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【關鍵詞】財務轉型；大數據；智能財務分析

一、大數據時代下的財務分析

在大數據時代，財務分析可以定位為綜合財務分析，它主要是依據一系列的大數據資料（財務與業務資料），采用專門的方法和技術，對企業經營活動進行分析和評價的一種重要工具。財務分析能為企業管理者提供數據分析和指導意見，同時分析盈利點和風險點及企業管理存在的問題，幫助管理層作出科學決策，提升企業創造價值的能力。財務分析的作用體現在：（1）反饋與評價經營結果。財務分析最主要的職能就是對企業某段時期內的經營結果進行綜合反饋與評價，并與預算進行對比，可作為考核依據，找出過去經營管理中的問題與不足，為企業下一步的工作指明方向。這是財務分析比較傳統的職能，在后續很長時間內這個職能也是相對比較重要的。（2）動態決策的數據支持。經濟越發展，競爭越激烈，企業的經營風險也越大。財務分析總結過去，著眼未來，幫助企業動態經營決策提供數據支持，從而做到精準預測商機和危機。（3）總結運營發展規律。在企業經營發展中的資金運用、資源配置、成本水平、市場份額、業務完成情況及盈利水平等都可以由歷史數據分析出基本的運營規律。了解運營規律對于企業在競爭中的準確定位、提升管理效率、保障企業順利發展有著極大的推動作用。（4）提供全面財務預算參考依據。全面財務預算在企業戰略規劃中的重要作用不言而喻，而財務預算制定時的很多數據與依據都來自于財務分析。財務分析能為財務預算做好未來的資源配置起到很好的指引，同時也可以為企業預算中的風險預警提供參考，財務分析是財務預算的基石。（5）財務分析幫助挖掘大數據價值。企業所有信息最終都會以各種數據加以呈現，數據的價值是無法估量的。大數據是企業業務的集成，數據蘊藏著企業未來的價值。大數據的變革對財務分析的影響是深刻的。智能財務分析是大數據高效利用的利器，大數據時代下的財務分析體系只有重新構建，實現業財融合的智能化分析，才能提供高效、精準的企業財務分析，幫助提升企業價值創造的效率與速度。

二、大數據時代財務分析存在的主要問題

（一）財務分析技術相對落后

目前財務分析主要還是運用Excel辦公軟件進行分析，沒有更好的財務分析技術與手段，不能快速處理海量的數據，不能實現大數據時代的交互性與實時性分析，分析技術相對落后，無法滿足大數據時代對智能財務分析的要求。事實上財務報表數據只是大數據里面很小的一部分，財務數據是對業務數據進行高度概括之后形成的二手數據。這些財務數據有很明顯的邏輯規律，而大量的業務數據瑣碎而沒有明顯的規律，這對財務分析技術提出了更高的要求，需要先進信息技術介入幫助財務分析技術實現突破。

（二）財務分析思維存在局限

目前財務分析思維還停留在傳統會計賬務的基本思維上，絕大多數人都認為財務分析就是對財務數據的分析，因此比較關注預算對比以及考慮事后審計，如每筆賬務的原因及去向等。但伴隨著財務工作的轉型，財務觸角必須深入到企業的每一個價值創造環節，將會更多地介入到企業價值管理的全過程，財務分析應該理解為企業價值管理工作的效果分析。所以財務分析思維不能只局限于會計信息，而應該從企業全局出發，獲取企業全面的相關數據，同時還應該關注數據之間的相關性，否則將無法滿足大數據時代管理的需要。

（三）財務分析數據質量不高

財務分析的基礎是數據，但目前數據來源相對單一，基本上是財務部門會計核算的數據，未能搜集業務部門的數據，數據之間也缺乏關聯性。由于是人工進行財務數據分析，所以數據加工時間長，無法實現自動化實時分析，導致輸出數據信息的數量與質量都不高，滿足不了大數據時代對數據分析的要求。

（四）財務分析與業務分析關聯度不高

目前財務分析只關注財務報表的定量數據，不能充分與經營業務分析相結合。財務與業務聯系不緊密，財務分析只有內部數據，缺乏必要的外部數據，不能關注外部市場環境的變化，沒有做深入的行業分析，也不能深入到整個產業鏈中做分析。

（五）財務分析過程中缺乏多維度

企業經濟活動涉及多種維度，從產品維度來看，企業生產的產品有很多種，有的產品相互之間可能沒有關聯，有的產品之間關聯度可能很高，同一產品不同生產階段情況也可能不一樣；從供應商維度來看，渠道供應調整都是有前兆的，加強溝通與分析可以預判后端銷售產品線的許多問題；從客戶維度來看，分析客戶消費偏好數據可以充分挖掘產品的市場潛力和前景；從地區維度來看，不同地區產品消費習慣和偏好也會有側重。目前財務分析一般能做到對單一維度的產品、供應商、客戶或地區進行分析，還不能做到不同地區下的產品分析的多維度、關聯性分析。

三、財務轉型對財務分析提出的新挑戰

（一）財務分析智能化

大數據時代的海量數據加工與處理的工作量是人工難以及時完成的，即便人工勉強完成，但數據的時效性也喪失了，大數據所蘊含的巨大商業價值可能因此而變得沒有價值。因此財務分析只有充分利用大數據技術，實現海量數據的智能化、流程化分析，才能幫助提升企業管理效率。

（二）綜合財務分析

大數據時代財務分析不僅僅是財務數據的分析，而應能夠對財務信息、管理信息和市場信息等進行綜合性分析。利用先進技術對接不同的信息系統，獲取內外部不同的數據，合理處理量化的和非量化的數據，設計不同的財務、業務指標，提高基礎數據的質量與準確性，以實現業務與財務之間的聯動分析，幫助企業及時、準確地發現商機。

（三）精細化管理會計

技術改變生活，技術同樣改變管理。信息化時代最主要的特征就是精細化與個性化。大數據技術是精細化管理的重要手段，財務分析可以借助新技術實現實時的、個性化管理定制的分析。綜合財務分析要求能把分析觸角延伸到企業的每一個細節，為精細化管理會計發揮更大作用提供支撐。

四、適應財務轉型構建智能財務分析的對策

（一）構建智能財務分析體系

財務分析在企業管理中有著極為重要的作用，大數據時代財務轉型背景下構建智能財務分析體系可以為企業可持續發展提供足夠的動力。智能財務分析借助于人工智能技術按照一定的業務邏輯實現對海量結構化和非結構化數據的采集、查詢、計算與分析，并按設定的模板自動生成分析報告，如預算執行報告、部門運行報告等。1.以經營為導向。智能財務分析體系設計時要充分考慮企業自身經營特點，以經營為導向，理清業務的基本邏輯以及與財務的關系，可以使用不同的分析方法與手段，同時實現內部數據與外部市場、行業、政策等必要數據的對接。2.全過程分析。智能財務分析可以實現全過程分析。事前，智能分析系統按照固定的流程、標準及方法對數據進行處理，并模擬設置不同條件下的變量值，最終輸出事前預測的目標值。事中，智能分析系統會隨時關注指標執行情況，一旦有變化，及時發出預警，有效糾正偏差。事后，與事前預測進行對比差異分析，探討原因，找出主要因素，并制定出有針對性的解決方案。財務分析利用大數據的先天優勢，實現了全過程分析，使得企業經營各個環節都得到有效管控，形成了貫穿整個企業價值鏈的閉環式智能分析體系，這極大地提升了財務分析的價值。3.財務與非財務指標相結合。建立科學的財務分析體系，一是要繼續完善財務指標，深入分析指標變化的原因及影響因素，以便更好地揭示企業經營規律。二是要充分開發非財務指標，比如技術人才儲備、技術研發創新、新技術運用、消費者滿意度等。三是財務與非財務指標相結合使用，從而解決企業產品薄利卻無法多銷、產品政策沒變而銷量一直下滑等情況。只有結合非財務指標的分析，才會使財務分析更加完善與立體。4.體現交互與變化。企業經營是一個動態的過程，智能財務分析可以緊密結合企業經營活動，將財務分析結果及時運用到企業經營中去，又能從經營數據中及時感知經營的變化，并對變化有所體現，真正實現了人機交互。比如企業并購后，財務分析要能及時調整，使數據在經營有變化時還具有可比性。5.創新財務分析方法。智能財務分析支持結構化與非結構化數據分析，實現了業財融合，傳統的財務分析方法遠遠不能滿足分析的需要，財務人員要敢于嘗試新的方法運用于財務分析，比如標準成本法、質量管理、資源會計、環境會計等方法。

（二）建設融合數據平臺

1.業財數據集成與共享。數據是財務分析的基礎與保證，實現智能財務分析的前提是借助大數據技術建立財務與業務數據融合共享的平臺，打破目前數據框架，全面整合企業所需數據。業財數據實現融合共享才能意味著財務與業務的溝通與傳遞成為日常，也方便業務前端及時生成所需的業務分析。財務全面深入業務，確保各環節數據信息有效共享，才能實現跨部門的綜合財務分析。2.業財數據同步。智能財務分析要建立適合自己企業特點的分析模型，在業財數據實現集成共享后，能實現業務數據與財務數據的雙向傳遞與同步更新，而不是像傳統分析模式那樣，數據只是單方向傳遞到財務部門。經營決策需要數據支撐，同時業務部門執行結果也表現為數據。只有業財數據做到同步無縫對接，智能財務分析才能真正為企業生產經營服務。3.加大業財指標關聯度。業務是企業核心，財務分析是幫助業務提升的，所以財務必須深入理解業務，與業務部門深入溝通，基于業務流程與價值鏈環節，確保關鍵節點所設置的指標能體現與業務有較大關聯度。如果業務發生調整要及時根據需要重新考慮設置新的關聯指標。關聯度高的指標才可以幫助業務管理找出薄弱環節，促進業務提升。4.結合業績考核。企業管理的一項重要內容就是業績考核，財務預算是標桿，財務分析可以幫助明確業績考核的合理性及存在的不可控性。有時業績不理想并不是員工不努力，也不是預算不合理，而是由于市場變化或其他原因造成的，財務要綜合分析出原因，并給出一定的參考意見，這樣才能為后續的價值創造貢獻力量。

（三）強化大數據庫建設與應用

智能財務分析有一套標準化、流程化的分析工具和模型，要想強化大數據分析應用，首先就是處理好數據與企業經營活動的關系，建立大數據庫。1.非標準化數據。智能財務分析不但要更快更好地處理好財務數據和結構化數據，而且要能利用新的財務分析工具和技術，對非財務數據加以反饋，以及對非結構化數據能從多維度加以體現，以解決標準化數據存在的局限性。2.內外部數據對接。智能化財務分析平臺不僅能對接不同部門，實現數據共享與協同，而且可以與必要的外部數據做好對接，比如產業鏈上下游企業的相關數據、行業數據等，只有獲取了決策所需的充分數據，財務分析才算準備到位。3.數據準確與精確。大數據庫的數據準確性可以理解為兩個方面，一方面是基礎數據的來源要準確，這是確保財務分析質量的前提。另一方面，大數據下的智能化也意味著必然存在人為不可控的因素，也就是說會存在一定的不精確。智能財務分析在強調實時與效率的同時，不能保證絕對的精確。財務分析是面向未來的，所以在基礎數據準確的前提下分析結果也可能不精確，財務人員需要加以仔細判斷。

（四）實行精細化財務分析

精細化管理需要精細化財務分析作好決策支撐。1.流程化管理分析。精細化財務分析下的基礎數據來源于不同的業務部門，業務數據應該滲透到業務流程的每個環節，這樣方便財務分析時按流程環節查找問題，進行提升。2.全方位業務管理分析。精細化財務分析是為業務服務的，只有對業務管理進行全方位的分析才能把精細化管理的觸角延到企業的供應商和客戶。比如每一筆應收賬款、每一批商品、每一筆付款等具體的數據都有責任人，并定時給出自己的分析，然后相關部門按業務性質統一匯總。3.崗位化成本管理分析。成本管理對于每個企業來說都是至關重要的，成本是由各個崗位產生的，精細化管理下有必要對成本進行崗位化的精細分析，每一崗位成本都要落實到相應崗位的具體人員。比如訂貨成本是否合理，要由具體的采購、生產和銷售崗位共同負責。在智能財務分析體系中，對于成本的核算與分析也是非常及時的，每日都有反饋，細化成本單元，深入業務前端，動態掌握企業成本管理情況。4.項目化管理分析。大數據時代企業的管理更趨向于扁平化，決策管理人員直接面向的就是一線的大數據。那么財務人員以什么樣的邏輯把分析結果呈現在管理人員面前？除了部門、產品，可能更多是的項目，這樣的項目組是依據企業需要隨時進行調整的，更加靈活。

（五）豐富財務分析形式

1.多維度分析。智能化財務分析不僅僅滿足財務分析需要，還可以滿足其他部門從多個維度對企業進行分析。比如業務部門對于客戶、地區、產品等角度分析，或企業外部競爭對手分析；人事部門也可以從入職員工基本信息進行分析等。2.實時分析。智能化財務分析最大的優勢就是體現在借助先進的信息化技術能夠實施實時財務分析。只有做到實時分析才能體現智能化，信息才不是滯后的，這樣才能幫助企業管理層及時應對內外部復雜多變的經營環境。3.個性化分析。智能化財務分析的分析模型應該是方便擴展的，管理人員可以根據決策的需要，靈活地定制一些具有個性化的財務分析模型，方便管理者主動地、多角度地思考與運用數據，這樣才能滿足不同數據使用者的需求。總之，企業的經營管理離不開財務分析，大數據、人工智能時代財務轉型已在進一步深化，對財務分析也提出了更高的要求。只有轉變財務分析思維，利用信息化技術構建智能化財務分析體系，讓大數據發揮應有的價值，財務分析與業務做好同步，做好經營業務分析，才能讓企業在競爭中保持優勢，推動企業可持續發展。

【主要參考文獻】

王中艷.貴州百靈醫藥上市公司財務分析研究［J］.商業會計，2018，（11）.

作者：陸興鳳單位：無錫商業職業技術學院