大數據對財務管理轉型

㈠ 大數據對財務管理有哪些影響

李若山指出，大數據時代已經到來，作為傳統數據之一的財務信息在大數據時代，同樣是核心信息，已成為重要的企業決策依據。
李若山用數字分析了目前中國企業所處的經濟環境及面臨的風險。從數字上來看，我國當前經濟處在一個最好的時期。但與此同時，中國企業現在正處在一個風險越來越大的環境中，依靠投資及出口拉動型的經濟增長模式似乎走到了頭，所有高利潤及高增長的新產業都在產生「溢出」效應，並且「同質化」競爭使企業越來越扭曲其經營方式。因此，內控風險在企業運用中的重要性也就日益凸顯。李若山特別強調，內部控制不是專門的制度與流程，而是從控制環境、風險評估、信息傳遞、控制活動以及監督五個角度來分析企業的業務流程，幫助企業重新梳理、整合內部的各類制度，合理企業運營。

㈡ 大數據時代企業的財務管理應如何去進行改變

在信息技術的快速發展推動下，我們已進入大數據時代。未來數據資源將成為企業的一項核心資產，深刻影響企業經營模式和管理成效。大數據時代給財務管理轉型提出了新要求，作為財務工作者，當前亟需培養數據思維，並在數據收集、存儲、分析、應用上加強探索創新，以數據可視化的信息呈現方式，為企業經營管理決策提供信息支持。
一、數據資源——未來企業擁有的「新石油」
根據專業信息技術研究和分析公司Gartner給出的定義，「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的海量、高增長率和多樣化的信息資產。維克托・邁爾・舍恩伯格和肯尼斯・庫克耶合著的《大數據時代：生活、工作與思維的大變革》一書中指出，大數據具有體量巨大、類型多樣、處理快速、價值密度低但商業價值高四個特點。基於大數據的戰略重要性，美國政府甚至將大數據視為「未來的新石油」。對於企業來說，數據資源將逐漸成為一項核心資產，「列入資產負債表只是時間問題」。
數據是各項工作的基礎，也是財務部門擁有的其他部門無可比擬的優勢。進入大數據時代，原有數據已不能滿足日常經營管理決策需要，我們不僅需要深挖財務數據資源，還需拓展收集業務數據資源，為更充分地發揮財務管理的決策支持功能提供數據支撐。
1.財務數據。財務會計的基本職能
是通過確認、計量、記錄、報告程序，以數據的形式如實反映企業的經濟狀況，可靠地記錄並報告企業經濟活動的歷史。目前會計工作已經擁有較為完善的制度規范體系，採用了現代信息技術輔助核算手段，通過確認、計量和記錄程序，積累了大量的基礎財務數據信息，為相關者決策和反映受託責任履行情況提供了較為充分的財務信息支持，有效地履行了外部報告責任。與之相對應的，作為現代會計的另一個重要分支—— 管理會計在履行內部管理責任上扮演著越來越重要的角色。就履行內部管理責任而言，財務人員需在財務數據的基礎上，按照內部管理需求和財務分析需要對數據進行整理加工，充分、深入挖掘財務數據資源的內在價值，為完善企業管理提供合理化建議，間接促進企業提高效益，助推企業成長。
2.業務數據。財務管理是企業的核心職能之一，而企業的經濟業務活動是財務管理工作的基礎。財務業務一體化是未來財務管理創新的必然趨勢，信息技術的發展成熟為財務業務一體化創造了重要條件。現實財務管理過程中，諸如企業經營合同數據（又可以細分為新簽合同/結轉合同、境內合同/境外合同等結構化的合同數據信息）、原材料價格數據、行業發展趨勢數據等已成為財務預測、決策過程中不可或缺的重要參考因素。大數據時代要求財務工作者不僅要確認、計量、記錄、報告真實可靠的財務數據，還應當向財務業務一體化邁進，將管理的觸角向企業經營業務、產業鏈
乃至外部環境延伸，積極推動經營管理活動數據化，及時、充分地獲取與內部管理決策相關的業務數據信息。
二、數據管理——財務管理創新的「新路徑」
長期以來，在財務報告目標導向影響下，企業財務管理重心主要放在編制財務報告、履行受託責任上，雖然財務報告的編制以確認、計量、記錄為基礎，然而由於過程管理粗放，數據（財務數據及相關業務數據）作為企業的一項重要資源，其價值沒有受到應有的重視：有些企業決策相關數據並未得到及時、充分的收集；由於數據分類標准差異，導致數據整合利用難度大、效率低；大量數據曇花一現（生成財務報表）之後便處於休眠狀態，直至因銷毀而永遠喪失價值……大數據時代給我們的啟示是，財務數據及相關業務數據作為記錄企業經濟活動的特殊語言，不應當在企業發展記憶中被忽視、遺忘、抹去。加強數據的收集、存儲、分析、應用是這個時代給財務管理創新轉型指出的一條新路徑。

㈢ 建立大數據管理對財務就業有影響嗎

大數據時代的財務管理與傳統的財務管理相比，存在很多顯著的不同，一些原本不屬於傳統財務范疇的工作將會進入大數據時代的財務管理視野。大數據處理技術的發展對財務管理工作有著深刻的影響，我僅從以下三個方面進行闡述：首先，大數據促使企業的財務由核算型向管理型轉型。目前企業的財務工作，仍然把財務核算作為工作的主要內容。財務人員通過對數據的分析為管理者提供決策依據，雖然運用傳統的管理會計方法，可以通過計算財務報表的相關比率得到一些信息，但這些信息的價值往往也只是基於企業財務管理方面的，為管理者提供的信息是有限的。例如運用傳統的財務管理方法，基於報表的數據可以計算出一個產品或者企業全部產品的成本利潤率，雖然這個指標可以反映企業投入產出的水平，可以綜合衡量企業生產和銷售產品的經濟成果。但這個比率僅僅反映的是歷史數據，對以後期間的指導效果並不明顯。企業可以通過對大數據的分析及運用，使企業的全面預算管理、績效考核、內部控制更加高效、順利地運行。使得財務會計能夠超越其自身的限制，在企業決策和管理中扮演更為重要的角色，從而對企業價值最大化發揮更大的作用。其次，大數據會使企業的預算更有針對性。全面預算是關於企業在一定時期內各項業務活動、財務表現等方面的總體預測。很多企業都實行了全面預算管理並制定了規范的全面預算管理辦法。但在很多企業里，全面預算管理的運行效果仍然不盡如人意。
在預算編制環節，目前大部分企業的很多數據仍然是閉門造車想出來的，管理層對於數據的真實性與合理性很難做出判斷。很少有企業能夠真正實現合理的預算以及預算調整，更不要談對企業運行的滾動預測了。在預算控制環節，由於缺乏有效的數據共享平台，缺乏完整的控制體系，企業不清楚在哪個環節實現控制較為合理，沒有信息化控制手段，預算管理的各個環節都是通過手工編制和人工傳遞信息，單純依靠管理人員事後檢查。導致不能及時進行預算控制，造成預算與實際情況發生較大偏差，嚴重影響全面預算實施效果。在預算分析環節，大部分企業仍只進行一些簡單的比率分析，無法從不同的管理角度出發對財務數據進行分析。而且作為分析的這些數據都是歷史數據，都是已經發生的事實，即使經過分析整理，也只是對預算執行情況的事後描述，無法准確地用於未來預算的管理和經營決策。企業當前的預算分析模式仍然是以「事後分析來做事前的預測。」藉助大數據技術，能夠對各種財務和非財務資源進行有效的配置、控制和考核，實現全過程、全方位、全員參與的全面預算。通過大數據的運用和分析，可以很好的解決全面預算管理中的三個核心問題，即如何制定合理的預算，如何對預算進行有效控制以及如何對預算進行分析。此外，大數據通過幫助企業制定科學合理的經營目標，調節配置各部門作業活動，還能夠有效的監督控制企業的日常經濟活動，考核業績完成情況。
在預算編制階段，大數據以歷史數據為基礎，通過對實時獲取的各種信息數據進行分析，制定企業合理的經營目標。再根據企業經營目標，通過預測銷量、生產量、成本等因素，制定科學的成本定額，制定更加准確的作業指標。從而制定企業未來某一特定時期內的各項生產活動計劃。通過對大數據的分析和利用，可以盡可能地從企業具體情況出發，並且充分考慮市場的變化等各種復雜的因素，從而使得預算的結果更具合理性、專業性和權威性。在預算的控制階段，通過建立企業的預算管理信息系統，在預算執行過程中進行嚴格控制。同時，在預算執行過程中，由於國家政策法規、外部市場環境、企業經營條件等發生變化，導致預算執行結果與預算產生重大偏差的，在符合企業發展戰略和年度經營目標的前提下，可以編制預算調整方案，審批後調整的預算數據將自動在雲端修改和存儲，從而對預算進行有效的控制。
大數據對預算數據的分析可以實現對未來某些方面的預計。當企業的生產經營活動發生時，通過對數據的錄入，各項發生額會實時、自動匯集於雲端，並和存儲在雲端的企業的預算數進行比較，及時計算出預算數與實際數的差額，並與企業歷史同期、上期以及行業相同、規模相似的企業相比較，自動形成預算分析報告，為企業經營決策提供事前的預測，使預算分析更為科學、更具使用性。例如利用大數據技術對預計利潤表中的產品銷售收入、產品銷售成本、產品銷售費用等進行分析，得到不同產品類別、不同銷售方式、不同時期等不同分類標準的明細數據，通過企業的實際數據和預算數據的對比，可以為企業未來的生產經營和管理設計出一套最優方案，以此實現企業資源的最佳配置，使得企業可以在未來經營管理中獲得最大的收益。
第三，大數據將打破傳統財務部門人力資源格局。大數據時代，企業的財務崗位將會被重新定位和設置，一些崗位可能會被撤銷或合並，一些崗位會被新設。公司將設置與數據收集和處理相關的崗位。財務人員的職責分工可能不再以核算為依據，而是以數據和信息收集處理作為依據。發生轉變的還有財務人員的績效考核方式，對財務人員的考核可能將站在企業的角度而不僅僅局限於部門的角度進行考核。因此，大數據對於所有財務人員是一次考驗，對財務人員的綜合素質提出了更高的要求。財務人員應該對企業的生產、銷售、管理等各個環節都有充分的了解，而且還應該具有系統性和管理性思維，能夠充分理解企業的戰略目標，能夠清晰解讀大數據背後對企業有價值的信息。
大數據對財務人員的素質提出了更高的要求，而且擴大了財務人員的視野。風險管理、信用管理、作業成本管理等都將進入財務視野。比如，要判斷某個客戶的經營狀況，光看其財務報表是不夠的，還需要多渠道收集信息，此時，財務不僅僅局限於所在部門，更需要與業務部門打交道，獲取多方數據後進行加工、整理和報告。大數據時代，企業的財務部門在企業中將是個綜合性很強的部門。
總之，大數據來了，它正從方方面面影響著我們的工作和生活。我們每個人都應該做好准備，迎接大數據時代對我們的挑戰。

㈣ 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：

㈤ 大數據對企業財務管理的影響

大數據對企業財務管理的影響，
大數據背景之下的企業財務管理則優勢較為明顯，
其通過技術獲取實時的、全面的、科學的市場數據，
並對其進行系統的處理而形成相關財務報告，
進而對企業財務管理展開科學有效的指導。

㈥ 大數據對財務管理有哪些影響

對於搞財務管理的人來說，財務數據的收集只是有效實現資源配置的先決條件，真正有價值的或者說最為關鍵的環節是對財務數據的分析。大數據相比於原來的小數據，企業需要處理海量、非結構性的業務數據。財務部門需要對數據進行快速收集、整理、分析、利用並且將有效信息整合實現資源優化配置，這使得數據的挖掘和管理成為企業關注的熱點問題。但依靠傳統會計方法難以處理如此龐大的數據，這也成為每個企業面臨的難題。

㈦ 大數據對財務管理工作帶來哪些影響

大數據對財務管理工作帶來了一些影響，有好的方面也有不好的內方面，具體表現主要集中在：容
大數據讓財務管理工作更便捷，更能分析出具體的問題和思路，特別是對於統計和薪酬制定等；
但是大數據中存在很多造假行為，有時候會誤導財務管理工作者，做出錯誤的判斷。

㈧ 十大信息技術之一大數據對財務和會計工作產生哪些影響

十大信息技術之一大數據對財務和會計工作產生的影響具體介紹如下：

1、大數據讓財務管理工作更便捷，更能分析出具體的問題和思路，特別是對於統計和薪酬制定等。

2、但是大數據中存在很多造假行為，有時候會誤導財務管理工作者，做出錯誤的判斷。

相關信息介紹：

財務會計主要借鑒國際經驗，實現企業財務管理與國際對接，建立首席財務官制度，完善企業治理結構。同時，研究建立企業財務總監委派制度，明確財務總監的地位作用、職責許可權和工作要求等，促進財務總監代表出資人參與企業重大經營決策。

而會計主要是為了進一步完善產權交易市場，通過整體改制上市、引入非公經濟等戰略投資者等多種方式，盤活龐大的國有資本存量，促進國有企業投資主體多元化，形成產權明晰、機制靈活、管理科學的國有企業內部約束機制，建立和完善現代企業制度。

㈨ 大數據對財務行業會產生什麼樣的影響

大數據技術正不斷地被引入企業當中，企業管理能力和效率的提升必須實現量化分析與管理，從數據中挖掘價值。如財務：在內部控制、風險管理、非數字化信息應用，業務經營等方面給企業帶來了許多管理領域的變革。

1.企業經營預算編制的更加准確

財務管理活動利用大數據技術充分深入地對財務數據進行收集、分析和整理，拓寬了傳統財務分析工作限於會計賬面數據為基礎的數據分析工作范圍，多維度、多角度的數據分析處理讓企業財務分析和預算編制更加准確、更加接近市場發展趨勢，更具有實踐指導意義。

2.完善了財務信息化建設，財務管理更加細致科學

財務信息化是將財務信息管理系統同企業內部控制建設與業務部門的數據管理相結合，通過搭建一個綜合企業信息管理平台，重置再造了企業管理流程，協調了不同業務和資金流程的和內部管理部門之間的各種關系，使得企業管理更加的細致科學。

3.大數據提供了更多的風險信息，提高財務管理的風險管控能力

大數據環境給企業發展帶來了巨大的信息資源，擴大了企業的信息來源渠道，降低了信息不對稱的影響程度。財務管理活動通過藉助大數據技術能夠及時獲取市場風險變化的信息，通過深層次的數據分析，結合企業當下與未來的經營趨勢，提出具有一定風險前瞻性的財務意見，提高了企業經營決策的有用性，進而提高了財務管理的風險管控能力。