大數據背景下企業財務管理的創新路徑研究

一、前言

在現今計算機設備普及，信息與通信技術（ICT）實現較大發展的時代下，海量數據的生成與存儲成為現實，由此衍生的大數據技術的應用愈加頻繁。其中，基于大數據技術企業“精準營銷”商業經營模式的轉變，極大壓縮了企業銷售費用。大數據技術下信息流動、資金流動、實物流動得以有效的整合匯總，對企業內部而言，無疑為財務管理部門突破信息與行政中心冗雜組織結構的桎梏提供了可能。且財務管理部門承擔企業財務匯總、輔助決策分析與風險控制的巨大責任，亟需依據海量數據和智能終端實現傳統財務管理模式的創新。因此，本文重點研究企業在信息化時代下如何利用大數據實時且準確的編制財務報表，提供業務決策與風險控制的輔助信息，以及如何壓縮企業等級化組織結構，提高企業運轉效率。

二、文獻綜述

許多學者認為大數據對企業財務管理的影響是歷史性、革命性的，其中湯谷良和張守文（2015）認為企業的財務管理需要充分認識到互聯網技術、大數據技術下導致的革命性發展，從企業自身價值創造為中心實現大數據與財務管理的融合，實現財務信息決策的去中心化。何瑛等（2018）則從大數據對企業商業模式的轉變入手分析“精準營銷”商業模式變革急需財務管理的同步創新，對財務管理的主體、目標、工具和內容提出了更高的要求，因此部分學者對企業如何針對大數據技術進行財務管理創新做出了研究：張繼德和胡月（2016）年指出為應對大數據等科技技術的發展，企業需要完善財務管理模式，實現財務管理信息系統的創新與升級，石影和李美葉（2019）則詳細指出了企業應基于大數據技術搭建新型財務管理數據體系，提高大數據的實際應用價值，使資金流動與內部控制能夠有效融合。

三、創新路徑

（一）搭建大數據云處理平臺

隨著計算機與通信技術、射頻識別技術、高速移動蜂窩及無線網絡的逐漸普及，“物聯網+”已經漸露雛形，隨之其應用層——大數據在財務管理領域也逐漸發揮更大的作用。例如體現在會計處理上，企業對存貨的會計計量，之前鑒于人工記賬等較落后的會計處理方式，對發出存貨的計量大多采用“先進先出法”、“月末一次加權平均法”等，該會計處理方式在存貨價格變動幅度較大的情況下會顯著高估或低估企業當期利潤以及庫存存貨的價值，然而在“物聯網+大數據”的應用下，“個別計價法”不僅只適用于價高量少的存貨物品，應用射頻識別技術得以精確追蹤存貨物品的入庫、出庫以及出庫后制造的產成品，同時在網絡下應用計算機能夠準確計量存貨確認及發出價格，使其能夠保證價格統一、成本統一。因此，企業首先亟需搭建財務統一的大數據處理平臺，在采購端、制造端、銷售端、行政端等搭建數據輸入系統，并在企業財務部門統一匯總結算，不僅減輕財務會計人員結算期繁雜的手工與計算機重復記賬，更有效遏制了財務舞弊現象的發生。其次，如上所述企業內部依托區塊鏈分布式記賬，能夠打破財務部門中心化的桎梏以建設扁平化組織結構，為應用大數據之前，鑒于企業財務部門重要的信息位置被賦予較高的行政地位，等級化的組織結構不利于企業有效管理，而大數據應用下的財務管理部門則可以利用已在各終端系統收集的會計信息統一匯總、統一匯總、統一計量，而無需利用財務行政中心地位進行信息收集與核算，等級化組織結構成為扁平化組織結構，既提高了企業的財務處理準確性，又增強了企業財務處理效率、企業決策效率。最后，企業大數據云處理平臺的建立需依托企業外部商業數據庫，匹配并收集相似企業與業務的經營決策數據，為經營預測與市場競爭提供數據支持。例如各大上市公司的財務報表、經營計劃的公布與實施是企業經營決策必不可少的數據資源，企業可向國泰安數據庫、銳思數據庫等商業信息機構購買專屬服務，利用其收集的企業公開信息協助本企業進行業務決策。

（二）基于海量數據進行決策

如上文所述，企業在前期已初步建立大數據云處理平臺，那么如何依據該平臺數據進行業務決策值得深究，大數據云處理平臺的搭建為企業業務決策的定量分析提供了廣泛的數據資源，首先是對數據庫整理的公司信息進行篩選與匹配，僅與本企業處于同行業、同經營范圍、同客戶目標群體的公司信息具有參考價值，因此財務管理部門需要先對該類企業進行篩選排除，此后通過公司規模、償債能力、成長能力等財務數據進行進一步的匹配，最終篩選出一定數量的可參考企業信息，若被篩選企業已實施該類業務，可對其開展業務前后的經營效益進行評估，具體的可建立數據模型應用于本公司的經營預測，根據預測信息作出合理決策。如若相近企業未進行此類業務，則需要企業進行定性分析，對業務經營的邏輯性、可行性做出預判。

（三）完善企業風險控制體系

現今我國企業風險控制主要依托管理層的主觀推斷，具體為其依靠自身多年來的管理經驗，提前識別風險、確定風險，并根據往期風險事件的處理流程進行風險控制，但是鑒于自身經驗的認知有限，無法準確識別風險、評估風險、控制風險，且無法對風險后果進行客觀量化，因此容易出現風險過度識別問題和風險識別不足問題導致的應得利潤減少。

在大數據應用到財務管理領域后可妥善解決以上問題，首先深入數據挖掘以識別與確定風險，同以上基于海量數據進行決策流程相似，篩選企業樣本后選擇發生類似風險的企業進行分析，可以通過往期風險數據建立風險預測模型評估風險并做出相應的風險控制。此外依托大數據云處理平臺建立風險預警系統是極其重要的，風險控制最重要的環節應為風險預防，特別是企業內部風險的預防，風險預警系統是基于各平臺終端錄入的會計信息實時匯總、實時計算、實時控制的集財務指標計算、財務風險預警、其他風險提示于一體的“大數據+云計算”處理平臺。財務風險預警方面，首先是根據海量數據確定風險警戒線，企業管理層與財務部門可據自身的風險偏好做出相應調整，后期生產部門、銷售部門等各個平臺終端據實將經營與業務信息錄入該云處理數據平臺后，實時計算各類財務風險指標，例如企業庫存現金等流動資產難以支持流動負債時，短期償債能力會自動預警，企業可根據自身情況作出判斷，確定在支付短期債務前是否有流動資產流入，若無則提前做出申請銀行信貸展期等相應的風險控制措施。其他風險的提示具體體現在市場風險和法律風險，根據行業市場經濟景氣指數等確定所處行業市場需求的增減，并對下期市場需求做出預測，制定相應發展戰略。

四、結語

基于以上分析本文得出以下結論：企業應追隨大數據技術的應用浪潮，逐漸實現在財務管理領域的創新應用，具體來看企業可依托內部各個終端平臺所錄信息與外部商業數據庫信息綜合搭建大數據云處理平臺，其次通過對既有數據的量化分析附加定性的邏輯推理制定企業的經營策略與發展戰略，最后企業可深入數據挖掘以識別與確定風險，完善企業的風險控制體系。然而在大數據的應用過程中仍然會存在來自信息成本與信息安全的挑戰，顯然大數據云處理平臺的搭建所需資金量較為龐大，企業需要綜合考量成本投入與預期收益的關系，最終經由成本——效益原則確定該平臺的引進。此外數據安全問題一直是大數據技術發展過程中的巨大隱患，企業雖可依托區塊鏈技術實現分布式記賬，但信息中心與終端的網絡存儲安全仍值得注意，因此信息安全極大限制了大數據技術的快速應用，可見企業亟需信息安全的專業化人才以及對員工整體計算機運作能力的要求。