大数据背景下中小企业财务内控体系优化研究

刘 瑶（湖南工业职业技术学院）

中小企业尚处于谋发展阶段，且普遍没有雄厚资本，因此在发展过程中中小企业必须关注自身财务状况，若忽视这一点很可能导致企业遭遇财务风险，或者出现较多的财务浪费，这些都不利于中小企业发展。在这种情况下，我国多数中小企业早早就建立了财务内控体系，该体系一经建立就取得了一定的效果，但实际效果与人们的预期水平还有一段距离，说明财务内控体系有待优化，这时大数据予以了内控体系优化契机，中小企业理应展开相关研究，思考如何借助大数据优化财务内控体系这一问题。

■ 大数据基本概念与使用的基本方法

（一）基本概念

本质上大数据就是一个内含数据量级庞大、数据类型繁多的数据体，且这些数据之间存在直接、间接的多重复杂关系，但这些数据普遍来源于同一个领域，诸如某个行业，或是若干相关的企业，因此这些数据相当于行业或企业的历史信息，而历史信息能够给数据使用者提供信息支撑，使用者通过信息可对现况进行分析，也可以对未来进行预测，因此借助大数据使用者能够发现现实问题、把握未来方向，说明大数据具有良好应用价值。值得注意的是，大数据并不能直接使用，原因在于大数据内部数据量级大、关系复杂，要使用大数据就必须先从大量数据内提取出当前需要的数据信息，并且对这些数据信息的关系进行整理，同时还要剔除无用信息，这样才能构建数据信息逻辑，便于使用者进行分析[1]。

（二）基本使用方法

在任何领域大数据的基本使用方法是相同的，该方法大体可以分为四个步骤：（1）建立大数据，即本质上大数据是架空概念，要使其实际存在就需要先行建立对应的大数据。大数据建立方法比较简单，就是搜集范围内相关主体或其他相关渠道的数据信息，以中小企业财务内控为例，企业季度财务支出、收入以及财务支出项目等数据信息均为大数据建立的必要依据，这样建立得来的大数据就与使用者息息相关，不会糅杂关系太远、与自身无关的数据信息，降低了大数据的处理难度；（2）数据信息预处理，即虽然建立大数据时已经对数据量级、关系复杂程度进行了控制，但控制下的数据量与关系复杂程度依旧是寻常方法不能应对的，这时就要对数据进行预处理。数据预处理分为两个环节，第一剔除无用数据信息，包括重复的数据信息、过期的数据信息、错误的数据信息等，经过这一环节能让数据量级进一步降低，还能保障大数据内数据信息纯净，第二数据信息分类，就是根据数据信息来源、数据信息属性进行分类，如财务支出信息可归为支出类，总体而言数据信息分类越细致越好，这样能给后续步骤提供便利；（3）数据信息提取（也被称为挖掘），即使用者在不同需求下需要从大数据中获得不同的数据信息，因此需要从中提取出对应数据信息，如企业要了解当下季度自身财务状况，就要提取当季度财务收入、财务支出等数据信息；（4）数据信息对称化处理，即直接提取出的数据信息虽然存在密切关系，但关系表现并不明显，因此在正式使用前要依照对称原则对数据信息进行对称化，诸如企业业务项目，业务项目当下收益、业务项目当下消耗的成本、业务项目负责人或经手人等数据信息就要相互对称，这样就能建立数据信息逻辑，依照这个逻辑进行分析即可通过数据信息找出现存问题，或对未来进行预测。值得一提的是，因为寻常方法不符合大数据应用要求，所以以上方法的四个步骤必须建立针对性方法上，而这个方法一般是指智能化技术系统，该技术系统具有极强的数据处理能力，可以短时间内对数以亿计的数据信息进行处理，同时具备数据信息识别功能、自主学习功能，因此可以运作以上四个步骤，使使用者坐享其成，根据智能化技术系统产出成果进行分析即可，甚至可以借助系统来帮助分析。

■ 中小企业财务内控体系现有问题

（一）财务数据信息披露深度不足

财务内控体系的核心功能就是财务数据信息披露，即企业可以通过财务数据信息对相关人员的工作行为、业务项目的运作情况、外部市场的变化趋势等进行分析，披露出财务数据信息内涵，因此财务信息数据披露是财务内控体系的核心功能。但现代很多中小企业建立的财务内控体系在该功能的能效上存在缺陷，实际表现就是信息披露深度不足，导致企业不能很好的根据财务数据信息对自身财务运作情况等进行全面判断，可能发现不了铺张浪费或其他违规事项。造成这一现象的主要原因在于中小企业普遍是依靠人工去处理财务数据信息的，而人工能力有限，每次能处理的数据信息量较少，同时也不能很好的进行数据信息对称化处理，因此企业每次只能在较少的数据信息以及不明确的数据信息关系基础上进行分析，自然不能披露深层内涵[2]。

（二）易受虚假数据信息影响

目前，很多中小企业的财务内控体系都很容易受到虚假数据信息的影响，这些信息会误导财务内控体系运行方向，也让后续分析失准，使得企业不能作出准确判断，这可能让中小企业承受较大经济损失，而中层小企业本身的资本并不雄厚，不具备良好的抗风险能力，因此企业很可能在某次经济损失下倒闭，这种现象并不罕见。造成这种现象的主要原因是当前中小企业还没有很好的方法去规避虚假数据信息的影响，也不能有效抑制虚假数据信息的生成，使得虚假数据信息猖獗，给中小企业带来了严重的经济威胁。

■ 大数据下财务内控体系的优化策略

（一）建立大数据应用基本框架与工作制度

针对财务数据信息披露深度不足的问题，某中小企业就提出了相关要求：（1）在建立大数据之前，需要根据企业财务内控需求对财务数据信息进行选型，确立大数据建立的基本方向，随后再去搜集相关数据信息，成功建立大数据；（2）在数据信息预处理步骤中，要求工作人员预先设计智能技术系统的智能逻辑，该企业所选择的逻辑是“财务数据信息关键词特征及关系识别”，这个逻辑是让系统拆分每一条财务数据信息，得到关键词，再根据关键词匹配度定义数据信息类型，最终依照类型定义结果来进行分类，同步在这个过程中如果发现某一条数据信息与其他数据信息的关键词特征、数据信息关联路线完全一致，则将其中任意一条数据信息视为无用信息，随后进行删除[3]；（3）每次即将进行数据提取之前，需要分析将要提取的数据，并利用智能技术系统来完成提取，不可人工提取，以免提取所得不完整、有偏差；（4）必须先利用智能技术系统进行财务数据信息对称化处理，随后才能进行分析，工作人员要向管理人员提交系统财务数据信息对称化处理流程证实这一步骤存在。依照这思想要求，该企业每一次得到的财务数据信息在质量上有了明显提升，而高质量的财务数据信息就能实现深度披露，诸如该企业通过业务项目成本数据信息可知项目中相关设备的单价与总和，随后将所有单价相加，用相加结果与总和进行对比，若发现相加结果小于总和，就说明业务项目的总成本中有一部分是多余的，可能存在铺张浪费现象，再追踪成本经手人，确认多出成本的去向，如果发现去向不明或去向与业务项目无关，就说明经手人有挪用公款的嫌疑，最终进行追查锁定责任人，再依法依规处理即可。

（二）利用大数据设立数据信息审计机制

通过大数据进行财务内控同样会受到虚假数据信息的影响，因此中小企业要进行防控，而借助大数据以及智能化技术系统，企业可以设立数据信息审计机制，该机制除了可以审核财务数据信息质量以外，还可以确认数据信息真实性。首先企业利用智能化技术系统对大数据内财务数据信息进行处理，可得不同数据信息关联路线，其次企业可以按照以往要求让相关人员定期提交财务数据信息，再由财务人员将数据信息录入系统，在这个过程中如果存在虚假信息，财务人员就会发现关联路线中某项数据信息与其他数据信息脱节，因此确认该项数据信息为虚假信息，例如某企业财务数据信息显示，业务项目的总成本为1万元，毛利润为2万元，因此净利润理应是1万元，但经过系统分析发现，业务项目的净利润为6千元，有4千元不翼而飞，因此可以确定总成本、毛利润是中有一项是虚假信息，财务人员直接打回报表要求重制即可。

■ 结语

大数据背景下，中小企业财务内控体系迎来了优化契机，因此企业应当着重分析当前体系的不足，再借助大数据与智能化技术系统等技术工具，采用相关方法进行优化。优化后的财务内控体系功能效用更强，且可以防控虚假信息，有效地保证企业的财务安全，提高企业的经济效益。