数字经济时代建筑施工企业对财务数据价值挖掘的探讨

摘要：随着互联网、物联网、云计算、人工智能、区块链等数字技术的快速发展，数字经济已成为推动我国经济高质量发展的重要驱动力。如何进行数字化转型，利用好财务数据，实现利润最大化，提高企业竞争力，已成为各建筑施工企业财务工作的重心。本文对建筑施工企业财务数据价值进行分析、探讨，希望对建筑企业管理起到参考作用。

关键词：数字经济；财务分析；数字价值挖掘

引言

近年来，国家对数字经济发展高度重视，中国信息通信研究院发布的《中国数字经济发展研究报告（2023）》[1]显示，2022年，我国数字经济规模达到50.2万亿元，同比名义增长10.3%，数字经济占GDP比重达到41.5%，数据资源作为生产力要素的价值得到进一步释放。

建筑施工企业作为传统行业之一，在数字经济大背景下，必然要进行数字化转型。在数字化转型过程中，建筑施工企业的财务数据具有重要的价值。如何有效地挖掘财务数据价值，提高企业决策水平和竞争力，成为建筑施工企业关注的重点。

建筑施工企业要想实现数字化转型，首先要从财务数字化转型入手。财务部门在数据汇聚和业务交流方面有着得天独厚的优势，通过对数据资源的分析，可以找到影响业务运行的关键因素，从而帮助业务团队解决实际问题，为企业创造价值。但是，目前大部分建筑企业并没有充分发挥出财务数据在企业运营和决策方面的价值。

1. 建筑施工企业在财务数据价值挖掘方面存在的问题

1.1 数据分析不够及时，时效性不高

一方面，传统的财务分析一般指财务报表的分析，企业进行数据分析一般等到月度、季度或者年度报表完成之后才可以获取，数据的严重滞后导致决策者无法灵活做出判断，特别是对于结构庞大的集团型公司，汇集数据需要自下而上，往往耗时更长。另一方面，业务数据资料上报滞后，使财务报告的数据价值受到限制。

1.2 数据分析不够直观，缺少个性化设计

财务人员在分析数据时更擅长使用数据表格反映问题，但是分析报告面对的用户是业务部门和上层管理者等，并不是所有使用者都善于阅读财务数字。因此，财务分析报告有自身的价值，但是对于跨领域、跨專业的使用者来说，并没有发挥其最大的作用，使用者无法快速通过数据发现问题。

1.3 数据协同性差，业务和财务部门数据分离

传统的财务分析更偏向于对财务指标和数据的体现，但财务数据的结果往往受多种因素影响，要想分析企业运营的问题所在，还需要结合业务数据、宏观经济数据，对三方面进行协同分析。在实际应用中，财务部门和业务部门往往由于发展重点不同，造成数据标准脱节，各自为营，影响分析结果。

1.4 财务数据标准化程度低，数据质量不高

大部分建筑施工企业内部的财务数据存在数据不完整、不准确、不规范等问题。除此之外，不同企业之间的财务数据格式、口径存在差异，导致数据难以进行跨企业整合和对比。由于数据来源广泛、采集标准不统一等原因，导致财务数据质量参差不齐。基础数据不准确，分析数据的结果也将失去参考价值，无法实现数据挖掘的目的。

1.5 数据分析能力不足，挖掘深度不够

传统的人工数据分析不仅效率低，而且质量不稳定。大部分建筑施工企业缺乏专业的数据分析人才和技术手段，难以对财务数据进行深度分析和挖掘。施工企业单个财务人员的知识储备和业务能力局限于其所处的环境和职能，格局无法提升，数据价值无法得到发挥，不能为企业决策判断提出前瞻性意见。

2. 建筑施工企业提升财务数据价值的对策

2.1 建立完善信息系统平台

建筑施工企业从信息化向数字化转型中有一项非常重要的工作，就是解决跨系统业务数据交互的问题，让系统协同、让数据衔接。因此，建立一个完善的共享平台是实现数字化转型的基础。共享平台系统应具有以下特点：（1）平台业务具有全局视角，不会仅立足于某一类业务和某一专业部门规划，而是从企业整体出发；（2）共享平台业务具有很强的同质性，具备标准化的条件，能够同时为多个系统、多项业务和多个部门提供服务；（3）纳入平台的很多业务具有高度协同的要求，需要从更高层面进行协同和规范；（4）利用平台强化对数据的整合和管理，企业与数据相关的业务是一项涉及全局的工作，需要跨部门、跨系统、跨业务协同内外部的数据集成和利用，这类工作纳入平台进行统一管理可以提升管理效率和质量；（5）共享平台业务应具备知识积累和能力复用的特点，通过建立复盘机制，及时总结工作中的经验、规则和共性特征，形成数个可检索的知识点，再通过搭建知识点之间的关系体系，形成能力中心，为企业合理决策提供可靠支持。

财务共享中心的建立为建筑施工企业数字化转型提供了有效的系统平台，标志着施工企业财务数字化转型的开始。通过财务共享中心建立统一的企业财务数据标准，提高业务运行时效，实现全量、全要素的数据连接，让财务数据更及时也更有价值。当然，共享中心的建立完善是一个循序渐进的过程，会随着时代和企业的发展不断更新。所以，维护好共享系统的稳定运营也是企业需要重点关注的一项工作。

2.2 完善数据标准，提高数据质量

数据标准化包括主数据的标准化和分析指标的标准化，主数据的标准化如客户、供应商、产品等。分析指标的标准化需要企业站在全局角度统一定义财务指标和业务指标的口径，以及指标的分析维度、分析频率、数据源等，便于数据的整合、对比和分析。建筑施工企业需要统一数据标准才能使数据在各业务、各系统、各项目之间互联互通，流动起来。

数据质量离不开数据中台建设，数据中台的功能主要有数据采集梳理、数据的定义、数据对照关系的梳理和维护，还有企业数据标准的持续管理、主数据和元数据的管理、数据的标识和引擎、算法应用等。在数据中台中，数据治理是重要一环。数据治理的目标是保障数据资产的质量，建立统一、可执行的数据标准，确保数据安全，实现数据资源在企业各部门之间共享[2]。数据治理需特别关注以下几方面：（1）从企业整体视角分析数据，基于端到端的流程和系统设计，制定数据治理方案；（2）数据是从业务中产生，由IT系统承载，要对数据进行有效治理，需要明确数据的业务负责人，每个数据只能有唯一的数据负责人；（3）数据治理需要结合数据属性进行分类，根据不同属性数据特点制定不同方案；（4）结合企业的实际业务对数据进行分层管理，实现对数据的快速检索和提取；（5）每个数据有且只有单一数据源，确保数据同源共享，数据更改应在数据源进行；（6）数据治理要融入流程设计和系统实施，确保新增数据质量符合要求[3]。

企业通过共享平台把标准化的数据采集汇总起来，再进行数据梳理、归类、清理、优化，给数据打上各种各样的标记，做好分类和分级管理，此时数据已经具备了价值挖掘的条件，为后续数据应用做好了准备。

2.3 实现各部门数据协同共享

财务数据价值的挖掘是一项涉及业务、财务、技术的复合型工作，数据挖掘要想产生价值，一定是以业财融合为前提，这是通过数据挖掘找出财务分析结果动因的前提条件。共享平台的建立实现了业务系统和财务系统的集成，为数据融合提供了平台。

财务团队工作方式是一个多维度协同的方式，包含了横向和纵向两个层面的协同：纵向通过财务标准化和流程化，实现财务团队内部总部和所属公司之间的协同；横向通过业财融合，实现业务数据和财务数据的衔接贯通。财务团队在这个过程中汇集大量的数据，拥有天然的数据优势。要想发挥财务数据的价值，还离不开财务团队对业务机制的理解。财务团队要了解公司商业模式和业务细节，了解业务运作过程对财务结果产生影响的机制，把财务与各类场景连接，诸如前端的业务场景、客户的消费场景、供应商场景、外部银行场景等，充分打通数据信息，实现全场景化的数据分析[4]。在数据分析构建中把业务行动拆分成一个个驱动要素，建立起驱动要素和财务数据之间的衔接关系。当财务数据变动时，通过层层拆解找到最终驱动因素，发现业务问题，完成对管理层的决策支持和建议。

2.4 引入智能化数字分析技术

信息化时代，企业积累了大量数据资源，要想尽快收获数据价值，还需一台数据生产设备对数据资源进行加工解析。智能技术的兴起，为企业实现财务数字价值挖掘提供了强大的技术保障。数据分析要尽量减少人工参与数据处理的环节，主要依托数据算法和数据模型，从共享数据库中提取原始数据进行加工，并借助AI技术进行智能分析，生成多维度多视角的分析报告。在数据分析的过程中，数据分析平台可以将一份分析报告拆分成多个分析模块，不仅分析团队可以重组，也给了业务团队重组的权利，使分析报告具有更强的针对性，实现个性化设计。智能技术还可以利用数据算法模型进行不同业务场景下的前瞻性预测，财务部门利用分析结果指导业务部门对可预见性的问题做好提前预防或应对措施，使企业管理做到心中有数、防患于未然。同时，企业应提升数据平台的知识积累和能力复用，积累数据加工过程中的各种算法、模型和分析指标，将加工方法在分析平台中进行沉淀，在后续有新需求时，以上沉淀的方法可以复用，从而大幅提升后期数据加工的效率。智能技术的应用大幅提升了数据利用的价值，使施工企业管理者能通过多角度数据分析报告找到影响企业发展的关键因子，实现数据驱动企业发展。

2.5 实现数据可视化展示

数据可视化是数据分析及运用中重要的展示窗口。财务分析可视化是把单调的财务数据、财务指标以灵活多样的表现形式展现出来，便于不同数据使用者更直观、更准确地理解财务分析结果。以图像处理技术为基础的可视化技术能够将晦涩冗杂的数据转换为图像形式，以可视和交互的方式展现给企业内的信息使用者，根据不同业务人员的使用需求和不同使用场景匹配与之相对应的可视化展示形式，全面形象化地展示业务数据和相关财务指标，帮助使用者更好地理解数据指标的内涵和规律、了解企业发展的形势，以便及时做出合理有效的企业决策，促进企业管理[5]。

2.6 提升财务人员能力

财务数据价值的挖掘对财务团队提出了高水平要求，企业需要集专业知识、业务理解、技术思维于一体的复合型人才，提高成果转化。从财务个人角度来讲，财务人员要逐渐改变固有思维模式，要能从企业全局出发，多维度感知企业经营过程的变化，熟悉各业务运作场景对财务数据的影响。财务人员在了解企业的同时应当不断进行跨学科的学习，努力掌握大数据分析与互联网相关知识，提升驾驭数据的能力，能够熟练运用智能分析技术解析数字背后的意义，并结合不同业务场景进行思考和分析。从企业角度来讲，应加强对财务人员的相关培训，定期組织跨部门的学习和交流，聘请信息化专家进行智能技术的讲解培训，加深财务人员对智能化财务分析的认知，完善人才培养考核体系，为大数据分析逐步建立起专业的财务团队。

结语

在数字经济繁荣发展的大背景下，数据已经成为推动企业发展的重要引擎。建筑施工企业要想在浩瀚复杂的数据库中挖掘出有价值的数据信息，需要不断完善自身信息系统的建设，解决信息孤岛，打通各个环节，实现全局全量全要素数据的共享互通，同时引入智能化分析技术、加强数据管理，加强财务人才储备建设。大数据、互联网的时代，挖掘数字背后的价值，掌握经营和发展的密码，能够帮助施工企业在竞争激烈的市场环境中稳步前进。

参考文献：

[1]中国信息通信研究院.中国数字经济发展研究报告（2023年）[EB/OL].（2023-04-27）[2023-12-15].http：//www.caict.ac.cn/kxyj/qwfb/bps/202304/t20230427_419051.htm.

[2]陈虎，郭奕.数据价值体系推动财务数字化转型[J].财会月刊，2022（8）：37-42.

[3]周崇沂，蒋德启.数字化时代的财务数据价值挖掘[M].北京：机械工业出版社，2023：84-96，112-143.

[4]陈虎，郭奕.智慧财务的实现模型及应用场景[J].财务与会计，2021（19）：10-14.

[5]郭梦婷.大数据及可视化技术与财务分析的融合研究[J].中小企业管理与科技，2022（17）：109-111.

作者简介：王娟，本科，会计师，研究方向：财务数据价值挖掘。