| 联系我们 |
 |
合作经济与科技杂志社
地址：石家庄市建设南大街21号
邮编：050011
电话：0311-86049879 |
|
|
| 经济/产业 |
随着信息技术的迅猛发展，各行各业都构建了数以亿计的数据库，力求实现数据的录入、查询、统计等各项功能，以促进工作效率的极大提高。但是，面对大量的数据，如果没有相应的技术手段，就不能分析数据中存在的关系和规则，也不能根据现有的数据预测未来的走势，从而做出正确的决策，这样就可能陷入“数据爆炸”的困惑。为此，数据挖掘技术就应运而生。数据挖掘技术指从不确定的、不完全的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、事先不知道的，但又是潜在有用的信息和知识的过程。它被应用于众多领域，其中利用数据挖掘技术对公司财务状况分析是常见的，同时也是非常重要的方面。
一、公司财务分析应用数据挖掘技术的意义
（一）降低财务分析成本，扩大财务分析范围。数据挖掘技术能及时处理大量数据，对同样数据进行多次访问时，不必做重复操作，不同决策者作相似访问时，也不必进行重复操作，能对事件做出快速响应，相比传统手工财务分析，可以大大降低财务分析成本。同时，数据挖掘技术满足使用者需要实现多部门信息的综合分析，扩大财务分析的范围。在网路经济时代，基于数据挖掘的财务分析能更多地披露如下信息:公司分部和分支机构的信息；创新金融工具的信息；资产负债表以外筹资和投资协议信息；核心与非核心信息；一些特定资产和负债计量的不确定性信息；特点显著的信息等。
（二）深化财务分析的层次，挖掘潜在有价值的财务信息。数据挖掘技术，可以利用分类、关联性、序列分析、群集分析、机器自我学习及其他统计方法，对公司的会计凭证、账簿、报表中大量的财务会计数据和其他各种性质的资料进行深层次分析和研究，揭示其本来的特征和内在的联系，使它们转化为公司财务管理、经营管理和各种决策中所需要的更直接、更有用的信息。其次，数据挖掘技术在用户不能提出精确的要求时，可为用户发现可能感兴趣的内容，且随着最新数据的加入不断修正变化，同时能够支持决策者对某一主题的相关数据进行多角度的比较、分析，为其挖掘出潜在有价值的财务信息。
（三）提高财务信息的可靠性，提供科学的财务决策依据。数据挖掘技术是用数据来产生模型，再用数据去检验模型，模型的构造是从特殊到一般的归纳过程，这就摆脱了前提假设的束缚和主观因素的干扰，其结果更加真实、客观。对于质量上存在缺陷的数据，传统的技术分析方法往往一筹莫展，而数据挖掘技术由于包含数据的预处理过程，能够将有缺陷的数据补全、消声、清洗和归约，从而提高数据的可靠性。数据挖掘技术能将数据从执行系统中筛选出来，减少冗余，完成一系列的转换、结构改变以及聚集处理，从庞大的信息流中分辨、析取、整理、挖掘出对财务决策有用的信息，减少信息噪音的影响，以客观的统计分析方法快速而准确地找出公司经营的信息，为公司财务决策提供科学的依据。
（四）提升财务分析质量，提高公司的竞争力。首先，数据挖掘能够利用现有的数据来获取新的有用信息，支持查询、存储的优化，使信息的析取具有较强的自我学习功能。其次，通过数据挖掘技术能够有效地整合客户的基本信息，找出各类客户的消费特征，对客户进行细分，预测客户需求，对客户的持久性、稳定性以及客户流失的可能性进行分析和判断。并挖掘出影响客户满意度的重要因素，据此改进公司的服务水平，保留和发展客户，扩大市场份额，提高公司的社会效益和经济效益。最后，利用数据挖掘技术的关联分析能帮助公司判断竞争对手是谁，识别竞争对手的价值链及其价值活动，分析竞争对手的优势和劣势。同时，利用数据挖掘技术进行公司财务危机预警，能迅速捕捉到公司发生危机的一切可能事件和先兆，进而采取有效的规避措施，在危机发生之前对其进行控制，使公司能够适应迅速变化的市场环境，保持长久的竞争优势。
二、基于数据挖掘的公司财务分析对策探讨
为促进数据挖掘技术在财务分析中的成功应用，需在以下方面进行完善：
（一）树立基于数据挖掘的公司财务分析新观念。从某种意义上说，公司文化是决定数据挖掘在财务分析中应用成败的关键，应该在公司中树立起实时控制、信息至上的基于数据挖掘的公司财务分析的新观念。鼓励跨部门的信息共享和沟通合作，形成收集数据、分析数据和利用数据的信息观，加强知识管理，提高公司的数据应用能力。积极引导公司的全体员工在管理思想上的转变，提高数据挖掘应用能力。
（二）建立健全基于数据挖掘的公司财务分析法规。利用数据挖掘实现财务分析，需要公司在业务流程和管理制度上进行变革，以适应管理方式的转变。因此，应尽快建立健全基于数据挖掘的公司财务分析法规，制定有关公司财务分析准则制度，规范公司财务分析行为。借鉴国外有关研究成果和实践经验，制定符合我国国情的知识经济时代下的有关基于数据挖掘的公司财务分析法规、准则，为数据挖掘在财务分析中的应用提供一个良好的社会环境。
（三）提升财务分析人员素质。要适应未来发展的需要，国家必须注重基于数据挖掘的公司财务分析人员的培养和开发。第一，狠抓高等教育和职业技术教育，加快调整现行的财务教育课程体系，重组财务人员知识结构，更新教育手段和方法。第二，对现有财务分析人员进行后续教育，完善知识结构，学习新的管理、会计、统计知识和相关财务法律法规。
（四）正确运用数据挖掘技术方法。利用数据挖掘技术进行财务分析的基本过程如下：
1、确定财务分析对象。清晰地定义出财务分析对象，认清数据挖掘的目的是数据挖掘的重要一步。
2、数据准备。包括：（1）数据的选择。从财务分析对象有关的数据信息中选择出适用于数据挖掘的数据。（2）数据的预处理。研究数据的质量，并确定将要进行的挖掘操作的类型。（3）数据的转换。将数据转换成一个分析模型。
3、数据挖掘。对所得到的经过转换的数据进行挖掘。除了完善选择合适的挖掘算法外，其余一切工作都能自动地完成。
4、结果分析。解释并评估挖掘结果，其使用的分析方法一般应视数据挖掘操作而定，通常会用到可视化技术。
5、知识的同化。将分析所得到的知识集成到需进行财务分析的业务信息系统的组织结构中去，进而最终完成财务分析工作。
（五）优化基于数据挖掘的公司财务分析基础环境
1、硬件及其应用。数据挖掘需要有一定存储量和运算能力的计算机，要充分发挥数据挖掘在财务分析中的作用，还需要实现管理信息系统的网络化，构建财务业务一体化的企业管理信息系统。在IT环境下，网络是提供信息传递和信息共享的基石，公司应该根据自身的实际情况，构建适合的网络硬件解决方案。主要包括:选择什么样的技术架构、进行服务器和客户端的配置等。这样既保证了数据收集、传递和处理的稳定性和可靠性，又为基于数据挖掘的公司财务分析提供了基础。
2、软件及其应用。以会计信息系统为核心的企业管理信息系统是实现数据挖掘在财务分析中应用的基础，可以为数据挖掘提供各种财务数据。公司构建管理信息系统时，在满足核算和控制需要的前提下，应该充分考虑数据分析和信息集成的需要，为数据挖掘的应用提供支持。公司构建的信息系统应该能够保证在业务发生的同时尽可能收集分析所需要的各种数据，并以恰当的数据结构存储在数据库中，在需要时提取到数据仓库或数据集市中，供数据挖掘分析处理。■ |
|
|
|
