财务共享视域下智能财务的大数据分析模型构建及场景应用

一、财务共享视域下智能财务的大数据分析模型的作用（一）提升财务工作的风险管控能力相比于传统的企业风险管理工作来说，大数据分析模型的应用可以有效提升企业财务工作的风险管控能力。其可以帮助企业提升数据处理整体规模，并且通过设置相关的风险管控标准，帮助企业实现对风险的快速识别与精准拦截。对于风险识别来说，大数据分析模型可以对企业的非结构化数据进行分析，并根据企业以往存在的风险特征，对海量数据中可能存在的风险进行分析与预警，提升企业财务工作的风险管控能力。大数据分析平台并非帮助企业知道哪一项数据一定存在风险，而是通过对数据的统计与分析，告知企业哪一项数据可能存在风险，此类数据的组成可能为一项信用评价表，或是一份交易单据等，并对此类数据与可能导致的风险之间的因果关系进行智能分析，帮助企业管理者制定有针对性的应对措施，降低企业因财务工作风险造成的经济损失。（二）提升企业预算工作与资源配置能力企业的预算工作与资源配置能力之间有着密不可分的关系，企业资源配置是指企业根据自身的历史经营数据、行业发展趋势、竞争对手经营现状等几个维度来开展预算工作，从而实现企业资源的高效配置。大数据分析模型的应用，可以帮助企业实现传统预算工作无法达到的目标，提高企业资源配置的合理程度[2]。对于传统的企业预算工作来说，需要将企业内部的结构化数据进行统计，并构建预测模型，这种方式所能处理的数据容量有限，无法实现对全部结构化数据的分析，而大数据分析平台可以实现对海量数据的统计与分析，甚至将企业外部的社会化数据囊括在内，从而进一步提高企业预算工作的针对性与客观性。（三）为企业决策分析提供数据支持在财务共享视域下，企业财务管理工作所涉及到的数据包括企业内部结构化数据与外部社会化数据，企业只有对两类数据有全面的掌握与深入的分析，才能更客观地认清自身的经营现状与竞争压力。大数据分析模型的应用，可以有效挖掘企业内外部数据之间的因果关系，分析与企业价值目标相匹配的优质数据，为企业的决策分析提供准确的数据支持。二、财务共享视域下智能财务的大数据分析模型构建的技术支持（一）机器人流程自动化机器人流程自动化作为智能财务领域应用最为广泛、最为成熟的技术，可以帮助企业在财务共享视域下完成大量重复、无序的基础业务，提升财务管理工作效率，为企业节约大量的人工、时间成本。（二）大数据技术大数据技术包括对海量数据的储存、分析、管理及沉淀技术。传统的企业数据管理所能处理的数据容量十分有限，而大数据技术可以实现对海量数据的储存与处理，并有效弥补传统数据处理模式中的不足，如对低价值数据的自动识别、分析与过滤，保留具有商业价值的高密度数据，提升企业财务管理工作的效率与质量。（三）可视化技术所谓可视化技术，是指将海量的、复杂的企业经营数据信息通过计算机图像处理技术进行处理，以图像、图表的方式展示给企业管理者，帮助企业管理者更加直观地对自身企业经营现状有所了解。如今，可视化技术也被广泛应用到大数据模型的构建过程中，如最常见的PowerBI技术。（四）智能识别技术智能识别技术也是智能财务背景下大数据分析模型构建过程中广泛应用的智能技术之一，其中最为常见的是光学字符识别技术（OCR）。对于企业财务管理来说，最核心也是最基础的工作即各类原始凭证的识别与处理，如交易凭证等。在财务共享视域下，会计信息化是实现智能财务的首要步骤，通过智能识别技术，可以对发票、合同等各类纸质原始凭据的图像进行识别，对其中文字数据进行提取，并储存在企业财务信息系统中，大幅提升企业财务票据核算工作的效率与准确率。三、财务共享视域下智能财务的大数据分析模型构建（一）大数据平台对企业生产经营中的各项数据进行统计、处理与转换是大数据平台的主要功能，而大数据平台的具体实现流程又可以分为数据基础、数据治理与数据价值链分析三个过程。数据基础作为大数据分析模型应用的基础流程，主要是通过大数据技术对企业的公共数据、行业数据、经济数据与环境数据等企业经营的各项宏观数据进行采集、整合与储存，同时还包括企业的管理数据与业务数据等等，形成数据储存库，为大数据分析模型的构建奠定基础。由于企业财务管理所涉及到的数据数量庞大，各类数据之间的联系缺乏规律，如果直接对此类内容、规范、标准不统一的海量数据进行利用，那么会导致大数据分析模型无法为企业管理者提供有力的数据支持，而数据治理就是对海量数据进行筛选、整理的过程，通过制定相关的数据使用标准与数据安全规范等，过滤掉低价值的无用数据，提升大数据分析平台的数据质量。所谓数据价值链分析，是指在对数据的分析与利用时，要紧密围绕财务共享视域下的企业价值目标，从而实现企业价值的最大化。由于数据只有经过正确利用的情况下才能产生价值，才能为企业所用，因此为了进一步提高数据信息的利用价值，就需要通过建立数据库、数据清洗、数据建模、可视化展示等数据价值链分析流程，实现数据的价值。（二）财务大数据平台在大数据分析模型中，财务大数据平台主要是通过大数据技术对财务数据资源进行挖掘分析，将数据转化为企业财务管理可以直接观察、直接利用的数据资源，从而为企业的各项财务管理工作与决策制定提供有力的支持。财务大数据平台对不同来源的数据进行整合，打破多源数据之间的“边界”，实现财务数据与业务数据的协调融合。同时，为了进一步提升数据的应用价值，通过算法建模与数字建模的方式对数据进行多维分析，从而实现数字资源保值的同时，提升数据资源的价值。另外，对于收入预测来说，财务大数据平台可以通过建立森林模型与时间序列模型等方式，对企业业务数据进行数据准备与数据探索工作，并配合多维分析模型与大数据统计等对企业未来收入进行预测，为企业管理层制定下一阶段企业业务经营计划提供数据支持，提升企业管理层决策制定的针对性与有效性。（三）价值变现平台在大数据分析模型中，价值变现平台的主要作用是将企业的各项战略目标转化为若干个明确的价值实现主题数据，并通过大数据分析技术来分析各项数据与企业价值目标之间的因果关系，分析各项数据如何为企业产生价值。在大数据分析模型中，价值变现平台扮演着承上启下的重要角色，向上对接企业的价值目标，对下主导财务模型构建，具体到企业财务管理工作中，可划分为对内管理赋能与对外市场化运作。其中对内管理赋能的实现主要通过对接各类财务与业务系统，如采购系统、税务系统、客户系统与人力资源系统等，构建杜邦分析模型、本量利分析模型、比率分析模型等对数据进行分析，模拟企业经营的经济效益、发展趋势等，帮助企业实现价值。对外市场化运作的实现主要通过大数据技术，对企业历史销量与销售总额进行分析，并应用大数据技术对金融指标的变化情况作出分析，掌握未来利率的变化趋势，帮助企业提高资金的周转效率，为企业的金融投资决策提供数据支持。四、财务共享视域下智能财务的大数据分析模型的场景应用（一）在企业财务核算监控中的应用在财务共享背景下，现代化企业的经营范围与各子公司的分布变得更加广泛，产品类型也变得更加繁多，这对企业的财务核算工作提出了新的挑战。虽然一部分大型企业为了提高核算工作的标准性与统一性，要求各子公司与母公司之间采用统一的财务核算规范，但由于子公司与母公司距离较远，各子公司的财务核算标准执行情况无法得到准确的数据分析。而大数据分析模型构建成功后，企业管理层可以对企业各项费用支出、收入情况的信息数据进行汇总，并做出合理分析，实现对企业各子公司财务核算工作规范性与标准性的监督，提升企业财务核算的工作质量。（二）在企业内部管理中的应用由于现代化企业的产业链条较长，导致业务流程更为复杂，为了实现对各业务流程的精细化管理，企业可以通过大数据分析模型，将业务流程的整体数据分解为若干个数据节点，对其进行逐一分析，从而实现对企业未来生产情况与经营状况的预测模拟，并以此制定针对性的资源配置方案，实现财务共享视域下的精准预算。（三）在企业树标对标中的应用财务共享模式最大的特点在于其可以帮助企业减少冗余的业务流程与数据操作环节，提升企业的财务管理效率。财务共享模式作为一种新兴的管理模式，其给企业创造了更多的成本控制机会，提升了企业的风险防范水平，通过大数据分析模型的应用，企业可以结合市场需求数据，树立符合自身企业发展规律的价值目标，并实现对各项生产业务最高水平与平均水平数据的快速掌握，通过大数据技术分析，找到能够实现企业价值目标的核心业务，在规模效应下实现精准发展，将财务共享服务的优势充分体现出来。（四）在企业核算中的应用在传统的企业财务核算工作中，需要对各生产系统、各生产部门的财务数据进行统计，并依靠人工的方式进行财务数据的分析与核算，这种方式不仅效率低下，同时也无法保证财务核算工作的质量。而通过大数据分析模型的应用，可以快速将各类静态、动态数据进行汇总，并利用大数据技术对其