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会计文化长廊之大数据时代财务人员的定位与转型--大数据“大财务”

作者:              日期:2017-05-24             点击:[]

 

这是一个创新的时代,云平台方兴未艾,大数据又横空出世。大数据的出现给财务带来覆性变革,对于管理会计而言,既是挑战,更是机遇。管理会计会发生哪些革新? 大数据的出现将颠覆财务管理的理念和模式,大数据时代的财务管理与传统的财务管理相比,存在很多显著的不同,一些原本不属于传统财务的范畴会进入大数据时代的财务管理视野,我们可以将其称之为大财务

一、大财务对企业的管理产生革命性影响

1、大财务将重塑管理会计的面貌

大财务以坚实的大数据为基础,使得全面预算管理、集团资金集中管理、内部控制能够更加高效、顺畅地运行和开展。这使得管理会计能够超越财务会计的限制,在企业决策和管理中扮演更为重要的角色,从而对企业价值增值发挥更大的作用。

2、大财务增强企业管理的前瞻性和洞察力

大财务因为大数据技术的支撑,能在企业决策时通过数据挖掘掌握大量的有用信息,这些信息有助于企业减少常规错误,有利于企业减少系统性风险,可以使企业对未来发展确实的预测更加准确。在企业执行方面,大数据技术的运用可以使财务人员用量化的方法分析不同流程、不同方案所带来的收入、成本及风险,进而真正选择能够使得企业价值最大化的流程和方案。另外,大数据使得财务人员在进行相关数据分析时,及早觉察到异常情况,这样企业就可以提前采取措施,减少可能的损失或免受潜在的风险。所有这些使得企业的管理更加富有洞察力,也更加智慧化。

3、解决数据信息不对称问题

大财务可以减少集团企业等大型企业普遍存在的信息不对称问题,进而显著提高这些企业的效益,也可以增强股东对企业管理层的约束力。集团企业和其他大型企业在享受到规模经济好处的同时,往往遭遇到信息不对称问题的折磨,信息不对称造成三方面的影响:一是道德风险;二是逆向选择;三是股东不能很好地监视管理层的行为和活动,这样的问题在一些国有企业里面更为严重。

大数据使得数据的分布更加均等化,由于大数据的支撑,掌握大量数据的网络监督和来自民营企业的监督,会给国有资本管理机构足够的压力,这种压力会随着中国全面改革,建立更加科学合理的国有资本管理体制,传至国有企业管理层,进而促使其更加努力地工作,防止其做出有利于自己而不利于出资人的行为和活动。所以,大财务对于大部分集团企业有深远的影响和非常重要的价值。

4、大财务的核心将驱动企业创新

大财务的本质就是通过数据挖掘和分析发现价值增长的潜在机会,而价值增长的潜在机会就暗含于创新之中。创新是非常广泛的,包含理念、模式、服务、技术等等方面,创新并不一定能带来价值,只有符合消费者需求和满足成本约束的创新才能带来价值的增值,在传统的企业管理之中,企业的创新是凭经验驱动的,而大数据时代,大财务的运用将会是创新管理更加精确和更加智能化。

5、大财务对企业的战略决策具有决定性影响

大财务极大地扩展了财务的管理领域和深度,从企业所处的行业背景分析、企业的竞争能力估计、企业隐性资产评估、产品价值分析到自身财务状况都在大财务的掌握之中,这不仅涉及企业自身的家底,也涉及外部环境和目标资料,即大财务不仅知己,而且知彼。知己知彼正是企业战略决策的基础,它通过CFO等高级财务管理人员参与企业决策的实践来实现。所以,大财务的领先与否将直接决定其战略的正确与否,战略的正确与否将直接决定企业的经营的成败。从这个意义上说,大数据时代,大财务将成为企业的核心资源与核心竞争力,犹如互联网时代的核心技术一样。

中国的企业呈现出多层化的特征,既有所有制方面的差异,也有发展阶段方面的差异;既有行业差异,也有管理水平的差异;既有地域差异,也有创新能力方面的差异。如何提高中国企业的竞争能力和绩效,是当代中国经济发展的一个主要问题。从财务变革,推动企业管理创新,进而增强企业竞争能力,不仅思路清晰,也符合中国特有国情。因为在改革开放以来的经济发展浪潮中,制度因素起着非常重要的作用,管理创新是一系列重要的制度变革,它必将深刻影响中国企业的发展。大数据催生财务变革大数据时代,以交易、业务记录、核算、预测为主的财务工作有可能借此焕发出新的生机。很多之前由于信息收集、储存和分析上有难度的工作,如预算管理等,将不再存在技术上的障碍;财务管理在寻找有价值的投资项目、改进管理流程、节省成本等方面发挥着重要作用。财务管理的理念、功能、模式和方式方法也将发生颠覆性变革。

二、大数据时代的财务数据处理

随着信息技术特别是物联网技术、移动计算技术的发展,会计核算必须收集、处理数量巨大、结构各异的大数据。这些会计大数据除具有一般大数据的4“V”的特征外,还具有无形性与粘性的特征。

1.数据规模大(Volume)

物联网下产生的数据数量非常大,数据规模已不能用GBTB为单位,而是用PB为单位来衡量。

2.数据异构的数据(Variety)

物联网下产生的数据不仅包括数字这样结构化的数据,还包括声音、图像等非结构化的数据。这些数据因为与业务事件的关联性,从而导致结构化数据与非结构化数据更加复杂,不易处理。

3.数据产生与处理的实时性(Velocity)

传统数据处理对时间的要求不高。但是,物联网下物的行为与人的行为一般都要求在较短的时间段内完成,因此数据的产生与处理具有实时性。

4.价值密度低(value)

会计大数据会连续不断地产生,但有价值的数据却只是连续产生的数据中的一个片断或一个部分。以视频为例,连续不间断的监控过程中,可能有用的数据仅仅只有一两秒。因此,大数据的价值密度低。

5.会计数据的无形性与粘性

当前物联网上企业采集、传输、处理的数字信息主要是非介质的数量信息。这些数据可以直接被感应器所感知,从而容易被传播;而会计数据是无形的数据,它不能够被感应器所感知。同时,会计数据是直接粘合在业务数据之中,不能够脱离业务数据而存在。因此,会计数据具有无形性与粘性。

正因为大数据时代的财务数据具有上述重要特征,这使得财务大数据的处理具有很大的挑战和很高的要求。主要在于包括高素质人员配置、设备采购等在内的平台建设,其中建立企业大数据中心开发平台是数据分析平台建设的基础。大数据的问题不是单一的解决方案能够解决的,它需要一整套的解决方案,它要融合很多传统的、新的技术。要构建大数据分析平台并从大数据中挖掘出有价值的信息,企业首先需要一个可扩展、灵活而可管理的数据基础架构,也就是企业大数据中心开发平台。

三、大数据时代管理会计的变革

以快销品营销领域的销售业务分析为例,传统的分析手段是根据各终端的销售数据进行统计,然后进行多维度的分析,包括产品、渠道、组织、数量、金额等方面,可以做得很精细,但对于后续问题的溯源分析,却一筹莫展,只能粗略地进行定性判断,这就意味着决策风险。

如果我们把数据的触角往前延展,一直延展到与消费者直接面对面的销售终端。比如,对于每一位来选购产品的消费者,促销员都可以热情地上去打招呼,随意问几句诸如对产品使用的体验、家里几口人、多长时间买等信息;即使消费者选择了竞争对手的产品,也可以上去询问一下其做出上述选择的理由。类似这样的交流过程,一天可能发生几十起,让促销员在现场记录必然会有难度,那就可以采取现场录音的方式,然后每天把录音传递到公司后台,由后台的专业人士处理。这样既可以减少促销员的工作量,也可以保证信息的真实性。从这个过程也可以看出,我们不仅有了当天的销售量这些结构化的数据,也有了消费者评价等非结构化数据,还有消费者进行选购决策的数据,再加上每天采集竞争对手产品的促销活动和产品价格等信息,这些信息在大数据背景下会变成企业极其宝贵的财富,并在适当的条件下转化成企业的收入源。

四、正确对待大数据

1、大数据是一把双刃剑

大数据对公司财务的影响是显著性的,但大数据本身的挑战,也为大数据时代的大财务带来不少挑战,其中最为重要的恐怕是数据本身的误导假象以及大数据盗窃。

2、可能的灾难性大数据

由于大数据理论过于依靠数据的汇集,那么一旦数据本身的质量存在问题,在只问有什么,不问为什么的模式下,就很可能出现灾难性大数据,即因为数据本身质量的问题,而做出错误的预测和决策。斯坦福大学专家特来沃尔·哈斯蒂也指出,大数据的理论是在稻草堆里找一根针,而面临的问题是所有稻草看上去都挺像那根针。而乔治·梅森大学专家瑞贝克·高尔丁则提出数据提供者造假的危险,在大数据时代变得更有害,因为大数据理论建立在海量数据都是事实的基础上,但人们无法控制数据提供者和搜集者本人的偏见和筛选。近年来已有不少学者指出,拥有最完善的数据库、最先接受“大数据”理念的华尔街投行和欧美大评级机构,却每每在重大问题上判断出错,这本身就揭示了“大数据”的局限性。

3、偷数据不再费事

一些商家对大数据时代的商业捆绑开发,也在有意无意间助长了个人信息数据的不设防

最近欧洲议会公布的一项研究报告指出,云计算时代的大数据对个人隐私的威胁不仅存在,而且比人们想象的更严重。加拿大多伦多大学信息教授安德雷·克莱门特指出,脸谱和微博等社交网络和新一代移动通信技术的结合,使个人信息搜集在大数据时代变得十分容易,而对个人信息数据保护则变得越来越难。

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