大数据及可视化技术与财务分析的融合研究
时间：2023-01-17 13:45:12 来源：柠檬阅读网 本文已影响 人 
郭梦婷
（浙江金融职业学院，杭州 310000）
1.1 数智化环境驱动财务分析内容发生变化
随着互联网、大数据、人工智能等信息技术的普及，财务工作模式随之发生改变，向自动化、数字化和智能化转型。企业的财务分析工作随之显示出指标分析量逐渐增大、非财务指标比重逐步上升、业财交互趋势日益凸显等新发展趋势。首先，财务指标反映出的财务状况具有相对性、片面性和滞后性，需结合业务数据及行业的整体状况进行综合分析才更具意义。为实现财务分析的更优目标，企业需通过关联和分析更广范围的数据，如库存数据、生产数据、销售数据、资金管控数据等，才能为财务决策带来更加有效的数据支持。而在传统人工工作模式下，及时准确获取这类信息指标难度很大，大数据挖掘和分析技术的重要性和必要性随之凸显。其次，宏观环境、行业动态、政策导向、市场反馈、产品研发等外部非财务指标同样对企业财务决策具有重要意义，而传统财务分析工作中无法快速有效的收集和处理此类信息。大数据技术则能帮助实现对非量化指标的比较和分析，将外部指标囊括在财务分析工作范围内，为高质量财务分析提供支撑。最后，传统财务分析工作是按会计准则核算产生的财务数据为分析出发点的，而财务数据源于业务情况，若不能正确把握财务与业务数据间的关联，从业务视角对财务问题进行推断分析，则无法找出财务指标折射出的企业内在经营管理问题，最终削减财务分析的效果。而大数据技术能够通过建模等方式，将内外部财务与企业业务数据进行融合处理和交互分析，以更优匹配财务分析发展新态势。
1.2 海量数据的处理亟需新技术工具的支持
及时准确的海量基础数据决定了财务分析的质量和效果，而传统财务分析主要依赖Excel、WPS 等办公自动化软件，工作处理方式以人工机械化为主，存在大容量数据下运行缓慢、不同来源数据无法快速兼容、数据可视化效果不佳等问题，难以从海量的数据和复杂的计算逻辑中得到有效解决方案。具体而言，在数据采集环节，点对点式的人工交互手段，只能够帮助解决少量、低频的数据需求，很难满足企业外部更为复杂、大量、高频的数据采集需求；
在数据存储方面，传统的行式关系型数据库在非结构化数据的处理方面，与大数据库的源数据相比劣势突出。此外，传统财务分析工作起点是按照会计准则的规定进行账务处理而生成的财务数据，会计核算人员在进行会计分录编制或经济业务判断的过程中，难免受其专业能力、主观思维影响而发生错误，财务数据及相关指标会面临失真情况，且传统财务分析的技术手段又无法实现对数据进行自动检测并纠错的功能。因此，随着数据量级增长以及数据类型的多样化，对海量数据的处理亟需与之匹配的新技术工具的支持。将大数据技术融入财务分析工作，运用信息技术和人工智能对扁平化的海量数据进行优化处理，并利用数据挖掘、数据清洗、大数据仓库、数据可视化技术等，将前端数据转化为融合专业知识的有效信息，有效支持企业工作人员及时展开对财务数据的查询和分析，帮助企业实现对经济业务的实时监测和把控，从而提升企业管理水平。
1.3 财务分析决策效果的智能化需求凸显
财务分析的最终目的是为财务报表使用者作出相关决策提供可靠的依据，其决策效果也将随着外部环境的转变面临新的需求。尤其是在云财务、业财融合的发展趋势下，财务分析决策效果的智能化需求日益凸显。一方面，决策者所需的有效信息不仅包括企业目前的内部财务状况和经营业绩，还包括国内外经济环境、行业政策和趋势、未来发展动态等各类信息。在传统财务分析的工作模式下难以获取企业内部情况与外部态势进行有机结合分析的结论，存在着由于信息不对称带来的经营风险和财务风险，从而难以满足高质量财务分析和企业战略决策的智能化要求。另一方面，传统财务分析的成果以标准化的财务分析报告为主，存在着内容有限、形式单一、结构固化等局限性。在大数据技术的发展进步下，企业财务分析工作不仅能够充分利用人工智能的优势，将烦琐重复、耗时费力的数据处理等前端工作交给系统来完成，还能依靠大数据可视化等技术将财务分析的结果以更灵活便捷、丰富多样的形式展现，为企业决策者提供更丰富、多视阈、交互式的个性化财务分析报告，信息使用者可以根据自己不同的需求进行匹配。同时，财务分析报告中的各项指导意见也将被赋予精细化要求，可按业务领域、业务流程深入分析，有助于获得高质量财务分析结果，针对性地为企业决策者提供指导意见，为企业管理决策提供更全面的信息保障，从而更好地实现财务分析的真正目的。
2.1 提高数据处理效率，改善财务信息质量
在大数据技术和互联网功能的支持下，智能化的数据处理技术对海量的基础数据进行自动收集整理，并按照确定的逻辑进行对比、计算和分析，构建一体化、智能化的财务分析模型体系。各项财务数据、行业指标、业绩情况的重复计算，都交由计算机完成，不仅大大提高数据处理的速度和准确率，减少人为因素下潜在的错误发生概率，而且能整合经济组织内外环境的大数据，提供更具参考价值的信息。
2.2 加快信息传递速度，降低企业营运成本
在大数据技术支持下，智能化的财务分析系统能根据不同财务分析结果，提供多视阈、交互式的个性化财务分析报告，充分匹配财务分析在新形势下精细化的要求。企业各职能部门间的信息孤岛将被打破，建立互联互通的内部数据共享中心，信息使用者获取信息的途径也更为便捷多样，准确可靠的信息亦能更为及时地送达相关人员，提高信息传递的及时性。同时，能够帮助检验业务数据与财务数据交叉呈现的错误，为财务工作提供更为及时、准确、全面的信息支持，帮助应对内外部可能发生的变化或风险，使企业的运营成本得到降低。
2.3 拓宽财务分析职能，优化企业决策机制
大数据财务分析能够充分利用人工智能的优势，运用智能化技术完成数据的筛选和清洗，减少管理层为收集、汇总数据信息所花费的时间和人力成本，企业管理层能将更多的精力投入评价企业经营业绩、探讨未来经营计划制定等方面的工作中。利用大数据为企业洞察、预测未来，支持战略层面的管理决策，从而使财务分析工作的职能得到延伸。此外，企业决策层不仅能根据账面财务数据来推断企业目前的财务状况，而且能利用大数据技术所支持的外部财务数据等帮助预测公司未来经营状况，克服传统财务分析的滞后性等缺陷，及时将各类指标建立起动态联系，以满足内部评价和对外披露的需求，企业的经营决策机制得到优化和改善。
2.4 增强风险管理能力，提升企业整体业绩
将大数据挖掘分析和可视化等智能技术应用于企业财务分析，针对各信息使用者的不同需求，制定动态的、个性化的财务分析模型。除了传统的财务指标以外，大数据财务分析还新增了数据评估、数据交易、数据搜索等新型拓展功能，保证数据的真实有效的同时，能够将企业的分析结果进行全方位、多角度的对比，实现对经济组织的系统全面分析。企业人员在解读数据分析结果、分析产生差异的原因后，能够针对性地提出解决问题的有效途径，提取创造商业价值的有效信息，增强企业风险管控能力，促进先进信息技术与创新管理理念的有机融合，提高企业的经营管理水平，增强企业整体业绩和行业竞争力。
3.1 数据获取和整理
数据获取是大数据财务分析工作的起点，利用大数据技术所开发的数据收集系统能够实时抓取企业内外部数据。内部数据不仅来自财务及会计核算系统，还涵盖业务层面的采购、销售和生产等各类数据，外部数据则包括了政策、市场、行业、竞争对手等各类信息。将数据源中杂乱无章的各类数据进行整理，以不同的数据存储结构和形式汇集到数据库中，为后期的数据加工、清洗、分析和可视化等工作提供有效基础和保障。
3.2 数据加工和处理
由于大数据具备海量的规模、高速的流转、多样的类型和低价值密度等特征，在获取数据后，则需要将大量杂乱、抽象的数据源转换为对财务分析目标有规律和逻辑的信息，大数据财务分析中的数据清洗工作正是完成此步骤的重要操作之一。利用智能系统可以实现将数据库中分散、凌乱、非标转化的各项数据进行分类、筛选、剔除、合并、计算、排序、转换、检索等数据加工和整理。在完成数据清洗环节以后，经过数据加工和处理后的数据会被加载到数据仓库中，以供后续的财务分析工作所使用。
3.3 数据挖掘和分析
在完成数据加工和处理后，为了对所收集的数据挖掘出有价值和意义的信息，则需用全样思维、容错思维、相关思维等大数据思维进行数据挖掘和分析，其中常用的方法包括分组聚合、回归分析、关联规则、特征分析、偏差分析等。数据分析工作主要利用到数据挖掘和联机分析处理两类分析工具，前者为预测型分析工具，帮助提取出隐含在海量数据中可能有价值的信息；
后者则是验证型分析工具，支持企业人员从不同角度对数据进行复杂查询或多位分析处理，并以直观简明的形式予以展示。
3.4 数据可视化展示
为实现财务分析的最终目的，需要将数据分析的结果以简明易懂的图表方式进行展现，供企业管理决策人员使用。以图像处理技术为基础的可视化技术能够将晦涩冗杂的数据转换为图像形式，以可视和交互的方式展现给企业内的信息使用者，根据不同工作主题和人员需求匹配与之相对应的可视化展示方式或路径，全面展示业务、财务及税务的相关指标，形象直观地表达数据分析结果的内涵和规律，帮助企业更为高效便捷地开展经营管理、投资决策、风险预警、成本管控等工作。
4.1 重视数据获取成本与效益的统一
在利用大数据技术抓取数据时，企业会面临实时多样、零散碎片的海量数据，其中不乏对企业而言无意义的数据。而获取数据的过程势必会产生成本和费用，因此在信息的获取与存储过程中，需要考虑到成本效益原则，而非盲目获取大量数据，忽视数据带来的收益。企业在大数据技术应用于财务分析的过程中，应在前期做好部署和规划，根据自身明确需求对数据信息进行筛选，加强对信息有用性识别。在尽可能充分挖掘数据的同时，做好获取数据信息的成本控制，同时减少超负荷的数据运算和处理对系统带来的高维修或更换成本的可能性。
4.2 完善专业人才培养考核体系
企业的财务岗位随着业财一体化、大数据智能分析的发展将被赋予新的内涵和要求，也对财务人员提出了更高的岗位要求。将大数据及可视化技术运用于财务分析工作，要求其使用者需熟悉相关的编程语言，如Python、Matlab、SQL 等，而目前财会人员对此几乎是零基础，面临着专业技术人才配备不足的问题。企业需加强对传统财务人员在大数据应用技术方面的培训与学习，并充分挖掘精通财务知识的同时又具备信息技术手段的人才，进一步完善人才培养考核体系，全方位提升企业人员的专业素质和技能水平，为大数据财务分析工作建立起专业化团队。
4.3 增强企业数据信息的安全性
在数智化时代，随着大数据技术的逐步推广和应用，各经济组织间的联系越来越紧密，获取信息的途径和渠道也越来越便捷，因此保障企业数据信息的安全将成为大数据财务分析的重要任务之一。企业的财务数据、知识产权、商业机密等信息可能会不慎泄露、被窃取或篡改，从而导致潜在的安全风险。因此企业在开展财务大数据分析工作的同时，务必重视数据信息安全，强化企业人员的数据安全意识，并从技术上提供支持和保障，增加数据信息保护的方式和方法，为企业信息安全加固屏障，搭建一套安全、完整、高效的大数据平台，为财务分析及经营决策提供有效支撑。
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