摘要：受电力企业改革不断深入、新兴业务挑战不断加剧影响，越来越多的电力企业开始认识到自身财务管理工作存在的不足，这类不足的出现与大数据时代的来临也存在较为密切关联，基于此，本文简单分析了大数据时代对电力企业财务管理提出的新要求、在新环境下电力企业财务管理存在的新问题，并详细论述了大数据时代电力企业财务管理策略，希望由此能够为相关业内人士带来一定启发。
关键词：大数据；电力企业；财务管理
1电力企业财务内部风险控制现状
1.1财务管理的共享性差
高效的财务信息反馈方式将有效提升财务管理的效率，目前，我国的电力企业的财务管理部门普遍缺乏自主创新精神和网络信息技术水平，导致重金购买的信息化财务管理软件与企业业务特征的匹配性较差，不仅难以充分发挥其优化功能，导致其性能的闲置，而且还会增加财务管理人员的工作负担，使其产生抵触情绪。另外，电力企业的财务会计部门是独立与其他部门的，与其他部门的沟通协作有限，本身就存在财务信息不对称、不共享的弊端，与此同时，企业内部和外部并没有形成标准化的信息规范，也在一定程度上影响到了电力企业的管理决策。
1.2财务管理对企业业务把控力度不足
从生产到营销，再到调度以及最后的运行维护，这都是电力企业的基本业务内容。随着各项业务的开展，必不可少的要对人、财、物进行分配使用，这就需要财务管理对其进行调配。但在以往的财务管理中，相关的财务管理工作人员一心扑在财务数据的记录、报表分析等工作上，对业务知识知之甚少。因此，许多电力企业在开展业务时，财务管理都没有进行全方位的业务监控，只是单纯地对业务开展产生的财务信息数据进行整理和收集，这也是电力企业的业务开展效果不好、效益不高的重要原因。业务的成功开展，可以为电力企业带来更丰厚的利润，从而壮大企业的发展，依靠财务管理对企业业务进行把控，可以有效控制业务风险，从而为企业管理者的决策提供强有力的支持。但就目前的电力企业来说，财务管理工作需要做得更好。
2基于大数据改善电力企业财务内部风险控制的措施
2.1加强财务信息化
财务管理信息化是大数据时代的必然选择。首先，要进一步加强财务信息公开，实现规范化的财务预算管理、资金管理和绩效考核，以促进部门资金分配的公平性，激发企业员工的工作积极性和认同感；其次，要加强部门沟通，打破财务信息的孤岛现象，促进财务信息的资源共享和高效整合，促进企业物流、资金流和信息流的统一集成；再次，电力企业要更新财务信息化的硬件水平和软件水平，完善财务数据处理平台和共享网络，以简化财务信息发布流程，实现财务信息的动态控制分析，降低电力企业的财务风险；最后，要注重培养信息化人才，优化人力资源结构，全面提升资金管理队伍的业务能力和水平，此外，电力企业还要加强思想道德教育，提升资金管理人员的风险防范意识和保密意识，避免人为因素造成的财务风险。
2.2明确财务管理的职责
在传统的电力企业财务管理工作中，财会人员被赋予的职责并不多，主要都是围绕着财务管理工作本身来制定的。但在大数据的背景下，财务数据的重要性和功用性得以极大程度提高，而财务管理的职责也不应再局限在财务的审查核算上，而是需要对其进行适当的调整。就电力企业内的业务开展工作来说，其所需要的人力、物力和财力等，一般都是由相关管理人员直接向财务管理提出申请调配，而财会人员在该过程中只拥有调配资源及记录的权利，只有等到业务结束后进行统一清算时，相关领导才能发现其中问题，但往往为时已晚。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆而根据大数据对电力企业财务管理工作的实际需求来对财务管理的职责进行明确，提升财务管理的职能，赋予其在业务工作更多的权利，便可以通过财务管理的工作结果直接帮助业务工作作出改进，以降低业务风险，获取更大利润。
2.3加速资金管理转型
一般来说，企业的资金控制管理应该涉及账户设置、账户支付结算原则、现金归集、内部融资以及资金风险控制等多环节，在大数据时代，电力企业的资金控制管理应该有财务共享服务中心资金管理部、资金控制组共同承担，并逐渐促进资金管理向管理会计服务转型。相关的财务管理人员要进一步提升自身的综合能力，积极参与到现金报告评估、预算分析、资金成本控制等深层次的资金管理工作中。此外，对数据挖掘技术的掌握也有利于电力企业资金管理的转型发展，资金管理人员可以利用异类分析的方式提出不具代表性的小概率资金数据，并依据资金数据的特征值进行系统分类。随后，可以运用简单关联方式、时序关联方式、因果关联方式等统计分析手段，挖掘资金数据之间的关联性和规律，对于无法分析关联性的数据，则可以使用 KM 算法和引力搜索算法等聚类算法，获取资金数据间的规律，从而我电力企业的资金管理转型提供数据支持。
2.4基于财务大数据的电力企业运营决策
财务数据一般都为结构化数据，非财务数据来源复杂，格式多样，涉及多媒体的非结构化数据，也会有结构化数据。企业大数据的应用需要打破前端业务和部门管理的数据间隔，意即财务信息和非财务信息等多种类型数据的融合，需要处理结构化数据和非结构化数据的采集、融合等问题，并以定量的方式描述、分析、评判企业的经营态势。为优化商业模式和供应链流程，为企业筹资决策提供数据支持，电力企业首先应致力于构建自己的大数据应用，以云计算技术为依托，为企业大数据应用的构建提供核心技术支持。云计算的特点在于大规模并行处理以及可扩展的存储系统，其利用网络可以将企业各环节的数据采集、数据分析、企业决策连接起来，形成无缝链接、大一统的数据系统。针对企业原有的工业现场实时系统、CRM、ERP 等业务系统可以迁移并部署到云端，解决企业信息化过程中出现的信息孤岛问题，利用各种云服务为企业提供服务。同时，企业还可以利用大数据对自身的组织机构进行优化，将内部的优质资源进行整合，为应对大数据带来的外部环境的变化，调整组织机构。首先，企业设立首席数据官 CDO、数据平台事业部等机构，这些组织机构的调整，将能够加强企业对数据进行集中的管理和管控，为业务的开展提供数据支持。
2.5加强财务风险管控，健全财务风险预警机制
电力企业自上而下应自觉形成全员参与财务风险管理的意识，着眼于企业长远利益，建立健全财务风险预警机制，不断优化财务风险预警系统，提前识别财务风险，做到防患于未然。电力企业应根据内外部影响因素，有针对性地制定财务风险管控措施，并将管控效果纳入综合绩效考评。在财务风险的预警上，财务管理人员应紧跟市场变化，识别运营中遇到的各类不利影响因素。同时，要对资金筹集、投资、资金运营等各环节进行监测，设置或调整相应的财务风险预警指标，再将其纳入财务预警系统，实现业务信息、会计信息等原始数据的自动提取和综合分析，一旦出现异常情况则第一时间预警，从而实现有效防范财务风险的目的。
结束语
综上所述，大数据时代对电力企业财务管理工作提出了新的要求。而在此基础上，涉及的更新财务管理理念、探索云技术应用、积极推进自身财务管理转型、加强电力企业战略决策渗透等具体策略建议，则证明了研究电力企业财务管理策略具备一定的必要性及实践价值。
参考文献：
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[2]周政.大数据下的电力企业财务分析[J].现代经济信息，2017（23）：159-160.
论文作者:陈康娣
论文发表刊物:《基层建设》2018年第34期
论文发表时间:2019/1/7
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