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探析大數據時(shí)代背景下的財務(wù)管理的論文
大數據概念最早由維克托·邁爾·舍恩伯格和肯尼斯·庫克耶在編寫(xiě)《大數據時(shí)代》中提出，在互聯(lián)網(wǎng)如此發(fā)達的今天，大數據時(shí)代已經(jīng)來(lái)臨。大數據時(shí)代的到來(lái)，對財務(wù)管理提出了新的要求，要求財務(wù)人員具備大數據分析能力，轉變角色(由傳統的單一財務(wù)的記賬員角色轉變?yōu)榧攧?wù)、數據分析處理為一體的綜合性財務(wù)人員角色)，實(shí)時(shí)分析，及時(shí)預測，提高了企業(yè)決策的準確度，大數據財務(wù)管理代表了財務(wù)管理發(fā)展的新趨勢。
一、大數據時(shí)代財務(wù)管理概述
1. 大數據的涵義
大數據是指需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長(cháng)率和多樣化的信息資產(chǎn)。大數據概念最早由維克托·邁爾·舍恩伯格和肯尼斯·庫克耶在編寫(xiě)《大數據時(shí)代》中提出，有海量、高速、多樣、價(jià)值密度低等特點(diǎn)。
2. 大數據時(shí)代財務(wù)管理的定義
大數據時(shí)代財務(wù)管理是指在實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)變化的大數據支持下，企業(yè)財務(wù)人員利用現代財務(wù)管理技術(shù)和手段，對于企業(yè)財務(wù)數據進(jìn)行成本管理、管理信息定制、財務(wù)能力分析、動(dòng)態(tài)利潤管理、財務(wù)信息預測、財務(wù)預警管理等活動(dòng)的大財務(wù)管理。
3. 大數據時(shí)代財務(wù)管理的發(fā)展趨勢
(1)具備大數據分析能力，進(jìn)一步挖掘財務(wù)信息核心傳統的財務(wù)管理分析更多關(guān)注結構性財務(wù)信息的分析，對非結構性財務(wù)信息和非財務(wù)信息關(guān)注較少，在大數據時(shí)代，要求財務(wù)管理相關(guān)人員要具備大數據分析能力，不僅要分析結構性財務(wù)信息，還要分析非結構性財務(wù)信息和非財務(wù)信息，除此之外，還要將結構性財務(wù)信息與非結構性財務(wù)信息和非財務(wù)信息相互整合，進(jìn)一步挖掘財務(wù)信息核心，預測企業(yè)所在市場(chǎng)狀況的變化，進(jìn)一步為企業(yè)管理層籌資、投資、成本管理、市場(chǎng)開(kāi)拓、新技術(shù)研發(fā)等決策提供有用信息。
(2)實(shí)時(shí)分析，及時(shí)預測，提高企業(yè)決策的準確度大數據具有海量、高速、多樣的特點(diǎn)，大數據時(shí)代的財務(wù)管理在獲取資訊的數量、速度、種類(lèi)等方面較傳統財務(wù)管理有絕對性的優(yōu)勢，這就使得財務(wù)管理由之前的基于結果分析的事后管理，轉變成了基于過(guò)程分析的事中管理，能夠對資訊帶來(lái)的大數據進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，大大增加了企業(yè)管理決策的靈活性和準確度，幫助企業(yè)及時(shí)預測市場(chǎng)變化，能很快根據大數據分析結果調整生產(chǎn)、銷(xiāo)售等環(huán)節的作業(yè)，對市場(chǎng)的適應性增強，從而有助于企業(yè)提高市場(chǎng)占有率，增強市場(chǎng)競爭能力，培育核心發(fā)展能力，延長(cháng)企業(yè)壽命，促進(jìn)企業(yè)的生存和發(fā)展。
(3)加強企業(yè)內部監管，促進(jìn)企業(yè)財務(wù)人員角色轉換大數據時(shí)代，外部監督越來(lái)越嚴，相應地，企業(yè)內部監督也越來(lái)越嚴格，對內部及外部信息的全面供給要求也提上了議事日程。企業(yè)財務(wù)人員除了傳統的結構性財務(wù)信息的收集和整理，還需要對非結構性財務(wù)信息和非財務(wù)信息進(jìn)行收集和整理，整合之后為企業(yè)管理層提供決策有用信息，財務(wù)人員由傳統的記賬人員轉變成集信息收集整理人員、記賬人員、分析人員為一體的綜合性財務(wù)管理人員，傳統的首席財務(wù)官和首席信息官的界限越來(lái)越模糊，財務(wù)人員對企業(yè)重要性有了質(zhì)的提高。
二、大數據時(shí)代財務(wù)管理發(fā)展過(guò)程中遇到的問(wèn)題
1. 多數決策層的大數據管理意識較弱
雖然大數據公司被大公司收購的消息時(shí)有傳來(lái)，國外方面，蘋(píng)果公司為了提高自身的大數據業(yè)務(wù)，先后收購了Perceptio公司、Turi公司和Tuplejump公司;國內方面，近期，浙江富潤擬以發(fā)行股份及支付現金方式，作價(jià)12 億元收購泰一指尚100%股權，而泰一指尚為國內領(lǐng)先的大數據科技公司。就大多數企業(yè)管理層而言，大數據還是個(gè)比較陌生的詞匯，他們的管理決策大多數依據的是傳統的結構性財務(wù)信息分析結果。即使企業(yè)管理層對大數據有所了解，也因為大數據紛繁龐雜、真假難辨、數據難于處理、相關(guān)專(zhuān)業(yè)人員缺乏、大數據處理設備昂貴等原因望而卻步，總體來(lái)說(shuō)，多數決策層的大數據管理意識較弱是個(gè)不爭的事實(shí)。
2. 數據繁雜，難于處理
大數據海量的特點(diǎn)決定了要分析的數據十分繁雜，不僅有本企業(yè)的數據，還有行業(yè)內別的企業(yè)的數據，行業(yè)的典型性數據、非典型性數據，還有別的行業(yè)的相關(guān)數據，這些數據的匯集整理是一個(gè)巨大的工程，而企業(yè)決策有時(shí)效性的要求，也就是說(shuō)，不是數據越多越全整理時(shí)間越長(cháng)，對企業(yè)管理層決策越有幫助，而是應該在適當的時(shí)機根據已有的大數據整理結果做出及時(shí)的商業(yè)決策，一旦錯過(guò)商機，前面的工作便前功盡棄，而且影響企業(yè)的整體發(fā)展布局。整理只是其中的一方面，大數據的處理是另外一個(gè)方面，面對紛繁的大數據，哪些是有用的、哪些是可靠的、哪些是以后會(huì )用到的，這都是需要很好的辨別、整理、分析、處理，而實(shí)際生活中，懂大數據處理的人才相對還是很缺乏的，這是又一個(gè)需要面對的現實(shí)。
3. 數據偽裝性好，難辨真偽
大數據大多來(lái)源于網(wǎng)絡(luò )，網(wǎng)絡(luò )中的數據很難辨別真偽，加之數據之間的價(jià)值密度低，數據間聯(lián)系較弱，再加上數據的海量，使得大數據的處理變得很困難。而財務(wù)決策的優(yōu)劣在很大程度上依賴(lài)于決策相關(guān)數據的準確性，使得大數據的處理難上加難，哪些是有用信息，哪些是有用而且準確的信息，哪些是有用、準確而且真實(shí)的信息，這都需要相關(guān)人員運用專(zhuān)業(yè)知識判斷，去偽存真。如何在海量、價(jià)值密度低的大數據中間，尋找適用、準確、真實(shí)的信息值得我們思考。
4. 有可能泄露商業(yè)秘密
從某種意義上說(shuō)，大數據是開(kāi)放式數據。舉例來(lái)說(shuō)，上游的供應商在提供貨物的同時(shí)，便獲取了下游加工商的數據，零售商在銷(xiāo)售過(guò)程中便獲取了消費者偏好等信息，這些信息的獲取本身比較容易。這些數據的獲取一方面使得供應變得更有效、更便捷，但是，另一方面也有可能造成商業(yè)秘密的泄露：原因是大數據來(lái)源渠道多、處理環(huán)節和流程較為復雜，一個(gè)不慎便有可能泄露商業(yè)秘密，而且出了問(wèn)題以后很難找到泄露商業(yè)秘密的環(huán)節，追責就更難了。更為嚴重的是，商業(yè)秘密的泄露，隨之而來(lái)的有可能是巨大的商業(yè)利益的損失。大數據時(shí)代，對企業(yè)財務(wù)信息進(jìn)行安全維護，保障企業(yè)信息安全，減少商業(yè)秘密的泄露，均提出了很高的要求。
三、大數據時(shí)代財務(wù)管理發(fā)展過(guò)程中遇到問(wèn)題的解決思路
1. 增強決策層的大數據管理意識，重視財務(wù)人員素質(zhì)提高雖然大數據有繁雜、真假難辨、難于處理、相關(guān)人員缺乏、大數據處理設備昂貴等一系列的缺點(diǎn)，但是，利用大數據進(jìn)行管理決策是大數據時(shí)代財務(wù)管理發(fā)展的必然趨勢。大數據管理有利于了解競爭企業(yè)信息、有利于了解行業(yè)及相關(guān)行業(yè)變化趨勢、有利于了解消費者偏好等等，這些大數據的獲取有利于企業(yè)根據市場(chǎng)變化及時(shí)做出相應調整，推出消費者喜歡認可的適銷(xiāo)對路的產(chǎn)品，擴大市場(chǎng)占有率，促進(jìn)企業(yè)核心競爭能力的形成，增強企業(yè)的發(fā)展后勁。這些好處的獲取，離不開(kāi)企業(yè)決策層的大數據管理意識的加強。企業(yè)決策層的大數據管理意識加強，便會(huì )重新定位財務(wù)管理，使之變成大財務(wù)，隨之而來(lái)的便是對財務(wù)人員素質(zhì)提高的重視，要求財務(wù)人員從傳統的結構性財務(wù)信息處理的記賬員轉變成集結構性財務(wù)信息處理、非結構性財務(wù)信息處理和非財務(wù)信息處理于一身的綜合性管理人員。
2. 加強企業(yè)財務(wù)信息化建設，建立完備的財務(wù)管理體系
大數據財務(wù)管理，首先要做的便是加強企業(yè)財務(wù)信息化建設，建立集數據收集、會(huì )計核算、財務(wù)預算、資金管理、財務(wù)分析、財務(wù)預警多位一體的完備的財務(wù)管理體系。大數據財務(wù)管理體系的建立，有利于實(shí)現信息的高效整合、建立統一的財務(wù)業(yè)務(wù)標準、企業(yè)內共享財務(wù)資源、提高企業(yè)業(yè)務(wù)戰略、降低企業(yè)財務(wù)風(fēng)險等一系列好處。
3. 利用數據挖掘技術(shù)，提高財務(wù)分析能力
數據挖掘技術(shù)旨在通過(guò)一定的機器學(xué)習和數據挖掘算法，對海量數據進(jìn)行分析，找出隱藏在海量數據中的內在關(guān)系和關(guān)聯(lián)規則的技術(shù)。數據挖掘技術(shù)采用關(guān)聯(lián)規則提取、聚類(lèi)、分類(lèi)和預測等方法，按照確定分析對象、采集數據、預處理數據、提取特征、挖掘數據、分析結果等步驟，深刻挖掘數據之間的聯(lián)系，有利于財務(wù)人員在海量的財務(wù)信息中尋找可用的財務(wù)信息、減少無(wú)效財務(wù)信息的干擾，提高財務(wù)人員的工作效率，增加財務(wù)信息分析的決策有用性，提高財務(wù)人員的財務(wù)分析能力。
4. 完善網(wǎng)絡(luò )安全管理，增強企業(yè)的財務(wù)預警能力
大數據時(shí)代，網(wǎng)絡(luò )安全對企業(yè)的財務(wù)安全至關(guān)重要，增強企業(yè)的財務(wù)預警能力刻不容緩。財務(wù)數據與財務(wù)決策之間有因果關(guān)系，一方面，在大數據時(shí)代，企業(yè)所能獲取的數據是以EB 為單位的，如何對這些數據進(jìn)行采集、分析、去偽存真，防止由于數字不準確而造成的不當決策，從而形成骨牌效應，拖垮企業(yè)這是我們必須要警惕的。另一方面，如何加強企業(yè)的網(wǎng)絡(luò )安全，減少由于網(wǎng)絡(luò )不安全造成的企業(yè)商業(yè)秘密的泄露，增強企業(yè)的財務(wù)預警能力，降低企業(yè)的財務(wù)風(fēng)險也是我們必須要努力的方向。
四、結語(yǔ)
大數據財務(wù)管理，為財務(wù)管理的發(fā)展提供了新的機遇和可能，變以往的事后分析為實(shí)時(shí)的事中分析，增強了企業(yè)決策的靈活性與適應性，企業(yè)的籌資、投資、產(chǎn)品生產(chǎn)、成本管理、市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)、新產(chǎn)品開(kāi)發(fā)、新技術(shù)研究等活動(dòng)盲目性減少，提高了企業(yè)有限資源的配置效率，財務(wù)人員的角色也更加多元化，企業(yè)的中長(cháng)期生存和發(fā)展能力有很大的提高。同時(shí)也為財務(wù)管理提出了新的課題：具有大數據處理能力的專(zhuān)業(yè)財務(wù)人員如何培育，紛雜的大數據如何雜中取精、去偽存真、實(shí)時(shí)分析、增強大數據對企業(yè)決策的有用性，如何加強網(wǎng)絡(luò )管理減少商業(yè)秘密的泄露、增強企業(yè)的財務(wù)預警能力等等，這些都需要進(jìn)一步完善。
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