大數據環(huán)境下企業(yè)財務管理的風險與對策初探

邊璟

摘要：隨著大數據的興起和發(fā)展，數據以前所未有的速度快速增長，對社會各個領域都產生了非常大的影響。大數據既是企業(yè)的發(fā)展機遇，同時也給企業(yè)帶來了巨大的挑戰(zhàn)。在大數據環(huán)境下，企業(yè)財務管理人員能否有效運用大數據技術，從龐大、多維的數據中捕捉和提取到有用的數據和信息，對有關事項和問題做出精準判斷和預測，這些都對提高企業(yè)經營管理水平和市場競爭實力具有重要的意義。然而大數據環(huán)境下，由于受到財務管理人員對龐大且多樣化數據采集、分析的有效性等影響勢必會產生一定的風險。因此，研究大數據環(huán)境下企業(yè)財務管理的風險及防范對策對于改進企業(yè)財務管理工作具有一定的意義。

關鍵詞：大數據；風險；對策

一、大數據的含義及對企業(yè)財務管理的影響

根據互聯網數據中心對大數據的定義，大數據是通過更加經濟、有效地從高頻率、大容量、不同結構和類型的數據中獲取價值而設計的新一代架構和技術，用以描述和定義信息爆炸時代產生的海量數據，并命名與之相關的技術發(fā)展與創(chuàng)新。大數據具有數據量大、種類豐富、價值高且密度低和實時獲取四個主要特點。具體來說，數據總量極其龐大，預計2025 年我國總數據量將達到48.6ZB 的規(guī)模；數據種類豐富多樣，數據中既包含結構化數據，也包含半結構化數據和非結構化數據，其中圖片、圖像、音頻及視頻等非結構化數據將會超大規(guī)模增長；數據價值高且價值密度低，不相關的海量數據聚集起來，將會產生較大的應用價值；能夠實現實時獲取數據，對數據取得具備實時、快速和高效的特性。大數據時代，對企業(yè)而言，可以運用相關技術從龐大、多維的數據中捕捉和提取到有用數據和信息，對有關事項和問題的判斷及預測更加精準，從而做出科學準確的決策，提高企業(yè)核心競爭力。然而在大數據環(huán)境中，無論數據的類型還是數量都有了質的擴展，財務管理既會受到財務人員對海量數據是否有效獲取以及運用的分析技術的影響，又會受到數據質量高低的影響，并由此產生一系列風險，主要表現在數據獲取和質量風險、數據分析風險和數據安全風險三個方面。

二、大數據環(huán)境下企業(yè)財務管理風險

（一）數據獲取和質量風險

數據獲取和質量風險主要是指對數據獲取過程中，能夠取得的數據范圍、數據質量等因素導致不能掌握全面情況從而影響經營決策的風險。具體而言，一是能否全面獲得相關外部數據。外部數據中，例如合作對象的真實財務信息、負債規(guī)模、納稅狀況，客戶的消費支出、區(qū)域分布等，這些數據的取得將有助于企業(yè)準確判斷合作對象的經營狀況、及時研究客戶需求偏好并有針對性地推出讓客戶滿意的產品，對企業(yè)的經營發(fā)展具有極為重要的意義。然而目前信息孤島的情況仍普遍存在，政府部門、企業(yè)、機構都在采集、占有和利用數據，但是大部分信息被各職能部門和企業(yè)、機構所獨占，沒有有效的信息資源共享機制；部分企業(yè)內部由于缺乏系統(tǒng)規(guī)劃或規(guī)劃不合理造成部門間信息不能共享；一些企業(yè)集團公司采取分散型管理模式，即分支機構獨立經營、核算，定期向集團（母公司）匯報，造成集團（母公司）與分支機構間信息不能及時傳遞和共享。二是獲取的數據質量不高。這主要是指獲取的外部數據更新不及時、內部數據人為錄入錯誤、系統(tǒng)建設存在漏洞導致系統(tǒng)間數據不能實時同步而導致數據分析結果受到影響的情況。

（二）數據分析風險

數據分析風險主要是指數據分析技術方法不當而影響到數據分析結果準確性的風險。大數據環(huán)境下，數據種類多樣化，既有結構化數據，又有大量非結構化數據；來源多樣化，既包括企業(yè)內部數據，又有大量的外部數據。而數據的關聯分析是大數據價值體現的重要環(huán)節(jié)，關聯分析程度將會直接影響到分析結果，如果財務管理人員沒有將多樣化數據充分有效關聯，勢必造成分析結果不準確或不全面。另外，數據分析結果也會受到數據分析人員分析思路、技術運用的影響。大數據環(huán)境中，數據的多樣化要求分析思路和分析技術必須及時更新，但如果數據分析人員的分析思路或分析技術運用不當勢必造成分析結果不準確。同時由于財務管理中，在完成傳統(tǒng)財務管理工作的同時投入數據關聯分析的人員力量有限，無法對所有數據進行關聯分析，財務管理人員專業(yè)素質能力有限等也會導致一定的分析風險。

（三）數據安全風險

數據安全風險指的是對數據的安全防護存在漏洞、數據使用中的人為因素所導致的數據遭受破壞、泄露的風險。大數據環(huán)境下，多樣化的數據在存儲過程中，由于企業(yè)數據安全防護存在漏洞，不法分子利用數據挖掘等技術入侵企業(yè)數據系統(tǒng)，進行數據竊取或破壞，導致數據泄露或是企業(yè)系統(tǒng)癱瘓。另外，由于財務管理人員在調取數據時人為疏忽，或是違規(guī)通過互聯網傳送涉密數據、私自將數據備份非法使用、遺失存儲設備等導致商業(yè)機密數據泄露等。大數據環(huán)境下，財務管理部門掌握著關系企業(yè)經營的核心數據，一旦數據安全出現問題則勢必給企業(yè)造成損失。

三、大數據環(huán)境下企業(yè)財務管理的風險防范對策

（一）構建集中共享的財務管理模式

一方面，自2015年國務院《促進大數據發(fā)展行動綱要》印發(fā)以來，大數據已上升為國家戰(zhàn)略，跨部門、跨地區(qū)信息系統(tǒng)共享正在逐步建立，信用、金融、企業(yè)登記等公共數據資源也將隨著政府對大數據戰(zhàn)略的實施而逐步開放，這就為企業(yè)獲取外部數據提供了有力支持。另一方面，企業(yè)應構建起集中共享的財務管理模式，打破內部壁壘，實現內部數據信息的高速有效傳遞。具體而言，集中共享的財務管理模式是指通過建立財務共享中心，對企業(yè)內部業(yè)務流程再造，將集團內部各獨立核算主體的財務業(yè)務在財務共享中心統(tǒng)一標準化進行處理。同時，財務共享中心分別對接企業(yè)各獨立的業(yè)務系統(tǒng)和外部的工商年檢、網上銀行等系統(tǒng)，實現數據自動傳導，并在集團內部提供共享服務。在這種模式下，財務共享中心集中了企業(yè)內部各獨立單元的數據信息，有效打破傳統(tǒng)模式下信息傳遞的內部組織邊界。同時在集中共享的財務管理模式下，財務管理人員的角色將從會計核算處理轉變?yōu)槠髽I(yè)決策分析，為企業(yè)創(chuàng)造更多的價值。

（二）注重專業(yè)人才培養(yǎng)

大數據環(huán)境下，對企業(yè)財務管理人員的綜合素質要求更高。事實上，大數據效能的發(fā)揮主要還是由財務管理人員通過有效的采集、分析而實現，大數據環(huán)境下的企業(yè)財務管理人員不但要有扎實的財務知識，還要具備大數據思維和大數據應用技術。一方面，企業(yè)要有效整合內部資源，選拔內部優(yōu)秀員工和年輕業(yè)務骨干建立專業(yè)化的數據分析團隊，對財務管理人員進行定期的技能培訓，并對典型案例定期開展交流研討，不斷提升財務管理人員的素質水平。另一方面，企業(yè)在招聘新員工時，要制定嚴格的考察標準，將綜合素質高、學習能力強的優(yōu)秀人員引入財務管理團隊中。這樣才能充分有效挖掘大數據價值，不斷提升企業(yè)綜合競爭力。

（三）加強數據安全控制

對企業(yè)而言，提高大數據環(huán)境下企業(yè)數據安全性，應重點關注完善內部控制、加強網絡攻擊防范兩個方面。一方面，企業(yè)要完善內部控制。企業(yè)要圍繞數據采集、分析、使用全流程制定大數據環(huán)境下財務數據管理的具體內控制度，從制度層面保障數據的安全性和數據使用的規(guī)范性。同時，要強化訪問限制和內部監(jiān)督，對核心數據要限制可訪問人員的范圍，強化對數據訪問和使用全過程的實時監(jiān)督。另一方面，企業(yè)要加強網絡攻擊防范。企業(yè)要提高財務管理人員的風險防范意識，對來源不明的軟件或程序不得在辦公電腦中安裝和運行，禁止外部計算機接入數據中心網絡，同時企業(yè)要針對可能存在的網絡攻擊，建立具備實時監(jiān)測預警和事后追溯的動態(tài)網絡安全控制體系，維護大數據的安全運行。

四、結語

大數據環(huán)境下，龐大和多維的數據對企業(yè)既是機遇也是挑戰(zhàn)，企業(yè)應根據自身的實際狀況對大數據環(huán)境下財務管理中存在的風險制定相應的防范和應對策略，提高企業(yè)對大數據的有效應用，從而實現企業(yè)經營水平和市場競爭實力的不斷提升。

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