大數據背景下中小企業財務內控體系優化研究

劉 瑤（湖南工業職業技術學院）

中小企業尚處于謀發展階段，且普遍沒有雄厚資本，因此在發展過程中中小企業必須關注自身財務狀況，若忽視這一點很可能導致企業遭遇財務風險，或者出現較多的財務浪費，這些都不利于中小企業發展。在這種情況下，我國多數中小企業早早就建立了財務內控體系，該體系一經建立就取得了一定的效果，但實際效果與人們的預期水平還有一段距離，說明財務內控體系有待優化，這時大數據予以了內控體系優化契機，中小企業理應展開相關研究，思考如何借助大數據優化財務內控體系這一問題。

■ 大數據基本概念與使用的基本方法

（一）基本概念

本質上大數據就是一個內含數據量級龐大、數據類型繁多的數據體，且這些數據之間存在直接、間接的多重復雜關系，但這些數據普遍來源于同一個領域，諸如某個行業，或是若干相關的企業，因此這些數據相當于行業或企業的歷史信息，而歷史信息能夠給數據使用者提供信息支撐，使用者通過信息可對現況進行分析，也可以對未來進行預測，因此借助大數據使用者能夠發現現實問題、把握未來方向，說明大數據具有良好應用價值。值得注意的是，大數據并不能直接使用，原因在于大數據內部數據量級大、關系復雜，要使用大數據就必須先從大量數據內提取出當前需要的數據信息，并且對這些數據信息的關系進行整理，同時還要剔除無用信息，這樣才能構建數據信息邏輯，便于使用者進行分析[1]。

（二）基本使用方法

在任何領域大數據的基本使用方法是相同的，該方法大體可以分為四個步驟：（1）建立大數據，即本質上大數據是架空概念，要使其實際存在就需要先行建立對應的大數據。大數據建立方法比較簡單，就是搜集范圍內相關主體或其他相關渠道的數據信息，以中小企業財務內控為例，企業季度財務支出、收入以及財務支出項目等數據信息均為大數據建立的必要依據，這樣建立得來的大數據就與使用者息息相關，不會糅雜關系太遠、與自身無關的數據信息，降低了大數據的處理難度；（2）數據信息預處理，即雖然建立大數據時已經對數據量級、關系復雜程度進行了控制，但控制下的數據量與關系復雜程度依舊是尋常方法不能應對的，這時就要對數據進行預處理。數據預處理分為兩個環節，第一剔除無用數據信息，包括重復的數據信息、過期的數據信息、錯誤的數據信息等，經過這一環節能讓數據量級進一步降低，還能保障大數據內數據信息純凈，第二數據信息分類，就是根據數據信息來源、數據信息屬性進行分類，如財務支出信息可歸為支出類，總體而言數據信息分類越細致越好，這樣能給后續步驟提供便利；（3）數據信息提取（也被稱為挖掘），即使用者在不同需求下需要從大數據中獲得不同的數據信息，因此需要從中提取出對應數據信息，如企業要了解當下季度自身財務狀況，就要提取當季度財務收入、財務支出等數據信息；（4）數據信息對稱化處理，即直接提取出的數據信息雖然存在密切關系，但關系表現并不明顯，因此在正式使用前要依照對稱原則對數據信息進行對稱化，諸如企業業務項目，業務項目當下收益、業務項目當下消耗的成本、業務項目負責人或經手人等數據信息就要相互對稱，這樣就能建立數據信息邏輯，依照這個邏輯進行分析即可通過數據信息找出現存問題，或對未來進行預測。值得一提的是，因為尋常方法不符合大數據應用要求，所以以上方法的四個步驟必須建立針對性方法上，而這個方法一般是指智能化技術系統，該技術系統具有極強的數據處理能力，可以短時間內對數以億計的數據信息進行處理，同時具備數據信息識別功能、自主學習功能，因此可以運作以上四個步驟，使使用者坐享其成，根據智能化技術系統產出成果進行分析即可，甚至可以借助系統來幫助分析。

■ 中小企業財務內控體系現有問題

（一）財務數據信息披露深度不足

財務內控體系的核心功能就是財務數據信息披露，即企業可以通過財務數據信息對相關人員的工作行為、業務項目的運作情況、外部市場的變化趨勢等進行分析，披露出財務數據信息內涵，因此財務信息數據披露是財務內控體系的核心功能。但現代很多中小企業建立的財務內控體系在該功能的能效上存在缺陷，實際表現就是信息披露深度不足，導致企業不能很好的根據財務數據信息對自身財務運作情況等進行全面判斷，可能發現不了鋪張浪費或其他違規事項。造成這一現象的主要原因在于中小企業普遍是依靠人工去處理財務數據信息的，而人工能力有限，每次能處理的數據信息量較少，同時也不能很好的進行數據信息對稱化處理，因此企業每次只能在較少的數據信息以及不明確的數據信息關系基礎上進行分析，自然不能披露深層內涵[2]。

（二）易受虛假數據信息影響

目前，很多中小企業的財務內控體系都很容易受到虛假數據信息的影響，這些信息會誤導財務內控體系運行方向，也讓后續分析失準，使得企業不能作出準確判斷，這可能讓中小企業承受較大經濟損失，而中層小企業本身的資本并不雄厚，不具備良好的抗風險能力，因此企業很可能在某次經濟損失下倒閉，這種現象并不罕見。造成這種現象的主要原因是當前中小企業還沒有很好的方法去規避虛假數據信息的影響，也不能有效抑制虛假數據信息的生成，使得虛假數據信息猖獗，給中小企業帶來了嚴重的經濟威脅。

■ 大數據下財務內控體系的優化策略

（一）建立大數據應用基本框架與工作制度

針對財務數據信息披露深度不足的問題，某中小企業就提出了相關要求：（1）在建立大數據之前，需要根據企業財務內控需求對財務數據信息進行選型，確立大數據建立的基本方向，隨后再去搜集相關數據信息，成功建立大數據；（2）在數據信息預處理步驟中，要求工作人員預先設計智能技術系統的智能邏輯，該企業所選擇的邏輯是“財務數據信息關鍵詞特征及關系識別”，這個邏輯是讓系統拆分每一條財務數據信息，得到關鍵詞，再根據關鍵詞匹配度定義數據信息類型，最終依照類型定義結果來進行分類，同步在這個過程中如果發現某一條數據信息與其他數據信息的關鍵詞特征、數據信息關聯路線完全一致，則將其中任意一條數據信息視為無用信息，隨后進行刪除[3]；（3）每次即將進行數據提取之前，需要分析將要提取的數據，并利用智能技術系統來完成提取，不可人工提取，以免提取所得不完整、有偏差；（4）必須先利用智能技術系統進行財務數據信息對稱化處理，隨后才能進行分析，工作人員要向管理人員提交系統財務數據信息對稱化處理流程證實這一步驟存在。依照這思想要求，該企業每一次得到的財務數據信息在質量上有了明顯提升，而高質量的財務數據信息就能實現深度披露，諸如該企業通過業務項目成本數據信息可知項目中相關設備的單價與總和，隨后將所有單價相加，用相加結果與總和進行對比，若發現相加結果小于總和，就說明業務項目的總成本中有一部分是多余的，可能存在鋪張浪費現象，再追蹤成本經手人，確認多出成本的去向，如果發現去向不明或去向與業務項目無關，就說明經手人有挪用公款的嫌疑，最終進行追查鎖定責任人，再依法依規處理即可。

（二）利用大數據設立數據信息審計機制

通過大數據進行財務內控同樣會受到虛假數據信息的影響，因此中小企業要進行防控，而借助大數據以及智能化技術系統，企業可以設立數據信息審計機制，該機制除了可以審核財務數據信息質量以外，還可以確認數據信息真實性。首先企業利用智能化技術系統對大數據內財務數據信息進行處理，可得不同數據信息關聯路線，其次企業可以按照以往要求讓相關人員定期提交財務數據信息，再由財務人員將數據信息錄入系統，在這個過程中如果存在虛假信息，財務人員就會發現關聯路線中某項數據信息與其他數據信息脫節，因此確認該項數據信息為虛假信息，例如某企業財務數據信息顯示，業務項目的總成本為1萬元，毛利潤為2萬元，因此凈利潤理應是1萬元，但經過系統分析發現，業務項目的凈利潤為6千元，有4千元不翼而飛，因此可以確定總成本、毛利潤是中有一項是虛假信息，財務人員直接打回報表要求重制即可。

■ 結語

大數據背景下，中小企業財務內控體系迎來了優化契機，因此企業應當著重分析當前體系的不足，再借助大數據與智能化技術系統等技術工具，采用相關方法進行優化。優化后的財務內控體系功能效用更強，且可以防控虛假信息，有效地保證企業的財務安全，提高企業的經濟效益。