大數(shù)據(jù)技術(shù)在企業(yè)財務(wù)會計信息質(zhì)量提升中的應(yīng)用探究

doi： 10.3969/j.issn.1673-0194.2025.16.031

[中圖分類號]F275；TP399 [文獻標識碼］A [文章編號]1673-0194（2025）16-0094-03

0 引言

大數(shù)據(jù)技術(shù)憑借其能夠處理海量信息、兼容多樣數(shù)據(jù)形式的特征優(yōu)勢，對各領(lǐng)域信息處理與價值挖掘的方式產(chǎn)生了較大的影響。在企業(yè)財務(wù)會計領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用能突破傳統(tǒng)報表的限制，有效處理復雜的財務(wù)數(shù)據(jù)流，從而精確發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)并識別變化趨勢。這不僅極大地拓展了會計信息的廣度，提升了信息的實際應(yīng)用價值，還對確保數(shù)據(jù)真實可靠和完整無缺提出了更嚴格的要求。面對這場由數(shù)據(jù)驅(qū)動的變革浪潮，企業(yè)主動并有效運用大數(shù)據(jù)技術(shù)，深入理解它給整個財務(wù)信息處理流程帶來的積極影響與新的挑戰(zhàn)，已成為其構(gòu)筑信息質(zhì)量新優(yōu)勢、塑造財務(wù)核心競爭力的關(guān)鍵所在。

1企業(yè)財務(wù)會計信息質(zhì)量提升中應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)的價值

1.1有助于推動財會職能轉(zhuǎn)型升級

在傳統(tǒng)工作模式下，會計工作主要集中于業(yè)務(wù)發(fā)生后的記錄和基礎(chǔ)計算，給企業(yè)帶來的價值較為有限。相比之下，大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠驅(qū)動財會部門從“數(shù)字搬運工”轉(zhuǎn)向“價值創(chuàng)造者”，使財務(wù)人員能夠深入分析數(shù)據(jù)背后的業(yè)務(wù)原因和影響因素，從而對企業(yè)的運營狀況形成更全面、更深入的認識，并能進行面向未來的預測。這種轉(zhuǎn)變不僅增強了財務(wù)信息在決策支持中所起的作用，還促使財會工作的核心內(nèi)容轉(zhuǎn)向創(chuàng)造價值的分析和戰(zhàn)略支持層面，使其成為驅(qū)動企業(yè)管理能力提升的重要力量，實現(xiàn)了自身定位的徹底更新。

1.2有助于支撐企業(yè)內(nèi)部決策優(yōu)化

高質(zhì)量的財務(wù)會計信息是企業(yè)決策的生命線。傳統(tǒng)信息在及時性、相關(guān)性和前瞻性上的局限，常導致決策滯后或偏離實際。大數(shù)據(jù)技術(shù)能深度挖掘經(jīng)營數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)與趨勢，形成更全面、動態(tài)的決策全景畫卷。這為企業(yè)管理者提供了精準識別機會、發(fā)現(xiàn)潛在風險的洞察力，大幅提升了企業(yè)資源配置和戰(zhàn)略部署的科學性，有效避免了“盲人摸象”式的決策陷阱，是企業(yè)高效運作的關(guān)鍵支撐[1]。

1.3有助于提升大環(huán)境下企業(yè)的競爭力

在如今瞬息萬變的商業(yè)環(huán)境中，企業(yè)的市場反應(yīng)速度與決策精度將直接決定發(fā)展的成敗。大數(shù)據(jù)技術(shù)賦能財務(wù)會計信息質(zhì)量提升，將促使企業(yè)敏銳地捕捉市場動向，洞察客戶偏好變化，優(yōu)化供應(yīng)鏈，并能迅速預警潛在風險。這實質(zhì)上是將海量的企業(yè)數(shù)字信息轉(zhuǎn)化為精準的決策優(yōu)勢和敏捷的行動力，大幅度提高了企業(yè)在成本控制、風險規(guī)避和應(yīng)對市場不確定性方面的能力，構(gòu)成支撐其競爭發(fā)展核心優(yōu)勢的重要財務(wù)基礎(chǔ)。

2大數(shù)據(jù)技術(shù)在企業(yè)財務(wù)會計信息質(zhì)量提升中應(yīng)用面臨的挑戰(zhàn)

在財務(wù)會計領(lǐng)域應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)雖然能提升信息的潛在價值，但也帶來了明顯的挑戰(zhàn)。首先，海量數(shù)據(jù)涌入與關(guān)鍵信息提取之間難以平衡。大數(shù)據(jù)時代，企業(yè)面臨著多源、大量且類型各異的數(shù)據(jù)，有效篩選和清洗出真正有價值的財務(wù)核心數(shù)據(jù)復雜度較高且成本高昂，若處理不當，極易導致信息冗余或關(guān)聯(lián)性缺失等問題，影響信息的相關(guān)性和決策判斷。其次，信息安全和數(shù)據(jù)泄露風險增加。大數(shù)據(jù)時代背景下，集中存儲的核心財務(wù)數(shù)據(jù)的保密性和完整性至關(guān)重要，系統(tǒng)漏洞、操作失誤或惡意攻擊均會引發(fā)數(shù)據(jù)泄露或被竄改，直接威脅信息的真實性和安全性，從而影響利益相關(guān)者的信任[2]。最后，缺乏統(tǒng)一的數(shù)據(jù)處理標準。目前，數(shù)據(jù)采集范圍、清洗規(guī)則、分析模型構(gòu)建及結(jié)果解釋方面尚未形成統(tǒng)一標準，導致數(shù)據(jù)處理過程及輸出結(jié)果難以被有效驗證和相互比較，大大降低了會計信息的可靠性和一致性。

3大數(shù)據(jù)技術(shù)在企業(yè)財務(wù)會計信息質(zhì)量提升中應(yīng)用的策略

3.1構(gòu)建統(tǒng)一架構(gòu)，夯實數(shù)據(jù)基礎(chǔ)

構(gòu)建穩(wěn)固、統(tǒng)一的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)架構(gòu)是用好大數(shù)據(jù)技術(shù)的首要前提。其重點在于構(gòu)建一個集成化的數(shù)據(jù)存儲與管理平臺，并制定統(tǒng)一的數(shù)據(jù)規(guī)則。

一方面，企業(yè)應(yīng)推進核心數(shù)據(jù)平臺的整合與部署。對此，企業(yè)必須打破以往財務(wù)、業(yè)務(wù)、供應(yīng)鏈等系統(tǒng)信息割裂、聯(lián)系不緊密的局面。這可以通過構(gòu)建企業(yè)級數(shù)據(jù)庫，為內(nèi)外部各類原始數(shù)據(jù)提供一個統(tǒng)一的、可擴展的集中存儲空間。同時，在技術(shù)層面，可采用高兼容性設(shè)計方案，確保能夠便捷地與現(xiàn)有各個業(yè)務(wù)系統(tǒng)及外部數(shù)據(jù)接口相連接，從而實現(xiàn)數(shù)據(jù)的自動化、低延時融合與處理，為后續(xù)深人的數(shù)據(jù)分析提供完整、一致的“單一信息視圖”。

另一方面，應(yīng)在全企業(yè)范圍內(nèi)建立并嚴格執(zhí)行統(tǒng)一的主數(shù)據(jù)管理與元數(shù)據(jù)規(guī)范。這是確保數(shù)據(jù)語義清晰、可比可信的核心。企業(yè)要明確定義并管理好關(guān)鍵的財務(wù)和業(yè)務(wù)主數(shù)據(jù)（如客戶、供應(yīng)商、產(chǎn)品、科目、成本中心等）的編碼規(guī)則、屬性定義、更新流程與責任主體。同時，企業(yè)還應(yīng)建立完善的元數(shù)據(jù)管理機制，清晰記錄每一份數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)含義、采集源頭、處理歷史、質(zhì)量狀態(tài)等信息。這套統(tǒng)一的“數(shù)據(jù)定義字典”和“數(shù)據(jù)說明書”為跨部門、跨系統(tǒng)的數(shù)據(jù)理解與整合提供了共同語言，極大減少了數(shù)據(jù)整合過程中的歧義與摩擦，是后續(xù)高質(zhì)量清洗、分析數(shù)據(jù)與報告的根本保障。

3.2強化清洗治理，提升原始數(shù)據(jù)質(zhì)量

高質(zhì)量的數(shù)據(jù)分析結(jié)果離不開源頭數(shù)據(jù)的真實可靠。因此，企業(yè)需要在數(shù)據(jù)產(chǎn)生的初始環(huán)節(jié)嚴格管控，確保財務(wù)信息真實、完整。

一方面，企業(yè)需要建立詳細的數(shù)據(jù)清洗規(guī)則并設(shè)置多層檢查和驗證的步驟。企業(yè)應(yīng)依據(jù)財務(wù)數(shù)據(jù)的特點和質(zhì)量要求，明確制定不同類型數(shù)據(jù)的清洗規(guī)則[3]，具體包括明確強制性的格式校驗（如金額格式、日期有效性）、邏輯一致性檢查（如借貸平衡、科目層級匹配），以及基于業(yè)務(wù)規(guī)則的校驗（如單價合理性、費用歸屬邏輯）。這些規(guī)則需要嵌入數(shù)據(jù)流處理引擎，實現(xiàn)大批量數(shù)據(jù)的自動化篩選和初步的錯誤修正。同時，對于關(guān)鍵的財務(wù)信息，如涉及總賬科目或者重要的客戶和供應(yīng)商的數(shù)據(jù)，企業(yè)還需要采用系統(tǒng)自動交叉比對數(shù)據(jù)或者人工抽查審核的方式進行再次確認，從而盡可能減少原始數(shù)據(jù)中存在的缺項以及自相矛盾問題。

另一方面，企業(yè)應(yīng)建立高效的數(shù)據(jù)異常識別與閉環(huán)處理機制。清洗規(guī)則在運行過程中通常會識別出異常數(shù)據(jù)點或潛在可疑記錄，此時就需要對這些“異動”進行系統(tǒng)性的跟蹤與管理：自動化工具需要準確定位問題數(shù)據(jù)，清晰標注其類型（格式不符、邏輯沖突、缺失等）、來源及可能影響，并形成詳細的異常清單報告。更重要的是，企業(yè)需要設(shè)置明確的責任流轉(zhuǎn)與聯(lián)動修復機制，將問題清單依據(jù)責任部門（如業(yè)務(wù)錄入部門、財務(wù)核算組等）快速派發(fā)，要求限時核查原因（是錄人錯誤、系統(tǒng)故障，還是規(guī)則理解偏差）并完成數(shù)據(jù)修正或補充；修復結(jié)果需要及時反饋并重新進入清洗流程驗證。這種“發(fā)現(xiàn)一定位一反饋一修復一復核”的閉環(huán)管理模式確保了發(fā)現(xiàn)的問題得到根本性解決，能夠有效堵塞數(shù)據(jù)質(zhì)量漏洞，顯著提升數(shù)據(jù)整體的可信度與一致性，夯實高質(zhì)量分析的基礎(chǔ)。

3.3深化智能應(yīng)用，驅(qū)動分析預測

釋放數(shù)據(jù)深層價值的關(guān)鍵在于系統(tǒng)化部署智能分析工具并驅(qū)動業(yè)務(wù)決策。其核心在于構(gòu)建預測性模型和智能輔助系統(tǒng)，實現(xiàn)信息可預見與決策支持智能化。

第一，深度開發(fā)并應(yīng)用基于機器學習的風險預測模型。針對財務(wù)核心風險點，如現(xiàn)金流波動、信用風險、成本異常，應(yīng)設(shè)計專屬算法模型，具體做法是導入大量歷史財務(wù)數(shù)據(jù)（發(fā)票流水、付款周期）與關(guān)聯(lián)業(yè)務(wù)變量（訂單履約率、市場景氣指數(shù)），訓練模型識別復雜風險模式與早期信號。技術(shù)落地時，模型應(yīng)無縫嵌入現(xiàn)有財務(wù)系統(tǒng)，實現(xiàn)對企業(yè)運營數(shù)據(jù)的持續(xù)學習與自動監(jiān)控。一旦捕捉到潛在風險指標，如付款延遲集中出現(xiàn)、特定成本項偏離閾值，系統(tǒng)就會自動觸發(fā)預警機制及預置應(yīng)對方案建議，如收緊信用制度、啟動應(yīng)急融資渠道，變事后補救為事前干預，顯著提高財務(wù)穩(wěn)健性與響應(yīng)敏捷度。

第二，構(gòu)建業(yè)務(wù)場景驅(qū)動的智能決策輔助系統(tǒng)。在具體實踐中，企業(yè)應(yīng)依據(jù)核心業(yè)務(wù)訴求建立動態(tài)經(jīng)營模擬沙盤，利用歷史數(shù)據(jù)與實時參數(shù)，通過回歸分析、蒙特卡洛模擬等方法，智能生成多套資源配置方案并量化其預期財務(wù)影響，如投資回報率（ RenmOn InvestmentROI）測算、盈虧平衡點變化等。同時，企業(yè)也可以結(jié)合可視化圖表展示不同方案下關(guān)鍵經(jīng)營指標可能的變化趨勢，如收入曲線、資金需求波動，使管理者在真實數(shù)據(jù)的支持下能夠更清楚地看到各個選擇的潛在回報和風險，從而提升戰(zhàn)略決策的精準度與前瞻性。

3.4健全風控體系，筑牢合規(guī)根基

將嚴格的風險管控機制深植于大數(shù)據(jù)應(yīng)用全流程，是保障財務(wù)信息合法性與可信賴性的根基。企業(yè)內(nèi)部應(yīng)建立覆蓋數(shù)據(jù)全生命周期的權(quán)限治理和貫穿業(yè)務(wù)運行的安全審計防線。其重點在于實施細顆粒度的數(shù)據(jù)訪問權(quán)限控制和全鏈條操作留痕。企業(yè)應(yīng)依據(jù)崗位職責明確劃分數(shù)據(jù)敏感層級與操作權(quán)限邊界，借助動態(tài)身份認證與加密手段，確保僅授權(quán)人員可接觸特定密級的財務(wù)數(shù)據(jù)。所有用戶對核心財務(wù)數(shù)據(jù)的查詢、導出、修改操作均強制實時記錄詳細日志，包括操作人、時間節(jié)點、內(nèi)容摘要及終端信息，形成不可竄改的“電子審計軌跡”。同時，企業(yè)可以引入基于行為的異常監(jiān)控算法，對非常規(guī)時段訪問、高頻次下載敏感文件等行為實時分析報警，由安全團隊快速介入核查。這套精密權(quán)限控制與全景行為追蹤機制如同為數(shù)據(jù)資產(chǎn)設(shè)置了權(quán)限“閘門”和操作“探照燈”，能夠從源頭遏制越權(quán)操作與惡意竄改風險[4]。

另外，企業(yè)還要構(gòu)建嵌入業(yè)務(wù)流程的自動合規(guī)校驗引擎與跨職能復核機制，在關(guān)鍵數(shù)據(jù)處理節(jié)點預設(shè)多維度合規(guī)規(guī)則庫，如會計準則條目、稅法條款、上市披露規(guī)范等。系統(tǒng)在執(zhí)行運算或生成輸出前自動觸發(fā)規(guī)則比對，如收人確認時點校驗、關(guān)聯(lián)交易披露完整性檢查，對疑似違規(guī)點自動標紅攔截并生成診斷報告。最重要的是，要設(shè)立跨部門（財務(wù)、內(nèi)審、法務(wù)）聯(lián)動的關(guān)鍵輸出聯(lián)合審閱制：財務(wù)人員完成初步編制后，觸發(fā)系統(tǒng)將待審報告及規(guī)則校驗結(jié)果同步推送至審計與法務(wù)端口，要求三方在限定周期內(nèi)獨立核查反饋，系統(tǒng)自動整合三方意見并記錄爭議解決路徑。這種“機器預篩 + 人工聯(lián)防”的雙重過濾實現(xiàn)了對重大合規(guī)風險的動態(tài)捕捉與聯(lián)合狙擊，確保財務(wù)信息的產(chǎn)出過程與結(jié)果經(jīng)得起內(nèi)外部檢驗。

3.5融合跨界能力，培養(yǎng)復合型人才

會計人員精進的數(shù)據(jù)挖掘與專業(yè)判斷能力，是保障海量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可靠、有價值財務(wù)信息的關(guān)鍵基石[5]。企業(yè)需要系統(tǒng)性設(shè)計財務(wù)人員大數(shù)據(jù)技術(shù)培訓方案。一方面，分階段開設(shè)階梯式實訓課程：初期普及數(shù)據(jù)分析工具操作，如結(jié)構(gòu)化查詢語言（StructuredQueryLanguage.SQL）查詢、Python基礎(chǔ)、可視化軟件應(yīng)用；中期深化業(yè)務(wù)場景應(yīng)用，如指導運用機器學習模型解讀風險預警、掌握預算預測工具聯(lián)動業(yè)務(wù)指標；后期嵌入真實項目實戰(zhàn)，使其參與銷售波動歸因分析、供應(yīng)鏈成本優(yōu)化建模。另一方面，建立技術(shù)導師制與內(nèi)部認證體系，由數(shù)據(jù)專家定期輔導實操，以項目成果和技能考評認證學習成效。

與此同時，職業(yè)道德與數(shù)據(jù)倫理的日常滲透也非常重要。企業(yè)在技術(shù)培訓中應(yīng)加強合規(guī)案例教學，如數(shù)據(jù)竄改的審計痕跡、算法錯誤引發(fā)的問題等。同時，企業(yè)應(yīng)制定明確的大數(shù)據(jù)應(yīng)用操作規(guī)則和數(shù)據(jù)安全保密承諾書，要求全員簽署并納人考核。更重要的是，企業(yè)應(yīng)推動財務(wù)部門與技術(shù)、風控部門開展常態(tài)化的項目合作，促使各部門在實際協(xié)作中相互理解并增強責任感。通過這種結(jié)合技術(shù)能力、道德要求和跨部門協(xié)作的培養(yǎng)方式，企業(yè)能培養(yǎng)出既懂數(shù)據(jù)分析又遵守職業(yè)規(guī)范的財務(wù)人才，從而為財會工作的創(chuàng)新改革提供源源不斷的動力。

4結(jié)束語

大數(shù)據(jù)技術(shù)為提升財務(wù)會計信息質(zhì)量提供了全新的思路與工具，但也伴隨著技術(shù)門檻與治理挑戰(zhàn)。通過構(gòu)建堅實的數(shù)據(jù)基座、強化清洗治理、深化智能分析、健全風控體系及培養(yǎng)復合型人才等策略的實施，企業(yè)能夠系統(tǒng)性地解決問題，把大量復雜的數(shù)據(jù)變成更準確、更有預見性的財務(wù)分析結(jié)果。這些融合技術(shù)與管理的實踐驅(qū)動著財務(wù)職能從傳統(tǒng)記錄邁向價值創(chuàng)造，為企業(yè)應(yīng)對復雜環(huán)境、優(yōu)化資源配置、增強市場信任提供了堅實支撐。

主要參考文獻

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