前言

大數據時代，大數據分析在財務管理領域的重要價值已經得到了充分認可，在這種背景下，企業財務管理需要及時進行創新，注重大數據的分析與應用，構建更加科學合理的財務管理模式，從而推動企業財務管理水平的不斷提升。本文所提出的基于大數據分析的財務管理創新策略主要囊括了樹立財務管理數字化理念、提升財務人員大數據分析能力、完善大數據分析管理制度、財務管理系統增加大數據分析模塊等四個方面，這些策略有對于部分研究成果的借鑒，亦有自身的一些思考，考慮到各個企業情況的不同，本文所提出的這些策略并不能夠被照搬照抄，各個企業一方面可借鑒其他企業在此方面積累的成功經驗，另一方面要結合自身的情況，更加靈活地進行財務管理的創新，從而進一步提升企業大數據分析水平。

一、企業財務管理問題分析

（一）缺少財務管理數字化理念

基于大數據分析的財務管理創新前提基礎是財務人員要有良好的數字化理念，可惜的是目前很多企業財務人員并沒有財務管理數字化的理念，這導致了企業財務管理創新工作的開展頗受影響。當前很多企業的財務人員財務管理理念依然落后，對于數字化管理的重要價值沒有充分的認識，這種理念之下，企業就不會在財務管理方面積極推進大數據分析，由此導致這一工作的開展嚴重受阻。之所以出現財務管理數字化理念的欠缺，可以從兩個方面進行具體分析，一方面是財務管理數字化水平偏低，企業在數字化、信息化建設方面步伐比較遲緩，由此給財務人員傳達了一個錯誤的信號，即財務管理數字化并不重要，因此觀念層面對于數字化、信息化的認可度不夠；另一方面是企業在財務管理數字化宣貫方面存在較大的不足，數字化理念沒有深入人心。

（二）財務人員大數據分析能力薄弱

大數據分析這一工作專業性很強，對于財務管理人員信息化素養、數據挖掘分析能力提出了更高的要求，不過目前很多企業的財務人員在大數據分析方面能力比較薄弱，缺少大數據分析的基本知識儲備以及技巧，這自然會導致大數據分析效果不夠理想。大數據分析一般包括選擇數字特征、數據的整理分析、計算數字特征、建立模型、評價統計、結果分析等步驟，不少財務人員在數據分析模型的構建方面存在一定不足，不懂如何構建模型以及進行模型的誤差檢驗，這自然會導致大數據分析的準確性受到影響。企業針對財務人員大數據分析方面的能力短板，沒有及時開展相應的培訓，沒有圍繞大數據分析需求從外部招聘一些專業人才，這樣自然無法做好大數據分析這一工作。

（三）大數據分析相關制度不健全

部分企業大數據分析方面的相關制度并不健全，沒有能夠做到根據這一工作開展的需要來制定比較完善的制度，這樣就容易導致大數據分析工作的開展缺少規范性，并因此影響這一工作效果。大數據分析本身就已經成了企業財務管理的重要組成部分，其在財務管理方面有很重要的作用，當大數據分析制度不夠健全的情況下，大數據分析就會受到影響，并會導致財務管理、財務分析出現問題。舉例來說，大數據分析原則方面，企業如果沒有進行明確或者雖然明確了但是不夠全面，由此會導致大數據分析水平下降，無法給財務管理提供數據支撐。同時大數據分析制度如果與企業投資管理、現金流管理等制度之間有一定的沖突和相悖之處，這樣自然會導致大數據分析工作的開展受到負面影響。

（四）財務管理系統缺少大數據分析模塊

企業財務管理方面的主要問題之一是財務管理系統中沒有大數據分析這一模塊，這導致大數據分析的應用受到了很大的限制。財務管理系統是財務管理工作開展的重要平臺，在財務管理已經完全線上化、數據化的背景下，財務管理系統的作用是不可或缺的。大數據分析模塊的缺失意味著大量的數據信息無法進行深度分析，企業難以從海量的數據信息中獲得有價值的信息，這對于企業財務管理水平的提升是非常不利的。大數據分析模塊的開發難度很大，很多企業在此方面能力不足，因此導致了財務管理信息系統功能不夠完備，無法助推企業財務管理水平更上一個臺階。

二、基于大數據分析的財務管理創新策略

（一）樹立財務管理數字化理念

企業財務管理人員需要充分意識到數字化、信息化是企業財務管理發展的重要趨勢，要樹立起財務管理數字化的理念，在此理念引導下來推進財務管理的創新，給予大數據分析更多的關注。在引導財務人員樹立財務管理數字化理念過程中，關鍵是要做好以下幾點：首先，自上而下進行財務管理數字化建設的大力宣貫，讓每一個財務人員都能夠感受到財務管理數字化的迫切性以及重要價值。企業管理者需要在不同場合通過不同的方式來強調財務管理數字化的意義所在，從而掃除其觀念層面員工對于數字化的抵觸情緒；其次，企業需要給予財務管理數字化真金白銀的投入，這樣才能夠給員工傳達一個明確的信號，即企業高度重視財務管理的數字化。以海量數據這一上市公司為例來說，該公司在財務管理數據數字化建設方面，連續多年每年都投入上百萬元進行系統的升級；最后，企業塑造良好的數字化氛圍，從硬件以及軟件著手引導員工樹立財務管理數字化理念，從而實現企業財務管理水平的不斷提升。

（二）提升財務人員大數據分析能力

基于大數據分析的財務管理創新要求財務人員具有良好的大數據分析能力，能夠熟練掌握大數據分析的技巧和方法，具有數據分析模型構建的能力。針對財務人員上述方面存在的不足，關鍵是要開展相關培訓，通過培訓讓財務人員增加大數據方面的知識儲備，掌握大數據分析的相關技能，從而在這一工作開展方面能夠做到更加游刃有余。對于企業來說，在有條件的時候，可以多開展一些大數據分析方面的培訓，培訓內容需要做到需求導向，即培訓重心放在如何補齊財務人員在大數據分析方面的短板。海量數據這一上市公司在大數據培訓方面，每一年都會組織相關人員參加培訓，從而提升財務人員的大數據分析能力。企業大數據分析方面的專題培訓需要有連貫性，定期進行培訓需求分析，了解財務人員存在的勝任力不足，從而制定更有針對性的培訓內容。除了培訓之外，也可以引入考核手段，通過考核引導、督促財務人員關注自身大數據分析能力的提升。舉例來說，如果財務人員大數據分析能力欠缺或者薄弱，會影響到考核成績，考核成績與獎懲掛鉤，這樣才能夠給財務人員施加一定的壓力來提升自身的大數據分析能力。

（三）完善大數據分析管理制度

企業要注重根據大數據分析工作開展的需要，健全相應的管理制度，確保這一工作的開展在相關制度的引導下規范有序推進。大數據分析管理制度建設需要注意以下幾點：首先，大數據分析管理制度要有實效性，即制度應能夠落地，具體內容方面要盡量全面兼顧，對于大數據分析的目的、原則，如何搜集數據，如何進行數據分析，數據分析結果如何使用等都需要加以明確。以大數據公司來說，財務管理領域大數據分析需要囊括數據的搜集、模型的構建、誤差的檢驗、結果的糾偏等；其次，大數據分析管理制度要比較靈活，能夠根據大數據分析中出現的問題來進行調整完善，保證相關制度與財務管理創新相匹配。舉例來說，大數據公司財務風險管控要求提升，這自然要求大數據分析進行相應的調整，以保證大數據分析結果能夠滿足財務風險管控的需要；最后，大數據分析制度需要有良好的匹配性，即這一模塊的相關制度與財務管理其它制度之間能夠比較好地匹配，例如海量數據這一上市公司就對于大數據分析與成本核算、投資管理、運營管理等制度之間是否匹配進行了充分的論證分析，這樣很好地推動了財務管理的創新。

（四）財務管理系統增加大數據分析模塊

企業財務管理系統中需要有大數據分析這一重要模塊，這樣才能夠用好大數據分析這一手段，發揮大數據分析的重要價值，確保財務管理能夠匹配企業發展的需要。財務管理系統中的大數據分析模塊需要與其他模塊進行有效銜接，這樣才能夠更好地發揮大數據分析的重要作用。大數據分析模塊的主要功能包括了從海量的數據資源中基于一定的技術和模型，通過數據抓取、分析來找尋有價值的信息，給財務管理人員提供有價值的數據，全面提升財務管理水平。大數據分析模塊設計方面，需要注意穩定性、安全性、科學性，企業要定期進行大數據分析模塊的調整優化，重點是要對于數據分析模型的信度、效度進行校驗，這樣才能夠保障大數據分析工作的更加精準。

結語

果大數據分析模塊的準確度下降，對于數據分析不夠深入、全面，就需要尋找原因，了解究竟是數據本身的問題，還是數據分析模型的問題，從而采取針對性的解決措施，保證大數據分析模塊功能完備。

財務數據分析師CFDA（China Financial Data Analyst）

由中國商業會計學會頒發，通過全國統一考試的學員將同時獲得商業數據分析證書，該證書是由人社監制，省級職業技能鑒定指導中心簽章頒發《人力資源和社會保障部專項職業能力證書》。

通過CFDA課程的學習，企事業單位的財務人員和管理人員能夠通過科學的指標體系和分析方法，結合企業財務數據，構建數據模型，對公司整體經營狀況進行評估，向管理層和業務部門提供財務建議和決策支持，從而優化資源配置和提升企業核心競爭力。