大數據視角的財務分析框架

沈春瑋

(安徽國際商務職業學院, 安徽 合肥 230000)

網絡的普及和信息技術的發展促進了電子支付、網絡交易、電子商務的誕生，人們的生活和工作也逐漸網絡化。大數據時代對現代化企業的財務管理分析內涵和外延都造成深刻影響，要想順應時代潮流、實現持續發展，企業就需要結合大數據背景和信息化技術對財務數據加強精細化處理，進而實現財務管理目標[1]。以大數據時代特點作為研究基礎和出發點，全面構建財務分析框架，對企業財務管理創新和改革具有重要意義。

1 傳統財務分析存在局限性

信息化技術的迅速發展沖擊著人們的工作和生活，尤其是企業財務管理方面。大數據信息特征和多變性對財務分析提出新的要求，意味著傳統財務分析將面臨改革創新的巨大挑戰。財務管理和分析是一個企業可持續長遠發展戰略的重要依據，而隨著時代的進步，企業傳統財務分析存在的各種問題逐漸浮現出來，主要表現為財務報表、分析方法、企業發展等方面具有局限性。

1.1 傳統財務報表具有局限性

企業傳統財務報表通常以數據為主進行財務分析，而對非財務報表的相關指標分析相對欠缺。一方面，企業財務報表中數據本身是片面的，在會計準則下可采取不同的會計處理核算固定資產折舊與對外投資，因此通過傳統財務報表進行分析的結果具有局限性。另一方面，財務報表中數據可靠性較高，其計價基礎一般為歷史成本，導致時效性、相關性略有滯后，在采用貨幣計量成本時又會忽視企業的機會成本，而機會成本正是對會計報表作出處理決策的一項重要參考數據。此外，傳統財務報表缺乏對通貨膨脹、通貨緊縮、物價變動等因素的綜合考慮，在一定程度上不可避免物價升值、貶值等風險，財務報表使用者，難以獲得精準有效的財務分析數據。

1.2 傳統財務分析方法具有局限性

傳統的財務分析方法比較單一，最基本的兩個方法為比率分析和比較分析，而這兩種財務分析方法對企業來說都只能反映歷史經營業務。使用者通常只有季末、年末才能看到企業財務報表，報表中的數據與當下經營已不完全相符，對未來發展的推測準確性降低。企業會計處理和選用的分析方法都是由財務工作人員主觀判斷決定的，經驗、能力等因素直接影響判斷結果，而且沒有統一標準。傳統財務分析方法容易忽視甚至無視非財務指標的分析，而這些指標恰恰是企業發展的重要影響因素。對企業來說，創新能力、客戶滿意度、技術目標都與企業持續性發展密切相關[2]。應用傳統財務分析方法獲得的數據可能造成企業管理者盲目自信，對財務管理有不利影響。

1.3 傳統財務對企業發展有所限制

企業經營中的資源配置、系統管理以及戰略決策都與財務分析密切相關，而傳統財務分析方法使財務報表數據在一定程度上脫離了企業經營實際，無法預見潛在的經營或戰略風險。大多數企業把財務報表的重點聚焦在經營利潤上，一味追求報表數據，缺乏對財務管理和現金管理的綜合分析[3]。傳統財務報表基于歷史數據，導致企業管理事前、事中、事后的控制和處理效率降低。企業發展過程中潛在各種財務風險，而傳統財務報表對此不能預見，也不能充分發揮對企業經營戰略和決策的指導作用，對管理層的工作具有相當大的不利影響，制約了企業的可持續發展。

2 大數據視角下財務分析框架的建立

大數據視角下，企業財務管理工作量加大，工作難度明顯提高。在龐大且多變的信息中挖掘、采集隱藏數據，借助信息化技術和手段分析其中的規則和內在聯系，并在歷史數據基礎上全面預測企業發展趨勢和潛在風險，能有效提高財務分析的工作效率、精準度和安全性，為管理層決策提供可靠依據，實現企業財務管理模式優化。財務分析作為企業核心職能，是對企業經濟活動的具體管理。使用大數據技術建立財務分析框架，可加強成本控制和管理，改善企業經營的財務狀況。

2.1 改進財務分析方法和思路

首先，財務管理人員應意識到數據背后的意義和價值，懂得數據信息的運用及處理，對問題處理運籌帷幄。其次，財務管理工作需突破傳統管理理念，打破財務分析方法和報表的局限性，以確保數據信息的有效性。例如國投在攻克大型集團合并報表這一難題時提出了“信息化財務”這一對策[4]。第三，企業當明確財務數據的具體功能所在，廣泛收集行業數據資源并加以分析處理，了解當下社會、經濟、政策等形式對企業的影響。再者，企業還應挖掘自身優勢和競爭力，綜合分析判斷企業成本、稅利、資產、負債、現金流等狀況。

2.2 以M公司為例的大數據財務分析構架圖

以工業企業M公司為例具體分析：理論基礎參照黃世忠教授提出的“哈佛分析框架”[5]，從盈利、資產及現金流三個方面切入，建立邏輯模型層(圖1)；財務分析系統框架(圖2)包括企業經營利潤、財務會計管理以及發展前景預測。通過引入對象視角矩陣、模擬決策思維等分析方法，提煉出財務分析中的共性指標并深入分析。

圖1 邏輯模型層

經營利潤主要涉及稅利、運營指標、競爭力三個部分：稅利選用對象視角矩陣分析，從M公司主體、明細報表、重點品牌以及規格稅利四個方面構建四維聯動模式，即組建完整分析閉環，項目篩選可設置品牌、規格、價位等，實現數據動態變化，同時建立趨勢分析圖(圖3)。數據表達不限于數據，圖像更直觀地反應了歷史數據的動態特征；運營指標即對數據分析后評估的企業運營、盈利、償債、發展等各項能力，基于數據又不脫離數據，還可設置縱向、橫向綜合比較(圖4)，對企業發展預測有重要參考價值；競爭力內容涵蓋品牌、稅利等貢獻度，采用波士頓分析矩陣，可體現當時企業各項運營工作發展狀況。

圖2 財務分析系統框架

圖3 趨勢分析圖

圖4 縱向、橫向綜合比較

財務管理涉及企業資產負債權益、現金流動和成本控制。這一部分應結合實時產量、收入占比、成本構成等內容重點分析成本控制，實現利益最大化。

前景預測是對企業未來發展的預估，稅利測算、快報測算以及業績評估都應納入考慮范圍。稅利測算需逐項分析影響稅利的相關因素，通過趨勢、規律分析變動成本狀態，并在真實有效的數據基礎上測算出固定成本，從月計劃、年計劃兩個維度明確稅利測算，明確責任部門；快報測算即簡版評估報表；企業經營業績評估的基礎應為年度稅利測算，根據行業考核標準計算方法進行年度業績自我評估[6]。

2.3 數據挖掘措施

財務分析工作中挖掘數據的基本過程為：確定觀察分析對象；以時間軸為引導采集所需數據；初步刪除干擾數據；提取特征性原始數據；將數據導入挖掘模型處理；分析數據結果。常用的數據挖掘方法如關聯規則提取，在建立數據模型的過程中分析數據相關的關聯規則，對樣本數據采用算法提取頻繁項，通過多重算法獲得固定頻繁模式項[7]。因其具有可靠的數據支持，可用于推薦產品或拓展數據內容。無監督聚類分類則是采用距離計算分類，根據每個數據與聚類中心的距離來區分項目類別，多次修改中心從而篩選各個層次的數據。這種方法多用于處理后臺信息，連接消費者終端，還可完善收集數據過程中缺失的必要屬性。分類和預測挖掘數據常用于會計財務對未知數據的預測，通過比較實際數據和測算數據，判斷企業發展基本方向，用以輔助決策層管理工作。

3 大數據視角下財務分析框架的優點

3.1 數據處理更敏感、更高效

大數據視角下構建財務分析框架，系統地將企業營銷、FRP系統、生產運營等業務的全部數據進行整合[8]，處理速度提高，數據更優化，且對于每部分內容來說數據敏感性都增強。財務管理人員可通過大數據分析處理技術快速有效地解決相應的決策需求，無論是經營利潤成果、財務管理中的資產和現金流，還是稅利、業績等企業前景預測，都有相應的分析指標，并支持對一個或多個對象進行觀察，為財務分析提供可靠支撐。

3.2 財務分析多視角、多維度

系統構建在邏輯上遵循遞進原則，模擬決策者的思維，采用了對象視角矩陣以及四維聯動等新型技術作為展示基礎，并在傳統分析方法基礎上融合改進了橫向對比、縱向趨勢、結構量化以及標桿對照等分析手段，實現了對觀察對象、觀察視角、觀察時間的交叉分析和多層分析。財務數據在大數據視角下的系統構建中呈現更加多視角、多維度，甚至可完成戰略層面的波士頓矩陣、SWOT等分析。

3.3 支持決策更可靠、更全面

財務分析框架涵蓋范圍全面，如財務分析、會計分析、戰略分析、前景分析都納入綜合考慮中。處理過程中始終堅持問題導向，對企業的發展態勢、內部工作體系、外部競爭因素等都進行了多維度、可視化、全景式分析[9]。模擬決策可對領導決策聚焦問題和易發風險進行專題或綜合分析，從獨立的財務數據模型中能夠精準發現企業經營管理存在的具體問題，由此領導層對經營趨勢把握更加精確，實際應用效果更好。

4 結語

大數據技術是全新的信息化技術，也是21世紀典型時代特征。對當代企業財務分析框架的研究，應從多個方面落實可行性對策。一是注重財務人員整體素質的培養。財務管理關系到企業未來發展決策，財務人員只有完全掌握專業技術、擁有職業素養，才能有條不紊地完成財務數據處理以及相應的風險管理[10]。二是開發、創造更切實有效的財務分析方法。大數據時代下財務管理更加智能高效，選擇最優財務分析方案可提高企業風險防范。三是客觀理性地分析大數據對企業財務管理的影響。信息化技術不可避免存在技術漏洞，黑客技術的存在不容忽視，若完全依賴網絡處理數據，企業將面臨更大的安全問題。因此，創新改革財務管理和分析模式的同時還應健全網絡安全體系，積極推動企業健康、可持續發展。