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在数字经济蓬勃发展之际，大数据在企业各个方面发挥着重要作用，尤其对财务管理方面具有强大的技术推动力。大数据技术对财务数据信息的收集、存储、处理及分析，推动企业的财务管理向更加智能化、精细化、未来化的方向发展。本文通过分析大数据的基本内容与财务管理内容，从财务管理的核算、预算、风险监控、决策支持等方面提出应用建议。
随着全球信息化、智能化进程的持续推进，传统财务管理模式数据滞后性弊端，以及信息存在碎片化、浅分析性局限性，亟须利用新一代信息技术打造企业财务管理系统，为企业的财务科学化管理提供支持。大数据即具有高容量性、高速度性、高多样化性和高密度计算性的处理技术，能够以极高的效率和速度在企业运作过程中整合企业的财务信息，实时对企业财务信息进行优化处理，为企业的财务管理提供支持。
一、大数据技术的关键组成部分
（一）数据采集
数据采集是大数据的第一步，如果数据采集质量差，就会影响后续的数据处理和分析。企业财务管理领域采集的数据除了传统的财务数据、凭证数据之外，还包括各种结构化及非结构化的数据。数据采集需要及时、全面，采集系统要具备高吞吐量处理能力、高速的接入能力，具有接入ERP、CRM、POS、物联网终端系统等数据源的能力。随着智能传感器、移动互联等各种技术的发展，企业财务数据采集的来源和路径更多，能够实现企业经济活动的全面跟踪，为后续的智慧分析提供了充分完整的资料基础。
（二）数据存储
数据存储是大数据的基础设施，数据是否安全和易扩充，对企业数据资产至关重要。随着企业财务数据量的急剧增长，传统的数据库系统已经无法满足大数据的数据存储管理需求。而分布式存储是目前企业数据管理的新形态，具有数据容错、易扩充、访问压力大等特点，企业可根据企业财务数据的利用率和重要级别，建立层级式结构化存储架构，热数据存储在热SSD集群，冷数据存储在对象存储或者云平台上，以节省成本，提高存储访问效率。同时要进行多重备份和加密存储，保障数据安全，确保企业财务数据存储合规、数据完整合规。
（三）数据处理
数据清洗、转换、整合是使用大数据的前提，是为了给后面的财务数据分析做铺垫，让数据能够发挥价值。企业财务数据来源多样、数据质量参差不齐，需要使用ETL和数据清洗工具来对无效重复数据做清洗、转换或整合、补充缺失值和异常值。企业还需要建立复杂的数据关联，对多系统的业务进行财务关联，保证数据的统一性、准确度。有了人工智能算法的支持，数据的处理更加自动化、智慧化。提高了效率，促进了准确性，为后面的财务分析打下良好的基础。
（四）数据分析
大数据应用于财务管理，其核心是通过数据挖掘、机器学习、数据分析等方法，在海量数据中挖掘业务规律、创造业务价值。大数据应用于财务管理不仅限于财务报表的分析，还可以进行预算分析、成本分析、现金流分析、投资收益分析等，企业可以通过构建数据分析模型，从历史趋势和外部影响两个维度进行前瞻性的财务分析和风险预测，实现科学理财与技术治财。特别是针对非结构化的语音、图像、文本数据，人工智能与自然语言处理技术丰富了财务分析的外延，为企业财务决策提供了更广阔的决策分析空间。
二、大数据技术运用于企业财务管理中的意义
（一）提升财务信息的透明度与可视化水平
大数据技术应用将企业财务数据共享、整合、互联、互通，畅通企业财务的信息流，明晰财务数据，让企业财务及时掌握企业的生产经营信息，实时了解企业成本构成、收入分配、资金动态等财务情况，让企业财务管理透明化。同时，通过对分散的各类财务信息的清洗、规范和建模，将财务信息从信息碎片转变为具有分析利用价值的财务信息资产，分析企业的盈利能力、周转速度和风险评估。企业财务信息透明化、数据价值化，提升企业财务管理战略价值，有助于企业建立数据中心的管理模式。
（二）增强预算与成本控制的科学性
通过大数据，企业可以对财务管理的各环节进行重新梳理，对预算、核算、结算、分析等进行全面自动化、智能化，减少人为操作和重复冗余工作，提升效率和质量；通过企业财务数据和业务流程的实时分析，对问题、低效资源等进行及时识别，并快速优化、调整。同时，大数据模型还能通过综合分析进行财务资源的精准投入、动态调配，比如，基于产品的预测对资金进行调配或物资供应，避免资金的无效投入。流程、资源等的优化使财务管理的价值在企业健康运行、战略实施中发挥得更加重要和有效。
（三）推动财务风险识别与预警机制建设
大数据技术对企业内数据信息、企业外宏观环境信息的收集和及时分析，使财务更加敏锐地发现风险点，对异常交易、现金流量断崖式下跌、应收账款异常增长等风险信息，能够通过机器学习算法识别和甄别风险点，提前预警、提前预防。在决策分析方面，大数据能够提供更多的可供参考的资料，企业在进行投融资、税费及成本等方面的决策时，可以依据真实的数据模拟出更多的情景，让企业的决策更科学、更理性。风控和科学决策作用的增强，强化了财务在企业中的决策管理职能。推动财务风险识别与预警机制建设，可精准捕捉风险信号，提前布局应对，保障企业财务健康与稳健发展。
三、大数据技术在企业财务管理中的应用路径
（一）构建全流程数据驱动的财务核算体系
随着企业信息化水平的提高，构建基于大数据的财务核算体系，是提高企业财务管理水平，进行数据管理的关键。基于大数据的财务核算体系，是面向财务核算流程全过程的数字管理，改变了原来以人为中心的核算逻辑。“业财融合”的核心理念是企业在ERP、CRM、OA等各个业务系统的基础上，融合云计算和人工智能技术，实现一体化流通体系的建立，自动生成原始凭证，自动生成财务分录、自动归集财务报表，利用规则引擎、异常监控模型对交易凭证合理性进行检查，检查出重复记账、错分账户、税税不符等问题；利用区块链技术，建立时间戳、签名，增加凭证的可追溯性，提高其可信性、完整性；实现项目与产品、客户、部门、项目、产品等多维度会计核算支持，满足企业多场景、多业财融合下的核算需求与合规要求。全面数据驱动核算不仅提升了财务人员的工作效率，同时为企业财务合规性、经营考核、经营价值等提供了真实依据和技术支撑。构建全流程数据驱动的财务核算体系，不仅提升财务效率与准确性，还为企业战略决策提供坚实数据支持，助力企业实现精细化管理与可持续发展。
（二）建设智能化预算预测与执行管理模型
预算是企业实施战略目标的工具，而传统预算模式存在时间长、时效性差、准确性低、无法适应竞争形势的问题。大数据背景下的预算系统可以实现预测、模拟、调整、执行一体化的自动化智能预算系统，通过采集历史数据、业务数据、行业数据、外部环境数据等信息，采用机器学习模型和回归算法进行预算模型构建，并结合实时市场变化因素进行动态校正，对各类成本、收入、现金流量、税收流量进行预测，在预算执行中系统自动生成各类情景的预算草稿供决策选用，在预算执行中自动提取各业务单位支出数据，与预算目标对齐，出现预算超支、超差，系统自动对预算支出进行提示并实时调整预算，预算系统需嵌入企业KPI绩效考核系统，建立一定的预算绩效目标，进行事前、事中、事后预算管理。智能化的预算体系，能够打破以“年度”为管理周期的固有思维，企业可以根据数据信息实时地调整计划，提升企业的资源配置和经营的弹性空间，推动企业财务职能从控制到引导的转型。
（三）构建财务共享中心与大数据集成平台
财务共享服务模式是大中型企业集团提升财务管理水平和效率的必由之路，大数据技术为集团企业推进财务共享提供了技术支撑。企业应当建设以分布式架构为前提的财务共享中心平台，统一规范集团所属企业（或单位）的财务运作流程，实现报账流程、付款审批、账务核对等基础工作集中化、规范化、自动化，建立企业级的大数据平台，打破企业财务系统和业务系统之间的数据壁垒，打通业务发生和财务管理之间的全流程数据链，实现数据流、业务流、资金流的一致性。财务共享中心平台应具备支持非结构化数据与结构化数据融合处理，支持集团企业财务共享运营所需的集团多租户、数据质量、数据生命周期治理等功能。数据维度方面，通过统一规范的数据标准、统一的主数据模型、元数据目录等，实现数据定义的一致，实现系统之间的互操作性，为集团企业财务共享运营提供数据支撑。此外，基于平台思维，以API接口的形式接入银行系统、税务系统、采购系统，实现财务协同的开放生态，让企业财务经营更加快速、生态。
（四）打造财务决策智能分析与可视化支持系统
面对愈发以数据为导向的环境，决策从基于经验的静态判断尽快向智能分析研判的动态决策与响应转化。企业应基于大数据分析平台构建企业财务决策支持，整合财务业务、市场、供应链等多维度数据，采用数据多维度建模、聚类分析、回归分析、敏感性分析等手段，结合实时数据流和历史数据对比分析，深度挖掘数据之间的内部关联关系与演化机理，从宏观数据分析到分解到成本利润分析，为企业提供投融资分析、成本分析、税收筹划、资金方案等决策支持。决策的可视性，系统应该支持决策的可视化分析功能，建立趋势指标、资金流地图、热力图等，提供实时的KPI信息。提供多种预测与情景模拟，并引入机器学习算法不断优化模型精度，让管理者根据不同情景，根据市场环境分析其战略运行情况，在不确定的环境下做出更稳健 的决策与投放。智能财务决策系统不仅拓宽财务分析的深度，还在组织管理中不断增强了组织财务数据的战略管理意义。
四、结语
大数据时代是企业发展的新动能，大数据融入财务管理，实现了财务管理由“会计核算”向“会计分析、增值管理”的转变，使企业管理借助大数据平台，实现了企业财务透明化、预算动态化、管理智能化，使企业财务管理更加高效化。大数据下的企业财务管理在各种大数据的助推下，成为企业经营和管理决策的重要依据及资源管理的重要平台，更加科学化与智慧化。
（作者：郝苏阳 单位：辽宁新发展交通集团有限公司）
