大數據環境下企業業財融合一體化建設的路徑

魏江蘭 蘭州博文科技學院

大數據技術的廣泛應用，為企業提供了海量的數據資源，同時也給企業的數據處理能力提出了更高的要求。在這個環境下，企業的業務和財務信息交互更加頻繁，相互影響更加顯著。因此，企業需要加強業務和財務的一體化建設，提高企業的數據處理能力和信息利用效率，以應對大數據環境帶來的挑戰。

一、大數據與企業業財融合一體化的關系

（一）大數據為業財融合提供全面數據源

傳統的數據收集方法常受到時間、空間和資源的限制，無法獲取業務與財務全面、準確的數據。通過大數據技術，可以收集、處理和分析大量的數據，包括各種財務數據、業務數據等，幫助企業全面了解市場和行業的情況，從而更好地做出決策。相比于傳統的決策方法，大數據技術能夠通過分析龐大的數據集，發現隱藏在其中的規律，并預測發展趨勢。通過深度學習和機器學習算法，大數據技術可以挖掘出更多有價值的信息，從而幫助企業做出更準確的業財融合決策[1]。例如，企業可以通過大數據技術來分析消費者的購買行為和偏好，從而制定更精準的營銷策略。傳統的決策常依賴于少數幾個指標或者經驗的判斷，很容易產生片面和不全面的結果。大數據技術可以綜合各種數據來源，并進行綜合分析，這樣就可以從多個角度全面了解業財融合問題，并制定出更全面的決策方案。例如，在財務決策中，大數據技術可以綜合考慮企業的財務狀況、市場情況等多個因素，幫助企業更全面地評估投資項目的可行性。

（二）大數據為業財融合提升處理效率

傳統的數據處理方法常需要花費大量的時間和資源，大數據技術能夠通過分布式計算、并行處理等方法，實現對數據的高速處理。企業可以在更短的時間內完成對海量數據的分析和計算，從而提高了業財融合數據處理的效率。傳統的數據分析方法往往需要在數據收集完畢之后才能進行，延遲會使得企業無法及時對市場變化作出反應[2]。大數據技術能夠實現對實時數據的處理和分析，使企業可以及時獲取最新的市場動態，并作出相應的業財融合調整。大數據技術還可以通過對歷史數據的分析和挖掘，預測未來市場的走勢，幫助企業做好業財融合決策和規劃。通過對海量數據的分析和挖掘，企業可以更準確地了解市場需求和競爭態勢，從而制定出更好的市場營銷策略。大數據技術還可以幫助企業識別出潛在的商機和風險，為企業的業財融合發展提供有力支持。

（三）大數據為業財融合實現驅動決策

傳統的數據分析方法往往只能對有限的數據進行分析，而且需要耗費大量的時間和人力資源。大數據技術可以幫助企業收集、存儲和處理海量的數據，通過數據挖掘和分析算法，從中發現隱藏的規律和趨勢，為企業提供全面、準確的業財融合數據支持。在傳統的決策過程中，決策者往往依靠經驗和直覺作出決策，容易受到主觀因素的影響。大數據技術可以通過對大量的數據進行深入分析和研究，找出數據之間的相互關系和影響，為決策者提供客觀、科學的決策依據，幫助他們做出更準確、更明智的業財融合決策。在傳統的業財融合決策中，業務部門和財務部門往往存在信息不對稱的問題，容易導致決策結果出現偏差。大數據技術可以將業務數據和財務數據進行整合和分析，幫助企業實現業財融合決策，提高決策的準確性和一致性。同時，通過自動化和智能化的方式，加快決策過程，提高決策的效率。

二、大數據環境下企業業財融合一體化建設路徑

（一）建立數據共享平臺

在大數據環境下，企業需要建立數據共享平臺，將業務數據和財務數據進行整合，實現數據的共享和交換。第一，建立數據共享平臺，可以實現不同部門之間的數據共享和交流。在傳統的數據處理模式下，每個部門都有自己獨立的數據系統，導致了數據孤島的存在。在大數據環境下，數據共享是必不可少的。通過數據共享平臺，不同部門的數據可以進行整合，實現跨部門的數據共享和交換。例如，銷售部門可以獲得財務部門提供的財務數據，從而更好地評估業務的盈利能力和風險狀況[3]。第二，建立數據共享平臺，提高決策的效率和準確性。企業的決策需要基于準確、及時的數據支持。通過數據共享平臺，企業可以實時獲得最新的業務和財務數據，從而更好地了解企業的運營狀況。決策者可以根據真實可信的數據進行決策，避免主觀臆斷和盲目決策，提高決策的準確性和效率。第三，建立數據共享平臺，促進企業內外部的合作與協同。在大數據環境下，企業不再是孤立的個體，而是與供應商、客戶等利益相關方形成緊密的聯系，通過數據共享平臺，企業可以與外部合作伙伴共享數據，實現信息的互通和協同。例如，企業可以與供應商共享銷售數據，幫助供應商更好地了解市場需求，優化生產和供應鏈。

（二）推進業務和財務的深度融合

在當今商業競爭激烈的市場環境中，企業不僅需要關注業務的擴張和利潤的增長，同時也要注重財務的健康和穩定。大數據技術的發展為企業提供了一個有力的工具，幫助企業更好地理解和掌握業務和財務的變化。例如，在采購環節，財務部門可以通過大數據技術對供應商的財務狀況進行評估。通過對供應商的資產負債表、利潤表、現金流量表等財務數據進行分析，財務部門可以評估供應商的財務穩定性、償債能力和盈利能力等指標，為采購部門提供參考意見。例如，如果某供應商存在財務風險，財務部門可以及時提醒采購部門，并推薦其他可靠的供應商，以降低采購風險。又如，在銷售環節，銷售部門可以通過大數據技術對客戶的需求和信用狀況進行分析。通過對客戶歷史訂單、付款情況、信用評級等數據進行挖掘和分析，銷售部門可以更好地了解客戶的購買習慣和支付能力，為財務部門提供收款建議[4]。例如，如果某客戶存在拖欠款項的情況，銷售部門可以及時通知財務部門，并協商制定合適的收款方式，以保證企業的現金流穩定和減少壞賬風險。實際上，在企業運營的各個環節中，都可以運用大數據技術來實現業務和財務的深度融合。通過將財務管理的理念和業務管理的理念相結合，企業可以更好地掌握市場需求和財務風險，提高經營決策的準確性和效率，實現業務和財務的協同發展。

（三）利用大數據技術進行風險控制

大數據技術可以幫助企業收集、存儲和處理海量的數據，并通過數據分析和挖掘，將這些數據轉化為具有實際價值的信息，為企業決策和風險控制提供依據。在風險控制中，對客戶的消費行為進行分析是非常重要的一環。通過收集和分析客戶的歷史購買數據、瀏覽行為、社交媒體活動等，企業可以了解客戶的偏好和需求，預測客戶的未來購買行為。例如，通過分析客戶的購買頻率、金額以及購買的時間、地點等因素，企業可以預測客戶的消費趨勢和周期，從而合理安排庫存和銷售策略，降低庫存積壓和滯銷的風險。大數據技術還可以幫助企業發現潛在的風險點和風險因素，通過對各種數據源的整合和分析，企業可以識別出可能存在的風險隱患，并采取相應的防范措施。例如，在金融領域，通過對交易數據、市場數據以及其他相關數據的分析，可以發現異常交易行為、市場波動等潛在的風險因素，并及時采取措施進行監管和控制[5]。除了發現風險點和風險因素，大數據技術還可以幫助企業實施風險控制措施。通過對數據的分析和挖掘，企業可以了解不同風險因素之間的關系和影響，從而確定相應的控制策略。例如，在供應鏈管理中，通過對供應商的數據進行分析，可以評估供應商的可靠性和穩定性，選擇更可靠的供應商，降低供應鏈風險。

（四）實現業務流程的自動化

企業經營管理工作復雜，在大數據支持下，能夠通過自動化系統實現業務流程的自動化操作，從而提高工作效率和質量。例如，在報銷流程中，傳統的報銷方式通常需要雇員手動填寫報銷單、交予財務部門進行審核，并等待核算后再進行報銷款的支付，這個過程中往往會出現錯誤。通過引入自動化系統，企業可以極大地簡化和加快報銷流程。員工只需登錄系統，在界面中填寫相關信息，系統會自動進行費用的核算，避免了煩瑣的手動計算過程。系統會根據設定的規則和權限自動進行審批流程，提高了報銷的速度和準確性。在審核完成后，系統還可以自動將報銷款支付到員工的指定賬戶，避免了人為的操作和延遲。例如，采購流程中，自動化技術也能起到重要的作用。企業采購通常需要與供應商進行溝通、評估和協商，然后根據需要制定采購計劃。傳統方式下，這個過程需要耗費大量的時間和人力資源。通過自動化系統，企業可以實現供應商的自動評估和采購計劃的自動調整。系統可以根據事先設定的評估指標和條件對供應商進行評估，從而快速確定合作對象。系統還可以根據企業的需求和市場情況，自動調整采購計劃，確保企業能夠及時獲得所需物資，并避免庫存過?；虿蛔愕那闆r。通過自動化技術實現業務流程的自動化，企業不僅提高了工作效率和質量，還減少了人為操作帶來的錯誤和延遲。自動化系統還能夠收集和分析大量的數據，為企業提供決策支持和預測能力，進一步提升了企業的競爭力。

（五）建立內部控制體系

隨著大數據時代的到來，企業面臨著海量數據的處理和管理問題，建立完善的內部控制體系變得尤為重要，以確保業務和財務數據的真實性和完整性。只有通過有效的內部控制措施，企業才能有效地防止數據造假、舞弊等不良現象的發生。首先，建立合理的數據收集和存儲機制，通過建立規范的數據采集流程和安全可靠的數據存儲系統，可以確保數據的準確性和完整性。其次，建立權限管控機制，明確員工對數據的訪問權限，防止未經授權的人員篡改或竊取數據。第三，建立科學的數據分析和處理方法。大數據的處理需要借助專業的數據分析工具和算法，通過對數據的挖掘和分析，找出潛在的問題和異常情況[6]。例如，通過數據模型和預測算法，可以及時發現風險事件，并采取相應的控制措施。第四，建立健全的內部審計體系，內部審計可以對企業的數據采集、處理和報告過程進行全面的監督和審查，確保各項業務活動的合規性和規范性。為了提高內部審計的效果，企業應該制定明確的審計標準和流程，并加強對審計人員的培訓和監督。另外，企業應該加強對內部控制體系的持續改進和監控，由于業務環境和數據特點的不斷變化，內部控制體系也需要不斷地進行調整和優化。企業要設立專門的內控部門或委員會，負責監督和評估內部控制的有效性，并及時采取相應的改進措施。

（六）引入先進的技術手段

企業需要引入先進的技術手段，如大數據技術、云計算技術、智能技術等，以提高企業的數據處理能力和信息利用效率。大數據技術的引入，可以幫助企業更好地管理和分析海量數據?，F代企業每天產生大量的數據，如銷售數據、客戶數據、供應鏈數據等，而這些數據中蘊含著寶貴的商業價值。通過大數據技術的分析，企業可以挖掘出隱藏在數據背后的商機和趨勢，從而優化產品和服務策略，提高運營效率。例如，企業可以通過分析銷售數據和市場趨勢，及時調整產品定價和上架策略，以滿足消費者需求，并提升市場份額。云計算技術的引入，可以提高企業的數據處理能力和靈活性。傳統的企業數據處理通常依賴于本地服務器和硬件設施，但隨著企業業務的擴展和數據量的增加，這種方式往往無法滿足需求。而云計算技術可以將企業數據存儲和處理放在云端，通過彈性伸縮的方式，根據實際需求調整資源的使用量，提高數據處理的效率和靈活性。例如，企業在銷售旺季可以通過云計算技術快速擴容服務器資源，保證系統的高可用性和性能。智能技術的引入，可以提高企業的信息利用效率和決策水平。隨著人工智能和機器學習的迅猛發展，智能技術已經滲透到各個行業和領域。企業可以利用智能技術對大數據進行智能分析和預測，提供精準的商業洞察和決策支持。例如，企業可以基于智能技術開發智能客服系統，實現自動回復和智能推薦，提升客戶服務質量和用戶體驗。通過引入這些技術手段，企業可以更好地應對大數據環境帶來的挑戰，實現業務和財務的一體化建設。

（七）加強人員培訓和管理

1.推進財務人員轉型發展

企業需要加強人員培訓和管理，提高員工的數據素養和業務素養，推動業財融合模式下企業財務人員的轉型發展。在業財融合的背景下，財務人員不再只是簡單地處理會計事務，還需要具備深厚的數據分析能力和財務風險評估能力。企業應該組織針對性的培訓課程，提供相關的數據分析和風險評估知識，幫助員工提升數據素養和業務素養。培訓還應注重實踐操作，通過實際案例的分析和解決，提高員工應對問題和解決問題的能力。

2.激勵財務人員全面發展

企業需要建立科學的人員管理制度，激勵財務人員不斷學習和發展。只有具備了扎實的專業素養，員工才能夠更好地適應業財融合模式下的工作需求。通過設立完善的績效考核體系，將員工的素質提升與崗位晉升相結合，促使員工不斷學習和自我提升。企業還應該建立良好的溝通機制，與員工保持密切的聯系和交流，了解員工的培訓需求和職業發展規劃，給予相應的支持和幫助。

3.促進財務人員道德提升

通過培訓和管理，可以培養一批具備較高職業道德的財務人員，為企業的發展提供有力的人才保障。職業道德是指員工在工作中遵守職業倫理規范，秉持正直、誠實、公正和謹慎的原則。在培訓中，財務人員可以樹立正確的價值觀和道德規范，在工作中更好地遵守職業道德標準。通過培訓還可以激發員工的責任心，使財務人員對工作秉持認真和負責的態度，幫助財務人員明確自己在組織中的角色和責任，并給予他們一定的自主權和決策權。通過培訓，財務人員可以學習如何主動承擔責任，并在工作中展現出高度的責任心，為企業的可持續發展做出更多貢獻。

三、結語

大數據環境下企業業財融合一體化建設需要從多個方面入手，包括建立數據共享平臺、推進業務和財務的深度融合、利用大數據技術進行風險控制、實現業務流程的自動化、建立內部控制體系、引入先進的技術手段以及加強人員培訓和管理。通過這些措施的實施，可以有效地提高企業的競爭力和可持續發展能力。