word文檔可自由復制編輯大數據時代的到來對企業財務工作的影響內容摘要：如今，我們已經進入大數據時代，大數據時代帶來的是什么呢？沒錯，是變革。大數據時代背景下，以交易，業務記錄，核算，預測為主的財務工作可能會被注入新的生命力。像以前如預算管理這樣本身具有難度的流程上需要收集相關信息、儲存和分析的工作，大數據的出現可能會掃清其技術上遇到的的障礙;財務管理在找尋富有有用價值內涵的投資的項目、改進企業管理的流程、節省運作的成本等各個方面也發揮著重要作用。可以預測財務管理的理念、財務管理的功能、其模式和財務管理的方式方法都將可能發生顛覆性的變革。關鍵詞：管理；財務；大數據EffectofbigdataeraonenterprisefinancialworkAbstract:whatisthebigdataera?Yes,change.Thebigdataerabackground,trading,businessrecords,accounting,financialpredictionbasedmaybeinjectednewvitality.Asbefore,suchasthebudgetmanagementthathasdifficultyprocessesneedtocollectrelevantinformation,repositoryandanalysis,largedatamayencounterobstaclestoclearitstechnology;financialmanagementalsodominateintermsofsearchausefulvalueinvestmentprojects,improveenterprisemanagementprocess,savetheoperationcostetc..Canpredictmethodsoffinancialmanagementconcepts,financialmanagementfunction,themodeandthefinancialmanagementmodewillbepossiblesubversivechanges.Keywords:management;finance;bigdata目錄TOC\o"1-3"\h\z\u11189中文摘要 1英文摘要12038 213587一、引言 414044（一）選題背景 42840（二）文獻綜述 426803二、什么是大數據 622102三、大數據背景下財務數據處理的變革 66584(一)財務數據處理的發展歷程 627427(二)大數據時代的財務數據處理 74255四、大數據時代全面預算管理的變革 919871五、大數據時代企業內審的變革 1024119(一)審計方式的轉變 119692(二)審計開始系統化、模塊化、智能化抽樣 1112820(三)促進審計成果的轉化與應用 1213730六、大數據時代的管理會計的改變和革新 1332072(一)從基于結果的分析向基于過程的挖掘轉變 133739(二)從基于單類型的結構化數據向多類型轉變 1317472(三)從階段性的月度報告向實時報告轉變 1416165七、大數據是一把雙刃劍 1412519結束語 1521117參考文獻 16引言選題背景在財務工作的改革中，對財務的影響最大的是科技進步。大數據時代的到來，更是使財務管理的發展的到一個前所未有的機遇。財務人員可以利用大數據的優勢，更精確快速及時地處理財務數據，方便管理人員實行有效的管理。（二）文獻綜述大數據時代的到來，讓財務管理工作的理念和模式發生了各種顛覆性的變化，對于傳統的財務工作領域來說，財務管理繼續發展是越來越難，財務管理更多的是開始向銷售、研發、人力資源等相關的領域延伸和滲透;就財務管理的模式來說，公司財務的定位與任務應該主要偏向任何與公司業務有關聯的數據的收集、處理與分析。鑒于傳統的財務管理和大數據時代下的財務管理的顯而易見的不同點，我們稱大數據時代的財務管理為“大財務”。企業的管理將會因大財務的出現而影響巨大，這種影響橫跨戰術層面和戰略層面。首先，管理會計的面貌將會煥然一新。基于大型金融公司的數據，全面預算管理，資金的集中管理，內部控制可以更高效，平穩運行與發展。這讓管理會計有能力超越財務會計的約束，在企業決策與管理中飾演更加重要的角色，進而促使企業價值增值。然后，金融企業管理的視角和洞察力顯著增強，企業管理智慧突出明顯。大財務由于大數據的技術支持，可以在企業決策時用數據挖掘技術掌握很多有用的信息，這些信息將幫助企業降低常見的錯誤，有利于企業降低系統性風險，能夠讓企業對未來的發展進行更加準確的預測。在企業執行方面，使用大數據技術能夠利用定量的方法對不同方案和流程的成本和收益進行分析對比，進而完成企業價值最大化的方案篩選。此外，大數據讓財務人員能夠盡早察覺到反常情況，這樣企業就能提早采取相應的措施，降低可能的損失或者對潛在的風險零承受。所有這些使得企業管理更有遠見卓識。第三，信息不對稱問題相應的變得少的多，效益越來越可觀，同時股東對公司管理層約束力增強。企業集團等大型企業在享受規模經濟優勢的同時，經常遭受到信息不對稱問題的折磨，信息不對稱問題導致三方面的后果：一是道德風險;二是逆向選擇;三是股東不能監視好管理層的行為和活動，一些國有企業里面也存在這些問題，而且更為嚴重。大數據讓數據分布的更加均勻，由于大數據的支持，網絡監督和來自民營企業的監督掌握大量數據，他們將給予國有資本管理機構足夠的壓力，這種壓力，會跟著我們國家一步一步搭建起來的，更科學合理的，國有資本管理體制，傳導到各國有企業管理層，從而激勵他們，讓他們更加勤奮地去工作，防止他們為了私欲而作出損害出資人利益的行為和活動。因此，大財務的影響和巨大價值對企業集團是不言而喻的。第四，大財務之核心？智慧驅動創新。在創新中潛在的機會——價值增長，財務的本質是使用大的數據獲取技術。創新的內容很寬廣的，包括理念、模式、服務、技術各個層面，創新并不一定可以產生價值回報，那些符合消費者需要的，符合成本約束的創新才是有意義的。傳統企業管理的所用模式是經驗主義，大數據時代背景下，管理創新更加智能和精確。第五，對企業財務戰略決策的決定性作用。大財務大大拓展了財務管理的領域與深度，大財務將會掌控企業所處的行業背景、競爭能力估計、難以看見的資產評估、產品的價值分析以及自身財務狀況這些方方面面的內容，不止是以上所說的企業自身掌控的資源，還包括外部的環境和企業目標的數據，我們說大財務應該是知己知彼的。要實現這種“知己”和“知彼”，CFO等高級管理人員參與決策的實踐是不可或缺的。因此，是否由大財務主導直接決定戰略是否正確，戰略是否正確直接決定企業經營的成敗。從這個意義來分析，站在大數據時代背景下，和同作為核心技術的網絡技術在互聯網時代一樣，大財務勢必會變成企業集團的核心資源和企業集團的核心競爭力什么是大數據大數據不只是指數據量龐大，它是互聯網技術發展到今天的產物，由于各種移動終端的普及，各種智能產品（如智能家電、智能辦公產品的普及），軟件信息的快速更新，消費者消費速度的加快，產生了前所未有的龐大信息量，因為以往的數據分析工具和手段無法處理之，而產生了適應于大數據的大數據技術。所以，大數據不僅指資料的龐大，也指處理這些巨量資料的技術。大數據背景下財務數據處理的變革財務數據作為企業的核心，反映和支持著企業資本和交易的正常運轉，我們對財務數據的處理與財務訊息的充分發掘后，就可以有效率的改進財務管理的運作方式，壓縮企業資金運作成本，為企業帶來不錯的，客觀的利潤。企業的財務數據是最基本的，企業資源最豐富的積累，整理和分析的基礎上能給企業帶來價值增值。財務數據處理的發展歷程企業經營活動過程中，會計數據是各項經濟活動系統記錄。會計數據的處理技術就是指對會計的數據進行加工整理分析的技術。會計數據處理技術發展包括五個階段：1.會計數據手工處理階段，2.會計數據機械處理階段，3.會計數據電子計算機處理階段。4.會計數據網絡化處理階段。5.大數據時代會計數據處理階段。(二)大數據時代的財務數據處理在信息技術發展的同時，移動互聯網技術、電腦技術也協同發展，會計采集和處理的信息量和信息結構會更加復雜。這些數據除具有大數據的4個“V”的一般特征外，還具有的特征包括無形性與粘性：1.數據規模大(Volume)。2.數據種類多(Variety)。物聯網環境下的數據不但包含數字登結構化數據，還有語音、圖片等這樣非結構化的數據。因為這些數據和業務事件的關相關性，進而使結構化數據和非結構化數據更復雜，更不容易處理。3.及時性(Velocity)。物聯網下時間對數據處理的要求很高，因為物聯網下物和人的行為要求要在非常短的時間內完成，所以物聯網下數據的產生與數據的處理都具有及時性。4.價值密度低(value)。企業的會計數據會不斷產生，然而具有實際應用價值的數據僅僅只是一系列數據中的一個片段或一個部分。拿視訊來說，連續檢測過程中，能夠使用的數據可能只有一兩秒鐘。5.會計數據的無形性與粘性。非介質的數量信息是當前物聯網上企業采集、傳輸、處理的數字信息主要信息。這些數據可以通過傳感器直接檢測，這是很容易傳播的；但會計數據是看不見的數據，它不能通過傳感器感知。與此同時，會計數據是在業務數據之中存在，不能夠與業務數據脫節。所以，粘性和無形性也是會計數據一特點。由于大數據時代的財務數據包含以上重要特點，所以讓財務大數據的處理變得挑戰巨大并且要求甚高。基于企業大數據中心開發平臺建立的數據分析平臺主要包括高素質人才配置，設備采購等。要想用一個單一的解決方案解決大數據的問題是不可能的，需要一系列傳統與新技術的解決方案的融合。想要構建大數據分析平臺并且從大數據中挖掘出來有價值的訊息，首先企業需要一個可擴展的、靈活且可管理的數據基礎架構，亦即企業大數據中心開發平臺。1.開發平臺的基本內容。當前，人們對數據中心開發平臺的理解各持一詞，但下面幾點是彼此的共鳴：(1)數據中心是數據繼承和交換的心臟。(2)數據中心是數據處理和對外銜接的媒介，也是對應用系統的設計和工具箱的集成。(3)它是一種兼容性非常強的大型數據庫，能夠在一個框架內，把不同廠家，不同的格式，不同的標準以及分布在異地的數據統一在一個體系之內。(4)數據中心就是一個功能倉庫，能對這些功能用同樣的方式調用和執行。(5)數據中心是一個應用程序的集成系統，該系統運用靈活的設計理念，意味著系統可以快速的被搭建起來，并可以隨著需求的變化迅速做出調整。數據中心體系架構。數據中心的結構是一個面向服務的架構(又稱Service-OrientedArchitecture)，也被稱為SOA架構。在這個架構里，軟件制造商們能夠以服務形的式提供他們研制的軟件程式，每個功能相互獨立，在松藕合的協議機制下來進行組合。數據中心架構管理的方式有目錄配置與可視化配置，搭建數據倉庫等等。四、大數據時代全面預算管理的變革當前，企業預算管理中面臨兩大挑戰：分別是源于企業對自己管理的要求和監管部門對企業的硬性要求。第一，用ERP等信息化手段來進行事后管理已經不能滿足當代企業管理的要求了，在事前進行控制成為更多企業所親瞇;第二，隨著市場競爭愈演愈烈，如何合理制定企業經營目標、保證目標執行到位，變得越來越重要;最后，集團內部的管理水平因為大量的并購而參差不齊，集團急需提升其內部管理水平;此外，大型企業集團，由于復雜的產業布局和地域分布不均，對有限的資源的合理分配要求極為迫切。現在的企業預算編制比較原始，管理層對于數據的判斷很難，基層預算員的不負責任，不參照歷史數據和企業預測數據，預算調整和滾動預測合理都很難。在預算的控制環節，缺乏一個完整的控制系統，不明白在哪里控制是合理的，缺乏信息化的控制手段，只是依賴于企業管理人員的事后檢查。在預算的分析過程中，大多數企業依然在圖表中進行簡單的分析，不能針對管理的不同角度對財務數據作分析，想要權限管理有效也很難。其實，解決全面預算管理中的3個主要的問題——如何制定科學的管理目標;如何科學地進行目標分解;如何通過預算執行分析達成管理者的訴求可以通過構建預算信息化管理平臺來實現。通過獲得同期的實際數據，再通過預算數和實際數的對比，實現預算執行報告，然后根據預算執行報告，管理人員可以調整下一項實施策略。同時，預算不僅是財務部門的事情，企業中單位，各部門都應參與制定預算、控制和分析。企業要努力建立一套財務整合模型，形成一個完整的預算系統。以銷售預算為起點，生成成本預算，人力資源計劃，采購計劃，期間費用規劃、融資計劃，最后完成了所有損益表對應的預算信息，發布一套預算報告。通過業務部和財務部的一起奮斗，形成跨越部門的協同作戰計劃平臺，讓企業可以將有限的資源合理地分配到不同的地區、不同的部門。然而，要想所有的事情都做，計劃平臺式達不到的。企業的戰略目標的分解，預算編制，預算報告是可以實現的，但企業預算執行監督應放在企業信息系統，因為業務信息系統時刻發生，而預算系統只是在預算期間、預算調整期間，以及預算的分析報告期間才會發生。所以，企業財務系統需要和業務系統進行集成，在業務系統進行預算控制，通過企業的全面預算管理信息化平臺，從企業的戰略規劃、到戰略規劃的目標分解、編制預算、實行控制預算、編制預算剖析報告、考核預算、和最終怎樣對下一期的戰略規劃進行改變，力爭達到一個閉環回路。五、大數據時代企業內審的變革企業內部審計所需的數據應該是全面的;無論是內部的數據，還是主管部門、研究機構等的外部數據;無論結構化的數據，還是非結構化的數據。企業的內部審計必須把握企業的各個方面，對企業的評價全面，更加精確地確定審計重點工作;企業內部審計要把握數據趨勢，不僅要發現現在存在問題，還要能揭露企業將來發展的風險和隱患。內部審計人員要會對數據處理，分析，確定關鍵有用的信息，協助內部管理人員有效決策。企業內部審計的變革表現如下：(一)審計方式的轉變傳統審計使用抽樣分析，審計內容有限。如果企業仍使用該審計模式，對于驗證發展迅速的商務活動的真實價值或合法性太過緩慢;此外，從內部控制的角度來看，中國目前的內部審計實務主要針對的是財務和會計活動，經營、內控、管理監督、評價非常有限，審計活動概念是“監督型”，而非“服務導向”型，部門之間的不同流程沒有多少上下文關系，讓審計工作為經濟活動提供全面的監測和經濟服務成為難點。企業經濟業務日趨繁雜，使信息技術得到迅猛快速地發展，企業電子化商務活動和信息化工程的建設日趨成熟，連續審計的重要性被人們更多的關注和重視，同時大型數據庫技術使連續審計成為可能。如果采用連續審計，像傳統審計的時間浪費和時滯問題都會被降低，審計錯誤和風險也會相應降低，從而促進企業健康發展。(二)審計的抽樣方式變得系統、模塊和智能，并且能夠預測數據趨勢，樣本將會是所有的數據，而不是局限于某個局部。審計風險的大小和發生重大錯誤的可能性的大小是互相綁定的。通常的審計工作主要選用隨機抽查法，雖然投入小，效率高。但結論出錯率大，亦即風險大。計算機的處理能力和運算速度更強更快。利用大數據技術的優勢，可以提高了審計的效率。透過對審計信息系統所提供數據庫的分析能夠完成對被審計單位的信息進行數據發掘和整體分析，對其財務及經營狀況進行預測分析，為其提供決策的依據。比如某保險公司的審計系統，運用大數據技術進行風險數據的選取，同時用多種抽樣方式進行抽樣分析，從而大幅度提高了效率。但是，眼下過去的日子里，伴隨著以真實服務性為主要目的的企業內部審計的深化，以及數據信息化的深入和技術的成熟度增加，從繁雜的海量數據中發掘潛在的有價值的訊息，從中發現被審計單位運作特點;預測被審計企業的未來走向，從整體上全面把握被審計單位的狀況。(三)促進審計成果的轉化與應用當前，內部審計工作中的應用，主要是針對反復出現的問題重點檢查、監督和整改，一些企業開始用閉環管理的方式對審計成果的整改過程進行管理，達到了良好的審計成果運用效果。大數據技術，促進審計結果的進一步應用。一是促進大量在以前的審計和相關資料的收集，信息的歸納，找出財務，業務和管理的內在規律和發展趨勢，通過總結了宏觀的、全面的審計信息，以及使用的審計成果，提供數據、相關分析和實施意見給各級領導，以促進制度和決策的完善，促進企業管理水平走上更高層次;二是更加全面地發現問題，通過分析通用性，普遍性，傾向性的問題，提煉和數據關聯的問題，所有問題都可以用大數據技術方法檢查出來;三是對問題的連續審計，對整改監督有益;四是對審計結果的保留，通過大數據的技術，規則化問題同時固化到系統中，為了計算或估判問題發展趨勢更有利、預警問題;五是審計人員和審計結果，審計問題和被審計單位進行關聯，并將其先信息化存入數據庫，以備下一次的檢查，能夠根據審計計劃，結合由有經驗的審計人員組成的團隊力量，根據審計目標提取相應的被審計單位對審計的重點進行檢查。大數據時代的管理會計的改變和革新大數據技術的出現會讓管理會計發生更過的更重大的變革：(一)從基于結果的分析向基于過程的挖掘轉變以快速消費品行業銷售分析為例，傳統的分析方法通過對終端的銷售數據進行合并分析，但后續問題的分析，無法準確得到結論，只是粗略來定性判斷，這意味著決策風險。假如我們將數據的應用范圍向前拓展，直到和消費者第一接觸的銷售終端。舉個例子，我們讓我們的促銷員，對每一個前來駐足瀏覽我們商品的消費者，都熱情的招待，可以隨便問問他們的使用體驗如何、家中幾個成員、買該商品的頻率等信息;即使消費者選擇了競爭對手的產品，也可以上去詢問一下其作出上述選擇的理由。一個類似的過程，一天發生多次，遇到很多人，很難讓促銷員現場作記錄，那么采取現場錄音的形式，然后每天把錄音發送到公司的后臺，讓后臺的專業人士來處理。你會發現不僅促銷員的工作效率提高了，信息的真實性也保證了。從這個過程中可以看到，我們有了消費者評價這樣的非結構化數據，消費者購買時決策的數據，加上每日收集競爭對手的產品促銷和產品價格信息，該信息將成為大數據時代下企業的寶藏，并在適當的條件下，轉化成企業的收入源。(二)從基于單類型的結構化數據向多類型轉變因為非結構化數據的支持，財務分析工作將更全面的展開，因此數據內容的拓展將會是更加豐富多彩的行為。例如，企業對客戶的信用評價，不僅可以從客戶的背景和對外報表開始，分析評估人員還能從QQ/微博上采集對某個客戶的評論、頂、踩等訊息，豐富企業的信息庫存，進一步降低因為交易中信息不對稱造成的風險。再舉個例子，從風險管理和控制角度，想判斷一個客戶的業務情況，只看看他的財務報表是不靠譜的，那么你需要捕獲多個信道的信息反饋，即“數據混搭”。2007年，當時在職的遼寧省委書記李克強說，他更偏好3個指標追蹤遼寧的經濟趨勢：全省鐵路貨運量、用電總數和銀行放貸量，來矯正統計數字的誤差。據報道，“克強指數”反映的現實中國狀況比GDP更有可靠性。同樣的，目前房屋的空置率可以確定購買行為是否滿足市場剛性需求標準。房地產企業發布的積極的數字，消費者用自己的方法甄別，他們通過比較難作假的小區內的用電量、用水量判斷空房率，不過要是遇到奸商，把空房的燈和水都打開，讓用電用水量評估空置率的辦法沒有了作用。不過生活垃圾量是不好偽造的，所以獲知空房率數據的另一個有效手段，可以是從垃圾每天運送的多少來判斷。(三)從階段性的月度報告向實時報告轉變大數據技術的日益成熟,極大提高了財務報表的及時性。如營銷終端信息收集，當終端信息更新的時候，營銷政策和區域市場分析報告的個性化可以定期發布，如果不是每天，每周報告將在不久的將來實現。七、大數據是一把雙刃劍大數據技術對公司財務工作有許多的影響，可是它也帶來一些不好的地方，他的缺點也同樣的影響了財務工作，因為是數據，可能會誤導人們，使人們依賴而放棄經驗的好處，另外數據時可以被盜竊的，這也是風險。因為大數據理論基本依靠于數據的收集，而數據的收集存在有主觀性，難免存在質量問題，即由于質量問題導致的決策錯誤。1.特來沃爾·哈斯蒂是斯坦福大的學專家，他指出，“大數據”的理論是“尋找干草堆中的一根針”，但問題是“所有的草都看看起來像針”。喬治·梅森大學專家瑞貝克·高爾丁則提出“風