大數據背景下事業單位財務管理轉型優化措施探討

陳曉晶

摘? ?要：事業單位作為發展國家和社會各項事業的重要組織，承擔著許多公共服務和社會管理職能，其財務管理水平在一定程度上決定了公共資源是否合理配置，社會服務能否有效供給，事關國計民生。隨著大數據技術的快速發展，事業單位財務管理也面臨轉型的歷史機遇?；诖?，闡述大數據技術的發展現狀及其對財務管理的影響，分析事業單位財務管理的特殊性以及所面臨的問題和挑戰，并從優化財務管理流程、創新財務管理模式、提升風險管理能力等方面系統提出事業單位財務管理轉型的優化措施。

關鍵詞：大數據；事業單位；財務管理；轉型優化

中圖分類號：F２７５? ? ? ?文獻標志碼：A? ? ? 文章編號：1673-291X（2024）09-0127-04

隨著大數據技術的快速發展，其在經濟社會各領域的應用日益廣泛。大數據技術為企業提供了海量多源異構數據的高效存儲、管理和智能分析能力，企業可以依托大數據科學決策，再造業務流程，創新商業模式，從而獲得新的發展動力。近年來，我國事業單位財務管理也面臨轉型的歷史機遇。面對大數據時代的新形勢，事業單位財務管理的核心問題在于如何利用大數據技術優化財務管理流程、提高決策效率、增強風險控制能力，并通過數據分析推動財務管理向更高層次的戰略管理轉變。這不僅要求事業單位打破數據孤島，構建集成化的數據管理平臺，還要求在人才培養、技術應用、管理模式等方面全面創新。

一、大數據技術發展現狀

（一）大數據技術的定義與特征

大數據技術是指能夠高效獲取、存儲、管理、處理和服務超大規模、超高復雜度數據的技術，存儲形式包括結構化數據庫、半結構化數據庫和非結構化數據庫，計算框架從協同計算向分布式計算演進，涉及批處理、流計算等多種數據處理模式。大數據技術的根本特征可以歸納為“5V”[1]，即海量（Volume）、多樣（Variety）、低密度（Value）、高速（Velocity）和易視化（Visualization）。海量是指處理PB、EB級數據的能力，多樣是指可以整合結構化、半結構化和非結構化等異構數據，低密度是指單位數據的有效信息含量較低，高速是指具備毫秒級的實時處理能力，易視化是指數據分析往往可以直觀可視的形式呈現。這些特性使大數據技術有別于傳統的數據倉庫和商業智能工具，需要建立新型的IT架構。

（二）大數據技術的發展趨勢

數據處理能力躍升、分析技術突破和應用領域拓展，構成了大數據技術發展的三大主要趨勢。首先，云計算作為數據處理的中堅力量，提供了幾乎無限的存儲空間和計算資源，形成了大規模數據集；邊緣計算優化了數據的即時處理，部署于數據源頭，顯著縮短數據傳輸延遲，分布式計算框架如Hadoop、Spark等將復雜的數據處理任務分散到眾多計算節點并行處理，提高了處理效率和速度。其次，分析技術尤其是人工智能和機器學習的不斷進步，特別是在深度學習領域的應用，將進一步拓展人們對數據的洞察力，例如自然語言處理（NLP）已能洞察到文本數據背后的情感波動，圖像識別技術則在醫療等領域展現出強大的數據提取與分析能力[2]。隨著物聯網（IoT）技術的不斷成熟，越來越多的智能設備接入互聯網，源源不斷地產生實時數據，這些數據的分析和利用正在逐漸改變著各種復雜系統的呈現方式，如智慧城市、智能交通系統、精準農業、智慧金融、物流電商、遠程醫療等行業中的應用。從前景來看，大數據技術將繼續在未來的信息技術領域占據核心地位，并對社會的各個層面產生深刻而廣泛的影響。

（三）大數據對財務管理工作的影響

1.數據驅動的新決策模式

數據驅動的新型決策模式逐步取代了傳統以經驗為主導的決策框架，無疑加速了決策流程。高效的數據采集、存儲、處理和分析技術使財務管理工作者能夠在數據海洋中提煉出關鍵信息，通過數據挖掘和算法揭示財務數據背后深層次的規律和關聯，進而預測未來的財務趨勢和潛在風險。大數據賦予了財務決策以全新的視野，通過對外部經濟指標、市場數據、消費者行為等非財務信息的融合分析，財務管理已經不再僅僅局限于賬目和資金的內部管理，而是能夠洞察整個組織運營的脈絡，并在其中發揮戰略性作用。

2.自動化、智能化的分析工具

大數據技術為財務管理帶來了自動化的數據準備和智能化的預測分析工具。如前文提到的分布式計算框架如Spark等，以并行批處理的方式提取、轉換、加載組織內部的結構化財務數據，建立面向分析的多維數據模型，使用自然語言處理、語音識別等技術，抽取文本、音頻、視頻等非結構化數據中的金融信息。在數據處理的基礎上，還可以采用機器學習和深度學習算法，構建預測性模型，自動預測關鍵業務指標，例如訓練神經網絡模型，根據歷史財務和業務數據預測未來現金流量，或運用關聯規則挖掘算法檢測供應鏈上的異常交易，提高內部控制的智能化水平。此外，大數據技術的可視化已經相當成熟，數據以報表、儀表盤等直觀形式呈現復雜的分析結果，輔助管理者決策。在大數據技術下，財務管理分析的轉變趨勢可以概括為“從手工操作到自動化，從定性分析到智能化”[3]。

3.預測分析與行為分析的廣泛應用

預測分析與行為分析作為數據分析的兩大分支，其核心在于挖掘歷史數據，預測未來的財務趨勢，分析相關主體的財務行為模式。預測分析依托機器學習、時間序列分析、回歸分析等統計學方法，通過構建財務數據模型如自回歸移動平均模型（ARMA）、自回歸積分滑動平均模型（ARIMA）和神經網絡預測模型等，預測未來的收益、成本、現金流量等關鍵財務指標，幫助管理者識別潛在的財務風險和機會；行為分析則更多關注于事業單位內部及相關利益主體的財務行為模式，追蹤與分析各部門、員工的財務操作行為，洞察到內控弱點、成本浪費甚至是欺詐行為的征兆。行為分析還可以應用于對客戶、供應商的信用評估，通過分析其歷史的交易行為和信用記錄，預測其未來的信用狀況，如利用關聯規則學習和序列模式挖掘發現客戶支付習慣的變化規律，進而優化賬款管理和資金籌集策略。預測分析與行為分析為事業單位解鎖了大數據時代財務管理的新維度，數據不再是靜態的記錄，而是動態的、有價值的可分析資產。

二、事業單位財務管理現狀分析

（一）事業單位財務管理的特殊性

事業單位財務管理的特殊性體現在其財務管理目標、運作機制以及資源配置方式上，這些特殊性在大數據背景下對財務管理的轉型優化產生了顯著影響。首先，事業單位的財務管理目標不同于營利性企業追求最大化利潤的目標，它更側重于服務公共利益、保障和改善民生。以服務為導向的財務管理目標要求事業單位必須在預算編制、資金運用、成本控制等方面堅持效益原則和公益性原則相結合的原則。在大數據環境下，事業單位能夠利用數據分析技術量化評估服務成效，匹配公共資源與社會需求；其次，事業單位的資金主要來源于政府撥款、事業收入和社會捐贈等，財務運作機制具有一定的行政色彩，受政策導向和預算管理制度的制約，與市場化企業相比，事業單位的財務管理在預算的編制、審批及執行過程中，需要遵循更為嚴格的法律法規和財務紀律；最后，事業單位在資源配置上更強調公平性和戰略性，由于事業單位往往承擔著教育、科研、文化、衛生等社會職能，其資金分配需要兼顧各項社會責任和長遠發展。因此，在大數據支持下的財務管理中，事業單位可以依托大規模數據分析，全面評估各類資源的使用效率和社會效益。

（二）事業單位在大數據背景下的財務管理問題

1.數據孤島與信息壁壘

事業單位的財務數據格局存在明顯的“信息孤島”現象，各職能部門使用的財務管理信息系統各不相同，系統之間缺乏統一的數據接口與數據標準，無法做到有效的數據共享與業務協同，導致核心業務數據分散存放在多個相對封閉的系統環境中。分散的系統架構使財務部門難以整合匯總來自各部門的結構化業務數據，集中式管理組織內部數據資產。大量存儲在非結構化形式中的紙質財務文檔、圖片、音視頻資料與主業務系統的對接機制尚不健全，不同系統之間接口規范不一，互聯互通存在較大難度，數據傳輸成本高，關鍵業務的數據語義難以被挖掘提取，失去了分析應用的價值。在多系統并存的情況下，也加大了數據安全管理的難度。信息壁壘制約了事業單位財務數據聚合分析和管理決策的效率、質量和效果，構建統一的財務數據中臺，打通數據孤島，形成組織級“中心信息源”[4]，是大數據環境下事業單位財務管理的當務之急。

2.缺乏高效的分析工具與人才

事業單位在財務管理數據分析方面，存在高效分析工具與專業人才匱乏的問題。具體來看，事業單位缺乏統一的、集中式的財務分析平臺，不同地區和部門的分析工具和軟硬件系統主要依靠自主招標，多數事業單位的常用財務分析工具以Excel、SQL為主，功能較為簡單，無法執行多維的數據建模、組合查詢、預測分析等高級分析，無法應對海量、多源異構數據的聯合處理，缺乏與事業單位特殊需求，如預算執行監控、政府資金流向管理等功能的對接，導致工具在實際應用過程中無法充分發揮其應有的潛力。同時，當前事業單位財務管理人員多為傳統財會背景，數據思維薄弱，分析報表的表達形式單一、直觀性差，熟悉大數據技術與分析算法、能夠開發和運用高級分析模型的財務分析專業人才嚴重短缺，數據分析成果難以有效地轉化為經營管理決策，缺乏持續的落地應用。這些因素導致事業單位無法建立強大的財務分析平臺，難以整合多源數據作規范化管理和智能化分析，制約了財務管理轉型的步伐。

3.財務管理流程與大數據技術融合不足

當前，事業單位財務管理流程與大數據技術融合不足，在數據采集、數據處理、流程智能化、移動化建設以及決策方式等方面均存在問題，制約了風險管理和決策水平。由于預算撥款占主要收入來源，收支信息在預算部門和財務部門之間流轉不暢，影響了數據的采集與整合應用，事業單位的公益性質決定了績效評估重定性、輕定量，對數據分析應用的需求不強。許多事業單位的信息系統長期沿用舊版本，建設經費不足，核心業務流程信息化、智能化程度偏低，監管和風險預警能力較弱，移動財務等應用建設緩慢，影響了管理人員的遠程監管效率。總體上看，事業單位在規范數據治理、提升流程智能化、構建數據安全體系等方面，與大數據技術的落地應用之間存在明顯的“技術鴻溝”。

三、數據驅動下事業單位財務管理轉型的優化措施

對事業單位而言，財務管理轉型優化的關鍵在于強化財務數據處理能力，這一過程要求結合事業單位的特殊性和具體業務，實施一系列明確而具體的措施。第一，建立數據治理框架。事業單位應當細致梳理財務數據資產，確立數據源、結構、存儲及質量標準，同時，制定嚴格的數據治理政策，包括數據的標準化處理、安全等級分類、訪問權限控制，設立數據治理委員會和專業團隊，負責監管數據治理體系的運行及持續優化。第二，引進和培養數據分析人才。事業單位需通過系統的培訓和引進機制，與高等院校、專業培訓機構合作，引入先進的課程體系和實訓項目，增強財務人員在數據科學、統計分析、機器學習等方面的能力，使其能夠運用如SPSS、SAS等分析軟件，打造一支既懂財務又通數據的復合型人才隊伍。第三，利用大數據工具提升數據處理效率。廣泛采用大數據工具，如Hadoop、Spark等大數據處理框架，以及Tableau、Power BI等數據可視化工具，部署大數據平臺集中管理財務數據資源，預測財政資金流向，評估項目盈利前景[5]。

（一）優化財務管理流程

以數據驅動為核心，事業單位財務管理應從流程重構出發，對現行的財務流程刪繁就簡，移除冗余環節，整合相似功能，提高整體效率。第一，剖析現有的財務管理流程，精準識別、剔除非增值或冗余環節，簡化報賬流程，壓縮審批層級，建立一套統一的業務處理規范和財務報告模板。如為固定資產管理中的采購、使用到報廢全過程制定一致的操作規程和統一的憑證格式，減少手工操作的差錯率，編制詳盡的財務操作手冊，為各項財務活動規定具體的執行標準和流程。第二，引入智能化財務軟件，充分利用ERP系統、云計算服務等先進技術平臺，選擇與本單位特性相匹配的財務軟件如SAP或Oracle等，提升數據處理能力和報告生成速度，主動擁抱EPM工具、RPA技術，代替人工完成自動化記賬、智能報銷審核等功能，將財務人員從煩瑣勞動中解放出來，將精力轉投于戰略性的財務分析工作。第三，增強預算編制和執行的靈活性，根據單位財務性質，嘗試采用滾動預算、彈性預算、零基預算代替傳統的固定預算模式，滾動預算根據實際運營情況和市場變化，每月或每季度更新，彈性預算則允許在一定范圍內根據業務量的變化自動調整費用預算，以應對不確定性。

（二）創新財務管理模式

針對事業單位的特殊性和具體業務，財務管理模式的創新應緊密結合其服務性、公益性和政策性的特點。第一，持續推進財務共享服務中心建設。信息系統集成是共享服務中心的關鍵支撐，事業單位需部署統一的財務信息系統，在建設財務共享服務中心的過程中，針對事業單位的業務特征優化和整合財務流程。例如，通過政府補助和項目撥款的集中管理，提高資金使用的透明度和效率，在信息系統集成方面，應特別考慮事業單位的政策導向和資金流向，選擇能夠支持政府資金管理規則和報告要求的財務信息系統。第二，推行精細化管理。如建立全面成本管理體系，通過活動基礎成本法等現代成本管理技術，或結合平衡計分卡等績效管理工具建立科學的財務績效評價體系，將財務指標與事業單位的戰略目標相結合，針對事業單位的業務特點，如教育、醫療、科研等行業，可引入作業成本法和過程成本管理，追蹤、分析主要業務流程，例如公辦學?？梢钥紤]學生滿意度、教學質量、科研成果等因素作為績效評價指標；公立醫院可以關注病人治愈率、醫療服務效率和醫療質量等。第三，采用預測性分析指導財務決策。利用大數據分析技術深入分析政府政策變化、社會需求趨勢，預測對公共服務的影響，及時響應經濟環境和政策變化，保障公共服務供給的持久與穩定。

（三）提升財務風險管理能力

事業單位通常以服務公共利益為主，其財務管理不僅要追求效益，更要強調風險控制和資金安全，可以從以下幾個方面著手。第一，構建一個全方位的風險評估體系，融合財務數據分析、預測模型構建與風險評價指標體系設計等多個環節，匯總內部會計信息、外部宏觀經濟指標、政策變動等數據，詳細記錄過往項目的經費使用情況、預算執行偏差、資金調撥延遲等情況，運用VAR模型等現代金融風險量化工具，預測資金流動性風險、信用風險等關鍵財務風險[6]。第二，針對事業單位常涉及的大型公共項目和研發活動，可以結合項目管理與財務管理，跟蹤和分析項目進度、成本消耗和質量控制等數據，預警預算超支、資金滯留或項目延期等風險點。例如科研機構應跟蹤研發進度和經費使用情況，確保研發資金流向，文化事業單位如圖書館、博物館等，應關注公共文化服務項目的社會效益與資金使用效率。第三，強化財務合規性檢查，定期開展財務合規性審計。除傳統的賬目審查外，還可以運用大數據分析技術如異常檢測算法、模式識別等，深度掃描單位日常財務活動中的數據，確保財務報告的真實性和財務活動的合規性。

四、結束語

大數據技術為事業單位財務管理提供了重要支撐，實現從數據獲取、存儲到智能分析和決策支持的全流程信息化。要發揮大數據技術的優勢，事業單位必須充分考慮事業單位的公益屬性和資金流向，優先解決數據孤島問題，打通數據渠道，重點投入人才培養和財務流程再造，提高資金使用效率，控制經營風險，推進公共服務質量和公共管理水平的提升。

參考文獻：

[1]? ?王裕德.大數據背景下事業單位財務管理的優化研究[J].中國農業會計，2023，33（22）：49-51.

[2]? ?黃丹.試論內部控制視角下事業單位財務管理信息化建設[J].財會學習，2023（19）：8-10.

[3]? ?張婷婷.信息化系統對行政事業單位財務管理的影響與作用研究[J].財會學習，2023（22）：23-25.

[4]? ?章妍.新形勢下事業單位財務管理創新研究[J].財訊，2023（16）：156-158.

[5]? ?高雋.基于智慧財務的事業單位內部控制優化探討[J].財經界，2023（30）：138-140.

[6]? ?時春敏.“雙體系”下事業單位財務管理優化研究[J].財會學習，2023（36）：32-34.

Discussion on the Optimization Measures of Financial Management Transformation of Public Institutions under the Background of Big Data

CHEN Xiaojing

（Conservation and Utilization Center of Rare and Unique Fish in Sichuan Province， Chengdu 611230， China）

Abstract： With the rapid development of big data technology， the financial management of public institutions is also facing the historical opportunity of transformation. This paper expounds the present situation of the development of big data technology and the influence on financial management， analyzes the particularity of financial management and the problems and challenges， finally from the establishment of data management， optimization of financial management process， innovative financial management mode， improve the risk management ability system put forward the optimization of financial management transformation countermeasures and measures.

Key words： Big data; Public institutions; Financial management; Transformation optimization

[責任編輯? ?立? ?夏]