基于大数据分析的财务管理创新思考

王艳慧 内蒙古生态环境大数据有限公司

引言

信息技术的蓬勃发展使得大数据的应用范围不断拓展，这给企业财务管理创新带来了巨大的影响以及挑战。在大数据时代，企业固有的财务管理模式暴露出了很多的问题，财务管理模式需要创新发展。从目前一些企业财务管理创新情况来看，虽然取得了一些成绩，但是也客观上存在较大的不足，突出表现在大数据分析水平不高这一层面，大数据分析与财务管理融合有一定的欠缺。针对这种情况，需要企业进一步加强对本课题的研究探讨，充分了解分析大数据时代财务管理方面存在的棘手问题，从而制定切实有效的解决策略，继而构建更加合理的财务管理模式，全面提升企业财务管理水平。

一、大数据概述

大数据从字面意义来理解就是海量的数据，具体到企业领域来说，大数据指企业生产经营所产生的各种各样的数据。大数据的特点包括了以下几个：一是数据是海量的，企业生产经营过程中会产生大量的数据，这些数据从量的层面来看，非常庞大且呈现出了快速增加的势头；二是数据是有价值的，没有任何价值的数据信息不能够归入大数据的范畴，企业经营中产生的数据有的有价值，有的则没有价值；三是大数据所包含的数据种类很多，不仅仅有财务数据、经营数据，还包括了人力资源数据、销售数据等等；四是数据信息不断变化，企业生产经营都处于一个不断变化的状态，这自然会导致数据的变化。正确认识大数据的内涵以及特点，可以让企业更好地进行大数据分析，从而最大限度地发挥大数据分析的重要价值，全面实现财务管理水平的进一步提升。

二、大数据分析对于财务管理的价值

大数据分析对于财务管理工作具有十分重要的价值，通过对相关研究文献进行梳理，本文将这一工作的重要价值归纳为以下几点：

（一）挖掘财务信息，辅助财务决策

财务决策需要考虑的因素很多，正确的财务管理决策往往建立在对财务数据信息进行深入分析的基础之上。大数据分析能够对于财务数据进行深入挖掘，获得有价值的信息，从而给财务决策提供依据，提升财务决策的科学性。从目前大数据分析的效果来看，要远远好于传统的财务数据分析，借助于这一数据分析手段，能够获得之前无法获得的有重要价值的信息，从而给企业财务管理决策提供信息支撑。举例来说，大数据分析能够预测未来企业主要财务指标的演变趋势，从而给企业财务决策提供指引。

（二）加强财务数据共享，确保信息准确

大数据分析能够实现财务信息及时的、充分的共享，同时能从多个维度反映企业财务的真实情况，这有助于进一步提升财务信息的准确性。当前企业财务信息种类很多，数量更是庞大，如果没有大数据分析技术，很多财务数据信息都处于缺少内在联系的状态，信息传递也会比较滞后，无法保证决策者所获得的财务信息能够真实反映企业当下经营管理状况。针对上述所谈情况，企业需要进行大数据分析，通过大数据分析来实现财务信息的及时汇集，保证财务信息供求的更加均衡，继而实现财务信息的更加准确。

（三）减少财务人员工作量

大数据分析能够极大地减少财务人员的工作量，企业财务管理工作中，数据分析任务繁重，需要财务人员投入大量的时间。在没有大数据分析的情况下，仅仅依靠财务人员手工统计分析，不仅仅数据分析效率比较低，同时也更容易出错。通过大数据分析，可以较好地解决上述问题，让企业财务数据分析工作更加高效。大数据分析能够实现数据的批量处理，将财务人员从烦琐的数据分析工作中解放出来，财务人员能够将更多的时间用来思考如何优化财务管理制度、管理流程、管理方案，从而推动财务管理水平的持续提升。

三、企业财务管理问题分析

目前企业财务管理领域存在的问题很多，从大数据分析的角度来看，这一领域比较典型的问题包括以下几个：

（一）缺少财务管理数字化理念

基于大数据分析的财务管理创新前提基础是财务人员要有良好的数字化理念，可惜的是目前很多企业财务人员并没有财务管理数字化的理念，这导致了企业财务管理创新工作的开展颇受影响。当前很多企业的财务人员财务管理理念依然落后，对于数字化管理的重要价值没有充分的认识，这种理念之下，企业就不会在财务管理方面积极推进大数据分析，由此导致这一工作的开展严重受阻。之所以出现财务管理数字化理念的欠缺，可以从两个方面进行具体分析，一方面是财务管理数字化水平偏低，企业在数字化、信息化建设方面步伐比较迟缓，由此给财务人员传达了一个错误的信号，即财务管理数字化并不重要，因此观念层面对于数字化、信息化的认可度不够；另一方面是企业在财务管理数字化宣贯方面存在较大的不足，数字化理念没有深入人心。

（二）财务人员大数据分析能力薄弱

大数据分析这一工作专业性很强，对于财务管理人员信息化素养、数据挖掘分析能力提出了更高的要求，不过目前很多企业的财务人员在大数据分析方面能力比较薄弱，缺少大数据分析的基本知识储备以及技巧，这自然会导致大数据分析效果不够理想。大数据分析一般包括选择数字特征、数据的整理分析、计算数字特征、建立模型、评价统计、结果分析等步骤，不少财务人员在数据分析模型的构建方面存在一定不足，不懂如何构建模型以及进行模型的误差检验，这自然会导致大数据分析的准确性受到影响。企业针对财务人员大数据分析方面的能力短板，没有及时开展相应的培训，没有围绕大数据分析需求从外部招聘一些专业人才，这样自然无法做好大数据分析这一工作。

（三）大数据分析相关制度不健全

目前部分企业大数据分析方面的相关制度并不健全，没有能够做到根据这一工作开展的需要来制定比较完善的制度，这样就容易导致大数据分析工作的开展缺少规范性，并因此影响这一工作效果。大数据分析本身就已经成了企业财务管理的重要组成部分，其在财务管理方面有很重要的作用，当大数据分析制度不够健全的情况下，大数据分析就会受到影响，并会导致财务管理、财务分析出现问题。举例来说，大数据分析原则方面，企业如果没有进行明确或者虽然明确了但是不够全面，由此会导致大数据分析水平下降，无法给财务管理提供数据支撑。同时大数据分析制度如果与企业投资管理、现金流管理等制度之间有一定的冲突和相悖之处，这样自然会导致大数据分析工作的开展受到负面影响。

（四）财务管理系统缺少大数据分析模块

当前，企业财务管理方面的主要问题之一是财务管理系统中没有大数据分析这一模块，这导致大数据分析的应用受到了很大的限制。财务管理系统是财务管理工作开展的重要平台，在财务管理已经完全线上化、数据化的背景下，财务管理系统的作用是不可或缺的。大数据分析模块的缺失意味着大量的数据信息无法进行深度分析，企业难以从海量的数据信息中获得有价值的信息，这对于企业财务管理水平的提升是非常不利的。大数据分析模块的开发难度很大，很多企业在此方面能力不足，因此导致了财务管理信息系统功能不够完备，无法助推企业财务管理水平更上一个台阶。

四、基于大数据分析的财务管理创新策略

大数据时代，企业财务管理需要与时俱进地进行创新，围绕上文所谈到的各种问题，本文认为应该从以下几个方面着手：

（一）树立财务管理数字化理念

企业财务管理人员需要充分意识到数字化、信息化是企业财务管理发展的重要趋势，要树立起财务管理数字化的理念，在此理念引导下来推进财务管理的创新，给予大数据分析更多的关注。在引导财务人员树立财务管理数字化理念过程中，关键是要做好以下几点：首先，自上而下进行财务管理数字化建设的大力宣贯，让每一个财务人员都能够感受到财务管理数字化的迫切性以及重要价值。企业管理者需要在不同场合通过不同的方式来强调财务管理数字化的意义所在，从而扫除其观念层面员工对于数字化的抵触情绪；其次，企业需要给予财务管理数字化真金白银的投入，这样才能够给员工传达一个明确的信号，即企业高度重视财务管理的数字化。以海量数据这一上市公司为例来说，该公司在财务管理数据数字化建设方面，连续多年每年都投入上百万元进行系统的升级；最后，企业塑造良好的数字化氛围，从硬件以及软件着手引导员工树立财务管理数字化理念，从而实现企业财务管理水平的不断提升。

（二）提升财务人员大数据分析能力

基于大数据分析的财务管理创新要求财务人员具有良好的大数据分析能力，能够熟练掌握大数据分析的技巧和方法，具有数据分析模型构建的能力。针对财务人员上述方面存在的不足，关键是要开展相关培训，通过培训让财务人员增加大数据方面的知识储备，掌握大数据分析的相关技能，从而在这一工作开展方面能够做到更加游刃有余。对于企业来说，在有条件的时候，可以多开展一些大数据分析方面的培训，培训内容需要做到需求导向，即培训重心放在如何补齐财务人员在大数据分析方面的短板。海量数据这一上市公司在大数据培训方面，每一年都会组织相关人员参加培训，从而提升财务人员的大数据分析能力。企业大数据分析方面的专题培训需要有连贯性，定期进行培训需求分析，了解财务人员存在的胜任力不足，从而制定更有针对性的培训内容。除了培训之外，也可以引入考核手段，通过考核引导、督促财务人员关注自身大数据分析能力的提升。举例来说，如果财务人员大数据分析能力欠缺或者薄弱，会影响到考核成绩，考核成绩与奖惩挂钩，这样才能够给财务人员施加一定的压力来提升自身的大数据分析能力。

（三）完善大数据分析管理制度

企业要注重根据大数据分析工作开展的需要，健全相应的管理制度，确保这一工作的开展在相关制度的引导下规范有序推进。大数据分析管理制度建设需要注意以下几点：首先，大数据分析管理制度要有实效性，即制度应能够落地，具体内容方面要尽量全面兼顾，对于大数据分析的目的、原则，如何搜集数据，如何进行数据分析，数据分析结果如何使用等都需要加以明确。以大数据公司来说，财务管理领域大数据分析需要囊括数据的搜集、模型的构建、误差的检验、结果的纠偏等；其次，大数据分析管理制度要比较灵活，能够根据大数据分析中出现的问题来进行调整完善，保证相关制度与财务管理创新相匹配。举例来说，大数据公司财务风险管控要求提升，这自然要求大数据分析进行相应的调整，以保证大数据分析结果能够满足财务风险管控的需要；最后，大数据分析制度需要有良好的匹配性，即这一模块的相关制度与财务管理其它制度之间能够比较好地匹配，例如海量数据这一上市公司就对于大数据分析与成本核算、投资管理、运营管理等制度之间是否匹配进行了充分的论证分析，这样很好地推动了财务管理的创新。

（四）财务管理系统增加大数据分析模块

企业财务管理系统中需要有大数据分析这一重要模块，这样才能够用好大数据分析这一手段，发挥大数据分析的重要价值，确保财务管理能够匹配企业发展的需要。财务管理系统中的大数据分析模块需要与其他模块进行有效衔接，这样才能够更好地发挥大数据分析的重要作用。大数据分析模块的主要功能包括了从海量的数据资源中基于一定的技术和模型，通过数据抓取、分析来找寻有价值的信息，给财务管理人员提供有价值的数据，全面提升财务管理水平。大数据分析模块设计方面，需要注意稳定性、安全性、科学性，企业要定期进行大数据分析模块的调整优化，重点是要对于数据分析模型的信度、效度进行校验，这样才能够保障大数据分析工作的更加精准。举例来说，如果大数据分析模块的准确度下降，对于数据分析不够深入、全面，就需要寻找原因，了解究竟是数据本身的问题，还是数据分析模型的问题，从而采取针对性的解决措施，保证大数据分析模块功能完备。

结语

总而言之，大数据时代，大数据分析在财务管理领域的重要价值已经得到了充分认可，在这种背景下，企业财务管理需要及时进行创新，注重大数据的分析与应用，构建更加科学合理的财务管理模式，从而推动企业财务管理水平的不断提升。本文所提出的基于大数据分析的财务管理创新策略主要囊括了树立财务管理数字化理念、提升财务人员大数据分析能力、完善大数据分析管理制度、财务管理系统增加大数据分析模块等四个方面，这些策略有对于部分研究成果的借鉴，亦有自身的一些思考，考虑到各个企业情况的不同，本文所提出的这些策略并不能够被照搬照抄，各个企业一方面可借鉴其他企业在此方面积累的成功经验，另一方面要结合自身的情况，更加灵活地进行财务管理的创新，从而进一步提升企业大数据分析水平。