大數據背景下電子商務企業財務管理模式創新研究

仇澤宣

摘 ?要：21世紀以來，由于互聯網和信息技術的發展，產生信息的速度大大增加，遠遠超過了過去信息產量的總和，大數據技術應運而生。大數據技術對企業各個方面都產生了深遠的影響，電商企業領域也不例外。文章從電子商務企業入手，分析大數據對財務管理的影響，同時提出了大數據時代財務管理創新路徑。

關鍵詞：大數據;財務管理;電子商務

一、引言

隨著大數據時代來臨及全球信息化日益發展，電子商務已經成為了目前主流的商業模式。而財務管理是企業管理的核心要素，對于飛速變化的電商企業，傳統的財務管理模式顯然已經難以適應。同時電商企業的運營和高效發展，也離不開先進有效的財務管理。電子商務企業如何結合自身的經營特點，借助先進的大數據信息化管理手段，建立一種新型的財務管理理念，并對傳統財務管理理論的不斷進行更新與完善，以適應企業快速發展的需要，對電商企業的長遠發展至關重要。

二、大數據對財務管理的影響

1.為企業提供決策支撐

傳統的電商企業都將業務發展目標定為增加流量、增加用戶和增加效益上面，而對企業的信息化建設和數據的治理等內容則關心較少，導致許多企業的決策無法做到科學合理，從而增加了企業的財務風險。而通過大數據技術有效地收集和分配數據、可靠智能地對數據進行挖掘和分析，進而為完善產品、服務、技術、營銷戰略以提供決策支持，降低系統性得財務風險。

2.提升企業的運營能力

電子商務企業離不開對消費者的需求的了解，通過大數據技術和云計算對消費者進行分析，使企業對消費者的需求洞察更精準即時，增加熱門產品的曝光率，提升交易量，來提高資金在企業運營中的流動率。電子商務與大數據相融合是大勢所趨，對用戶進行產品推送可以吸引更多的消費者，而對數據進行精準分析也可以減少庫存，實時把握銷售動態，減少刷單行為，促進企業健康可持續的發展。

3.加快財務信息化的建設

在大數據背景下，推進電商企業的財務信息化可以為企業的財務風險防控來提供有力的保障，確保獲取數據的準確性，提高企業內控風險，實現財務處理速度的飛躍。為實現此目標，應當強化財務管理人員綜合素質，明確財務信息化建設的發展趨勢，在最大程度上提高會計信息質量，減少企業財務管理的風險。

4.加強風險評測進行安全管理

國家在打擊侵權和制假、消費者權益保護、守信聯合激勵和失信懲戒以及虛假宣傳治理四個方面出臺了一系列相關政策和標準，以規范電子商務企業的誠信。運用大數據技術，監管部門便于對電子商務企業進行監督和管理，促進監管水平和監管效能的提高。依仗大數據分類技術，企業也應做好對信息的合理劃分，通過對人員的訪問限制、加密和識別，來提升企業的財務安全性。

三、大數據時代財務管理創新路徑

1.利用數據挖掘技術來識別和評估風險

企業面臨的風險可以分為外部風險和內部風險。外部風險主要為市場風險，市場中存在眾多的信息，利用大數據的數據挖掘技術，可以對數據進行清洗，從中選出會對企業產生影響的信息，篩除掉無關信息;然后，利用篩選出來的能對公司經營產生重大營銷的信息，建立相應的模型，模擬在不同情況下可能出現的結果。企業根據這些結果可以對風險進行評估和識別。

2.利用大數據進行財務預測

目前的財務預測方法主要分為定性預測法和定量預測法，前者主要用于長期預測，根據專家的經驗進行預測和判斷，后者主要包括回歸分析法和時間序列預測法。定量預測方法的準確性受到樣本數據量的影響，數據量越大，準確性越高。在大數據時代，基于海量的數據，企業可以利用數據挖掘技術來發現更多關聯數據，可以進行更為準確地預測。數據挖掘主要是對現有的數據進行各種算法計算，從中發現有價值的信息。其中，關聯算法就是其中一個，關聯算法是指根據一個事物中的某些項推導出其在另一些項在同一事物中也存在。具體舉例來說，在市場預測中可以用數據挖掘技術，利用歷史銷售數據尋找盈利性最大的客戶、利用客戶粘性預測產品銷量等。

3.建立風險數據平臺來控制風險。

風險數據平臺具有收集、分類、共享和存儲等職能。首先，平臺收集已經評收集已經識別出來的風險，并跟蹤至各業務流程，其后，根據風險影響的領域劃分類別并根據影響程度劃分風險等級;最后，制定每個風險應對策略，落實到相關單位。風險數據平臺可以實現共享，為信息流通提供了良好的渠道，使得管理者可以根據該系統掌握各個風險點的情況，提高管理的效率和質量。

4.財務評價體系中納入非結構化數據

在傳統的財務評價體系中，主要以財務指標為考核標準。由于財務指標和收集方法的局限性，無法從全方位對一個公司進行評價。但是，在大數據時代，企業進行財務活動中產生的數據得以記錄，數據的數量和類型都大量增加。通常數據可以分為結構化數據和非結構化數據，結構化數據是指可以由二維表結構來表達的數據，非結構化數據是指無法用二維表結構來表達的數據，包括圖像、視頻、音頻等。目前，財務評估體系數據來源全部為結構化數據，而大數據中含有大量的非結構化數據。因此，在對企業進行評價時，可將非結構化數據納入其中，力求從多個方面對企業進行客觀評價。

參考文獻

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基金項目：本項目成果受“2020年度上海大學生創新創業訓練計劃示范校”建設經費資助。