摘要：随着信息技术的迅猛发展，大数据已深度融入社会各个领域，财务管理领域也不例外。大数据所蕴含的海量信息、高速处理能力以及多样化的数据类型，为财务管理带来了全新的机遇与变革。然而，在享受大数据带来的便捷与高效的同时，财务管理也面临着诸多严峻的挑战。如何有效应对这些挑战，充分挖掘大数据的价值，成为当下财务管理领域亟待解决的关键问题。本文旨在探讨大数据背景下财务管理面临的挑战，并提出相应的解决措施，以期为相关领域的实践者和研究者提供参考。

关键词：大数据；财务管理；数据风险

刘 卫

（天津财经大学珠江学院 天津 301811）

1大数据背景下财务管理的应用优势

1.1提升决策的科学性与精准性

大数据技术为财务管理提供支撑。财务管理不再局限于传统内部财务数据，而是广泛收集市场动态、行业发展趋势、竞争对手情报和消费者需求偏好等多维度外部信息，并与内部生产、运营、研发等数据深度融合。借助机器学习算法和数据挖掘技术实现海量数据的有效处理和分析，财务部门可以全方位、深层次地为管理层决策提供支持[2]。例如，在制定投资决策或扩建生产设施时，企业不仅依据历史财务记录来评估项目的成本效益，还会结合大数据分析市场趋势、行业前沿动态以及消费者需求的变迁，从而更精确地预测项目的长远价值与潜在风险。这样的决策过程更为科学、精确，能够有效规避盲目投资带来的资源浪费，确保企业资源的合理配置与高效运用。

1.2实现精细化成本管理

大数据使得财务管理能够对经费进行全流程、精细化的监控与分析。在大数据平台的支持下，企业各部门可实时获取从原材料采购、生产制造、市场营销直至售后服务各环节的详尽成本数据。通过构建经费分析模型，对经费数据间的关联关系进行挖掘，揭示了经费使用中的关键因素[3]。例如，对原材料采购数据进行分析，企业能够发现不同供应商在不同时段的报价规律，并综合考虑原材料质量、供货稳定性以及供应商的信誉等因素，来优化采购策略以降低采购成本。同时，对生产制造过程中的能源消耗、设备使用效率等数据进行深入分析，企业可以识别出能源浪费和设备低效使用的环节，从而采取针对性地改进措施，减少不必要的成本支出。

1.3增强风险预警与防范能力

大数据是财务管理风险预警的有力技术支持。通过将财务、业务和外部市场数据集成在一起，利用大数据分析技术建立风险评估模型可以实时监控和预警组织所面临的各种风险。以财务风险为例，将现金流数据、资产负债率、应收账款周转率这些关键财务指标与行业标准及历史数据进行实时分析，设置风险阈值，当指标超过阈值时，系统会及时发出预警信号提醒管理层采取适当措施调整财务策略，以预防财务危机；对于市场风险，运用大数据分析市场需求变化、竞争对手动态和宏观经济政策调整，预先预测市场风险给机构带来的冲击，建立相关风险应对预案，以提高组织抗御风险能力，并确保其稳定运行。

2大数据背景下财务管理面临的挑战

2.1管理理念与模式滞后

大数据时代背景下，部分企业财务管理理念和模式依然局限于传统框架。传统的管理模式以事后账务处理为主，多集中在财务报表编制和审核上，忽略对财务数据实时解析和前瞻性应用。年度预算的编制通常依靠历史数据和以往经验，没有完全适应市场动态和企业内部业务实时变化[4]。例如，当市场环境发生突变、政策调整或消费者需求发生显著变化时，传统的预算方案往往难以迅速调整，从而导致企业资源的不合理配置。此外，财务管理流程冗长复杂，各个环节之间的协同效率不高，信息传递需要经过多级审批，这不仅延误了管理决策的最佳时机，也降低了决策的有效性。

2.2财务人员专业素质不足

财务工作者的专业素质在大数据背景下显得尤为关键。然而，当前很多财务人员还仅仅局限在传统财务知识体系中，对于大数据技术把握相对薄弱。他们对会计核算、财务报表编制这些基础性工作比较熟悉，但是面对庞大的财务数据，却缺乏利用数据分析工具对数据进行挖掘与深度分析的能力。例如，无法借助数据可视化工具将财务数据的变化趋势与联系直观地展现出来，难以在繁杂的数据中挖掘出有价值的信息来准确地支持决策。此外，财务人员普遍缺乏跨学科知识，对统计学、信息技术等领域了解甚少，难以适应大数据时代对复合型人才的需求，限制了财务管理工作的创新与发展。

2.3信息共享平台建设滞后

在大数据时代，构建信息共享平台对财务管理具有重要意义。但是目前，部分企业内部财务部门的信息系统都是彼此独立的，就像一个个“信息孤岛”。各部门采用的信息系统不一样，数据格式、标准及接口也不一样，这就造成了各部门间数据很难畅通地流动。比如财务部门所拥有的财务数据不能与业务部门运营数据及时衔接，使财务分析不能向业务层面纵深发展，无法对业务决策起到强有力的支持作用[5]。同时，由于缺乏统一的信息共享平台，组织与外部合作伙伴、监管机构之间的数据交互也存在障碍，影响了工作效率和合作效果。

2.4风险管理能力欠缺

财务部门在大数据环境中面临着更为复杂和多样化的风险。然而，许多财务部门的风险管理能力却未能跟上时代的步伐。一方面，风险评估方法比较传统，且多依靠历史数据与经验判断，很难对大数据引发的新风险进行全面准确地识别与评估，例如数据安全风险与算法偏差风险。另一方面，风险预警机制不够健全，无法及时捕捉风险信号。风险出现后，常因没有行之有效的应对预案而处于被动局面。例如，在数据泄露事件发生时，无法迅速采取措施降低损失，对组织的声誉和经济利益造成严重影响。

2.5财务数据孤岛现象严重

财务数据孤岛是当前财务管理面临的又一难题。企业财务部门与其他生产、销售、研发及行政等部门之间的数据相互割裂，各部门仅围绕自身业务需求独立收集和使用数据，缺乏统一的数据规划与整合机制。这导致财务数据与业务数据无法实现实时联动，财务分析难以深入到具体业务层面，难以为业务部门提供精准的决策支持。例如，在进行产品成本效益分析时，由于无法直接获取各生产部门的详细生产数据和销售部门的销售数据，难以精确识别成本控制和利润提升中的关键问题。同时，数据孤岛现象也限制了财务部门从整体视角对运营状况进行综合分析与评估，影响了其战略规划的制定与实施效果。

3大数据背景下财务管理的解决措施

3.1转变财务管理理念，注入发展动力

传统财务管理理念注重事后核算和监管，已经不能满足大数据时代对财务管理的要求。因此，企业财务部门要建立数据驱动财务管理新理念，促使财务管理从简单账务记录者向价值创造者、战略规划推动者转变。一方面，由注重历史财务数据向注重实时数据和预测性分析的方向发展。通过构建财务数据实时监测系统，及时采集企业内外的财务信息和业务动态，并利用大数据分析技术对未来财务状况和市场发展趋势进行预测，从而为管理层提供具有前瞻性的决策参考。例如，在制定年度财务预算时，不再仅仅依赖于以往的财务数据，而是综合考虑市场动态、行业趋势、企业战略等因素，运用大数据分析工具对预算进行多维度模拟和预测，使预算更具科学性和灵活性。另一方面，要深化财务管理与业务管理的整合。打破财务部门与业务部门之间的壁垒，鼓励财务人员积极参与企业运营，从财务角度对各项业务活动进行支持和指导。通过实现财务管理在业务全过程中的有效控制，促进企业财务整体价值的提升。

3.2打造专业管理队伍，筑牢发展根基

为应对大数据时代对财务管理人才的新要求，财务部门需要打造一支具备多元化知识和技能的专业管理队伍。首先，加强内部培训，制订系统的培训计划，定期组织财务人员参加大数据技术、数据分析方法、信息技术等方面的培训课程，提升他们的数据处理和分析能力。例如，开展数据挖掘与可视化分析培训，让财务人员掌握如何运用Python、R语言等工具对财务数据进行深度挖掘和直观展示，从而更好地发现数据背后的规律和价值。其次，积极引进外部优秀人才。吸引具有大数据、财务管理、信息技术等多学科背景的复合型人才加入组织，为财务管理团队注入新的活力和理念。同时，建立健全人才激励机制，通过薪酬激励、职业发展规划等方式，激发财务人员的学习积极性和创新精神，鼓励他们不断提升自身综合素质，以适应大数据时代财务管理工作的需要。

3.3完善信息共享平台建设，共享有效资源

建设一个统一、有效的信息共享平台，是解决大数据时代财务管理中信息流通受阻问题的核心内容。财务管理部门要加大信息共享平台的投入，将企业内各部门的信息系统进行整合，杜绝“信息孤岛”现象。平台建设期间需要建立统一数据标准及接口规范，以确保财务系统、生产管理系统、销售系统、人力资源系统等能够顺畅地进行数据交换和共享。例如，通过采用企业服务总线（ESB）技术，可以加强财务系统与各种业务系统间的数据连接和互通。同时，采用云计算和大数据存储等先进技术加强了平台数据存储和处理效能，以保障平台平稳运行。另外，信息共享平台既要满足企业内部数据共享的需求，还应具备与外部合作伙伴、行业监管机构等进行数据交互的能力，实现信息的全面流通，提升财务的协同工作效率与财务管理效能。

3.4强化风险管理能力，优化财务管理职能

在大数据时代下，财务所面对的风险变得越来越复杂和多变，加强风险管理能力的培养就变得尤为紧迫。首先，构建完善风险评估框架。在大数据分析技术的支持下，综合考虑企业业务特性与财务状况，设计多维度风险评价模型，综合准确地评价市场变动风险、信用违约风险与财务稳健性。例如，通过对海量市场数据、客户及合作伙伴的信用记录、财务绩效指标等进行分析，构建风险预警指标体系，并设定合理的风险容忍阈值，以实现风险的实时追踪与评估。其次，要优化风险预警机制，通过大数据实时监测分析功能敏锐地捕捉风险预警信号，当风险指标触碰或者超过预设阈值时，系统会自动启动预警信号，提醒管理层迅速采取行动。同时，制定详尽的风险应对预案，针对不同类型的风险规划具体的应对措施，增强财务的风险抵御能力，确保财务管理的稳健运行。

3.5加强大数据和AI技术引入，提高决策效率和准确性

鉴于大数据和AI技术尤其是DeepSeek这种通用模型在企业财务管理领域所表现出的巨大潜能和深远意义，企业应该主动拥抱变化、引领创新。一方面，既要强化大数据、AI等技术的推广应用，又要致力于研发或推出符合本企业特点的专用模型，该模型需深度融合企业内部的海量数据与最新的外部政策导向、市场动态等关键信息，以此提升财务管理的自动化与智能化水平。利用这种定制化模型可以使企业更加准确地捕捉到财务状况的细微变化，从而在决策效率和准确性上获得双重跨越。另一方面，企业要加快健全信息共享平台，突破数据壁垒，跨部门跨系统进行实时数据交换和共享，显著提高数据利用率和协同工作效率。基于此，也需要重点对财务管理人员进行技能提升和素质培养，既要加强他们对大数据分析和AI技术的运用，又要鼓励他们创新思维，指导团队探讨如何实现AI技术和财务管理实践的深度结合，从而创造更大的价值。同时，企业一定要深刻地意识到数据安全和隐私保护的意义，建立和完善覆盖数据全生命周期，并从采集、传输、储存至使用过程中各个环节均需要建立严密的安全防护。对于DeepSeek这种AI模型的使用，更是需要有专门的数据安全策略和应急预案来保障其享受到技术红利，有效预防可能出现的数据泄漏风险，使AI技术成为企业财务管理真正走上新台阶的有力推手。

结语

大数据时代的到来为财务管理带来了深刻的变革，虽然面临着诸多挑战，但也蕴含着巨大的发展机遇。通过转变财务管理理念、打造专业管理队伍、完善信息共享平台建设以及强化风险管理能力等措施，能够有效应对这些挑战，充分发挥大数据在财务管理中的优势，提升财务管理的效率和质量，为企业的可持续发展提供有力的财务支持。在未来的发展中，随着大数据技术的不断进步和应用，财务管理领域还需不断探索和创新，以适应不断变化的市场环境和管理需求。

摘要：随着信息技术的迅猛发展，大数据已深度融入社会各个领域，财务管理领域也不例外。大数据所蕴含的海量信息、高速处理能力以及多样化的数据类型，为财务管理带来了全新的机遇与变革。然而，在享受大数据带来的便捷与高效的同时，财务管理也面临着诸多严峻的挑战。如何有效应对这些挑战，充分挖掘大数据的价值，成为当下财务管理领域亟待解决的关键问题。本文旨在探讨大数据背景下财务管理面临的挑战，并提出相应的解决措施，以期为相关领域的实践者和研究者提供参考。