大数据时代财务管理面临的机遇与挑战.doc

大数据时代财务管理面临的机遇与挑战 摘 要这是一个信息爆炸的时代，也是一个被数字淹没的世界。在财务领域最终能崛起的企业，必然是对数据最敏感的机构，也是最善于从大数据里嗅到时代发展机遇和未来趋势的领袖。纵然所有企业对此趋之若鹜，然而真正能够从财务大数据中掘金的企业却寥若星辰。如何挖掘蕴藏在数据背后的宝贵信息，从而让财务数据开口“说话”，为企业管理者经营决策提供科学依据，是当下很多企业面对财务大数据需要进行攻坚的难题。关键词管理；财务；大数据 一、引言（一） 选题背景在财务工作的改革中，对财务的影响最大的是科技进步。大数据时代的到来，更是使财务管理的发展的到一个前所未有的机遇。财务人员可以利用大数据的优势，更精确快速及时地处理财务数据，方便管理人员实行有效的管理。（二）文献综述大数据时代的到来，让财务管理工作的理念和模式发生了各种颠覆性的变化，对于传统的财务工作领域来说，财务管理继续发展是越来越难，财务管理更多的是开始向销售、研发、人力资源等相关的领域延伸和渗透;就财务管理的模式来说，公司财务的定位与任务应该主要偏向任何与公司业务有关联的数据的收集、处理与分析。鉴于传统的财务管理和大数据时代下的财务管理的显而易见的不同点，我们称大数据时代的财务管理为“大财务”。企业的管理将会因大财务的出现而影响巨大，这种影响横跨战术层面和战略层面。 首先，管理会计的面貌将会焕然一新。基于大型金融公司的数据，全面预算管理，资金的集中管理，内部控制可以更高效，平稳运行与发展。这让管理会计有能力超越财务会计的约束，在企业决策与管理中饰演更加重要的角色，进而促使企业价值增值。 然后，金融企业管理的视角和洞察力显著增强，企业管理智慧突出明显。大财务由于大数据的技术支持，可以在企业决策时用数据挖掘技术掌握很多有用的信息，这些信息将帮助企业降低常见的错误，有利于企业降低系统性风险，能够让企业对未来的发展进行更加准确的预测。在企业执行方面，使用大数据技术能够利用定量的方法对不同方案和流程的成本和收益进行分析对比，进而完成企业价值最大化的方案筛选。此外，大数据让财务人员能够尽早察觉到反常情况，这样企业就能提早采取相应的措施，降低可能的损失或者对潜在的风险零承受。所有这些使得企业管理更有远见卓识。第三，信息不对称问题相应的变得少的多，效益越来越可观，同时股东对公司管理层约束力增强。企业集团等大型企业在享受规模经济优势的同时，经常遭受到信息不对称问题的折磨，信息不对称问题导致三方面的后果：一是道德风险;二是逆向选择;三是股东不能监视好管理层的行为和活动，一些国有企业里面也存在这些问题，而且更为严重。大数据让数据分布的更加均匀，由于大数据的支持，网络监督和来自民营企业的监督掌握大量数据，他们将给予国有资本管理机构足够的压力，这种压力，会跟着我们国家一步一步搭建起来的，更科学合理的，国有资本管理体制，传导到各国有企业管理层，从而激励他们，让他们更加勤奋地去工作，防止他们为了私欲而作出损害出资人利益的行为和活动。因此，大财务的影响和巨大价值对企业集团是不言而喻的。第四，大财务之核心？智慧驱动创新。在创新中潜在的机会价值增长，财务的本质是使用大的数据获取技术。创新的内容很宽广的，包括理念、模式、服务、技术各个层面，创新并不一定可以产生价值回报，那些符合消费者需要的，符合成本约束的创新才是有意义的。传统企业管理的所用模式是经验主义，大数据时代背景下，管理创新更加智能和精确。 第五，对企业财务战略决策的决定性作用。大财务大大拓展了财务管理的领域与深度，大财务将会掌控企业所处的行业背景、竞争能力估计、难以看见的资产评估、产品的价值分析以及自身财务状况这些方方面面的内容，不止是以上所说的企业自身掌控的资源，还包括外部的环境和企业目标的数据，我们说大财务应该是知己知彼的。要实现这种“知己”和“知彼”，CFO等高级管理人员参与决策的实践是不可或缺的。因此，是否由大财务主导直接决定战略是否正确，战略是否正确直接决定企业经营的成败。从这个意义来分析，站在大数据时代背景下，和同作为核心技术的网络技术在互联网时代一样，大财务势必会变成企业集团的核心资源和企业集团的核心竞争力。二、 什么是大数据 大数据不只是指数据量庞大，它是互联网技术发展到今天的产物，由于各种移动终端的普及，各种智能产品（如智能家电、智能办公产品的普及），软件信息的快速更新，消费者消费速度的加快，产生了前所未有的庞大信息量，因为以往的数据分析工具和手段无法处理之，而产生了适应于大数据的大数据技术。所以，大数据不仅指资料的庞大，也指处理这些巨量资料的技术。三、大数据的要求“大数据的使用要求我们必须摒弃孤立工作的理念，更多地进行跨部门合作。数据以及更为重要的数据分析结果必须进行分享，从而促使公司制定明智的、有依据的决策，掌控未来风险。”Lawson博士继续指出。Trax Technology Solutions公司首席财务官Nina Tan表示：“数据资产的估值仍然处于摸索阶段，财会行业之前已经研究出了一些估值或审计方法，这是很好的基础指南，但是我们需要开拓思维，跟上科技的发展步伐，并思考作为企业战略合作伙伴的我们应该如何改变和调整，为企业增加价值。为了实现这一目标，我们必须保持对知识、经验和实践的渴求，虚心、愿意接受新的思想，与时俱进，在壮大企业的过程中发挥一定的作用。”报告称，会计师既不是软件工程师也不是数据科学家，但未来他们可能会兼具这两种角色。未来在决定用于“数据虚拟化”和公司信息指示板的财务内容，以及非财务数据应该如何与财务数据进行组合方面，会计师将发挥作用。ACCA未来研究主管Fay Chua表示：“大数据会让许多财会专业人士都意识到变革的重要性。未来，传统的首席财务官、首席技术官和首席信息官角色界线将变得模糊，职位将变得更具战略性和前瞻性。他们接受这场变革的速度将对企业能否充分利用大数据所提供的潜力产生巨大影响。”四、如何建立大数据分析能力想要在大数据竞争中处于领先地位，三个步骤不可或缺：设定目标、建立分析能力以及围绕大数据策略组织企业架构以实现价值最大化。而高质量的数据、先进的工具、精通数据的员工以及支持分析决策的流程和激励机制是建立大数据分析能力的四大关键。数据任何一个企业都首先需要制定一个数据收集和整理的策略规划，这一规划必须明确定义如何利用大数据为企业的整体发展战略创造价值。在本次的访谈中我们发现，约有56%的企业缺乏合适的系统来收集其发展所需的数据，约有66%的企业则未以有效的形式存储其所收集的数据。好的数据政策明确定义了“什么是有用的数据”以及“如何从数据看我们的业务”。这些基本定义是一个企业如何建立自己的数据分析能力并将自己与竞争对手区隔开来的第一步。“什么是有用的数据”是所有数据政策的出发点和基础。举例而言，收集所有来自公司网站、客服电话、电子邮件以及聊天室的客户询问可以帮助公司了解客户反馈的最新动向;但那些关于已经被快速处理完毕的询问的具体记录能够带来的价值就非常有限了。工具先进的分析技术和大数据工具的进步如此之快，他们正以前所未有的方式帮助公司获取新的统计角度和结果。Hadoop、HPCC和NoSQL等工具和平台迅速崛起带来了全新的分析视角和机会;基于成熟的分析、视觉化以及数据管理的全新生态系统也以日新月异的速度改变着企业的分析能力。如今，可提供这类工具的供应商不胜枚举，开放资源的开发商数量更是不计其数。不过，令人感到些许意外的是，在我们的访谈中，仅有38%的企业表示他们曾使用过这些工具。人员在我们的调查中，有56%的高管人员表示他们的企业缺乏分析数据并从数据中发现机遇的慧眼。大多数人则认为他们无法准确地判断那些从数据分析得出的林林总总的结论是否的确与公司的业务密切相关，亦难以对这些纷繁芜杂的结论进行优先排序。成功的团队往往可以融合数据、技术和业务等各方面的人才来构建这一能力。以乐队为类比：团队的成员必须各自拥有不同的技能，但这些技能又有一些交叉重叠，同时他们非常了解互相之间如何进行有效和高效的沟通和协作。成功的大数据分析团队亦如此，我们需要：数据科学家，提供有关统计、相关性和质量等的专业技能商业分析师，从商业的角度出发,甄别数据科学家从纯粹数据分析角度发现的异常数据以及一般性规律，发掘出其中与公司业务发展紧密相关的数据和规律并根据重要性进行排序技术专家，帮助提供收集、整理和处理数据所需的硬件和软件解决方案。决心顶尖的企业将大数据分析的理念植入到组织当中，明确定义希望通过大数据达成的目标并运用数据推动决策。CEO和高层领导团队将枯燥抽象的数据分析与实际的公司经营绩效提升的紧密关系展示给企业的每一位员工：不论是通过改进现有的产品和服务、优化内部流程、构建新产品和服务或是转变商业模式等等。表现优异的公司无一例外地围绕数据构建组织并恪守数据驱动型决策的承诺。五、大数据背景下财务数据处理的变革 财务数据作为企业的核心，反映和支持着企业资本和交易的正常运转，我们对财务数据的处理与财务讯息的充分发掘后，就可以有 效率的改进财务管理的运作方式，压缩企业资金运作成本，为企业带来不错的，客观的利润。企业的财务数据是最基本的，企业资源最丰富的积累，整理和分析的基础上能给企业带来价值增值。(一) 财务数据处理的发展历程 企业经营活动过程中，会计数据是各项经济活动系统记录。会计数据的处理技术就是指对会计的数据进行加工整理分析的技术。会计数据处理技术发展包括五个阶段： 1.会计数据手工处理阶段，2.会计数据机械处理阶段， 3.会计数据电子计算机处理阶段。4.会计数据网络化处理阶段。5.大数据时代会计数据处理阶段。 (二)大数据时代的财务数据处理 在信息技术发展的同时，移动互联网技术、电脑技术也协同发展，会计采集和处理的信息量和信息结构会更加复杂。这些数据除具有大数据的4个“V”的一般特征外，还具有的特征包括无形性与粘性：1. 数据规模大(Volume)。 2.数据种类多(Variety)。物联网环境下的数据不但包含数字登结构化数据，还有语音、图片等这样非结构化的数据。因为这些数据和业务事件的关相关性，进而使结构化数据和非结构化数据更复杂，更不容易处理。 3.及时性(Velocity)。物联网下时间对数据处理的要求很高，因为物联网下物和人的行为要求要在非常短的时间内完成，所以物联网下数据的产生与数据的处理都具有及时性。4.价值密度低(value)。企业的会计数据会不断产生，然而具有实际应用价值的数据仅仅只是一系列数据中的一个片段或一个部分。拿视讯来说，连续检测过程中，能够使用的数据可能只有一两秒钟。 5.会计数据的无形性与粘性。非介质的数量信息是当前物联网上企业采集、传输、处理的数字信息主要信息。这些数据可以通过传感器直接检测，这是很容易传播的；但会计数据是看不见的数据，它不能通过传感器感知。与此同时，会计数据是在业务数据之中存在，不能够与业务数据脱节。所以，粘性和无形性也是会计数据一特点。 由于大数据时代的财务数据包含以上重要特点，所以让财务大数据的处理变得挑战巨大并且要求甚高。基于企业大数据中心开发平台建立的数据分析平台主要包括高素质人才配置，设备采购等。要想用一个单一的解决方案解决大数据的问题是不可能的，需要一系列传统与新技术的解决方案的融合。想要构建大数据分析平台并且从大数据中挖掘出来有价值的讯息，首先企业需要一个可扩展的、灵活且可管理的数据基础架构，亦即企业大数据中心开发平台。当前，人们对数据中心开发平台的理解各持一词，但下面几点是彼此的共鸣： ( 1 )数据中心是数据继承和交换的心脏。( 2 )数据中心是数据处理和对外衔接的媒介，也是对应用系统的设计和工具箱的集成。 ( 3 )它是一种兼容性非常强的大型数据库，能够在一个框架内，把不同厂家，不同的格式，不同的标准以及分布在异地的数据统一在一个体系之内。( 4 )数据中心就是一个功能仓库，能对这些功能用同样的方式调用和执行。 ( 5 )数据中心是一个应用程序的集成系统，该系统运用灵活的设计理念，意味着系统可以快速的被搭建起来，并可以随着需求的变化迅速做出调整。 六、大数据时代的管理会计的改变和革新大数据技术的出现会让管理会计发生更过的更重大的变革： (一) 从基于结果的分析向基于过程的挖掘转变 以快速消费品行业销售分析为例，传统的分析方法通过对终端的销售数据进行合并分析，但后续问题的分析，无法准确得到结论，只是粗略来定性判断，这意味着决策风险。 假如我们将数据的应用范围向前拓展，直到和消费者第一接触的销售终端。举个例子，我们让我们的促销员，对每一个前来驻足浏览我们商品的消费者，都热情的招待，可以随便问问他们的使用体验如何、家中几个成员、买该商品的频率等信息;即使消费者选择了竞争对手的产品，也可以上去询问一下其作出上述选择的理由。一个类似的过程，一天发生多次，遇到很多人，很难让促销员现场作记录，那么采取现场录音的形式，然后每天把录音发送到公司的后台，让后台的专业人士来处理。你会发现不仅促销员的工作效率提高了，信息的真实性也保证了。从这个过程中可以看到，我们有了消费者评价这样的非结构化数据，消费者购买时决策的数据，加上每日收集竞争对手的产品促销和产品价格信息，该信息将成为大数据时代下企业的宝藏，并在适当的条件下，转化成企业的收入源。 (二)从基于单类型的结构化数据向多类型转变 因为非结构化数据的支持，财务分析工作将更全面的展开，因此数据内容的拓展将会是更加丰富多彩的行为。例如，企业对客户的信用评价，不仅可以从客户的背景和对外报表开始，分析评估人员还能从QQ/微博上采集对某个客户的评论、顶、踩等讯息，丰富企业的信息库存，进一步降低因为交易中信息不对称造成的风险。 再举个例子，从风险管理和控制角度，想判断一个客户的业务情况，只看看他的财务报表是不靠谱的，那么你需要捕获多个信道的信息反馈，即“数据混搭”。2007年，当时在职的辽宁省委书记李克强说，他更偏好3个指标追踪辽宁的经济趋势：全省铁路货运量、用电总数和银行放贷量，来矫正统计数字的误差。据报道，“克强指数”反映的现实中国状况比GDP更有可靠性。同样的，目前房屋的空置率可以确定购买行为是否满足市场刚性需求标准。房地产企业发布的积极的数字，消费者用自己的方法甄别，他们通过比较难作假的小区内的用电量、用水量判断空房率，不过要是遇到奸商，把空房的灯和水都打开，让用电用水量评估空置率的办法没有了作用。不过生活垃圾量是不好伪造的，所以获知空房率数据的另一个有效手段，可以是从垃圾每天运送的多少来判断。(三)从阶段性的月度报告向实时报告转变大数据技术的日益成熟,极大提高了财务报表的及时性。如营销终端信息收集，当终端信息更新的时候，营销政策和区域市场分析报告的个性化可以定期发布，如果不是每天，每周报告将在不久的将来实现。七、财务大数据时代的财务人员作为数据时代，特别是大数据时代的财务人员，除了必须具备扎实的财务处理能力以外，财务大数据的处理能力和技术，在未来会愈发凸显出重要性，通过大数据的信息加工达成管理建议及财务管控的目的，对企业、对个人也会愈发具有价值。在结合个人经验对财务大数据进行阐述时，刘海颖表示，财务人员不仅是一个擅长与数字打交道的专业人士，也是一个具备丰富管理会计的知识储备和实践经验的人，如今的互联网时代，财务所面对的数据规模越来越庞大、数据类型越来越复杂，而企业管理者要求他们将数据在几秒钟内甚至是实时被分析出有价值的信息，这就需要他们具备娴熟的管理会计技巧和能力。除此以外，刘海颖还指出，既然“大数据”的趋势不可改变，那么作为财务管理者的CFO有责任做到通过将业务分析贯穿财务规划流程，洞悉企业利润和成本来源，改善结算流程的处理时间和完整性。”ACCA(特许公认会计师公会)与IMA(美国管理会计师协会)近日联合发布的一份新报告指出，“大数据将如何(而不是在何种程度上)影响商业世界?”是会计师和财会专业人士最应该问自己的一个问题。这篇名为大数据：机遇和风险(Big data: its power and perils)的报告阐述了各种规模的企业、政府以及监管机构利用这种非结构化信息财富的可能性，但也指出了大数据所带来的法律和道德上的潜在风险。八、大数据的优势在ACCA和IMA最近开展的一次调查中，有76%的亚太地区受访者和62%的全球范围内受访者认为大数据对企业未来极其重要，具备赋予有远见卓识的企业超越竞争对手优势的潜能。企业和政府可以收集到的数据量和数据种类正在快速增长，提供了一个潜在的信息宝库。组织、理解和分析大数据的能力成为企业进行重大投资的核心任务。ACCA中国事务总监梁淑屏表示：“问题不在于大数据的重要性何时凸显，事实上其重要性已经不容忽视。能够分析和应用这类信息，才是潜力之所在。大数据是财会行业近几年面临的最大机遇。财务部门运用其分析技能，能够为高级管理层提供更多变量的实时动态，这将使他们跃居企业战略核心位置。”“财务职能部门不应该仅限于提供年终报告，这个问题我们已经讨论了多年，而大数据让我们的想法变为现实。此外，财务职能部门的道德管理工作也会变得至关重要。结合其分析技能和职业道德，财务职能部门最终将成为企业战略和成功的基石。”大数据不仅在私营部门显示出不可估量的价值，它还能使审计人员和监管机构更容易发现大规模的欺诈情况。监管部门已经开始在其调查中使用大数据了。九、大数据的危险“大数据为企业带来巨大机遇，但我们必须记住，政府和个人需要高度重视隐私问题。”IMA负责研究部门的副总裁Raef Lawson博士(美国注册管理会计师，美国注册会计师)指出，“我们已经注意到有这样的高调抗议活动，反对组织持有数据，甚至某些时候出售数据。对于财会专业人士来说，引导他们的企业小心避开道德和法律的雷区至关重要。”十、大数据是一把双刃剑 大数据技术对公司财务工作有许多的影响，可是它也带来一些不好的地方，他的缺点也同样的影响了财务工作，因为是数据，可能会误导人们，使人们依赖而放弃经验的好处，另外数据时可以被盗窃的，这也是风险。因为大数据理论基本依靠于数据的收集，而数据的收集存在有主观性，难免存在质量问题，即由于质量问题导致的决策错误。1.特来沃尔·哈斯蒂是斯坦福大的学专家，他指出，“大数据”的理论是“寻找干草堆中的一根针”，但问题是“所有的草都看看起来像针”。乔治·梅森大学专家瑞贝克·高尔丁则提出“风险数据供应商欺诈”的风险，因为“数据”理论是基于“数据全是正确的事实”，可是现实中，收集和提供数据的都是人，难免会产生偏见，筛选甚至是造假。近年来，许多学者指出，那些最先接受“大数据”理念并运用到实践的欧美评级机构和华尔街投行，经常在重大事件上出现这样那样的失误，这本身就揭示了“大数据”不是理想的那么完美可靠。2.窃取数据变得很简单，一些商人把大数据和其商业捆绑式开发，也在有意无意间促成了个人信息数据“不设防”。最近欧洲的一项研究报告上报道，大数据时代对个人隐私的威胁远远比人们想象的严重得多。加拿大多伦多大学信息教授安德雷·克莱门特认为，Facebook和新浪微博等社交媒体和4G通信技术的结合，使私人信息在“大数据时代”被查询和收集到很简单，对个人隐私的保护变得十分困难。据调查，大部分民众都认为随着科技的进步，本来是为交流方便的社交媒体保密性却很差，他们的隐私越来越不安全，总之，大数据是一把双刃剑，所以，财务领域应该采取主动，既接受大数据的到来，又要做好应对其风险的准备。 结束语在这个数据充斥的时代，以数据记录、核算为主的财务工作愈发面临严峻的大数据处理问题。财务数据作为企业的核心，反应和支撑着企业资金及业务的正常运转，通过对财务数据的处理和信息的充分挖掘，能够有效改进财务管理，压缩资金成本，为企业带来丰厚利润。刘海颖表示，财务数据是企业最基本、积累量最为丰富的一种数据，本质上看“大数据”本身并没有太多价值，而基于大数据的处理和分析才能为企业带来的巨大的增值价值，“大数据”已经成为了互联网时代一个新兴趋势和关键词，越来越多的企业通过对大量财务数据进行挖掘和分析，进而为管理者在做决策时提供依据。 参考文献1（日）城田真琴.大数据的冲击M，人民邮电出版社，2013年.2崔小屹，韩青.用数据说话：大数据时代下的管理实践M，北京大学出版社，2013年.3郭若愚.大数据时代的商业建模M，上海科学技术文献出版社，2013 年.4许伟，梁循，杨小平等.金融数据挖掘：基于大数据视角的展望M，知识产权出版社，2013年.5（韩）咸由根，蔡承秉等.掘金大数据：数据驱动商业变革M，北京时代华文书局，2013年.6德勤中国.德勤新视界。2013年7月（总第一辑），大数据2.0：大数据时代下的新商务战略J，上海交通大学出版社，2013年.7赵国栋等.大数据时代的历史机遇：产业变革与数据科学M，清华大学出版社，2013年.8（美）Martin .量化：大数据时代的企业管理M，人民邮电出版社，2013 年.9王保平，陈满娜等.综合财务指数：大数据时代的会计新能量M，中国财政经济出版社，2013年.10（日）西内启.看穿一切数字的统计学M，中信出版社，2013年.