大数据背景下电子商务企业财务管理模式创新研究

仇泽宣

摘  要：21世纪以来，由于互联网和信息技术的发展，产生信息的速度大大增加，远远超过了过去信息产量的总和，大数据技术应运而生。大数据技术对企业各个方面都产生了深远的影响，电商企业领域也不例外。文章从电子商务企业入手，分析大数据对财务管理的影响，同时提出了大数据时代财务管理创新路径。

关键词：大数据;财务管理;电子商务

一、引言

随着大数据时代来临及全球信息化日益发展，电子商务已经成为了目前主流的商业模式。而财务管理是企业管理的核心要素，对于飞速变化的电商企业，传统的财务管理模式显然已经难以适应。同时电商企业的运营和高效发展，也离不开先进有效的财务管理。电子商务企业如何结合自身的经营特点，借助先进的大数据信息化管理手段，建立一种新型的财务管理理念，并对传统财务管理理论的不断进行更新与完善，以适应企业快速发展的需要，对电商企业的长远发展至关重要。

二、大数据对财务管理的影响

1.为企业提供决策支撑

传统的电商企业都将业务发展目标定为增加流量、增加用户和增加效益上面，而对企业的信息化建设和数据的治理等内容则关心较少，导致许多企业的决策无法做到科学合理，从而增加了企业的财务风险。而通过大数据技术有效地收集和分配数据、可靠智能地对数据进行挖掘和分析，进而为完善产品、服务、技术、营销战略以提供决策支持，降低系统性得财务风险。

2.提升企业的运营能力

电子商务企业离不开对消费者的需求的了解，通过大数据技术和云计算对消费者进行分析，使企业对消费者的需求洞察更精准即时，增加热门产品的曝光率，提升交易量，来提高资金在企业运营中的流动率。电子商务与大数据相融合是大势所趋，对用户进行产品推送可以吸引更多的消费者，而对数据进行精准分析也可以减少库存，实时把握销售动态，减少刷单行为，促进企业健康可持续的发展。

3.加快财务信息化的建设

在大数据背景下，推进电商企业的财务信息化可以为企业的财务风险防控来提供有力的保障，确保获取数据的准确性，提高企业内控风险，实现财务处理速度的飞跃。为实现此目标，应当强化财务管理人员综合素质，明确财务信息化建设的发展趋势，在最大程度上提高会计信息质量，减少企业财务管理的风险。

4.加强风险评测进行安全管理

国家在打击侵权和制假、消费者权益保护、守信联合激励和失信惩戒以及虚假宣传治理四个方面出台了一系列相关政策和标准，以规范电子商务企业的诚信。运用大数据技术，监管部门便于对电子商务企业进行监督和管理，促进监管水平和监管效能的提高。依仗大数据分类技术，企业也应做好对信息的合理划分，通过对人员的访问限制、加密和识别，来提升企业的财务安全性。

三、大数据时代财务管理创新路径

1.利用数据挖掘技术来识别和评估风险

企业面临的风险可以分为外部风险和内部风险。外部风险主要为市场风险，市场中存在众多的信息，利用大数据的数据挖掘技术，可以对数据进行清洗，从中选出会对企业产生影响的信息，筛除掉无关信息;然后，利用筛选出来的能对公司经营产生重大营销的信息，建立相应的模型，模拟在不同情况下可能出现的结果。企业根据这些结果可以对风险进行评估和识别。

2.利用大數据进行财务预测

目前的财务预测方法主要分为定性预测法和定量预测法，前者主要用于长期预测，根据专家的经验进行预测和判断，后者主要包括回归分析法和时间序列预测法。定量预测方法的准确性受到样本数据量的影响，数据量越大，准确性越高。在大数据时代，基于海量的数据，企业可以利用数据挖掘技术来发现更多关联数据，可以进行更为准确地预测。数据挖掘主要是对现有的数据进行各种算法计算，从中发现有价值的信息。其中，关联算法就是其中一个，关联算法是指根据一个事物中的某些项推导出其在另一些项在同一事物中也存在。具体举例来说，在市场预测中可以用数据挖掘技术，利用历史销售数据寻找盈利性最大的客户、利用客户粘性预测产品销量等。

3.建立风险数据平台来控制风险。

风险数据平台具有收集、分类、共享和存储等职能。首先，平台收集已经评收集已经识别出来的风险，并跟踪至各业务流程，其后，根据风险影响的领域划分类别并根据影响程度划分风险等级;最后，制定每个风险应对策略，落实到相关单位。风险数据平台可以实现共享，为信息流通提供了良好的渠道，使得管理者可以根据该系统掌握各个风险点的情况，提高管理的效率和质量。

4.财务评价体系中纳入非结构化数据

在传统的财务评价体系中，主要以财务指标为考核标准。由于财务指标和收集方法的局限性，无法从全方位对一个公司进行评价。但是，在大数据时代，企业进行财务活动中产生的数据得以记录，数据的数量和类型都大量增加。通常数据可以分为结构化数据和非结构化数据，结构化数据是指可以由二维表结构来表达的数据，非结构化数据是指无法用二维表结构来表达的数据，包括图像、视频、音频等。目前，财务评估体系数据来源全部为结构化数据，而大数据中含有大量的非结构化数据。因此，在对企业进行评价时，可将非结构化数据纳入其中，力求从多个方面对企业进行客观评价。

参考文献

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基金项目：本项目成果受“2020年度上海大学生创新创业训练计划示范校”建设经费资助。