大数据驱动下的企业财务决策转型思路

马伟伟 钟强

【摘要】随着目前市场化的程度逐渐加深，企业面临的市场竞争日益激烈，企业财务决策作为价值创造中的重要一环，对企业的经营管理、战略转型等方面具有十分重要的作用。同时，在目前大数据的背景下，传统的财务决策不论在方法方式还是工具模型等方面已经不能满足经营层的管理需求，所以，在信息技术的不断创新以及业财融合、财务共享等理念的不断发展的背景下，财务决策转型具有非常重要的现实意义。

【关键词】大数据；财务决策；转型

【中图分类号】F275

全球知名的咨询公司麦肯锡提出，“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。”当前，随着企业的不断发展，企业在生产经营过程中积累了大量数据信息，并且正在迅速膨胀变大。同样，企业的财务数据也越来越具有海量、多样、快速等大数据的特征，所以在新的信息技术与手段的支撑下，企业的财务决策模式也在大数据的驱动下发生改变。集团公司及各级单位的一切生产经营活动都离不开财务数据的反映和调控，财务决策高度依赖财务数据，所以，企业管理者要想正确、高效地实施财务决策，应该对企业传统的基于财务报表分析的决策框架进行改革转型，提升企业的财务决策支持能力。

一、大数据驱动下对企业财务决策的影响

（一）对决策工具的影响——对大数据分析平台的需求

当前，企业管理者更加关注实时化、动态化的数据信息，传统的事后数据分析已经远远不能满足管理者的决策需要，而这显然对财务管理的软件提出了很高的要求。现阶段，多数企业已经摆脱了传统意义上的手工做账，但财务管理活动依旧属于劳动密集型，财会人员更多的精力还是放在核算、报销、做账等方面，而数据分析的平台很少被企业所运用。所以，面对数据结构不一、数据形式繁杂的大量数据，企业需要开展建立大数据分析处理的平台系统，实现财务数据的实时准确以及多维度的展示，通过数据的挖掘处理、分析应用，多层次多角度的帮助管理者洞察经营规律，利用各类财务模型与工具来指导企业的财务决策。

（二）对决策方式的影响——更加利于科学化决策

传统的企业决策更多的依赖于管理者多年来积累的工作经验以及丰富的管理理念，是一种主观意识的判断，这对管理者的综合素养提出了很高的要求。如果企业的經营环境在保持相对稳定的情况下，这种基于主观判断的决策可能不会出现太大失误，但经营环境不可能一成不变，一旦出现比较剧烈的变化，管理者这种基于主观判断的决策带来的影响可能是致命的。所以，在大数据技术的驱动下，企业可以通过大量的内外部数据搜集、归类，并提取出关键的指标变量，对数据的异常、异动更有针对性的进行分析预警，这样更加有助于企业进行科学化的决策。

（三）对决策质量的影响——最大限度挖掘数据价值

在大数据的驱动下，数据已经成为企业经营非常重要的一项战略资产。分析人员在整个企业财务决策的过程中，不再仅仅停留于对历史数据的处理和分析，被海量数据所淹没的有利于企业财务决策的信息被挖掘出来，提高了分析人员获取的数据信息的质量，数据背后的内在规律和数据的潜在价值正在慢慢释放，提高了财务决策的有效性和正确性。

二、企业财务决策面临的现实困境

（一）对决策相关信息的甄别难度加大

企业在日常的生产经营过程中，产生了大量的财务与业务事件，各类事件之间的联系又形成了海量相关、次相关或者非相关的数据信息，但并不是所有的数据信息对企业的决策都有用，所以，如何在海量数据中快速抓取、分析与企业相关联的数据就显得尤为重要，这在一定程度上增加了企业决策的难度。

（二）传统决策滞后于市场环境变化

传统的财务决策重视问题之间存在的逻辑因果关系，首先通过资料搜集、情况调查了解初步情况，然后通过数据分析、信息处理、专家咨询等撰写方案报告，最后提交报告进行评估决策，整个程序下来需要经过的周期较长，所以使企业很有可能错过最佳的投资决策期，对企业的长期利益造成损害。

三、大数据驱动下企业财务决策转型思路研究

（一）基于数据价值管理导向，从事务型向战略支持转型

按照企业财务职能的演变，主要经历两个阶段，第一阶段主要是财务价值管理，包括资金管理、税务筹划、内部控制等；第二阶段主要是企业价值管理，包括财务预测、分析决策、战略支持等。

在大数据的技术驱动下，通过对企业大量的内外部数据进行采集归类与处理分析，实现数据信息横向在各职能部门之间进行传递，纵向在各不同级次之间进行传输，这样企业生产经营的各个环节、各项活动，都将紧紧围绕着最有价值的信息展开。在此背景下，企业财务将实现工作重心的转变，从意识和职能上向支持企业战略发展转型。

（二）基于数据信息技术发展，从事后决策向动态决策转型

传统决策分析体系是一种管理手段，主要目的在于掌握情况，对已经发生的事情进行判断并进行调整，而非对未来进行预测占得先机，不利于跟踪技术与市场前沿的变化。

在大数据的技术驱动下，企业财务将摆脱被动、滞后的应对模式，走向提前洞悉未来变化、合理分配资源、及时应对纷繁复杂形势的新模式，未来数据智能将成为新的决策模式的基础，同时智能决策也将成为大数据背景下的全新决策范式。例如企业可以通过处理合同信息中的主要业务特征，并结合外部经济指标，运用全新的算法技术，可以对客户及其行为进行合理的分类和预估，实现对企业现金流的动态监控和精准预测。

（三）基于数据联动共享理念，从数据孤岛向业财融合转型

企业战略的制定需要经过严密的数据分析和论证，在决策过程中需要结合政策环境、资本市场、客户及竞争对手等数据，对企业内部、对标公司及行业的经营情况和各种资源运作情况进行系统而全面的大数据分析。但现实情况中，由于很多数据都分布在企业不同部门或不同系统，让完整的业务链上孤岛林立，信息的共享和反馈存在很大障碍。

在大数据的技术驱动下，财务数据不能再孤立起来看，要反映数字背后的业务信息，体现业财联动的经营思路。具体来说，企业一方面需要以财务的视角，通过数据分析反映影响企业经营活动发展的核心要素，另一方面要能从业务数据去追溯财务表现，指出业务的变化对财务指标、资金需求等的影响方式及程度，实现企业的财务与业务之间的良性循环和互动。

四、相应的保障条件

（一）信息化保障——建立统一的数据中心

美国杜克能源CFO史蒂文·杨表示，“我们建立了一个财务中心，致力于提供‘唯一事实。人们不再需要从不同来源获取数据，因此从数据中得到的答案就不会出现差别。”

针对当前企业内部的信息和数据存在于不同部门或系统的局面，建立统一的数据中心，可以将离散的碎片化的数据信息整合起来，形成一个巨大的数据仓库，分析人员从同一个数据中心中抓取数据，保证数据的来源统一、口径一致，并且随着数据汇合的越来越多，“滚雪球”的效果将更加明显，为企业创造价值更大的效益。

（二）标准化保障——标准化是数据建设的基础

数据的标准化是数据建设中重要的基础工作。在大数据驱动下，标准化建设应该包括两方面内容，一是财务与业务之间的标准建设。许多大型企业由于涉及的业务种类较多，顶层设计中没有建立统一规范的业务编码方式，所以导致企业后续的数据整合和深度的分析应用充满了困难。二是数据与系统之间的标准建设。企业外部业务所产生的数据大多属于异构化数据，需要通过实现系统数据的标准化，消除数据的不一致性，提高数据质量，进而发挥数据资产的最大价值。

（三）人才保障——加强培养综合型人才

围绕大数据的时代背景，企业未来需要拥有更多既了解决策管理又熟悉信息技术的综合型人才。财务人员不仅要有扎实的理论功底，还需要扩展业务视角，增加基于大数据的经营分析与财务预测的能力，支持企业业务与战略的决策制定，甚至还需要增加更多的IT管理和数据治理能力，与企业内部IT、业务部门，乃至外部产业、资本市场等对接，有效整合分散孤立的数据源，运用数字化的手段实现管理目标。

主要参考文献：

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