大数据对财务管理转型

㈠ 大数据对财务管理有哪些影响

李若山指出，大数据时代已经到来，作为传统数据之一的财务信息在大数据时代，同样是核心信息，已成为重要的企业决策依据。
李若山用数字分析了目前中国企业所处的经济环境及面临的风险。从数字上来看，我国当前经济处在一个最好的时期。但与此同时，中国企业现在正处在一个风险越来越大的环境中，依靠投资及出口拉动型的经济增长模式似乎走到了头，所有高利润及高增长的新产业都在产生“溢出”效应，并且“同质化”竞争使企业越来越扭曲其经营方式。因此，内控风险在企业运用中的重要性也就日益凸显。李若山特别强调，内部控制不是专门的制度与流程，而是从控制环境、风险评估、信息传递、控制活动以及监督五个角度来分析企业的业务流程，帮助企业重新梳理、整合内部的各类制度，合理企业运营。

㈡ 大数据时代企业的财务管理应如何去进行改变

在信息技术的快速发展推动下，我们已进入大数据时代。未来数据资源将成为企业的一项核心资产，深刻影响企业经营模式和管理成效。大数据时代给财务管理转型提出了新要求，作为财务工作者，当前亟需培养数据思维，并在数据收集、存储、分析、应用上加强探索创新，以数据可视化的信息呈现方式，为企业经营管理决策提供信息支持。
一、数据资源——未来企业拥有的“新石油”
根据专业信息技术研究和分析公司Gartner给出的定义，“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。维克托・迈尔・舍恩伯格和肯尼斯・库克耶合著的《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》一书中指出，大数据具有体量巨大、类型多样、处理快速、价值密度低但商业价值高四个特点。基于大数据的战略重要性，美国政府甚至将大数据视为“未来的新石油”。对于企业来说，数据资源将逐渐成为一项核心资产，“列入资产负债表只是时间问题”。
数据是各项工作的基础，也是财务部门拥有的其他部门无可比拟的优势。进入大数据时代，原有数据已不能满足日常经营管理决策需要，我们不仅需要深挖财务数据资源，还需拓展收集业务数据资源，为更充分地发挥财务管理的决策支持功能提供数据支撑。
1.财务数据。财务会计的基本职能
是通过确认、计量、记录、报告程序，以数据的形式如实反映企业的经济状况，可靠地记录并报告企业经济活动的历史。目前会计工作已经拥有较为完善的制度规范体系，采用了现代信息技术辅助核算手段，通过确认、计量和记录程序，积累了大量的基础财务数据信息，为相关者决策和反映受托责任履行情况提供了较为充分的财务信息支持，有效地履行了外部报告责任。与之相对应的，作为现代会计的另一个重要分支—— 管理会计在履行内部管理责任上扮演着越来越重要的角色。就履行内部管理责任而言，财务人员需在财务数据的基础上，按照内部管理需求和财务分析需要对数据进行整理加工，充分、深入挖掘财务数据资源的内在价值，为完善企业管理提供合理化建议，间接促进企业提高效益，助推企业成长。
2.业务数据。财务管理是企业的核心职能之一，而企业的经济业务活动是财务管理工作的基础。财务业务一体化是未来财务管理创新的必然趋势，信息技术的发展成熟为财务业务一体化创造了重要条件。现实财务管理过程中，诸如企业经营合同数据（又可以细分为新签合同/结转合同、境内合同/境外合同等结构化的合同数据信息）、原材料价格数据、行业发展趋势数据等已成为财务预测、决策过程中不可或缺的重要参考因素。大数据时代要求财务工作者不仅要确认、计量、记录、报告真实可靠的财务数据，还应当向财务业务一体化迈进，将管理的触角向企业经营业务、产业链
乃至外部环境延伸，积极推动经营管理活动数据化，及时、充分地获取与内部管理决策相关的业务数据信息。
二、数据管理——财务管理创新的“新路径”
长期以来，在财务报告目标导向影响下，企业财务管理重心主要放在编制财务报告、履行受托责任上，虽然财务报告的编制以确认、计量、记录为基础，然而由于过程管理粗放，数据（财务数据及相关业务数据）作为企业的一项重要资源，其价值没有受到应有的重视：有些企业决策相关数据并未得到及时、充分的收集；由于数据分类标准差异，导致数据整合利用难度大、效率低；大量数据昙花一现（生成财务报表）之后便处于休眠状态，直至因销毁而永远丧失价值……大数据时代给我们的启示是，财务数据及相关业务数据作为记录企业经济活动的特殊语言，不应当在企业发展记忆中被忽视、遗忘、抹去。加强数据的收集、存储、分析、应用是这个时代给财务管理创新转型指出的一条新路径。

㈢ 建立大数据管理对财务就业有影响吗

大数据时代的财务管理与传统的财务管理相比，存在很多显著的不同，一些原本不属于传统财务范畴的工作将会进入大数据时代的财务管理视野。大数据处理技术的发展对财务管理工作有着深刻的影响，我仅从以下三个方面进行阐述：首先，大数据促使企业的财务由核算型向管理型转型。目前企业的财务工作，仍然把财务核算作为工作的主要内容。财务人员通过对数据的分析为管理者提供决策依据，虽然运用传统的管理会计方法，可以通过计算财务报表的相关比率得到一些信息，但这些信息的价值往往也只是基于企业财务管理方面的，为管理者提供的信息是有限的。例如运用传统的财务管理方法，基于报表的数据可以计算出一个产品或者企业全部产品的成本利润率，虽然这个指标可以反映企业投入产出的水平，可以综合衡量企业生产和销售产品的经济成果。但这个比率仅仅反映的是历史数据，对以后期间的指导效果并不明显。企业可以通过对大数据的分析及运用，使企业的全面预算管理、绩效考核、内部控制更加高效、顺利地运行。使得财务会计能够超越其自身的限制，在企业决策和管理中扮演更为重要的角色，从而对企业价值最大化发挥更大的作用。其次，大数据会使企业的预算更有针对性。全面预算是关于企业在一定时期内各项业务活动、财务表现等方面的总体预测。很多企业都实行了全面预算管理并制定了规范的全面预算管理办法。但在很多企业里，全面预算管理的运行效果仍然不尽如人意。
在预算编制环节，目前大部分企业的很多数据仍然是闭门造车想出来的，管理层对于数据的真实性与合理性很难做出判断。很少有企业能够真正实现合理的预算以及预算调整，更不要谈对企业运行的滚动预测了。在预算控制环节，由于缺乏有效的数据共享平台，缺乏完整的控制体系，企业不清楚在哪个环节实现控制较为合理，没有信息化控制手段，预算管理的各个环节都是通过手工编制和人工传递信息，单纯依靠管理人员事后检查。导致不能及时进行预算控制，造成预算与实际情况发生较大偏差，严重影响全面预算实施效果。在预算分析环节，大部分企业仍只进行一些简单的比率分析，无法从不同的管理角度出发对财务数据进行分析。而且作为分析的这些数据都是历史数据，都是已经发生的事实，即使经过分析整理，也只是对预算执行情况的事后描述，无法准确地用于未来预算的管理和经营决策。企业当前的预算分析模式仍然是以“事后分析来做事前的预测。”借助大数据技术，能够对各种财务和非财务资源进行有效的配置、控制和考核，实现全过程、全方位、全员参与的全面预算。通过大数据的运用和分析，可以很好的解决全面预算管理中的三个核心问题，即如何制定合理的预算，如何对预算进行有效控制以及如何对预算进行分析。此外，大数据通过帮助企业制定科学合理的经营目标，调节配置各部门作业活动，还能够有效的监督控制企业的日常经济活动，考核业绩完成情况。
在预算编制阶段，大数据以历史数据为基础，通过对实时获取的各种信息数据进行分析，制定企业合理的经营目标。再根据企业经营目标，通过预测销量、生产量、成本等因素，制定科学的成本定额，制定更加准确的作业指标。从而制定企业未来某一特定时期内的各项生产活动计划。通过对大数据的分析和利用，可以尽可能地从企业具体情况出发，并且充分考虑市场的变化等各种复杂的因素，从而使得预算的结果更具合理性、专业性和权威性。在预算的控制阶段，通过建立企业的预算管理信息系统，在预算执行过程中进行严格控制。同时，在预算执行过程中，由于国家政策法规、外部市场环境、企业经营条件等发生变化，导致预算执行结果与预算产生重大偏差的，在符合企业发展战略和年度经营目标的前提下，可以编制预算调整方案，审批后调整的预算数据将自动在云端修改和存储，从而对预算进行有效的控制。
大数据对预算数据的分析可以实现对未来某些方面的预计。当企业的生产经营活动发生时，通过对数据的录入，各项发生额会实时、自动汇集于云端，并和存储在云端的企业的预算数进行比较，及时计算出预算数与实际数的差额，并与企业历史同期、上期以及行业相同、规模相似的企业相比较，自动形成预算分析报告，为企业经营决策提供事前的预测，使预算分析更为科学、更具使用性。例如利用大数据技术对预计利润表中的产品销售收入、产品销售成本、产品销售费用等进行分析，得到不同产品类别、不同销售方式、不同时期等不同分类标准的明细数据，通过企业的实际数据和预算数据的对比，可以为企业未来的生产经营和管理设计出一套最优方案，以此实现企业资源的最佳配置，使得企业可以在未来经营管理中获得最大的收益。
第三，大数据将打破传统财务部门人力资源格局。大数据时代，企业的财务岗位将会被重新定位和设置，一些岗位可能会被撤销或合并，一些岗位会被新设。公司将设置与数据收集和处理相关的岗位。财务人员的职责分工可能不再以核算为依据，而是以数据和信息收集处理作为依据。发生转变的还有财务人员的绩效考核方式，对财务人员的考核可能将站在企业的角度而不仅仅局限于部门的角度进行考核。因此，大数据对于所有财务人员是一次考验，对财务人员的综合素质提出了更高的要求。财务人员应该对企业的生产、销售、管理等各个环节都有充分的了解，而且还应该具有系统性和管理性思维，能够充分理解企业的战略目标，能够清晰解读大数据背后对企业有价值的信息。
大数据对财务人员的素质提出了更高的要求，而且扩大了财务人员的视野。风险管理、信用管理、作业成本管理等都将进入财务视野。比如，要判断某个客户的经营状况，光看其财务报表是不够的，还需要多渠道收集信息，此时，财务不仅仅局限于所在部门，更需要与业务部门打交道，获取多方数据后进行加工、整理和报告。大数据时代，企业的财务部门在企业中将是个综合性很强的部门。
总之，大数据来了，它正从方方面面影响着我们的工作和生活。我们每个人都应该做好准备，迎接大数据时代对我们的挑战。

㈣ 数字经济时代，财务管理新变化

文章来源于公众号：洞见学堂

作者：王勇 谢晨颖

【导读】

数字经济时代，“大智移云物区”等数字技术已经成为重塑各行各业的重要力量。财务管理作为企业管理的重要内容，也受到了巨大的影响和冲击。传统财务的工作流程、管理模式、管理理念、组织架构等各方面都发生了不同程度的变化。企业的财务管理正在从电算化、信息化，逐渐走向数字化、智能化。

数字技术的进步会给财务管理带来怎样的改变？本文将从财务决策、资金管理、成本管理、财务职能、财务报告和财务风险六个方面阐述数字经济时代财务管理发生的变革。

1. 财务决策：从依赖经验的直觉决策到数据算法驱动的科学决策

长期以来，管理者通常凭借经验、直觉、判断力来进行决策，虽然也会通过获取数据进行模型的计算得出结果，但 在过去，受限于技术能力，数据获取不全面，导致很多决策模型无法使用，财务决策仅仅建立在企业内部“财务小数据”的基础上，包括收入、成本、利润、资产、负债等，难以做出合理的决策。

数字经济时代，大数据的大量性（Volume）和多样性（Variety）给管理者使用决策模型提供便利，可以得出更加科学合理的结果。 大数据不仅能收集到财务信息，也能收集到非财务信息；不仅能收集结构化数据，也能收集到非结构化、半结构化数据；除了企业内部业务数据，更延伸到企业外部，包括所属行业、供应链、竞争对手、监管机构、政府部门等所有利益相关者的数据。数据和算法通过机器学习的方式不断自我优化，进而用“数据决策”替代“凭直觉经验和拍脑袋式决策”。

以投资决策为例，在进行投资决策时，过去的决策者在决策时无法掌握所有信息，且容易受到个人风险偏好、认知偏差的影响，造成决策的主观性。基于大数据的投资决策模型纠正了决策中的非理性问题，得出的结论更加的科学，提高投资决策的合理性和准确性。同时，通过建立量化投资模型帮助决策者处理海量数据，决策者能够在短时间内对影响投资结果的因素进行多角度分析，如经济周期、未来预期、盈利能力、心理因素、市场等，根据模型分析结果做出投资决策，极大提高了投资效率。 有实证研究表明，企业的投资规模、投资回报率与大数据发展指数之间呈正相关关系 ，即大数据的发展有利于企业做出更好的投资决策； 同时，大数据发展指数与企业融资效率、内源融资率及债务清偿率均呈正相关关系。 大数据能够提升企业融资决策的质量。[1]

谷歌采用“The Machine”算法，通过或否决新的投资和后续投资。 通过收集某特定公司的市场数据、融资金额、联合投资合作伙伴、以前的投资者、行业领域以及以前估值与目前估值的差额等方面的数据进行分析，用红绿灯系统来考核某项投资指标体系，绿灯表示投资机会良好，红灯表示不投资，黄灯表示需谨慎行事。在使用初期只是作为投资尽调的辅助配角，现在其AI算法已经进入投资委员会，可以对投资进行评估，且评估结果的准确率很高。

2. 资金管理：从内部资金管理到全产业链资金管理

传统财资管理系统中更多是平面化财资管理，将财资管理的重点放在账户管理、资金结算、资金划拨、资金对账等交易性处理流程上，主要是对企业内部资金的管理。

数字经济时代，随着数字技术的不断发展，可以支撑更加复杂多样的资金管理模式，财资管理将从平面走向立体。企业的资金管理不再局限于内部资金的集中管控和调配，而是向供应链金融模式转变。 利用大数据、AI、云计算等技术，可以对产业链资金流动进行静态和动态监测管理。 上至供应商，可以开展供应链金融，做应收账款保理；下到消费者，可以做消费信贷，盘活全产业链资金。[2]

蒙牛集团 在企业内部搭建了资金共享平台，实现对资金的集中管控。由集团总部统一调度、管理和运用所有的资金。大量实时汇总的资金大数据，使现金流预测模型更加精确，让集团对内部资金的管理更精细、更高效、更主动。除了内部资金管理，在企业外部，蒙牛还 建立了服务于上下游的供应链融资平台 。通过 “互联网+大数据” ，从蒙牛上下游、奶源等第一层直联的约上万数量合作伙伴群，逐步延伸到第二层的上百万数量的蒙牛生态圈伙伴，实现高效、低成本融资。目前，蒙牛已与多家金融机构合作开展供应链金融业务。通过EAS系统和银行在数据渠道上打通，上下游企业可以直接登录蒙牛供应链融资平台，高效融资，使得以蒙牛为核心企业的生态圈更加 健康 。

3. 成本管理：实现精细化核算、前置化管控，优化成本控制

在 成本核算 方面，作业成本法是现在较为精细化的管理方式，但基于技术条件的限制，很多作业层面的数据难以收集，导致实施起来较为复杂和困难。

数字经济时代，随着大数据、物联网等技术的兴起， 生产或服务中的每一步骤甚至每一个细节都能够被各种智能仪器收集到 ，并传递到数据处理中心进行处理。企业能够 方便快捷地获取、筛选与成本相关的各种数据 ，避免了繁琐的人工筛选数据的过程，使得作业成本法得以便捷的实现。 同时，成本数据的收集更为精确和全面，便于确定成本动因、识别增值作业 ，精细化成本管理，优化成本控制过程。实际上，由于智能设备和物联网的应用， 一些传统的间接费用变为直接成本 ，即使需要分配间接费用，也能找到较为 精确的分配因子 。

Amani等(2017)对 数据挖掘技术在成本管理应用 中的几个层面进行了综述，分别是设备层面、流程层面、施工层面、产品层面和项目层面。其中，在设备层可以用数据挖掘来评估设备制造成本，从而提高设备检查和维修的精确度， 追踪设备更新成本 ；在流程层数据挖掘技术用来 在成本核算中确定成本驱动因素 ,并帮助 制定转移定价 的决策；在施工层通过创建神经网络系统，实现快速且 精确的成本评估 ；在产品层数据挖掘可以用以预测产品单元的成本、评估产品生命周期成本；在项目层数据挖掘可以协助建立成本评估体系，包括有形产品和无形产品,如软件和应用等。基于全过程、多层次的原则，财务可以 在数据挖掘技术下实现对成本的精益管理 ，这是大数据技术在成本管理领域的重要应用场景。

此外，传统的成本控制是在成本发生后进行事后追踪。随着数字技术的应用，成本、费用被细分成不同的子类，针对不同子类都可以进一步向前延伸，建立专业的前端业务管理系统，如商旅管理系统、品牌宣传管理系统、通信费用管理系统等等。[3]这些前置业务系统和财务系统之间实现无缝衔接， 将成本费用的管理前置到业务过程中去，实现前置化、过程化的成本控制和监督 。

4. 财务职能：从交易记录、核算监督到决策支持、价值创造，实现业财深度融合

传统财务的主要工作是承担企业的财务核算和监督职能，进行报表的编制、资金结算、报送财务信息等基础性工作。财务角色定位局限于账务处理、薄记经营活动，财务部门只是职能部门，不能产生附加价值，是“后台”角色。

数字经济时代，财务的职能将发生重大变革。 以“凭证”为起点的传统财务会计将逐渐被自动化和智能化，很多重复性、规则性的财务工作会被财务机器人所替代，更多财会人员被释放出来，新的财务管理模式将实现“无人会计” 。

麦肯锡《自动化和人工智能如何重塑财务职能》中显示，大多数财务活动都存在自动化计划，其中以交易型活动最易于自动化，对于一般的会计活动而言，77%的活动是可以全自动化的，12%的活动可以高度自动化。牛津大学研究者也曾预测，未来20年，在英国会计行业中，财务行政人员和注册会计师可能被机器完全替代的概率分别为96.8%和95.3%。

财务人员正在从以交易处理为主的财务会计向决策支持为主的管理会计转型，转变为赋能者和创新引领者 。借助大数据挖掘技术，发现业务经营中存在的问题、企业潜在的发展机会，参与经营决策，并更多承担资金管理、预算管理、风险管控等高价值工作，全面参与到企业的经营管理和价值创造活动中去。

同时，传统财务工作相对独立、封闭，很难与各项业务工作有效的融合,“会计和业务两张皮”现象较为常见。数字化时代，一切业务数据化，一切数据业务化， 财务工作将与业务工作高度融合。 业务信息系统和财务信息系统在输入、处理、存储和输出等各个环节共享，业务和财务人员之间的组织和职能划分将会逐渐消失。在数字技术、智能技术的加持下，会计人员的部分职责会转移到业务人员身上， “人人财务”的趋势逐渐凸显 。（“人人财务”表现为财务即业务，业务即财务；人人皆财务，财务皆人人。）

新奥集团 是一家业务版块广泛、子公司众多的大型集团公司，其财务共享中心日常业务种类繁多，且有相当一部分业务流程需依靠人工完成，员工工作强度大、耗时久。在财务数字化转型中，新奥集团利用IBM RPA（机器人流程自动化）、规则引擎等技术，打造自动化财务机器人， 引入虚拟员工，在财务共享中心上岗 。自动化机器人代替人工完成业务流程中重复度高、规则精确和吞吐量大的任务，以及跨岗位的多人操作、跨数据源的数据核对等；只有异常处理、需要创意和决策的任务才交给人工操作。 借助RPA技术，新奥集团财务共享中心不仅更快速、更高效地完成工作，而且最大限度释放员工价值，让员工做对企业有更高附加值的工作。

美的集团 在财务数字化转型中，构建了财务共享平台，重新架构了管理体系，真正实现了 “业财融合”。转型后财务人员从重复投入和效率低的境况中解放出来，将更多资源和精力投入到辅助经营中。 财务职能由“办公室”型财务转变成“业务型和经营管理型财务”，通过深入了解业务，深度分析各业务领域的经营数据，为业务部门提供有力的数据支撑，支持企业经营管理决策，提升经营价值。另外，集团重新设置了 财经 各模块职能岗位，比如 财经 管理部的“预算管理专员、成本管理专员、会计管理专员、研发成本管理专员、资金管理专员”等岗位设计， 所有财务工作侧重于参与企业经营管理，而不是会计核算。财务人员从传统的日常记账中解脱出来，走进前线，参与到业务中，为业务提供决策支持。

5. 财务报告：从定期、标准化报表到实时、多样化、全面化报表

传统财务报告通过对经济业务的确认、计量和报告，定期提供标准化的财报，有三个特点：一 是主要提供财务数据，非财务数据很少呈现 。财报很难全面展现企业的财务状况、经营业绩与发展前景。 二是标准化 ，即对所有使用者提供相同的格式和信息，不考虑信息使用者的个性化需求。 三是滞后性 ，传统的“三表一注”面向过去，按季度或年度定期编制，对企业经营状况的反馈是滞后的。

随着大数据、云计算、人工智能、图像识别、机器学习等各种技术的出现，正在不断改变会计信息加工的规则和方法，一些机构已经开始借助于人工智能算法，实现凭证的智能编制和报表的智能生成。可以 根据不同用户的需求，提供多样化的财务报告 ， 满足不同层级用户的多样化需求。 这些报告不再局限于财务信息，还包括大量非财务信息，财务报告走向精细和全面。也不再局限于定期报告，而是可以做到 实时化、可视化 。财务数据实时采集、实时核算与分析、实时传输与报告，为企业经营决策提供支持。

其中，区块链技术给财务报告带来的影响是革命性的 。企业外部信息使用者及其内部信息需求都能够通过共识机制快速确定。每一个企业参与者都可以 提出多样化的信息需求，通过区块链技术能够生成并发布各种样式、内容、结构、目的的财务报告，如 以经济事项为基础的报告、全面收益报告、相互式按需报告 、 实时智能财务报告 以及 智能分析报告 等，极大地克服了现行财务报告的诸多局限性。

德邦快递 的客户量大、单量大，流转数据大，对报表的时效要求非常高。通过构建业财一体化系统平台，梳理业务单据与财务凭证之间的数据关联，德邦快递实现了90%凭证的自动生成、审核，每月自动处理200万份业务单据；设置的各项报表架构和业务规则，自动归集、计算、输出报表，每次报表编制时间由4小时缩短至60s，实现 报表智能编制、实时查询 ，满足管理者对报表时效的高要求。

6. 财务风险：从依靠人进行风险管控到机器自动识别风险、提前预警

财务风险包括筹资风险、投资风险、现金流风险等。传统财务风险管控主要依靠财务人员搜集信息，进行风险识别时需要搜集的数据量庞大，财务人员难以整合多种渠道的数据，难以进行关联信息查询和扩展，效率低下，风险控制的成本较大。

随着大数据、人工智能等技术的广泛应用， 财务风险管控有了更先进的算法、模型和工具 。借助监督式学习算法、知识图谱等技术，把人类具有的直觉推理加以形式化或机器模拟，可以 大量处理会计信息、供应商管理审查信息、应收账款账龄信息等，对财务风险形成预判能力。 通过建立数学模型对不同风险因素进行组合分析，使企业能够在较短时间内 迅速识别潜在风险并进行精确的量化分析 ，进而实现对财务风险的及时控制。此外，根据大数据的分析结果设立预警指标与临界指标，还可提醒管理者 在财务风险发生前就做出应对措施 。

德勤认为机器学习可以解读财务人员对于风险的反应方式，从而在没有回馈或干预的情况下自主采取行动，根据持续的信息流快速反应，进而降低财务风险，使财务不需要在人的干预下就可以自主驱动智能工具，实现无人化的风险管控。

阿里巴巴 为了保持现金流的稳定性和充足性，防止现金流风险， 建立了大数据财务风险预警体系 ， 将产生财务风险的内外部经营环境等抽象因素数据化， 利用大数据处理技术对各种风险因子异常变化情况进行识别， 任何涉及到现金流的风险因子出现异常，预警体系都能够基于大数据分析处理进行主动识别，并预警潜在的现金流风险，通知管理人员及时进行风险的管控 。与传统财务风险预警体系不同，大数据财务风险预警体系在云技术的支持下能够实现事前预测、事中处理、事后管控的实时动态监控。

【 小结 】

数字经济时代，在大数据、云计算、区块链等数字技术的冲击下，传统的财务管理模式发生了深刻变革。财务决策从经验驱动变为数据驱动，资金管理从内部管理延伸到全产业链、生态圈的管理，成本核算精细化、成本控制前置化，财务职能从核算监督到决策支持、价值创造，财务报表从定期、标准到实时、多样，财务风险管控从依靠人到机器自动识别、提前预警。企业要抓住数字经济的时代机遇，加快财务管理的数字化转型，充分发挥财务在数据方面具有的先决性优势。

参考文献：

㈤ 大数据对企业财务管理的影响

大数据对企业财务管理的影响，
大数据背景之下的企业财务管理则优势较为明显，
其通过技术获取实时的、全面的、科学的市场数据，
并对其进行系统的处理而形成相关财务报告，
进而对企业财务管理展开科学有效的指导。

㈥ 大数据对财务管理有哪些影响

对于搞财务管理的人来说，财务数据的收集只是有效实现资源配置的先决条件，真正有价值的或者说最为关键的环节是对财务数据的分析。大数据相比于原来的小数据，企业需要处理海量、非结构性的业务数据。财务部门需要对数据进行快速收集、整理、分析、利用并且将有效信息整合实现资源优化配置，这使得数据的挖掘和管理成为企业关注的热点问题。但依靠传统会计方法难以处理如此庞大的数据，这也成为每个企业面临的难题。

㈦ 大数据对财务管理工作带来哪些影响

大数据对财务管理工作带来了一些影响，有好的方面也有不好的内方面，具体表现主要集中在：容
大数据让财务管理工作更便捷，更能分析出具体的问题和思路，特别是对于统计和薪酬制定等；
但是大数据中存在很多造假行为，有时候会误导财务管理工作者，做出错误的判断。

㈧ 十大信息技术之一大数据对财务和会计工作产生哪些影响

十大信息技术之一大数据对财务和会计工作产生的影响具体介绍如下：

1、大数据让财务管理工作更便捷，更能分析出具体的问题和思路，特别是对于统计和薪酬制定等。

2、但是大数据中存在很多造假行为，有时候会误导财务管理工作者，做出错误的判断。

相关信息介绍：

财务会计主要借鉴国际经验，实现企业财务管理与国际对接，建立首席财务官制度，完善企业治理结构。同时，研究建立企业财务总监委派制度，明确财务总监的地位作用、职责权限和工作要求等，促进财务总监代表出资人参与企业重大经营决策。

而会计主要是为了进一步完善产权交易市场，通过整体改制上市、引入非公经济等战略投资者等多种方式，盘活庞大的国有资本存量，促进国有企业投资主体多元化，形成产权明晰、机制灵活、管理科学的国有企业内部约束机制，建立和完善现代企业制度。

㈨ 大数据对财务行业会产生什么样的影响

大数据技术正不断地被引入企业当中，企业管理能力和效率的提升必须实现量化分析与管理，从数据中挖掘价值。如财务：在内部控制、风险管理、非数字化信息应用，业务经营等方面给企业带来了许多管理领域的变革。

1.企业经营预算编制的更加准确

财务管理活动利用大数据技术充分深入地对财务数据进行收集、分析和整理，拓宽了传统财务分析工作限于会计账面数据为基础的数据分析工作范围，多维度、多角度的数据分析处理让企业财务分析和预算编制更加准确、更加接近市场发展趋势，更具有实践指导意义。

2.完善了财务信息化建设，财务管理更加细致科学

财务信息化是将财务信息管理系统同企业内部控制建设与业务部门的数据管理相结合，通过搭建一个综合企业信息管理平台，重置再造了企业管理流程，协调了不同业务和资金流程的和内部管理部门之间的各种关系，使得企业管理更加的细致科学。

3.大数据提供了更多的风险信息，提高财务管理的风险管控能力

大数据环境给企业发展带来了巨大的信息资源，扩大了企业的信息来源渠道，降低了信息不对称的影响程度。财务管理活动通过借助大数据技术能够及时获取市场风险变化的信息，通过深层次的数据分析，结合企业当下与未来的经营趋势，提出具有一定风险前瞻性的财务意见，提高了企业经营决策的有用性，进而提高了财务管理的风险管控能力。