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大数据在财务工作中的应用分析

所属栏目:财务管理论文 发布日期:2019-05-28 01:54:30 论文作者:佚名

关键词:大数据 财务 应用分析

一、引言

随着大数据时代的到来,任何行业都与大数据之间产生了紧密的联系,行业核心的业务也主要以大数据的形式来体现,尤其是在财务工作领域,有效的利用好大数据可以将财务人员从繁重的数据统计中解脱出来,从而更好的实现财务相关工作的处理和服务。通过大数据分析将传统的数据库中零碎的财务信息综合的呈现在财务人员面前,可以更好的精确落实人员财务数据,企业经营分析,从而更好的促进财务工作的高效进行。

二、财务与大数据

(一)大数据的含义

大数据的产生最早来源于美国麦肯锡的定义,即海量化、多维度等,大数据并不具体聚焦于数据怎么来的,而是通过数据的特征呈现一定的相关性状态特性,海量的数据提供了数据分析人员更多的细节信息,通过分析数据的特点,可以从更加全面的较多展现产生大数据对象环节或组合之间的相关性,从而获得对象的相关信息。大数据的海量特点导致大数据的处理手段必须智能化,从海量的数据中能够挖掘隐藏的特征信息,从而透过大数据提供给财务人员决策、分析和辨识的能力。

(二)财务工作内容

财务工作是当今较为重要的工作,各行各业都离不开财务的相关处理,分析和结算。传统的财务模式依靠财务人员的对账、统计、结算等完成财务报表等,对于少量的财务数据可以采用这种模式,但是这种模式的弊端是不能有效的反映出数字背后的关联信息,从而能够全面、综合的分析财务数据,进而提出有效的财务决策和企业管理计划。

现有的财务工作处在如下困难:

1、低效率

大量的财务数据增加了工作量的指数增加,财務人员对信息的核对和信息的录入等环节将花费较多的时间,而随着数据量的进一步增加和人员工资量的增加,必须寻找有效的方式减少整体的工作量。

2、碎片化

由于财务制单人员和递交人员的时间冲突,导致财务的信息在一段时间内呈现碎片化,而大量的财务数据也是以碎片化的存在,造成工作人员对于信息中所蕴含的内容不甚了解,无整体化概念。

3、关联性差

由于信息的碎片化,导致数据之间的联系减弱,无法从大量的数据中寻找到精确的特征信息,从而对于企业的决策不利。

三、大数据在现代财务工作中的应用

(一)传统财务工作存在的问题

传统财务制度对于经营、投资、融资等活动产生的资金大数据仅仅在纸面呈现最终的结果,但是对于过程数据确没有明显的反应。同时,对于财务人员只能查询相关的财务数据,但是数据之间的关联性确不能有效的分析。另外各个口径数据的统计和分析带来了工作人员的大量的工作,但是确不能根据这些数据实现企业运营的监督和管理,需要额外的花费精力和人力来进行分析和处理。

(二)大数据在财务工作中的特点

财务数据越来越程序海量化和多样化,大数据从海量的数据中能够整合细节信息,通过大样本数据把数据中的内容聚合到一起,结合现有的深度学习等智能化处理模型,就可以将海量的数据予以分类和识别,能够把识别到的效果呈现在操作人员面前,从而更加完善的实现了碎片信息的结合。保证了信息中所蕴含的内容的全面性和关联性,并且数据还呈现前后的联系性,通过海量数据的前后联系,可以查找数据在演变过程中的具体变化规律,从而更好的捕捉相关的细节信息。

具体实施过程可以通过以下方式实现:

(1)通过海量数据管理软件进行大数据的管理

通过采用大数据库可以将海量的数据进行统一的集中管理,把管理的数据信息库作为后期进行数据处理的原始资料。

(2)通过深度神经网络实现离散大数据的特征精确识别

通过建立深度神经网络,可以将碎片化的大数据呈现的信息进行数据分析和标签化,将核心的一些数据信息的标签进行匹配和分析,可以实现将碎片化信息中的内容有效的捕捉,从而提供信息的利用率,进而促进企业管理的有效性。

(3)利用提取的大数据特征进行前后信息的有效关联

将前期处理的大量数据信息,融合现有的企业运行过程中存在的问题,可以有效的梳理企业前后在运行过程中可能存在或即将存在的问题,从而根据数据的关联性找到解决方案,促进企业的健康发展。

以财务的发票管理为例,传统的发票的报销存储后仅仅是纸质的材料和系统里面的部分数据信息,发票信息之间没有直接的联系,造成对发票内容和现金走向,采购清单等内容都是孤立的信息,必须通过单独的查询才能够实现,而通过大数据的分析,可以及时的发现发票信息中蕴含的现金走向,设备的采购细节和采购时间特点,企业运行信息的波动等,从而更加有效的帮助企业管理人员进行决策。

针对相关的财务管理部门,如果想针对某种特点的财务管理清单进行定点分析,可以通过大数据的分析和识别出来算法,如深度神经网络等算法,有效的捕捉这些数据信息,从而更好的在海量数据中提取出想要的关联内容,甚至前后时间段的内容都可以尽快的捕获,从而可以实现风险的有效防控。

四、结束语

综上所述,大数据对传统的财务工作提出了挑战和机遇,传统的财务工作必将朝向大数据智能化的方向发展,现有的财务制度的低效率、碎片化、信息挖掘困难的难题,都可以通过大数据处理进行解决。通过深度学习算法深入挖掘财务数据中的大数据信息,可以提供信息的检索和处理效率,将碎片化的信息通过整体的信息捕捉实现有效的关联。从而保证了企业财务人员可以实现精准的信息把控和处理,能够促进企业关联的科学话和精准化。

参考文献

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