基于大数据时代的企业财务活动研究

高爽

〔内容提要〕大数据时代下信息技术得到广泛应用，企业财务管理方式发生变革。本文主要从企业财务活动的预测与决策、规划与控制、考核与评价阶段出发，分析大数据时代对企业财务活动造成的影响，提出大数据时代下企业财务管理创新的途径，以期能够为相关财务从业人员提供参考。

〔关键词〕大数据 财务活动 企业管理

在大数据时代背景下，企业发展的机遇与挑战并存，如企业可以通过一些网站、爬虫等技术手段获取更多的数据，而不再仅局限于本企业的财务数据，其中包含消费者偏好、网络舆情等非财务数据，使得企业能够做出更加符合企业长远战略发展的决策。但是，企业数据获取渠道的拓宽、数据类型的增加，往往也意味着企业所面临的风险也随之加大。如何在浩如烟海的数据，及时准确地寻找出与企业利益相关的数据加以应用，帮助实现企业的长远发展，提升企业财务管理能力，是现代企业需要密切关注的问题之一。

一、大数据时代对企业财务活动的影响

目前，很多学者对“大数据”进行了相关研究，并且给出了自己对于“大数据”定义的意见，但尚未形成一个统一确切的概念。学者们普遍认可大数据的5V特性，即Volume（大量性）、Velocity（高速性）、Variety（多样性）、Value（价值性）、Veracity（真实性）。大数据系统的应用主要包括数据的生成、获取、传输、存储和分析五个阶段。从管理者的角度出发，可将企业活动划分为预测和决策、规划和控制、考核和评价三个阶段。由于企業主要通过对其进行的组织管理、经营预测及企业的内部控制等方面实现企业的日常经营活动、投融资活动和利润分配等，本文主要站在管理者的角度出发分析大数据时代对企业财务活动造成的影响。

1.预测与决策阶段。财务预测是企业根据过去历史活动的资料，结合现实的情况条件，对企业未来的财务活动和财务成果作出合理的预测与估计。财务决策是指在企业的众多财务方法中选出更加符合企业战略发展规划的方案。财务预测和财务决策通常采用定性和定量两种分析方法。定性法主要是依靠分析者的直觉、经验，通过对过去历史数据和现在状况的研究预测未来的发展趋势；定量法主要是根据统计数据，建立数学分析模型，分析研究对象之间的逻辑关系并预测未来的发展。这两种方法都需要依靠海量的数据资源作出合理的分析。由于技术提升，数据的生成量增多，人们获取数据的渠道增加，数据的传输速度提升等，使得企业管理者能够从多个维度进行数据收集，不再只是局限于企业自身的财务数据进行分析，这在一定程度上有效降低了过去由于有限的数据资源及管理者个人经验、能力等主观因素对结果的影响，使得出的结果更加客观真实、有效。

2.规划与控制阶段。财务的规划与控制是指对计划的实际执行情况进行跟踪监督，以及对执行过程中出现的问题进行适当的调整和修正，以降低实际结果与预期结果之间的偏差。相对传统数据仓库的实时处理能力而言，大数据技术实现了数据的重组融合与共享，从生产采购、仓储物流、经营销售到客户反馈，信息流在企业内部的获取与传输避免了企业在财务管理中极为致命的“信息孤岛”问题，信息的融合共享能够帮助企业尽早发现在企业某项活动中可能存在的问题，并及时进行调整与修正，控制实际结果与预期结果的偏差，从而达到优化企业财务管理与业务流程，降低企业经营风险的目的。

3.考核与评价阶段。财务考核与评价是指在每一会计年度的期末，将企业各项财务指标的实际完成额与企业预期设定的考核指标进行对比，并以此为标准确定相关责任部门和个人的任务完成情况。过去，企业通常以财务指标为标准进行业务考核与评价。脱离业务主要对单一的财务绩效进行考核，难免会导致企业财务管理的低效率，而部分财务指标存在主观性，这可能会对评价有失公平，打击员工的工作积极性。在大数据时代，信息具有及时性、全面性、多维性，人们可从多个方面获取事物，同一事物可以从不同的角度进行考核与评价，企业的财务考核与评价也就由从前的单维度发展到了如今的多维度。

二、大数据时代企业财务创新的途径

1.注重数据质量，加强对数据的分析处理。大数据时代产生海量的信息，人们可以从多个途径和渠道获得信息。但是，海量的信息同时也意味着数据质量的“良莠不齐”。大数据的处理过程中，经常会出现由于数据错误、数据不准确、数据不完整而导致的分析工作停滞无法进行。企业财务活动中，财务预测主要运用定量与定性两种方法，这决定了大数据时代企业应从数据的数量与质量两个方面进行改善。一是从数据数量角度考虑，企业可利用大数据技术加深数据的横向和纵向获取。如某一产品可将数据采集系统嵌入产品中，获取与产品有关的数据。从纵向分析，与产品相关的数据包括客户数据、销售数据、行业数据（本行业数据和相关产品的行业数据）和宏观经济环境；从横向分析与产品相关客户数据中，包括顾客购买习惯、价值取向等，企业通过加深对相关数据的分析处理，可帮助企业精准定位客户价值主张，从而满足客户的个性化需求等。二是从数据的性质上看，企业应加强对数据的关联分析处理。统计学早已给出相关性的概念，即满足事物A发生时，事物B也会随之发生的概率的显著情况，而两个事物之间具有相关性并不意味着其具有因果性，如一个人年龄和GDP的增长情况都是随着年份增加的，而年龄本身与GDP二者之间并不存在因果关系。虽然相关性并不等同于因果性，但是通过对相关性的分析不难发现事物之间存在的共因，也就是说相关性中包含了因果性。比较常见的例子是购物篮理论，通常商场会在结账的通道前放置一些物品，用这个方法找到顾客选购的不同商品间的关系，进而分析顾客的购买习惯，了解被消费者频繁购买的商品，研究这些商品的共性，从而找到其中存在的因果关系。

2.建立企业数据管理平台，形成有效信息交流。数据信息是大数据时代的核心资源。大数据分析技术能从海量的信息中发现规律并预测未来，企业应用大数据构建数据管理平台，使得信息能够在企业内部及时有效的传递，有利于优化企业内部资源配置，提高财务管理效率和创造价值的能力。企业的数据管理平台可以将企业的内部数据，如财务数据、销售数据、客户数据、行业数据等，与企业的外部数据如政府宏观经济政策、银行存款贷利率、行业税率、网络舆情等进行采集整理，然后按照一定的主题展示，如企业财务分析主题，包含与财务相关的报表及本行业相关的财务数据对比，包括公司的盈利分析、亏损点分析、成本分析、企业产品的市场占有率和行业排名等。通过这些主题的分析与展示准确展示公司的经营状况及行业动态，从而为公司的经营提供比较准确的科学指导，进而实现持久的盈利。

3.财务人员的创新。大数据时代下，企业数据增加，数据收集范围广阔，财务管理方式发生转变，这就要求企业的财务人员必须转变传统的财务思维方式，打破依赖财务报表的惯性，站在管理者的角度树立战略全局意识。将财务活动与业务活动相结合，管理会计人员既要有立足财务做财务的能力，又要有跳出财务管财务的素质，从更广阔的方面着眼，不断更新视角研究分析问题。随着大数据技术的发展与应用，数据和算法越来越成为商业的基础，为了更好地为企业经营决策、科学管理和价值创造提供服务，财务人员还应掌握数据的分析与处理，不断学习信息技术，企业可通过课程培训等方式加强对单位员工的信息化素质培养。

（作者单位：沈阳建筑大学）