大數(shù)據(jù)對(duì)財(cái)務(wù)管理決策的影響

張曉 王晗

【摘要】今天我們生活在一個(gè)信息爆炸的時(shí)代，大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠以更低的成本、更高的效率來應(yīng)對(duì)和處理海量的信息，因而在各個(gè)學(xué)科和生產(chǎn)制造領(lǐng)域都得到了快速的推廣和應(yīng)用。企業(yè)財(cái)務(wù)決策的效率和質(zhì)量在很大程度上取決于對(duì)數(shù)據(jù)的取得、加工、分析和反饋能力，能否利用大數(shù)據(jù)和云計(jì)算技術(shù)提高企業(yè)的財(cái)務(wù)管理水平將成為企業(yè)未來發(fā)展的方向和關(guān)鍵。因此，研究大數(shù)據(jù)對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)管理工作的影響已成為當(dāng)今社會(huì)普遍關(guān)注的熱點(diǎn)問題，具有重要的理論意義和現(xiàn)實(shí)價(jià)值。

【關(guān)鍵詞】大數(shù)據(jù)；財(cái)務(wù)管理；財(cái)務(wù)決策

【中圖分類號(hào)】F275

一、大數(shù)據(jù)對(duì)財(cái)務(wù)管理決策的影響

大數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)分析方向的前沿技術(shù)，社會(huì)的信息化發(fā)展產(chǎn)生了紛繁復(fù)雜的海量數(shù)據(jù)，通過大數(shù)據(jù)技術(shù)，人們能夠以更低的成本、更加快捷的方式從不同類型和結(jié)構(gòu)的巨量數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的信息。

大數(shù)據(jù)通常有以下幾個(gè)特點(diǎn)：第一，數(shù)據(jù)量巨大，處理的數(shù)據(jù)量從TB級(jí)向PB級(jí)提升；第二，數(shù)據(jù)類型多樣化，從傳統(tǒng)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)延伸到諸如圖片、報(bào)表、音頻和視頻等多種形式的半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)；第三，快速響應(yīng)，隨著算法的優(yōu)化和數(shù)據(jù)建模領(lǐng)域的技術(shù)突破，能夠做到海量數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)處理；第四，高價(jià)值性，通過降維、數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)，大數(shù)據(jù)能夠探尋并揭示數(shù)據(jù)背后的關(guān)聯(lián)性，因而具有較高的商業(yè)價(jià)值。

大數(shù)據(jù)的研究已經(jīng)推廣到了醫(yī)療、金融、交通等各個(gè)領(lǐng)域。政府部門也在重視大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用和發(fā)展，“十三五”規(guī)劃綱要中就提出，要深化大數(shù)據(jù)在各行業(yè)的創(chuàng)新應(yīng)用，探索大數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展的新業(yè)態(tài)和新模式，要加快海量數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)、清洗、分析發(fā)掘、可視化、安全與隱私保護(hù)等領(lǐng)域關(guān)鍵技術(shù)的發(fā)展。

互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心的“數(shù)字宇宙”的報(bào)告顯示，全世界的數(shù)據(jù)量正在大規(guī)模增長(zhǎng)，到2020年，世界對(duì)于數(shù)據(jù)的使用量將達(dá)到35.2ZB。面對(duì)如此龐大的數(shù)據(jù)洪流，傳統(tǒng)的企業(yè)財(cái)務(wù)管理越來越無(wú)法滿足現(xiàn)代企業(yè)管理需求。

隨著政府、企業(yè)、公眾間數(shù)據(jù)的不斷開放，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)財(cái)務(wù)工作者可以從多種渠道獲取更為可靠的數(shù)據(jù)信息。如何將財(cái)務(wù)管理與大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行融合，跨越單純的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，挖掘財(cái)務(wù)和非財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)背后的關(guān)聯(lián)關(guān)系，以科學(xué)的方法進(jìn)行分析預(yù)測(cè)，讓數(shù)字開口說話，降低對(duì)主觀判斷的依賴，進(jìn)行精準(zhǔn)的財(cái)務(wù)分析與決策，成為企業(yè)在激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中獲取競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的關(guān)鍵。

二、大數(shù)據(jù)對(duì)環(huán)境分析的影響

分析企業(yè)所處的內(nèi)外部環(huán)境是財(cái)務(wù)決策的起點(diǎn)，在經(jīng)濟(jì)呈現(xiàn)全球化、多元化發(fā)展的今天，企業(yè)進(jìn)行財(cái)務(wù)決策所需要的支撐數(shù)據(jù)已經(jīng)不能僅著眼于單純的內(nèi)部財(cái)會(huì)數(shù)據(jù)，更需要將系統(tǒng)中所有利益相關(guān)者的全部信息都納入考慮。傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)主要來源于國(guó)家統(tǒng)計(jì)部門和企業(yè)內(nèi)部經(jīng)營(yíng)記錄，數(shù)據(jù)源較為單一，對(duì)社會(huì)、文化、生活消費(fèi)習(xí)慣等數(shù)據(jù)無(wú)法實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)搜集，且更新速度較慢。借助大數(shù)據(jù)和云計(jì)算技術(shù)，一方面，企業(yè)可以統(tǒng)攬總公司和各子公司的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)信息；另一方面，企業(yè)可以從外部諸如新聞媒體、工商管理部門、稅務(wù)部門、律師事務(wù)所、會(huì)計(jì)師事務(wù)所、銀行、咨詢機(jī)構(gòu)和證券交易所等機(jī)構(gòu)獲取各種與財(cái)務(wù)決策相關(guān)的數(shù)據(jù)。

在數(shù)據(jù)廣泛收集的基礎(chǔ)上，財(cái)務(wù)工作者可以利用大數(shù)據(jù)技術(shù)通過對(duì)海量的內(nèi)外部數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選、清洗、轉(zhuǎn)換和整合，從縱向的時(shí)間序列和橫向的面板序列進(jìn)行分析，充分了解企業(yè)當(dāng)前的生存環(huán)境；也可以利用云計(jì)算數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)更新、儲(chǔ)存、傳遞的功能，應(yīng)用事物間的相關(guān)性分析，捕捉現(xiàn)在和預(yù)測(cè)未來的趨勢(shì)變化。例如，財(cái)務(wù)工作者可以通過對(duì)企業(yè)的客戶和供應(yīng)商的接口數(shù)據(jù)，來分析預(yù)測(cè)企業(yè)未來的銷售額和庫(kù)存，通過消費(fèi)者在網(wǎng)站的點(diǎn)擊量、檢索字眼，了解產(chǎn)品需求的變化。傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)決策系統(tǒng)、excel、wps等辦公軟件對(duì)于收集和處理如此龐大的數(shù)據(jù)十分乏力，大數(shù)據(jù)為企業(yè)制定戰(zhàn)略規(guī)劃和制定財(cái)務(wù)決策提供更加準(zhǔn)確和完整的基礎(chǔ)支撐，從而可以實(shí)現(xiàn)戰(zhàn)略目標(biāo)在不同地域分布的總公司、各子公司之間的一體化設(shè)計(jì)，促進(jìn)公司內(nèi)部的聯(lián)動(dòng)和配合，提升企業(yè)整體的運(yùn)營(yíng)效率。

三、大數(shù)據(jù)對(duì)指標(biāo)核算的影響

正確、高效的財(cái)務(wù)決策很大程度上取決于所依據(jù)指標(biāo)的核算是否準(zhǔn)確、公允，大數(shù)據(jù)對(duì)企業(yè)的日常經(jīng)營(yíng)管理中指標(biāo)核算的影響主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：

（一）全面性

過去數(shù)據(jù)的記錄、儲(chǔ)存、分析和處理手段較為落后，難以對(duì)總體數(shù)據(jù)進(jìn)行檢驗(yàn)分析，因此傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)決策做法是以抽樣取得的數(shù)據(jù)特征來推斷總體的特征。進(jìn)入大數(shù)據(jù)時(shí)代，隨著互聯(lián)網(wǎng)和云計(jì)算等數(shù)據(jù)技術(shù)手段得到更加廣泛的應(yīng)用，可記錄、儲(chǔ)存的數(shù)據(jù)越來越多、越來越便捷，人們處理數(shù)據(jù)的能力也隨著算法的升級(jí)得到顯著提高，掌握總體的性質(zhì)和特征將不再依賴于抽取樣本數(shù)據(jù)的質(zhì)量，通過大數(shù)據(jù)技術(shù)在搜集幾乎全部的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上進(jìn)行的總體性分析，可以回避抽樣誤差，幫助財(cái)務(wù)工作者更加全面準(zhǔn)確的判斷和決策。

（二）中立性

在企業(yè)全面預(yù)算管理、投資融資決策、成本費(fèi)用控制等財(cái)務(wù)管理工作中，經(jīng)營(yíng)管理者往往難以準(zhǔn)確確定公允價(jià)值、折現(xiàn)率等指標(biāo)。例如在金融資產(chǎn)估值、投資項(xiàng)目比較時(shí)，需要廣泛搜集公開市場(chǎng)的報(bào)價(jià)，盡可能詳細(xì)地預(yù)測(cè)未來現(xiàn)金流量和最終處置費(fèi)用；在確定折現(xiàn)率時(shí)需要估計(jì)風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整，這些數(shù)據(jù)的確定很大程度上依靠財(cái)務(wù)人員的主觀判斷，而折現(xiàn)率出現(xiàn)在分母上，細(xì)小的變動(dòng)也會(huì)很大程度的影響最終的決策。大數(shù)據(jù)為會(huì)計(jì)估計(jì)、職業(yè)判斷等內(nèi)容的確定帶來了新的思路和方法，可以幫助財(cái)務(wù)工作者更加方便快捷地獲取整體市場(chǎng)信息、了解市場(chǎng)最新動(dòng)態(tài)，排除主觀判斷部分的干擾，更加準(zhǔn)確地確定公允價(jià)值、折現(xiàn)率等指標(biāo)，從而保證決策更為科學(xué)和合理。

（三）可靠性

通過大數(shù)據(jù)技術(shù)里的人工智能和深度學(xué)習(xí)，企業(yè)可以建立數(shù)學(xué)模型來探尋數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。

在成本管理中，大數(shù)據(jù)技術(shù)可以輔助財(cái)務(wù)工作者更加精準(zhǔn)的控制庫(kù)存數(shù)量，按照業(yè)務(wù)實(shí)質(zhì)客觀的分配生產(chǎn)成本和費(fèi)用，從傳統(tǒng)財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)核算轉(zhuǎn)變?yōu)橘Y源驅(qū)動(dòng)作業(yè)、作業(yè)驅(qū)動(dòng)價(jià)值的管理會(huì)計(jì)核算，根據(jù)更加可靠精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)來識(shí)別判斷企業(yè)價(jià)值創(chuàng)造的動(dòng)因和增長(zhǎng)過程，引導(dǎo)企業(yè)管理者從規(guī)模管理轉(zhuǎn)向價(jià)值管理，以提升企業(yè)價(jià)值為目標(biāo)進(jìn)行財(cái)務(wù)決策。

在銷售管理中，大數(shù)據(jù)技術(shù)可以幫助企業(yè)識(shí)別高價(jià)值客戶，分析客戶違約概率，降低貿(mào)易中的信用風(fēng)險(xiǎn)，如圖2所示。

（四）時(shí)效性

企業(yè)傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)管理方式，較為依賴頂層設(shè)計(jì)，靠自上而下的方式在企業(yè)內(nèi)部層層傳播。例如預(yù)算計(jì)劃的編制和風(fēng)險(xiǎn)管理工作的布置，當(dāng)企業(yè)層級(jí)較多、規(guī)模較大時(shí)，大大降低了信息傳遞的時(shí)效和準(zhǔn)確性，進(jìn)而降低了財(cái)務(wù)決策的應(yīng)用價(jià)值。通過大數(shù)據(jù)技術(shù)，企業(yè)對(duì)財(cái)務(wù)管理流程中的每個(gè)節(jié)點(diǎn)可以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)的觀測(cè)和反饋，使預(yù)算管理和風(fēng)險(xiǎn)控制貫穿于企業(yè)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)的始終，通過這種動(dòng)態(tài)調(diào)整可以提高企業(yè)事前防范、事中化解風(fēng)險(xiǎn)的能力，降低事后承擔(dān)的壓力，防止預(yù)算管理失效、流于形式。

四、大數(shù)據(jù)對(duì)決策思維的影響

隨著人們對(duì)算法的優(yōu)化和對(duì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的開發(fā)，數(shù)據(jù)利用的方式和方法也將發(fā)生根本性的改變，財(cái)務(wù)工作者需要轉(zhuǎn)換思維來建立正確的財(cái)務(wù)決策。

（一）從總體出發(fā)

傳統(tǒng)決策方法更多的是依賴于企業(yè)管理者多年積累的經(jīng)驗(yàn)及豐富的管理理念，企業(yè)管理者在面臨著海量、繁瑣的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)資源時(shí)，一旦外界環(huán)境發(fā)生變化，管理者沒有充足的時(shí)間應(yīng)對(duì)，可能會(huì)以偏概全，導(dǎo)致其無(wú)法準(zhǔn)確挖掘數(shù)據(jù)背后蘊(yùn)藏的價(jià)值，無(wú)法探究問題的真正本質(zhì)，對(duì)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的判斷有失精準(zhǔn)，進(jìn)而影響了決策的真實(shí)準(zhǔn)確性，導(dǎo)致企業(yè)無(wú)法按既定策略實(shí)現(xiàn)價(jià)值。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，獲取幾乎全部的數(shù)據(jù)成為了可能，財(cái)務(wù)工作者在制定財(cái)務(wù)決策時(shí)，可以使用總體分析來替代抽樣分析，企業(yè)可以從來源于工商管理部門的數(shù)據(jù)中分析政府監(jiān)管信息，從來源于稅務(wù)部門的數(shù)據(jù)中分析納稅信息，從來源于企業(yè)內(nèi)部的經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)中分析財(cái)務(wù)信息，從來源于會(huì)計(jì)師事務(wù)所的數(shù)據(jù)中分析審計(jì)信息等，在全面數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)上，根據(jù)企業(yè)預(yù)算管理、籌資決策、投資決策、收入決策、定價(jià)決策、生產(chǎn)決策、成本費(fèi)用決策等不同的決策需要，形成多層次的決策方案。

（二）從時(shí)效出發(fā)

傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)決策中，財(cái)務(wù)工作者追求數(shù)據(jù)的精確性，因?yàn)榭色@取的樣本數(shù)量有限，如果根據(jù)不精確的樣本去推斷總體的性質(zhì)特征，就會(huì)偏離真相，做出錯(cuò)誤的決策。但是一味的苛求樣本儲(chǔ)存記錄的準(zhǔn)確，會(huì)給會(huì)計(jì)人員帶來繁重的數(shù)據(jù)篩選復(fù)核工作量，不能保證財(cái)務(wù)決策的及時(shí)性，滯后的財(cái)務(wù)信息雖然準(zhǔn)確卻可能帶來沒有價(jià)值的分析決策結(jié)果。大數(shù)據(jù)的普及應(yīng)用與云計(jì)算功能的結(jié)合，可以在相當(dāng)程度上排除錯(cuò)誤數(shù)據(jù)的噪聲干擾，這對(duì)財(cái)務(wù)工作者依賴結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)精確性的傳統(tǒng)思維帶來了變革。面對(duì)需要快速反應(yīng)的事件，例如股票、匯率價(jià)格的波動(dòng)預(yù)測(cè)時(shí)，財(cái)務(wù)工作者需要采用容錯(cuò)率思維，追求模糊的正確而非精確的錯(cuò)誤。大數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)分析功能可以快速得出結(jié)論并預(yù)測(cè)趨勢(shì)，為企業(yè)財(cái)務(wù)決策及時(shí)提供參考依據(jù)，大幅度提升財(cái)務(wù)決策的效率和質(zhì)量。

（三）從關(guān)聯(lián)關(guān)系出發(fā)

企業(yè)的財(cái)務(wù)決策離不開各種財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和非財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性分析，傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)決策方式不可避免的在一定程度上依賴職業(yè)經(jīng)驗(yàn)判斷，由于信息不對(duì)稱及代理成本的存在，給決策者謀取私利制造了空間。利用大數(shù)據(jù)技術(shù)和分析手段，人們能夠獲取、轉(zhuǎn)換、加工處理與企業(yè)財(cái)務(wù)決策相關(guān)的各種結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化以及非結(jié)構(gòu)化的企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和非財(cái)務(wù)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，并且尋找出數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，為企業(yè)科學(xué)合理的財(cái)務(wù)決策提供支撐。因此，在大數(shù)據(jù)時(shí)代，財(cái)務(wù)工作者需要應(yīng)用相關(guān)性分析深入了解和認(rèn)識(shí)社會(huì)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象，歸納、分析數(shù)據(jù)之間的聯(lián)動(dòng)特征，挖掘隱含在數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)關(guān)系背后的巨大商業(yè)價(jià)值。同時(shí)，通過將各種類型的數(shù)據(jù)有機(jī)融合起來，剖析其中蘊(yùn)含的財(cái)務(wù)與業(yè)務(wù)關(guān)系，讓數(shù)字開口說話，可以降低人為調(diào)控、盈余操縱等舞弊行為，從而保證企業(yè)財(cái)務(wù)決策的科學(xué)性和嚴(yán)謹(jǐn)性。

五、大數(shù)據(jù)對(duì)評(píng)價(jià)反饋的影響

企業(yè)的業(yè)績(jī)考核和信息披露是評(píng)價(jià)企業(yè)財(cái)務(wù)決策成功與否的重要途徑，傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)管理模式中，人們主要是通過“四表一注”來評(píng)價(jià)和反饋企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況，對(duì)非財(cái)務(wù)信息的反映不夠充分，面對(duì)不同監(jiān)管部門，不同報(bào)送主體的數(shù)據(jù)提供口徑可能出現(xiàn)不一致，削弱企業(yè)的公信力。如今在云計(jì)算的幫助下，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)可以打通企業(yè)內(nèi)部財(cái)務(wù)部門與非財(cái)務(wù)部門、企業(yè)與上下游企業(yè)等組織邊界，將海量的零散信息聯(lián)結(jié)成信息網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)總公司和各級(jí)子公司，企業(yè)內(nèi)部與外部的數(shù)據(jù)口徑一致性，解決“信息孤島”問題。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，財(cái)務(wù)工作者一方面需要提高信息披露質(zhì)量，從而提升公眾對(duì)企業(yè)的信心，獲得更多的投資者支持，另一方面需要將非財(cái)務(wù)信息，諸如消費(fèi)者忠誠(chéng)度，重復(fù)購(gòu)買率等指標(biāo)納入考核范圍，更加公正的識(shí)別財(cái)務(wù)決策的效果，據(jù)此完善獎(jiǎng)懲制度和激勵(lì)措施，推動(dòng)企業(yè)的良性發(fā)展。

六、建議

大數(shù)據(jù)技術(shù)給企業(yè)的數(shù)據(jù)搜集和分析決策工作帶來了新的變化，傳統(tǒng)財(cái)務(wù)分析模式存在數(shù)據(jù)采集單一、提供的財(cái)務(wù)分析結(jié)果單一且存在滯后性的缺陷。大數(shù)據(jù)信息云處理平臺(tái)的構(gòu)建使得企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)的處理水平上了一個(gè)新的臺(tái)階，具有實(shí)時(shí)處理、數(shù)據(jù)發(fā)掘建立關(guān)聯(lián)模型準(zhǔn)確預(yù)測(cè)、響應(yīng)速度快等特點(diǎn)，這同時(shí)也對(duì)財(cái)務(wù)工作者的基礎(chǔ)素質(zhì)、財(cái)務(wù)管理水平提出了更高的要求。財(cái)務(wù)工作者需要從企業(yè)自身情況出發(fā)，借助大數(shù)據(jù)技術(shù)構(gòu)建完善的財(cái)務(wù)管理體系，來更好的面對(duì)激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)，抓住大數(shù)據(jù)背景下的發(fā)展機(jī)遇，在愈發(fā)嚴(yán)峻的國(guó)際形勢(shì)下走的更好更遠(yuǎn)。筆者針對(duì)大數(shù)據(jù)時(shí)代財(cái)務(wù)管理工作提出以下建議，希望能夠?yàn)槠髽I(yè)的財(cái)務(wù)管理決策工作提供借鑒和指導(dǎo)。

（一）轉(zhuǎn)變思維方式

大數(shù)據(jù)背景下，采用會(huì)計(jì)電算化數(shù)據(jù)信息處理方法，將重心放在“核算、記錄、存儲(chǔ)”等方面已無(wú)法應(yīng)對(duì)信息化發(fā)展的需要。財(cái)務(wù)工作者不僅需要關(guān)注企業(yè)內(nèi)部，也要與企業(yè)外部利益相關(guān)者進(jìn)行良好的溝通，關(guān)注企業(yè)所處的市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)大環(huán)境。基于這種變革，財(cái)務(wù)人員更需要放眼全局，在企業(yè)財(cái)務(wù)決策過程中，不再關(guān)注問題之間的邏輯因果關(guān)系，注重探尋各數(shù)據(jù)與各財(cái)務(wù)指標(biāo)之間存在的各種相關(guān)聯(lián)系；無(wú)需深究每一個(gè)數(shù)據(jù)的精確性，注重把握住總體特征和基本趨勢(shì)，追求數(shù)據(jù)的及時(shí)性和利用率。通過全面考慮企業(yè)整體運(yùn)營(yíng)相關(guān)的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)與非財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，分析各個(gè)孤立的數(shù)據(jù)之間存在的關(guān)聯(lián)聯(lián)系，達(dá)到對(duì)企業(yè)的績(jī)效考核、成本費(fèi)用控制、風(fēng)險(xiǎn)管理、資源整合配置等各個(gè)流程全盤把控的目的，保證企業(yè)的高效運(yùn)行。

（二）加強(qiáng)信息化建設(shè)

有效的分析決策往往需要建立在大量的數(shù)據(jù)挖掘、分析和處理的基礎(chǔ)上，大數(shù)據(jù)對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)管理軟件的標(biāo)準(zhǔn)提出了更高的要求。對(duì)于大部分企業(yè)來說，企業(yè)電算化只是從手工做賬轉(zhuǎn)變?yōu)殡娔X做賬，真正基于財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)及非財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析應(yīng)用的電算化平臺(tái)卻很少實(shí)際落地到企業(yè)日常生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)中。不少企業(yè)的財(cái)務(wù)管理信息系統(tǒng)落后，甚至都沒有配備基本的財(cái)務(wù)管理軟件，或者配備的軟件不能及時(shí)更新升級(jí)，影響到企業(yè)的信息共享，導(dǎo)致企業(yè)的財(cái)務(wù)信息處理效率很低，影響到企業(yè)的整體經(jīng)營(yíng)水平。因此，面對(duì)數(shù)據(jù)類型日益增多、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)方式日趨復(fù)雜的企業(yè)數(shù)據(jù)，在資金實(shí)力允許的情況下，建議企業(yè)研究開發(fā)適合自身的財(cái)會(huì)系統(tǒng)軟件，建立大數(shù)據(jù)共享處理平臺(tái)，以更低的成本和更有效率的方式搜集、存儲(chǔ)、分析和處理不同結(jié)構(gòu)和類型的數(shù)據(jù)并獲取具有決策價(jià)值的相關(guān)信息，同時(shí)不斷完善信息化決策機(jī)制，提升企業(yè)財(cái)務(wù)決策的準(zhǔn)確性及運(yùn)營(yíng)效率。

（三）培養(yǎng)人才隊(duì)伍

大數(shù)據(jù)技術(shù)需要具有專業(yè)數(shù)據(jù)處理能力的技術(shù)人才，目前，我國(guó)企業(yè)大部分?jǐn)?shù)據(jù)分析處理技術(shù)水平較低，而計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)算法領(lǐng)域的專業(yè)人才往往不了解財(cái)務(wù)基礎(chǔ)知識(shí)，財(cái)務(wù)管理中高水平的專業(yè)技術(shù)人才匱乏限制了企業(yè)數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用，使得財(cái)務(wù)管理的大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用技術(shù)無(wú)法充分發(fā)揮和順利應(yīng)用。因此，建議企業(yè)加大資金投入，聘請(qǐng)對(duì)大數(shù)據(jù)和財(cái)務(wù)領(lǐng)域了解透徹、運(yùn)用能力強(qiáng)的專業(yè)人員加入本單位工作，同時(shí)指導(dǎo)并定期組織有這方面訴求的財(cái)務(wù)工作者學(xué)習(xí)相關(guān)大數(shù)據(jù)知識(shí)，讓財(cái)務(wù)工作職能從過去的財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)報(bào)表分析轉(zhuǎn)變?yōu)楦邔哟蔚念A(yù)算管理、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)和數(shù)據(jù)分析，使財(cái)務(wù)工作人員具備一定的數(shù)理應(yīng)用常識(shí)，能夠從海量信息中提取高價(jià)值的內(nèi)容并進(jìn)行分析和預(yù)測(cè)，促進(jìn)財(cái)務(wù)人員和企業(yè)在業(yè)務(wù)能力上的共贏發(fā)展。

主要參考文獻(xiàn)：

[1]賀毓陶.大數(shù)據(jù)時(shí)代的企業(yè)集團(tuán)財(cái)務(wù)共享研究[J].財(cái)會(huì)學(xué)習(xí)，2017（20）：26-27.

[2]樓青峰.淺談大數(shù)據(jù)背景下財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)向管理會(huì)計(jì)轉(zhuǎn)型[J].財(cái)會(huì)學(xué)習(xí)，2017（09）：100+102.

[3]何冰.大數(shù)據(jù)會(huì)計(jì)與財(cái)務(wù)信息相關(guān)性研究[J].會(huì)計(jì)之友，2017（07）：130-133.

[4]郭婧. 大數(shù)據(jù)時(shí)代數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在財(cái)務(wù)分析中的應(yīng)用[D].浙江工業(yè)大學(xué)，2017.

[5]程平，趙敬蘭.大數(shù)據(jù)時(shí)代基于云會(huì)計(jì)的財(cái)務(wù)共享中心績(jī)效管理[J].會(huì)計(jì)之友，2017（04）：130-133.

[6]鄭偉.大數(shù)據(jù)對(duì)財(cái)務(wù)分析工作的影響和對(duì)策[J].財(cái)會(huì)學(xué)習(xí)，2017（02）：44+46.

[7]成檸茜.大數(shù)據(jù)時(shí)代集團(tuán)公司財(cái)務(wù)管理面臨的挑戰(zhàn)與對(duì)策[J].國(guó)際商務(wù)財(cái)會(huì)，2015（04）.

[8]陸佩娟.淺談大數(shù)據(jù)背景下財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)向管理會(huì)計(jì)轉(zhuǎn)型[J].中國(guó)集體經(jīng)濟(jì)，2015（27）：137-138.

[9]秦榮生.大數(shù)據(jù)思維與技術(shù)在會(huì)計(jì)工作中的應(yīng)用研究[J].會(huì)計(jì)與經(jīng)濟(jì)研究，2015，29（05）：3-10.

[10]宋彪，朱建明，李煦.基于大數(shù)據(jù)的企業(yè)財(cái)務(wù)預(yù)警研究[J].中央財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)，2015（06）：55-64.

[11]歐陽(yáng)征，陳博宇，鄧單月.大數(shù)據(jù)時(shí)代下企業(yè)財(cái)務(wù)管理的創(chuàng)新研究[J].企業(yè)技術(shù)開發(fā)，2015，34（10）：83-85.

[12]湯谷良，張守文.大數(shù)據(jù)背景下企業(yè)財(cái)務(wù)管理的挑戰(zhàn)與變革[J].財(cái)務(wù)研究，2015（01）：59-64.