业财融合中的财务分析方法研究与实践

穆庆娟

摘要：本文主要探讨了业财融合中财务分析方法的重要意义及其存在的问题，包括财务分析方法单一、数据质量较差、技术水平不足、数据安全管理问题、人力成本高等。对此，本文提出了一系列改进策略，包括提高财务分析方法创新水平、提升财务分析数据质量、提高财务分析技术水平、提升财务分析数据安全管理质量、有效控制财务分析人力成本等，以期在业财融合的背景下，企业能够更好地应对来自财务分析的挑战，实现可持续发展。

关键词：业财融合；财务分析；改进策略

DOI：10.12433/zgkjtz.20232019

财务分析是企业决策过程中不可或缺的重要环节，随着信息技术的快速发展，业财融合成为企业财务管理的新趋势。业财融合的实现需要借助财务分析方法，以实现数据整合、分析和预测，从而为企业决策提供更加准确、科学的支持。然而，在财务分析方法的应用过程中，仍然存在方法单一、数据质量不高、技术水平不足、数据安全问题、人力成本高等问题。

一、业财融合中财务分析方法研究的重要意义

在当今经济环境下，企业需要不断探索新的发展方式，提高经营效率。而业财融合中的财务分析方法，则可以帮助企业更好地理解和评估自身的经营状况，制定合理的经营策略和决策。通过对财务和业务数据的整合和分析，企业可以更好地把握市场动态和竞争环境，发现和解决潜在的经营问题，并提高经营效率和盈利能力。因此，对业财融合中财务分析方法进行研究具有重要意义，不仅可以帮助企业在竞争中占有优势，还可以促进企业可持续发展。

二、业财融合中财务分析方法应用中存在的问题

（一）财务分析方法过于单一

部分企业财务人员习惯了传统的财务分析方法，对其他业务分析方法缺乏了解和认识，难以拓宽思路。部分企业财务人员专注于财务数据分析，缺乏对业务数据的综合分析。虽然业务分析数据更为复杂，但通过建立合理的分析模型和理念，加强对业务数据的理解和分析，也能在业财融合中发挥作用。部分企业内部各部门之间的信息交流不畅，缺乏有效的合作和协作，导致在业财融合过程中，财务部门缺乏对业务数据的了解，难以采用多元化的分析方法。部分企业的人力、财力、技术等方面的资源有限，难以在业财融合中同时采用多种分析方法，只能选择单一的财务分析方法。

（二）财务分析数据质量较差

在企业内部，可能存在不同部门或系统采集同一数据的情况，导致数据存在重复性或不一致性。数据采集过程中，也可能存在错误或疏漏，比如，数据缺失、输入错误等问题，这些都会影响数据质量。企业的业务数据和财务数据往往来自不同的渠道和系统，其中可能包含市场数据、竞争对手数据等外部数据。这些数据的来源可能存在不确定性，从而影响数据质量。在进行业务和财务数据的整合和分析时，可能存在数据清洗不完整、数据转化不准确等数据处理不当的问题，这些都会导致数据质量下降。业务数据和财务数据涉及企业的核心业务和财务信息，如果数据安全措施不足，容易被非法获取或篡改，从而影响数据的准确性和可靠性。

（三）财务分析技术水平较低

部分企业缺乏数据分析师、机器学习工程师等相关的技术人才，而这些人才的需求量却在不断增加。由于技术人才市场竞争激烈，企业可能无法吸引优秀的人才，导致技术水平不足。财务分析需要借助计算机等设备进行数据处理和分析，但部分企业的设备配备不足，无法满足财务分析需要。设备老化、技术更新等问题也会影响财务分析效果。由于技术更新换代快，部分企业的技术人员可能无法及时跟进技术的更新。同时，企业对技术人员的培训和学习机会不足，也会导致技术水平的提升受到限制。不同的技术人员有不同的技术偏好和使用习惯，这可能会导致技术标准不统一，难以对数据分析结果进行比较和整合，从而影响财务分析的准确性。

（四）财务分析数据安全管理存在的问题

企业面临着各种网络攻击，包括黑客攻击、病毒攻击、勒索软件攻击等，这些攻击可能会导致数据泄露或被篡改。如果企业在业财融合过程中使用的信息系统和软件存在安全漏洞，也会被黑客攻击或病毒感染，导致数据泄露或被篡改。例如，某企业在进行业财融合分析时，将其业务数据和财务数据存储在同一服务器上，但服务器缺乏必要的安全措施，导致被黑客攻击并发生数据泄露。有些企业内部员工的安全意识薄弱，没有严格执行信息安全管理制度和规定，随意使用密码、存储数据等，数据也存在被泄露或被篡改的风险。此外，部分企业可能存在不当的数据共享，将敏感信息共享给第三方，从而增加了数据泄露的风险。这些问题不仅会导致企业的商业机密被泄露，还会影响企业财务分析结果的准确性和可靠性。

（五）财务分析人力成本较高

业财融合需要专业的数据分析师和业务分析师进行数据整合和分析。这些人才需要具备专业的技能和知识，如数据挖掘、机器学习、财务分析等方面的知识和技能。但是这些人才的需求量较大，市场上的供给相对不足，导致人才成本较高。同时，企业需要投入大量的人力和财力对人才进行招聘和培养，会增加企业的经营成本。此外，企业还可能存在薪酬待遇不高、福利不足等问题，出现人才流失率，从而增加企业的人力成本。

（六）财务分析数据来源不准确

随着企业业务的发展和信息化程度的提高，企业的数据来源也变得更加多样化。数据可能来自不同的系统、不同的业务部门和不同的渠道，数据的准确性和一致性难以得到保障。此外，企业在数据管理方面存在不规范的情况，如数据采集、存储、清洗等方面的流程不够完善，导致数据的质量无法得到有效保障；企业在数据处理方面存在不规范的情况，如数据重复、遗漏、错误等问题，影响数据的准确性；企业在数据标准化方面也存在不足，如数据的格式、命名、编码等方面不统一，导致数据无法进行有效的对比和分析。

（七）财务分析结果难以解释

业务部门的工作人员可能没有接受过财务分析相关的专业知识培训，对财务分析方法和概念不熟悉，难以理解分析结果。由于财务分析方法的专业性和复杂性，财务部门和业务部门之间可能存在沟通障碍，导致分析结果难以被理解和转化为实际业务操作。分析结果表现形式不当，使用过于专业化的术语和指标，造成数据分析结果不够直观，也可能导致分析结果难以被理解和转化为实际业务操作。例如，某公司财务部门使用复杂的财务比率和指标进行财务分析，得出了一份详细的分析报告。但是该公司的营销部门不了解这些指标的含义和作用，无法理解报告中的分析结果。同时，由于报告中的数据分析结果呈现方式较为抽象，无法直观地反映出企业的财务状况和业务运营情况。因此，营销部门无法根据这份报告制定出相应的业务决策和操作方案，导致财务分析结果得不到实际应用。

三、业财融合中财务分析方法研究的改进策略

（一）提高财务分析方法的创新水平

企业应采用多元化的财务分析方法。传统的财务分析方法包括比率分析、趋势分析等，可以对企业的财务状况进行评估。传统的业务分析方法包括SWOT分析、价值链分析等，可以对企业的业务状况进行评估。采用多元化的财务分析方法可以更全面地了解企业的状况。企业应根据自身的业务特点，采用有针对性的财务分析方法。

不同的行业和企业之间存在差异，同样的财务指标在不同的企业之间也可能有不同的解释。有针对性的财务分析方法可以更准确地展示企业的状况。企业可以借助信息技术，建立数据分析平台，对业务和财务数据进行整合和分析，也可以进行大规模的数据挖掘和分析，从中发现潜在的关联性和趋势性。企业应加强对业务和财务分析人才的培养和引进。业务和财务分析人才应具备综合素质和跨领域的能力，可以熟练掌握多元化的财务分析方法和业务分析方法，同时具备信息技术的应用能力。此外，企业应树立正确的分析方法和分析思路，注重业务分析和财务分析的融合，形成良好的分析习惯，这将有助于企业更全面、更准确地了解自身的状况，更好地制定发展战略和决策。

（二）提升数据质量

建立数据质量管理机制，明确数据采集、整合和分析的标准和流程，确保数据的准确性和一致性；加强数据安全管理，采用有效的数据加密、备份和恢复措施，确保数据的安全性和可靠性。优化数据采集和处理流程，加强对数据的验证和审查，确保数据的完整性和正确性。建立数据质量评估机制，对数据进行定期的质量评估和监控，及时发现和解决数据质量问题。引入数据清洗、数据挖掘等先进的数据质量管理技术和工具，提高数据质量的准确性和可靠性。

（三）提高财务分析技术水平

企业应采用SWOT分析、价值链分析、经济利润分析等多元化的分析方法，综合分析企业的业务和财务情况，这样可以避免仅凭财务数据进行分析造成的片面性和不足。企业可采用数据质量评估模型，对数据进行评估和监控，及时发现和修正数据问题。企业需要提高技术人员的技术水平，增强数据挖掘、机器学习等技术手段的应用能力，以实现高效的数据分析和挖掘。同时，借助于第三方数据分析服务，提高分析效率和准确性。企业还应定期组织培训，提高员工的财务分析能力和业务理解能力，以适应业财融合的要求，并鼓励员工自主学习和探索，不断提高自身能力。此外，企业还要建立标准化的业务流程和财务流程，以规范数据的采集、整合和分析流程，提高数据分析效率和准确性；制定标准化的分析报告和决策流程，以规范分析和决策过程。

（四）加强数据的安全管理质量

企业可以加强信息系统和软件的安全防护措施，包括加密传输、防火墙、安全审计等技术手段，防止黑客攻击或病毒感染。同时建立完善的信息安全管理制度，对员工进行信息安全教育和培训，加强对敏感信息的保护和管理。企业需要对敏感信息的共享进行严格控制，明确共享的目的和范围，加强数据安全审计和监管，防止数据泄露。比如，采取各种安全措施，包括定期升级系统、安装杀毒软件、备份数据等，以防范各种网络攻击。同时，企业也可以选择第三方安全服务提供商，提高信息安全防范能力。

（五）有效控制财务分析人力成本

企业可以通过内部培训、轮岗等方式，培养专业的数据分析人才，这种方法可以帮助企业增强人才储备，降低外部招聘和培养成本，更好地适应企业的业务和文化。企业可以根据实际需求和预算，合理规划人力资源，避免过度招聘和浪费，还可以考虑外包等方式，让专业的服务机构承担部分数据分析工作，从而降低企业的人力成本。企业可以通过优化工作流程、使用专业工具等方式，提高员工的工作效率，节省人力成本。激励机制等方式也是非常必要的，可以鼓励员工在保证工作质量的情况下，更高效地完成任务。随着人工智能技术的发展，越来越多的数据分析工作可以通过机器学习、自然语言处理等技术实现自动化，从而降低人力成本。企业可以通过引入相关技术，提高数据分析效率，并优化人力资源配置。

（六）提高财务分析数据来源的可靠度

对采集到的数据进行初步清洗，去除重复、不完整和错误数据，保证数据的准确性和一致性。建立数据标准化规范，统一数据采集、处理和存储格式，使数据在不同系统之间的互通性和可比性得到保证；对采集到的数据进行验证和校验，确保数据的准确性和真实性。通过建立数据共享平台，实现不同系统之间的数据共享和交换，减少数据的重复采集和存储，可提高数据的使用效率和准确性。采用数据集成技术，将不同系统的数据集成到一个统一的数据仓库中，实现数据的统一管理和分析，提高财务分析结果的准确性和可靠性。

（七）提高对财务分析结果的解释精准性

财务分析人员需要将分析结果转化为图表、报告等易于理解的形式，避免使用过于专业的术语和概念，方便业务部门理解。同时还要加强财务部门与业务部门的沟通，使其了解业务部门的需求和实际情况，有针对性地进行分析，并与业务部门共同探讨分析结果的意义和操作建议。财务分析人员可以通过培训和教育，向业务部门人员传授相关的财务知识和分析方法，并不断优化分析方法和工具，使其更加简洁、直观、易于理解，从而提高业务部门对分析结果的接受度和操作性。

四、结束语

在业财融合的背景下，财务分析对企业的发展至关重要。然而，当前财务分析方法的应用中还存在财务分析方法过于单一、数据质量较差、技术水平不足、数据安全管理存在问题、人力成本较高等诸多问题。因此，需要提高财务分析方法的创新水平，提升财务分析的数据质量和技术水平，加强数据安全管理，有效控制人力成本，充分利用财务分析为企业发展提供支持，从而更好地实现业务增长和利润增长。

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