陳曉晶

摘? ?要：事業(yè)單位作為發(fā)展國家和社會(huì)各項(xiàng)事業(yè)的重要組織，承擔(dān)著許多公共服務(wù)和社會(huì)管理職能，其財(cái)務(wù)管理水平在一定程度上決定了公共資源是否合理配置，社會(huì)服務(wù)能否有效供給，事關(guān)國計(jì)民生。隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的快速發(fā)展，事業(yè)單位財(cái)務(wù)管理也面臨轉(zhuǎn)型的歷史機(jī)遇?；诖耍U述大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀及其對(duì)財(cái)務(wù)管理的影響，分析事業(yè)單位財(cái)務(wù)管理的特殊性以及所面臨的問題和挑戰(zhàn)，并從優(yōu)化財(cái)務(wù)管理流程、創(chuàng)新財(cái)務(wù)管理模式、提升風(fēng)險(xiǎn)管理能力等方面系統(tǒng)提出事業(yè)單位財(cái)務(wù)管理轉(zhuǎn)型的優(yōu)化措施。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)；事業(yè)單位；財(cái)務(wù)管理；轉(zhuǎn)型優(yōu)化

中圖分類號(hào)：F２７５? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A? ? ? 文章編號(hào)：1673-291X（2024）09-0127-04

隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的快速發(fā)展，其在經(jīng)濟(jì)社會(huì)各領(lǐng)域的應(yīng)用日益廣泛。大數(shù)據(jù)技術(shù)為企業(yè)提供了海量多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的高效存儲(chǔ)、管理和智能分析能力，企業(yè)可以依托大數(shù)據(jù)科學(xué)決策，再造業(yè)務(wù)流程，創(chuàng)新商業(yè)模式，從而獲得新的發(fā)展動(dòng)力。近年來，我國事業(yè)單位財(cái)務(wù)管理也面臨轉(zhuǎn)型的歷史機(jī)遇。面對(duì)大數(shù)據(jù)時(shí)代的新形勢，事業(yè)單位財(cái)務(wù)管理的核心問題在于如何利用大數(shù)據(jù)技術(shù)優(yōu)化財(cái)務(wù)管理流程、提高決策效率、增強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)控制能力，并通過數(shù)據(jù)分析推動(dòng)財(cái)務(wù)管理向更高層次的戰(zhàn)略管理轉(zhuǎn)變。這不僅要求事業(yè)單位打破數(shù)據(jù)孤島，構(gòu)建集成化的數(shù)據(jù)管理平臺(tái)，還要求在人才培養(yǎng)、技術(shù)應(yīng)用、管理模式等方面全面創(chuàng)新。

一、大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀

（一）大數(shù)據(jù)技術(shù)的定義與特征

大數(shù)據(jù)技術(shù)是指能夠高效獲取、存儲(chǔ)、管理、處理和服務(wù)超大規(guī)模、超高復(fù)雜度數(shù)據(jù)的技術(shù)，存儲(chǔ)形式包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫，計(jì)算框架從協(xié)同計(jì)算向分布式計(jì)算演進(jìn)，涉及批處理、流計(jì)算等多種數(shù)據(jù)處理模式。大數(shù)據(jù)技術(shù)的根本特征可以歸納為“5V”[1]，即海量（Volume）、多樣（Variety）、低密度（Value）、高速（Velocity）和易視化（Visualization）。海量是指處理PB、EB級(jí)數(shù)據(jù)的能力，多樣是指可以整合結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化等異構(gòu)數(shù)據(jù)，低密度是指單位數(shù)據(jù)的有效信息含量較低，高速是指具備毫秒級(jí)的實(shí)時(shí)處理能力，易視化是指數(shù)據(jù)分析往往可以直觀可視的形式呈現(xiàn)。這些特性使大數(shù)據(jù)技術(shù)有別于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉庫和商業(yè)智能工具，需要建立新型的IT架構(gòu)。

（二）大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展趨勢

數(shù)據(jù)處理能力躍升、分析技術(shù)突破和應(yīng)用領(lǐng)域拓展，構(gòu)成了大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展的三大主要趨勢。首先，云計(jì)算作為數(shù)據(jù)處理的中堅(jiān)力量，提供了幾乎無限的存儲(chǔ)空間和計(jì)算資源，形成了大規(guī)模數(shù)據(jù)集；邊緣計(jì)算優(yōu)化了數(shù)據(jù)的即時(shí)處理，部署于數(shù)據(jù)源頭，顯著縮短數(shù)據(jù)傳輸延遲，分布式計(jì)算框架如Hadoop、Spark等將復(fù)雜的數(shù)據(jù)處理任務(wù)分散到眾多計(jì)算節(jié)點(diǎn)并行處理，提高了處理效率和速度。其次，分析技術(shù)尤其是人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的不斷進(jìn)步，特別是在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的應(yīng)用，將進(jìn)一步拓展人們對(duì)數(shù)據(jù)的洞察力，例如自然語言處理（NLP）已能洞察到文本數(shù)據(jù)背后的情感波動(dòng)，圖像識(shí)別技術(shù)則在醫(yī)療等領(lǐng)域展現(xiàn)出強(qiáng)大的數(shù)據(jù)提取與分析能力[2]。隨著物聯(lián)網(wǎng)（IoT）技術(shù)的不斷成熟，越來越多的智能設(shè)備接入互聯(lián)網(wǎng)，源源不斷地產(chǎn)生實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)的分析和利用正在逐漸改變著各種復(fù)雜系統(tǒng)的呈現(xiàn)方式，如智慧城市、智能交通系統(tǒng)、精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)、智慧金融、物流電商、遠(yuǎn)程醫(yī)療等行業(yè)中的應(yīng)用。從前景來看，大數(shù)據(jù)技術(shù)將繼續(xù)在未來的信息技術(shù)領(lǐng)域占據(jù)核心地位，并對(duì)社會(huì)的各個(gè)層面產(chǎn)生深刻而廣泛的影響。

（三）大數(shù)據(jù)對(duì)財(cái)務(wù)管理工作的影響

1.數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的新決策模式

數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的新型決策模式逐步取代了傳統(tǒng)以經(jīng)驗(yàn)為主導(dǎo)的決策框架，無疑加速了決策流程。高效的數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)、處理和分析技術(shù)使財(cái)務(wù)管理工作者能夠在數(shù)據(jù)海洋中提煉出關(guān)鍵信息，通過數(shù)據(jù)挖掘和算法揭示財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)背后深層次的規(guī)律和關(guān)聯(lián)，進(jìn)而預(yù)測未來的財(cái)務(wù)趨勢和潛在風(fēng)險(xiǎn)。大數(shù)據(jù)賦予了財(cái)務(wù)決策以全新的視野，通過對(duì)外部經(jīng)濟(jì)指標(biāo)、市場數(shù)據(jù)、消費(fèi)者行為等非財(cái)務(wù)信息的融合分析，財(cái)務(wù)管理已經(jīng)不再僅僅局限于賬目和資金的內(nèi)部管理，而是能夠洞察整個(gè)組織運(yùn)營的脈絡(luò)，并在其中發(fā)揮戰(zhàn)略性作用。

2.自動(dòng)化、智能化的分析工具

大數(shù)據(jù)技術(shù)為財(cái)務(wù)管理帶來了自動(dòng)化的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備和智能化的預(yù)測分析工具。如前文提到的分布式計(jì)算框架如Spark等，以并行批處理的方式提取、轉(zhuǎn)換、加載組織內(nèi)部的結(jié)構(gòu)化財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，建立面向分析的多維數(shù)據(jù)模型，使用自然語言處理、語音識(shí)別等技術(shù)，抽取文本、音頻、視頻等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中的金融信息。在數(shù)據(jù)處理的基礎(chǔ)上，還可以采用機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法，構(gòu)建預(yù)測性模型，自動(dòng)預(yù)測關(guān)鍵業(yè)務(wù)指標(biāo)，例如訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，根據(jù)歷史財(cái)務(wù)和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)預(yù)測未來現(xiàn)金流量，或運(yùn)用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法檢測供應(yīng)鏈上的異常交易，提高內(nèi)部控制的智能化水平。此外，大數(shù)據(jù)技術(shù)的可視化已經(jīng)相當(dāng)成熟，數(shù)據(jù)以報(bào)表、儀表盤等直觀形式呈現(xiàn)復(fù)雜的分析結(jié)果，輔助管理者決策。在大數(shù)據(jù)技術(shù)下，財(cái)務(wù)管理分析的轉(zhuǎn)變趨勢可以概括為“從手工操作到自動(dòng)化，從定性分析到智能化”[3]。

3.預(yù)測分析與行為分析的廣泛應(yīng)用

預(yù)測分析與行為分析作為數(shù)據(jù)分析的兩大分支，其核心在于挖掘歷史數(shù)據(jù)，預(yù)測未來的財(cái)務(wù)趨勢，分析相關(guān)主體的財(cái)務(wù)行為模式。預(yù)測分析依托機(jī)器學(xué)習(xí)、時(shí)間序列分析、回歸分析等統(tǒng)計(jì)學(xué)方法，通過構(gòu)建財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)模型如自回歸移動(dòng)平均模型（ARMA）、自回歸積分滑動(dòng)平均模型（ARIMA）和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型等，預(yù)測未來的收益、成本、現(xiàn)金流量等關(guān)鍵財(cái)務(wù)指標(biāo)，幫助管理者識(shí)別潛在的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)和機(jī)會(huì)；行為分析則更多關(guān)注于事業(yè)單位內(nèi)部及相關(guān)利益主體的財(cái)務(wù)行為模式，追蹤與分析各部門、員工的財(cái)務(wù)操作行為，洞察到內(nèi)控弱點(diǎn)、成本浪費(fèi)甚至是欺詐行為的征兆。行為分析還可以應(yīng)用于對(duì)客戶、供應(yīng)商的信用評(píng)估，通過分析其歷史的交易行為和信用記錄，預(yù)測其未來的信用狀況，如利用關(guān)聯(lián)規(guī)則學(xué)習(xí)和序列模式挖掘發(fā)現(xiàn)客戶支付習(xí)慣的變化規(guī)律，進(jìn)而優(yōu)化賬款管理和資金籌集策略。預(yù)測分析與行為分析為事業(yè)單位解鎖了大數(shù)據(jù)時(shí)代財(cái)務(wù)管理的新維度，數(shù)據(jù)不再是靜態(tài)的記錄，而是動(dòng)態(tài)的、有價(jià)值的可分析資產(chǎn)。

二、事業(yè)單位財(cái)務(wù)管理現(xiàn)狀分析

（一）事業(yè)單位財(cái)務(wù)管理的特殊性

事業(yè)單位財(cái)務(wù)管理的特殊性體現(xiàn)在其財(cái)務(wù)管理目標(biāo)、運(yùn)作機(jī)制以及資源配置方式上，這些特殊性在大數(shù)據(jù)背景下對(duì)財(cái)務(wù)管理的轉(zhuǎn)型優(yōu)化產(chǎn)生了顯著影響。首先，事業(yè)單位的財(cái)務(wù)管理目標(biāo)不同于營利性企業(yè)追求最大化利潤的目標(biāo)，它更側(cè)重于服務(wù)公共利益、保障和改善民生。以服務(wù)為導(dǎo)向的財(cái)務(wù)管理目標(biāo)要求事業(yè)單位必須在預(yù)算編制、資金運(yùn)用、成本控制等方面堅(jiān)持效益原則和公益性原則相結(jié)合的原則。在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，事業(yè)單位能夠利用數(shù)據(jù)分析技術(shù)量化評(píng)估服務(wù)成效，匹配公共資源與社會(huì)需求；其次，事業(yè)單位的資金主要來源于政府撥款、事業(yè)收入和社會(huì)捐贈(zèng)等，財(cái)務(wù)運(yùn)作機(jī)制具有一定的行政色彩，受政策導(dǎo)向和預(yù)算管理制度的制約，與市場化企業(yè)相比，事業(yè)單位的財(cái)務(wù)管理在預(yù)算的編制、審批及執(zhí)行過程中，需要遵循更為嚴(yán)格的法律法規(guī)和財(cái)務(wù)紀(jì)律；最后，事業(yè)單位在資源配置上更強(qiáng)調(diào)公平性和戰(zhàn)略性，由于事業(yè)單位往往承擔(dān)著教育、科研、文化、衛(wèi)生等社會(huì)職能，其資金分配需要兼顧各項(xiàng)社會(huì)責(zé)任和長遠(yuǎn)發(fā)展。因此，在大數(shù)據(jù)支持下的財(cái)務(wù)管理中，事業(yè)單位可以依托大規(guī)模數(shù)據(jù)分析，全面評(píng)估各類資源的使用效率和社會(huì)效益。

（二）事業(yè)單位在大數(shù)據(jù)背景下的財(cái)務(wù)管理問題

1.數(shù)據(jù)孤島與信息壁壘

事業(yè)單位的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)格局存在明顯的“信息孤島”現(xiàn)象，各職能部門使用的財(cái)務(wù)管理信息系統(tǒng)各不相同，系統(tǒng)之間缺乏統(tǒng)一的數(shù)據(jù)接口與數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，無法做到有效的數(shù)據(jù)共享與業(yè)務(wù)協(xié)同，導(dǎo)致核心業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分散存放在多個(gè)相對(duì)封閉的系統(tǒng)環(huán)境中。分散的系統(tǒng)架構(gòu)使財(cái)務(wù)部門難以整合匯總來自各部門的結(jié)構(gòu)化業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，集中式管理組織內(nèi)部數(shù)據(jù)資產(chǎn)。大量存儲(chǔ)在非結(jié)構(gòu)化形式中的紙質(zhì)財(cái)務(wù)文檔、圖片、音視頻資料與主業(yè)務(wù)系統(tǒng)的對(duì)接機(jī)制尚不健全，不同系統(tǒng)之間接口規(guī)范不一，互聯(lián)互通存在較大難度，數(shù)據(jù)傳輸成本高，關(guān)鍵業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)語義難以被挖掘提取，失去了分析應(yīng)用的價(jià)值。在多系統(tǒng)并存的情況下，也加大了數(shù)據(jù)安全管理的難度。信息壁壘制約了事業(yè)單位財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)聚合分析和管理決策的效率、質(zhì)量和效果，構(gòu)建統(tǒng)一的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)中臺(tái)，打通數(shù)據(jù)孤島，形成組織級(jí)“中心信息源”[4]，是大數(shù)據(jù)環(huán)境下事業(yè)單位財(cái)務(wù)管理的當(dāng)務(wù)之急。

2.缺乏高效的分析工具與人才

事業(yè)單位在財(cái)務(wù)管理數(shù)據(jù)分析方面，存在高效分析工具與專業(yè)人才匱乏的問題。具體來看，事業(yè)單位缺乏統(tǒng)一的、集中式的財(cái)務(wù)分析平臺(tái)，不同地區(qū)和部門的分析工具和軟硬件系統(tǒng)主要依靠自主招標(biāo)，多數(shù)事業(yè)單位的常用財(cái)務(wù)分析工具以Excel、SQL為主，功能較為簡單，無法執(zhí)行多維的數(shù)據(jù)建模、組合查詢、預(yù)測分析等高級(jí)分析，無法應(yīng)對(duì)海量、多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的聯(lián)合處理，缺乏與事業(yè)單位特殊需求，如預(yù)算執(zhí)行監(jiān)控、政府資金流向管理等功能的對(duì)接，導(dǎo)致工具在實(shí)際應(yīng)用過程中無法充分發(fā)揮其應(yīng)有的潛力。同時(shí)，當(dāng)前事業(yè)單位財(cái)務(wù)管理人員多為傳統(tǒng)財(cái)會(huì)背景，數(shù)據(jù)思維薄弱，分析報(bào)表的表達(dá)形式單一、直觀性差，熟悉大數(shù)據(jù)技術(shù)與分析算法、能夠開發(fā)和運(yùn)用高級(jí)分析模型的財(cái)務(wù)分析專業(yè)人才嚴(yán)重短缺，數(shù)據(jù)分析成果難以有效地轉(zhuǎn)化為經(jīng)營管理決策，缺乏持續(xù)的落地應(yīng)用。這些因素導(dǎo)致事業(yè)單位無法建立強(qiáng)大的財(cái)務(wù)分析平臺(tái)，難以整合多源數(shù)據(jù)作規(guī)范化管理和智能化分析，制約了財(cái)務(wù)管理轉(zhuǎn)型的步伐。

3.財(cái)務(wù)管理流程與大數(shù)據(jù)技術(shù)融合不足

當(dāng)前，事業(yè)單位財(cái)務(wù)管理流程與大數(shù)據(jù)技術(shù)融合不足，在數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理、流程智能化、移動(dòng)化建設(shè)以及決策方式等方面均存在問題，制約了風(fēng)險(xiǎn)管理和決策水平。由于預(yù)算撥款占主要收入來源，收支信息在預(yù)算部門和財(cái)務(wù)部門之間流轉(zhuǎn)不暢，影響了數(shù)據(jù)的采集與整合應(yīng)用，事業(yè)單位的公益性質(zhì)決定了績效評(píng)估重定性、輕定量，對(duì)數(shù)據(jù)分析應(yīng)用的需求不強(qiáng)。許多事業(yè)單位的信息系統(tǒng)長期沿用舊版本，建設(shè)經(jīng)費(fèi)不足，核心業(yè)務(wù)流程信息化、智能化程度偏低，監(jiān)管和風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警能力較弱，移動(dòng)財(cái)務(wù)等應(yīng)用建設(shè)緩慢，影響了管理人員的遠(yuǎn)程監(jiān)管效率。總體上看，事業(yè)單位在規(guī)范數(shù)據(jù)治理、提升流程智能化、構(gòu)建數(shù)據(jù)安全體系等方面，與大數(shù)據(jù)技術(shù)的落地應(yīng)用之間存在明顯的“技術(shù)鴻溝”。

三、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下事業(yè)單位財(cái)務(wù)管理轉(zhuǎn)型的優(yōu)化措施

對(duì)事業(yè)單位而言，財(cái)務(wù)管理轉(zhuǎn)型優(yōu)化的關(guān)鍵在于強(qiáng)化財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)處理能力，這一過程要求結(jié)合事業(yè)單位的特殊性和具體業(yè)務(wù)，實(shí)施一系列明確而具體的措施。第一，建立數(shù)據(jù)治理框架。事業(yè)單位應(yīng)當(dāng)細(xì)致梳理財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)資產(chǎn)，確立數(shù)據(jù)源、結(jié)構(gòu)、存儲(chǔ)及質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)，同時(shí)，制定嚴(yán)格的數(shù)據(jù)治理政策，包括數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化處理、安全等級(jí)分類、訪問權(quán)限控制，設(shè)立數(shù)據(jù)治理委員會(huì)和專業(yè)團(tuán)隊(duì)，負(fù)責(zé)監(jiān)管數(shù)據(jù)治理體系的運(yùn)行及持續(xù)優(yōu)化。第二，引進(jìn)和培養(yǎng)數(shù)據(jù)分析人才。事業(yè)單位需通過系統(tǒng)的培訓(xùn)和引進(jìn)機(jī)制，與高等院校、專業(yè)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)合作，引入先進(jìn)的課程體系和實(shí)訓(xùn)項(xiàng)目，增強(qiáng)財(cái)務(wù)人員在數(shù)據(jù)科學(xué)、統(tǒng)計(jì)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等方面的能力，使其能夠運(yùn)用如SPSS、SAS等分析軟件，打造一支既懂財(cái)務(wù)又通數(shù)據(jù)的復(fù)合型人才隊(duì)伍。第三，利用大數(shù)據(jù)工具提升數(shù)據(jù)處理效率。廣泛采用大數(shù)據(jù)工具，如Hadoop、Spark等大數(shù)據(jù)處理框架，以及Tableau、Power BI等數(shù)據(jù)可視化工具，部署大數(shù)據(jù)平臺(tái)集中管理財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)資源，預(yù)測財(cái)政資金流向，評(píng)估項(xiàng)目盈利前景[5]。

（一）優(yōu)化財(cái)務(wù)管理流程

以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)為核心，事業(yè)單位財(cái)務(wù)管理應(yīng)從流程重構(gòu)出發(fā)，對(duì)現(xiàn)行的財(cái)務(wù)流程刪繁就簡，移除冗余環(huán)節(jié)，整合相似功能，提高整體效率。第一，剖析現(xiàn)有的財(cái)務(wù)管理流程，精準(zhǔn)識(shí)別、剔除非增值或冗余環(huán)節(jié)，簡化報(bào)賬流程，壓縮審批層級(jí)，建立一套統(tǒng)一的業(yè)務(wù)處理規(guī)范和財(cái)務(wù)報(bào)告模板。如為固定資產(chǎn)管理中的采購、使用到報(bào)廢全過程制定一致的操作規(guī)程和統(tǒng)一的憑證格式，減少手工操作的差錯(cuò)率，編制詳盡的財(cái)務(wù)操作手冊(cè)，為各項(xiàng)財(cái)務(wù)活動(dòng)規(guī)定具體的執(zhí)行標(biāo)準(zhǔn)和流程。第二，引入智能化財(cái)務(wù)軟件，充分利用ERP系統(tǒng)、云計(jì)算服務(wù)等先進(jìn)技術(shù)平臺(tái)，選擇與本單位特性相匹配的財(cái)務(wù)軟件如SAP或Oracle等，提升數(shù)據(jù)處理能力和報(bào)告生成速度，主動(dòng)擁抱EPM工具、RPA技術(shù)，代替人工完成自動(dòng)化記賬、智能報(bào)銷審核等功能，將財(cái)務(wù)人員從煩瑣勞動(dòng)中解放出來，將精力轉(zhuǎn)投于戰(zhàn)略性的財(cái)務(wù)分析工作。第三，增強(qiáng)預(yù)算編制和執(zhí)行的靈活性，根據(jù)單位財(cái)務(wù)性質(zhì)，嘗試采用滾動(dòng)預(yù)算、彈性預(yù)算、零基預(yù)算代替?zhèn)鹘y(tǒng)的固定預(yù)算模式，滾動(dòng)預(yù)算根據(jù)實(shí)際運(yùn)營情況和市場變化，每月或每季度更新，彈性預(yù)算則允許在一定范圍內(nèi)根據(jù)業(yè)務(wù)量的變化自動(dòng)調(diào)整費(fèi)用預(yù)算，以應(yīng)對(duì)不確定性。

（二）創(chuàng)新財(cái)務(wù)管理模式

針對(duì)事業(yè)單位的特殊性和具體業(yè)務(wù)，財(cái)務(wù)管理模式的創(chuàng)新應(yīng)緊密結(jié)合其服務(wù)性、公益性和政策性的特點(diǎn)。第一，持續(xù)推進(jìn)財(cái)務(wù)共享服務(wù)中心建設(shè)。信息系統(tǒng)集成是共享服務(wù)中心的關(guān)鍵支撐，事業(yè)單位需部署統(tǒng)一的財(cái)務(wù)信息系統(tǒng)，在建設(shè)財(cái)務(wù)共享服務(wù)中心的過程中，針對(duì)事業(yè)單位的業(yè)務(wù)特征優(yōu)化和整合財(cái)務(wù)流程。例如，通過政府補(bǔ)助和項(xiàng)目撥款的集中管理，提高資金使用的透明度和效率，在信息系統(tǒng)集成方面，應(yīng)特別考慮事業(yè)單位的政策導(dǎo)向和資金流向，選擇能夠支持政府資金管理規(guī)則和報(bào)告要求的財(cái)務(wù)信息系統(tǒng)。第二，推行精細(xì)化管理。如建立全面成本管理體系，通過活動(dòng)基礎(chǔ)成本法等現(xiàn)代成本管理技術(shù)，或結(jié)合平衡計(jì)分卡等績效管理工具建立科學(xué)的財(cái)務(wù)績效評(píng)價(jià)體系，將財(cái)務(wù)指標(biāo)與事業(yè)單位的戰(zhàn)略目標(biāo)相結(jié)合，針對(duì)事業(yè)單位的業(yè)務(wù)特點(diǎn)，如教育、醫(yī)療、科研等行業(yè)，可引入作業(yè)成本法和過程成本管理，追蹤、分析主要業(yè)務(wù)流程，例如公辦學(xué)校可以考慮學(xué)生滿意度、教學(xué)質(zhì)量、科研成果等因素作為績效評(píng)價(jià)指標(biāo)；公立醫(yī)院可以關(guān)注病人治愈率、醫(yī)療服務(wù)效率和醫(yī)療質(zhì)量等。第三，采用預(yù)測性分析指導(dǎo)財(cái)務(wù)決策。利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)深入分析政府政策變化、社會(huì)需求趨勢，預(yù)測對(duì)公共服務(wù)的影響，及時(shí)響應(yīng)經(jīng)濟(jì)環(huán)境和政策變化，保障公共服務(wù)供給的持久與穩(wěn)定。

（三）提升財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管理能力

事業(yè)單位通常以服務(wù)公共利益為主，其財(cái)務(wù)管理不僅要追求效益，更要強(qiáng)調(diào)風(fēng)險(xiǎn)控制和資金安全，可以從以下幾個(gè)方面著手。第一，構(gòu)建一個(gè)全方位的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估體系，融合財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析、預(yù)測模型構(gòu)建與風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系設(shè)計(jì)等多個(gè)環(huán)節(jié)，匯總內(nèi)部會(huì)計(jì)信息、外部宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)、政策變動(dòng)等數(shù)據(jù)，詳細(xì)記錄過往項(xiàng)目的經(jīng)費(fèi)使用情況、預(yù)算執(zhí)行偏差、資金調(diào)撥延遲等情況，運(yùn)用VAR模型等現(xiàn)代金融風(fēng)險(xiǎn)量化工具，預(yù)測資金流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)、信用風(fēng)險(xiǎn)等關(guān)鍵財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)[6]。第二，針對(duì)事業(yè)單位常涉及的大型公共項(xiàng)目和研發(fā)活動(dòng)，可以結(jié)合項(xiàng)目管理與財(cái)務(wù)管理，跟蹤和分析項(xiàng)目進(jìn)度、成本消耗和質(zhì)量控制等數(shù)據(jù)，預(yù)警預(yù)算超支、資金滯留或項(xiàng)目延期等風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)。例如科研機(jī)構(gòu)應(yīng)跟蹤研發(fā)進(jìn)度和經(jīng)費(fèi)使用情況，確保研發(fā)資金流向，文化事業(yè)單位如圖書館、博物館等，應(yīng)關(guān)注公共文化服務(wù)項(xiàng)目的社會(huì)效益與資金使用效率。第三，強(qiáng)化財(cái)務(wù)合規(guī)性檢查，定期開展財(cái)務(wù)合規(guī)性審計(jì)。除傳統(tǒng)的賬目審查外，還可以運(yùn)用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)如異常檢測算法、模式識(shí)別等，深度掃描單位日常財(cái)務(wù)活動(dòng)中的數(shù)據(jù)，確保財(cái)務(wù)報(bào)告的真實(shí)性和財(cái)務(wù)活動(dòng)的合規(guī)性。

四、結(jié)束語

大數(shù)據(jù)技術(shù)為事業(yè)單位財(cái)務(wù)管理提供了重要支撐，實(shí)現(xiàn)從數(shù)據(jù)獲取、存儲(chǔ)到智能分析和決策支持的全流程信息化。要發(fā)揮大數(shù)據(jù)技術(shù)的優(yōu)勢，事業(yè)單位必須充分考慮事業(yè)單位的公益屬性和資金流向，優(yōu)先解決數(shù)據(jù)孤島問題，打通數(shù)據(jù)渠道，重點(diǎn)投入人才培養(yǎng)和財(cái)務(wù)流程再造，提高資金使用效率，控制經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)，推進(jìn)公共服務(wù)質(zhì)量和公共管理水平的提升。

參考文獻(xiàn)：

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[2]? ?黃丹.試論內(nèi)部控制視角下事業(yè)單位財(cái)務(wù)管理信息化建設(shè)[J].財(cái)會(huì)學(xué)習(xí)，2023（19）：8-10.

[3]? ?張婷婷.信息化系統(tǒng)對(duì)行政事業(yè)單位財(cái)務(wù)管理的影響與作用研究[J].財(cái)會(huì)學(xué)習(xí)，2023（22）：23-25.

[4]? ?章妍.新形勢下事業(yè)單位財(cái)務(wù)管理創(chuàng)新研究[J].財(cái)訊，2023（16）：156-158.

[5]? ?高雋.基于智慧財(cái)務(wù)的事業(yè)單位內(nèi)部控制優(yōu)化探討[J].財(cái)經(jīng)界，2023（30）：138-140.

[6]? ?時(shí)春敏.“雙體系”下事業(yè)單位財(cái)務(wù)管理優(yōu)化研究[J].財(cái)會(huì)學(xué)習(xí)，2023（36）：32-34.

Discussion on the Optimization Measures of Financial Management Transformation of Public Institutions under the Background of Big Data

CHEN Xiaojing

（Conservation and Utilization Center of Rare and Unique Fish in Sichuan Province， Chengdu 611230， China）

Abstract： With the rapid development of big data technology， the financial management of public institutions is also facing the historical opportunity of transformation. This paper expounds the present situation of the development of big data technology and the influence on financial management， analyzes the particularity of financial management and the problems and challenges， finally from the establishment of data management， optimization of financial management process， innovative financial management mode， improve the risk management ability system put forward the optimization of financial management transformation countermeasures and measures.

Key words： Big data; Public institutions; Financial management; Transformation optimization

[責(zé)任編輯? ?立? ?夏]