浅谈大数据趋势下的企业财务分析

杨朋成

摘要：随着经济的发展，企业治理结构日趋完善，在大数据时代，财务分析所起的作用越来越受到管理、决策者的关注和重视，但传统财务分析已经出现不适应社会发展需要的状况，给企业决策带来了一些困扰。文章阐述了大数据与财务分析的关系，分析了传统财务分析存在的一些问题，以及针对这些问题提出改进对策和建议，为企业提高财务分析水平及决策带来一定的助益。

关键词：大数据；财务分析；问题与对策；机遇挑战

随着经济的发展，特别是互联网技术的发展，社会已经进入一个信息化、大数据时代。在大数据时代下，财务分析越来越受到管理者的重视和关注，并影响着企业决策，财务分析不能仅针对财务三大报表进行分析，而是需要“走出去”，与企业的生产、研发、业务等部门进行更好的整合，将业务数据和财务数据有效地融合起来；应该通过分析外部信息，如同行业公司的情况、网上搜索到数据、信息等等进行全方位分析，提高分析的正确性、科学性，才能为提升企业整体绩效提供帮助。

一、大数据与财务分析

（一）大数据与财务分析的含义

大数据是一种在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。

财务分析是以会计核算和报表资料及其他相关资料为依据，采用一系列专门的分析技术和方法，对企业等经济组织过去和现在有关筹资活动、投资活动、经营活动、分配活动的盈利能力、营运能力、偿债能力和增长能力状况等进行分析与评价的经济管理活动。为企业的投资者、债权人、经营者及其他关心企业的组织或个人了解企业过去、评价企业现状、预测企业未来做出正确决策提供准确的信息或依据。

（二）大数据下财务分析的主要变化趋势

在大数据的影响下，财务分析有着一些重大变化：第一，由事后向实时转换，传统财务分析都是在期末对财务报表进行分析，大数据下借助网络技术、云计算等让实时分析成为可能。第二，由基于结果分析转为基于过程分析，比如网上交易完成后，分析网上购物的评价，买卖交易过程中客户提出的需求，从中发现商机、对产品进行改进或对流程进行变革等。第三，从基于结构化分析转为非结构化分析，从传统的二维数据分析转向多维度分析，除了数据分析的直观结果，客户评价、品牌、知名度、网上评分等等都应该成为分析的范畴。

（三）大数据下财务分析的优势

随着科技的进步，财务分析也应与时俱进，与大数据进行融合，充分利用数据挖掘技术和科学的分析方法给出具有现实指导意义的结果来协助财务决策，从而提高财务决策的效率和有效性。大数据下财务分析有着如下优势：第一，可以更有效的组织企业节省资金；第二，可以利用企业数据和行业公共数据寻找新的市场和机会；第三，可以共同创建、实时改进及创新产品；第四，有些领域还可以将大数据可视化，可以更直观进行分析和做出决策。

二、传统财务分析面临的主要问题

（一）财务分析不被重视，未能体现分析的价值

在企业中，财务分析不被重视，分析报告发现并提出的问题得不到重视，甚至很长时间问题仍然没有得到有效解决；有些项目没有经过充分分析、论证测算就盲目上马，最终导致亏损；财务分析人员责任心不强，对分析不重视，不注重学习，敷衍了事，财务分析报告质量下降，形成恶性循环，财务分析的价值得不到体现。

（二）重报表、指标分析，轻非财务信息分析

传统财务分析都是财务三大报表为主体，采用财务比率、杜邦分析体系等比率的计算，结合经验，对比同行业公司情况，分析企业所处的状况。但实际上由于企业不同年度经营情况有差异，市场有变化，不同企业的会计核算方法、估计的不同，甚至网上评价评价都会影响分析的结果，而且传统财务分析不管是杜邦分析、比率分析等都各有侧重，难以得出全面科学的结果。

（三）重静态分析，轻动态分析

以报表为主的分析，数据是静态的，已经发生的，等到各种数据结果统计出来之后再做的事后分析，存在不能实时反映市场的变化、不能掌握市场的最新情况等问题，管理、分析的时效性滞后，而且忽视了事前、事中的控制，出现问题时，已属于被动，增加了企业调整、反应的成本，降低了财务分析所起的作用。

（四）财务数据和业务信息融合度不足、口径不一、效率低下

财务部门提供财务数据，业务部门提供业务信息，两者信息独立，企业对外发布报告、公司内部总结、分析等，不同部门提供的数据可能不一致；政府各主管部门、企业内部不同部门对信息的需求不同；财务部门需要从不同角度进行统计、分析，效率低下。

三、大数据趋势下改进财务分析的对策

（一）企业管理层应该重视财务分析

随着经济的不断发展，市场的复杂程度不断增加，财务分析在企业决策中的作用也愈发重要，严密、科学的分析结果是企业决策的基础。企业应当重视财务分析，选用合适的财务分析人才，明确财务分析目标，完善财务分析方法、增加非财务分析指标，合理利用财务分析工具，构建科学合理、适用性强的、适合企业的财务分析体系，并不断创新，建立健全内部控制制度，提高企业的财务分析和管理能力，促进企业的可持续发展。

（二）提高财务分析人员的职业素质

大数据时代，会计核算将不是财务部门的工作重点，一专多能、甚至多专多能才是财务人员的发展方向，信息化技术正在取代传统的会计核算，财务人员不仅要做好会计核算、监督职能，还需要收集、整理与财务、业务、客户相关的数据，更重要的是具备利用大数据的能力；财务人员要能够从海量、不断更新的非结构化数据中寻找与企业决策相关的重要信息，探索不同数据之间的关系；要能够掌握一定的数据分析技巧，深入挖掘企业各个流程相关的数据，掌握数据变化的规律，利用一定数据模型及工具进行实时分析和相关信息的实时传递。

（三）从结果分析为主转变为实时分析

大数据的特点之一就是快速的数据流转，财务人员需要建立数据模型，采用计算机技术手段对数据进行归类整理，从而实现对数据进行实时分析，从细微的数据变化中寻找商机，而不是等到月末、季末或年末等固定时点再进行分析，以免贻误商机。但是要完成实时数据分析，不仅需要财务人员的数据分析能力，对信息、数据的敏感度，还需要各种工具和技术支持，企业需要有一套适合自己的信息收集、整理系统，建设更加智能的财务分析体系，采用数据挖掘技术来完成对数据隐藏信息的挖掘，引入一定数学分析及数据模型方法，解决传统财务分析方法的局限性，拓宽财务分析的视角，由财务分析向经营分析转化，还可以适当引入非财务指标，如“平衡计分卡”体系，从财务、客户、内部业务流程及学习与成长四个维度来评价企业的经营状况。企业也可以购买市场上一些咨询公司提供的行业及市场份额报告，为内部财务分析提供宏观经济数据支持。

（四）提升会计管理信息化水平，实现财务数据、业务信息一体化管理

要充分发挥大数据的作用，企业的信息化建设需要加强，财务信息系统、供应链信息系统及其他业务信息系统要进行整合，使得业务数据、客户数据和财务数据能够综合利用，甚至有些信息还可以在不同的范围内实现共享，当然要分级设置好共享权限及保密工作；整合目标是更加方便、快捷地提供企业内部进行各项经营和投融资决策的大数据。从而为企业进行有效的决策提供相关的管理数据及信息，真正将科学技术转化为企业价值。例如企业利用大数据打通供应链上的融资渠道，供应链上的核心企业既可为其上游供应商融资，以其应收账款来偿还，也可为其分销商进行融资，以其未来销售的货款来偿还。这样既实现了双赢，又为核心企业带来贷款利息收入以及供应链上完整的信息流、资金流和物流等大数据。

（五）防控信息安全风险

大数据时代，还有一个挑战便是信息安全问题。企业在利用大数据的同时，自身的相关信息也可能通过各种路径的传播而暴露在公众视野中，被恶意窃取甚至篡改都可能导致商业上的风险。病毒也会影响大数据的真实性，而且企业所利用的大数据，有可能是错误的、虚假的，所以企业必须建立健全内部控制制度，采取相应措施保证数据的安全，安装正版杀毒软件、建立内部稽核制度、必要时使用数据加密技术、采用身份识别技术等，并合理选择相应技术手段使得利用的大数据信息是真实的、安全可靠的。

四、结束语

从长期来看，注重信息获取的全面变革，这是大数据时代财务分析的长期趋势；大数据时代的到来，对财务人员来说，是机遇也是挑战，每个财务人员都应该学习相关的理论知识和实践技巧，让大数据为“我”所用；企业应当从战略层面重视“大数据”的价值，有效利用大数据分析和处理技术，将“大数据”的应用落实到整个企业，洞察企业业务发展方向，同时减少因财务分析不当导致的决策失误，让企业在竞争日益激烈的环境中健康、快速的发展。

参考文献：

[1]林洁莹.大数据时代背景下会计财务分析研究[J].济南职业学院学报，2015（06）.

[2]宋军.企业财务分析存在的问题与策略研讨[J].财经界，2016（07）.

[3]白金荣.大数据时代公司财务分析的发展浅析[J].经营管理者，2015（09）.

（作者单位：无锡永中软件有限公司）