企业财务报表分析工作优化策略

□文/陆子璇

（贵州黔南经济学院 贵州·黔南）

［提要］随着大数据的引入，使得财务报表分析工作更加便捷。本文主要从大数据在企业财务报表分析中的优势出发，归纳阐明传统企业财务报表分析工作的局限性，进而围绕采集多源化数据、利用大数据深挖财务数据、基于大数据分析预测等方面，提出企业财务报表分析优化策略，以期为相关财务工作者和企业财务管理提供参考。

在互联网信息时代，常见的财务管理手段和会计电算化方式已经很难满足我国企业快速发展的需求，但是随着信息技术日趋成熟，大数据技术和大数据分析工具为企业管理带来便利，尤其在财务管理层面，通过合理利用大数据技术手段以及相关分析工具，使得企业财务数据信息更加全面、财务报表分析工作更加高效。从现实背景来看，财务管理是企业管理重要的组成部分，财务报表制作和分析工作更是企业经济决策、经济信息反馈的基础，但传统的财务报表分析工作多数依赖于人工处理，在实际工作过程中产生了诸多问题，为企业处理财务数据造成了一定影响。如何在庞大的信息之中找到了有用的财务信息、如何有效利用这些信息为企业管理经营者提供科学的依据，成为企业财务管理面临的重要问题，而大数据技术和大数据分析工具则为企业财务管理指明了发展方向。所以，在这样的背景下研究企业财务报表分析工作具有重大现实意义，企业管理人员和财会人员应当积极主动了解大数据优势，财会人员应当积极主动掌握大数据在财务报表分析工作中的具体应用方法，让大数据更好地为财务报表分析提供有力支撑。

一、大数据在企业财务报表分析工作中的优势

（一）有利于提高财务分析准确性和时效性。传统的财务报表制作工作主要依赖人工录入和处理数据，数据信息容易受到人为因素的影响存在一定的误差，但随着大数据时代的到来，依托于互联网技术和信息技术，通过自动化的方式来处理海量数据，可以实现企业财务数据管理的科学化、规范化与系统化，极大地降低因人为因素而造成的企业财务数据错误或丢失的问题，使财务数据的准确性得到有效保证，从而提高财务数据的可靠性，为企业的安全发展提供了强有力的保障。

（二）有利于提高财务数据的实用性。在传统的财务分析中，大量的数据都来源于企业的经济活动，因此财务分析以经济活动视角来对企业成本、费用、资金、利润等方面来进行分析，使得财务分析作用体现为事后监督，但未能体现事前、事中控制的作用，使得分析工作的实用性降低。但随着大数据技术和平台的应用下，企业财务可以获取多维度、多视角下的经济活动数据，且这类数据不仅能够反映经济活动的过程，还能通过信息化系统自动完成复杂运算，从而更加全面地了解企业的财务状况和发展趋势，为企业提供更加有效、充分的信息支撑，为企业的决策提供更加准确和全面的数据支持，实现事前有计划、事中有反馈、事后有总结，大大提高了财务数据的实用性，例如帮助企业深入了解往来客户需求、企业营销策划实施效果以及帮助企业提升市场占有率等，进行综合分析和比较。

（三）有利于促进财务会计数字化转型。大数据技术的应用可以加快促进企业财务工作数字化转型，实现财务数据化、信息化和智能化管理，从而提高财务工作的效率和精准度，为企业的发展提供更有力的支持。传统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并不高，极大地影响了财务分析工作效率。然而，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综合运用，提高了企业财务管理工作的效率，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。

二、传统企业财务报表分析工作的局限性

（一）信息不完全，无法全面反映企业财务状况。信息不完全是传统企业财务报表分析工作存在的主要问题。在传统财务报表的分析工作中，财务人员仅对报表中能够展现的财务数据进行探究，其中主要分析企业负债、资产结构、企业资金周转率等内容，虽然这些信息内容在一定程度上能够描述企业的运行、发展情况，但这些内容和要素传递的信息并不全面，无法全面地反映企业的财务情况，长此以往严重制约企业的发展壮大。

（二）信息较滞后，不能及时反映最新经营变化。信息滞后性是传统企业财务报表分析工作中存在的重大问题，具体表现在以下两个方面：一是财务数据信息汇总和反馈时效较慢，影响财务报表编制。一些成本类数据和费用类数据的计算、汇总往往要经过各个部门的报销、统计等多项流程，一些大的集团公司甚至要经过很长的财务流程才能实现报销，进而影响到信息数据的时效性。二是未能深挖财务数据背后的信息，影响财务报表数据深层次分析，无法及时反映企业最新经营变化。传统的财务报表以及分析工作只能提供过去的数据和信息，由于信息的滞后性，导致无法通过深入挖掘财务数据背后的信息来对企业未来进行准确预测。

（三）主观性误差，无法确保分析结果的准确性。主观性误差是传统企业财务报表分析工作中长期存在的问题，具体表现在以下两个方面：一是传统的财务报表分析工作尤为依赖人工，存在一定误差。财务人员之间专业技能、知识水平参差不齐，难免导致财务报表制作和分析存在一定主观误差，例如经验不丰富和数据分析能力薄弱的财务人员，就无法保障分析报告的质量。二是传统的财务报表分析工作无法较为准确地预测企业长远发展面临的风险。一方面是缺少相关数据分析工具，传统的财务报表分析多利用常见的办公软件进行，智能化程度不高，往往容易受到主观因素影响，使得分析结果存在一定的局限性；另一方面是缺乏先进技术支撑，使得传统财务分析工作局限于现有数据，无法实现对企业其他数据或者与企业相关联的数据进行全面分析，从而影响分析的结果。

三、大数据视域下企业财务报表分析工作优化策略

（一）采集多源化数据，获取更全面的企业信息。在大数据时代背景下，企业想要强化财务报表分析工作，应当充分利用大数据信息技术手段来采集多源化数据，通过规范数据采集、加强数据清洗和预处理以及强化质量控制技术应用等方式，获取更加全面的企业信息。一是要建立健全数据采集流程。数据采集是利用大数据技术来分析数据的第一步，因此企业应当完善相关财务数据和企业数据的采集流程，规范数据采集。首先明确数据源，从各种数据源中收集原始数据，例如企业财务人员可以基于互联网平台，如税务平台、工商平台等多个数据源中收集企业的销售额数据、成本数据、利润数据以及税务数据，实现信息采集多源化，增强数据信息收集的完整度和全面性。二是要加强采集数据清洗和预处理，因为这是确保数据质量的重要环节。企业在采集信息之后应当利用大数据工具对信息数据进行清洗处理，重点去除掉错误的信息、重复的信息以及错误的数据，确保数据的有效性。三是加强数据质量控制，提高数据的一致性和准确性。企业可以合理采用质量控制技术来强化数据质量，相关财务人员可以掌握和使用SPC 技术来实现对采集到的数据实时监控以及动态控制，一旦发现数据异常即可及时纠正，降低风险提高精准度。

（二）利用大数据算法，发掘更深层的财务数据。在大数据时代背景下，企业想要强化财务报表分析工作，应当加快利用大数据算法，充分发挥大数据技术优势，从海量的数据中发掘更深层次的有效数据。一是采用关联规则对数据进行深入挖掘。关联规则是大数据技术中常用的一种算法，利用该算法可以分析数据中的频繁项集和关联规则，能够快速发现数据中的相关性以及关联性，并且能够自动分析出其中的关联规律。财务人员可以在财务报表中应用这一算法来自动挖掘深层次的企业财务数据。例如，在分析企业成本的时候，可以使用这一算法深入挖掘各项成本与利润、销售额等方面的关系，进而为企业成本控制提供参考依据，为企业优化生产经营策略提供详实的数据。二是利用聚类分析和分类分析等大数据算法来深入挖掘企业财务数据。除了常用的关联规则算法以外，聚类分析和分类分析算法的功能也非常强大，财务人员可以利用这两种大数据算法结合财务报表、凭证、账目等财务数据，挖掘出可计算的指标数据，并且开展分析，能够快速获取企业盈利能力所需的结果，然后依据获取的结果结合企业今后的发展趋势评估，找出企业今后的盈利能力及其存在的不足，进而实现对数据挖掘技术在企业财务管理中的有效应用。三是依托大数据挖掘技术掌握更为全面的财务数据，实现财务资金管理、经营决策等。首先，企业相关财务人员应当利用大数据挖掘技术，及时发现企业潜在的风险因素以及面临的风险，及时采取有效应对措施避免企业遭受损失。例如，通过建立数据平台的方法，将资金流动异常信息和数据自动集中到财务数据平台，然后再利用大数据算法技术精准判断这些数据中体现的企业风险，并且通过其中体现的预测性信息，然后将其套用在新的数据之上，完成数据预测，例如预测市场走向趋势、预测企业经营表现等，最后将这些信息及时推送给管理层人员和业务部门人员，实现信息共享。其次，财务人员可以利用大数据挖掘技术来优化企业资金管理，提高企业资金利用率，例如采用聚类分析法将企业的现金流量数据、负债数据进行深入挖掘，并对其中有价值的信息进行整合分析，根据现金流量数据和负债数据进一步判断企业资金使用情况，做出资金优化管理方案。此外，财务人员还可以利用大数据挖掘技术对财务报表数据进行深入挖掘，例如财务人员利用大数据挖掘技术深挖与财务报表有关的其他数据，如挖掘企业运营管理数据、企业客户管理数据等，再结合财务报表数据信息，深入分析出客户满意度、企业营销力度等有用信息，进而推送给相关部门参考决策，提供科学的信息依据。四是引入大数据挖掘技术，基于财务报表和财务数据，实现对企业投融资管理的优化改进。企业财务人员可以通过大数据挖掘技术，深入挖掘企业投资环境、行业市场运行状况等数据信息，然后采用多维数据建模的方法，将企业财务数据、业务数据与企业投资环境、行业市场运行数据进行交叉对比分析，挖掘出有助于企业投资决策的信息，进而为企业提供最理想的融资方式和融资渠道，为企业提供以最小风险和成本筹集资金的方案。

（三）基于大数据分析，预测更长远的发展风险。在大数据时代背景下，企业想要强化财务报表分析工作，应当强化大数据信息技术手段的应用，基于大数据分析技术来做好财务报表分析工作，建立财务数据挖掘应用模型和分析模型，从而提高财务数据质量，为企业战略决策和企业长远发展提供更为精准的预测判断。一是利用大数据分析工具，建立起企业财务数据统计分析模型和决策树模型，全面提取财务数据价值，为企业风险预警和企业发展预测做好数据支撑。一方面企业财务人员本身不具备专业的编程能力和信息技术能力，因此可以应用统计分析模型来进行财务报表数据统计与分析，通过该模型中置信区间作为分析基础，以辨别分析法根据报表数据中某一阈值来判读该数据的价值区间，还可以通过逻辑回归算法来建立分类模型，从而对财务报表数据进行模型评估，例如可以应用于企业偿债能力分析、运营能力分析以及盈利能力分析和成长能力分析，只需要将上述几种分析设置为变量类别，相关财务数据如短期借款、资本公积、未分配利润等数据对应设置为变量名称，即可使用逻辑回归算法准确计算出相关指标，最后利用统计学检验显著性即可明确企业整体能力，完成财务风险预测和预警。另一方面基于财务报表分析，企业财务人员可以利用决策树模型来完成财务规划，发挥智能财务精细化优势和前瞻性优势，例如建立财务分析层次树，根据企业财务数据分析的实际需求，完善不同层次域，使得数据分析内容更加完善、细致，以便更加科学地完成财务预测和财务预警。二是利用大数据分析工具，实现财务数据动态监控预警，推动企业业财融合发展。企业可以利用大数据技术，结合财务软件搭建起财务监督管理平台，能够让财务人员及时发现存在的问题或者有异常的数据，并且及时反馈给业务端核查、管理端处理，实现财务稽核工作从财务口径向业务口径延伸。例如，可以结合往来账目数据和财务报表数据，从中抓取逾期、减值以及欠款等各个方面的财务数据，然后利用大数据手段、数字化手段形成预警信息，及时推送到企业业务端、企业管理层端，使得企业业务部门和管理层能够及时看到这些问题数据，及时核查处理，促进企业业财融合，同时避免企业潜在的财务风险发生。

综上所述，在大数据时代下，企业财务管理已然发生了巨变，尤其在财务分析工作中，传统的分析方法早已不适用于信息技术发展的今天，因此加强信息技术应用，利用大数据、云技术等信息技术手段来优化财务分析方式、提高财务管理效率势在必行，而且还可以为企业带来可观的经济效益和社会效益，确保企业能在激烈的市场竞争中占据一定优势，因此企业要顺应时代潮流，将财务管理推向全新的大数据时代。