大數據環(huán)境下完善現行財務分析的對策探析

程麗瓊

[摘 要] 互聯網、云計算、傳感技術等新技術的產生與應用，使得急劇增加的碎片化數據在特定情況下成為財務主數據，信息化、數字化、綜合化已然成為企業(yè)發(fā)展的新方向。基于大數據概述，分析我國財務分析的現狀和大數據時代與財務分析的相關性，結合我國財務分析存在的信息安全，以及數據信息成本和財務信息專業(yè)化處理的問題。企業(yè)應該構建財務分析的風險把控體系，提高財務分析人才素質，建設更加智能的財務分析體系以及制定全面細致的會計網絡安全管理辦法，從而完善我國財務分析。

[關鍵詞] 大數據；財務分析；風險把控

[中圖分類號] F230 [文獻標識碼] A [文章編號] 1009-6043（2018）07-0160-02

一、大數據概述

大數據（big data），是基于云計算技術，將結構復雜、數量龐大、類型眾多的數據構成的數據集合，并通過數據的集成共享、交叉復用，變成智力資源和將知識服務化的用途。相比于傳統(tǒng)的數據處理方式，大數據具有諸多顯著優(yōu)點，比如規(guī)模大、來源廣、體現事物之間的關聯性更清晰，預測未來的事物更精準。阿爾文·托夫勒（美國著名未來學家）最早于20世紀80年代，大數據被熱情地宣揚為“第三次浪潮的華彩樂章”。近日，馬云在第四屆世界互聯網大會開幕式上更是放言“數據可以讓機器像人一樣地運轉，這是人類第一次創(chuàng)造的可以持續(xù)使用的資源，而且越用就會越有價值”。

大數據具有數據集合類型多、應用價值高、容量大、存取速度快的特征，通過對來源相對分散、數據存量巨大、格式豐富多樣的數據進行深度加工及科學分析，可以挖掘出新的知識、提升新的技術能力、創(chuàng)造新的產業(yè)價值。大數據在出現巨大的技術挑戰(zhàn)的同時，也帶來巨大的技術革新與商業(yè)機會?；诖髷祿[含的巨大的深度價值，必將對未來的經濟與科技發(fā)展帶來深遠變革，美國政府甚至預言大數據是“未來的新石油”。維克托·邁爾-舍恩伯格（大數據時代預言家）指出大數據具有劃時代的偉大意義，大數據的研究和分析應用具有深刻而重大的價值。大數據將對我們的工作、生活、思維方式和商業(yè)模式帶來巨大的變革，對我們的科技、經濟、政治和社會等各個層面產生深遠影響。

二、大數據時代面臨的財務分析困境

雖然財務分析的理論與實務具有一個世紀的發(fā)展歷史，現在的財務分析早已經不局限于投資分析與信貸分析的早期領域，已經在全面的經營分析、籌資分析、投資分析，同時涉及企業(yè)股價、資本市場、績效評價等領域進行廣泛的運用。如今，世界經濟和社會隨著云計算、云存儲的出現，以及新興網絡業(yè)務、移動互聯網的發(fā)展，都發(fā)生了深刻的變化。在大數據時代的背景下，人們的工作和生活方式出現全新的思路和方法，數據分析也完全基于大數據的特點，數據分析的方法和技術不斷改進，使之吻合新的數據分析思維，使財務分析的發(fā)展與時俱進。通過探討大數據與財務分析的相關性，從而為財務分析在大數據時代背景下的發(fā)展提供了思考前沿與研究方向。

（一）大數據與財務分析的關系

大數據對財務分析產生深刻的轉變。大數據強調從“因果性思維”轉化到“相關性思維”。大樣本數據及相關性思維，相比于小樣本及因果性思維，優(yōu)勢在于能將海量的碎片化的信息進行整理，使獲取的結論更加精準，將數據融合成強大的財務數據。由于受到技術水平和經濟發(fā)展的時代因素的影響，以定量的貨幣數據作為傳統(tǒng)財務分析的基礎。隨著大數據時代的來臨，財務分析的發(fā)展模式產生深刻改變，它依靠提取海量的碎片化信息數據，同時兼顧貨幣基礎數據進行分析。從企業(yè)的應用價值角度來看，以因果關系、定量基礎貨幣數據為準的財務分析體系，無法全面體現企業(yè)的價值；而以間接的相關性關系，海量的碎片化信息數據為準的財務分析體系，能更好地體現企業(yè)潛在的未來價值。

（二）大數據與財務分析的不適現狀

傳統(tǒng)財務分析依靠基礎數據查詢及加工匯總，形成全面的財務分析報告。然而傳統(tǒng)的方式與現代企業(yè)對于經營和管理等方面的時代要求早已格格不入。一是統(tǒng)計口徑不一，極易存在填報誤差。企業(yè)各管理部門出于各自管理目的，財務報送的數據要求不一致；加之財務指標計算的零散和復雜，使得無法從單一的接口獲得完整可靠數據。傳統(tǒng)的數據查詢與分析體系運行效率緩慢且消耗大量資源，從財務分析的效率低下。從指標體系的完整性角度來看，對歸口部門的考核是建立企業(yè)財務指標體系的重要目的之一，企業(yè)管理者希望通過簡單數據查詢來發(fā)現財務指標難以實現。另外企業(yè)財務分析采用清單報表為主的形式，呈現的財務信息單薄，而使財務部門難以應付新的不斷出現的需求。

（三）大數據環(huán)境下我國財務分析存在的問題

1.信息安全

大數據時代下，面臨的最大問題就是信息安全。大數據賴以生存的網絡信息本身就有很多不易克服的安全問題，數據信息的安全有一定的威脅性。再加上各個企業(yè)間的競爭相當激烈，部分居心不良的企業(yè)可能會做出一些違法行為，而企業(yè)的機密泄露或遭到竊取，將會對企業(yè)造成極大的打擊和經濟損失。數據的安全問題是當前的重點，加強對數據信息的防護，才能保證企業(yè)安全發(fā)展。大數據信息的儲存和提取安全在技術上進行強化，財務數據安全管理的意識持續(xù)提升，信息的安全性在分析過程中要特別注意。

2.數據信息成本

大數據的信息獲取也會產生成本，不管是企業(yè)本身或者其他個人提取這些數據信息，都會提高企業(yè)的成本。如果企業(yè)忽略了效益，過分重視提取信息，企業(yè)的財務同樣會出現一定的風險。一部分企業(yè)需要考慮的主要問題是獲取數據信息，比如維護一個微信公眾號，需要企業(yè)分擔一部分技術人員進行處理，大數據信息的甄別也有一定的成本，確保提取的信息真實性也會存在成本問題。

3.財務信息專業(yè)化處理

大數據時代的財務分析通常是使用大數據完成的，財務分析人員不僅要了解企業(yè)的數據和財務信息，還要甄別數據信息。在大數據時代的背景下，單純根據財務報表進行數據分析的傳統(tǒng)的財務分析手段已經無法適應時代要求。對財務人員的工作能力和專業(yè)能力的要求進一步提高，比如，主要運用ERP等財務軟件進行分析，財務人員不僅要對數據進行分析，還要對財務信息、管理信息和市場環(huán)境狀況進行分析，這對財務分析人員的要求較高。當前很多企業(yè)缺乏專業(yè)財務分析人員，導致大數據財務分析工作質量較低。

三、大數據環(huán)境下完善我國財務分析的對策

（一）構建財務分析的風險把控系統(tǒng)

1.制定大數據構建戰(zhàn)略

企業(yè)依據自己的所制定的財務發(fā)展戰(zhàn)略，構建合適的財務分析體系。在大數據時代下，依靠技術手段，對海量財務信息進行數據加工和處理，構建系統(tǒng)性財務分析體系。企業(yè)可根據自身業(yè)務發(fā)展的實際需要，進行整體財務分析體系的構建，或是專門針對某一個財務分析環(huán)節(jié)單獨進行構建。

2.把控風險

風險控制是構建財務分析系統(tǒng)的重要方面，風險控制不當極易造成投資和精力的巨大損失。項目前期需進行必要的認知培訓以及后續(xù)的持續(xù)充電，以解決項目初期面臨的專業(yè)人才和團隊成員技能缺乏，建立分析邏輯和技術復雜性的難題。要充分兼顧在項目構建的過程中，項目整體運行的穩(wěn)定性、可靠性受新技術運用的影響程度；同時嚴格把關信息采集質量，避免系統(tǒng)負擔過重。

（二）提高財務分析人才素質

大數據為財務人員由單純的“數豆者”，向全面的綜合管理者轉型創(chuàng)造了技術條件。財管人員應該將專業(yè)技能與信息化技術和工具緊密結合，助力企業(yè)的財務分析工作。在不久的未來，財務大數據的分析技術和處理能力，會凸顯出越來越重要的作用。財務人員借助大數據，實現科學決策分析、信用管理、風險管理、作業(yè)成本管理等綜合全面的管理領域。

（三）建設更加智能的財務分析體系

大數據可以實現對企業(yè)的財務、業(yè)務、人事和市場等方面的海量數據進行深度挖掘和分析，并從中快速查詢并篩選出真正有價值的財務指標。采用先進的多維分析技術，整合海量基礎數據源，生成高度綜合化的財務分析結論。借助智能化的財務分析系統(tǒng)實現財務管理向經營管理轉型。

（四）制定全面細致的會計網絡安全管理辦法

大數據是一把雙刃劍，要充分而清醒地認識大數據所蘊含的風險。最大的危害莫過于數據采集的錯誤以及大數據失竊。在開放的互聯網環(huán)境中采集整理大數據時會將自己暴露。在網絡傳遞過程中，競爭對手有可能非法截取并惡意篡改屬于企業(yè)商業(yè)機密的財務數據，同時大數據分析的真實性和安全性也會因為病毒影響的而失去價值。全面細致、行之有效的網絡管理制度必須建立，保證數據的安全措施必須到位。

[參考文獻]

[1][美]托夫勒著，黃明堅譯.第三次浪潮[M].中信出版社，2006-06-01.

[2]國務院.促進大數據發(fā)展行動綱要（國發(fā)〔2015〕50號）[Z].2015-08-31.

[3][英]維克托·邁爾·舍恩伯格，周濤譯.大數據時代[M].杭州：浙江人民出版社，2012-12.

[4]胡萍.財務分析在企業(yè)管理中的應用研究[J].財經界，2012（6）：187-188.

[5]中國社會科學網.五中全會大數據戰(zhàn)略上升為國家戰(zhàn)略[EB/OL].（2015-11-08）. http： // www. sohu. com / a / 40357479_115496.

[責任編輯：高萌]