張曉芳 張 煜 趙麗娟

（邯鄲職業(yè)技術(shù)學(xué)院，河北邯鄲 056005）

引言

隨著“大數(shù)據(jù)”時(shí)代的全面到來，對企業(yè)的發(fā)展帶來了機(jī)遇和挑戰(zhàn)，企業(yè)的財(cái)務(wù)管理受到了極大的影響，傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)分析框架問題逐漸顯露，很大程度影響著企業(yè)的科學(xué)決策。因此，企業(yè)應(yīng)該利用大數(shù)據(jù)平臺，不斷地創(chuàng)新財(cái)務(wù)分析管理模式，將財(cái)務(wù)大數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)部門數(shù)據(jù)融合，從而提高決策的精準(zhǔn)性，促進(jìn)企業(yè)發(fā)展。

1 傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)分析

1.1 傳統(tǒng)財(cái)務(wù)分析方法內(nèi)容單一，使用復(fù)雜程度高

傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)分析主要借助Excel 和BI(商業(yè)智能）工具進(jìn)行數(shù)據(jù)分析與處理。Excel起步早、發(fā)展成熟，也最為財(cái)務(wù)人員所熟知，但處理的數(shù)據(jù)量有限、處理速度較慢；BI能夠通過拖拽實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分析及展示，并將企業(yè)的數(shù)據(jù)有效整合，快速制作出報(bào)表以作出決策，但不能夠進(jìn)行復(fù)雜的建模，因此難以分析出財(cái)務(wù)大數(shù)據(jù)分析指標(biāo)與企業(yè)發(fā)展之間的理論機(jī)制。

1.2 傳統(tǒng)財(cái)務(wù)分析方法不夠準(zhǔn)確，無法實(shí)時(shí)分析

目前財(cái)務(wù)報(bào)表分析方法主要是對企業(yè)的財(cái)務(wù)報(bào)表數(shù)據(jù)進(jìn)行定性定量分析。傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)分析以比率分析作為框架，該框架運(yùn)用償債能力、營運(yùn)能力、盈利能力和發(fā)展能力對企業(yè)某一項(xiàng)財(cái)務(wù)能力進(jìn)行評判，如通過流動比率、速動比率、資產(chǎn)負(fù)債率等分析企業(yè)償債能力；通過股東權(quán)益報(bào)酬率、銷售凈利率反饋出企業(yè)的盈利能力。比率分析中的各項(xiàng)指標(biāo)來源于企業(yè)財(cái)務(wù)報(bào)表，即企業(yè)過去的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)。企業(yè)過去的數(shù)據(jù)指標(biāo)難以分析預(yù)測企業(yè)未來發(fā)展方向。同時(shí)，四大財(cái)務(wù)比率的計(jì)算給企業(yè)信息披露的真實(shí)性帶來風(fēng)險(xiǎn)，為了粉飾數(shù)據(jù)可以虛構(gòu)不真實(shí)交易，比率結(jié)果也將很容易被篡改。

1.3 傳統(tǒng)財(cái)務(wù)注重過去忽略未來，無法科學(xué)決策

人工智能、區(qū)塊鏈、云計(jì)算等新一代信息技術(shù)正在迅速席卷企業(yè)經(jīng)營各個(gè)領(lǐng)域，企業(yè)的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)愈加龐大且復(fù)雜，分析評價(jià)企業(yè)的各項(xiàng)數(shù)據(jù)指標(biāo)也逐漸從金額延申到時(shí)間、商譽(yù)、企業(yè)文化等多種形式。傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)分析框架以各項(xiàng)量化指標(biāo)為主，且難以快速從龐大的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)中對有用信息進(jìn)行篩選、排序，一些不容易被量化的非財(cái)務(wù)信息也被忽視；同時(shí)被選取量化分析的信息也依附于企業(yè)的會計(jì)核算，即企業(yè)的歷史事件，因此傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)分析存在滯后性和片面性的缺點(diǎn)。在財(cái)務(wù)轉(zhuǎn)型高速發(fā)展的時(shí)代背景下，忽視非量化信息及滯后的財(cái)務(wù)信息，將無法為企業(yè)及時(shí)做出戰(zhàn)略決策提供依據(jù)，也難以滿足決策管理層的需要。

2 大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下財(cái)務(wù)分析優(yōu)勢

2.1 大數(shù)據(jù)下財(cái)務(wù)監(jiān)管，提高財(cái)務(wù)透明度

財(cái)務(wù)報(bào)表能夠全面反映企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況、經(jīng)營成果和現(xiàn)金流量情況。企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的提煉主要依賴于線下線索的查找，從而增加了許多財(cái)務(wù)造假的風(fēng)險(xiǎn)，對于公司財(cái)務(wù)分析結(jié)果精確度無法達(dá)到100%。大數(shù)據(jù)時(shí)代全面到來后，此項(xiàng)工作由線下轉(zhuǎn)移到線上，利用數(shù)據(jù)挖掘軟件獲取有效的財(cái)務(wù)線索，為財(cái)務(wù)工作者提高了工作便利。并且，能夠及時(shí)對企業(yè)的異常資金流向進(jìn)行監(jiān)控，降低風(fēng)險(xiǎn)隱患，提高企業(yè)財(cái)務(wù)透明度。

2.2 大數(shù)據(jù)具有預(yù)測性，提升企業(yè)價(jià)值

以往的企業(yè)財(cái)務(wù)注重結(jié)果分析，而前期和中期分析不夠，難以進(jìn)行準(zhǔn)確的財(cái)務(wù)分析，缺乏預(yù)測能力。隨著大數(shù)據(jù)的到來，利用軟件（例如python等）能夠挖掘出海量的數(shù)據(jù)，處理數(shù)據(jù)非?？焖伲軌?qū)ζ髽I(yè)的財(cái)務(wù)分析起到相當(dāng)大的作用，彌補(bǔ)了傳統(tǒng)財(cái)務(wù)分析的不足。利用大數(shù)據(jù)技術(shù)通過挖掘的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，能夠進(jìn)行財(cái)務(wù)比對分析從而有效地預(yù)測財(cái)務(wù)模型，增強(qiáng)企業(yè)財(cái)務(wù)信息預(yù)測的能力，提高企業(yè)財(cái)務(wù)綜合預(yù)測分析，并且能夠節(jié)約企業(yè)成本，提升企業(yè)價(jià)值。

2.3 大數(shù)據(jù)下業(yè)財(cái)融合，提升企業(yè)能力

充分利用大數(shù)據(jù)優(yōu)勢，將企業(yè)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)與財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)相結(jié)合，采用定性定量分析方法，分析財(cái)務(wù)分析促進(jìn)企業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵因素。對企業(yè)進(jìn)行財(cái)務(wù)分析有利于企業(yè)審視自身潛力、發(fā)掘業(yè)務(wù)價(jià)值、促進(jìn)業(yè)績增長。而對企業(yè)進(jìn)行業(yè)務(wù)財(cái)務(wù)分析的前提是企業(yè)有戰(zhàn)略目標(biāo)，然后根據(jù)戰(zhàn)略建立計(jì)劃、構(gòu)建預(yù)算，從而結(jié)合戰(zhàn)略、計(jì)劃、預(yù)算對業(yè)務(wù)進(jìn)行深度的財(cái)務(wù)分析。具體來說，企業(yè)應(yīng)在行業(yè)分析（如行業(yè)發(fā)展?fàn)顩r、客戶和供應(yīng)商狀況）、競爭策略分析、業(yè)務(wù)預(yù)測等方面進(jìn)行業(yè)務(wù)分析，而銷售利潤分析指標(biāo)、成本利潤分析指標(biāo)、資本收益分析指標(biāo)、保障性分析指標(biāo)等財(cái)務(wù)指標(biāo)則可從不同的方面反應(yīng)企業(yè)的生產(chǎn)運(yùn)營、資本回報(bào)、成本收益等方面的狀況。只有將企業(yè)的業(yè)務(wù)財(cái)務(wù)分析相結(jié)合，不斷從財(cái)務(wù)分析中找到企業(yè)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)存在的短板，才能挖掘出促進(jìn)企業(yè)發(fā)展的驅(qū)動力，從而使財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析更好地服務(wù)于企業(yè)業(yè)務(wù)能力的提升。

2.4 大數(shù)據(jù)財(cái)務(wù)平臺，提高管理能力

在大數(shù)據(jù)背景下，任何企業(yè)的經(jīng)營管理都離不開計(jì)算機(jī)，而通過利用信息化手段建設(shè)財(cái)務(wù)管理平臺，利用大數(shù)據(jù)分析處理財(cái)務(wù)信息，能夠更加快速準(zhǔn)確地處理財(cái)務(wù)信息，全面提升基礎(chǔ)財(cái)務(wù)人員的分析質(zhì)量和工作效率，從而提高企業(yè)管理水平。建立風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警機(jī)制，通過大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用，設(shè)置風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)，一旦出現(xiàn)財(cái)務(wù)變動幅度較大時(shí)能夠及時(shí)地風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警，以便迅速解決。

2.5 推進(jìn)了企業(yè)財(cái)務(wù)分析向自動化與智能化轉(zhuǎn)型

對于企業(yè)而言，大數(shù)據(jù)財(cái)務(wù)分析的自動化不僅要實(shí)現(xiàn)財(cái)務(wù)報(bào)表自動化，還要能夠利用豐富的工具和方法自動生成對現(xiàn)有數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)描述，精準(zhǔn)的業(yè)務(wù)診斷分析，這就是大數(shù)據(jù)技術(shù)運(yùn)用到財(cái)務(wù)分析工作中的結(jié)果。財(cái)務(wù)工作者對于財(cái)務(wù)的分析往往通過個(gè)人的經(jīng)驗(yàn)和判斷力，依靠主觀判斷極大影響了財(cái)務(wù)分析的準(zhǔn)確度和效率，而通過人工智能、區(qū)塊鏈、云計(jì)算等新一代信息技術(shù)的綜合運(yùn)用，為企業(yè)提供了更多的便利性，為財(cái)務(wù)分析帶來了新的機(jī)遇，推動企業(yè)財(cái)務(wù)有了一個(gè)長遠(yuǎn)的進(jìn)步。

3 大數(shù)據(jù)開發(fā)工具的選擇

3.1 Python語言的選擇

在大數(shù)據(jù)背景下，數(shù)據(jù)源的豐富度和廣度可想而知，利用大數(shù)據(jù)重新架構(gòu)一個(gè)財(cái)務(wù)框架，需要應(yīng)用工具來進(jìn)行有效信息的挖掘和分析，以便獲得更及時(shí)、可靠和準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)。許多財(cái)務(wù)人員會選擇利用python 做數(shù)據(jù)挖掘分析，由于挖掘的數(shù)據(jù)的豐富性、時(shí)效性、可利用性等特點(diǎn)可以為財(cái)務(wù)人員提供更加便捷工作方式，數(shù)據(jù)分析準(zhǔn)確度高。其次，Python 可用于復(fù)雜計(jì)算、自動化處理、可視化應(yīng)用等方面，而且處理大數(shù)據(jù)的效率遠(yuǎn)高于Excel。最后，Python 可以方便快速地進(jìn)行數(shù)據(jù)及信息的交互。利用Pythyon進(jìn)行財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析可以自動抓取網(wǎng)絡(luò)上和企業(yè)有關(guān)的內(nèi)外部信息、自動下載、分析，免去人工搜索、下載、處理等重復(fù)勞動。因此Python為大數(shù)據(jù)下的財(cái)務(wù)分析提供了強(qiáng)有力的基礎(chǔ)。

3.2 利用python數(shù)據(jù)挖掘構(gòu)建財(cái)務(wù)分析框架圖

利用python 的挖掘技術(shù)構(gòu)建財(cái)務(wù)分析的框架。構(gòu)建思路如下：

首先需要確定數(shù)據(jù)庫。數(shù)據(jù)庫不單單指財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，還有許多的非財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)庫的豐富度可以為過去的復(fù)盤和未來的預(yù)測提供強(qiáng)有力的保障。

其次是利用python 在企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)挖掘方面的應(yīng)用，從數(shù)據(jù)庫中對數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取、匯集和清洗，得到有效的數(shù)據(jù)。財(cái)務(wù)部門利用數(shù)據(jù)的有效性對財(cái)務(wù)進(jìn)行專業(yè)的分析和判斷，將特定的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)共享給相應(yīng)的部門，用于對部門全年的財(cái)務(wù)預(yù)算進(jìn)行分析比對，利用python的模型分析，對部門財(cái)務(wù)狀況生成分析報(bào)表和部門數(shù)據(jù)，財(cái)務(wù)部門利用python 的特定算法和模型對各部門反饋的分析報(bào)表和數(shù)據(jù)進(jìn)一步篩選和計(jì)算得出準(zhǔn)確的公司經(jīng)營情況，發(fā)現(xiàn)其內(nèi)部存在的關(guān)系，對公司財(cái)務(wù)進(jìn)行更好的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警。

最后利用python 圖形顯示功能，將財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)可視化。財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)如果僅是數(shù)字報(bào)表和表格的方式，并不能夠直接地反應(yīng)出財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)，那么可視化這個(gè)功能就相當(dāng)重要了，python 圖形顯示功能可以將財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)生成圖形顯示，從可視化的圖形中可以更加直觀地了解到財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)指標(biāo)的變化，便于被管理層理解，從而對公司未來的財(cái)務(wù)決策提供了科學(xué)的依據(jù)。

4 企業(yè)財(cái)務(wù)分析框架重構(gòu)中存在的問題

4.1 對大數(shù)據(jù)財(cái)務(wù)分析的認(rèn)知度不夠

首先，領(lǐng)導(dǎo)者和管理層的認(rèn)知不足，對財(cái)務(wù)分析工作不夠重視。很多企業(yè)財(cái)務(wù)工作依舊在會計(jì)電算化階段，基本上通過財(cái)務(wù)軟件來完成基礎(chǔ)性的財(cái)務(wù)工作，關(guān)注企業(yè)經(jīng)濟(jì)利潤，對財(cái)務(wù)分析工作的重要性理解不夠深入，沒有明確財(cái)務(wù)分析和融資、運(yùn)營等層面的聯(lián)系。其次，很多企業(yè)將財(cái)務(wù)分析等同財(cái)務(wù)核算，只依據(jù)財(cái)務(wù)報(bào)表和數(shù)據(jù)指標(biāo)進(jìn)行財(cái)務(wù)呈現(xiàn)，財(cái)務(wù)分析意識不足。再次，部分企業(yè)僅依靠財(cái)務(wù)指標(biāo)進(jìn)行財(cái)務(wù)分析判斷，而缺乏對非財(cái)務(wù)指標(biāo)的認(rèn)識，對業(yè)財(cái)融合的認(rèn)識度、重視度不足，缺乏對業(yè)財(cái)?shù)木C合分析，對業(yè)務(wù)流程的優(yōu)化無法發(fā)揮其積極作用。

4.2 財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)質(zhì)量把控不足

一方面，部分企業(yè)對財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)安全性不夠重視，完全以網(wǎng)絡(luò)處理財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，沒有建立健全相關(guān)的數(shù)據(jù)安全監(jiān)管機(jī)制，會造成財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的泄露、丟失、損壞等問題，因此合理安全利用大數(shù)據(jù)處理財(cái)務(wù)工作也是企業(yè)管理的重要內(nèi)容。另一方面，數(shù)據(jù)的共享性不夠，業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)是一個(gè)數(shù)據(jù)庫，財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)是一個(gè)數(shù)據(jù)庫，兩者在各自的數(shù)據(jù)庫中傳播分享，沒有真正地做到業(yè)財(cái)相互融合，這樣進(jìn)行財(cái)務(wù)分析時(shí)缺乏準(zhǔn)確性，也不夠科學(xué)。

4.3 大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用人才缺乏

首先，財(cái)務(wù)分析人員往往只注重自身專業(yè)能力，僅專注于財(cái)務(wù)的核算能力，這對于傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)工作是完全能夠勝任的。隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)人員需要借助更多的大數(shù)據(jù)技術(shù)，進(jìn)行數(shù)據(jù)的收集、分析和處理，如果對這些環(huán)節(jié)不夠熟悉將會影響財(cái)務(wù)分析的準(zhǔn)確性。其次，部分傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)工作者并沒有正確建立大數(shù)據(jù)思維，沒有正確判斷大數(shù)據(jù)時(shí)代帶來的影響，而是依靠個(gè)人經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行主觀判斷，導(dǎo)致財(cái)務(wù)分析結(jié)果缺乏一定的客觀性。

5 企業(yè)的財(cái)務(wù)分析框架重構(gòu)的對策和建議

5.1 重視企業(yè)財(cái)務(wù)分析，改變傳統(tǒng)財(cái)務(wù)分析思路

一方面，企業(yè)必須樹立正確的認(rèn)識，提高對財(cái)務(wù)分析工作的關(guān)注程度。企業(yè)的管理人員要加強(qiáng)對財(cái)務(wù)分析工作的了解，認(rèn)識到大數(shù)據(jù)時(shí)代新型財(cái)務(wù)分析工作的優(yōu)勢，為科學(xué)決策打下基礎(chǔ)。同時(shí)要持續(xù)地關(guān)注大數(shù)據(jù)財(cái)務(wù)分析的創(chuàng)新發(fā)展，積極地推動企業(yè)的財(cái)務(wù)分析變革。另一方面，加強(qiáng)業(yè)務(wù)部門與財(cái)務(wù)部門之間的溝通，充分認(rèn)識到大數(shù)據(jù)下業(yè)財(cái)融合是節(jié)約成本費(fèi)用、降低財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)和實(shí)現(xiàn)資源合理配置的重要途徑，從而不斷優(yōu)化市場業(yè)務(wù)環(huán)境，發(fā)揮業(yè)財(cái)合作的深度和積極效應(yīng)，實(shí)現(xiàn)推動企業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的目的。

5.2 嚴(yán)格控制財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)質(zhì)量，實(shí)現(xiàn)業(yè)財(cái)深度融合

一方面，企業(yè)要嚴(yán)格把控財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的質(zhì)量，構(gòu)建信息安全管理制度。企業(yè)需要制定完善的數(shù)據(jù)信息管控制度，利用殺毒軟件等，及時(shí)監(jiān)控信息安全風(fēng)險(xiǎn)，制定全面細(xì)致的數(shù)據(jù)安全管理辦法，實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)財(cái)務(wù)的高效應(yīng)用。另一方面，結(jié)合企業(yè)自身發(fā)展建立數(shù)據(jù)庫，為企業(yè)財(cái)務(wù)和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)融合提供支持，在數(shù)據(jù)庫的建造過程中，不斷擴(kuò)充業(yè)財(cái)融合的數(shù)據(jù)，提高企業(yè)綜合數(shù)據(jù)分析能力，使財(cái)務(wù)分析的結(jié)果更加精準(zhǔn)。

5.3 重點(diǎn)培養(yǎng)復(fù)合型人才，構(gòu)建專業(yè)財(cái)務(wù)分析團(tuán)隊(duì)

一方面，在大數(shù)據(jù)時(shí)代下，企業(yè)需要大量具有財(cái)務(wù)專業(yè)技能和大數(shù)據(jù)分析技能的復(fù)合型人才，為企業(yè)生存和發(fā)展保駕護(hù)航。因此，企業(yè)要主動樹立先進(jìn)的人才培養(yǎng)理念，制定綜合性、專業(yè)性財(cái)務(wù)人才培養(yǎng)體系，完善內(nèi)部培養(yǎng)系統(tǒng)。另一方面，很多傳統(tǒng)財(cái)務(wù)人員要提高自主學(xué)習(xí)意識和能力，打破固有的財(cái)務(wù)思維，結(jié)合大數(shù)據(jù)建立數(shù)據(jù)思維，重視大數(shù)據(jù)技術(shù)的利用，提取有價(jià)值信息，通過數(shù)據(jù)的尋找和利用，分析和預(yù)測財(cái)務(wù)趨勢，不斷提升財(cái)務(wù)分析能力。

結(jié)語

大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來對于財(cái)務(wù)分析的應(yīng)用、對有效數(shù)據(jù)的挖掘，都起到了至關(guān)重要的作用，給財(cái)務(wù)分析帶來了發(fā)展的機(jī)遇。依靠大數(shù)據(jù)下的業(yè)財(cái)融合能夠使企業(yè)的綜合業(yè)務(wù)分析更加快捷，決策更加科學(xué)。企業(yè)在大數(shù)據(jù)環(huán)境下尋找適合自身的財(cái)務(wù)分析模式已然成了提高綜合競爭力的必要途徑，要做到這些就需要企業(yè)牢牢把握大數(shù)據(jù)發(fā)展優(yōu)勢，從正確認(rèn)識大數(shù)據(jù)財(cái)務(wù)分析、培養(yǎng)復(fù)合型財(cái)務(wù)人才、企業(yè)科學(xué)決策等方面建立自身的財(cái)務(wù)分析框架，彌補(bǔ)傳統(tǒng)財(cái)務(wù)分析的不足，從而在激烈的市場競爭中占有一席之地。