随着科学技术的持续发展，信息技术在众多行业领域得到了广泛应用，为不同行业的管理提供了新的路径与方法。财务管理作为企业管理的核心，在大数据背景下，传统的财务管理模式已无法满足当前需求，亟须不断优化与调整。

　　本文旨在探讨大数据背景对企业财务管理的影响，分析企业财务管理面临的挑战，并提出相应的应对策略。通过综合应用多种措施，使企业财务管理适应大数据背景下的新要求，推动企业财务管理的健康发展。

       大数据背景下企业财务管理的创新与变化

       财务管理效率与准确性的显著提高在大数据背景下，企业可以在财务管理的各项活动中广泛应用大数据技术。不同类型的大数据能够快速、高效地得到处理，显著缩短数据处理的时间，减少人工操作的繁琐。例如，通过现代财务软件和大数据分析工具，企业可以自动生成与经营生产相关的财务报表、成本核算、财务预算等。相较于人工处理数据，利用大数据可以确保数据处理与分析的准确性，大幅减少财务数据误差，从而不断提高财务工作效率。

　　推动企业的持续创新与发展大数据背景下，云计算、物联网、人工智能等信息技术在企业管理中发挥着重要作用。这些信息技术不仅为企业财务管理提供了新的思维方式和管理方法，还促使企业财务管理理念、财务管理模式、财务管理流程等不断得到优化和创新。企业在财务管理中通过大数据技术的应用，能够深入挖掘财务数据价值，明确市场需求，发现新的商业机会，从而在现有业务基础上做出调整，积极拓展新业务，为企业的创新和发展指明方向。

　　实现更全面的财务风险管控大数据技术在企业财务管理中的应用过程中，能够实时监控企业的财务状况，更全面地收集各类信息。除了企业自身的财务管理和经营信息外，还能获取市场经营数据、行业发展数据信息、政策法规调整信息等。企业依靠大数据技术可以有效防范财务管理中的负债率过高、资金流动异常等问题，使企业的财务状况和经营活动处于有效地监控之下，从而持续提高财务风险管理效率与管理质量。

　　大数据背景下企业财务管理面临的挑战

　　信息安全风险增加第一，企业在财务数据存储和传输过程中涉及大量数据信息，这些数据信息在存储和传输阶段均面临着安全风险。在财务信息传输期间，可能受到木马程序、病毒等恶意软件的攻击，导致传输的财务数据被篡改或信息被窃取。

　　第二，企业财务数据在处理阶段也面临着风险。尽管在财务数据处理过程中可使用的技术手段较多，但不同技术有着各自的适用范围和局限性。在财务数据处理和预测中，需要选择科学且符合实际情况的算法和模型。如果所选算法或模型不合理，将直接影响财务分析结果的准确性，进而影响企业的决策效果和经济效益。

　　第三，身份认证及访问控制中的数据泄露风险不容忽视。部分企业在财务管理中，其财务管理系统的身份认证仍沿用传统的用户名和密码方式。这种方式存在被黑客破解的风险，一旦非法访问财务系统成功，将导致企业财务信息中的重要数据泄露。

　　信息存储要求日益提高第一，随着大数据技术的应用和更多信息技术的引入，企业财务管理中产生的信息量在不断增加。这些数据信息不仅来源于企业内部的生产经营活动，还来源于外部的市场环境、政策法规等方面。这要求企业具备更大的存储空间来满足各种信息的存储需求。

　　第二，企业财务管理中产生的数据类型日益复杂多样。除了传统的结构化数据外，还出现了半结构化数据和非结构化数据。传统的数据库管理系统可能无法有效处理这些复杂的数据类型，因此需要采用更先进的数据存储技术来满足需求。

　　第三，企业财务管理中产生的相关信息在存储过程中需要保证安全性和可靠性。这要求企业在选择数据存储方案时，不仅要考虑存储容量和存储效率，还要考虑数据的安全性和可靠性。同时，存储的数据需要在利用时能够快速提取，并确保数据不会因其他原因受到影响，从而保证财务数据的准确性和完整性。

　　信息资源使用受限第一，在财务管理过程中，会产生大量的信息。然而，部分企业财务管理人员在数据采集时，往往侧重于财务数据，而忽视非财务数据的重要性，导致收集的数据信息不够全面，进而影响后续企业的战略决策和风险管理。

　　第二，大数据背景下，企业财务管理产生的信息资源日益丰富，但传统数据分析方法已难以应对这一需求。同时，许多企业财务管理人员缺乏数据挖掘、人工智能等数据分析技术的应用能力，难以从海量数据中挖掘出有价值的信息。

　　第三，企业财务信息数据在分析的基础上，还需重视其应用。然而，部分企业在财务管理与决策中，未能充分认识到财务分析结果及其深层次结论的重要性，导致相关数据分析结果及结论在财务管理与决策中的应用受到限制，影响决策的科学性与合理性。

　　大数据背景下企业财务管理应对措施

　　加强企业财务信息安全管理第一，新时期，企业应根据大数据背景的特点，不断完善信息安全管理制度，明确不同部门、不同员工在信息安全管理中的责任和义务。

　　第二，企业应定期加强员工的信息安全培训，以提高员工在大数据背景下的信息安全意识和防范能力。例如，财务管理人员若使用不安全的网络传输协议或未加密的通信渠道，将面临较大的财务数据泄露风险。通过信息安全培训，可以引导员工避免使用不安全的网络开展工作，从而降低财务信息泄露的风险。

　　第三，企业应监督不同财务信息安全防范措施的落实情况，规范不同部门、不同员工的日常行为，防范潜在的信息泄露风险，确保信息安全。这是因为财务数据处理中存在一定的人为操作风险，如误删除企业重要的财务信息、数据格式不准确等，都会影响财务数据的完整性和准确性，进而威胁到企业财务数据信息安全。通过加强日常监督，能够及时督促并帮助员工纠正不当行为，降低人为操作风险。

　　第四，企业应注重信息安全防护技术的应用，确保财务信息安全。这包括使用加密技术、设置访问权限、加强数据备份管理以及定期检查硬件系统等措施。由于企业财务数据通常存储在硬盘、服务器等硬件设备中，这些设备可能发生故障或老化，导致数据损坏或丢失。因此，通过及时检查和分析不同硬件设施，尽早完成数据的转移和备份，可以确保企业财务管理各项数据信息的安全与完整。

　　构建符合大数据要求的信息存储体系第一，及时升级硬件设施，以满足大数据存储的空间需求。部分企业由于业务量大、业务类型复杂、线上交易频繁，会产生大量的数据信息并不断累积。因此，需要升级硬件设施以应对这一挑战。企业应根据自身数据量、业务类型等情况，选择高性能的服务器，并确保服务器具有一定的可扩展性。在更新升级硬件时，应优先考虑能够动态扩容的服务器，并配置大容量存储设备，以满足企业财务管理过程中各种大数据的存储需求。

　　第二，对企业财务管理中的不同数据进行分类归档。在大数据背景下，企业财务管理中会产生大量与财务管理相关的信息，包括图片、音频、视频、电子邮件、文档等各种类型的数据。针对不同类型的数据，应采用不同的存储方式、存储空间和存储技术。因此，需要在数据存储过程中强调分类整理，根据数据格式、重要性程度、使用频率等因素进行分类存储。同时，还应根据不同数据的保存时间顺序进行归档存储，并根据数据类型和重要性程度分别存储在不同设备上。这样既能灵活利用存储空间，又能确保重要数据类型能够随时得到应用。

　　第三，在数据存储过程中采取信息安全管理措施。企业财务管理中的财务报表、成本数据、客户信用信息等包含敏感信息和重大商业机密。在大数据环境下，数据安全风险增加，因此需要确保数据在存储过程中的安全性。对敏感财务数据应采用现代加密存储技术，以保护数据存储后的安全性，避免数据被非法篡改。同时，应根据企业不同人员的岗位职责和工作内容，设置层级数据访问权限，避免核心数据信息被普通员工所知晓而增加信息泄露风险。此外，针对存储数据的设备，还应安装入侵监测系统、防火墙等安全措施，以降低信息存储中的外部攻击风险。

　　多维度提高信息资源的利用率第一，企业财务管理部门需要全面收集与财务相关的各类数据，并规范数据来源渠道和数据采集、质量控制标准。这样可以避免在收集和保存财务数据时出现混乱，提高数据采集和分析的规范性，保证数据质量。

　　第二，强调数据分析与利用在企业决策中的应用。部分企业在财务数据分析过程中缺乏深度分析，仅停留在表面现象上，未能深入挖掘财务数据背后的深层次原因和影响因素，从而影响财务数据价值的发挥。因此，需要在企业财务决策中重视财务信息分析结果的应用。例如，通过深层次分析成本结构，根据分析结果指导企业寻找降低成本、控制成本的方法。同时，应利用大数据做好监督与信息反馈工作，评价不同分析结果在企业决策管理中的应用效果，确保企业决策的科学性和合理性。

　　第三，大数据背景下，企业财务管理过程中需要重视信息共享。尤其是在业财融合的背景下，财务部门与业务部门之间需要加强沟通和协作，建立健全数据共享机制。这有助于业务部门了解并认识到财务数据的作用和价值，同时也有助于财务部门了解业务特点以及不同阶段的业务需求，提前做好财务支持。通过保障企业内部不同部门之间的数据共享，可以提高财务管理信息以及其他非财务信息的综合利用价值。

　　及时创新财务管理模式不同企业财务管理部门需要充分认识到大数据带来的优势，并立足于现有财务管理模式，完成财务管理的创新与变革。例如，企业可以利用大数据技术构建与现代财务管理模式相适应的管理体系、管理组织框架和管理团队。同时，企业财务管理部门需要加强信息化建设，提高财务人员的信息化素养和数据分析能力。通过引入更多大数据分析技术和工具，融合企业发展中的财务信息与非财务信息，推动企业财务管理模式的创新与发展。

　　在大数据背景下，企业应聚焦于深度挖掘财务信息的价值，并高度重视财务信息在企业决策、管理等多个环节的应用。通过充分发挥财务信息的指导作用，全面支持并引领企业的发展，进而提高企业的社会竞争力和市场地位。