大数据背景下企业财务会计信息化策略研究

引言：

企业的日常运行中，财务会计作为企业管理的重要部分，可结合大数据技术作出转变。其中，能够改变当前企业财务数据的获取、处理与分析方式，还会对财务会计职能的发挥、决策支持能力等提出新的要求。因此，企业的财务会计要充分利用大数据优势，推进企业财务会计信息化建设，进一步增强企业的市场竞争力。

1. 当前企业财务会计信息化的现状

在大数据时代，企业财务会计数据来源广泛且繁多。除了传统的财务业务数据，还包括多渠道的非结构化或半结构化数据。这种情况导致数据体量爆炸式增长，为企业财务分析提供更丰富的素材，也对数据处理能力提出更高要求。现阶段部分先进企业已开始尝试运用大数据处理技术对财务数据进行处理。例如，运用数据挖掘技术发现隐藏在财务数据背后的成本控制信息。但仍有许多企业停留在传统的数据处理阶段，无法充分发挥大数据的价值。此外，运用大数据技术后，企业财务会计职能逐渐从传统的核算型向管理型、决策支持型转变。财务人员更多地参与到企业各类决策过程。借助大数据分析结果，为企业管理层提供更有效的财务建议，但在实际执行中，职能转变尚不完全彻底，存在部分财务人员观念和技能跟不上情况[1]。

2. 大数据背景下企业财务会计信息化存在的问题

当前 ， 企业财务会计的数据安全性存在较大隐患。由于企业财务数据涉及商业机密，一旦数据丢失会给企业带来严重损失。数据的存储与传输安全也面临挑战，数据可能会被非法获取。同时，企业内部不同业务系统产生的数据可能存在格式、标准不一致的问题，在进行数据整合分析时，需要花费大量精力进行数据转换，严重降低数据处理效率，还容易引入新的错误。并且，尽管数据量庞大，但部分数据可能存在错误、缺失或不完整的情况，十分影响财务报表的准确性。信息化建设的管理和制度方面也存在缺陷。其中，针对大数据在财务会计中的应用，企业往往缺乏完善的数据管理制度、内部控制制度和信息安全制度等。部分企业仍沿用传统的财务管理模式，层级分明、流程繁琐。这种模式难以适应快速决策、灵活应变的要求。以预算编制为例，传统的预算编制流程耗时较长，且一旦确定便难以更改。然而在大数据实时性特点面前，企业不能及时根据数据变化调整策略，导致预算与实际执行脱节，无法充分发挥预算的指导作用。

3. 实施企业财务会计信息化的策略

3.1 强化数据质量管理

在数据管理中，构建多层次的数据安全防护体系。其中，运用网络防火墙、入侵检测系统以及访问控制等措施，严格限制非法访问，全力确保数据安全。例如，在实际的数据交互过程中，运用 SSL/TLS 协议保障数据传输安全，采用AES 等加密算法对数据进行存储加密，进一步防止数据被窃取篡改。与此同时，企业需要高度重视并加强对员工数据安全意识的培训，通过开展各类培训活动、案例分析等工作，让员工认识到数据安全的重要性，防止内部人员因疏忽大意或者违规操作而引发数据泄露事件。

企业若要实现高效的数据管理，还应建立数据标准体系。具体涵盖统一的数据采集、存储、传输与处理标准，通过对数据内容的细致规范，确保数据的准确性与一致性。例如，针对财务科目编码、交易数据格式等方面进行标准化定义，促使不同系统之间的数据交互与整合变得更加顺畅与高效。此外，为了持续维护数据质量，企业还应建立完善的数据质量监控机制。该机制可定期对数据进行全面的检查，及时捕捉并纠正出现的错误数据，为企业的各项决策提供坚实可靠的数据支持[2]。

3.2 突破技术与人才困境

在人才培养与引进上，积极引进大数据专业人才，使其带着丰富的大数据背景知识进入企业，促进财务与技术的深度融合。在其加入下，为企业财务会计信息化注入新的活力，带来先进的技术和理念，有助于企业在数据处理和分析方面取得突破。在此基础上，加强对现有财务人员的大数据技术培训。例如 Python 编程语言，可帮助财务人员更高效地处理和分析数据；SQL 数据库查询知识，会让财务人员精准地从海量数据中提取所需信息；数据分析工具如Tableau、PowerBI 等，可将复杂的数据转变为直观图表形式展现出来。同时，开展数据挖掘算法原理学习，使财务人员深入理解数据规律，更好地进行财务分析预测。借助科学的培训，促使现有财务人员能够提升自身技能，适应大数据时代的工作要求。

对于技术升级与整合，企业应积极评估现有财务会计信息系统，依据大数据处理需求进行有针对性地升级改造。其中，应选择具有大数据处理能力的财务软件，轻松应对海量数据的处理任务，并且具备数据挖掘分析功能。期间还应加强企业内部不同系统之间的集成。企业可以通过企业服务总线（ESB）等技术，将财务系统与业务系统、外部数据源进行有效连接。保证各个系统之间不再是孤立的信息孤岛，数据能够在不同系统之间顺畅流通。比如，业务系统中的销售数据可以实时传输到财务系统，财务人员能够及时根据最新数据进行财务分析，为企业的经营决策提供有力支持。

3.3 优化管理与制度建设

管理模式应建立基于大数据分析的财务预测与决策模型。在此期间，应充分运用历史和实时数据展开相关工作。通过对数据挖掘分析，可精准洞察市场变化趋势，为风险评估提供全面且准确的依据，提前识别潜在风险并制定应对策略。还可结合实时数据，及时捕捉市场动态，使预算编制更贴合实际业务需求，提高决策的科学性。管理模式还应推行敏捷财务管理。此方面企业需要简化繁琐流程，打破传统财务管理弊端。通过精简流程，减少不必要的时间和沟通，使财务工作更加高效地运转。期间要赋予基层财务人员一定的决策权。基层财务人员身处业务一线，对实际情况最为了解，能够根据实时数据迅速感知业务的变化。当业务出现新的机遇，基层财务人员无需层层上报等待批示，凭借所赋予的决策权，直接做出响应，快速调整财务策略和资源配置，及时满足业务需求。

对于制度建设，大数据时代面对潜在的数据安全事件，应制定完善的应急机制。包括定期进行安全评估，借助应急演练检验并提升应对突发事件的能力，确保一旦发生数据安全事件，迅速响应，有效降低损失。且需建立数据访问审计制度，该制度能够详尽记录用户对数据的每一次访问操作，为事后追溯与监督提供坚实依据，从而进一步增强数据的安全性。此外，还应构建全程监控与内部控制体系，要将大数据处理全面纳入内部控制范围，对数据的输入、处理、输出进行全程监控。这样的监控体系能够及时发现数据处理过程中的异常情况，有效防范财务风险，确保数据的准确性和完整性。通过内部控制制度的严格执行，可以为数据的合法合规使用提供有力保障 [3]。

结论：

综上所述，大数据背景下，企业财务会计信息化需要结合企业自身的实际情况，制定出符合需求的措施，保证企业能够更好地适应大数据环境，充分发挥财务会计信息化的优势，提升财务管理水平与决策支持能力，促使在激烈的市场竞争中实现可持续发展，为企业创造更大价值。

参考文献：

[1] 田艳杰 . 大数据背景下企业财务信息化建设策略 [J]. 纳税 ，2025，19（07）：61-63.

[2] 周帅 . 大数据背景下轨道交通企业财务信息化发展策略 [J]. 财富时代 ，2024，（11）：25-27.

[3] 王立从 . 大数据背景下企业财务信息化建设策略研究 [J]. 现代营销 ，2024，（31）：13-15.