淺談大數據與財務決策

劉彥

摘要：隨著時代的進步，大數據對財務帶來的沖擊越來越大，對于財務決策工具、財務決策參與者和財務決策框架都帶來巨大影響。在大數據時代，企業面臨更大的挑戰與風險，對企業財務數據信息的處理、分析及反饋也提出了更高的要求。所以，加強大數據時代復合型財務人才的培養，構建科學的財務決策體系成為企業亟待解決的重要問題。

關鍵詞：大數據;財務決策;風險;體系

在企業的日常管理中，財務決策的影響十分巨大。而隨著互聯網、科技的不斷進步，大數據對企業的財務決策工作也帶來了巨大沖擊，加快了大數據在財務管理中的應用。而為了更好地為企業財務管理工作提供支持，一是要了解大數據環境帶來的變化和影響，二是結合大數據對財務決策作出創新。

1.大數據的概念與特點

早在20世紀80年代，阿爾文·托夫勒就在其著作《第三次浪潮》中提出了“大數據是第三次浪潮的華彩樂章”的觀點。那么什么是大數據呢，但從字面意思上看大數據就是海量數據，但是事實并非如此，由研究機構Gartner的定義是：通過新的處理模式，才能具有更強的決策力，洞察發現力及流程優化能力的海量、高速增長率及多樣性的信息資產。

一般認為，大數據有以下四個特點：第一，數據量大，大數據的初始計量單位至少十萬兆字節，多的甚至達到千萬兆字節的級別;第二，數據種類多種多樣;第三，信息密度低，在大量信息中只有少部分有用信息，而且隨著市場形勢和行業要求的變化而發生改變;第四，處理速度快，時效性高。

全數據的數據量正在大規模增長，如何更高效、更快速地利用這些信息，挖掘背后的價值，是進行財務決策時的關鍵。

2.大數據對財務決策的影響

大數據是信息化時代發展到一定階段的產物，企業財務決策工作要想成功開展必然要發揮大數據的強大作用，從數據搜集、數據挖掘、數據分析的過程中挖掘有價值的財務決策相關信息。但與此同時，管理者在進行財務決策過程中仍會面臨著基礎數據搜集困難，數據處理技術短缺、數據分析對象局限、數據人才短缺等問題帶來的嚴峻挑戰。因此，研究大數據時代對企業財務決策造成的影響以及如何應對財務決策過程中存在的一系列問題具有重大意義。

大數據環境下，傳統的財務決策模式不能滿足需要，積極探究大數據對財務決策造成的變化及影響變得十分重要。

2.1對財務決策工具的影響

對大部分中小型企業來說，企業電算化相比于以前的人工階段只是從手工做賬轉變為電腦做賬，真正基于財務數據及非財務相關數據而進行分析應用的電算化平臺卻很少實際應用在各個企業中，也就無法獲得真正有價值的信息，從而影響企業運營效率及決策的準確性。因此，面對數據類型日益繁多、數據結構方式日趨復雜的企業數據，要求對企業的財務分析系統及財務決策框架進行不斷地完善，建立大數據分析處理平臺，以更好地利用各類財務工具來指導企業的財務決策。

2.2對財務決策參與者的影響

大數據時代下，企業對于財務決策的思維模式及決策框架都發生了巨大的變化， 可以通過海量數據的搜集， 進行分析處理，分析出數據中與財務決策相關的信息，視為財務決策的標準，進行科學化決策。而企業決策者要想獲得精準的數據，要積極與決策相關人員溝通并信息交流，奠定財務決策工作基礎。同時也提高了企業決策者的洞察力和財務管理人員的專業要求。

2.3對財務決策框架的影響

在大數據下的財務決策流程中，最重要的是如何采取手段將非財務數據轉換成為相關的財務數據，使財務人員可以通過積極利用云計算等大數據技術，再經過數據搜集、數據處理、數據分析等一系列數據價值再創造的過程后，將各種類型的數據有機融合起來，剖析其中數據蘊含的與財務決策相關的關聯關系，為企業管理者制定企業決策時提供一定的支持和幫助。

總之，大數據環境下造就的海量數據資源使得企業可以通過大數據平臺和多種媒體獲得與企業利益相關的各行各業的豐富數據源，增加了不同類型的數據獲取渠道和數據范圍。通過數據分析，對數據進行實時、規范化處理，并且通過數據挖掘，找出財務大數據背后蘊含的相關性。在這個過程將各個孤立的、看似毫不相關的數據通過分析其內部存在的關聯聯系進行有效整合、挖掘其深處蘊藏的與消費者行為愛好相關聯的數據價值。

綜上所述，企業財務決策過程的根本變化是在于大數據時代企業不再關注問題之間的邏輯因果關系，卻開始尋求各數據與各財務指標之間存在的各種相關聯系。基于這種變革，財務人員更需要放眼全局，全面考慮企業整體運營相關的財務數據與非相關數據，從而達到對企業的績效考核、成本管控、風險管理、資源配置等各個流程全盤把控的目的，保證企業的高效運行。

3.大數據下財務決策面臨的挑戰和對策

3.1面臨的挑戰

在大數據時代，企業面臨更大的挑戰與風險，對企業財務數據信息的處理、分析及反饋也提出了更高的要求。

第一，若內外部信息不對稱，企業管理意識欠缺導致跟不上大數據的發展步伐等，會導致企業財務決策風險意識淡薄，對企業各方面帶來影響。

第二，財務數據的來源眾多但數據類型、格式各不相同，導致企業在進行下一步數據分析處理時無法兼容企業所需要的財務數據、非財務數據，使數據分析結果存在偏差，最終影響企業的經營決策。

第三，對非結構化數據處理的技術短缺。傳統的數據分析技術主要針對的是結構化數據，但還不能完整地挖掘、處理非結構化數據，無法有效地將大量結構化數據與非結構數據進行整合，對數據的處理造成了很大的阻力和局限性。

3.2對策

在培育企業決策層的大數據管理意識的同時，只有構建基于大數據技術新型的、功能強大的企業管理決策系統，才能為企業更好地采集、甄別、分類、篩選有價值的數據，從而有利于企業決策的制定更加科學化。加強大數據時代復合型財務人才的培養，構建科學的財務決策體系，企業只有正視這幾點，才能夠從數據中獲得自己想要的信息，認識到自己面臨的風險，從而做出合理的決策。

參考文獻：

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