［提要］　大数据数字经济时代，企业传统财务决策所能起到的作用开始逐渐下降。面对基数庞大且种类形式多种多样的数据，企业应将大数据技术应用到企业财务决策中，及时高效地对获取的数据进行处理，从而帮助企业管理者更好地做出符合企业利益的财务决策。本文围绕企业如何在大数据环境中进行财务决策，分析企业可能会面对的问题，并提出相应的建议。

关键词：大数据；企业财务决策；大数据技术

基金项目：2022年陕西理工大学研究生创新基金项目（编号：SLCYCX2209）

中图分类号：F275 文献标识码：A

收录日期：2022年10月16日

随着互联网技术的大规模普及应用以及计算机技术的高速发展，社会经济数据在不断地产生、变化和交流互通，人类社会也因此步入了一个数据资源高速发展、规模庞大的大数据时代。各个企业为了适应这样的一个市场环境，应该与时俱进，更改以往的生产方式与营运模式，提高企业的经济效率与管理水平。同时，企业的快速高效发展是由企业准确的财务决策所决定的，如何在企业的财务决策中融入当下的先进大数据技术，从而快速准确地获取信息，处理信息并且通过数据信息做好优质的财务决策，是企业需要解决的一个重要问题。

一、大数据对企业财务决策的影响

（一）影响企业财务决策的工具。财务决策属于财务管理的核心内容，因此企业管理者应该注重企业财务决策的实施质量。财务数据的处理内容繁重，需要相关人员及时将数据收集整合，并且处理汇报，将数据中的关键信息凝练出来，交予管理者进行决策。但是，由于这些数据包括结构化数据、半结构化数据以及非结构化数据，有大量的数据需要储存、处理以及分析。在将大数据技术应用到企业财务决策之前，传统的企业财务决策工具很难满足在大数据时代下企业存储、处理和分析这些数据的需求。传统财务决策工具的局限性就因此显现出来了，因此将新的大数据工具应用到企业财务决策中是必要的。

（二）影响企业财务决策的参与者。在大数据时代之前，由于信息的获取有限，并没有太多的数据进行分析从而辅助企业参与者进行财务决策，因此企业进行财务决策的时候，往往依靠企业财务决策参与者通过自身的经验来判断，从而会具有很强的不确定性，而同时企业会根据市场和产品的不同细分为许多小的业务单元，在此种情况下参与者该如何进行合理的资源配置，需要通过合理的数据分析处理才能得出结论，很难根据经验来判断。由此来看，面对大数据时代的来临，企业参与者也需要做出相应的改变。借助大数据技术将财务数据与非财务数据进行结合分析过后，企业财务决策的过程也将更加科学合理，从而避免一定的仅凭借相关经验进行财务决策的风险。

（三）影响企业财务决策的过程。不同时代财务决策的侧重点不一样，以前财务决策管理的侧重点是企业自身的产品，而如今的侧重点主要是先通过大数据分析去了解客户需求，再根据客户的需求去生产产品，这种具有针对性的行为，更能够吸引到客户。大数据财务决策可以更好地将企业的实际情况与实时的市场行情相结合，从而做出准确合理的数据分析结论，为企业财务决策参与者提供参考价值。

二、大数据背景下企业财务决策变革的意义

（一）降低企业财务决策的信息成本。大数据的特征主要有5个，高速、多样、巨量、价值和真实，其中多样主要包括数据的来源多样性，以及数据的种类多样性。因此，企业可以从许多渠道得到他们想要的数据，比如政务公开信息、企业公开信息以及个人的移动通讯设备等。这些数据获得的成本并不是很高；另一方面来看，企业获得的数据类型很多，主要有文字、数字、图片、视频和音频等表现形式，不同的数据表现形式处理的方法也大相径庭。随着大数据技术的不断发展，过去由于技术问题无法存储分析的数据，如今企业也有了相应的解决之法，可以通过建立数据库将各类数据进行整理分类，然后再进一步整合处理。

（二）提高财务决策效果与效率。大数据根据大量真实的、最新的业务数据进行分析预测，在加工数据上具有一定的优势，可以辅助企业管理者进行有效的数据挖掘，帮助企业根据自身的实际需求建立财务决策支持系统，从而对企业提供科学合理的对策建议。一方面借助大数据技术将企业的财务数据与非财务数据进行整合，财务决策的过程将会更加科学合理，从而一定程度上避免了仅凭财务数据对企业做出财务决策所带来的不确定风险性；另一方面大数据技术可以使得企业在处理数据的时候更加快捷方便，也可以充分挖掘出数据中一些潜在的价值，能将资源更好地配置在优势增长领域，从而提高了企业财务决策效率。

（三）实现企业决策的动态管理。全面预算管理是对企业未来一定时间内的经营活动进行的一些计划管理，通常是以过去产生的数据为基础进行预算管理。但是，市场处于一个不断变化的过程，仅仅依靠企业自身的历史经营数据构建全面预算将会存在一定的风险，通常只能流于形式，切实执行起来有很大的难度。在这个时候，大数据就能起到重要的作用了，大数据能够帮助企业实时地掌控目标市场中客户、产品、成本等信息，根据这些信息辅助企业高效地实施全面预算，并能够及时根据市场变化进行调整，在很大程度上真正实现企业的个性化经营，提高企业对市场风险的应变能力。

三、大数据对企业财务决策的挑战

（一）对企业数据价值化能力有很高的要求。从企业财务决策的角度来看，如果无法对得到的数据进行有效的利用，那么这些数据几乎没有任何价值。在大数据背景下的财务决策过程，主要有数据来源、数据处理、数据分析以及企业财务决策这四个方面。企业需要有能力做到这四个方面才能使得这些数据价值化。但由于大数据类型较多，与财务决策相关的数据所占比例也在不断降低，因此价值转化效率也随之降低。程平等人在2014年发表的文章当中指出，想要在财务决策中真正实现大数据技术的应用，需要解决数据来源、数据处理以及数据分析这三个方面的问题。首先，企业的数据来源方面。企业需要收集企业及各个相关部门的所有财务和非财务数据，且数据来源与渠道众多，这是一个数据的长期收集过程，因此企业必须建立完整的数据管理系统，建立相应的保障机制，从而保障管理者能及时做出财务决策。其次，企业的数据处理方面。数据处理是对结构化数据，半结构化数据以及非结构化数据进行处理，对这些最初的数据进行运算、分析、编辑整理的过程。现在主流的数据处理软件如Storm、RapidMiner和HPCC等。这些软件对结构化数据的处理已经非常成熟，但是对非结构化以及半结构化数据的处理仍有着一定的缺陷。然而，现在企业财务决策对这些财务数据有很大的依赖性，因此如何解决非结构化与半结构化数据的处理问题是企业财务决策不得不面对的一个问题。最后，数据分析方面。数据分析是从大量繁杂的数据中提炼出有用的数据，并且根据这些数据的内在联系，对未来数据进行分析、预测。但是，由于数据量的飞跃式增长，一些关系数据库以及无法满足企业需求，企业应该使用多维的数据库来满足需求，因此如何建立此类数据库是企业需要解决的另一个难题。

（二）使企业数据安全风险持续增加。大数据时代的到来同时也意味着数据与资产相挂钩，由于大数据的流动是交互性的，企业在获取外部数据的同时，自身的数据也在向外部流出。有一部分企业并没有主观的意识去保护自身的重要数据。虽然也有一部分企业有意识地采取一系列措施防止自身数据的流出，但是只要企业还在从外界获取信息，并且与外界获取信息的频率越高，联系越密切，自身财务信息方面的数据流出的可能性就越大。企业在日常的经营活动中，都会产生相应的数据，企业往往只会去保护那些企业主观认为重要的数据，而这一主观判断可能会因为各种因素而被影响，从而导致该判断不合理、不科学。而在那些主观认为不重要的数据中，可能就会存在对企业财务决策有很大影响的隐藏数据，该方面的数据一旦泄露，就很有可能会对企业的财务决策带来很大的阻碍，同时会给企业带来严重的后果。因此，数据安全问题对企业财务决策有着很大的影响，是企业财务决策中不可忽视的重要问题。企业应该进一步培养管理者相应的数据安全意识与能力，定期对其进行相应的培训与考核。

（三）对现行的财务决策目标形成冲击。从理论上来说，实现企业价值最大化不仅是企业财务决策的目标，同时也是企业财务管理的目标，但是企业在进行财务决策的时候容易将“企业价值”与“公司市值”这两个概念混淆，这样与数字经济的实际需求相违背，难以满足需求。企业的价值包括多个层次的含义，如企业自身的经济价值、企业的社会价值、投资者在意的投资价值等。因此，对于企业的价值评估需要从多方面、多角度考虑，同时考虑到财务数据与非财务数据。然而，股东在意的企业价值往往会更偏向于股东财富价值，导致做出的财务决策是具有片面性的。在大数据背景下，未来的竞争市场上，哪家企业能够充分利用数据，做出更加全面的财务决策，哪家企业就能在很大程度上占据优势地位。

四、大数据背景下企业财务决策变革策略

（一）增强管理者专业素养。企业管理者的能力水平与企业财务决策水平有着重大关联，好的企业管理者能够及时敏锐地捕捉到有效的市场信息、财务数据，并且及时高效地做出相应的财务决策来帮助企业获得利益。而水平有限的企业管理者，即使面对很好的资源也不一定能做出与之资源相匹配的财务决策。因此，企业应该注重对管理者专业素养的培养，通过构建内外部人才培养机制，并且采用相应的考核制度，来培养相应的优秀人才。首先，构建人才培养机制，对于内部人员，应该增强企业管理人员的职业素养与责任意识。其次，考核机制是为了对各个部门人员进行一个公平、公正的评分，可以将职工薪酬标准与考核结果相融合。这些考核手段可以很大程度上激发职工的工作热情与积极性，从而能够很好地全身心投入到财务管理活动中，从而提升企业财务决策水平。

（二）提升企业数据价值化水平。面对大数据时代给企业带来的巨大机遇与挑战，企业应该全面提升自身的数据价值化水平，对此企业可以从内外部两个方面来提升。对内部而言，企业应该优化数据的获取渠道、数据存储、处理、分析等相关硬件设施及配套设施，并且取得满足财务数据处理的各套财务软件，应包括数据挖掘、数据处理和分析的软件设施；企业应该组建相应的财务决策人才队伍，包括懂财务、管理、处理数据、分析数据的专业复合型人才。对外部而言，企业可以将一部分专业技术的服务外包出去，这样一方面可以节省企业的人力和时间成本，另一方面可以优化企业在财务决策活动中数据价值化能力；同时，企业可以通过合作共建的方式，与专业高校或者研究所进行合作，从而实现数据应用能力的提升，使企业充分利用合作方的相对专业优势。

（三）调整财务决策的实际最终目标。实现企业价值最大化不仅是企业财务决策的目标，同时也是企业管理的目标。但在实际操作过程中，容易将企业价值最大化与股东财富最大化相混淆，因此在企业进行财务决策的过程中，应该不断调整财务决策的实际目标，确保能将企业价值最大化这一最终目标实现。企业可以建立合适的企业多元化价值评估体系，使得企业的价值评估更加科学合理，切合企业的实际利益。根据建立的价值评估体系进行数据的获取、处理、分析，从而提高财务决策的效率。

五、结论

在如今这个信息化高速发展的时代，企业要想随之发展，企业的管理人员不能仅仅依赖于传统的财务报表数据去做财务分析与财务决策，还应同时获取并处理同行业竞争对手的数据、供应商的数据信息、客户以及市场环境的数据等一系列数据。传统的财务分析与财务决策方法已经很难处理企业在当下这个环境中所能获取的庞大的数据量以及丰富的数据种类，并且企业财务决策中也将会遇到各种类型的问题，需要企业管理者在管理时思考如何在大数据时代下进行合适的财务决策，做到切实符合企业的利益。不仅需要提高财务决策效率，也需要面对大数据带来的风险。企业在实际财务决策过程中应该充分结合自身情况，合理有效地面对各类挑战。

（作者单位：陕西理工大学经济管理与法学学院）

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