大数据背景下财务思考

颜慧 贺刘萍

财务部门较其他部门通常是数据密集型的管理部门，数据处理贯穿着财务工作的始终。财务数据处理对单位管理提供了有效的控制、预测、决策等作用。

一、数据处理发展历程回顾

财务属于麻雀虽小，五脏俱全的部门，数据处理同于其他单位的财务数据处理，从手工处理阶段、机械处理阶段、电算化阶段直至发展到现在的信息化处理阶段。

（一）手工处理阶段。手工处理阶段主要靠人工进行财务数据处理的一种方式。这个阶段主要是凭借财务人员的细心、耐心，用财务人员的手、眼、耳等器官，使用直尺、笔、算盘、纸张等把感知到的财务数据收集、分类，汇总、计算，把经济业务记录、保存下来。数据手工处理在干休所这样的数据量较小的财务管理单位已经显示出工作量大、速度慢、效率低、出错率高、时效性差的劣势，财务人员在业务处理过程中需要精神高度集中， 在账账、账表、账实的核对中不断重复着计算的工作，运算结果的存储也要靠人工记录登记，边计算边登记是工作常态。

（二）机械处理阶段。财务数据机械处理指利用穿孔机、机电设备、电子设备等工具进行财务数据处理的方式。机械处理把财务人员从繁重的手工工作中解脱出来，有效的提高了财务数据处理的计算速度和正确性，但是也同样存在弊端，处理工具体积大、操作困难、稳定性差、成本高等问题不断出现，以至于财务数据机械处理在部队财务管理中的应用非常有限，过渡式的发展到了电算化处理阶段。

（三）电算化阶段。80年代初期，计算机逐渐进入人们工作和生活中，一些财务单位开始使用计算机记账、编制报表、统计数据，电算化优势被财务工作者发现。某部财务部在1985年初，开发了第一个全领域推广使用的财务软件—会计账务处理系统，这是财务的电算化工作的第一步，也有着里程碑的意义，截止目前会计账务系统也是运行最稳定、操作最安全的财务软件，后来某部陆续推广使用了14个信息系统，被所有财务人员深爱的响亮的名字---财务管理信息系统，是所有财务人心目中的“财务工程”，2006年各级财务部门正式开始使用这套系统，这也意味着某部电算化阶段的真正到来。电算化时代的到来大幅提高了财务人员办理业务的能力，提高了财务保障和规范化管理水平，提高了财务数据处理的准确性和及时性，同时，也要清醒的看到“财务工程”各个子系统的关联、融通程度较低，數据依然相对独立，财务数据并未得到共享共用的理想状态。

（四）信息化阶段。管理部门依托后勤信息系统和财务信息系统与网络，实现远程操作，处理电子单据和进行电子货币结算，从而建立信息共享、进行网络化财务信息管理、网上财务业务处理和“全覆盖”远程财务监督的财务管理新模式。最终的目标，不仅要做到信息化还要做好大数据准备，用信息化技术对财务业务数据进行整合、分析、规范，使财务保障更便捷精确。

二、后信息时代，大数据处理发展前景

在云计算、物联网、区块链之后，信息产业又一次站在了大规模发展的风口浪尖上，面临着更多颠覆性的挑战----“大数据”，大数据技术在各行各业中的广泛应用，引发了一场社会性的大变革，同时也被人们广泛认为是信息时代的产业革命，这也将是一个新的社会发展阶段的标志。

由于信息技术的限制，对大数据的处理能力有限，我们为了采样分析，以此来推断其他单位的财务状况，这样做存在的问题主要是样本单一，不具有代表性和精确性，也不能用局部数据代替整体数据，用样本数据代替整体数据，不是个别数据而是全体数据。大数据理想的状态是有多少采多少，有什么采什么，这样的数据可能更全面更客观也更科学。

（一）数据更多。曾几何时，由于信息技术的不完全发展，对大量数据的处理能力受到限制，我们要想掌握财务管理状况，通常的做法是根据具体的管理需求，选择有代表性的单位和经费进行分析及采样，以此来推断财务管理状况，这种数据处理方法在当时适用范围很大，当然也有很大合理性。随着经费管理规模的增长和管理要求的提高，对数据处理的要求也越来越高，也越来越精确，抽样的对象也越来越复杂，自然不能用抽样得到的局部数据来反映整体数据。同样，数据也缺乏延展性，抽样目标是固定的，特定抽样标准得到的数据也是固定的，如果想要变更目标，就必须重新确定抽样标准，重新进行数据采集、分析和统计。

（二）数据更杂。大数据需要的全体数据，我们就会考虑是否会有错误的、不精确的数据会影响大数据的应用，其实，大数据时代数据的不精确性不是缺点，却恰恰是一个亮点，当然，产生错误或者不精确数据的原因有很多，但都是业务操作的具体反映，也正是因为有这些不同的数据，才可以更多的关注到数据背后可能存在的管理漏洞和出现的原因，并找到适当的方法予以解决，不断提高财务管理质量。

（三）数据更好。大数据时代，注重的是数据的完整性，大数据也代表一种可能性，也有其相关性，发现事物的相关性是应用大数据技术的核心内容，是理解事物、分析事物的新角度、新观念和新思维，我们掌握事物的相关性，就多了一条利用数据的途径，也更高效、更便捷、更客观，也有利于发现数据背后的潜在价值。

三、部队财务数据处理应用技术思考

随着大数据时代的来临，如何抓住大数据发展的机遇，迎接新的挑战，用时不我待的紧迫感加快大数据发展的建设步伐，才能适应时代发展的要求，提高财务分析问题解决问题的能力。

（一）建强一个基础体系。大数据的基础体系应该是由技术体系、保障体系和系统体系构成。技术体系是一系列标准和协议，用于规范数据格式、数据内容以及人机接口。保障体系是指各个数据保障单元中的连接关系，包括与上级同级及下级之间的连接关系。系统体系是指所有组成部分的相互关联的关系，包括各数据之间的接口及标准规范，把财务数据化纳入标准化的建设轨迹。

（二）打造一个网络体系。财务保障数据化，可将财务保障数据处理传输和指挥控制高度一体化，是快速获取财务保障需求，快捷便利地控制经费流向、流量及时高效的保障基础。建设财务大数据系统网络，可极大的拓宽保障空间，依靠数据的广泛性、完整性、及时性，平时可以精确传输，精准分析，特殊时期也可以及时获知前方的作战态势和作战所需，提供安全高效的支援保障。

（三）完善一个软件体系。在现有的财务保障信息化的基础上，研制和开发体系化、智能化、数字化的辅助决策平台，实现财力资源分布实时可查，资金流动态势实时可视，经费使用消耗实时可知，经费流向流量实时可控，以最直观的方式将财务保障宏观与微观态势展示在决策者面前，提高财务决策人员的工作效率和保障准确率，最大程度的提高经费保障效益，为实现及时高效的财务保障提供可靠的技术支撑，从而建立数据共享、信息共享的“全覆盖”远程数据管理新模式。

作为一名财务工作者，我有理由相信，财务数据处理必将迎来大数据时代，这也将是下一个社会发展阶段的“金矿”。

作者简介：颜慧，陕西省军区西安第15离职干部休养所，会计师。

贺刘萍，陕西省军区西安第11离职干部休养所，会计师。