大数据处理技术以及大数据管理共同缔造的大数据时代，不仅变革了传统财务管理的理念，也改变了企业中财务管理职能的定位，使财务管控路径和模式更具多样化，这意味着财务工作者的职业能力结构重塑和职业发展瓶颈将有很大突破。

　　如何迎接财务的大数据时代?大唐电信科技产业集团数据通信科学技术研究所总会计师苗广萍认为，在大数据时代下，财务共享、财务服务本身已经像一个独立的行业一样形成了，有技术保障专业的人做更专业的事情，财务的职能定位应该是通过大数据实现业财融合，进行战略成本管理，提升盈利质量和培育可持续的盈利能力。

　　精益管理促进业财融合

　　苗广萍表示，不同的企业有不同的财务管理模式，财务管理最重要的就是财务战略和企业战略的高度融合。对信息安全产业，她有自己的理念、方法、抓手和落实措施，比如进行成本动因分析，进行战略成本的管理，利用大数据实现精益管理，对业务流程和财务数据的工作无缝衔接以及业绩评价考核，最后把工作落到实处。

　　“国内信息安全企业的经营模式只能采取内生式的增长方式，基于这样的特点，企业管理实施的是精益管理。”苗广萍表示，精益管理其实是基于对数据的归纳总结并找出规律，然后有针对性地实施财务管理，从而实现稳健的财务管理。

　　苗广萍觉得要善于利用管理会计工具，大数据技术对财务是一个很好的应用工具。在数据的搜集过程中，如何利用和分析数据才是最为关键的一点。

　　大数据财务落地

　　说到大数据时代财务具体怎么落地，苗广萍总结了四点经验。

　　第一，观念上要创新。“为了实现内生长企业的财务创造价值，我们打通了整个链条———从研发、生产、市场、供应链到财务，提出业财一体的价值创造体系。”苗广萍表示，对于不做资本运作的企业来说，企业价值创造一定是跟业务紧密联系在一起的，财务跟业务的关系类似0和1的关系，没有业务的1财务就是0，但是有了业务这个1，后面就可以加很多0，财务是大有作为的，这就是全链条价值体系的理念创新。

　　第二，管理工具的应用创新。苗广萍带领财务团队应用管理会计的工具，并使用全程变动成本法引导资源配置。“科技创新企业的前期研发投入很高，所以，基于业务的实际，财务提出了全程变动成本法的思路，把影响产品成本构成的所有因素都进行归纳，把影响整个企业成本变动部分做细致筛选和区分，同时对影响客户的敏感因素，也进行详细分析，从而引导资源配置，保证有限资源能够在企业的经营过程中实现价值的最大化。”苗广萍如是说。

　　第三，具体实施手段创新。在业务第一、财务第二的研发型单位，财务想发挥更大的作用就需要有抓手和突破口，即运用全面预算管理工具。“通过全面预算管理这个抓手，我们会聚焦在战略成本管理和盈利质量上。虽然企业近5年都是以20%的的速度在增长，但是如何使增长与战略匹配，以及要培养哪些核心业务的可持续能力盈利能力，财务把现金流确定为重点的抓手，然后通过现金流调控培养核心业务。”苗广萍告诉记者。

　　第四，战略想落地还需要跟考核相结合。只有将业绩跟考核结合起来，整个企业的业绩提升才会顺理成章。苗广萍认为，财务服务的对象是业务，实施所有方法的依据也是为了让企业实现可持续发展，考核的落脚点是操作业务的人。

　　数据分析至关重要

　　大数据嵌入到管理会计中的举措，对财务人员会有很多新的挑战。而有广阔思维和数据分析，才能使得数据成为企业真正的财富。

　　苗广萍有两个理念：一是财务管理要有“无边界管理”思维和“精益化管理”思维。

　　虽然会被人说“管得多”，但是经过这几年的实践，苗广萍还是觉得无边界管理很有必要，尤其是在大数据时代，财务已经不仅仅是做标准性的工作，发挥主动能动性显得更为重要。苗广萍希望财务在整个公司业务流程中要起到一个无缝衔接的作用，无论朝前走一步或者向后迈一步，都可以在整个业务流程中起到一定主导作用。这种作用就是使得财务的效率提升。“整个经营活动的信息在财务室都可以看到，这时，财务应利用好数据，要无边界地进行精细管理，整合分析后提供给业务相关数据指导。”苗广萍说。

　　二是单纯的数字是毫无疑义的，只有把这些数字进行搜集、分类、归纳、筛选，做不同的组合、不同的分析才能够称为数据。想运用数据，分析至关重要。从不同的维度，如应收账款、回款等维度分析，就可以对不同客户制定不同的营销策略，对不同的产品进行差异化的竞价策略，对不同投入进行合理的资源配置。这时，数据才可以称为企业真正的财富。

　　大数据实际上是管理会计最实用的工具之一。就企业转型来说，管理会计已经把事后的总结提前到生产过程，甚至前端的应用中。“通过科研项目管理软件，可以按照周、天给人员进行费用配置，与该项目的进展结合起来，数据全面预算管理也在此时发挥了作用。”苗广萍说，通过数据进行成本动因的分析，挖掘数据背后隐藏的业务原因，从而指导业务工作。

　　同时，这也培养了财务人员的洞察力和前瞻性，财务向有利于价值增值的分析工作来配置，本身就是大数据时代非常重要的特点。