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人工智能时代下财务分析工作思路探讨

2017-10-19文红梅

财会学习 2017年20期
关键词:数据财务分析决策

文红梅

摘要:信息技术的迅猛发展,给财务分析工作带来了机遇与挑战,财务分析的重要性进一步突显,原有财务分析工作的方式和方法也将随之发生重大变化,本文通过总结财务分析工作的现状和难点,探讨在人工智能化时代下,财务分析人员该如何充分利用有利因素,调整工作思路,积极为信息使用者提供有价值的信息。

关键词:财务分析;数据;融合;预测;决策

随着信息技术发展的不断加快,以“机器人”为代表的人工智能逐渐走进人们的视野,一个“机器人流程自动化”的时代正悄悄来临。在财务领域,目前国内外很多企业已成功试水财务机器人,它能解决财务流程中高度重复的手工操作,能提高数据处理的效率与准确率,简单且有规律可循的工作将被人工智能替代。而财务人员的价值越来越体现在有创造性的工作上,财务分析工作也越发重要。本文就财务分析工作如何利用人工智能发挥更大的价值浅谈几点应对措施。

一、财务分析的意义

面对不同的使用对象,财务分析发挥着不同的作用。对于外部使用者,通过对财务分析报告中偿债能力、营运能力、盈利能力等指标的了解,掌握企业的基本状况及财务实力。对于内部使用者,财务分析可以评价和考核过去的经营业绩;可以揭示现有的问题、潜在的风险,以改善业务流程及管理短板;通过数据模型搭建,还能预测未来,为价值提升提供参考建议,支撑和优化管理决策。

二、财务分析工作的现状与难点

(一)数据加工耗时长

数据是开展分析的基础,数据的真实性及准确性将对财务分析的质量产生重要影响。由于财务报表直接输出的数据范围有限,不能满足现有财务分析工作中各种维度、各种统计口径复杂指标的计算。例如:做数据同比分析时,需要将可比期间数据调整与当期数据一致;面对不同的数据使用者,将有不同维度口径的数据指标等。这些数据加工和整理靠手工完成,将耗用大量时间且准确率不高,还会直接影响财务分析的质量,进而误导数据使用者的决策和判断。

(二)数据来源单一,关联度弱

目前大多数企业分析的依据仅靠企业内部的财务数据,数据关联度局限在资产负债表及利润表之间,缺少获取其他业务数据的途径及渠道,即使获得了业务数据,但因数据之间缺少共同的连接字段,无法有效的将各类数据串联,导致财务分析人员常常闭门造车,就财务论财务,未实现财务数据与数据背后业务原因的融合。

(三)分析层次浅

目前财务分析的侧重点仍是财务指标分析。由于在数据整理环节耗费了较长的时间,导致财务分析人员没有更多的时间和精力去完成有层次、有深度的分析,输出的分析报告也仅仅是预算执行情况分析,简单的反应预算指标的完成进度、同比环比情况、可比行业对标分析等。未深入挖掘数据变动实质原因的分析报告层次较浅,内容空洞,缺乏前瞻性。

(四)财务分析结果应用不足

财务分析的目的是为经营管理者提供有效的改进建议和决策依据,但由于财务分析的报告内容深度不够,导致不能提供有针对性的解决举措。财务分析报告的编写成为一个常规性事项,编写者以完成报告为目的,使用者以阅读报告为目的,没有真正将财务分析结果运用到实际生产经营的问题环节中。

三、财务分析工作的重新定位

信息化管理水平的提高,将使目前数据手工处理向自动化大步迈进,有效规避了财务分析工作中存在的问题及难点,数据准确性和运用效率也将大大提升,各类数据的关联度随之提高,为财务精细化管理打下了良好的基础。

财务分析的数据基础在有了质的飞跃后,财务分析人员将释放出更多时间来挖掘分析内容深度的和拓展分析面的宽度。财务分析人员需迅速识别变化,抓住契机,重新规划工作开展思路及方向,及时调整思维模式,从“预算完成情况分析”思维向“因果关联性分析”思维转变。主要从事后评价转向过程管控和前瞻性预测,从数据指标展示到项目评估再到资源配置的运用,最终实现核算型财务到分析性财务、战略性财务的转型,使财务分析工作更加有利于企业价值的提升与风险防控。

四、在人工智能时代下如何有效的开展财务分析工作

(一)建立全面的财务价值分析体系

所谓全面的财务价值分析体系,笔者认为是通过搭建全面的分析指标架构,使用适当的财务分析方法,正确的输出分析结果,重点突出事前有预测、事中有管控、事后有评价,强化分析结果运用,贯穿全业务的闭环指导体系。体系搭建思路如图1所示:

1.事前预测:根据企业的发展战略,搭建关键指标体系。运用智能系统,连接各个要素,通过固化数据整理及分析方式,建立标准化、流程化的工具和模型,设定不同的变量,输出指标结果。经过多次数据测算,确定符合企业发展战略指标的目标值。

2.事中管控:在指标执行过程中,定期分析,关注指标的变动情况,对有异动的指标要立即预警,加强关注和管控力度,及时纠偏。

3.事后评价:系统自动化将实现指标的自动取数和对标,根据数据结果进行分析评价,出現异动情况要深入挖掘背后的业务原因,通过原因剖析找出关键驱动因素,再对应提出改善措施及解决方案。

4.评价结果指导事前预测,形成闭环体系:改善措施及解决方案运用于发展战略的实施路径,再次评价指标,通过多次试错迭代,充分发挥财务分析预测、控制、评价的功能,不断修正目标值,指导各个环节过程管控,由此形成一个贯穿产品生命周期、业务流程的财务分析闭环体系。

(二)加强融合数据平台建设

为支撑数据应用,应建设融合数据平台,打破业务壁垒,进行表内资源的整合,表外资源的挖掘,有效的进行数据联动,使数据应用平台能覆盖企业运营过程的全部线条,满足不同用户对不同维度的数据查询及获取需求。财务分析人员可以借助数据平台的系统工具获得更加快速、便捷、准确的信息,实现跨部门、跨线条的融合分析。

(三)创新财务分析工作机制

财务分析报告编写的常态化,使财务分析工作变得墨守成规,财务分析人员缺乏主动性和积极性。为积极调动财务分析人员创新性开展工作,需要优化分析工作机制,如:设立分析项目的认领制度、进行分析结果的交叉评价、给予激励方案等举措,充分发挥财务分析人员的主观能动性。

(四)加强队伍建设

1.完善财务分析人员的配置机制,整合各专业和地区的人力资源,成立财务分析团队,并加入前端、后端、IT等人员,实现跨部门的横向合作与跨地区的纵向联动,充分发挥人力资源使用效益。

2.提升财务分析人员综合素质。财务分析人员综合素质的高低将影响财务分析报告的有效性及质量。财务分析人员首先需要具备高度的业务敏感性、专业判断能力和分析洞察能力,在公司运营模式和复杂的业务流程中,识别出数据及现象的相关性、趋势性和预见性;其次要有较强的逻辑推理性和研究问题的能力,从问题的现象看到本质;另外财务分析人员还需要较强的归纳总结能力,将分析过程中的关键要素和重要方面提炼出来,用简洁的语言清晰的体现在财务分析报告中。

五、结语

人工智能时代的来临,对于财务分析工作,既是机遇也是挑战。财务分析人员应当主动顺应时代的变化,及时调整工作思路及方法,努力提升业务素质,创造性的开展工作,使财务分析助力企业精细化管理,为企业价值提升和风险管控提供决策支撑依据,在智慧运营过程中发挥应有的关键作用。

参考文献:

[1]罗勇铭.企业财务分析存在的问题及对策[J].中国集体经济,2017(13).

[2]李天天,朱翠景,李昕欣.浅析大数据与财务分析的关系[J]中小企业管理与科技(下旬刊),2017(06).

[3]张晶.财务分析管理功能的发挥[J].企业改革与管理,2017(12).

[4]武莹.浅议国有企业财务分析体系的构建与完善[J].中国管理信息化,2017.3月第20卷第5期.

(作者单位:中国电信股份有限公司贵州分公司)endprint

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