四、大数据财务分析的作用

1.提高数据处理效率，改善财务信息质量

在大数据财务分析中，各项财务数据、行业指标等的重复计算，都交由计算机完成，不仅能大大提高数据处理的速度和准确率，降低人为因素影响下潜在错误的发生概率，而且能整合经济组织内、外环境的大数据，提供质量更高、更具参考价值的信息。

2.加快信息传递速度，降低企业营运成本

在大数据技术支持下，智能化的财务分析系统能根据不同财务分析结果，提供多视域、交互式的个性化财务分析报告，充分匹配财务分析在新形势下精细化的要求。大数据技术有助于企业各职能部门打破信息孤岛，建立互联互通的内部数据共享中心，因此信息使用者获取信息的途径更为便捷多样，准确可靠的信息亦能更及时地送达相关人员，提高信息传递的及时性。同时，大数据技术能够帮助检验业务数据与财务数据交叉呈现的错误，为财务工作提供更为及时、准确、全面的信息支持，帮助企业应对内、外部可能发生的变化或风险，使企业的营运成本降低。

3.拓展财务分析职能，优化企业决策机制

大数据财务分析能够充分利用人工智能的优势，运用智能化技术完成数据的筛选和清洗，减少企业为收集、汇总数据所花费的时间和人力成本，让企业管理层能将更多的精力投入评价企业经营业绩、探讨未来经营计划等方面的工作中。大数据财务分析能帮助企业洞察、预测未来，优化企业战略层面的管理决策，从而使财务分析的职能得到拓展。在大数据技术的支持下，企业决策层不仅能根据财务数据来推断企业目前的财务状况，而且能预测企业未来经营状况。大数据财务分析克服了传统财务分析的滞后性等缺陷，能及时在各类指标间建立起动态联系，以满足内部评价和对外披露的需求，使企业的决策机制得到优化和改善。

4.增强风险管理能力，提升企业整体业绩

企业可将数据挖掘和可视化等智能技术应用于财务分析，针对不同信息使用者的不同需求，制定动态的、个性化的财务分析模型。除了传统财务分析具有的功能，大数据财务分析还具有数据评估、数据交易、数据搜索等新功能，在保证数据真实有效的同时，能够对分析结果进行全方位、多角度的对比。企业人员在解读数据分析结果、分析产生差异的原因后，能够针对性地提出解决问题的有效途径，提取能创造商业价值的有效信息，增强企业风险管控能力，促进先进信息技术与创新管理理念的有机融合，提高企业的经营管理水平，提升企业整体业绩和行业竞争力。