導語：如何才能寫好一篇人工智能財務風險，這就需要搜集整理更多的資料和文獻，歡迎閱讀由公務員之家整理的十篇范文，供你借鑒。

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人工智能在會計領域的應用現狀

今年3月份，德勤會計師事務所宣布與Kira Systems聯手，將人工智能引入會計、稅務、審計等工作當中，引發會計行業對人工智能的關注。其實，在某些領域，人工智能已經涉入頗深，如機器人顧問已經成為金融服務領域的最佳拍檔，而自動化的稅務籌劃也已經成為今年美國報稅季手機應用程序中主推的一款APP（應用程序）。

目前，財務、審計及稅務自動化軟件已被普遍使用，人工智能已經與這三大行業有了初步接觸。但從相關軟件在這三大行業的實際應用情況來看，應用范圍還不是很廣，應用層次同樣不高，應用的程度也不是很深，還僅停留在對機械、單一、重復的財會事項的處理上。

不過，可以預見的是，在不遠的將來，人工智能不僅會進一步夯實和拓寬自己在財會、審計領域的應用范圍，而且還會向縱深及橫向發展。比如，財務人工智能會將企業的財務管理與日常生產經營管理相結合，這不僅會大大提升企業財務管理的水平、拓展財務管理的功能，而且還會大大促進財務管理向管理會計的拓展和升級，促進企業的戰略、業務和財務一體化，使得企業各級管理人員能據以對日常發生的各項經濟活動進行規劃與控制，并幫助決策者做出各種專門決策，從而更好地改善經營管理，更好地創造和維護價值，提高企業經濟效益。

人工智能將重塑會計、審計行業

隨著大數據等基礎人工智能技術的飛速發展，人工智能所需的基本框架已經搭建起來，其對會計、審計等行業的影響會越來越深刻。英格蘭威爾士特許會計師協會聯合上海國家會計學院于9月12日舉辦了“大數據重塑財務與審計”論壇，與會學者預測：大數據將重塑財務與審計行業，不僅基層會計人員將大幅減少、業務會計界限逐步消失、專業會計機構高度集中，同時財會部門還將成為大數據處理部門。

第一，可以大幅度提高會計及審計信息的質量。現階段我國會計及審計行業普遍存在著信息失真的問題，而這些問題產生的根源就在于對會計及審計信息的處理存在著大量的手工編制、人腦思維及判斷等人工操作，而人工操作不僅可能存在人為失誤，更可能存在人為故意篡改或造假等舞弊問題，事實上，人為因素正是造成我國會計及審計信息失真的重要原因。通過人工智能，不僅可以在很大程度上降低因人工失誤造成會計及審計信息失真的可能性，而且也會在很大程度上減少人為篡改或造假財務資料等舞弊的可能，從而使得會計及審計信息質量大幅提高。

第二，可以使得會計及審計行業的工作效率大大提高、人力成本大大降低。例如企業使用財務軟件，不僅可以不必花費更多的人力和時間處理機械、單一、重復的財務事項，而且還會大大提高會計核算的效率和質量；審計部門使用審計軟件，不僅同樣可以大大降低人力資源耗費，而且還會在對各類報表項目、交易及披露進行即時全面分析后，在更短的時間里對賬面數據進行風險評估，找出可能存在問題的風險點，從而提高審計的效率和效果。

第三，可以更好地防范風險，提高企業競爭力。人工智能在挖掘數據的基礎上不僅可以處理大量數據并建立數據庫，而且還可以對數據模型進行持續跟蹤分析，從而對企業的各類投融資及盈利等重大事項進行預測，這相對于人類有限的信息存儲量和計算能力，人工智能具有更加齊備的信息和更為高速的運算能力。同時，人工智能可以結合專家決策系統識別并消除金融危機給企業財務管理帶來的影響，還可以通過建立風險預警模型，來識別財務風險，化解安全隱患，從而大幅度提升企業的競爭力。

第四，促進傳統財務、審計工作模式的改進。現行企業財務核算大多按照基本業務流程來劃分會計人員的工作職能，人工智能的引進不僅可以大量解決一些繁瑣、程式、高頻的工作，而且一定會在很大程度上打破以往對財務及審計工作的分工。在手工記賬環境下存在的機械、單一、重復財務事項，在實行人工智能后，相關人工崗位可能會取消或大幅度精簡人員，而精簡的財務人員則可能改為程序操作員或從事管理會計崗位，這就打破了以往對財務崗位的分工格局。人工智能對審計工作也同樣會產生大幅度的影響，如會打破原來按照會計業務的類別或性質進行分工審計的格局，這不僅需要增加精通財務軟件和審計軟件的技術人員，以適應人工智能下審計工作的需要；同時還要考慮在人工智能下企業財務可能出現的新情況、新問題，如新的舞弊形式和錯誤類型，以便更有針對性、實效性地開展審計工作。

智能會計時代的會計人才特質

未來隨著人工智能對會計行業的重塑，會計職能也將隨社會及企業要求的變化而轉變。企業需要的是對財會工作具有較高業務水平和勝任能力，而且在至少一個或多個相關領域能出類拔萃的財務人。會計人才將擺脫低端、純粹的財務處理工作，進而將信任度、創造力、溝通能力、洞察能力、解釋能力以及對稅法與傳統簿記掌握能力置于優先考慮的位置。

首先，在智能會計時代全面數據化的大環境下，會計人必須成為確保數據安全以及軟件正常運行方面的專家；在擁有更多的可用數據、歷史數據越來越可靠的情況下，必須提高對風險的識別與分析，從而為商界客戶提供戰略的預測模型和未來規劃。

其次，伴隨著智能會計時代會計處理全流程自動化、會計決策分析智能化和會計服務共享化等趨勢的到來，一方面會計基礎工作將更加專業化，另一方面大量程序性的會計基礎工作將被會計信息系統所取代，從而導致會計人才從基礎性的、程序性的、重復性的會計核算工作，轉向更有價值的、需要更多職業判斷的、基于大數據的數據分析和挖掘等會計管理工作，會計人才的管理職能與數據分析師職能將越發凸顯。

再者，智能會計時代，企業內部經營管理和外部生存發展都將產生重大變革，具體而言有十大趨勢：業財深度一體化、處理全程自動化、內外系統集成化、操作終端自動化、信息提供頻道化、處理規則國際化、會計信息標準化、會計組織共享化、風險威脅擴大化、處理平臺云端化。這些發展趨勢要求會計人才必須向復合型人才轉型。復合型財會人才應熟練掌握財會理論和實務操作，擅長IT技術，同時還應精通資本運作、內部控制、管理會計、納稅籌劃、金融保險等與財會相關某一或多個領域的專業知識和實務操作，對本職工作所涉及的方方面面具有很強的應變和處置能力，能夠在以財會領域為中心的較大范圍內駕馭自如。簡而言之，復合型財會人才要能夠及時適應以下三方面的變化和發展：一是要能夠及時適應財會專業及相關專業各方面的更新和發展；二是要及時適應各種新生事物所帶來的新思考、新問題、新變化；三是要適應整個社會不斷進步帶來的各種變化和發展，要具有很強的適應性和應對能力。

會計行業如何應對人工智能的沖擊

智能會計時代的到來，是一場會計生產力的變革，必然引發生產關系的調整。會計行業應該從整體出發，充分認識技術進步對整個行業帶來的重大變革。

首先，人工智能技術的提升與應用倒逼會計人才轉型升級，對會計人才的能力框架建設提出了新的要求。會計行業需要對會計工作的性質和會計人才種類進行重新分類，一些傳統、簡單、重復等依靠手工進行的會計工作應該取消，以采用新技術的新型會計工作取而代之。同時，會計人才的種類也應隨會計工作性質的調整而相應調整。

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摘 要 財務風險是現代企業經營中所不可避免的問題，隨著競爭的加劇企業面臨的財務風險也越來越復雜和多變。財務風險是客觀存在的，要徹底消除風險及其影響是不可能的。對企業財務風險進行適當的控制和防范，健全風險防范機制，將損失降至最低，為企業創造最大的收益。

本文就如何構建企業的財務監管系統提出相關的意見和建議。

關鍵詞 財務風險 風險防范 風險治理

財務風險是現代企業經營中所不可避免的問題，隨著競爭的加劇企業面臨的財務風險也越來越復雜和多變。財務風險是客觀存在的，要徹底消除風險及其影響是不可能的。為防范企業財務風險，進行適當的控制和防范，健全風險防范機制，將損失降至最低，為企業創造最大的收益。而財務風險治理是一項復雜而艱巨的系統工程，防范與化解財務風險必須構建科學有效的財務風險監管系統，保障企業財務活動的順利進行，以實現預期財務目標。

在市場經濟條件下，企業經營面臨著巨大的風險與不確定性，經常有企業發生財務風險甚至破產。歷史情況表明，財務風險并非在一朝一夕內形成，而有一個較長的潛伏時期，因此有必要建立財務危機預警系統，對企業的財務狀況進行監測、信息反饋，在財務危機的萌芽狀態預先發出危機警報，促使經營者及采取有效對策，改善管理，防止企業陷入破產的境地，以保護各相關主體的利益。由于企業理財的對象是現金及其流動，就短期而言，企業能否維持下去，并不完全取決于是否盈利，而取決于是否有足夠現金用于各種支出。預警的前提是企業有利潤。對于經營穩定的企業，由于其應收、應付賬款及存貨等一般保持穩定，因此經營活動產生的現金流量凈額一般應大于凈利潤。從財務管理的角度確立財務分析指標體系，與自身歷史水平、同行平均水平、行業先進水平指標對比挖潛。分析企業的償債能力、運營能力、發展能力等各項財務指標及現金流量動態；對風險信號進行監測，出現產品積壓，質量下降，應收賬款增大，預付賬款增加，成本上升。要分析其形成原因及過程，提出切實可行的風險管理策略，降低危害程度。

首先要切實做好財務風險治理組織系統。在實務上我國大多數企業沒有設立專門的財務治理機構，沒有專職的財務風險治理人員，這說明了人們尚未熟悉到財務風險治理對于企業的作用。為了有效地監督與控制財務風險，企業需要建立一個專門負責風險治理的組織機構，配備專職的風險治理人員，對企業風險治理整個過程進行總體協調與具體規劃，集中處理和消除威脅企業生存和發展的財務風險。針對企業規模、結構等諸多因素的影響，風險治理也不同，以大型企業的風險治理為例，在董事會下可以設立“風險治理委員會”，由風險治理部門主管及其他業務部門主管參與，專門負責日常的風險治理工作，并定期向董事會報告風險治理方面有關問題；在風險治理委員會下設風險治理部，它通常設有治理信息系統部、戰略部和監控部，主要職責是負責風險治理信息的收集、篩選、整理、傳遞、報告等工作。同時，風險治理部門還應該與財務、研發、人事、數據處理等部門密切合作，各業務部門認真執行風險治理部門下達的指令，并向風險治理部門報告。

其次要切實做好財務風險治理信息系統。財務風險管理信息系統（FRMIS）是在企業的風險管理過程中，運用計算機技術、網絡技術、通訊技術、數據庫技術實現對企業各部門的日常業務活動的風險信息進行加工、處理、分析和反饋，做出預警顯示和提出應付風險的基本策略的一個動態風險信息管理系統。該系統搜集企業風險的內、外部信息，及時、準確地識別，分析、預防和控制風險，做到有備無患，將風險損害降至最低點。風險管理信息系統一般包括數據庫、硬件、軟件和人員四大要素。其中數據庫是風險管理信息系統的核心，軟件主要有數據庫軟件、通訊軟件、分析軟件等，人員是風險管理信息系統中最重要的組成部分，進行最終的風險決策。

再次要切實做好財務風險治理預警系統。財務風險預警系統是運用計算機技術、信息技術、數據庫技術等，通過收集大量的相關數據，并加工、處理、分析，與預定的風險預警指標比較，度量某種狀態偏離預警線的強弱程度，對不同程度的風險及時發出警報，提醒決策者及時采取有效的措施防范和化解財務風險。財務風險預警系統是發出預警信號并采取防范措施的系統。財務預警系統貫穿于企業經營活動的全過程，是以企業信息化為基礎，以企業的財務報表、經營計劃及其他相關的財務資料為依據，利用財會、金融、企業管理等理論，采用比例分析、數學模型等方法，發現企業存在的風險，并向經營者示警，對企業在經營管理活動中的潛在風險進行實時監控的系統，是現代企業預測和防范財務風險的一個重要工具。

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關鍵詞：人工智能時代中小企業財務會計管理會計

1財務會計和管理會計相關概述

1.1財務會計和管理會計概述

財務會計是以貨幣為基礎，主要就是對企業的貨幣流入和流出等進行分析，需要運用相關理論進行相關財務工作。財務會計是對企業經營活動過程進行全面的記錄、計算和統計等，主要就是面向投資人和債權人等財務信息的使用者。管理會計是企業利用一系列的方法，利用財務會計提供的資料和其他的資料信息進行整理、計算、對比和分析，促進企業各級管理人才正確應對變化和抓住機遇，從而對公司的經營和決策提供幫助。

1.2財務會計和管理會計的區別

首先，職能不同。財務管理的基礎是貨幣，人員的工作是通過復式記賬客觀、及時地反映企業的經營活動、投資活動、籌資活動，為投資者和債權人提供準確的信息。管理會計需要收集、分析和匯總各種經濟信息，主要就是對未來的分析和預測。其次，側重點不同。管理會計是為了企業內部各層級管理者服務，主要是為了滿足目前的經營需求，便于公司管理層、決策層及時掌握公司的實際運營情況，財務會計主要就是對企業外部信息使用者提供信息，主要包括相關利益人群、政府監管人員，還有潛在的投資者等。財務會計和管理會計都屬于會計領域，兩者相輔相成，都能夠提升企業的經濟效益、獲得更大的利潤，管理會計的部分信息可以為外部信息使用者所使用。

2人工智能時代財務會計向管理會計轉型的重要意義

2.1獲得更多有效的財務信息

企業管理工作的進行中需要大量的信息資源，這些信息資源主要就是成本信息、經營信息，還有一些非財務信息等，這些都是企業財務管理工作需要獲取的重要信息。古人云：“知己知彼，百戰不殆”，運用在企業管理中更是如此。豐富、有效的財務信息更便于管理層應對市場變化和激烈競爭。

2.2提升管理會計的管理能力

管理會計在企業發展中需要給予決策指導，所以管理會計需要對管理相關的知識也有一定的了解，這樣才能為決策提供有效的信息，促進管理工作的開展。財務部門和管理部門也需要增加聯系，加強信息的交流，促進部門聯合工作的開展，提高管理會計管理水平推動企業的發展。目前經濟市場競爭比較激烈，而且市場競爭復雜，企業需要管理會計具有專業的知識，對公司的經營現狀有更充分的了解，而且還需要全面把握企業的物流、信息流等工作，提升自身的觀察力、反應力和分析能力，在企業的經營和發展中能夠提出自己的專業意見。

2.3提升企業競爭實力

會計轉型對企業競爭實力的增強也有重要的意義，管理會計使微觀核算成本數據和企業的宏觀經營決策相結合，能夠促進數據分析和統計工作的開展，這就保證了管理層決策時能得到更有效的信息支撐。從企業角度，管理會計能夠幫助企業及時發現自身發展中存在的問題，并對有效的解決自身面臨的問題提供決策信息。管理會計轉型能夠讓企業對自身的經營現狀有更清楚的認識，促進企業迅速準確的決策，搶占市場先機，占領市場份額，具有更多的話語權。

3人工智能時代中小企業在財務會計向管理會計轉型中的機遇

人工智能對會計行業的影響比較大，劍橋大學研究者對365種職業進行了分析，研究表明，目前會計職業被代替的概率為97.6%。人工智能對會計行業的影響比較大，目前會計行業的本質就是信息的搜集和整理，對邏輯的要求比較高，而且需要絕對的準確，這方面機器智能的優勢比較明顯，人工智能可以在短時間內完成基礎工作、提升工作效率。而管理會計是通過對企業財務數據進行分析和整理，促進企業資金管理效率的提升，實現企業價值最大化的財務管理目標。絕大部分中小企業限于自身業務范圍、經濟實力等因素的影響，普遍在企業管理信息化建設方面的投入遠不及大型企業，對企業基礎會計數據的收集、整理非常有限，因此以往中小企業的管理會計工作成效一般，也往往不被管理者所重視。人工智能時代，中小企業可以在最大限度地享受科技飛速發展帶來的經濟紅利，極大地降低信息化建設中硬件和軟件方面的成本，同時，中小企業的基礎數據處理量不是很大，因此數據整理變得更加高效、迅速，從而使企業管理決策更加高效。

4人工智能時代中小企業財務會計向管理會計的轉型方法

4.1財務管理工作理念轉變

現今很多企業財務管理人員的工作主要就是簡單的記賬、報稅等工作，很多企業對自身的財務管理工作沒有足夠的認識，導致財務會計的作用沒有發揮，這對企業的發展也不利。在中小企業的財務會計向管理會計的轉型方面，企業管理層需要改變自身的觀點，應該讓財務會計更多地參與到管理工作中，管理會計可以通過對公司的財務數據分析實現對財務風險的防范，可以為公司的決策提供更多的數據支持，促進公司決策的正確性，保證公司穩定的進行。

4.2企業財務信息化建設

財務工作復雜性比較高，需要企業投入較多的財務人員，這也增加了財務管理成本，而采取信息化技術能夠促進企業管理工作的完善，降低管理工作的壓力。財務管理工作中的信息統計工作比較多，而采用計算機技術能夠促進財務管理工作的開展，提升財務管理工作的效能。中小企業不斷加強信息化建設，為企業向管理會計工作轉型構建良好的基礎。

4.3促進財務人員專業素質提升

首先，企業需要積極安排財務人員參與管理會計的培訓，提升會計管理工作的質量，促進人員的轉型；其次，企業需要加強管理會計的專業能力，通過不斷培訓，強化管理會計的專業素養，提高判斷能力、問題解決能力等，培養會計人員的全局觀，能夠從大局思考問題；最后，提升會計人員職業道德，保證管理會計在工作中的公正、公平。

4.4轉變財務部門工作內容

管理會計并不只是名稱的變化，更是工作內容和職能的轉化，對企業經營的意義非凡。管理會計需要進行財務信息的統計和處理，也需要充分利用這些財務信息對企業的運行現狀和發展前景進行分析和預測。管理會計通過對財務數據進行綜合性的分析，為企業的運行提供數據支持，提升財務管理工作的質量。

4.5借助AI優化財務信息處理流程

人工智能時代，中小企業財務人員應利用AI賦能，從本質上提升生產力，助力管理層解決更多的問題和痛點，實現企業管理能力的全新飛躍。中小企業財務人員和管理層的溝通相對便捷，在充分了解管理層信息需求的前提下，結合企業的實際情況，合理制定財務信息的處理流程，借助AI完成以下財務工作：(1)傳統的財務核算，從憑證到報表，可以說這些都是AI的強項；(2)網絡大數據的篩選；(3)對內部、外部財務信息的加工整理。基于國家對企業會計的管理要求，中小企業財務會計向管理會計轉化更多的體現在以下幾個方面。(1)根據管理層的信息需求，設定網絡大數據篩選的條件。互聯網時代，網絡大數據呈現幾何級數的增長，如何從中迅速、高效地篩選企業需要的信息，在很大程度上取決于篩選條件如何設定。毋庸置疑，就單純的數據檢索而言，AI非常強大，也正因如此，中小企業財務人員應思考如何設定條件，讓AI更好的服務于企業信息檢索的實際需要。(2)重視對內外部財務信息的加工整理企業管理在籌資、投資、生產經營過程的各個階段，對信息的需求不同，如何讓基礎財務數據、統計信息成為管理層真正需要的決策數據來源，是管理會計的重要職責所在。另外，通過對企業各項經營活動的信息進行加工、整理，結合大數據分析，幫助管理層找到企業需要改進和提升的地方，從而提高企業的整體管理水平，實現股東財富最大化。

5結語

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[關鍵詞] 醫院;負債經營;風險;預警體系

[中圖分類號] R197.322 [文獻標識碼]B [文章編號]1674-4721(2010)02(a)-119-02

目前醫院為解決資金短缺,管理者往往采取負債融資經營策略,實現平穩快速發展。但歷史證明,負債經營是一把雙刃劍。在負債經營現實已存在的情況下,建立起監測預警機制,對財務運行的每個環節進行有效監控,對有效防范風險和監控運營具有重大意義。

1 醫院負債經營的利弊

負債經營的積極作用包括:①有利于擴大經營規模,增強醫院的市場競爭能力。②可獲得財務杠桿效應,減少貨幣貶值的損失。③可降低綜合資金成本,提高資金使用效益。

負債經營的消極作用也是不可忽視的:①醫院經營收益下降時,負債會產生財務杠桿負效應。②持續增長的負債最終會導致財務危機。③負債過多會使綜合資金成本增加,降低再籌資能力。

2 醫院負債經營預警機制

2.1 建立醫院負債經營預警機制的目的

2.1.1 預測財務風險,防患于未然。

2.1.2 防止財務危機擴大。任何財務危機都有一個逐漸出現且不斷惡化的過程。因此,醫院只要有能夠反映自身特點的風險預警體制,及時發現并采取相應措施,就能夠在最大程度上減少損失。

2.1.3 方便決策者計算償債能力,有利于籌資和投資決策。善于負債、科學管理以規避風險才是穩健的融資策略。

2.1.4 為監督監測醫院資本市場運作情況,評價融資的可行性提供參考標準。

2.2 財務風險預警模型的選擇

目前風險研究的預警機制采用的是線性分析方法,在風險預警指標選取時,發現影響因素較多,如常用的指標有:流動比率、資產負債率、利息保障倍數、償債安全系數和資產效益率等。它們之間的關系比較復雜,還不十分清楚。建立風險預警模型,沒有一種傳統方式是十全十美的。目前先進的方法是采用人工智能領域的神經網絡模型,進行風險預警。因為神經網絡具有自我學習能力,擅長處理非線性的數據,能夠處理各指標之間的這種復雜的模糊不確定的關系。

3 對醫院負債經營風險的對策

醫院融資意義重大,可成為提高單位自我發展能力的有效手段,可以促進衛生資源的合理配置,擴大就業和減輕壓力。目前影響醫院財務風險的因素有外部大環境和內部小環境兩種。

3.1 外部大環境和醫院內部小環境分析

3.1.1 外部大環境變化復雜

包括國內外經濟氣候、法律法規、醫藥市場等因素,對財務管理和資金運用產生重大影響且難以預見。

3.1.1.1 融資渠道的變化醫院的傳統融資渠道主要來自財政補貼、醫療服務收入和藥品收入。近年來,國家衛生政策發生了調整,國家的主要投入方向已經發生了重大轉變,逐步轉向公共衛生服務領域,造成醫院從財政得到的資金將逐步減少。

3.1.1.2 金融資本市場波動近幾年來,受國際次貸危機影響,金融市場不穩定因素變大,如果遇到銀根緊縮,會導致醫院的利息費用劇增,尤其是對于短期貸款十分不利。利息率越高,財務杠桿系數越大,風險會隨之越大。

3.1.2 內部小環境的影響因素

醫院內部的小環境主要包括:①醫院的管理者缺乏長遠規劃、風險意識和應對不斷變化的外部大環境的準備。②不能理順與上下級單位的財務關系,比較被動,甚至牽一發而動全身。③投融資缺乏科學性導致決策失誤,陷入惡性循環而最終導致資不抵債。④醫院資金結構不合理,欠賬過多、存貨積壓等因素造成周轉率不高。

3.2 財務風險防范對策

研究表明,負債比高低沒有固定的模式,主要是看經營指標和投資收益。

3.2.1 作為醫院的管理者,必須首先對醫院進行長遠規劃,并不斷根據外部大環境進行調整。一個極端是缺乏長遠規劃、得過且過。另一個極端是盲目擴張、不顧后果。再有就是醫院管理者不根據自身發展特點和專科優勢,盲目模仿其他醫院。領導者還要特別注意避免任期內短期行為,盲目追求所謂的政績而陷入財務危機。有的公立醫院偏愛大型設備等馬上有回報的投資,而對于改善醫療條件、提高醫療服務質量等項目,由于不允許多收費,醫院的熱情則相對較低。但如果負債額度過大,即使回報率高,同樣也會給醫院帶來償債風險。

3.2.2 樹立全員風險意識。尤其是領導層應對潛在的危機有清醒的認識,通過預警機制防患于未然。

3.2.3 科學決策出最優投資方案。首先做好市場調查,運用多種線性和非線性的風險評估決策模型綜合決策,并參考相關醫院在這方面成功的案例,但不能照抄照搬。確保適合醫院自身特點方案的才是最好的。

3.2.4 建立風險的預先評估機制。無論是投資哪個方向,對風險和預期收益進行預先評估是必須的。

3.2.5 開拓多種融資渠道,降低負債風險。打破單一的融資方式,除了從銀行貸款和內部集資外,目前還有其他運營比較成功手段,如通過股份制改革、吸收社會資金合作經營、醫院托管、吸收融資租賃和吸納捐贈等有效方式進行融資。但醫院需要注意的是,在吸收投資擴大經營規模的同時,不能對醫院的控制權造成負面影響。

綜上所述,醫院負債經營是財務管理的一項重要內容,既拓寬了資金籌集渠道,又存在較大風險,應綜合考慮各種影響因素,充分論證,科學管理,以較小的負債風險取得較大的經濟效益。但對于醫院的長期發展和增強核心競爭力而言,財務風險控制并不是醫院的全部,還需要在提高服務質量、員工激勵等方面下功夫。

[參考文獻]

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關鍵詞：高壓輸電線路；除冰器；產品營銷策略；電網

中圖分類號：

F27

文獻標識碼：A

文章編號：16723198（2013）21008202

1產品概況

1.1產品的前景和需求

“十二五”期間，國家對特高壓輸電線路和骨干電網建設增加投資，超過5，000億元。自2008年始，我國南方部分地區容易遭遇大范圍低溫雨雪冰凍天氣，由于高壓電線結冰而造成電線壓斷，引起輸電線路倒桿（塔）倒塌、斷線和絕緣子散落等重大事故，嚴重威脅國家電網的安全穩定。進一步采取措施，全面提高電網應對自然災害能力，快速除冰就成為維護電網安全的當務之急。

在快速除冰市場，國內暫無成熟的智能機械除冰產品，除冰行業市場前景十分樂觀。以此為契機，研制出一種新型的除冰器產品，不僅可以降低或避免覆冰給國家電網帶來的損壞，也能為研發企業帶來可觀的利潤。

基于此，本創業團隊依托指導教師的專利技術，及時研發出“高壓輸電線路除冰器”產品，擬采取公司化運作模式，開拓并占領市場。

1.2“高壓輸電線路除冰器”介紹

“高壓輸電線路除冰器”是一種獲得國家實用新型專利的產品。該產品設計為“圓錐銑刀盤”，以“端面銑、斜面擠相結合的方式”對高壓輸電線除冰。工作時，銑刀盤一方面做旋轉運動，銑削高壓線上的覆冰，另一方面在行走裝置的驅動下沿導線做平移運動，擠掉銑刀盤銑削切開的覆冰。

產品采用模塊化設計，產品體積小。利用一種“循環滾子剖分式軸承”對銑刀盤進行旋轉定位與支撐，能夠方便快捷地清除高壓線上的覆冰且不損傷導線。除冰器的兩端有“位置傳感器”，在檔距之間，當達到一端的預定位置就會自動反向運動，實現來回巡線除冰。除冰器采用“高壓取能技術”，可以直接從高壓線路上獲取電能，解決自備電源需要更換的難題，減輕自身重量，可以減少對電線的損害。內部電路的精密設計可實現自動化控制，安全系數高。

1.3產品的結構原理

產品的主要組成部分是：（1）夾緊在輸電導線上的除冰頭；（2）行走機構；（3）提供能量的高壓取能裝置；（4）構架打開和關閉的開合裝置；（5）停止刀盤旋轉的準停裝置；（6）自動化控制裝置。

產品的主要結構是：（1）采用帶錐度（小于45°）的剖分式端面銑刀切冰；（2）采用上下對稱式結構的兩個行走驅動輪；（3）上下結構架通過由螺母和絲杠組成的螺旋連接器連接；（4）除冰單元的剖分齒輪設置準停裝置；（5）采用高壓線路感應取能裝置直接從高壓線路上獲取電能；（6）裝置人工智能遙控設備控制機器。

2產品策略分析

2.1SWOT分析

2.2比較優勢

（1）現有競爭者分析。

除冰器產品在設計原理和市面上，大致有模塊化除冰器、電纜除冰器、直流除冰器等產品，為傳統的機械設計原理。要么需要斷電操作，要么需要大電流才能操作，無法滿足帶電作業要求，不符合市場和現實需求。

現實情況下，很大一部分電路依靠各種手工除冰方式，機械除冰相對于人工除冰而言，不需人工操作，安全性高，減少大量的人力和物力成本，節能環保，具備明顯的競爭優勢。

（2）潛在競爭者分析。

本產品主要潛在競爭者是“旋轉切削式除冰器”和“架空輸電線除冰器”兩種。特點如下表：

通過比較對比，本產品具備如下優勢：（1）能適合于柔性線路上自由行走；（2）具有故障狀態下的安全報警功能；（3）除冰器姿態平穩，并保持與其它導線和線塔金屬部件的安全間距；（4）除冰器能在架空的輸電線路上自主移動；（5）提供足夠的空間安裝所攜帶的能源和控制裝置；（6）結構簡單，體積小，重量輕等。

2.3替代品分析

傳統的人工除冰，操作危險性大，耗時耗資源。簡單的機械除冰器，制造簡單，只能用于臨時的高壓線除冰，不能安裝成固定的裝置，技術上比較落后，無法對本產品構成威脅。

未來市場上的替代品是除冰機器人。本產品研發團隊已經致力于機器人的研究，搶先占領市場，產品定位于國家電網統一規劃中，有加強的技術競爭力。

3產品風險分析

3.1創業團隊生存風險

大學生創業團隊組織比較分散，會面臨隊員退出、團隊內部文化沖突，以致團隊突然解散等風險。國家經濟發展呈現出通貨膨脹趨勢，物價指數上漲，銀行利率變動幅度較大，這些都會給創業團隊的發展帶來一定的消極影響。

3.2市場風險

高壓電線除冰器行業雖然還沒有出現同類型的產品，但新型的除冰技術會不斷涌現，市場新產品層出不窮，未來是智能除冰機器人的天下。創業團隊雖然擁有核心的技術和知識產權，大部分零件需從市場上采購，不能避免有其他廠商會按照采購零件的種類仿制出相似的除冰器產品。

3.3技術風險

技術替代風險：公司的除冰技術處于同行業領先水平，已成功獲得三項國家專利。但目前我國除冰行業是處于熱門技術研究行業，因此，本公司的關鍵技術在未來幾年存在被其他性能更優的技術代替的風險。這就會使公司失去技術上的優勢，給公司的創業帶來較大的技術風險。工藝風險：由于本公司的關鍵設備是由我公司自主研發的，月產量較多，屬于大批量生產。在這過程中會出現生產過程不暢通以及產品質量不合格等特殊狀況，這對于公司的正常運營帶來了一定的風險。

3.4人力資源風險

人員頻繁跳槽，增加公司運作成本。核心管理人員流失，帶來公司經營問題。銷售人才流失，帶走大量客戶資源。核心技術人員流失，帶來技術泄密風險。

3.5財務風險

公司在經營過程中最需要關注的是財務風險與經營風險。影響財務風險的主要因素有：資本供求的變化，利率水平的變動，資本結構的變化等。而影響經營風險的主要因素有：產品需求的而變動，產品售價的變動，調整價格的能力等。

4產品的市場營銷戰略

主要分為如下三個階段：初期（1-2年）以湖北、湖南和陜西三省作為主市場，這些地區受天氣影響易結冰，以傳統的人工除冰為主，有利于快速進入市場，力爭實現銷售量14000臺；中期（3-5年）定位于安徽、江西、廣西、貴州、云南等省，開拓南方市場，銷售量將達到70000臺；后期（6-9年）將市場擴展全國所需地區以及更大范圍的國外市場。

4.1市場定價

根據競爭、需求及時間變化等因素，標準價格2500元/臺。結合合作對象與合作時間不同，采用不同的價格策略。

（1）折扣讓價策略。

期初，湖北省電力公司作為項目合作的股東，在價格上給予一定40%的優惠，且將湖北省高壓線路作為產品試點。在后期，開發出新產品的同時，對舊產品降價促銷。

（2）需求導向定價策略。

機械式除冰極大地減少了國家電力設施的維護費用，損毀重建支出，減少了對線路維護作業人員傷害幾率，比傳統的方式節省人力物力，且效果好，工作穩定。初期采用撇脂定價策略，快速收回投資。

（3）地區定價策略。

將前、中期我國市場劃分為若干區域，冰雪災害重災區采用標準定價策略；東北等冰雪災害較小區域給予較小的價格優惠；后期的國外空白市場，我們繼續采用撇脂策略，以高價賺取相應的利潤。

4.2分銷渠道

（1）前期：政府公關為主，打開湖北省市場。

我國各省市均設有電力公司，根據各電力公司的規劃及我國電力設施分布、設施設計的不同，我們以2008年冰雪災害受災重點省市湖北省為突破口和切入點，進行合作型的政府公關，提供試點，形成“標桿”效應，為與其他省市合作做鋪墊。

（2）中期：專業營銷團隊為主，拓展國內銷售市場。

通過組建專業營銷團隊，以湖北省電力公司提供并推薦銷售，重點拓展湖南、湖北、陜西三省的合作，開拓市場。同時提供優秀的售后服務、定期維護與檢修。

（3）成熟期：采用商為主，開發國外市場。

成熟期的經營戰略主要放在國外市場，同時保持國內市場穩定可持續發展。在國外市場采用商為主，避免公司大量投入，公司將精力主要放在產品的開發上。

4.3廣告策略

（1）公共關系。

產品的單一性和目標顧客的單一性特征，決定了“公共關系”作為第一銷售方式。主要采用參與公益事件、發行公開出版物和人員聯系等方式。如：贈予除冰器使用，印刷企業宣傳冊、企業刊物。

（2）雜志廣告宣傳。

通過在特定專業的雜志如《國家電網》上做廣告，特別是電力的機關雜志或者電力系統訂購的雜志上進行廣告宣傳，使目標顧客接受我們公司的產品、觀念及本公司文化。

（3）人員宣傳。

派出公司的工程師和專業營銷團隊，經過一定的銷售技巧培訓，直接與目標顧客接觸、洽談，宣傳介紹商品和勞務，以實現銷售的目的。

（4）展銷會。

根據公司產品的特性及目標顧客的需求，在國內各大機械及創新類技術展銷會上演示、宣傳，展示出產品的先進性，并推薦公司產品文化的概念。

（5）網絡宣傳。

在國家電網論壇及各分公司的網站論壇進行我們公司產品及公司理念、公司文化的投放宣傳。

5結語

篇6

【關鍵詞】關聯規則；數據挖掘；財務風險；風險評價

對于企業而言，自身運營過程中存在的風險因素能否被準確洞察直接關系著自身的可持續發展，也正是如此，理論界始終關注企業財務風險或預警指標的選擇和整體模型的構建，其相關理論研究成果也為企業的持續、健康運營產生了積極影響，但不可否認，傳統統計模型過于苛刻的假設條件和繁雜的計算過程也極大限制了理論成果的實踐效用[1]。伴隨信息技術的快速發展，數字時代的到來一改傳統的假設分析方法，更強調大規模數據分析中規律的呈現，這對于企業財務風險評價而言也帶來了一種全新的方法，即在充分運用數據挖掘技術的基礎上，結合企業發展的動態性，建立更具實效性和實踐性的企業財務風險分析和危機預警模型，以確保企業管理者可以及時發現運用過程中存在的潛在風險因素，并采取積極的應對措施。基于此，本文擬在充分分析企業財務風險現狀的基礎上，以關聯規則交互挖掘算法為基本方法、以企業相關財務風險指標挖掘為基本方式，以期探尋隱藏于財務指標體系中的基本規則），從而發現真正引致企業財務風險的根源之所在。

一、關聯規則的數據挖掘內涵及運用

數據挖掘，也稱為知識發現，即在海量數據中探索隱藏于其中的規律、規則的過程[2]。從其發展過程來看，它最初的思想萌芽于統計學，且發展也以統計學為基礎，在計算機、信息技術實現飛速發展后，實現了統計學與數據庫技術、人工智能技術等理論和技術的融合，最終實現了數據挖掘。可見，這一知識發現過程的實現有著兩個充分條件：一是高性能計算技術，這是實現數據分析的必備技術手段；二是海量數據搜集，這是探索基本規律的必要資料基礎。從數據挖掘的使用來看，數據挖掘技術的使用最初始于計算機領域，以IBM為代表的企業率先將其運用于自身的相關產品研發，如IBMInteligentMiner[3]；國內則主要關注于數據挖掘的算法研究，這就導致研究主體以高校和相關科研機構為主，其在實踐方面的運用尚不普遍。從20世紀90年代數據挖掘技術出現至今，雖然對其的研究仍是理論界關注的焦點，但在實踐領域也有了相當的進展，總體來看，在所有數據挖掘方法中以關聯規則的挖掘運用最為廣泛。因此，本文也將主要以關聯規則數據挖掘方法為基礎，將其與企業財務風險分析相結合。關聯規則的數據挖掘方法如下：一是Apriori算法，該方法由A-grawal等首先提出，其基本思想是在所建立的支持度-置信度框架下通過迭代運算形成最終所需的頻繁模式集，即在對數據庫掃描的基礎上生成首要A候選集，在此基礎上進行支持度計數比較（主要采用Apriori算法），形成頻繁集A’，此時，候選集的生成將不再是對數據庫的掃描，而是數據集A’將以自身鏈接的形式再生成新的候選集B，B仍然采用Apriori算法進行支持度計數比較形成頻繁集B’。如此反復，直到得出所有長度L（k≥1）的頻繁項集L’，此時應不再產生新的頻繁集項。二是FP-Growth算法，該方法由JiaweiHan等率先提出，克服了支持度閾值較低時運用Apriori算法對數據庫頻繁掃描所導致的算法性能下降的缺陷[4]。其基本思想是在Apriori算法基礎上引入FrequentPatternsTree重新保存數據集，這樣就避免了對數據庫的頻繁掃描，且有效縮減了每一條數據傳導路徑中節點的頻繁程度，既強化了數據結構的緊湊度，又為后續生成算法中對FP-Tree的快捷拆分提供了方法保障。基關聯規則的交互挖掘則是以數據挖掘為基礎，專門用于解決最小支持度和置信度閾值未知情況下的數據挖掘問題，其最大的特點就在于需要通過實驗和調整來探知最小支持度和置信度閾值，最終實現對數據用戶需求的有效滿足；其常用的方法主要包括以下兩類：一是基于Apriori算法的交互挖掘方法，該方法主要以Apriori算法為基礎，試圖通過對已挖掘的關聯規則的高效運用，從而達到控制候選集規模的目的，這樣可以最終實現對數據庫測試頻率的有效降低。目前，理論界常用的具體方法包括IUA（IncrementalUpdatingAlgorithm）和NewIUA（NewIncrementalUpdatingAlgorithm）兩類[5]。以IUA為例，對于真正有效關聯規則挖掘目的的實現則主要依賴于最小支持度和最小置信度閾值的實驗和調整，若數據庫始終保持不變則支持度和置信度閾值的變化就會引致關聯規則更新，此時可利用已存在的頻繁項集實現對新的頻繁項集的開發，即采用增量式更新算法IUA，但對于頻繁項集的劃分容易導致大量無用候選集的產生和有效頻繁項集的誤刪。二是基于模式增長的交互挖掘方法，該方法的主要思想是通過對已發現關聯規則使用效率的提升進而實現對算法效率的改善，其主要改善路徑則是控制頻繁模式樹的重復構建率和減少數據庫的重復掃描次數。以KhasheiM，Congetal.[6]為代表的研究者就主張以有效的壓縮策略實現對三個頻繁模式挖掘技術的匹配，以避免頻繁模式的不斷增加。總體而言，伴隨關聯數據挖掘技術理論研究的豐富，其在社會實踐中的運用范圍也不斷擴大，已經被逐漸應用于零售、金融、電子商務等領域特定產品的研發中。以美國銀行為例，其目前對數據倉庫和數據挖掘技術的使用增長率已達到15%，同時，還將其充分運用于利潤評測模型和風險控制模型的構建中，實現了管理效率的有效提升。

二、基于關聯規則交互挖掘的企業財務風險分析指標體系構建

傳統財務風險指標體系的構建均建立于評價者或管理者對企業財務風險的自我認知和判別基礎上，具有極大的主觀性，但基于數據挖掘的財務指標選擇更強調指標間的相關性，保障了指標選擇的客觀性。目前，理論界普遍采用的指標體系通常包括以下方面[7]：一是對企業營運能力的綜合反映，該類指標需要充分反映企業資產的周轉狀況，進而實現對企業生產、銷售等環節效率的準確判斷，若經營狀況良好則資產運轉情況良好，收入也越高。常選用的指標包括針對流動性資產周轉狀況評價的流動資產周轉率、應收賬款周轉率和存貨周轉率，以及針對固定資產周轉狀況評價的固定資產周轉率和總資產周轉率。二是對企業盈利能力的評價，該類指標主要與企業長期盈利能力相關，雖然企業短期盈利能力也是投資者關注的主要指標之一，但從財務風險應對角度來看，只有持續的長期盈利能力才能確保企業具備有效風險對抗能力。常選用的指標主要包括毛利率、營業利潤率、凈利潤率、凈資產收益率和每股收益指標。這些指標均與企業總利潤間呈正相關關系，即企業盈利能力增強，風險的應對能力隨之上升。三是對于企業未來成長潛能的評價，該類指標主要是通過對企業一定時期內經營能力的判斷進而形成對其成長潛在空間的評價，即以當前營運、發展狀況為評價基礎。常選擇的評價指標包括總資產增長率、凈資產增長率、凈利潤增長率、每股收益增長率和主營業務收入增長率。這些指標可以在一定程度上反映企業的資本規模擴張速度、負債規模的擴展速度以及經營規模的擴張速度等，進而形成對未來成長潛能的準確、客觀評價。四是對于企業償債能力的評價，這又涉及短期償債能力和長期償債能力的分別判斷；對于企業而言，短期償債能力與未來融資規模、融資成本息息相關，常選擇的指標主要是企業的流動比率和速動比率；長期償債能力則直接關系企業自身的正常運營，若不能按時還本付息則會直接影響企業自身的可持續發展，常選擇的評價指標包括資產負債比率、股東權益比率和利息支付倍數三項。五是對于企業現金流量狀況的評價，該類指標直接決定著企業管理決策的制定，且屬于動態類指標，應根據實時變化對相關指標進行分析。常選擇的評價指標包括經營現金凈流量對流動負債的比率、經營現金凈流量對凈利潤的比率以及經營現金凈流量對銷售收入的比率。考慮到風險評價過程中對于營業收入、凈資產以及現金流的綜合考察，在選擇具體評價指標時增加營業收入、每股凈資產、每股現金流量等評價指標。

三、基于關聯規則交互挖掘的企業財務風險分析模型

（一）基于風險視角的層次樹構建企業財務風險評價模型能否真正對潛在風險因素進行準確的識別和程度預測關鍵在于能否對復雜的風險類型進行深入的解析，即能否準確構建風險概念層次樹。從上述財務風險評價指標體系的構建可以明確其對于企業風險的評價是多方面的，既有針對經營狀況的盈利、營運、成長方面的評價，也有專門針對企業債務規模、還債能力狀況的償債能力、現金流量方面的分析，這就必然涉及數據的泛化問題，而建立風險概念層次樹正好可以利用高層次概念對低層次概念的替換而實現這一技術目標。具體而企業財務風險言，財務風險概念層次樹包含4個層級：企業財務風險（最高層）、企業財務風險評價的各個方面（第二層）、企業財務風險評價的綜合關鍵指標（第三層）以及具體概念指標層次（第四層），具體見圖1。從圖1可見，這一概念層次樹既充分描述了不同層級間概念遞進關系，又實現了對低層次具體概念的深入挖掘，且這種挖掘的形式不單局限于指標的綜合挖掘，還可以延伸至各個具體模塊中進行局部挖掘。在實現了低層次概念深入挖掘的基礎上，再進行第三層、第二層概念的挖掘，直至最高層，從而有效尋找指標間的隱藏規律。（二）支持度閾值的交互挖掘現以盈利能力為例，假定凈利潤率和凈資產收益率為頻繁項集，則在支持閾值交互挖掘策略下層級級別的高低將直接決定支持閾值的大小，即財務指標層級越高，則所對應的最小支持閾值就越大，反之亦反。這也意味著在考慮支持度閾值時必須結合指標的層級綜合判斷，想要得到最小的支持度閾值就必須著眼于最低級別的指標層，具體見圖2。（三）數據挖掘與結果輸出上述所構建的基于關聯規則交互挖掘的企業財務風險分析模型，應對模型的支持度和置信度閾值進行分別數值設定，進而實現對企業財務風險指標頻繁模式類型數目以及規則數目的挖掘，以此為基礎最終實現對財務指標間規律的探析，現將對具體的操作過程進行描述。首先，在算法選擇上，為避免交互挖掘中因支持度閾值遞減而導致的計算過程重復，改用已獲取挖掘信息下的新支持度閾值的頻繁項，在此基礎上以Hash結構為數據儲存方式并同時更新支持度閾值下頻繁項集的支持度計數，這將有效提高了數據挖掘的效率[8]，至于HIUA的算法偽代碼在此不做專門描述。具體而言，在初次計算新支持度閾值下頻繁項集時，算法仍然采用Apriori算法，可得到相應閾值下分級數據的頻繁項集；隨后不再采用Apriori算法，分兩種不同情況進行處理：若是支持度閾值遞增則通過對上一頻繁項集的篩選得到進一步的分級數據頻繁項集；若是支持度閾值遞減則將上一頻繁項集設為A，在此基礎上計算新閾值下的頻繁項集A1，從而得到新的頻繁項集項。此時頻繁項集項間的自連接將分別得到新的閾值，對這些數據進行再篩選和再組合最終得到頻繁項集L，直到L為空時算法結束，此時將生產相應之尺度下的具體關聯規則。其次，在性能測試上，為確保算法的高效性現專門對Apriori算法、I-UA算法和HIUA算法進行對比。從前面分析已知，在避免了頻繁集的重復更新后，置信度和支持度閾值上升的環境下，IUA算法的速度明顯高于HUIA，因此現只對支持度閾值遞減的情況進行專門測算。現選擇上市公司中ST公司2007—2014年期間的相關財務指標數據，共計34家841條記錄；以X軸表示支持度閾值，范圍為0.2—0.3，步長0.01，Y軸為計算頻繁模式集的運行時間，則不同支持度閾值和置信度閾值下規則數目如圖3所示。

四、政策建議

篇7

關鍵詞：數字化環境；企業財務管理；機遇；挑戰

隨著信息化時代的到來，數字化技術被廣泛應用到社會生活的各個方面，智能化管理和物聯網設計等在企業管理中得到了有效的應用。在數字化環境中，企業的財務管理工作面臨著新的機遇和挑戰，如何更好地適應時展的要求，與時俱進地提升財務管理水平，抓住機遇，迎接挑戰，實現企業可持續發展的目標，成為擺在企業財務管理人員面前的重要研究課題。

一、數字化環境中企業財務管理的機遇

（一）信息化管理更加普及。隨著信息技術的快速發展，我國社會終將步入信息化大數據時代，這是歷史發展的必然趨勢，企業應緊緊抓住這一歷史性發展機遇，在財務管理工作中全面應用信息化管理技術，以更好地迎接未來挑戰。目前，我國正在大力普及信息化管理模式，越來越多的企業開始從信息化建設中受益。比如我國在中小型企業中逐步落實信息化手段，助推中小企業的人員管理、業務部署、項目合作、資金操作等各項工作不斷向前發展，有效避免了財務管理工作的混亂，使得中小企業能夠更加穩定地迎接市場經濟浪潮的沖擊，有利于中小企業不斷做大做強。信息化管理手段的持續普及，改變了企業經營運作的環境，企業只有加快財務管理信息化的進程，才能更好地順應時展的要求，全面發揮企業自身優勢，使企業在激烈的市場競爭中立于不敗之地。（二）人工智能迅速發展。在數字化環境中，企業財務管理不能墨守成規，始終沿用傳統工作模式，而是需要與時俱進地改革與創新，只有如此才可取得更為優異的成績。在數字化時代，人工智能技術迅速發展，給企業財務管理注入了新活力，比如部分企業正逐步縮減財務管理中的手工操作環節，利用人工智能技術取而代之，可自動實現對有關信息數據的采集、分析和處理，形成了特色化的財務管理系統功能，能大大降低企業財務管理工作的出錯率，得到更為準確的財務分析結果。企業利用信息化人工智能，開辟了財務管理工作的新路徑，有效降低了財務管理工作壓力，大幅提升了財務管理工作的質量和效率。需要注意的是，企業在應用信息化人工智能方面，還需規劃很多內容，不可貿然實施，應確保其他各項工作的相互協調與匹配。（三）財務數據更為專業數字化技術的快速發展，有力地推動了企業財務數據的專業化，這對企業來說是一個難得的機遇。一方面，在現代經濟環境下，所有企業的財務管理都應向著簡潔的方向發展，假如企業的財務報告數據較為龐雜，不但會對企業管理者的正確決策造成不利影響，還會影響企業固有的發展部署。所以，企業財務數據應不斷向專業化方面發展，通過盡可能少的數據說明盡可能多的問題。另一方面，在市場經濟風云變化的今天，企業必須在最短時間里完成對財務數據的分析和處理，特別是在當前經濟環境下，各行業領域間的競爭異常激烈，在財務管理過程中如果花費太多時間對數據進行處理，有可能使企業錯失黃金發展機遇，甚至使企業與一些重要項目失之交臂。因此，企業實現財務數據專業化，可使企業財務管理工作更具優勢，取得更好的發展成就。（四）財務管理模式的轉變。1.預警性數據代替事后補救。在傳統的財務管理模式下，財務分析工作嚴重依賴于企業的財務報表，一般是在財務結果發生之后才可開展分析，缺乏財務管理的預警性。而在運用大數據財務管理系統之后，企業可利用云系統收集所有內、外部信息，對消費者的消費趨勢進行深入分析，準確建立消費者需求變化曲線，預測產品的需求量，有效指導企業調整產品的生產及庫存數量。與此同時，企業通過對海量數據進行深入分析，還可對市場波動情況進行精準檢測，進而構建有針對性的預警機制。在數據達到閾值時，企業財務管理系統會發出預警提示，可極大地提高企業應對各種風險的能力和水平，幫助企業對高風險投資進行規避，充分發揮企業財務管理工作的積極作用。2.精準核算轉變為全面管理。傳統財務管理系統的主要功能是算賬、記賬和報賬，而在數字化環境下的財務管理系統不僅能對財務信息進行快速準確地處理，還可以對人力、庫存、生產和銷售等多個方面的信息進行有效處理，從而為企業管理人員決策提供重要的財務參考信息。現代財務管理系統并不僅僅依賴于財務信息報表，而是對企業各項管理工作進行全盤綜合考慮，可實現對企業現狀及未來發展情況的估算、統計和規劃。比如企業的財務云管理系統，可在收集商品物流中的燃油成本和其他成本數據的基礎上，分析出燃油的最低運輸成本，在與企業云系統進行對接之后，還可分析出最佳運輸路線，并合理配置人員和車輛，可極大地提升企業的工作效率。3.數字化客戶管理。企業可利用大數據分析來了解客戶偏好，對產品配置進行有針對性的改進，并在保證財務部門有效運作的情況下，給企業及員工指明商業談判方向，確保企業運營效率，促進企業高效完成業績，為客戶提供更為優質的服務。企業可利用大數據構建合作伙伴數據庫，從而更好地形成規模經濟，確保企業財務實現良性運轉。隨著大數據計算能力的不斷提升，企業財務系統對數據的敏感程度大大提高，企業財務管理人員可更加清楚地認識到如何借助合作伙伴的能力來減少對人力和資本的投入，從而使企業更好地達到快速發展的目的。

二、數字化環境中企業財務管理的挑戰

（一）傳統財務觀念的滯后性。隨著信息時代的快速發展，企業不得不接受大數據帶來的一些改變，因此企業應做到與時俱進，充分適應并靈活利用大數據時代的各種變化，而不是一味墨守成規，停步不前。客觀而言，在數字化環境中的企業財務管理，不但會面對很多千載難逢的重大機遇，也需積極應對各種挑戰，目前企業財務管理的一些傳統陳舊觀念，已無法適應未來社會發展的需要，很難滿足大數據時代提出的各種要求。比如傳統的財務管理工作過于依賴人工操作經驗，而大數據時代更注重利用科學手段進行財務管理，兩者存在主客觀方面的嚴重沖突。假如在今后的工作中不能及時轉變傳統財務管理觀念，必將嚴重阻礙企業財務管理工作的發展和提升，甚至使企業的財務管理陷入惡性循環。（二）數據收集、處理問題。一是數據收集方面的問題。在數字化環境中，信息量倍增，大數據的發展雖然給企業收集財務數據提供了極大便利，但也引發了一些新的問題。怎樣才能快速地從海量信息中提取對財務管理有用的數據信息，是當前企業管理者亟須思考的一個問題。在大數據時代，企業處理財務數據的能力很難追趕上數據增長的速度，因此企業很難從大量繁雜數據中快速篩選出對財務管理有價值的數據，同時對這些數據進行統計分析還要投入大量的人力物力，因此會額外增加企業的成本，對企業快速發展造成不利影響。二是數據處理方面的問題。隨著數據量的快速增加，企業需要的存儲空間也在增加。企業在存儲財務管理數據的同時，還要防止數據失真。假如不能確保數據的完整性和真實性，將會得出錯誤的財務分析結果，對管理者正確決策造成影響。對企業而言，如何在數字化環境中及時更新存儲設備，高效準確處理數據，是不得不面臨的一項嚴峻挑戰。（三）數據安全性問題。企業的財務數據往往涉及很多商業秘密，與企業的發展密切相關，具有很高的商業價值。隨著信息技術的飛速發展，各大企業在財務管理中廣泛引入信息化技術，開始利用信息系統提取、存放和處理各種財務數據，而目前我國大多數企業的財務信息系統還處于初級階段，且缺乏專業的系統維護人員，防控網絡數據安全隱患的能力不強，一旦企業的財務信息系統發生數據泄露、系統崩潰等問題，將對企業造成毀滅性的打擊。因此，企業不得不面對如何保障信息系統的穩定性以及財務數據的準確性、一致性和安全性等多項挑戰。（四）人才短板問題。在數字化環境中，企業財務管理工作要求財務人員不能只局限于用傳統方式對財務數據進行分析、處理和決策，還應大力培養大數據時代所需的復合型高素質財務管理人才。復合型財務人才不但要具有專業的技能和知識，高超的數據分析和處理能力，還要具有統計學、概率學、計算機技術等專業知識。就目前而言，我國企業非常缺乏這種復合型財務管理人才，導致企業不能在財務管理中充分發揮大數據、數字化技術的積極作用，對企業財務管理工作的發展造成了一定阻礙。

三、數字化環境中企業財務管理的完善策略

（一）革新財務理念。在數字化環境中，變革企業財務管理模式已成定局，勢不可擋，因此企業管理人員尤其是財務管理人員要徹底轉變傳統財務管理理念，高度重視信息化技術在企業財務管理中的應用，緊緊抓住大數據時代帶來的機遇，大力推進財務管理變革，充分發揮企業財務管理職能，不斷提升企業財務管理工作效率，增強企業的核心競爭實力，使企業在市場競爭中搶占先機，立于不敗之地。與此同時，企業可配備專門的人員或獨立的部門來開展財務數據管理工作，從而有效獲取財務數據，并對這些數據進行深入的分析和挖掘。現階段很多企業尚不具備獨立建立大數據財務管理系統的能力，可利用外購系統平臺使用權的方式，取得財務管理系統的使用權，同時安排專門的人員來分析和管理企業的財務數據。（二）健全財務管理信息平臺。第一，加強企業財務信息化硬件建設。隨著數字化時代的到來，各行各業都在大力實施信息化改革，企業也要順應時展的潮流，積極推動財務管理信息化建設，增強企業財務管控能力，更好地適應未來經濟發展的需要。加強財務管理信息化建設，首先要有財務管理信息化所需的基本硬件，如高性能的計算機、發達的內部局域網、集中式的財務處理平臺等，只有這樣，企業才能高效采集、處理和相關財務信息，同時實現對財務信息的分級管理，有效保證信息傳遞的及時性。在此基礎上，還應搭建基于互聯網絡的財務信息管理平臺，并以該平臺為依托，共享企業的財務數據，監控企業的財務運轉情況，有效規避財務風險，增強企業的內部控制管理能力，促進企業經濟效益的最大化。第二，做好軟件系統建設。一是要構建統一的財務管理系統和數據收集系統，借助信息化技術把大量數據收集到財務信息系統中，通過快速篩選、處理和比對，形成最佳財務方案。在設計財務信息系統之初，企業可采取自主開發和外包相結合的模式，這樣不但可以解決財務信息系統的設置問題，還可以為企業儲備專業技術人員，在日后為持續優化和日常維護企業財務信息系統提供有力支持。二是提升財務信息的共享程度。各部門可把數據存儲至企業的財務信息系統中，并設置相應的訪問權限，在保護數據的同時達到信息共享的目的。同時，各部門在利用財務管理信息平臺傳遞信息時，應對有關信息進行編碼命名，以便有關部門分析討論。（三）加強數據安全建設。企業在財務管理中廣泛應用信息化技術，雖然大大提高了工作效率，但同時也對企業財務管理系統數據的安全性提出了嚴峻挑戰，因此，企業必須對財務系統數據的安全問題提起高度重視，采取有效措施保證財務數據信息安全。企業要加大數據安全管理力度，強化財務信息系統的安全建設工作，特別是對于一些客戶隱私信息，更要嚴格做好安全防護工作。在應用財務信息系統時，企業要利用數據加密等技術，重點保護企業的財務信息。同時，企業要采取有力措施對財務信息系統中的安全隱患進行及時處理，定期對財務信息系統進行維護、檢查，對防火墻進行升級。對于財務信息系統中的關鍵數據，應及時進行備份，這樣即便財務管理系統發生問題，這些數據也不會丟失，并可第一時間進行恢復。（四）培養復合型人才。企業可通過內培外引相結合的方式解決復合型人才緊缺的問題。一是加強內部人才培養。企業可采取交流、培訓等方式給財務管理人員提供交流合作和相互學習的機會，不斷提高財務管理人員的綜合素質。通過內部培養的方式可增強員工的穩定性和歸屬感，有助于實現復合型人才的可持續發展，且人力資源投入成本比較低，但其缺點是見效比較慢，在初始階段很難見到成效。二是從外部引進復合型人才。通過該種方式可以快速解決人才短缺的問題，但人力資源投入成本比較高，人員的穩定性和歸屬感較差，并且會對企業內部員工產生負激勵作用。因此，企業應當將這兩種方式有機結合，靈活解決人才儲備問題。除此之外，還應加強對人才的職業道德教育。財務管理人員經常接觸企業的一些機密信息，所以做好信息的安全保密工作就顯得尤為重要。為此，企業在進行理論知識培訓的同時，還應加強對財務人員的信息安全教育，不斷增強安全防范意識，提高其計算機操作與維護水平，防止發生各種形式的信息泄露事件。

總而言之，在數字化環境中，企業可通過革新財務理念、健全財務管理信息平臺、加強數據安全建設、培養復合型人才等多項有效策略，將企業財務管理與大數據、數字化技術進行有機結合，不斷提升企業財務管理效能，增強企業的核心競爭力。

參考文獻

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篇8

關鍵詞：電子商務環境；中小企業；信用評價

企業作為市場經濟的生產者，又是市場風險的承受者，在經濟發展中具有重要作用。企業能否得到長遠的發展，不僅僅取決于企業的實力，更取決于企業的信用，企業的信用級別越高，在競爭中就越占有優勢地位。加強企業的信用度即是為了增加競爭勝利的有利籌碼，還可以使企業自身得到不斷發展。本文將對于現階段電子商務環境下的中下企業的信用評價進行簡要分析，旨在提高電子商務環境下中小企業的信用工作評價水平。

一、電子商務環境中中小企業信用評價的內容

企業信用指的是在企業進行運營管理的過程中，能夠創造新價值或者能夠帶來剩余價值的價值符號，是企業在生產以及運營過程中最為重要的無形資本之一。電子商務下的企業信用指的是在移動互聯網的環境下電子商務市場中的不同主體履行并兌現承諾的能力，包括電子商務企業中的商品信用以及商業信用兩大部分。

1.電子商務環境形成的基礎條件

在當前社會，隨著世界格局的不斷變化，市場經濟也在不斷地飛速發展，市場經濟的本質就是信用經濟。市場經濟是企業生存以及發展的重要支柱，在企業進行生產經營活動的各個環節中，必然會產生交易行為。在企業進行生產經營過程中發生的各種交易，必將伴隨著一定程度的信用風險。而企業在經營過程中的信用風險主要是表現在商品生產、銷售以及交換過程中，以及在實際情況下的商業活動中，雙方簽訂合同的履行情況也會存在風險。電子商務平臺的出現正好為企業的經營發展帶來了全新的途徑，降低了信用風險的存在。

2.電子商務環境下開展中小企業信用評價工作的必要性。

電子商務特點在企業的實際經營活動中通常體現在存在商業詐騙。電子商務信用指的是在電子商務活動中，交易主體取得另一方對其履約能力的信任，即基于電子商務交易安全、識別交易雙方的信用機制等問題進行深入討論的信用活動。在企業經營活動中，可依據商務系統的風險控制機構降低交易中風險發生情況，降低企業的經營成本損失。在實際生活中，許多大型企業為了更好更快的發展，在經營到一定規模時，會自行考慮建造電子商務系統，保障企業的發展以及避免市場變化帶來的財務風險。但許多中小型企業在進行經營活動時，由于企業規模限制，只能夠通過B2B網站進行簡單的相關業務工作操作，沒有完善的電子商務系統給企業的經營交易活動造成了一定的信用風險。

在對電子商務信用進行風險評價時，需要選擇有效的指標，形成一個完整體系，不可出現重復數據指標。在進行指標數據選取的過程中，要選出真實的指標，選出的指標要能夠反映企業的全部動態，既能夠反映企業的過去以及現在，也要展現出企業未來的變化。但是選取的指標并非越多越好，大量的數據有可能會造成信息的重疊，對后期進行數據分析時造成干擾，因此，要選取精簡的指標，全面體現交易中的信用風險。

二、電子商務環境中中小企業信用評價內容分析

在中小企業發展的歷程中，企業與對方進行交易時所達成的良好合作關系基礎之一，就是通過企業信用表現出來的。企業在平時經營活動中的投資、信貸以及商業交往是進行信用評價的主要內容，其中，企業的經營、生產以及管理的實際情況也包含在其中。因為市場經濟是不斷變化著，所以中小型企業對合作伙伴進行尋找時，對交易伙伴信用評價的情況是十分的關注，目的是為了降低交易雙方的風險。在對企業交易對象進行信用評價過程中，需要有一個相對公平公正、完善的信用評價系統來實現，為企業創造出更多發展的機會。隨著電子商務的不斷發展擴大，企業的經營、發展、盈利、以及償還能力逐漸成為中小型企業進行信用評價的主要指標。

1.經營能力

用電子商務系統對企業信用進行評價時，首先要進行評價的就是企業的經營狀況。企業經營能力指的是企業對其發展潛力以及內外部條件的經營策略與計劃的決策能力，以及企業在運轉過程中各種生產經營活動管理能力的總和。在中小型企業經營和發展的過程中，需要考慮存貨的周轉、應收款上的周轉率以及企業的經營能力等，要依據先進的信用評價所提供的數據進行分析，了解中小型企業的發展的潛力，并對企業今后一段時間的發展做出明確指示，避免財務風險的產生。

2.盈利能力

市場經濟在飛速發展并且變化著，為了能在激烈的市場競爭中存貨，中小型企業的盈利能力一定要不斷的提升，才能更好的把握住發展機遇。在絕大數時候，中小企業的盈利狀況對于發展企業的經濟業務具有重要意義，在對企業的盈利能力指標進行分析時，以中小型企業的凈資產、總資產以及經營業務的利潤作為主要數據，可以確定企業在經營活動中的不足之處，規避信用風險，保障企業長遠發展。

3.信用償還能力

在中小企業進行合作發展的過程中，隨著交易的不斷擴大就會有一定程度的風險出現，對于企業的經營與發展中，這樣的風險是不可完全避免的，但是可以降低風險，這就需要對交易對象的償還能力進行分析。在實際的操作中，對中小企業的償債能力進行分析的數據指標主要包括：企業速動比率、企業的現金流動以及現金流動負債比率等。這些數據的形成與企業的一般生產經營活動是密不可分的，因此對企業的償債能力進行分析就可以降低企業在經營發展中的財務風險。

4.發展狀況

在中小型企業的信用評價數據中，企業的發展能力也是不可缺少的一部分。企業在尋找交易合作伙伴時，不僅僅是考慮其償債能力、盈利能力以及經營能力，更要考慮對方企業的發展能力指標的信用等級。只有在發展能力上有大空間的中小型企業，在共贏互惠的條件下，才能在給合作對象帶來可觀收益。

三、企業信用評級體系的注意事項

1.評估元素清晰化

企業進行企業信用評價的決定性要素是基礎要素，企業的信用水平體現在四個方面，包括環境、基礎、動力、表現。環境要素是對于電子交易平臺的外在條件以及行業市場前景進行分析，由于外在環境對于企業的經濟狀況影響較深，所以必須清晰環境元素信息。不同的評估元素數據所表現的情況也是不一樣的，因此在對企業信用進行評價時，需要清晰評估元素。

2.精細化評估指標

企業的信用指標是評價企業綜合能力的標尺，因此，在評價過程中不能夠采取主觀的意識進行判定，要通過客觀的計算，進行數據分析，得到全面化的指標。在計算過程中，要嚴格按照已有步驟計算，例如在企業營業能力的決算中，營業收入、匯款進度等因素在計算中所占權重比例不同，因此不能簡單的采取平均數分析法計算，要通過加權平均方法分析企業的信用指數。

3.評估方法全面化

目前進行信用評估常用的方法包括人工智能、多元統以及計期權理論，其中多元統計包括判別分析、回歸分析、Probit模型；智能分析法主要采取神經網絡方法等。在對電子商務環境下的中小型企業進行信用等級評估時，需要根據具體情況選取評估方式。

四、結束語

電子商務平臺的出現不僅為中小型企業的發展提供了無限機遇，還帶來了巨大的挑戰。中小型企業在發展中降低了交易成本，但也容易發生多元化的信用危機。因此，在電子商務環境下建立一個完善的中小企業信用評價機制是十分必要的，需要我們不斷武裝自己，為企業的發展提高更好的服務。

參考文獻：

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[2]張拓.基于電子商務環境下中小企業信用評估[J].現代經濟信息，2015，04：109.

篇9

［關鍵詞］大數據;管理會計;安全風險;信息資源整合

1引言

管理會計已經滲透到現代企業各項工作中，在保證企業正常運營和持續發展方面發揮了不容忽視的作用。例如績效考核中使用到的KPI、預算管理中使用到的TBM，以及風險管理中使用到的3+x風險矩陣等，都屬于管理會計工具體系。在會計信息化發展趨勢下，一方面為管理會計工作開展創造了便利條件，例如會計信息的收集、分析更加方便，所得管理會計報告的可信度、參考性更高;另一方面也引發了一些新的問題，主要包括會計信息面臨安全風險，管理會計人員素質參差不齊。企業方面應針對這些問題，制定相應的對策，才能提升管理會計水平，支持企業更好地發展。

2大數據時代企業管理會計迎來的機遇

2.1會計信息收集與處理更加便捷

從管理會計的運作機理上來看，通過收集企業各個部門、各項工作的基本信息，然后從專業角度進行分析、處理，將所得結果作為參考，為高層決策、工作開展提供必要的指導。因此，對于信息的采集、獲取，是管理會計的一項基本工作，也是決定管理會計價值體現的關鍵因素。在大數據背景下，包括大數據、云計算等信息技術在管理會計中得到了廣泛運用，為管理會計在信息收集、統計、分析等方面工作的開展創造了便利。例如，大數據時代企業每天產生海量化的信息，而基于云計算的管理會計，則能夠快速地消化這些數據，提高了信息資源的利用率。

2.2管理會計報告更具參考價值

從企業戰略管理角度分析，無論是風險管理、成本管理，還是預算管理、投融資管理，要求管理者必須掌握足夠的信息資源，然后才能利用自己的專業知識、工作經驗，做出科學、正確的管理決策。而管理會計分析報告則是企業管理者在制定決策時需要重點參考的對象。在大數據背景下，企業管理會計人員可以借助“互聯網+”、大數據等信息技術，獲取豐富的信息資源。這些信息資源既包括企業內部各個部門的日常業務信息，也涵蓋了整個行業、市場的最新動態、發展信息。這樣一來，管理會計報告的參考價值也會進一步提升。

3大數據時代企業管理會計面臨的挑戰

3.1管理會計的方式方法缺乏創新

大數據時代的到來，推動了會計信息化的加速發展。但是在一些企業，由于重視程度不高，或是資金投入不足，會計部門的信息基礎設施不完善，管理會計的信息化水平不高。在收集信息時，還是以人工收集為主，信息傳遞的時效性較差，在一定程度上削弱了管理會計價值的體現。在信息處理時，人工進行分類、核算，也有較高的概率出現差錯。以績效考核為例，利用管理會計中的BSC工具進行績效考核時，考核指標的設計和選取不恰當，加上考核過程不透明，容易出現亂加“人情分”的情況，績效考核結果難以令企業員工滿意。

3.2企業會計信息面臨安全風險

大數據環境下產生了大量的會計信息和業務數據，由于涉及企業的商業機密，用戶的個人隱私一旦遭到破壞、泄露，將會造成嚴重損失。事實上，近年來關于企業財務資料、會計信息泄露的新聞報道屢見不鮮，一些黑客利用植入病毒等手段，竊取企業的商業機密，借此達到牟利目的。企業方面雖然采取了一定的安全防護措施來保證網絡運行安全、會計信息安全，但是由于技術水平不高、資金投入不夠，對會計信息的保護能力有限。如何解決企業會計信息存在的安全風險，也成為新時期管理會計工作開展必須要解決的問題。

3.3復合型管理會計人才匱乏

保證崗位勝任力是對管理會計人員最基本的要求。但是進入大數據時代，管理會計人員不僅要在會計專業方面有扎實的知識儲備，還要嘗試熟練運用大數據技術，以及各類相關的辦公軟件，對管理會計人員的復合能力提出了更加苛刻的要求。但是調查發現，企業方面沒有緊跟大數據時展的步伐，以及新時期管理會計崗位的要求，及時地組織開展培訓，管理會計人員的信息技術素養不能得到提升，難以滿足管理會計信息化的崗位要求。另外，有些企業雖然在會計部門組織開展了培訓，但是沒有將管理會計、財務會計區分開來，缺乏專項培訓，導致培訓的實效性較差。這些問題的存在也會制約管理會計人員在大數據時代下專業能力的發揮。

3.4信息壁壘制約了管理會計的開展

現階段管理會計的工具方法約有150余種，涉及績效考核、風險管理、預算管理、成本控制等若干領域。但是在管理會計工作開展時，由于各個部門之間的業務不同，存在明顯的信息壁壘。而管理會計工作的開展必須要盡可能全面地掌握企業運營信息，然后才能得到相對客觀、全面的分析報告。因此，信息壁壘的存在，導致管理會計的工作效率變慢，分析報告的質量降低。

4大數據背景下企業管理會計的發展對策

4.1構建完善的管理會計信息系統

在大數據時代背景下，企業管理會計工作需要處理大量的數據信息，單憑人力進行數據核算、分析工作，已不能有效完成，也不能為企業發展提供精準的預測分析方案。大量數據信息的收集和處理，需要企業經營者為管理會計工作建立完備的以云計算為藍本的會計管理系統，采用網絡云計算模式，為數據信息提供足夠的存儲空間，保證數據信息的全面性與準確性。同時，通過推廣使用管理會計信息系統，管理會計的整個作業流程全部由計算機來完成，保證了操作規范、過程透明，在這種情況下管理會計分析報告具有更強的客觀性和可信度，這也是保證管理會計價值體現的基礎要素。

4.2重點加強會計信息安全保護

隨著管理會計信息系統在現代企業的推廣使用，如何保障會計信息的隱私與安全，就成為決定管理會計工作開展與價值發揮的一項重要內容。根據當前的信息技術發展趨勢，企業可以采取的會計信息保護措施有以下四點。(1)在會計信息存儲方面，從原來的服務器存儲，轉變為云計算存儲。云存儲不僅可以提供更大的容量，滿足企業海量化數據信息存儲的需要，而且安全保護級別更高，最大程度上保證會計信息的安全性。在選擇云計算服務的過程當中，應當對服務商進行嚴格篩選，以可靠性和安全性高為核心選擇標準，在此基礎之上再選擇那些規模較大、數據信息處理速度快的服務商。(2)在法律制度建設方面，我國政府機構應當對網絡信息安全方面的法律法規進行完善，借此對企業單位會計工作人員的行為進行有效規范，同時還應當制定一個完善的責任制度，從而為我國管理會計信息系統的順利運行創造一個優良的環境。(3)在會計信息傳輸方面，為了防止網絡信息傳輸中出現被第三方攔截、竊取的情況，應采用加密解密技術，保證信息的絕對安全，一來可以預防因為信息泄露導致的財務風險和企業損失，二來也能夠為管理會計的開展提供安全的環境。(4)在會計信息系統終端管理方面，需要注意加強管理會計人員的培訓，增強信息安全保護意識。例如要嚴格遵循本部門的規章制度，做好個人賬號的管理，禁止透露給他人。定期做好管理會計信息系統的病毒查殺、安全維護和軟件升級等。

4.3培養復合型的管理會計人才

為了應對大數據時代下管理會計工作開展面臨的各方面挑戰，企業需要高度重視復合型管理會計人才隊伍的建設工作。可以嘗試以下三種方法:其一，邀請大數據技術專家來對管理會計人員進行專業化培訓，讓管理會計人員能夠熟練掌握大數據技術，以對數據信息進行詳細分析處理，從中獲取對企業發展有利的數據信息，提高企業的經濟效益。其二，企業應當加大對招聘工作的資金投入力度，以高薪資待遇吸引高素質管理會計人才來企業內部就職，促進企業的進一步發展。其三，引進激勵機制，并且根據管理會計人員負責的具體工作，制定不同的激勵制度，確保管理會計人員在績效考核、預算管理等工作中能夠切實發揮應有的價值。

4.4整合信息為管理會計提供必要支持

對企業各類信息進行匯總和整理，然后借助管理會計工具進行挖掘、利用，是大數據時代管理會計創新發展和價值發揮的關鍵。企業方面應通過技術創新，為管理會計在信息整合與利用方面提供便利條件。例如，將數據處理分析技術和云計算技術有機結合，能夠實現對各個種類的數據信息進行綜合分析，其中包含結構化數據信息、非結構化數據信息以及半結構化數據信息。運用erp系統將企業各個部門聯系起來，徹底打破業務、財務部門之間的信息壁壘。管理會計人員可以借助信息平臺，隨時獲取各個部門的信息，從而為績效考核、風險預測、成本控制等各項具體工作的高質量開展提供必要的支持，讓管理會計的價值在大數據時代得到更好的體現。

5結論

管理會計作為現代企業常用的戰略管理工具，無論是在管理制度、管理思維，還是具體的管理方法上，都要緊跟企業發展需要、行業前沿趨勢做出動態性的創新。在大數據背景下，管理會計的信息化進程明顯加快，但是也有一些企業因為管理會計人員沒有掌握信息技術，在管理會計方面的投入不足，導致管理會計的價值大打折扣。今后企業應利用大數據、云計算等信息技術，為管理會計工作開展創設良好環境、提供必要技術支持，才能推動管理會計在企業發展中發揮應有的價值。

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篇10

關鍵詞：銀行數據挖掘；理論分析；典型算法；應用及效用

中圖分類號：TP311.13

銀行是現代經濟的標志，也是現代經濟活動中不可或缺的環節和工具，從銀行誕生應用以來，銀行業就需要處理大量的經營數據，銀行數據記錄手段也經歷了數個階段，從白紙黑字的賬本到計算機信息化時代的銀行數據信息系統，銀行數據業務可以在業務交易流程、數據庫建設、金融風險評估和經營決策分析等方面發揮極其重要的作用。從銀行業本身的發展來看，商業銀行的規模和類型都在逐年豐富，信息化和數字化的銀行業務模式也逐漸成為商業銀行的運行模本；現代銀行更加重視客戶本位思考，通過多樣化的市場需求分析手段，可以為客戶提供極具個性化的銀行業務產品服務，吸引更多的潛在客戶群；同時現代銀行的風險管控意識更強，在市場經濟節奏更快的當今社會，銀行經營決策的風險評估效果決定了現代銀行的經營走向；再者是網絡終端服務和移動終端服務的迅猛發展，銀行交易手段更加豐富，網上銀行、手機銀行、移動證券交易等等電子支付交易方式的發展給現代銀行帶來了新的機遇和挑戰，這一切都需要現代銀行在數據處理分析能力上有新的應對措施。

1 數據挖掘和數據效用理論基礎

數據挖掘的通用定義指的是從現有的大量存儲數據中，采用數據擷取的方式，搜尋出感興趣的、有價值的數據點或數據模塊的數據處理技術。數據挖掘廣泛地應用于商業金融領域，基于既定的商業化分析目標，可以依托于企業內部的金融數據系統進行數據分析，最終獲得需要的商業經營規律和市場發展規律，并且能夠在成熟的數據挖掘模型的支持下與其他分析工具和分析技術相結合，形成商業化的數據挖掘分析系統和分析軟件。數據挖掘的功能需求決定了數據挖掘是一個典型的學科交叉項目，現代銀行受到業務拓展發展的需求，在其數據挖掘技術的運用中廣泛地的結合了數據庫技術、智能學習技術、統計分析技術、模式識別技術、人工智能技術和神經網絡技術，數據挖掘常分為六個技術類別：聚類、分類、估值、預測、相關性分組和關聯規則分析、描述和可視化分析。

對數據資料的重視性促使了現代銀行對數據利用效率的不懈追求，現代化經營模式中，數據已經成為最為重要的無形商品，作為商品的數據資料，其資本性和營利性決定了信息數據的效益最大化，由于數據資料的復制成本低、附加值高且利潤豐厚的特點，數據信息價值理論已經成為數據效用分析的主要理論模式。

2 銀行數據挖掘的應用分析

2.1 數據挖掘在銀行客戶需求分析中的應用

現代銀行針對客戶資料和消費記錄都建立了功能龐大的消費市場數據庫系統，對銀行客戶的個人資料、賬戶信息、交易歷史記錄、業務服務歷史記錄、理財數據和個人理財風險評估等進行了數據庫倉儲式分析，基于成熟的數據倉庫邏輯分析模型，可以對每一個銀行客戶進行多維度消費分析，以交易歷史紀錄為例，交易歷史紀錄作為該分析維度下的分析主鍵字段，在其下端進行次元維度分析，對交易類型、交易金額、消費地點、存貸款交易、電子銀行消費、手機銀行消費、證券消費等進行子健分析，但是也要考慮到不同主鍵之間存在著較大的關聯性，此時可以考慮在客戶數據倉庫分析中建立星形數據模，在關聯數據子健上進行數據溢出處理。在數據挖掘中主要采用的是聚類算法，在對客戶數據進行詳細的數據倉庫建立之后，可以對客戶進行數據特征值標定（如商業價值、交易類型、風險傾向等），以便于進行客戶分類，在用戶細分時，行為特征是主要的特征，自然屬性是輔助的特性。

表1 聚類匯總表

業務類型 紙黃金 基金理財 外匯 個人金融 債券 貸款

業務渠道 柜臺 電話銀行 網上銀漢 手機銀行 自主服務 中間交易

由此可以得到詳細的客戶聚類，例如以年齡段為標準的20-30歲階段用戶（業務類型為紙黃金，業務渠道為網銀和自助服務）、30-40歲階段用戶（業務類型為外匯和金融，業務渠道為柜臺和自助）、40-50歲階段（業務類型為基金債券，業務渠道為柜臺服務）。

基于SQL Server Analysis Services分析工具，在銀行原始交易數據庫中進行聚類分析，選用Microsoft聚類算法對交易日志中的指定頁進行類型搜索，在后處理模塊中可以查看聚類分析結果。聚類算法進行數據挖掘時需要原始數據具有較強的分類性和數據關聯性，才能在數據挖掘中針對特定數據屬性和數據聚類進行分析，并且獲得該屬性在任意聚類中的數據分布情況，由此可以精確的知道特定類型客戶的銀行消費習慣和消費傾向，有助于銀行穩固現有客戶群，吸引潛在客戶群體。

2.2 數據挖掘在銀行決策分析中的應用

銀行經營的各個環節都基本實現了信息化管理，銀行綜合業務系統為其提供了基礎業務操作平臺和統一賬務處理系統平臺，能夠幫助銀行實現有效的資源整合和集中管理。數據挖掘技術的應用能夠全面提升銀行系統的內控管理和風險管控水平，為銀行的內部決策提供有效的數據支撐。

表2 數據挖掘與銀行決策關系

數據源 數據處理 數據存儲 決策分析

交易數據

客戶信息

管理信息

外部信息 數據抽取

數據整合

數據加載 數據倉庫 經營狀況決策分析

數據監控 數據節點1 資產負債決策分析

數據刷新 數據節點2 風險管理決策分析

數據包裝 數據節點3 客戶需求決策分析

數據公布 數據節點4 銀行財務決策分析

為了保障銀行的經營效益、提升業務覆蓋范圍并預防經營風險，銀行需要及時掌握市場動態并且做出經營調整，數據挖掘技術能夠跟蹤分析銀行經營過程中的各個基本要素環節，通過比對分析自身產品的營收現狀、競爭對手的經營現狀，以及對資產負債率、銀行壞賬率和金融產品的銷量，可以及時為決策層提供參考數據。商業銀行的風險管控是其保障經濟效益的關鍵，數據挖掘系統的關鍵性作用體現在對銀行業務的全方位、多角度的可靠性分析和風險評估，基于銀行內部的風險模型參數，在成熟的模式識別技術和智能分析技術的輔助下，可以提前對經營風險進行預判，以減少成本損失為風險數據挖掘模型約束，以保障經營效益最大化為風險決策目標，以調控決策方式為風險決策手段，可以進一步提高銀行的資產質量。財務風險控制中數據挖掘的具體應用如下圖所示：

圖1 數據挖掘在銀行財務決策分析中的應用分析

3 銀行數據挖掘的效用分析

3.1 數據挖掘在銀行風險控制中的效用

風險控制是銀行日常經營活動中的核心內容，通常來看可以分為定性控制和定量控制兩種方式，定性控制的關鍵是建立一套有效的風險控制管理體系，在多流程決策體系的協作下，構成風險管理知識，以非結構化數據的形式保存并流轉使用；定量控制則更看重對經營實時數據的管理效率，建立一個基于客戶需求和市場規律的量化風險控制體系統框架。銀行信用評估體系要求銀行用于信用評級的數據必須具備一定年限和質量標準，對數據樣本量、樣本時效性、業務覆蓋范圍、數據來源都有明確的要求。數據挖掘對于銀行風險控制的關鍵性作用主要體現在對于銀行信用風險控制、銀行市場風險評估和銀行操作風險管理上。

在信用風險控制上，數據挖掘主要是針對信用關鍵指標：違約率、違約損失率、違約暴露和違約期限進行針對性的數據挖掘分析，結合銀行的信用評級動態變化和銀行信用置信度的波動規律，在銀行交易數據庫中采用數據關聯分析方法，對概念分層數據進行多層挖掘，提高數據挖掘的精準度；在對市場風險控制上，數據挖掘技術主要集中在市場風險識別和市場動態分析兩方面，通過分析銀行特征值數據在各種風險環境下的數據概率分布值，可以構建銀行內部的市場風險模型，結合遺傳算法和智能分析，可以針對市場發展規律進行智能風險評估決策；對于市場的偶然和不確定行為，通常數據挖掘會采用預測（predication）、時序分析模式（time-series model），通過遍歷歷史交易數據，能夠對偶然性市場行為進行概念排序，采用模糊分析（fuzzy method）、證據理論（Evidence theory）等方法進行決策分析。

3.2 數據挖掘在銀行產品創新中的效用

產品創新是提升銀行市場競爭力的根本手段，數據挖掘的重要性則體現在數據分析準確性和有效性上，首先是對業務流程效率的數據分析，對于總行、分行、支行和營業網點的銀行結構進行業務處理效能分析，通過實際交易數據和歷史交易數據進行比對分析，可以有效的找出實際業務模式中的最大風險點，設計或優化業務流程，明確錄入、審核、授權各崗位的職責，從而運用創新手段控制流程風險；采用產品規劃的方法指導新產品的設計流程工作，則需要在產品設計理念、產品市場定位、產品競爭優勢分析和產品風險控制上進行數據分析，通過數據挖掘技術可以在銀行內部歷史數據、行業共享數據和商業數據的基礎上進行特征屬性挖掘，并最終為新產品的量化定型提供有效的數據參考，并未新產品的市場價值進行定性和定量預測分析。

4 結束語

信息化時代背景下金融業的供需地位發生巨大轉變，金融數據也從經營資料開始向數據商業化發展。基于詳盡的量化數據系統，現代銀行可以在高效數據分析模型的基礎上對銀行數據進行二次開發，提供數據分析服務。本文通過闡述銀行數據的數據結構，分析了對銀行海量數據進行數據挖掘的主要方法和應用模式，并評估現行銀行數據挖掘方法的有效性和經濟效益價值，為進一步提升銀行數據挖掘的效能提供了新的思路。

參考文獻：

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