财务决策论文第五篇：公司智能财务决策支持系统特点与构建
摘要：近年来随着我国互联网和计算机技术的快速发展, 全新的信息环境已经逐步形成, 特别是大数据技术的发展已经成熟, 对企业的财务管理, 特别是财务决策支持产生了较大影响, 财务决策支持的智能化需求增加, 因此研究面向大数据的企业智能财务决策支持具有实践指导意义。本文在分析面向大数据的企业智能财务决策支持系统的主要优点的基础上, 提出企业依托大数据构建智能财务决策支持系统的具体策略, 旨在为企业提升其财务决策支持效率, 改善财务管理水平, 对实现财务管理创新有所帮助。
关键词：企业; 大数据; 智能财务决策支持; 构建;
一、引言
随着互联网和计算机技术的快速发展，以大数据、云计算、区块链、物联网和人工智能等为代表的新技术对现有的财务信息模式将会产生较为深远的影响，财务将在预测和自动化方面获得技术赋能，智能财务由此产生。在此背景下，本文试图结合大数据技术，从财务决策的视角探讨企业如何在内部构建智能化的财务决策支持系统，并提出相应的保障措施，从而为企业尽快适应当前全新的信息环境，提升财务决策支持的效率提供有益参考。
二、大数据与智能财务决策支持概述
根据美国国家科学基金会的定义，大数据主要是一种利用网络信息技术在获取、存储、分析、管理方面规模大大超出传统数据库软件工具能力范围的数据集合，它一般具有实时性强、数据量十分庞大、共享性强等三个特点。
智能财务决策支持主要是指以财务管理相关理论及方法、计算机科学技术为依托，利用信息化的手段综合分析相关企业的外部和内部环境影响因素，保障财务分析的数据和结果具备准确性、客观性和及时性，并把这些财务信息资源深入有效的应用于企业的运营决策中，从而为企业管理层做出正确、科学的决策提供及时全面的财务信息支持。
三、面向大数据的企业智能财务决策支持系统的主要优点分析
在实务中，企业基于大数据技术在内部构建智能财务决策支持系统的积极意义主要体现在三个方面：
一是可以大幅提升企业的财务管控能力，促使企业的战略落地，即智能财务决策支持系统能够利用大数据技术实现对会计数据的分析和信息挖掘，及时发现企业在财务决策过程中出现的问题并加以应对，从而合理防范财务决策风险，促进企业战略目标的落地。
二是能够为企业的投资、筹资决策提供更为科学、高效的数据支持。在面向大数据的智能财务决策支持系统环境中，企业可以更快速、高效的实现财务数据的收集和分析，并在系统内利用决策分析子模块为投资、筹资等财务决策提供全面、科学的数据支持，从而提高企业财务决策的效率。
三是更利于提升企业的财务管理集中化程度，合理提升财务管理质量。在面向大数据的智能财务决策支持系统环境中，企业可以借助于大数据技术实现财务决策信息的共享，从而对财务管理决策体制进行调整，从整体上促进企业财务管理的集中化程度，进而提升财务管理质量。
四、面向大数据的企业智能财务决策支持系统的构建
如上文所述，面向大数据的企业智能财务决策支持系统对于企业的财务管控能力、财务决策效率和财务管理质量的提升具有积极的促进作用。鉴于此，本文建议按照以下步骤在企业内部构建面向大数据的智能财务决策支持系统，以有效利用其促进作用实现对企业财务决策水平的提升：
1．对面向大数据的企业智能财务决策支持系统的构建目标和原则进行明确
在面向大数据的企业智能财务决策支持系统的构建过程中，明确的构建目标和原则是基础和关键。在实务中建议企业将系统的构建目标和原则明确如下：
(1）面向大数据的企业智能财务决策支持系统的构建目标。在智能财务决策支持体系构建过程中需把决策工作的高效化和财务管理集中化明确为面向大数据的智能财务决策支持系统的构建目标，即利用大数据技术通过数据共享实现财务基础数据的快速准确收集，从而大幅缩短数据的收集、分析时间，及时满足智能财务决策支持系统的数据需求，有效提高决策工作的效率，而在系统构建过程中要以大数据技术为依托，重新构建集中度较高的财务管理模式来帮助企业提升财务管理质量，从而提供更加科学有效的财务决策。
(2）面向大数据的企业智能财务决策支持系统的构建原则。在智能财务决策支持体系构建过程中需要把以下四个原则确认为构建智能财务决策支持系统的基本原则：一是以满意代替最优原则，即在构建系统的过程中要结合企业的实际需求和现实效果，致力于选择最适合本企业整体战略发展的最满意决策，而非一味追求最优；二是分散基础上的集中决策原则，即依托大数据技术收集分散的财务相关信息并在此基础上对决策方案进行战略分析，最终集中出最佳决策方案；三是能满足财务决策者个性化需求的原则，即在构建智能财务决策支持系统的过程中应该利用多层次模型、深层次数据挖掘技术，构建出智能化程度更高，更能符合财务决策者个性化需求的体系。
2．面向大数据的企业智能财务决策支系统的总体构建思路
在明确了面向大数据的企业智能财务决策支持系统的构建目标和原则的基础上，要构建出科学高效的智能决策支持系统，须可从如下总体思路入手：以B/S三层式架构为总体框架，分别从数据获取层、数据存储层和数据分析层三个层次运用财务决策的相关工具和方法以及大数据技术，对所收集到的大量财务数据进行挖掘分析并生成预测报告或者统计趋势分析，能自动形成对管理层的财务决策有重要支持作用的信息。该总体思路可参考下图：
图
3．面向大数据的智能财务决策支持系统的具体子系统及其主要内容
如上文所述，在设计了面向大数据的企业智能财务决策支持系统的总体思路的基础上，需要结合企业在财务决策实践中的具体内容对该系统的各个子系统及其功能模块的内容进行设计和构建。在实务中我们可以把面向大数据的智能财务决策支持系统划分为三大子系统：一是财务分析子系统，二是财务控制与计划子系统，三是财务预测与决策子系统。这三个子系统具体涉及的内容如下：
(1）财务分析子系统。在智能财务决策支持系统中财务分析子系统的主要功能在于能够给管理层提供一个企业当前的整体财务状况信息，从而为其依据支持信息进行主观财务决策提供一个较为直观的信息环境，因此在该系统中应当涉及财务风险的分析、资产、现金流和成本等内容的综合分析。据此我们把财务子分析子系统的内容界定为四个方面：一是企业盈利、偿债和营运能力等涉及财务风险的分析，二是包含固定资产、存货、应收账款等内容的资产情况分析，三是包含现金流动总量、营业现金流量等内容的现金流分析，四是包含生产经营成本、管理费用、销售费用等在内的成本相关内容的分析。
(2）财务控制与计划子系统。财务控制与计划是对企业的生产经营所需的资金、收入、支出和分配等进行合理的计划与安排，是对财务决策的具体落实情况的反映。因此在实务中可对该子系统的内容做如下界定：利润计划、成本计划、现金流量计划、经济指标控制和财务收支预算控制等。
(3）财务预测与决策子系统。财务预测与决策子系统的主要职能在于通过与生产、存货和销售等内容相关的预测与决策，为管理层进行后期的财务战略决策提供有力的数据支持，因此我们把该子系统的内容界定为以下四方面的内容：一是筹资预测决策模型，即在系统内利用相应的资本结构相关理论来对筹资渠道及筹资的内部结构进行预测，从而为筹资规模及其长短期结构等具体内容进行智能化的决策；二是投资预测决策模型，主要包括投资项目的选择及评价等智能决策模型；三是存货的预测决策模型，主要包括企业的库存预警、库存结构分析以及经济订货批量等主要智能财务决策支持模型；四是效益与利润分配决策模型主要包括总资产利润率分析、目标利润计算和利润分配等相关决策模型。
五、结束语
随着计算机网络和大数据技术的快速发展，企业的财务管理既面临着良好的创新发展机遇，同时也给其带来了一定的挑战。基于此，本文结合大数据技术和财务决策的相关理论知识，在分析面向大数据的企业智能财务决策支持系统的主要优点的基础上，分别从明确企业智能财务决策支持系统的构建目标和原则、总体构建思路和具体子系统及其主要内容三个步骤对企业面向大数据构建智能财务决策支持系统提出了较为具体的方法和策略，旨在为企业能够尽快适应当前新的信息环境，实现智能化的财务决策，为提高自身的财务决策效率提供有价值的参考。
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