關(guān)于信息技術(shù)優(yōu)化財(cái)務(wù)分析助力金融企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策的研究

張穎

（長(zhǎng)安國(guó)際信托股份有限公司，陜西 西安 710075）

金融企業(yè)內(nèi)部各種信息系統(tǒng)每天都會(huì)記錄下經(jīng)營(yíng)過程中大量的數(shù)據(jù)，隨著大資管時(shí)代的全面到來，金融企業(yè)之間競(jìng)爭(zhēng)壓力大面臨業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型，如何充分利用企業(yè)內(nèi)外部財(cái)務(wù)及非財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行財(cái)務(wù)分析，幫助企業(yè)管理者識(shí)別挖掘數(shù)據(jù)背后隱含的有用信息，將數(shù)據(jù)本身轉(zhuǎn)化為企業(yè)管理者進(jìn)行決策的依據(jù)，真正發(fā)揮數(shù)據(jù)應(yīng)有的價(jià)值與作用，具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

一、金融企業(yè)傳統(tǒng)財(cái)務(wù)分析的主要內(nèi)容與基本方法

財(cái)務(wù)分析是匯總、整理、分析企業(yè)的財(cái)務(wù)報(bào)表數(shù)據(jù)和其他業(yè)務(wù)資料，結(jié)合所在行業(yè)市場(chǎng)等外部情況，反映企業(yè)過去的財(cái)務(wù)狀況和經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)或存在的問題，從而為企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策提供數(shù)據(jù)支撐的管理方法?；痉椒òū容^分析法、結(jié)構(gòu)分析法、比率分析法、趨勢(shì)分析法和因素分析法，其中：

比較分析法是財(cái)務(wù)分析的基礎(chǔ)方法，提取基礎(chǔ)數(shù)和實(shí)際發(fā)生數(shù)，比較兩者之間差異的方法。主要是用來評(píng)價(jià)目標(biāo)完成情況，判斷企業(yè)經(jīng)營(yíng)成果。結(jié)構(gòu)分析法是指分別對(duì)財(cái)務(wù)報(bào)表各個(gè)項(xiàng)目進(jìn)行研究對(duì)比分析，得出各項(xiàng)目的百分比，研究分析該百分比的合理性。比率分析法是利用財(cái)務(wù)報(bào)表中相關(guān)聯(lián)的項(xiàng)目數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，計(jì)算相關(guān)比率，具體包括償債能力、營(yíng)運(yùn)能力、盈利能力和發(fā)展能力四種比率，并由此衍生出杜邦分析體系，帕利普財(cái)務(wù)分析體系等。趨勢(shì)分析法是從不同時(shí)期財(cái)務(wù)報(bào)表中選取相同的財(cái)務(wù)指標(biāo)進(jìn)行比較分析，發(fā)現(xiàn)變化趨勢(shì)及幅度，相當(dāng)于比率分析法和比較分析法相結(jié)合的一種方法。因素分析法是指在財(cái)務(wù)分析中把最后的經(jīng)營(yíng)成果分解成各個(gè)不同的因素，來分析各個(gè)因素變動(dòng)對(duì)結(jié)果影響程度的分析方法。

二、金融企業(yè)傳統(tǒng)財(cái)務(wù)分析中存在的主要問題

隨著時(shí)代的發(fā)展，金融企業(yè)所處的資本環(huán)境瞬息萬變，公司決策層需要準(zhǔn)確評(píng)價(jià)過去的經(jīng)營(yíng)情況，把握現(xiàn)在的財(cái)務(wù)狀況及風(fēng)險(xiǎn)，預(yù)測(cè)未來業(yè)務(wù)方向。

（一）傳統(tǒng)財(cái)務(wù)分析思路存在的問題

首先，傳統(tǒng)財(cái)務(wù)分析基本是上述財(cái)務(wù)分析方法中各指標(biāo)的計(jì)算，很少分析各比率之間的因果關(guān)系，并且與公司戰(zhàn)略結(jié)合度也比較低，結(jié)果無法說明真實(shí)問題，不能滿足決策者的需求。而且該財(cái)務(wù)分析方法較少使用業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，與業(yè)務(wù)活動(dòng)脫節(jié)，導(dǎo)致財(cái)務(wù)分析處于走過場(chǎng)，僅僅談?wù)撊舾蓴?shù)字而已，無法對(duì)企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況進(jìn)行剖析找出問題。

其次，由于傳統(tǒng)財(cái)務(wù)分析大多是針對(duì)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)所做的分析，不太關(guān)注非財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析，并且沒有把監(jiān)管、法律、行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)等定性因素納入分析，導(dǎo)致分析結(jié)果對(duì)未來風(fēng)險(xiǎn)和發(fā)展判斷不明確。

再次，金融企業(yè)財(cái)務(wù)分析也具有自身的特殊性：1.區(qū)分自有資金和委托人資金，進(jìn)行財(cái)務(wù)分析時(shí)要嚴(yán)格區(qū)分兩種資金的財(cái)務(wù)分析；2.金融企業(yè)投資業(yè)務(wù)種類多樣，不同業(yè)務(wù)之間的運(yùn)營(yíng)模式，市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)不盡相同，財(cái)務(wù)分析時(shí)也需要分開分析；3.注重風(fēng)險(xiǎn)的衡量和分析，尤其關(guān)注流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)。

最后，決策層使用財(cái)務(wù)分析報(bào)告目的性不明確，重視程度不夠，往往會(huì)導(dǎo)致結(jié)論針對(duì)性不強(qiáng)，僅僅得出普適性結(jié)論，實(shí)用性不強(qiáng)。

（二）傳統(tǒng)財(cái)務(wù)分析實(shí)現(xiàn)方式存在的問題

1.信息缺乏深度分析

金融企業(yè)大多已具備了完善的財(cái)務(wù)信息系統(tǒng)和業(yè)務(wù)系統(tǒng)，存儲(chǔ)了大量的財(cái)務(wù)及非財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，目前數(shù)據(jù)分散在各個(gè)系統(tǒng)中，給集中調(diào)用造成了一定的難度，傳統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)方式是財(cái)務(wù)人員在各個(gè)系統(tǒng)中人工篩選有用的數(shù)據(jù)并匯總，耗費(fèi)大量的精力，沒有高效的工具對(duì)出現(xiàn)的異常情況進(jìn)行深入分析，難以發(fā)現(xiàn)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)潛在的、深層次的信息。

2.管理層難以及時(shí)查看財(cái)務(wù)分析報(bào)告

傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)分析需要等每月的報(bào)表完成后才能開始，具有一定的滯后性，因此反映大多是業(yè)務(wù)活動(dòng)的歷史情況。企業(yè)的業(yè)務(wù)活動(dòng)每天都會(huì)產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)都散落在各個(gè)系統(tǒng)中，影響財(cái)務(wù)分析效率，難以及時(shí)展示給決策者使用。

3.財(cái)務(wù)分析系統(tǒng)智能性較低

目前，金融企業(yè)的財(cái)務(wù)分析系統(tǒng)只是簡(jiǎn)單查詢、計(jì)算和統(tǒng)計(jì)，并沒有綜合的分析、預(yù)測(cè)功能。大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，需要財(cái)務(wù)分析掌握企業(yè)內(nèi)外，市場(chǎng)行業(yè)多維度信息，才能得出準(zhǔn)確結(jié)果，而傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)分析系統(tǒng)難以掌握全部數(shù)據(jù)，如果不采用技術(shù)手段就很難發(fā)現(xiàn)隱藏在大量數(shù)據(jù)背后的真相，不能發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，難以預(yù)測(cè)未來發(fā)展趨勢(shì)，從而也不能提供正確的輔助決策的信息。

4.缺乏風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警分析

目前，受制于目前財(cái)務(wù)分析處理數(shù)據(jù)的及時(shí)性，風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警功能幾乎沒有，但是金融企業(yè)所處行業(yè)的高風(fēng)險(xiǎn)性決定了其經(jīng)營(yíng)活動(dòng)中要時(shí)刻監(jiān)控各項(xiàng)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)，出于控制經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)的目標(biāo)，金融企業(yè)迫切需要建立風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警信息平臺(tái)，及時(shí)向企業(yè)經(jīng)營(yíng)者提供風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警。

5.財(cái)務(wù)分析結(jié)論缺乏可視性

傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)分析報(bào)告數(shù)據(jù)繁多，讀懂分析報(bào)告需要具有一定的財(cái)務(wù)專業(yè)知識(shí)，這造成分析報(bào)告的使用門檻較高，財(cái)務(wù)分析報(bào)告的受眾面變小，需要一種手段可以使晦澀的數(shù)據(jù)變成直觀可理解的信息，提高財(cái)務(wù)分析報(bào)告的使用率。

三、采用信息技術(shù)優(yōu)化財(cái)務(wù)分析提升金融企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策能力

基于上述討論的傳統(tǒng)金融企業(yè)財(cái)務(wù)分析中暴露的問題，可以知道目前亟需一系列能夠提高效率，具有深度挖掘信息，并最終以形象化展示的工具，提升財(cái)務(wù)分析在金融企業(yè)的重要性。隨著信息技術(shù)的不斷發(fā)展，一系列技術(shù)可以與財(cái)務(wù)分析相結(jié)合，改變財(cái)務(wù)分析存在的不足，提高財(cái)務(wù)分析的可靠性實(shí)用性。下面將在四個(gè)層面上討論信息技術(shù)在財(cái)務(wù)分析領(lǐng)域的應(yīng)用：

（一）RPA數(shù)據(jù)收集

數(shù)據(jù)收集是傳統(tǒng)財(cái)務(wù)中最煩瑣，最耗人工也是最容易出現(xiàn)疏漏的步驟，金融行業(yè)所處的環(huán)境信息量大，變化快，企業(yè)要想收集這成千上萬的數(shù)據(jù)，靠人工實(shí)在是不現(xiàn)實(shí)的事情，但是作為企業(yè)決策的重要信息可能就隱藏在這些數(shù)據(jù)里，數(shù)據(jù)量的大小是至關(guān)重要的。目前隨著信息技術(shù)的發(fā)展出現(xiàn)了機(jī)器人流程自動(dòng)化（Robotic Process Automation，以下簡(jiǎn)稱 RPA），這個(gè)工具是可以代替人工處理重復(fù)性工作和模擬手工操作的程序。RPA在實(shí)現(xiàn)高效收集數(shù)據(jù)方面的優(yōu)勢(shì)包括：

降低人力成本，通過RPA實(shí)現(xiàn)人工任務(wù)的自動(dòng)化操作，不再需要大量人力。提高生產(chǎn)效率，RPA可以實(shí)現(xiàn)7 x 24不間斷工作，抓取數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)性高，數(shù)據(jù)不易遺漏。降低出錯(cuò)率，RPA在確認(rèn)了明確的操作指引后，會(huì)嚴(yán)格執(zhí)行數(shù)據(jù)抓取步驟，最大限度消除人為因素導(dǎo)致的錯(cuò)誤。所有的RPA操作可監(jiān)控，機(jī)器人的每個(gè)步驟均有歷史記錄可查，除了有助于企業(yè)分析優(yōu)化流程外，還便于企業(yè)內(nèi)外部審計(jì)監(jiān)管。易于將收集數(shù)據(jù)同步推送到各類業(yè)務(wù)平臺(tái)，輔助監(jiān)控業(yè)務(wù)系統(tǒng)流程完成情況，防止業(yè)務(wù)疏漏。

在RPA的保障下，在大數(shù)據(jù)時(shí)代企業(yè)能夠更高效收集所需數(shù)據(jù)，大大提高數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性及時(shí)性，為后續(xù)商業(yè)智能分析的實(shí)現(xiàn)奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

（二）業(yè)財(cái)一體化管理平臺(tái)

業(yè)財(cái)一體化，是指在信息技術(shù)支持下，將金融企業(yè)中的財(cái)務(wù)流程與業(yè)務(wù)流程統(tǒng)一到一個(gè)平臺(tái)，可以使企業(yè)管理與財(cái)務(wù)管理充分融合，增強(qiáng)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)服務(wù)企業(yè)決策分析的實(shí)用性。實(shí)施業(yè)財(cái)一體化，業(yè)務(wù)部門負(fù)責(zé)在該平臺(tái)上錄入信息，財(cái)務(wù)人員獲取信息生產(chǎn)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，業(yè)務(wù)部門看到可量化的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，財(cái)務(wù)工作即可以在前期參與到項(xiàng)目具體運(yùn)作中，從財(cái)務(wù)角度提出有效建議，與業(yè)務(wù)部門相輔相成為下一步的業(yè)務(wù)方向提供科學(xué)的分析依據(jù)，這樣財(cái)務(wù)分析再也不是躲在業(yè)務(wù)鏈條后面的“馬后炮”，而是可以成為為業(yè)務(wù)指路的“明燈”。在搭建業(yè)財(cái)一體化管理平臺(tái)需要有以下幾點(diǎn)原則：

1.統(tǒng)一性。業(yè)財(cái)一體化首先是要數(shù)據(jù)口徑保持一致，財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)從業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)產(chǎn)生，傳遞過程一致穩(wěn)定，為企業(yè)決策提供信息支撐。

2.全面性。業(yè)財(cái)一體化的實(shí)施是涉及企業(yè)的各個(gè)方面，是對(duì)企業(yè)所有流程的一次再造，包括企業(yè)人力，辦公等非業(yè)務(wù)財(cái)務(wù)條線。這是一個(gè)企業(yè)整體經(jīng)營(yíng)過程數(shù)據(jù)的“倉(cāng)庫(kù)”，需要公司各個(gè)部門的參與并全面執(zhí)行。

3.過程性。業(yè)財(cái)一體化的實(shí)現(xiàn)不是一蹴而就，實(shí)施一次就不變化了，這個(gè)過程需要不斷的反饋，分析，調(diào)試，針對(duì)當(dāng)下的企業(yè)實(shí)際情況進(jìn)行調(diào)整管理模式。

搭建的思路是要在金融企業(yè)內(nèi)部橫向融合業(yè)務(wù)和財(cái)務(wù)流程，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)與財(cái)務(wù)同源入口，確保業(yè)務(wù)導(dǎo)向并建立聯(lián)查追溯機(jī)制。財(cái)務(wù)人員在業(yè)財(cái)統(tǒng)一管理平臺(tái)進(jìn)行會(huì)計(jì)處理，并且做賬所需的所有業(yè)務(wù)信息都能直接從該統(tǒng)一平臺(tái)直接調(diào)用，例如資金收付、合同審批簽訂、TA中心、電子檔案等業(yè)務(wù)。同時(shí)可以從業(yè)務(wù)模塊直接進(jìn)入財(cái)務(wù)模塊進(jìn)行核算。財(cái)務(wù)模塊可以從業(yè)務(wù)模塊直接調(diào)用做賬依據(jù)。進(jìn)而最大限度地實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)及時(shí)便捷，有據(jù)可查。這樣使得財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)能夠反映業(yè)務(wù)實(shí)際，以這些一體化的數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的分析不僅能反映經(jīng)營(yíng)結(jié)果還能預(yù)測(cè)未來，為決策提供依據(jù)。

（三）商業(yè)智能財(cái)務(wù)分析平臺(tái)

商業(yè)智能是指搜集、管理和分析企業(yè)所產(chǎn)生或獲取的數(shù)據(jù)，優(yōu)化企業(yè)的各級(jí)決策者獲得的信息，做出對(duì)企業(yè)更合理的決策。從途徑來看，通過商業(yè)智能把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為知識(shí)，協(xié)助企業(yè)做出決策。從具體實(shí)現(xiàn)技術(shù)上來說，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)（Data WareHouse，DW）、聯(lián)機(jī)分析處理（Online Analytical Processing，OLAP）和數(shù)據(jù)挖掘（Data Mining，DM）三個(gè)部分組成了商業(yè)智能基本體系，從目的上來說，是通過商業(yè)智能把經(jīng)過篩選的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為知識(shí)，挖掘出通過傳統(tǒng)財(cái)務(wù)分析方法所獲取不了的結(jié)論，為企業(yè)的決策保駕護(hù)航。

通過第一層工具RPA收集系統(tǒng)外部業(yè)務(wù)、行業(yè)、監(jiān)管、和同行財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)等分析所需數(shù)據(jù)，并導(dǎo)入中心數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，第二層業(yè)財(cái)一體化平臺(tái)的搭建，相當(dāng)于將企業(yè)內(nèi)部業(yè)務(wù)財(cái)務(wù)的相關(guān)操作型數(shù)據(jù)集合轉(zhuǎn)換裝載到了中心數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)庫(kù)（DW）。進(jìn)入第三層處理，聯(lián)機(jī)分析處理（OLAP）是基于使用者目的多維查詢和生成報(bào)表的功能，是在不同統(tǒng)計(jì)分析維度上進(jìn)行分析的工具。例如根據(jù)外部監(jiān)管報(bào)表的數(shù)據(jù)要求，自動(dòng)生成報(bào)送人行報(bào)告、監(jiān)管報(bào)告和信托項(xiàng)目分析報(bào)告等。數(shù)據(jù)挖掘（DM）是智能財(cái)務(wù)分析平臺(tái)的核心，能夠從大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)隱藏信息，對(duì)決策起到至關(guān)重要的作用。利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行財(cái)務(wù)分析的基本過程如下：

1.確定財(cái)務(wù)分析對(duì)象

定義企業(yè)需要分析的目標(biāo)，解析出需要分析的要素，根據(jù)基本的財(cái)務(wù)分析方法選擇需要使用的模型，選取對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)挖掘方法。

2.數(shù)據(jù)收集

數(shù)據(jù)收集是數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)， 也是由企業(yè)信息化第一層RPA和第二層業(yè)財(cái)一體化平臺(tái)內(nèi)存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)中得到。

3.數(shù)據(jù)篩選

數(shù)據(jù)收集階段完成的目標(biāo)是數(shù)據(jù)的完整性，所以可能會(huì)得到不相關(guān)數(shù)據(jù)。在數(shù)據(jù)篩選階段就要根據(jù)分析目標(biāo)進(jìn)行整理，為下一步數(shù)據(jù)挖掘做好預(yù)處理。

4.數(shù)據(jù)挖掘

在整理好的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上應(yīng)用選取好的挖掘模型，自動(dòng)完成挖掘工作。

5.結(jié)果分析

數(shù)據(jù)挖掘完成后產(chǎn)生的結(jié)果，需要相關(guān)的財(cái)務(wù)人員進(jìn)行評(píng)估，檢查模式是否選擇合適。

財(cái)務(wù)分析的目的之一也是為了防范財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，應(yīng)該同時(shí)在商業(yè)智能平臺(tái)上嵌入財(cái)務(wù)預(yù)警模塊，跟蹤財(cái)務(wù)指標(biāo)的波動(dòng)和變化，對(duì)變動(dòng)超出預(yù)定的范圍進(jìn)行報(bào)警，追蹤引起波動(dòng)的原因。在商業(yè)智能的幫助下采用關(guān)聯(lián)規(guī)則交互挖掘方法，先廣泛選擇多個(gè)方面的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)并加入時(shí)間序列動(dòng)態(tài)維護(hù)的預(yù)警模型，挖掘所有財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)之間的規(guī)則，最終定位出與企業(yè)經(jīng)營(yíng)目標(biāo)高度相關(guān)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)，確定財(cái)務(wù)預(yù)警模型，設(shè)置預(yù)定值，運(yùn)行系統(tǒng)預(yù)測(cè)企業(yè)運(yùn)營(yíng)情況，發(fā)現(xiàn)偏差后找尋問題，采取相應(yīng)的對(duì)策進(jìn)行處理，對(duì)不同決策下的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)估，指導(dǎo)公司決策客觀可行。

（四）數(shù)據(jù)可視化

結(jié)果分析出來后，如何更直觀便捷地展示給財(cái)務(wù)分析報(bào)告的使用者也是很重要的一步，數(shù)據(jù)可視化技術(shù)是關(guān)于數(shù)據(jù)如何直觀展示的科學(xué)研究，幫助使用者更易于理解數(shù)據(jù)背后隱藏的變化，趨勢(shì)、狀態(tài)和異常的問題。

1.數(shù)據(jù)到圖形的可視化

利用計(jì)算機(jī)圖形處理技術(shù)，把數(shù)據(jù)和結(jié)論處理成直觀的柱狀圖、折線圖、餅圖等易于看出變化趨勢(shì)，變化程度的圖形，更符合人們獲取信息的方式。

2.數(shù)據(jù)到?jīng)Q策的可視化

可視化可應(yīng)用到商業(yè)智能的全流程中，在數(shù)據(jù)收集和篩選階段的可視化可以幫助使用者對(duì)數(shù)據(jù)有總體印象，在數(shù)據(jù)挖掘階段利用可視化可以展示使用的挖掘模型，便于使用者理解數(shù)據(jù)挖掘邏輯，在結(jié)果分析階段可視化技術(shù)在圖形的引導(dǎo)下，快速發(fā)現(xiàn)隱藏信息?？梢栽鰪?qiáng)使用者對(duì)數(shù)據(jù)結(jié)果的理解，提高分析結(jié)果輔助決策的可靠性。

3.用戶展示界面交互的可視化

隨著使用者對(duì)數(shù)據(jù)分析的細(xì)化，需要對(duì)參數(shù)進(jìn)行修改來分析不同條件或時(shí)間段的挖掘結(jié)果，可視化的交互技術(shù)可便捷的實(shí)現(xiàn)人機(jī)交互界面。在可視化的面板上，使用者可通過日期的選擇，填寫數(shù)據(jù)，選擇下拉列表的方式，簡(jiǎn)便的與商業(yè)智能平臺(tái)進(jìn)行互動(dòng)，獲取需要的信息。

同時(shí)作為信息化財(cái)務(wù)系統(tǒng)的使用者財(cái)務(wù)工作者必須轉(zhuǎn)變思想，從核算型會(huì)計(jì)轉(zhuǎn)變成掌握一定的數(shù)據(jù)分析能力和具備管理能力的管理會(huì)計(jì)，積極參與會(huì)計(jì)綜合素質(zhì)提升培訓(xùn)，定期學(xué)習(xí)會(huì)計(jì)行業(yè)的前沿知識(shí)，行業(yè)動(dòng)態(tài)，提升個(gè)人綜合素質(zhì)，積極適應(yīng)新時(shí)代背景下的財(cái)務(wù)分析工作。而企業(yè)的經(jīng)營(yíng)層也要認(rèn)識(shí)到新型財(cái)務(wù)分析手段的重要性，使財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)得到科學(xué)化運(yùn)用。通過加快對(duì)企業(yè)內(nèi)部會(huì)計(jì)人員的培養(yǎng)轉(zhuǎn)型，使會(huì)計(jì)人員成為既懂信息技術(shù)又懂財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析的高級(jí)綜合性人才，并且給予他們適當(dāng)?shù)臎Q策權(quán)限，成為企業(yè)發(fā)展道路上的中堅(jiān)力量。

綜上所述，隨著金融企業(yè)所在環(huán)境的變革，金融企業(yè)需要在信息技術(shù)的輔助下轉(zhuǎn)變傳統(tǒng)財(cái)務(wù)分析模式，從基礎(chǔ)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)收集，業(yè)財(cái)一體化平臺(tái)建立企業(yè)綜合數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，使用商業(yè)智能財(cái)務(wù)分析平臺(tái)使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)的篩選挖掘，到最后使用可視化技術(shù)呈現(xiàn)財(cái)務(wù)分析及財(cái)務(wù)預(yù)警等企業(yè)決策者所需的信息，都發(fā)生巨大的變革，通過智能財(cái)務(wù)分析平臺(tái)強(qiáng)大的深度學(xué)習(xí)能力、計(jì)算能力和展示能力，將能夠?yàn)槠髽I(yè)管理者提供更為及時(shí)精準(zhǔn)的財(cái)務(wù)分析信息助力企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策。