大数据时代财务分析领域面临的机遇与挑战

王 赟

引言

互联网以及高新技术的发展催生了新的数据信息收集技术，基于此趋势下，为提升财务分析工作的精准度，节约各企业开展财务分析工作的成本，需要在财务分析工作中采用大数据技术，以实现财务分析工作的改革和创新，促进经济发展。在大数据时代背景下，创新开发财务分析服务手段，提升财务分析工作人员的工作效率，实现财务分析工作的转型升级和发展。与此同时，面对大数据时代，需要优化数据筛选及数据优化技术，减少财务分析工作的风险，从而降低分析工作的误差。

一、大数据时代背景下财务分析领域的发展特点

随着数字货币、互联网金融、计算机等行业的不断发展，财务分析领域的发展也日新月异，呈现出多样化、信息化、数据化的特征。基于此趋势下，不少企业开始开展财务分析的信息化建设工作，并致力于提升财务分析结果的精准性及科学性，从而降低企业财务运行及资金投资的风险。首先，大数据发展势头迅猛，不少企业明确提出，将大数据技术作为财务分析技术创新工作的重点，以加快促进大数据技术与财务分析领域的转型发展。其次，在财务分析等相关行业机制运行及管理中，注重增强对数据信息的监管力度，以促进财务分析领域的稳定发展，把握财务分析信息化的发展关键期，加快现代化财务分析体系的构建。最后，财务分析领域从业者注重数据信息的发展，将大数据关联技术作为促进财务分析领域优化和升级的主要方式之一，使得财务分析工作能更加有效地开展。在以大数据云计算技术、区块链技术、信息安全存储技术等为支撑的基础上，围绕目前财务分析工作的特点，使财务分析工作朝着稳定化、系统化、低风险化的趋势发展。

二、大数据时代财务分析领域面临的挑战

（一）财务数据安全风险

数据信息的交互及共享都需要依靠存储技术与互联网技术，网络稳定性、数据存储方式等都会对数据安全产生影响。如果出现数据安全问题，则会加大财务分析工作的风险，从而影响财务分析结果的精确度。首先，在大数据横行的背景下，线上金融服务及数据信息呈现出爆炸性增长的趋势，数据种类繁多导致数据存储工作难度加大，数据来源的安全性及数据存储的安全性都难以保证。其次，网络的开放性及共享性等特点，极易导致数据信息丢失及数据泄露等问题。最后，计算系统故障，也会直接导致数据安全风险的增加，如计算机系统硬件及网络设备出现故障，会导致断网、电脑停机、卡顿等现象，造成数据遗失问题。

（二）财务分析平台缺乏兼容性

目前，国内的财务数据分析平台中有不同层次及类型的投资者，如，行业组织者、企业投资者、个人投资者等。在众多层次的投资者中，行业组织者因其资金实力雄厚、专业人才众多等优点，在一定程度上决定财务数据分析平台的建设趋势，以及相关财务数据的应用范围和应用要求等。首先，专业化的财务分析平台需要基于相关财务分析从业人员对不同分析数据作出合理的需求判断，再利用多样化的财务分析工具及分析手段来获取数据信息。基于不同财务分析需求下开发创建的财务数据分析平台的通用性低，代表性不强，缺乏兼容性，技术壁垒较高。其次，以个人投资者或行业组织者为向导，开展数据分析平台的建设，投资机构及个人投资者往往依据自身利益来建设平台，这种缺少管控及官方引导的方式本身缺乏科学性，容易导致财务数据平台有被操纵的风险，从而造成财务分析平台混乱的现象。最后，在互联网金融背景下，财务数据及分析应用等法律法规建设工作存在较为明显的滞后性及单一性，导致财务数据分析平台及使用规范的制定和实施速度明显滞后于大数据行业更新的速度，进一步加剧了数据分析平台兼容性缺乏的程度。

（三）财务数据筛选难度大

由于大数据是新兴产业，监管部门对大数据行业开展的监管工作往往缺乏规范引导，监管工作难以有效落实，导致大数据时代下，数据信息真假难辨，数据来源的可信度及真实度不高，造成财务数据信息参考价值不高，开展有效、可靠的财务数据信息进行筛选就变得极为困难。与此同时，多样化的数据信息形式，如大量的音频、视频、图片等数据，导致财务数据信息筛选工作的难度加大，数据整合及分类工作的耗时率高。

（四）专业人才缺乏

大数据的概念早在上世纪八十年代就被提出，直至最近几年才得到广泛应用。在2013年，大数据技术的使用及发展已经受到政府、企业以及相关学者的关注与重视。但随之而来的是，大数据行业人才资源匮乏，而掌握大数据相关内容并能够熟练运用大数据技术开展财务分析计算的人才更是难以寻觅，这也成为大数据时代财务分析领域发展过程中面临的重要难题之一。

三、大数据时代财务分析领域面临的机遇

（一）数据类型及其来源丰富

随着大数据技术不断的发展，数据信息类型及来源不断丰富，数据获取渠道不断拓宽，在财务分析领域上，已经形成一种大量、完善的大数据模型。首先，基于半结构化数据与非结构化数据等数据模型下，能够增强财务分析结果的精确度与客观性，财务分析领域能够得到进一步的拓展。其次，根据不同的数据类型及来源能够切实丰富财务分析手段及方法，也提高分析结果的精确性。最后，基于庞大的数据规模下，财务数据的截取、处理、管理、整理工作的交互性大大增强，有利于提升财务分析结果的科学性及及时性。

（二）财务分析智能化

大数据时代，非关系数据分析技术得到发展，这些技术具有非结构数据处理、大规模并行处理、简单易操作等优势，使得财务分析工作朝着自动化及智能化的方向发展，大大提升了数据挖掘工作的效率。与此同时，数据互通特性加强提升了财务数据的关联性，使得分析工作的出错率有效较低，分析结果的准确性大大提升，降低财务分析的风险，财务分析领域朝着高效化智能化的方向发展，能在一定程度优化财务分析工作流程，降低财务分析的工作强度。

（三）财务分析信息化

大数据技术的普及与发展在一定程度上推动了财务分析信息化进程，包括财务信息化管理及财务分析信息化、财务分析专业化进程。计算机技术、财务信息数据库、财务办公系统等各类信息化手段的普及，使得财务分析工作由传统信息化获取过渡到现代信息化获取手段，在一定程度上推动了财务分析工作方式的创新，从而增强了财务分析领域的科学化与信息化水平。

（四）增强财务分析人才的竞争力

2016年底，财政部接连出台了一系列关于财会改革的文件，文件中主要强调要加强财务分析及管理指引体系建设，加快培育现代化财会人才。在大数据时代下，财务分析领域对人才的要求日益提高，对财会人才的财会知识、分析能力、数据处理及信息技术应用能力等都提出了更高的要求，这有利于倒逼财务分析工作者不断增强自身专业素养，加强对大数据技术的学习与应用，切实提升财务分析人才的竞争力。

四、大数据时代财务分析领域发展的主要策略

（一）完善财务分析体系

完善财务分析及管理体系有助于规范在财务分析工作中使用大数据技术，并能在一定程度上确保财务分析数据的安全性及准确性。故需落实做好财务分析体系的系统规划工作，科学地整合财务分析工作的需求，以增强财务分析结果的协调性、预见性以及科学性。而完善财务分析体系是一项较为繁杂的工程，以优化财务分析工作流程，来提高财务分析工作的信息化水平及整体化水平。以增强财务分析工作的协调性，来明确财务分析工作的职责及工作流程。只有如此，才能进一步提升财务分析工作的水平。要完善财务分析体系，首先，财务分析工作者应该遵守国家相关法律法规，合法合规利用大数据技术，落实财务分析及数据统筹工作，明确财务分析工作中财务数据控制主体以及财务数据的处理主体。对于利用大数据技术开展犯罪活动，应当严厉抵制并举报，以维护财务工作安全。与此同时，切实做好财务数据流通记录、财务数据信息安全管理、网络安全系统设置、监控体系以及应用大数据技术等各个财务分析环节的工作。其次，基于不同类型财务分析工作的重点，改善及优化传统财务分析工作方法及创新数据分析方法，将日常财务分析工作日常、财务数据核算、财务风险评估等工作方式及工作内容与大数据技术结合，开发新的财务分析工作系统，完善财务分析体系，以促进企业财务资金的合理规划和分配，提升企业的运营效益，降低企业的财务风险。在完善财务分析体系工作中，重点利用信息化技术，并根据目前财务分析领域的实际情况，引进、开发、创建并完善财务分析平台，以提升分析工作的全面性，从而有效整合各行业的财务信息，减少财务数据信息的滞后性。最后，企业财务信息管理部门应该做好财务信息安全及大数据技术应用体系保障工作，加强数据信息风险控制力度，严格按照财务分析管理规则，落实好财务数据信息的监控工作，将工作重点放在加强财务分析数据安全技术体系的建设上，以保障数据技术的使用安全。通过完善财务分析体系，保障财务分析数据的安全性，充分利用互联网及大数据技术，来有效提升财务分析结果的准确性，从而为企业管理者提供全面而详细的财务信息，并使其作出科学的市场决定。

（二）升级财务分析技术

要应用好大数据技术，首先，财务分析从业人员要充分了解大数据技术中牵涉到的相关技术及其内容，并考量财务分析工作需求，最大限度地整理、升级财务分析技术，以此确保财务分析技术发挥其有效作用。利用大数据技术帮助发掘财务数据中具有价值的信息，并快速地对这些信息进行数据分析，这项技术能够充分保障了数据信息的可靠性，从而帮助分析人员做出更合理的财务决策。其次，财务分析人员充分利用好计算、统计、模型建立、评估等财务分析技术，来提升数据追踪及实时更新速度，并有机地结合智能技术，以最大程度地保证数据信息的时效性。利用好人工智能技术，以为财务分析工作提供更丰富的算法及全局性的数据，以此来实现数据信息与投资者的联通，从而能有效提升分析结果的准确性。加快在财务分析工作中应用人工智能技术中数据识别、数据研究、数据追踪等功能，并加快生成财务分析数据模型建设，以提升财务分析结果的科学性。最后，分析人员应该密切关注财务样本数据的变化及更新，做好财务数据变化趋势的预测工作，利用大数据技术完成财务数据的整合、修改、行业模型建设、财务风险因素等财务分析工作，并在此基础上创立财务分析数据库，增强财务数据信息的关联性，完善数据解析及数据更新功能，以提升财务分析工作的系统性及科学性。

（三）加强财务数据风险控制

应用大数据技术来加强财务数据风险控制工作，以提升财务数据的安全性。针对目前财务分析工作中出现的数据风险问题，首先，要落实风险预防工作，财务分析人员可以利用计算机系统及大数据技术来迅速识别数据陷阱，做好数据风险规划及预防控制工作。在数据风险预防工作中，财务分析人员要注重创新财务分析技术，以增强抵御数据投资风险的能力，通过采用新的非结构数据分析方法，以充分考虑市场非关联因素，来更好地完成财务分析模型建设，切实提升分析结果的精准度。其次，财务分析行业需要升级财务数据风险控制流程，完善财务数据风险控制体系，为财务数据风险控制提供方向上的引导，让财务数据风险防控工作有规律、有计划地开展，不断地提升财务数据的稳定性及安全性。最后，相关工作人员可以设置数据安全预警及修改环节，以提升财务分析系统数据接口的稳定性，并通过使用安全认证及警报功能来确保数据应用过程的安全性。除上述方法外，相关企业财务管理单位也要组织开展系统定期检修、针对制定数据风险紧急情况解决方案等，来降低故障出现带来数据风险问题，注重完善好数据风险控制监督机制，做好财务数据管理及分配工作，让财务分析工作人员学习数据风险管理知识，落实好财务数据风险控制工作，对潜在的风险，做到密切排查、实时监控、及时发现、立刻处置。通过开展多层次、多方位的财务数据风险控制工作，明确各方权责，切实增强财务数据应用的安全性，使得财务分析工作能够高效开展。

（四）培育财务分析人才

首先，基于财务分析领域的变化下，相关企业应该开展定期地财务分析工作及大数据技术应用等培训，让从业人员能够学习财务分析知识，有效加强财务分析领域人员的职业水准。使其能够提升财务分析工作质量，并能够基于信息化、大数据等技术发展的背景下，准确分析潜在的财务风险，提升数据应用、数据分析及数据处理等能力，防止不合理财务决策、财务风险等问题发生。其次，利用好财务分析工作会议，针对工作问题，以交流沟通，紧密合作等方式，推动财务分析工作方法的创新。最后，落实做好新型财务分析人才的培养工作，招聘具备良好的专业财务分析知识及大数据技术背景的高素养人才，建立起优秀的财务分析专业队伍，加强大数据技术的培训并利用周期性地考核，来提升财务管理人员的专业技能，以此提高财务分析工作的质量。

四、结束语

综上所述，本文基于大数据时代的背景下，我国的财务分析领域在显现出独特的生机及优势的同时，也面临着发展转型的风险。本文通过系统地阐述财务分析领域面临的风险，指明现阶段财务分析行业存在的问题，如，数据安全风险、数据筛选及流通性平台创建难度增大、缺乏专业化人才等问题。针对这些问题，需要采用预防与控制手段相结合，升级财务分析体系，创建高流通性平台，并利用人工智能技术，加强对财务分析数据的风险控制，培育财务分析领域人才等四个方法，来避免大数据时代下财务分析工作出现的风险及状况，以此促进财务分析工作的创新发展，营造健康良好的财务分析环境。并且，随着大数据技术的不断发展，财务分析数据来源不断丰富，财务分析工作朝着信息化、智能化等方向不断优化。只有从现在开始利用有效的措施及手段来干预财务分析领域的数据风险问题，做好财务分析平台的创建工作，来提升大数据技术在财务分析领域应用的可行性，通过这种方式，让财务分析领域不断适应我国的经济市场发展趋势，增强财务分析的可行性及普及性，以此推动企业朝着健康的方向，实现稳步发展。