后疫情时代中小企业财务重生基于数据的应对策略

Abstract: Post-pandemic era，in this era, small and medium-sized enterprises (SMEs) are experiencing financial problems, especially cash flow, debt burden and profit. To get over these problems, and more and more small and medium businesses (SMBs) are now going for data-driven financial reconstruction solutions. This paper delves into ways SMEs can go about financial reconstruction during the post-pandemic period, concentrating on how to refine financial management with assistance from big data analysis, debt restructuring, as well as management accounting devices in order to help them weather the storm. Through the analysis of case studies, this paper shows the success stories of SMEs in using precise data analysis during the crisis to optimize cashflow, adjust debt structures, and control costs. Also, this paper presents a Datadriven Financial Reconstruction Model and points out how digital tools can make financial decisions more effective and accurate in an intricate economy environment. the study shows that data-driven financial management gives small and medium-sized enterprises (SMEs) new ways to survive and grow, and gives SMEs new scientific financial management methods to keep growing and staying safe in the face of uncertainty.

Keywords: Small and Medium-Sized Enterprises (SMEs); Financial Reconstruction; Data Analysis; Post-Pandemic Er

一、引言

后疫情时代全球经济格局发生改变，特别是中小企业遭受前所未有的打击，很多中小企业在疫情期间出现现金流断绝、订单骤减、供应链中断等状况，企业不仅要应对严重的短期生存危机，还要解决长期的财务难题，这直接影响到企业恢复和发展的情况，财务困境表现在负债率高、盈利能力差、资产流动性差等方面，使中小企业处于生死存亡的边缘[1]。

如今，许多国家政府虽然出台了一些支持措施，但很多企业特别是中小企业的如何利用财务方面的途径有效进行重建，从困境之中复苏，并且如何达到持续性的长期发展，仍然是一个急需解决的问题。以往的财务管理方法，已无法满足现今企业所面临的信息化、全球化市场竞争状况，尤其是今天大数据技术的发展日益飞速，如何合理有效的运用大数据、人工智能等技术手段，对于许多企业在“重生”过程中具有决定性的作用。

本文通过了解分析当前后疫情时代中小企业遇到的一些财务困境，为企业重建提出一些基于数据分析的财务重建的策略。主要研究了中小企业如何通过精准的财务数据分析，来帮助企业提升现金流，帮助他们减少负债，增加财务的透明性。给企业的重建带来新的可能。通过对相关企业进行深度分析，提出后疫情时期的财务管理的新思路。

二、文献综述

（1）后疫情时代经济恢复中的中小企业财务问题

后疫情时期，中小企业的财务困境凸显出来，学者们大多觉得现金流问题是中小企业最常见的财务困境之一，疫情出现以后，市场变得愈加不确定，不少中小企业在疫情期间遭遇了非常严重的资金流动危机 [2]，因为依靠短期融资而且销售回款周期较长，所以很难维持日常运转，某些研究显示，短期债务太多，客户支付周期太长，造成企业的现金流非常不稳定，进而加重了企业的财务状况 [3]，在这种情况下，企业亟须改进资金经营方法，改良现金流预测，保证资金可以正常流通，很多中小企业没有及时改变自己旧有的资金经营形式，这就使得它们在遭遇突然的经济危机的时候缺少足够的解决办法，所以怎样有效地经营现金流，保证资金流动性，就成了中小企业复苏的关键。

（2）中小企业财务困境的研究现状

现有研究显示，中小企业陷入财务困境时，常常会表现出资金匮乏、盈利能力差、负债比率过高这样的问题 [4]，传统的解决办法一般围绕着怎样依靠调整资本结构、重组债务以及拓宽融资途径等手段来减轻企业的财务压力展开，但是伴随着大数据和人工智能技术不断发展起来之后，越来越多的研究开始探索如何借助数据分析工具去改进企业的财务管理水平，借助精确的数据分析手段，企业可以更加清楚地认识到自己的财务状况，预估到现金流的波动情况，并且对资金进行更好的安排，从而做出更为灵活的财务决定[5]，不过，数据化财务管理的应用还处在比较初级的阶段，目前大部分研究只是停留在理论架构和框架搭建方面，缺乏与企业实际操作相结合的深入研究，在后疫情时期，怎样把数据化手段同传统财务管理方法融合起来，便成了研究的重点方向。

（3）财务重建的理论框架

财务重建是中小企业摆脱财务困境的主要路径，一般涵盖资本结构改良、财务风险管控、管理会计整合这些方面，传统的财务重建理论着重于资本结构调整、杠杆效应与负债经营之类的方法，想要通过改善资产负债表从而恢复企业的财务状况 [6]，可是，伴随着数据化技术不断发展，财务重建的理论框架也产生了改变，不少学者提出，数据分析不但能帮助公司评判财务风险，而且可以给予更为精确的财务决策支撑，依靠即时的数据分析，公司可以尽早察觉潜在的财务麻烦，然后通过改良现金流、缩减负债率、重组债务等手段完成财务复苏，以数据推动的财务重建模型给公司赋予了愈加灵便且科学的决策手段，特别是在繁杂的经济环境里，让企业在变动中维持稳定 [7]。

（4）文献评述

目前文献多在中小企业财务困境研究上，大部分集中在资金不足、资本结构改善、成本削减、融资途径拓宽等方面，很多研究关注怎样凭借传统的财务管理手段来解决短期财务难题，靠改进现金流管理，削减负债率，加强盈利能力等办法来对付财务困境，但这些研究大多停留在传统的财务工具层面，没有充分考虑到后疫情时期经济状况的变化，特别是当数据技术飞速发展的时候，企业怎样利用现代的数据分析手段来提高财务决策的效率依然是比较薄弱的一块地方。尽管有些学者已经开始探讨大数据以及人工智能技术在财务管理当中的应用情况，不过目前的研究大多只是停留在理论模型构建层面，缺少对实际案例展开分析并加以验证的情况出现，鉴于此，本项研究意在通过数据分析带动下的财务重建模型来弥补传统财务管理方法的不足之处，利用大数据技术，给中小企业赋予更为科学且精准的财务重建方案，而且，借助具体案例分析探究数据化手段在实际操作当中所起的作用。

三、后疫情时代中小企业财务困境的表现与成因

（1）企业现金流问题

疫情使得很多中小企业收入大幅缩减，现金流短缺情况非常严重，企业的正常运作和偿债能力受到极大冲击，很多企业在缺少足够现金流的情况下难以支撑日常运转，于是不少企业便陷入财务困境之中，企业处理现金流短缺的常规手段，比如拖欠供应商货款或者延长对客户的账期，可以短时间内解决燃眉之急，但是这样操作却加重了企业的债务负担，恶性循环就此展开。

（2）资产负债率过高与债务压力

疫情冲击下，很多中小企业的资产负债率明显提升，负债结构也不健康，企业前期没有及时调整融资结构，高利贷或者短期融资比例过高，加大了偿债压力，高负债率会限制企业的融资能力，企业还会在市场不确定性中更易遭遇财务风险。

（3）盈利能力下降与财务危机

疫情期间很多中小企业赚钱能力突然变差，有些企业还亏钱，这样就会影响公司钱袋子，也影响公司在市场上的竞争地位，企业得应付成本涨，收入少的两难情况，要是不赶快改变生意策略，很可能陷入钱不够用的麻烦里，很难顺利熬过这段艰难时期。

四、基于数据分析的财务重建策略

（1）数据驱动的现金流预测与优化

通过数据分析，企业可以更为精确地预估以后的现金流情形，妥善安排资金流动，拿利用大数据剖析客户支付时延，市场需求变动之类的信息来说，就能预先警觉资金短缺的问题，进而采取有效的应对手段，凭借创建数据引导的现金流预估模型，企业可以在危难之际维持资金的流动性，保证企业的正常运转。

（2）债务重组与财务风险管控

通过数据分析，企业可准确找出自身负债结构存在的问题，进而开展更为有效的债务重组，数据化管理使企业能够衡量各类债务的风险，并依照实际情形执行风险控制，经过改善债务结构，调节融资途径，企业可削减过高的利息开支，提升整体资本运用效率。

（3）资产重整与成本管理优化

资产重整、成本控制是财务重建的关键环节，借助数据分析，企业可精确找到非核心资产，然后把它们卖掉或者重新组合，从而改良资本结构，而且，凭借大数据技术对成本实施细分，企业就能找出各种成本支出的改进之处，做到成本最低化，利润最大化。

五、后疫情时代财务重建的成功案例

（1）案例一：某中小企业如何利用数据优化现金流并成功渡过难关

一家中小企业在疫情开始时遭遇了很严重的现金流问题，传统的方法不能有效地处理这种突发状况，于是这家企业采用了一种新的管理手段，就是大数据分析工具，它可以及时掌握客户付款的时间长短，然后依照这些数据来预估将来会怎样波动，经过准确地预估现金流，公司就能在钱快花光之前提前作出应对办法，改变卖东西的方式并且加紧追讨欠款，依靠这个靠数据推动的管理模式，它不但改善了自己的现金流情况，而且避开了资金链断掉的危险，保住了最基本的运转。

（2）案例二：通过债务重组实现财务复苏的案例分析

另一家企业在疫情期间负债累累，面临着巨大的偿债压力，借助数据分析工具，企业找到了高风险的短期债务，尤其是那些利率高的短期负债，针对这个问题，企业决定进行债务重组，选择把部分高利率短期债务变成长期低利率贷款，这样就极大地减轻了企业的财务负担，改善了企业的资本结构，给企业提供了更长的偿还时间，从而缓解了短期偿债压力，企业利用数据分析，可以准确识别并控制财务风险，做到财务复苏。

（3）案例三：中小企业如何通过管理会计工具进行战略调整

还有企业借助管理会计工具来精细管控成本，实现了不错的经营改善，通过数据化的成本分析，企业找出运营过程里的冗余成本，尤其是那些非核心业务上的支出，依照这样的分析结果，企业做了大规模的成本削减，数据化管理既改善了成本控制的精确度，又加强了财务透明度，从而让企业更能灵活应对市场变动，经过改良成本结构，企业增强了自身的市场竞争力，减小了经营风险，最后渡过了经济危机这个难关。

这些成功案例显示出，后疫情时期，数据分析与智能化管理工具给中小企业带来了新的财务重建途径，借助精确的财务决策及数据支撑，这些企业很好地处理了疫情造成的财务难题，为今后发展创建起稳固根基。

六、结论与建议

（1）研究结论

后疫情时代，中小企业遭遇着前所未有的财务难题，不过借助数据推动的财务管理方法，企业能在某种程度上纾解财务困局，做到财务重建并达成长远发展，大数据，人工智能之类的科技被应用到企业当中，给予企业新的财务管理手段，能够帮助企业更为精确地剖析财务情况，预估资金流向，改良债务结构，进而提升财务管理效率。

（2）对中小企业财务重建的政策建议

政策方面，要给中小企业更多财务上的支持，特别在数据化管理这块，促使企业使用智能化财务管理工具，以此提升企业的财务透明度和风险预警能力，政府也要给中小企业赋予更多的技术支撑和融资途径，助力它们度过财务难关，重新焕发生机。

参考文献

[1] 马丽萍 . 疫情期间中小企业扶持政策对中小企业债券融资成本的影响研究 [D]. 上海财经大学 ,2023.

[2]肖莹. 资本市场开放、资金流动与股市波动溢出效应 [D]. 南京审计大学,2022.

[3]戴佳俊 . 疫情下中小企业融资探究 [J]. 时代金融 ,2020,(27):66-67.

[4]段华友 , 汪睿 , 干胜道 . 中小企业财务压力的机理分析及对策建议 [J]. 企业经济 ,2014,(01):99-102.

[5]易加斌 , 柳振龙 . 后疫情时代中小企业数字财务运营模式与路径机制研究 [J]. 特区经济 ,2020,(12):127-132.