摘要：在大數據時代，國有企業(yè)財務管理面臨著前所未有的機遇與挑戰(zhàn)。數據整合與共享、風險預測與管理、決策支持與優(yōu)化成為關鍵創(chuàng)新領域。本文主要探討大數據技術在國有企業(yè)財務管理中的創(chuàng)新應用，并分析其影響及潛在價值，旨在通過研究大數據對國有企業(yè)財務管理的改變，幫助國有企業(yè)提高運營效率和決策質量，進而更好地利用大數據推動財務管理創(chuàng)新，為企業(yè)未來的成功奠定堅實的基礎。

關鍵詞：大數據；國有企業(yè)；財務管理；創(chuàng)新應用

DOI：10.12433/zgkjtz.20241633

2022年2月18日，國資委發(fā)布的《關于中央企業(yè)加快建設世界一流財務管理體系的指導意見》明確指出，財務管理是企業(yè)管理的核心環(huán)節(jié)，對國有企業(yè)的可持續(xù)發(fā)展至關重要。國有企業(yè)一直在國家經濟體系中發(fā)揮著關鍵作用，承擔著國內外重要產業(yè)和基礎設施建設的使命，為國家的經濟增長、社會穩(wěn)定和就業(yè)發(fā)揮著積極作用。然而，由于規(guī)模龐大和歷史遺留問題，某些國有企業(yè)的財務管理一直面臨著“信息孤島”、數據分散、決策制定困難和風險管理等重要挑戰(zhàn)。在這一背景下，本研究旨在探討大數據技術在國有企業(yè)財務管理中的創(chuàng)新應用，以更好地應對這些挑戰(zhàn)。大數據技術的飛速發(fā)展為國有企業(yè)帶來了前所未有的機遇，有利于國企更有效地管理和分析海量數據，進而實現更高效的決策制定和資源配置。

一、大數據技術概述

（一）大數據的定義和特點

大數據指的是規(guī)模龐大、多樣化、高速度產生和傳輸的數據集合。這些數據以前所未有的速度增長，包括結構化數據（如數據庫中的表格數據）、半結構化數據（如XML文件和JSON數據），以及非結構化數據（如文本、音頻、圖像和視頻文件）。大數據的定義不僅僅依賴于數據的體量，還包括數據的多樣性、數據的生成和傳輸速度，以及數據的價值。

大數據最顯著的特點之一是其巨大的數據量。這些數據來源多樣，包括傳感器、社交媒體、互聯網交易、移動應用、科學實驗等。處理和分析如此大規(guī)模的數據需要先進的計算和存儲技術。大數據不僅包含結構化數據，還包括半結構化和非結構化數據。數據的多樣性無疑增加了數據處理和分析的復雜性。對于半結構化和非結構化數據，通常需要先進的文本挖掘、圖像分析和自然語言處理技術來解析。同時，大數據以驚人的速度產生和傳輸，例如，社交媒體平臺、傳感器和在線交易等都在源源不斷地生成數據。快速的數據流需要實時或近實時的處理和分析，以從中提取有用的信息。大數據的價值在于它們攜帶了豐富的信息，這些信息可以用于洞察趨勢、進行預測分析、優(yōu)化決策和增強創(chuàng)新。通過深度分析大數據，組織和企業(yè)可以獲得競爭優(yōu)勢。

（二）大數據技術的發(fā)展趨勢

大數據的快速增長催生了人工智能（AI）和機器學習（ML）的發(fā)展。AI和ML算法能夠自動化大數據的分析，從中挖掘出隱藏的模式和深刻洞察，進而用于預測、分類和優(yōu)化決策。云計算服務提供商，如Amazon Web Services（AWS）、Microsoft Azure和Google Cloud，提供了高度可擴展的計算和存儲資源，使得組織能夠更輕松地處理大數據。云計算還提供了大數據分析的工具和平臺，以加速數據分析和處理的過程。

隨著物聯網設備的普及，邊緣計算變得越來越重要。邊緣計算允許在數據生成的地方進行實時處理和分析，減少了數據傳輸的延遲，特別適用于需要快速反應的應用場景。隨著大數據的廣泛使用，數據隱私和安全問題日益受到關注。隱私法規(guī)（如歐洲的GDPR和美國的CCPA）要求組織和企業(yè)能夠更加謹慎地處理和保護個人數據。因此，大數據技術的發(fā)展必須與強化數據隱私和安全措施同步。隨著大數據的復雜性增加，自動化數據管理工具變得更加重要。這些工具可以自動發(fā)現、清洗、整合和維護數據，從而提高數據的質量和可用性。

二、國有企業(yè)財務管理數字化轉型的方向

（一）場景式財務

場景式財務在業(yè)務部門提供前瞻性業(yè)務預測方面發(fā)揮著關鍵作用。通過充分利用大數據技術，財務團隊可以分析歷史數據、市場趨勢以及關鍵績效指標，為不同業(yè)務場景提供準確的財務預測，有助于業(yè)務部門做出明智的決策，包括產品定價、市場推廣、生產計劃等。例如，在銷售場景中，場景式財務可以根據銷售數據和市場趨勢，預測銷售額和盈利水平，從而協(xié)助制定銷售策略和預算。此外，實時業(yè)務跟蹤也是場景式財務的一項關鍵功能。財務團隊可以建立實時數據監(jiān)控系統(tǒng)，隨時跟蹤業(yè)務部門的績效和財務指標。在銷售場景中，這意味著能夠隨時查看銷售訂單、庫存狀況以及銷售額等數據，以及時調整策略和資源配置。這種實時性的數據分析和跟蹤，有助于業(yè)務部門更靈活地應對市場變化和客戶需求。

（二）定制化財務

通過建立定制化的財務分析模型，國有企業(yè)可以根據各個業(yè)務部門的需求和特點，自動測算關鍵業(yè)績指標，并以圖形化的方式展示數據，使管理層更容易理解和分析。這種模型化分析可以根據不同的業(yè)務場景，制定不同的財務指標和模型。在研發(fā)場景中，可以建立研發(fā)投入與研發(fā)產出的財務模型，用以衡量研發(fā)項目的盈利潛力。在制造場景中，可以建立生產效率和成本模型，用以監(jiān)測生產線的績效。定制化財務還可以實現下鉆分解，允許管理層深入了解業(yè)績指標的構成和影響因素。例如，在銷售場景中，管理層可以通過定制化財務系統(tǒng)，深入了解銷售額的構成，包括不同產品、不同地區(qū)和不同銷售渠道的貢獻，以發(fā)現業(yè)務的亮點和潛在的問題。如果某個業(yè)績指標與預期存在差異，定制化財務系統(tǒng)可以自動提供差異分析，并允許管理人員追根溯源，找出出現問題的根本原因。

（三）資源整合財務

在集團化財務管理中，資源整合財務被用于協(xié)調各子公司之間的資金流動。通過大數據技術，財務團隊可以實時追蹤不同子公司的資金狀況，確保資金在不同業(yè)務部門之間的合理分配，避免資源浪費或資金卡頓，提高集團整體的資金效率。財務資源整合還能夠幫助國有企業(yè)實現集團內部的資源共享，例如，不同子公司可以共享某些核心資源，如供應鏈、研發(fā)設施等。通過財務管理系統(tǒng)，國有企業(yè)可以明確資源共享的成本和效益，有助于集團管理層做出資源共享決策，使資源利用效率最大化。

（四）生態(tài)圈財務

通過建立良好的互動機制，國有企業(yè)能夠與財務、資本、金融、法律、稅務、IT、咨詢等領域的專業(yè)機構建立緊密的業(yè)務關系，實現互惠互助，促進企業(yè)長期發(fā)展。首先，與財務專業(yè)機構的合作有助于國有企業(yè)提高財務管理水平。專業(yè)財務機構可以為企業(yè)提供財務審計、財務咨詢、財務規(guī)劃等服務，幫助企業(yè)建立健全財務制度和內部控制體系，提高財務透明度，減少風險發(fā)生。其次，與資本和金融機構的合作有助于國有企業(yè)的融資和資本運作。國有企業(yè)可以與投資銀行、風險投資公司等機構建立合作關系，從而獲得融資支持和資本市場的資源。這有助于企業(yè)實現資本運作的多元化，提高財務的靈活性。最后，與法律和稅務機構的合作有助于國有企業(yè)遵守法律法規(guī)，降低稅務風險。法律和稅務專業(yè)機構可以為企業(yè)提供法律咨詢和稅務籌劃服務，確保企業(yè)的經營活動合法合規(guī)，使稅收優(yōu)惠最大化。

三、大數據應用的影響因素

在國有企業(yè)追求大數據視野下的創(chuàng)新財務管理時，面臨一系列影響因素，包括技術和數據質量、法律和隱私問題，以及組織文化和管理支持。技術和數據質量方面，國有企業(yè)需要投資于先進的技術基礎設施，以處理龐大的數據。這可能包括云計算、大數據分析工具和高性能計算資源的采用。然而，技術僅僅是解決方案的一部分，數據質量同樣至關重要，數據必須準確、完整且及時，否則將會導致錯誤的決策和不準確的預測。因此，建立數據質量管控流程、數據清洗和驗證機制是確保數據可信度的關鍵。法律和隱私問題也是國有企業(yè)需要認真考慮的問題。隨著大數據的廣泛應用，涉及用戶隱私和數據安全的法規(guī)日益增多。企業(yè)需要確保遵守相關法規(guī)，特別是涉及敏感個人數據的情況，具體包括合規(guī)性審核、隱私政策的制定和實施強化的數據安全措施。組織文化和管理支持是實施大數據視野下的創(chuàng)新財務管理的另一個關鍵方面。企業(yè)需要樹立數據驅動的文化，鼓勵員工積極參與數據分析和決策制定。此外，領導層的支持也至關重要。高層管理人員需要理解大數據的價值，推動相關項目，并為其提供足夠的資源和支持。

四、大數據在國有企業(yè)財務管理中的創(chuàng)新應用

（一）數據整合與共享實施

數據整合與共享在國有企業(yè)財務管理中扮演著關鍵的創(chuàng)新角色，其實施需要綜合性的方法和一系列精心設計來確保成功。首先，應建立一個統(tǒng)一的數據倉庫或平臺，以便將來自各部門的數據整合在一起。這個數據倉庫應具備足夠的容量和靈活性，以適應各種類型的數據。其次，進行數據清洗。在這一過程中，需要刪除重復、不準確或過時的數據，以確保數據的質量和準確性。同時，標準化數據格式和命名規(guī)范，以確保數據的一致性。在進行數據清洗和標準化的過程中，選擇適合的數據整合工具或平臺能夠幫助自動化數據整合流程，提高工作效率。常用的工具包括ETL工具和數據集成平臺。最后，明確數據的所有權和訪問權限，確保只有授權人員才可以訪問敏感數據，并對特定數據的修改進行限制。

在推進數據整合與共享的過程中，首先需要制定一套全面的數據治理策略。這一策略包括明確數據質量標準、元數據管理、數據質量監(jiān)控和數據質量改進的流程，以確保數據的質量和完整性。同時，制定數據共享政策，明確哪些數據可以共享，以及共享的條件和方式，確保數據共享符合法規(guī)和企業(yè)政策。為了讓員工更好地適應這一變革，企業(yè)應為他們提供相關培訓，使他們了解新的數據整合與共享流程和工具，同時定期溝通數據整合與共享的進展和變化，確保員工參與和理解。在數據安全方面，必須強化數據加密、訪問控制和安全審計等措施，確保數據的隱私得到充分保護，特別是敏感數據。此外，建立監(jiān)控機制，定期檢查數據整合與共享的性能和數據質量，以及時發(fā)現問題并優(yōu)化流程?？傊?，數據整合與共享是一個持續(xù)改進的過程，需要根據反饋和經驗不斷優(yōu)化策略和流程，才能適應不斷變化的需求和挑戰(zhàn)。

（二）風險預測與管理

風險預測與管理在國有企業(yè)財務管理中至關重要。這一創(chuàng)新應用的目標在于識別、評估和管理可能對企業(yè)產生不利影響的風險，從而提前采取措施來降低風險的影響程度。國有企業(yè)需要明確各種可能影響業(yè)務的風險因素，這可以包括市場風險、供應鏈風險、政治風險、財務風險等。對這些風險因素進行分類和分級，以便更深入地理解其潛在影響。

基于大數據技術，國有企業(yè)可以收集大量關于各種風險因素的數據，這些數據涵蓋市場趨勢、供應鏈數據、經濟指標、政策法規(guī)等。通過高級數據分析和機器學習技術，國有企業(yè)可以從這些數據中提取有價值的洞察，識別潛在的風險信號。而利用歷史數據和趨勢分析，國有企業(yè)可以建立風險預測模型，用于預測未來可能出現的風險事件。

風險預測與管理并非一次性工作，而需要持續(xù)監(jiān)測風險因素的變化。通過建立實時數據監(jiān)控系統(tǒng)，國有企業(yè)能夠及時察覺潛在的風險信號，從而及早采取應對措施。一旦識別出潛在風險，國有企業(yè)就需要對其進行評估，以確定其對業(yè)務的實際影響程度。這有助于企業(yè)明確哪些風險最為緊迫，需要優(yōu)先應對。在評估之后，國有企業(yè)需要制定風險管理策略，具體而言，包括風險規(guī)避、風險轉移、風險降低和風險接受等，而且每種策略都需要具體的行動計劃和資源分配，以確保策略的有效實施。

（三）決策支持與優(yōu)化

在國有企業(yè)財務管理中，決策支持與優(yōu)化是一項關鍵的創(chuàng)新應用。它利用大數據和高級分析技術來提供有力支持，并優(yōu)化資源配置。

首先，國有企業(yè)需要收集各個部門產生的數據，并將其整合到一個統(tǒng)一的數據倉庫中。這一過程有助于消除“信息孤島”，確保各部門都能訪問和共享關鍵數據。在進行分析之前，數據需要進行清洗和準備，以確保數據的質量和一致性。這包括刪除重復數據、處理缺失值和異常值，并進行標準化處理。

其次，利用高級分析技術，如機器學習、數據挖掘和預測建模，國有企業(yè)可以從數據中提取有價值的信息和洞察。這些模型可以用于預測市場趨勢、分析客戶行為、優(yōu)化供應鏈等。通過建立智能決策支持系統(tǒng)，國有企業(yè)可以將分析結果轉化為實際決策的建議。這些系統(tǒng)能夠根據不同的情境和目標提供多種決策方案，并評估每種方案的風險和回報，使國有企業(yè)在快速變化的市場中做出及時反應。

最后，實時數據分析可以幫助國有企業(yè)發(fā)現突發(fā)的機會或風險，并支持實時決策制定。同時，利用歷史數據和趨勢分析，國有企業(yè)可以建立模型，用于預測未來的業(yè)務情況，這有助于國有企業(yè)制定長期戰(zhàn)略和規(guī)劃。

五、結語

大數據正在為國有企業(yè)財務管理帶來巨大機遇。在數據整合與共享、風險預測與管理、決策支持與優(yōu)化等關鍵領域，大數據技術和高級分析工具已經展現出其潛力。然而，成功實施大數據視野下的創(chuàng)新財務管理需要克服技術和數據質量、法律和隱私保護問題，以及組織文化和管理支持等挑戰(zhàn)。國有企業(yè)應積極投資技術基礎設施和數據質量控制，建立數據驅動文化，并始終關注法律合規(guī)和隱私保護。領導層的積極支持是這一轉型的關鍵因素，同時員工也需要不斷提升數據分析技能。大數據技術的應用將極大提高決策的準確性、優(yōu)化資源配置，進而增強國有企業(yè)的競爭力。未來，隨著技術的不斷進步，國有企業(yè)將擁有更強大的分析工具，進一步提高數據分析的速度和精確性。在這樣的背景下，大數據視野下的創(chuàng)新財務管理將繼續(xù)成為推動國有企業(yè)發(fā)展的重要動力。

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作者簡介：陳永杰（1972），男，安徽宿州人，大學，會計師，主要研究方向為財務管理、成本核算。