大數據時代高速公路技術服務型企業提升財務管理水平的途徑研究

班梅娟 王琥

【關鍵詞】財務管理;大數據;技術服務型企業

【中圖分類號】F275 【文獻標識碼】A 【文章編號】1674-0688（2021）07-0199-03

0 引言

隨著科技的進步，大數據、“互聯網+”、數字經濟、5G等技術加快了全球經濟一體化的進程，關于經濟類的數據呈海量式噴發，大數據時代浪潮正席卷著全球每個經濟體，數據成為各行各業創造價值的黃金要素，數據更是現在企業生存的重要戰略資源。大數據不僅影響科技潮流的發展方向，在提升企業財務管理水平方面也發揮著舉足輕重的作用。在現今競爭激烈的市場經濟下，如何適應大數據技術帶來的機遇與挑戰，融合大數據技術，開辟企業財務管理的新途徑，讓財務管理有效地為企業高效運作、戰略發展、風險把控提供支撐，是當前企業財務管理的重要任務。本文首先闡述大數據及其對財務管理的作用及影響，其次剖析型企業在財務管理方面存在的問題，最后基于大數據背景下，對高速公路技術服務型企業提升財務管理水平提出建議。

1 大數據概述及其在財務管理中的影響

2011年，“大數據”一詞被提出，是指建立起容納海量數據的數據庫，并對其中的數據進行處理、分析，以此實現信息的充分利用[1]。大數據主要包括以下幾個特征：規模性、多樣化、價值性和高速性。也就是說，相對于傳統數據，大數據繁多而復雜，已不能采用傳統的數據處理方式;同時，注重數據的時效性，但數據的價值密度低，數據潛在價值高。數據挖掘后，商用價值、應用價值等巨大。

可用大數據技術處理的業務，其前提是數據的體量足夠大，如10億條紀錄、上萬人并發等，而財務管理則基于財務數據。現在的財務數據因人工工作量原因，多為粗放、單一的數據。使財務數據更細致、更多維度、更多元化，發揮大數據與財務的有機融合，促進財務管理的提升。2016年底，《會計改革與發展“十三五”規劃綱要》指出，要加強財務管理指引體系建設。這促使企業財務管理不可能再原地踏步、停止不前，必須緊跟時代發展的趨勢。國內一些學者對此進行了探究。文獻[2]針對電網行業，闡述了電網企業當前的財務管理難題，并結合大數據技術提出了幾項措施，進而提升電網企業的財務管理能力，保持電網企業的市場競爭力。文獻[3-4]對于疫情時期的財務管理提出了新的思路，分別以學校、醫院為例子，通過結合大數據等技術手段，提高高校、醫院的財務管理能力，構建智慧高校、智慧醫院，保證疫情時期的財務服務和財務管理能力的提升。目前，大數據融合財務管理能力，“中國鐵塔”算是成功案例之一。“中國鐵塔”擁有200多萬萬座鐵塔，企業要求必須單塔核算，做到包含設備資產編號、經緯度、詳細地址等信息，實現財務數據的集成化、扁平化、可視化，形成數字資產，為企業的發展提供決策支撐。

伴隨大數據技術日益成熟及其在各類企業的深入運用，充分發揮大數據技術在數據挖掘和數據分析的優勢，與具體的行業企業建立財務數據資源，與財務管理相結合，切實提升企業財務管理水平，從而提升企業市場的競爭力和活力[5]。

2 技術服務型企業財務管理存在的弊端

2.1 企業財務管理意識不足，價值不明顯

財務信息工作處于不斷革新中，從最初的手工記賬到財務電算化、財務憑證集成，最后是業務財務一體化。但是，財務管理效率低下，價值不明顯，主要體現在以下幾點。

第一，財務管理者財務信息意識不強。一方面，財務管理者對財務信息化、財務挖掘工作不夠重視，嚴重忽視大數據與財務管理工作的融合應用及其帶來的創新及意義。絕大部分財務管理者僅關注公司的經濟效益問題，而不重視財務管理意識，財務管理信息化前瞻性不足，對財務信息化建設的投入相對滯后。另一方面，傳統財務人員已飽和，缺少復合型財務人員，現今很多的技術服務型企業如高速公路技術服務型企業的財務部門，依然沿用的傳統的工作模式，很多財務人員依然把自己的使命和職責定位在記賬與監督，財務信息化意識淡薄;再者財務人員的技能需要進一步提高，不能局限于財務方面的學習，這樣難以突破知識界面的限制，應進行多學科交叉學習。

第二，價值挖掘不到位。一方面，數據的記賬過于陳舊，信息不全面，準確性不足。雖然財務記賬模式已經從厚重的賬本向軟件化進步，更迭到金蝶、用友等記賬軟件的普及，但是由于很多信息都需要錄入審核，消耗很多的人力、物力，因此很多信息被摒棄。另一方面，雖然完成前面一系列的基礎數據的錄入，但是面對海量的數據，傳統的分析模式令人無從下手，很多的技術服務型企業依然按照傳統的方式完成經營報表的輸出，對于更有價值的數據無人挖掘，其存在的商業價值、風險點都被隱藏，這都將不利于企業的發展。

2.2 風險預警評估不到位

隨著高速公路建設規模不斷擴大，高速公路技術服務型企業向著多元化發展，企業資產規模逐漸擴大，涉及的部門業務如橋梁、道路、隧道、機電、科研等業務逐步擴大，市場經營的項目逐漸增多，資金鏈條不斷拉長。與此同時，風險逐漸增加，經營管理的難度逐步加大。目前，高速公路技術服務型企業對風險的識別、評估和控制能力是有限的。主要表現如下：經營風險意識淡薄，相對于其他競爭性較強的行業，高速公路技術服務型企業的經營風險較低，從而導致財務管理在整個企業的經營活動中的地位不高;高速公路技術服務型企業多發力在技術服務更新及經營指標上，對風險的評估指標和控制指標缺少相對專業的人員進行統籌規劃，也缺少對財務風險預警進行評估及建立有效的風險體系。

2.3 財務管理與企業發展脫節

現今，很多的高速公路技術服務型企業依然遵循以往的傳統工作模式，即生產經營部門僅負責生產經營，財務管理部門僅負責財務管理，因此造成信息孤島效應。很多的高速公路技術服務型企業使用的信息系統主要以會計核算系統、橋梁管理系統、隧道管理系統、固定資產管理系統、科研資金管理系統、資金預算管理系統、合同管理等系統為主。然而，僅有會計核算系統、資金預算管理系統為財務管理部門歸口系統，其包含核算、出納、成本等模塊。其他系統依舊由不同管理部門進行管理，孤島現象嚴重。

因為孤島現象的存在，所以數據信息共享不及時，機制不健全，影響了財務數據的時效性和準確性。例如，橋隧部門的高精設備固定資產是否處于擱置;本月營收的數據來自哪個板塊，由板塊中的哪一部分提供的營收。數據的孤島使得企業管理者僅能看到傳統報表中簡單的營收數據結構構成，對現今企業存在的市場競爭力、市場的活動導向無法發現，嚴重影響企業管理者對市場的判斷和企業的發展。因為數據孤島，所以財務管理與企業發展存在嚴重的脫鉤脫節，阻礙了企業的發展。

3 大數據時代下高速公路技術服務型企業提升財務管理水平的途徑

3.1 以人為本，人才是基礎

當前，財務管理人員已飽和，而多學科融合下的復合型人才得到市場的青睞。人才作為財務管理工作最基礎的因素，具有專業的財務管理知識和大數據技能，使得財務信息準確無誤及得到深度挖掘，便于企業領導者規避和降低財務風險。可以通過以下途徑建立人才隊伍。

3.1.1 思維的轉換

財務管理的領導者要轉變思維，重視財務管理工作。財務管理工作涵蓋企業未來發展的機遇、挑戰與難題。利用好財務基礎數據，挖掘潛在價值，為企業發展保駕護航，是每一位財務管理領導者的責任。同時，重視財務數據信息化建設。企業業務與財務管理是密不可分的，財務管理為企業發展提供基礎數據支撐。財務數據信息化建設應當融合企業所有的業務板塊。

作為財務管理人員，應當做到以下幾點：第一，更新理念，跳出賬簿和固有的數據填報思維。財務管理人員應當意識到財務管理發生了變革，不再是從前事后的單據和一堆報表，應當具備與時俱進的思維，學會思考如何用最新技術革新工作;第二，具備學習的主動性。企業的財務管理與大數據技術、數字經濟及企業生產經營活動密切相關，財務管理人員應該主動學習財務管理知識，以利于數據挖掘后與企業前景的融合，更有利于對企業的決策提供有價值的建議。

3.1.2 人才培養與引進相結合

在財務管理轉型升級工作中，最重要的參與者就是財務管理方面的復合型人才，而人才隊伍的建設主要依靠人才培養和人才引進相結合。

關于人才培養，主要是內部人才挖掘與多途徑培養。伴隨著企業成長多年的內部人員，有新進人員所不具備的特點，熟悉行業發展，熟悉本企業的財務管理的“痛點”與“堵點”。善于挖掘內部人才，制訂合理的人才培養計劃，不限于駐外學習、知名企業交叉學習、大數據技術培訓認證等措施，注入更多的資金用于人才培養，建立起一支基于大數據分析、挖掘數據且熟悉企業行業市場環境的優質財務管理團隊。

關于人才引進，主要是建立人才引進機制，廣納本行業或跨行業的善于大數據挖掘、財務分析及財務管理的人才。引進人才是開端，關鍵是要留住人才，因此要建立人才駐留機制，包含股權激勵和合理的薪酬機制至關重要，使其全身心投入財務管理中，成為公司大數據分析與財務管理的學科帶頭人，積極投身于大數據價值挖掘工作中。

3.2 財務管理部門職能轉化

傳統的財務管理工作職能，多半是以核算為核心，最終的結果則以報表的形式呈現，而最常用的多見于事后監督。但是，隨著大數據時代的發展，技術服務型企業的技術迭代更新快，服務要求日新月異，市場競爭瞬息萬變，需要事前預測作為決策支撐，構建一個動態的事前預測成為財務管理部門職能之一。

未來的財務管理者，應當是公司的分析師、公司的醫生。財務管理者是最熟悉企業資金流向、成本動態、收益率情況等財務核心數據的人。核心數據有助于企業管理者對企業的病根和危機進行認識及排除，是企業管理者對企業的未來發展的決策數據基礎。因此，財務管理部門的職能應當是沿著核算型—支持型—管理型—治理型—增值服務型的路徑。應當使財務管理者從繁重而龐大的基礎數據錄入工作中解放出來，基礎的工作交由大數據管理系統及人工智能自動完成。財務管理工作者應當在預算管理、成本管理、決策管理中發揮積極的作用，充分應用大數據，對財務數據進行挖掘，熟悉行業動態，為企業決策提供可靠的數據支撐。

3.3 數據的有效整合共享及價值挖掘

3.3.1 財務數據的多元、有效與準確

作為高速公路技術服務型企業，財務數據不再是簡單的資金方面的數據，應當整合更多元的數據。例如：？譹？訛公司內部數據，主要包括合同、委托方、業主方、檢測定單、存貨、研發、產品、營銷、銷售數據等;？譺？訛業務板塊信息，主要包括橋梁板塊、道路板塊、隧道板塊、機電板塊、科研板塊等;？譻？訛外部的數據，主要包括行業數據、同行比較數據、宏觀經濟數據、重要行情指標數據等。

多元、多維度的數據，容易發生數據混亂、沖突及失效。為保證數據的準確與有效，數據的輸入應統一，規范化輸入的工作流程，對數據的采集、匯總工作應該全程監督，監督則以不消耗人工為主，主要依托大數據技術。

3.3.2 數據共享與業務支撐

財務管理的核心工作是為生產業務服務。財務部門與各生產業務部門數據互通融合是基礎。數據的共享與業務的融合可通過以下幾個方面實現。

第一，數據共享的有效提升。背靠大數據技術平臺建設，建立統一的數據采集標準，消除各個業務部門及財務管理部門之間的“數據孤島”現象，從而實現各業務部門與財務系統的數據共享。例如，推進技術服務型企業內部如綜合事務部轄內的辦公用房、水電費用、橋隧及道路生產業務部門管轄的大型檢測設備共享、易耗品費用等數據的精確、實時采集，從而實現精準的成本分攤等功能。

第二，生產業務的支撐。建立財務、生產業務、技術服務等多位一體的財務管理體系，從而達到對業務有效支撐的目的。例如，財務管理系統與科研技術部門管轄的科研管理平臺對接，實現科研立項、簽訂合同、預算編制、科研進度管理、產值確認、營收開票、結題驗收等全科研周期系統管理。財務部門與橋梁管理平臺對接，實現對大型設備、業務項目進度、業主信息等協同管理，及時針對項目進度和資金風險做出預判，實現協同管理。

3.3.3 監督與數據價值挖掘

通過大數據平臺的建設，結合應用大數據與人工智能技術，實現對高速公路技術服務型企業的各類業務信息及財務信息等進行全面監督。例如，賬齡超時與質保周期到期的智能提醒、科研進度未及預期而進行營收確認、合同相對方信譽過低且流動資金不足提醒功能、報銷審核流程監督等工作，實現涉及財務系統、業務生產的全面監督。

數據價值的挖掘主要體現在兩個方面;一方面，風險預警的體現。財務風險主要體現在資金流動性風險、信用風險、籌資風險、投資風險等方面[6]。利用市場信息、行業信息、企業財務信息及各生產業務部門信息，依托大數據技術進行比較和分析，事前判斷企業經營活動存在的風險，采取針對性的措施規避風險。另一方面，商機挖掘的體現。財務管理系統除了與企業內部各部門的信息系統進行互通互聯，還應積極接納公司以外的行業前瞻性信息，如檢測儀器設備的更新、技術變更、檢測應用規范的變更、行業內同行信息的財務信息等動態信息的變更，多元融合企業內外的信息，利用大數據技術的有效分析，提取決策支撐信息，如本企業與同行之間的核心競爭力、本公司發展滯緩的業務等信息，為公司決策者提供商機信息，以及預判是否改革更新低產值業務。

4 結論

本文通過分析高速公路技術服務型企業在財務管理工作存在的難點和痛點，并基于大數據技術提出了提升企業財務管理水平的方法和措施。伴隨大數據技術在各行各業的普及率的提升，我們要利用大數據技術建立財務管理平臺，讓數據價值體現在財務管理工作，為企業的發展提供有效支撐。

參 考 文 獻

[1]楊青.大數據時代下電網企業財務管理創新[J].經濟師，2021（2）：92-93，100.

[2]路文聰.大數據背景下電網企業提升財務管理實施路徑的探析[J].中國市場，2019（20）：193-194.

[3]李洋，何愛群.后疫情時代智慧財務在高校的應用研究[J].商業會計，2021（1）：111-113.

[4]劉文榮.大數據時代醫院精益運營及疫情應對優勢[J].經營與管理，2021（2）：52-55.

[5]朱斌.大數據環境下現代企業經濟管理問題探討[J].商展經濟，2021（2）：92-94.

[6]蘇琳琳.大數據視角下企業內部控制與財務風險管理關系探析[J].中國商論，2021（6）：145-146.