大数据背景下企业财务分析优化策略研究

胡澄宇

［摘 要］大数据背景下，企业财务管理者利用大数据进行财务分析，可以更好地挖掘财务数据价值，优化财务管理。文章以财务分析为中心，结合大数据背景，分析企业财务分析常见问题，即财务与业务的双向融合不够深入、财务分析信息化系统适应度不佳、财务分析指标中非财务指标不足、财务数据质量把控和筛选不严格、财务管理人员数据分析能力滞后。最后，文章重點从共享数据信息，促进业财融合深入发展；升级财务系统，提高信息化系统适应度；完善指标体系，加强非财务指标的分析；严控数据质量，牢筑财务数据安全底线；建立数据思维，提升财务分析专业水平等方面探讨企业财务分析优化策略。

［关键词］大数据；企业财务管理；财务分析

doi：10.3969/j.issn.1673 - 0194.2023.18.031

［中图分类号］F275［文献标识码］A［文章编号］1673-0194（2023）18-0096-03

0     引 言

近年来，大数据赋能企业财务管理，带来了财务管理的数据化变革，其为财务管理提质增效的同时，也带来了诸多挑战。目前，企业财务分析越来越重视大数据的运用，受限于财务管理中数据化意识不足和数据化手段滞后，财务分析工作陷入发展困境［1］。如何在大数据背景下优化企业财务分析，现已成为企业财务管理关注的焦点。鉴于此，本文针对企业财务分析的数据化特点，立足于促进企业财务管理的精准决策和战略支持，对财务分析的优化策略进行思考。

1     大数据背景下企业财务分析的特点

财务分析作为企业财务管理的重要内容，对挖掘企业的经济潜力大有裨益。大数据背景下，企业财务分析面临着新的发展环境，有着新的特点。基于大数据背景来看企业财务分析，其具有如下特点。一是财务数据来源多元化［2］。大数据是信息技术发展的产物，大数据背景下财务数据量大，数据来源广且种类多，分析海量的数据需要专业的财务分析能力。二是财务数据处理高效化。大数据背景下，财务信息由统一的数据管理信息平台集中管理，以数据的形式呈现，并用于财务分析和管理，财务数据信息的集成度较高，财务数据分析的效率也随之提高，能够快速、及时、实时地处理和分析财务数据。三是财务数据分析立体化。企业财务分析基于大数据技术对财务数据进行分析，不仅可以对财务数据进行横向比较，还能开展纵向比较和关联性分析，使财务数据可以立体化呈现出来，这样一来，企业可以更为全面地了解当前的财务信息［3］。四是财务分析结果可视化。大数据时代财务分析方法更为直观，可以用数据可视化工具将企业财务数据信息以图形和表格方式呈现出来，从而使财务数据可视化。

2     企业财务分析常见的问题

2.1   财务与业务的双向融合不够深入

现代企业发展中业财融合是必经之路，大数据背景下，企业业务分析和财务分析的融合不够深入，财务分析的数据不足以为企业的实际发展服务，使得企业财务分析难以发挥应有的作用。就目前而言，在企业财务分析中，一方面，业务部门存在数据未录入的现象，使得财务系统数据库的业务数据与实际业务数据不符，还有部分财务数据分析不到位，导致财务分析工作缺乏必要的数据支撑；另一方面，业财融合需要业务部门和财务部门的通力合作，但业务部门和财务部门尚未意识到业财深度融合的重要性，仍然存在各自为政的现象，财务和业务的数据资源也就难以实现双向融合［4］。

2.2   财务分析信息化系统适应度不佳

大数据背景下，企业对财务管理平台的要求较高，当前财务分析信息化建设中，财务系统的更新与升级滞后，使得财务分析工作难以最大限度发挥大数据技术的作用，这也是企业财务分析常见的问题。现阶段，在企业财务分析中，还存在财务分析信息化系统适应度不佳的现象，如企业的实际财务情况与财务系统的情况不符，软件配置和引入缺少适应性、实用性等，都会对财务分析造成影响，影响财务分析的准确性［5］。加之企业信息化系统的优化和升级需要大量资金的投入，而企业缺少对财务信息化建设的资金投入，造成财务信息化系统智能化水平不高，也会影响财务分析的质量和效率。

2.3   财务分析指标中非财务指标不足

大数据背景下的财务分析不仅包括财务类数据指标因素，如资产、负债、盈利等，往往还包括非财务类数据指标因素，如顾客满意度、企业发展能力、员工团队精神等。非财务指标虽然不会直接对财务管理造成影响，但从长远来看，仍然会影响企业的可持续发展。目前，企业财务分析对非财务指标的认识不足，财务分析指标以财务数据指标为主，忽视了非财务数据指标的作用，不能科学展示财务分析为企业提供决策依据的作用，导致财务分析的成效不高。

2.4   财务数据质量把控和筛选不严格

大数据背景下，企业财务分析中财务数据是基础，财务系统平台只有对财务数据进行顺利获取、整理和分析，才能更好地反映企业财务状况与经营成果。现如今，在企业财务分析中对财务数据质量把关不严，使得财务数据的完整性和可靠性不足，财务会计信息失真，有价值的财务数据不多，财务人员基于不完整的财务数据进行财务分析，使得企业财务管理面临较大的财务风险。不仅如此，在利用大数据技术进行财务分析时，部分企业的数据库建设存在漏洞，财务数据泄露、损坏、失真等不安全因素的存在，使得企业财务分析的准确性存疑，企业的管理、运营、战略决策等均会受此影响，财务数据质量把控和筛选不严格的后果不堪设想，势必影响企业的正常运行和发展。

2.5   财务管理人员数据分析能力不足

大数据背景下，企业财务分析工作对财务管理人员提出了新的要求，其应具备数据意识和数据化处理能力。但目前企业财务管理人员中，虽然大多人员的财务专业知识和经验丰富，但是具备专业的数据分析能力的人才较少。面对新时期的新要求，财务管理人员难以在短时间内优化知识结构，加之还有一部分财务管理人员年龄较大，知识更新和职能优化进展较慢，财务分析思想固化，不能与时俱进地学习前沿财务分析知识，难以实现财务分析中大数据技术的有效应用。在此影响下，财务管理人员自身缺乏数据分析能力，也就难以在实际工作中应用大数据技术做好财务分析工作，长此以往，不利于企业财务分析工作的开展。因此，企业要提高财务管理人员的数据分析能力。

3     大数据背景下企业财务分析的优化策略

3.1   共享数据信息，促进业财融合发展

大数据背景下，企业财务分析应注重建立数据信息共享机制，促进业财融合发展。在此过程中，业务与财务数据不是简单相加，而是从企业发展的大局着眼，从企业发展的实际情况出发，结合业务数据信息和財务数据信息，统筹兼顾业务和财务两个方面的内容，在企业整体发展的宏观层面做好财务分析工作［6］。在具体做法上，一是要统一业财融合数据格式。为实现企业数据共享，业务数据和财务数据基于共享平台应用统一的数据格式加以规范，减少由于数据不对等造成的数据误差，用标准化的数据奠定业财融合的数据共享基础，便于财务分析中相关数据的调用。二是构建双向沟通机制。大数据背景下，业财互通需要业务数据和财务数据的共建共享，构建双向沟通机制，即从组织体系、制度体系、监督体系等方面构建企业业务与财务融合的一体化发展机制，实现动态化和常态化的业财融合数据信息共享，这样可以促进业财深度融合发展，从而发挥大数据在财务分析中的作用，帮助企业管理者更好地经营和决策。

3.2   升级财务系统，提高信息化系统适应度

大数据背景下，企业财务分析工作主要依赖信息化、智能化的财务系统，升级财务系统是财务分析的重要环节，通过提高信息化系统的适应度，使企业财务管理中需要的数据在一个科技化程度较高的财务系统下运行，这样可以为企业财务分析工作的高质量开展保驾护航［7］。在具体做法上，对企业财务系统的优化升级，应从企业财务管理的实际出发，结合大数据技术应用与财务管理的适应性，做好信息化系统的适应度调整工作，使之最大化满足企业财务分析工作的需要。同时，安排专人负责企业财务系统的管理和系统升级，确保企业财务分析工作的长期性和持续性开展。此外，企业财务系统的升级还需要加大资金的投入力度，设立专项财务管理资金用于大数据时代的财务分析，在资金充足的前提下选取与企业发展适用度较高的硬件和软件，从而保障企业财务分析的可靠性，进而提高财务分析的质量和效率。

3.3   完善指标体系，加强非财务指标的分析

企业财务分析应加强对非财务指标的分析，对财务分析的数据进行归总，不应拘泥于财务类数据信息，还应从企业可持续发展的战略目标出发，加强对企业非财务指标数据的研究，不断建立健全财务分析指标体系，力求通过财务分析全面反映企业的财务状况和经营状况。由于非财务指标无法用财务数据计算［8］，具体做法上，一是要完善财务分析评价体系。对企业财务分析评价应由财务业绩定量评价指标和管理业绩定性评价指标两部分组成，推动财务分析与企业发展紧密结合。二是灵活调整企业的财务指标。确定各项具体指标之后，还应根据企业的实际情况和财务数据，在具体实践中不断进行调整和优化，使企业财务指标与非财务指标更具适用性与合理性，从而更好地发挥财务分析的作用。

3.4   严控数据质量，牢筑财务数据安全底线

财务数据信息质量的可靠性至关重要，大数据背景下的财务分析应严格控制财务数据的质量，确保财务数据信息的真实性、完整性和全面性，尽可能降低由数据质量问题造成的财务风险，切实牢筑财务数据安全底线，提高财务数据价值，助力财务分析中财务数据的高质高效利用。例如，云计算技术可有效提升数据精准度和可靠性，企业应充分借助各类先进技术进行数据整合，以此获取更有价值的财务数据信息［9］。不仅如此，还要严格把关企业财务分析中的数据质量，从建立财务数据预警机制入手，通过对数据信息的动态监控和预警，做好应急预案，以便及时发现不安全、不完整、有缺陷的数据信息，实时采取相应的解决措施，避免数据泄漏和遭到破坏，保障财务数据安全。

3.5   建立数据思维，提升财务分析专业水平

大数据时代背景下，数据思维必不可少，财务分析也不例外，建立数据思维是每一个财务工作者在新时代的思维创新之举，唯有利用数据思维思考财务分析的内容，才能游刃有余地在财务分析中应用大数据技术，发挥大数据技术的优越性，促进财务分析在大数据时代获得新发展。在具体做法上，为提升财务分析专业水平，一是要深化认识。应对财务分析管理者加强数据思维培训，深化数据思维对财务分析重要性的认识，使数据思维深入人心。二是要加强培训。形成数据思维意识之后，还应对财务分析管理者加强数据应用培训，通过定期或不定期地开展关于“大数据应用”的财务分析专项培训，提升财务分析管理者的大数据应用能力，这样可以使财务分析中的数据应用事半功倍。三是要与时俱进。大数据背景下的财务分析工作并非一成不变，财务分析管理人员应与时俱进地更新自身的专业知识和提高专业能力，积极学习大数据应用专业知识和技术，保持持之以恒的学习态度，不断更新自身的专业知识和结构，这样才能提高财务分析工作的核心素养，为企业财务分析工作提供智力支持。

4     结束语

大数据背景下，财务数据量呈爆炸式增长态势，财务分析将在企业管理中扮演更重要的角色，因此财务分析工作转型升级刻不容缓。对财务分析工作者而言，应顺势而为，积极把握好信息技术发展机遇，利用大数据技术开展一系列财务数据的获取、加工、挖掘、分析等工作，加强大数据与财务分析的深度融合，提高财务分析的质量和效率，促进财务分析工作的现代化发展。需要注意的是，大数据技术的应用具有专业性，财务分析工作中的数据共享、数据系统搭建、数据指标设置、数据质量提升等工作均要建立在数据思维基础之上。为此，对财务工作者而言，应提高自身的数据敏感度，建立财务数据分析的“全局观”，这样才能最大化发挥大数据的作用，使财务分析工作更智能、高效。

主要参考文献

［1］周艳霞.浅析依托大数据背景实施企业财务会计转型的路径［J］.河北企业，2022（11）：104-106.

［2］吴荣香.大数据背景下企业财务信息化建设存在的问题及对策研究［J］.中国中小企业，2022（10）：151-153.

［3］袁白云.大数据时代的企业财务管理研究［J］.财会学习，2023（1）：14-16.

［4］吴宝军.探讨大数据时代对财务管理的影响及财务管理转型分析［J］.纳税，2020（1）：59-60.

［5］章艳.基于人工智能和大数据时代背景刍议财务管理新思维［J］.上海商业，2022（6）：56-58.

［6］潘耀杭.基于大数据背景下企业财务管理面临的挑战与变革探讨［J］.商业观察，2022（16）：55-57.

［7］孙胜男.大数据时代下企业财务分析中存在问题及方法［J］.现代经济信息，2022（20）：98-100.

［8］周琼芳.以“信息技术+数据”推动集团公司财务管理创新升级［J］.全国流通经济，2022（22）：62-65.

［9］宋田霄，武勇孜.大数据背景下的会计统计方法在企业财务管理中的应用分析［J］.商讯，2022（16）：33-36.