大数据技术在电力物资企业财务内控实时监控中的应用研究

一、引言

传统的财务内控监控办法，在面对复杂且不断变化的市场环境以及海量的数据之时具有诸多局限性，例如存在数据处理不够及时、风险预警有所滞后等。大数据技术凭借自身出色的数据处理能力、高效的分析算法以及精准的预测功用，给电力物资企业的财务内控实时监控带了全新的思路与办法。企业借助应用大数据技术，能够实时收集、整合并且分析财务方面以及与之相关的业务数据，及时发现潜在的风险点以及异常的状况，实现对财务内控进行动态且精准的监控，保障企业的财务安全，推动企业实现可持续发展。

二、大数据技术对电力物资企业财务内控实时监控的变革

2.1 数据收集与整合的全面性和高效性

传统财务内控监控所依赖的数据源往往较为单一，其主要是依靠财务部门内部的账目数据，并且在收集数据时耗费大量的时间与精力。而大数据技术却能够突破数据源方面存在的限制，能够广泛地收集企业内部以及外部诸多渠道的数据[1]。企业内部数据包含财务数据，物资采购、库存管理、销售订单等业务数据；企业外部数据包含市场价格的波动情况、行业政策的变动情况、供应商的信用状况等。通过建立高效的数据接口以及数据采集系统，大数据技术能够让数据实现自动且实时的采集，这在很大程度上提高了数据收集的效率。与此同时，借助数据整合技术，把分散于不同系统且格式也不同的数据加以清洗、进行转换并且完成集成，形成统一、规范的数据集，为财务内控的实时监控提供既全面又准确的数据基础。比如，借助大数据技术能够实时采集在电力物资采购过程当中各个供应商的报价情况、交货时间、产品质量等数据，然后同企业内部的采购预算、库存需求等数据共同进行整合分析，如此便能够为采购决策以及成本控制给予有力的支持。

2.2 风险预警的及时性和精准性

在经营中，企业可能会遭遇市场价格波动、供应商信用风险、资金周转压力等风险的情况。传统的风险预警大多是依据历史数据或凭借以往经验进行判断，对于复杂且多变的市场环境，很难做到及时、准确的风险预测。大数据技术在构建风险预测模型后，就能够针对海量的数据展开实时的分析，挖掘出数据之间潜藏着的关联以及规律[2]。例如，可以利用机器学习算法对市场价格数据、物资需求相关的数据、宏观经济数据等等加以分析，以预测电力物资价格的发展走向，提前为企业在物资采购以及库存管理工作给出风险预警。与此同时，通过对供应商的交易记录、信用评级情况、财务状况等诸多数据展开综合性的分析，评估供应商的信用风险，以及时发现潜在的供应中断风险。一旦风险指标达到预警所设定的阈值，系统可以即时发出警报，提示企业的管理层采取与之相应的措施，有效减少风险所带的损失。

三、大数据技术在电力物资企业财务内控实时监控中的具体应用

3.1 财务数据实时分析与监控

借助大数据分析工具，针对电力物资企业的财务数据展开实时的分析。例如，针对企业的资金流动状况予以实时的监控查看，包括资金的收入情形、支出状况以及余额情况等。通过对资金流动呈现出的趋势以及可能出现的异常波动加以分析，能够及时发现资金链紧张或者资金被挪用风险等问题[3]。与此同时，也可以针对财务报表数据开展实时的解读工作，剖析企业在盈利能力、偿债能力以及运营能力等关键财务指标上所发生的变化。通过将企业当期数据与同行业其他企业的数据，以及企业自身以往的历史数据进行对照分析，即可对企业财务状况的健康程度做出评估判断。若发现某一项财务指标偏离了正常的范围区间，系统就会自动做进一步的挖掘分析，查找背后的原因，是否存在诸如成本费用过高、销售收入下滑等情况，并向管理层给出具有针对性的决策建议，例如对成本结构加以优化、对销售渠道进行拓展等。

3.2 物资采购环节的实时监控

在物资采购环节当中，大数据技术能够达成对采购全过程予以实时监控的效果。首先，借助对市场上电力物资价格所涉及的大数据展开分析，把握物资价格呈现出的波动趋势，为企业制定出合理的采购价格策略给予相应依据。与此同时，运用大数据对供应商的资质以及信用状况加以评估，评估包括供应商的历史交货记录、产品质量、售后服务等诸多数据内容，借此筛选出优质的供应商，以达到降低采购风险的目的。在采购执行期间，实时地监控采购订单的执行进展状况，如供应商是否能够按时发货、货物的运输状态、验收的实际情况等。通过将订单执行情况与合同约定条款进行比对，便能够及时发现供应商存在的违约行为，并采取对应的举措，如催促发货、扣除违约金等等。除此之外，对于采购发票、付款等财务环节同样要开展实时监控工作，以确保采购资金在支付环节的安全性以及合规性。

3.3 库存管理的实时监控与优化

大数据技术有利于电力物资企业达成库存管理的实时监控以及优化。它能够实时采集库存物资相关的数据，如数量、品种、存放的位置以及出入库记录等等数据，随后，运用数据分析模型针对库存水平展开动态的评估。例如，依据物资历史消耗数据及市场需求预测，分析得出合理的库存上下限数值，一旦库存数量快要接近或者已经超出设定的阈值，系统便会自动发出预警信息，以提示企业需要及时补货或者对库存结构做出调整。与此同时，通过对库存周转率、库存成本等各项指标展开的实时分析，进而对库存管理策略加以优化，降低库存积压以及缺货风险，促使库存资金的使用效率得以提高。除此之外，将物资采购计划和生产需求相互结合，借助大数据技术实现库存的精准调配，可以保证物资及时供应到生产的第一线。

四、大数据技术在电力物资企业财务内控实时监控应用中面临的问题

4.1 数据质量问题

大数据技术在实际应用当中，其所能达成的应用效果在很大程度上依靠数据质量。对于电力物资企业而言，数据来源相当广泛，且数据格式多种多样，在这样的情况下，就有可能出现诸如数据不准确、数据不完整以及数据不一致等问题。例如，若业务系统在进行数据录入时操作不规范，就可能导致数据出现错误；不同的系统之间，数据更新的进度如果存在差异，就会造成数据偏差的情况。同时，质量较低的数据，也可能对大数据分析的准确性产生影响，在此基础上，还会进一步导致财务内控的实时监控出现偏差，无法精准地识别风险，甚至做出错误的决策。

4.2 技术与人才短缺

大数据技术的实施需要有专业的技术团队以及相关人才支撑。电力物资企业在应用大数据技术时，很可能会碰到技术储备不够的状况，例如，在大数据平台建设方面以及数据挖掘、分析等方面，其技术能力均有欠缺的可能。与此同时，企业内部既熟悉财务内控又熟悉大数据技术的复合型人才较难培养，现有的财务人员和业务人员对于大数据技术的理解以及应用能力可能比较有限，难以充分发挥大数据技术在财务内控实时监控当中的优势。

五、大数据技术在电力物资企业财务内控实时监控应用的改进策略

5.1 强化数据质量管理体系构建

数据质量是大数据技术能够有效应用的基础支撑要素，其管理体系的构建贯穿在数据的整个生命周期当中。首先，在针对数据源头展开治理 的各个 业务信 息系统，如采购管理系统、库存管理系统、财务ERP 系统等，应当 交易金额、供应商信息等关键数据字段的格式要求以及校验规 嵌入到系统中，以实现自动校验的功能，在最大程度降低因人工录入产生误差的可能。 对于采购订单里的物资型号信息，可以设置下拉选择菜单取代手动输入的模式，以避开因名称表述不统一而引发的数据混乱问题。

其次，应当建立动态的数据清洗机制。定期对历史数据集以及实时数据流展开系统性的筛查工作，通过大数据分析工具识别重复的数据、异常值（如明显高于市场平均价格的采购记录等）以及缺失的数据，并且依照预先设定好的规则进行标记与自动修正。此时，对于跨系统的数据（比如财务数据和库存数据），应构建数据一致性校验模型，对库存金额以及财务账存金额等关键指标实施实时的比对，发现数据存在偏差后自动开启核查流程，以确保数据逻辑自洽。另外，可以设立数据质量考核评价指标体系，将数据准确率、数据完整率等核心指标同业务部门的绩效考核关联，以强化各个部门对于数据的责任意识。借助定期发布数据质量评估报告的方法，公示有问题的数据以及其责任环节，推动企业内全体人员参与到数据治理的过程当中，为财务内部控制的实时监控给予可靠的数据支撑。

5.2 技术架构升级与专业人才队伍建设

技术架构的优化升级是确保相关应用落地实施的重要前提。电力物资企业可搭建与自身业务特征相匹配的大数据平台，将分布式计算、实时流处理等先进技术进行整合，高效处理海量结构化（财务报表）、半结构化（合同文本）与非结构化（物资质检图像）数据。例如，可以引入流处理框架对采购审批流数据进行实时解析工作，保证监控规则即时生效；还可以采用分布式存储技术为数据仓库进行扩容，以满足对历史数据进行追溯以及长期分析的需求。

在专业人才的培养方面，应当构建内部培养和外部引进相互结合的双轨模式。就内部培训而言，应实施分层分类的策略。对于财务人员要着重开展关于大数据分析工具，像是Python 数据分析库、BI 可视化工具等工具的应用技能培训，培养员工拥有自主挖掘财务数据当中存在异常情况的能力。而对于IT 人员，要强化他们对财务内控业务知识的把握程度，促使他们能够透彻理解采购流程、资金审批等关键环节的监控需求。针对管理层而言，应开展有关大数据思维的培训，以提升他们依据数据驱动做出决策的意识以及相应的能力。与此同时，借助校企合作、行业交流等多种途径引进复合型的专业人才，组建一支由财务、IT 以及业务领域的专家所构成的专项团队，由该团队负责监控模型的优化迭代、技术难题的攻克等工作。例如，可以联合高校一同开发专门针对电力物资行业的风险预测算法，并且结合企业实际的业务场景对模型的参数不断地进行迭代优化，以提升监控的精准度。

5.3 数据安全防护与隐私保护机制完善

构建多层次的数据安全防护体系是在数据应用过程中须坚守的底线要求。就技术防护层面而言，应运用数据加密技术对处于传输以及存储过程之中的财务数据， 如资金流水、供应商付款信息等内容做加密处理，以防范数据出现泄露风险。同时，还须部署诸如防火墙、入侵检测系统等安全设施，达成对非法访问以及恶意攻击予以实时拦截的效果。例如，可以针对财务数据库设定访问白名单，授权加密终端登录，全程留痕。

在制度建设方面，要建立数据分级分类管理的机制，将企业数据划分为核心机密（如成本核算公式）、敏感信息（如客户回款计划）、一般数据（如公开招标信息）等不同级别，并且针对各个不同级别的数据制定有差异的访问权限以及使用规范。例如，核心机密数据只准许企业的高管采用双人授权的方式进行查阅，而敏感信息则必须经过部门负责人审批以后才能够被调用。另外，还应当定期开展数据安全审计以及应急演练工作。审计团队应借助大数据分析技术对数据访问日志展开全面的排查，识别出异常的操作行为（如在非工作时间批量下载财务数据等）；通过模拟数据泄露的场景，检验应急响应流程的有效性，确保在发生安全风险的时候能够及时响应处理。与此同时，必须严格依照《数据安全法》《个人信息保护法》等相关的法律法规，对于涉及供应商、客户的敏感信息，要明确其收集的目的以及使用的范围，以规避合规风险。

六、结论

文章对大数据技术于电力物资企业财务内控实时监控应用展开了探讨。 一方面分析它所引发的数据整合情况、风险预警状况以及监控方式变革；另一方面阐述其在财务分析、采购库存监控等具体层面的应用情形。同时指出可能面临的数据质量、技术人才等问题，并且提出诸如加强数据管理、着力培养人才、强化安全保障等一系列改进策略，以提升企业的财务内控水准。

参考文献

[1]杨运国,杨眉,朱丽州,等. 电力企业大数据背景下内部审计信息化建设的思考 [J]. 财经界, 2024, (34):165-167. DOI:10.19887/j.cnki.cn11-4098/f.2024.34.027.

[2]石佳璐. 基于大数据与人工智能的电力企业财务管理优化策略探究 [J]. 老字号品牌营销, 2024, (14):138-140.

[3]王懿. 信息化在电力企业财务资金管控的优化探究 [J]. 中国科技投资, 2024, (18): 29-31.