劉 俊

(山西省財(cái)政稅務(wù)?？茖W(xué)校，山西 太原 030024)

一、大數(shù)據(jù)時(shí)代財(cái)務(wù)分析的特點(diǎn)

(一)數(shù)據(jù)來(lái)源廣泛

傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)分析主要是根據(jù)企業(yè)會(huì)計(jì)人員編制的資產(chǎn)負(fù)債表、利潤(rùn)表及現(xiàn)金流量表等報(bào)表數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)指標(biāo)分析，其數(shù)據(jù)主要來(lái)源于企業(yè)內(nèi)部且為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。隨著信息化的高速發(fā)展與普及，拘泥于企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)來(lái)源的財(cái)務(wù)分析已無(wú)法滿足管理決策的需要，更多的外部數(shù)據(jù)成為企業(yè)財(cái)務(wù)分析的重要來(lái)源，這些數(shù)據(jù)可以是文本、圖片、多媒體影音甚至是瀏覽記錄等。多種多樣的數(shù)據(jù)形態(tài)為企業(yè)財(cái)務(wù)分析提供了更多視角，也更能滿足當(dāng)下變化多端的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)。

(二)定期分析轉(zhuǎn)為實(shí)時(shí)分析

對(duì)于身處互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的企業(yè)來(lái)說(shuō)，信息獲取的速度無(wú)疑是其競(jìng)爭(zhēng)的關(guān)鍵所在。因此，過(guò)去一直遵循定期出報(bào)告的財(cái)務(wù)分析已經(jīng)無(wú)法滿足管理決策的需要，即傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)分析結(jié)果所帶來(lái)的價(jià)值逐漸降低。而大數(shù)據(jù)時(shí)代，隨著云計(jì)算、數(shù)據(jù)挖掘以及數(shù)據(jù)分析技術(shù)的日趨成熟，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)行業(yè)發(fā)展動(dòng)態(tài)，快速獲取相關(guān)財(cái)務(wù)指標(biāo)已非難事。

(三)數(shù)據(jù)間因果性弱化

一直以來(lái)，財(cái)務(wù)分析主要側(cè)重于解決什么原因?qū)е率裁礃咏Y(jié)果的問(wèn)題。例如，財(cái)務(wù)分析中的連環(huán)替代法是從幾個(gè)相互影響目標(biāo)對(duì)象的因素中分別研究每個(gè)因素對(duì)目標(biāo)對(duì)象的影響程度，數(shù)據(jù)之間因果關(guān)系極強(qiáng)，甚至在做精確的財(cái)務(wù)分析之前就可判斷出之間的因果關(guān)系。而隨著智能化時(shí)代的到來(lái)，“打敗你的不是對(duì)手，顛覆你的不是同行”這句話已被越來(lái)越多的真實(shí)案例印證，如康師傅方便面銷量的急劇下降并不是因?yàn)橥袠I(yè)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手，而是由于美團(tuán)外賣、餓了么等外賣平臺(tái)的興起。因此財(cái)務(wù)分析如果還是固步自封，拘泥于過(guò)去的經(jīng)驗(yàn)判斷，那么其分析結(jié)果終將淪為空中樓閣。只有充分利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘，運(yùn)用信息化科技手段對(duì)看似毫無(wú)因果關(guān)系的數(shù)據(jù)進(jìn)行合理分析預(yù)測(cè)，才可能做出真正有價(jià)值的分析結(jié)果。

(四)分析內(nèi)容側(cè)重業(yè)財(cái)融合

隨著財(cái)務(wù)機(jī)器人、財(cái)務(wù)共享中心等技術(shù)的發(fā)展，過(guò)去重復(fù)、機(jī)械化的填制憑證等會(huì)計(jì)工作逐漸被機(jī)器所取代。當(dāng)前，對(duì)財(cái)務(wù)人員的要求越來(lái)越高，財(cái)務(wù)人員不僅要熟練掌握財(cái)務(wù)知識(shí)，更要懂得業(yè)務(wù)知識(shí)，因此財(cái)務(wù)分析要重視業(yè)務(wù)融合，向企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理者提供真正有價(jià)值的分析結(jié)果。大數(shù)據(jù)時(shí)代各種信息化技術(shù)的發(fā)展為財(cái)務(wù)人員及時(shí)獲取有關(guān)業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)指標(biāo)提供了保障，如財(cái)務(wù)人員可以利用客戶瀏覽記錄、購(gòu)買記錄等數(shù)據(jù)痕跡進(jìn)行客戶偏好分析，從而幫助企業(yè)進(jìn)行精準(zhǔn)營(yíng)銷，也可以根據(jù)上下游企業(yè)的賒銷價(jià)格等數(shù)據(jù)結(jié)合同行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)者的相關(guān)數(shù)據(jù)調(diào)整策略方針。

二、大數(shù)據(jù)時(shí)代財(cái)務(wù)分析存在的問(wèn)題

(一)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化難以統(tǒng)一

大數(shù)據(jù)時(shí)代數(shù)據(jù)不僅規(guī)模龐大，類型也多種多樣，不僅包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，也包括非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。傳統(tǒng)財(cái)務(wù)分析數(shù)據(jù)形式主要是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如企業(yè)ERP、財(cái)務(wù)系統(tǒng)，醫(yī)療HIS數(shù)據(jù)庫(kù)，教育一卡通，政府行政審批，其他核心數(shù)據(jù)庫(kù)等，這種結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)計(jì)算機(jī)容易識(shí)別操作。而當(dāng)下由于大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)如圖片、文本、影音等蘊(yùn)含著巨大的商業(yè)分析價(jià)值，因此對(duì)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的處理和挖掘，構(gòu)建統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)來(lái)源是企業(yè)真正實(shí)現(xiàn)數(shù)字化的關(guān)鍵所在。

(二)數(shù)據(jù)難以獲取

大數(shù)據(jù)時(shí)代財(cái)務(wù)分析數(shù)據(jù)來(lái)源渠道廣泛，某些渠道的數(shù)據(jù)可能屬于開(kāi)源的，比較好獲取，但是如果企業(yè)的一些數(shù)據(jù)需要從不開(kāi)放的第三方平臺(tái)獲取，就會(huì)出現(xiàn)數(shù)據(jù)割裂的現(xiàn)象。例如，有些零售企業(yè)可能會(huì)跨平臺(tái)投放產(chǎn)品，而每個(gè)平臺(tái)的結(jié)算支付方式可能會(huì)再用第三方平臺(tái)進(jìn)行跳轉(zhuǎn)結(jié)算，如星巴克可以在支付寶、美團(tuán)、高德地圖、大眾點(diǎn)評(píng)等多個(gè)平臺(tái)進(jìn)行線上下單，這樣整個(gè)流程下來(lái)每個(gè)環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)都存在于獨(dú)立的平臺(tái)上，這無(wú)疑給企業(yè)進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析帶來(lái)數(shù)據(jù)收集的壁壘。

(三)分析技術(shù)需升級(jí)

傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)分析技術(shù)主要依靠Excel等分析工具，而隨著數(shù)據(jù)規(guī)模幾何式的增長(zhǎng)以及數(shù)據(jù)類型的多元化，慣用的財(cái)務(wù)軟件已經(jīng)無(wú)法滿足大數(shù)據(jù)時(shí)代對(duì)數(shù)據(jù)處理的要求，因此一些大企業(yè)已經(jīng)和相關(guān)科技公司合作搭建大數(shù)據(jù)分析處理平臺(tái)。例如，王府井百貨與百分點(diǎn)合作搭建的王府井大數(shù)據(jù)平臺(tái)將用來(lái)分析商品、用戶和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，以打通用戶和后端運(yùn)營(yíng)的關(guān)系，構(gòu)建用戶畫像，分析商品的全渠道經(jīng)營(yíng)狀況。其中，百分點(diǎn)幫助王府井百貨針對(duì)線上用戶的瀏覽和購(gòu)買行為進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，從而形成實(shí)時(shí)的商品個(gè)性化推薦和消息推送。再如，在京滬高鐵的信息化建設(shè)項(xiàng)目中，其關(guān)鍵旅客服務(wù)系統(tǒng)如顯示系統(tǒng)、廣播系統(tǒng)、時(shí)鐘系統(tǒng)、閘機(jī)檢票系統(tǒng)等全部由微軟的SQL Server 企業(yè)版數(shù)據(jù)平臺(tái)支撐。與傳統(tǒng)的信息化架構(gòu)相比，微軟的解決方案所需要的投入更低，管理也更加方便，在實(shí)際運(yùn)營(yíng)中有非常高的效率，并且可以根據(jù)未來(lái)業(yè)務(wù)需求的變化進(jìn)行不斷地?cái)U(kuò)展。此外，高鐵運(yùn)營(yíng)方還可以通過(guò)數(shù)據(jù)分析預(yù)測(cè)業(yè)務(wù)趨勢(shì)，為旅客提供更加個(gè)性化的服務(wù)。

(四)技術(shù)人才的匱乏

信息技術(shù)的迅速發(fā)展給傳統(tǒng)財(cái)務(wù)人員帶來(lái)巨大沖擊，習(xí)慣于過(guò)去重復(fù)化、機(jī)械化操作流程的財(cái)務(wù)人員無(wú)法打破自己的舒適區(qū)去迎接新技術(shù)的發(fā)展。因此，迫于改革的企業(yè)最大的難題就是企業(yè)員工觀念的革新與對(duì)新技術(shù)的掌握。大數(shù)據(jù)時(shí)代的財(cái)務(wù)人員除了需要轉(zhuǎn)變思維方式，還需要掌握大數(shù)據(jù)時(shí)代下財(cái)務(wù)分析技術(shù)如Python、Matlab、Java、SQL等編程語(yǔ)言，而從零開(kāi)始學(xué)習(xí)需要極大的勇氣與魄力。更重要的是，信息化技術(shù)背景下對(duì)復(fù)合人才的要求越來(lái)越多，而我國(guó)高校人才培養(yǎng)以及教師自身知識(shí)的儲(chǔ)備無(wú)法及時(shí)跟上時(shí)代的步伐，進(jìn)而加劇了人才的匱乏。

三、大數(shù)據(jù)時(shí)代財(cái)務(wù)分析的解決措施

(一)運(yùn)用現(xiàn)代智能化數(shù)據(jù)庫(kù)轉(zhuǎn)換技術(shù)

隨著企業(yè)對(duì)大數(shù)據(jù)資源的需求越來(lái)越迫切，相關(guān)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理的信息化技術(shù)也如雨后春筍般蓬勃發(fā)展，企業(yè)可以根據(jù)自身發(fā)展的需要使用合適的數(shù)據(jù)處理手段，如可以利用現(xiàn)代發(fā)展成熟的算法對(duì)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，抓取重復(fù)性高的熱點(diǎn)詞條幫助數(shù)據(jù)分析人員及時(shí)關(guān)注關(guān)鍵領(lǐng)域，進(jìn)一步開(kāi)展數(shù)據(jù)分析做出合理預(yù)測(cè)，運(yùn)用成熟后企業(yè)可以進(jìn)一步搭建大規(guī)模的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換平臺(tái)。這種會(huì)計(jì)大數(shù)據(jù)處理平臺(tái)是基于云計(jì)算而不是傳統(tǒng)的線性計(jì)算方式，不僅可以提高大數(shù)據(jù)處理效率，還能降低成本，助力企業(yè)真正實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)、大價(jià)值。

(二)建立一方數(shù)據(jù)中臺(tái)

對(duì)于有些企業(yè)存在跨平臺(tái)投放，但由于平臺(tái)數(shù)據(jù)不開(kāi)放導(dǎo)致企業(yè)財(cái)務(wù)分析所需要的數(shù)據(jù)獲取不全面，出現(xiàn)數(shù)據(jù)割裂現(xiàn)象，企業(yè)可以通過(guò)建立數(shù)據(jù)中臺(tái)，打通數(shù)據(jù)從源頭到終端的全里程，幫助企業(yè)建立端到端的服務(wù)，真正實(shí)現(xiàn)從業(yè)務(wù)層到財(cái)務(wù)層的融合。建立完整數(shù)據(jù)鏈的一方數(shù)據(jù)中臺(tái)，讓數(shù)據(jù)中臺(tái)為企業(yè)打通業(yè)務(wù)端、客戶端等各個(gè)端口的數(shù)據(jù)，構(gòu)建統(tǒng)一完整的用戶畫像，生成多維度、全方位的財(cái)務(wù)分析視角。

(三)升級(jí)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析技術(shù)

在數(shù)據(jù)采集階段，可以運(yùn)用分布式數(shù)據(jù)采集技術(shù)。例如，很多互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)都有自己的海量數(shù)據(jù)采集工具，多用于系統(tǒng)日志采集，如Hadoop的Chukwa、Cloudera的Flume、Facebook的Scribe等，這些工具均采用分布式架構(gòu)，能滿足每秒數(shù)百M(fèi)B的日志數(shù)據(jù)采集和傳輸需求，也符合大數(shù)據(jù)財(cái)務(wù)分析高頻、大量的特點(diǎn)。在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)階段，云計(jì)算、Web存儲(chǔ)技術(shù)的逐漸成熟為大數(shù)據(jù)時(shí)代海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)提供了便捷，為企業(yè)處理海量數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析提供了數(shù)據(jù)支撐。不同于傳統(tǒng)財(cái)務(wù)分析數(shù)據(jù)主要是基于財(cái)務(wù)報(bào)表所展現(xiàn)的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行定量分析，大數(shù)據(jù)時(shí)代的財(cái)務(wù)分析需要對(duì)所獲取的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘清洗，這種數(shù)據(jù)分析可以使企業(yè)管理者跳出有限的歷史數(shù)據(jù)的桎梏，從更加宏觀、海量的數(shù)據(jù)中探索行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)，把握行業(yè)發(fā)展命脈。

(四)增加財(cái)務(wù)分析人員的大數(shù)據(jù)知識(shí)儲(chǔ)備

企業(yè)管理者應(yīng)重視對(duì)財(cái)務(wù)人員的繼續(xù)教育與后續(xù)培訓(xùn)，面對(duì)現(xiàn)代信息技術(shù)的日新月異，財(cái)務(wù)人員身處時(shí)代發(fā)展的浪潮，應(yīng)不斷完成自身使命的轉(zhuǎn)換。財(cái)務(wù)人員應(yīng)抱有終身學(xué)習(xí)的使命，不斷革新自己的財(cái)務(wù)知識(shí)和財(cái)務(wù)理念，對(duì)新技術(shù)勇敢接納。企業(yè)管理者應(yīng)制訂相應(yīng)員工培養(yǎng)計(jì)劃，及時(shí)學(xué)習(xí)行業(yè)領(lǐng)先企業(yè)的新技術(shù)，組織財(cái)務(wù)人員觀摩學(xué)習(xí)業(yè)內(nèi)信息化程度較高的企業(yè)信息技術(shù)應(yīng)用，如德勤的財(cái)務(wù)機(jī)器人、海爾的財(cái)務(wù)共享中心等。此外，企業(yè)可以與高校進(jìn)行校企合作，聯(lián)合培養(yǎng)人才，一方面可以使高校及時(shí)根據(jù)社會(huì)發(fā)展需要調(diào)整財(cái)務(wù)相關(guān)的專業(yè)教學(xué)計(jì)劃、人才培養(yǎng)方案，避免學(xué)校教學(xué)與社會(huì)脫節(jié)，滿足社會(huì)發(fā)展需要；另一方面企業(yè)也可以利用高校的教學(xué)資源培養(yǎng)自己所需要的人才，實(shí)現(xiàn)校企共贏。

四、結(jié)語(yǔ)

置身大數(shù)據(jù)時(shí)代，得益于我國(guó)政府大力支持并主導(dǎo)云計(jì)算、人工智能、5G等新基建投資，大到國(guó)家，小到企業(yè)的數(shù)字化進(jìn)程都發(fā)展迅猛。傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)分析早已無(wú)法滿足智能化時(shí)代的需求，從事財(cái)務(wù)工作的企業(yè)財(cái)務(wù)人員和高?？蒲泄ぷ髡撸疾粦?yīng)再抱殘守舊，而應(yīng)努力成為大數(shù)據(jù)時(shí)代下數(shù)據(jù)的生產(chǎn)者、研發(fā)者、營(yíng)銷者與使用者，充分依靠并借助云計(jì)算等先進(jìn)技術(shù)深度挖掘大數(shù)據(jù)的潛在價(jià)值，實(shí)現(xiàn)技術(shù)賦能，使大數(shù)據(jù)時(shí)代下的財(cái)務(wù)分析能夠真正為利益相關(guān)者提供有價(jià)值的信息。