提高經濟效益。企業的融資方式主要有兩種，即內源融資、外源融資；投資方式包括直接投資、間接投資。實踐證明，投融資方式有著可選性，只有投融資風險可控、效益較高，才能滿足企業調配資源穩健發展的最終需求，所以投融資管理的重要性可見一斑。在以往的投融資管理中，企業可能會因為信息不對稱、經驗不足、客觀判斷不全面等原因，出現投融資不及預期的情況。為了規避上述情況，部分企業積極探索“大數據+投融資”管理路徑，并在此基礎上加大管理創新力度。然而，在創新實踐中，存在頂層設計欠佳、平臺不夠穩定、保障性條件不充分等問題。為了解決上述問題，助力企業投融資管理提質增效，探索大數據背景下企業投融資管理的創新路徑顯得尤為重要。

1 概述大數據

大數據屬于一種巨量資料，因為資料規模過于龐大，無法用主流軟硬件加以處理，所以催生了大數據技術，用以獲取、存儲、挖掘大數據，為企業管理提供有利條件。大數據有著實時性強、種類多、內含價值高等特點，需要運用高新技術加以管理，如人工智能、云計算、物聯網等技術，這說明大數據技術可集成、可延伸，可賦予數據資源綜合管理創新性。從理論上講，大數據源自各個領域，并能在不同的領域釋放價值。在此基礎上，“大數據+投融資”管理理念應運而生，指的是在企業投融資領域采集數據，利用技術手段分析企業資金運行現狀以及生產經營綜合實力，同時根據企業發展決策與未來經營等需求，通過內源融資、外源融資、直接投資、間接投資及其他渠道與方法籌集、利用資金，助力企業發展。在“大數據+投融資”管理中，部分企業存在下述問題：第一，頂層設計效果欠佳，未能認識到大數據與投融資管理融合的必要性，導致企業發展規劃未能向基于大數據投融資領域傾斜的后果。第二，在大數據背景下，投融資管理架構不夠穩定，存在理論基礎薄弱、應用模塊較少等問題。第三，大數據未能在企業投融資管理的各個環節發揮應有的作用，主要源于依托大數據而構建的管理體系有待優化。第四，金融服務與企業合作共建投融資平臺的力度有待加強，存在銀企對接效率不高、數據支持水平較低等問題。第五，企業投融資管理渠道較窄，管理模式有待創新，不利于在大數據背景下提升企業投融資管理能力。第六，部分企業“大數據+投融資”管理的保障條件不充分，有礙投融資管理的提質增效。

2 大數據背景下企業投融資管理的創新價值

2.1 分析市場趨勢，抓住投融資機遇

企業投融資管理的目的是讓資金“活”起來，滿足自身運營需求。企業發展受市場影響，了解市場動態是提升運營水平的關鍵之一，雖然一些經驗多、規模大的企業可以根據以往的投融資管理實例做出判斷，但實踐證明市場瞬息萬變，主觀判斷可能會造成脫離實際的后果，使得企業無法抓住投融資機遇。為了避免出現上述情況，企業應運用大數據技術，多維度采集市場數據，對投融資環境進行客觀研判，分析政策、市場競爭、法規等因素是否會影響投融資，繼而拓寬投融資視角，全面預判市場發展趨勢，把握住更多的發展機會[1]。

2.2 科學評估風險，優化管理決策

投融資具有風險性，控制風險是投融資管理要點之一。為了管控風險，企業通常會根據自身抵御風險的能力，制定管理規定，對投融資行為加以約束。相較于上述風控方式，基于大數據的投融資風險管理更具科學性，其主要源于企業可收集巨量數據，并利用人工智能技術從中提取與投融資相關的關鍵詞，這些關鍵詞是在投融資領域有特定意義的字串，具備學術性、專業性以及相關性。通過縝密分析，可依托知識圖譜直觀展示關鍵詞之間的關聯，滿足企業深度分析投融資風險因子以及風險成因的需求。在此前提下，科學評估風險，有預見性地優化管理決策，繼而在降低風險產生概率的同時，追加投融資效益。

2.3 多方數據共享，提高投融資成功率

大數據源自網絡，網絡有著開放性。從理論上講，企業可依托網絡持續獲取與投融資相關的數據。在企業認識到數據屬于一種資源的情況下，數據保護意識不斷增強，這是產生數據共享壁壘的原因之一，消除該壁壘的辦法是達成數據應用共識。基于此，企業可依托價值鏈重新定義投資、融資，并依托價值鏈創新內源融資、間接投資及其他投融資的形式。價值鏈上的企業維系合作關系，以公有鏈為載體，可共享非涉密的投融資數據，用以了解彼此的運營情況，從共贏角度出發匯聚集體力量以解決運營難題，掃清基于價值鏈的投融資障礙，也可在多方協作的基礎上提高投融資成功率。

3 大數據背景下企業投融資管理的創新路徑

3.1 戰略定位，加強頂層設計

基于大數據的投融資管理無法一蹴而就，需要企業做好長期發展規劃，在“大數據+投融資”管理領域調配資源。為了做到這一點，企業需要從戰略角度加強頂層設計，設計要點有以下幾個：第一，理順戰略視角下的“大數據+投融資”管理邏輯，解決戰略目標是什么、怎樣能達成目標等問題，使投融資管理符合企業經營理念與愿景，并配置資源、明確分工、制定步驟，有條不紊地實現投融資管理創新目標。第二，頂層設計需要“向后看”，無論是企業所在行業的發展趨勢，還是大數據技術持續變革，都會影響企業的戰略決策，企業需根據以往的經驗、當下的能力合理預判發展趨勢，立足遠景加強頂層設計，解決“大數據+投融資”管理創新力度較小且缺乏前瞻性的問題，保證技術變革、企業改革、行業發展三大走勢有著一致性，使企業基于大數據的投融資創新更有遠見、更有意義。第三，制訂有實操性的戰略發展方案，以明確“大數據+投融資”管理創新定位，同時對創新發展渠道加以規劃，還要革新業務流程，保證組織框架、崗位責權、管理制度等清晰明確且切實可行，保證創新實踐環環相扣，進而達到從上至下實現投融資管理創新目標的效果[2]。

3.2 搭建架構，為“大數據+投融資”長效管理奠定基礎

為了使大數據在企業投融資管理中持續發揮作用，并參與到投融資決策、風險評估、效益分析、成本控制等管理環節，就需要企業搭建“大數據+投融資”管理架構，為大數據不斷釋放價值奠定基礎。該架構主要包括以下幾個部分：第一，理論部分。企業需要將戰略管理理論、投融資管理理論，以及大數據理論融合起來，還要根據自身發展定位與趨勢，將市場經濟理論、法治理論、政策理論等引入長效管理架構，保障管理創新的前瞻性、綜合性，同時保證大數據在投融資管理中的應用有據可依。第二，數據部分。投融資數據化的關鍵之一是企業擁有巨量的數據資源，這需要企業建設數據資源池，將若干數據源端初始數據匯聚到服務器上，用以建設數據匯集層。同時，統一格式，對初始數據進行預處理，而后再清洗數據，得到有效性較強的數據資源。從數據融合角度出發，做好結構化關聯處理工作，進一步提高數據質量。為了擴大數據池，需要持續跟蹤目標初始數據，其間還可以使用采集控制、威脅評估等技術手段，保證數據安全，滿足投融資管理需求。第三，應用部分。在發揮大數據技術集成優勢的條件下，根據企業投融資管理創新需求設置應用模塊，該模塊主要分為兩類，即投資管理模塊和融資管理模塊，涉及內源融資、外源融資、間接投資、直接投資等方面，并根據管理情況加以細分。以內源融資為例，可設置定額負債投資轉化、留存盈利投資轉化等應用模塊，對大數據定點采集與利用給予支持，提高投融資管理工作質量。第四，運維與升級部分。因為大數據不斷發展，軟硬件需要同步更新，加之數據安全問題客觀存在，所以企業不僅要在管理創新上花心思，還要重視大數據系統的運維與升級，保證該系統能夠可持續地發揮作用。第五，人機交互部分。利用人機交互技術優化、簡化、美化投融資管理操作界面，確保工作人員能在初步掌握計算機技術的條件下運用大數據精準解決投融資管理問題，凸顯投融資管理創新的便捷性與人本性[3]。

3.3 體系優化，提高投融資管理效率

企業投融資管理創新具有體系性，能夠實現依托投融資項目生命周期運用大數據技術提高管理效率的目標。第一，利用投融資數據資源對戰略性、部門性投資目標加以解釋說明，基于目標（成果）導向理論設定投融資項目。第二，利用大數據技術對投融資項目進行定性分析，分析要點包括宏觀環境、競爭對手、行業發展現狀、利率、法規等方式，然后根據綜合分析制訂投融資方案。第三，利用大數據技術分析投融資方案實施風險，包括信貸風險、競爭風險等，同時提出風控建議，為企業改進投融資管理方案提供依據。在通常情況下，企業可以根據內部、外部風險，以及自身防控風險的能力設置風險評測功能模塊，精準分析風險產生的原因與發展趨勢，提高投融資風險管理有效性。第四，在踐行投融資項目管理方案時，利用大數據技術動態采集各類信息，持續擴大項目化數據池，用于實時分析與反饋風險，并了解投融資進展，改進管理對策。第五，總結管理經驗，評價管理效果，反觀“大數據+投融資”管理創新優勢與劣勢，運用新理論、新技術、新手段，達到不斷提升投融資管理創新水平的效果。上述體系的優勢是在前期策劃、中期控制、后期反饋與提升三大環節發揮大數據技術的作用，為了做到這一點，需要以數據為核心、以戰略目標為統領、以項目全生命周期為支點、以多元技術為動力，建成管理閉環，從而提高管理效率。

3.4 平臺共建，助力企業享受投融資服務

企業享受金融服務是高效完成投融資任務的條件之一，企業、銀行信息不對稱造成了部分企業投融資難的情況。為了消除企業、銀行間的信息壁壘，加強信息共享，提升金融服務水平，各地區在金融監管局統籌管理的條件下紛紛建設金融服務平臺，以匯聚多類政府數據。在數據全面整合與規范利用的基礎上，生成共享型數據資產，為企業、金融機構、大眾在線查詢信息提供便利條件，提高投融資信息共享效率，并能對接需求，緩解企業投融資壓力。基于此，企業、銀行需要利用大數據技術共建平臺，助力企業享受多元且高效的投融資服務。該平臺可推行“企業下單，銀行搶單”的創新型工作模式，企業可及時在線發布投融資相關信息，以便民間資本管理企業、小額信貸企業、銀行等金融機構及時了解企業需求，并根據需求在線受理投資評估、風險擔保、信貸等業務申請，達到金融機構、企業高效對接的效果，亦可實現雙向選擇目標。利用數據資源以及高新技術，該平臺可采集各類涉企數據，數據與涉訴立案、失信、公積金、社會保險、合同履約、不動產、納稅等方面有關，進而從企業風險、創新、發展等角度出發，得到精準畫像，使金融機構可以為企業“定制”服務方案，有效保證股權融資、債權融資、跨領域投資等服務更具科學性。該平臺能夠不斷擴大數據池，并在此條件下孵化更多線上投融資服務產品，同時對產品特點、所需材料、申請條件等加以介紹，助力企業根據自身情況選擇與享受相應的服務[4]。

3.5 模式創新，拓寬投融資管理渠道

在應用大數據的基礎上，企業可針對投融資模式加以創新。例如，可推行P2P融資模式，該模式側重發揮第三方網絡平臺提供信貸資金匹配服務的優勢，有融資需求的企業可通過該平臺尋求有出借能力的企業或個人以維系合作關系。該平臺負責考察資金需求方、出借方的基本情況，利用大數據技術采集經濟情況、資金用途等信息，幫助企業防控投融資風險。該平臺有著用戶多、業務范圍廣、多貸款方共同出資等特點，可降低信貸成本，對中小微型企業融資較為有利。除了上述模式以外，眾籌融資、小額信貸融資、自建電商平臺融資、B2B供應鏈投融資模式等具有先進性、創新性，并需要利用大數據技術解決信息采集與共享的問題，達到在大數據背景下推動投融資管理活動良性發展的目的。新型投融資模式應有以下幾個共性：第一，技術賦能。大數據、人工智能等技術在風險評測、投資回報預估、合規管理等方面發揮作用。第二，需求驅動。發揮線上投融資模式靈活高效的優勢，根據企業規模、實力等更新投融資模式。第三，規范且穩定。在累積實操經驗的同時，提煉投融資模式運行基本框架以及實施準則，進而營造穩定、統一、安全的投融資管理氛圍，最終貫徹落實投融資目標。

3.6 條件保障，滿足企業“大數據+投融資”管理需求

“大數據+投融資”管理創新有一定難度，需要提供下述保障性條件，滿足基于大數據的管理創新需求：第一，提供政策支持性條件。企業需要解析地域性、行業性投融資管理相關政策，在政策指引下探索大數據助力管理創新的出路，有效享受政策紅利，同時保證投融資管理創新的時代性與發展性。第二，加大內審力度。通過內部審計對“大數據+投融資”管理創新的基本體系、組織架構、制度、標準等是否合理，以及是否存在風險加以分析，并列出整改清單，提出整改建議，在內審“如雷貫耳”的基礎上，發揮技術優勢，優化管理效果，落實創新目標。第三，加強內控管理。通過分析投融資形式可知，內源融資屬于基本融資手段之一，需要企業對自身運營情況有客觀且精準的把控，需要各部門高效聯動、緊密配合，攜手防控內源融資風險。基于此，企業需要注重內控管理，盡量消除內部融資數據采集與利用的阻力，并用巨量財務數據制訂融資方案。第四，提供人員保障性條件。企業需要組織投融資管理人員接受培訓，通過培訓幫助管理人員了解大數據技術及其應用價值，強化大數據意識，主動運用“大數據+投融資”管理模式，并持續更新技術，推動管理創新[5]。

4 結束語

綜上所述，在投融資管理中，企業可以運用大數據技術實現創新發展目標。為了達成上述目標，企業需要從戰略視角加強頂層設計，還要針對管理體系、架構等加以創新，并且創新需具備持續性、時效性、多元性特點，不斷釋放大數據能量，提高管理質量，從而提升企業投融資管理創新水平。

參考文獻

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[3]尤曉霞.企業投融資管理中的常見問題及應對策略探討[J].投資與創業，2024，35（10）：130-132.

[4]庾慶菲.企業投融資管理存在的問題及對策研究[J].商場現代化，2024（10）：144-146.

[5]鄭仕科.國有企業投融資管理困境與優化建議研究[J].財會學習，2024（14）：155-157.

作者簡介：常虹（1975-），女，漢族，內蒙古呼和浩特人，本科，中級會計師，研究方向：投融資管理、財務信息化建設。