数字化时代汽车制造业财务分析难点及解决策略

摘要：近年来，汽车制造业信息化水平、数字化水平不断提高，多数汽车制造企业都建立了大数据平台、数字化运营平台、财务共享中心等，数据提取相对容易，数据使用打破了时间、空间限制，数据分析扩展了视角，但财务分析遇到了前所未有的巨大挑战。本文主要从财务分析遇到的痛点及如何应对展开，旨在探讨如何借助大数据技术，识别、提取海量数据中的有价值数据，提升财务分析能力，为企业决策提供有用信息。

關键词：财务分析；数字化；汽车制造业

1. 汽车制造业数字化现状

汽车制造业正在全面拥抱数字化转型，通过应用先进的数字技术和工具，确保数据在制造过程中的无缝流动。这一转型旨在实现制造业中的全要素（如人、机器和原料）整合，打造完整的供应链和生产链，并联通整个价值链，包括研发、生产、经营和服务等环节。数字化不仅显著提高了效率、降低了成本，而且引领制造业向智能化和可持续性方向不断发展。作为国民经济的支柱产业，汽车行业在自动化和信息化的投入上均居于前列。经过近十年的努力，该行业已建立了涵盖研发、销售、供应、制造、质量检测及后市场服务的全方位信息化系统。海量的数据资产正在积累，而如何优化、解析并充分利用这些数据来指导企业决策和运营，正成为行业的核心议题。尤其值得一提的是，财务数据已成为企业的核心资产。正确地分析财务数据可以为企业提供强有力的决策支持。一些领先的商用车企业，如一汽、重汽、东风、陕汽和福田，已经建立了大数据平台、数字化运营平台和财务共享中心。企业借助这些平台进行数据治理和应用，进一步提高数字化运营的效率，深挖潜在的利润点，努力提升企业价值。

2. 汽车制造业财务分析现状

财务分析可以分为两种，即狭义和广义。狭义财务分析主要是基于财务报表数据，采用特定的分析技术，深入探讨企业的盈利、偿债、运营和筹融资等情况。广义财务分析则更为综合，除了基于财务报表数据之外，还结合市场信息、行业动态、业务情报等多方面信息，全面评估企业的经营活动和经济效益，从而反映经营成果、存在的问题以及潜在的改进措施，确定企业未来的主要发展方向。

在数字化时代，汽车制造业的财务分析越来越偏向于广义的方式，尤其是利用大数据技术，不仅提高了财务分析的准确性和时效性，而且还能结合市场的需求和方向，明确地规划企业的发展蓝图，从而增强企业的盈利潜力。当前，尽管一些先进的汽车制造公司已经开始使用机器人来提取和处理财务报表数据，但在遇到异常情况时，仍然需要人工进行判断和处理。大多数公司仍旧依赖于传统的手工方式进行财务数据的搜集、汇总、分类和整理。而复杂的运营分析、对标分析和专项分析基本上仍是由人工完成。随着数字化技术的持续进步，财务分析正逐渐超越单纯的数据汇总和报表分析，更多的是从海量数据中提炼出关键、有价值的信息，无论是财务还是非财务数据，并利用信息技术进行数据整合和对比。同时，可视化工具的使用也使数据展示更加直观和生动，为决策者提供了极具价值的参考依据。

3. 数字化时代汽车制造业财务分析的难点

3.1 财务分析思维过于传统

虽然汽车制造业的财务分析以报表数据为核心，但仍然存在过度依赖历史数据来评估企业绩效的趋势[1]。这样的分析方法往往偏向于理论，并未深入业务的变动及其背后的原因。数字化时代要求财务分析师具有更前瞻的视野和更加全面、有战略意识的思维能力。

3.2 数据应用不统一

在汽车制造业中，由于复杂的供应链、多元的销售渠道和广泛的研发活动，各个部门所使用的数据系统往往独立运行，导致数据格式、标准和定义存在差异。这不仅增加了数据整合的难度，还可能引起误解和错误分析。

3.3 缺乏业务洞察的财务分析

尽管财务数据能够反映出企业的经济状况，但仅依赖传统财务报表难以把握企业面临的实际业务挑战。例如，单从销售额的增长无法判断市场份额的变化，库存增加可能是生产效率提高，也可能是销售不畅的表现。

3.4 项目化与集团化运作带来的分析复杂性

随着企业转向项目制管理和集团化业务策略，财务分析需要覆盖更多的业务维度和更深的层次。传统的分析方法很难捕捉到跨部门、跨业务单元的财务流动和影响。而在优化措施制定后，由于缺乏有效的监控机制，很难确保这些措施能够在各个业务单元得到完整的执行。

3.5 财务预测功能不完善

随着市场环境的不断变化，预测的准确性面临严峻的挑战。除了返利、成本分摊等传统因素外，外部如宏观经济、政策调整、国际贸易关系、科技进步和突发事件等均对财务预测造成影响。这些不可预测的因素需要财务预测模型频繁调整和验证。

3.6 财务数据呈现方式的局限性

传统的财务报告形式主要是文字和表格，往往无法直观、迅速地传递信息。而在高速发展的商业环境中，管理层和决策者需要迅速把握关键信息。此外，对于涉及多维度数据的复杂问题，纯文字和表格难以有效呈现数据背后的关联性和趋势。

3.7 财务分析师的技术鸿沟

尽管大数据和先进的分析工具为财务分析提供了前所未有的机会，但很多财务分析师还停留在传统工具的使用上，如excel等，缺乏对新技术的了解和应用。此外，许多分析师还未能跟上对业务知识的更新，使得分析结果可能与实际业务需求脱节。

4. 数字化时代汽车制造业财务分析问题的解决策略

4.1 构建实时、动态的财务分析框架

随着全球化和技术的快速发展，汽车制造业已成为一个高度竞争的市场。传统的财务分析，如靠手工整理和依赖历史数据的方法，已逐渐显得不够敏捷。在这样的背景下，如何迅速地响应市场变化和内部决策变得至关重要。

（1）建立定期分析模型：在当下的数字化时代，企业拥有了前所未有的数据处理能力。利用大数据技术，我们可以实现数据库与业务系统的即时对接，自动收集、整理并分析数据，为决策者生成月、季、半年及年度的财务报告。这种即时的信息流使企业能够迅速捕捉市场的微妙变化，提前做出决策，从而获取竞争优势。

（2）推动不定期分析：除了定期的报告和分析，现代企业还需要对突发事件和异常数据保持高度警觉。实时预警系统可以帮助企业在第一时间发现并响应这些情况，例如销售数据突然下滑、库存异常增长等。通过自动分析这些异常数据，系统可以为决策者提供深入的见解，帮助他们迅速定位问题，制定有效的应对策略。

4.2 构建统一的数据仓库和标准指标

在数字化时代，数据已经成为企业的核心资产，但管理和分析海量的数据不是一个简单的任务。为此，建立统一的数据仓库和推进数据标准化是关键。在构建数据仓库之前，企业需要深入理解其业务流程和价值链，这包括识别哪些数据对企业最有价值，以及如何利用这些数据进行更加深入的分析。此外，对于每个关键业务流程，都应有明确的数据指标和KPI来跟踪其性能。数据仓库的建设不仅是技术人员的工作，也需要业务部门、IT部门和数据团队紧密合作。业务部门提供业务背景和需求，IT部门提供技术支持，而数据团队负责数据治理和确保数据的质量。随着数据的增长，数据治理成为一个不可或缺的环节。这包括数据清洗、去重、格式化等一系列工作，以确保数据在整个组织中的一致性和可靠性。有了统一的数据仓库，企业可以实施实时的数据分析，从而快速响应市场的变化。

4.3 财务分析与业务分析相结合，深挖数据背后的经营问题

传统的财务分析往往只停留在数字层面，而现代企业管理更加注重数字背后的事实情况。为了更好地理解财务数据背后的经营逻辑，企业需要将财务分析与业务分析紧密结合[2]。例如，当某款车型的销售额出现下滑时，单纯的财务分析可能只会告诉我们“销售额减少了”，而深入的业务分析可以揭示背后的原因，是市场环境的变化、产品设计的问题，还是营销策略的失误。这样的深度分析不仅可以帮助企业迅速找到问题的根源，还可以为未来的决策提供宝贵的经验教训。同时，现代的大数据技术使企业有能力跨越部门、业务线，进行全面的数据分析。

4.4 建立财务大数据战略预测体系

财务预测本质上是通过分析历史数据、考虑未来业务环境，从而预测企业的未来财务表现。传统的预测方法主要依赖于电子表格的模板，并侧重经验估计，但在大数据时代，更加科学和精准地预测成为可能。汽车制造业应积极整合其财务核算数据与大数据平台，以历史趋势分析为基础，兼顾市场的定性变化，建立一个更加全面的财务与风险预测模型。此外，实时监测预测指标的变化对于资源的及时调整也是关键。这样的预测不仅基于现实，更有前瞻性，确保企业在经营中的每一步都有数据为其“导航”及纠偏，保障资源合理配置、企业业务正向发展。

4.5 建立绩效跟踪系统

对于大型制造企业，部门间的利益冲突与数据孤岛问题一直是管理的难题。为了打破这种困境，我们建议财务部门真实反映企业经营的问题，并与运营管理部门携手，运用大数据技术建立绩效跟踪系统，实现业务数据的融通与核實，深化问题原因分析，形成整体闭环的整改策略[3]。这个系统可以全面展示关于绩效考核、日常问题分析与专项任务的数据，确保信息流通且透明。当发现关键问题时，运营管理部门可以调用资源，与相关部门联合深入分析，制定切实可行的解决策略，并确保每个任务都有明确的责任人和完成时限。对于紧急问题，大数据技术可以帮助我们快速定位，并自动流转至相关部门。运营管理部门作为协调者，保证每一个问题都得到有效解决。同时，建立复核机制以确保问题真正得到解决，不是被遮盖或忽略。通过这样的策略，企业不仅可以高效地解决当前的问题，更可以从中学习、优化管理策略、确保长期稳健发展。

4.6 运用Fine BI、Tableau等可视化工具提升财务数据分析的直观性

财务可视化分析将复杂的财务数据和指标通过图形化、互动化的形式进行直观呈现，其核心价值在于为管理层和相关决策者提供一个明晰、直观的视角，使他们能够迅速洞察企业的财务状况，从而制定更加精准的策略和决策。在数字化时代，随着可视化分析软件的成熟和完善，企业应根据自己的需求选择最适合的工具，将基础财务数据导入这些工具，或与业务系统进行直接对接。

4.7 加强分析人员的大数据技术培训与能力提升

在数字化和大数据的浪潮下，企业的运营与决策都越来越依赖数据。这种转变迫切要求企业的分析人员不仅是财务数据的解读者，更是数据技术的应用者。企业应当实施持续且系统的大数据技术培训。这种培训不局限于工具的使用，更应深入数据的收集、整理、分析及解读[4]。例如，如何从海量的数据中提取真正有价值的信息，如何利用机器学习等算法进行预测分析，都应成为培训内容的一部分。仅靠培训并不足够，实际的操作与应用是提高技能的关键。企业可以通过创建跨部门的数据项目团队，让财务分析人员与IT、市场和其他部门的同事合作，共同解决实际的业务问题。这样，分析人员不仅能够运用所学的大数据技术，还可以加深对业务的了解。

结语

在大数据的浪潮之下，财务分析已经超越了传统的报表数据分析和展示。现今的财务分析结合了财务与非财务数据，为决策者提供了有力的、量化的数据支持，让他们能够迅速地识别企业的经营风险、发现可能的经营缺陷，从而优化经营策略，提高企业盈利能力。这种全方位的分析不局限于企业的某一个层面，而是穿透了整个企业，从集团到子公司，从各个业务部门到各个业务环节，如研发、采购、生产、销售以及后市场服务[5]。这意味着财务分析师们需要跨越部门和业务，深入到各个业务环节，以信息化和逻辑思维为武器，对业务的本质和变化有深入的理解，为企业创造真正的价值。简而言之，大数据为财务分析带来了前所未有的机遇和挑战。为了适应这一变革，分析师们不仅要深化他们的专业知识，还需培养跨领域的思维能力，以更全面、更深入的视角评估企业的经营状况，最终实现降低企业运营风险、提升整体价值的目标。

参考文献：

[1]彭端.制造业财务管理信息化建设转型痛点和应对措施[J].老字号品牌营销，2023（6）：60-62.

[2]王阿敏，李俊.国有企业海外财务数字化转型动因及路径实践——以A公司海外板块财务数字化转型为例[J].时代商家，2023（2）：1-3.

[3]刘畅.新时期制造业数字化转型的问题及优化措施[J].精品，2021（14）：59.

[4]蒲志强，徐金亮，姜天润.数字化转型背景下城商行会计核算的痛点及应对策略思考[J].中国银行业，2022（7）：72-74.

[5]韩壮.企业运营中财务分析存在的问题及优化策略[J].投资与创业，2019（8）： 144-146.

作者简介：李仪娟，本科，会计师，研究方向：企业财务管理数字化转型研究、企业财务分析、财务预算管理研究。