大數據企業財務分析優化路徑

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[摘要]大數據和財務分析深度融合已成為財務行業順應時代發展的必然要求。一方面，大數據為企業財務分析提供了更強大的數據基礎、更高效的數據處理技術，更直觀的數據呈現；另一方面，財務分析與大數據緊密結合，深度挖掘數據的經濟價值，為財務由核算型向經營型、價值型轉型賦能。本文深入分析了大數據對企業財務分析的積極影響，并對目前兩者結合中出現的問題提出優化措施，以期充分發揮大數據在企業財務分析中的作用。

[關鍵詞]大數據；財務分析；問題；優化

在大數據時代下，大數據技術被廣泛運用于各行各業，通過數據流引領技術流、業務流、資金流、人才流，改變了傳統的生產方式和經濟運行機制，推動社會生產要素的重新整合和高效利用，極大地提升經濟運行水平和效率。大數據技術的迅猛發展對企業的財務分析工作提出了更高的要求，成為企業財務變革的重要推動力。在大數據技術的加持下，財務分析用來深度挖掘數據價值，為企業提供更多更精確的決策和戰略支持，助力企業提質增效。

1大數據在我國的發展

2014年大數據首次被寫入政府報告，引起社會公眾的廣泛關注。隨后各級政府、各部門陸續出臺了一系列政策文件鼓勵和支持大數據產業的發展，其中影響力比較大的有2015年國務院印發的《促進大數據發展行動剛要》、2016年工信部印發的《大數據產業發展規劃（2016-2020）》等。政策文件的出臺表明了我國政府對大數據發展的重視，同時也為大數據的發展指明了方向。在大數據等新型信息技術的驅動下，數據經濟得到迅猛發展。如表1所示，2020年數字經濟規模達到了39.2萬億元，占GDP的比重已經達到了38.6%，數字經濟成為推動國民經濟增長的重要力量。2020年產業數字化的規模達到31.7萬億元，占數字經濟的比重由2015年的74.3%增長到2020年的80.9%，大數據作為數字經濟的關鍵生產要素，成為推動傳統企業向智能化、數字化轉型的重要驅動力。財務分析作為企業經營管理的關鍵環節，應抓住大數據時代的機遇，積極擁抱大數據，充分挖掘數據的價值，助力企業的轉型升級。

2大數據下企業財務分析的新特征

2.1數據來源廣、種類多

數據是財務分析的基礎，決定了財務分析的質量。傳統的財務分析主要以企業在會計核算過程中產生的數據和編制的財務報表為依據進行分析，數據來源和種類單一。在大數據時代，大數據、云計算等信息技術的廣泛運用，數據受到前所未有的重視，企業獲取數據更加便捷、獲取成本更低。企業在進行財務分析時，除了獲得企業會計核算數據以外，在信息技術驅動下的企業財務共享中心、業財一體化等建設日漸成熟的基礎下，企業可以獲得各子公司、各經營部、各銷售網點的業務數據。同時，在電子發票、移動支付、智能辦稅等技術的廣泛采用下，能夠及時獲得利益相關者的數據。數據的充分、多樣能夠極大地提高企業財務分析的全面性和準確性。

2.2財務分析更加實時高效

傳統的財務分析主要用于評價過去，通過對實際財務報表等資料進行分析說明企業過去的經營業績情況，且財務分析一般是定期進行，具有一定的滯后性。大數據時代為財務分析的實時性提供了條件，利用大數據挖掘等現代信息技術可以快速的獲取數據，數據的處理和分析速度也大大提升，企業可以在很短的時間將初始數據加工成有價值的數據，及時發現和解決問題，根據市場走向及時地調整企業戰略、規避和防范風險。同時，因為數據的流轉速度快，數據被篡改的可能性比較低，降低了財務分析中舞弊的可能性，通過實時的財務分析報告能夠真實地反映企業的實際發展情況。

2.3財務分析方法和工具更加豐富

在大數據下，財務分析方法更加多樣。傳統的財務分析中，橫向對比因外部數據難以獲得未能充分發揮作用，在大數據下，數據的開放和共享程度加深，通過API、爬蟲等技術，外部數據也能夠實時獲取，這為橫向對比提供了數據支撐。大數據下，財務分析更偏重于相關分析，分析兩種或者多種事務之間的相關關系，如在分析企業盈利水平時，運用大數據找出與企業盈利水平的關聯因素，就可以加以利用，而不是糾結于“為什么”，因此財務分析的環節可以往前延伸，將分析更多的用于事前、事中分析。財務分析工具上，除基礎的EXCEL外，Python、SQL、SPSS、SAS、BI工具等分析軟件都廣泛用于數據的處理與分析上，大大提高了數據分析的效率。

2.4財務分析結果可視化

數據可視化是大數據時代下發展起來的一種信息處理技術。在財務分析中，因財務知識專業性強、數據多、分析方法多樣等原因，數據可讀性差，且數據使用者難以捕捉到重點。應用數據可視化處理技術，對企業最常使用的杜邦分析體系從償債、盈利、營運、發展等多個維度進行深度分析，并通過柱狀圖、折線圖、氣泡圖、雷達圖等顏色豐富的圖形、表格、線條的形式直觀呈現，讓枯燥的數據變得生動起來，便于不同使用者理解與運用。同時，當企業的實際情況發生變動時，通過財務數據可視化的實時呈現，財務分析人員能夠精準捕捉到企業目前存在的風險點，及時發現問題并快速反應，降低了財務風險和經營風險，提高了企業的經濟效益。

3大數據下企業財務分析存在的問題

3.1部門之間溝通不暢、信息孤島仍然存在

企業財務分析需要融合業財務數據、業務數據和外部數據，業財融合成為企業發展的必然趨勢，業務數據與財務數據融合，建立企業的大數據庫是企業運用大數據分析的前提。但是現階段，財務數據和業務數據未能充分、有效融合，究其原因主要有：第一，財務分析人員獲取的業務數據主要來源于業財一體化平臺，但是業務部門有大量的數據未在平臺上進行傳遞，導致獲取的業務數據不全面、不準確；第二，財務人員缺乏業務知識和業務經驗，僅從財務的角度對業務數據進行解讀和分析，容易造成數據分析錯誤；第三，業務部門一般分散在企業的各個生產點和銷售點，財務部門在企業總部，業務部門與財務部門相互獨立，財務人員與業務人員存在溝通困難、溝通成本高，這些原因導致財務分析人員對數據的認知和處理存在偏差，數據分析目標與企業業務部門的目標不一致、偏離了企業的實際需求等問題的出現。

3.2財務分析信息化水平相對落后

財務分析的對象是海量的數據，傳統的人工處理效率低下、錯誤率高，迫切需要實現財務分析的數字化、智能化。但是大數據不僅僅對企業財務工作產生巨大沖擊，整個企業和各個部門都面臨著數字化、智能化轉型，都需要提升自身的信息化水平。而信息化建設前期投入大，所以當企業面臨數字變革時，最大的問題就是資金不足。企業會將有限的資金在各個部門之間按照成本效益進行分配，財務部門不是經濟效益直接創造部門，所以在進行信息化建設時往往面臨著較大的資金缺口，這也導致財務部門的信息化建設相對落后。其次，企業財務部門在進行信息化配置時，缺乏統一規劃，急缺什么購買什么，盲目投資，導致配置的軟件的適配性、實用性較差，如某些數據處理軟件功能很強大，但是與企業的整個信息系統難以融合，或者功能與企業需求不一致，或者因操作復雜而被閑置等，企業如果盲目購買，就會造成資金占用、資源浪費。

3.3新型財務分析人才缺口較大

財務人員的知識和能力對企業的財務分析工作影響重大。大數據時代對財務人員提出了更高的要求，一專多能成為新型財務分析人員所具備的基本素質。財務分析人員不僅僅要有扎實的專業知識，還要具備知識運用能力、技術應用能力和業務能力，其中財務能力要求財務人員能夠熟練掌握相關的財務知識（包括財務會計知識和管理會計知識）并在工作中實際運用；技術應用能力則指財務人員操作大數據等新型技術的能力；業務能力指作為一名財務分析人員，對業務數據和外部數據的搜集和解讀能力。從企業財務人員現狀來看，大部分財務人員仍然從事是會計核算工作，對自身的轉型意識不強；與業務人員聯系不緊密，業務知識匱乏；大數據意識薄弱，不能熟練使用大數據技術。究其原因主要兩點：第一，企業對財務人員的培訓不到位；第二，財務人員自身的學習動力不足。新型財務分析人員缺口巨大成為大數據技術在財務分析中無法充分發揮作用的重要因素。

4大數據下企業財務分析的優化路徑

4.1業財深度融合，促進數據共建共享

業財融合不僅僅是業務數據與財務數據的融合，還包括業務人員與財務人員、業務部門與財務部門的融合。企業管理層應從全局出發，通過政策先導、制度保障等措施促進業財深度融合。第一，建立統一的數據口徑和標準。企業將獲取和流轉的數據通過統一的數據符號和語言在不同部門之間進行傳遞，提高了數據的規范化和標準化，也減少了不同部門對數據的認知偏差，大大提高了數據的使用性能。第二，建立人才雙向流通制度。對企業的財務人員來說，業務能力的培養需要通過親身實踐獲得。企業財務人員為了更加深入了解企業的業務情況，通過不同部門輪崗的方式，親自從事業務工作，積累業務經驗。同時，邀請企業的業務人員加入到財務分析團隊，優化財務分析人員的知識結構，提高業務數據在財務分析中的運用效果。第三，建立雙向溝通機制。加強業務部門與財務部門的研討，研討會可以選擇線上或線下，但是一定要定期化、常態化，為企業業務部門和財務部門搭建溝通平臺；同時，通過企業微信群等方式實現業務部門和財務部門實時溝通交流，業務數據能夠全面、準確的傳遞并運用到財務分析中，而財務分析的結果也能對接業務部門的分析需求，充分挖掘數據的內在價值，共同為企業的經營效益的提升服務。

4.2打造智能、安全的財務分析系統

對企業來說，企業應該充分意識到大數據下企業數字化、智能化轉型的必然性和緊迫性，充分意識到提高信息化水平對促進大數據運用的意義，充分意識到財務分析在企業數據挖掘、價值創造的重要作用，在此基礎上，擴大融資方式和融資渠道，加大對信息化建設的資金投入。在資金的供需不平衡的情況下，企業應從整體考慮，做好頂層設計。有些軟件可以共建共享，由企業統一購買，各部門共同使用。比如數據處理軟件，很多部門都會進行數據分析，企業結合各部門的實際需求和軟件的性能等方面綜合考慮，選擇一款服務于企業整體的軟件。比如數據安全方面，企業建立信息安全管控制度，強化數據的監管，統一配置先進的數據保密、防護技術等。企業財務部門在企業構建的信息系統大框架下，結合時代背景和企業需求，設計適合自己的會計信息化系統，在對目前的會計信息系統深度分析、對所需購買軟件功能和性價比多方比較的基礎下科學采購。比如提高數據處理技術時，財務部門需要綜合該軟件的數據處理速度、能否與目前的財務系統實現數據共享、是否考慮到了數據的安全性等等。同時，進一步強化數據安全和監管，建立嚴格的授權制度，由專人負責財務部門信息系統的防護工作，提高企業財務數據的安全性。

4.3培養新型財務分析人才

人才是企業之本，是財務變革的核心要素。人才的素質和能力要能跟上時代的發展需求，在大數據下，財務分析的作用日益凸顯，培養一批懂財務、懂管理、懂業務、懂技術的“四懂”人才是關鍵，企業需要提升對人才的重視和培養。第一，企業需加大對現有財務人員的培訓，通過專家講座、觀摩學習、技術人員操作指導等方式，學習最新的大數據操作和處理技術、最前沿的財務數據分析方法和處理方式，幫助財務人員樹立正確的財務管理理念。第二，注重對優秀財務分析人員的挖掘。企業可以通過人才引進的方式引入新型財務分析人員，也可以從現有的財務人員中進行選拔，對企業財務人員進行全面的價值評估，選擇一批具有崗位勝任力的財務人員從事財務分析工作。第三，重新構建考核激勵機制。將大數據應用能力和業務能力納入到財務分析人員的考核中，激勵財務分析人員主動學習大數據技術和業務知識。對于財務人員來說，也要具備危機意識，養成主動學習、終身學習的習慣。財務人員要能充分認識到財務的發展趨勢，自身在財務變革中的作用，主動學習新型的數據處理技術，嘗試運用大數據進行財務分析。財務方面的證書很多，管理會計師、智能分析師等都緊跟時代需求，財務人員以考證為契機，提高自身的專業勝任力。

5結語

大數據時代，大數據正以驚人的速度沖擊著傳統的財務工作。對企業來說，傳統的財務分析工作因數據的有限性、數據處理工具的落后性、數據分析的滯后性等因素存在，財務分析在企業中的價值未能充分體現，大數據對企業財務分析的發展既是機遇又是挑戰，它打破了傳統財務分析的瓶頸、為財務分析帶來了新視角。但是因企業變革的滯后性，企業財務分析中對大數據以及大數據處理技術的運用還存在一些問題，最后針對目前存在的問題提出促進數據共建共享、打造智能安全的財務分析系統、培養新型財務分析人員三方面的措施，促使企業財務分析往數字化、智能化方向發展。

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作者：景蓮 單位：南通師范高等專科學校