■//陈龙水
近年来随着一些新兴的物联网、云计算等服务的兴起和推广,人类社会的数据规模和种类正在呈现出几何型的速度增长,伴随着这些新兴服务的快速发展,大数据技术应运而生。
所谓的大数据主要是指巨量的、高增长率、多样性的信息资产,而这些信息资产只有经过新的处理模式,才能够具备更强的决策支持力、洞察发现力和流程优化能力。一般来说,大数据具有四大特点:其一是数据的体量十分巨大,即数据的体量由TB跃升到PB和EB级别,其中1TB=1024GB,1PB=1024TB;其二是数据的类型和种类众多;其三是较低的密度值,总数据量的大小与密度值高低成反比关系;其四是数据处理的速度极快,大数据区别于传统数据最明显的特点即是其处理数据获取高价值信息的速度极快。
在传统的财务管理模式下,企业的财务管理人员在面对大量的财务数据时,往往不能快速高效实现对所有数据的整理与分析,获取价值较高的决策支持信息,从而会出现以偏概全,难以反映问题本质。随着大数据时代的到来,新生的大数据思维与大数据处理技术能够更易应对巨量的财务数据以及抓住问题本质,这对企业的传统财务管理产生了较大的影响,具体体现在:
全球化、网络化的经济形势的出现改变了传统的消费模式和办公模式,同时也改变了企业的管理方式和运营模式,从ERP系统的引入和成为企业正常经营的必需品,到基于工业4.0的物联网技术的MES系统和互联网线上销售模式,大数据已经成为一种常态,为大数据及时应用到企业的财务管理过程中成为可能;同时,大数据处理技术的演变与发展,为大数据在财务管理中的应用成为可能,这完全改变了企业的财务管理环境。
大数据对企业财务管理环境的影响势必会对财务管理的模式提出变革需求,主要是因为在大数据背景下,计算机网络技术的发展使得企业的材料采购、产品制造、产品销售、资金管理等均可以实现网络连接、在线处理,节省了物力、人力和财力成本,财务管理需要在管理方法上更符合现代企业管理模式的要求,即可以利用财务业务协同实现财务管理的集中处理,将企业的财务管理融入上述各个环节中,利用大数据技术实现财务分析、识别关键问题点以及提供决策支持,为管理层提供决策有用信息。鉴于此,大数据将会使得企业的财务管理模式更趋向于效率更高的集约化模式。
传统的财务管理的数据处理主要围绕传统财务信息,数据处理规模较小,时效性较差;大数据时代将会对企业的财务数据处理产生两方面的影响:一方面是财务数据将会兼顾财务信息和业务信息,财务数据的综合性会更强,能为企业管理者提供更加精确、全面、相关的决策信息;另一方面是财务数据的处理范围将会涵盖企业所有的经营管理活动,数据处理全流程覆盖,时效性更强。
传统的财务会计核算以手工和半手工为主,财务人员的会计核算工作量非常大;随着互联网、物联网与大数据技术在企业财务管理中的应用,企业可以构建财务和业务相融合的信息化系统,以扫描、射频、实时数据采集等技术来实现业务数据信息的实时录入,传入ERP系统的财务会计核算模块进行自动化/半自动化的账务处理,有效提高了会计核算效率,提高了会计核算质量,有效减少了财务人员的会计核算工作量、处理时效与差错。
1.大数据技术对巨量信息的搜集、处理和分析的高效性是一方面将财务管理人员从繁杂的数据搜集计算工作中解放出来;另一方面则提高了财务数据信息的相关性和精准性,从而更好的为企业管理层的决策提供信息支持。
2.能够提高企业预防财务风险的能力,主要是因为企业可以通过大数据技术对巨量的数据进行分析处理和筛选,结合专业判断,识别业务模式,找出对企业发展具有不利影响的因素,提前采取应对措施加以预防,规避财务风险。
3.大数据技术不仅仅是简单的记账,它通过分析业务流程建立与完善会计核算流程,通过设立数据模型及时从海量数据中识别有利企业决策的数据信息,有利提升了企业的财务分析水平与质量,提高了财务分析的相关性与有用性,为财务部门更好地参与企业经营管理提供了一种可靠的工具与途径。
4.大数据对于企业的内部控制水平提升具有促进作用。利用互联网、物联网技术,企业可以实现财务与业务的有效融合,通过在线处理等方法,实现内部控制系统的稳定性与可靠性;同时,可以使用大数据技术对IT系统产生的海量数据进行处理与分析,能更好识别企业业务与流程中的关键风险控制点,为建立与改进内部控制系统提供一种实现与可能。
1.大数据应用于企业的财务管理虽然在一定程度上打破了财务管理的时空瓶颈,但是其技术主要依托于计算机网络技术,现有的计算机网络基本上都是基于TCP/IP技术,因其开放性降低了企业IT系统的安全性与可靠性,容易受到黑客、木马等不稳定因素的影响,从而大数据时代使得财务数据的安全性受到了更高的挑战。
2.大数据技术的应用挑战。目前我国的信息技术基础较为薄弱,具备互联网、物联网、大数据技术的人才较缺,特别是同时具备技术、业务与财务专业知识的综合性人才更是难求,企业在大规模IT资源管理、海量大数据的处理、数据仓库和数据挖掘等应用方面存在着较大的挑战。
3.财务管理模式转型的挑战。大数据技术更倾向于企业采用集约化的财务管理模式,这与传统财务管理模式存在巨大差异。从现有理论创新到实务操作,与大数据时代相结合的财务管理模式创新还在进行中,这对企业实现财务管理模式的转换是一个巨大挑战。
4.对于财务数据分析提出了挑战。财务数据分析主要是对大量数据进行分析挖掘以获取对自身有价值的财务相关信息的过程。大数据时代的来临之所以对财务数据分析提出了挑战,主要原因是虽然大数据技术给财务数据分析提供了十分便利的条件,但与此同时它也对财务人员的业务素质提出了更高的要求,增加了其利用大数据技术进行财务数据分析的难度。
大数据时代企业的财务管理转型的关键在于其如何将财务管理和大数据的数据分析优势进行有机结合,提高财务管理的有效性和效率性。笔者认为可从以下几个方面思考:
在大数据时代来临之际,企业财务管理组织结构有必要做出适应性的变革:首先是要在财务管理组织内部设置专业的部门来负责财务数据、非财务数据等相关的企业经营数据管理及财务大数据中心的开发;其次是要在企业财务管理人员中配备一定数量的数据分析专业人员来弥补传统财务人员业务素质的不足,从而更有效的为企业管理者做出正确的决策提供数据支持;最后是要大数据时代的一个主要特点是数据信息的共享度的大幅提高,因此在企业内部要提高财务管理组织与其他部门的数据共享度,杜绝信息孤岛,提高数据信息的利用效率。
财务管理信息化制度是保障企业财务管理与大数据技术有机融合的基础制度。要建立企业的财务管理信息化制度,需从三个方面入手:一是要建立良好的网络信息环境;二是要建立高度统一的财务制度,统一的集约化的财务制度是提高资金运营效率、保障资金完整性和安全性的必要条件;三是要建立财务大数据中心平台,实现企业经营相关数据的高度共享性,从而为企业财务管理人员高效便捷的搜集各项数据并加以分析提供便利。
大数据包含的信息价值巨大,但由于其密度值较低,因此大数据关注的重点便是从海量数据中挖掘潜在的有价值的信息,而实现该功能的关键在于智能化的应用。鉴于此,企业有必要在内部建立财务管理智能化系统来实现在财务分析、财务预测和财务决策支持的有效应用。以财务预测为例,在财务管理智能化系统中,企业可以利用其中的神经网络、回归等技术来更准确、更迅速的预测企业今后一定时间段的经营成果及财务状况。
要实现大数据时代财务管理的转型,做好数据管理工作是必不可少的一个环节:一是在进行数据搜集时要有必要的数据搜集框架体系作为保障;二是在进行数据储存时要有涵盖大数据技术的先进存储硬件和必要的数据要素分类标准;三是要有较高业务素质的人员来进行数据价值的挖掘和分析;四是数据的应用,即企业的财务管理部门应当充分发挥大数据的优势,做好大数据分析工作,从而提取到价值较高的信息来辅助管理层进行决策,在客观上为企业的业绩增长做出贡献。
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