大数据背景下企业存货和应收账款的管理探讨

2022-08-27李燕

中国市场 2022年23期

李燕

(兖州东方机电有限公司，山东邹城 273500)

近年来，互联网、智能财务、大数据、区块链等信息技术快速发展，给企业业务和财务管理带来了深远影响。企业在经营管理过程中，受到企业战略、人才机制、融资渠道、科技创新、业财融合等诸多因素影响，制约其转型升级与可持续发展。因此，传统的应收账款管控模式已不再适应财务智能时代的发展需求。大数据技术的应用旨在企业以数字化处理方式，以符合多样化、庞大化的信息资产的处理需求，掌控庞大的数据信息，并专业化处理数据信息。鉴于此，基于大数据背景下的企业存货和应收账款管理并非只是收集和掌握关于存货、应收账款的信息，而在于专业化处理这些信息，以提升企业的洞察力和决策力。

1 大数据背景下企业存货管理存在的问题及相关措施

1.1 大数据背景下企业存货管理存在的问题

1.1.1 存货管理应用的方法存在不足

存货管理应用的方法会影响整个存货管理过程。然而，当今存货管理中面临一个明显的不足，即管理方法不先进。在很多要素的制约下，企业存货管理应用一些多样性的方法，各个行业的存货存在差异性，其应用的存货管理方法显著不同。纵观当今的发展现状而言，企业存货管理方法有批量模型法、控制储存期法、ABC分类法等。然而，企业应用较为单一或固定的存货管理法，例如企业在应用批量模型法时，其重点参考资金成本与用货量，再对适宜的储存数目进行计算，如此的方法以假设为前提，仅仅兼顾了存货改变与成本问题，很少兼顾其他要素，具体应用时常常面临相应的不足之处。

1.1.2 存储管理制度不合理

存货的入库与出库很大程度上受到存货管理制度的影响，不合理的存货管理制度会导致账目与存货实际不符的现象形成。在存储存货时，往往一个人负责入库与出库环节，鉴于此，非常容易导致账目数额跟实际数额的不同，从而会使弄虚作假的概率增加，最终影响企业的利益。并且，企业存货管理中的库管工作者的工作态度不端正，当物品出入库的时候未曾详尽地记录账目，这样会造成不准确记录的情况，从而对企业的最终决策和整体运营形成不利影响，甚至可能导致企业制定和执行错误的决策。

1.1.3 存货预算的科学性缺乏

企业存货管理工作应重视把控存货数量，防范缺少或积压存货的情况，倘若在存货管理中不能有效结合实际情况，即难以遵循实事求是的原则，太过夸大存货的具体需求，那么会导致进货的盲目性，从而提升存货率。并且，倘若企业未曾准确地预测存货需求量，难以实时补足需要的存货量，那么会在很大程度上制约企业的效益。总之，不管是出现任何一种状况，都会严重影响企业的稳定与健康发展。

1.2 大数据背景下企业存货管理的措施

1.2.1 建立健全企业采购制度

企业有关部门应制订系统的存货采购计划并实时上报。库存管理部门需发挥大数据的优势,分析有关信息，针对一部分存在较大消耗量、一次性物品在充分考虑安全库存的前提下，剔除库存现有物资,再结合产品的应用标准和性质修正采购计划，使每一次采购均与企业生产工艺、设备运行、材料耗用周期等有效结合，从而执行更有效的采购方案。在入库管理中应结合大数据分析外购的有关内容，再向有关部门提交和审核，从而在收支规划中列支，组织有关的采购事宜。同时，在进行采购时应严格控制材料质量，结合具体情况对入库材料进行验收，并进行单据填制工作，如需要在其中写入以下主要内容(如采购人、时间、物资名称、型号、数量、单价、金额)。在发票缺失的情况下需要向采购经办人索要采购数据进行核对。需要说明的是，务必对入库材料的质量进行仔细的检验，确保材料质量达标。倘若在进行采购时存在不少缺陷，那么需要更换采购人，以及要求采购人承担有关的损失。当材料出库时应办理有关领料手续，仓库管理员应认真根据出货单明细出货，月末发生材料退库时，应及时查明原因，并反馈有关管理部门。总之，材料的入、出库均要严格执行企业的有关材料采购及库存管理等有关规定，方便后续开展核算工作。

1.2.2 制定合理的订货方法

企业在存货管理工作中应制定合理的订货方法，全面兼顾企业的具体情况，制定有关的订货模型，根据库存情况制定最为理想的订货数量。并且，能够应用大数据分析法明确最为理想的订货时间，以确保有效控制成本。企业能够应用大数据技术系统地记录存货的具体情况，再结合记录的信息调配和补给存货，确实要求补货时能够获取信息反馈，提示企业备好有关存货，再系统地呈现订单中的详细信息。

1.2.3 建立适宜的存货管理系统以及确定科学的存货计算方法

第一，建立适宜的存货管理系统。随着信息化不断进步，企业的存货管理应发挥信息技术的优势，确保提升信息化能力。其中，非常有必要建立存货管理系统。设置存货管理系统可以提升存货信息的直观化水平，提升运营效率，这主要是因为应用大数据技术可以提升核算技能，提升存货信息的真实性水平，让企业更好地应用流动资金。在建立存货管理系统时应结合自身的存货现状和特点，合理把控企业的发展方向，规划存货，科学制订订货计划，实时补充缺失的存货，再对应用的资金量进行确定。通常在确定资金周转额时应兼顾平均的周转额以及资金周转要求的时间，结合有关的要素对资金周转的总额进行确定。

第二，确定科学的存货计算方法。存货管理工作应确定存货计算方法，且不可随意更改。倘若确实要求进行更改，那么应上报更改的原因，以及判断更改会对财务状况形成的影响。基于大数据的应用下，存货发出的同时会系统地记录有关数据信息，以及可以实现数据信息的共享和分析，这样可以确保存货信息的合理化，从而有助于企业开展正确的决策。

2 大数据背景下企业应收账款管理存在的问题和相关措施

2.1 大数据背景下企业应收账款管理存在的问题

2.1.1 业财信息不对称以及缺少业财管控力度

在企业的经营管理中，财务和业务工作者取得信息的方式存在差别，这会形成业财信息不对称的问题。实际上，很多企业的业务工作者尤为重视跟部门经营业绩指标密切联系的应收账款的完成状况，而企业财务工作者尤为重视应收账款财务报表的实时性以及财务核算的精准性等问题，财务工作者往往忽视管理会计问题，从而使得业财信息交流形成阻碍，最终导致企业管控水平的下降。企业财务工作者在分析和管理业务环节的应收账款问题时存在不足之处，没有创建基于业财共享互通体系，进一步挖掘和分析共享型的业财大数据信息。总之，在企业应收账款管控方面，由于企业没有很好地结合业务经营层和财务报表层的分析数据，因此数据缺少融合性，从而使企业缺少业财管控力度。

2.1.2 应收账款管理信息系统缺少相应的智能化辅助分析功能

企业在应收账款管理环节往往应用一些ERP软件系统的功能模块，例如浪潮、金蝶、用友等，这样可以对应收账款实施相应的信息化管控。然而，ERP软件系统通过信息化形式开展标准化和规范化流程管理时缺少相应的智能化辅助分析系统。只有以财务共享模式为契机，建构立足于大数据的企业应收账款智能化管理分析系统，才可以实现企业应收账款管理的智能化、信息化、数据化、标准化、流程化目标。

2.1.3 应收账款信用评级模型亟须优化

企业在应收账款信誉管理时往往应用信用评级模型，并且有的企业会建立相应的《客户信用管理标准》等，这种做法旨在明确企业的信用额度以及结合客户的付款状况明确客户的标准信用级别，如A、B、C、D、E 级，且创建相应的信用期限，由信息记录和反馈、合作深度和时间、业务领域、企业规模和性质、收支情况等环节全面评价客户的信用级别，最终再明确客户应执行的信用标准。企业在信用评价上统一信用期限和信用额度，即实施双重标准进行考评，这样不但可以规范化管理所有客户的应收账款信誉额度和信用期限，而且可以考核业务部门。企业为了有效地管控应收账款问题需要对基于大数据的信用评级模型进行建立和优化。

2.1.4 应收账款风险管控体系不完善

随着企业产业集群的不断增长，企业发展规模越来越大，然而企业的应收账款风险管控体系没有得到优化和完善。尽管企业管理层或领导层也认识到新技术(如大数据、云计算、财务智能等)的优势作用，可是没有很好地应用于企业应收账款风险控制上，企业的客户信用风险管控和应收账款坏账风险预测大都应用ERP 软件系统功能模块(如浪潮、金蝶、用友等)，并且，客户信用管理偏重事后分析评价。总之，企业应收账款管理虽能发挥一定作用，但应收账款风险管控体系不完善，并未有效产生财务价值创造力。

2.2 大数据背景下企业应收账款管理的措施

2.2.1 建立企业业财信息互通机制

为了解决信息不对称的问题，企业应建立业财信息互通机制。在大数据背景下，业财融合的实现对业务、财务工作者的要求非常高。企业应结合自身业务、财务工作者的年龄结构特点，建设高素质(具备业务大数据的专业能力和知识、创新财务管理理念和模式、数据共享观念)的专业业财团队。建设企业业财信息互通机制，开展财务和业务流程的整合以及工作流程的梳理再造，可以实现业财大数据的共享和数据信息的进一步挖掘、分析。在管控企业应收账款方面可以很好地共享企业的财务报表层和业务经营层分析数据，确保动态化、全员化、全程性、综合性地进行跟踪管控。

2.2.2 建设应收账款智能化信息系统平台

企业需要对应收账款管理业务框架进行梳理，实现大数据技术和资源的整合，串联企业信息化系统平台的收款管理、票据管理、合同管理等环节，以使信息化、标准化、程序化、规范化的管理流程形成闭环，从而奠定应收账款智能化信息系统平台建设的优良基础。在应收账款智能化信息系统平台，企业基于收款核销程序和对账程序可以自动提示账期。

信息系统平台会对实收和应收数据信息自动提取，从而与合同管理系统模块相匹配，可以自动进行基本信息(如已开发票数额、付款客户账户、付款客户名称等)的核对，从而提取应收账款的形成时间、账龄并警示已到收款节点的项目。在应收账款智能化信息系统平台中可以实现企业合同信用管理系统、OA办公系统、财务管理系统、资金管理系统的有效对接，即可以构建高效的系统平台共享或互通机制。并且，还可以延伸价值链，即以大数据技术进一步收集、挖掘、分析、评价企业外部上游供应商的有关行业、业务、财务等数据信息，从而实现应收账款智能化信息系统平台功能的强化和完善。

2.2.3 建构信用评价模型体系

在智能化财务时代，大数据技术能够体现其财务认知的优势作用，即立足于大数据信息化系统平台建构信用评价模型体系，该信用评价模型体系根据相应的规则筛选、整合、计算、处理加工采集的庞大数据信息，然后向具备价值的数据分析报告整合。企业信誉评价模型体系的建设旨在开展平时的动态评估工作。在企业财务层面，财务部门动态评价客户，并且结合企业信用政策严格控制资金回收的风险；在企业业务层面，企业业务部门对客户平时的经营动态进行多维度和多方式的把握，结合综合把控客户的业务经营信息和动态情况对客户的业务经营风险进行客观、科学的评估，从而实时优化企业信用评价机制，以便制定有效的对策。

2.2.4 建设价值导向型的应收账款风险防控体系

在企业应收账款坏账风险预测方面，设计基于价值导向型的应收账款风险预测系列指标体系，综合运用大数据技术来分析评估坏账预测准确度，同时，通过模型中的应收账款风险评级，进一步引导企业业务人员科学、合理选择资金回款方式。在客户信用风险管控方面，传统客户信用管理偏重事后分析评价。通过运用大数据算法，在企业业务人员签订合同前进行全面风险信用评级。并在执行过程中与后期跟踪评价，注重事前、事中、事后全过程分析评价。通过企业信用评价模型体系智能化功能，可以自主学习优化，实现客户风险信用的自动评级以及应收账款风控的自动评价，以提升企业财务信息化水平，进而提升应收账款管理工作效率。总之，建设价值导向型的应收账款风险防控体系能够实现理想的应收账款风险管控效果。