大数据挖掘技术在企业财务分析中的应用.pdf

技术协作信息2023（8）总第 1489 期大数据挖掘技术在企业财务分析中的应用骆佳佳广东中天粤会计师事务所（特殊普通合伙）四川分所摘要：现代企业在信息、大数据、物联网等技术的推动下，通常具备基本的数据采集、存储及分析利用能力，利用企业的数据资产创造出良好的经济价值。但企业财务分析受到传统分析思维、分析模式及分析方法等的影响，财务分析不够全面与客观，限制了财务分析价值的发挥。因此，本文基于大数据挖掘技术构建企业财务分析平台，对大数据挖掘技术在财务分析中的应用可行性、应用方向进行分析，并进行了其在财务指标分析、支持决策、预测与预算、监控预警等实践应用中的论述，以推动大数据挖掘技术在企业财务分析中的深度融合应用。关键词：大数据挖掘技术；企业财务分析；数据分析财金前沿大数据挖掘技术在企业财务分析的支持决策与预算、控制与评价及指标计算等中具有应用的可行性。大数据挖掘技术在企业财务分析中的应用，首先要专门搭建财务分析平台，并在财务分析平台各个功能模块中嵌入大数据挖掘技术，以实现大数据挖掘技术的数据采集、数据清洗、数据计算、数据挖掘及数据融合分析等功能，为大数据挖掘技术的实践应用做好准备。因此本文以财务分析平台建设的视角，进行大数据挖掘技术在企业财务分析中的应用研究，明确其应用的方向与具体应用的途径。一、大数据挖掘技术在企业财务分析中应用的技术与经济可行性（一）技术可行性从财务人员方面来看，企业财务人员通常具备财务专业教育背景，并且在会计电算化、信息化、数字化的背景下，财务人员具备基本的信息技术、计算机技术素养，为大数据挖掘技术的应用奠定了人力基础；从财务信息化硬件方面来看，现阶段市场上的硬件技术水平可完全满足大数据挖掘技术应用，对于硬件处理速度、存储空间等的要求，可保证财务分析平台数据管理的质量；从软件方面来看，数据仓库、云数据库、分布存储技术等的出现，为大数据挖掘技术在财务分析平台中的应用提供了数据管理、数据存储、数据处理等基础保障；从企业数据来源层面来看，大数据技术在各个领域的应用，产生了海量的结构化与非结构化数据，如智能终端、移动终端等，丰富数据采集的类型，增加数据源的数量；在技术标准方面，可扩展商业报告语言赋予数据元唯一的数据标记，将不可读的数据转化为可读数据，统一财务数据的标准规范，实现数据的集成与最大化的利用。以及在可视化技术的支持下，将财务分析大数据挖掘的结果，以图表或图形的方式呈现出来，方便于数据分析结果的利用。（二）经济可行性企业以经营效益最大化为目标，在财务分析中应用大数据挖掘技术，还需对技术应用进行经济可行性分析，评估技术应用成本、产生的价值，以进行财务分析平台搭建的决策。一是基于大数据挖掘技术构建财务分析平台，虽然需要投入一定的资金，但通过大数据技术的应用，对企业生产经营进行全面深度的分析，为企业成本控制、企业资源利用，以及业务活动、经营管理活动等，提供建议与方向，有利于提高企业的运营效益；二是大数据挖掘技术应用后，提高财务分析结果的利用价值，为企业经营战略的制定与经营决策提供支持，创造出一定的经济价值；三是在成本分析中的应用，财务分析平台前端实时采集企业各个系统中的成本费用数据，后端实时分析成本数据，实现对企业生产经营成本动态实时监控，以保证企业成本支出的合理性与安全性，有助于企业盈利水平的提高。二、大数据挖掘技术在企业财务分析中的应用方向（一）全面收集财务分析指标企业传统财务指标分析主要针对的是企业内部窑窑技术协作信息2023（8）总第 1489 期历史信息，与大数据挖掘技术下的企业财务分析相比，分析的指标数据量较小，致使成本、费用以及资产运营等指标，分析得不够全面、不够精准与客观。大数据挖掘技术在企业财务分析中的应用，全面地收集企业内部与外部的财务数据与非财务数据，如市场数据、客户数据、竞争对手数据、企业生产经营管理产生的数据等，经过数据的清洗、筛选、加工、处理、挖掘等，为财务分析提供有力的数据支持，提高财务分析的质量与效率，完成财务分析历史核算至超前核算的转变。数据挖掘技术在全面收集企业数据的基础上，利用自身的关联发现功能，预测企业成本费用、资产经营发展趋势，反映出企业的隐性成本与收益，为企业决策、业绩评价提供分析支撑，促使企业管理者在查看财务报表时更多地关注企业经营相关的事项，降低企业经营风险，实现财务分析利用大数据挖掘技术价值的最大化。（二）提供决策与预算支撑企业财务分析结果在企业决策、经营战略制定、预算管理、绩效考核与业绩评价等方面均有着重要的作用，以数据直观地反映出企业资金运作情况、预算执行情况、业绩情况、财务状况等。其中财务分析支持决策与预算的职能，对于企业的生产经营管理有着直接的影响，但传统财务分析主要依靠的是企业内部的历史数据，根据数据发生时间进行计算，没有考虑到企业外部的影响因素，计算缺少综合性、整体性及系统性，导致财务分析结果出现偏差，形成对企业决策与预算管理工作的误导。大数据挖掘技术整合企业多个系统数据，数据维度高，实现数据的网络挖掘、特异群组挖掘、图挖掘等，融合分析数据，并且此技术还可基于企业大数据建立数据修正预测模型、自动生成计算模型，保证了财务分析结果的准确客观，成为企业决策与预算的有力支撑。（三）促进控制与评价职能前移在企业传统的财务分析中，行使控制与评价职能主要是在一个会计核算区间，进行重要财务指标、会计报表、会计报表项目构成的比较分析，查找数据之间存在的差异，以评价的结果作为奖惩的依据。在分析中采用的是前期积累的数据，属于事后评价，影响到评价结果的时效性与可用性。运用大数据挖掘技术，实时自动化全面收集企业数据，同步完成数据的处理与挖掘，为财务分析的控制与评价提供事前预测支撑。比如，基于大数据挖掘技术打造财务分析平台，专门设计动态预警系统，实时收集企业的数据信息，预测企业未来的发展趋势，设计财务指标的预算数据，并建立平台与会计核算系统的连接，预警系统实时采集会计核算系统中的核算数据，与预算数据进行实时比对，当数据比对偏差超出设定的阈值，预警系统及时地发出提醒，从而实现财务分析控制与评价的事前控制及事中监控。三、大数据挖掘技术在企业财务分析中的应用途径（一）在指标分析中的应用1.常见的财务分析指标基于大数据挖掘技术搭建企业财务分析平台，根据财务分析的职能进行功能模块的设计，其中的指标分析是财务分析的基本功能模块，常规的分析指标如下：一是经营能力分析，包括了资产分析、运营能力分析、现金流量分析、费用分析等，分析的指标有流动资产增减变化、固定资产分析、流动资产周转率、存货周转率、现金流动总量分析、营业现金流量分析、各项管理费用分析等；二是偿债能力分析，具体分析指标有流动比率、速动比率、资产负债率等；三是盈利能力分析，主要是利润贡献与利润分析，涉及的指标有销售净/毛利润率、资产报酬率、资产净利润、利润完成、营业利润与净利润完成情况等；四是权益分析，所有者权益分析，具体的指标有权益构成、实收资本分析等。2.大数据挖掘技术应用在以上指标分析及模块功能建设中，大数据挖掘技术主要提供以下几个方面的支撑：首先是实时响应，利用大数据挖掘技术的多源数据采集功能，建立企业办公系统、财务系统、生产系统、业务系统及物流系统等的数据信息共享机制，畅通企业内部的信息流、物流与资金流，使财务分析平台直接从数据源头捕获数据，实时响应企业对财务分析的需求；其次清洗采集数据，运用大数据挖掘技术清洗、筛选及处理系统采集到的数据，提高财务分析结果的精确性；最后畅通企业外部信息流，如与企业客户、合作企业、税务、审计等建立信息交互渠道，拓展数据收集范围，提升财务分析数据的利用价值。（二）在决策支持中的应用财务分析属于管理会计范畴，分析的结果主要财金前沿窑窑技术协作信息2023（8）总第 1489 期用于企业的经营管理决策，而在传统的财务分析中，财务人员基于历史数据，结合自身的财务工作经验、专业性与主观意识等完成财务分析工作，致使分析结果不够客观，甚至是较为片面。基于大数据挖掘技术的财务分析平台，主动全面地采集数据，运用自身强大的数据处理能力、计算能力、分析与挖掘能力等，基于数学算法与计算机算法建立计算模型，为企业决策提供决策参数及分析结论。平台响应决策的流程如下：采集原始数据并预处理数据数据仓库挖掘数据构建初始模型并修正模型最终模型输出结论与决策参数。比如，财务人员在资产公允价值核算中，在确定资产折现率时，传统的方法是财务人员依靠自身财务工作经验进行确定。而运用财务分析平台是借助互联网络，在企业外部收集与资产公允价值相关的数据信息，建立资产折现数据模型，计算公允价值时只需输入当前数据，模型会自动计算出准确的资产公允价值。企业财务分析依托大数据挖掘技术的数据采集功能，收集海量具有利用价值的数据信息，建立数据之间的关联关系，并基于财务分析的内容，构建各种数据模型，用于企业成本、费用等的分析，以支持企业生产经营管理决策。（三）在预测与预算中的应用大数据挖掘技术在企业财务分析预测与预算中的应用，实现财务分析由事后向事前与事中的转移，如预测财务、企业现金流、资金使用情况、投融资风险等，并辅助企业预算管理，为企业的经营发展保驾护航。预测既可定量又可定性，如定量预测企业的销售额、定性预测企业现金流的发展趋势等。而预测是预算的前提，根据预测的结果进行企业营收、成本、费用等的计算。预测与预算在财务分析平台中，两项功能所处不同的模块，但在功能上存在着关联关系，共同支持平台的财务预警功能，具体应用流程为：业务数据（预测及数据挖掘）预测经营情况基于成本费用预算模型进行预算预算结果与实际结果对比分析财务预警。大数据挖掘技术在支持预测与预算中，从多个数据源头采集数据，开展多维度的挖掘分析，其中包括了企业外部的市场数据、竞争对手数据、政府政策数据等，进一步的修正预测与预算的分析结果，传递给预算系统和企业决策者。在完成一个预算期间后，财务分析平台预算功能模块，利用收入、成本、费用等预算数据模型，自动计算出下一个预算期间的预算发生额。（四）在监控预警中的应用在财务分析平台中应用大数据挖掘技术实时采集与分析挖掘数据的功能，对财务关键指标进行测算，使用测算结果减去预算值，如果两项数据的差值大于设定值，平台会自动发出提醒。基于大数据挖掘技术打造的财务动态预警分析体系，以财务数据、业务数据及信息化基础设施为底层支撑，对企业的现金流动状况、举债与清偿能力、盈利能力等，利用 BP神经网络模型与 kalman 滤波模型等，进行财务数据与非财务数据动态分析和预警，形成对企业财务动态的实时监控。以监控企业现金流动为例，使用预算数据模型，设定预算的计划现金流量值，并结合企业外部的影响因素修正计划现金流量值，然后进行计划现金流量值与实时现金流量值的比对，两项现金流量的差值过大，则表明企业现金流动存在问题。在监控应收账款方面，依托于聚类分析模型，对客户进行信用评价，根据信用评价结果按照高、中、低分类。财务分析平台按照客户的信用评价进行应收账款的管理，在平台中呈现账款的账龄、客户基本信息、设定催收提醒等，确保企业现金的良性循环流动。结语大数据挖掘技术在企业财务分析中的应用，突破了传统财务分析数据的局限，充分利用大数据挖掘技术的采集、清洗、处理、挖掘等技术优势，全面采集企业非财务与财务数据，通过对企业内外部海量数据的挖掘分析，建立各种数据模型，构建动态、实时的财务分析机制，拓展财务分析的指标分析、预测、预算、决策、监控、预警等职能，服务于企业生产经营管理决策，促进财务分析深度参与企业管理，创造出更大的财务分析价值。参考文献：1吴颖颖.大数据和数据挖掘技术在企业财务管理中的应用分析J.现代经济信息,2022,37(21):95-97.2刘哲,张爽,苗得庆.数据挖掘在公司财务分析中的应用探究J.科学与信息化,2023(02):187-189.3张冬.“另类数据”对于分析研判企业财务状况的价值与思考J.时代金融,2022(06):79-82.4李丽阳.数据挖掘技术在企业财务管理中的应用J.湖北开放职业学院学报,2022(20):112-114.财金前沿窑窑