基于大数据的企业财务行为研究

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大数据时代企业会计工作面临的机遇与挑战分析

大瞬时代企业会计工作面触机遇与B破斤本文中分析大数据时代企业会计工作面临的机遇与挑战°文中选择大数据时代为出发点，探讨当前会计工作面临的问题，以此为基础分析企业会计工作如何抓住大数据带来的机遇，实现大数据与会计工作的融合，推动企业会计工作长远发展。

希望通过文中论述，为复杂经济环境下企业会计工作应对大数据挑战提供借鉴与参考。

经济全球化背景下，互联网信息技术渗透到各行各业，使得企业会计信息所处环境发生极大改变，企业要想在激烈环境中长期生存，就需要形成企业优势，参考这些数据制定发展战略，形成企业竞争优势。

广义上讲，大数据主要指的是数据处理的一种模式，并且处理的数据量需要保证在一定的范围内，从而保证及时对信息进行处理。

大数据的数据量较高，可以同时处理海量数据。

在科技的推动下，数据的数量激增，对于信息数据处理的平台和载体也提出了更高的要求。

大数据中数据挖掘技术在会计工作中广泛应用，因此有必要做好研究分析工作。

一、会计大数据特征与数据挖掘分析（3）速度快。

信息化环境下财务数据来源渠道增加，载体也在增加。

需要在一定时间内进行财务数据分析，依据结果做出相应的判断、决策，一旦超过这个时间就会失去价值。

（4）依赖性。

会计数据产生本身具有依赖性，需要建立在会计业务基础上, 因此没有会计业务就不会出现数据，会计数据建立在业务基础上。

2.数据挖掘特点分析（1）驱动式数据挖掘由庞大的数据库开始，提取其中有用信息需要强大的数据分析工具与知识提取方法，整个过程中经过匹配与筛选，获得有用的信息。

现有挖掘技术具有简单的自我学习能力，有助于提高实施效率。

（2）实时分析式利用数据挖掘技术通过计算机系统实现实时分析，在不断变化的数据分析过程中起着重要作用。

（3）集成化式数据挖掘技术融合定量统计、机器学习等技术，还融入结构化数据与非结构化数据，有效挖掘数据。

在处理财务与非财务信息方面数据挖掘技术具有显著优势。

二、企业会计工作中大数据应用价值与现状1 .大数据技术应用优势大数据技术，可以从海量财务数据中提取出有价值的数据，较为适合会计中数据繁多、种类多样、数据可靠性的特点。

大数据时代下管理会计的发展运用——基于中国航空工业集团公司案例研究

1 大数据时代下管理会计的发展1.1大数据的概念大数据的概念大数据是伴随着云计算的普及、物联网和移动互联网的应用而发展的。

大数据时代是数据爆炸式增长的时代。

其应用逐渐渗透到了现代企业经营管理的各个领域。

传统的管理会计也因此受到了前所未有的冲击，日益激烈的商业竞争也促使企业管理会计的与时俱进。

美国一家信息技术研究权威和咨询公司G-arlner公司（2012）认为，大数据需要新的处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

笔者认为，大数据是指数据量规模巨大、复杂多样和流转速度快，含有对进行有效经营管理有价值的各种信息资源。

企业利用大数据的关键战略意义是通过对数据的搜集、存储、加工、分析，从数据中抽取出有价值的信息加以利用，从而促使企业实现价值的创造。

1.2大数据的特点1.2.1数据容量大且来源广泛大数据一般是指规模在10TB以上的数据量。

能够产生如此巨大的数据量，首先是因为各种现代化仪器的广泛运用，使人们能够更快捷、完整地感知更多的事物，这样信息系统就可以存储这些事物大部分、甚至是全部的数据内容及特征；其次是因为通信工具的利用，人们可以随时随地、克服空间和地域进行联系，特别是机器——机器（M2M）方式的出现，交流的数据量得以成倍增长；最后是因为集成电路价格大幅度降低，使很多物品都有了智能的成分。

这样一来，使用各种设备而产生的数据，其数据规模非常庞大，远远超过目前互联网上产生的信息流量，未来，PB级别的规模将是常态。

1.2.2 更加注重个性化和多样化的信息需求随着大数据时代的发展，人们开始意识到大数据对于价值挖掘的重要性，只有获取尽可能多的数据，才能把握竞争中的有利地位。

于是，随着数据容量以前所未有的态势迅速增长起来的同时，人们的信息需求也变得膨胀起来。

另一方面，大数据技术越发展，人们获取信息、挖掘价值的能力越进步。

“互联网时代的人类信息获取的能力大大增强，人们可以轻轻松松获取各种各样的数据和信息资源，同时，随着信息获取的通道日益增多，对人们来说信息的获取己不再是问题。

浅谈大数据时代企业管理会计的变革

浅谈大数据时代企业管理会计的变革管理会计是指企业的会计部门和人员采取各种专业手段，整合各项经济信息，并编制报告，为企业管理者进行相关事务决策提供相应的信息参考。

简而言之，管理会计就是将会计工作的重心由原来的财务管理拓展到企业的人、财、物等各类资源的整合与利用方面，使会计信息突破会计部门界限，上升到企业管理层面。

长期以来，企业对会计工作的关注主要在于财务运行数据的统计分析方面，对数据背后蕴含的管理决策信息缺乏足够深入和全面的关注，导致数据作为一种资源的价值和功能并没有得到充分的发挥。

大数据时代，企业会计数据信息的提取、统计、分析有了更为便捷、简单的技术手段支持，这使得企业开展管理会计变革，从管理层面提高会计工作的地位和作用有了相应的现实性条件。

基于此，管理会计变革逐渐成为大数据时代企业发展的新方向、新行动。

一、大数据时代和管理会计概述（一）大数据时代的形成和表现特点大数据时代，最早是由麦肯锡提出的。

他认为，数据作为重要生产要素，已逐步渗透到了各行各业，人们对数据的挖掘应用可以拉动生产率的增长。

自2012年以来，伴随着互联网等信息技术的快速发展，国家、社会乃至个人对数据重要性的认知不断提高，并逐步开始用“大数据”来描述信息时代所产生的海量数据现象和以数据为资源开展的各类活动，这促使大数据时代的特点逐渐呈现。

同样是在2012年，联合国发布了《大数据发展：挑战和机遇》报告，这标志着“大数据时代”的真正到来。

对应到我国，随着大数据时代特征的不断显现，大数据的生产要素作用日益凸显，以致2020年4月，中共中央和国务院印发的《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》中将数据作为与土地、劳动力、资本和技术相并列的生产要素，并提出要加快培育数据要素市场。

对于市场主体来说，大数据时代所带来的最明显的影响就是数据的资源要素作用被意识到和利用到，全新的数据处理模式为企业的管理、决策提供了强有力的动力和资源支持。

基于大数据的企业运营管理研究与应用

基于大数据的企业运营管理研究与应用当前，随着大数据技术的飞速发展，大数据在各领域的应用越来越广泛，尤其是在企业运营管理领域，大数据的应用已经成为了不可或缺的一部分。

企业通过对大数据的分析和运用，可以更好地了解自身的经营情况、市场趋势、竞争对手的情况，从而做出更加准确的决策，提升企业的经营效率和竞争力。

一、大数据在企业运营管理中的应用1.数据整合和分析企业通过整合内外部的数据，能够得出更全面、更准确的信息，进而做出更具有针对性和可操作性的决策。

例如，在管理销售时，企业可以将客户、订单、产品、库存等数据整合起来，并通过数据挖掘分析出销售趋势，进而优化销售策略。

2.风险管理在企业运营管理中，风险管理是一个重要的环节。

大数据技术可以帮助企业对风险进行更精确的识别和评估。

例如，在金融行业，银行可以通过大数据分析客户的财务情况以及信贷记录，了解客户的还款能力和风险状况，从而作出更准确的放贷决策。

3.营销策略营销策略是企业运营管理中的一个关键环节。

企业通过分析顾客的消费行为以及市场趋势，制定更准确的定位和营销策略。

例如，通过大数据分析得出某一产品最受哪个市场群体的欢迎，就可以针对性地推出适合该市场群体的产品和营销活动。

二、大数据在企业运营管理中的优点1.提升经营效率企业通过大数据技术，可以更准确地了解客户需求和市场趋势，从而做出更快速、更有效、更高效的决策，提升经营效率。

2.优化资源配置通过大数据的分析，企业可以得出更准确的数据，进而对资源进行更优秀的配置。

例如，在生产环节中，可以准确了解每个工人的产能、每道工序的生产效率，从而对生产线进行合理的配置，提高生产效率。

3.增加收益通过大数据的分析，企业可以更准确地了解市场需求和客户行为，进而制定出更成功的营销策略和销售模式，从而增加收益。

三、大数据在企业运营管理中的挑战与风险1.数据质量大数据在企业运营管理中的应用前提是，需要有足够的数据量和质量。

而随着数据的增多，其中产生的异常值、重复值和错误值等也会增多，企业如何保证大数据的质量就成为了面对的问题之一。

大数据背景下金融企业会计核算规范化管理措施分析

大数据背景下金融企业会计核算规范化管理措施分析目录一、内容概述 (2)二、大数据背景对金融企业会计核算的影响 (3)1. 数据量的增长与复杂性提升 (4)2. 会计核算工作效率与准确性的提升 (5)3. 会计核算工作面临的挑战 (6)三、金融企业会计核算规范化管理的必要性 (7)1. 提高会计信息质量 (8)2. 降低金融风险 (9)3. 促进企业可持续发展 (10)四、大数据背景下金融企业会计核算规范化管理措施 (11)1. 完善会计核算制度 (13)2. 加强内部控制 (14)3. 提升会计核算人员的专业素质 (15)4. 优化会计核算流程 (16)5. 利用大数据技术进行创新与优化管理手段相结合的策略分析.17五、金融企业会计核算风险管理与应对策略 (19)1. 风险识别与评估的重要性及方法分析 (20)2. 风险应对措施的实施与执行保障措施研究 (22)3. 风险监控与反馈机制的建立与完善策略分析 (23)六、案例分析与应用实践探讨金融企业会计核算规范化管理实施效果及经验总结分享24一、内容概述随着信息技术的飞速发展，大数据已经渗透到社会经济的各个领域，金融企业作为现代经济体系的核心，其在会计核算规范化管理方面的探索与实践对于保障金融数据的安全性和准确性具有重要意义。

本文档旨在深入分析大数据背景下金融企业会计核算规范化管理的必要性与紧迫性，并在此基础上提出一系列切实可行的管理措施，以期提升金融企业的会计信息质量和管理水平。

在大数据时代背景下，金融企业面临着前所未有的挑战和机遇。

海量的交易数据、客户信息以及市场动态为金融企业提供了丰富的决策依据；另一方面，这也对金融企业的会计核算规范化管理提出了更高的要求。

只有通过规范化的会计核算管理，确保数据的真实性、完整性和准确性，才能有效地挖掘大数据的价值，为企业的战略决策提供有力支持。

金融企业在会计核算规范化管理方面仍存在诸多问题，如制度不健全、流程不规范、人员素质参差不齐等。

大数据对财务会计影响分析

关键词：大数据；财务会计；影响随着互联网技术日新月异的发展、变化和更迭，大数据平台和大数据理念脱颖而出，成为时代的产物，为企业全面认知、精准营销提出了新的思路和理念。

广义来讲，大数据分析与技术应用，是指能从多维度、关联度较低的海量数据中根据使用者的需要，通过后台复杂的运算，提供有价值的数据分析，旨在为企业管理者提供不同层次和维度的数据结果，为管理者决策提供数据支持。

目前，大部分中小企业的财务会计职能处于较为传统的记账、核算、监督职能。

适应时展，运用大数据技术和管理理念对于财务工作突破局限，优化财务管理目标，完善财务管理理念显得尤为重要。

一、大数据时代下的财务会计现状目前，企事业单位已普遍实现了财务电算化，具备了比较成熟的财务账务系统，对企业的一切经济行为进行记录、监督和分析；同时，也初步建立了与之相适应、相配套的财务管理制度和规范，对单据及凭证的提交、审核、整理、装订、销毁等行为进行了规范。

财务账务系统为财务会计工作实现记账、核算功能提供了技术支持。

目前，财务会计数据具有以下特点：（一）数据关联度较低财务账务系统的数据来源于企业经济活动，具有一定的真实性和可靠性，在录入系统时对应匹配的科目进行账务处理。

财务报表上繁多的专业科目略显枯燥，非专业人员很难将不同科目之间进行联动分析，更无从将经济行为的价值和成本有效性进行科学的分析。

财务会计部门，作为拥有企业一切经济活动数据的部门，如果不能有效将数据进行整体有效的整理、挖掘、分析、规划，则失去了数据量大、全面、真实的优势和价值。

大部分企业内部各平台系统中数据孤立存在，关联度和共享度有所欠缺，导致企业数据长期处于自我隔离状态，数据整体的利用率较低。

［1］（二）数据处理技术水平较低对财务会计数据进行有效的管理、分析，能够从多维度、多角度为企业各部门、各经济活动提供有效、准确、真实的数据信息，为企业的战略发展和决策提供宝贵的数据支撑。

现在的财务已基本实现电算化，系统化水平有所提升，但是现有账务系统更多的是执行记账和记录功能，只能将数据进行简单的筛选和提取，不能综合、整体的将数据进行关联、整合和处理。

大数据思维与技术在会计工作中的应用研究

大数据思维与技术在会计工作中的应用研究随着科技的不断发展，大数据技术已经成为了不可忽视的力量，被广泛应用于各个领域。

会计作为企业中财务管理的核心部分，也需要适应大数据时代的发展，积极应用大数据思维与技术来推动会计工作的创新与提升。

本文将从大数据思维与技术在会计工作中的应用角度展开研究，并分析其对会计工作的影响和意义。

大数据思维是指利用先进的数据分析技术和方法，以发掘、抽取和分析海量、多元、高维、异构的数据，从而发现数据中的有价值的信息和知识，为企业决策提供支持和依据。

而大数据技术则是指通过先进的计算机技术和软件工具，对海量数据进行高效率、高速度的处理、存储和计算的一种技术手段。

在会计工作中，大数据思维与技术可以发挥出许多作用。

大数据技术可以帮助会计人员高效地处理财务数据，提高数据的准确性和可靠性。

大数据技术可以辅助会计人员进行数据分析和风险评估，帮助企业更好地把握经营情况和变化。

而大数据思维则可以使会计人员更加注重数据的价值和潜力，发现数据中的商机和管理信息。

大数据思维与技术的应用对于提高会计工作的效率、提升财务管理水平具有重要意义。

1. 企业财务分析在企业财务分析中，大数据技术可以通过处理和分析企业内部和外部大量的财务和经营数据，帮助会计人员更好地把握企业的财务状况和运营情况。

通过大数据技术对企业财务数据的处理和分析，会计人员可以更加准确地判断企业的盈利能力、偿债能力和运营能力，从而为企业的决策提供重要依据。

2. 风险评估与预警大数据技术的应用也可以帮助会计人员进行风险评估和预警工作。

通过对企业财务数据、市场数据和行业数据等多方面的数据分析，会计人员可以更好地发现企业面临的各种风险和问题，并及时提出预警和解决方案。

这对于企业的风险管控和经营管理具有重要的意义。

3. 财务作假与违规行为检测大数据技术的应用可以帮助会计人员进行财务作假和违规行为的检测。

通过对企业财务数据的多维度、多层次的分析，会计人员可以更好地发现企业内部的财务作假行为和违规操作，从而及时提醒企业管理层并进行相应的处理。

大数据背景下房地产企业财务风险及其内部控制体系研究——以恒大集团为例

大数据背景下房地产企业财务风险及其内部控制体系研究——以恒大集团为例摘要近年来，房地产企业的债务规模在扩大，资产负债连年创新高，不规范发展加剧了部分房地产企业的财务风险。

在大数据背景下，推动房地产企业内部控制建设有利于降低房地产企业财务风险发生的可能性。

通过对恒大集团自2020年以来的财务风险及其内部控制问题进行研究，一方面是在前人基础上为我国房地产企业财务风险内部控制提供理论支持和方法，另一方面是为了完善房地产行业内部控制标准，加强财务风险防控，从而推动我国房地产行业健康稳定发展。

关键词：房地产企业；财务风险；内部控制1.大数据背景下传统房地产行业发展现状大数据技术推动了房地产企业内部控制的改革与创新，房地产企业已不再纯靠人工来进行财务风险内部控制的决策，而是整合碎片化的数据和信息，实现全面的信息集成处理和分析，从而使企业在进行风险测算和进行内部控制时更加准确，尽可能减少损失。

另外大数据有效提升了房地产企业内各部门之间的信息交流，使企业进行的内部控制更加科学完善。

2.传统房地产企业财务风险成因（一）缺乏完善的财务风险控制体系目前我国房地产企业由于在其经营及发展历程中普遍注重自身经济效益,忽略企业风险管理机制和缺乏完善有力的内控财务风险防控预警机制，不能编制客观准确的企业财务报表，这不利于财务风险控制工作进行，也使得企业资产安全难以得到保障。

（二）受外部环境影响，房地产市场遇冷疫情的影响使大量消费者暂缓了购房计划，而且一些购房者对于房价的心理预期明显下降，其部分是来自于某些房地产企业有通过降价促销从而达到尽快回流资金的需要，另外也是由于缺乏线上解决买房需求的真实信息平台。

近年来对房地产行业的宏观调控的力度加大，有效降低了通过房地产进行投机的行为。

（三）部门之间信息交流不及时部门之间信息交流不及时，影响项目执行效率，使企业资源闲置，增加营运成本。

企业中诸多部门因为相互间职责及交叉权限分配上的关系不明确,容易产生冲突。

财务理论前沿了解最新的财务管理理念和方法

财务理论前沿了解最新的财务管理理念和方法财务理论前沿：了解最新的财务管理理念和方法随着经济的全球化和科技的迅猛发展，财务管理领域也在不断进步和创新。

作为专业学者，了解财务理论的前沿动态对于推动我国财务管理的发展具有重要意义。

本文将详细解析当前财务理论的前沿领域，以帮助把握最新的财务管理理念和方法。

1. 行为财务学行为财务学是一门研究人类心理因素对财务决策产生影响的学科。

近年来，行为财务学在财务管理领域的重要性日益凸显。

研究发现，投资者和经理人的有限注意力、心理偏差、社交影响等因素，都会对投资决策、股票定价、公司治理等方面产生重要影响。

因此，在制定财务决策时，需要充分考虑行为财务学的相关理论，以提高决策的准确性和有效性。

2. 财务大数据分析在大数据时代的背景下，财务数据的收集、分析和利用成为企业竞争优势的关键。

财务大数据分析主要利用现代科技手段，对海量财务数据进行深度挖掘和分析，以获取对企业经营决策有价值的信息。

目前，财务大数据分析在财务风险管理、投资决策、财务预测等方面取得显著成果。

通过财务大数据分析，企业可以更好地把握市场动态，优化资源配置，降低经营风险。

3. 可持续财务随着全球环境问题的日益严重，可持续财务逐渐成为财务管理领域关注的焦点。

可持续财务的核心理念是在满足当前财务需求的同时，充分考虑对未来财务发展的影响，实现经济、环境和社会的协调发展。

在实践中，企业可以通过绿色融资、绿色投资、环境成本会计等手段，推动可持续财务的实施。

此外，政府和社会各界也需要共同努力，推动可持续财务理念在全社会范围内的普及和应用。

4. 金融科技与财务管理金融科技的创新与发展对传统财务管理产生了深刻影响。

区块链、、云计算等新兴技术在财务管理领域的应用，将大大提高财务数据的安全性、准确性和实时性。

例如，区块链技术可以用于实现实时、透明的财务报告；可以用于自动化财务分析和决策支持；云计算可以提供强大的财务数据存储和计算能力。

浅谈大数据背景下业财融合的进展

浅谈大数据背景下业财融合的进展1. 引言1.1 大数据背景下的重要性在大数据时代，随着科技的不断进步和数据量的快速增长，大数据在各行各业中的应用日益普及。

在这种背景下，业务与财务的融合变得尤为重要。

大数据的重要性在于它为企业提供了海量的数据资源，可以更准确地了解市场趋势、客户需求、产品销售等信息，帮助企业做出更准确的决策。

大数据还可以帮助企业发现潜在的商机和风险，帮助企业提高效率和盈利能力。

在业务与财务融合的过程中，大数据能够为企业提供更多的数据支持，帮助企业更好地理解自身经营状况，优化资源配置，降低成本，提高利润。

大数据背景下的业财融合不仅是企业的需要，也是企业在竞争激烈的市场中立于不败之地的重要保障。

【内容结束】。

1.2 业财融合的定义与意义业财融合是指在大数据背景下，将企业的财务管理和业务管理相结合，通过充分利用大数据技术和分析方法，实现财务数据与业务数据的互通和共享，以提升企业的运营效率、降低成本、增加收入和利润。

业财融合的意义在于实现了企业内部各个部门之间的数据共享和协同，打破了传统的信息孤岛，使企业能够更加全面、准确地了解自身的经营情况，更好地制定战略和决策。

通过业财融合，企业可以更好地把握市场动向和客户需求，及时调整经营策略，提高竞争力和盈利能力。

业财融合也可以帮助企业识别和利用潜在商机，挖掘业务增长点，实现可持续发展。

业财融合不仅是企业提升核心竞争力、迎接市场挑战的必然选择，也是实现企业可持续发展的关键路径之一。

1.3 研究目的和意义研究目的和意义是对于大数据背景下业财融合的重要性进行深入探讨和分析，以揭示业财融合在当前环境下的发展状况和未来趋势。

通过研究业财融合的定义和意义，可以帮助企业更好地理解和应对如何在大数据时代下实现财务管理和业务部门的有效融合，从而提高企业的运营效率和竞争力。

通过深入研究业财融合的意义，可以探讨如何借助大数据技术和分析工具来实现财务和业务数据的整合和优化，以实现更好的决策支持和业务管理。

大数据环境下电网企业多维精益财务管理研究

大数据环境下电网企业多维精益财务管理研究大数据环境下电网企业多维精益财务管理研究摘要：本文主要探讨了在大数据环境下，如何进行多维精益财务管理，以提升电网企业的运营效率和经济效益。

本文首先介绍了电网企业的特点和面临的挑战，然后阐述了多维精益财务管理的概念和实现思路，包括成本控制、风险管理、收益优化等方面。

随后，本文结合实际案例，分别从财务管理中的成本分析、现金流管理、投资决策、财务报告等方面进行了详细分析和研究。

最终，结论部分对多维精益财务管理的优势进行总结，并对未来发展提出了一些建议。

关键词：大数据环境、电网企业、多维精益财务管理一、电网企业的特点和挑战电网企业是指供电、输配电网络和相关设施的建设、运营和维护企业。

电网企业具有以下特点：（1）资产规模大，固定资产占比高：电网企业需要投入大量资本建设和维护供电、输配电网络和相关设施。

因此，资产规模大，固定资产占比高。

（2）运营周期长，回报周期慢：供电输配业务是公共事业，回报周期长，运营风险相对较低。

（3）行业资本密集型：需要大量资本投入，同时电网企业资本运作相对单一。

面对市场、政策等多种挑战，电网企业如何在大数据环境下进行多维精益财务管理，是当前亟需解决的问题。

二、多维精益财务管理的概念和实现思路1、多维精益财务管理的概念多维精益财务管理是指将多种财务管理方法融合在一起，通过不断提升企业运营效率和经济效益的财务管理模式。

从成本控制、风险管理、收益优化等方面入手，实现精益管理，提高效率和降低成本。

2、多维精益财务管理的实现思路（1）成本控制：通过精准的成本分析，找出成本高的环节，降低成本，提升利润。

（2）风险管理：根据企业的风险偏好，设计出适合企业的风险管理体系，对风险进行有效管控。

（3）收益优化：对企业的盈利状况进行全面分析，找出最优收益的方案。

三、多维精益财务管理在电网企业中的应用1、成本分析成本分析是多维精益财务管理的基础，也是电网企业降低成本的重要手段。

210996140_大数据识别财务舞弊研究★——以金正大为例

我国化肥行业享受的红利正逐渐减退。

自2015年以来，我国先后取消了化肥行业的优惠运价、电价，并对化肥行业恢复征收增值税。

化肥行业作为关系农业生产发展基础性行业之一，存在一定的脆弱性，一旦离开政策保护，在生产成本上升、盈利空间被压缩的情况下，很难保证盈利，整个化肥行业面临亏损，金正大也不例外。

2016年金正大业绩爆雷，营收从2015年的152.85亿元跌至102.63亿元，利润总额从2015年的11.5亿元跌至825.26万元。

2.企业谋求转型与扩张失败2016年，为了打造化肥行业高端肥料，金正大斥资1.16亿欧元收购了德国康朴等24家海外公司。

但金正大盲目收购，一味地追求高端肥料，但是，此举未能改善金正大此前的经营状况，反而导致其净利润同比下降24%。

2017年，金正大联合世界银行集团国际金融公司等在全国22个省建立了337家参股县级金丰公社，旨在打破化肥从生产到销售的门槛。

然而，根据相关数据，截至2019年上半年，金丰公社已累计亏损5 195.68万元。

从2014年至2018年，在化肥行业大萧条的背景下，金正大走上了错误的转型道路，面临着亏损的风险，最终选择以财务报告舞弊的方式来遮掩财务上的亏损。

（二）机会方面1.内部机会金正大财务舞弊的内部机会因素主要源自于企业内部治理机制的缺失，企业治理机制主要包括股权结构和内部控制两个方面。

就股权结构而言，金正大的股权高度集中，“一股独大”现象十分显著。

万连步直接或间接地掌握着金正大57.41%的股份，这样高度的股权集中极易造成公司内部董事会、监事会丧失独立性，从而造成企业内部控制的重大缺陷。

在内部控制方面，董事长和核心高管凌驾于内部控制之上。

因此，尽管金正大2018年财务报告出现了保留意见，但在内部控制存在缺陷的情况下，金正大并未予以重视，只是在年度报告中口头承诺会全力配合审计工作、加强内部控制。

2.外部机会一方面会计师事务所的审计工作、审计人员缺失独立性为金正大进行财务舞弊提供了一定的机会。

基于数据挖掘技术的财务风险分析与预警研究

基于数据挖掘技术的财务风险分析与预警研究基于数据挖掘技术的财务风险分析与预警研究引言：随着全球经济的不断发展，财务风险已经成为商业运营中一个关键的问题。

由于财务风险对企业的影响巨大，因此对财务风险的分析和预警非常重要。

基于数据挖掘技术的财务风险分析与预警研究，旨在利用大数据分析和挖掘技术，帮助企业及时发现和应对潜在的财务风险，以保证企业的可持续发展。

一、财务风险的概念与影响财务风险是指企业在经营过程中面临的财务不确定性，包括资金流动性不足、偿债能力不强、经营能力下降等。

财务风险对企业的影响主要表现在资金状况恶化、信用评级下降、经营活动受限等方面，严重时可能导致企业破产。

二、数据挖掘技术在财务风险分析与预警中的应用数据挖掘技术是一种通过挖掘大量数据中的规律和模式，来发现隐藏在数据背后的有价值的信息的技术。

在财务风险分析与预警中，数据挖掘技术能够帮助企业从海量的财务数据中提取有价值的信息，揭示财务风险的潜在特征和规律。

主要应用包括：1.常见财务风险因素的识别：数据挖掘技术可以通过分析过去的财务数据，对企业面临的风险因素进行识别和分类。

例如，通过对资金流动性、偿债能力等指标的分析，可以发现可能导致财务风险的潜在问题。

2.关键财务指标的预测：通过对历史数据进行分析和建模，数据挖掘技术可以预测企业关键财务指标的未来走势。

这有助于企业及时发现可能出现的财务风险，并做出相应的应对措施。

3.异常财务行为的检测：数据挖掘技术可以通过监测财务数据的异常变化，发现潜在的财务风险。

例如，对于资金流量异常波动、账目造假等行为，数据挖掘技术能够及时发出预警。

三、具体应用案例以某上市公司为例，利用数据挖掘技术对其财务风险进行分析与预警。

首先，收集该公司过去几年的财务数据，包括资产负债表、利润表、现金流量表等。

然后，利用数据挖掘算法对数据进行预处理和特征选择，以便后续分析。

接下来，采用聚类分析方法对企业的财务指标进行聚类，识别出不同风险水平的企业群体。

大数据对财务管理的影响文献综述

大数据对财务管理的影响文献综述摘要本文利用文献综述的方法，探讨了大数据对财务管理的影响及其相关研究成果。

首先介绍了大数据在财务管理领域的应用，包括风险管理、成本控制和决策支持等方面；然后分析了大数据对财务管理带来的挑战与机遇，并提出了可能的解决方案；最后总结了目前研究中的不足，并展望了未来可能的研究方向。

1.简介随着信息技术的飞速发展，大数据成为了各个领域的热门话题。

财务管理作为企业运营的核心功能之一，其决策的确切性和准确性对企业的发展至关重要。

本节将介绍大数据在财务管理领域的应用现状。

2.大数据在风险管理中的应用风险管理是企业财务管理中的重要组成部分。

本节将介绍大数据在风险管理方面的应用，并对其影响进行分析。

2.1基于大数据的风险预测模型大数据技术的兴起为风险管理提供了更加庞大和多样化的数据源。

企业可以通过对海量数据的分析，构建更加准确的风险预测模型，从而更好地应对风险挑战。

2.2大数据在欺诈检测中的应用欺诈行为对企业财务造成了严重的威胁。

利用大数据的技术手段，企业可以实时监控和分析交易数据，快速识别潜在的欺诈行为，有效防范风险。

3.大数据在成本控制中的应用成本控制是财务管理的重要任务之一。

本节将介绍大数据在成本控制方面的应用，并对其影响进行分析。

3.1基于大数据的成本分析传统的成本分析方法通常依赖于有限的样本数据，导致分析结果的准确性有限。

利用大数据技术，企业可以收集更大规模的成本数据，从而更好地分析成本结构，优化成本控制策略。

3.2大数据在供应链管理中的应用供应链管理对企业的成本控制至关重要。

利用大数据技术，企业可以有效跟踪供应链的各个环节，实时获取供应链中的数据，并进行分析，从而优化供应链的管理效率，降低成本。

4.大数据在决策支持中的应用决策支持是财务管理的核心功能之一。

本节将介绍大数据在决策支持方面的应用，并对其影响进行分析。

4.1大数据在财务预测中的应用财务预测是企业决策的重要依据。

人工智能背景下企业智能财务体系建设

ACCOUNTING LEARNING35人工智能背景下企业智能财务体系建设吴凡　原学军北京中电普华信息技术有限公司　刘甜甜国家电网有限公司大数据中心摘要：本文旨在探讨在人工智能背景下，企业智能财务体系的建设，通过研究发现，构建智能财务体系需要从业财融合、智能管理和智能决策这三个关键要素来进行考量。

业财融合强调了财务部门与业务部门之间的紧密合作，以提升财务决策的效果。

智能管理涉及利用人工智能技术来提高财务流程和资源管理的效率。

智能决策则强调利用人工智能算法和数据分析来辅助决策制定。

但同时，在智能财务体系建设中还存在着诸多难点，基于此，本文提出了相应的保障措施。

以期在人工智能的推动下，企业智能财务体系将进一步发展和完善，为企业的财务决策和管理提供更大的支持和帮助。

关键词：人工智能；智能财务；体系建设引言随着人工智能（AI）技术的迅猛发展，其在各个领域的应用已经深刻改变了企业的运营和管理方式。

在财务领域，传统的财务体系往往面临着一系列的挑战，如信息处理速度慢、决策支持能力有限、数据的准确性和一致性等方面的问题。

对于企业来说，构建智能财务体系已经成为提高财务管理效能、适应日益复杂商业环境的当务之急。

人工智能背景下的企业智能财务体系建设，旨在通过充分利用人工智能技术和数据分析手段，实现财务流程的自动化和智能化，提高财务决策的精确性和时效性，为企业提供更高效、可靠的财务信息和决策支持，以更好地应对市场竞争、风险管理和战略规划等挑战。

一、人工智能和智能财务人工智能指的是模拟人类智能的理论和技术，涉及利用计算机系统实现对复杂问题的感知、理解、推理、学习和决策的能力，在多个领域展示出了广泛的应用前景。

智能财务是指在财务管理和决策过程中，应用人工智能技术提升效率、精确性和决策能力的方法和实践。

智能财务利用人工智能技术对财务数据进行分析和挖掘，以获取深入的洞察，提供准确的财务预测，并帮助决策者评估风险、优化资源配置。

大数据对财务管理的影响及对策分析

大数据对财务管理的影响及对策分析1. 引言1.1 大数据对财务管理的影响及对策分析随着信息技术的不断发展和应用，大数据技术在各个领域都显示出了巨大的潜力和优势，财务管理领域也不例外。

大数据对财务管理的影响是多方面的，从会计信息质量到决策效果再到成本管理，都有着显著的影响。

同时，大数据在财务管理中的应用前景也广阔，但是也会带来一些挑战，需要我们制定相应的对策来解决。

首先，大数据对会计信息质量的影响是显著的。

通过大数据技术，财务人员可以更快速、更准确地处理大量的财务数据，从而提高了会计信息的准确性和及时性。

大数据还可以帮助财务人员发现潜在的错误或欺诈行为，进一步提升了会计信息的质量。

其次，大数据在风险管理中的应用也非常重要。

通过对海量数据的分析，财务人员可以更好地识别和评估各种风险，及时采取相应的措施进行风险控制。

大数据技术的应用能够帮助企业更好地应对市场波动和突发事件，保障企业资金安全。

此外，大数据对决策效果的影响也是显著的。

通过对数据的深度分析和挖掘，财务人员可以更好地理解市场趋势和企业表现，提高决策的准确性和效果。

大数据技术的应用能够帮助企业制定更加科学的战略和方针，提升企业竞争力。

总之，大数据在财务管理中的应用前景是广阔的，但是也会带来一些挑战。

为了更好地应对这些挑战，我们需要制定相应的对策，比如加强数据隐私保护，提升数据分析能力，推动组织文化转型等措施，从而更好地发挥大数据在财务管理中的作用，为企业的发展带来更多的机遇和优势。

2. 正文2.1 大数据对会计信息质量的影响大数据在财务管理中的应用越来越广泛，其中对会计信息质量的影响也备受关注。

大数据技术的应用能够提高会计信息的质量和准确性，进一步增强了财务报表的可靠性和透明度。

大数据技术能够帮助企业实时监控财务数据，及时发现异常情况。

通过数据挖掘和分析，可以更快速地识别潜在的错误或欺诈行为，确保会计信息的准确性和完整性。

大数据还可以帮助企业更好地管理和跟踪资产负债表和利润表等财务数据，提高财务报表的可信度。

大数据在企业财务预测中的应用研究

大数据在企业财务预测中的应用研究一、引言随着信息化和数字化的快速发展，各行各业都在不断探索利用大数据进行业务拓展和管理创新。

企业财务预测作为企业经营管理的重要环节，也开始利用大数据技术进行预测分析，以提高预测准确率和有效性，从而增强企业市场竞争力。

本文将重点介绍大数据在企业财务预测中的应用研究。

二、大数据在财务预测中的意义1. 提高预测准确率传统的财务预测方法主要依赖历史财务数据和一些基本假设条件，这种预测方法对于市场变化等不确定因素无法进行很好的预测，预测准确率受限。

而大数据技术可以利用大数据量的信息和算法模型对市场变化等不确定因素进行预测和模拟，从而提高财务预测准确性。

2. 实现精细化管理大数据技术在财务预测中可以分析不同时间段、不同部门及不同产品的财务数据，实现精细化管理。

通过分析各个产品或部门的表现，企业可以对各个业务进行管理，以发现潜在的问题和机会，进而制定更加有效的计划和预算。

3. 优化财务预算大数据技术可以根据历史数据和市场趋势，更好地进行财务预算的优化。

通过模拟不同的业务场景和计划，企业可以得出更加优化的预算方案，从而提高企业的经营效益。

三、大数据在财务预测中的应用案例1. 预测股票市场走势企业可以利用大数据技术进行股票市场走势的预测。

通过对股票市场的大数据分析，可以分析出股票指数与宏观经济因素之间的关系，为投资者提供更加准确的投资建议。

2. 分析客户行为和支付趋势企业可以利用大数据技术对客户的购买趋势和支付行为进行分析，以更好地预测客户的未来购买行为。

通过大数据技术，企业可以掌握客户的偏好和需求，制定更加有效的营销策略。

3. 预测公司未来利润大数据技术可以帮助企业预测未来的盈利情况。

分析过往的财务数据和行业趋势，利用大数据技术进行预测和模拟，从而得出更加准确的财务预测。

四、大数据在财务预测中的关键技术1. 数据采集和处理技术大数据技术需要依靠数据采集和处理技术进行数据的整合和清洗。

基于大数据技术的行为识别与分析研究

基于大数据技术的行为识别与分析研究随着大数据技术的发展，人们的行为也会产生大量的数据。

借助大数据技术，我们可以对这些数据进行行为识别与分析，从而深入了解用户的需求和行为习惯，为企业的营销和产品研发提供依据。

一、行为识别技术行为识别主要指对用户在设备上的行为进行识别和记录。

与传统的网站和APP分析不同，行为识别是一种更加全面、深入的数据分析方法。

它不仅可以搜集用户使用产品的时间、地点、设备等基本信息，还可以搜集用户在使用产品时的行为轨迹、点击路径等详细信息，从而描绘用户的行为模式和行为习惯。

行为识别有许多技术手段和工具，其中包括传感器、GPS、Wi-Fi、蓝牙和摄像头等。

例如，通过Wi-Fi技术，我们可以识别用户在特定地点的出现和离开，从而推断出用户的活动路径。

通过摄像头技术，我们可以识别用户在屏幕前面的姿势和表情，从而推断出用户的情绪状态。

二、数据分析技术行为识别是大数据技术中的一个重要环节，但不是全部。

在行为识别的基础上，我们还需要进行数据分析和挖掘，从而发现隐藏在数据背后的规律和价值。

数据分析技术主要包括数据清洗、数据挖掘和数据可视化等环节。

其中，数据清洗是数据分析的前置环节，主要是通过数据去重、过滤和格式化等方式进行数据清晰，保证数据的质量。

数据挖掘是数据分析的核心环节，主要是通过各种算法和模型，对数据进行深入的挖掘和分析，包括聚类、分类、关联分析等。

通过数据挖掘，我们可以发现用户的习惯和需求，并根据这些数据指导我们的产品研发和营销策略。

数据可视化则是数据分析的展示环节，通过图表、图形和地图等形式，将数据呈现在人们面前，从而更加直观地呈现出数据的价值和意义。

三、行为识别与分析的应用价值行为识别与分析在许多领域都有着广泛的应用价值。

在智能家居领域，通过行为识别和分析，用户的需求和行为习惯会被自动识别，从而实现智能家具的自动控制和智能化管理。

例如，通过行为识别，我们可以推断出用户离开房间的时间和地点，从而指导家居设备的自动开关。

会计信息化对建筑施工企业财务管理的影响研究

会计信息化对建筑施工企业财务管理的影响研究摘要：在建筑施工领域，会计信息化对财务管理的影响已经逐渐显现。

通过引入财务管理软件、大数据分析和人工智能等信息技术手段，建筑施工企业可以更加便捷地进行财务数据的收集、处理和分析，提高财务决策的科学性和准确性。

基于此，以下对会计信息化对建筑施工企业财务管理的影响进行了探讨，以供参考。

关键词：会计信息化；建筑施工企业；财务管理；影响研究引言会计信息化对建筑施工企业财务管理的影响是当前信息技术快速发展背景下的重要研究课题。

随着信息技术的广泛应用和信息化水平的不断提升，建筑施工企业在财务管理中逐渐采用数字化、网络化和智能化的方式进行数据处理和决策支持。

会计信息化的实施不仅可以提高财务信息的准确性和及时性，还可以提高企业财务管理的效率和精细化程度。

因此，研究会计信息化对建筑施工企业财务管理的影响具有重要理论和实践意义。

1会计信息化对建筑施工企业财务管理的重要性随着科技的不断发展和进步，会计信息化已经成为建筑施工企业适应市场竞争和实现可持续发展的关键因素之一。

会计信息化提供了高效准确的数据处理和报告能力，使得建筑施工企业能够更好地监控和管理财务活动。

通过采用先进的会计软件和系统，企业可以及时记录和分析各类财务数据，包括收入、支出、利润等重要指标。

这不仅简化了数据录入和处理过程，还大大提高了数据的准确性和可靠性，有效消除了人为错误和漏洞可能带来的风险。

会计信息化为建筑施工企业的决策提供了强有力的支持。

通过准确收集和整理财务数据，企业能够深入分析和评估企业运营状况，识别潜在的风险和机遇，为制定战略规划和决策提供有力的依据。

会计信息化还能够提供实时的财务报表和预测模型，帮助企业及时发现和解决财务问题，确保经营活动的稳定性和可持续性。

会计信息化有助于加强企业内部控制和风险管理。

通过建立完善的会计信息系统，企业能够实施更加严格的财务核算和监督机制，有效防范内部失误和欺诈行为。

大数据在财务风险识别与管控中的应用探析

大数据在财务风险识别与管控中的应用探析摘要：在当前科学技术高速发展背景下，以大数据为代表的现代高新技术逐渐得到各领域广泛认可与应用，其直接带动各领域生产方式以及管理模式革新。

而财务风险控制作为企业经营管理重要工作内容，其直接关系到企业发展稳定性以及可持续性。

基于此，本文研究中企业开展风险识别与管控工作的必要性进行阐述，并在此基础上提出基于大数据的财务风险管控路径，希望对相关企业提供参考依据。

关键词：大数据；财务风险；识别引言：现阶段我国已经发展进入至大数据时代中，大数据技术得到广泛应用，其在带动各领域生产模式变革以及生产效率提升同时，也为企业财务管理工作带来新的挑战，要求企业方面明确当前时代特征以及发展趋向，积极合理利用新兴技术手段对自身财务风险识别以及管控体系进行优化改进，寻找行之有效的新型管理方法，充分落实提升企业财务管理水平目标，并带动企业可持续发展目标实现。

一、企业进行财务风险识别与管控的必要性从企业经营发展实际角度分析，风险识别与控制是企业财务管理工作的重要环节，其可以有效促使企业决策行为廉政化、民主化以及科学化，进而最大限度地避免因决策者主观因素导致企业财务风险发生，同时还可以降低企业中各种不良行为发生概率，推动企业健康可持续发展。

由此，构建完善财务风险识别以及控制体系对提升企业权利控制力度，提升企业决策科学性具有重要意义[1]。

同时，构建完善风险识别与管理体系在提升企业财务规范化方面具有重要价值作用。

现阶段，我国企业财务管理工作中不规范问题依然存在，其可能会导致企业经济损失，甚至出现资金链断裂等不利情况，进而导致陷入破产危机。

这就要求企业积极加强管控体系建设力度，推动自身财务管理趋向制度化、规范化方向发展，约束企业中财务违法违规行为，带动企业健康发展。

除此以外，有效开展财务风险识别以及管控工作还可以提升企业财务效能。

虽然在相关法律要求下，我国多数企业已经将财务管理视为重要内容并逐渐趋向常态化发展，但是就实际角度分析，仍存在一定数量企业尚未认识到财务管理重要形，实际管理效能低下，对自身发展以及市场形势变化敏感性不足，其因财务风险导致经营失败的几率也大幅提升。