數字化時代汽車制造業財務分析難點及解決策略

摘要：近年來，汽車制造業信息化水平、數字化水平不斷提高，多數汽車制造企業都建立了大數據平臺、數字化運營平臺、財務共享中心等，數據提取相對容易，數據使用打破了時間、空間限制，數據分析擴展了視角，但財務分析遇到了前所未有的巨大挑戰。本文主要從財務分析遇到的痛點及如何應對展開，旨在探討如何借助大數據技術，識別、提取海量數據中的有價值數據，提升財務分析能力，為企業決策提供有用信息。

關鍵詞：財務分析；數字化；汽車制造業

1. 汽車制造業數字化現狀

汽車制造業正在全面擁抱數字化轉型，通過應用先進的數字技術和工具，確保數據在制造過程中的無縫流動。這一轉型旨在實現制造業中的全要素（如人、機器和原料）整合，打造完整的供應鏈和生產鏈，并聯通整個價值鏈，包括研發、生產、經營和服務等環節。數字化不僅顯著提高了效率、降低了成本，而且引領制造業向智能化和可持續性方向不斷發展。作為國民經濟的支柱產業，汽車行業在自動化和信息化的投入上均居于前列。經過近十年的努力，該行業已建立了涵蓋研發、銷售、供應、制造、質量檢測及后市場服務的全方位信息化系統。海量的數據資產正在積累，而如何優化、解析并充分利用這些數據來指導企業決策和運營，正成為行業的核心議題。尤其值得一提的是，財務數據已成為企業的核心資產。正確地分析財務數據可以為企業提供強有力的決策支持。一些領先的商用車企業，如一汽、重汽、東風、陜汽和福田，已經建立了大數據平臺、數字化運營平臺和財務共享中心。企業借助這些平臺進行數據治理和應用，進一步提高數字化運營的效率，深挖潛在的利潤點，努力提升企業價值。

2. 汽車制造業財務分析現狀

財務分析可以分為兩種，即狹義和廣義。狹義財務分析主要是基于財務報表數據，采用特定的分析技術，深入探討企業的盈利、償債、運營和籌融資等情況。廣義財務分析則更為綜合，除了基于財務報表數據之外，還結合市場信息、行業動態、業務情報等多方面信息，全面評估企業的經營活動和經濟效益，從而反映經營成果、存在的問題以及潛在的改進措施，確定企業未來的主要發展方向。

在數字化時代，汽車制造業的財務分析越來越偏向于廣義的方式，尤其是利用大數據技術，不僅提高了財務分析的準確性和時效性，而且還能結合市場的需求和方向，明確地規劃企業的發展藍圖，從而增強企業的盈利潛力。當前，盡管一些先進的汽車制造公司已經開始使用機器人來提取和處理財務報表數據，但在遇到異常情況時，仍然需要人工進行判斷和處理。大多數公司仍舊依賴于傳統的手工方式進行財務數據的搜集、匯總、分類和整理。而復雜的運營分析、對標分析和專項分析基本上仍是由人工完成。隨著數字化技術的持續進步，財務分析正逐漸超越單純的數據匯總和報表分析，更多的是從海量數據中提煉出關鍵、有價值的信息，無論是財務還是非財務數據，并利用信息技術進行數據整合和對比。同時，可視化工具的使用也使數據展示更加直觀和生動，為決策者提供了極具價值的參考依據。

3. 數字化時代汽車制造業財務分析的難點

3.1 財務分析思維過于傳統

雖然汽車制造業的財務分析以報表數據為核心，但仍然存在過度依賴歷史數據來評估企業績效的趨勢[1]。這樣的分析方法往往偏向于理論，并未深入業務的變動及其背后的原因。數字化時代要求財務分析師具有更前瞻的視野和更加全面、有戰略意識的思維能力。

3.2 數據應用不統一

在汽車制造業中，由于復雜的供應鏈、多元的銷售渠道和廣泛的研發活動，各個部門所使用的數據系統往往獨立運行，導致數據格式、標準和定義存在差異。這不僅增加了數據整合的難度，還可能引起誤解和錯誤分析。

3.3 缺乏業務洞察的財務分析

盡管財務數據能夠反映出企業的經濟狀況，但僅依賴傳統財務報表難以把握企業面臨的實際業務挑戰。例如，單從銷售額的增長無法判斷市場份額的變化，庫存增加可能是生產效率提高，也可能是銷售不暢的表現。

3.4 項目化與集團化運作帶來的分析復雜性

隨著企業轉向項目制管理和集團化業務策略，財務分析需要覆蓋更多的業務維度和更深的層次。傳統的分析方法很難捕捉到跨部門、跨業務單元的財務流動和影響。而在優化措施制定后，由于缺乏有效的監控機制，很難確保這些措施能夠在各個業務單元得到完整的執行。

3.5 財務預測功能不完善

隨著市場環境的不斷變化，預測的準確性面臨嚴峻的挑戰。除了返利、成本分攤等傳統因素外，外部如宏觀經濟、政策調整、國際貿易關系、科技進步和突發事件等均對財務預測造成影響。這些不可預測的因素需要財務預測模型頻繁調整和驗證。

3.6 財務數據呈現方式的局限性

傳統的財務報告形式主要是文字和表格，往往無法直觀、迅速地傳遞信息。而在高速發展的商業環境中，管理層和決策者需要迅速把握關鍵信息。此外，對于涉及多維度數據的復雜問題，純文字和表格難以有效呈現數據背后的關聯性和趨勢。

3.7 財務分析師的技術鴻溝

盡管大數據和先進的分析工具為財務分析提供了前所未有的機會，但很多財務分析師還停留在傳統工具的使用上，如excel等，缺乏對新技術的了解和應用。此外，許多分析師還未能跟上對業務知識的更新，使得分析結果可能與實際業務需求脫節。

4. 數字化時代汽車制造業財務分析問題的解決策略

4.1 構建實時、動態的財務分析框架

隨著全球化和技術的快速發展，汽車制造業已成為一個高度競爭的市場。傳統的財務分析，如靠手工整理和依賴歷史數據的方法，已逐漸顯得不夠敏捷。在這樣的背景下，如何迅速地響應市場變化和內部決策變得至關重要。

（1）建立定期分析模型：在當下的數字化時代，企業擁有了前所未有的數據處理能力。利用大數據技術，我們可以實現數據庫與業務系統的即時對接，自動收集、整理并分析數據，為決策者生成月、季、半年及年度的財務報告。這種即時的信息流使企業能夠迅速捕捉市場的微妙變化，提前做出決策，從而獲取競爭優勢。

（2）推動不定期分析：除了定期的報告和分析，現代企業還需要對突發事件和異常數據保持高度警覺。實時預警系統可以幫助企業在第一時間發現并響應這些情況，例如銷售數據突然下滑、庫存異常增長等。通過自動分析這些異常數據，系統可以為決策者提供深入的見解，幫助他們迅速定位問題，制定有效的應對策略。

4.2 構建統一的數據倉庫和標準指標

在數字化時代，數據已經成為企業的核心資產，但管理和分析海量的數據不是一個簡單的任務。為此，建立統一的數據倉庫和推進數據標準化是關鍵。在構建數據倉庫之前，企業需要深入理解其業務流程和價值鏈，這包括識別哪些數據對企業最有價值，以及如何利用這些數據進行更加深入的分析。此外，對于每個關鍵業務流程，都應有明確的數據指標和KPI來跟蹤其性能。數據倉庫的建設不僅是技術人員的工作，也需要業務部門、IT部門和數據團隊緊密合作。業務部門提供業務背景和需求，IT部門提供技術支持，而數據團隊負責數據治理和確保數據的質量。隨著數據的增長，數據治理成為一個不可或缺的環節。這包括數據清洗、去重、格式化等一系列工作，以確保數據在整個組織中的一致性和可靠性。有了統一的數據倉庫，企業可以實施實時的數據分析，從而快速響應市場的變化。

4.3 財務分析與業務分析相結合，深挖數據背后的經營問題

傳統的財務分析往往只停留在數字層面，而現代企業管理更加注重數字背后的事實情況。為了更好地理解財務數據背后的經營邏輯，企業需要將財務分析與業務分析緊密結合[2]。例如，當某款車型的銷售額出現下滑時，單純的財務分析可能只會告訴我們“銷售額減少了”，而深入的業務分析可以揭示背后的原因，是市場環境的變化、產品設計的問題，還是營銷策略的失誤。這樣的深度分析不僅可以幫助企業迅速找到問題的根源，還可以為未來的決策提供寶貴的經驗教訓。同時，現代的大數據技術使企業有能力跨越部門、業務線，進行全面的數據分析。

4.4 建立財務大數據戰略預測體系

財務預測本質上是通過分析歷史數據、考慮未來業務環境，從而預測企業的未來財務表現。傳統的預測方法主要依賴于電子表格的模板，并側重經驗估計，但在大數據時代，更加科學和精準地預測成為可能。汽車制造業應積極整合其財務核算數據與大數據平臺，以歷史趨勢分析為基礎，兼顧市場的定性變化，建立一個更加全面的財務與風險預測模型。此外，實時監測預測指標的變化對于資源的及時調整也是關鍵。這樣的預測不僅基于現實，更有前瞻性，確保企業在經營中的每一步都有數據為其“導航”及糾偏，保障資源合理配置、企業業務正向發展。

4.5 建立績效跟蹤系統

對于大型制造企業，部門間的利益沖突與數據孤島問題一直是管理的難題。為了打破這種困境，我們建議財務部門真實反映企業經營的問題，并與運營管理部門攜手，運用大數據技術建立績效跟蹤系統，實現業務數據的融通與核實，深化問題原因分析，形成整體閉環的整改策略[3]。這個系統可以全面展示關于績效考核、日常問題分析與專項任務的數據，確保信息流通且透明。當發現關鍵問題時，運營管理部門可以調用資源，與相關部門聯合深入分析，制定切實可行的解決策略，并確保每個任務都有明確的責任人和完成時限。對于緊急問題，大數據技術可以幫助我們快速定位，并自動流轉至相關部門。運營管理部門作為協調者，保證每一個問題都得到有效解決。同時，建立復核機制以確保問題真正得到解決，不是被遮蓋或忽略。通過這樣的策略，企業不僅可以高效地解決當前的問題，更可以從中學習、優化管理策略、確保長期穩健發展。

4.6 運用Fine BI、Tableau等可視化工具提升財務數據分析的直觀性

財務可視化分析將復雜的財務數據和指標通過圖形化、互動化的形式進行直觀呈現，其核心價值在于為管理層和相關決策者提供一個明晰、直觀的視角，使他們能夠迅速洞察企業的財務狀況，從而制定更加精準的策略和決策。在數字化時代，隨著可視化分析軟件的成熟和完善，企業應根據自己的需求選擇最適合的工具，將基礎財務數據導入這些工具，或與業務系統進行直接對接。

4.7 加強分析人員的大數據技術培訓與能力提升

在數字化和大數據的浪潮下，企業的運營與決策都越來越依賴數據。這種轉變迫切要求企業的分析人員不僅是財務數據的解讀者，更是數據技術的應用者。企業應當實施持續且系統的大數據技術培訓。這種培訓不局限于工具的使用，更應深入數據的收集、整理、分析及解讀[4]。例如，如何從海量的數據中提取真正有價值的信息，如何利用機器學習等算法進行預測分析，都應成為培訓內容的一部分。僅靠培訓并不足夠，實際的操作與應用是提高技能的關鍵。企業可以通過創建跨部門的數據項目團隊，讓財務分析人員與IT、市場和其他部門的同事合作，共同解決實際的業務問題。這樣，分析人員不僅能夠運用所學的大數據技術，還可以加深對業務的了解。

結語

在大數據的浪潮之下，財務分析已經超越了傳統的報表數據分析和展示。現今的財務分析結合了財務與非財務數據，為決策者提供了有力的、量化的數據支持，讓他們能夠迅速地識別企業的經營風險、發現可能的經營缺陷，從而優化經營策略，提高企業盈利能力。這種全方位的分析不局限于企業的某一個層面，而是穿透了整個企業，從集團到子公司，從各個業務部門到各個業務環節，如研發、采購、生產、銷售以及后市場服務[5]。這意味著財務分析師們需要跨越部門和業務，深入到各個業務環節，以信息化和邏輯思維為武器，對業務的本質和變化有深入的理解，為企業創造真正的價值。簡而言之，大數據為財務分析帶來了前所未有的機遇和挑戰。為了適應這一變革，分析師們不僅要深化他們的專業知識，還需培養跨領域的思維能力，以更全面、更深入的視角評估企業的經營狀況，最終實現降低企業運營風險、提升整體價值的目標。

參考文獻：

[1]彭端.制造業財務管理信息化建設轉型痛點和應對措施[J].老字號品牌營銷，2023（6）：60-62.

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[3]劉暢.新時期制造業數字化轉型的問題及優化措施[J].精品，2021（14）：59.

[4]蒲志強，徐金亮，姜天潤.數字化轉型背景下城商行會計核算的痛點及應對策略思考[J].中國銀行業，2022（7）：72-74.

[5]韓壯.企業運營中財務分析存在的問題及優化策略[J].投資與創業，2019（8）： 144-146.

作者簡介：李儀娟，本科，會計師，研究方向：企業財務管理數字化轉型研究、企業財務分析、財務預算管理研究。