任灿灿
(河南科技职业大学,河南 周口 466000)
针对大数据技术的发展现状而言,早已被广泛运用到了医疗、交通以及金融等各大领域当中,给各行各业带来了全新的发展机遇。财务的关键性也逐渐地凸显出来,尤其是企业财务分析工作,其在企业转型发展的过程中一直都扮演着重要角色,对企业掌握财务情况、编制预算以及实现自我价值的最大化等都有着积极影响。针对企业而言,务必要充分应用大数据技术,促使财务分析工作逐步迈向自动化与智能化,不断提高财务分析水平,进而实现企业价值的正增长。
可视化指的就是让数据可以更直观、更形象地展示在用户面前,如此一来,便能帮助用户高速有效地发掘潜在的且有价值的数据。现阶段,大数据的可视化这一功能特点,已经被广泛应用到了CAD设计、图像识别和图形设计的工作之中。
凭借相关数学方法的使用,使得数据模型得以构建,能够凭借这一数据模型得到相应的趋势发展规律。比如,大数据技术的应用能够预测神经疾病以及老年痴呆症等,大数据预测的准确性也比较高,非常值得大力推广与运用。
目前,我国互联网技术取得了蓬勃发展,基于这一时代背景的影响下,从大数据中挖掘出更具有价值的数据十分有必要。伴随科技的不断发展,大数据技术也逐渐地得到了完善与革新,凭借挖掘其中有价值的参数运用到数学建模中,如此便能实现信息的高效统计。除此之外,挖掘程度与建模的偏差度也有着直接关联,挖掘能力很强的状况下建模的偏差度就会很小。
企业财务分析工作的开展主要是体现在财务报表上,通过科学的方法对偿债能力和盈利能力等开展深度的剖析。以往的财务分析主要是在线下查找线索,对会计造假等财务风险的识别能力相当有限,基于此,财务分析结果的精确性有着很大的提升空间。将大数据技术运用到企业财务分析工作中以后,相关工作都成功转移到了线上,通过在大量数据中获取到的有效线索来为财务工作者创造出更多的便捷。并且,针对企业异常资金流向等问题也做到了及时监控,大大提升了财务风险的预警能力,从而不断提升企业财务的透明度。
以往的企业财务分析工作主要是在事后进行分析,而事前和事中的分析并不足,对此难以提升财务信息的预测能力。大数据技术能够收集海量的数据,并且处理数据的时速也相当快,为企业财务分析工作的转型给予了很大的可能,财务分析的落后性特点也在逐步地转变。将大数据技术运用到财务分析中之后,能够构建出有效的财务预测模型,进而促使企业财务信息预测能力得以提升,这也使得企业财务分析不再局限于财务预算,而是真正做到财务综合预测和分析。财务信息预测能力除了能够提高企业的财务管理水平以外,还能大大节省财务成本,进而实现企业自身价值的日益增长。
大数据技术能够很好地处理各种类型的财务信息,并且处理信息的速度非常快,这是在以往财务分析工作中难以实现的,对提高财务分析效率十分有利。运用大数据技术以后,企业财务分析工作的开展基本上都是在线上完成的,通过人工辅助来发挥其应有的作用,促使企业财务分析质量得以提升。企业财务分析还充分发挥出了参谋职能,为企业领导者出谋划策,进而为企业的长足发展以及科学决策提供重要参考,帮助企业提升自身价值。
针对企业而言,财务分析的自动化除了是实现财务报表的自动输出以外,还体现在以下方面,即参数查询、权限控制以及多种数据资源的整合等,这就是大数据技术运用到财务分析工作中的结果。以往的财务分析主要是依靠于财务工作者的个人经验与判断能力,自动化与智能化程度都不是很高,极大地影响了财务分析效率。但是,在现代企业财务分析当中,大数据技术、云计算以及人工智能技术等综合运用,给企业复杂化的财务分析工作带来了新的机遇,进而推动了企业财务分析朝着自动化与智能化的发展方向转变。
因企业领导和管理人员对财务分析工作的认知不足,所以使得企业在财务分析中所选择的指标以重要性的财务指标为主,包括了资产、负债、收入和利润等这些财务指标,但是欠缺非财务指标,这便造成了财务分析的科学性和有效性严重不足,直接影响到了企业的经营管理决策,从而不利于提高企业的经营管理水平。除此之外,企业也不够注重对价值链的分析,未能意识到业财融合在财务分析层面上的关键作用以及价值分析对企业价值创造的重要性,这便使得企业在财务分析中欠缺财务和业务的综合分析,未能对业务流程的优化发挥出积极作用。
首先,企业不够重视财务分析工作。企业管理人员更多关注的是企业经济利润,并未深入理解财务分析工作的重要作用,没有明确财务分析和企业融资、产品运营等这些层面的联系,使得财务分析观念未能得到及时更新。其次,企业财务分析并没有彻底实现由核算型转变为管理型。部分企业把财务分析与财务核算划等号,只是从财务报表和数据指标等层面开展详细的呈现,财务分析观念较为浅薄。科学的财务分析观念融入现代科技理念,成为了企业发展过程中不可忽略的层面。
首先,部分企业较为忽视财务数据的安全性。没有建立健全相关的数据安全监管制度,经常出现财务数据泄露和损坏等一些问题,这除了会加大企业的财务数据安全隐患以外,还给财务分析带来了更多的挑战。由于财务数据质量直接决定着财务分析质量,所以对财务数据质量的有效把控就成了企业财务工作的一个关键内容。其次,企业并没有提取有价值的财务数据。大数据技术有着低价值密度的特点,应当通过云计算等技术的整合使用来提高数据的有用性,然而部分企业并没有认识到这一点,对此在提取财务数据时有价值的数据所占比重较少。
首先,财务分析工作者的大数据收集、处理及分析的能力十分有限。针对企业内部而言,有些财务工作者仅注重提升财务核算能力,这在以往的财务分析工作中十分重要。但在当代财务核算工作当中应当更多关注的是灵活使用大数据技术,财务工作者对数据收集、处理及分析等工作内容不够熟练,定会影响财务分析结果。其次,财务工作者的学习能力有待提升,有些财务工作者并没有树立数据思维,欠缺自主学习的意识,仅依赖于自身的经验和判断,这便导致所得到的财务分析结果欠缺一定的客观性。还有一部分财务分析工作者在学习新知的时候浅尝辄止,欠缺深入学习的探究精神,学习成效欠佳。
首先,若想提升财务分析的科学合理性,那么企业务必要选择丰富且合理的财务和非财务分析指标,建立健全财务分析指标体系,让财务分析完善高效。不同的企业在建立财务分析指标体系的时候,应当结合自己的经营特征开展,让财务分析同业务发展及经营管理等实际状况相结合,保证财务分析更具科学性和有效性。例如,某国有企业想要在这个愈演愈烈的市场竞争中占有一席之地,企业在开展财务分析的时候对多种业务类型的盈亏和资金周转等状况开展重点剖析,从而为企业的科学决策给予一定的支撑,并为财务风险的管控给予支持。其次,在财务分析指标选取层面,不仅要包含最基本的成本、费用、负债、利润和投资等这些财务指标,还要包括预算完成状况、服务质量、市场份额和客户的行业竞争力等这些非财务指标,从而为企业的长足发展给予方向上的指引,让财务分析评价更为全面与客观。比如,某企业在财务分析中非常注重客户的分析,其内容包含了客户的流失、异动等主客观因素分析;新客户创新引进和老客户挖潜的分析;老客户的维护费用和创造收益的分析;客户在企业拓展价值服务链中的贡献分析;客户所用企业资源和企业收益的分析等。
首先,企业必须要提高对财务分析工作的关注度。企业管理人员的首要任务便是认识到财务分析的关键作用,并且要构建科学的财务分析理念,从而运用于指导企业的发展实践。此外,要对财务分析工作的创新发展保持敏感度,积极推动财务分析的革新。其次,不断提高财务分析的认知水平。企业不可墨守成规,而是要运用发展的眼光看问题,对财务分析工作的认知不可只停滞于核算阶段,而应该持续向前推进,多维度的探究财务分析工作所发生的变化。最后,努力推动财务分析转变为管理型。充分发挥出财务分析结论的作用,给企业的科学决策提供一定的参考依据,进而服务于企业管理。
首先,企业应当严格把关财务数据质量。以会计凭证为出发点,把好质量关,从而为后期财务分析工作的开展打下扎实的基础,以免影响到财务分析的成果。其次,通过大数据等各项技术的整合来提取出有价值的数据。大数据技术能够实现对大量数据的提取与处理,而云计算技术能够有效提高数据的准确度,因此,企业一定要利用各项技术的整合来得到更具有价值的财务数据。最后,企业应当密切关注财务数据的安全。借助数据监控和风险预警等方法关注数据的变化情况,对异常状况要及时解决,以免损失加大。另外,企业还要提高数据安全防护系统的可靠性,以免出现数据泄露、损坏等问题。
首先,企业财务分析工作者要树立数据思维。要学会利用数据查找与运用,以实现财务预测和分析,持续提高财务分析能力。基于大数据时代背景下,最基本的读、写、算能力早已无法满足财务分析的需要,因此,财务工作者必须重视个人特长。其次,提高大数据技术的收集、处理以及分析的能力。财务工作者在现实工作当中,应重视大数据技术的利用,提取有价值的信息,并强化对数据的处理与分析,进而提升财务分析成效。最后,应当增强员工的自主学习能力。身为当代企业财务人才,终身学习和与时俱进的学习是不可或缺的,以再学习的方式来潜移默化地提高职员们的专业技能是很有必要的。
纵观全文,企业只有充分意识到大数据技术为财务分析所带来的发展机遇,紧跟时代的发展,选取适合自己的发展之道,基于大数据的促使下寻找适合自身企业的财务分析模式,制定科学的财务发展方案,这样才能把财务分析的真正价值体现出来,使其变成企业经营决策当中的关键成分,如此一来,企业在市场上的竞争力才能得以提升,在将来的发展中充分发挥出自身的优势,从而在越发激烈的市场竞争中占有一席之地。