大数据分析与管理在财务中的运用论文

核心提示未来,财务部门会高度专业化,演变成为数据处理部门,财务人员将实现更高的职业发展。浪潮通软产品方案总监 徐晓音  “大数据+物联网”时代,随着企业获得信息的成本更低、速度更快、针对性更强,企业内各部门和业务单元因长期独立运作而形成的“信息孤岛

未来财务部门将高度专业化,成为数据处理部门,财务人员将获得更高的职业发展。

朗通软件产品项目总监许小银

在“大数据+物联网”时代,随着企业获取信息的成本更低、速度更快、针对性更强,企业内部各部门、各业务单元长期独立运行形成的“信息孤岛”逐渐被打破,数据突破了传统的财务信息边界,实现了企业内部的互联互通和全面融合,促进了企业财务与业务的融合。

在“2021年影响中国会计从业者的十大信息技术”评选中,数据相关技术——会计大数据分析、数据管理、数据挖掘占据三席,在五大潜在影响技术中,也占据两席。可见,业界已经认识到大数据对金融的巨大影响。

自2021年9月以来,已有数百家企业通过电子档案试点验收。随着电子票据和电子档案的试点和普及,会计信息逐步实现了全程电子化和数字化,从根本上降低了会计信息生成、传输和存储的成本,改变了会计工作的面貌。

这对数据金融的发展至关重要。

在财政部发布的《第十四个五年会计改革发展规划纲要》中,多次提到“数据”一词,涉及数据标准、数据治理、数据安全。可以看出,数据在金融的未来发展中起着关键作用:

筑地建设项目是金融智能化改造的第一步,金融的顶层设计是基于数据标准化建设金融大数据中心。企业需要在会计信息系统的输入、处理、输出等环节建立和完善会计数据标准,形成相对完整的会计数据标准体系,构建会计信息流通的高速公路,为未来的财务智能化打下坚实的基础。

采矿。财务的本质自然包括一个企业各个部门的综合信息,挖掘数据所代表的意义。随着物理世界数字化程度的提高,财务部门可以更充分、更全面地收集和存储内部和外部数据,这也使财务部门向企业数据的生产者、收集者、管理者和使用者的更全面的定位转变。有了更全面的内部和外部数据,智能AI可以利用规则和算法,与人类专家合作,形成基于场景的智能应用。

穿过去。通过企业力量、市场机制、行政监管等多种力量的推动,缩小甚至消除单位与单位之间、单位与监管部门之间的会计数字鸿沟,可以让财务智能化的场景更加广泛和全面。从企业内部到企业之间,数据形成的可扩展、可聚合、可比较、可结构化的会计数据资产,将使财务工作不仅仅停留在记账、报税上,还将不断促进企业经营管控水平的提升,挖掘数据的价值。

企业大数据平台建设的1+1+N思路

然而,在现实中,企业的数据基础设施并不平衡,面临着诸多困难:在数据标准化方面,大多数企业尚未建立一套标准化的基础数据系统;在数据集成方面,用于集成和应用数据的技术框架相对落后,缺乏全面的异构系统集成能力;在呈现分析方面,数据应用缺乏多对象、多形式、多角度的独立灵活呈现和分析;在指标体系方面,没有办法完善公司运营和绩效考核的系统分析指标体系;在风险预警方面,也缺乏涵盖监测、预警和决策支持的全面风险管理体系。

要解决这些困难,企业可以考虑“1+1+N”的建设思路,即建立统一的数据中心和大数据分析平台,围绕核心决策要素构建若干个通用的分析场景,实现数据采集、存储、管理、计算和使用的一体化,为企业运营决策提供数据支持。

一个数据中心。数据平台是企业大数据管理和分析的基石。以往各业务系统数据存储和管理的传统数据结构已经不能满足数字化时代的数据应用需求。财务人员要积极推动数据中心建设的实施,形成一个全球化、可复用的数据资产中心,实现数据的统一采集、存储、管理和使用,使所有业务数字化,所有数据商业化,实现数字化运营。

但是,主数据的标准化对于企业统一数据中心的建设是必不可少的。企业需要完善数据管理的组织体系,制定数据管理标准和规范,实现数据的标准化、规范化和系统化管理,保证数据的完整性和准确性,做到源头清晰、去向明确,以满足对后续数据进行多维分析和深度挖掘的大数据应用。

数据站的关键技术支持

一个大数据分析平台。对于一些管理信息化、数字化基础较好的企业来说,已经有了较好的数据基础,但是存在一个问题,就是难以深入挖掘数据价值。通过构建以数据为核心、面向应用、以ABC技术为支撑的大数据分析平台,依托成熟的BA分析产品,实时、持续处理企业海量异构数据,通过iGIS、web instrument、web pivot table、多维分析、智能报表、通用查询等多种工具,对海量数据进行多维分析和可视化呈现。,帮助部门领导发现和诊断业务问题,帮助业务人员自动生成可视化报表,提取关键信息,辅助各级管理者进行智能决策。

n大数据分析应用。许多大型公司凭借其强大的经济和技术实力,打通了市场、科研、生产、服务和运营的信息渠道。下一步需要重点围绕人、财、物、产、供、销等要素的核心决策支持场景,帮助企业领导及时了解企业管理的异常问题,从客户行为分析、产品价值分析、风险预警分析、系统运行保障和管理等方面,随时随地进行分析和解决。以销售场景为例,企业可以围绕项目商机实现中标预测,分析影响中标的关键因素,实现基于商机推广数据的中标概率预测,准确率达到83%以上,可以有效提高销售效率,辅助市场运营。

财务人员想“出圈”,用数据曲线超车。

其实财务人是天生的大数据专家。财务人员具有很强的数据能力、纪律性、严谨性和结构化思维,擅长处理大型复杂组织的各类数据。财务部门有着独特的地位和独特的全局观。了解组织的内部控制和流程,可以帮助业务部门提高决策信息的质量,可以将思维延伸到价值链的上下游,产生新的见解。同时,财务人员也有很强的风险控制意识,习惯于保持数据的安全可靠,在日常工作中运用大数据资源来预测或防范风险,并有确保业绩达成的责任感。

履行好传统的“守门员”职能,是财务人员多年的惯性。企业的财务合规和管理控制根植于财务的“守门员”职能。然而,会计的基本职能仅限于“会计和税务表格”的数字,已不能满足财政部门发展的需要。未来财务部门将高度专业化,成为数据处理部门。为了获得更快的职业发展,从现在开始,财务人员不能仅仅做一个可靠的“守门员”或“门卫”。除了借助信息化工具更好地实施财务合规管控,还需要通过数据挖掘深入业务,成为业务部门的“参谋”和“神助”,为业务部门和管理层赋能,以扎实的数据分析积极参与经营决策,帮助企业识别潜在价值空,进一步引领业务创新和生态发展。

来源:《新金融》企业财务杂志2022年2-3月联合刊作者:徐

 
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