杨广业  中钢集团安徽天源科技股份有限公司

摘要：当前，由于技术的进步和发展，大数据和云计算已经被广泛提及和应用。现代企业也越来越注重数据的分析与应用。企业可以从大数据的分析中得到企业的经营状况分析和经营管理情况报告等，从而为企业决策提供相关信息。不言而喻，大数据对于制造类企业的财务管理来说也是非常重要的。本文将对大数据在制造类企业财务管理中的应用进行具体研究。

关键词：大数据；制造类企业；财务管理

现代制造类企业的财务管理面临着数据多、内容繁杂等难题。而要克服这些难题无疑需要大数据的帮助。大数据的有效运用可以有效地解决这些难题，从而使制造类企业的财务管理更加完善。

一、大数据在制造类企业财务管理中的优势

（一）易提取

在现代企业制度中，大数据无处不在。由于企业规模的不断扩大以及社会技术的不断进步，大数据也随之诞生。在现代企业中，数据化和电子化代替了手工。在企业的财务管理中，手工帐也不复存在，各种记账软件琳琅满目，数据从以前的纸质化变成了现代的电子化。电子化有诸多好处，比如易存储，容量大，效率高等等。由于其不会面临过期腐烂等风险，因此在需要的时候，只需要从储存的电子设备里面将其调取即可。

（二）方便计算

在大数据环境下，方便计算也是其一个很大的优势。因为电子化办公的越来越普及，各种办公软件以及财务分析软件应运而生。在日常办公中，随时调用各种数据，利用函数等其他公式可以方便地计算出自己想要的结果。在财务管理中，数据的输入和输出变得快捷方便，不仅在财务软件中可以自行计算出各种财务指标，输出后对数据进行在加工也更加方便快捷。因此从计算的角度来讲，大数据也给了财务管理很多方便之处。

（三）有助于分析

现代企业的财务管理对于数据分析的要求很高。财务管理中涉及各种成本费用分析，财务比率分析，财务报告分析，投资状况分析，营业状况趋势分析等等。而这些分析都需要应用大数据，根据大数据的规律和总结得出财务管理所要的结果。也只有大数据才能做出各种有效且相关的分析，这在手工帐的情况下是不可能出现的。因此，大数据的一大优势就是有利于数据的分析。

二、大数据在制造类企业财务管理中的应用

（一）分析企业的战略

大数据在制造类企业中的应用有助于企业的战略分析。一方面大数据的分析可以帮助财务人员对大量的成本和费用数据进行分析和总结，从而分析出企业的盈利状况和经营能力。也能结合上一年度或者上一月份进行趋势分析。应用市场的大数据可以分析出产品的需求和主要的竞争对手。企业可以结合自身的发展情况从而选择有利于自身发展的企业战略。企业的战略分析必须建立在大数据应用的基础上才能更加准确和更加合理。因此，对于数据大且成本费用核算复杂的制造类企业来说，大数据分析具有极大优势。

（二）衡量企业的价值

企业的价值可以从多个维度去分析和评价。现在市场上衡量企业价值的方式主要是通过财务指标的分析和掌握。在大数据的情况下，大部分的企业价值衡量主要通过股东权益回报率，利润率和总资产收益率等等财务指标来衡量。通过这些财务指标的分析可以得出企业相应的市场价值，股权价值等等。因此，应用大数据分析对于衡量企业价值起到了很大的作用。

（三）改善企业财务预测能力

一切的决策都是通过对历史数据的整理和分析，再根据相关的趋势分析来预测未来。随着经济的发展和技术的进步，当前企业只有在数据分析的基础上才能更加准确地对企业财务进行预测。财务的预测和决策需要通过一系列的数据分析而得出，没有数据的分析和支持是不可能做出准确的财务预测和决策的。因此，只有通过大量的数据分析才能总结经验，从而预测企业的发展方向，预测企业的未来。

（四）完善企业绩效管理

绩效管理是现代企业的重中之重，企业只有把绩效提上去，才能更加稳固地向前发展。而企业的绩效与企业各方面都有很大的关系，比如收入费用成本预算的完成情况。在现代的制造类企业中，只有把相应的成本费用合理减少才能创造出更多利润。而大数据的分析可以从纷杂的数据中筛选出绩效优质的产品组合，从而提升企业整体的绩效。

三、大数据环境下制造类企业财务管理面临的问题

（一）财务基础工作混乱

财务基础工作包括很多方面，其中最主要的几个方面是会计岗位的设置、会计科目的有效使用、会计凭证的录入、财务报表的报送等等。这些是平时财务部门必须落实的基础性工作。但是在很多中小企业中，财务基础工作并没有得到有效地落实。有的企业岗位设置不合理，出现一人兼多岗或者不相容职位未分离的现象。还有的企业财务会计准则应用不规范，会计科目使用混乱，从而使会计报表数据产生很大的问题。由此可见，在大数据环境下，财务基础工作关系到后续的一系列工作。财务基础工作的不健全会导致数据基础的不准确，进而会导致大数据分析的不准确。

（二）数据分析人才缺乏

人才是企业的生力军，也是企业可持续发展不可替代的资源。在大数据环境下，企业竞争的方面正是人才和知识，谁掌握了一流的人才，谁就有强大的竞争力，就有市场的主动权。大数据对于制造类企业的财务管理工作非常重要，企业的成本费用分析等都是在大数据处理的基础上获得的。但是在很多制造类企业中，财务管理人才比较注重会计核算，而数据处理能力和分析能力却有待提升；再加上一些固定的思维模式，很多财务人员并不能胜任大数据分析工作。因此，在这种情况下，企业就需要提高财务人员的数据分析能力，或者引进外部数据分析人才。

（三）内控机制不健全

企业内控机制不健全也是制约企业大数据分析的关键因素。内控制度不健全会影响数据的真实性和有效性。内控制度不健全主要体现在不相容职务不分离以及一人多岗等情况，审批制度缺失，基础数据采集不到位等等。内控机制不健全是很多中小企业常见的一种现象，正是由于内控制度的不健全，才导致基础数据采集的不准确，不及时。这非常不利于数据多且杂的制造类企业进行财务核算和分析。

四、相关对策建议

（一）完善财务基础工作

财务基础工作是大数据来源的基石。只有扎实稳固的财务基础工作才能产生有效的数据，才能进行准确的财务数据分析。完善财务基础工作，需要全体财务人员各司其职才能实现。这需要从数据采集开始就进行严格把控，因为基础数据的真实准确录入是保证大数据分析结果有效的唯一途径。财务岗位的职责落实也是完善财务基础工作的举措之一，只有每个财务岗位的职责都落实了才能更好地进行后续工作。同时，财务制度的规范或者企业会计准则的准确应用也是完善财务基础工作的重要影响因素。选择准确的会计准则以及制定相应的企业会计制度对于财务基础的完善工作具有非常重要的作用。因此，企业应当从各个方面去完善企业的财务基础工作，健全相关的财务基础制度。

（二）引进大数据处理人才

大数据环境下，企业需要对数据进行各种处理和分析，而数据处理涉及到各种学科，其中包括数理统计以及经济学等等。财务管理本身是一个比较专业的学科，财务人员需要对财务知识了然于胸，同时需要精通数据处理方式，熟悉各种软件，并能准确地进行数据分析。在制造类企业中，这样的财务人才并不多见，因此，企业可以引进大数据处理人才，这有助于更加快捷地提取数据、计算和分析各种指标，从而达到财务管理的目标。

（三）健全企业内控体系

在现代企业制度中，内控制度的健全关系到企业的可持续的发展。从战略层面来看，企业的内控体系无疑是至关重要的。一个好的内控体系有助于企业更好地运行。只有在一个有效的内控环境中，企业才能将数据的各种优势发挥出来。在大数据环境下，内控制度的完善与否和数据的准确、及时获取有着密切的联系。如果数据基础不准确，利用大数据分析得出的结果必然不准确。在制造类企业管理中，完善内控体系是一个任重道远的任务，应当从各方面抓好。例如，完善相关审批制度，严格执行不相容职务相分离以及各个岗位职责明确等等。只有将这些基础的内控制度实施到位才能产生有效的数据，进而才能有效地进行数据计算和分析。总之，企业内控制度的完善与大数据分析结果的有效性有着紧密的联系。

综上所述，制造类企业的财务管理面临着数据多、内容繁杂等难题。而要克服这些难题无疑需要大数据的应用，同时还需要企业自身内控制度的完善。在大数据的应用中，结合财务ERP应用软件的推广，让数据筛选变得更加快捷简便，同时也让财务分析变得更加及时可靠，最终协助企业实现战略目标。

参考文献

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