1 財務共享視域下智能財務的大數據分析模型的作用

（一）提升財務工作的風險管控能力

相比于傳統的企業風險管理工作來說，大數據分析模型的應用可以有效提升企業財務工作的風險管控能力。其可以幫助企業提升數據處理整體規模，并且通過設置相關的風險管控標準，幫助企業實現對風險的快速識別與精準攔截。對于風險識別來說，大數據分析模型可以對企業的非結構化數據進行分析，并根據企業以往存在的風險特征，對海量數據中可能存在的風險進行分析與預警，提升企業財務工作的風險管控能力。大數據分析平臺并非幫助企業知道哪一項數據一定存在風險，而是通過對數據的統計與分析，告知企業哪一項數據可能存在風險，此類數據的組成可能為一項信用評價表，或是一份交易單據等，并對此類數據與可能導致的風險之間的因果關系進行智能分析，幫助企業管理者制定有針對性的應對措施，降低企業因財務工作風險造成的經濟損失。

（二）提升企業預算工作與資源配置能力

企業的預算工作與資源配置能力之間有著密不可分的關系，企業資源配置是指企業根據自身的歷史經營數據、行業發展趨勢、競爭對手經營現狀等幾個維度來開展預算工作，從而實現企業資源的高效配置。大數據分析模型的應用，可以幫助企業實現傳統預算工作無法達到的目標，提高企業資源配置的合理程度[2]。對于傳統的企業預算工作來說，需要將企業內部的結構化數據進行統計，并構建預測模型，這種方式所能處理的數據容量有限，無法實現對全部結構化數據的分析，而大數據分析平臺可以實現對海量數據的統計與分析，甚至將企業外部的社會化數據囊括在內，從而進一步提高企業預算工作的針對性與客觀性。

（三）為企業決策分析提供數據支持

在財務共享視域下，企業財務管理工作所涉及到的數據包括企業內部結構化數據與外部社會化數據，企業只有對兩類數據有全面的掌握與深入的分析，才能更客觀地認清自身的經營現狀與競爭壓力。大數據分析模型的應用，可以有效挖掘企業內外部數據之間的因果關系，分析與企業價值目標相匹配的優質數據，為企業的決策分析提供準確的數據支持。

2 財務共享視域下智能財務的大數據分析模型構建的技術支持

（一）機器人流程自動化

機器人流程自動化作為智能財務領域應用最為廣泛、最為成熟的技術，可以幫助企業在財務共享視域下完成大量重復、無序的基礎業務，提升財務管理工作效率，為企業節約大量的人工、時間成本。

（二）大數據技術

大數據技術包括對海量數據的儲存、分析、管理及沉淀技術。傳統的企業數據管理所能處理的數據容量十分有限，而大數據技術可以實現對海量數據的儲存與處理，并有效彌補傳統數據處理模式中的不足，如對低價值數據的自動識別、分析與過濾，保留具有商業價值的高密度數據，提升企業財務管理工作的效率與質量。

（三）可視化技術

所謂可視化技術，是指將海量的、復雜的企業經營數據信息通過計算機圖像處理技術進行處理，以圖像、圖表的方式展示給企業管理者，幫助企業管理者更加直觀地對自身企業經營現狀有所了解。如今，可視化技術也被廣泛應用到大數據模型的構建過程中，如最常見的PowerBI技術。

（四）智能識別技術

智能識別技術也是智能財務背景下大數據分析模型構建過程中廣泛應用的智能技術之一，其中最為常見的是光學字符識別技術（OCR）。對于企業財務管理來說，最核心也是最基礎的工作即各類原始憑證的識別與處理，如交易憑證等。在財務共享視域下，會計信息化是實現智能財務的首要步驟，通過智能識別技術，可以對發票、合同等各類紙質原始憑據的圖像進行識別，對其中文字數據進行提取，并儲存在企業財務信息系統中，大幅提升企業財務票據核算工作的效率與準確率。

3 財務共享視域下智能財務的大數據分析模型構建

（一）大數據平臺

對企業生產經營中的各項數據進行統計、處理與轉換是大數據平臺的主要功能，而大數據平臺的具體實現流程又可以分為數據基礎、數據治理與數據價值鏈分析三個過程。

數據基礎作為大數據分析模型應用的基礎流程，主要是通過大數據技術對企業的公共數據、行業數據、經濟數據與環境數據等企業經營的各項宏觀數據進行采集、整合與儲存，同時還包括企業的管理數據與業務數據等等，形成數據儲存庫，為大數據分析模型的構建奠定基礎。

由于企業財務管理所涉及到的數據數量龐大，各類數據之間的聯系缺乏規律，如果直接對此類內容、規范、標準不統一的海量數據進行利用，那么會導致大數據分析模型無法為企業管理者提供有力的數據支持，而數據治理就是對海量數據進行篩選、整理的過程，通過制定相關的數據使用標準與數據安全規范等，過濾掉低價值的無用數據，提升大數據分析平臺的數據質量。

所謂數據價值鏈分析，是指在對數據的分析與利用時，要緊密圍繞財務共享視域下的企業價值目標，從而實現企業價值的最大化。由于數據只有經過正確利用的情況下才能產生價值，才能為企業所用，因此為了進一步提高數據信息的利用價值，就需要通過建立數據庫、數據清洗、數據建模、可視化展示等數據價值鏈分析流程，實現數據的價值。

（二）財務大數據平臺

在大數據分析模型中，財務大數據平臺主要是通過大數據技術對財務數據資源進行挖掘分析，將數據轉化為企業財務管理可以直接觀察、直接利用的數據資源，從而為企業的各項財務管理工作與決策制定提供有力的支持。財務大數據平臺對不同來源的數據進行整合，打破多源數據之間的“邊界”，實現財務數據與業務數據的協調融合。同時，為了進一步提升數據的應用價值，通過算法建模與數字建模的方式對數據進行多維分析，從而實現數字資源保值的同時，提升數據資源的價值。另外，對于收入預測來說，財務大數據平臺可以通過建立森林模型與時間序列模型等方式，對企業業務數據進行數據準備與數據探索工作，并配合多維分析模型與大數據統計等對企業未來收入進行預測，為企業管理層制定下一階段企業業務經營計劃提供數據支持，提升企業管理層決策制定的針對性與有效性。

（三）價值變現平臺

在大數據分析模型中，價值變現平臺的主要作用是將企業的各項戰略目標轉化為若干個明確的價值實現主題數據，并通過大數據分析技術來分析各項數據與企業價值目標之間的因果關系，分析各項數據如何為企業產生價值。在大數據分析模型中，價值變現平臺扮演著承上啟下的重要角色，向上對接企業的價值目標，對下主導財務模型構建，具體到企業財務管理工作中，可劃分為對內管理賦能與對外市場化運作。其中對內管理賦能的實現主要通過對接各類財務與業務系統，如采購系統、稅務系統、客戶系統與人力資源系統等，構建杜邦分析模型、本量利分析模型、比率分析模型等對數據進行分析，模擬企業經營的經濟效益、發展趨勢等，幫助企業實現價值。對外市場化運作的實現主要通過大數據技術，對企業歷史銷量與銷售總額進行分析，并應用大數據技術對金融指標的變化情況作出分析，掌握未來利率的變化趨勢，幫助企業提高資金的周轉效率，為企業的金融投資決策提供數據支持。

4 財務共享視域下智能財務的大數據分析模型的場景應用

（一）在企業財務核算監控中的應用

在財務共享背景下，現代化企業的經營范圍與各子公司的分布變得更加廣泛，產品類型也變得更加繁多，這對企業的財務核算工作提出了新的挑戰。雖然一部分大型企業為了提高核算工作的標準性與統一性，要求各子公司與母公司之間采用統一的財務核算規范，但由于子公司與母公司距離較遠，各子公司的財務核算標準執行情況無法得到準確的數據分析。而大數據分析模型構建成功后，企業管理層可以對企業各項費用支出、收入情況的信息數據進行匯總，并做出合理分析，實現對企業各子公司財務核算工作規范性與標準性的監督，提升企業財務核算的工作質量。

（二）在企業內部管理中的應用

由于現代化企業的產業鏈條較長，導致業務流程更為復雜，為了實現對各業務流程的精細化管理，企業可以通過大數據分析模型，將業務流程的整體數據分解為若干個數據節點，對其進行逐一分析，從而實現對企業未來生產情況與經營狀況的預測模擬，并以此制定針對性的資源配置方案，實現財務共享視域下的精準預算。

（三）在企業樹標對標中的應用

財務共享模式最大的特點在于其可以幫助企業減少冗余的業務流程與數據操作環節，提升企業的財務管理效率。財務共享模式作為一種新興的管理模式，其給企業創造了更多的成本控制機會，提升了企業的風險防范水平，通過大數據分析模型的應用，企業可以結合市場需求數據，樹立符合自身企業發展規律的價值目標，并實現對各項生產業務最高水平與平均水平數據的快速掌握，通過大數據技術分析，找到能夠實現企業價值目標的核心業務，在規模效應下實現精準發展，將財務共享服務的優勢充分體現出來。

（四）在企業核算中的應用

在傳統的企業財務核算工作中，需要對各生產系統、各生產部門的財務數據進行統計，并依靠人工的方式進行財務數據的分析與核算，這種方式不僅效率低下，同時也無法保證財務核算工作的質量。而通過大數據分析模型的應用，可以快速將各類靜態、動態數據進行匯總，并利用大數據技術對其進行分析，最后通過可視化技術將財務核算結果以圖片、報表等形式展示給企業管理者，從而提升財務共享模式下企業財務核算工作的效率與質量。

5 結語

綜上所述，在智能化技術廣泛應用的當下，傳統的數據處理方式已經無法適應財務共享模式下的企業發展，因此企業應積極探索智能財務的創新與應用，通過構建大數據分析模型，提高企業財務數據的處理效率，幫助企業更好地實現財務共享背景下的快速轉型與高質量發展。

資料來源：Financial Model 綜合互聯網

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

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