大数据在财务数字化转型中的应用

摘 要：财务数字化转型的核心目标是实现财务管理的智能化、精细化、高效化，而大数据技术的深度应用为这一目标的实现提供了强有力的支撑。然而，财务数字化转型在应用大数据的过程中仍然存在一些问题，包括数据整合难、财务人员的大数据应用能力不足、管理层的支持力度不够等。为有效应对这些问题，建议企业提高数据整合水平、提升财务人员的大数据应用能力、强化管理层的支持，以便助力企业克服现存问题，从而更好地推动财务数字化转型迈向更高水平。

关键词：大数据；财务数字化转型；数据整合

引言

在技术革新持续推进的背景下，传统财务模式难以适应当下对实时性、精确性、透明度要求日益提高的财务环境，而财务数字化转型逐渐成为企业提升竞争力的必然选择，正在深刻改变财务管理的传统逻辑。然而，这个过程中也出现了一系列新问题，这些问题直接关系到财务数字化转型的成败，因此，探讨如何充分挖掘大数据的潜力来应对其带来的挑战，不仅具有重要的理论意义，也对企业的实践具有重要的指导价值。

一、大数据对财务数字化转型的影响

（一）推动财务流程的自动化

大数据对财务数字化转型的重要影响之一是推动财务流程的自动化，这一作用的实现，源于大数据技术在数据采集、处理、分析方面的强大能力，为财务活动提供了基础性支持。首先，传统财务流程中，数据的采集、清洗、录入往往依赖人工完成，效率低下，而大数据技术通过整合企业内部和外部的多源数据，实现实时采集，大幅度缩短了财务流程的周期。其次，在企业的预算管理、成本控制、现金流预测中，大数据算法可以对历史数据进行深度挖掘，建立预测模型，从而为财务人员提供高度准确的决策支持，从而使财务流程更加动态。最后，大数据的引入还推动了财务机器人（RPA）的广泛应用，从根本上改变了财务流程的操作方式，因为RPA技术通过大数据支持，可以在应收账款、发票处理、对账等领域完成自动化操作，这不仅减少了重复性工作，还提升了财务流程的精确性。

（二）提高财务信息的透明度

通过对数据的全面整合，大数据为企业打造了一个开放的信息流动体系，使财务信息更透明。一方面，传统财务管理中，不同部门之间的数据常常孤立存在，导致信息透明度低，而大数据技术能够对分散在企业内部和外部的多源数据进行整合，形成统一的财务数据平台，实时展示企业的财务状况[1]。另一方面，借助大数据的实时分析能力，企业能够及时掌握收入、成本、利润等关键财务指标的动态变化，例如在资金流动分析中，通过可视化技术展示资金流入流出的细节，能够显著提高财务数据的透明性。此外，企业通过大数据技术，可以将处理过的财务数据与股东、监管机构、合作伙伴共享，满足外部对信息披露的要求。

（三）实现财务风险的智能化预警

大数据在财务数字化转型中的应用，有利于实现财务风险的智能化预警。首先，通过对历史数据的深度挖掘，大数据技术能够识别潜在的财务风险模式，例如通过对企业历史经营数据和市场波动数据的综合分析，大数据技术可以预测未来可能出现的流动性风险，并提前提出预警。其次，传统财务风险识别方法往往依赖于单一的数据来源，容易忽略隐藏风险，而大数据技术可以从多维度的数据中识别异常模式，这种精准识别能力极大提高了企业的风险管理效率。最后，通过对财务流程的实时数据分析，大数据技术能实现对风险的动态监测，例如在库存管理中，大数据可以实时分析库存水平与市场需求的匹配度，当库存不足或过剩风险出现时，系统会自动触发预警机制。

二、大数据在财务数字化转型中的应用问题

（一）数据整合难

在财务数字化转型过程中，大数据的应用面临的问题之一是数据整合的复杂性。第一，企业在进行大数据应用时，通常会涉及多个数据来源，这些数据来源可能包括内部系统如ERP、CRM，以及外部获取的市场数据、行业数据等，但这些数据通常以不同的格式存储，存在标准不统一等问题，导致数据整合的技术难度显著增加。第二，企业需要处理的数据既包括结构化数据如财务报表，也包括大量的非结构化数据如合同文本等，这种多样化的数据形式缺少统一的处理标准和方法，增加了数据整合的复杂性，进一步限制了大数据在财务领域的深入应用[2]。第三，在大多数企业中，数据分布在多个部门或分支机构，甚至存储在不同的地理位置，这种分散的存储方式增加了数据汇总的时间成本和技术难度，成为制约财务数字化转型的关键障碍。第四，在实际业务中，原始数据往往存在大量的重复、缺失、错误信息，直接影响了数据整合的准确性，导致财务数字化转型中的数据整合工作更加复杂。第五，由于企业内一些部门在数据管理上存在利益或权限上的分歧，部门间数据共享的意愿不强，形成了数据孤岛，这种现象直接限制了大数据在财务数字化转型中的应用潜力，使数据整合工作难以推进。

（二）财务人员的大数据应用能力不足

在财务数字化转型的背景下，大数据的广泛应用对财务人员提出了更高的要求，但财务人员的大数据应用能力不足已经成为制约转型效果的显著问题。第一，部分财务人员缺少大数据的基本知识和技能，对大数据技术的原理、工具、方法了解不够，这种知识欠缺导致他们在实际工作中无法充分理解大数据技术的操作流程和应用场景，难以将大数据技术有效地融入日常的财务管理中。第二，财务人员对大数据分析能力的掌握不足。大数据分析需要掌握复杂的算法、数据建模、数据挖掘工具，但许多财务人员在面对复杂的分析任务时，由于缺少专业技术支持，往往无法完成对大数据的深度挖掘和分析工作，导致数据价值未能被充分释放。第三，大数据分析结果往往以复杂的图表、模型、统计数据形式呈现，而财务人员的传统培训更多侧重于会计核算和税务处理，对数据解读的训练相对不足，导致他们难以通过大数据分析结果提供高质量的财务决策支持，这限制了大数据在财务数字化转型中的深度应用[3]。第四，在传统财务管理模式下，工作内容较为固定，思维模式也相对固化，而大数据技术需要财务人员具备灵活运用技术的创新思维和主动探索的精神，但部分财务人员由于缺少对新技术积极探索的精神，导致大数据的应用深度受到限制。第五，大数据技术的有效应用通常需要结合信息技术、统计学、管理学等多领域知识，而传统的财务教育体系中对这些跨学科内容的覆盖有限，这种知识结构的单一性，导致财务人员在使用大数据技术时，难以从全局和多学科的角度出发，从而限制了大数据在财务数字化转型中的全面应用。

（三）管理层的支持不足

在财务数字化转型中，大数据的成功应用往往依赖于管理层的战略支持，但现实中管理层的支持不足已成为一大突出问题。第一，部分管理层对大数据技术及其在财务数字化转型中的重要性缺少足够的认知和理解，导致管理层在技术投入和资源分配上表现出犹豫或保守态度，使得财务数字化转型的推进受到限制。第二，许多企业缺少清晰的顶层设计和整体规划，管理层在决策时未能充分考虑大数据技术对财务管理全流程的影响，这种规划不足表现为目标模糊、路径不明、资源分配不均，导致大数据的应用无法与财务数字化的具体需求实现深度匹配。第三，一些企业的管理层在推动财务数字化转型时，未能提供足够的培训和支持，使得财务团队对大数据技术的理解和应用能力明显不足，导致在大数据相关项目的实施过程中，技术与业务脱节现象较为严重。第四，部分企业管理层未能在部门之间建立有效的沟通渠道，导致财务部门与其他技术部门之间的信息不对称，阻碍了大数据在财务领域的深度应用。第五，一些企业的管理层在推进大数据技术落地时，对潜在的风险缺少全面的评估和预案准备，这直接影响了大数据技术在财务领域的顺利实施和稳定运行。

三、大数据在财务数字化转型中应用的策略

（一）提高数据整合水平

在财务数字化转型的浪潮中，大数据技术的应用成为企业实现智能化管理的核心动力，但大数据的真正价值并不仅仅在于数据量的庞大，而是对多源数据进行整合，因为数据整合是财务数字化转型的基础，它决定了后续数据处理的质量。第一，企业要构建统一的数据管理平台，解决多数据来源之间的兼容性问题，这一策略能够在技术层面上打破不同数据格式和存储模式之间的壁垒，为数据整合提供基础支持。第二，为应对大数据的多样性特征，企业应通过引入人工智能技术，构建能够处理结构化、非结构化、半结构化数据的灵活处理框架，从而为财务数字化应用提供更加全面的数据支持。第三，企业应优化数据存储策略，要建立分布式与集中式结合的数据存储体系，还要设计高效的数据同步机制，以便保证不同节点之间的数据一致性。第四，在数据清洗和标准化方面，企业需要通过引入大数据清洗工具，对冗余数据、错误数据、缺失数据进行自动化处理，以便提升数据的准确性。同时还要设立专门的数据质量控制团队，实时监控数据整合过程中的质量问题，从而为财务数字化转型提供可信赖的数据支撑。第五，为解决数据壁垒问题，企业应加强跨部门协作，构建开放的数据共享机制，还应在大数据平台中引入角色权限管理系统，对数据访问进行分级控制，这样既保障了数据安全，又促进了数据共享。

（二）提升财务人员的大数据应用能力

大数据驱动下的财务数字化转型不仅是一场技术变革，更是对财务人员专业能力的一次全新挑战，因此提升财务人员的大数据应用能力，不仅是技术手段落地的前提，更是企业提升竞争力的重要一环。第一，针对数据在传输、存储、使用过程中易受未授权访问的问题，企业要为财务人员提供系统的安全技能培训，这些培训应涵盖数据加密技术的使用、数据传输的安全协议、访问权限控制等内容。第二，为应对分布式存储和计算架构下的数据管理复杂性，企业要组织针对分布式数据系统的专业培训，其中培训内容应包括分布式存储架构的基本原理、数据同步机制的运作方式、大数据平台的使用方法[4]。第三，企业要增强财务人员在权限管理方面的意识，就要设计权限管理的专项课程，通过模拟演练，让财务人员熟悉权限控制系统的使用流程。第四，为了解决外部数据源引入过程中可能存在的隐患，企业要培养财务人员严格的数据源审查能力，这要求企业为财务人员提供相关的专业知识培训，内容包括数据来源的合法性验证、数据质量的初步评估及外部数据的安全性检查。第五，企业应组织针对性的技术培训来提升财务人员对新型工具的使用能力，为此培训应涵盖大数据分析工具的基本操作、漏洞识别方法、工具的安全配置技巧。企业还要建立技术支持机制，从而为财务人员在工具使用过程中提供实时帮助。

（三）强化管理层的支持

企业在财务数字化转型中，大数据技术的成功实施依赖于多方协作，而管理层的支持无疑是关键因素，因为只有通过强化管理层的引领作用，才能更高效地整合力量，为财务数字化转型提供强有力的保障。第一，为解决部分管理层对大数据技术及其重要性认知不足的问题，企业应定期组织针对管理层的大数据培训活动，这些培训应聚焦于大数据的基本原理、应用场景、财务数字化转型的具体价值，从而提升其支持的意愿。第二，为解决管理层在大数据应用中的战略规划不足问题，企业应制定科学的顶层设计方案，并将管理层纳入方案的制定过程，这一策略有助于提升管理层对大数据战略规划的参与感，从而保证规划的可行性和落实效率[5]。第三，针对管理层对财务团队技术支持和能力建设关注不足的问题，企业应推动管理层加大对大数据相关技术资源的投入，应批准财务部门开展针对大数据应用的技能培训，以保证财务团队具备足够的能力应对数字化转型的挑战。第四，为解决管理层在跨部门协作中的协调不足问题，企业应建立高效的跨部门沟通机制，在这一过程中，管理层应主动承担协调责任，推动部门间的协作。第五，管理层要推动建立数据安全的专项团队，来实时监控大数据应用过程中的安全状况，并及时采取措施化解风险。

结束语

综上所述，大数据技术在财务数字化转型中的深度应用，不仅推动了财务管理流程的智能化，也显著提升了企业应对复杂财务环境的能力。同时，未来的研究要进一步探讨更加智能化的数据整合技术，以及管理层支持的动态优化策略，从而为企业数字化转型提供更加全面的支持。

参考文献：

[1]马利娟.大数据背景下畅谈企业财务信息化建设及数字化转型[J].财富时代，2024 （10）：44-45.

[2]陈晋宇.智能技术背景下财务数字化人才培养模式探究[J].市场瞭望，2024（20）：190-192.

[3]刘婷婷.大数据时代的财务数字化转型研究[J].财会学习，2024（25）：41-43.

[4]于世梅.大数据时代的财务数字化转型研究[J].财会学习，2024（23）： 10-12.

[5]刘娜.大数据时代的数字化财务转型研究[J].财会学习，2024（10）：17-19.

作者简介：王振璟（1985.09—），女，本科，会计师，研究方向：财务数字化转型。