财务大数据应用体验及价值总结，财务大数据的收获

第三方分享代码

hacker 1年前 (2023-08-12) 经验 96 4

介绍：

1、大数据技术可以提升财务信息收集的精确性。大数据技术就可以利用相应的数据处理模型，使用定量分析与定性分析的收集方法，分门别类的收集出相关的财务信息，提升财务信息数据收集的精确性。

2、对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销；做小而美模式的中小微企业可以利用大数据做服务转型；面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值。

3、财务数据分析：财务数据分析是财务大数据应用的主要领域之一，可以利用数据挖掘、机器学习等技术从大量财务数据中发掘规律、找出瓶颈，提高企业决策效率。

4、发票核验：纸质票据流转，手工核对发票抵扣联与网上数据，工作量大，效率低；发票入账后认证难，工作量大。财务共享：派工方式单规则不灵活，人员工作效率低；各分子公司需要分配财务人员进行费用审核，人员利用率低。

5、作为大数据和会计的从业人员需要具备会计财务专业理论知识、大数据分析处理技术、计算机人工智能与IT信息技术等专业性技能。

6、大数据与会计需要通过大数据会计平台进行实现，即建立在云计算基础上的、以互联网为媒介，由专门的服务商提供软件、硬件及其维护服务等。

财务大数据应用体验及价值总结，财务大数据的收获

财务数据分析：财务数据分析是财务大数据应用的主要领域之一，可以利用数据挖掘、机器学习等技术从大量财务数据中发掘规律、找出瓶颈，提高企业决策效率。

洞察数据可视化是将数据转化为更加可感知形式的过程。结合数据可视化利用大数据，就能为会计界专业人士提供可见性较高的会计数据。

大数据在会计行业的应用数据分析与挖掘大数据技术可以帮助会计人员从海量的数据中提取有价值的信息，通过对数据的分析和挖掘，发现潜在的商业价值和风险。

在财务管理中，企业可以通过大数据技术更加高效地处理业务数据，从而有效地提高财务报表的准确性和可靠性。大数据对会计的影响随着大数据技术的发展和应用，会计的日常工作也将发生变化。

绩效评估。大数据可以帮助财务人员对企业的绩效进行评估，从而识别和改善企业的财务状况和经营效益。总之，大数据在财务领域有着广泛的应用前景，可以帮助财务人员更好地进行企业财务管理和决策。

财务大数据的应用：财务数据分析：财务数据分析是财务大数据应用的主要领域之一，可以利用数据挖掘、机器学习等技术从大量财务数据中发掘规律、找出瓶颈，提高企业决策效率。

以下是财税大数据应用的几个方面：税收管理：通过对纳税人的数据分析，可以发现企业的潜在风险和问题，及时采取措施进行监管和预警。同时，也可以为政府部门的税收规划和决策提供数据支持。

收款：回款由财务手工查询网银，手工认领，缺乏认账工具，效率低；增值税专用发票开具滞后，入账在前，前票匹配至会计凭证效率低下。

1、财务大数据具有海量、种类繁多、未因某种需求加工整合等特征。财务大数据运作就是运用专门的技术和知识，使这些数据释放价值。

2、大量大数据的特征首先就是数据规模大。随着互联网、物联网、移动互联技术的发展，人和事物的所有轨迹都可以被记录下来，数据呈现出爆发性增长。多样数据来源的广泛性，决定了数据形式的多样性。

3、其特点是数据间的因果关系弱。数据类型多，并且以非结构化数据为主。传统的企业中，数据都是以表格的形式保存。而大数据中有70%-85%的数据是如图片、音频、视频、网络日志、链接信息等非结构化和半结构化的数据。

4、容量（Volume）：数据的大小决定所考虑的数据的价值和潜在的信息。种类（Variety）：数据类型的多样性。速度（Velocity）：指获得数据的速度。可变性（Variability）：妨碍了处理和有效地管理数据的过程。

5、大数据的特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）。，数字化办公专业服务商：蓝凌认为：如果利用好大数据，能产生邓下价值。

6、大数据的基本特点为：容量（Volume）：数据的大小决定所考虑的数据的价值和潜在的信息。种类（Variety）：数据类型的多样性。速度（Velocity）：指获得数据的速度。

作为一名财务人员，大数据可以用来做以下几方面的工作：预测和规划。通过分析海量数据，可以识别企业未来可能出现的趋势和风险，进而进行预测和规划，帮助企业管理层做出更加明智的决策。风险管理。

关于大数据技术在于财务分析中的应用如下：垂直分析：主要是分析总体与部分之间的比例，对于某个项目占总体报表项目的比重，又叫做结构分析。第一步，首先计算确定财务报表中各项目占总额的比重或百分比。

收款：回款由财务手工查询网银，手工认领，缺乏认账工具，效率低；增值税专用发票开具滞后，入账在前，前票匹配至会计凭证效率低下。