資金大數據

1. 大數據時代下的現金管理

隨著銀行發布和取消存取5萬元的現金需要說明資金來源這一現象，表明大數據時代的自我權益管理進入新時代。

你的消費大數據在尚不成熟的個人隱私法律體系下，現金是很好的選擇，雖然有點兒麻煩，但你使用現金不會留下疤痕。

逆全球化時代的資源流動性固化和萎縮，導致每個國家都在內卷，表面平和下暗流涌動。

可交易資產的流動性體現營商環境，對資產設置的交易條件越多，能完成交易的對象越少。

如今，在全球范圍內從衛生，政策，文明，法律等多個角度觀察 社會 體系，你已經在走向漸凍人的路上。

現金交易的優勢是天然的，更接近人性本能，交易雙方的隱私能夠有效控制。當然現金交易不僅僅只承載著正義的交易，有著更深更廣的力量。

無論處於什麼樣的環境，資產增值已經不是第一位的需求，危機管理中的現金管理和消費信息帶來的影響是我們需要重視的。

2. 大數據顯示融資什麼意思

大數據金融名詞解釋

大樹金融是深圳前海大樹金融服務有限公司的簡稱，成立於2014年7月。由紅杉資本投資創立，投資機構主要有紅杉資本、泰盟投資集團、春華資本、光大控股。1.大吉金融實際上是一個信貸工廠，主要為銀行、理財公司、信託、私募基金、P2P等金融機構提供信貸外包服務，也為小微企業和個體工商戶提供融資服務。目前，大樹金融與北京銀行、渤海銀行、廊坊銀行、Xi安銀行等近50家銀行機構有合作。推出的產品主要有大額定期貸、評價神、e保等。2.大額定期貸款是一種無抵押、無擔保的個人貸款產品。主要提供5-70萬元的貸款額度，主要針對小微企業主、個體工商戶、白領等。並且評價這個神的APP，客戶可以通過它來代表大聚金融的產品；還有e擔保，主要為小企業主、微型企業主、個體工商戶等小微經濟主體提供融資擔保服務。拓展材料：大數據金融是收集客戶交易信息、線上社區交流行為、資金流向等數據。通過大數據技術。大數據金融可以了解客戶的消費習慣，從而針對不同的客戶推出不同的營銷和廣告，或者分析客戶的信用狀況。由於大數據金融數據是根據客戶自身行為採集的，大數據金融客觀真實，大數據金融為客戶制定的回售方案和偏好推薦也能做到精準，大數據金融匹配度高。大數據金融基於雲計算。雲計算是一種非常大規模的分布式計算技術。通過預先設定的程序，大數據金融雲計算可以搜索、計算、分析客戶的各種數據，無需人工參與。因此，大數據金融的雲計算技術降低了收集和分析數據的成本，不僅整合了碎片化的需求和供給，還大大降低了大數據金融的交易成本，實現了跨區域的信息流動和交換，客戶群也隨之增長。在大數據金融的模型中，互聯網公司設定了各種風險指標，如違約率、延遲發貨率、售後投訴率等。而且大數據金融收集的客戶數據是實時的。由於其信用評估具有實時性，有利於數據需求方及時分析對方信用狀況，控制和防範交易風險。

3. 什麼是大數據金融

大數據金融是通過大數據技術搜集客戶交易信息、網路社區交流行為、資金流走向等數據，大數據金融了解客戶的消費習慣，從而針對不同的客戶投放不同的營銷和廣告或分析客戶的信用狀況。由於大數據金融數據是根據客戶自身行為而搜集，大數據金融客觀真實，因此，大數據金融針對客戶制定的營銷方案和偏好推薦也能做到精準化。
大數據金融的特點如下：
1、影響大。由於互聯網加快了數據的傳播，而金融大數據又屬於個人核心隱私材料。在我國互聯網金融發展現狀下，信用體系尚不完善，互聯網金融的相關法律還有待配套。互聯網金融單位的違約成本較低，容易引發多種金融風險問題，造成群體性事件；
2、數量多。互聯網金融大數據是獲取的個人的金融行為數據，而這是屬於個人數據中非常高頻使用的部分。國內互聯網金融服務企業獲取的互金大數據已經達到數百PB，而且還在不斷高速增長中；
3、速度快。互聯網金融業務主要信息由系統處理，操作流程完全標准化，業務處理速度更快。在用戶畫像和信用資料庫等金融大數據的支持下，經過數據挖掘和分析，引入風險分析和資信調查模型，一筆業務從申請到完成只需要幾秒鍾。
法律依據：《中華人民共和國數據安全法》第五條
中央國家安全領導機構負責國家數據安全工作的決策和議事協調，研究制定、指導實施國家數據安全戰略和有關重大方針政策，統籌協調國家數據安全的重大事項和重要工作，建立國家數據安全工作協調機制。

4. 資本市場可從三方面主動「擁抱」大數據

資本市場可從三方面主動「擁抱」大數據

業內人士認為，在證券市場高速發展初期能夠提早鋪好數據基礎工作，不僅可以節省大量改造存量數據的成本，而且可以快速處理即將到來的增量數據
日前，國務院總理李克強主持召開國務院常務會議，會議通過了《關於促進大數據發展的行動綱要》（以下簡稱《綱要》）。會議認為，開發應用好大數據這一基礎性戰略資源，有利於推動大眾創業、萬眾創新，改造升級傳統產業，培育經濟發展新引擎和國際競爭新優勢。
《綱要》強調，要順應潮流引導支持大數據產業發展，以企業為主體、以市場為導向，加大政策支持，著力營造寬松公平環境，建立市場化應用機制，深化大數據在各行業創新應用，催生新業態、新模式，形成與需求緊密結合的大數據產品體系，使開放的大數據成為促進創業創新的新動力。同時，要強化信息安全保障，完善產業標准體系，依法依規打擊數據濫用、侵犯隱私等行為。讓各類主體公平分享大數據帶來的技術、制度和創新紅利。
「大數據時代帶來整個社會的大變革，資本市場不可避免地處於變革當中。」深圳大學經濟學院講師翟偉麗撰文指出，就當前情況看，資本市場的變革具有以下幾個特徵：一是資本市場的功能實現載體逐漸由實體機構向互聯網平台轉變，中間環節和傳統的職能機構將大幅減少；二是證券行業格局將發生巨大變化，傳統金融機構與互聯網企業的滲透和競爭將加劇，不改變就被改變；三是證券行業在擁抱大數據及移動互聯過程中，無論是體制機制、行業環境還是反應速度上，與互聯網企業相差甚遠，與銀行業和保險業相比也不佔優勢，證券行業的體制機制迫切需要改變；四是證券行業的服務理念和固有觀念將發生巨大轉變。

翟偉麗表示，對資本市場而言，為適應大數據時代帶來的變化，證券行業的現有模式應盡快轉變：一是嫁接互聯網，轉變為互聯網金融時代的金融機構，同時為避免渠道商之間的「囚徒困境」，應結合機構自身專長或通過合作確定轉型方向，盡早行動；二是盡早收集客戶的信息，向以客戶體驗為中心的經營理念轉變；三是樹立數據就是資產的概念，盡早布置大數據戰略，招攬大數據挖掘人才。
針對大數據時代下的監管方向，有業內人士指出，我國證券市場的監管部門應做好以下工作來促進證券市場的數據信息化：一是加大資金投入，並可以通過引入私人數據服務商和資本等解決資金問題；二是解決各市場的數據介面統一問題，採用統一的數據錄入和輸出格式；三是向市場普及數據電子化，例如解決簽章電子化問題，協助資金較為緊缺的中小企業完成會計電算化。在證券市場高速發展初期能夠提早鋪好數據基礎工作，不僅可以節省大量改造存量數據的成本，而且可以快速處理即將到來的增量數據。讓監管技術的革新速度趕上頂層設計的改革步伐，這是監管部門在市場快速發展階段的一項重要任務。

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5. 大數據是什麼

大數據是什麼意思呢?
如果從字面意思來看，大數據指的是巨量數據。那麼可能有人會問，多大量級的數據才叫大數據?不同的機構或學者有不同的理解，難以有一個非常定量的定義，只能說，大數據的計量單位已經越過TB級別發展到PB、EB、ZB、YB甚至BB級別。
最早提出「大數據」這一概念的 是全球知名咨詢公司麥肯錫，它是這樣定義大數據的：一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統資料庫軟體工具能力范圍的數據集合,具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型以及價值密度低四大特徵。
研究機構Gartner是這樣定義大數據的：「大數據」是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流轉優化能力來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。若從技術角度來看，大數據的戰略意義不在於掌握龐大的數據，而在於對這些含有意義的數據進行專業化處理，換言之，如果把大數據比作一種產業，那麼這種產業盈利的關鍵在於提高對數據的「加工能力」，通過「加工」實現數據的「增值」。

6. 大數據包括什麼

大數據是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。

大數據是一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統資料庫軟體工具能力范圍的數據集合，具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低四大特徵。

大數據技術的戰略意義不在於掌握龐大的數據信息，而在於對這些含有意義的數據進行專業化處理。換而言之，如果把大數據比作一種產業，那麼這種產業實現盈利的關鍵，在於提高對數據的「加工能力」，通過「加工」實現數據的「增值」。

從技術上看，大數據與雲計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數據必然無法用單台的計算機進行處理，必須採用分布式架構。它的特色在於對海量數據進行分布式數據挖掘。但它必須依託雲計算的分布式處理、分布式資料庫和雲存儲、虛擬化技術。

(6)資金大數據擴展閱讀：

大數據的應用

1、洛杉磯警察局和加利福尼亞大學合作利用大數據預測犯罪的發生。

2、google流感趨勢(Google Flu Trends)利用搜索關鍵詞預測禽流感的散布。

3、統計學家內特.西爾弗(Nate Silver)利用大數據預測2012美國選舉結果。

4、麻省理工學院利用手機定位數據和交通數據建立城市規劃。

5、梅西百貨的實時定價機制。根據需求和庫存的情況，該公司基於SAS的系統對多達7300萬種貨品進行實時調價。

6、醫療行業早就遇到了海量數據和非結構化數據的挑戰，而近年來很多國家都在積極推進醫療信息化發展，這使得很多醫療機構有資金來做大數據分析。

7. 數字經濟時代，財務管理新變化

文章來源於公眾號：洞見學堂

作者：王勇 謝晨穎

【導讀】

數字經濟時代，「大智移雲物區」等數字技術已經成為重塑各行各業的重要力量。財務管理作為企業管理的重要內容，也受到了巨大的影響和沖擊。傳統財務的工作流程、管理模式、管理理念、組織架構等各方面都發生了不同程度的變化。企業的財務管理正在從電算化、信息化，逐漸走向數字化、智能化。

數字技術的進步會給財務管理帶來怎樣的改變？本文將從財務決策、資金管理、成本管理、財務職能、財務報告和財務風險六個方面闡述數字經濟時代財務管理發生的變革。

1. 財務決策：從依賴經驗的直覺決策到數據演算法驅動的科學決策

長期以來，管理者通常憑借經驗、直覺、判斷力來進行決策，雖然也會通過獲取數據進行模型的計算得出結果，但 在過去，受限於技術能力，數據獲取不全面，導致很多決策模型無法使用，財務決策僅僅建立在企業內部「財務小數據」的基礎上，包括收入、成本、利潤、資產、負債等，難以做出合理的決策。

數字經濟時代，大數據的大量性（Volume）和多樣性（Variety）給管理者使用決策模型提供便利，可以得出更加科學合理的結果。 大數據不僅能收集到財務信息，也能收集到非財務信息；不僅能收集結構化數據，也能收集到非結構化、半結構化數據；除了企業內部業務數據，更延伸到企業外部，包括所屬行業、供應鏈、競爭對手、監管機構、政府部門等所有利益相關者的數據。數據和演算法通過機器學習的方式不斷自我優化，進而用「數據決策」替代「憑直覺經驗和拍腦袋式決策」。

以投資決策為例，在進行投資決策時，過去的決策者在決策時無法掌握所有信息，且容易受到個人風險偏好、認知偏差的影響，造成決策的主觀性。基於大數據的投資決策模型糾正了決策中的非理性問題，得出的結論更加的科學，提高投資決策的合理性和准確性。同時，通過建立量化投資模型幫助決策者處理海量數據，決策者能夠在短時間內對影響投資結果的因素進行多角度分析，如經濟周期、未來預期、盈利能力、心理因素、市場等，根據模型分析結果做出投資決策，極大提高了投資效率。 有實證研究表明，企業的投資規模、投資回報率與大數據發展指數之間呈正相關關系 ，即大數據的發展有利於企業做出更好的投資決策； 同時，大數據發展指數與企業融資效率、內源融資率及債務清償率均呈正相關關系。 大數據能夠提升企業融資決策的質量。[1]

谷歌採用「The Machine」演算法，通過或否決新的投資和後續投資。 通過收集某特定公司的市場數據、融資金額、聯合投資合作夥伴、以前的投資者、行業領域以及以前估值與目前估值的差額等方面的數據進行分析，用紅綠燈系統來考核某項投資指標體系，綠燈表示投資機會良好，紅燈表示不投資，黃燈表示需謹慎行事。在使用初期只是作為投資盡調的輔助配角，現在其AI演算法已經進入投資委員會，可以對投資進行評估，且評估結果的准確率很高。

2. 資金管理：從內部資金管理到全產業鏈資金管理

傳統財資管理系統中更多是平面化財資管理，將財資管理的重點放在賬戶管理、資金結算、資金劃撥、資金對賬等交易性處理流程上，主要是對企業內部資金的管理。

數字經濟時代，隨著數字技術的不斷發展，可以支撐更加復雜多樣的資金管理模式，財資管理將從平面走向立體。企業的資金管理不再局限於內部資金的集中管控和調配，而是向供應鏈金融模式轉變。 利用大數據、AI、雲計算等技術，可以對產業鏈資金流動進行靜態和動態監測管理。 上至供應商，可以開展供應鏈金融，做應收賬款保理；下到消費者，可以做消費信貸，盤活全產業鏈資金。[2]

蒙牛集團 在企業內部搭建了資金共享平台，實現對資金的集中管控。由集團總部統一調度、管理和運用所有的資金。大量實時匯總的資金大數據，使現金流預測模型更加精確，讓集團對內部資金的管理更精細、更高效、更主動。除了內部資金管理，在企業外部，蒙牛還 建立了服務於上下游的供應鏈融資平台 。通過 「互聯網+大數據」 ，從蒙牛上下游、奶源等第一層直聯的約上萬數量合作夥伴群，逐步延伸到第二層的上百萬數量的蒙牛生態圈夥伴，實現高效、低成本融資。目前，蒙牛已與多家金融機構合作開展供應鏈金融業務。通過EAS系統和銀行在數據渠道上打通，上下游企業可以直接登錄蒙牛供應鏈融資平台，高效融資，使得以蒙牛為核心企業的生態圈更加 健康 。

3. 成本管理：實現精細化核算、前置化管控，優化成本控制

在 成本核算 方面，作業成本法是現在較為精細化的管理方式，但基於技術條件的限制，很多作業層面的數據難以收集，導致實施起來較為復雜和困難。

數字經濟時代，隨著大數據、物聯網等技術的興起， 生產或服務中的每一步驟甚至每一個細節都能夠被各種智能儀器收集到 ，並傳遞到數據處理中心進行處理。企業能夠 方便快捷地獲取、篩選與成本相關的各種數據 ，避免了繁瑣的人工篩選數據的過程，使得作業成本法得以便捷的實現。 同時，成本數據的收集更為精確和全面，便於確定成本動因、識別增值作業 ，精細化成本管理，優化成本控制過程。實際上，由於智能設備和物聯網的應用， 一些傳統的間接費用變為直接成本 ，即使需要分配間接費用，也能找到較為 精確的分配因子 。

Amani等(2017)對 數據挖掘技術在成本管理應用 中的幾個層面進行了綜述，分別是設備層面、流程層面、施工層面、產品層面和項目層面。其中，在設備層可以用數據挖掘來評估設備製造成本，從而提高設備檢查和維修的精確度， 追蹤設備更新成本 ；在流程層數據挖掘技術用來 在成本核算中確定成本驅動因素 ,並幫助 制定轉移定價 的決策；在施工層通過創建神經網路系統，實現快速且 精確的成本評估 ；在產品層數據挖掘可以用以預測產品單元的成本、評估產品生命周期成本；在項目層數據挖掘可以協助建立成本評估體系，包括有形產品和無形產品,如軟體和應用等。基於全過程、多層次的原則，財務可以 在數據挖掘技術下實現對成本的精益管理 ，這是大數據技術在成本管理領域的重要應用場景。

此外，傳統的成本控制是在成本發生後進行事後追蹤。隨著數字技術的應用，成本、費用被細分成不同的子類，針對不同子類都可以進一步向前延伸，建立專業的前端業務管理系統，如商旅管理系統、品牌宣傳管理系統、通信費用管理系統等等。[3]這些前置業務系統和財務系統之間實現無縫銜接， 將成本費用的管理前置到業務過程中去，實現前置化、過程化的成本控制和監督 。

4. 財務職能：從交易記錄、核算監督到決策支持、價值創造，實現業財深度融合

傳統財務的主要工作是承擔企業的財務核算和監督職能，進行報表的編制、資金結算、報送財務信息等基礎性工作。財務角色定位局限於賬務處理、薄記經營活動，財務部門只是職能部門，不能產生附加價值，是「後台」角色。

數字經濟時代，財務的職能將發生重大變革。 以「憑證」為起點的傳統財務會計將逐漸被自動化和智能化，很多重復性、規則性的財務工作會被財務機器人所替代，更多財會人員被釋放出來，新的財務管理模式將實現「無人會計」 。

麥肯錫《自動化和人工智慧如何重塑財務職能》中顯示，大多數財務活動都存在自動化計劃，其中以交易型活動最易於自動化，對於一般的會計活動而言，77%的活動是可以全自動化的，12%的活動可以高度自動化。牛津大學研究者也曾預測，未來20年，在英國會計行業中，財務行政人員和注冊會計師可能被機器完全替代的概率分別為96.8%和95.3%。

財務人員正在從以交易處理為主的財務會計向決策支持為主的管理會計轉型，轉變為賦能者和創新引領者 。藉助大數據挖掘技術，發現業務經營中存在的問題、企業潛在的發展機會，參與經營決策，並更多承擔資金管理、預算管理、風險管控等高價值工作，全面參與到企業的經營管理和價值創造活動中去。

同時，傳統財務工作相對獨立、封閉，很難與各項業務工作有效的融合,「會計和業務兩張皮」現象較為常見。數字化時代，一切業務數據化，一切數據業務化， 財務工作將與業務工作高度融合。 業務信息系統和財務信息系統在輸入、處理、存儲和輸出等各個環節共享，業務和財務人員之間的組織和職能劃分將會逐漸消失。在數字技術、智能技術的加持下，會計人員的部分職責會轉移到業務人員身上， 「人人財務」的趨勢逐漸凸顯 。（「人人財務」表現為財務即業務，業務即財務；人人皆財務，財務皆人人。）

新奧集團 是一家業務版塊廣泛、子公司眾多的大型集團公司，其財務共享中心日常業務種類繁多，且有相當一部分業務流程需依靠人工完成，員工工作強度大、耗時久。在財務數字化轉型中，新奧集團利用IBM RPA（機器人流程自動化）、規則引擎等技術，打造自動化財務機器人， 引入虛擬員工，在財務共享中心上崗 。自動化機器人代替人工完成業務流程中重復度高、規則精確和吞吐量大的任務，以及跨崗位的多人操作、跨數據源的數據核對等；只有異常處理、需要創意和決策的任務才交給人工操作。 藉助RPA技術，新奧集團財務共享中心不僅更快速、更高效地完成工作，而且最大限度釋放員工價值，讓員工做對企業有更高附加值的工作。

美的集團 在財務數字化轉型中，構建了財務共享平台，重新架構了管理體系，真正實現了 「業財融合」。轉型後財務人員從重復投入和效率低的境況中解放出來，將更多資源和精力投入到輔助經營中。 財務職能由「辦公室」型財務轉變成「業務型和經營管理型財務」，通過深入了解業務，深度分析各業務領域的經營數據，為業務部門提供有力的數據支撐，支持企業經營管理決策，提升經營價值。另外，集團重新設置了 財經 各模塊職能崗位，比如 財經 管理部的「預算管理專員、成本管理專員、會計管理專員、研發成本管理專員、資金管理專員」等崗位設計， 所有財務工作側重於參與企業經營管理，而不是會計核算。財務人員從傳統的日常記賬中解脫出來，走進前線，參與到業務中，為業務提供決策支持。

5. 財務報告：從定期、標准化報表到實時、多樣化、全面化報表

傳統財務報告通過對經濟業務的確認、計量和報告，定期提供標准化的財報，有三個特點：一 是主要提供財務數據，非財務數據很少呈現 。財報很難全面展現企業的財務狀況、經營業績與發展前景。 二是標准化 ，即對所有使用者提供相同的格式和信息，不考慮信息使用者的個性化需求。 三是滯後性 ，傳統的「三表一注」面向過去，按季度或年度定期編制，對企業經營狀況的反饋是滯後的。

隨著大數據、雲計算、人工智慧、圖像識別、機器學習等各種技術的出現，正在不斷改變會計信息加工的規則和方法，一些機構已經開始藉助於人工智慧演算法，實現憑證的智能編制和報表的智能生成。可以 根據不同用戶的需求，提供多樣化的財務報告 ， 滿足不同層級用戶的多樣化需求。 這些報告不再局限於財務信息，還包括大量非財務信息，財務報告走向精細和全面。也不再局限於定期報告，而是可以做到 實時化、可視化 。財務數據實時採集、實時核算與分析、實時傳輸與報告，為企業經營決策提供支持。

其中，區塊鏈技術給財務報告帶來的影響是革命性的 。企業外部信息使用者及其內部信息需求都能夠通過共識機制快速確定。每一個企業參與者都可以 提出多樣化的信息需求，通過區塊鏈技術能夠生成並發布各種樣式、內容、結構、目的的財務報告，如 以經濟事項為基礎的報告、全面收益報告、相互式按需報告 、 實時智能財務報告 以及 智能分析報告 等，極大地克服了現行財務報告的諸多局限性。

德邦快遞 的客戶量大、單量大，流轉數據大，對報表的時效要求非常高。通過構建業財一體化系統平台，梳理業務單據與財務憑證之間的數據關聯，德邦快遞實現了90%憑證的自動生成、審核，每月自動處理200萬份業務單據；設置的各項報表架構和業務規則，自動歸集、計算、輸出報表，每次報表編制時間由4小時縮短至60s，實現 報表智能編制、實時查詢 ，滿足管理者對報表時效的高要求。

6. 財務風險：從依靠人進行風險管控到機器自動識別風險、提前預警

財務風險包括籌資風險、投資風險、現金流風險等。傳統財務風險管控主要依靠財務人員搜集信息，進行風險識別時需要搜集的數據量龐大，財務人員難以整合多種渠道的數據，難以進行關聯信息查詢和擴展，效率低下，風險控制的成本較大。

隨著大數據、人工智慧等技術的廣泛應用， 財務風險管控有了更先進的演算法、模型和工具 。藉助監督式學習演算法、知識圖譜等技術，把人類具有的直覺推理加以形式化或機器模擬，可以 大量處理會計信息、供應商管理審查信息、應收賬款賬齡信息等，對財務風險形成預判能力。 通過建立數學模型對不同風險因素進行組合分析，使企業能夠在較短時間內 迅速識別潛在風險並進行精確的量化分析 ，進而實現對財務風險的及時控制。此外，根據大數據的分析結果設立預警指標與臨界指標，還可提醒管理者 在財務風險發生前就做出應對措施 。

德勤認為機器學習可以解讀財務人員對於風險的反應方式，從而在沒有回饋或干預的情況下自主採取行動，根據持續的信息流快速反應，進而降低財務風險，使財務不需要在人的干預下就可以自主驅動智能工具，實現無人化的風險管控。

阿里巴巴 為了保持現金流的穩定性和充足性，防止現金流風險， 建立了大數據財務風險預警體系 ， 將產生財務風險的內外部經營環境等抽象因素數據化， 利用大數據處理技術對各種風險因子異常變化情況進行識別， 任何涉及到現金流的風險因子出現異常，預警體系都能夠基於大數據分析處理進行主動識別，並預警潛在的現金流風險，通知管理人員及時進行風險的管控 。與傳統財務風險預警體系不同，大數據財務風險預警體系在雲技術的支持下能夠實現事前預測、事中處理、事後管控的實時動態監控。

【 小結 】

數字經濟時代，在大數據、雲計算、區塊鏈等數字技術的沖擊下，傳統的財務管理模式發生了深刻變革。財務決策從經驗驅動變為數據驅動，資金管理從內部管理延伸到全產業鏈、生態圈的管理，成本核算精細化、成本控制前置化，財務職能從核算監督到決策支持、價值創造，財務報表從定期、標准到實時、多樣，財務風險管控從依靠人到機器自動識別、提前預警。企業要抓住數字經濟的時代機遇，加快財務管理的數字化轉型，充分發揮財務在數據方面具有的先決性優勢。

參考文獻：

8. 金融大數據是什麼

金融大數據是指收集海量非結構化數據，分析挖掘客戶的交易和消費信息，掌握客戶的消費習慣，准確預測客戶的行為，提高金融機構的服務、營銷和風控能力。
1、大數據金融主要體現在三個方面：一是數據客觀准確匹配；二是交易成本低，客戶群大；最後，數據及時有效，有助於控制風險。
2、大數據金融通過大數據技術收集客戶交易信息、在線社區交流行為、資金流動趨勢等數據。大數據金融了解客戶的消費習慣，針對不同的客戶推出不同的營銷和廣告，或分析客戶的信用狀況。
拓展資料：
1）因為大數據金融數據是根據客戶自己的行為收集的大數據金融是客觀真實的。因此，大數據金融為客戶制定的回售方案和偏好推薦也能精準大數據金融匹配度高。大數據金融基於雲計算技術 雲計算是一種超大規模分布式計算技術，通過預設程序，大數據金融雲計算可以搜索、計算和分析各類客戶數據，無需人工參與。
2）大數據金融雲計算技術降低了收集和分析數據的成本，不僅整合了碎片化的需求和供應，而且大大降低了大數據金融交易的成本，實現了跨區域的信息流動和交換，客戶群也隨之增長。在大數據金融模型中，互聯網公司設置了各種風險指標，如違約率、延遲交貨率、售後投訴率等，大數據金融收集的客戶數據是實時的，因為其信用評價也是實時的。時間，有利於數據需求方及時分析對方的信用狀況，控制和防範交易風險。
3）大數據，或稱海量數據，是指所涉及的海量數據，無法通過主流軟體工具進行檢索、管理、處理和整理成信息，幫助企業在合理的時間內做出更積極的業務決策。 「大數據」研究院Gartner給出了這樣的定義。 「大數據」需要一種新的處理模式，具有更強的決策力、洞察力和發現力和流程優化能力，以適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。

9. 點掌大數據中資金熱度數據圖有用嗎怎麼用的

這張圖我也學了很久，發現這個資金熱度數據圖其實給了我們很多有用的內信息，我們可以把它容 dangzuo

判斷主力運作特點的一個重要參考。圖上總共有5條線，你重點學下那兩條加粗了的紅線和藍線。具體怎麼使用，圖下方鏈接有個專頁有使用說明，還有案例介紹，你可以進去看看

10. 大數據查銀行卡資金流水能破案嗎

那要看是什麼樣的案子，一般來說，破案不會單純只依靠一個證據，如果是金融方面的案件，銀行流水是調取物證的一個關鍵證據，但不是唯一，僅靠這一個還不足以定案，還需要其他的如：涉案銀行卡，受害人轉賬記錄，涉案人員言證等。

通過大數據查到銀行流水，可以立案。
比如借錢糾紛，是否能破案，關鍵還要看被執行人賬戶是否有足夠的錢來凍結還款。