陳 虎（博士），楊利明

一、引言

數(shù)字經(jīng)濟(jì)加速了行業(yè)的變革與創(chuàng)新，改變了企業(yè)傳統(tǒng)的商業(yè)模式與運(yùn)營(yíng)需求，而面對(duì)企業(yè)經(jīng)營(yíng)者日益復(fù)雜、多維、多變的要求，財(cái)務(wù)人員卻疲于應(yīng)對(duì)，大量的手工業(yè)務(wù)、冗雜的數(shù)據(jù)處理工作更讓財(cái)務(wù)人員深陷窘境。為了順應(yīng)時(shí)代發(fā)展變化，洞察企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況與市場(chǎng)變化趨勢(shì)，越來(lái)越多的企業(yè)希望通過(guò)數(shù)據(jù)分析技術(shù)降本增效，提升財(cái)務(wù)的數(shù)據(jù)信息挖掘能力，以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策，提高財(cái)務(wù)管理水平，實(shí)現(xiàn)企業(yè)的精細(xì)管理與價(jià)值創(chuàng)造。

數(shù)據(jù)分析作為一門(mén)科學(xué)，最早由美國(guó)統(tǒng)計(jì)學(xué)家Tukey[1]于1962年正式提出，他認(rèn)為數(shù)據(jù)分析及其中的統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)必須具備科學(xué)特征而非數(shù)學(xué)特征，數(shù)據(jù)分析的本質(zhì)是經(jīng)驗(yàn)科學(xué)，即可以不斷地通過(guò)實(shí)驗(yàn)以獲得知識(shí)的過(guò)程。伴隨著數(shù)據(jù)分析科學(xué)的不斷發(fā)展，越來(lái)越多的研究聚焦于數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用價(jià)值。如Moll等[2]研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)據(jù)分析等技術(shù)可以顯著提高財(cái)務(wù)的可見(jiàn)性，能夠?qū)ω?cái)務(wù)管理起到及時(shí)干預(yù)的作用，極大地減少財(cái)務(wù)人員的任務(wù)數(shù)量，而財(cái)務(wù)人員需要盡快學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析技術(shù)，及時(shí)跟上時(shí)代變化，為企業(yè)創(chuàng)造新的附加值。同時(shí)，數(shù)據(jù)分析也是眾多企業(yè)和機(jī)構(gòu)關(guān)注的焦點(diǎn)，麥肯錫全球研究院（McKinsey Global Institution，MGI）強(qiáng)調(diào)，數(shù)據(jù)本身的價(jià)值是有限的，而數(shù)據(jù)分析的價(jià)值將不斷被放大，數(shù)據(jù)分析不止于分析結(jié)果，其將驅(qū)動(dòng)企業(yè)實(shí)現(xiàn)新的商業(yè)模式的探索和突破[3]。

本文認(rèn)為，數(shù)據(jù)分析是利用數(shù)據(jù)分析技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理以獲取有效信息，達(dá)到科學(xué)思考和決策的過(guò)程，包括數(shù)據(jù)探索和數(shù)據(jù)算法。數(shù)據(jù)探索是運(yùn)用專(zhuān)業(yè)的統(tǒng)計(jì)方法對(duì)數(shù)據(jù)的特征與分布進(jìn)行呈現(xiàn)，以基礎(chǔ)分析方法獲得對(duì)于數(shù)據(jù)的初步認(rèn)識(shí)，幫助財(cái)務(wù)人員掌握數(shù)據(jù)的特征、關(guān)聯(lián)性及分布規(guī)律；數(shù)據(jù)算法是基于數(shù)據(jù)創(chuàng)建算法模型的計(jì)算過(guò)程，對(duì)海量數(shù)據(jù)開(kāi)展深度信息挖掘，從而在經(jīng)營(yíng)管理中發(fā)揮數(shù)據(jù)的深度價(jià)值。因此，將數(shù)據(jù)分析應(yīng)用于財(cái)務(wù)領(lǐng)域十分必要，用數(shù)據(jù)提煉企業(yè)管理思維，形成符合企業(yè)價(jià)值訴求的思路和方法，賦能企業(yè)的智慧成長(zhǎng)。

二、數(shù)據(jù)探索與數(shù)據(jù)算法

（一）數(shù)據(jù)探索的原理與應(yīng)用

數(shù)據(jù)探索是基于數(shù)據(jù)樣本，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行解釋性的分析工作。數(shù)據(jù)探索旨在描述數(shù)據(jù)的形態(tài)特征并解釋數(shù)據(jù)的相關(guān)性，幫助企業(yè)準(zhǔn)確掌握數(shù)據(jù)的分布規(guī)律與發(fā)展趨勢(shì)，洞察其中可能存在的問(wèn)題。對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)與分析，不僅可以凸顯數(shù)據(jù)的特征，逐步形象化數(shù)據(jù)的變化趨勢(shì)，有效衡量指標(biāo)水平，還能夠發(fā)現(xiàn)存在的問(wèn)題，并挖掘產(chǎn)生問(wèn)題的原因及采取相應(yīng)措施，為下一步的數(shù)據(jù)算法工作奠定良好的基礎(chǔ)。當(dāng)然，數(shù)據(jù)價(jià)值不全都深藏于數(shù)據(jù)之中，并非必須通過(guò)復(fù)雜的算法才能進(jìn)行挖掘，一些情況下，以基礎(chǔ)的統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)與工具也足以發(fā)現(xiàn)規(guī)律，獲得洞見(jiàn)。數(shù)據(jù)探索具體包括以下三個(gè)方面：

1.描述性統(tǒng)計(jì)。財(cái)務(wù)人員可以從集中趨勢(shì)、離散趨勢(shì)、分布形態(tài)三個(gè)方面對(duì)數(shù)據(jù)特征進(jìn)行刻畫(huà)：常見(jiàn)的衡量樣本數(shù)據(jù)集中趨勢(shì)的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)包括平均數(shù)、中位數(shù)和眾數(shù)等，衡量離散趨勢(shì)的指標(biāo)包括極差、標(biāo)準(zhǔn)差及方差等，衡量分布形態(tài)的指標(biāo)包括峰度和偏度。例如，在計(jì)算公司資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率時(shí)，會(huì)選擇一定時(shí)期內(nèi)的銷(xiāo)售收入凈額與平均資產(chǎn)總額（資產(chǎn)總額年初數(shù)與年末數(shù)的平均值）來(lái)計(jì)算，以衡量銷(xiāo)售水平與資產(chǎn)投資規(guī)模之間的配比情況。

2.推斷性統(tǒng)計(jì)。財(cái)務(wù)人員通常無(wú)法收集到針對(duì)某一業(yè)務(wù)的所有數(shù)據(jù)，難以對(duì)該項(xiàng)業(yè)務(wù)的運(yùn)營(yíng)情況展開(kāi)分析，推斷性統(tǒng)計(jì)方法則能夠有效解決這一問(wèn)題。推斷性統(tǒng)計(jì)通過(guò)抽取樣本進(jìn)行測(cè)量，并可以根據(jù)獲得的樣本數(shù)據(jù)對(duì)所研究對(duì)象的總體特征進(jìn)行推斷[4]。該方法能夠幫助財(cái)務(wù)人員利用樣本數(shù)據(jù)來(lái)推斷總體特征?；谘芯繉?duì)象的分布情況，可以采用推斷統(tǒng)計(jì)的方法從總體中抽取樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，包括參數(shù)估計(jì)和假設(shè)檢驗(yàn)。例如，企業(yè)的財(cái)務(wù)人員可利用假設(shè)檢驗(yàn)的方法分析企業(yè)不良資產(chǎn)產(chǎn)生的原因。

3.相關(guān)性統(tǒng)計(jì)。相關(guān)性分析是研究?jī)蓚€(gè)或兩個(gè)以上隨機(jī)變量之間相關(guān)關(guān)系的統(tǒng)計(jì)分析方法，主要包括繪制相關(guān)圖表和計(jì)算相關(guān)系數(shù)。例如，財(cái)務(wù)人員可以利用Pearson相關(guān)系數(shù)判斷總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、凈資產(chǎn)收益率、流動(dòng)資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率等多種財(cái)務(wù)指標(biāo)對(duì)上市公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的影響方向與影響程度，以基于公司的實(shí)際經(jīng)營(yíng)狀況及時(shí)防范和控制財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。

（二）數(shù)據(jù)算法的原理與應(yīng)用

算法是指一切經(jīng)過(guò)明確定義的計(jì)算過(guò)程，其將某個(gè)或者某組值作為輸入內(nèi)容，并產(chǎn)生某個(gè)或者某組值作為輸出結(jié)果，其既包含一系列解決問(wèn)題的清晰指令，也包含決定各項(xiàng)清晰指令背后的邏輯規(guī)則與方法[5]。算法可以從數(shù)據(jù)中“學(xué)習(xí)”或?qū)?shù)據(jù)集進(jìn)行“擬合”，不同的算法對(duì)應(yīng)著企業(yè)不同的信息需求，數(shù)據(jù)算法是數(shù)據(jù)價(jià)值鏈中的核心環(huán)節(jié)，面向業(yè)務(wù)需求，對(duì)采集、清洗后的數(shù)據(jù)由淺入深地進(jìn)行價(jià)值挖掘，發(fā)揮數(shù)據(jù)的作用，賦能企業(yè)財(cái)務(wù)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。常見(jiàn)的算法包括：

1.回歸算法。每一件事情的發(fā)生都有一定的因果關(guān)系，回歸的過(guò)程即是由因溯果的過(guò)程，最終得到因果關(guān)系?；貧w算法能夠基于獲取到的測(cè)試集數(shù)據(jù)建立模型，并得到自變量與因變量的關(guān)系。回歸算法一般應(yīng)用于預(yù)測(cè)分析，如財(cái)務(wù)人員通過(guò)今年的利潤(rùn)額，采用線性回歸分析得出利潤(rùn)額與時(shí)間的關(guān)系模型，從而預(yù)測(cè)明年第一季度的利潤(rùn)額。常見(jiàn)的回歸算法包括線性回歸算法和非線性回歸算法。

2.分類(lèi)算法。分類(lèi)是人類(lèi)認(rèn)知事物最基本的方法，人類(lèi)通過(guò)對(duì)復(fù)雜的事物進(jìn)行分類(lèi)，尋找規(guī)律，并根據(jù)每個(gè)類(lèi)別的特征快速識(shí)別每個(gè)具體的事物，降低被分析問(wèn)題的復(fù)雜程度，從而簡(jiǎn)化問(wèn)題。分類(lèi)不僅是認(rèn)識(shí)事物的基本方法，也可以作為數(shù)據(jù)分析的重要方法。分類(lèi)算法的基本功能是做預(yù)測(cè)。例如，商業(yè)銀行會(huì)根據(jù)客戶(hù)的基本信息情況，搭建貸款償還的決策樹(shù)，通過(guò)學(xué)習(xí)形成分類(lèi)器，對(duì)客戶(hù)未來(lái)貸款償還能力進(jìn)行預(yù)測(cè)，判斷銀行是否應(yīng)該接受其貸款申請(qǐng)。常見(jiàn)的分類(lèi)算法包括KNN算法、Logistic回歸算法、決策樹(shù)算法、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法等。

3.聚類(lèi)算法。聚類(lèi)和分類(lèi)都是把多個(gè)分散的事物歸集為不同的類(lèi)別，但聚類(lèi)的目標(biāo)只是把相似的東西聚到一起，并不需要明確類(lèi)別信息。聚類(lèi)算法可以對(duì)無(wú)標(biāo)簽樣本進(jìn)行分析，因此實(shí)際應(yīng)用十分廣泛。例如，保險(xiǎn)公司可以對(duì)平均賠付率較高的人群進(jìn)行聚類(lèi)，研究相似特征，從而達(dá)到鑒別風(fēng)險(xiǎn)、個(gè)性化定價(jià)以及識(shí)別騙保行為的目的。常見(jiàn)的聚類(lèi)算法包括K-means聚類(lèi)算法、均值漂移聚類(lèi)算法等。

4.時(shí)間序列算法。時(shí)間序列分析能夠在特定時(shí)間里對(duì)某區(qū)域進(jìn)行連續(xù)觀測(cè)形成圖像，并分析其變化過(guò)程與發(fā)展規(guī)模[6]。通過(guò)建立時(shí)間序列模型，可以根據(jù)已有的歷史數(shù)據(jù)研究變量的自身發(fā)展規(guī)律，從而對(duì)未來(lái)的變化趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)，如預(yù)測(cè)利率波動(dòng)、收益率變化、股市行情等。常見(jiàn)的時(shí)間序列模型有四種，包括AR模型（Autoregression Model，自回歸模型）、MA模型（Moving Average Model，移動(dòng)平均模型）、ARMA模型（Autoregression Moving Average Model，自回歸移動(dòng)平均模型）和ARIMA模型（Autoregressive Integrated Moving Average Model，自回歸差分移動(dòng)平均模型）。

5.關(guān)聯(lián)規(guī)則算法。關(guān)聯(lián)規(guī)則分析也稱(chēng)為購(gòu)物籃分析，是通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)的方式尋找數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)性并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換，幫助企業(yè)通過(guò)銷(xiāo)售找到具有關(guān)聯(lián)關(guān)系的商品，并以此獲得銷(xiāo)售收益的增長(zhǎng)。例如，通過(guò)對(duì)客戶(hù)歷史購(gòu)買(mǎi)記錄的數(shù)據(jù)進(jìn)行深層分析，構(gòu)建基于銷(xiāo)售的主題數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，得到有效、有價(jià)值的產(chǎn)品銷(xiāo)售關(guān)聯(lián)規(guī)則，挖掘出客戶(hù)群體購(gòu)買(mǎi)習(xí)慣背后的內(nèi)在共性，以此調(diào)整營(yíng)銷(xiāo)手段或銷(xiāo)售方式，指導(dǎo)企業(yè)制定科學(xué)的銷(xiāo)售計(jì)劃，實(shí)現(xiàn)銷(xiāo)量的提高[7]。常見(jiàn)的關(guān)聯(lián)規(guī)則算法包含Apriori算法、FPTree算法、Eclat算法及灰色關(guān)聯(lián)法等。

三、數(shù)據(jù)算法在財(cái)務(wù)領(lǐng)域的應(yīng)用

（一）應(yīng)收賬款信用風(fēng)險(xiǎn)管理

某通信解決方案提供商為電信運(yùn)營(yíng)商、政企客戶(hù)和消費(fèi)者提供技術(shù)與產(chǎn)品解決方案。該企業(yè)面對(duì)客戶(hù)的項(xiàng)目周期較長(zhǎng)，應(yīng)收賬款的回款周期通常也較長(zhǎng)，占用資金量較大，存在較高的信用風(fēng)險(xiǎn)，對(duì)方履行到期債務(wù)的不確定性增大。因此，財(cái)務(wù)部門(mén)根據(jù)客戶(hù)資信情況，確定對(duì)其授信的額度，對(duì)于資信表現(xiàn)不佳的客戶(hù)，降低授信額度，改善應(yīng)收賬款回收情況。為此，財(cái)務(wù)部門(mén)選擇應(yīng)用分類(lèi)算法構(gòu)建客戶(hù)違約（不履行到期債務(wù)）概率模型，并在此基礎(chǔ)上建立授信額度計(jì)算模型，如表1所示。

表1 授信額度計(jì)算模型

1.建立違約概率模型。構(gòu)建違約概率模型是為了計(jì)算出不同客戶(hù)的違約概率p，以得到違約概率調(diào)整系數(shù)T1，T1是授信額度計(jì)算模型中調(diào)整財(cái)務(wù)授信額度的關(guān)鍵系數(shù)。首先，根據(jù)上述應(yīng)用目標(biāo)，選擇運(yùn)用Logistic回歸算法來(lái)構(gòu)建違約概率模型，并以企業(yè)歷史客戶(hù)數(shù)據(jù)為樣本，其中70%為訓(xùn)練集、20%為測(cè)試集、剩余10%為驗(yàn)證集。其次，從區(qū)域經(jīng)濟(jì)環(huán)境、公司治理、財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)三個(gè)維度出發(fā)，選擇公司規(guī)模、運(yùn)營(yíng)實(shí)力、盈利能力、償債能力、現(xiàn)金流、社會(huì)責(zé)任等作為影響客戶(hù)違約概率的因素，形成模型訓(xùn)練參數(shù)。最后，利用訓(xùn)練集初步構(gòu)建違約概率模型，通過(guò)測(cè)試集和驗(yàn)證集反復(fù)測(cè)驗(yàn)?zāi)Ｐ偷挠行圆⑦M(jìn)行調(diào)整優(yōu)化，以構(gòu)建最終的違約概率模型。通過(guò)該模型，可計(jì)算得出違約概率p，從而得到T1。

2.計(jì)算最終授信額度。除需得到T1之外，財(cái)務(wù)部門(mén)還需要設(shè)計(jì)信用與財(cái)務(wù)評(píng)級(jí)體系，并根據(jù)客戶(hù)的資信情況進(jìn)行信用評(píng)級(jí)、財(cái)務(wù)評(píng)級(jí)，從而得到信用評(píng)級(jí)調(diào)整系數(shù)（T2）、財(cái)務(wù)授信額度（X），最終通過(guò)授信額度計(jì)算模型（L=T1×T2×X）得出不同客戶(hù)的授信額度，實(shí)現(xiàn)對(duì)應(yīng)收賬款信用風(fēng)險(xiǎn)的管理，以提升應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)效率，改善經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金流量。

（二）銷(xiāo)售量與訂貨量預(yù)測(cè)

某餐飲企業(yè)通常依靠經(jīng)驗(yàn)來(lái)決定每日食材訂貨量，然而，由于經(jīng)驗(yàn)不足，總是無(wú)法保證精準(zhǔn)訂貨，導(dǎo)致門(mén)店采購(gòu)成本增加，每月利潤(rùn)難以保持穩(wěn)定。實(shí)際上，每日食材的訂貨量取決于每日各菜品的銷(xiāo)售量，因此，科學(xué)預(yù)測(cè)每日銷(xiāo)售量是精準(zhǔn)配備食材、降低門(mén)店運(yùn)營(yíng)成本及提高門(mén)店利潤(rùn)率的關(guān)鍵。

1.模型選擇。該餐飲企業(yè)希望根據(jù)旗下某門(mén)店各菜品的歷史銷(xiāo)售量，預(yù)測(cè)未來(lái)一周內(nèi)的銷(xiāo)售量。從歷史數(shù)據(jù)來(lái)看，門(mén)店銷(xiāo)售量受季節(jié)更替因素的影響，大致依照一個(gè)固定周期呈規(guī)律性變化，因此，該門(mén)店選擇應(yīng)用時(shí)間序列算法中的ARIMA模型（如圖1所示），以設(shè)計(jì)構(gòu)建銷(xiāo)售量預(yù)測(cè)模型，并應(yīng)用規(guī)則模型將一些非常規(guī)因素也考慮進(jìn)預(yù)測(cè)中。

圖1 銷(xiāo)售量與訂貨量預(yù)測(cè)模型

2.基礎(chǔ)預(yù)測(cè)。在正式構(gòu)建模型之前，該門(mén)店收集了自開(kāi)業(yè)以來(lái)各菜品的銷(xiāo)售量歷史數(shù)據(jù)，應(yīng)用ARIMA模型，調(diào)整目標(biāo)參數(shù)，不斷修正優(yōu)化，構(gòu)建銷(xiāo)售量的基礎(chǔ)預(yù)測(cè)模型，基于歷史數(shù)據(jù)推斷未來(lái)各菜品的銷(xiāo)量走勢(shì)。

3.調(diào)節(jié)預(yù)測(cè)。由于一些非常規(guī)的因素也會(huì)對(duì)門(mén)店銷(xiāo)售量產(chǎn)生一定影響，如新菜品上市、促銷(xiāo)活動(dòng)、周邊同類(lèi)門(mén)店變動(dòng)等，因此，在基礎(chǔ)預(yù)測(cè)模型之上，還需要考慮這些非常規(guī)因素，以提高模型預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性與合理性。為此，門(mén)店通過(guò)搜集、分析非常規(guī)因素，利用規(guī)則模型調(diào)節(jié)預(yù)測(cè)量，對(duì)基礎(chǔ)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行校正，從而獲得最終的銷(xiāo)售量預(yù)測(cè)模型。

4.自動(dòng)預(yù)測(cè)，支持決策。根據(jù)最終調(diào)節(jié)校正后的銷(xiāo)售量預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)每日菜品銷(xiāo)售量，并基于菜品銷(xiāo)售量與所需食材的數(shù)量關(guān)系，可以獲得門(mén)店每日所需的食材量，為門(mén)店訂購(gòu)食材提供重要參考。

銷(xiāo)售量預(yù)測(cè)模型可以幫助餐飲企業(yè)科學(xué)預(yù)測(cè)各菜品的銷(xiāo)售量，從而合理地預(yù)訂食材，促進(jìn)以銷(xiāo)定產(chǎn)、產(chǎn)銷(xiāo)結(jié)合，降低企業(yè)的綜合運(yùn)營(yíng)成本。同時(shí)，科學(xué)的銷(xiāo)售量預(yù)測(cè)既避免了食材短缺又兼顧了食材新鮮，提高了門(mén)店的服務(wù)質(zhì)量和顧客滿(mǎn)意度，進(jìn)一步降低門(mén)店運(yùn)營(yíng)成本、提升門(mén)店?duì)I業(yè)利潤(rùn)率。

（三）潛在流失客戶(hù)畫(huà)像

隨著數(shù)據(jù)分析技術(shù)的快速發(fā)展與廣泛應(yīng)用，財(cái)務(wù)的職能范圍不斷擴(kuò)大，財(cái)務(wù)不再局限于對(duì)賬表的處理，還可以通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的采集、處理和分析為企業(yè)提供更有價(jià)值的信息，參與到業(yè)務(wù)發(fā)展和經(jīng)營(yíng)決策的過(guò)程中。例如，商業(yè)銀行之間的競(jìng)爭(zhēng)主要集中于對(duì)客戶(hù)資源的爭(zhēng)奪，然而，許多商業(yè)銀行在不斷挖掘新客戶(hù)的同時(shí)，往往忽略了存量客戶(hù)的流失，而存量客戶(hù)的營(yíng)銷(xiāo)成本遠(yuǎn)低于新開(kāi)發(fā)客戶(hù)的成本，因此，實(shí)現(xiàn)對(duì)客戶(hù)流失率的精準(zhǔn)測(cè)算并及時(shí)控制以減少客戶(hù)流失，對(duì)于銀行來(lái)說(shuō)十分必要。某商業(yè)銀行從二季度開(kāi)始頻繁出現(xiàn)存量客戶(hù)理財(cái)資產(chǎn)減少、銷(xiāo)戶(hù)客戶(hù)數(shù)量增加等問(wèn)題，存量客戶(hù)的流失率同比增長(zhǎng)30%。該銀行調(diào)研得知，產(chǎn)品利率降低、銀行服務(wù)質(zhì)量下降等是客戶(hù)流失的主要原因。為此，該銀行希望聯(lián)合業(yè)務(wù)部門(mén)和財(cái)務(wù)部門(mén)，通過(guò)數(shù)據(jù)算法實(shí)現(xiàn)對(duì)客戶(hù)特征的洞察與分析，預(yù)測(cè)潛在流失的客戶(hù)群體，提供差異化的營(yíng)銷(xiāo)及管理方案。

1.模型選擇。歷史流失客戶(hù)數(shù)據(jù)和現(xiàn)有客戶(hù)數(shù)據(jù)均呈現(xiàn)出維度多、目標(biāo)類(lèi)別未知及特征相似度高等特點(diǎn)，因此，該商業(yè)銀行選擇利用K-means算法（K均值，聚類(lèi)算法）對(duì)潛在流失客戶(hù)群體進(jìn)行特征挖掘，根據(jù)客戶(hù)的年齡、資產(chǎn)數(shù)額、消費(fèi)偏好等數(shù)據(jù)將客戶(hù)分群，從不同的維度對(duì)客戶(hù)進(jìn)行畫(huà)像，預(yù)測(cè)未來(lái)一年內(nèi)可能會(huì)流失的客戶(hù)群體與客戶(hù)數(shù)量。

2.算法步驟。從該銀行實(shí)體數(shù)據(jù)庫(kù)中采集半年內(nèi)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)樣本，從客戶(hù)屬性、資產(chǎn)、持倉(cāng)產(chǎn)品、交易筆數(shù)、交易方式、投資偏好、投資收益、消費(fèi)能力等多個(gè)維度進(jìn)行描述，并對(duì)樣本中多個(gè)異常數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗處理，使用K-means函數(shù)對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類(lèi)建模。先隨機(jī)選擇可以作為初始化的中心點(diǎn)，將數(shù)據(jù)點(diǎn)歸集到距離其最近的中心點(diǎn)，所有數(shù)據(jù)點(diǎn)分配完成后，重新計(jì)算聚類(lèi)的中心，且這個(gè)過(guò)程將不斷重復(fù)直到每一個(gè)聚類(lèi)中心的數(shù)據(jù)點(diǎn)不太變化為止，從而完成對(duì)樣本數(shù)據(jù)的分類(lèi)。

3.客戶(hù)畫(huà)像。由K-means算法建模可得到潛在流失客戶(hù)數(shù)量，以及客戶(hù)分布情況。通過(guò)總結(jié)可從潛在流失客戶(hù)群體中劃分出三類(lèi)特征最為明顯的群體，得到流失客戶(hù)的特征規(guī)律。具體客戶(hù)群體分類(lèi)如圖2所示。

圖2 潛在流失客戶(hù)群體分類(lèi)

依據(jù)三組客戶(hù)群體的特征維度，以客戶(hù)屬性、投資偏好、發(fā)展空間、風(fēng)險(xiǎn)接受度等特征對(duì)各群組客戶(hù)進(jìn)行全方位刻畫(huà)，完成對(duì)每一位客戶(hù)的特征洞察和價(jià)值挖掘，及時(shí)預(yù)警客戶(hù)的流失風(fēng)險(xiǎn)，并制定個(gè)性化、差異化的營(yíng)銷(xiāo)策略，從客戶(hù)的需求出發(fā)，合理配置資源，幫助客戶(hù)實(shí)現(xiàn)價(jià)值最大化，提高客戶(hù)的滿(mǎn)意度和忠誠(chéng)度，延長(zhǎng)客戶(hù)的生命周期，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)銀行存量客戶(hù)數(shù)量的維持。

通過(guò)以上應(yīng)用場(chǎng)景的介紹可以看出，依托商業(yè)環(huán)境下數(shù)據(jù)的持續(xù)增值，算法作為深度挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值的工具，在財(cái)務(wù)工作中的應(yīng)用場(chǎng)景逐漸豐富，正在顛覆財(cái)務(wù)傳統(tǒng)的工作模式及企業(yè)運(yùn)營(yíng)決策的方式，實(shí)現(xiàn)企業(yè)向洞察驅(qū)動(dòng)型模式的轉(zhuǎn)變。

四、數(shù)據(jù)分析常用工具

常見(jiàn)的數(shù)據(jù)分析工具包括Excel、SQL、SPSS、SAS、Python、R等。Excel雖能滿(mǎn)足日常辦公的基本需求，但不能有效地處理大量數(shù)據(jù)，而SAS、Python、R這類(lèi)傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析工具雖然功能強(qiáng)大，但具有一定的技術(shù)門(mén)檻，往往需要使用者具備相應(yīng)的編程能力。隨著企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)分析需求的不斷增加，以算子平臺(tái)為代表的面向財(cái)務(wù)人員的人工智能大數(shù)據(jù)平臺(tái)應(yīng)運(yùn)而生。借助算子平臺(tái)，財(cái)務(wù)人員即便不懂編程，也能得心應(yīng)手地開(kāi)展數(shù)據(jù)分析。

算子平臺(tái)將獨(dú)立的數(shù)據(jù)處理邏輯和建模計(jì)算能力抽象為一個(gè)個(gè)算子。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，算法中的一個(gè)函數(shù)、幾行可以重復(fù)使用的代碼、一個(gè)數(shù)學(xué)中的平方操作都可以認(rèn)為是“算子”，算子即進(jìn)行某種“操作”。算子平臺(tái)通過(guò)對(duì)算子的自由拖拽、編排和可視化配置，構(gòu)建算子流，滿(mǎn)足數(shù)據(jù)清洗、計(jì)算、分析、建模等需求。算子平臺(tái)的主要功能特點(diǎn)包括：第一，算子平臺(tái)對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)算法組件進(jìn)行了封裝，故使用者在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，無(wú)須編寫(xiě)代碼，只需要將相應(yīng)的算子拖拽至畫(huà)布，進(jìn)行連接，即可實(shí)現(xiàn)模型的快速搭建，且數(shù)據(jù)取用全鏈路、數(shù)據(jù)加工計(jì)算規(guī)則可視、可配置、可理解。算子平臺(tái)這種自由拖拽式的可視化操作大大簡(jiǎn)化了大數(shù)據(jù)工具的使用流程，降低了數(shù)據(jù)加工、智能算法應(yīng)用、可視化展示的技術(shù)門(mén)檻。第二，算子平臺(tái)內(nèi)置數(shù)理統(tǒng)計(jì)、機(jī)器學(xué)習(xí)、知識(shí)圖譜、可視化分析等多種不同功能的算子，能幫助使用者挖掘數(shù)據(jù)深層規(guī)則與關(guān)聯(lián)關(guān)系，并利用模型進(jìn)行業(yè)務(wù)預(yù)測(cè)，實(shí)現(xiàn)對(duì)企業(yè)管理決策的指導(dǎo)。例如，利用算子平臺(tái)，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)支付異常數(shù)據(jù)的識(shí)別，以企業(yè)的燃料費(fèi)用管理為例進(jìn)行分析。算子平臺(tái)支持多種導(dǎo)入方式，選擇導(dǎo)入銀行流水本地文件，同時(shí)，企業(yè)將單筆平均支付金額大于歷史平均支付金額的15%設(shè)定為異常大額交易。通過(guò)篩選算子，在2020年流水中過(guò)濾出燃料費(fèi)用交易數(shù)據(jù)，與對(duì)應(yīng)的采購(gòu)信息進(jìn)行整合，通過(guò)簡(jiǎn)單配置能夠識(shí)別出的異常燃料交易結(jié)果中存在11筆異常交易，分析人員可以基于此結(jié)果進(jìn)一步分析業(yè)務(wù)信息，以提高企業(yè)的內(nèi)控管理效率。

算子平臺(tái)作為一種企業(yè)級(jí)的數(shù)據(jù)分析工具，集數(shù)據(jù)接入、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)應(yīng)用、數(shù)據(jù)資產(chǎn)沉淀與共享于一體，助力企業(yè)深度挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值，實(shí)現(xiàn)“從數(shù)據(jù)到模型，從模型到場(chǎng)景化應(yīng)用”的全流程數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理閉環(huán)。

五、數(shù)據(jù)分析對(duì)財(cái)務(wù)的價(jià)值

（一）提高財(cái)務(wù)分析的效率與質(zhì)量

在傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)工作中，財(cái)務(wù)人員常常要面對(duì)大量的手工處理所帶來(lái)的成本高、效率低、質(zhì)量差等問(wèn)題。因此，財(cái)務(wù)部門(mén)需要將數(shù)據(jù)分析技術(shù)應(yīng)用于財(cái)務(wù)工作當(dāng)中，降低數(shù)據(jù)處理工作的成本，提高財(cái)務(wù)分析的效率與質(zhì)量，讓財(cái)務(wù)對(duì)企業(yè)需求與外部市場(chǎng)變化做出快速響應(yīng)，從而高效率、高質(zhì)量地支撐企業(yè)的管理和發(fā)展。

（二）強(qiáng)化財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估與防范

面對(duì)各類(lèi)風(fēng)險(xiǎn)的不可控問(wèn)題，企業(yè)應(yīng)增強(qiáng)財(cái)務(wù)預(yù)警與風(fēng)險(xiǎn)管控意識(shí)，利用數(shù)據(jù)分析技術(shù)，運(yùn)用比對(duì)數(shù)據(jù)差值、篩查異常數(shù)據(jù)、分類(lèi)統(tǒng)計(jì)、監(jiān)督審查、指標(biāo)預(yù)測(cè)等各類(lèi)分析方法，建立并完善企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別與預(yù)警系統(tǒng)，科學(xué)合理地評(píng)估財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)信息與財(cái)務(wù)指標(biāo)趨勢(shì)，并及時(shí)采取相應(yīng)的防范措施，從傳統(tǒng)的事后反應(yīng)轉(zhuǎn)變?yōu)槭虑?、事中的控制與追蹤，迅速捕捉危機(jī)發(fā)生的先兆，增強(qiáng)企業(yè)抵御風(fēng)險(xiǎn)和防范風(fēng)險(xiǎn)的能力，以保障企業(yè)持續(xù)健康發(fā)展。

（三）全方位支撐業(yè)務(wù)的高效開(kāi)展

數(shù)據(jù)來(lái)自于業(yè)務(wù)，最終也要回到業(yè)務(wù)中去。財(cái)務(wù)利用數(shù)據(jù)探索與數(shù)據(jù)算法深度挖掘數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)未來(lái)產(chǎn)品趨勢(shì)、服務(wù)業(yè)務(wù)的開(kāi)展方向與收益分布，提升企業(yè)在市場(chǎng)中的競(jìng)爭(zhēng)力。同時(shí)，財(cái)務(wù)還可以及時(shí)識(shí)別業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)、監(jiān)督資金流向及預(yù)警財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，避免企業(yè)陷入財(cái)務(wù)危機(jī)。數(shù)據(jù)分析在財(cái)務(wù)領(lǐng)域的應(yīng)用，進(jìn)一步賦能企業(yè)業(yè)務(wù)的高效開(kāi)展，加強(qiáng)財(cái)務(wù)管理對(duì)企業(yè)科學(xué)經(jīng)營(yíng)的支持。

（四）精準(zhǔn)驅(qū)動(dòng)企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理決策

財(cái)務(wù)部門(mén)通過(guò)數(shù)據(jù)分析對(duì)多種數(shù)據(jù)資料進(jìn)行深層次的研究，可提高數(shù)據(jù)的有效利用率，挖掘潛藏在數(shù)據(jù)中的信息，釋放數(shù)據(jù)價(jià)值，完成企業(yè)從流程驅(qū)動(dòng)到數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的轉(zhuǎn)變，賦能企業(yè)的智慧決策革命，緩解經(jīng)營(yíng)者的焦慮，消除財(cái)務(wù)人員的決策困境，增強(qiáng)運(yùn)營(yíng)的靈活性與敏捷性，實(shí)現(xiàn)科學(xué)決策與精準(zhǔn)決策，為企業(yè)創(chuàng)造新的附加值，幫助企業(yè)在競(jìng)爭(zhēng)激烈的市場(chǎng)中保持長(zhǎng)久的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。