［摘要］文章围绕大数据视域下企业财务管理信息化建设展开研究，阐述其带来的新变化，指出当前建设存在大数据技术应用程度低、信息系统兼容性差、风险预警机制缺失及数据质量参差不齐等问题，并提出相应对策，包括加大大数据技术投入与应用力度、提升系统兼容性与集成度、构建并完善风险预警体系以及加强数据质量管理，以推动企业在大数据背景下更高效地开展财务管理信息化建设。

　　［关键词］大数据；财务管理；信息化建设；数据治理；数字化转型

　　0引言

　　随着大数据时代的来临，数据成为企业重要的战略资产。企业借助大数据技术，可实现对财务数据的高效分析与利用，为企业决策提供有力支持。但目前，企业在推进财务管理信息化建设时面临重重挑战，若不及时解决，将阻碍企业财务管理水平的提升。因此，深入研究大数据视域下企业财务管理信息化建设存在的问题与对策具有重要的现实意义。

　　1大数据视域下企业财务管理信息化建设带来的变化

　　一是数据来源和大小发生了重大变化［1］。传统的财务数据往往来源于企业内部的财务报表、账目记录等，而如今在大数据环境中，数据来源广泛，不仅涉及企业内各个业务系统的数据，如销售、采购、生产等方面的数据，还涉及外部市场、行业动态、社交媒体等方面的数据。数据规模由过去结构化小数据向包括结构化数据、半结构化数据、非结构化数据的大数据拓展，为企业各项业务开展提供重要的数据支持。

　　二是数据分析方法和手段更新。传统的财务分析往往依赖简单的统计和比率分析。在大数据时代，先进的大数据分析技术被引入数据挖掘和机器学习算法，可以从大量数据中发现潜在的信息和规律，从而对财务决策起到辅助作用。例如，利用机器学习算法对销售额、成本变化趋势进行预测，可以帮助企业对资源的配置进行超前规划。

　　2大数据视域下企业财务管理信息化建设存在的问题

　　2.1大数据技术的应用水平不高

　　尽管大数据技术发展迅猛，但部分企业在财务管理信息化建设中对大数据技术的应用仍有限。一方面，企业对于大数据技术并没有深入的了解，也没有充分认识到其在财务管理领域具有的巨大潜能和价值［2］。企业仅仅把大数据看成是海量数据堆积而没有掌握数据挖掘和分析的方法，仍然沿用传统财务管理模式和手段，无法充分发挥大数据的优势来提高财务管理效率和决策科学性。另一方面，大数据技术的应用需要专业人才支持，但企业财务人员大多仅拥有财务专业知识，对大数据技术的掌握程度不够，数据分析、挖掘能力不强，难以利用大数据工具对复杂的财务数据进行加工和分析。与此同时，企业对人才的引进和培养还远远不够，没有建立起完善的人才培养体系，使得财务管理中大数据技术的运用缺少专业人才支撑。

　　2.2信息系统兼容性较差

　　在企业财务管理信息化建设进程中，信息系统的兼容性问题比较突出。企业内部通常会有几个不同时期、不同厂家开发的业务系统和财务系统。这类系统的数据格式和接口标准都不相同，使得数据难以实现流畅的交互和分享，如在销售系统中，客户的订单和销售数据会以固定的格式被记录下来，再加上财务系统对数据的接收格式有着不同的需求，这就使销售数据在传递到财务系统时需要经过复杂的格式转换，容易造成数据丢失和错误。不同系统之间的数据结构不统一，加大了数据整合和分析的难度，导致财务人员需要耗费大量的时间和精力来整理与匹配数据，降低了工作效率。伴随着企业业务拓展和数字化转型的发展，还可能会有新型第三方软件或者云服务推出。这些新系统和原有系统之间的兼容问题如果得不到妥善解决，将进一步加重“信息孤岛”现象，使企业难以在整体层面获得全面准确的财务信息，从而影响财务决策的制定和实施，也就不可能做到业财的深度融合和协同发展［3］。

　　2.3风险预警机制不完善

　　大数据环境下，企业面对的内外部环境复杂多样，财务风险的类型也越来越多，且复杂性更强，但部分企业还没有建立起一套完整而又行之有效的风险预警机制。一方面，企业风险预警指标体系不够健全。传统的风险预警系统主要集中在财务报表的数据指标上，如资产负债率和流动比率等，而对于非财务方面的指标，如市场份额的波动、客户满意度和供应商的稳定性等，关注度相对较低。在大数据时代，仅靠传统指标很难全面而及时地反映企业所面临的各种风险。另一方面，企业风险预警模型和手段滞后。一些企业仍然使用简单的统计分析方法建立预警模型，没有充分利用大数据技术对风险进行预测和分析。这些模型对复杂多变的市场环境和企业业务变化的适应性较差，预警结果的准确性和及时性也不够，无法对企业进行有效的风险预警。另外，风险预警机制欠缺动态调整和实时监控的功能。如果风险预警机制不能根据环境的变化对预警指标和模式进行适时的调整，对企业的经营和财务状况进行实时的监测，就会造成风险预警滞后，不能及时发现潜在的风险并采取应对措施，使得企业更容易受风险的威胁［4］。

　　2.4数据质量参差不齐

　　大数据视域下的数据质量对于企业财务管理信息化建设具有十分重要的意义，但是当前企业的数据质量参差不齐，出现了很多问题，数据的准确性很难得到保证。数据的采集、传输和存储都会由于人为失误、系统故障和数据接口失配而出现差错。人工输入数据会存在输入错误的情况，并且在系统之间进行数据传输时也会因为格式转换的问题而造成数据失真。不准确的数据可能导致财务分析和决策产生偏差，造成企业亏损。有的企业在收集资料时没有对财务管理的有关资料进行充分的收集，漏掉重要的资料。不完整的数据无法对财务管理起到整体的支撑作用，从而影响决策的科学性。此外，数据的一致性也有问题。企业内部各部门、各系统对于相同数据的界定和记录方式有所不同，从而造成数据不统一。例如，销售部门和财务部门在销售额的统计口径上不一致，使得财务人员难以准确把握企业的真实销售情况。

　　3大数据视域下企业财务管理信息化建设问题的解决策略

　　3.1加大对大数据技术的投入和运用力度

　　加大对大数据技术的投入和应用力度是大数据视域下企业财务管理信息化建设的核心出发点。在技术投入层面，企业要根据财务管理的现实需要，有针对性地引进适配的大数据技术工具，以覆盖数据采集、存储、分析及可视化全流程，如实时获取海量财务数据的分布式爬虫技术、支持高并发数据处理的云计算技术、可发掘数据关联关系的机器学习算法。通过技术投入，打破传统财务管理中依靠人工处理的局面，增加数据处理的深度。

　　在构建平台的过程中，需要创建一个专门的财务大数据管理系统，整合企业内部和外部的财务信息，包括财务核算和资金流动数据、供应链交易数据和市场行业数据，并进行集中存储和统一管理。同时，该平台需要有模块化的功能设计，覆盖预算管理、成本控制、资金管理和财务分析等核心财务模块，并支持各个模块的数据实时互通和动态更新，使财务人员可以通过该平台完成从获取数据到提供决策支持等全流程运行，减少跨系统切换造成的效率损耗。

　　3.2提高系统的兼容性与集成度

　　提高系统的兼容性和集成度，是解决企业财务管理信息化建设中“信息孤岛”问题的关键。其中，在系统架构优化方面，企业要摈弃传统“烟囱式”财务系统构建方式，利用开放式和可扩展云原生架构构建财务管理信息化系统。该架构可以突破不同系统之间的技术壁垒，在支持多终端、多场景接入要求的前提下具有灵活扩容的功能，可以随着企业业务的开展和数据量的增加对系统资源进行动态调整，从而为之后的系统集成打下基础。之后，企业需要制定统一的财务数据标准体系，对财务数据编码规则、格式规范、分类标准和计算口径进行界定，包括会计科目、凭证类型、报表指标和成本项目等核心财务要素。比如，对于不同业务系统的“应收账款”资料，将字段名称、数据类型和统计维度等进行统一，避免由于资料标准不同而造成资料不能互通的情况。

　　3.3构建并完善风险预警体系

　　构建并完善风险预警体系，是大数据视域下企业财务管理信息化建设的重要保障。企业在风险识别过程中需要以大数据技术为支撑，对财务管理全流程可能存在的风险点进行充分梳理，包括资金风险、成本风险、合规风险、市场风险等，常见的风险形式为资金流动性不足、应收账款坏账、纳税申报不符合规定和财务数据造假等。企业应通过分析历史财务数据、业务数据和外部市场数据，发掘每类风险的特征表现和成因，并构建系统化风险清单，以保证风险识别不出现疏漏。

　　在风险预警体系中，风险指标构建处于核心地位，企业需要在确定风险点的基础上设计科学、合理的风险预警指数。该指数需要可量化、可监测，敏感性强，覆盖财务指标和非财务指标等。财务指标有流动比率、资产负债率、应收账款周转率和成本费用利润率等常规指标，非财务指标有供应链稳定性、市场需求波动、政策法规变化以及其他外部因素指标。同时，企业需要对各指标设置合理的预警阈值，并综合考虑企业历史数据、行业平均水平和自身发展战略等因素，借助大数据分析工具识别出不同风险等级所对应的指标区间，如把流动比率小于1.2定为资金流动性风险的黄色预警、小于0.8定为红色预警等，利用聚类算法将成本数据归类为异常成本波动风险。此外，该模型需要具有动态迭代能力，并随企业业务发展和外部环境的改变而不断融入新数据和风险因素，以优化模型参数并提高预警的准确性［5］。

　　3.4加强数据质量管理

　　为了确保大数据背景下企业财务管理信息化建设的有效性，需要从数据的整个生命周期角度出发，搭建一个涵盖“收集—清洁—储存”的完整质量管理流程。例如，前期数据采集环节需要制定标准化采集流程，并明确各类数据源数据的采集责任主体、采集频率及采集方式等，保证数据采集的及时性和完整性。在数据录入阶段，利用数据校验技术实时校验数据格式、范围和逻辑关系，如根据财务凭证上的金额数据校验借贷平衡关系等，通过对日期数据进行时间逻辑的校验，从源头减少错误数据流入。

　　数据清洗对提高数据质量具有至关重要的作用，企业需要借助大数据清洗工具对所收集的财务数据进行系统性处理，包括剔除重复数据、修正错误数据、补全缺失数据和规范异常数据的操作。对于重复数据，通过关键字段匹配（如凭证编号、交易流水号等）识别并删除重复记录；对于不正确的数据，综合业务规则和历史数据加以校正，如比较超过合理区间的成本数据和同类型业务数据，以确定校正依据；对于缺失数据，依据数据类型选择合理的补全方式进行补全，如对数值型数据进行均值补全，对分类数据进行众数补全等，以保证数据的完整性和准确性。

　　在数据存储阶段进行质量管理，需要关注数据安全性和一致性问题。在存储架构设计中，可利用分布式存储和备份技术定期备份财务数据，避免硬件故障、自然灾害等造成数据损失。同时，可以建立数据访问权限管理机制，针对财务人员岗位职责设置不同的数据访问权限，以约束非授权人员查看和修改敏感财务数据，确保数据安全。对于数据一致性的维护，可以通过设置财务数据同步机制，保证不同存储节点财务数据的实时更新和一致性，有效避免数据同步延迟造成决策偏差。

　　4结束语

　　大数据技术正在重构企业财务管理的底层逻辑和运行模式，信息化建设不仅仅是企业迎接数字化转型的不二选择，更是企业增强核心竞争力的重要着力点。文章从大数据视域出发，对企业财务管理信息化建设在数据、技术应用等方面存在的问题进行系统的分析，并有针对性地提出解决策略。在未来的发展中，企业需要依赖数据驱动、技术支持、安全保障和人才培养，持续推进财务与业务深度整合，促进财务管理从“信息化”向“数智化”转变，从而实现价值创造能力的显著提升。

主要参考文献

　　［1］魏伟,赵波,陈颖.大数据时代企业财务管理信息化的创新路径［J］.中国电子商情,2025(15):115-117.

　　［2］刘希艳.大数据时代国有企业财务管理信息化建设研究［J］.乡镇企业导报,2025(6):156-158.

　　［3］曾凡清.企业财务管理信息化建设研究［J］.上海企业,2025(3):196-198.

　　［4］何碧潇.高新技术企业财务管理信息化发展策略［J］.销售与管理,2025(5):15-17.

　　［5］沈洁.大数据时代下企业财务管理信息化转型路径探索［J］.中国会展(中国会议),2025(16):63-65.