大数据时代企业财务会计与预算管理体系构建的策略研究

大数据时代到来，其海量、高速、多样、高价值特征，给企业经营管理带来深刻变革。财务会计和预算管理作为企业财务管理关键部分，遭遇新机遇与挑战，传统财务会计以事后记录核算为主，预算管理更多依靠历史数据经验规划控制，但当下面临的信息即时性、全面性、准确性对企业决策影响明显。建立大数据时代企业财务会计与预算管理体系，是企业加强内部管理水平，提升竞争力，防范财务风险，达成可持续发展的必然选择，对企业意义重大。

一、大数据对企业财务会计与预算管理的影响1.1 大数据对财务会计的影响

1.1.1 数据处理与分析方法的变革

传统财务会计的数据处理大多依靠人工录入，简单电子表格工具，处理的数据量有限，效率较低。而在大数据环境下，企业可以利用先进数据采集技术，随时从企业内部各业务系统，供应链伙伴，客户，市场等多渠道获取海量数据。通过大数据分析算法与工具，如数据挖掘，机器学习等技术，快速对这些数据实施分类，清洗，整合与分析，找出数据背后隐含的经济业务规律和走向，给财务决策给予更为全面，深入的信息支撑。比如，深入分析销售数据之后，企业就能清楚知道不同产品，不同地区，不同客户群体的销售走向，进而为成本核算，定价策略以及库存经营等给予有力支持。

1.1.2 提升财务报告的及时性与准确性

大数据技术使财务数据得以实时更新并传递，以往财务报告定期编制发布的情形被打破。企业财务部门随时可得到最新业务数据，依靠自动化财务报告生成系统，能迅速产出精准财务报表，这不但提升了财务报告及时性，管理层可即时掌握企业财务状况及经营成果，从而作出及时决策，而且降低了财务报告出现误差的概率。由于减少了人工介入和数据录入错误，财务报告精确度显著提升，如某些大型跨国公司就利用大数据平台，做到全球范围内财务数据即时汇总分析，在很短的时间内形成合并财务报表，给集团决策给予及时准确的财务资讯。

1.1.3 财务职能的扩展与转型

大数据时代到来，财务会计职能由传统的记账、算账、报账转向价值创造与决策支持方向发展。财务人员不再是单纯的数据记录者，更要做数据分析师和价值创造者，要借助大数据技术对企业的财务数据及非财务数据展开综合分析，挖掘数据背后隐藏的价值，给企业战略规划、投资决策、风险管控等方面给予专业的财务意见。比如，企业在开展新的投资项目评价的时候，财务人员可以凭借大数据分析市场需求、行业竞争情况、项目成本效益等诸多方面的情况，为项目投资决策赋予科学的参考依据，助力企业达成价值最大化。

1.2 大数据对预算管理的影响

传统的预算编制大多依靠历史数据和主观经验来预估，不能很好地表现市场的不确定性以及企业的实际运作状况。而大数据技术的运用给预算编制赋予了海量的数据资源和更为科学的预测手段，企业能够搜集很多内外部的数据，涉及市场走向数据，行业动向数据，宏观经济数据，还有公司内部的各项业务数据等，通过数据分析模型和算法，针对未来的收入，成本，费用等实施更为精确的预测。通过时间序列分析和回归分析等数据模型的运用，结合市场需求预估数据，企业自身产能数据，就能更为精确地制订销售预算，生产预算，让预算编制愈加符合实际情况，从而提升预算的精准度和可行性。

1.2.2 预算监控与调整实时性提升

大数据环境下，企业可随时掌握预算执行状况，通过创建预算执行数据的即时采集与剖析体系，随时得到各个部门，各个项目的预算执行数据，然后同预算目的展开比较剖析，一旦察觉到预算执行存在偏差，就会立刻发出警报信号，企业的管理层就能马上采取调整手段。而且，大数据技术还能深入探究预算进行偏差产生的缘由，从而给调整决策给予依照。比如，针对销售数据和成本数据实施即时监控，如果发觉某个区域的销售业绩没有达到预期，而且成本超支，企业就能及时剖析原因，可能是市场竞争愈发激烈，也有可能是销售策略不当或者成本控制不力等，然后有针对性地调整销售策略或者加大成本控制力度，以保证预算目的达成。

1.2.3 预算管理与战略目标协同优化研究

大数据有利于企业更好地认识市场环境和自身的优势，从而让预算管理同企业的战略目标更为契合。企业借助大数据分析大量的市场数据和行业数据，明确自身的战略定位和发展方向，将战略目标细化成具体的预算指标，再在预算编制和执行期间加以监督和调整，比如企业设定了开拓新兴市场的战略目标。通过大数据分析新兴市场的潜在需求，市场规模，竞争对手情况等，在预算编制的时候就增添市场开拓费用，研发投入等预算项目，而且重点对这些项目的执行情况展开监督，以此保证预算管理能切实支撑企业战略目标的达成。

二、大数据时代企业财务会计与预算管理体系构建面临的问题

2.1 财务会计体系构建问题

大数据环境下，企业的数据来源十分广泛和繁杂，有企业内部的业务系统、财务系统、人力资源系统等，也有来自外部的市场数据、客户数据、供应商数据等。这些不同的数据来源，其数据格式、标准、质量都不尽相同，这就使得数据的一致性与准确性很难得到保障，有些业务系统里可能存在数据录入错误、重复录入或者数据缺失的情况。不同系统之间的数据接口不兼容也可能会造成数据传输错误，而且随着数据量呈爆炸式增长，数据处理和清洗变得越来越困难，很多企业缺少有效的数据质量管理工具和流程。在如此庞大的数据量面前，很难迅速准确地从其中筛选出有用的信息，这样一来就会影响到财务会计信息的质量和可靠性，进而误导财务决策。

2.1.2 技术整合与应用难题

虽然大数据技术给财务会计带来了许多优势，但是企业在技术整合与应用方面也存在着许多难题。一方面，很多企业的财务信息系统比较老旧，很难与大数据技术进行有效的融合，需要进行大量的系统升级或者更换。而系统升级或者更换的成本非常高，并且涉及到数据迁移、业务流程改变等问题，存在很大的实施风险。另一方面，大数据技术本身就有很高的专业性，企业缺少既懂财务又熟悉大数据技术的复合型人才，在大数据技术的选择、实施以及维护等方面存在困难，不能充分发挥大数据技术在财务会计中的作用。比如在数据挖掘算法的选择与应用上，由于缺少专业人才的指导，也许不能挑选出最符合企业业务需求的数据挖掘算法，造成数据分析的结果不精确或者不能达到实际应用的需求。

2.1.3 合规性与安全性风险

财务会计数据关乎企业的核心商业机密和敏感信息，诸如财务报表数据、税务数据、客户信息等。在大数据时代，数据的储存、传送和共享方式有所改变，数据所遇的合规性和安全风险增大。 一方面，数据隐私保护法规持续完善，欧盟的《通用数据保护条例》（GDPR），我国的《数据安全法》《个人信息保护法》等，企业需在数据搜集，应用和共享时遵照相关法规要求，不然就会遭遇巨额罚款和法律诉讼风险。另一方面网络安全威胁日益严重，黑客攻击，数据泄露等事件层出不穷，企业的财务会计数据很容易成为黑客的攻击对象，一旦数据泄露，会带来经济损失，也会对企业声誉和客户信任造成损害。2017 年美国Equifax 公司发生数据泄露事件，导致约1.43 亿客户的个人信息泄露，该公司的法律诉讼和经济赔偿就达成了大量的数据泄露事件，声誉受到了严重影响。

2.2 预算管理体系构建问题

2.2.1 预算编制复杂性提升

大数据时代下企业面对的市场环境愈加复杂多变，影响企业编制预算的各种因素也相应增多。此时企业必须采集和分析海量内外部数据用于预算预测工作。数据种类繁杂且结构复杂度高，使企业预算编制变得愈发艰难。而且为了准确编制预算报表，企业要选用细致而复杂的预算编制办法及模型，像滚动预算方式、零基预算、作业预算等都被采用，这会加大企业在预算编制上的要求，企业要具备专门的知识技能才能处理好这些预算编制难题。企业预算编制涉及到很多不同的部分和地区，需要各部门相互配合并且信息共享，由于各部门彼此间有信息的隔阂还有各自的利益冲突状况出现，在编制预算期间就可能存在相互交流沟通受阻、协商不好的现象发生，进而给企业的预算编制增添不少难度和耗时时间成本的问题也存在其中。比如在制定销售预算的时候，销售部门要全面考量市场需求，竞争对手的策略，产品价格变动等诸多要素，而且还要同生产部门，研发部门等配合，决定产品的生产计划和研发投入，从而保证销售预算可行，不过在实际操作当中，由于各部门之间信息交流不及时或者不准确，也许会造成销售预算同其他部门预算脱节，进而影响到企业整体预算的合理性。

2.2.2 实时监控与调整的难点

虽然大数据技术给预算实时监控带来了可能，但是企业应用时也存在许多问题，首先想要做到预算的实时监控，就要构建起良好的数据采集和传输系统，确保预算执行数据可以及时、准确地反映到监控系统当中。 些企业的数据采集和传输设备陈旧、技术落后，不能满足实时监控的需求。预算监控系统要有很强的数据分析和预警功能，可以迅速分析大量的预算执行数据，及时察觉预算执行误差，并发出预警信息，不过现在一些企业的预算监控系统功能简单，数据分析能力差，不能有效地识别和剖析复杂的预算执行误差状况。企业在发现了预算执行偏差之后就需要进行修正， 但预算修正牵涉很多部门与业务，必须经过严格的审批才能实施，实际工作中可能出现不能及时修改预算、预算调整幅度小甚至过度调整等问题，影响企业预算管理的效果。比如某企业监控预算的实施时察觉到某一成本费超出了预算，因为审批流程繁琐，无法及时进行预算调整，造成该成本最终超出了预算，影响了企业整体的利润。

2.2.3 数据驱动决策的障碍

虽然大数据技术给预算管理给予了诸多数据支撑，不过企业在用数据做决策的时候仍然碰上障碍。一方面，企业内部存有许多数据孤岛，各个部门的数据彼此孤立，不能做到有效的共享与整合，于是做预算决策的时候，很难得到全面，精确的数据信息。以财务部门为例，它掌控着企业的财务数据，而销售部门又拥有市场的销售数据，因为部门之间的数据不共享，在制订预算决策的时候，就不可能将财务和市场这两方面的情况综合考量进去，进而影响决策的正确性。另一方面，企业缺少有效的数据分析手段和办法，不能针对海量的预算有关数据展开深入挖掘和剖析，从而不能从数据当中提炼出有价值的信息来辅助决策。部分企业高管对数据驱动决策认识不够，仍习惯依靠经验和直觉做决策，轻视了数据在预算管理决策中的作用，使得大数据技术在预算管理中发挥的效果大打折扣。如在是否增加某项业务预算投入的决策过程中，管理层并未对相关市场的数据、成本效益的数据等进行充分的分析，而是凭借以往的经验做出决策，可能造成资源配置不合理，影响企业的经济效益。

三、大数据时代企业财务会计与预算管理体系构建策略

3.1 财务会计体系构建策略

3.1.1 加强数据质量管理

健全数据质量管理体系是财务会计数据质量与准确性的坚强后盾，在企业数字化转型进程加快之时，多样的数据源很容易产生数据孤岛以及数据质量良莠不齐的现象，因此系统的数据质量管理变得很有必要。

企业要先创建统一的数据标准和规范体系，细致规定数据的格式要求，制定合理的编码规则，编写详尽的数据字典。通过标准化管理，消除部门之间数据语义上的差别，做到不同系统，不同业务场景下数据口径的一致性，数据录入环节，除了设定严格的校验规则，格式校验，逻辑校验，值域校验之外，还要大力推行自动化数据采集技术，利用RPA 机器人，API 接口这些工具，削减人工操作造成的误差。

建立动态的数据质量监督机制也很重要，企业可以采用专业的数据质量监督工具，对数据的完整性、准确性、一致性等核心指标展开7×24 小时不间断的检测。当这些指标达到预设的阈值时，系统会立刻发出警报信息，相关部门必须在指定的时间内完成数据修正工作，而且要定时执行数据质量审核并给出评价，制作成数据质量分析报告，从而给后续改善给予依照。

数据质量的提升离不开全员参与，企业要定期开展数据质量意识培训，通过案例分析、模拟操作等方式，让员工认识到数据质量对企业财务决策、业务运营的重要性，将数据标准和规范变成日常工作的自觉行为，共同守住数据质量防线。3.1.2 推动技术整合与应用

企业数字化转型的浪潮下，财务会计领域亟待变革，将大数据技术融合到财务会计信息系统当中，这是优化企业竞争力的重要途径。企业要先针对已有的财务信息系统展开全面评判，思考数据处理速度，兼容能力以及安全情况，找出在大数据环境下的短处，按照业务需求，利用大数据高并发处理，深度分析的特点。如选用 Hadoop 分布式存储，Spark 计算框架等合适工具，进行系统功能升级和改良。数据迁移的时候，制订包含清洗，校验，备份的方案，采用加密传输，多重验证的办法，保证历史数据完全迁移。

人才是技术落地的中心，企业可以双管齐下。一方面，对内开设 Python 数据处理、Tableau 可视化分析等定制培训课程，帮助财务人员完成思维转变。另一方面，对外引进大数据架构设计、算法开发人才，形成复合型团队，加强产学研合作，与高校、科研机构联合开发智能财务预测模型，挖掘财务风险，分析市场影响，搭建大数据成本分析平台，精准定位成本管控点，为企业的决策提供数据支持，提升财务管理的智能化水平。

3.1.3 强化合规与安全管理

在合规管理上，企业要创建起体系化的学习机制，定时安排法务，技术，业务部门参加数据隐私保护法规专题培训，细致分析《个人信息保护法》，《数据安全法》等关键法规，还要关注国内外政策动态更新，保证认识跟上行业前沿。在此基础之上，搭建起涵盖全生命周期的数据合规管理制度，用流程图，操作手册等形式表明，数据收集务必得到用户明示许可，应用范围不可超出授权范围，储存要设好保存期限，共享时必须签订合规协议等。同时要创建起由第三方机构和内部审计部门共同形成的联合审查小组，每季度开展一次数据处理活动合规审计，针对高风险环节执行穿透式审查，形成问题台账，限定时间整改，做到闭环管理。

安全管理方面，要创建起“防护 - 管控 - 应急”三位一体体系。防护层面，用国密算法给财务会计数据做分层加密，传输的时候开启TLS/SSL 协议，存储的时候执行冷热数据分离；管控层面，采用零信任架构，融合生物识别，动态令牌做到多因素身份验证，按照最小权限原则分配数据访问权限，依靠操作日志留存和行为分析系统做到全流程追溯。网络安全方面，布置下一代防火墙，AI 推动的入侵检测系统，流量沙箱，随时阻止异常访问，制订包含勒索攻击，数据泄露等应急预案。每个月进行桌面推演和实战演练，模仿数据恢复，系统重建等操作，而且形成同网信，公安等部门的应急联动机制，保证突发情况下的快速应对和损失控制。

3.2 预算管理体系构建策略

3.2.1 优化预算编制流程

企业规模扩大，市场情况变得复杂起来，预算编制碰到数据繁多，办法过时，合作难等问题，改良预算编制流程，变成企业改进管理效能的重要部分。

第一步，精简数据搜集流程，搭建统一的数据采集平台，将销售，采购，财务这些内部数据以及市场趋向，同行比较等外部数据纳入进来，达成数据的集中管理和即时分享。通过规范化的接口和自动化的搜集工具，将搜集数据所需的时间和人力成本大幅缩减，依靠数据清洗算法和预处理手段，给数据做去重，纠错，标准化转化等工作，去除掉异常数值，填补缺失部分，塑造起高质的数据池，从而为预算编订打好根基。

二是精准选择预算编制方法，企业要按着业务特色量体裁衣，对于新兴业务或者受市场波动较大的板块，用滚动预算法，按季度或者每月来动态调整，快速应对市场变化，增加预算的灵活程度。针对制造，物流这些成本敏感的业务，采取作业预算法，经过剖析各项作业的资源耗费动因，将成本控制落实到最小业务单元，而且加入机器学习算法，凭借大数据挖掘出来的消费趋势，费用规律等信息，改良模型参数，改进预算预测精度。

提升跨部门协同是保证，成立包含财务、业务、战略规划等多部门的预算编制团队，明确各部门在数据提供、方案拟定、审核反馈等方面的责任。通过定期举办跨部门研讨会，创建线上协作平台，冲破信息壁垒，形成预算编制进度追踪机制，针对关键节点展开联合评审，保证预算贴近业务实际，契合企业战略目标，做到业财融合。

3.2.2 实施动态预算管理

要想达成对预算的实时监控并加以调整，就务必开展动态预算管理。首先要搭建起高度整合的实时预算监控体系，将它同采购，销售，生产这些企业的各个关键业务系统紧密结合起来，凭借API 接口，数据中台等技术，做到预算执行数据的秒级采集，保证数据既及时又准确。然后用先进的数据分析技术，比如机器学习算法去挖掘数据背后隐藏的规律，再搭配上可视化工具，从时间，部门，项目这些不同的角度来分析预算执行的情况，将预算执行仪表盘当作载体，既能看到各个预算指标的执行进度和偏差状况，还能利用联动钻取的功能，细致地查找某个异常数据产生的原因，从而帮助管理层迅速了解预算执行的整体情况。

系统检测到预算执行存在偏差的时候，按照预先设定好的预警阈值，马上启动分级预警机制，通过短信，邮件，系统弹窗等多种形式通知相关负责人。接着开始差异化预算调整流程，针对轻微偏差，组织跨部门研讨，通过优化业务流程，加强成本管控等细致化管理手段来加以修正；倘若发生重大偏差，就由战略规划部门带头，重新评判市场状况，对手动向以及企业自身战略，对预算目标实施科学调整，而且，利用信息化手段简化预算调整审批程序，采取电子签批，同步审批等方法，加快调整速度，保证预算管理能够灵活应对企业内部外部环境变动，从而有力地支撑企业正常运作和达成战略目标。

3.2.3 提升数据分析能力

企业应提升数据分析能力以克服数据驱动决策障碍

先打破数据孤岛，创建起企业级的数据仓库，将企业内部各个部门的数据（比如财务数据，销售数据，生产数据，供应链数据），外部市场数据（行业趋势，客户行为，竞争对手动态），宏观经济数据等集中起来，统一管理，给数据分析给予全面的数据支撑。通过数据治理机制保证数据的一致性，准确性，时效性，像制订数据共享规则，创建跨部门数据协作流程等。

引进和采用先进的数据分析工具和技术，比如数据挖掘，机器学习，人工智能（AI）等，深入挖掘预算相关数据的隐藏价值。譬如说，预测分析，借助于时间序列模型，回归分析等预测方法来预估市场需求，成本变动走向，从而给预算编制给予科学支撑，智能预警。通过机器学习算法创建起预算偏差预警模型，自动找出那些异常的数据，如成本突然猛涨，收入大幅度波动等现象，然后立刻发出警报信息，模拟仿真，利用大数据模拟各种不同的预算方案的实际成效。比如说，在不同市场投入情形下所产生的利润改变，以此来辅助管理层开展决策推演。

此外还要加大对数据分析人才的培养力度，通过内部培训或者外部招聘，同专业机构展开合作等方式，形成起具有财务知识，数据分析能力和业务洞察力的团队。如可以定期安排财务人员去参加有关的大数据分析培训课程，也可以聘请数据科学家和财务团队一同工作，从而改进对数据的解读以及决策支撑能力。

并且促使管理层形成“数据驱动决策”的观念，将数据分析成果纳入预算管理决策流程当中。比如在预算评审会议上加重数据指标的比重，决策方案务必以数据为依据展开论证，创建数据驱动型绩效考核体系，将数据应用情况同部门以及员工的绩效挂钩，提升全员对数据价值的认识。

最后探究数据可视化应用，用仪表盘，动态图表等形式将预算执行数据，趋势分析结果，决策建议这些信息直观地表现出来，从而减小数据理解难度，加快管理层决策速度。以 Tableau，PowerBI 这类工具创建预算管理驾驶舱为例，随时显示关键指标，如预算完成率，成本变动率，利润预测偏差，这样管理层就能迅速掌握全局并且做出准确的调整。

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