大数据时代财务管理面临的机遇与挑战

大数据时代财务管理面临的机遇与挑战摘要这是一个信息爆炸的时代，也是一个被数字淹没的世界。

在财务领域最终能崛起的企业，必然是对数据最敏感的机构，也是最善于从大数据里嗅到时代发展机遇和未来趋势的领袖。

纵然所有企业对此趋之若鹜，然而真正能够从财务大数据中掘金的企业却寥若星辰。

如何挖掘蕴藏在数据背后的宝贵信息，从而让财务数据开口“说话”，为企业管理者经营决策提供科学依据，是当下很多企业面对财务大数据需要进行攻坚的难题。

关键词管理；财务；大数据一、引言（一）选题背景在财务工作的改革中，对财务的影响最大的是科技进步。

大数据时代的到来，更是使财务管理的发展的到一个前所未有的机遇。

财务人员可以利用大数据的优势，更精确快速及时地处理财务数据，方便管理人员实行有效的管理。

（二）文献综述大数据时代的到来，让财务管理工作的理念和模式发生了各种颠覆性的变化，对于传统的财务工作领域来说，财务管理继续发展是越来越难，财务管理更多的是开始向销售、研发、人力资源等相关的领域延伸和渗透;就财务管理的模式来说，公司财务的定位与任务应该主要偏向任何与公司业务有关联的数据的收集、处理与分析。

鉴于传统的财务管理和大数据时代下的财务管理的显而易见的不同点，我们称大数据时代的财务管理为“大财务”。

企业的管理将会因大财务的出现而影响巨大，这种影响横跨战术层面和战略层面。

首先，管理会计的面貌将会焕然一新。

基于大型金融公司的数据，全面预算管理，资金的集中管理，内部控制可以更高效，平稳运行与发展。

这让管理会计有能力超越财务会计的约束，在企业决策与管理中饰演更加重要的角色，进而促使企业价值增值。

然后，金融企业管理的视角和洞察力显著增强，企业管理智慧突出明显。

大财务由于大数据的技术支持，可以在企业决策时用数据挖掘技术掌握很多有用的信息，这些信息将帮助企业降低常见的错误，有利于企业降低系统性风险，能够让企业对未来的发展进行更加准确的预测。

在企业执行方面，使用大数据技术能够利用定量的方法对不同方案和流程的成本和收益进行分析对比，进而完成企业价值最大化的方案筛选。

此外，大数据让财务人员能够尽早察觉到反常情况，这样企业就能提早采取相应的措施，降低可能的损失或者对潜在的风险零承受。

所有这些使得企业管理更有远见卓识。

第三，信息不对称问题相应的变得少的多，效益越来越可观，同时股东对公司管理层约束力增强。

企业集团等大型企业在享受规模经济优势的同时，经常遭受到信息不对称问题的折磨，信息不对称问题导致三方面的后果：一是道德风险;二是逆向选择;三是股东不能监视好管理层的行为和活动，一些国有企业里面也存在这些问题，而且更为严重。

大数据让数据分布的更加均匀，由于大数据的支持，网络监督和来自民营企业的监督掌握大量数据，他们将给予国有资本管理机构足够的压力，这种压力，会跟着我们国家一步一步搭建起来的，更科学合理的，国有资本管理体制，传导到各国有企业管理层，从而激励他们，让他们更加勤奋地去工作，防止他们为了私欲而作出损害出资人利益的行为和活动。

因此，大财务的影响和巨大价值对企业集团是不言而喻的。

第四，大财务之核心？智慧驱动创新。

在创新中潜在的机会——价值增长，财务的本质是使用大的数据获取技术。

创新的内容很宽广的，包括理念、模式、服务、技术各个层面，创新并不一定可以产生价值回报，那些符合消费者需要的，符合成本约束的创新才是有意义的。

传统企业管理的所用模式是经验主义，大数据时代背景下，管理创新更加智能和精确。

第五，对企业财务战略决策的决定性作用。

大财务大大拓展了财务管理的领域与深度，大财务将会掌控企业所处的行业背景、竞争能力估计、难以看见的资产评估、产品的价值分析以及自身财务状况这些方方面面的内容，不止是以上所说的企业自身掌控的资源，还包括外部的环境和企业目标的数据，我们说大财务应该是知己知彼的。

要实现这种“知己”和“知彼”，CFO等高级管理人员参与决策的实践是不可或缺的。

因此，是否由大财务主导直接决定战略是否正确，战略是否正确直接决定企业经营的成败。

从这个意义来分析，站在大数据时代背景下，和同作为核心技术的网络技术在互联网时代一样，大财务势必会变成企业集团的核心资源和企业集团的核心竞争力。

二、什么是大数据大数据不只是指数据量庞大，它是互联网技术发展到今天的产物，由于各种移动终端的普及，各种智能产品（如智能家电、智能办公产品的普及），软件信息的快速更新，消费者消费速度的加快，产生了前所未有的庞大信息量，因为以往的数据分析工具和手段无法处理之，而产生了适应于大数据的大数据技术。

所以，大数据不仅指资料的庞大，也指处理这些巨量资料的技术。

三、大数据的要求“大数据的使用要求我们必须摒弃孤立工作的理念，更多地进行跨部门合作。

数据以及更为重要的数据分析结果必须进行分享，从而促使公司制定明智的、有依据的决策，掌控未来风险。

”Lawson博士继续指出。

Trax Technology Solutions公司首席财务官Nina Tan表示：“数据资产的估值仍然处于摸索阶段，财会行业之前已经研究出了一些估值或审计方法，这是很好的基础指南，但是我们需要开拓思维，跟上科技的发展步伐，并思考作为企业战略合作伙伴的我们应该如何改变和调整，为企业增加价值。

为了实现这一目标，我们必须保持对知识、经验和实践的渴求，虚心、愿意接受新的思想，与时俱进，在壮大企业的过程中发挥一定的作用。

”报告称，会计师既不是软件工程师也不是数据科学家，但未来他们可能会兼具这两种角色。

未来在决定用于“数据虚拟化”和公司信息指示板的财务内容，以及非财务数据应该如何与财务数据进行组合方面，会计师将发挥作用。

ACCA未来研究主管Fay Chua表示：“大数据会让许多财会专业人士都意识到变革的重要性。

未来，传统的首席财务官、首席技术官和首席信息官角色界线将变得模糊，职位将变得更具战略性和前瞻性。

他们接受这场变革的速度将对企业能否充分利用大数据所提供的潜力产生巨大影响。

”四、如何建立大数据分析能力想要在大数据竞争中处于领先地位，三个步骤不可或缺：设定目标、建立分析能力以及围绕大数据策略组织企业架构以实现价值最大化。

而高质量的数据、先进的工具、精通数据的员工以及支持分析决策的流程和激励机制是建立大数据分析能力的四大关键。

数据任何一个企业都首先需要制定一个数据收集和整理的策略规划，这一规划必须明确定义如何利用大数据为企业的整体发展战略创造价值。

在本次的访谈中我们发现，约有56%的企业缺乏合适的系统来收集其发展所需的数据，约有66%的企业则未以有效的形式存储其所收集的数据。

好的数据政策明确定义了“什么是有用的数据”以及“如何从数据看我们的业务”。

这些基本定义是一个企业如何建立自己的数据分析能力并将自己与竞争对手区隔开来的第一步。

“什么是有用的数据”是所有数据政策的出发点和基础。

举例而言，收集所有来自公司网站、客服电话、电子邮件以及聊天室的客户询问可以帮助公司了解客户反馈的最新动向;但那些关于已经被快速处理完毕的询问的具体记录能够带来的价值就非常有限了。

工具先进的分析技术和大数据工具的进步如此之快，他们正以前所未有的方式帮助公司获取新的统计角度和结果。

Hadoop、HPCC和NoSQL等工具和平台迅速崛起带来了全新的分析视角和机会;基于成熟的分析、视觉化以及数据管理的全新生态系统也以日新月异的速度改变着企业的分析能力。

如今，可提供这类工具的供应商不胜枚举，开放资源的开发商数量更是不计其数。

不过，令人感到些许意外的是，在我们的访谈中，仅有38%的企业表示他们曾使用过这些工具。

人员在我们的调查中，有56%的高管人员表示他们的企业缺乏分析数据并从数据中发现机遇的慧眼。

大多数人则认为他们无法准确地判断那些从数据分析得出的林林总总的结论是否的确与公司的业务密切相关，亦难以对这些纷繁芜杂的结论进行优先排序。

成功的团队往往可以融合数据、技术和业务等各方面的人才来构建这一能力。

以乐队为类比：团队的成员必须各自拥有不同的技能，但这些技能又有一些交叉重叠，同时他们非常了解互相之间如何进行有效和高效的沟通和协作。

成功的大数据分析团队亦如此，我们需要：数据科学家，提供有关统计、相关性和质量等的专业技能商业分析师，从商业的角度出发,甄别数据科学家从纯粹数据分析角度发现的异常数据以及一般性规律，发掘出其中与公司业务发展紧密相关的数据和规律并根据重要性进行排序技术专家，帮助提供收集、整理和处理数据所需的硬件和软件解决方案。

决心顶尖的企业将大数据分析的理念植入到组织当中，明确定义希望通过大数据达成的目标并运用数据推动决策。

CEO和高层领导团队将枯燥抽象的数据分析与实际的公司经营绩效提升的紧密关系展示给企业的每一位员工：不论是通过改进现有的产品和服务、优化内部流程、构建新产品和服务或是转变商业模式等等。

表现优异的公司无一例外地围绕数据构建组织并恪守数据驱动型决策的承诺。

五、大数据背景下财务数据处理的变革财务数据作为企业的核心，反映和支持着企业资本和交易的正常运转，我们对财务数据的处理与财务讯息的充分发掘后，就可以有效率的改进财务管理的运作方式，压缩企业资金运作成本，为企业带来不错的，客观的利润。

企业的财务数据是最基本的，企业资源最丰富的积累，整理和分析的基础上能给企业带来价值增值。

(一)财务数据处理的发展历程企业经营活动过程中，会计数据是各项经济活动系统记录。

会计数据的处理技术就是指对会计的数据进行加工整理分析的技术。

会计数据处理技术发展包括五个阶段：1.会计数据手工处理阶段，2.会计数据机械处理阶段，3.会计数据电子计算机处理阶段。

4.会计数据网络化处理阶段。

5.大数据时代会计数据处理阶段。

(二)大数据时代的财务数据处理在信息技术发展的同时，移动互联网技术、电脑技术也协同发展，会计采集和处理的信息量和信息结构会更加复杂。

这些数据除具有大数据的4个“V”的一般特征外，还具有的特征包括无形性与粘性：1.数据规模大(Volume)。

2.数据种类多(Variety)。

物联网环境下的数据不但包含数字登结构化数据，还有语音、图片等这样非结构化的数据。

因为这些数据和业务事件的关相关性，进而使结构化数据和非结构化数据更复杂，更不容易处理。

3.及时性(Velocity)。

物联网下时间对数据处理的要求很高，因为物联网下物和人的行为要求要在非常短的时间内完成，所以物联网下数据的产生与数据的处理都具有及时性。

4.价值密度低(value)。

企业的会计数据会不断产生，然而具有实际应用价值的数据仅仅只是一系列数据中的一个片段或一个部分。

拿视讯来说，连续检测过程中，能够使用的数据可能只有一两秒钟。

5.会计数据的无形性与粘性。

非介质的数量信息是当前物联网上企业采集、传输、处理的数字信息主要信息。