基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的財(cái)務(wù)報(bào)表分析方法研究

◎文/趙宇

財(cái)務(wù)報(bào)表是企業(yè)財(cái)務(wù)狀況和經(jīng)營(yíng)成果的重要反映，對(duì)于企業(yè)的管理和決策具有重要意義。 隨著信息技術(shù)的迅猛發(fā)展和大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來， 傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)報(bào)表分析方法已經(jīng)難以適應(yīng)日益龐大和復(fù)雜的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，因此，探索和研究基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的財(cái)務(wù)報(bào)表分析方法具有重要價(jià)值。

一、大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)財(cái)務(wù)報(bào)表分析的作用

首先，大數(shù)據(jù)技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)大規(guī)模的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)收集和存儲(chǔ)。 傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)報(bào)表分析只能涉及有限的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，而大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠處理和分析大量的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)。通過大數(shù)據(jù)技術(shù)，財(cái)務(wù)人員可以獲得更全面和詳細(xì)的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，包括各種財(cái)務(wù)指標(biāo)、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和市場(chǎng)信息等，可以加深對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)狀況和經(jīng)營(yíng)情況的認(rèn)識(shí)， 更準(zhǔn)確地進(jìn)行財(cái)務(wù)報(bào)表分析。 其次，大數(shù)據(jù)技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)高效的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)處理和分析。 傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)報(bào)表分析需要耗費(fèi)大量時(shí)間和人力，而大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠快速地處理和分析海量的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)。通過大數(shù)據(jù)技術(shù)， 財(cái)務(wù)人員可以進(jìn)行實(shí)時(shí)的財(cái)務(wù)分析和預(yù)測(cè)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)和糾正財(cái)務(wù)問題。 同時(shí)，大數(shù)據(jù)技術(shù)還可以進(jìn)行更深入的數(shù)據(jù)挖掘和模式識(shí)別，幫助財(cái)務(wù)人員發(fā)現(xiàn)隱藏在財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)中的規(guī)律和趨勢(shì)。 再次，大數(shù)據(jù)技術(shù)可以提供更準(zhǔn)確和全面的財(cái)務(wù)報(bào)表分析結(jié)果。傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)報(bào)表分析往往受限于數(shù)據(jù)量和分析方法， 容易產(chǎn)生誤導(dǎo)性分析結(jié)果，而大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠處理和分析多種類型和來源的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，從而提供更準(zhǔn)確和全面的分析結(jié)果。 通過大數(shù)據(jù)技術(shù)，財(cái)務(wù)人員可以進(jìn)行更精細(xì)的財(cái)務(wù)報(bào)表分析，幫助企業(yè)管理者做出更準(zhǔn)確和科學(xué)的決策。 最后，大數(shù)據(jù)技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)與其他領(lǐng)域的數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析。財(cái)務(wù)報(bào)表分析往往需要綜合考慮多方面因素，包括經(jīng)濟(jì)環(huán)境、行業(yè)動(dòng)態(tài)、競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手等。 通過大數(shù)據(jù)技術(shù)，財(cái)務(wù)人員可以將財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)與其他領(lǐng)域的數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，獲得更全面和綜合的分析結(jié)果，提高財(cái)務(wù)報(bào)表分析的準(zhǔn)確性和預(yù)測(cè)能力，幫助企業(yè)更好地適應(yīng)市場(chǎng)變化和把握機(jī)遇。

二、大數(shù)據(jù)技術(shù)在企業(yè)財(cái)務(wù)報(bào)表分析中的關(guān)鍵工具

（一）大數(shù)據(jù)采集與存儲(chǔ)技術(shù)

大數(shù)據(jù)采集技術(shù)是通過各種渠道收集企業(yè)的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，并將其整理成結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，包括企業(yè)資產(chǎn)負(fù)債表、利潤(rùn)表、現(xiàn)金流量表等財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)以及市場(chǎng)數(shù)據(jù)、行業(yè)數(shù)據(jù)等外部數(shù)據(jù)。 大數(shù)據(jù)采集技術(shù)可以通過手工輸入、自動(dòng)化軟件和系統(tǒng)集成等方式進(jìn)行，同時(shí)，還可以利用互聯(lián)網(wǎng)、社交媒體等渠道獲取外部數(shù)據(jù)， 以豐富財(cái)務(wù)分析的內(nèi)容和深度。 大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)是將采集到的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)和管理，以便后續(xù)的分析和應(yīng)用。 大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)包括傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)、云存儲(chǔ)等方式。 傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)能夠提供高效可靠的數(shù)據(jù)儲(chǔ)存和查詢功能， 但對(duì)于大數(shù)據(jù)的管理和處理能力有限， 而云存儲(chǔ)技術(shù)可以提供更大的存儲(chǔ)空間和計(jì)算資源，可以方便地?cái)U(kuò)展和應(yīng)用。

（二）大數(shù)據(jù)處理與分析工具

企業(yè)財(cái)務(wù)報(bào)表分析中的大數(shù)據(jù)處理與分析工具提供了豐富的功能和技術(shù)支持， 可以幫助企業(yè)更好地理解和利用財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)。 通過這些工具，企業(yè)可以進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、可視化等分析，從而發(fā)現(xiàn)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)中的規(guī)律并為企業(yè)決策提供科學(xué)依據(jù)。一是可視化工具?？梢暬ぞ呖梢詫⒇?cái)務(wù)數(shù)據(jù)以圖表、儀表盤等形式進(jìn)行可視化展示，幫助用戶更直觀地理解數(shù)據(jù)。 常見的可視化工具包括Tableau、Power BI 等，可以根據(jù)財(cái)務(wù)報(bào)表的數(shù)據(jù)生成各種圖表和可視化報(bào)告，使數(shù)據(jù)更易于理解和分析。 二是機(jī)器學(xué)習(xí)工具。 機(jī)器學(xué)習(xí)工具可以通過訓(xùn)練模型，對(duì)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類、預(yù)測(cè)和聚類等分析。 常見的機(jī)器學(xué)習(xí)工具包括TensorFlow、Spark MLlib 等， 這些工具提供了一系列的機(jī)器學(xué)習(xí)算法和模型，可以應(yīng)用于財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的分析和預(yù)測(cè)，例如預(yù)測(cè)銷售額、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估等。 三是商業(yè)智能工具。 商業(yè)智能工具可以幫助企業(yè)對(duì)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行多維分析和報(bào)表生成。 常見的商業(yè)智能工具包括SAP Business Objects、IBM Cognos 等，這些工具可以通過在線分析處理（OLAP）技術(shù)，支持企業(yè)對(duì)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行多維度的切片和篩選，生成各種報(bào)表和分析結(jié)果。

（三）數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)算法

第一，決策樹算法。 決策樹算法是一種基于樹狀結(jié)構(gòu)的分類和預(yù)測(cè)方法， 根據(jù)不同的屬性和條件將數(shù)據(jù)集劃分為不同的類別或預(yù)測(cè)結(jié)果。 在財(cái)務(wù)報(bào)表分析中，決策樹算法可以幫助企業(yè)確定重要的財(cái)務(wù)指標(biāo)及其對(duì)企業(yè)績(jī)效的影響以及預(yù)測(cè)未來的財(cái)務(wù)狀況。 第二，聚類算法。 聚類算法用于將數(shù)據(jù)集中的對(duì)象分組成具有相似特征的類別。 在財(cái)務(wù)報(bào)表分析中，聚類算法可以幫助企業(yè)識(shí)別具有相似財(cái)務(wù)特征和業(yè)務(wù)模式的企業(yè)， 并了解不同企業(yè)之間的差異和特點(diǎn)。 第三，關(guān)聯(lián)規(guī)則算法。 關(guān)聯(lián)規(guī)則算法用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)集中的頻繁項(xiàng)集和相關(guān)規(guī)則。 在財(cái)務(wù)報(bào)表分析中， 關(guān)聯(lián)規(guī)則算法可以幫助企業(yè)發(fā)現(xiàn)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)中的相關(guān)性和依賴關(guān)系，例如發(fā)現(xiàn)不同財(cái)務(wù)指標(biāo)之間的關(guān)聯(lián)性、產(chǎn)品銷售與財(cái)務(wù)指標(biāo)之間的關(guān)聯(lián)等。

三、企業(yè)傳統(tǒng)財(cái)務(wù)報(bào)表分析存在的問題

（一）分析工具單一

第一，財(cái)務(wù)比率分析是傳統(tǒng)財(cái)務(wù)報(bào)表分析的核心方法之一，通過計(jì)算財(cái)務(wù)比率（如流動(dòng)比率、資產(chǎn)負(fù)債比率等）來評(píng)估企業(yè)的績(jī)效和健康狀況。 然而，財(cái)務(wù)比率分析存在局限性，只能提供一個(gè)靜態(tài)的、相對(duì)簡(jiǎn)單的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)對(duì)比，無法提供對(duì)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)背后的原因和動(dòng)態(tài)變化的解釋，不能反映企業(yè)的成長(zhǎng)潛力、市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力和創(chuàng)新能力等重要因素。 第二，傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)報(bào)表分析中過于依賴電子表格軟件，如Excel。 雖然電子表格軟件具有靈活性和易用性，但存在一些限制。 首先，電子表格軟件需要手動(dòng)輸入和計(jì)算數(shù)據(jù)， 容易出現(xiàn)數(shù)據(jù)錯(cuò)誤和篡改的問題。其次，當(dāng)數(shù)據(jù)量龐大時(shí)，電子表格的計(jì)算和分析能力有限，難以處理大規(guī)模和復(fù)雜的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)。 第三，傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)報(bào)表分析忽視了非財(cái)務(wù)因素的影響。 傳統(tǒng)財(cái)務(wù)報(bào)表分析主要關(guān)注財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，而忽略了企業(yè)經(jīng)營(yíng)環(huán)境、市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)、行業(yè)趨勢(shì)等非財(cái)務(wù)因素的影響，不能全面理解企業(yè)的績(jī)效和風(fēng)險(xiǎn)，無法提供有關(guān)企業(yè)未來發(fā)展的全面預(yù)測(cè)和決策依據(jù)。

（二）主觀性較強(qiáng)

首先， 財(cái)務(wù)報(bào)表分析中的財(cái)務(wù)比率計(jì)算依賴于財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的選擇和計(jì)算方法的確定， 這些選擇和確定都受分析者的主觀判斷和偏好的影響。 例如，分析者可以選擇不同的財(cái)務(wù)指標(biāo)和計(jì)算方法， 從而導(dǎo)致不同的分析結(jié)果和結(jié)論，造成分析結(jié)果不準(zhǔn)確。 其次，財(cái)務(wù)報(bào)表分析需要對(duì)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行解讀和解釋， 涉及對(duì)企業(yè)的經(jīng)營(yíng)和財(cái)務(wù)情況的理解和評(píng)估，但是，這種理解和評(píng)估容易受到分析者的主觀偏見的影響。 最后，財(cái)務(wù)報(bào)表分析中的趨勢(shì)分析也存在主觀性較強(qiáng)的問題。 趨勢(shì)分析是通過對(duì)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的時(shí)間序列進(jìn)行分析， 以了解企業(yè)的發(fā)展和變化趨勢(shì)。 然而，對(duì)于同一組財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，不同分析者會(huì)得出不同的趨勢(shì)判斷， 這是因?yàn)橼厔?shì)的判斷往往依賴于分析者的個(gè)人經(jīng)驗(yàn)和主觀判斷，容易受到主觀偏見的影響。

（三）信息化程度不高

第一， 傳統(tǒng)財(cái)務(wù)報(bào)表分析中存在較多的手工操作和數(shù)據(jù)輸入過程。 財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的收集和整理往往需要手動(dòng)輸入和處理， 不僅耗時(shí)而且容易出現(xiàn)數(shù)據(jù)錯(cuò)誤和遺漏。 同時(shí)，手工操作還限制了數(shù)據(jù)的規(guī)模和復(fù)雜度，難以處理大規(guī)模和多維度的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)。第二，傳統(tǒng)財(cái)務(wù)報(bào)表分析中的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和共享方式相對(duì)簡(jiǎn)單。 通常財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在本地電腦或服務(wù)器上，不易進(jìn)行集中管理和共享，導(dǎo)致分析者之間難以共享和訪問數(shù)據(jù)， 并且存在數(shù)據(jù)不一致和信息傳遞不及時(shí)的問題。此外，傳統(tǒng)財(cái)務(wù)報(bào)表分析中的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方式也存在數(shù)據(jù)安全的風(fēng)險(xiǎn)。第三，傳統(tǒng)財(cái)務(wù)報(bào)表分析忽視了數(shù)據(jù)可視化的重要性。 財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的可視化是將數(shù)據(jù)以可視化圖表和報(bào)告的形式展示， 有助于用戶更直觀地理解數(shù)據(jù)和分析結(jié)果。 然而， 在傳統(tǒng)財(cái)務(wù)報(bào)表分析中，數(shù)據(jù)的可視化往往依賴于手工操作和基礎(chǔ)圖表功能，無法提供高級(jí)的可視化分析和交互功能。

四、基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的財(cái)務(wù)報(bào)表分析策略

（一）采用多樣化的大數(shù)據(jù)分析技術(shù)

首先， 企業(yè)可以利用大數(shù)據(jù)采集技術(shù)收集大量的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和外部數(shù)據(jù)，豐富分析的數(shù)據(jù)來源。采集到的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)可以包括企業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債表、利潤(rùn)表、現(xiàn)金流量表等財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)以及市場(chǎng)數(shù)據(jù)、行業(yè)數(shù)據(jù)等，多樣化的數(shù)據(jù)可以提供更全面和深入的財(cái)務(wù)分析視角。其次，利用數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行模式識(shí)別和趨勢(shì)分析，以挖掘數(shù)據(jù)中的有價(jià)值信息。 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以幫助企業(yè)發(fā)現(xiàn)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)中的規(guī)律、關(guān)聯(lián)性和異常情況，例如，可以使用聚類算法將企業(yè)的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分組， 識(shí)別出具有相似特征的財(cái)務(wù)模式， 使用關(guān)聯(lián)規(guī)則算法發(fā)現(xiàn)不同財(cái)務(wù)指標(biāo)之間的相關(guān)性。 機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以用于預(yù)測(cè)企業(yè)的財(cái)務(wù)績(jī)效，如預(yù)測(cè)銷售額、預(yù)測(cè)風(fēng)險(xiǎn)等。 通過數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)， 企業(yè)可以對(duì)財(cái)務(wù)報(bào)表數(shù)據(jù)進(jìn)行更深入和全面的分析，提供更準(zhǔn)確和有用的決策信息。 最后，采用可視化工具將財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)以圖表、儀表盤等形式進(jìn)行可視化展示，幫助用戶更直觀地理解數(shù)據(jù)。 可視化工具可以將復(fù)雜的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)呈現(xiàn)為易于理解和分析的可視化報(bào)告， 使用戶能夠通過圖表和圖形直觀地把握財(cái)務(wù)趨勢(shì)和關(guān)聯(lián)關(guān)系?？梢暬ぞ哌€可以提供交互式的功能， 用戶可以通過與圖表的交互來深入挖掘數(shù)據(jù)，從而提高洞察力。

（二）加強(qiáng)信息化建設(shè)

第一，建立完善的財(cái)務(wù)信息系統(tǒng)。 企業(yè)應(yīng)建立一個(gè)集中管理財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的信息系統(tǒng)，包括會(huì)計(jì)核算系統(tǒng)、財(cái)務(wù)管理系統(tǒng)和財(cái)務(wù)分析系統(tǒng)等，實(shí)現(xiàn)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的集中化存儲(chǔ)、自動(dòng)化采集和處理，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性，為財(cái)務(wù)報(bào)表分析提供可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。 第二，優(yōu)化財(cái)務(wù)報(bào)表分析流程。 企業(yè)可以利用信息化技術(shù)對(duì)財(cái)務(wù)報(bào)表分析流程進(jìn)行優(yōu)化和自動(dòng)化，例如，通過建立模板和標(biāo)準(zhǔn)化流程，實(shí)現(xiàn)財(cái)務(wù)報(bào)表的自動(dòng)生成和自動(dòng)更新，同時(shí)，結(jié)合工作流技術(shù)，實(shí)現(xiàn)多人協(xié)同和審批，提高分析效率和準(zhǔn)確性。 第三，加強(qiáng)財(cái)務(wù)報(bào)表分析與其他管理系統(tǒng)的集成。 財(cái)務(wù)報(bào)表分析應(yīng)與其他管理系統(tǒng)進(jìn)行良好的集成，如銷售管理系統(tǒng)、采購(gòu)管理系統(tǒng)和生產(chǎn)管理系統(tǒng)等。 通過將財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)與其他業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)，可以進(jìn)行綜合分析和績(jī)效評(píng)估，幫助企業(yè)發(fā)現(xiàn)潛在的問題和機(jī)會(huì)， 為決策提供全面的信息支持。

（三）加快人才隊(duì)伍建設(shè)

首先，加強(qiáng)財(cái)務(wù)人員的培訓(xùn)和教育。 企業(yè)應(yīng)注重對(duì)財(cái)務(wù)人員的培訓(xùn)和教育， 提高他們的財(cái)務(wù)分析能力和專業(yè)知識(shí)水平。 通過不斷學(xué)習(xí)和提升，財(cái)務(wù)人員可以更好地理解財(cái)務(wù)報(bào)表，掌握分析方法和技巧，提高分析的準(zhǔn)確性和深度。 其次，建立財(cái)務(wù)報(bào)表分析團(tuán)隊(duì)。 企業(yè)可以組建專門的財(cái)務(wù)報(bào)表分析團(tuán)隊(duì)， 由具備財(cái)務(wù)分析能力和經(jīng)驗(yàn)的人員組成。 團(tuán)隊(duì)成員可以共同協(xié)作、交流經(jīng)驗(yàn)，并定期進(jìn)行專題研討和講座，提高團(tuán)隊(duì)整體水平。 同時(shí)，企業(yè)還可以邀請(qǐng)外部專家或顧問，為團(tuán)隊(duì)成員提供指導(dǎo)和培訓(xùn)，加快團(tuán)隊(duì)的發(fā)展。 最后，搭建知識(shí)共享平臺(tái)。 企業(yè)可以建立一個(gè)財(cái)務(wù)報(bào)表分析知識(shí)共享平臺(tái)， 用于收集和分享相關(guān)的知識(shí)和資源。 企業(yè)可以通過內(nèi)部的文檔管理系統(tǒng)、知識(shí)庫或在線協(xié)作平臺(tái)，讓財(cái)務(wù)人員可以隨時(shí)查閱、學(xué)習(xí)和分享相關(guān)知識(shí)，促進(jìn)財(cái)務(wù)人員之間的交流和學(xué)習(xí)，快速提升整個(gè)團(tuán)隊(duì)的能力。

五、結(jié)語

本文提出的基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的財(cái)務(wù)報(bào)表分析方法為企業(yè)提供了一種全新的分析視角。 企業(yè)要充分認(rèn)識(shí)到傳統(tǒng)財(cái)務(wù)報(bào)表分析工作中存在的問題， 并積極拓展大數(shù)據(jù)分析方法，為企業(yè)實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展提供保障。