翟夢(mèng)佳

摘 要：隨著第三次信息革命浪潮的到來(lái)，大數(shù)據(jù)滲透在企業(yè)日常管理經(jīng)營(yíng)的方方面面，傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)分析方法已經(jīng)無(wú)法滿足企業(yè)發(fā)展需求。高效準(zhǔn)確的財(cái)務(wù)分析可以幫助企業(yè)提質(zhì)增效。因此，企業(yè)要將大數(shù)據(jù)技術(shù)積極融入財(cái)務(wù)工作中，通過(guò)大數(shù)據(jù)技術(shù)可以快速獲取及挖掘數(shù)據(jù)，全面提升財(cái)務(wù)管理水平。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù) 數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施 財(cái)務(wù)分析

中圖分類號(hào)：F275? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1004-4914（2024）04-094-03

一、相關(guān)概念界定

（一）大數(shù)據(jù)概念

大數(shù)據(jù)是指一種規(guī)模大到在獲取、存儲(chǔ)、管理、分析方面大大超出了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)軟件工具能力范圍的數(shù)據(jù)集合，核心是快速處理海量數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)技術(shù)主要是指大數(shù)據(jù)應(yīng)用技術(shù)，因其處理速度快、效率高，創(chuàng)造出巨大的經(jīng)濟(jì)價(jià)值。

大數(shù)據(jù)有以下四個(gè)顯著特征，也稱之為“4V”：一是數(shù)據(jù)量巨大，數(shù)量級(jí)可能達(dá)到甚至超過(guò)傳統(tǒng)數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)能夠處理的范圍；二是數(shù)據(jù)類型多樣化，可以處理的數(shù)據(jù)類型包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)以及半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)；三是時(shí)效性高，數(shù)據(jù)生成速度及處理速度快；四是價(jià)值密度低，但是基于大數(shù)據(jù)技術(shù)處理完成的計(jì)算結(jié)果具有很高的商業(yè)價(jià)值。

（二）財(cái)務(wù)分析概念

企業(yè)財(cái)務(wù)分析是對(duì)企業(yè)的財(cái)務(wù)信息進(jìn)行系統(tǒng)性的評(píng)估、解釋和比較的過(guò)程。分析旨在了解財(cái)務(wù)狀況、經(jīng)營(yíng)績(jī)效和未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)，為決策者提供支持和指導(dǎo)。財(cái)務(wù)分析的過(guò)程較為復(fù)雜，需要使用到多維度的分析方法，分析結(jié)果可以幫助企業(yè)進(jìn)行財(cái)務(wù)決策，提高經(jīng)營(yíng)效率，因此，財(cái)務(wù)分析對(duì)于企業(yè)經(jīng)營(yíng)有著非常重要的作用。

常見(jiàn)的財(cái)務(wù)分析方法有：

1.比率分析。是使用各種財(cái)務(wù)比率來(lái)評(píng)估企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況和績(jī)效。這些比率包括盈利能力比率（如利潤(rùn)率、毛利率）、償債能力比率（如流動(dòng)比率、速動(dòng)比率）、運(yùn)營(yíng)效率比率（如總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率）等。

2.財(cái)務(wù)比較分析。是將一個(gè)公司的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)與同行業(yè)其他公司或行業(yè)平均水平進(jìn)行比較，以評(píng)估該公司的表現(xiàn)。

3.財(cái)務(wù)預(yù)測(cè)和建模。是使用歷史財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和其他相關(guān)信息，建立數(shù)學(xué)模型來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)的財(cái)務(wù)狀況和績(jī)效。

4.財(cái)務(wù)報(bào)表。是企業(yè)向外界展示其財(cái)務(wù)狀況和經(jīng)營(yíng)績(jī)效的主要途徑。主要包括資產(chǎn)負(fù)債表、利潤(rùn)表和現(xiàn)金流量表。

二、大數(shù)據(jù)技術(shù)運(yùn)用于財(cái)務(wù)分析的必要性分析

（一）傳統(tǒng)財(cái)務(wù)分析的局限性

數(shù)據(jù)是財(cái)務(wù)分析的基礎(chǔ)，全面完善多維度的數(shù)據(jù)才能得出正確的分析結(jié)論。但是傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)分析受限于數(shù)據(jù)處理技術(shù)較為落后，通常依賴于有限的歷史財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，而這些數(shù)據(jù)的規(guī)模和更新速度有限。關(guān)注的數(shù)據(jù)過(guò)于單一，主要關(guān)注企業(yè)內(nèi)部的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，如資產(chǎn)負(fù)債表、利潤(rùn)表等，而忽視了來(lái)自外部的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如社交媒體數(shù)據(jù)、市場(chǎng)數(shù)據(jù)等。分析復(fù)雜度受到限制，傳統(tǒng)財(cái)務(wù)分析通常使用簡(jiǎn)單的統(tǒng)計(jì)方法和財(cái)務(wù)比率進(jìn)行分析，對(duì)復(fù)雜的數(shù)據(jù)關(guān)系和模式難以捕捉，并且往往是基于歷史數(shù)據(jù)的回顧性分析，對(duì)未來(lái)的預(yù)測(cè)能力有限。

（二）大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用于財(cái)務(wù)分析的必要性

1.提高財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的處理效率。大數(shù)據(jù)技術(shù)意味著數(shù)據(jù)處理工具的革新，通過(guò)提前設(shè)定好的程序，系統(tǒng)可以自動(dòng)地從大量的數(shù)據(jù)中挖掘有價(jià)值的數(shù)據(jù)，并且根據(jù)邏輯框架進(jìn)行后續(xù)的合并、對(duì)比、整合等步驟，最終將財(cái)務(wù)分析進(jìn)行可視化的呈現(xiàn)。如果操作熟練，對(duì)于重復(fù)性的數(shù)據(jù)處理工作可以交給系統(tǒng)進(jìn)行處理，大大提高了企業(yè)處理財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的效率。

2.幫助管理層進(jìn)行財(cái)務(wù)決策。大數(shù)據(jù)背景下，企業(yè)可以用于分析的數(shù)據(jù)不再局限于企業(yè)的內(nèi)部數(shù)據(jù)，還包括大量的外部數(shù)據(jù)，如社會(huì)環(huán)境數(shù)據(jù)、同行對(duì)比數(shù)據(jù)、市場(chǎng)政策數(shù)據(jù)等，實(shí)現(xiàn)各種數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)。通過(guò)深度綜合處理分析數(shù)據(jù)，為管理層提供了更具參考價(jià)值的財(cái)務(wù)分析結(jié)果。并且運(yùn)用技術(shù)手段，將分析的重點(diǎn)不再只聚焦于歷史數(shù)據(jù)，將更多的注意力放在未來(lái)的預(yù)測(cè)中，高效精準(zhǔn)地發(fā)掘未來(lái)經(jīng)營(yíng)狀況。幫助企業(yè)更好地評(píng)估財(cái)務(wù)績(jī)效，財(cái)務(wù)分析更多走向戰(zhàn)略決策方向。

3.財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管理能力提升。企業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)無(wú)處不在，比如信用風(fēng)險(xiǎn)、市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)、匯率風(fēng)險(xiǎn)等，舊的財(cái)務(wù)分析體系受限于抽樣統(tǒng)計(jì)技術(shù)無(wú)法做到及時(shí)識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)。企業(yè)運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)，可以實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)及預(yù)警。例如，零售企業(yè)可以將銷售系統(tǒng)、庫(kù)存系統(tǒng)和財(cái)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，統(tǒng)一存儲(chǔ)。如果發(fā)現(xiàn)銷售額下降而庫(kù)存在持續(xù)增加，可以及時(shí)分析原因，避免庫(kù)存積壓，影響現(xiàn)金流和盈利能力。

三、大數(shù)據(jù)背景下企業(yè)財(cái)務(wù)分析存在的問(wèn)題

（一）數(shù)據(jù)處理技術(shù)不足

大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展給企業(yè)財(cái)務(wù)分析帶來(lái)了便利，同時(shí)也面臨很多挑戰(zhàn)。大數(shù)據(jù)使得非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)成為數(shù)據(jù)主體，已占據(jù)85%以上的數(shù)據(jù)量。但是在實(shí)踐中，收集及處理數(shù)據(jù)的能力仍有很大的提升空間。首先，用于進(jìn)行財(cái)務(wù)分析的數(shù)據(jù)是實(shí)時(shí)更新的，財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)處理的時(shí)效性受到很多因素的影響，比如數(shù)據(jù)處理工具的成熟度、財(cái)務(wù)人員的處理能力等。大多數(shù)企業(yè)的數(shù)據(jù)整合和傳遞具有延遲性。其次，需要對(duì)財(cái)務(wù)指標(biāo)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，對(duì)財(cái)務(wù)人員的能力也是巨大挑戰(zhàn)。

（二）復(fù)合型人才緊缺

傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)人員進(jìn)行財(cái)務(wù)分析已經(jīng)習(xí)慣了已有的框架，多是利用歷史數(shù)據(jù)、結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。但在大數(shù)據(jù)時(shí)代，若想實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)技術(shù)在財(cái)務(wù)分析上的應(yīng)用，需要多學(xué)科跨領(lǐng)域的人才，只擁有財(cái)務(wù)知識(shí)是不夠。這也對(duì)企業(yè)的工作人員提出了更高的要求。

（三）信息化水平低，“信息孤島”問(wèn)題嚴(yán)重

完整的信息化建設(shè)前期需要巨大的資金投入，很多企業(yè)無(wú)力負(fù)擔(dān)，使得進(jìn)行財(cái)務(wù)分析的數(shù)據(jù)來(lái)源較少，達(dá)不到精準(zhǔn)分析的要求。同時(shí)，許多企業(yè)內(nèi)部存在“信息孤島”的問(wèn)題。高質(zhì)量的財(cái)務(wù)分析依賴于全面充分的數(shù)據(jù)支持，但是目前許多企業(yè)無(wú)法做到數(shù)據(jù)跨部門共享，不同業(yè)務(wù)使用不同的數(shù)據(jù)庫(kù)，跨部門溝通機(jī)制不完善、信息共享模式不夠發(fā)達(dá)，導(dǎo)致數(shù)據(jù)壁壘無(wú)法突破，無(wú)法獲得完整、全面的數(shù)據(jù)。

（四）信息安全成為隱患

如今數(shù)據(jù)已經(jīng)成為企業(yè)的一項(xiàng)重要資產(chǎn)，但是數(shù)據(jù)泄露問(wèn)題越來(lái)越嚴(yán)重，每年都有很多企業(yè)遭受黑客的攻擊。加上各個(gè)部門的系統(tǒng)使用者并不都是計(jì)算機(jī)專業(yè)人員，很容易出現(xiàn)操作失誤的狀況，導(dǎo)致企業(yè)數(shù)據(jù)丟失或泄露，這些都會(huì)給企業(yè)造成損失。

四、大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)分析的影響

（一）財(cái)務(wù)分析理念改變

伴隨著大數(shù)據(jù)應(yīng)用范圍的擴(kuò)大，財(cái)務(wù)部門與其他部門團(tuán)結(jié)合作才能為企業(yè)帶來(lái)更多利潤(rùn)。財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析工作的對(duì)象不僅僅是財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，其它非財(cái)務(wù)信息也是應(yīng)該關(guān)注的。大數(shù)據(jù)時(shí)代下，信息技術(shù)的飛速發(fā)展，企業(yè)經(jīng)營(yíng)管埋過(guò)程均可通過(guò)網(wǎng)絡(luò)完成，財(cái)務(wù)分析應(yīng)符合企業(yè)信息化的要求，通過(guò)在線管理、集中管理或業(yè)務(wù)協(xié)同等方式，利用網(wǎng)絡(luò)化的技術(shù)手段讓企業(yè)的財(cái)務(wù)部門在整理預(yù)算、采購(gòu)、制造以及銷售的實(shí)際數(shù)據(jù)時(shí)同步做出數(shù)據(jù)分析，輸出利于企業(yè)未來(lái)發(fā)展的數(shù)據(jù)。逐漸完善的大數(shù)據(jù)技術(shù)也對(duì)企業(yè)的財(cái)務(wù)管埋模式提出了新的要求。

（二）財(cái)務(wù)分析模型改變

傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)工作多為重復(fù)的勞動(dòng)密集型工作，集中在票據(jù)、賬目的處理，數(shù)據(jù)也多為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，導(dǎo)致財(cái)務(wù)分析模型也專注于歷史數(shù)據(jù)。面對(duì)大數(shù)據(jù)時(shí)代海量的多種類數(shù)據(jù)類型，急需對(duì)分析模型進(jìn)行改革，提高企業(yè)預(yù)測(cè)和決策的能力。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，用全量數(shù)據(jù)代替樣本數(shù)據(jù)，以數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)代替人腦分析，以客觀分析結(jié)果代替主觀經(jīng)驗(yàn)判斷。

（三）人才培養(yǎng)模式改變

大數(shù)據(jù)時(shí)代要求企業(yè)擁有復(fù)合型的人才隊(duì)伍，傳統(tǒng)的單一人才培養(yǎng)模式已經(jīng)無(wú)法滿足企業(yè)發(fā)展的需求，企業(yè)應(yīng)該制定新的人才培養(yǎng)模式及團(tuán)隊(duì)建設(shè)模式。在招聘時(shí)不要局限于財(cái)務(wù)專業(yè)的人員，可以考慮數(shù)據(jù)方面的人才。同時(shí)，入職之后應(yīng)當(dāng)持續(xù)地提供培訓(xùn)和學(xué)習(xí)機(jī)會(huì)，不斷提升員工的數(shù)字化水平，強(qiáng)化知識(shí)能力和技術(shù)能力。完善考核方式，不僅要考核財(cái)務(wù)人員的財(cái)務(wù)知識(shí)，也要考核數(shù)據(jù)處理知識(shí)。

五、大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用于財(cái)務(wù)分析的框架

（一）數(shù)據(jù)獲取

數(shù)據(jù)的采集獲取是進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)及核心要素。大數(shù)據(jù)時(shí)代數(shù)據(jù)來(lái)源廣泛，數(shù)據(jù)類型多種多樣，企業(yè)需要采用不同的收集方式來(lái)高效地完成數(shù)據(jù)采集工作。

企業(yè)的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)一般可以分為企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)和企業(yè)外部數(shù)據(jù)。內(nèi)部數(shù)據(jù)主要是指來(lái)自于企業(yè)內(nèi)部信息系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，比如ERP系統(tǒng)、客戶關(guān)系管理系統(tǒng)、業(yè)務(wù)系統(tǒng)等。這類數(shù)據(jù)多以結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)為主，是大數(shù)據(jù)中價(jià)值密度比較高的一類數(shù)據(jù)。對(duì)于企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)的采集，因?yàn)榇嬖凇靶畔⒐聧u”的問(wèn)題，應(yīng)采取建立數(shù)據(jù)倉(cāng)、數(shù)據(jù)中臺(tái)的方式進(jìn)行數(shù)據(jù)采集。企業(yè)的外部數(shù)據(jù)主要指政府政策數(shù)據(jù)、競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手?jǐn)?shù)據(jù)、行業(yè)相關(guān)數(shù)據(jù)等，在獲取外部數(shù)據(jù)時(shí)，由于數(shù)據(jù)來(lái)源較多，一般采用網(wǎng)絡(luò)爬蟲或API傳輸數(shù)據(jù)的方式進(jìn)行收集。

（二）數(shù)據(jù)預(yù)處理

收集到的數(shù)據(jù)需要進(jìn)行專門的處理才能用于后續(xù)的分析，否則會(huì)導(dǎo)致錯(cuò)誤的分析結(jié)論。數(shù)據(jù)預(yù)處理包括數(shù)據(jù)清洗及數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化。數(shù)據(jù)清洗是將原始數(shù)據(jù)中的值缺失、值異?；蛑貜?fù)等問(wèn)題進(jìn)行糾正。數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化是用于消除不同評(píng)價(jià)指標(biāo)的單位量綱和數(shù)量級(jí)別帶來(lái)的數(shù)據(jù)不可比性，又稱數(shù)據(jù)五量綱化或數(shù)據(jù)歸一化。常用的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理方法有：平均歸一化、非線性歸一化、min-max歸一化等。

數(shù)據(jù)預(yù)處理的目標(biāo)為有效性、準(zhǔn)確性、完整性、一致性、可信性，可以作為參考指標(biāo)評(píng)估數(shù)據(jù)預(yù)處理的效果。

（三）數(shù)據(jù)分析和挖掘

財(cái)務(wù)人員拿到清洗后的數(shù)據(jù)可以進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和挖掘。數(shù)據(jù)分析是指采用適當(dāng)?shù)姆椒▽?duì)收集來(lái)的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行理解、分析和匯總，提煉數(shù)據(jù)內(nèi)在規(guī)律，發(fā)揮數(shù)據(jù)的最大作用?；诖髷?shù)據(jù)技術(shù)的分析活動(dòng)主要挑戰(zhàn)的不是大數(shù)據(jù)分析的技術(shù)，而是分析的目標(biāo)，也就是基于對(duì)行業(yè)的深入了解和對(duì)業(yè)務(wù)的精準(zhǔn)把控，只有明確問(wèn)題的分析方向才能準(zhǔn)確地實(shí)現(xiàn)分析目標(biāo)。

數(shù)據(jù)挖掘是采用適當(dāng)?shù)耐诰蛩惴ɑ蚬ぞ?，?duì)收集來(lái)的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，從中發(fā)現(xiàn)不為人知、無(wú)法通過(guò)人的經(jīng)驗(yàn)或?qū)?shù)據(jù)的直觀觀察得出的規(guī)則或結(jié)論。

在這一步中，財(cái)務(wù)人員要結(jié)合業(yè)務(wù)需求以及對(duì)數(shù)據(jù)的理解，不斷嘗試各種數(shù)據(jù)模型，為最后一步數(shù)據(jù)可視化奠定基礎(chǔ)。

（四）數(shù)據(jù)可視化

經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)分析提煉出有效的財(cái)務(wù)分析信息后，要對(duì)結(jié)論進(jìn)行可視化展示。數(shù)據(jù)可視化是指將大型的、集中的數(shù)據(jù)以圖形、圖像形式表示，并利用數(shù)據(jù)分析和開發(fā)工具發(fā)現(xiàn)其中未知信息的處理過(guò)程。旨在借助圖形化手段，清晰有效地傳達(dá)與溝通信息。財(cái)務(wù)人員需要根據(jù)分析目標(biāo)、解決問(wèn)題及已有數(shù)據(jù)關(guān)系之間的聯(lián)系，選擇合適的視覺(jué)呈現(xiàn)方式，高效推動(dòng)企業(yè)決策。

六、大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用于財(cái)務(wù)分析的策略

（一）提升數(shù)據(jù)使用效率

在大數(shù)據(jù)時(shí)代下企業(yè)若想更好地利用數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)財(cái)務(wù)分析促進(jìn)提質(zhì)增效，需要設(shè)計(jì)好數(shù)據(jù)使用的平臺(tái)，提升數(shù)據(jù)的時(shí)效性及可靠性。企業(yè)可以通過(guò)構(gòu)建統(tǒng)一數(shù)據(jù)中臺(tái)實(shí)現(xiàn)業(yè)財(cái)稅一體化，全面挖掘、處理數(shù)據(jù)，也能避免“信息孤島”的出現(xiàn)，降低數(shù)據(jù)處理風(fēng)險(xiǎn)。同時(shí)，優(yōu)化數(shù)據(jù)管理模式，通過(guò)科學(xué)有效的數(shù)據(jù)管理方式，明確使用方法及目標(biāo)，建立相關(guān)評(píng)價(jià)指標(biāo)促使員工規(guī)范化使用。

企業(yè)也應(yīng)該積極探索提高數(shù)據(jù)可靠性的路徑。從數(shù)據(jù)分析的全鏈路中保障數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確、真實(shí)、有效，為正確的財(cái)務(wù)決策做基礎(chǔ)。此外，企業(yè)也應(yīng)該重視數(shù)據(jù)作為一項(xiàng)資產(chǎn)，在大數(shù)據(jù)時(shí)代有著重要的價(jià)值。建立數(shù)據(jù)安全防護(hù)網(wǎng)絡(luò)，加大對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)的投入程度，確保數(shù)據(jù)的安全性，避免發(fā)生數(shù)據(jù)泄露等問(wèn)題給公司帶來(lái)?yè)p失；完善企業(yè)內(nèi)部控制系統(tǒng)，保障數(shù)據(jù)的可靠性；推動(dòng)企業(yè)信息化進(jìn)一步升級(jí)，管理模式升級(jí)，實(shí)現(xiàn)財(cái)務(wù)信息化。

（二）選擇合適的數(shù)據(jù)處理工具

目前財(cái)務(wù)方向常用的大數(shù)據(jù)處理工具主要有以下幾種：一是Excel，作為office辦公系列的一員，Excel功能強(qiáng)大且使用人數(shù)最多，可以勝任數(shù)據(jù)量較小的業(yè)務(wù)。當(dāng)然局限性在于處理數(shù)據(jù)量小、無(wú)法實(shí)現(xiàn)互動(dòng)性強(qiáng)的可視化。二是Python，作為編程語(yǔ)言語(yǔ)法結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單易懂，可以處理大量數(shù)據(jù)且繪圖功能強(qiáng)大，不過(guò)需要編程知識(shí)，有一定難度。三是Power Bi，也是由微軟研發(fā)的一款商業(yè)智能分析軟件，功能強(qiáng)大易上手，數(shù)據(jù)處理步驟簡(jiǎn)單便捷，可視化效果多。

財(cái)務(wù)人員應(yīng)當(dāng)根據(jù)公司真實(shí)情況及業(yè)務(wù)要求，選擇適合公司的數(shù)據(jù)處理工具，同時(shí)融入多種財(cái)務(wù)分析方法，推進(jìn)財(cái)務(wù)分析走向預(yù)測(cè)高度。

（三）培養(yǎng)復(fù)合型人才隊(duì)伍

人才是企業(yè)最重要的資產(chǎn)，從加強(qiáng)人才管理方面為提高財(cái)務(wù)分析準(zhǔn)確性提供基礎(chǔ)。首先，在招聘時(shí)可以要求應(yīng)聘者有復(fù)合專業(yè)背景，有豐富的財(cái)務(wù)分析經(jīng)驗(yàn)。其次，在入職后提供持續(xù)的學(xué)習(xí)培訓(xùn)，提高員工的專業(yè)技能。

七、結(jié)語(yǔ)

在大數(shù)據(jù)背景下，傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)分析已經(jīng)無(wú)法適應(yīng)時(shí)代，企業(yè)若想更好發(fā)展離不開高質(zhì)量的財(cái)務(wù)分析。作為企業(yè)要意識(shí)到行業(yè)新業(yè)態(tài)的轉(zhuǎn)變，推動(dòng)大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用。同時(shí)財(cái)會(huì)人員也要認(rèn)識(shí)到財(cái)務(wù)分析工作對(duì)提升企業(yè)管理效率的重要性，積極主動(dòng)學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)技術(shù)，幫助企業(yè)獲得更加精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)，做出更加完善的財(cái)務(wù)決策。

[基金項(xiàng)目：2023年山西省高等學(xué)校哲學(xué)社會(huì)科學(xué)研究項(xiàng)目“數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)賦能山西鄉(xiāng)村振興的理論機(jī)制、時(shí)空效應(yīng)及推進(jìn)路徑研究”（2023W287）]

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[作者簡(jiǎn)介：翟夢(mèng)佳，山西省財(cái)政稅務(wù)?？茖W(xué)校助教，研究方向：智能會(huì)計(jì)。]

（責(zé)編：賈偉）