大數據在財務工作中的應用分析

張瀟汀

關鍵詞：大數據 ?財務 應用分析

一、引言

隨著大數據時代的到來，任何行業都與大數據之間產生了緊密的聯系，行業核心的業務也主要以大數據的形式來體現，尤其是在財務工作領域，有效的利用好大數據可以將財務人員從繁重的數據統計中解脫出來，從而更好的實現財務相關工作的處理和服務。通過大數據分析將傳統的數據庫中零碎的財務信息綜合的呈現在財務人員面前，可以更好的精確落實人員財務數據，企業經營分析，從而更好的促進財務工作的高效進行。

二、財務與大數據

（一）大數據的含義

大數據的產生最早來源于美國麥肯錫的定義，即海量化、多維度等，大數據并不具體聚焦于數據怎么來的，而是通過數據的特征呈現一定的相關性狀態特性，海量的數據提供了數據分析人員更多的細節信息，通過分析數據的特點，可以從更加全面的較多展現產生大數據對象環節或組合之間的相關性，從而獲得對象的相關信息。大數據的海量特點導致大數據的處理手段必須智能化，從海量的數據中能夠挖掘隱藏的特征信息，從而透過大數據提供給財務人員決策、分析和辨識的能力。

（二）財務工作內容

財務工作是當今較為重要的工作，各行各業都離不開財務的相關處理，分析和結算。傳統的財務模式依靠財務人員的對賬、統計、結算等完成財務報表等，對于少量的財務數據可以采用這種模式，但是這種模式的弊端是不能有效的反映出數字背后的關聯信息，從而能夠全面、綜合的分析財務數據，進而提出有效的財務決策和企業管理計劃。

現有的財務工作處在如下困難：

1、低效率

大量的財務數據增加了工作量的指數增加，財務人員對信息的核對和信息的錄入等環節將花費較多的時間，而隨著數據量的進一步增加和人員工資量的增加，必須尋找有效的方式減少整體的工作量。

2、碎片化

由于財務制單人員和遞交人員的時間沖突，導致財務的信息在一段時間內呈現碎片化，而大量的財務數據也是以碎片化的存在，造成工作人員對于信息中所蘊含的內容不甚了解，無整體化概念。

3、關聯性差

由于信息的碎片化，導致數據之間的聯系減弱，無法從大量的數據中尋找到精確的特征信息，從而對于企業的決策不利。

三、大數據在現代財務工作中的應用

（一）傳統財務工作存在的問題

傳統財務制度對于經營、投資、融資等活動產生的資金大數據僅僅在紙面呈現最終的結果，但是對于過程數據確沒有明顯的反應。同時，對于財務人員只能查詢相關的財務數據，但是數據之間的關聯性確不能有效的分析。另外各個口徑數據的統計和分析帶來了工作人員的大量的工作，但是確不能根據這些數據實現企業運營的監督和管理，需要額外的花費精力和人力來進行分析和處理。

（二）大數據在財務工作中的特點

財務數據越來越程序海量化和多樣化，大數據從海量的數據中能夠整合細節信息，通過大樣本數據把數據中的內容聚合到一起，結合現有的深度學習等智能化處理模型，就可以將海量的數據予以分類和識別，能夠把識別到的效果呈現在操作人員面前，從而更加完善的實現了碎片信息的結合。保證了信息中所蘊含的內容的全面性和關聯性，并且數據還呈現前后的聯系性，通過海量數據的前后聯系，可以查找數據在演變過程中的具體變化規律，從而更好的捕捉相關的細節信息。

具體實施過程可以通過以下方式實現：

（1）通過海量數據管理軟件進行大數據的管理

通過采用大數據庫可以將海量的數據進行統一的集中管理，把管理的數據信息庫作為后期進行數據處理的原始資料。

（2）通過深度神經網絡實現離散大數據的特征精確識別

通過建立深度神經網絡，可以將碎片化的大數據呈現的信息進行數據分析和標簽化，將核心的一些數據信息的標簽進行匹配和分析，可以實現將碎片化信息中的內容有效的捕捉，從而提供信息的利用率，進而促進企業管理的有效性。

（3）利用提取的大數據特征進行前后信息的有效關聯

將前期處理的大量數據信息，融合現有的企業運行過程中存在的問題，可以有效的梳理企業前后在運行過程中可能存在或即將存在的問題，從而根據數據的關聯性找到解決方案，促進企業的健康發展。

以財務的發票管理為例，傳統的發票的報銷存儲后僅僅是紙質的材料和系統里面的部分數據信息，發票信息之間沒有直接的聯系，造成對發票內容和現金走向，采購清單等內容都是孤立的信息，必須通過單獨的查詢才能夠實現，而通過大數據的分析，可以及時的發現發票信息中蘊含的現金走向，設備的采購細節和采購時間特點，企業運行信息的波動等，從而更加有效的幫助企業管理人員進行決策。

針對相關的財務管理部門，如果想針對某種特點的財務管理清單進行定點分析，可以通過大數據的分析和識別出來算法，如深度神經網絡等算法，有效的捕捉這些數據信息，從而更好的在海量數據中提取出想要的關聯內容，甚至前后時間段的內容都可以盡快的捕獲，從而可以實現風險的有效防控。

四、結束語

綜上所述，大數據對傳統的財務工作提出了挑戰和機遇，傳統的財務工作必將朝向大數據智能化的方向發展，現有的財務制度的低效率、碎片化、信息挖掘困難的難題，都可以通過大數據處理進行解決。通過深度學習算法深入挖掘財務數據中的大數據信息，可以提供信息的檢索和處理效率，將碎片化的信息通過整體的信息捕捉實現有效的關聯。從而保證了企業財務人員可以實現精準的信息把控和處理，能夠促進企業關聯的科學話和精準化。

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