摘要：21世纪以来，由于互联网和信息技术的发展，信息产生的速度大大提高，远远超过过去信息输出的总和，大数据技术应运而生。大数据技术对企业的方方面面都产生了深远的影响，财务管理也不例外。本文不仅从金融活动的角度分析了大数据价值链对预测、决策、控制和评价四个过程的影响，还从金融关系的角度分析了大数据技术对利益相关者的影响。并从金融活动和金融人才两方面分析了大数据应用面临的挑战，从大数据技术与金融活动结合的角度提出了金融管理创新的路径。

　　关键词：大数据；信息技术；金融活动；财务关系；财务管理创新

　　一、引言

　　互联网加速了社会和企业的信息化进程，也产生了海量的信息。大数据就是这样一个容量巨大、类别复杂的数据集合。这些海量的信息正在逐渐改变企业的经营环境和管理方式，尤其是在财务管理领域。首先，企业获取数据的渠道增加了，可以通过网站、软件等网络渠道获取实时、全面、真实的数据。其次，数据类型增多，企业收集的数据不仅包含财务数据，还包含大量非财务数据。然而，随着可用于分析的信息的增加，大量无意义的数据出现了。因此，仅仅收集和存储大数据远远不够。关键是从海量数据中发现有价值的信息，通过数据处理实现数据资源的价值。最后，由于数据规模巨大，通常的数据处理方法往往效率低下，需要新的数据处理技术。因此，在大数据时代，数据资源是核心，与金融息息相关，能够为企业创造更多价值。如何抓住机遇，实现财务转型，是各大企业需要密切关注的问题。

　　二、大数据对财务管理的影响

　　大数据主要通过大数据系统创造价值。对于不同的应用，大数据系统也可以分为几个不同的阶段。目前主流的方法是将大数据系统分为五个阶段：数据生成、数据采集、数据传输、数据存储和数据分析[1]。每个阶段对财务管理都有不同的影响。根据财务管理的内涵，企业的财务管理可以分为组织财务活动和处理财务关系。本文将从这两个方面探讨大数据价值链的影响。(一)对财务活动的影响

　　从经济学的角度来看，财务管理以企业资本流动为研究对象。据此，金融活动可以分为四种类型：经营活动、投资活动、筹资活动和利润分配活动。然而，财务管理也是一种管理行为。从管理者的角度来看，财务活动可以分为四个过程：预测、决策、控制和评价。这两个标准并不矛盾，而是管理活动和管理对象之间的一种关系。因为企业的经营、投资、融资和利润分配活动是通过预测、决策、控制、评价和组织等管理活动来实现的[2]。从管理者的角度来分析大数据价值链的影响可能更实际。

　　财务预测主要是在给定的目标下，通过总结企业过去的财务活动，考虑现有条件，预测未来的财务活动和财务结果。财务决策是指管理者通过比较分析财务预测的结果，最终确定合理可行的财务计划。无论是财务预测还是财务决策，常用的方法可以分为定性方法和定量方法。定性方法主要利用管理者的个人经验判断未来趋势；定量方法主要利用数学模型分析历史数据之间的逻辑关系来预测未来趋势。过去由于产生的数据量小，访问渠道单一，存储容量有限，管理者使用的历史数据可能主要是财务数据。而且由于个人经验、能力、精力的影响，分析决策时考虑的范围和深度有限，结果容易受到主观影响。然而，在大数据时代，由于互联网和信息技术的存在，数据的增长率和传输速率呈现指数级增长。例如，在20世纪，大多数数据只有在人们与机构互动时才被记录下来。互联网出现后，每个人都可以主动创建数据，甚至通过一些软件自动生成数据[1]。这些数据大多是非财务数据。随着所收集数据的规模和类型发生变化，数据分析的方法也应随之改变。比如用户偏好、行为习惯等非财务数据也作为分析依据，结合数据挖掘技术通过关联分析预测未来趋势，利用优化技术在给定约束条件下获得最优方案。随着样本数量和种类的大幅增加，结论更加客观、准确。

　　虽然财务计划已经确定，但在实际执行过程中，由于各种因素的影响，实际结果和预期结果可能会有不同程度的偏差。因此，管理者期望通过一系列的管理措施来缩小甚至消除这种差距。目前大部分企业已经实现了会计信息化建设，管理人员可以通过信息系统将相应的权限分配给操作人员，一定程度上降低了操作风险。但是，大量内部信息存储在企业数据库中，容易受到潜在的网络威胁[3]。此外，虽然企业的大部分活动是通过信息系统进行的，但企业的风险管理理念还停留在过去的阶段，没有跟上信息化的步伐，大量的数据没有得到充分利用，导致效率低下，效果不显著。在评价考核阶段，也可以利用大数据价值链模型建立相应的评价体系。不同的是，过去管理者一般通过财务指标来评价自己的业绩。然而，在大数据时代，由于数据的开放性和可用性，同样的事情可以从多个方面进行评估和验证。因此，财务评价和考核将从单一维度向多维度转变。

　　管理者要想保证管理体系的正常运行，就必须通过合理的组织进行协调。公司的组织结构可能是一个受大数据影响很大的领域。首先，公司的组织结构可能会发生变化。根据管理范围理论，由于精力、知识、能力和经验的限制，一个管理者能够管理的下属数量是有限的。随着下属数量的增加，可能的人际关系数量会呈指数级增长，信息量和管理难度也会随之增加。当下属人数增加到一定程度，就超出了管理者能够有效管理的范围。当一个组织的人数确定后，由于有效管理范围的限制，需要增加管理水平，而管理水平与管理范围成反比。因此，传统的公司治理结构呈现金字塔结构[4]。这种纵向治理结构虽然职责明确，便于集中管理，但由于决策链条较长，无法快速应对外部变化，内部沟通渠道主要是自下而上，部门与员工之间横向沟通较少。大数据时代，由于信息分散、流动性大的特点，打破了部门之间、上下级之间的信息边界，可以共享的信息越来越多。扁平化的组织结构变得比金字塔式的组织结构更有效率。在扁平化的组织结构中，各主体拥有独立的决策权，各主体可以直接收集信息，并快速响应和处理。同时，自主决策权可以为决策主体提供源源不断的动力，从而促进决策主体收集更多的信息，形成良性循环，为企业的信息需求提供保障[4]。

　　(二)对财务关系的影响

　　大数据主要通过增加信息透明度来降低信息不对称和代理成本，从而影响企业的财务关系。大数据技术主要从信息获取和信息传播两个方面增加信息的透明度。首先，在信息获取方面，关联分析、Web爬虫技术等信息捕捉技术可以让投资者更容易发现潜在信息。例如，可以利用爬虫技术从互联网上收集和存储与公司相关的信息，然后利用关联分析技术发现是否存在潜在的关联交易。其次，在信息传播方面，大数据平台将信息传播从“时效性”转变为“全时性”，辐射面和响应速度也有较大提升。企业的财务关系主要包括管理层与股东的关系、大股东与小股东的关系等。对于第一类代理问题，信息透明度越高，总经理因业绩下滑而被更换的可能性越大[5]；然而，在国有企业中，经理薪酬绩效的敏感性越高，经理薪酬与利润绩效和亏损绩效之间的不对称性越小[6]。对于第二类代理问题，信息透明度的提高可以加强外部监管，有助于减少大股东的资金占用[7]，约束大股东的掏空行为[8]，保护中小股东的利益。因此，在大数据时代，可以有效改善企业的财务关系，降低代理成本，从而提高公司治理效率。三、大数据时代的财务管理创新路径

　　(一)金融活动创新

　　在财务预测阶段，目前主流的财务预测方法可以分为定性预测方法和定量预测方法。定性预测法主要根据专家经验进行判断和预测，主要用于长期预测。定量预测主要包括回归分析和时间序列预测[9]。回归分析一般对大量数据进行数学处理，确定因变量与部分自变量之间的相关性，建立统计模型预测因变量未来的变化。时间预测法主要是以历史数据为基础，以时间为自变量，以各个时期的数据为因变量建立函数模型，从而利用相关数据随时间变化的规律来预测未来的变化[9]。显然，这两种预测方法的准确性都会受到样本数据的影响。因此，在大数据时代，我们可以从量和质两个方面来完善基础数据。首先，在数量上，企业可以利用数据采集系统和大数据中心，拓展数据采集的广度和深度。例如，将数据采集系统嵌入产品中。当用户购买或使用产品时，系统可以跟踪他们的购买习惯和偏好，然后将其收集到大数据中心，为后续分析提供良好的支持。其次，就性质而言，企业可以利用数据挖掘技术找到更多相关数据。数据挖掘不同于以往的统计分析，它没有预设主题，主要是基于对已有数据的各种算法的计算[10]。其中，关联分析是关键算法之一。关联分析是指根据一笔交易中某些项目的发生，可以推导出其他项目也出现在同一笔交易中，即隐藏在数据之间的关联或关联[11]。比如在市场预测中，利用数据挖掘技术寻找历史销售数据中最赚钱的客户，其他可预测的问题包括利用客户粘性预测产品销量等。这样就弥补了财务会计重历史数据，不能准确预测未来的缺点，达到了预分析的目的。

　　同样，财务决策方法一般分为定性方法和定量方法。与财务预测类似，财务决策中的定量分析可以借助大数据中心和数据挖掘技术，通过计算机技术进行处理。通过将大数据转化为能够服务于企业管理者决策的相关信息，实现了企业财务决策的智能化，保证了企业财务决策的科学性和严密性[12]。然而，定量分析也有其局限性。例如，使用数据挖掘技术进行关联分析时，只能找出事物的相关性，而无法区分因果关系[11]。从统计学的角度来看，如果一件事情发生在另一件事情上的概率足够显著，那么这两件事情就可以认为是相关的。因果关系是一个逻辑概念。两个相关的事情不一定有因果关系，比如打雷下雨。寻找因果关系只是财务决策的重点之一。虽然相关性并不意味着因果关系，但它可能包含一些共同的原因，即因果关系可能包含在相关性中。除此之外，决策时需要考虑的因素很多，其中有很多非常重要但不可量化的因素，如政治影响、声誉影响和社会关系影响等。因此，决策者在做决策时，不要过度依赖大数据技术而放弃对因果关系的追求，而应更加注重定性分析和非财务信息，利用大数据技术作为发现因果关系的工具，做出更好的决策。在控制阶段，管理者要从结果导向型管理向过程导向型管理转变。目前，我国企业风险管理主要存在以下问题：事前，管理者主要根据自身的经验和知识识别和评估风险。然而，由于个人经验、知识和能力有限，无法很好地识别所有风险。而且风险评估缺乏量化，无法系统评估风险影响的范围和程度，可能导致风险应对过度和不足的后果。事，主要体现在信息流动性差。上级不能立即从下级那里得到信息，可能会使风险应对措施难以保证有效实施；与部门沟通困难，容易形成信息孤岛，合作困难，效率低下；高层管理人员很难掌握全局，影响决策。事后，由于来源不同、口径不同、缺乏统一标准，难以对信息进行有效评估。