基于大数据的财务管理研究

发表时间：2020-12-09T03:36:32.156Z 来源：《学习与科普》2020年12期 作者： 刘玙琪 王静静

[导读] 会计理论界与实务界和企业管理界的有识之士应当密切关注大数据信息技术对企业财务管理的影响。武汉东湖学院 湖北省武汉市 430200

摘要：在当前大数据飞速发展的时代背景下，通过对财务领域和大数据理论的重点研究，探讨两者的交叉领域，研究大数据信息技术与财务管理结合下对挖掘深层次内部财务管理需求及财务管理实践的意义和作用，从而解决大数据背景下产生的新问题，改善企业传统的财务决策模式，利用大数据提升财务管理水平并为之带来新的思路。 关键词：大数据；财务管理；企业管理

大数据的发展是企业财务管理职能得以充分发挥的必要条件，而企业财务部门全面精细化的充分利用则是推动企业更好地创造价值和增加财富的重要构成条件。会计理论界与实务界和企业管理界的有识之士应当密切关注大数据信息技术对企业财务管理的影响。 一、大数据与企业财务管理

将大数据思想和技术与财务管理相结合，可以从以下几个方面为企业的发展提供新的契机。 （一）提升企业预测力，抓住竞争先机

在大数据的背景下，财务管理中需要获取和处理的数据边界得到了更大程度的外延，即数据范围从本企业内部延伸到企业外部甚至是行业外部；数据类别包含结构化和非结构化，数据内容扩大到整个运营价值链、市场与竞争对手以及其他因素。所有这些都突破了原先在传统产业链中存在的上下游信息壁垒。这种大数据技术的利用有利于财务精细化管理优势的充分发挥，能够通过多角度的分析，把握用户的需求、揭示探索潜在的变化规律，帮助决策者提高商业敏感度，从而在激烈的市场竞争中占据先机。例如，在当前多媒体传播手段下，很多中小企业利用抖音、微博等社交媒体信息准确把握对类似“网络红人”的广泛关注程度，并按照时间段、用户画像、流量等分类邀请不同类别的红人推广其产品，目前很多国产美妆产品利用流量明星IP效应在竞争非常激烈的美妆市场中获得关注提高销量就是典型的案例。 （二）提高管理者决策能力，增强企业核心竞争力

大数据技术的分析由于本身数据量接近全量样本，这使得大数据分析的结果比传统分析方法更趋近于客观事实，从而大大提高预测分析的精确性。另外，由于基于大数据的分析平台从技术上解决了解析不同来源不同类型的数据集合问题，能够实现传统抽样分析无法实现的功能（例如消费者画像、年龄地域区分、用户忠诚度等），因此大数据解决方案可以弥补传统的数据处理和分析技术的缺陷。以淘宝网为例，消费者可能在淘宝网站上浏览了多个产品，但未进行购买，此时，消费者虽然没有完成最终购买行为，但该用户的行为轨迹（包括浏览时间、商品类别和子分类、关键词等）都已经被大数据平台记录，同时通过分析能够及时反映出该消费者的潜在消费点和消费习惯，淘宝平台会根据分析出的数据向消费者推荐可能引起消费者购买欲望的其他产品，甚至提供比价等功能。大数据平台通过使用预测模型和学习分析，能够帮助企业提高对客户购买行为的洞察力，甚至引导客户的消费行为。而财务部门也可以更好地根据这些数据分析和洞察，预测销售趋势和运营方向，创新商业模式，从而提升核心竞争力，增加财务管理对企业运营的优势。 二、大数据时代财务管理面临的挑战

大数据推动企业财务管理发展的同时，也带了一系列的挑战。 （一）企业在财务信息系统上的投入不足

要充分应用大数据进行数据挖掘和分析，前提都必须建立一个可以进行信息互通共享的数据平台。这种数据平台可以处理传统数据库难以解决的大流量、非结构化数据，最终提高财务管理对企业的价值贡献度。但是一套完整的大数据分析平台需要企业前期进行不菲的资本投入，且从需求提出到自定义化开发、平台调试到最后建立，需要投入大量的时间成本和人力成本。而现实的情况是，很多企业特别是中小企业在涉及非业务性资本投入时，往往忽视长期利益，只关心短期成本的增加，从而使信息系统建设进程缓慢或者处于“打补丁”的状态。

另外，即使是通过外包或自有力量在现有技术系统基础上对原系统升级扩展等方式满足升级成大数据技术平台的手段，也可能包含较大的后续成本投入。一旦企业现有系统无法与新接入系统兼容，就会影响原系统架构的更新，降低整体运行的稳定性。当企业现有系统被供应商实质上锁定时，那么后期的升级维护也需要受制于该供应商的产品。而财务信息系统作为企业重要的信息系统，安全性和稳定性是升级换代或数据对接时需要考虑的第一要务，上述这些基于现有系统改造的潜在成本，长期来看不但未必为节省企业成本，而且可能会得不偿失。

（二）大数据管理人才匮乏

大数据正飞速发展并逐步走向成熟，但如何将大数据真正应用于财务领域或其他专业领域需要更多技术和专业人才的广泛参与。由于财务是一个典型应用数据进行研究和工作的职业，财务人员必将在未来大数据应用特别是数据分析中发挥重要作用。正如著名全球专业招聘咨询公司Morgan McKinley的职业经理人所说：“在企业招聘环节企业对于候选人的技能需求上，我们已经注意到了显著的转变，虽然专业知识和技能对财务岗位仍然是至关重要的，但同时，对大数据分析的能力要求已经开始越来越高”。我们在未来对于这种跨学科的专业人员需求的转变将更为深入。由于大数据技术的复杂性和专业性，对数据平台的开发以及对数据集的分析处理需要同时具有深度技术专业知识和高级分析能力的数据专业人才。但是目前市场上大数据专家人才非常紧缺，而同时具有财务和数据知识的跨专业人才更是匮乏，所以如何培养和发掘相关管理人才，是当务之急。 （三）业财结合需求的新挑战

在数据驱动决策的发展过程中，财务人员必须学会更多地注入客户行为分析、分类管理和维护等分析方法，以及更多的企业管理、市场营销等跨学科知识，才能帮助企业利用大数据。例如，在企业面临低成本还是差异化的选择时，财务人员必须提供更充分的信息支撑进行预判。高需求客户虽然能够提高客户单价，但未必产生规模效应，同时，由于为了满足高需求客户而开发的定制化额外成本，以及高昂的售后服务需求、退货成本、严格的交货计划或是其他非标准需求等等，都会导致高需求客户的毛利可能会被极大地缩小，从而压缩盈利空间。这种情况下，如何对固定成本和变动成本进行分类，计算出企业的边际贡献，从而实现利润最大化；结合企业上下游的信用期管理以及其他融资渠道，企业的现金流能否支撑此时的战略调整；此外，目前消费者品牌忠诚度、客户信息、供应商及渠道等实际情况和行业数据，都是财务人员需要与业务人员深入探讨的内容。充分理解业务，充分利用大数据技术手段，这种需求为未来财务行业的发展提出了更大的挑战和更高的要求。为了应对这个挑战，我们更需要以积极的心态和全局性的思维方式接纳新的技术，拥抱大数据给我们带来的变化 结语

大数据技术运用于企业财务管理，从价值提升上具有必要性，在技术上和发展阶段上具有可行性。大数据作为未来企业财务管理的一种高效的技术手段，从企业价值提升的角度出发，围绕财务管理的原则和企业管理的具体应用，结合符合企业自身特点的模型进行落地，必将为企业财务管理在企业管理中发挥更大效能插上技术的翅膀。 参考文献：

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