1、大數據時代財務管理面臨的機遇與挑戰 摘 要這是一個信息爆炸的時代，也是一個被數字淹沒的世界。在 HYPERLINK / t /gnck/_blank 財務領域最終能崛起的企業，必然是對數據最敏感的機構，也是最善于從大數據里嗅到時代發展機遇和未來趨勢的領袖?？v然所有企業對此趨之若鶩，然而真正能夠從財務大數據中掘金的企業卻寥若星辰。如何挖掘蘊藏在數據背后的寶貴信息，從而讓財務數據開口“說話”，為企業管理者經營決策提供科學依據，是當下很多企業面對財務大數據需要進行攻堅的難題。關鍵詞管理；財務；大數據 一、引言選題背景在財務工作的改革中，對財務的影響最大的是科技進步。大數據時代的到來，更是使財務管理的

2、發展的到一個前所未有的機遇。財務人員可以利用大數據的優勢，更精確快速及時地處理財務數據，方便管理人員實行有效的管理。（二）文獻綜述大數據時代的到來，讓財務管理工作的理念和模式發生了各種顛覆性的變化，對于傳統的財務工作領域來說，財務管理繼續發展是越來越難，財務管理更多的是開始向銷售、研發、人力資源等相關的領域延伸和滲透;就財務管理的模式來說，公司財務的定位與任務應該主要偏向任何與公司業務有關聯的數據的收集、處理與分析。鑒于傳統的財務管理和大數據時代下的財務管理的顯而易見的不同點，我們稱大數據時代的財務管理為“大財務”。企業的管理將會因大財務的出現而影響巨大，這種影響橫跨戰術層面和戰略層面。 首先

3、，管理會計的面貌將會煥然一新?；诖笮徒鹑诠镜臄祿骖A算管理，資金的集中管理，內部控制可以更高效，平穩運行與發展。這讓管理會計有能力超越財務會計的約束，在企業決策與管理中飾演更加重要的角色，進而促使企業價值增值。 然后，金融企業管理的視角和洞察力顯著增強，企業管理智慧突出明顯。大財務由于大數據的技術支持，可以在企業決策時用數據挖掘技術掌握很多有用的信息，這些信息將幫助企業降低常見的錯誤，有利于企業降低系統性風險，能夠讓企業對未來的發展進行更加準確的預測。在企業執行方面，使用大數據技術能夠利用定量的方法對不同方案和流程的成本和收益進行分析對比，進而完成企業價值最大化的方案篩選。此外，大數據

4、讓財務人員能夠盡早察覺到反常情況，這樣企業就能提早采取相應的措施，降低可能的損失或者對潛在的風險零承受。所有這些使得企業管理更有遠見卓識。第三，信息不對稱問題相應的變得少的多，效益越來越可觀，同時股東對公司管理層約束力增強。企業集團等大型企業在享受規模經濟優勢的同時，經常遭受到信息不對稱問題的折磨，信息不對稱問題導致三方面的后果：一是道德風險;二是逆向選擇;三是股東不能監視好管理層的行為和活動，一些國有企業里面也存在這些問題，而且更為嚴重。大數據讓數據分布的更加均勻，由于大數據的支持，網絡監督和來自民營企業的監督掌握大量數據，他們將給予國有資本管理機構足夠的壓力，這種壓力，會跟著我們國家一步一

5、步搭建起來的，更科學合理的，國有資本管理體制，傳導到各國有企業管理層，從而激勵他們，讓他們更加勤奮地去工作，防止他們為了私欲而作出損害出資人利益的行為和活動。因此，大財務的影響和巨大價值對企業集團是不言而喻的。第四，大財務之核心？智慧驅動創新。在創新中潛在的機會價值增長，財務的本質是使用大的數據獲取技術。創新的內容很寬廣的，包括理念、模式、服務、技術各個層面，創新并不一定可以產生價值回報，那些符合消費者需要的，符合成本約束的創新才是有意義的。傳統企業管理的所用模式是經驗主義，大數據時代背景下，管理創新更加智能和精確。 第五，對企業財務戰略決策的決定性作用。大財務大大拓展了財務管理的領域與深度，

6、大財務將會掌控企業所處的行業背景、競爭能力估計、難以看見的資產評估、產品的價值分析以及自身財務狀況這些方方面面的內容，不止是以上所說的企業自身掌控的資源，還包括外部的環境和企業目標的數據，我們說大財務應該是知己知彼的。要實現這種“知己”和“知彼”，CFO等高級管理人員參與決策的實踐是不可或缺的。因此，是否由大財務主導直接決定戰略是否正確，戰略是否正確直接決定企業經營的成敗。從這個意義來分析，站在大數據時代背景下，和同作為核心技術的網絡技術在互聯網時代一樣，大財務勢必會變成企業集團的核心資源和企業集團的核心競爭力。什么是大數據 大數據不只是指數據量龐大，它是互聯網技術發展到今天的產物，由于各種移

7、動終端的普及，各種智能產品（如智能家電、智能辦公產品的普及），軟件信息的快速更新，消費者消費速度的加快，產生了前所未有的龐大信息量，因為以往的數據分析工具和手段無法處理之，而產生了適應于大數據的大數據技術。所以，大數據不僅指資料的龐大，也指處理這些巨量資料的技術。三、大數據的要求“大數據的使用要求我們必須摒棄孤立工作的理念，更多地進行跨部門合作。數據以及更為重要的數據分析結果必須進行分享，從而促使公司制定明智的、有依據的決策，掌控未來風險?！盠awson博士繼續指出。Trax Technology Solutions公司首席財務官Nina Tan表示：“數據資產的估值仍然處于摸索階段，財會行業

8、之前已經研究出了一些估值或審計方法，這是很好的基礎指南，但是我們需要開拓思維，跟上科技的發展步伐，并思考作為企業戰略合作伙伴的我們應該如何改變和調整，為企業增加價值。為了實現這一目標，我們必須保持對知識、經驗和實踐的渴求，虛心、愿意接受新的思想，與時俱進，在壯大企業的過程中發揮一定的作用?！眻蟾娣Q，會計師既不是軟件工程師也不是數據科學家，但未來他們可能會兼具這兩種角色。未來在決定用于“數據虛擬化”和公司信息指示板的財務內容，以及非財務數據應該如何與財務數據進行組合方面，會計師將發揮作用。ACCA未來研究主管Fay Chua表示：“大數據會讓許多財會專業人士都意識到變革的重要性。未來，傳統的首席

9、財務官、首席技術官和首席信息官角色界線將變得模糊，職位將變得更具戰略性和前瞻性。他們接受這場變革的速度將對企業能否充分利用大數據所提供的潛力產生巨大影響?！彼摹⑷绾谓⒋髷祿治瞿芰ο胍诖髷祿偁幹刑幱陬I先地位，三個步驟不可或缺：設定目標、建立分析能力以及圍繞大數據策略組織企業架構以實現價值最大化。而高質量的數據、先進的工具、精通數據的員工以及支持分析決策的流程和激勵機制是建立大數據分析能力的四大關鍵。數據任何一個企業都首先需要制定一個數據收集和整理的策略規劃，這一規劃必須明確定義如何利用大數據為企業的整體發展戰略創造價值。在本次的訪談中我們發現，約有56%的企業缺乏合適的系統來收集其發展所

10、需的數據，約有66%的企業則未以有效的形式存儲其所收集的數據。好的數據政策明確定義了“什么是有用的數據”以及“如何從數據看我們的業務”。這些基本定義是一個企業如何建立自己的數據分析能力并將自己與競爭對手區隔開來的第一步?！笆裁词怯杏玫臄祿笔撬袛祿叩某霭l點和基礎。舉例而言，收集所有來自公司網站、客服電話、電子郵件以及聊天室的客戶詢問可以幫助公司了解客戶反饋的最新動向;但那些關于已經被快速處理完畢的詢問的具體記錄能夠帶來的價值就非常有限了。工具先進的分析技術和大數據工具的進步如此之快，他們正以前所未有的方式幫助公司獲取新的統計角度和結果。Hadoop、HPCC和NoSQL等工具和平臺迅速崛

11、起帶來了全新的分析視角和機會;基于成熟的分析、視覺化以及數據管理的全新生態系統也以日新月異的速度改變著企業的分析能力。如今，可提供這類工具的供應商不勝枚舉，開放資源的開發商數量更是不計其數。不過，令人感到些許意外的是，在我們的訪談中，僅有38%的企業表示他們曾使用過這些工具。人員在我們的調查中，有56%的高管人員表示他們的企業缺乏分析數據并從數據中發現機遇的慧眼。大多數人則認為他們無法準確地判斷那些從數據分析得出的林林總總的結論是否的確與公司的業務密切相關，亦難以對這些紛繁蕪雜的結論進行優先排序。成功的團隊往往可以融合數據、技術和業務等各方面的人才來構建這一能力。以樂隊為類比：團隊的成員必須各

12、自擁有不同的技能，但這些技能又有一些交叉重疊，同時他們非常了解互相之間如何進行有效和高效的溝通和協作。成功的大數據分析團隊亦如此，我們需要：數據科學家，提供有關統計、相關性和質量等的專業技能商業分析師，從商業的角度出發,甄別數據科學家從純粹數據分析角度發現的異常數據以及一般性規律，發掘出其中與公司業務發展緊密相關的數據和規律并根據重要性進行排序技術專家，幫助提供收集、整理和處理數據所需的硬件和軟件解決方案。決心頂尖的企業將大數據分析的理念植入到組織當中，明確定義希望通過大數據達成的目標并運用數據推動決策。CEO和高層領導團隊將枯燥抽象的數據分析與實際的公司經營績效提升的緊密關系展示給企業的每一

13、位員工：不論是通過改進現有的產品和服務、優化內部流程、構建新產品和服務或是轉變商業模式等等。表現優異的公司無一例外地圍繞數據構建組織并恪守數據驅動型決策的承諾。五、大數據背景下財務數據處理的變革 財務數據作為企業的核心，反映和支持著企業資本和交易的正常運轉，我們對財務數據的處理與財務訊息的充分發掘后，就可以有 效率的改進財務管理的運作方式，壓縮企業資金運作成本，為企業帶來不錯的，客觀的利潤。企業的財務數據是最基本的，企業資源最豐富的積累，整理和分析的基礎上能給企業帶來價值增值。財務數據處理的發展歷程 企業經營活動過程中，會計數據是各項經濟活動系統記錄。會計數據的處理技術就是指對會計的數據進行加

14、工整理分析的技術。會計數據處理技術發展包括五個階段： 1.會計數據手工處理階段，2.會計數據機械處理階段， 3.會計數據電子計算機處理階段。4.會計數據網絡化處理階段。5.大數據時代會計數據處理階段。 (二)大數據時代的財務數據處理 在信息技術發展的同時，移動互聯網技術、電腦技術也協同發展，會計采集和處理的信息量和信息結構會更加復雜。這些數據除具有大數據的4個“V”的一般特征外，還具有的特征包括無形性與粘性：數據規模大(Volume)。 2.數據種類多(Variety)。物聯網環境下的數據不但包含數字登結構化數據，還有語音、圖片等這樣非結構化的數據。因為這些數據和業務事件的關相關性，進而使結構

15、化數據和非結構化數據更復雜，更不容易處理。 3.及時性(Velocity)。物聯網下時間對數據處理的要求很高，因為物聯網下物和人的行為要求要在非常短的時間內完成，所以物聯網下數據的產生與數據的處理都具有及時性。4.價值密度低(value)。企業的會計數據會不斷產生，然而具有實際應用價值的數據僅僅只是一系列數據中的一個片段或一個部分。拿視訊來說，連續檢測過程中，能夠使用的數據可能只有一兩秒鐘。 5.會計數據的無形性與粘性。非介質的數量信息是當前物聯網上企業采集、傳輸、處理的數字信息主要信息。這些數據可以通過傳感器直接檢測，這是很容易傳播的；但會計數據是看不見的數據，它不能通過傳感器感知。與此同時

16、，會計數據是在業務數據之中存在，不能夠與業務數據脫節。所以，粘性和無形性也是會計數據一特點。 由于大數據時代的財務數據包含以上重要特點，所以讓財務大數據的處理變得挑戰巨大并且要求甚高?；谄髽I大數據中心開發平臺建立的數據分析平臺主要包括高素質人才配置，設備采購等。要想用一個單一的解決方案解決大數據的問題是不可能的，需要一系列傳統與新技術的解決方案的融合。想要構建大數據分析平臺并且從大數據中挖掘出來有價值的訊息，首先企業需要一個可擴展的、靈活且可管理的數據基礎架構，亦即企業大數據中心開發平臺。當前，人們對數據中心開發平臺的理解各持一詞，但下面幾點是彼此的共鳴： ( 1 )數據中心是數據繼承和交換

17、的心臟。( 2 )數據中心是數據處理和對外銜接的媒介，也是對應用系統的設計和工具箱的集成。 ( 3 )它是一種兼容性非常強的大型數據庫，能夠在一個框架內，把不同廠家，不同的格式，不同的標準以及分布在異地的數據統一在一個體系之內。( 4 )數據中心就是一個功能倉庫，能對這些功能用同樣的方式調用和執行。 ( 5 )數據中心是一個應用程序的集成系統，該系統運用靈活的設計理念，意味著系統可以快速的被搭建起來，并可以隨著需求的變化迅速做出調整。 六、大數據時代的管理會計的改變和革新大數據技術的出現會讓管理會計發生更過的更重大的變革： 從基于結果的分析向基于過程的挖掘轉變 以快速消費品行業銷售分析為例，傳

18、統的分析方法通過對終端的銷售數據進行合并分析，但后續問題的分析，無法準確得到結論，只是粗略來定性判斷，這意味著決策風險。 假如我們將數據的應用范圍向前拓展，直到和消費者第一接觸的銷售終端。舉個例子，我們讓我們的促銷員，對每一個前來駐足瀏覽我們商品的消費者，都熱情的招待，可以隨便問問他們的使用體驗如何、家中幾個成員、買該商品的頻率等信息;即使消費者選擇了競爭對手的產品，也可以上去詢問一下其作出上述選擇的理由。一個類似的過程，一天發生多次，遇到很多人，很難讓促銷員現場作記錄，那么采取現場錄音的形式，然后每天把錄音發送到公司的后臺，讓后臺的專業人士來處理。你會發現不僅促銷員的工作效率提高了，信息的真

19、實性也保證了。從這個過程中可以看到，我們有了消費者評價這樣的非結構化數據，消費者購買時決策的數據，加上每日收集競爭對手的產品促銷和產品價格信息，該信息將成為大數據時代下企業的寶藏，并在適當的條件下，轉化成企業的收入源。 (二)從基于單類型的結構化數據向多類型轉變 因為非結構化數據的支持，財務分析工作將更全面的展開，因此數據內容的拓展將會是更加豐富多彩的行為。例如，企業對客戶的信用評價，不僅可以從客戶的背景和對外報表開始，分析評估人員還能從QQ/微博上采集對某個客戶的評論、頂、踩等訊息，豐富企業的信息庫存，進一步降低因為交易中信息不對稱造成的風險。 再舉個例子，從風險管理和控制角度，想判斷一個客

20、戶的業務情況，只看看他的財務報表是不靠譜的，那么你需要捕獲多個信道的信息反饋，即“數據混搭”。2007年，當時在職的遼寧省委書記李克強說，他更偏好3個指標追蹤遼寧的經濟趨勢：全省鐵路貨運量、用電總數和銀行放貸量，來矯正統計數字的誤差。據報道，“克強指數”反映的現實中國狀況比GDP更有可靠性。同樣的，目前房屋的空置率可以確定購買行為是否滿足市場剛性需求標準。房地產企業發布的積極的數字，消費者用自己的方法甄別，他們通過比較難作假的小區內的用電量、用水量判斷空房率，不過要是遇到奸商，把空房的燈和水都打開，讓用電用水量評估空置率的辦法沒有了作用。不過生活垃圾量是不好偽造的，所以獲知空房率數據的另一個有

21、效手段，可以是從垃圾每天運送的多少來判斷。(三)從階段性的月度報告向實時報告轉變大數據技術的日益成熟,極大提高了財務報表的及時性。如營銷終端信息收集，當終端信息更新的時候，營銷政策和區域市場分析報告的個性化可以定期發布，如果不是每天，每周報告將在不久的將來實現。七、財務大數據時代的財務人員作為數據時代，特別是大數據時代的財務人員，除了必須具備扎實的財務處理能力以外，財務大數據的處理能力和技術，在未來會愈發凸顯出重要性，通過大數據的信息加工達成管理建議及財務管控的目的，對企業、對個人也會愈發具有價值。在結合個人經驗對財務大數據進行闡述時，劉海穎表示，財務人員不僅是一個擅長與數字打交道的專業人士，

22、也是一個具備豐富管理會計的知識儲備和實踐經驗的人，如今的互聯網時代，財務所面對的數據規模越來越龐大、數據類型越來越復雜，而企業管理者要求他們將數據在幾秒鐘內甚至是實時被分析出有價值的信息，這就需要他們具備嫻熟的管理會計技巧和能力。除此以外，劉海穎還指出，既然“大數據”的趨勢不可改變，那么作為財務管理者的 HYPERLINK /cfo/ t /gnck/_blank CFO有責任做到通過將業務分析貫穿財務規劃流程，洞悉企業利潤和成本來源，改善結算流程的處理時間和完整性。”ACCA(特許公認會計師公會)與IMA(美國管理會計師協會)近日聯合發布的一份新報告指出，“大數據將如何(而不是在何種程度上)

23、影響商業世界?”是會計師和財會專業人士最應該問自己的一個問題。這篇名為大數據：機遇和風險(Big data: its power and perils)的報告闡述了各種規模的企業、政府以及監管機構利用這種非結構化信息財富的可能性，但也指出了大數據所帶來的法律和道德上的潛在風險。八、大數據的優勢在ACCA和IMA最近開展的一次調查中，有76%的亞太地區受訪者和62%的全球范圍內受訪者認為大數據對企業未來極其重要，具備賦予有遠見卓識的企業超越競爭對手優勢的潛能。企業和政府可以收集到的數據量和數據種類正在快速增長，提供了一個潛在的信息寶庫。組織、理解和分析大數據的能力成為企業進行重大投資的核心任務。

24、ACCA中國事務總監梁淑屏表示：“問題不在于大數據的重要性何時凸顯，事實上其重要性已經不容忽視。能夠分析和應用這類信息，才是潛力之所在。大數據是財會行業近幾年面臨的最大機遇。財務部門運用其分析技能，能夠為高級管理層提供更多變量的實時動態，這將使他們躍居企業戰略核心位置?！薄柏攧章毮懿块T不應該僅限于提供年終報告，這個問題我們已經討論了多年，而大數據讓我們的想法變為現實。此外，財務職能部門的道德管理工作也會變得至關重要。結合其分析技能和職業道德，財務職能部門最終將成為企業戰略和成功的基石?！贝髷祿粌H在私營部門顯示出不可估量的價值，它還能使審計人員和監管機構更容易發現大規模的欺詐情況。監管部門已經

25、開始在其調查中使用大數據了。九、大數據的危險“大數據為企業帶來巨大機遇，但我們必須記住，政府和個人需要高度重視隱私問題。”IMA負責研究部門的副總裁Raef Lawson博士(美國注冊管理會計師，美國注冊會計師)指出，“我們已經注意到有這樣的高調抗議活動，反對組織持有數據，甚至某些時候出售數據。對于財會專業人士來說，引導他們的企業小心避開道德和法律的雷區至關重要?！笔⒋髷祿且话央p刃劍 大數據技術對公司財務工作有許多的影響，可是它也帶來一些不好的地方，他的缺點也同樣的影響了財務工作，因為是數據，可能會誤導人們，使人們依賴而放棄經驗的好處，另外數據時可以被盜竊的，這也是風險。因為大數據理論基本

26、依靠于數據的收集，而數據的收集存在有主觀性，難免存在質量問題，即由于質量問題導致的決策錯誤。1.特來沃爾哈斯蒂是斯坦福大的學專家，他指出，“大數據”的理論是“尋找干草堆中的一根針”，但問題是“所有的草都看看起來像針”。喬治梅森大學專家瑞貝克高爾丁則提出“風險數據供應商欺詐”的風險，因為“數據”理論是基于“數據全是正確的事實”，可是現實中，收集和提供數據的都是人，難免會產生偏見，篩選甚至是造假。近年來，許多學者指出，那些最先接受“大數據”理念并運用到實踐的歐美評級機構和華爾街投行，經常在重大事件上出現這樣那樣的失誤，這本身就揭示了“大數據”不是理想的那么完美可靠。2.竊取數據變得很簡單，一些商人把大數據和其商業捆綁式開發，也在有意無意間促成了個人信息數據“不設防”。最近歐洲的一項研究報告上報道，大數據時代對個人隱私的威脅遠遠比人們想象的嚴重得多。加拿大多倫多大學信息