大數(shù)據(jù)環(huán)境下國有煤炭企業(yè)財(cái)務(wù)監(jiān)控研究

陶磊

（淮北礦業(yè)（集團(tuán)）有限責(zé)任公司，安徽 淮北 235000）

一、現(xiàn)狀

當(dāng)前經(jīng)濟(jì)伴隨著網(wǎng)絡(luò)化、信息化和國際化的發(fā)展，特別是大數(shù)據(jù)技術(shù)的廣泛應(yīng)用推動(dòng)了企業(yè)的轉(zhuǎn)型，而數(shù)字化融合又推動(dòng)了財(cái)務(wù)監(jiān)控的對(duì)象、內(nèi)容、范圍、方式相應(yīng)發(fā)生變化。數(shù)據(jù)成為企業(yè)提升最直接推動(dòng)要素，同時(shí)與系統(tǒng)相關(guān)的獨(dú)立功能和架構(gòu)以及業(yè)務(wù)、場景相關(guān)。以往的財(cái)務(wù)監(jiān)控主要是側(cè)重于對(duì)靜態(tài)財(cái)務(wù)相關(guān)數(shù)據(jù)的分析，特別是集中在會(huì)計(jì)核算上的問題，范圍和內(nèi)容較窄。事實(shí)上，財(cái)務(wù)監(jiān)控中非財(cái)務(wù)信息特別是價(jià)值鏈中涉及的關(guān)系方，在整個(gè)過程中起著不可或缺的作用，但在具體操作過程中，難以有效量化分析。大數(shù)據(jù)技術(shù)下企業(yè)諸如采購、銷售、生產(chǎn)等信息不再完全獨(dú)立，各業(yè)務(wù)系統(tǒng)和部門配合度提升，財(cái)務(wù)流程銜接了業(yè)務(wù)流程和管理流程。本文嘗試對(duì)大數(shù)據(jù)技術(shù)變革中國有煤炭財(cái)務(wù)監(jiān)控進(jìn)行相關(guān)研究，通過對(duì)多維數(shù)據(jù)的融合分析將大數(shù)據(jù)技術(shù)引入財(cái)務(wù)監(jiān)控過程中，構(gòu)建國有煤炭企業(yè)大數(shù)據(jù)下財(cái)務(wù)監(jiān)控，并在此基礎(chǔ)上添加預(yù)測性因素，轉(zhuǎn)化為前瞻性、全流程、全方位的監(jiān)控方案，提升財(cái)務(wù)監(jiān)控對(duì)企業(yè)的效用價(jià)值。

二、大數(shù)據(jù)對(duì)財(cái)務(wù)監(jiān)控的支持

數(shù)據(jù)的反復(fù)使用將其逐漸變?yōu)椴粫?huì)枯竭的能源，同時(shí)在使用中不斷增值，數(shù)據(jù)間的連接亦將產(chǎn)生價(jià)值聚變。隨著技術(shù)的發(fā)展和演進(jìn)，會(huì)計(jì)核算與財(cái)務(wù)監(jiān)控面臨著技術(shù)迭代處理的革新。財(cái)務(wù)監(jiān)控面臨大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用手段的革新，會(huì)計(jì)核算范圍、核算組織、核算流程隨之變動(dòng)。基于大數(shù)據(jù)環(huán)境的財(cái)務(wù)監(jiān)控對(duì)TB-PB級(jí)的數(shù)據(jù)可實(shí)現(xiàn)秒級(jí)響應(yīng)，相應(yīng)的推動(dòng)了會(huì)計(jì)核算與財(cái)務(wù)監(jiān)控技術(shù)革新，豐富的數(shù)據(jù)形式成為財(cái)務(wù)監(jiān)控的起點(diǎn)，多樣化的功能參與和動(dòng)機(jī)通過協(xié)同計(jì)算，能交互式分析，探索監(jiān)控的規(guī)則并通過技術(shù)架構(gòu)逐步驗(yàn)證，去發(fā)現(xiàn)問題找到答案。大數(shù)據(jù)財(cái)務(wù)監(jiān)控需要借助于大數(shù)據(jù)、智能化以及專業(yè)人員組成有機(jī)的信息環(huán)境，邏輯框架涉及到基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的收集、傳輸、清洗、轉(zhuǎn)換、管理，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，數(shù)據(jù)展示與數(shù)據(jù)瀏覽。

（一）數(shù)據(jù)獲取

傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)監(jiān)控執(zhí)行依賴的數(shù)據(jù)來數(shù)源于內(nèi)部紙質(zhì)資料或部分業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)，在大數(shù)據(jù)技術(shù)的市場環(huán)境中，僅依靠內(nèi)部信息履行財(cái)務(wù)監(jiān)控職能無法達(dá)到要求。相關(guān)研究表明，信息模式于大數(shù)據(jù)環(huán)境下交互信息和生產(chǎn)運(yùn)營產(chǎn)生的數(shù)據(jù)得以轉(zhuǎn)化建模，推進(jìn)管理提高和決策有效性，數(shù)據(jù)收集的有效途徑依賴于大數(shù)據(jù)技術(shù)。對(duì)于企業(yè)運(yùn)營過程中的數(shù)據(jù)不再需要傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫表整理，而是通過新的處理技術(shù)如MapReduce和Hadoop平臺(tái)來完成；通過專業(yè)分析工具處理企業(yè)外部相關(guān)的可用網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)尤為重要，如此提供決財(cái)務(wù)監(jiān)控應(yīng)用的信息，并將其以結(jié)構(gòu)化方式存儲(chǔ)為本地?cái)?shù)據(jù)文件中。

財(cái)務(wù)監(jiān)控精確、全面、高效地執(zhí)行追蹤和監(jiān)督同樣依賴于海量內(nèi)外部數(shù)據(jù)的獲取，便于及時(shí)規(guī)范經(jīng)濟(jì)行為、提供風(fēng)險(xiǎn)警示信息。從數(shù)據(jù)來源渠道的區(qū)分標(biāo)準(zhǔn)可以分為內(nèi)部和外部數(shù)據(jù)，按照財(cái)務(wù)相關(guān)聯(lián)情況能夠分為財(cái)務(wù)和非財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)。相對(duì)財(cái)務(wù)信息而言，非財(cái)務(wù)信息能夠更加全面、客觀地體現(xiàn)企業(yè)運(yùn)營的狀態(tài)，也能更公正地實(shí)現(xiàn)財(cái)務(wù)監(jiān)控。此外，有關(guān)學(xué)者認(rèn)為整理和使用網(wǎng)絡(luò)評(píng)價(jià)資料、產(chǎn)銷信息、生產(chǎn)流程等非財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，能有效推動(dòng)管理會(huì)計(jì)預(yù)測功能，那么非財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的集中、廣泛應(yīng)用必然有助于推動(dòng)財(cái)務(wù)監(jiān)控的前瞻性。

（二）數(shù)據(jù)存儲(chǔ)

企業(yè)大數(shù)據(jù)倉庫的建立的同時(shí)應(yīng)用數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)的使大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)分析所需要的元數(shù)據(jù)、豐富的流程處理數(shù)據(jù)（生產(chǎn)、業(yè)務(wù)、財(cái)務(wù)活動(dòng)等）以及標(biāo)準(zhǔn)化模型得以有效保存，同時(shí)可根據(jù)企業(yè)運(yùn)營不同環(huán)節(jié)的需求建立部門個(gè)性化、企業(yè)專項(xiàng)的數(shù)據(jù)集市和不同維度數(shù)據(jù)庫，并在數(shù)據(jù)倉庫以及數(shù)據(jù)挖掘等計(jì)算機(jī)智能支持下，為系統(tǒng)有效使用的數(shù)據(jù)處理與分析打造了基礎(chǔ)；人工智能分析引擎則通過可視化面向具體財(cái)務(wù)監(jiān)控內(nèi)容，滿足財(cái)務(wù)監(jiān)控智能處理的需要。

（三）數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)分析是指對(duì)規(guī)模巨大的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。大數(shù)據(jù)可以概括為5個(gè)V， 數(shù)據(jù)量大(Volume)、速度快(Velocity)、類型多(Variety)、價(jià)值（Value）、真實(shí)性（Veracity）[3]。通過可視化分析（Analytic Visualizations）、數(shù)據(jù)挖掘算法（Data Mining Algorithms）、預(yù)測分析（Predictive Analytic Capabilities）、語義引擎（Semantic Engines）等多種前端分析展示工具，實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)倉庫中數(shù)據(jù)質(zhì)量進(jìn)行管理，數(shù)據(jù)分析在經(jīng)過先進(jìn)的技術(shù)部署后，幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)提高現(xiàn)場運(yùn)營和生產(chǎn)效率?；跀?shù)據(jù)應(yīng)用分析的優(yōu)化使用能夠帶來端到端的可視化過程，同時(shí)對(duì)企業(yè)運(yùn)營指標(biāo)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)持續(xù)不斷的改進(jìn)。

三、大數(shù)據(jù)下財(cái)務(wù)監(jiān)控的平臺(tái)構(gòu)建

資產(chǎn)的安全完整有效是傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)監(jiān)控主要內(nèi)容，同時(shí)也包括了確保各類內(nèi)外部業(yè)務(wù)活動(dòng)按照國家相關(guān)法律法規(guī)以及公司章程制度執(zhí)行，依據(jù)內(nèi)控相關(guān)要求制定的關(guān)于銷售、采購、工程、捐贈(zèng)、往來管理以及資產(chǎn)管理等有效工作流程及關(guān)鍵控制措施，以此實(shí)現(xiàn)增進(jìn)企業(yè)運(yùn)營效率、防范內(nèi)部舞弊，控制運(yùn)營風(fēng)險(xiǎn)的監(jiān)控效果。基于大數(shù)據(jù)財(cái)務(wù)監(jiān)控依托于全業(yè)務(wù)、全流程、全范圍歸集的財(cái)務(wù)與非財(cái)務(wù)信息數(shù)據(jù)構(gòu)建的系統(tǒng)架構(gòu)，其發(fā)展是一項(xiàng)逐步推進(jìn)、持續(xù)改進(jìn)的系統(tǒng)性工作。

當(dāng)前國有煤炭企業(yè)集團(tuán)的組織形式、組織級(jí)次以及多元化經(jīng)營的深入與證券市場進(jìn)一步發(fā)展，使得企業(yè)經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)加大。企業(yè)應(yīng)當(dāng)充分理解戰(zhàn)略目標(biāo)，準(zhǔn)確定位并認(rèn)識(shí)基于大數(shù)據(jù)技術(shù)下財(cái)務(wù)監(jiān)控的發(fā)展趨勢，增強(qiáng)企業(yè)財(cái)務(wù)監(jiān)控的主動(dòng)性和積極性，促進(jìn)財(cái)務(wù)信息所反映的內(nèi)容能及時(shí)、準(zhǔn)確提示企業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)與經(jīng)營效果，進(jìn)一步強(qiáng)化企業(yè)在風(fēng)險(xiǎn)防范上抵御能力，激發(fā)企業(yè)生產(chǎn)、運(yùn)營積極性和創(chuàng)造性。

（一）扎實(shí)推進(jìn)財(cái)務(wù)信息化建設(shè)

通過完善國有煤炭企業(yè)財(cái)務(wù)集中核算體系、建立財(cái)務(wù)共享中心，結(jié)合財(cái)務(wù)共享平臺(tái)建設(shè)打造公司前中后三個(gè)業(yè)務(wù)端管控，實(shí)現(xiàn)流程數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、核算作業(yè)工業(yè)化（驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)成長）、原始憑證電子化（數(shù)據(jù)共享）、業(yè)務(wù)財(cái)務(wù)一體化（支撐業(yè)務(wù)、業(yè)財(cái)融合、提高工作效率）、業(yè)務(wù)規(guī)則自動(dòng)化（提升管控效率）、重復(fù)事項(xiàng)批量化（強(qiáng)化財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管控）、事項(xiàng)管理表單化 （統(tǒng)一核算業(yè)務(wù)處理規(guī)范）、系統(tǒng)控制精細(xì)，以此達(dá)到財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)來源質(zhì)量的標(biāo)準(zhǔn)化管理與統(tǒng)一，為財(cái)務(wù)監(jiān)控提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。通過財(cái)務(wù)共享中心的建設(shè)，實(shí)現(xiàn)職責(zé)具體化、流程科學(xué)化、制度健全化、標(biāo)準(zhǔn)一致化、考核集中化與信息集成化應(yīng)用的有機(jī)整體。提升企業(yè)各類資源的集中管控，制度、規(guī)定及流程與應(yīng)用系統(tǒng)有機(jī)集成，強(qiáng)化資源流動(dòng)的自動(dòng)追溯與過程巡檢，實(shí)施資金結(jié)算全流程的實(shí)時(shí)監(jiān)控，全面實(shí)現(xiàn)從業(yè)務(wù)前端到最終財(cái)務(wù)反映的“端到端”監(jiān)控效果。

（二）規(guī)范推進(jìn)業(yè)財(cái)數(shù)據(jù)融合

依托財(cái)務(wù)共享平臺(tái)逐步推進(jìn)應(yīng)用系統(tǒng)與財(cái)務(wù)核算系統(tǒng)的集成，進(jìn)一步梳理業(yè)務(wù)處理流程，擴(kuò)大賬務(wù)自動(dòng)化處理范圍，擴(kuò)大業(yè)財(cái)融合范圍，集成公司人力資源、物資管理、設(shè)備管理、運(yùn)營管控、項(xiàng)目管理、集團(tuán)公司門戶等應(yīng)用系統(tǒng)，逐步實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)與財(cái)務(wù)的有效融合，推進(jìn)集團(tuán)公司數(shù)據(jù)共享，進(jìn)一步拓展財(cái)務(wù)監(jiān)控的范圍。

（三）深化應(yīng)用數(shù)據(jù)采集工具

協(xié)同第三方實(shí)施人員梳理所屬各級(jí)分子公司業(yè)態(tài)現(xiàn)狀，統(tǒng)一實(shí)施預(yù)算、項(xiàng)目管理、成本管控、合同管理、采購與銷售、物資管理等應(yīng)用系統(tǒng)，遷移公司歷史數(shù)據(jù)，推進(jìn)非財(cái)務(wù)信息及要素?cái)?shù)據(jù)實(shí)時(shí)采集，逐步建立財(cái)務(wù)監(jiān)控的實(shí)時(shí)性。

（四）建立有效數(shù)據(jù)監(jiān)控模型

深入分析公司運(yùn)營情況，針對(duì)各管控層級(jí)關(guān)注的財(cái)務(wù)與非財(cái)務(wù)指標(biāo)，基于存儲(chǔ)的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行財(cái)務(wù)監(jiān)控規(guī)劃和數(shù)據(jù)細(xì)分，執(zhí)行探索性數(shù)據(jù)分析，建立初始監(jiān)控模型如財(cái)務(wù)運(yùn)營監(jiān)測、財(cái)務(wù)狀況主動(dòng)預(yù)警、財(cái)務(wù)溯源分析與業(yè)務(wù)重塑支撐等關(guān)鍵分監(jiān)控模型，根據(jù)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的實(shí)際運(yùn)行效果做好財(cái)務(wù)監(jiān)控模型迭代構(gòu)建。

四、結(jié)語

大數(shù)據(jù)連同信息技術(shù)迭代、物聯(lián)網(wǎng)以及工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，物流、資金流、信息流企業(yè)流程資源的交互、傳遞實(shí)時(shí)性和智能化提高，數(shù)據(jù)融合格局的逐步形成，國有煤炭企業(yè)財(cái)務(wù)監(jiān)控面臨著異構(gòu)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、諸多資源聚合、多業(yè)務(wù)系統(tǒng)融合及生產(chǎn)流程升級(jí)等問題。大數(shù)據(jù)環(huán)境下，企業(yè)可以更加方便地收集、分析和利用企業(yè)周邊信息、財(cái)務(wù)和非財(cái)務(wù)信息，通過大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行建模與分析，利用人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)信息實(shí)時(shí)處理、財(cái)務(wù)監(jiān)控在線追蹤，建立基于大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)技術(shù)的財(cái)務(wù)監(jiān)控體系，有助于財(cái)務(wù)監(jiān)控前瞻、全流程、全方位，提升財(cái)務(wù)監(jiān)控服務(wù)于企業(yè)的效用價(jià)值，同時(shí)幫助企業(yè)控制風(fēng)險(xiǎn)，適應(yīng)新環(huán)境、應(yīng)對(duì)新挑戰(zhàn)。

在闡述大數(shù)據(jù)對(duì)財(cái)務(wù)監(jiān)控的技術(shù)支持的基礎(chǔ)上，從基礎(chǔ)數(shù)據(jù)收集、傳輸、管理和監(jiān)控重點(diǎn)環(huán)節(jié)融入系統(tǒng)等方面，構(gòu)建了基于大數(shù)據(jù)分析的財(cái)務(wù)監(jiān)控框架，并立足于數(shù)據(jù)收集與治理、財(cái)務(wù)共享平臺(tái)建設(shè)、深化應(yīng)用大數(shù)據(jù)工具和智能分析應(yīng)用四個(gè)方面，探究了煤炭企業(yè)大數(shù)據(jù)分析技術(shù)對(duì)財(cái)務(wù)監(jiān)控對(duì)象、內(nèi)容、范圍、方式的影響，并從企業(yè)管控需求驅(qū)動(dòng)探討了基于大數(shù)據(jù)分析的財(cái)務(wù)監(jiān)控的思路。