大數據在財會監督中的應用與挑戰

摘"要：隨著大數據技術的發展，財會監督逐漸向智能化和數據驅動轉型，提升了企事業單位的財務透明度、風險管理與決策能力。文章重點探討了大數據在財會監督中的具體應用，包括實時財務監控與自動化審計、財務風險管理、財務透明度提升、優化財務決策支持等，分析了企業面臨的主要挑戰及應對策略。通過有效的技術與人才培訓、數據質量管理與安全保障，企事業單位能夠更好地實現大數據在財會監督中的應用，從而提高管理效率、降低財務風險、增強競爭力。

關鍵詞：大數據；財會監督；人才培訓；財務風險

中圖分類號：F49文獻標識碼：A文章編號：1005-6432（2025）06-0195-04

DOI：10.13939/j.cnki.zgsc.2025.06.048

1"引言

隨著信息技術的飛速發展，大數據已成為各行業提升效率、優化決策的核心驅動力。在財會領域，大數據的應用正在改變傳統的財務管理模式，并為現代財務管理提供了更為精確和實時的財務監控、風險評估與決策支持。盡管大數據在財會監督中展現出了巨大潛力，但如何在保證數據安全和準確的前提下，充分發揮大數據的優勢，成為當前財會管理的重要課題。因此，文章全面探索了大數據在財會監督中的應用，以及挑戰與對策，以供參考。

2"大數據概述

大數據，是指在信息技術高速發展背景下，互聯網、物聯網以及各類傳感器普及之后，各種數據呈現出爆發式增長的現象。具體來說，大數據不僅僅是數據量大，還涵蓋了數據來源的多樣性、數據處理的復雜性以及數據價值的挖掘難度。大數據的產生和積累，往往超出了傳統數據存儲和分析工具的處理能力，因此需要新型的數據處理技術和系統進行有效管理與分析。

大數據的典型特點通常被歸納為下列四個：量大、速度快、種類多和價值密度低。量大指的是數據量巨大，隨著信息化程度的提高，各種來源的數據呈指數級增長，產生了海量的結構化、半結構化和非結構化數據；速度快表現在數據生成、傳輸和處理的速度要求上，許多行業需要實時或近實時的數據分析與決策；種類多反映了數據的多樣性，除去傳統的結構化數據，還包括文本、音視頻、傳感器數據等形式的非結構化和半結構化數據；價值密度低意味著大數據中存在大量冗余信息，如何從海量數據中挖掘出真正有價值的信息是一個挑戰[1]。

大數據不僅僅是技術的突破，更是各行各業管理和創新模式的變革引擎。目前，大數據已滲透到各行各業，改變了傳統的工作模式與管理方式。通過對歷史數據的挖掘與分析，各行業能夠在復雜的決策過程中，獲得更具洞察力的信息支持，推動了各行業的智能化轉型。

3"財會監督的重要性與現狀分析

3.1"財會監督的重要作用

財會監督，是指對企事業單位的財務管理和會計信息進行監管控制的活動，旨在確保企事業單位財務活動的合法性、合規性和透明度。財會監督的主要作用體現在以下三方面。

第一，保證財務透明。財務透明是企事業單位健康發展的重要基礎，財會監督通過制定嚴格的財務報告制度、審計和審查機制，確保企事業單位的財務數據真實、完整、及時地披露，這不僅能夠提升投資者、債權人等外部利益相關方的信任，也有助于內部管理層及時發現和解決問題，確保資金流動清晰可控。企事業單位財務透明度的提高，有助于減少信息不對稱，降低外部和內部的道德風險。

第二，規避財務風險。財務風險包括資金短缺、債務違約、資產流動性問題等。財會監督能夠通過定期的財務報表審核、風險評估和監控，及時識別潛在的財務風險點，并提出相應的風險控制措施。

第三，有助于提高企事業單位管理效率。財會監督不僅是對企事業單位財務活動的檢查與監管，也能通過數據分析和財務優化，為管理決策提供支持。通過對財務數據的深入挖掘與分析，管理層能更好地把握運營狀況，做出科學的資源配置決策。財會監督還能促進內部控制體系的完善，提升資金使用效率和成本控制能力，推動企事業單位管理水平的整體提升[2]。

3.2"企事業單位財會監督工作面臨的問題

財會監督在保障企事業單位財務健康方面具有重要作用，但在實際操作中，企事業單位財會監督工作仍然面臨諸多挑戰，主要表現在以下三方面。

第一，財務信息的真實性和完整性不足。部分企事業單位存在財務造假、虛報收入、隱瞞負債等不當行為，導致財務報告不真實。部分企事業單位財務數據未涵蓋所有相關財務指標，使得財務數據不完整，影響管理層決策。

第二，內部控制薄弱。內部控制作為財會監督的重要組成部分，在實際運作中，存在內部控制體系不健全、執行不力等問題。內部審計機制不完善、財務人員職責不明確，以及監督手段不足等，都會導致財會監督的效果大打折扣。尤其在一些中小型企業，缺乏專業的財務管理團隊和規范的財務制度，更易出現財務風險。

第三，財務數據處理能力不足。隨著大數據技術的發展，財務數據的數量與種類日益繁雜。然而，許多企事業單位財會部門仍依賴傳統財務管理手段和系統，缺乏高效的數據處理和分析能力，尤其在面對海量交易數據和跨部門、跨系統的信息流時，傳統的財務軟件和手工操作更顯力所不及，導致數據滯后與處理低效，影響決策的及時性和準確性。

4"大數據在財會監督中的應用

4.1"財務監控與審計

在大數據技術的支持下，財會監督的傳統模式得到顯著優化，尤其是在財務監控與審計領域。大數據不僅能夠實時處理海量數據，還能通過分析歷史數據和趨勢預測，幫助企事業單位及時發現財務問題并進行干預。具體應用包括以下兩方面。

第一，通過大數據分析實時監控財務狀況。傳統的財務監控憑借周期性財務報告和審計，此種方式已難以應對快速變化的市場和企事業單位內部的復雜業務，而通過大數據分析，財務部門可以實現實時監控。大數據技術能夠對來自多個數據源的信息進行快速集成和處理，包括銀行交易記錄、ERP系統中的財務數據、供應鏈管理系統等。通過實時監控，企事業單位管理層就能夠即時掌握財務狀況，快速響應資金流動、現金流變化等關鍵指標的波動。例如，利用大數據技術對日常財務數據實時跟蹤，財務主管可以隨時掌握賬面資金使用情況，及時發現資金緊張、支付延遲等潛在問題，從而提前做出調整，避免發生財務風險。另外，大數據分析還能夠進行多維度的財務分析，幫助企事業單位從收入、成本等多個方面綜合評估財務健康狀況，預測未來財務趨勢，為企事業單位決策提供科學依據。這種實時監控和動態分析的能力，極大提升了企事業單位對財務狀況的掌控力，增強了管理的及時性和準確性。

第二，自動化審計和異常檢測。隨著數據量和復雜度的增加，傳統的人工審計方式已難以滿足現代企事業單位對財務審計的需求，大數據技術可以自動化審計過程，提高審計效率和準確性。通過數據挖掘和機器學習算法，企事業單位能夠在海量數據中自動識別出潛在的審計異常。例如，通過對歷史交易數據、財務報表和操作流程的學習，自動識別出重復記賬、異常資金流向等非常規財務活動，甚至發現存在的舞弊行為。自動化審計提高了審計效率，減少了人為錯誤和主觀偏差，確保了審計結果的客觀性。通過算法的不斷優化，異常檢測模型能夠越來越準確地識別潛在問題，減輕人工審計的工作負擔，提高企事業單位對財務風險的預警能力。自動化審計系統能夠對所有交易進行實時監控，確保每一筆財務活動都在合規的框架內進行，及時發現異常并進行處理[3]。

4.2"財務風險管理

財務風險管理是企事業單位保持長期穩定發展的關鍵環節，旨在通過有效識別、評估和控制財務風險，避免財務危機的發生。傳統的財務風險管理手段，已無法滿足復雜環境下的風險預測和控制需求。大數據的應用為財務風險管理提供了強大支持，展現了巨大的潛力。主要應用體現在以下兩方面。

第一，預測財務風險，構建預警系統。大數據能夠幫助企事業單位通過全面分析歷史財務數據、市場動態、行業趨勢等因素，識別出潛在的財務風險。傳統的財務風險管理依賴于靜態的數據分析和事后評估，難以及時發現財務問題，而通過大數據技術，企事業單位可以構建實時風險監控系統，實時獲取財務狀況和外部環境的變化，快速預測和識別潛在風險。例如，基于大數據的預警系統，可以實時監控企業的現金流狀況、應收賬款、負債情況及供應鏈風險，通過整合與分析多個數據源，及時發現資金鏈斷裂、債務違約、市場需求變化等風險跡象，不僅可以提供基于歷史數據的風險評估，還能夠通過機器學習算法預測財務風險，提前做出調整，防范突發的財務危機。

第二，建立基于大數據的財務風控模型。利用大規模的數據集和先進的算法模型，幫助企事業單位識別、評估和控制財務風險。該模型通常結合了機器學習、數據挖掘、人工智能等技術，能夠從海量數據中提取有價值的信息，構建出更加準確的風險評估模型[4]。例如，財務風控模型基于歷史數據建立預測模型，通過對企事業單位的財務數據、行業指標以及宏觀經濟數據的多維分析，幫助企事業單位識別風險源。通過對應收賬款、現金流、庫存周轉等財務指標的深度分析，識別出風險的潛在因素，并為管理層提供優化建議。進一步的，風控模型還能夠分析異常資金流動、可疑賬務往來等財務數據中的潛在異常，提供及時警示，減少人為疏漏。

4.3"財務透明度提升

在現代企事業單位管理中，財務透明度不僅是提升信譽、維護相關者利益的重要保障，也是避免財務風險、實現企事業單位可持續發展的關鍵。大數據的應用，通過多維度數據整合與智能化分析，更清晰、更準確地呈現財務數據，提高管理效率和決策質量。具體應用包括以下兩方面。

第一，利用大數據提升財務數據透明度與可追溯性。過去，定期的財務報告和審計結果無法實時反映企事業單位財務狀況，大數據技術則通過對企事業單位各類財務數據進行實時監控與分析，提升財務數據的透明度。例如，企業可以將各類財務數據（資金流動、收入、成本等）與運營數據、市場數據等進行綜合分析，并通過可視化工具呈現，確保所有利益相關者（股東、投資者、監管機構等）清晰地看到企業的財務健康狀況。這種實時數據展示和動態更新，使得財務信息不再滯后，有效規避了信息不對稱問題。大數據技術還能通過對交易數據的追溯，確保每一筆財務活動都有據可查。區塊鏈技術的應用可確保每一筆交易都經過驗證且無法篡改，使得企事業單位的財務數據更加透明可靠。可追溯性提高了企事業單位財務管理的規范性，增強了外部監督和審計的有效性。

第二，防止財務造假和舞弊。通過大數據技術，為企事業單位建立智能化財務監控系統，實時分析和比對各類財務交易。比如，通過對企事業單位歷史財務數據的學習，系統自動識別異常交易、頻繁的賬目調整或非常規財務操作，當發現可能的財務造假或舞弊行為，系統及時發出預警，財務部門即時介入調查，在問題尚未擴大之前采取有效措施。利用大數據的模式識別和數據挖掘技術，分析不規則的賬務行為，比如虛構銷售收入、隱瞞債務、費用資本化等，通過對企事業單位財務數據中的模式、異常波動和不符常規的操作進行深度挖掘，識別潛在的財務造假風險。

4.4"優化財務決策支持

在現代企事業單位管理中，財務決策的質量直接影響到資源配置、資金使用效率以及整體戰略的執行力。大數據技術的應用，為財務決策提供了更為精準、實時的信息支持，有助于企事業單位在復雜多變的市場環境中做出更加科學和高效的決策。具體應用包括以下兩方面。

第一，數據挖掘與決策分析。數據挖掘技術從海量財務數據中提取潛在的模式、趨勢和關聯，為決策提供深刻的洞察力。在財務決策過程中，傳統的分析方法依賴于靜態報表和歷史數據，難以揭示數據背后的潛在關系，而通過大數據的挖掘，能夠識別出客戶行為、銷售趨勢、市場需求等各類動態信息的內在聯系，這有助于財務部門及時了解企業當前的經營狀況，還能對未來的財務發展做出更加精準的預測。例如，通過對客戶購買行為的分析，預測不同產品的需求變化趨勢，進而合理調整生產和庫存管理，優化資金的使用。通過對各項成本支出數據的深度分析，財務部門能夠發現成本管理中的薄弱環節，并采取相應的措施進行優化。

第二，支持預算、資金調度與成本控制決策。預算編制、資金調度和成本控制是財務決策中的重要組成部分，直接關系到企事業單位的資金合理分配和運營效率。在預算編制方面，大數據技術可以幫助企事業單位將更加全面的外部數據和內部數據進行充分整合，結合行業發展趨勢、市場變化、競爭對手的情況等因素，進行全方位的預算規劃。通過對歷史業績的分析，企事業單位可以更精準地預測各項開支和收入，避免預算過于保守或激進。資金調度是企事業單位運營中的重要一環，大數據技術通過實時監控各項資金的流動，結合當前資金需求及市場環境等因素，自動調配資金。通過對現金流、負債、預付款項等財務數據的分析，優化資金的使用，確保資金的流動性和安全性，避免資金短缺或浪費現象。在成本控制方面，大數據通過對各類成本數據的精準分析，幫助企事業單位識別出無預算開支、超預算開支或低效成本結構開支。例如，通過分析采購數據、生產成本、運輸費用等，企業可以發現過高的供應商價格或冗余的庫存管理問題，進而優化供應鏈管理，降低成本，提高盈利能力[5]。

5"大數據應用面臨的挑戰及對策

5.1"大數據分析的復雜性

大數據分析在財會領域的應用雖然具有巨大的潛力，但其復雜性也是不容忽視的。數據的處理和分析，需要極高的技術能力和專業工具。財會數據通常來源于多個不同的系統，如ERP系統、財務軟件、銀行交易平臺等，這些數據不僅量大，而且類型繁多，涉及的結構化、半結構化和非結構化數據形式各異，這使得對數據進行有效整合、清洗和標準化處理成為一大挑戰。大數據分析通常依賴于復雜的算法模型和機器學習技術，需要處理的數據量和維度遠超傳統財務分析方法。傳統的財會人員多采用人工審核、比對賬目等方式進行財務分析，而大數據分析則需要通過智能算法進行海量數據的即時處理，這不僅需要更強的計算能力，還需要財會人員具備跨學科的技術知識，掌握數據科學、統計學、人工智能等領域的基礎知識。另外，傳統的財會方法與大數據技術的融合面臨較大難度，財會人員長期依賴的手工操作和基本的財務軟件，無法滿足大數據處理需求。因此，企事業單位需要在人員培訓、技術引進、系統升級等方面進行投入，推動傳統財務管理向數據驅動型決策轉型。同時，財會部門需要加強與IT部門的協作，確保大數據技術的正確實施和應用。

5.2"數據質量與安全問題

在大數據應用中，數據的準確性、完整性和一致性直接決定了分析結果的可靠性。如果數據源不準確或存在缺失，會導致錯誤的決策。由于財會數據來自不同的系統和部門，數據在采集、傳輸和存儲過程中容易出現不一致的問題，尤其是在多平臺集成和跨部門協作時。為了保證數據質量，企事業單位需要建立嚴格的數據管理流程，采用自動化工具進行數據清洗與校驗，確保所有數據來源的準確性和一致性。此外，企事業單位在處理大規模財務數據時，會涉及敏感的個人信息、商業機密和財務數據，如果沒有有效的安全措施，會導致數據泄露、黑客攻擊或信息濫用。例如，未經授權的人員訪問財務數據、數據存儲不當或傳輸過程中缺乏加密保護，都會給企事業單位帶來嚴重的安全隱患。為解決這些問題，企事業單位需要加強數據安全管理，實施嚴格的訪問控制和權限管理，采用先進的加密技術保護敏感數據，并定期進行安全審計和風險評估，確保數據的安全性和隱私保護[6]。

5.3"技術與人才的短缺

大數據分析、機器學習、人工智能等技術的應用，需要具備深厚技術背景的專業人才。目前，大數據領域的專業技術人才相對匱乏，高技能人才通常需要具備數據科學、統計學、編程技術等復合型能力，而這些技能在傳統財會行業中并不常見。另外，財會人員與大數據技術的適應問題也是一大挑戰。傳統的財會工作模式，多依賴于手工操作和基礎的財務軟件，而大數據技術涉及的算法模型、數據處理流程和分析工具較為復雜，許多財會人員缺乏相關技術背景。這就要求財會部門不僅要招聘具備大數據能力的人才，還需通過培訓提升現有財會人員的技術素養，使其能夠熟練運用大數據技術進行日常財務分析和決策。企事業單位可以通過與高校、培訓機構合作，開展人才培養計劃，同時加強內部人才的技能提升和轉型。積極鼓勵財會人員學習數據分析和編程技術，使其更好地與大數據技術融合，共同推動企事業單位財務管理的數字化轉型。

6"結語

總之，大數據為財會監督提供了全新的視角與工具，助力企事業單位提升財務透明度、風險管理能力與決策質量。然而，在實際應用過程中，企事業單位必須應對數據分析的復雜性、技術人才短缺、數據安全隱患等挑戰。通過加強技術培訓、完善數據管理機制與建立有效的安全防護體系，企事業單位可以更好地應對這些挑戰，促進財會監督與大數據技術深度融合，最終推動企事業單位財務管理的數字化轉型。

參考文獻：

[1]陳虎，趙旖旎.數智化時代的財會監督[J].財務與會計，2023（22）：9-12.

[2]徐巧花.對新時代企事業單位內部財會監督的再認識[J].企事業單位改革與管理，2021（14）：155-156.

[3]張軼妹，馬芬芬.大數據審計視角下加強對企事業單位的財會監督路徑探析[J].西部財會，2023（7）：67-70.

[4]麻苗苗.應用大數據技術手段開展財會監督的路徑探索[J].中國電子商務，2023（5）：65-67.

[5]徐誠，邱玉新，周攀，等.大數據背景下的企事業單位財會監督實踐——以湖北文旅集團為例[J].財政監督，2023（18）：99-104.

[6]張曉峰.大數據技術在國有企事業單位財會監督中的應用與挑戰[J].當代會計，2023（17）：114-116.

［作者簡介］劉芹（1992—），女，漢族，山東濟南人，本科，研究方向：全面預算管理、一般公共預算資金投入。