大数据在财会监督中的应用与挑战

摘"要：随着大数据技术的发展，财会监督逐渐向智能化和数据驱动转型，提升了企事业单位的财务透明度、风险管理与决策能力。文章重点探讨了大数据在财会监督中的具体应用，包括实时财务监控与自动化审计、财务风险管理、财务透明度提升、优化财务决策支持等，分析了企业面临的主要挑战及应对策略。通过有效的技术与人才培训、数据质量管理与安全保障，企事业单位能够更好地实现大数据在财会监督中的应用，从而提高管理效率、降低财务风险、增强竞争力。

关键词：大数据；财会监督；人才培训；财务风险

中图分类号：F49文献标识码：A文章编号：1005-6432（2025）06-0195-04

DOI：10.13939/j.cnki.zgsc.2025.06.048

1"引言

随着信息技术的飞速发展，大数据已成为各行业提升效率、优化决策的核心驱动力。在财会领域，大数据的应用正在改变传统的财务管理模式，并为现代财务管理提供了更为精确和实时的财务监控、风险评估与决策支持。尽管大数据在财会监督中展现出了巨大潜力，但如何在保证数据安全和准确的前提下，充分发挥大数据的优势，成为当前财会管理的重要课题。因此，文章全面探索了大数据在财会监督中的应用，以及挑战与对策，以供参考。

2"大数据概述

大数据，是指在信息技术高速发展背景下，互联网、物联网以及各类传感器普及之后，各种数据呈现出爆发式增长的现象。具体来说，大数据不仅仅是数据量大，还涵盖了数据来源的多样性、数据处理的复杂性以及数据价值的挖掘难度。大数据的产生和积累，往往超出了传统数据存储和分析工具的处理能力，因此需要新型的数据处理技术和系统进行有效管理与分析。

大数据的典型特点通常被归纳为下列四个：量大、速度快、种类多和价值密度低。量大指的是数据量巨大，随着信息化程度的提高，各种来源的数据呈指数级增长，产生了海量的结构化、半结构化和非结构化数据；速度快表现在数据生成、传输和处理的速度要求上，许多行业需要实时或近实时的数据分析与决策；种类多反映了数据的多样性，除去传统的结构化数据，还包括文本、音视频、传感器数据等形式的非结构化和半结构化数据；价值密度低意味着大数据中存在大量冗余信息，如何从海量数据中挖掘出真正有价值的信息是一个挑战[1]。

大数据不仅仅是技术的突破，更是各行各业管理和创新模式的变革引擎。目前，大数据已渗透到各行各业，改变了传统的工作模式与管理方式。通过对历史数据的挖掘与分析，各行业能够在复杂的决策过程中，获得更具洞察力的信息支持，推动了各行业的智能化转型。

3"财会监督的重要性与现状分析

3.1"财会监督的重要作用

财会监督，是指对企事业单位的财务管理和会计信息进行监管控制的活动，旨在确保企事业单位财务活动的合法性、合规性和透明度。财会监督的主要作用体现在以下三方面。

第一，保证财务透明。财务透明是企事业单位健康发展的重要基础，财会监督通过制定严格的财务报告制度、审计和审查机制，确保企事业单位的财务数据真实、完整、及时地披露，这不仅能够提升投资者、债权人等外部利益相关方的信任，也有助于内部管理层及时发现和解决问题，确保资金流动清晰可控。企事业单位财务透明度的提高，有助于减少信息不对称，降低外部和内部的道德风险。

第二，规避财务风险。财务风险包括资金短缺、债务违约、资产流动性问题等。财会监督能够通过定期的财务报表审核、风险评估和监控，及时识别潜在的财务风险点，并提出相应的风险控制措施。

第三，有助于提高企事业单位管理效率。财会监督不仅是对企事业单位财务活动的检查与监管，也能通过数据分析和财务优化，为管理决策提供支持。通过对财务数据的深入挖掘与分析，管理层能更好地把握运营状况，做出科学的资源配置决策。财会监督还能促进内部控制体系的完善，提升资金使用效率和成本控制能力，推动企事业单位管理水平的整体提升[2]。

3.2"企事业单位财会监督工作面临的问题

财会监督在保障企事业单位财务健康方面具有重要作用，但在实际操作中，企事业单位财会监督工作仍然面临诸多挑战，主要表现在以下三方面。

第一，财务信息的真实性和完整性不足。部分企事业单位存在财务造假、虚报收入、隐瞒负债等不当行为，导致财务报告不真实。部分企事业单位财务数据未涵盖所有相关财务指标，使得财务数据不完整，影响管理层决策。

第二，内部控制薄弱。内部控制作为财会监督的重要组成部分，在实际运作中，存在内部控制体系不健全、执行不力等问题。内部审计机制不完善、财务人员职责不明确，以及监督手段不足等，都会导致财会监督的效果大打折扣。尤其在一些中小型企业，缺乏专业的财务管理团队和规范的财务制度，更易出现财务风险。

第三，财务数据处理能力不足。随着大数据技术的发展，财务数据的数量与种类日益繁杂。然而，许多企事业单位财会部门仍依赖传统财务管理手段和系统，缺乏高效的数据处理和分析能力，尤其在面对海量交易数据和跨部门、跨系统的信息流时，传统的财务软件和手工操作更显力所不及，导致数据滞后与处理低效，影响决策的及时性和准确性。

4"大数据在财会监督中的应用

4.1"财务监控与审计

在大数据技术的支持下，财会监督的传统模式得到显著优化，尤其是在财务监控与审计领域。大数据不仅能够实时处理海量数据，还能通过分析历史数据和趋势预测，帮助企事业单位及时发现财务问题并进行干预。具体应用包括以下两方面。

第一，通过大数据分析实时监控财务状况。传统的财务监控凭借周期性财务报告和审计，此种方式已难以应对快速变化的市场和企事业单位内部的复杂业务，而通过大数据分析，财务部门可以实现实时监控。大数据技术能够对来自多个数据源的信息进行快速集成和处理，包括银行交易记录、ERP系统中的财务数据、供应链管理系统等。通过实时监控，企事业单位管理层就能够即时掌握财务状况，快速响应资金流动、现金流变化等关键指标的波动。例如，利用大数据技术对日常财务数据实时跟踪，财务主管可以随时掌握账面资金使用情况，及时发现资金紧张、支付延迟等潜在问题，从而提前做出调整，避免发生财务风险。另外，大数据分析还能够进行多维度的财务分析，帮助企事业单位从收入、成本等多个方面综合评估财务健康状况，预测未来财务趋势，为企事业单位决策提供科学依据。这种实时监控和动态分析的能力，极大提升了企事业单位对财务状况的掌控力，增强了管理的及时性和准确性。

第二，自动化审计和异常检测。随着数据量和复杂度的增加，传统的人工审计方式已难以满足现代企事业单位对财务审计的需求，大数据技术可以自动化审计过程，提高审计效率和准确性。通过数据挖掘和机器学习算法，企事业单位能够在海量数据中自动识别出潜在的审计异常。例如，通过对历史交易数据、财务报表和操作流程的学习，自动识别出重复记账、异常资金流向等非常规财务活动，甚至发现存在的舞弊行为。自动化审计提高了审计效率，减少了人为错误和主观偏差，确保了审计结果的客观性。通过算法的不断优化，异常检测模型能够越来越准确地识别潜在问题，减轻人工审计的工作负担，提高企事业单位对财务风险的预警能力。自动化审计系统能够对所有交易进行实时监控，确保每一笔财务活动都在合规的框架内进行，及时发现异常并进行处理[3]。

4.2"财务风险管理

财务风险管理是企事业单位保持长期稳定发展的关键环节，旨在通过有效识别、评估和控制财务风险，避免财务危机的发生。传统的财务风险管理手段，已无法满足复杂环境下的风险预测和控制需求。大数据的应用为财务风险管理提供了强大支持，展现了巨大的潜力。主要应用体现在以下两方面。

第一，预测财务风险，构建预警系统。大数据能够帮助企事业单位通过全面分析历史财务数据、市场动态、行业趋势等因素，识别出潜在的财务风险。传统的财务风险管理依赖于静态的数据分析和事后评估，难以及时发现财务问题，而通过大数据技术，企事业单位可以构建实时风险监控系统，实时获取财务状况和外部环境的变化，快速预测和识别潜在风险。例如，基于大数据的预警系统，可以实时监控企业的现金流状况、应收账款、负债情况及供应链风险，通过整合与分析多个数据源，及时发现资金链断裂、债务违约、市场需求变化等风险迹象，不仅可以提供基于历史数据的风险评估，还能够通过机器学习算法预测财务风险，提前做出调整，防范突发的财务危机。

第二，建立基于大数据的财务风控模型。利用大规模的数据集和先进的算法模型，帮助企事业单位识别、评估和控制财务风险。该模型通常结合了机器学习、数据挖掘、人工智能等技术，能够从海量数据中提取有价值的信息，构建出更加准确的风险评估模型[4]。例如，财务风控模型基于历史数据建立预测模型，通过对企事业单位的财务数据、行业指标以及宏观经济数据的多维分析，帮助企事业单位识别风险源。通过对应收账款、现金流、库存周转等财务指标的深度分析，识别出风险的潜在因素，并为管理层提供优化建议。进一步的，风控模型还能够分析异常资金流动、可疑账务往来等财务数据中的潜在异常，提供及时警示，减少人为疏漏。

4.3"财务透明度提升

在现代企事业单位管理中，财务透明度不仅是提升信誉、维护相关者利益的重要保障，也是避免财务风险、实现企事业单位可持续发展的关键。大数据的应用，通过多维度数据整合与智能化分析，更清晰、更准确地呈现财务数据，提高管理效率和决策质量。具体应用包括以下两方面。

第一，利用大数据提升财务数据透明度与可追溯性。过去，定期的财务报告和审计结果无法实时反映企事业单位财务状况，大数据技术则通过对企事业单位各类财务数据进行实时监控与分析，提升财务数据的透明度。例如，企业可以将各类财务数据（资金流动、收入、成本等）与运营数据、市场数据等进行综合分析，并通过可视化工具呈现，确保所有利益相关者（股东、投资者、监管机构等）清晰地看到企业的财务健康状况。这种实时数据展示和动态更新，使得财务信息不再滞后，有效规避了信息不对称问题。大数据技术还能通过对交易数据的追溯，确保每一笔财务活动都有据可查。区块链技术的应用可确保每一笔交易都经过验证且无法篡改，使得企事业单位的财务数据更加透明可靠。可追溯性提高了企事业单位财务管理的规范性，增强了外部监督和审计的有效性。

第二，防止财务造假和舞弊。通过大数据技术，为企事业单位建立智能化财务监控系统，实时分析和比对各类财务交易。比如，通过对企事业单位历史财务数据的学习，系统自动识别异常交易、频繁的账目调整或非常规财务操作，当发现可能的财务造假或舞弊行为，系统及时发出预警，财务部门即时介入调查，在问题尚未扩大之前采取有效措施。利用大数据的模式识别和数据挖掘技术，分析不规则的账务行为，比如虚构销售收入、隐瞒债务、费用资本化等，通过对企事业单位财务数据中的模式、异常波动和不符常规的操作进行深度挖掘，识别潜在的财务造假风险。

4.4"优化财务决策支持

在现代企事业单位管理中，财务决策的质量直接影响到资源配置、资金使用效率以及整体战略的执行力。大数据技术的应用，为财务决策提供了更为精准、实时的信息支持，有助于企事业单位在复杂多变的市场环境中做出更加科学和高效的决策。具体应用包括以下两方面。

第一，数据挖掘与决策分析。数据挖掘技术从海量财务数据中提取潜在的模式、趋势和关联，为决策提供深刻的洞察力。在财务决策过程中，传统的分析方法依赖于静态报表和历史数据，难以揭示数据背后的潜在关系，而通过大数据的挖掘，能够识别出客户行为、销售趋势、市场需求等各类动态信息的内在联系，这有助于财务部门及时了解企业当前的经营状况，还能对未来的财务发展做出更加精准的预测。例如，通过对客户购买行为的分析，预测不同产品的需求变化趋势，进而合理调整生产和库存管理，优化资金的使用。通过对各项成本支出数据的深度分析，财务部门能够发现成本管理中的薄弱环节，并采取相应的措施进行优化。

第二，支持预算、资金调度与成本控制决策。预算编制、资金调度和成本控制是财务决策中的重要组成部分，直接关系到企事业单位的资金合理分配和运营效率。在预算编制方面，大数据技术可以帮助企事业单位将更加全面的外部数据和内部数据进行充分整合，结合行业发展趋势、市场变化、竞争对手的情况等因素，进行全方位的预算规划。通过对历史业绩的分析，企事业单位可以更精准地预测各项开支和收入，避免预算过于保守或激进。资金调度是企事业单位运营中的重要一环，大数据技术通过实时监控各项资金的流动，结合当前资金需求及市场环境等因素，自动调配资金。通过对现金流、负债、预付款项等财务数据的分析，优化资金的使用，确保资金的流动性和安全性，避免资金短缺或浪费现象。在成本控制方面，大数据通过对各类成本数据的精准分析，帮助企事业单位识别出无预算开支、超预算开支或低效成本结构开支。例如，通过分析采购数据、生产成本、运输费用等，企业可以发现过高的供应商价格或冗余的库存管理问题，进而优化供应链管理，降低成本，提高盈利能力[5]。

5"大数据应用面临的挑战及对策

5.1"大数据分析的复杂性

大数据分析在财会领域的应用虽然具有巨大的潜力，但其复杂性也是不容忽视的。数据的处理和分析，需要极高的技术能力和专业工具。财会数据通常来源于多个不同的系统，如ERP系统、财务软件、银行交易平台等，这些数据不仅量大，而且类型繁多，涉及的结构化、半结构化和非结构化数据形式各异，这使得对数据进行有效整合、清洗和标准化处理成为一大挑战。大数据分析通常依赖于复杂的算法模型和机器学习技术，需要处理的数据量和维度远超传统财务分析方法。传统的财会人员多采用人工审核、比对账目等方式进行财务分析，而大数据分析则需要通过智能算法进行海量数据的即时处理，这不仅需要更强的计算能力，还需要财会人员具备跨学科的技术知识，掌握数据科学、统计学、人工智能等领域的基础知识。另外，传统的财会方法与大数据技术的融合面临较大难度，财会人员长期依赖的手工操作和基本的财务软件，无法满足大数据处理需求。因此，企事业单位需要在人员培训、技术引进、系统升级等方面进行投入，推动传统财务管理向数据驱动型决策转型。同时，财会部门需要加强与IT部门的协作，确保大数据技术的正确实施和应用。

5.2"数据质量与安全问题

在大数据应用中，数据的准确性、完整性和一致性直接决定了分析结果的可靠性。如果数据源不准确或存在缺失，会导致错误的决策。由于财会数据来自不同的系统和部门，数据在采集、传输和存储过程中容易出现不一致的问题，尤其是在多平台集成和跨部门协作时。为了保证数据质量，企事业单位需要建立严格的数据管理流程，采用自动化工具进行数据清洗与校验，确保所有数据来源的准确性和一致性。此外，企事业单位在处理大规模财务数据时，会涉及敏感的个人信息、商业机密和财务数据，如果没有有效的安全措施，会导致数据泄露、黑客攻击或信息滥用。例如，未经授权的人员访问财务数据、数据存储不当或传输过程中缺乏加密保护，都会给企事业单位带来严重的安全隐患。为解决这些问题，企事业单位需要加强数据安全管理，实施严格的访问控制和权限管理，采用先进的加密技术保护敏感数据，并定期进行安全审计和风险评估，确保数据的安全性和隐私保护[6]。

5.3"技术与人才的短缺

大数据分析、机器学习、人工智能等技术的应用，需要具备深厚技术背景的专业人才。目前，大数据领域的专业技术人才相对匮乏，高技能人才通常需要具备数据科学、统计学、编程技术等复合型能力，而这些技能在传统财会行业中并不常见。另外，财会人员与大数据技术的适应问题也是一大挑战。传统的财会工作模式，多依赖于手工操作和基础的财务软件，而大数据技术涉及的算法模型、数据处理流程和分析工具较为复杂，许多财会人员缺乏相关技术背景。这就要求财会部门不仅要招聘具备大数据能力的人才，还需通过培训提升现有财会人员的技术素养，使其能够熟练运用大数据技术进行日常财务分析和决策。企事业单位可以通过与高校、培训机构合作，开展人才培养计划，同时加强内部人才的技能提升和转型。积极鼓励财会人员学习数据分析和编程技术，使其更好地与大数据技术融合，共同推动企事业单位财务管理的数字化转型。

6"结语

总之，大数据为财会监督提供了全新的视角与工具，助力企事业单位提升财务透明度、风险管理能力与决策质量。然而，在实际应用过程中，企事业单位必须应对数据分析的复杂性、技术人才短缺、数据安全隐患等挑战。通过加强技术培训、完善数据管理机制与建立有效的安全防护体系，企事业单位可以更好地应对这些挑战，促进财会监督与大数据技术深度融合，最终推动企事业单位财务管理的数字化转型。

参考文献：

[1]陈虎，赵旖旎.数智化时代的财会监督[J].财务与会计，2023（22）：9-12.

[2]徐巧花.对新时代企事业单位内部财会监督的再认识[J].企事业单位改革与管理，2021（14）：155-156.

[3]张轶妹，马芬芬.大数据审计视角下加强对企事业单位的财会监督路径探析[J].西部财会，2023（7）：67-70.

[4]麻苗苗.应用大数据技术手段开展财会监督的路径探索[J].中国电子商务，2023（5）：65-67.

[5]徐诚，邱玉新，周攀，等.大数据背景下的企事业单位财会监督实践——以湖北文旅集团为例[J].财政监督，2023（18）：99-104.

[6]张晓峰.大数据技术在国有企事业单位财会监督中的应用与挑战[J].当代会计，2023（17）：114-116.

［作者简介］刘芹（1992—），女，汉族，山东济南人，本科，研究方向：全面预算管理、一般公共预算资金投入。