摘要：随着信息技术的飞速发展，大数据技术在企业管理领域的应用日益广泛。本文聚焦于大数据技术在企业财务决策流程优化中的应用，深入剖析其必要性。通过对企业财务决策流程当前现状的分析，揭示存在的诸如“信息孤岛”、流程繁琐低效、数据挖掘不足等问题。进而提出一系列基于大数据技术的优化策略，包括数据整合标准化、数据深挖及分析、财务风险预控以及财务决策流程的优化重构等。旨在借助大数据技术，提升企业财务决策的科学性、准确性与高效性，助力企业在复杂多变的市场环境中实现可持续发展，为企业财务管理实践提供理论支持与实践指导。

关键词：大数据；财务决策；流程优化；数据分析；风险预警

商俊凤

（山东国信税务师事务所有限公司 山东 临沂 276400）

引言

在当今数字化时代，数据已成为企业的重要资产之一。大数据技术凭借其海量数据处理与高速分析能力，以及对多样化数据类型的处理能力，正深刻改变着企业的运营与管理模式。企业财务决策作为企业管理的核心环节，关乎企业的生存与发展[1]。传统的财务决策流程在数据获取、分析及决策制定方面存在诸多局限性，难以满足企业日益增长的精细化管理与战略决策需求[2]。大数据技术的引入为企业财务决策流程优化带来了新的契机，能够帮助企业更精准地把握市场动态，优化内部流程，提升风险应对能力，从而在激烈的市场竞争中脱颖而出。深入研究大数据技术在企业财务决策流程优化中的应用，具有重要的理论与现实意义。

1大数据用于企业财务决策流程优化的必要性

1.1洞察市场把握先机

在复杂多变的市场环境下，企业需要及时、准确地了解市场动态，以便把握市场机会。大数据技术能够收集来自互联网、社交媒体、行业报告等多渠道的海量数据，涵盖市场需求、竞争对手动态、消费者偏好等信息。通过对这些数据的分析，企业可以洞察市场趋势，发现潜在的市场需求和机会。通过分析消费者在社交媒体上对产品的讨论和反馈，企业能够了解消费者的新需求，及时调整产品策略，推出符合市场需求的新产品，从而在市场竞争中占据先机[3]。这种基于大数据的市场洞察能力，有助于企业制定更具针对性的财务决策，合理配置资源，提高企业的经济效益。

1.2简化流程提升效率

传统的企业财务决策流程往往涉及多个部门的数据收集、整理与传递，过程繁琐且耗时较长。大数据技术通过建立统一的数据平台，实现数据的集中管理与共享。各个部门的数据能够实时上传至数据平台，财务部门可以直接从平台获取所需数据，避免了繁琐的数据收集与整合过程。同时，大数据技术中的自动化算法和模型能够快速处理和分析数据，为财务决策提供准确的依据[4]。利用大数据分析工具可以快速完成财务报表的分析，生成财务指标的趋势预测，大大缩短财务决策的时间，提高决策效率，使企业能够更加敏捷地应对市场变化。

1.3深挖数据风险预估

企业在运营过程中面临着各种风险，如市场风险、信用风险、财务风险等。大数据技术能够对企业内外部的大量数据进行深度挖掘和分析，识别潜在的风险因素。通过收集企业的财务数据、市场数据、行业数据以及宏观经济数据等，利用数据挖掘算法和机器学习模型，可以构建风险预测模型。通过分析企业的应收账款数据和客户信用数据，预测客户的违约风险，提前采取措施降低损失。大数据技术还可以实时监测市场波动，及时发现市场风险的变化，为企业财务决策提供风险预警，帮助企业制定合理的风险应对策略，保障企业的财务安全。

2企业财务决策流程当前现状

2.1“信息孤岛”现象凸显

在许多企业中，不同部门之间的数据往往相互独立，形成了“信息孤岛”。财务部门与其他部门之间缺乏有效的数据共享机制，导致财务决策所需的数据无法及时、完整地获取。销售部门掌握着客户的销售数据和市场反馈信息，但这些数据未能及时传递给财务部门，使得财务部门在进行财务决策时，无法充分考虑市场因素和客户需求[5]。同时，财务部门自身的数据也可能局限于财务报表等传统数据来源，无法整合企业运营过程中的其他重要数据，如生产数据、物流数据等。“信息孤岛”现象严重影响财务决策的科学性和准确性，制约企业的整体发展。

2.2财务决策流程繁琐低效

传统的企业财务决策流程通常遵循严格的层级审批制度，从基层员工收集数据，到中层管理人员审核，再到高层领导最终决策，过程繁琐复杂。在数据收集阶段，由于缺乏统一的数据标准和规范，数据质量参差不齐，需要花费大量时间进行数据清洗和整理。而且，各环节之间的沟通协调成本较高，信息传递容易出现延误和失真。在编制财务预算时，各部门需要分别提交预算数据，财务部门再进行汇总和审核，这个过程往往需要反复沟通和修改，耗时较长。繁琐低效的财务决策流程不仅降低了企业的运营效率，还可能导致企业错过最佳的决策时机。

2.3财务决策欠缺深挖数据

目前，大部分企业在财务决策过程中，对数据的挖掘和分析程度不够。财务决策主要依赖于财务报表等结构化数据，对非结构化数据，如客户评价、社交媒体数据等利用不足。而且，数据分析方法相对单一，多采用简单的财务比率分析和趋势分析，无法深入挖掘数据背后的潜在信息[6]。在评估投资项目时，仅依据项目的历史财务数据进行分析，而忽略了市场趋势、行业竞争等外部因素的影响。缺乏深度的数据挖掘和分析，使得企业财务决策难以全面、准确地反映企业的实际情况，增加了决策失误的风险。

3大数据技术用于优化企业财务决策流程的策略

3.1规范整合企业数据

3.1.1建立统一的数据标准

企业应制定一套适用于各部门的统一数据标准，包括数据格式、数据定义、数据编码等。对于客户信息，可以统一规定客户名称、地址、联系方式等字段的格式和填写规范，确保不同部门收集的客户数据具有一致性和可比性。通过建立统一的数据标准，消除“数据孤岛”现象，使得财务部门能够从各部门获取准确、一致的数据，为财务决策提供可靠的数据基础。同时，统一的数据标准也便于企业进行数据的整合与分析，提高数据处理效率。

3.1.2构建数据集成平台

利用大数据技术构建企业级的数据集成平台，将企业内外部的各类数据进行整合。该平台应具备数据采集、数据存储、数据清洗、数据转换等功能。通过数据采集接口，实时获取来自不同数据源的数据，包括企业内部的业务系统数据、财务数据，以及外部的市场数据、行业数据等。在数据存储方面，采用分布式存储技术，确保数据的安全性和可扩展性。通过数据清洗和转换，去除数据中的噪声和异常值，将数据转换为适合分析的格式。数据集成平台的建立，实现了数据的集中管理和共享，为企业财务决策提供了全面、及时的数据支持。

3.2深化数据挖掘分析

3.2.1运用先进的数据挖掘算法

企业应引入先进的数据挖掘算法，如聚类分析、关联规则挖掘、神经网络等，对财务数据和业务数据进行深度挖掘。聚类分析可以将客户、产品等按照相似性进行分组，帮助企业了解不同群体的特征和行为模式，为市场细分和精准营销提供依据[7]。关联规则挖掘能够发现数据之间的潜在关联关系，通过分析销售数据和客户购买行为，找出哪些产品经常被一起购买，从而优化产品组合和销售策略。神经网络算法则可以用于预测财务指标的变化趋势，如销售收入、利润等，为财务决策提供前瞻性的信息。比如构建销售收入预测神经网络模型，输入历史销售收入、市场规模、行业增长率、企业营销策略等数据，经过模型训练与学习，能准确预测未来销售收入走势，为企业制定生产计划、财务预算等决策提供前瞻性依据，让企业提前做好资源调配与市场布局。通过运用这些先进的数据挖掘算法，企业能够从海量数据中提取有价值的信息，为财务决策提供更深入的支持。

3.2.2加强数据分析团队建设

培养和引进专业的数据分析人才，组建高素质的数据分析团队。数据分析团队不仅要具备扎实的统计学、数学和计算机科学知识，还要熟悉企业的财务业务和运营流程。团队成员能够熟练运用数据分析工具和软件，如Python、R、SQL等，进行数据处理和分析。使用SQL语言进行数据库操作。团队成员不仅要懂技术，还需深入了解企业财务业务流程与运营模式[8]。在进行成本分析时，结合财务知识与生产运营流程，找出成本控制的关键点。同时，数据分析团队要与财务部门、业务部门密切合作，深入了解业务需求，将数据分析结果与实际业务相结合，为财务决策提供切实可行的建议。通过加强数据分析团队建设，提高企业的数据挖掘和分析能力，充分发挥大数据技术在财务决策中的重要作用。

3.3构建风险防控体系

3.3.1构建风险预警指标体系

基于大数据技术，收集和分析与企业财务风险相关的各类数据，构建全面的风险预警指标体系。该指标体系应涵盖财务指标和非财务指标，如资产负债率、流动比率、盈利能力指标、运营能力指标，以及市场份额、客户满意度、行业竞争态势等非财务指标。其中，资产负债率反映企业长期偿债能力，当该指标超过行业警戒线时，表明企业债务负担过重，可能面临偿债风险；流动比率衡量企业短期偿债能力，若流动比率过低，企业可能出现资金周转困难。盈利能力指标如毛利率、净利率，能直观反映企业产品盈利水平，指标下滑可能预示着产品竞争力下降或成本上升。通过对这些指标的实时监测和分析，设定合理的风险预警阈值。当指标值超出预警阈值时，系统自动发出预警信号，提醒企业管理层及时采取措施防范风险。

3.3.2实施动态风险监控

利用大数据技术的实时数据处理能力，对企业财务风险进行动态监控。企业可构建动态风险监控模型。该模型持续采集企业财务数据与业务数据，如实时更新的销售收入、成本支出、应收账款余额等财务数据，以及订单数量、生产进度、库存水平等业务数据。通过预设的风险计算模型，实时计算风险指标值。比如在监控信用风险时，根据客户实时的交易数据、还款记录以及信用评级机构数据，动态评估客户的信用风险。一旦发现应收账款周转率持续下降，系统自动深入分析客户信用数据、销售合同条款、销售区域经济状况等，判断是个别客户信用恶化还是市场环境变化导致。若确定是某区域经济下滑影响客户还款能力，企业可及时调整该区域销售策略，加强账款催收力度，或与客户协商调整还款计划，提前化解潜在财务风险，将损失降到最低。

3.4优化重构决策流程

3.4.1重构关键财务决策流程

对企业的关键财务决策流程，如预算编制、投资决策、融资决策等进行优化重构。以预算编制流程重构为例，传统预算编制多依赖人工经验与历史数据，效率低且准确性差。借助大数据技术，企业收集多年历史财务数据、市场数据、宏观经济数据以及企业战略规划目标等信息。运用时间序列分析、回归分析等数据分析模型，结合机器学习算法，生成初步预算方案。各部门在数据平台上可实时查看预算草案，并依据自身业务实际进行在线调整，如销售部门根据市场开拓计划调整销售预算，生产部门依据产能规划调整生产成本预算。财务部门实时汇总各部门反馈，利用大数据分析工具评估调整方案对整体预算的影响，进行综合优化。整个预算编制过程从以往的数月缩短至数周，且预算更贴合企业实际运营情况与市场变化，提高了资源配置的合理性与预算执行的有效性。在投资决策流程重构中，收集投资项目相关的行业数据、市场前景数据、技术可行性数据等，运用大数据分析模型评估项目风险与收益，为投资决策提供科学依据，避免盲目投资。

3.4.2采用自动化工具及软件

引入先进的自动化工具和软件，辅助优化财务决策流程。比如使用财务决策支持系统（FDSS），该系统集成了大数据分析、人工智能等技术，能够对企业的财务数据和业务数据进行分析，如成本结构分析、盈利能力分析等，还能出具风险评估报告，识别潜在财务风险并提供应对建议。管理层通过该系统，能快速获取全面、准确的决策信息，作出科学决策。自动化审批流程软件改变了传统人工审批的繁琐模式。财务报销、资金支付等审批流程实现电子化，员工在线提交审批申请，系统根据预设的审批规则自动流转至相关审批人，审批人可随时随地在移动端或电脑端进行审批操作。审批过程中的数据自动记录与统计，便于企业进行流程监控与优化。通过采用这些自动化工具及软件，财务决策流程得到极大简化，人为错误减少，决策效率与准确性大幅提升，企业能更高效地应对市场变化，提升核心竞争力。

结语

大数据技术的发展为企业财务决策流程优化提供了强大的技术支持。通过认识到大数据在了解市场状况、简化决策流程和风险预估方面的必要性，正视企业当前财务决策流程中存在的“信息孤岛”、繁琐低效和数据挖掘不足等问题，积极采取数据整合标准化、数据深挖及分析、财务风险预控以及财务决策流程优化重构等策略，企业能够有效提升财务决策的质量和效率。借助大数据技术，企业可以更精准地把握市场机会，合理配置资源，增强风险应对能力，实现可持续发展。

参考文献：

[1]王尊文.互联网、人工智能背景下企业财务流程优化分析[J].投资与合作,2025(02):87-89.

[2]程璐.大数据背景下企业财务共享中心建设存在的问题及改进路径[J].财会学习,2024(13):49-51.

[3]连成红.大数据时代企业财务共享中心建设研究[J].市场周刊,2024,37(09):131-134.

[4]周玮.基于聚类算法的财务大数据智能分析处理技术研究[J].中国新技术新产品,2024(02):134-136.

[5]史红.大数据下的财务共享建设研究[J].财会学习,2023(36):35-37.

[6]李寅龙,杨淼帆.基于财务共享的企业大数据资源治理机制研究[J].价格理论与实践,2023(04):104-108.

[7]张笑涓,刘玟希.大数据时代会计信息化对企业财务管理的影响——评《会计信息化实用教程》[J].科技管理研究,2022,42(04):236.

[8]姚杜莹.基于“互联网+、人工智能”的企业财务流程优化[J].质量与市场,2021(08):10-12.

审核：刘 坤

责编：明贵栋

编辑：刘 彬