數字經濟時代建筑施工企業對財務數據價值挖掘的探討

摘要：隨著互聯網、物聯網、云計算、人工智能、區塊鏈等數字技術的快速發展，數字經濟已成為推動我國經濟高質量發展的重要驅動力。如何進行數字化轉型，利用好財務數據，實現利潤最大化，提高企業競爭力，已成為各建筑施工企業財務工作的重心。本文對建筑施工企業財務數據價值進行分析、探討，希望對建筑企業管理起到參考作用。

關鍵詞：數字經濟；財務分析；數字價值挖掘

引言

近年來，國家對數字經濟發展高度重視，中國信息通信研究院發布的《中國數字經濟發展研究報告（2023）》[1]顯示，2022年，我國數字經濟規模達到50.2萬億元，同比名義增長10.3%，數字經濟占GDP比重達到41.5%，數據資源作為生產力要素的價值得到進一步釋放。

建筑施工企業作為傳統行業之一，在數字經濟大背景下，必然要進行數字化轉型。在數字化轉型過程中，建筑施工企業的財務數據具有重要的價值。如何有效地挖掘財務數據價值，提高企業決策水平和競爭力，成為建筑施工企業關注的重點。

建筑施工企業要想實現數字化轉型，首先要從財務數字化轉型入手。財務部門在數據匯聚和業務交流方面有著得天獨厚的優勢，通過對數據資源的分析，可以找到影響業務運行的關鍵因素，從而幫助業務團隊解決實際問題，為企業創造價值。但是，目前大部分建筑企業并沒有充分發揮出財務數據在企業運營和決策方面的價值。

1. 建筑施工企業在財務數據價值挖掘方面存在的問題

1.1 數據分析不夠及時，時效性不高

一方面，傳統的財務分析一般指財務報表的分析，企業進行數據分析一般等到月度、季度或者年度報表完成之后才可以獲取，數據的嚴重滯后導致決策者無法靈活做出判斷，特別是對于結構龐大的集團型公司，匯集數據需要自下而上，往往耗時更長。另一方面，業務數據資料上報滯后，使財務報告的數據價值受到限制。

1.2 數據分析不夠直觀，缺少個性化設計

財務人員在分析數據時更擅長使用數據表格反映問題，但是分析報告面對的用戶是業務部門和上層管理者等，并不是所有使用者都善于閱讀財務數字。因此，財務分析報告有自身的價值，但是對于跨領域、跨專業的使用者來說，并沒有發揮其最大的作用，使用者無法快速通過數據發現問題。

1.3 數據協同性差，業務和財務部門數據分離

傳統的財務分析更偏向于對財務指標和數據的體現，但財務數據的結果往往受多種因素影響，要想分析企業運營的問題所在，還需要結合業務數據、宏觀經濟數據，對三方面進行協同分析。在實際應用中，財務部門和業務部門往往由于發展重點不同，造成數據標準脫節，各自為營，影響分析結果。

1.4 財務數據標準化程度低，數據質量不高

大部分建筑施工企業內部的財務數據存在數據不完整、不準確、不規范等問題。除此之外，不同企業之間的財務數據格式、口徑存在差異，導致數據難以進行跨企業整合和對比。由于數據來源廣泛、采集標準不統一等原因，導致財務數據質量參差不齊?；A數據不準確，分析數據的結果也將失去參考價值，無法實現數據挖掘的目的。

1.5 數據分析能力不足，挖掘深度不夠

傳統的人工數據分析不僅效率低，而且質量不穩定。大部分建筑施工企業缺乏專業的數據分析人才和技術手段，難以對財務數據進行深度分析和挖掘。施工企業單個財務人員的知識儲備和業務能力局限于其所處的環境和職能，格局無法提升，數據價值無法得到發揮，不能為企業決策判斷提出前瞻性意見。

2. 建筑施工企業提升財務數據價值的對策

2.1 建立完善信息系統平臺

建筑施工企業從信息化向數字化轉型中有一項非常重要的工作，就是解決跨系統業務數據交互的問題，讓系統協同、讓數據銜接。因此，建立一個完善的共享平臺是實現數字化轉型的基礎。共享平臺系統應具有以下特點：（1）平臺業務具有全局視角，不會僅立足于某一類業務和某一專業部門規劃，而是從企業整體出發；（2）共享平臺業務具有很強的同質性，具備標準化的條件，能夠同時為多個系統、多項業務和多個部門提供服務；（3）納入平臺的很多業務具有高度協同的要求，需要從更高層面進行協同和規范；（4）利用平臺強化對數據的整合和管理，企業與數據相關的業務是一項涉及全局的工作，需要跨部門、跨系統、跨業務協同內外部的數據集成和利用，這類工作納入平臺進行統一管理可以提升管理效率和質量；（5）共享平臺業務應具備知識積累和能力復用的特點，通過建立復盤機制，及時總結工作中的經驗、規則和共性特征，形成數個可檢索的知識點，再通過搭建知識點之間的關系體系，形成能力中心，為企業合理決策提供可靠支持。

財務共享中心的建立為建筑施工企業數字化轉型提供了有效的系統平臺，標志著施工企業財務數字化轉型的開始。通過財務共享中心建立統一的企業財務數據標準，提高業務運行時效，實現全量、全要素的數據連接，讓財務數據更及時也更有價值。當然，共享中心的建立完善是一個循序漸進的過程，會隨著時代和企業的發展不斷更新。所以，維護好共享系統的穩定運營也是企業需要重點關注的一項工作。

2.2 完善數據標準，提高數據質量

數據標準化包括主數據的標準化和分析指標的標準化，主數據的標準化如客戶、供應商、產品等。分析指標的標準化需要企業站在全局角度統一定義財務指標和業務指標的口徑，以及指標的分析維度、分析頻率、數據源等，便于數據的整合、對比和分析。建筑施工企業需要統一數據標準才能使數據在各業務、各系統、各項目之間互聯互通，流動起來。

數據質量離不開數據中臺建設，數據中臺的功能主要有數據采集梳理、數據的定義、數據對照關系的梳理和維護，還有企業數據標準的持續管理、主數據和元數據的管理、數據的標識和引擎、算法應用等。在數據中臺中，數據治理是重要一環。數據治理的目標是保障數據資產的質量，建立統一、可執行的數據標準，確保數據安全，實現數據資源在企業各部門之間共享[2]。數據治理需特別關注以下幾方面：（1）從企業整體視角分析數據，基于端到端的流程和系統設計，制定數據治理方案；（2）數據是從業務中產生，由IT系統承載，要對數據進行有效治理，需要明確數據的業務負責人，每個數據只能有唯一的數據負責人；（3）數據治理需要結合數據屬性進行分類，根據不同屬性數據特點制定不同方案；（4）結合企業的實際業務對數據進行分層管理，實現對數據的快速檢索和提??；（5）每個數據有且只有單一數據源，確保數據同源共享，數據更改應在數據源進行；（6）數據治理要融入流程設計和系統實施，確保新增數據質量符合要求[3]。

企業通過共享平臺把標準化的數據采集匯總起來，再進行數據梳理、歸類、清理、優化，給數據打上各種各樣的標記，做好分類和分級管理，此時數據已經具備了價值挖掘的條件，為后續數據應用做好了準備。

2.3 實現各部門數據協同共享

財務數據價值的挖掘是一項涉及業務、財務、技術的復合型工作，數據挖掘要想產生價值，一定是以業財融合為前提，這是通過數據挖掘找出財務分析結果動因的前提條件。共享平臺的建立實現了業務系統和財務系統的集成，為數據融合提供了平臺。

財務團隊工作方式是一個多維度協同的方式，包含了橫向和縱向兩個層面的協同：縱向通過財務標準化和流程化，實現財務團隊內部總部和所屬公司之間的協同；橫向通過業財融合，實現業務數據和財務數據的銜接貫通。財務團隊在這個過程中匯集大量的數據，擁有天然的數據優勢。要想發揮財務數據的價值，還離不開財務團隊對業務機制的理解。財務團隊要了解公司商業模式和業務細節，了解業務運作過程對財務結果產生影響的機制，把財務與各類場景連接，諸如前端的業務場景、客戶的消費場景、供應商場景、外部銀行場景等，充分打通數據信息，實現全場景化的數據分析[4]。在數據分析構建中把業務行動拆分成一個個驅動要素，建立起驅動要素和財務數據之間的銜接關系。當財務數據變動時，通過層層拆解找到最終驅動因素，發現業務問題，完成對管理層的決策支持和建議。

2.4 引入智能化數字分析技術

信息化時代，企業積累了大量數據資源，要想盡快收獲數據價值，還需一臺數據生產設備對數據資源進行加工解析。智能技術的興起，為企業實現財務數字價值挖掘提供了強大的技術保障。數據分析要盡量減少人工參與數據處理的環節，主要依托數據算法和數據模型，從共享數據庫中提取原始數據進行加工，并借助AI技術進行智能分析，生成多維度多視角的分析報告。在數據分析的過程中，數據分析平臺可以將一份分析報告拆分成多個分析模塊，不僅分析團隊可以重組，也給了業務團隊重組的權利，使分析報告具有更強的針對性，實現個性化設計。智能技術還可以利用數據算法模型進行不同業務場景下的前瞻性預測，財務部門利用分析結果指導業務部門對可預見性的問題做好提前預防或應對措施，使企業管理做到心中有數、防患于未然。同時，企業應提升數據平臺的知識積累和能力復用，積累數據加工過程中的各種算法、模型和分析指標，將加工方法在分析平臺中進行沉淀，在后續有新需求時，以上沉淀的方法可以復用，從而大幅提升后期數據加工的效率。智能技術的應用大幅提升了數據利用的價值，使施工企業管理者能通過多角度數據分析報告找到影響企業發展的關鍵因子，實現數據驅動企業發展。

2.5 實現數據可視化展示

數據可視化是數據分析及運用中重要的展示窗口。財務分析可視化是把單調的財務數據、財務指標以靈活多樣的表現形式展現出來，便于不同數據使用者更直觀、更準確地理解財務分析結果。以圖像處理技術為基礎的可視化技術能夠將晦澀冗雜的數據轉換為圖像形式，以可視和交互的方式展現給企業內的信息使用者，根據不同業務人員的使用需求和不同使用場景匹配與之相對應的可視化展示形式，全面形象化地展示業務數據和相關財務指標，幫助使用者更好地理解數據指標的內涵和規律、了解企業發展的形勢，以便及時做出合理有效的企業決策，促進企業管理[5]。

2.6 提升財務人員能力

財務數據價值的挖掘對財務團隊提出了高水平要求，企業需要集專業知識、業務理解、技術思維于一體的復合型人才，提高成果轉化。從財務個人角度來講，財務人員要逐漸改變固有思維模式，要能從企業全局出發，多維度感知企業經營過程的變化，熟悉各業務運作場景對財務數據的影響。財務人員在了解企業的同時應當不斷進行跨學科的學習，努力掌握大數據分析與互聯網相關知識，提升駕馭數據的能力，能夠熟練運用智能分析技術解析數字背后的意義，并結合不同業務場景進行思考和分析。從企業角度來講，應加強對財務人員的相關培訓，定期組織跨部門的學習和交流，聘請信息化專家進行智能技術的講解培訓，加深財務人員對智能化財務分析的認知，完善人才培養考核體系，為大數據分析逐步建立起專業的財務團隊。

結語

在數字經濟繁榮發展的大背景下，數據已經成為推動企業發展的重要引擎。建筑施工企業要想在浩瀚復雜的數據庫中挖掘出有價值的數據信息，需要不斷完善自身信息系統的建設，解決信息孤島，打通各個環節，實現全局全量全要素數據的共享互通，同時引入智能化分析技術、加強數據管理，加強財務人才儲備建設。大數據、互聯網的時代，挖掘數字背后的價值，掌握經營和發展的密碼，能夠幫助施工企業在競爭激烈的市場環境中穩步前進。

參考文獻：

[1]中國信息通信研究院.中國數字經濟發展研究報告（2023年）[EB/OL].（2023-04-27）[2023-12-15].http：//www.caict.ac.cn/kxyj/qwfb/bps/202304/t20230427_419051.htm.

[2]陳虎，郭奕.數據價值體系推動財務數字化轉型[J].財會月刊，2022（8）：37-42.

[3]周崇沂，蔣德啟.數字化時代的財務數據價值挖掘[M].北京：機械工業出版社，2023：84-96，112-143.

[4]陳虎，郭奕.智慧財務的實現模型及應用場景[J].財務與會計，2021（19）：10-14.

[5]郭夢婷.大數據及可視化技術與財務分析的融合研究[J].中小企業管理與科技，2022（17）：109-111.

作者簡介：王娟，本科，會計師，研究方向：財務數據價值挖掘。