浅析大数据背景下企业财务分析框架重构

张晓芳 张 煜 赵丽娟

（邯郸职业技术学院，河北邯郸 056005）

引言

随着“大数据”时代的全面到来，对企业的发展带来了机遇和挑战，企业的财务管理受到了极大的影响，传统的财务分析框架问题逐渐显露，很大程度影响着企业的科学决策。因此，企业应该利用大数据平台，不断地创新财务分析管理模式，将财务大数据与业务部门数据融合，从而提高决策的精准性，促进企业发展。

1 传统的财务分析

1.1 传统财务分析方法内容单一，使用复杂程度高

传统的财务分析主要借助Excel 和BI(商业智能）工具进行数据分析与处理。Excel起步早、发展成熟，也最为财务人员所熟知，但处理的数据量有限、处理速度较慢；BI能够通过拖拽实现数据分析及展示，并将企业的数据有效整合，快速制作出报表以作出决策，但不能够进行复杂的建模，因此难以分析出财务大数据分析指标与企业发展之间的理论机制。

1.2 传统财务分析方法不够准确，无法实时分析

目前财务报表分析方法主要是对企业的财务报表数据进行定性定量分析。传统的财务分析以比率分析作为框架，该框架运用偿债能力、营运能力、盈利能力和发展能力对企业某一项财务能力进行评判，如通过流动比率、速动比率、资产负债率等分析企业偿债能力；通过股东权益报酬率、销售净利率反馈出企业的盈利能力。比率分析中的各项指标来源于企业财务报表，即企业过去的财务数据。企业过去的数据指标难以分析预测企业未来发展方向。同时，四大财务比率的计算给企业信息披露的真实性带来风险，为了粉饰数据可以虚构不真实交易，比率结果也将很容易被篡改。

1.3 传统财务注重过去忽略未来，无法科学决策

人工智能、区块链、云计算等新一代信息技术正在迅速席卷企业经营各个领域，企业的财务数据愈加庞大且复杂，分析评价企业的各项数据指标也逐渐从金额延申到时间、商誉、企业文化等多种形式。传统的财务分析框架以各项量化指标为主，且难以快速从庞大的财务数据中对有用信息进行筛选、排序，一些不容易被量化的非财务信息也被忽视；同时被选取量化分析的信息也依附于企业的会计核算，即企业的历史事件，因此传统的财务分析存在滞后性和片面性的缺点。在财务转型高速发展的时代背景下，忽视非量化信息及滞后的财务信息，将无法为企业及时做出战略决策提供依据，也难以满足决策管理层的需要。

2 大数据时代背景下财务分析优势

2.1 大数据下财务监管，提高财务透明度

财务报表能够全面反映企业的财务状况、经营成果和现金流量情况。企业财务数据的提炼主要依赖于线下线索的查找，从而增加了许多财务造假的风险，对于公司财务分析结果精确度无法达到100%。大数据时代全面到来后，此项工作由线下转移到线上，利用数据挖掘软件获取有效的财务线索，为财务工作者提高了工作便利。并且，能够及时对企业的异常资金流向进行监控，降低风险隐患，提高企业财务透明度。

2.2 大数据具有预测性，提升企业价值

以往的企业财务注重结果分析，而前期和中期分析不够，难以进行准确的财务分析，缺乏预测能力。随着大数据的到来，利用软件（例如python等）能够挖掘出海量的数据，处理数据非常快速，能够对企业的财务分析起到相当大的作用，弥补了传统财务分析的不足。利用大数据技术通过挖掘的财务数据，能够进行财务比对分析从而有效地预测财务模型，增强企业财务信息预测的能力，提高企业财务综合预测分析，并且能够节约企业成本，提升企业价值。

2.3 大数据下业财融合，提升企业能力

充分利用大数据优势，将企业业务数据与财务数据相结合，采用定性定量分析方法，分析财务分析促进企业发展的关键因素。对企业进行财务分析有利于企业审视自身潜力、发掘业务价值、促进业绩增长。而对企业进行业务财务分析的前提是企业有战略目标，然后根据战略建立计划、构建预算，从而结合战略、计划、预算对业务进行深度的财务分析。具体来说，企业应在行业分析（如行业发展状况、客户和供应商状况）、竞争策略分析、业务预测等方面进行业务分析，而销售利润分析指标、成本利润分析指标、资本收益分析指标、保障性分析指标等财务指标则可从不同的方面反应企业的生产运营、资本回报、成本收益等方面的状况。只有将企业的业务财务分析相结合，不断从财务分析中找到企业业务数据存在的短板，才能挖掘出促进企业发展的驱动力，从而使财务数据分析更好地服务于企业业务能力的提升。

2.4 大数据财务平台，提高管理能力

在大数据背景下，任何企业的经营管理都离不开计算机，而通过利用信息化手段建设财务管理平台，利用大数据分析处理财务信息，能够更加快速准确地处理财务信息，全面提升基础财务人员的分析质量和工作效率，从而提高企业管理水平。建立风险预警机制，通过大数据分析应用，设置风险指标，一旦出现财务变动幅度较大时能够及时地风险预警，以便迅速解决。

2.5 推进了企业财务分析向自动化与智能化转型

对于企业而言，大数据财务分析的自动化不仅要实现财务报表自动化，还要能够利用丰富的工具和方法自动生成对现有数据的业务描述，精准的业务诊断分析，这就是大数据技术运用到财务分析工作中的结果。财务工作者对于财务的分析往往通过个人的经验和判断力，依靠主观判断极大影响了财务分析的准确度和效率，而通过人工智能、区块链、云计算等新一代信息技术的综合运用，为企业提供了更多的便利性，为财务分析带来了新的机遇，推动企业财务有了一个长远的进步。

3 大数据开发工具的选择

3.1 Python语言的选择

在大数据背景下，数据源的丰富度和广度可想而知，利用大数据重新架构一个财务框架，需要应用工具来进行有效信息的挖掘和分析，以便获得更及时、可靠和准确的数据。许多财务人员会选择利用python 做数据挖掘分析，由于挖掘的数据的丰富性、时效性、可利用性等特点可以为财务人员提供更加便捷工作方式，数据分析准确度高。其次，Python 可用于复杂计算、自动化处理、可视化应用等方面，而且处理大数据的效率远高于Excel。最后，Python 可以方便快速地进行数据及信息的交互。利用Pythyon进行财务数据分析可以自动抓取网络上和企业有关的内外部信息、自动下载、分析，免去人工搜索、下载、处理等重复劳动。因此Python为大数据下的财务分析提供了强有力的基础。

3.2 利用python数据挖掘构建财务分析框架图

利用python 的挖掘技术构建财务分析的框架。构建思路如下：

首先需要确定数据库。数据库不单单指财务数据，还有许多的非财务数据，数据库的丰富度可以为过去的复盘和未来的预测提供强有力的保障。

其次是利用python 在企业财务数据挖掘方面的应用，从数据库中对数据进行抽取、汇集和清洗，得到有效的数据。财务部门利用数据的有效性对财务进行专业的分析和判断，将特定的财务数据共享给相应的部门，用于对部门全年的财务预算进行分析比对，利用python的模型分析，对部门财务状况生成分析报表和部门数据，财务部门利用python 的特定算法和模型对各部门反馈的分析报表和数据进一步筛选和计算得出准确的公司经营情况，发现其内部存在的关系，对公司财务进行更好的风险预警。

最后利用python 图形显示功能，将财务数据可视化。财务数据如果仅是数字报表和表格的方式，并不能够直接地反应出财务数据的关联，那么可视化这个功能就相当重要了，python 图形显示功能可以将财务数据生成图形显示，从可视化的图形中可以更加直观地了解到财务数据指标的变化，便于被管理层理解，从而对公司未来的财务决策提供了科学的依据。

4 企业财务分析框架重构中存在的问题

4.1 对大数据财务分析的认知度不够

首先，领导者和管理层的认知不足，对财务分析工作不够重视。很多企业财务工作依旧在会计电算化阶段，基本上通过财务软件来完成基础性的财务工作，关注企业经济利润，对财务分析工作的重要性理解不够深入，没有明确财务分析和融资、运营等层面的联系。其次，很多企业将财务分析等同财务核算，只依据财务报表和数据指标进行财务呈现，财务分析意识不足。再次，部分企业仅依靠财务指标进行财务分析判断，而缺乏对非财务指标的认识，对业财融合的认识度、重视度不足，缺乏对业财的综合分析，对业务流程的优化无法发挥其积极作用。

4.2 财务数据库数据质量把控不足

一方面，部分企业对财务数据安全性不够重视，完全以网络处理财务数据，没有建立健全相关的数据安全监管机制，会造成财务数据的泄露、丢失、损坏等问题，因此合理安全利用大数据处理财务工作也是企业管理的重要内容。另一方面，数据的共享性不够，业务数据是一个数据库，财务数据是一个数据库，两者在各自的数据库中传播分享，没有真正地做到业财相互融合，这样进行财务分析时缺乏准确性，也不够科学。

4.3 大数据技术应用人才缺乏

首先，财务分析人员往往只注重自身专业能力，仅专注于财务的核算能力，这对于传统的财务工作是完全能够胜任的。随着大数据时代的到来，传统的财务人员需要借助更多的大数据技术，进行数据的收集、分析和处理，如果对这些环节不够熟悉将会影响财务分析的准确性。其次，部分传统的财务工作者并没有正确建立大数据思维，没有正确判断大数据时代带来的影响，而是依靠个人经验进行主观判断，导致财务分析结果缺乏一定的客观性。

5 企业的财务分析框架重构的对策和建议

5.1 重视企业财务分析，改变传统财务分析思路

一方面，企业必须树立正确的认识，提高对财务分析工作的关注程度。企业的管理人员要加强对财务分析工作的了解，认识到大数据时代新型财务分析工作的优势，为科学决策打下基础。同时要持续地关注大数据财务分析的创新发展，积极地推动企业的财务分析变革。另一方面，加强业务部门与财务部门之间的沟通，充分认识到大数据下业财融合是节约成本费用、降低财务风险和实现资源合理配置的重要途径，从而不断优化市场业务环境，发挥业财合作的深度和积极效应，实现推动企业经济增长的目的。

5.2 严格控制财务数据质量，实现业财深度融合

一方面，企业要严格把控财务数据的质量，构建信息安全管理制度。企业需要制定完善的数据信息管控制度，利用杀毒软件等，及时监控信息安全风险，制定全面细致的数据安全管理办法，实现大数据财务的高效应用。另一方面，结合企业自身发展建立数据库，为企业财务和业务数据实现融合提供支持，在数据库的建造过程中，不断扩充业财融合的数据，提高企业综合数据分析能力，使财务分析的结果更加精准。

5.3 重点培养复合型人才，构建专业财务分析团队

一方面，在大数据时代下，企业需要大量具有财务专业技能和大数据分析技能的复合型人才，为企业生存和发展保驾护航。因此，企业要主动树立先进的人才培养理念，制定综合性、专业性财务人才培养体系，完善内部培养系统。另一方面，很多传统财务人员要提高自主学习意识和能力，打破固有的财务思维，结合大数据建立数据思维，重视大数据技术的利用，提取有价值信息，通过数据的寻找和利用，分析和预测财务趋势，不断提升财务分析能力。

结语

大数据时代的到来对于财务分析的应用、对有效数据的挖掘，都起到了至关重要的作用，给财务分析带来了发展的机遇。依靠大数据下的业财融合能够使企业的综合业务分析更加快捷，决策更加科学。企业在大数据环境下寻找适合自身的财务分析模式已然成了提高综合竞争力的必要途径，要做到这些就需要企业牢牢把握大数据发展优势，从正确认识大数据财务分析、培养复合型财务人才、企业科学决策等方面建立自身的财务分析框架，弥补传统财务分析的不足，从而在激烈的市场竞争中占有一席之地。