大数据对财务管理决策的影响

张晓 王晗

【摘要】今天我们生活在一個信息爆炸的时代，大数据技术能够以更低的成本、更高的效率来应对和处理海量的信息，因而在各个学科和生产制造领域都得到了快速的推广和应用。企业财务决策的效率和质量在很大程度上取决于对数据的取得、加工、分析和反馈能力，能否利用大数据和云计算技术提高企业的财务管理水平将成为企业未来发展的方向和关键。因此，研究大数据对企业财务管理工作的影响已成为当今社会普遍关注的热点问题，具有重要的理论意义和现实价值。

【关键词】大数据；财务管理；财务决策

【中图分类号】F275

一、大数据对财务管理决策的影响

大数据是数据分析方向的前沿技术，社会的信息化发展产生了纷繁复杂的海量数据，通过大数据技术，人们能够以更低的成本、更加快捷的方式从不同类型和结构的巨量数据中提取有价值的信息。

大数据通常有以下几个特点：第一，数据量巨大，处理的数据量从TB级向PB级提升；第二，数据类型多样化，从传统的结构化数据延伸到诸如图片、报表、音频和视频等多种形式的半结构化和非结构化数据；第三，快速响应，随着算法的优化和数据建模领域的技术突破，能够做到海量数据的实时处理；第四，高价值性，通过降维、数据挖掘等技术，大数据能够探寻并揭示数据背后的关联性，因而具有较高的商业价值。

大数据的研究已经推广到了医疗、金融、交通等各个领域。政府部门也在重视大数据技术的应用和发展，“十三五”规划纲要中就提出，要深化大数据在各行业的创新应用，探索大数据与传统产业协同发展的新业态和新模式，要加快海量数据采集、存储、清洗、分析发掘、可视化、安全与隐私保护等领域关键技术的发展。

互联网数据中心的“数字宇宙”的报告显示，全世界的数据量正在大规模增长，到2020年，世界对于数据的使用量将达到35.2ZB。面对如此庞大的数据洪流，传统的企业财务管理越来越无法满足现代企业管理需求。

随着政府、企业、公众间数据的不断开放，利用大数据技术财务工作者可以从多种渠道获取更为可靠的数据信息。如何将财务管理与大数据技术进行融合，跨越单纯的财务数据，挖掘财务和非财务数据背后的关联关系，以科学的方法进行分析预测，让数字开口说话，降低对主观判断的依赖，进行精准的财务分析与决策，成为企业在激烈的市场竞争中获取竞争优势的关键。

二、大数据对环境分析的影响

分析企业所处的内外部环境是财务决策的起点，在经济呈现全球化、多元化发展的今天，企业进行财务决策所需要的支撑数据已经不能仅着眼于单纯的内部财会数据，更需要将系统中所有利益相关者的全部信息都纳入考虑。传统的统计数据主要来源于国家统计部门和企业内部经营记录，数据源较为单一，对社会、文化、生活消费习惯等数据无法实现精准搜集，且更新速度较慢。借助大数据和云计算技术，一方面，企业可以统揽总公司和各子公司的结构化数据、半结构化数据和非结构化数据信息；另一方面，企业可以从外部诸如新闻媒体、工商管理部门、税务部门、律师事务所、会计师事务所、银行、咨询机构和证券交易所等机构获取各种与财务决策相关的数据。

在数据广泛收集的基础上，财务工作者可以利用大数据技术通过对海量的内外部数据进行筛选、清洗、转换和整合，从纵向的时间序列和横向的面板序列进行分析，充分了解企业当前的生存环境；也可以利用云计算数据实时更新、储存、传递的功能，应用事物间的相关性分析，捕捉现在和预测未来的趋势变化。例如，财务工作者可以通过对企业的客户和供应商的接口数据，来分析预测企业未来的销售额和库存，通过消费者在网站的点击量、检索字眼，了解产品需求的变化。传统的财务决策系统、excel、wps等办公软件对于收集和处理如此庞大的数据十分乏力，大数据为企业制定战略规划和制定财务决策提供更加准确和完整的基础支撑，从而可以实现战略目标在不同地域分布的总公司、各子公司之间的一体化设计，促进公司内部的联动和配合，提升企业整体的运营效率。

三、大数据对指标核算的影响

正确、高效的财务决策很大程度上取决于所依据指标的核算是否准确、公允，大数据对企业的日常经营管理中指标核算的影响主要体现在以下几个方面：

（一）全面性

过去数据的记录、储存、分析和处理手段较为落后，难以对总体数据进行检验分析，因此传统的财务决策做法是以抽样取得的数据特征来推断总体的特征。进入大数据时代，随着互联网和云计算等数据技术手段得到更加广泛的应用，可记录、储存的数据越来越多、越来越便捷，人们处理数据的能力也随着算法的升级得到显著提高，掌握总体的性质和特征将不再依赖于抽取样本数据的质量，通过大数据技术在搜集几乎全部的数据基础上进行的总体性分析，可以回避抽样误差，帮助财务工作者更加全面准确的判断和决策。

（二）中立性

在企业全面预算管理、投资融资决策、成本费用控制等财务管理工作中，经营管理者往往难以准确确定公允价值、折现率等指标。例如在金融资产估值、投资项目比较时，需要广泛搜集公开市场的报价，尽可能详细地预测未来现金流量和最终处置费用；在确定折现率时需要估计风险调整，这些数据的确定很大程度上依靠财务人员的主观判断，而折现率出现在分母上，细小的变动也会很大程度的影响最终的决策。大数据为会计估计、职业判断等内容的确定带来了新的思路和方法，可以帮助财务工作者更加方便快捷地获取整体市场信息、了解市场最新动态，排除主观判断部分的干扰，更加准确地确定公允价值、折现率等指标，从而保证决策更为科学和合理。

（三）可靠性

通过大数据技术里的人工智能和深度学习，企业可以建立数学模型来探寻数据之间的关联关系。

在成本管理中，大数据技术可以辅助财务工作者更加精准的控制库存数量，按照业务实质客观的分配生产成本和费用，从传统财务会计核算转变为资源驱动作业、作业驱动价值的管理会计核算，根据更加可靠精准的数据基础来识别判断企业价值创造的动因和增长过程，引导企业管理者从规模管理转向价值管理，以提升企业价值为目标进行财务决策。

在销售管理中，大數据技术可以帮助企业识别高价值客户，分析客户违约概率，降低贸易中的信用风险，如图2所示。

（四）时效性

企业传统的财务管理方式，较为依赖顶层设计，靠自上而下的方式在企业内部层层传播。例如预算计划的编制和风险管理工作的布置，当企业层级较多、规模较大时，大大降低了信息传递的时效和准确性，进而降低了财务决策的应用价值。通过大数据技术，企业对财务管理流程中的每个节点可以实现实时的观测和反馈，使预算管理和风险控制贯穿于企业经营活动的始终，通过这种动态调整可以提高企业事前防范、事中化解风险的能力，降低事后承担的压力，防止预算管理失效、流于形式。

四、大数据对决策思维的影响

随着人们对算法的优化和对数据挖掘技术的开发，数据利用的方式和方法也将发生根本性的改变，财务工作者需要转换思维来建立正确的财务决策。

（一）从总体出发

传统决策方法更多的是依赖于企业管理者多年积累的经验及丰富的管理理念，企业管理者在面临着海量、繁琐的财务数据资源时，一旦外界环境发生变化，管理者没有充足的时间应对，可能会以偏概全，导致其无法准确挖掘数据背后蕴藏的价值，无法探究问题的真正本质，对财务数据的判断有失精准，进而影响了决策的真实准确性，导致企业无法按既定策略实现价值。在大数据时代，获取几乎全部的数据成为了可能，财务工作者在制定财务决策时，可以使用总体分析来替代抽样分析，企业可以从来源于工商管理部门的数据中分析政府监管信息，从来源于税务部门的数据中分析纳税信息，从来源于企业内部的经营数据中分析财务信息，从来源于会计师事务所的数据中分析审计信息等，在全面数据分析的基础上，根据企业预算管理、筹资决策、投资决策、收入决策、定价决策、生产决策、成本费用决策等不同的决策需要，形成多层次的决策方案。

（二）从时效出发

传统的财务决策中，财务工作者追求数据的精确性，因为可获取的样本数量有限，如果根据不精确的样本去推断总体的性质特征，就会偏离真相，做出错误的决策。但是一味的苛求样本储存记录的准确，会给会计人员带来繁重的数据筛选复核工作量，不能保证财务决策的及时性，滞后的财务信息虽然准确却可能带来没有价值的分析决策结果。大数据的普及应用与云计算功能的结合，可以在相当程度上排除错误数据的噪声干扰，这对财务工作者依赖结构化数据精确性的传统思维带来了变革。面对需要快速反应的事件，例如股票、汇率价格的波动预测时，财务工作者需要采用容错率思维，追求模糊的正确而非精确的错误。大数据的实时分析功能可以快速得出结论并预测趋势，为企业财务决策及时提供参考依据，大幅度提升财务决策的效率和质量。

（三）从关联关系出发

企业的财务决策离不开各种财务数据和非财务数据之间的相关性分析，传统的财务决策方式不可避免的在一定程度上依赖职业经验判断，由于信息不对称及代理成本的存在，给决策者谋取私利制造了空间。利用大数据技术和分析手段，人们能够获取、转换、加工处理与企业财务决策相关的各种结构化、半结构化以及非结构化的企业财务数据和非财务业务数据，并且寻找出数据之间的关联关系，为企业科学合理的财务决策提供支撑。因此，在大数据时代，财务工作者需要应用相关性分析深入了解和认识社会经济现象，归纳、分析数据之间的联动特征，挖掘隐含在数据关联关系背后的巨大商业价值。同时，通过将各种类型的数据有机融合起来，剖析其中蕴含的财务与业务关系，让数字开口说话，可以降低人为调控、盈余操纵等舞弊行为，从而保证企业财务决策的科学性和严谨性。

五、大数据对评价反馈的影响

企业的业绩考核和信息披露是评价企业财务决策成功与否的重要途径，传统的财务管理模式中，人们主要是通过“四表一注”来评价和反馈企业经营状况，对非财务信息的反映不够充分，面对不同监管部门，不同报送主体的数据提供口径可能出现不一致，削弱企业的公信力。如今在云计算的帮助下，利用大数据技术可以打通企业内部财务部门与非财务部门、企业与上下游企业等组织边界，将海量的零散信息联结成信息网络，实现总公司和各级子公司，企业内部与外部的数据口径一致性，解决“信息孤岛”问题。在大数据时代，财务工作者一方面需要提高信息披露质量，从而提升公众对企业的信心，获得更多的投资者支持，另一方面需要将非财务信息，诸如消费者忠诚度，重复购买率等指标纳入考核范围，更加公正的识别财务决策的效果，据此完善奖惩制度和激励措施，推动企业的良性发展。

六、建议

大数据技术给企业的数据搜集和分析决策工作带来了新的变化，传统财务分析模式存在数据采集单一、提供的财务分析结果单一且存在滞后性的缺陷。大数据信息云处理平台的构建使得企业对数据的处理水平上了一个新的台阶，具有实时处理、数据发掘建立关联模型准确预测、响应速度快等特点，这同时也对财务工作者的基础素质、财务管理水平提出了更高的要求。财务工作者需要从企业自身情况出发，借助大数据技术构建完善的财务管理体系，来更好的面对激烈的市场竞争，抓住大数据背景下的发展机遇，在愈发严峻的国际形势下走的更好更远。笔者针对大数据时代财务管理工作提出以下建议，希望能够为企业的财务管理决策工作提供借鉴和指导。

（一）转变思维方式

大数据背景下，采用会计电算化数据信息处理方法，将重心放在“核算、记录、存储”等方面已无法应对信息化发展的需要。财务工作者不仅需要关注企业内部，也要与企业外部利益相关者进行良好的沟通，关注企业所处的市场经济大环境。基于这种变革，财务人员更需要放眼全局，在企业财务决策过程中，不再关注问题之间的逻辑因果关系，注重探寻各数据与各财务指标之间存在的各种相关联系；无需深究每一个数据的精确性，注重把握住总体特征和基本趋势，追求数据的及时性和利用率。通过全面考虑企业整体运营相关的财务数据与非财务数据，分析各个孤立的数据之间存在的关联联系，达到对企业的绩效考核、成本费用控制、风险管理、资源整合配置等各个流程全盘把控的目的，保证企业的高效运行。

（二）加强信息化建设

有效的分析决策往往需要建立在大量的数据挖掘、分析和处理的基础上，大数据对企业财务管理软件的标准提出了更高的要求。对于大部分企业来说，企业电算化只是从手工做账转变为电脑做账，真正基于财务数据及非财务数据进行分析应用的电算化平台却很少实际落地到企业日常生产经营活动中。不少企业的财务管理信息系统落后，甚至都没有配备基本的财务管理软件，或者配备的软件不能及时更新升级，影响到企业的信息共享，导致企业的财务信息处理效率很低，影响到企业的整体经营水平。因此，面对数据类型日益增多、数据结构方式日趋复杂的企业数据，在资金实力允许的情况下，建议企业研究开发适合自身的财会系统软件，建立大数据共享处理平台，以更低的成本和更有效率的方式搜集、存储、分析和处理不同结构和类型的数据并获取具有决策价值的相关信息，同时不断完善信息化决策机制，提升企业财务决策的准确性及运营效率。

（三）培养人才队伍

大数据技术需要具有专业数据处理能力的技术人才，目前，我国企业大部分数据分析处理技术水平较低，而计算机数据算法领域的专业人才往往不了解财务基础知识，财务管理中高水平的专业技术人才匮乏限制了企业数据技术的应用，使得财务管理的大数据分析应用技术无法充分发挥和顺利应用。因此，建议企业加大资金投入，聘请对大数据和财务领域了解透彻、运用能力强的专业人员加入本单位工作，同时指导并定期组织有这方面诉求的财务工作者学习相关大数据知识，让财务工作职能从过去的财务会计报表分析转变为高层次的预算管理、风险预测和数据分析，使财务工作人员具备一定的数理应用常识，能够从海量信息中提取高价值的内容并进行分析和预测，促进财务人员和企业在业务能力上的共赢发展。

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