完善现行财务分析的对策探析范文

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[摘要]互联网、云计算、传感技术等新技术的产生与应用，使得急剧增加的碎片化数据在特定情况下成为财务主数据，信息化、数字化、综合化已然成为企业发展的新方向。基于大数据概述，分析我国财务分析的现状和大数据时代与财务分析的相关性，结合我国财务分析存在的信息安全，以及数据信息成本和财务信息专业化处理的问题。企业应该构建财务分析的风险把控体系，提高财务分析人才素质，建设更加智能的财务分析体系以及制定全面细致的会计网络安全管理办法，从而完善我国财务分析。

[关键词]大数据；财务分析；风险把控

一、大数据概述

大数据(bigdata)，是基于云计算技术，将结构复杂、数量庞大、类型众多的数据构成的数据集合，并通过数据的集成共享、交叉复用，变成智力资源和将知识服务化的用途。相比于传统的数据处理方式，大数据具有诸多显著优点，比如规模大、来源广、体现事物之间的关联性更清晰，预测未来的事物更精准。阿尔文•托夫勒(美国著名未来学家)最早于20世纪80年代，大数据被热情地宣扬为“第三次浪潮的华彩乐章”。近日，马云在第四届世界互联网大会开幕式上更是放言“数据可以让机器像人一样地运转，这是人类第一次创造的可以持续使用的资源，而且越用就会越有价值”。大数据具有数据集合类型多、应用价值高、容量大、存取速度快的特征，通过对来源相对分散、数据存量巨大、格式丰富多样的数据进行深度加工及科学分析，可以挖掘出新的知识、提升新的技术能力、创造新的产业价值。大数据在出现巨大的技术挑战的同时，也带来巨大的技术革新与商业机会。基于大数据所隐含的巨大的深度价值，必将对未来的经济与科技发展带来深远变革，美国政府甚至预言大数据是“未来的新石油”。维克托•迈尔-舍恩伯格(大数据时代预言家)指出大数据具有划时代的伟大意义，大数据的研究和分析应用具有深刻而重大的价值。大数据将对我们的工作、生活、思维方式和商业模式带来巨大的变革，对我们的科技、经济、政治和社会等各个层面产生深远影响。

二、大数据时代面临的财务分析困境

虽然财务分析的理论与实务具有一个世纪的发展历史，现在的财务分析早已经不局限于投资分析与信贷分析的早期领域，已经在全面的经营分析、筹资分析、投资分析，同时涉及企业股价、资本市场、绩效评价等领域进行广泛的运用。如今，世界经济和社会随着云计算、云存储的出现，以及新兴网络业务、移动互联网的发展，都发生了深刻的变化。在大数据时代的背景下，人们的工作和生活方式出现全新的思路和方法，数据分析也完全基于大数据的特点，数据分析的方法和技术不断改进，使之吻合新的数据分析思维，使财务分析的发展与时俱进。通过探讨大数据与财务分析的相关性，从而为财务分析在大数据时代背景下的发展提供了思考前沿与研究方向。

(一)大数据与财务分析的关系

大数据对财务分析产生深刻的转变。大数据强调从“因果性思维”转化到“相关性思维”。大样本数据及相关性思维，相比于小样本及因果性思维，优势在于能将海量的碎片化的信息进行整理，使获取的结论更加精准，将数据融合成强大的财务数据。由于受到技术水平和经济发展的时代因素的影响，以定量的货币数据作为传统财务分析的基础。随着大数据时代的来临，财务分析的发展模式产生深刻改变，它依靠提取海量的碎片化信息数据，同时兼顾货币基础数据进行分析。从企业的应用价值角度来看，以因果关系、定量基础货币数据为准的财务分析体系，无法全面体现企业的价值；而以间接的相关性关系，海量的碎片化信息数据为准的财务分析体系，能更好地体现企业潜在的未来价值。

(二)大数据与财务分析的不适现状

传统财务分析依靠基础数据查询及加工汇总，形成全面的财务分析报告。然而传统的方式与现代企业对于经营和管理等方面的时代要求早已格格不入。一是统计口径不一，极易存在填报误差。企业各管理部门出于各自管理目的，财务报送的数据要求不一致；加之财务指标计算的零散和复杂，使得无法从单一的接口获得完整可靠数据。传统的数据查询与分析体系运行效率缓慢且消耗大量资源，从财务分析的效率低下。从指标体系的完整性角度来看，对归口部门的考核是建立企业财务指标体系的重要目的之一，企业管理者希望通过简单数据查询来发现财务指标难以实现。另外企业财务分析采用清单报表为主的形式，呈现的财务信息单薄，而使财务部门难以应付新的不断出现的需求。

(三)大数据环境下我国财务分析存在的问题

1.信息安全大数据时代下，面临的最大问题就是信息安全。大数据赖以生存的网络信息本身就有很多不易克服的安全问题，数据信息的安全有一定的威胁性。再加上各个企业间的竞争相当激烈，部分居心不良的企业可能会做出一些违法行为，而企业的机密泄露或遭到窃取，将会对企业造成极大的打击和经济损失。数据的安全问题是当前的重点，加强对数据信息的防护，才能保证企业安全发展。大数据信息的储存和提取安全在技术上进行强化，财务数据安全管理的意识持续提升，信息的安全性在分析过程中要特别注意。2.数据信息成本大数据的信息获取也会产生成本，不管是企业本身或者其他个人提取这些数据信息，都会提高企业的成本。如果企业忽略了效益，过分重视提取信息，企业的财务同样会出现一定的风险。一部分企业需要考虑的主要问题是获取数据信息，比如维护一个微信公众号，需要企业分担一部分技术人员进行处理，大数据信息的甄别也有一定的成本，确保提取的信息真实性也会存在成本问题。3.财务信息专业化处理大数据时代的财务分析通常是使用大数据完成的，财务分析人员不仅要了解企业的数据和财务信息，还要甄别数据信息。在大数据时代的背景下，单纯根据财务报表进行数据分析的传统的财务分析手段已经无法适应时代要求。对财务人员的工作能力和专业能力的要求进一步提高，比如，主要运用ERP等财务软件进行分析，财务人员不仅要对数据进行分析，还要对财务信息、管理信息和市场环境状况进行分析，这对财务分析人员的要求较高。当前很多企业缺乏专业财务分析人员，导致大数据财务分析工作质量较低。

三、大数据环境下完善我国财务分析的对策

(一)构建财务分析的风险把控系统

1.制定大数据构建战略企业依据自己的所制定的财务发展战略，构建合适的财务分析体系。在大数据时代下，依靠技术手段，对海量财务信息进行数据加工和处理，构建系统性财务分析体系。企业可根据自身业务发展的实际需要，进行整体财务分析体系的构建，或是专门针对某一个财务分析环节单独进行构建。2.把控风险风险控制是构建财务分析系统的重要方面，风险控制不当极易造成投资和精力的巨大损失。项目前期需进行必要的认知培训以及后续的持续充电，以解决项目初期面临的专业人才和团队成员技能缺乏，建立分析逻辑和技术复杂性的难题。要充分兼顾在项目构建的过程中，项目整体运行的稳定性、可靠性受新技术运用的影响程度；同时严格把关信息采集质量，避免系统负担过重。

(二)提高财务分析人才素质

大数据为财务人员由单纯的“数豆者”，向全面的综合管理者转型创造了技术条件。财管人员应该将专业技能与信息化技术和工具紧密结合,助力企业的财务分析工作。在不久的未来，财务大数据的分析技术和处理能力，会凸显出越来越重要的作用。财务人员借助大数据，实现科学决策分析、信用管理、风险管理、作业成本管理等综合全面的管理领域。

(三)建设更加智能的财务分析体系

大数据可以实现对企业的财务、业务、人事和市场等方面的海量数据进行深度挖掘和分析，并从中快速查询并筛选出真正有价值的财务指标。采用先进的多维分析技术,整合海量基础数据源，生成高度综合化的财务分析结论。借助智能化的财务分析系统实现财务管理向经营管理转型。

(四)制定全面细致的会计

网络安全管理办法大数据是一把双刃剑，要充分而清醒地认识大数据所蕴含的风险。最大的危害莫过于数据采集的错误以及大数据失窃。在开放的互联网环境中采集整理大数据时会将自己暴露。在网络传递过程中，竞争对手有可能非法截取并恶意篡改属于企业商业机密的财务数据，同时大数据分析的真实性和安全性也会因为病毒影响的而失去价值。全面细致、行之有效的网络管理制度必须建立，保证数据的安全措施必须到位。

[参考文献]

[1][美]托夫勒著，黄明坚译.第三次浪潮[M].中信出版社，2006-06-01.

[2]国务院.促进大数据发展行动纲要(国发〔2015〕50号)[Z].2015-08-31.

[3][英]维克托•迈尔•舍恩伯格，周涛译.大数据时代[M].杭州：浙江人民出版社，2012-12.

[4]胡萍.财务分析在企业管理中的应用研究[J].财经界，2012(6):187-188.

[5]中国社会科学网.五中全会大数据战略上升为国家战略[EB/OL].

作者：程丽琼 单位：自贡电大直属部