大數據技術在企業財務會計信息質量提升中的應用探究

doi： 10.3969/j.issn.1673-0194.2025.16.031

[中圖分類號]F275；TP399 [文獻標識碼］A [文章編號]1673-0194（2025）16-0094-03

0 引言

大數據技術憑借其能夠處理海量信息、兼容多樣數據形式的特征優勢，對各領域信息處理與價值挖掘的方式產生了較大的影響。在企業財務會計領域，大數據技術的應用能突破傳統報表的限制，有效處理復雜的財務數據流，從而精確發現數據之間的關聯并識別變化趨勢。這不僅極大地拓展了會計信息的廣度，提升了信息的實際應用價值，還對確保數據真實可靠和完整無缺提出了更嚴格的要求。面對這場由數據驅動的變革浪潮，企業主動并有效運用大數據技術，深入理解它給整個財務信息處理流程帶來的積極影響與新的挑戰，已成為其構筑信息質量新優勢、塑造財務核心競爭力的關鍵所在。

1企業財務會計信息質量提升中應用大數據技術的價值

1.1有助于推動財會職能轉型升級

在傳統工作模式下，會計工作主要集中于業務發生后的記錄和基礎計算，給企業帶來的價值較為有限。相比之下，大數據技術能夠驅動財會部門從“數字搬運工”轉向“價值創造者”，使財務人員能夠深入分析數據背后的業務原因和影響因素，從而對企業的運營狀況形成更全面、更深入的認識，并能進行面向未來的預測。這種轉變不僅增強了財務信息在決策支持中所起的作用，還促使財會工作的核心內容轉向創造價值的分析和戰略支持層面，使其成為驅動企業管理能力提升的重要力量，實現了自身定位的徹底更新。

1.2有助于支撐企業內部決策優化

高質量的財務會計信息是企業決策的生命線。傳統信息在及時性、相關性和前瞻性上的局限，常導致決策滯后或偏離實際。大數據技術能深度挖掘經營數據間的關聯與趨勢，形成更全面、動態的決策全景畫卷。這為企業管理者提供了精準識別機會、發現潛在風險的洞察力，大幅提升了企業資源配置和戰略部署的科學性，有效避免了“盲人摸象”式的決策陷阱，是企業高效運作的關鍵支撐[1]。

1.3有助于提升大環境下企業的競爭力

在如今瞬息萬變的商業環境中，企業的市場反應速度與決策精度將直接決定發展的成敗。大數據技術賦能財務會計信息質量提升，將促使企業敏銳地捕捉市場動向，洞察客戶偏好變化，優化供應鏈，并能迅速預警潛在風險。這實質上是將海量的企業數字信息轉化為精準的決策優勢和敏捷的行動力，大幅度提高了企業在成本控制、風險規避和應對市場不確定性方面的能力，構成支撐其競爭發展核心優勢的重要財務基礎。

2大數據技術在企業財務會計信息質量提升中應用面臨的挑戰

在財務會計領域應用大數據技術雖然能提升信息的潛在價值，但也帶來了明顯的挑戰。首先，海量數據涌入與關鍵信息提取之間難以平衡。大數據時代，企業面臨著多源、大量且類型各異的數據，有效篩選和清洗出真正有價值的財務核心數據復雜度較高且成本高昂，若處理不當，極易導致信息冗余或關聯性缺失等問題，影響信息的相關性和決策判斷。其次，信息安全和數據泄露風險增加。大數據時代背景下，集中存儲的核心財務數據的保密性和完整性至關重要，系統漏洞、操作失誤或惡意攻擊均會引發數據泄露或被竄改，直接威脅信息的真實性和安全性，從而影響利益相關者的信任[2]。最后，缺乏統一的數據處理標準。目前，數據采集范圍、清洗規則、分析模型構建及結果解釋方面尚未形成統一標準，導致數據處理過程及輸出結果難以被有效驗證和相互比較，大大降低了會計信息的可靠性和一致性。

3大數據技術在企業財務會計信息質量提升中應用的策略

3.1構建統一架構，夯實數據基礎

構建穩固、統一的數據基礎架構是用好大數據技術的首要前提。其重點在于構建一個集成化的數據存儲與管理平臺，并制定統一的數據規則。

一方面，企業應推進核心數據平臺的整合與部署。對此，企業必須打破以往財務、業務、供應鏈等系統信息割裂、聯系不緊密的局面。這可以通過構建企業級數據庫，為內外部各類原始數據提供一個統一的、可擴展的集中存儲空間。同時，在技術層面，可采用高兼容性設計方案，確保能夠便捷地與現有各個業務系統及外部數據接口相連接，從而實現數據的自動化、低延時融合與處理，為后續深人的數據分析提供完整、一致的“單一信息視圖”。

另一方面，應在全企業范圍內建立并嚴格執行統一的主數據管理與元數據規范。這是確保數據語義清晰、可比可信的核心。企業要明確定義并管理好關鍵的財務和業務主數據（如客戶、供應商、產品、科目、成本中心等）的編碼規則、屬性定義、更新流程與責任主體。同時，企業還應建立完善的元數據管理機制，清晰記錄每一份數據的業務含義、采集源頭、處理歷史、質量狀態等信息。這套統一的“數據定義字典”和“數據說明書”為跨部門、跨系統的數據理解與整合提供了共同語言，極大減少了數據整合過程中的歧義與摩擦，是后續高質量清洗、分析數據與報告的根本保障。

3.2強化清洗治理，提升原始數據質量

高質量的數據分析結果離不開源頭數據的真實可靠。因此，企業需要在數據產生的初始環節嚴格管控，確保財務信息真實、完整。

一方面，企業需要建立詳細的數據清洗規則并設置多層檢查和驗證的步驟。企業應依據財務數據的特點和質量要求，明確制定不同類型數據的清洗規則[3]，具體包括明確強制性的格式校驗（如金額格式、日期有效性）、邏輯一致性檢查（如借貸平衡、科目層級匹配），以及基于業務規則的校驗（如單價合理性、費用歸屬邏輯）。這些規則需要嵌入數據流處理引擎，實現大批量數據的自動化篩選和初步的錯誤修正。同時，對于關鍵的財務信息，如涉及總賬科目或者重要的客戶和供應商的數據，企業還需要采用系統自動交叉比對數據或者人工抽查審核的方式進行再次確認，從而盡可能減少原始數據中存在的缺項以及自相矛盾問題。

另一方面，企業應建立高效的數據異常識別與閉環處理機制。清洗規則在運行過程中通常會識別出異常數據點或潛在可疑記錄，此時就需要對這些“異動”進行系統性的跟蹤與管理：自動化工具需要準確定位問題數據，清晰標注其類型（格式不符、邏輯沖突、缺失等）、來源及可能影響，并形成詳細的異常清單報告。更重要的是，企業需要設置明確的責任流轉與聯動修復機制，將問題清單依據責任部門（如業務錄入部門、財務核算組等）快速派發，要求限時核查原因（是錄人錯誤、系統故障，還是規則理解偏差）并完成數據修正或補充；修復結果需要及時反饋并重新進入清洗流程驗證。這種“發現一定位一反饋一修復一復核”的閉環管理模式確保了發現的問題得到根本性解決，能夠有效堵塞數據質量漏洞，顯著提升數據整體的可信度與一致性，夯實高質量分析的基礎。

3.3深化智能應用，驅動分析預測

釋放數據深層價值的關鍵在于系統化部署智能分析工具并驅動業務決策。其核心在于構建預測性模型和智能輔助系統，實現信息可預見與決策支持智能化。

第一，深度開發并應用基于機器學習的風險預測模型。針對財務核心風險點，如現金流波動、信用風險、成本異常，應設計專屬算法模型，具體做法是導入大量歷史財務數據（發票流水、付款周期）與關聯業務變量（訂單履約率、市場景氣指數），訓練模型識別復雜風險模式與早期信號。技術落地時，模型應無縫嵌入現有財務系統，實現對企業運營數據的持續學習與自動監控。一旦捕捉到潛在風險指標，如付款延遲集中出現、特定成本項偏離閾值，系統就會自動觸發預警機制及預置應對方案建議，如收緊信用制度、啟動應急融資渠道，變事后補救為事前干預，顯著提高財務穩健性與響應敏捷度。

第二，構建業務場景驅動的智能決策輔助系統。在具體實踐中，企業應依據核心業務訴求建立動態經營模擬沙盤，利用歷史數據與實時參數，通過回歸分析、蒙特卡洛模擬等方法，智能生成多套資源配置方案并量化其預期財務影響，如投資回報率（ RenmOn InvestmentROI）測算、盈虧平衡點變化等。同時，企業也可以結合可視化圖表展示不同方案下關鍵經營指標可能的變化趨勢，如收入曲線、資金需求波動，使管理者在真實數據的支持下能夠更清楚地看到各個選擇的潛在回報和風險，從而提升戰略決策的精準度與前瞻性。

3.4健全風控體系，筑牢合規根基

將嚴格的風險管控機制深植于大數據應用全流程，是保障財務信息合法性與可信賴性的根基。企業內部應建立覆蓋數據全生命周期的權限治理和貫穿業務運行的安全審計防線。其重點在于實施細顆粒度的數據訪問權限控制和全鏈條操作留痕。企業應依據崗位職責明確劃分數據敏感層級與操作權限邊界，借助動態身份認證與加密手段，確保僅授權人員可接觸特定密級的財務數據。所有用戶對核心財務數據的查詢、導出、修改操作均強制實時記錄詳細日志，包括操作人、時間節點、內容摘要及終端信息，形成不可竄改的“電子審計軌跡”。同時，企業可以引入基于行為的異常監控算法，對非常規時段訪問、高頻次下載敏感文件等行為實時分析報警，由安全團隊快速介入核查。這套精密權限控制與全景行為追蹤機制如同為數據資產設置了權限“閘門”和操作“探照燈”，能夠從源頭遏制越權操作與惡意竄改風險[4]。

另外，企業還要構建嵌入業務流程的自動合規校驗引擎與跨職能復核機制，在關鍵數據處理節點預設多維度合規規則庫，如會計準則條目、稅法條款、上市披露規范等。系統在執行運算或生成輸出前自動觸發規則比對，如收人確認時點校驗、關聯交易披露完整性檢查，對疑似違規點自動標紅攔截并生成診斷報告。最重要的是，要設立跨部門（財務、內審、法務）聯動的關鍵輸出聯合審閱制：財務人員完成初步編制后，觸發系統將待審報告及規則校驗結果同步推送至審計與法務端口，要求三方在限定周期內獨立核查反饋，系統自動整合三方意見并記錄爭議解決路徑。這種“機器預篩 + 人工聯防”的雙重過濾實現了對重大合規風險的動態捕捉與聯合狙擊，確保財務信息的產出過程與結果經得起內外部檢驗。

3.5融合跨界能力，培養復合型人才

會計人員精進的數據挖掘與專業判斷能力，是保障海量數據轉化為可靠、有價值財務信息的關鍵基石[5]。企業需要系統性設計財務人員大數據技術培訓方案。一方面，分階段開設階梯式實訓課程：初期普及數據分析工具操作，如結構化查詢語言（StructuredQueryLanguage.SQL）查詢、Python基礎、可視化軟件應用；中期深化業務場景應用，如指導運用機器學習模型解讀風險預警、掌握預算預測工具聯動業務指標；后期嵌入真實項目實戰，使其參與銷售波動歸因分析、供應鏈成本優化建模。另一方面，建立技術導師制與內部認證體系，由數據專家定期輔導實操，以項目成果和技能考評認證學習成效。

與此同時，職業道德與數據倫理的日常滲透也非常重要。企業在技術培訓中應加強合規案例教學，如數據竄改的審計痕跡、算法錯誤引發的問題等。同時，企業應制定明確的大數據應用操作規則和數據安全保密承諾書，要求全員簽署并納人考核。更重要的是，企業應推動財務部門與技術、風控部門開展常態化的項目合作，促使各部門在實際協作中相互理解并增強責任感。通過這種結合技術能力、道德要求和跨部門協作的培養方式，企業能培養出既懂數據分析又遵守職業規范的財務人才，從而為財會工作的創新改革提供源源不斷的動力。

4結束語

大數據技術為提升財務會計信息質量提供了全新的思路與工具，但也伴隨著技術門檻與治理挑戰。通過構建堅實的數據基座、強化清洗治理、深化智能分析、健全風控體系及培養復合型人才等策略的實施，企業能夠系統性地解決問題，把大量復雜的數據變成更準確、更有預見性的財務分析結果。這些融合技術與管理的實踐驅動著財務職能從傳統記錄邁向價值創造，為企業應對復雜環境、優化資源配置、增強市場信任提供了堅實支撐。

主要參考文獻

[1］王丹.大數據視域下企業會計信息質量研究［J」.財會學習，2022（17）：75-77.

[2]高萌.大數據時代下企業會計信息質量的提升策略研究[J]消費與品牌傳播，2025（3）：82-84

[3]林方里.大數據背景下財務會計信息質量提升路徑探析[J]老字號品牌營銷，2025（1）：52-54.

[4］周晶瑩.大數據視域下企業財務會計信息質量研究［J]：中國物流與采購，2023（4）：100-101.

[5]楊艷杰.大數據背景下企業會計信息質量研究［J].投資與創業，2021（16）：119-121.