大数据背景下企业财务信息共享模式优化策略探析.pdf

197财会论坛accounting forumpin pai yan jiuR大数据背景下企业财务信息共享模式优化策略探析文/马少微（深圳市润利珠宝有限公司）摘要：随着全球化和信息化的进程加快，企业需要处理的财务信息量日益增大，传统的财务管理模式已经无法满足企业当前的需求。在这种背景下，大数据技术为企业提供了一种新的财务信息管理方式财务共享模式，该模式可以帮助企业更有效地管理和利用财务信息，从而提高企业的运营效率和战略决策能力。因此，本文将从大数据背景下企业财务信息共享模式的应用优势、企业财务共享中心建设现状分析以及财务共享管理模式的优化应用三个方面进行深入探讨。首先，本文阐述了大数据背景下企业财务信息共享模式的应用优势，包括保证企业资金财务信息安全、保障数据信息的精准性和提升财务共享管理时效。其次，本文对企业财务共享中心建设的现状进行了分析，包括数据处理和管理功能。最后，本文提出了在大数据背景下优化企业财务共享管理模式的策略，包括明确财务共享服务中心的实施计划与步骤、建立标准化会计数据处理机制、建立资金结算模块以保障资金安全、推进模块对接以辅助投资决策、推进财务与业务的深度融合以及实施大数据技术风险防范等，以期为企业的财务信息管理提供新的研究视角和实践策略。关键词：大数据；企业；财务信息共享模式；优化策略中图分类号：F275-39文献标识码：A 文章编号：2096-1847(2023)30-0197-03在当前大数据时代，企业财务信息共享模式的优化已经成为企业发展的重要课题。通过大数据技术，企业能够更有效地管理和利用财务信息，从而提升企业的运营效率和战略决策能力。然而，如何在保证信息安全和数据精准性的同时，提升财务共享管理的时效性是企业当前面临的重大挑战。一、大数据背景下企业财务共享模式的应用优势（一）有助于保证企业资金财务信息安全在大数据时代背景下，企业财务信息共享模式的优势显著，通过利用大数据技术，企业可以实时监控和分析所有的财务交易和流程，从而及时发现并避免欺诈或滥用行为。同时，大数据技术还能够帮助企业建立多层的数据保护机制，包括加密、防火墙、访问控制等，以确保财务数据在存储和传输过程中的安全。此外，大数据技术还可以实现财务信息的全面跟踪和审计，使得企业能够在第一时间发现问题，从而避免潜在的财务风险1。（二）有助于保障数据信息的精准性在大数据背景下，企业财务信息共享模式的应用，不仅能够提升企业资金财务信息的安全性，而且还有助于保障数据信息的精准性。大数据技术通过收集、整合和分析海量数据，能够提供更为精准、全面的财务信息，从而为企业的决策提供有效支持。此外，通过大数据技术还能够实现财务信息的实时更新，使得企业随时能够获取到最新、最准确的财务数据，从而提高决策的及时性和准确性。同时，通过数据挖掘和机器学习等先进技术，大数据还可以从大量的财务数据中发现隐藏的模式和趋势，进而为企业未来的决策提供有价值的参考。（三）有助于提升财务共享管理时效利用大数据技术的实时性和高效性，可以做到快速收集财务信息，并对其进行相应处理和分析，从而提高财务共享管理的效率。此外，大数据技术还可以实现财务信息的实时更新和共享，使企业各个部门和层级的决策者均能即时获取到最新、最准确的财务数据，从而提高决策的时效性和准确性2。同时，通过自动化的数据处理和分析，大数据技术还可以减少人为错误，进一步提高财务信息处理的准确性和效率。二、企业财务共享中心建设现状分析（一）数据处理在当前的企业环境中，大数据背景下的财务共享中心需要处理大量的财务数据，包括收入、支出、成本、利润等各类财务指标，数据来源多样化，既包括内部的各种财务报表，也包括外部的市场数据、行业数据等。在实际的数据处理过程中可以按照以下几方面进行，其一，财务共享中心需要进行数据收集，通过各种方式从多个源头收集财务数据，并在此过程中对数据的质量进行严格的控制，以确保数据的准确性和完整性。其二，财务共享中心需要对收集到的数据进行清洗和整理，去除错误和重复的数据，以便提取出有价值的信息。在这个过程中，需要使用到大数据技术，如数据挖掘、机器学习等，以提高数据处理的效率和精度。其三，数据处理完成后，财务共享中心还需要对处作者简介：马少微，生于 1990 年 6 月，女，本科，中级会计师、注册税务师，研究方向为财务共享。198财会论坛accounting forumpin pai yan jiuR理后的数据进行存储和管理。在大数据背景下，传统的数据存储方法已经无法满足当前的需求，因此，财务共享中心需要使用到大数据存储技术，如分布式存储、云存储等，以实现大规模数据的高效存储。同时，财务共享中心还需要建立完善的数据管理制度，包括数据备份、数据安全、数据访问控制等，以保障数据的安全性和可用性。（二）管理功能在大数据背景下的企业财务共享中心，其管理功能的实现呈现出新的特点和要求。首先，财务共享中心应将来自企业各个部门、各个业务线的财务数据进行集中处理和分析，以提供统一的财务信息视图。为了实现这一点，财务共享中心必须拥有强大的数据集成能力，只有这样才能够将分散在不同系统、不同格式的数据进行有效的集成和转化。其次，在大数据时代，数据的时效性变得越来越重要。财务共享中心需要能够实时地收集、处理和更新财务数据，以满足企业实时决策的需要。这就要求财务共享中心具有高效的数据处理能力和灵活的数据更新机制。再次，财务数据是企业的重要资产，其安全性直接关系到企业的利益。财务共享中心必须拥有严格的数据保护机制，包括数据加密、访问控制、防火墙等，以防止数据的泄露和滥用。最后，通过使用大数据分析技术，如数据挖掘、机器学习等，财务共享中心可以从海量的财务数据中提取出有价值的信息，为企业的决策提供支持。同时，通过数据可视化技术，财务共享中心可以将复杂的数据分析结果以易于理解的形式展现出来，帮助决策者更好地理解和使用数据。三、大数据背景下企业财务共享管理模式的优化应用（一）明确财务共享服务中心实施计划与步骤1.明确财务共享中心战略目标对于战略目标的设定，需要结合企业的总体战略以及财务部门在业务中的角色和职责来设定。同时，大数据的应用也给财务共享中心带来了新的可能性和机遇。例如，财务共享中心可以设定的战略目标包括：提高财务数据处理的效率和质量，利用大数据技术进行更深度的财务数据分析以支持企业决策，以及通过大数据分析预防和控制财务风险等3。2.确定财务共享中心战略职能定位在大数据环境中，财务共享中心的战略职能定位应充分考虑到大数据的特性和价值，以及财务共享中心在企业中的角色。例如，财务共享中心可能被定位为企业的数据处理和分析中心，负责对海量的财务数据进行处理，以提供数据支持和决策建议；财务共享中心可能被定位为风险管理中心，利用大数据分析揭示和预警财务风险，以此帮助企业进行风险防控。这些战略职能定位不仅能帮助财务共享中心更好地服务于企业，也能充分利用大数据的优势，提升财务管理的效率和效果。3.确定财务共享中心地址以及人员结构首先，财务共享中心的地址选择需考虑基础设施、法规环境、成本效益等因素，以确保财务共享中心在地理位置上能够适应大数据处理的需求，并符合企业的战略布局。其次，对于人员结构的设定需要兼顾技能和人力成本。在大数据环境下，财务共享中心的人员结构应当注重数据处理、分析的专业能力，同时，对于新型的数据工具和技术也应有足够的理解和操作能力。例如，可以设置数据科学家、数据分析师、IT 支持等职务，以确保财务共享中心在大数据环境下的高效运作。4.搭建财务共享中心系统架构系统架构的设计应依据先前确定的财务共享中心的战略目标、战略职能定位，以及人员结构来进行。系统架构应包括数据收集、存储、处理、分析和使用等各个环节，如此才能确保财务信息能够在整个系统中顺畅流动，同时，各个环节的工作也能得到有效的协同。此外，系统架构的设计还需要充分考虑大数据技术的应用，包括数据挖掘、机器学习、预测分析等，以实现财务数据的深度挖掘和利用。例如，可以利用云计算技术提高数据的处理和存储能力，利用人工智能技术提高数据分析的精度和效率。（二）建立标准化会计数据处理机制在大数据背景下，建立标准化的会计数据处理机制是优化企业财务共享管理模式的重要环节，其核心是将会计数据处理流程标准化、规范化，以提高数据处理的效率和数据质量，为财务数据的共享和利用创造条件4。首先，企业应建立标准化的数据收集机制，包括明确数据来源、数据类型、数据格式等，要确保收集到的数据完整、准确，同时也要考虑到数据的安全和隐私保护的问题，以确保数据收集的合规性。其次，企业应制定标准化的数据预处理规程，包括缺失数据处理、异常数据处理等，以提高数据的准确性和一致性，这便需要企业对数据有深入的理解，以便正确地识别和处理数据中的问题。再次，企业应采用标准化的数据存储和管理方式，包括数据分类、数据编码、数据安全管理等，以确保数据的安全和可用性。在大数据环境下，也可以考虑采用云存储等技术来提高数据存储和访问的效率。最后，企业数据分析是提取数据价值的关键环节。应建立标准化的数据分析流程，包括数据挖掘、统计分析、预测分析等，以便从数据中提取有价值的信息和知识。在大数据环境下，可以利用机器学习、人工智能199财会论坛accounting forumpin pai yan jiuR等技术，提高数据分析的深度和广度，并建立标准化的数据使用机制，包括数据报告、数据可视化、数据决策支持等，以将数据转化为可用的信息和知识，进一步支持企业的决策和运营。（三）建立资金结算模块，保障资金安全资金结算模块应包含资金的收入、支付、转移和维护等各个环节，如此才能确保资金的流动和使用能够得到有效的管理和监控。首先，企业应建立标准化的资金收入管理流程，包括收款确认、款项分类、收入核算等环节，以确保资金收入的准确性和及时性。其次，企业应建立规范的资金支付流程，包括付款申请、付款审批、款项支付、支付核算等环节，以确保资金支付的合规性和安全性，同时建立严格的内部控制体系，以防止资金的误付和滥用。再次，企业应建立有效的资金转移机制，包括内部资金调拨、外部资金转账等环节，为资金转移的高效性和安全性提供保障。同时，还要建立透明的资金追溯系统，以随时追踪资金的流向和用途。最后，企业应建立完善的资金维护体系，包括资金盘点、资金审计、资金风险管理等环节，以确保资金的安全性和可持续性。在大数据环境下，利用数据分析技术，如风险预警、异常检测等，有助于发现和预防资金风险。（四）促进模块对接辅助投资决策通过对接各个财务模块，如预算模块、成本模块、收益模块、风险模块等，可以获得全面、准确的财务数据，为投资决策提供有力支持。首先，在预算模块中，将投资需求与企业的财务预算相对接，能够清晰地了解到投资计划需要的资金和企业的财务状况，从而在充分的财务预算基础上制定投资决策。其次，通过对接成本模块，可详细地了解各个投资项目的成本构成和变动趋势，从而更准确地评估投资项目的成本效益，为投资决策提供科学依据。同时，收益模块的对接可以为投资决策提供预期收益的信息。通过分析历史数据和模型预测，可以预估投资项目的收益，从而更准确地评估投资项目的收益风险。最后，风险模块的对接能够提供投资风险的评估和预警。通过对数据的深度挖掘和分析，可以提前发现并预测投资风险，并在投资决策中充分考虑风险因素，以实现对风险的防控。（五）推进财务与业务深度融合首先，财务与业务的深度融合需要基于数据的统一管理和共享。建立统一的数据平台，整合财务数据和业务数据，能够实现数据的一体化管理。其次，财务与业务的深度融合需要基于数据的交叉分析。通过将财务数据与业务数据进行交叉分析，从多维度、多角度理解数据，要善于发现数据之间的关联性和规律性，以便于从而为决策提供更加深入的洞察。再次，财务与业务的深度融合需要基于数据的应用转化。通过将分析结果转化为可用的信息和知识，能够进一步提升数据的应用价值5。例如，将分析结果用于预警、预测、优化等业务活动，能够实现数据驱动的决策和运营。（六）实施大数据技术风险防范由于财务数据和客户信息等敏感数据的涉及，其安全性和完整性的保障尤其关键。首先，确保数据安全性是大数据风险防范的首要考虑因素。在数据存储、传输和处理的全过程中，企业需要防止数据的泄露、篡改或丢失。因此，企业应建立健全的数据安全体系，其中，包括数据加密、访问控制及备份恢复等关键环节。其次，保护数据隐私是大数据风险防范中不可或缺的一环。大数据技术处理的数据往往包含大量的个人信息，如何保护这些信息的隐私性至关重要。这就需要遵循相关的隐私法规，维护用户的隐私权益。同时，企业还需要实施数据脱敏和匿名化手段，以降低数据隐私的风险。最后，保障数据质量是大数据风险防范的基础。这便需要企业能够保证数据的准确性、完整性和一致性，以防止数据质量出现问题，避免对数据的应用和决策造成不利影响。四、结语综上所述，在大数据背景下，企业财务信息共享模式的优化是一项系统性的工作，旨在深度挖掘大数据的潜力，为企业的财务管理提供更精准、更高效的支持，其中,包括对资金财务信息安全的保证、对数据信息精准性的保障以及对财务共享管理时效的提升。同时，对现有的财务共享中心的建设现状进行深度分析并对其提出优化策略，如明确实施计划、构建标准化会计数据处理机制、保障资金安全的资金结算模块的建立以及实施大数据技术风险防范等措施，这些都是推动企业财务信息共享模式优化的重要环节。通过这些措施，企业能够更好地发挥大数据的作用，进一步提升财务管理的现代化和智能化水平。参考文献1 李娜.大数据背景下财务共享服务模式构建研究 J.芜湖职业技术学院学报,2022,24(3):72-74.2 王蕊.大数据背景下企业财务共享中心的建立与优化策略 J.知识经济,2023,635(7):50-52.3 孙玉芹.大数据背景下财务共享服务模式的建构 J.经济研究导刊,2020(25):103-104.4 安 彬 彬,胡 晶 晶.大 数 据 时代 发 展 背 景 下 财 务 共 享 相 关问 题 的 若 干 思 考 J.当 代 会计,2020(21):133-134.5 陈曦.大数据背景下企业财务共享服务中心的构建策略研究 J.辽宁经济,2022(2):86-90.