翟夢佳

摘 要：隨著第三次信息革命浪潮的到來，大數(shù)據(jù)滲透在企業(yè)日常管理經(jīng)營的方方面面，傳統(tǒng)的財務分析方法已經(jīng)無法滿足企業(yè)發(fā)展需求。高效準確的財務分析可以幫助企業(yè)提質增效。因此，企業(yè)要將大數(shù)據(jù)技術積極融入財務工作中，通過大數(shù)據(jù)技術可以快速獲取及挖掘數(shù)據(jù)，全面提升財務管理水平。

關鍵詞：大數(shù)據(jù) 數(shù)字基礎設施 財務分析

中圖分類號：F275? 文獻標識碼：A

文章編號：1004-4914（2024）04-094-03

一、相關概念界定

（一）大數(shù)據(jù)概念

大數(shù)據(jù)是指一種規(guī)模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫軟件工具能力范圍的數(shù)據(jù)集合，核心是快速處理海量數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)技術主要是指大數(shù)據(jù)應用技術，因其處理速度快、效率高，創(chuàng)造出巨大的經(jīng)濟價值。

大數(shù)據(jù)有以下四個顯著特征，也稱之為“4V”：一是數(shù)據(jù)量巨大，數(shù)量級可能達到甚至超過傳統(tǒng)數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)能夠處理的范圍；二是數(shù)據(jù)類型多樣化，可以處理的數(shù)據(jù)類型包括結構化數(shù)據(jù)、非結構化數(shù)據(jù)以及半結構化數(shù)據(jù)；三是時效性高，數(shù)據(jù)生成速度及處理速度快；四是價值密度低，但是基于大數(shù)據(jù)技術處理完成的計算結果具有很高的商業(yè)價值。

（二）財務分析概念

企業(yè)財務分析是對企業(yè)的財務信息進行系統(tǒng)性的評估、解釋和比較的過程。分析旨在了解財務狀況、經(jīng)營績效和未來發(fā)展趨勢，為決策者提供支持和指導。財務分析的過程較為復雜，需要使用到多維度的分析方法，分析結果可以幫助企業(yè)進行財務決策，提高經(jīng)營效率，因此，財務分析對于企業(yè)經(jīng)營有著非常重要的作用。

常見的財務分析方法有：

1.比率分析。是使用各種財務比率來評估企業(yè)的財務狀況和績效。這些比率包括盈利能力比率（如利潤率、毛利率）、償債能力比率（如流動比率、速動比率）、運營效率比率（如總資產(chǎn)周轉率、應收賬款周轉率）等。

2.財務比較分析。是將一個公司的財務數(shù)據(jù)與同行業(yè)其他公司或行業(yè)平均水平進行比較，以評估該公司的表現(xiàn)。

3.財務預測和建模。是使用歷史財務數(shù)據(jù)和其他相關信息，建立數(shù)學模型來預測未來的財務狀況和績效。

4.財務報表。是企業(yè)向外界展示其財務狀況和經(jīng)營績效的主要途徑。主要包括資產(chǎn)負債表、利潤表和現(xiàn)金流量表。

二、大數(shù)據(jù)技術運用于財務分析的必要性分析

（一）傳統(tǒng)財務分析的局限性

數(shù)據(jù)是財務分析的基礎，全面完善多維度的數(shù)據(jù)才能得出正確的分析結論。但是傳統(tǒng)的財務分析受限于數(shù)據(jù)處理技術較為落后，通常依賴于有限的歷史財務數(shù)據(jù)，而這些數(shù)據(jù)的規(guī)模和更新速度有限。關注的數(shù)據(jù)過于單一，主要關注企業(yè)內部的財務數(shù)據(jù)，如資產(chǎn)負債表、利潤表等，而忽視了來自外部的非結構化數(shù)據(jù)，如社交媒體數(shù)據(jù)、市場數(shù)據(jù)等。分析復雜度受到限制，傳統(tǒng)財務分析通常使用簡單的統(tǒng)計方法和財務比率進行分析，對復雜的數(shù)據(jù)關系和模式難以捕捉，并且往往是基于歷史數(shù)據(jù)的回顧性分析，對未來的預測能力有限。

（二）大數(shù)據(jù)技術應用于財務分析的必要性

1.提高財務數(shù)據(jù)的處理效率。大數(shù)據(jù)技術意味著數(shù)據(jù)處理工具的革新，通過提前設定好的程序，系統(tǒng)可以自動地從大量的數(shù)據(jù)中挖掘有價值的數(shù)據(jù)，并且根據(jù)邏輯框架進行后續(xù)的合并、對比、整合等步驟，最終將財務分析進行可視化的呈現(xiàn)。如果操作熟練，對于重復性的數(shù)據(jù)處理工作可以交給系統(tǒng)進行處理，大大提高了企業(yè)處理財務數(shù)據(jù)的效率。

2.幫助管理層進行財務決策。大數(shù)據(jù)背景下，企業(yè)可以用于分析的數(shù)據(jù)不再局限于企業(yè)的內部數(shù)據(jù)，還包括大量的外部數(shù)據(jù)，如社會環(huán)境數(shù)據(jù)、同行對比數(shù)據(jù)、市場政策數(shù)據(jù)等，實現(xiàn)各種數(shù)據(jù)的關聯(lián)。通過深度綜合處理分析數(shù)據(jù)，為管理層提供了更具參考價值的財務分析結果。并且運用技術手段，將分析的重點不再只聚焦于歷史數(shù)據(jù)，將更多的注意力放在未來的預測中，高效精準地發(fā)掘未來經(jīng)營狀況。幫助企業(yè)更好地評估財務績效，財務分析更多走向戰(zhàn)略決策方向。

3.財務風險管理能力提升。企業(yè)的財務風險無處不在，比如信用風險、市場風險、匯率風險等，舊的財務分析體系受限于抽樣統(tǒng)計技術無法做到及時識別風險。企業(yè)運用大數(shù)據(jù)技術，可以實時監(jiān)測財務數(shù)據(jù)及預警。例如，零售企業(yè)可以將銷售系統(tǒng)、庫存系統(tǒng)和財務系統(tǒng)的數(shù)據(jù)進行整合，統(tǒng)一存儲。如果發(fā)現(xiàn)銷售額下降而庫存在持續(xù)增加，可以及時分析原因，避免庫存積壓，影響現(xiàn)金流和盈利能力。

三、大數(shù)據(jù)背景下企業(yè)財務分析存在的問題

（一）數(shù)據(jù)處理技術不足

大數(shù)據(jù)技術的發(fā)展給企業(yè)財務分析帶來了便利，同時也面臨很多挑戰(zhàn)。大數(shù)據(jù)使得非結構化數(shù)據(jù)成為數(shù)據(jù)主體，已占據(jù)85%以上的數(shù)據(jù)量。但是在實踐中，收集及處理數(shù)據(jù)的能力仍有很大的提升空間。首先，用于進行財務分析的數(shù)據(jù)是實時更新的，財務數(shù)據(jù)處理的時效性受到很多因素的影響，比如數(shù)據(jù)處理工具的成熟度、財務人員的處理能力等。大多數(shù)企業(yè)的數(shù)據(jù)整合和傳遞具有延遲性。其次，需要對財務指標進行實時分析，對財務人員的能力也是巨大挑戰(zhàn)。

（二）復合型人才緊缺

傳統(tǒng)的財務人員進行財務分析已經(jīng)習慣了已有的框架，多是利用歷史數(shù)據(jù)、結構化數(shù)據(jù)、財務數(shù)據(jù)進行分析。但在大數(shù)據(jù)時代，若想實現(xiàn)大數(shù)據(jù)技術在財務分析上的應用，需要多學科跨領域的人才，只擁有財務知識是不夠。這也對企業(yè)的工作人員提出了更高的要求。

（三）信息化水平低，“信息孤島”問題嚴重

完整的信息化建設前期需要巨大的資金投入，很多企業(yè)無力負擔，使得進行財務分析的數(shù)據(jù)來源較少，達不到精準分析的要求。同時，許多企業(yè)內部存在“信息孤島”的問題。高質量的財務分析依賴于全面充分的數(shù)據(jù)支持，但是目前許多企業(yè)無法做到數(shù)據(jù)跨部門共享，不同業(yè)務使用不同的數(shù)據(jù)庫，跨部門溝通機制不完善、信息共享模式不夠發(fā)達，導致數(shù)據(jù)壁壘無法突破，無法獲得完整、全面的數(shù)據(jù)。

（四）信息安全成為隱患

如今數(shù)據(jù)已經(jīng)成為企業(yè)的一項重要資產(chǎn)，但是數(shù)據(jù)泄露問題越來越嚴重，每年都有很多企業(yè)遭受黑客的攻擊。加上各個部門的系統(tǒng)使用者并不都是計算機專業(yè)人員，很容易出現(xiàn)操作失誤的狀況，導致企業(yè)數(shù)據(jù)丟失或泄露，這些都會給企業(yè)造成損失。

四、大數(shù)據(jù)技術對企業(yè)財務分析的影響

（一）財務分析理念改變

伴隨著大數(shù)據(jù)應用范圍的擴大，財務部門與其他部門團結合作才能為企業(yè)帶來更多利潤。財務數(shù)據(jù)分析工作的對象不僅僅是財務數(shù)據(jù)，其它非財務信息也是應該關注的。大數(shù)據(jù)時代下，信息技術的飛速發(fā)展，企業(yè)經(jīng)營管埋過程均可通過網(wǎng)絡完成，財務分析應符合企業(yè)信息化的要求，通過在線管理、集中管理或業(yè)務協(xié)同等方式，利用網(wǎng)絡化的技術手段讓企業(yè)的財務部門在整理預算、采購、制造以及銷售的實際數(shù)據(jù)時同步做出數(shù)據(jù)分析，輸出利于企業(yè)未來發(fā)展的數(shù)據(jù)。逐漸完善的大數(shù)據(jù)技術也對企業(yè)的財務管埋模式提出了新的要求。

（二）財務分析模型改變

傳統(tǒng)的財務工作多為重復的勞動密集型工作，集中在票據(jù)、賬目的處理，數(shù)據(jù)也多為結構化數(shù)據(jù)，導致財務分析模型也專注于歷史數(shù)據(jù)。面對大數(shù)據(jù)時代海量的多種類數(shù)據(jù)類型，急需對分析模型進行改革，提高企業(yè)預測和決策的能力。在大數(shù)據(jù)時代，用全量數(shù)據(jù)代替樣本數(shù)據(jù)，以數(shù)據(jù)挖掘、機器學習等技術代替人腦分析，以客觀分析結果代替主觀經(jīng)驗判斷。

（三）人才培養(yǎng)模式改變

大數(shù)據(jù)時代要求企業(yè)擁有復合型的人才隊伍，傳統(tǒng)的單一人才培養(yǎng)模式已經(jīng)無法滿足企業(yè)發(fā)展的需求，企業(yè)應該制定新的人才培養(yǎng)模式及團隊建設模式。在招聘時不要局限于財務專業(yè)的人員，可以考慮數(shù)據(jù)方面的人才。同時，入職之后應當持續(xù)地提供培訓和學習機會，不斷提升員工的數(shù)字化水平，強化知識能力和技術能力。完善考核方式，不僅要考核財務人員的財務知識，也要考核數(shù)據(jù)處理知識。

五、大數(shù)據(jù)技術應用于財務分析的框架

（一）數(shù)據(jù)獲取

數(shù)據(jù)的采集獲取是進行數(shù)據(jù)分析的基礎及核心要素。大數(shù)據(jù)時代數(shù)據(jù)來源廣泛，數(shù)據(jù)類型多種多樣，企業(yè)需要采用不同的收集方式來高效地完成數(shù)據(jù)采集工作。

企業(yè)的財務數(shù)據(jù)一般可以分為企業(yè)內部數(shù)據(jù)和企業(yè)外部數(shù)據(jù)。內部數(shù)據(jù)主要是指來自于企業(yè)內部信息系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，比如ERP系統(tǒng)、客戶關系管理系統(tǒng)、業(yè)務系統(tǒng)等。這類數(shù)據(jù)多以結構化數(shù)據(jù)為主，是大數(shù)據(jù)中價值密度比較高的一類數(shù)據(jù)。對于企業(yè)內部數(shù)據(jù)的采集，因為存在“信息孤島”的問題，應采取建立數(shù)據(jù)倉、數(shù)據(jù)中臺的方式進行數(shù)據(jù)采集。企業(yè)的外部數(shù)據(jù)主要指政府政策數(shù)據(jù)、競爭對手數(shù)據(jù)、行業(yè)相關數(shù)據(jù)等，在獲取外部數(shù)據(jù)時，由于數(shù)據(jù)來源較多，一般采用網(wǎng)絡爬蟲或API傳輸數(shù)據(jù)的方式進行收集。

（二）數(shù)據(jù)預處理

收集到的數(shù)據(jù)需要進行專門的處理才能用于后續(xù)的分析，否則會導致錯誤的分析結論。數(shù)據(jù)預處理包括數(shù)據(jù)清洗及數(shù)據(jù)標準化。數(shù)據(jù)清洗是將原始數(shù)據(jù)中的值缺失、值異常或重復等問題進行糾正。數(shù)據(jù)標準化是用于消除不同評價指標的單位量綱和數(shù)量級別帶來的數(shù)據(jù)不可比性，又稱數(shù)據(jù)五量綱化或數(shù)據(jù)歸一化。常用的數(shù)據(jù)標準化處理方法有：平均歸一化、非線性歸一化、min-max歸一化等。

數(shù)據(jù)預處理的目標為有效性、準確性、完整性、一致性、可信性，可以作為參考指標評估數(shù)據(jù)預處理的效果。

（三）數(shù)據(jù)分析和挖掘

財務人員拿到清洗后的數(shù)據(jù)可以進行數(shù)據(jù)分析和挖掘。數(shù)據(jù)分析是指采用適當?shù)姆椒▽κ占瘉淼拇罅繑?shù)據(jù)進行理解、分析和匯總，提煉數(shù)據(jù)內在規(guī)律，發(fā)揮數(shù)據(jù)的最大作用?；诖髷?shù)據(jù)技術的分析活動主要挑戰(zhàn)的不是大數(shù)據(jù)分析的技術，而是分析的目標，也就是基于對行業(yè)的深入了解和對業(yè)務的精準把控，只有明確問題的分析方向才能準確地實現(xiàn)分析目標。

數(shù)據(jù)挖掘是采用適當?shù)耐诰蛩惴ɑ蚬ぞ撸瑢κ占瘉淼暮Ａ繑?shù)據(jù)進行挖掘，從中發(fā)現(xiàn)不為人知、無法通過人的經(jīng)驗或對數(shù)據(jù)的直觀觀察得出的規(guī)則或結論。

在這一步中，財務人員要結合業(yè)務需求以及對數(shù)據(jù)的理解，不斷嘗試各種數(shù)據(jù)模型，為最后一步數(shù)據(jù)可視化奠定基礎。

（四）數(shù)據(jù)可視化

經(jīng)過數(shù)據(jù)分析提煉出有效的財務分析信息后，要對結論進行可視化展示。數(shù)據(jù)可視化是指將大型的、集中的數(shù)據(jù)以圖形、圖像形式表示，并利用數(shù)據(jù)分析和開發(fā)工具發(fā)現(xiàn)其中未知信息的處理過程。旨在借助圖形化手段，清晰有效地傳達與溝通信息。財務人員需要根據(jù)分析目標、解決問題及已有數(shù)據(jù)關系之間的聯(lián)系，選擇合適的視覺呈現(xiàn)方式，高效推動企業(yè)決策。

六、大數(shù)據(jù)技術應用于財務分析的策略

（一）提升數(shù)據(jù)使用效率

在大數(shù)據(jù)時代下企業(yè)若想更好地利用數(shù)據(jù)，實現(xiàn)財務分析促進提質增效，需要設計好數(shù)據(jù)使用的平臺，提升數(shù)據(jù)的時效性及可靠性。企業(yè)可以通過構建統(tǒng)一數(shù)據(jù)中臺實現(xiàn)業(yè)財稅一體化，全面挖掘、處理數(shù)據(jù)，也能避免“信息孤島”的出現(xiàn)，降低數(shù)據(jù)處理風險。同時，優(yōu)化數(shù)據(jù)管理模式，通過科學有效的數(shù)據(jù)管理方式，明確使用方法及目標，建立相關評價指標促使員工規(guī)范化使用。

企業(yè)也應該積極探索提高數(shù)據(jù)可靠性的路徑。從數(shù)據(jù)分析的全鏈路中保障數(shù)據(jù)的準確、真實、有效，為正確的財務決策做基礎。此外，企業(yè)也應該重視數(shù)據(jù)作為一項資產(chǎn)，在大數(shù)據(jù)時代有著重要的價值。建立數(shù)據(jù)安全防護網(wǎng)絡，加大對數(shù)據(jù)庫的投入程度，確保數(shù)據(jù)的安全性，避免發(fā)生數(shù)據(jù)泄露等問題給公司帶來損失；完善企業(yè)內部控制系統(tǒng)，保障數(shù)據(jù)的可靠性；推動企業(yè)信息化進一步升級，管理模式升級，實現(xiàn)財務信息化。

（二）選擇合適的數(shù)據(jù)處理工具

目前財務方向常用的大數(shù)據(jù)處理工具主要有以下幾種：一是Excel，作為office辦公系列的一員，Excel功能強大且使用人數(shù)最多，可以勝任數(shù)據(jù)量較小的業(yè)務。當然局限性在于處理數(shù)據(jù)量小、無法實現(xiàn)互動性強的可視化。二是Python，作為編程語言語法結構簡單易懂，可以處理大量數(shù)據(jù)且繪圖功能強大，不過需要編程知識，有一定難度。三是Power Bi，也是由微軟研發(fā)的一款商業(yè)智能分析軟件，功能強大易上手，數(shù)據(jù)處理步驟簡單便捷，可視化效果多。

財務人員應當根據(jù)公司真實情況及業(yè)務要求，選擇適合公司的數(shù)據(jù)處理工具，同時融入多種財務分析方法，推進財務分析走向預測高度。

（三）培養(yǎng)復合型人才隊伍

人才是企業(yè)最重要的資產(chǎn)，從加強人才管理方面為提高財務分析準確性提供基礎。首先，在招聘時可以要求應聘者有復合專業(yè)背景，有豐富的財務分析經(jīng)驗。其次，在入職后提供持續(xù)的學習培訓，提高員工的專業(yè)技能。

七、結語

在大數(shù)據(jù)背景下，傳統(tǒng)的財務分析已經(jīng)無法適應時代，企業(yè)若想更好發(fā)展離不開高質量的財務分析。作為企業(yè)要意識到行業(yè)新業(yè)態(tài)的轉變，推動大數(shù)據(jù)技術的應用。同時財會人員也要認識到財務分析工作對提升企業(yè)管理效率的重要性，積極主動學習大數(shù)據(jù)技術，幫助企業(yè)獲得更加精準的數(shù)據(jù)，做出更加完善的財務決策。

[基金項目：2023年山西省高等學校哲學社會科學研究項目“數(shù)字基礎設施建設賦能山西鄉(xiāng)村振興的理論機制、時空效應及推進路徑研究”（2023W287）]

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[作者簡介：翟夢佳，山西省財政稅務?？茖W校助教，研究方向：智能會計。]

（責編：賈偉）