大数据背景下业财融合信息搜索方式的思考

宋晓华 韩佳凝

一、引言

党的十八大以来，供给侧结构性改革对调整企业要素实现最优配置提出了新要求。同时，大数据时代的到来与经济全球化也加剧了企业间的竞争程度，企业亟需以更加高效多维、灵活柔性、个性动态的财务决策支持系统来响应大数据背景下全新的企业管理需求。目前业财部门普遍彼此独立，财务管理体系难以与多元化、多视角的企业管理特点相匹配。由此，企业普遍开始推进业财融合的进程。管理决策要求业财融合下数据中包含的高附加值信息能够得以保留，依据业务清单流程作为精细化支撑，按照主体对象内容、时间、空间方式和目标保证价值方面来全面记录数据信息，实现颗粒精细度、及时性、柔性度、多样性和准确性的全方位提升。然而，业财融合下信息系统的检索方式仍存在较为严重的路径依赖，即主要依存会计信息系统搜寻数据，对业务数据的抓取能力有限，使得检索数据受到很大局限，难以满足全面化、专业化、个性化财务管理需求，甚至为完成搜寻需要经过多次、交叉、重叠检索，且搜寻结果还需进行大量处理才能实现数据信息请求目标。鉴于此，为更好推进业财融合进程，有必要深度研究业财融合下的信息搜索方式。

本文在参考近年来有关业财融合及检索技术方面文献的基础上，利用知识图谱技术、推荐算法模型、模糊语义检索及数据仓库相关知识等大数据相关技术，探索大数据背景下业财融合新兴信息搜索方式的可行性，设计具有高度灵活性的业财信息搜索技术流程方案，以实现对数据检索需求的个性化分析及管理效率的进一步提升。

二、文献综述

目前学术界有关业财信息搜索技术的研究尚少，主要针对业财融合、财务信息共享和信息搜索方式几方面分别进行探讨。

作为企业当前财务部门转型的趋势，业财融合要求将业务流程与财务管理协同合作，从未来角度出发，进行实时预测，及时反馈。针对此方面，闫华红提出建立业财一体化平台的构想，强调业财融合信息化过程中要注意对外防御性的风险管控[1]。程平以“会计沙盘模型”为核心构建了基于业财一体化的生产活动大会计模型，将财务会计、管理会计和会计信息化三者相融合，并将业财一体化平台划分为平台层、数据层和应用层，为生产决策提供数据支撑[2]。张庆龙将价值链管理与业财一体化结合起来，强调了价值链与价值网对企业的重要意义，从财务共享、全面预算管理、成本管理、数据分析和团队建设几方面来探索实现业财融合[3]。周洁设计了实现业务数据自动生成的记账凭证模板，并在会计信息系统中加入事件搜索和客户搜索历史记录功能[4]。

财务共享服务则是集中跨部门跨单位的信息资源，以电子信息技术为基础，借助信息化手段实现业财流程实时对接。对于这一领域，胡婧提出财务共享服务包含一定风险，需要企业从工作质量、流程技术、系统保护以及平衡管服关系四方面加以应对[5]。朱亮从业财共享模式角度探究，通过保险公司案例分析，表明应用财务共享平台的关键是将财务融入业务工作，并订立规范统一的业务财务流程标准[6]。曹翠珍从供给侧改革政策出发，提出将闭环管理制度应用于财务共享领域，即对整个项目进行总结，检验成本管控效果和利润目标[7]。

信息检索技术主要是结合知识图谱技术和推荐算法模型，对大数据时代的用户数据检索需求相关内容分析、理解、推算、决策，并将检索结果以不同排序维度优化后专业化全面化地呈现给用户。目前学术界普遍仅针对该技术本身进行深入研究，尚少探索信息检索技术在财务专业方面应用的可能性。就技术本身的相关研究而言，郑炜提出数据挖掘技术对用户数据信息以及网页数据进行统计建模，并考虑当前的一些环境热点，发现查询用户的真实意图[8]。宋文宾运用语义网概念来建立智能检索体系结构，推动数据中心向知识中心转变，以适应当前网络化、智能化以及个性化的需要[9]。周伟构想出基于差分进化算法的大数据智能搜索引擎，提升了用户搜索结果的满意度[10]。

综合来看，目前学术界主要研究业财融合整体框架构想，从预算管理和平台建设等宏观视角进行探索；对于信息搜索技术方面，普遍结合网络技术和大数据算法进行技术性创新开发研究，对于将信息搜索技术运用于业财融合的研究尚不普遍。基于此，本文试图从业财融合角度出发，深入探讨大数据背景下全新信息搜索方式对业财融合的推进作用，设计信息搜索技术的整体运作流程，力求提高业财融合进程中信息搜索的质量和范围，大大增强企业管理决策能力和效率。

三、基于大数据的业财融合信息搜索技术流程的构建

在明确大数据背景下业财融合信息搜索技术理论的基础上，进一步对其运作流程进行构建和分析。如图1所示，业财融合信息搜索技术整体运作流程分为三部分，分别为目标层、业财层和技术层。目标层包括管理目标和需求；业财层主要是对业务活动和财务工作进行沟通和融合，生成信息内容，并输送到数据仓库中存储起来；技术层则通过信息搜索技术对用户需求进行检索并反馈结果。

（一）目标层

图1 业财融合下信息搜索技术运作流程图

针对目标层而言，企业管理目标分离出整体目标和具体目标。高效决策、提升价值创造作为企业管理推进业财融合进程的整体目标，是运作流程的宏观目标，是右侧所有层级的运作理念和指导思想。业财融合下数据信息高效多维、灵活柔性、个性动态的微观目标，则是多种要求的集合体，二者作为目标层的要求组合，共同成为信息搜索方式研究的出发点。目标层将业财融合进程置于一个更为宽广的框架，即不再局限于企业管理中业财部门之间模糊边界的整合平台建设，而是拓展为通过信息技术手段的综合运用将业财融合各运作流程无缝衔接起来，提升信息搜索质量，真正激发业财整合效率和能力，有效指导企业的经营管理。

（二）业财层

对于业财层，企业在明确划分各业务活动的基础上，运用信息系统将财务管理的成本核算、业绩评价、预算管理等要求与业务活动关键环节诸如采购活动、生产活动、销售活动等动态实时融合，即将业务活动关键环节中每一步骤，诸如供应商的选择与更换、原材料量与质的波动、经济政治社会文化等因素对于销售区域的影响等等，都通过业财融合信息系统与财务部门确认、记录、计量和报告的每一步骤及时联系起来，从而确保业财部门信息基础的一致性。业财融合形成的众多不同类别的业财数据库，组合成庞大的数据群，为进一步的信息搜索提供全方位信息基础，更精准全面地实现管理会计预算、核算及决策服务导向的职能要求。另外，财务活动融入业务系统后，业务流程与数据信息传输同步，通过信息系统直接将信息数据平滑地汇入数据仓库，尽可能避免业财融合信息传递中多步骤交叉的复杂性影响，减少数据流转过程中人工干预使得数据丢失及失真的可能性，确保基础数据信息质量。

（三）技术层

技术层对用户需求进行分析提取，通过运用大数据相关技术对业财层产生的数据信息进行特定化抓取，经过进一步的筛选和加工，将信息搜索结果反馈给用户。

具体来看，首先，业财层生成的数据信息存储到企业信息系统中后，需要运用数据仓库相关技术。数据仓库技术是具有面向主题、集成性以及非易失的特点的数据集合，能够将数据按照不同主题各自归类来对数据进一步清洗和加工，记忆大量历史数据，便于管理决策的参考。在技术层中，数据仓库凭借其特有的集成化和非易失功能，尽可能涵盖企业过去所有业务与财务数据信息，将业财数据按照每一主题对应的宏观分析领域来进行数据的整理加工和分析利用；依靠当前先进的软件技术及硬件系统，根据用户分析决策的不同需要，对原有分散的数据群数据进行清洗过滤加工等一系列操作，清除原有数据的不同特性，使得呈现给用户的结果更加清晰明了；同时长期保留历史数据信息，尽可能避免历史数据的遗失和疏漏，为用户提供了一个内容丰富、信息完整可靠的标准化平台，便于企业对未来的发展趋势分析决策。

然后，基于管理目标的用户需求发出后，就需要借鉴模糊语义检索技术。该技术是利用函数、回归等方法，通过模型的构造，针对用户输入的关键词进行内涵和外延的拓展，达到准确体会用户真实意图和感受的目的。在技术层中，信息搜索技术运用模糊语义检索原理相关知识，通过模糊函数、回归及标准模糊数等方法，针对用户需求的关键词进行内涵和外延的拓展，对语义上限和下限以及类属边界的划分不断调整弹性，并剔除其中的主体感情色彩，从而更准确地体会用户真实意图和感受。

最后，在上一步的基础上，还需要运用知识图谱和推荐算法的相关知识。知识图谱又称为科学知识图谱，是以知识库为支撑建立关系网络，显示知识发展进程与结构关系的一系列多种不同的图形[11]。推荐算法建立在用户项目评价信息的基础上，通过数学算法，实现向用户推荐其所需所想的内容的目的，使反馈结果尽可能符合用户需求[12]。在信息搜索技术中，通过借鉴知识图谱中信息可视化技术、信息科学理论数据转换的相关原理，以及推荐算法中启发式模型、协同过滤、关联规则等相关技术方法，结合计量学引文分析、共现分析等描述数据信息及其载体的规则，通过数据挖掘、信息处理、知识计量和图形绘制，在数据仓库中抓取数据信息，把业财数据库中抽象数据信息转化为规则化图表等可视化结构图形，通过筛选和加工整合后得到符合用户需求的信息结果，揭示出企业不同业务活动发展进程与可优化之处。用户基于所得到的信息结果，科学有效优化决策，制定更加匹配管理决策要求的战略布局。

基于大数据的业财融合全新信息搜索方式对于企业核心竞争能力的增强有积极意义。具体来看，与传统财务信息数据颗粒较大相比，高灵活性的信息搜索方式以业务清单流程作为精细化基础，大大降低数据粗糙程度；信息数据随着单项业务清单的产生而实时输出，其结果不仅实现了清单中各具体流程的高附加价值信息的及时有效存储，同时能够根据这些超细分数据，完成不同需求下的信息分类组合，提升信息搜索技术的柔性度，以市场营销为例，当业务涉及到人口、地区、行为、心理等不同细分市场情况时，相关决策者能够按照自身需求搜索信息，通过输入不同检索要求，筛选组合出符合需求的信息；信息搜索技术中对于数据仓库相关知识的借鉴和运用为业务信息实现多维架构设计提供了多种可能，将业务信息按照不同维度各自归类来进行清洗和加工，建立起全面广泛的企业数据体系；除此之外，信息搜索技术通过推荐算法及模糊语义检索等智能大数据领域先进技术的利用，保证信息结果抓取与用户需求口径一致，减少多次、交叉、重叠检索次数，降低传统信息系统的检索方式下大量处理才能基本实现数据信息请求目标的路径依赖性。

四、基于大数据的业财融合信息搜索技术实施路径

基于大数据的业财融合信息搜索技术的实施不是一个静态独立的过程，而是一种动态全方位的体制。在明确技术建立的目标基础上，结合相关技术和方法基础，使业财组织结构由垂直化向扁平化过渡，紧跟信息技术发展前沿，不定期优化整体运作流程。

第一，明确技术建立动因目标。从企业管理及业财融合的现实需求出发，业财融合下信息搜索技术旨在通过大数据时代先进信息技术手段的运用，推进业务部门与财务部门的整体匹配协调程度，实现业务信息实时共享，真正增强管理决策中信息的质量和效率，推动企业实现价值再创造，从而提升企业整体竞争力。

第二，构建信息搜索技术基础。从人机交互沟通机制运行特点角度进行分析，明确人机交互界面优化方向，从局域网配置、兼容性操作软件和检索技术应用三个方面进行信息搜索技术研究，并与上一步研究成果结合，建立业财融合下信息搜索技术目标体系。通过运用大数据和云计算相关技术，建设基于财务共享服务理论的数据仓库。结合搜索引擎的工作原理，多角度分析不同推荐算法在实际应用中的优势与劣势，综合运用用户账号分析技术和用户行为分析理论，建立不同推荐算法模型下的数据查询分析机制，构建基于用户角色、搜索习惯的推荐算法模型。

第三，建立大数据背景下业财融合信息搜索技术的组织架构与流程体系。利用信息技术将业财融合各运作流程全方位包裹起来，完成业务流程与数据信息同步传输，通过信息系统将信息数据汇入数据仓库，依据上一步构建的信息搜索技术，根据用户可提取数据范围划分和搜索结果，按照用户需求进行信息的精准抓取，真正满足企业管理决策需求，有效指导企业的经营管理。

第四，不定期优化运作流程和搜索技术。大数据背景下业财融合信息搜索技术的构建不是一个完整体系架构的结束，而是一个实时动态优化过程的开端。管理会计目标的实现离不开不定期评估优化的保障措施。该技术涉及的软硬件设施和配套软件需要定期检查和维护。除此之外，企业也应提升信息技术方面的快速反应能力，紧跟大数据时代信息技术发展前沿，持续优化人机交互界面，完善信息搜索技术整体运作流程和用户体验。

五、结论

对于优化业财融合实施效果、实现管理决策目标，信息搜索技术的运用为企业提供了切实的可能性。通过借鉴模糊语义提取、知识图谱、推荐算法以及数据仓库等技术，基于大数据的业财融合全新信息搜索技术使得业财融合后的信息能够满足精细多维、柔性动态的决策需求，企业可以结合自身特有情况借鉴实施。由此，企业不仅增强了经济全球化背景下的核心竞争力，同时还响应了党的十八大以来供给侧改革明确提出的“调整企业要素实现最优配置”政策要求。当然，大数据背景下的业财融合信息搜索技术运作流程中人员结构的科学组合、领导管理的职权划分、过程监控的及时完整、系统技术的智能改进、管控指标的动态调整等诸多方面还需持续优化、不断完善。

总之，本文概要地阐述了基于大数据的业财融合信息搜索工具具体的运用过程。希望本文能对企业真正发挥业财融合的价值带来一定的启发，以提升企业的整体素质和综合竞争实力。