大数据背景下的会计统计方法在企业财务管理中的应用

摘要：本文聚焦大数据背景下的会计统计方法在企业财务管理中的应用，首先探讨了大数据对企业财务管理数据源丰富性、管理效率与准确性提升的显著影响，随后详细介绍了比率分析法、趋势分析法、偏差分析法三种主要会计统计方法在大数据支持下的应用，最后通过具体案例分析展示了会计统计方法在评估企业财务状况、预测未来趋势、监控偏差及挖掘潜在影响因素方面的实际效果。研究结果表明，大数据技术的应用不仅能提高企业财务管理的精准度和效率，还能为企业战略规划和经营决策提供强有力的数据支持。

关键词：大数据；会计统计方法；财务管理；企业

DOI：10.12433/zgkjtz.20242243

近年来，随着大数据技术的快速发展和广泛应用，企业在日常运营中积累了海量的数据资源，涵盖了企业的财务、生产、销售等多个环节，并且涉及市场、客户、竞争对手等外部环境信息。如何利用这些数据进行科学有效的财务管理，成为摆在企业面前的重要课题。大数据技术的出现，为企业财务管理提供了全新的视角和工具，使得财务管理从传统的经验判断向数据驱动转变成为可能。在此背景下，探讨大数据背景下的会计统计方法在企业财务管理中的应用，不仅具有重要的理论价值，更对企业实践具有深远的指导意义。

一、大数据对企业财务管理工作带来的影响

一方面，大数据技术丰富了企业财务管理的数据源。在传统的财务管理模式下，企业主要依赖有限的财务报表和内部数据进行决策分析，而在大数据背景下，企业可以获取来自市场、客户、供应商等多方面的海量数据，不仅包含交易记录、财务报表等结构化数据，还包含社交媒体评论、客户反馈等非结构化数据，为企业提供了更全面、更深入的信息支持，有助于企业做出更准确的财务决策。

另一方面，大数据技术提升了企业财务管理的效率和准确性。传统的财务管理方法往往依赖于人工的数据处理和分析，不仅耗时耗力，而且容易出现错误。而大数据技术利用自动化的数据处理和分析工具，可以快速地处理海量数据，并生成准确的财务报告和分析结果，不仅减轻了财务人员的工作负担，还提高了财务管理的准确性和效率。同时，大数据技术还可以帮助企业进行实时的财务监控和预测，使企业能够更好地应对市场变化和风险挑战。

二、大数据背景下企业财务管理中的会计统计方法

（一）比率分析法

比率分析法作为会计统计方法中重要的财务分析工具，主要是通过计算不同财务数据之间的比率关系来评估企业的财务状况、经营成果和现金流量。在大数据背景下，企业可以利用大数据技术，快速、准确地计算出流动比率、速动比率、资产负债率、应收账款周转率、存货周转率等各种财务比率，全面反映企业的偿债能力、运营能力、盈利能力和发展能力。例如，计算流动比率和速动比率，可以评估其短期偿债能力；计算资产负债率，可以了解其资本结构是否合理；计算应收账款周转率和存货周转率，可以评估其运营效率。在大数据技术的支持下，比率分析法的应用不仅更加便捷，而且更加深入，企业可以对海量的财务数据进行挖掘和分析，发现不同数据之间的内在联系和规律，从而更准确地评估企业的财务状况和经营成果。

以某上市公司为例，该公司利用大数据技术对其近五年的财务数据进行了比率分析，关键财务比率指标数据如表1所示：

结合上述数据可知，该公司财务流动比率在2.09至2.23之间波动，显示公司的短期偿债能力相对稳定，但略有波动；速动比率在1.05至1.12之间，表明公司去除存货等变现能力较弱的流动资产后，仍能保持一定的短期偿债能力；资产负债率在60.23%至63.32%之间，显示公司的资本结构较为稳定，但负债水平较高，存在一定的长期偿债风险；应收账款周转率在4.11至4.56之间波动，表明公司应收账款的回收速度相对较慢，且存在波动；存货周转率在2.98至3.21之间，显示公司存货管理水平有待提升，存货周转速度相对较慢。总而言之，该公司虽然短期偿债能力较强，但长期偿债风险较高，且应收账款和存货管理存在不足。为了优化财务状况，公司应该调整资本结构，降低资产负债率，加强应收账款管理，优化存货管理，提高存货周转率，才能进一步改善财务状况，提升盈利能力。

（二）趋势分析法

趋势分析法主要是通过对企业财务数据的历史趋势进行分析，预测未来的财务状况和经营成果。在大数据技术的支持下，趋势分析法可以更加精准地挖掘数据背后的规律，为企业提供更可靠的财务预测和决策支持。在应用趋势分析法时，企业首先需要收集并整理大量具有时间序列特性的财务数据，包括历史财务报表、市场数据、宏观经济指标等，分析其中的趋势和规律。接下来，利用时间序列分析、回归分析等大数据分析工具，对这些数据进行处理和分析，识别出数据中的趋势成分。根据分析的结果，预测企业未来的财务状况和经营成果，为企业的战略规划和决策提供依据。

以某零售企业为例，该企业希望预测未来一年的销售收入。首先，收集了过去五年的月度销售收入数据以及相关的市场数据，如销售收入、消费者价格指数、竞争对手的销售情况等，通过这些数据的分析，可以得知销售收入与消费者价格指数和竞争对手的销售情况存在一定的相关性。为了更准确地预测未来的销售收入，综合考虑消费者价格指数和竞争对手的销售情况等影响因素，并对历史数据进行拟合和验证，利用回归分析方法建立销售收入与时间序列变量之间的预测模型。通过模型的验证和修正，得到未来一年销售收入的预测结果，结果显示在未来的几个月里，销售收入有望保持稳定增长，但增速可能会受到消费者价格指数和竞争对手销售情况的影响而有所波动。

（三）偏差分析法

偏差分析法是通过对实际数据与预期数据之间的差异进行分析，来揭示企业财务状况、经营成果以及现金流量的变动情况，进而为企业的财务决策提供有力依据。在应用偏差分析法时，企业首先需要基于历史数据、市场趋势以及企业内部管理目标等因素，设定合理的预期数据，随后应用大数据技术收集并处理实际数据，将其与预期数据进行对比，计算出偏差值。偏差值可以是一个绝对的数值，也可以是一个相对的百分比，主要用来反映实际与预期之间的差异程度。企业需要对偏差值进行深入分析，探究其产生的原因，借助大数据技术将原因量化分析，从而更准确地把握财务状况的变动趋势。

以某企业为例，该企业通过大数据技术收集了近年来各季度的销售额数据，并设定了每个季度的预期销售额（如表2所示）。

从上述表格中可以看出，2021年第三季度的实际销售额远低于预期销售额，偏差值为-59.77万元，偏差率高达-10.87%，表明该季度的销售额出现了较大幅度的下滑。通过进一步分析，企业发现导致销售额下滑的主要原因是新产品推广不力，原本预期新产品能够成为销售增长点，但实际上市场推广效果不佳，导致新产品销售未达预期。为了改善这一状况，企业迅速调整了推广策略，加大了市场推广力度，并在下一个季度（2021年第四季度）实现了销售额的显著增长，实际销售额超出了预期销售额5.48万元，偏差率仅为0.91%。由此可见，这一结果验证了偏差分析法的有效性，也展示了企业在面对财务偏差时迅速调整策略的能力。

三、大数据背景下，会计统计方法在企业财务管理中的具体应用

（一）在财务预测方面的应用

在大数据背景下，企业可以利用时间序列分析、回归分析等大数据分析工具，结合历史财务数据、市场趋势、宏观经济指标等多维度信息，建立智能预测模型。经过对模型的不断训练与优化，提高财务预测的精准度。例如，利用回归分析方法，结合市场变化、季节性因素等外部数据，对销售收入、成本等关键财务指标进行预测，为企业制定年度预算、战略规划提供有力支持。此外，有了大数据技术的加持，财务监控能够实时进行，企业可以建立财务预警系统，实时监控关键财务指标的变化趋势，一旦发现异常，立即触发预警机制，快速响应并调整财务策略。例如，通过实时监控应收账款周转率、存货周转率等指标，及时发现潜在的财务风险，并采取相应的应对措施，确保企业财务稳健运行。结合具体业务场景，还能进行有针对性的预测分析，比如，零售企业可以根据历史销售数据、节假日促销活动效果、消费者行为偏好等信息，预测未来节假日或特定促销期间的销售收入，更加精准地制定营销策略，优化库存管理，提高运营效率。

（二）在会计核算与监督方面的应用

利用大数据和云计算技术，建立自动化会计核算系统，实现财务数据的自动收集、处理与生成财务报告。通过预设的会计政策和核算规则，系统自动完成凭证录入、账目分类、报表生成等工作，减少人工干预，降低错误率。基于大数据平台，企业可以实现对财务活动的全程监督，从业务发生到财务核算，再到财务报告生成，每一个环节的数据都被实时记录并可追溯。财务监督部门可以利用这些数据，对财务活动的合规性、准确性进行全面检查，及时发现并纠正问题。此外，大数据平台还支持异常交易监测功能，对大额、异常交易进行自动识别并预警，防止财务风险发生。此外，企业可以建立财务共享中心，实现跨部门财务信息共享与协同，以便各业务部门实时了解财务状况，及时调整业务策略；财务部门也可以获取更全面的业务数据，为财务核算与监督提供更准确的信息支持。

（三）在财务分析方面的应用

大数据技术的应用，使得企业可以对财务数据进行多维度分析，有助于企业全面了解财务状况和经营成果，制定科学的经营策略。比如，从时间维度分析财务指标的变化趋势，从空间维度分析不同地区、不同业务板块的财务状况，从业务维度分析不同产品、不同客户的盈利能力等。通过挖掘数据背后的规律和内在联系，还能发现潜在的风险和机会。比如，通过对历史销售数据与客户反馈数据的关联分析，发现影响销售的关键因素；通过对成本与收入数据的关联分析，识别成本节约的潜力等，促使企业做出更加精准的经营决策。借助大数据可视化技术，还可以生成直观、易懂的财务报告，运用图表、仪表盘等形式展示关键财务指标的变化趋势和关联关系，帮助非财务专业的管理人员快速了解财务状况和经营成果。

四、结束语

综上所述，大数据技术的引入为企业财务管理带来了革命性的变革，使得财务管理从传统的经验判断向数据驱动的科学管理转变成为可能。有了比率分析法、趋势分析法、偏差分析法等会计统计方法的加持，企业能够更全面、更深入地理解自身的财务状况和经营成果，准确预测未来趋势，及时管控并应对潜在风险。因此，企业应积极拥抱大数据技术，加强自身的数据收集、处理和分析能力，不断提升财务管理的智能化水平，力求更高效地应对日益复杂多变的市场环境。

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作者简介：曹越（1993），男，江苏省扬州市人，本科（在读硕士），研究方向为统计学。