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大数据下财务分析思考

大数据下财务分析思考

【摘要】财务管理是企业管理的核心,随着互联网的普及,财务工作的内涵和外延不断扩展,如何适应科技发展,提升财务管理的效率和质量就成为企业必须考虑的问题。本文中,笔者就将从财务分析的发展历程和传统财务分析面临的主要问题入手,参考相关理论与文献,结合财务工作实际,对大数据时代下的财务分析具体策略展开研究。

【关键词】财务管理;大数据时代;财务分析

随着信息化时代的发展,云平台、物联网等新兴技术逐渐走入我们的生产与生活。大数据作为海量数据的处理技术,能够帮助人们快速实现数据的归集与分析,为管理者决策提供依据,对于财务管理意义重大。本文中,笔者主要从结果分析转向过程管控、单一分析转向多样性分析、阶段分析转向实时分析等方面对大数据时代下财务分析的发展方向进行研究,并提出一些做好财务分析工作的具体策略。

一、财务分析的发展历程

(一)手工处理阶段

早期,会计人员对数据的采集、存储、加工、传递都是依靠纸张和算盘等计算工具进行的,这种手工方式的处理需要阅读大量的会计资料,在整个过程中,会计人员很容易出现差错,除此之外,手工处理的效率也相对低下。

(二)计算机处理阶段

计算机问世后,财务数据的分析与处理效率得到极大提高,但借助计算机的财务分析也仅仅只是手工方式的模拟,即一种程序只能完成一项业务的分析,会计资料、信息的交换与分享仍主要经由光盘、软盘等存储介质。这一阶段,计算机处理的信息具有很大局限性,各部门对资料的决策参考不能实现充分交流,及时性和准确性有待进一步提升。

(三)网络处理阶段

互联网的普及使财务资料和信息能够借助网络进行处理和传递,会计实现了业务流程和信息流程的集成处理,彻底消除了以往“信息孤岛”的现象,极大提高了企业的信息共享性。但这一阶段对于数据的总结、归纳、提炼仍不够精确,数据的使用价值有待提高。

(四)大数据分析阶段

大数据分析是建立在云计算基础上的一项新型技术,大数据下的财务分析,数据的抽取与分析将更为便捷,数据的结构、内涵将更加复杂、多样,加之分析方法更加精确、更加智能,财务分析的时效性与决策参考价值都得到很大程度提升。

二、传统财务分析面临的问题

(一)以事后分析为主,对事前、事中管控不足

传统财务分析只能对已经发生的财务数据进行归集、处理,这时分析结果的实效性和有效性已经大大降低,既不利于企业财务管理的风险控制,也不利于企业的经营决策。加之,通货膨胀等宏观经济原因的影响,企业的资产会被低估,成本偏低,收益虚增的情况时有发生,这将对企业利润表与资产负债表的真实可靠性不利。

(二)以财务报表分析为主,对非财务资料的分析不足

传统财务分析主要参考财务报表,这使得财务分析的数据和结果均有局限性。一方面,企业固定资产折旧、对外投资核算以及存货发出计价等内容可以依据会计准则以及自身实际情况选择不同的会计处理方法,因此,数据的处理结果往往不具有可比性。另一方面,固定资产折旧年限、固定资产净残值率以及坏账准备金比例等受到会计人员主观影响的可能性较大,这些由估算得来的数值也会对财务分析产生一定影响。

(三)以结果为主,过程分析不足

大多数企业的财务分析仅将企业最终的利润作为分析重点,即过分注重经营结果,忽略了财务管理中的先进管理分析、非会计材料分析、资金链分析等过程分析,认为只要企业盈利了就表明经营状况良好。这种分析思路对于控制企业经营成本与风险不利,不能从根本上帮助提高企业投资产出比和资本运营能力。

(四)以应付外部监管、检查为主,参与企业管理与决策的功能不足

目前,大部分企业的财务分析工作只是为了应付外部检查而设置的,其在企业经营管理中的地位较低,不能参与企业的管理决策。此外,财务分析对应的外部检查项目种类较多,检查方式也多为制式表格,会计人员疲于应付填表,无法实现对数据和信息的细致分析。

三、大数据时代下财务分析的发展趋势

(一)由结果分析向过程分析

转变以销售业务为例,以往的财务分析主要针对终端的销售结果进行统计,进而实现对产品渠道、组织、数量、金额等内容的分析,但这种分析方式无法对产品销售进行溯源,只能根据结果进行定性判断,也就不能为决策提供准确参考。大数据时代下,后台人员能够对特殊信息进行采集、处理,还可对消费者评价、促销活动情况等中间数据与信息进行归集、分析,这对于企业及时调整经营策略,提高经营效率具有重要意义。

(二)由单一分析向多样性分析

转变要判断某个客户的经营状况,按照传统财务分析的思路分析其财务报表是不全面的,必须要有大量的财务数据和非财务数据支撑才能得到更精确的结论。在大数据时代下,财务分析要从以往的单一分析向多渠道信息分析转变,实现对数据内容的拓展,帮助企业更全面地了解自身经营情况。(三)由阶段性分析向实时分析转变以往对终端信息的采集以及财务分析报告的出台多是定期的,这对于突发项目考虑不够全面,不利于企业的风险管控。在大数据时代下,个性化的策略和精细化的财务分析能够做到实时查询,信息能够通过网络及时传递,企业也能及时参考分析结果进行经营调整。

四、大数据时代下做好财务分析工作的具体策略

(一)提高财务分析人才素养大数据时代,财务分析将在企业管理中扮演更重要的角色,因此,财务人员要更深入地学习新的分析方法,提高自己使用新技术的能力,培养自身敏锐的判断力,积累财务分析的经验,树立大财务思维,重视大数据的开发和运用。一方面,财务人员要苦练内功,具备扎实的会计业务能力,另一方面还要将视野扩大至决策分析与支持、信用管理、风险管理、作业成本管理等综合管理领域,提升自身财务大数据的处理能力和分析能力。

(二)制定清晰的财务分析战略

行业和企业不同,对于大数据的使用也会存在一定程度的差异,因此,企业要根据自身所处的行业特点与企业属性制定财务战略,构建适合自己的财务分析体系。具体来讲,企业一方面要明确自身实际,确定自身业务量和信息量,并针对数据的规模确定财务分析的层次、结构以及配备的人员数量和目标结果;另一方面,财务分析战略的建构是一个宏大的工程,企业要制定中长期计划,逐步完成,不可盲目求大,要从IT架构等基础设施做起,逐步向各环节业务领域实现拓展。

(三)完善财务分析新系统的主要功能

首先,要实现大数据财务分析的灵活查询功能。企业要依据职能不同为各环节各部门分配不同权限,用户可查阅权限以内的相关数据,同时,还要进一步完善财务系统建设,筛选真正有价值的指标进行收集与处理,为企业决策提供更准确的参考内容。其次,要引入多维分析技术。在实际过程中,财务人员面对的资料和数据往往较为复杂,这就需要我们引入多维分析处理技术,进一步整合数据源,提高指标计算的自动化程度,进而提升财务分析的综合性。最后,要引入人机交互的操作模式。大数据时代的财务分析系统要能够根据实际需要进行信息性质和范围的变动,方便财务人员及时进行人为调整,提高财务分析的适应性。

五、结语

总之,大数据时代的到来为企业的发展提供了机遇,作为企业管理核心部位的财务分析应主动适应时代,找准自身定位,做发展的引领者,广大财务人员要进一步创新工作方式,拓展财务分析的外延与内涵,使之成为企业决策、发展的智库。

【参考文献】

[1]涂子沛.大数据:正在到来的数据革命[J].广西师范大学出版社,2012(08)

[2]孟小峰,慈祥.大数据管理:概念、技术与挑战[J].计算机研究与发展,2013(01)

[3]迟红梅.发挥财务分析在企业财务管理中的核心作用的研究[J].时代金融,2011(04)

[4]程平,王晓江.大数据、云会计时代的企业财务决策研究[J].会计之友,2015(02)

作者:马金森 单位:贵州财经大学