探析基于大數據的建筑行業財務管理優化策略

摘 要：本研究以建筑行業為主體，深入探討了大數據在財務管理中的應用及其優化策略。首先，本文通過對財務管理的概念進行理論綜述，深入挖掘了大數據在此領域中的作用和意義。其次，本文對比分析了建筑行業的財務管理現狀，諸如流動性困境、成本控制的難題以及應收賬款的回收問題，揭示了建筑企業在財務管理上所面臨的核心挑戰。隨后，本文提出了一系列基于大數據的財務管理優化策略，如數據驅動的資金流動性預測、動態成本監控與優化以及應收賬款管理。接下來，通過案例分析，本研究驗證了這些策略在實際應用中的效益。最后，研究結論指出，利用大數據技術，建筑企業不僅能夠提高財務管理效率，還可以為建筑企業帶來更加穩健、可持續的發展前景。

關鍵詞：大數據；建筑行業；財務管理

引言

在建筑領域，項目周期長、投資巨大及復雜的供應鏈管理使其財務管理面臨著特殊挑戰，因此，如何更有效、更精確地進行財務決策和風險評估，成為建筑行業迫切需要解答的問題。

一、理論綜述

（一）財務管理的概念

財務管理是現代企業管理中的核心組成部分，有效的財務管理是企業實現高質量發展的基礎[1]。簡而言之，財務管理指的是企業在籌集、使用和管理資金的過程中所采取的一系列策略和措施，旨在實現企業經濟效益的最大化。

（二）大數據在財務管理中的應用

近年來，大數據技術的發展和應用不僅改變了人們的日常生活方式，也對各個行業領域企業的發展產生了深遠影響[2]。具體而言：

首先，其在財務預測與分析領域展現出了無可比擬的潛能。一方面，大數據在財務管理中的潛能主要體現在財務預測分析的深度和廣度上。利用大數據技術，企業可以對海量的交易數據進行深入的挖掘和解析。這不僅能使企業準確捕捉市場的微小變動，還能使其提前洞悉未來的市場趨勢，為財務決策提供有力的數據支持。另一方面，大數據能助力企業在復雜的經濟環境中，識別潛在的投資機會，從而更有效、科學地進行資源配置。

其次，大數據在風險管理方面的貢獻也不容忽視。傳統的風險評估主要基于歷史數據，但如今，利用數據挖掘技術，不僅可以快速地識別歷史上的風險模式，更重要的是，可以預見并預防未來可能出現的風險，為企業的風險控制提供了更高的主動權。

最后，隨著技術的不斷進步，實時的財務監測和決策反饋不再是夢想。現代基于大數據的財務管理系統，不僅確保了數據的實時更新，更為企業的高層決策者提供了即時、關鍵的經營情報，使得決策過程更加迅速、準確，從而增強了企業的市場競爭力。

二、建筑行業財務管理現狀

基于國家調控，建筑行業已進入微利時代，因此更加需要優化資金管理，加大建筑企業的財務管理力度[3]。縱觀全局，在這個追求卓越品質和工程效率的行業中，其當前的財務管理還面臨著諸多挑戰。

（一）流動性的嚴峻考驗

建筑行業有其自身的特征，其需要大量的初期資金投入以及長周期的投資回收。這導致企業在項目初期就要承受巨額的資金壓力，而真正的回款卻可能要等待相當長的時間。與此同時，與合作伙伴的合同往往規定了延遲付款條款，這進一步加劇了企業短期資金的流轉困難。面臨這樣的資金挑戰，很多企業不得不尋求外部融資支持，這又相應地增加了自身的財務成本，降低了企業整體的流動性。

（二）成本的變幻莫測

在全球化的背景下，建筑行業面對的是一把雙刃劍：一方面是廣闊的發展機會，另一方面則是各種復雜的挑戰。特別是建筑材料成本，其經常隨著全球經濟變化而波動，為企業的預算和成本控制投下了不確定性的陰影。加之勞動力成本的逐步上漲以及不斷更新的工作安全規定，使企業必須深入思考如何在控制成本與保證效益之間尋找最佳平衡點。

（三）回款的長路漫漫

在建筑行業中，即便一座座雄偉的建筑工程能夠順利完成，應收賬款回收難的問題卻依然如影隨形。由于合同條款的復雜性或項目的獨特屬性，企業往往在項目完工后的漫長時間里仍在努力追討這些款項。這不僅給企業帶來了明顯的財務壓力，也增加了潛在的經營風險。因此，如何巧妙地管理并及時回收這些賬款，對于企業維持財務穩定至關重要。

總之，建筑企業面臨的財務挑戰多種多樣，但這也為行業帶來了轉型和創新的契機。結合現代技術，如大數據，企業不僅可以更精確地進行財務規劃，還能實時優化財務管理流程，為企業未來的持續穩健發展奠定堅實基礎。

三、基于大數據的建筑行業財務管理優化策略

（一） 數據驅動的資金流動性預測

借助大數據技術，建筑企業不僅可以精確預測資金的流動性，還能夠更好地滿足日常運營和長期項目的資金需求。鑒于建筑行業的特殊性，歷史數據和市場趨勢的結合使建筑企業能夠及時預防并應對資金的短缺。為確保建筑企業資金流動性的健康，企業可以采取以下具體措施：

第一，深度融合財務與項目數據。建筑企業應確保數據整合的深度，考慮項目的實際進度、物料采購、合同支付條件等，創建一個集中的數據平臺，確保數據的完整性和實時性。基于這個系統平臺，建筑企業需要根據項目的實際進度自動更新與之相關的財務活動，并利用數據可視化工具，使管理層和項目負責人能夠迅速把握項目的財務狀況，從而為決策提供強有力的支撐。

第二，建立專門的預測模型。建筑企業應利用機器學習技術，構建定制化的資金需求預測模型。具體而言，首先，對企業的歷史數據進行系統性的收集。其次，根據收集的數據特點，選擇適合的機器學習算法，通過使用部分歷史數據作為訓練集，使模型學習并適應資金流動和需求的模式。最后，為了確保預測模型持續提供準確的預測，企業應實時收集新的數據并定期更新模型。同時，設置反饋機制，當實際資金需求與預測出現較大偏差時，應及時分析原因并優化模型。

第三，動態優化資金策略。基于資金需求預測，建筑企業應時刻準備調整資金策略。具體而言，首先，應建立一個實時的數據監控系統，來監測資金流入流出的速度和數量。當數據顯示與預測模型的預期有所偏離時，系統應立即發出預警，提示企業管理層注意并進行進一步的分析。其次，對于預測出的不同的資金需求期，應制定相應的資金配置策略。其中，與金融機構、供應商和其他合作伙伴的溝通是資金配置策略中不可或缺的一環。

（二）動態成本監控與優化

在建筑業中，隨著項目的進行，各種成本的變動都可能對項目的整體預算產生重大影響。利用大數據技術，建筑企業有望更精準地把握成本的動態變化，從而更好地調整和優化策略。具體來說，建筑企業可以考慮實施以下措施來動態監控和優化成本：

第一，深度集成供應鏈數據。建筑企業應全方位整合供應鏈數據，不僅要實時監控材料價格的變化，還要考慮交貨期、庫存狀況以及供應商的信譽等因素。這將使企業在選擇材料或更換供應商時，能夠更全面地評估成本和風險。

第二，采納智能優化算法。建筑企業可以利用先進的優化算法，針對當前的項目需求和市場數據，選擇最具性價比的供應商和材料。此外，考慮到建筑行業的特點，這些算法還可以為項目預估可能的額外成本，如因天氣原因而導致的工程延誤等。

第三，靈活調整人力資源配置。大數據使建筑企業能夠準確預測各施工階段的人力需求。因此，企業可以根據項目的進度和預測數據，靈活地增派或減少工人，確保人力資源的最大效益，同時降低因人力過剩或不足而造成的額外成本。

（三） 基于大數據的應收賬款管理

在建筑行業中，因項目周期長、投資巨大，應收賬款管理顯得尤為關鍵。利用大數據，企業能夠深入挖掘客戶的歷史交易數據，及早發現并預防潛在的風險。為了更有效地管理應收賬款，建筑企業可以考慮以下措施：

第一，深化客戶信用評分。結合歷史交易數據、行業報告以及其他相關的外部數據，建筑企業可以為每個客戶打造一個綜合的信用評分體系。這不僅僅是一個數字評分，更是一個反映客戶支付習慣、合作歷程和財務健康狀況的綜合指標。

第二，智能動態調整信用限額。根據客戶的信用評分和歷史合作情況，建筑企業可以智能地為其分配一個信用額度。當企業與評分較高的客戶合作時，可以適當提高信用額度，反之則需要采取更為保守的策略。

第三，加強應收賬款的管理與跟進。對于那些信用評分不甚理想的客戶，建筑企業應更頻繁地進行賬款跟進。這意味著不僅要有固定的回款計劃，還要有專門的團隊或系統，定期檢查應收賬款的狀態，并及時與客戶溝通。

四、案例分析

（一）實施背景

A公司是一家在中國領先的大型建筑企業。由于其多年的業務擴張，涉及的項目日益增多，但其在資金流管理上，尤其是與項目的資金流同步還存在明顯痛點。由此，A公司決定采用大數據技術來對財務管理進行全面優化。

（二）實施策略

1.數據驅動的資金流動性預測

A公司，作為中國的建筑巨頭，深知資金流動性在企業運營中的重要性。為了更好地應對可能出現的資金流動性問題，公司迅速采取了一系列創新舉措，其中最為關鍵的便是投資建設集中數據平臺。

一方面，為了確保數據的完整性與實時性，A公司將項目管理、供應鏈、ERP等多個子系統的數據整合在同一個平臺上。這意味著，無論是項目的進度、物料的采購情況，還是合同的支付條件，都能夠被實時捕捉并同步到該平臺上。此舉不僅極大地簡化了數據流通和信息交互的過程，還有效地降低了因信息孤島而產生的決策偏差。

另一方面，A公司借助先進的大數據技術，針對上述集成的數據進行了深度分析。結合歷史數據和市場趨勢，制定了一套相對完善的資金流動性預測模型。這使得公司不僅可以對資金流動性做出短期的精準預測，還能夠對長期的資金需求進行規劃，從而避免因資金短缺而導致的項目延誤。

2.動態成本監控與優化

在當今競爭激烈的建筑行業中，控制和優化成本是企業取得競爭優勢的關鍵。A公司充分認識到了這一點，因此投入了大量資源在動態成本監控與優化方面，確保在各個環節都能做到經濟高效。

首要任務是建立一個全面的供應鏈數據整合系統。A公司專門組建了一個團隊，對供應鏈中的各個環節進行深度挖掘，確保材料價格、交貨期、供應商信譽等關鍵信息能夠得到實時的更新和反饋。這不僅增加了對供應商的管理透明度，還大大提高了對突發情況的響應速度，使得材料價格出現波動或供應商出現問題時，公司也能夠迅速調整策略，減少潛在損失。

而為了進一步增強成本管理的靈活性，A公司引入了先進的智能優化算法。這些算法能夠根據實時的供應鏈數據，為公司提供最佳的材料采購策略、人力資源配置建議等。例如在材料采購環節，算法會分析當前市場上的價格走勢，預測未來的價格變動，從而推薦最具有成本效益的采購時機。而在人力資源配置方面，根據項目需求和員工技能，算法能自動為公司推薦最合適的團隊組合，確保項目的順利進行。

（三）實施效果

第一，提高資金利用率。通過深度融合財務與項目數據的策略，A公司的資金周轉率提高了將近25%，這意味著公司可以用更少的資金完成更多的項目。

第二，降低成本。通過動態成本監控與優化，A公司在材料采購和人力資源配置上，平均每個項目節省了13.71%的成本。

五、研究結論

本研究深入剖析了建筑行業財務管理的困境以及如何運用大數據進行優化的策略。研究發現，借助大數據技術，建筑企業能夠更精準地預測資金流動性、控制成本和管理應收賬款。實施這些策略有助于提高建筑企業的財務穩健性和運營效率。面向未來，隨著技術的持續進步和市場動態的不斷演變，建筑行業會遭遇新的財務挑戰和機遇。因此，期望更多的研究人員和從業者投身于此，深化基于大數據的建筑行業財務管理優化策略的研究，以不斷推動建筑行業的持續創新和健康發展。

參考文獻：

[1]李文芳.建筑企業財務管理與風險控制探析[J].會計師，2023（05）：29-31.

[2]陳勇紅.大數據時代下建筑企業財務管理的轉型思考[J].質量與市場，2023（14）：94-96.

[3]景雅欣.建筑安裝企業財務管理存在的問題及策略[J].質量與市場，2023（15）：142-144.

作者簡介：趙春玲（1983.11－），女，漢族，河南洛陽人，本科，會計師，研究方向：財務管理。