企业财务大数据与财务管理

【摘要】财务大数据运作成为企业发展新的经济增长点，把企业财务管理推到一个新的起跑线上。谁运作了财务大数据，谁就会成为企业财务管理的佼佼者。财务大数据运作的企业获得丰厚回报的现实，使我们深刻认识到，错过第一批财务大数据运作的机会可以理解，再不及时跟进则可能在未来发展中处于劣势。在此基础上，本文阐述对一些财务大数据运作要素的见解。

【关键词】财务大数据；经济增长点；财务管理

企业财务部门积累的各种管理数据及数据组合就是财务大数据。财务大数据具有海量、种类繁多、未因某种需求加工整合等特征。财务大数据运作就是运用专门的技术和知识，使这些数据释放价值，导致未来经营管理的完善和企业经济绩效的提高。

一、财务大数据运作的条件

企业财务人员的办公桌上均有一台以上的具有入脑思索的智能电脑，人手一部与互联网捆绑的手机。企业实行会计电算化作业多年，财务、会计人员使用其各个功能模块已经游刃有余。财务大数据运作人员的岗位职责明确，具备实用性强、稳定性高的计算机操作的技术能力。财务部门的数据平台处于企业数据运行系统的中心位置，信息流在公司旗下所有网络都畅通无阻，使财务、业务部门的数据能够迅速汇集和交换。拟有财务大数据运作的制度和执行规范，能够结合实际及时更新。企业上下看到早期财务大数据运作的成效，兴趣浓厚，积极性高。企业领导养成了读数据、用数据的习惯，高度重视、精心部署财务大数据运作，在可能的情况下举办或派员参加财务大数据运作的培训。

二、财务大数据运作的实施

(一)大数据收集财务大数据运作的基础工作就是捕捉、采集数据。财务人员的一切职业行为，都会产生数据。与国内外客商交易、资金结算、债权债务处理

等，与政府有关部门、专业服务商、企业内部高管、业务部门之间的交互数据俯拾皆是。只要有心，就能从互联网、专业会议、纸质资料、业务咨询、同业人员社交等渠道入手，方便、快捷、动态地检索信息、查阅所需资料与相关记录，获得有使用价值的数据。收集特殊的数据，需要利用一定的技术、人际关系，甚至交换或者付出必要的代价。外贸企业财务部门关注汇率变化，可以用“点对点”方式由专人浏览、登记银行固定网页每天刷新的外汇牌价。收集大数据并不在于数量多，而在于“一网打尽”，力求每个项目、每段过程的数据完整，避免重要信息的遗漏或导致以偏概全。(二)大数据存储将各种分散的财务数据全部纳入一个大的数据库。在手的适用数据丰富充裕，有需求时就能信手拈来，产出的成果要比“现买现卖”式数据产出的成果要好很多。存储介质(电脑、移动硬盘、光盘等)的容积很大，财务人员无须有大数据存贮空间不够的顾虑。但是也不能瞎存储，应该粗选、剔除冗余信息。存储的数据必须备份，部分核心数据应该打印存档。已有的纸质财务数据资料尽可能通过扫描转化为存储介质，以便长期保管。信息要分门别类储存，采取标签化管理，保证能在最短的时间内检索出来。财务人员大规模聚合、保存并高效使用数据，无疑为企业财务大数据运作积淀了宝贵资产。(三)大数据分析财务人员带着某一明确的目的和任务，依据数据基准特征，对面广量大的财务数据进行梳理、分析。一般都是利用Excel工具来进行加减乘除、汇总和统计，对数据进行划区问、划层次、划阶段或总体的运算。各种算法如比较同一项目不同组织、不同时期的数据，测定某一单项在大类或整体的占比，演算某一项目数据与其他数据重组的结果，对所分析的若干业务按照一定的标准进行大小、‘多少、快慢、强弱的排序等等。适用于用经济数据勾勒出某一组织、某一事件的轮廓，了解企业业务发展的程度、驱动原因和对现在、未来的影响，业务实绩在预期范围内的走向，交叉验证某一关联业务过程的合理性与存在问题等。运算由电脑自行完成，人工不可能干预新数据的生成，因而是客观公正的。经过大数据分析，财务人员的智慧被放大，从数据资源中发现了新的信息，获得了新的认识，形成了新的判断。(四)大数据挖掘大数据挖掘比大数据分析在深度上更胜一筹。以资金流转、资本营运、成本费用控制、悬案处置、纳税运筹等为研究对象，解刹、探讨原始的和重复利用的财务大数据。历年来的会计核算资料已经被精简到实际需要的容量，不属财务大数据的范畴。但是把这些数据与其他数据交织在一起，仍然可以用作财务大数据挖掘与其本身用途无关的新的潜藏的

价值。依从教授、专家、高级会计职称人员、政府部门某业务专管人员的提议，财务部门领导、实务工作人员深思熟虑、各抒己见，采用财务管理学的专业技术或数学公式，把多源的多类型的复杂的数据有机配伍、反复试算等等。观察、寻找数据与数据、信息与信息、事项与事项之间以及财会业务内在关系、结构，观察、寻找以前未曾认识的决定性因素和数据背后隐蔽的奥秘。凭着逻辑判断，企业领导就能将研究成果直接转化为预测、决策和摆脱“老大难”困境的路线图，财务人员就能激发出做好某项财会业务的灵感，悟出理性认识和行为规则。(五)大数据共享大数据不断流动和充分分享，才能保持生命力和活力。在共同遵循数据治理的框架下，部分财务大数据，：二财务分析的论证、结论意见以日报、周报、月报、季报、半年报、年报、专题报告等形式发送到总经理信箱，以局域网平台信息发布的形式告知本企业业务、管理部门、人员或下属单位。企业财务部门向政府业务管理部门、社会服务机构提供财务数据，在广告、网上媒介宣传本企业的资料包含的财务数据，就是接受方的财务大数据。在合作方的网站上设置本企业网站网址的链接，有关人员点击网页后也能关注本企业的财务数据。

三、财务大数据运作的深化重点

(一)树立大数据运作的正确理念财务人员与计算机完美合壁，财务工作物质条件改变了，财务人员的思维方式也要改变。小数据时代的财务数据来之不易，所以财务分析只能对有限的样本数据精确使用；而进入大数据时代，财务人员可以获得海量的即时数据并进行分析。因此，财务人员要从样本思维转向总体思维，致力于全面地立体地系统地认识财务工作，过目所有资金流动的细节．从精确思维转向容错思维，适当忽略微观层面上的精确度，允许一定程度的错误与混杂，反而可以在宏观层面拥有更好的信息和洞察力；从因果关系思维转向相关关系思维，有些财务事项不存在确定的因果关系，但是肯定存在线性或非线性的关联关系，厘清相关关系的效果超越寻找因果关系的效果。(二)开展数据的标准化处理企业会计电算化核算必须严格执行现行会计制度一级科目规定的内容，按照企业信息系统整体规划和财务管理的要求拟定二、三级科目的核算内容，尽量保持与同行业企业通常定义的口径相吻合，以便对外输出的数据与接受外部的数据都能对口或衔接。(三)改造非结构化财务数据传统的财务分析内容就是像会计核算资料之类的结构化数据，现时的财务分析内容逐步扩展到像文本、图像、声音、网

页之类的非结构化数据。非结构化数据蕴藏的信息比结构化数据更丰富更深刻更生动，因而使分析质量大幅度提高。当然，非结构化数据不直接对应某个财务事项属性，必须经过一番调整改造。(四)建立有效的财务数学模型建立财务数学模型，能够为预测企业经营未来变化的趋势，或对内控制某一种财务现象的发展提供某种意义上的最优策略。建模就是借助计算机求解，从定量的角度来解释实际问题，并接受实践的检验。财务人员在财务数据分析时把数量假设和综合推算方法内置于Excel表格、有关程序的计算中，可以说就是财务数学模型或其雏形的孵化。

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