大数据时代企业财务管理优化研究

杨宇鹏

（佛山金万达科技股份有限公司，广东 佛山 528100）

1.引言

由于信息技术的发达、第五代通信技术的持续发展，再加之企业市场经济活动的多样性和复杂性增强，企业财务管理活动迎来了大数据时代，企业要想实现自身核心竞争力的提升，不再绝大程度上取决于企业绩效水平的优秀与否，而是取决于企业数据挖掘能力、信息沟通效率、内部治理成本等内部因素制约的企业财务应用能力体现，从而促使企业将自身海量的经济信息数据作为一项无形资产进行管理和运营，最终实现企业大数据时代下的财务管理转型[1]。

2.企业传统财务管理活动中存在的改进要点

2.1 财务信息化意识弱化

由于企业规模小、或企业分支机构多等因素影响，众多企业在财务信息化建设的投入较为简易，加之企业中高级管理者不善于应用财务信息化工具，使企业对内部财务信息业务信息、对外部交易信息的收集程度不充分，甚至企业管理者存在“会计电算化就是财务信息化”等误区，导致企业财务信息化意识弱化。一是财务信息化认识存在欠缺，影响企业财务管理水平和财务信息化水平的进一步提升[2]。二是财务大数据工具的应用认识不深入，分析局限于绩效反馈、财务绩效体现等效益评价维度，使企业大数据分析工具的价值创造力难以提升。

2.2 财务数据库管理手段欠缺先进性

由于企业财务数据库搭建口径不一致，或者部门与子公司财务数据的对接机制衔接效率不高，使企业财务数据库管理相对落后。一是财务数据库集成手段不合理。由于企业“电子+纸质”并行的数据库搭建不完整，企业财务数据库的集成效果就难以改善，从而影响企业财务数据库的及时更新和使用[3]。二是财务数据库处理手段有待升级。由于财务人员没有掌握计算机数据管理语言，或者财务人没有丰富的数据库管理软件实践经验，使得企业财务数据库的使用效率不高。比如，财务人只会应用Excel生成报表，而不会使用SQL或Python处理财务数据生成各项报告。

2.3 无差别财务核算活动的自动化信息化程度不足

当前，不少企业依然存在财务自动化、信息化程度不足等因素制约大数据时代下的财务管理升级。一是财务核算处理的信息化程度不足。由于电子凭证应用覆盖面低、财务表外信息收集不全面、纸质信息录入效率不高等因素影响，企业财务信息数据库的搭建还存在提升空间。二是财务自动化核算程度不足。由于简单核算分析活动的自动化程度不足，企业财务活动的去人工率不高，使大数据技术的应用覆盖面不高。比如，企业可以应用AI技术的简单绩效财务报告还在依靠人工分析[4]。

2.4 财务大数据中心建设和应用进程缓慢

由于企业财务共享中心建设投资不充分，加之企业对财务大数据应用建设的资金投入不足，企业财务大数据中心及分支中心的建设应用缓慢。一是财务大数据中心建设总体布局不完善。二是企业财务大数据软件工具的采购设计不全面。由于企业自行采购大数据软件工具的供应商评估机制不完善，同时企业对大数据工具的具体需求方向设计不可靠，使企业频繁追加采购现象偶发，从而降低了大数据技术的应用效率[5]。

3.改善企业财务大数据应用效果的优化建议

3.1 形成大数据时代的财务信息化认识

企业要实现大数据时代的财务管理转型升级，就需要形成大数据时代的财务信息化认识。一是形成财务信息化后环节认识。这要求使得管理者将财务信息化视为一项基础性工程性活动，使企业能够建立起财务信息分析报告、企业业务综合信息挖掘机制、企业财务管理数据库管理平台等财务信息化工具，以便于顶层决策者拥有更全面的企业经济信息作为决策依据，最终保证企业财务管理水平和财务信息化水平的进一步提升。二是保证财务大数据工具的应用认识科学[6]。这要求企业财务人全面认识大数据工具在企业财务管理中的应用，不仅促使企业财务人认识到财务人工智能对管理信息的丰富，同时促使财务人认识到大数据在风险建模中的模型训练和模型修正用途，以便于企业科学开展信用评估、供应商资质评价等维度的大数据应用活动，最终提升企业大数据分析工具的价值创造力。

3.2 优化财务大数据技术的信息化自动化基础

要保证企业财务管理者得以从繁琐的、重复的、无差别的财务核算活动中解放出来，企业需要夯实财务自动化、信息化等因素从而积极影响大数据时代下的财务管理升级。一是提升财务核算处理的信息化程度。这要求企业优化财务数据中心的建设、加快电子凭证的应用普及率、完善客户履约能力等非财务信息的收集，同时健全纸质信息的自动化录入机制，以保证企业财务数据库的稳健搭建[7]。例如，应用自动化文件扫描仪等信息化设备。二是保证人工智能技术参与企业简单财务核算活动。为提升企业财务处理活动的去人工率，使人工智能出具业绩报告、人工智能出具财务模型报告等探索性技术应用加快。三是健全自动化建模程序在企业财务风险管理中的应用。所谓自动化数据建模程序，就是借助stata13.0、Eviews等大数据评估工具的应用，实现风险识别模型的初步建立、逐步修正，从而为人工智能技术的应用提供铺垫。例如，使用stata建模的情况下，优势可以帮助财务人及时修正参数、预测风险指数，从而为财务大数据技术的稳定应用提供坚实支持。

3.3 夯实企业经济信息数据库基础、优化数据库处理手段

要夯实企业经济信息数据库基础、优化数据库处理手段，企业管理者可以参考以下三方面建议。一是健全企业标准的管理信息数据库。这要求企业各部门和各子公司一致设计财务数据库的搭建口径，在允许子公司存在自有数据库的基础上健全标准化财务数据集合。二是完善财务数据库的集成手段[8]。这要求企业建设“电子+纸质”并行的数据库管理模式，使关系型数据库建设合理可靠，从而保证企业财务数据库的及时更新和高效使用。三是改进财务数据库的处理手段。这要求财务人员及时掌握计算机数据管理语言，或者财务人夯实数据库管理软件的实践经验，从而提升企业财务数据库的处理效率。比如，财务人在条件允许的情况及时学习和应用SQL或Python语言，从而提升数据归集和数据检索分析效率。例如，当前一些企业已经开始使用前沿的Python语言进行财务辅助分析，以一个简单的财务分析为例，使用Tushare包可以获取宏观经济数据、股票交易数据、基本面数据（公司盈利能力、业绩报告等）、新闻事件、银行间同业拆放利率等。首先，我们引入需要的包（模块module，使用import xxx），获取所需数据（命令为get_xx），再使用to_csv将数据保存到本地，例如c:/zjy/data/cpi.csv，使用pandas读取刚刚保存的数据,注意pandas的缩写是pd，代码如下：

由上图可见，1995年前后，我国超过25%的高通胀情况，与之而来的还有“股票热”“期货热”等。

3.4 保证财务大数据中心建设能够一张蓝图画到底

为保证企业财务大数据中心及分支中心的建设应用加速，企业管理者需要保证大数据建设规划、财务大数据建设的资金计划编制可靠可行。一是完善财务大数据中心建设的总体规划。企业要对成本数据中心、业绩数据中心、研购销一体化数据中心建立起完整的策划和布局[9]。二是完善财务大数据技术的研发预算计划。针对自主研发的财务大数据技术，企业财务部门需要进行完善的前期调研、预算编制可行性分析、预算执行绩效体系建设，从而保证大数据技术在企业内的可靠研发和实践，提升企业财务大数据技术的投资应用效率。三是完善企业财务大数据工具的采购流程设计。比如，要采购单一供应商的大数据技术工具，要对供应商信用信息评估、售后需求设计进行细化明确，从而避免采购追加投资的现象[10]。

4.结语

总的来说，大数据时代下的企业财务管理工具势必是多样性和先进性兼具的，同时使企业财务人从低价值环节的繁琐无差别的重复劳动中解放出来、从而提升企业财务部门的运行效率。因此，中小企业和大型企业集团纷纷探讨分析大数据技术在企业财务管理中的应用版图。基于此，企业可以探索性应用夯实财务数据库基础、优化财务自动化信息化基础等建议，以期为企业财务管理转型升级提供可行途径。