Page 134 - 数字时代企业财务管理创新研究

数字时代企业财务管理创新研究
Research on Innovation of Financial Management in Enterprises in Digital Era

数据处理的难度增加，对高端技术人才的需求也就更大了，现阶段，因为企业从

事大数据分析的财务人员专业融合能力不强，所以财务数据的分析质量不高。
2.机遇
（1）企业财务预测能力会显著提高
大数据的应用会使企业的财务预测能力显著提高，因为将财务数据与非财务

数据同时分析，结构化数据与非结构化数据同时处理，宏观数据与微观数据并行
提取，可使数据之间的关联性增强，提高了财务分析的效率，加大了财务分析
的深度。对于财务分析人员，积极寻求非财务数据与财务数据间的联动关系，建

立相关模型，有助于合理评价财务信息，制定适合企业发展的财务战略。对于
营销、投资等新产品市场反应效果的判断上，除对简单的营业收入、利润增长率
等数据进行统计外，还可以对网络中用户的点评、网友的转发与评价、产品关键
词搜索量等非结构化数据进行统计，既能够及时了解新产品的市场反馈，又能对

进一步的研发和改良提供参考。借助大数据技术，将微观经济数据转换成宏观预
测，从而及时指导企业生产，把握市场走向，提高软实力。
（2）提高企业财务分析与决策的效率

传统的财务分析工作对几个简单的财务指标或者数据模块进行分析，这种分
析形式已经不能满足日新月异的市场环境。大数据时代，财务分析能够突破数据
信息样本分析的局限，实现数据信息的总体分析，利用数据分析工具构建多种模

型，提高数据分析和决策的效率。例如：企业的财务人员可以利用动态的大数据
对企业的行业市场情况进行周密的调查和分析，利用财务数据的相关模型对比确
定企业的生产规模、产品定位、财务管理计划等，就能够有效提高企业的财务分

析与预测的效率，缩短分析周期，发挥财务分析工作者的价值。
（3）财务数据分析的实时效果显著加强
与传统财务数据分析相比，大数据不仅能够网罗所有信息，而且能够满足财
务决策的实效性需求，使财务分析报告由原来的静态变为动态。依托大数据系统

平台将获取的动态数据进行归类和整理，提取出产品市场或营销战略所需要的数
据，实现企业自动监控的行为，降低人为因素对财务真实性造成的影响。例如，
农夫山泉将大数据引入后，同等数据量的计算速度从过去的24小时缩短到了0.67

秒，终端点几乎完全掌握在自己手中，准确预测销售从而平衡生产。不仅提升了
企业对终端零售情况的掌握准确度，大大缩小了预测和实际销售的时差问题，实

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