摘要:在大數(shù)據(jù)時代,國有企業(yè)財務管理面臨著前所未有的機遇與挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)整合與共享、風險預測與管理、決策支持與優(yōu)化成為關鍵創(chuàng)新領域。本文主要探討大數(shù)據(jù)技術在國有企業(yè)財務管理中的創(chuàng)新應用,并分析其影響及潛在價值,旨在通過研究大數(shù)據(jù)對國有企業(yè)財務管理的改變,幫助國有企業(yè)提高運營效率和決策質量,進而更好地利用大數(shù)據(jù)推動財務管理創(chuàng)新,為企業(yè)未來的成功奠定堅實的基礎。
關鍵詞:大數(shù)據(jù);國有企業(yè);財務管理;創(chuàng)新應用
DOI:10.12433/zgkjtz.20241633
2022年2月18日,國資委發(fā)布的《關于中央企業(yè)加快建設世界一流財務管理體系的指導意見》明確指出,財務管理是企業(yè)管理的核心環(huán)節(jié),對國有企業(yè)的可持續(xù)發(fā)展至關重要。國有企業(yè)一直在國家經(jīng)濟體系中發(fā)揮著關鍵作用,承擔著國內外重要產(chǎn)業(yè)和基礎設施建設的使命,為國家的經(jīng)濟增長、社會穩(wěn)定和就業(yè)發(fā)揮著積極作用。然而,由于規(guī)模龐大和歷史遺留問題,某些國有企業(yè)的財務管理一直面臨著“信息孤島”、數(shù)據(jù)分散、決策制定困難和風險管理等重要挑戰(zhàn)。在這一背景下,本研究旨在探討大數(shù)據(jù)技術在國有企業(yè)財務管理中的創(chuàng)新應用,以更好地應對這些挑戰(zhàn)。大數(shù)據(jù)技術的飛速發(fā)展為國有企業(yè)帶來了前所未有的機遇,有利于國企更有效地管理和分析海量數(shù)據(jù),進而實現(xiàn)更高效的決策制定和資源配置。
一、大數(shù)據(jù)技術概述
(一)大數(shù)據(jù)的定義和特點
大數(shù)據(jù)指的是規(guī)模龐大、多樣化、高速度產(chǎn)生和傳輸?shù)臄?shù)據(jù)集合。這些數(shù)據(jù)以前所未有的速度增長,包括結構化數(shù)據(jù)(如數(shù)據(jù)庫中的表格數(shù)據(jù))、半結構化數(shù)據(jù)(如XML文件和JSON數(shù)據(jù)),以及非結構化數(shù)據(jù)(如文本、音頻、圖像和視頻文件)。大數(shù)據(jù)的定義不僅僅依賴于數(shù)據(jù)的體量,還包括數(shù)據(jù)的多樣性、數(shù)據(jù)的生成和傳輸速度,以及數(shù)據(jù)的價值。
大數(shù)據(jù)最顯著的特點之一是其巨大的數(shù)據(jù)量。這些數(shù)據(jù)來源多樣,包括傳感器、社交媒體、互聯(lián)網(wǎng)交易、移動應用、科學實驗等。處理和分析如此大規(guī)模的數(shù)據(jù)需要先進的計算和存儲技術。大數(shù)據(jù)不僅包含結構化數(shù)據(jù),還包括半結構化和非結構化數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)的多樣性無疑增加了數(shù)據(jù)處理和分析的復雜性。對于半結構化和非結構化數(shù)據(jù),通常需要先進的文本挖掘、圖像分析和自然語言處理技術來解析。同時,大數(shù)據(jù)以驚人的速度產(chǎn)生和傳輸,例如,社交媒體平臺、傳感器和在線交易等都在源源不斷地生成數(shù)據(jù)??焖俚臄?shù)據(jù)流需要實時或近實時的處理和分析,以從中提取有用的信息。大數(shù)據(jù)的價值在于它們攜帶了豐富的信息,這些信息可以用于洞察趨勢、進行預測分析、優(yōu)化決策和增強創(chuàng)新。通過深度分析大數(shù)據(jù),組織和企業(yè)可以獲得競爭優(yōu)勢。
(二)大數(shù)據(jù)技術的發(fā)展趨勢
大數(shù)據(jù)的快速增長催生了人工智能(AI)和機器學習(ML)的發(fā)展。AI和ML算法能夠自動化大數(shù)據(jù)的分析,從中挖掘出隱藏的模式和深刻洞察,進而用于預測、分類和優(yōu)化決策。云計算服務提供商,如Amazon Web Services(AWS)、Microsoft Azure和Google Cloud,提供了高度可擴展的計算和存儲資源,使得組織能夠更輕松地處理大數(shù)據(jù)。云計算還提供了大數(shù)據(jù)分析的工具和平臺,以加速數(shù)據(jù)分析和處理的過程。
隨著物聯(lián)網(wǎng)設備的普及,邊緣計算變得越來越重要。邊緣計算允許在數(shù)據(jù)生成的地方進行實時處理和分析,減少了數(shù)據(jù)傳輸?shù)难舆t,特別適用于需要快速反應的應用場景。隨著大數(shù)據(jù)的廣泛使用,數(shù)據(jù)隱私和安全問題日益受到關注。隱私法規(guī)(如歐洲的GDPR和美國的CCPA)要求組織和企業(yè)能夠更加謹慎地處理和保護個人數(shù)據(jù)。因此,大數(shù)據(jù)技術的發(fā)展必須與強化數(shù)據(jù)隱私和安全措施同步。隨著大數(shù)據(jù)的復雜性增加,自動化數(shù)據(jù)管理工具變得更加重要。這些工具可以自動發(fā)現(xiàn)、清洗、整合和維護數(shù)據(jù),從而提高數(shù)據(jù)的質量和可用性。
二、國有企業(yè)財務管理數(shù)字化轉型的方向
(一)場景式財務
場景式財務在業(yè)務部門提供前瞻性業(yè)務預測方面發(fā)揮著關鍵作用。通過充分利用大數(shù)據(jù)技術,財務團隊可以分析歷史數(shù)據(jù)、市場趨勢以及關鍵績效指標,為不同業(yè)務場景提供準確的財務預測,有助于業(yè)務部門做出明智的決策,包括產(chǎn)品定價、市場推廣、生產(chǎn)計劃等。例如,在銷售場景中,場景式財務可以根據(jù)銷售數(shù)據(jù)和市場趨勢,預測銷售額和盈利水平,從而協(xié)助制定銷售策略和預算。此外,實時業(yè)務跟蹤也是場景式財務的一項關鍵功能。財務團隊可以建立實時數(shù)據(jù)監(jiān)控系統(tǒng),隨時跟蹤業(yè)務部門的績效和財務指標。在銷售場景中,這意味著能夠隨時查看銷售訂單、庫存狀況以及銷售額等數(shù)據(jù),以及時調整策略和資源配置。這種實時性的數(shù)據(jù)分析和跟蹤,有助于業(yè)務部門更靈活地應對市場變化和客戶需求。
(二)定制化財務
通過建立定制化的財務分析模型,國有企業(yè)可以根據(jù)各個業(yè)務部門的需求和特點,自動測算關鍵業(yè)績指標,并以圖形化的方式展示數(shù)據(jù),使管理層更容易理解和分析。這種模型化分析可以根據(jù)不同的業(yè)務場景,制定不同的財務指標和模型。在研發(fā)場景中,可以建立研發(fā)投入與研發(fā)產(chǎn)出的財務模型,用以衡量研發(fā)項目的盈利潛力。在制造場景中,可以建立生產(chǎn)效率和成本模型,用以監(jiān)測生產(chǎn)線的績效。定制化財務還可以實現(xiàn)下鉆分解,允許管理層深入了解業(yè)績指標的構成和影響因素。例如,在銷售場景中,管理層可以通過定制化財務系統(tǒng),深入了解銷售額的構成,包括不同產(chǎn)品、不同地區(qū)和不同銷售渠道的貢獻,以發(fā)現(xiàn)業(yè)務的亮點和潛在的問題。如果某個業(yè)績指標與預期存在差異,定制化財務系統(tǒng)可以自動提供差異分析,并允許管理人員追根溯源,找出出現(xiàn)問題的根本原因。
(三)資源整合財務
在集團化財務管理中,資源整合財務被用于協(xié)調各子公司之間的資金流動。通過大數(shù)據(jù)技術,財務團隊可以實時追蹤不同子公司的資金狀況,確保資金在不同業(yè)務部門之間的合理分配,避免資源浪費或資金卡頓,提高集團整體的資金效率。財務資源整合還能夠幫助國有企業(yè)實現(xiàn)集團內部的資源共享,例如,不同子公司可以共享某些核心資源,如供應鏈、研發(fā)設施等。通過財務管理系統(tǒng),國有企業(yè)可以明確資源共享的成本和效益,有助于集團管理層做出資源共享決策,使資源利用效率最大化。
(四)生態(tài)圈財務
通過建立良好的互動機制,國有企業(yè)能夠與財務、資本、金融、法律、稅務、IT、咨詢等領域的專業(yè)機構建立緊密的業(yè)務關系,實現(xiàn)互惠互助,促進企業(yè)長期發(fā)展。首先,與財務專業(yè)機構的合作有助于國有企業(yè)提高財務管理水平。專業(yè)財務機構可以為企業(yè)提供財務審計、財務咨詢、財務規(guī)劃等服務,幫助企業(yè)建立健全財務制度和內部控制體系,提高財務透明度,減少風險發(fā)生。其次,與資本和金融機構的合作有助于國有企業(yè)的融資和資本運作。國有企業(yè)可以與投資銀行、風險投資公司等機構建立合作關系,從而獲得融資支持和資本市場的資源。這有助于企業(yè)實現(xiàn)資本運作的多元化,提高財務的靈活性。最后,與法律和稅務機構的合作有助于國有企業(yè)遵守法律法規(guī),降低稅務風險。法律和稅務專業(yè)機構可以為企業(yè)提供法律咨詢和稅務籌劃服務,確保企業(yè)的經(jīng)營活動合法合規(guī),使稅收優(yōu)惠最大化。
三、大數(shù)據(jù)應用的影響因素
在國有企業(yè)追求大數(shù)據(jù)視野下的創(chuàng)新財務管理時,面臨一系列影響因素,包括技術和數(shù)據(jù)質量、法律和隱私問題,以及組織文化和管理支持。技術和數(shù)據(jù)質量方面,國有企業(yè)需要投資于先進的技術基礎設施,以處理龐大的數(shù)據(jù)。這可能包括云計算、大數(shù)據(jù)分析工具和高性能計算資源的采用。然而,技術僅僅是解決方案的一部分,數(shù)據(jù)質量同樣至關重要,數(shù)據(jù)必須準確、完整且及時,否則將會導致錯誤的決策和不準確的預測。因此,建立數(shù)據(jù)質量管控流程、數(shù)據(jù)清洗和驗證機制是確保數(shù)據(jù)可信度的關鍵。法律和隱私問題也是國有企業(yè)需要認真考慮的問題。隨著大數(shù)據(jù)的廣泛應用,涉及用戶隱私和數(shù)據(jù)安全的法規(guī)日益增多。企業(yè)需要確保遵守相關法規(guī),特別是涉及敏感個人數(shù)據(jù)的情況,具體包括合規(guī)性審核、隱私政策的制定和實施強化的數(shù)據(jù)安全措施。組織文化和管理支持是實施大數(shù)據(jù)視野下的創(chuàng)新財務管理的另一個關鍵方面。企業(yè)需要樹立數(shù)據(jù)驅動的文化,鼓勵員工積極參與數(shù)據(jù)分析和決策制定。此外,領導層的支持也至關重要。高層管理人員需要理解大數(shù)據(jù)的價值,推動相關項目,并為其提供足夠的資源和支持。
四、大數(shù)據(jù)在國有企業(yè)財務管理中的創(chuàng)新應用
(一)數(shù)據(jù)整合與共享實施
數(shù)據(jù)整合與共享在國有企業(yè)財務管理中扮演著關鍵的創(chuàng)新角色,其實施需要綜合性的方法和一系列精心設計來確保成功。首先,應建立一個統(tǒng)一的數(shù)據(jù)倉庫或平臺,以便將來自各部門的數(shù)據(jù)整合在一起。這個數(shù)據(jù)倉庫應具備足夠的容量和靈活性,以適應各種類型的數(shù)據(jù)。其次,進行數(shù)據(jù)清洗。在這一過程中,需要刪除重復、不準確或過時的數(shù)據(jù),以確保數(shù)據(jù)的質量和準確性。同時,標準化數(shù)據(jù)格式和命名規(guī)范,以確保數(shù)據(jù)的一致性。在進行數(shù)據(jù)清洗和標準化的過程中,選擇適合的數(shù)據(jù)整合工具或平臺能夠幫助自動化數(shù)據(jù)整合流程,提高工作效率。常用的工具包括ETL工具和數(shù)據(jù)集成平臺。最后,明確數(shù)據(jù)的所有權和訪問權限,確保只有授權人員才可以訪問敏感數(shù)據(jù),并對特定數(shù)據(jù)的修改進行限制。
在推進數(shù)據(jù)整合與共享的過程中,首先需要制定一套全面的數(shù)據(jù)治理策略。這一策略包括明確數(shù)據(jù)質量標準、元數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)質量監(jiān)控和數(shù)據(jù)質量改進的流程,以確保數(shù)據(jù)的質量和完整性。同時,制定數(shù)據(jù)共享政策,明確哪些數(shù)據(jù)可以共享,以及共享的條件和方式,確保數(shù)據(jù)共享符合法規(guī)和企業(yè)政策。為了讓員工更好地適應這一變革,企業(yè)應為他們提供相關培訓,使他們了解新的數(shù)據(jù)整合與共享流程和工具,同時定期溝通數(shù)據(jù)整合與共享的進展和變化,確保員工參與和理解。在數(shù)據(jù)安全方面,必須強化數(shù)據(jù)加密、訪問控制和安全審計等措施,確保數(shù)據(jù)的隱私得到充分保護,特別是敏感數(shù)據(jù)。此外,建立監(jiān)控機制,定期檢查數(shù)據(jù)整合與共享的性能和數(shù)據(jù)質量,以及時發(fā)現(xiàn)問題并優(yōu)化流程??傊?,數(shù)據(jù)整合與共享是一個持續(xù)改進的過程,需要根據(jù)反饋和經(jīng)驗不斷優(yōu)化策略和流程,才能適應不斷變化的需求和挑戰(zhàn)。
(二)風險預測與管理
風險預測與管理在國有企業(yè)財務管理中至關重要。這一創(chuàng)新應用的目標在于識別、評估和管理可能對企業(yè)產(chǎn)生不利影響的風險,從而提前采取措施來降低風險的影響程度。國有企業(yè)需要明確各種可能影響業(yè)務的風險因素,這可以包括市場風險、供應鏈風險、政治風險、財務風險等。對這些風險因素進行分類和分級,以便更深入地理解其潛在影響。
基于大數(shù)據(jù)技術,國有企業(yè)可以收集大量關于各種風險因素的數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)涵蓋市場趨勢、供應鏈數(shù)據(jù)、經(jīng)濟指標、政策法規(guī)等。通過高級數(shù)據(jù)分析和機器學習技術,國有企業(yè)可以從這些數(shù)據(jù)中提取有價值的洞察,識別潛在的風險信號。而利用歷史數(shù)據(jù)和趨勢分析,國有企業(yè)可以建立風險預測模型,用于預測未來可能出現(xiàn)的風險事件。
風險預測與管理并非一次性工作,而需要持續(xù)監(jiān)測風險因素的變化。通過建立實時數(shù)據(jù)監(jiān)控系統(tǒng),國有企業(yè)能夠及時察覺潛在的風險信號,從而及早采取應對措施。一旦識別出潛在風險,國有企業(yè)就需要對其進行評估,以確定其對業(yè)務的實際影響程度。這有助于企業(yè)明確哪些風險最為緊迫,需要優(yōu)先應對。在評估之后,國有企業(yè)需要制定風險管理策略,具體而言,包括風險規(guī)避、風險轉移、風險降低和風險接受等,而且每種策略都需要具體的行動計劃和資源分配,以確保策略的有效實施。
(三)決策支持與優(yōu)化
在國有企業(yè)財務管理中,決策支持與優(yōu)化是一項關鍵的創(chuàng)新應用。它利用大數(shù)據(jù)和高級分析技術來提供有力支持,并優(yōu)化資源配置。
首先,國有企業(yè)需要收集各個部門產(chǎn)生的數(shù)據(jù),并將其整合到一個統(tǒng)一的數(shù)據(jù)倉庫中。這一過程有助于消除“信息孤島”,確保各部門都能訪問和共享關鍵數(shù)據(jù)。在進行分析之前,數(shù)據(jù)需要進行清洗和準備,以確保數(shù)據(jù)的質量和一致性。這包括刪除重復數(shù)據(jù)、處理缺失值和異常值,并進行標準化處理。
其次,利用高級分析技術,如機器學習、數(shù)據(jù)挖掘和預測建模,國有企業(yè)可以從數(shù)據(jù)中提取有價值的信息和洞察。這些模型可以用于預測市場趨勢、分析客戶行為、優(yōu)化供應鏈等。通過建立智能決策支持系統(tǒng),國有企業(yè)可以將分析結果轉化為實際決策的建議。這些系統(tǒng)能夠根據(jù)不同的情境和目標提供多種決策方案,并評估每種方案的風險和回報,使國有企業(yè)在快速變化的市場中做出及時反應。
最后,實時數(shù)據(jù)分析可以幫助國有企業(yè)發(fā)現(xiàn)突發(fā)的機會或風險,并支持實時決策制定。同時,利用歷史數(shù)據(jù)和趨勢分析,國有企業(yè)可以建立模型,用于預測未來的業(yè)務情況,這有助于國有企業(yè)制定長期戰(zhàn)略和規(guī)劃。
五、結語
大數(shù)據(jù)正在為國有企業(yè)財務管理帶來巨大機遇。在數(shù)據(jù)整合與共享、風險預測與管理、決策支持與優(yōu)化等關鍵領域,大數(shù)據(jù)技術和高級分析工具已經(jīng)展現(xiàn)出其潛力。然而,成功實施大數(shù)據(jù)視野下的創(chuàng)新財務管理需要克服技術和數(shù)據(jù)質量、法律和隱私保護問題,以及組織文化和管理支持等挑戰(zhàn)。國有企業(yè)應積極投資技術基礎設施和數(shù)據(jù)質量控制,建立數(shù)據(jù)驅動文化,并始終關注法律合規(guī)和隱私保護。領導層的積極支持是這一轉型的關鍵因素,同時員工也需要不斷提升數(shù)據(jù)分析技能。大數(shù)據(jù)技術的應用將極大提高決策的準確性、優(yōu)化資源配置,進而增強國有企業(yè)的競爭力。未來,隨著技術的不斷進步,國有企業(yè)將擁有更強大的分析工具,進一步提高數(shù)據(jù)分析的速度和精確性。在這樣的背景下,大數(shù)據(jù)視野下的創(chuàng)新財務管理將繼續(xù)成為推動國有企業(yè)發(fā)展的重要動力。
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作者簡介:陳永杰(1972),男,安徽宿州人,大學,會計師,主要研究方向為財務管理、成本核算。