數字經濟視域下基于業財融合的企業財務分析探索

摘要：數字經濟與信息技術同步提升、相互促進，共同推動了市場經濟的發展，使得企業所處的市場環境更加復雜化和多樣化。在此背景下，企業為了能夠更好地開展財務分析工作，提升財務管理的效能，需要從業財融合的角度出發，積極探索有效的財務分析優化路徑，應該能夠對新時代賦予的挑戰，實現可持續發展。文章先是進行了相關概念闡釋，然后探討了基于業財融合的企業財務分析框架，探討了數字經濟視域下基于業財融合的企業財務分析現狀，在此基礎上提出了相應的優化措施，包括解決數據整合難題、構建有利于部門協作的有效機制、強化財務分析與業務分析之間的有效銜接、構建并創新風險評估模型、加強對財務分析人員的培訓等，旨在為企業提升財務分析能力提供參考。

關鍵詞：數字經濟；業財融合；財務分析；數據整合；風險評估

在數字經濟時代，數據成為推動經濟發展的新動力，使得企業經營環境發生了深刻的變化，也對企業財務管理工作提出了新的要求。業財融合作為企業財務管理的新趨勢，要求企業將財務管理與業務運營緊密結合，通過對財務數據的深度分析和應用，為業務決策提供有力支持。在這一發展趨勢下，企業積累了大量業務數據和財務數據，為財務分析提供了豐富的資源，但是傳統的財務分析方式難以滿足現代企業管理的需求，如何在數字經濟時代實現業財融合視角下的企業財務分析，成為企業亟須解決的問題。

一、相關概念闡釋

（一）數字經濟概述

數字經濟是一種新興的經濟形態，以數字化的知識和信息作為關鍵的生產要素，這些要素在現代社會中發揮著越來越重要的作用。現代信息網絡作為數字經濟的重要載體，為數字技術的廣泛應用提供了堅實的基礎，而數字技術又為數字經濟的發展提供了核心驅動力，在數字技術與實體經濟的深度融合下，數字經濟不僅提高了傳統產業的數字化、智能化水平，還加速了經濟發展模式的轉型升級。與此同時，數字經濟也以其獨特的魅力和無限的潛力，重構了政府治理模式，推動著政府服務朝著更加高效、透明和智能化的方向發展，引領著全球經濟邁向新的發展階段。

（二）業財融合概述

業財融合是一種將企業的業務流程與財務管理緊密結合的戰略實踐方式，其核心思想在于實現數據信息在業務部門與財務部門之間的共享，以及流程的整合優化，促使業務決策與財務規劃能夠同步進行，相互協調，從而達到最佳的經營效果。業財融合的主要特點體現在三個方面：其一，數據共享促使業務部門和財務部門能夠獲取到準確、及時的數據信息。其二，流程整合促進了業務流程的優化，提高了工作效率，減少了不必要的重復勞動。其三，決策協同使業務部門和財務部門在決策過程中能夠相互支持，共同為企業的長遠發展出謀劃策。業財融合的實施極大程度地增強了企業的決策支持系統，提高了資源配置效率，使得企業具備了更強的風險控制能力，為企業的穩健性和持續發展增加了助力。

（三）財務分析概述

財務分析是以企業財務報告及其他相關資料為依據，采用一系列專門的分析技術和方法，對企業過去和現在有關籌資活動、投資活動、經營活動、分配活動的盈利能力、營運能力、償債能力和增長能力狀況等進行分析與評價的經濟管理活動。財務分析是為企業的投資者、債權人、經營者及其他關心企業的組織或個人了解企業過去、評價企業現狀、預測企業未來做出正確決策提供準確的信息或依據的經濟應用學科。

二、基于業財融合的企業財務分析框架

（一）業財融合的基礎與前提

在業財融合的視角下，企業應該加強數據共享與信息化建設，努力建立統一的數據管理平臺，使業務數據與財務數據能夠實現無縫對接和實時共享，便于財務管理人員快速、準確地收集來自不同部門的信息，為財務分析提供全面、及時的數據支持。業務部門與財務部門的緊密合作能夠打破部門壁壘，使業務部門與財務部門之間的信息流通更加順暢，也可以通過定期的會議、培訓和工作交流，增進雙方的理解和信任，形成合力，共同推動發揮業財融合的最大效用，為企業財務分析提供堅實的保障，進一步增進業務決策與財務規劃的協調性，提高企業的整體運營效率和效益。

（二）財務分析的新維度

傳統財務分析主要關注財務指標，如利潤、成本等，但在業財融合的引領下，企業需要將客戶滿意度、市場份額、產品質量等非財務指標納入到財務分析中，以便更全面地反映企業的經營狀況和市場競爭力，成為評價企業長期發展潛力的重要依據，幫助企業提升自身的品牌形象和市場地位。企業從業財融合的角度出發開展財務分析工作，還需要關注大數據分析技術的引入與運用，以便管理層能夠通過挖掘更深層次的數據價值，發現潛在的商業機會和風險點。大數據分析技術能夠處理海量數據，快速識別數據間的關聯和趨勢，不僅能提高財務分析的準確性和效率，還能幫助企業更好地把握市場動態，制定更加科學的戰略計劃。

（三）財務分析與業務決策的協同

在業財融合的框架下，企業為了實現財務分析與業務決策的協同需要建立財務預測模型，使其能夠基于歷史數據和市場趨勢，通過科學的算法和統計方法，對未來一段時間內的財務狀況進行預測，使業務決策者在制定策略時，能有科學的預測數據作為依據，降低決策的風險性。除此之外，企業還應設立專門的財務分析崗位，要求崗位人員能緊密跟蹤業務活動的財務表現，及時發現潛在的財務問題，如成本超支、收益下降等，并提出切實可行的改進建議。企業在設立財務分析崗位后，可以增進財務與業務之間的信息暢通，使財務分析更好地服務于業務決策，推動企業的持續健康發展。

三、數字經濟視域下基于業財融合的企業財務分析現狀

（一）數據整合存在較大難度

在數字經濟時代，企業應該積極將信息化技術應用到財務分析中，為業財融合的有效應用創造有利條件。當前，企業在信息化建設過程中存在部門壁壘和整體規劃不足等問題，部門之間的信息系統處于獨立的狀態，數據標準與共享機制缺乏統一性，數據孤島現象日益嚴重，這種數據割裂狀態使得數據整合變得異常困難，不僅耗時耗力，還容易出錯。由于數據整合和數據孤島問題一時無法解決，使得財務分析人員難以獲取所需數據，從而直接影響了財務分析的準確性和及時性，也對企業的決策效率和效果產生了不利影響。

（二）部門間溝通協作不順暢

在數字經濟時代，業務部門與財務部門作為企業的兩大核心部門，其間的有效溝通與合作至關重要。但是，多數企業在業財融合過程中，未意識到二者融合帶來的優勢作用，在部門職責劃分上未明確其具體責任，也未制定跨部門合作激勵機制，使得二者缺乏有效的溝通協作機制，信息傳遞不暢，為決策的制定造成了影響。通常情況下，業務部門更注重市場拓展和業務增長，而財務部門則更關注財務合規和風險控制，二者目標的不一致導致了合作上的障礙，嚴重影響業財融合的實施效果，使得財務分析難以獲取全面的信息和數據，導致決策效率低下，在很大程度上制約了企業的整體發展。

（三）業務分析與財務分析銜接不足

在數字經濟時代，企業各個部門間的信息隔閡和缺乏跨領域分析能力，導致財務部門只關注歷史的、靜態的財務數據，業務部門只關注實時的、動態的市場和業務數據，二者之間的脫節現象，導致財務分析無法準確反映企業的實際運營狀況。當前，企業采用的傳統財務分析往往過于局限于財務數據本身，如財務報表、成本指標等，而忽視了與業務數據的深度結合和分析應用，給企業帶來了諸多影響。一方面，企業決策層難以獲得全面、準確的信息支持，導致決策的科學性和有效性受限。另一方面，財務部門無法深入了解業務需求，難以為業務部門提供有針對性的財務支持和建議，影響了企業的整體運營效率和效果。

（四）風險評估能力相對較弱

在數字經濟時代，隨著市場環境的快速變化和技術的不斷更新，企業所面臨的風險也變得更加復雜和多變，不僅包括市場風險、技術風險，還包括信用風險等。在面對這些風險時，企業缺乏完善的風險評估體系，尚未建立起科學、系統的風險評估流程，導致無法及時、準確地識別和評估潛在的風險點，從而給企業的經營管理帶來了很大的不確定性。企業因無法預見和應對風險而難以提前制定出相應的風險措施，容易給企業帶來較大的經濟損失，甚至會危及企業的生存和發展。

（五）缺乏高素質財務分析人員

在數字經濟時代和業財融合的背景下，財務分析人員的素質問題日益凸顯，如果企業的財務分析人員缺乏必要的專業知識和技能，將難以適應復雜多變的財務分析工作需求。企業之所以會存在這一問題，主要是因為部分企業對財務分析人員的培訓和發展重視不夠，以及財務分析領域知識更新迅速，人員學習跟進不足。財務分析人員若不具備扎實的財務知識、數據分析能力和業務理解能力，就難以從海量數據中提煉出有價值的信息，會直接影響財務分析的準確性和效率，進而影響企業的決策質量和經營管理水平。

四、數字經濟視域下基于業財融合的企業財務分析優化措施

（一）解決數據整合難題

在數字經濟時代，企業要想從業財融合的角度出發，提升財務分析的效率和質量，首要任務是加強財務數據與業務數據的整合，為財務分析提供建設的數據支持。為了實現這一目標，企業需要采取一系列具體且創新的措施。第一，建立統一的數據管理平臺。企業應該整合各部門獨立的信息系統，打破數據孤島，構建出更加集中、統一的數據管理平臺，使平臺可以具備強大存儲和管理海量數據的功能以及數據共享的功能，這樣才能幫助業務部門和財務部門實時獲取到所需的數據資源。企業也可以借助這一平臺具有的功能，實現數據的集中管理和高效利用，為財務分析提供堅實的基礎。第二，應用高級數據處理技術。數字經濟時代的來臨，催生了多種新型技術，使得企業采用的傳統數據處理方法出現了滯后性，無法再滿足數字經濟時代對數據分析的深度和廣度的要求。因此，企業應該積極采用數據挖掘、機器學習等高級數據處理技術，對海量數據進行深度挖掘和分析，幫助財務分析人員發現數據中的隱藏規律和趨勢，為財務分析提供更準確、更全面的信息支持。第三，引入機器學習和人工智能技術。在數字經濟時代，數據更新速度極快，企業采用的傳統手動分析方式已經難以滿足實時性的要求，需要其積極引入機器學習和人工智能技術，以實現數據的自動化處理和分析，大大提高財務分析的效率和準確性。例如，企業可以利用機器學習算法對財務報表進行自動識別和分析，快速生成財務報告；還可以利用人工智能技術對市場動態進行實時監測和預警，為企業的決策提供及時、準確的信息支持。

（二）構建有利于部門協作的有效機制

業財融合作為企業發展的必然趨勢，應該受到企業的高度關注，使其成為推動財務分析工作的關鍵工具。為了充分發揮業財融合的最大化作用，企業應該建立有效的跨部門協作機制，以促進部門間的有效合作，使企業能夠借助業財融合的優勢，提升財務分析的成效。第一，建立定期的跨部門溝通會議制度。企業可以設定固定的會議時間，如每月或每季度召開一次業務部門與財務部門的聯席會議，會議內容要緊密圍繞業務進展、財務狀況、存在的問題及解決方案等展開，讓各個部門可以通過面對面的交流，更直觀地了解彼此的工作重點和需求，及時協調解決工作中出現的矛盾和問題，增進相互理解和信任。第二，構建信息共享平臺，實現業務數據與財務數據的實時共享。企業可以利用現代信息技術，建立跨部門的信息共享平臺，然后要求業務部門將市場動態、客戶需求、銷售數據等信息及時上傳至平臺，財務部門通過在平臺上查看相應的數據信息，可以為財務分析工作提供財務報表、成本分析、預算執行情況等數據，以此提升財務分析的有效性和準確性。第三，開展跨部門培訓與交流活動，提升員工的業財融合意識和能力。企業可以組織業務部門和財務部門的員工參加跨部門的培訓課程，學習彼此的專業知識和技能，同時還可以鼓勵員工跨部門交流工作經驗和心得，拓寬視野，增強團隊協作意識，使員工可以更好地理解業財融合的重要性，提高在實際工作中協同配合的能力。

（三）強化財務分析與業務分析之間的有效銜接

在業財融合的視域下，企業財務分析不能再局限于傳統的財務報表數據，而需要充分融入業務數據和分析方法，形成財務與業務相結合的綜合分析體系。因此，企業應該積極采取有效的措施，以實現財務分析與業務分析的深度融合，為企業的決策提供全面的支持。第一，建立業務數據驅動的財務分析模型。企業應打破傳統財務分析的框架，將業務數據作為財務分析的核心驅動因素，通過收集、整理和分析業務數據，如銷售額、客戶數量、市場占有率等，結合財務數據，建立綜合分析模型，讓財務分析能更準確地反映企業的業務狀況和市場表現，為決策提供更有力的依據。第二，加強財務部門與業務部門的協同分析。對于企業而言，財務部門應主動與業務部門溝通，了解業務需求和痛點，共同分析業務數據背后的財務邏輯和規律，并通過跨部門協作的方式，更深入地挖掘業務數據的價值，發現潛在的商業機會和風險點。財務部門還可以為業務部門提供財務角度的建議和指導，幫助業務部門更好地優化業務流程和提升業績。第三，推動財務分析工具的智能化和個性化。隨著大數據和人工智能技術的發展，財務分析工具也越來越智能化和個性化，因此，企業應積極引入先進的財務分析軟件和技術，如數據挖掘、機器學習等，提高財務分析的效率和準確性。企業還可以根據自身的業務特點和需求，定制個性化的財務分析報表和指標，使財務分析更加貼近業務實際，幫助業務部門制定更為合理的銷售策略，從而獲取更多的經濟收入。

（四）構建并創新風險評估模型

在數字經濟時代，企業面臨的風險日益復雜多變，傳統的風險評估模型已難以滿足企業風險管理的需求。因此，創新與優化風險評估模型成為企業提升風險管理能力的關鍵。第一，為了在風險評估中更全面地反映企業的風險狀況，企業應引入多維度的風險指標，即除了傳統的財務風險指標外，還應將市場風險、信用風險、操作風險等多方面的因素納入考慮范圍。市場風險指標可以反映企業面臨的市場價格波動、競爭加劇等外部風險；信用風險指標可以評估企業客戶的信用狀況，預防壞賬損失；操作風險指標可以揭示企業內部流程、系統或人員操作中的潛在風險。企業通過引入這些多維度的風險指標，可以更全面地了解自身的風險狀況，為風險應對提供更有力的支持。第二，利用大數據和人工智能技術構建動態風險評估模型。大數據技術的運用可以使財務分析人員實時收集和處理海量數據，而人工智能技術則可以幫助財務分析人員挖掘數據中的潛在規律和趨勢，將兩種技術進行有效結合，可以構建出實時監控和預警風險的動態評估模型。財務分析人員在應用該模型時，還可以根據企業的實際運營情況和市場環境的變化，及時調整風險評估參數，確保風險評估的準確性和時效性。第三，采取模擬和壓力測試技術。企業為了預測不同風險因素對企業經營管理的潛在影響。一方面應模擬不同風險場景，評估企業在這些場景下的應對能力和潛在損失。另一方面要利用壓力測試技術揭示企業在極端風險條件下的承受能力，以便為財務分析人員提供科學依據，幫助企業制定更有效的風險應對策略。

（五）加強對財務分析人員的培訓

在數字經濟時代，財務分析人員的綜合素質對于企業的發展至關重要，為了提升財務分析團隊的整體能力，企業需要采取一系列具體措施。第一，強化學習實踐，提高分析能力。企業應鼓勵財務分析人員積極參加各類培訓和學習活動，不斷更新自己的專業知識和技能。在培訓過程中，應涵蓋財務管理、數據分析、市場經濟等多個方面，使財務分析人員具備更全面的知識體系，而且還要注重實踐鍛煉和經驗積累，適當安排財務分析人員參與實際項目，通過實踐操作來加深對理論知識的理解，并提高解決實際問題的能力。第二，重視人才培養，引進高素質人才。企業應建立合理的人才梯隊，積極引進高素質財務分析人才，為團隊注入新鮮血液，借助新人才帶來的新思維方式和分析方法，促進團隊的創新和發展。與此同時，企業還要完善現有的激勵機制，制定明確的職業晉升路徑和薪酬福利體系，為財務分析人員提供良好的職業發展空間，吸引和留住更多優秀人才。第三，適應時代發展需求，創新分析模式。隨著數字經濟的興起和業財融合的推進，ERP機器人、云平臺等信息技術在財務管理中的應用，為財務分析工作創造了便利的條件，能夠彌補傳統財務分析中存在的不足。為了能夠讓財務分析人員不斷適應時代發展需求，企業應鼓勵財務分析人員積極學習新的技術，能夠熟練運用各種軟件和系統，并要不斷探索新的分析技術和工具，以提高財務分析的效率和準確性。

五、結語

綜上所述，數字經濟時代為企業帶來了前所未有的機遇和挑戰，在這一背景下，財務分析工作需要在信息化技術的支持下，為企業創造更多的價值。企業財務分析工作，在引入信息化技術的同時，應該從業財融合的角度出發，尋找更多的市場機遇。然而，對于企業而言，其在開展財務分析工作時還面臨著諸多挑戰，如數據整合存在較大難度、業務分析與財務分析銜接不足、風險評估能力相對較弱、缺乏高素質財務分析人員等，需要企業采取有效的措施應對這些挑戰，提升企業的財務管理水平和決策效率。

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（作者單位：佛山市順德五沙熱電有限公司）