基于大數(shù)據(jù)思維的財務(wù)數(shù)據(jù)挖掘及應(yīng)用研究

毛青龍

（銀聯(lián)商務(wù)股份有限公司，上海 200120）

一、引言

在當(dāng)今全球經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展的大背景下，企業(yè)借助互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)及信息化技術(shù)的優(yōu)勢實(shí)現(xiàn)了長足發(fā)展，綜合實(shí)力得到了明顯的提升，而在企業(yè)實(shí)現(xiàn)快速發(fā)展的同時，大量需要處理的信息化數(shù)據(jù)產(chǎn)生，尤其是財務(wù)管理方面的數(shù)據(jù)，給企業(yè)財務(wù)管理系統(tǒng)帶來了巨大的壓力。在這種情況下，僅僅依靠財務(wù)工作人員是無法完成分析和處理這些財務(wù)數(shù)據(jù)工作的，為了有效分析和處理這些數(shù)據(jù)信息，從而為企業(yè)戰(zhàn)略決策和制度的制定提供數(shù)據(jù)方面的支撐，需要引進(jìn)先進(jìn)的數(shù)據(jù)處理技術(shù)，以挖掘出財務(wù)信息背后隱藏的資源間的相互聯(lián)系。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的出現(xiàn)恰好解決了企業(yè)當(dāng)前在財務(wù)數(shù)據(jù)分析、處理方面面臨的難題，可以實(shí)現(xiàn)對財務(wù)信息的有效分析和處理。

大數(shù)據(jù)挖掘流程圖

二、大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的定義及特點(diǎn)

大數(shù)據(jù)的概念由來已久，隨著時代的發(fā)展和變遷，其具體的意義也在不斷發(fā)生變化。如今，人們通常用它來描述和定義數(shù)量巨大、類型眾多的數(shù)據(jù)。隨著信息化時代的到來，各行各業(yè)的數(shù)據(jù)呈爆炸式增長，這充分表明了企業(yè)發(fā)展和擴(kuò)張的速度之快，但數(shù)據(jù)的爆炸性增長也為企業(yè)帶來了隱患，如何在短時間內(nèi)高質(zhì)量、高效率地處理這些數(shù)據(jù)已成為當(dāng)今企業(yè)最為關(guān)注的問題之一。在這種情況之下，大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生，其為人們在短時間內(nèi)快速處理大量數(shù)據(jù)以及生成具有參考價值的決策信息提供了切實(shí)可行的方案。

早在20世紀(jì)90年代就有西方學(xué)者對大數(shù)據(jù)挖掘的定義及重要作用進(jìn)行了相關(guān)闡述，還針對一些貿(mào)易商的財務(wù)信息提出了具體的有關(guān)數(shù)據(jù)挖掘方式，從而為后來大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的發(fā)展打下了良好的基礎(chǔ)。我國有學(xué)者認(rèn)為，大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是一種人工智能技術(shù)，具有十分廣闊的應(yīng)用空間，其具體是指利用計算機(jī)特定的算法，在數(shù)據(jù)庫中篩選、轉(zhuǎn)換和挖掘所需要的數(shù)據(jù)，進(jìn)而獲取自己想要的有效數(shù)據(jù)。一般情況下，大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)不包括對數(shù)據(jù)進(jìn)行采集和處理。在當(dāng)今時代，數(shù)據(jù)一般都具有規(guī)模龐大、復(fù)雜程度高的特點(diǎn)，大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以通過諸如數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)、數(shù)據(jù)類聚等方式，對相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行更深層次的分析和解讀。對于企業(yè)財務(wù)部門來講，運(yùn)用大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)分析的多為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，其主要的挖掘流程包括數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、數(shù)據(jù)挖掘以及結(jié)果分析三大部分的內(nèi)容，具體流程如上圖所示。

大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)具有以下幾個顯著特征：首先是數(shù)據(jù)的體量規(guī)模十分龐大，具有豐富、有效、真實(shí)的內(nèi)容，且其內(nèi)容存在很強(qiáng)的不確定性；其次是進(jìn)行大數(shù)據(jù)挖掘的最終目的是解決用戶的實(shí)際問題，以滿足不同用戶的需求；最后是通常情況下，在某個特定的領(lǐng)域內(nèi)，大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)都具有非常高的商業(yè)價值，但這種商業(yè)價值通常都是相對來說的，并且大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的數(shù)據(jù)信息能夠被用戶理解和運(yùn)用。

三、大數(shù)據(jù)時代的思維特征

（一）總體性思維

自19世紀(jì)開始，有關(guān)學(xué)者在研究社會現(xiàn)象的整體性特征的過程中，在采集數(shù)據(jù)時，受限于當(dāng)時的技術(shù)手段和社會發(fā)展水平，所采用的主要方式是抽樣，但這種方式存在一定的片面性，對想要利用聚合數(shù)據(jù)的人來說是一種無奈之舉。而如今人們可以自由選擇各種算法對數(shù)據(jù)展開分析，以便對數(shù)據(jù)有全面了解。在大數(shù)據(jù)時代，無論是對數(shù)據(jù)的采集和處理，還是對數(shù)據(jù)的存儲和分析，都取得了長足的進(jìn)步，人們能夠高效率和高質(zhì)量地對相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行研究。在這種模式下，人們的思維方式也逐漸從以往的樣本性思維轉(zhuǎn)變?yōu)榭傮w性思維，以便對數(shù)據(jù)有更加直觀、全面和立體的了解。

（二）相關(guān)性思維

在抽樣獲取數(shù)據(jù)的年代，人們嘗試用有限的樣本數(shù)據(jù)研究整個事物的內(nèi)在邏輯和關(guān)系，但從客觀、嚴(yán)謹(jǐn)?shù)慕嵌葋碇v，有限的樣本并不能完整反映出事物整體的特征。在大數(shù)據(jù)時代，大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠分析和呈現(xiàn)事物內(nèi)在的邏輯和隱藏關(guān)系，通過對普通線性關(guān)系和較為復(fù)雜的線性關(guān)系的研究，為人們揭開事物的真實(shí)面目，發(fā)現(xiàn)相關(guān)數(shù)據(jù)之間的內(nèi)在聯(lián)系，從而使人們更好地了解這個世界。

（三）學(xué)習(xí)趨勢思維

在采用傳統(tǒng)的樣本收集方式收集數(shù)據(jù)時，因為其來源較為單一且信息數(shù)據(jù)有限，所以具有很強(qiáng)的局限性，在進(jìn)行財務(wù)數(shù)據(jù)處理時還會因過于保守，導(dǎo)致分析結(jié)果出現(xiàn)差錯，而運(yùn)用大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)則可以對數(shù)據(jù)進(jìn)行儲存、計算和分析等處理。在這種模式之下，財務(wù)管理人員需要積極轉(zhuǎn)變數(shù)據(jù)處理思維，摒棄傳統(tǒng)思想，保持高度的學(xué)習(xí)熱情來看待大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，并通過學(xué)習(xí)對其進(jìn)行不斷的優(yōu)化和完善，在宏觀層面上獲取更多的數(shù)據(jù)信息，加深對事物本質(zhì)的了解。

四、財務(wù)數(shù)據(jù)挖掘存在的問題

隨著我國市場經(jīng)濟(jì)和信息化的高速發(fā)展，企業(yè)之間的競爭愈發(fā)激烈，企業(yè)每天都會產(chǎn)生大量的財務(wù)數(shù)據(jù)，而相關(guān)政策的制定也對財務(wù)數(shù)據(jù)提出了更高的要求。在這種情況下，企業(yè)對這些數(shù)據(jù)的處理仍然存在很多不足，當(dāng)下全國大部分企業(yè)的財務(wù)管理依然存在諸多問題。

（一）財務(wù)數(shù)據(jù)分析依賴手工財務(wù)方式

對現(xiàn)代企業(yè)來講，每天產(chǎn)生的新數(shù)據(jù)都具有相當(dāng)大的規(guī)模，對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行處理是一個耗時耗力的大工程。而時間對一家企業(yè)來講是開拓市場、獲得持續(xù)發(fā)展的生命基準(zhǔn)線，所以企業(yè)對財務(wù)數(shù)據(jù)挖掘越發(fā)重視。在實(shí)際的生產(chǎn)經(jīng)營中，大部分企業(yè)核算和處理財務(wù)數(shù)據(jù)的主要方式依然是會計核算，這種傳統(tǒng)的手工財務(wù)方式不僅需要耗費(fèi)大量的人力，且整體效率不高。企業(yè)財務(wù)人員在手工做賬時，首先要依據(jù)原始憑證記賬，然后編制匯總表和制作會計賬簿，并依據(jù)會計報表編制納稅申報表等，必須經(jīng)過諸多環(huán)節(jié)才能夠完成財務(wù)數(shù)據(jù)的處理工作。而且這種方式能提供的參考依據(jù)都是已經(jīng)發(fā)生的事，據(jù)此對企業(yè)未來的發(fā)展方向進(jìn)行評估和預(yù)測具有一定的滯后性。

（二）財務(wù)數(shù)據(jù)口徑管理較復(fù)雜

當(dāng)前大部分企業(yè)的財務(wù)分析仍然以定量分析為主，通過對企業(yè)盈利能力、投資水平及運(yùn)營手段進(jìn)行評估和計算，實(shí)現(xiàn)企業(yè)的財務(wù)管理。在信息化時代，大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的出現(xiàn)為企業(yè)獲取全面、精準(zhǔn)的相關(guān)數(shù)據(jù)提供了更多的選擇，使數(shù)據(jù)的類型趨于多元化。相較于這種智能化的數(shù)據(jù)處理方式，傳統(tǒng)企業(yè)管理口徑財務(wù)數(shù)據(jù)通常存儲在眾多Excel文件中，數(shù)據(jù)存儲、管理不規(guī)范，在企業(yè)制定相關(guān)決策時，無法為其提供有效的參考。

（三）業(yè)務(wù)、財務(wù)數(shù)據(jù)難以高度同步

當(dāng)今企業(yè)的數(shù)據(jù)體量通常較大，要想在體量較大的數(shù)據(jù)之中查找到自身所需的有用信息，不僅要對數(shù)據(jù)進(jìn)行采集、存儲和分析，還需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選，以便為企業(yè)制定決策提供數(shù)據(jù)支撐。但對海量數(shù)據(jù)進(jìn)行識別和篩選，對所有企業(yè)來講都是一個大工程，且很難實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和財務(wù)數(shù)據(jù)的高度同步。如此一來，企業(yè)不但難以獲取有用的信息，而且會產(chǎn)生過多的數(shù)據(jù)垃圾，對企業(yè)的正常運(yùn)營造成嚴(yán)重影響。

五、基于大數(shù)據(jù)思維的財務(wù)數(shù)據(jù)挖掘策略

（一）加強(qiáng)財務(wù)數(shù)據(jù)口徑管理

現(xiàn)代企業(yè)要想實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展，就要提升企業(yè)財務(wù)管理水平，統(tǒng)一企業(yè)財務(wù)數(shù)據(jù)的管理口徑，從而為企業(yè)開展內(nèi)部管理工作打下堅實(shí)的基礎(chǔ)。具體來講，首先企業(yè)應(yīng)明確自身的年度預(yù)算編制目標(biāo)，并依據(jù)此目標(biāo)制訂詳細(xì)的年度工作財務(wù)收支計劃，盡可能細(xì)化各部門和單位的預(yù)算費(fèi)用，針對不同的工作制訂具體的實(shí)施方案。在進(jìn)行方案評審時，要堅持科學(xué)、合理的原則。其次還應(yīng)加強(qiáng)財務(wù)部門同其他部門之間的交流和溝通，因為企業(yè)的預(yù)算工作通常是財務(wù)部門的工作，其他部門很少參與，財務(wù)部門無法全面掌握其他部門的資料，所以制訂的預(yù)算方案和標(biāo)準(zhǔn)不符合部門實(shí)際情況，出現(xiàn)了財務(wù)數(shù)據(jù)口徑不一致的問題。因此，財務(wù)部門應(yīng)主動加強(qiáng)與其他部門之間的聯(lián)系，以增強(qiáng)財務(wù)數(shù)據(jù)管理的準(zhǔn)確性和科學(xué)性，從而統(tǒng)一企業(yè)的財務(wù)數(shù)據(jù)管理口徑。

（二）加強(qiáng)前端系統(tǒng)建設(shè)，提高自動化程度

利用大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行財務(wù)數(shù)據(jù)處理時，應(yīng)本著跨過系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)交換環(huán)節(jié)，直接從源頭獲取財務(wù)數(shù)據(jù)的原則，以求隨時隨地滿足分析財務(wù)數(shù)據(jù)的需求，從而做到對財務(wù)數(shù)據(jù)的處理從事后分析轉(zhuǎn)變?yōu)閷?shí)時分析。企業(yè)應(yīng)依據(jù)自身發(fā)展情況建立起分析層次樹，再運(yùn)用各種計算方式對數(shù)據(jù)指標(biāo)進(jìn)行計算，同時將具體分析情況同步在企業(yè)的ERP系統(tǒng)之中。此外，在完成企業(yè)的定向財務(wù)數(shù)據(jù)分析后，還應(yīng)在分析指標(biāo)的基礎(chǔ)上，自動生成企業(yè)的財務(wù)數(shù)據(jù)分析文檔，以便財務(wù)管理人員對財務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。企業(yè)實(shí)現(xiàn)對財務(wù)數(shù)據(jù)的自動化分析，可以在很大程度上減少財務(wù)人員的工作量，提升其工作效率，提升財務(wù)數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)確率。

（三）創(chuàng)建數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用模型

在企業(yè)財務(wù)管理領(lǐng)域，較為常見的分析模型有統(tǒng)計分析模型、決策樹模型以及關(guān)聯(lián)規(guī)則模型等。企業(yè)在應(yīng)用這些模型時，應(yīng)根據(jù)自身發(fā)展的實(shí)際情況選擇。

具體來講，首先是統(tǒng)計分析模型，其是大數(shù)據(jù)挖掘中最為基礎(chǔ)和常見的模型，在其他模型之中都可以應(yīng)用到統(tǒng)計分析模型的相關(guān)內(nèi)容，如聚類模型，其應(yīng)用了統(tǒng)計分析模型的有關(guān)算法。在企業(yè)細(xì)化及分析客戶價值的過程中，在企業(yè)制定銷售決策和對客戶進(jìn)行評級的過程中，可以使用辨別分析法，依據(jù)一個具體的閾值范圍對客戶能夠創(chuàng)造的價值進(jìn)行判斷，這有利于企業(yè)管理者制定相關(guān)決策。

其次是決策樹模型，它是一種用于歸納整理大體量數(shù)據(jù)，并通過排除多余數(shù)據(jù)，對有效數(shù)據(jù)進(jìn)行分析得出相應(yīng)結(jié)論的模型。其具體流程是先利用設(shè)定歸納值集合的方式建立起能夠準(zhǔn)確劃分?jǐn)?shù)據(jù)對象的決策樹，然后以這些數(shù)據(jù)信息為基礎(chǔ)，進(jìn)行數(shù)據(jù)集的提取并將其放入原始數(shù)據(jù)集之中，待所有數(shù)據(jù)都被精確整理和歸納之后，就可以將其運(yùn)用到財務(wù)管理工作中。

最后是關(guān)聯(lián)規(guī)則模型，它是一種在現(xiàn)今的數(shù)據(jù)挖掘之中應(yīng)用得較為廣泛的一種模型，反映的是財務(wù)數(shù)據(jù)邏輯關(guān)系之外本身的關(guān)聯(lián)性，站在體現(xiàn)數(shù)據(jù)事實(shí)的角度對數(shù)據(jù)進(jìn)行深層次挖掘，從而為企業(yè)制定相關(guān)決策提供依據(jù)。

六、結(jié)語

大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用對企業(yè)財務(wù)分析與管理來講具有十分重要的作用，不僅可以提升企業(yè)的財務(wù)管理質(zhì)量和效率，而且對企業(yè)進(jìn)行財務(wù)審計和財務(wù)風(fēng)險評估具有非凡的意義。因此，我們應(yīng)結(jié)合企業(yè)發(fā)展實(shí)際情況，充分利用大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)篩選和計算財務(wù)數(shù)據(jù)，從而為企業(yè)相關(guān)決策的制定和企業(yè)財務(wù)管理系統(tǒng)的優(yōu)化提供數(shù)據(jù)方面的支撐，進(jìn)而不斷推動企業(yè)向前發(fā)展。