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大数据应用助力供电企业工程财务管理的模式构建

来源:景德镇市审计局 发布时间:2021-03-11 12:41 访问量:

摘要:近年来,大数据技术作为高端的现代信息科技得到了飞速发展,通过利用大数据技术来构建供电企业财务管理模型,不仅能提高企业资金的使用效率,也能为企业创造更大的经济利润。本文首先简单分析了供电企业工程财务管理特点以及财务管理数据化方向发展的必然趋势,然后重点探究了基于大数据的财务管理模式的构建。

关键词:大数据技术;供电企业;工程财务管理;模型构建

0  引言

大数据技术为供电企业工程财务管理提供了全新的思路,供电企业财务管理通过大数据技术,能够科学地进行财务规划,合理地制定企业的发展目标,通过挖掘数据间的关系,能从整体上把握企业的经营发展现状,从而为企业的正确决策指明科学的出路。

1  供电企业工程财务管理特点

供电工程通常规模较大、线路延伸较长,这就使得供电企业的资金与资产规模都相对较大,资金流动频繁,供电企业需要提升资金的使用效率,才能充分地发挥有限资金的最大价值。供电企业工程资源的管控体现出垂直性、层次性,而且资源集中度较高,需要数据来规范化统计管理,这就意味着供电企业工程财务管路具有典型的数据化特征,而且数据集中度较高,这种集中度体现在:财务会计科目规范一致性,账目、单据、凭证以及资产清单等高度集中,数据的高度集中为财务管理带来一定的压力和挑战,也是对财务管理人员的业务素质、专业水平的一大考验,此外,供电企业的业务流程和预算之间有着十分密切的关系,可以说科学的预算对供电项目建设的整个过程以及整体的业务流程有着指导与控制作用,财务管理工作需要各个部门的共同参与、积极配合,是一个动态控制、变化性调节的过程。

2  供电企业工程财务管理的数据化发展趋势

大数据技术的发展为整个电力行业的经营、管理创造了全新的机遇。特别是对于供电企业工程来说,其财务管理数据相对集中,这些数据也成为供电企业财务管理工作的最关键、最核心的依据,财务部门掌控着整个企业的经营数据,这些数据能为企业财务预算指明方向,进而从整体上影响着企业的近期规划与长远发展。随着大数据技术的发展,供电企业财务部门的信息化水平也持续提高,财务管理正在逐渐突破传统的成本控制为核心,而是逐渐转向提升利润,基于数据分析的财务预算、规划与管理更具前瞻性、精准性与实践性,从整体来看,财务管理正在朝着数据化方向发展,实际工作内容也在向业务管理中渗透。供电企业工程无论是工程项目规划、建设、运行、交易营销都需要大数据技术的支持,而且信息化水平在不断提高,大规模、大范围的财务数据为财务计划、管理、规划提供科学的指导,财务管理工作效率显著提高,未来的供电企业财务管理也势必朝着数据挖掘、整合分析的方向发展。

3  大数据应用助力供电企业工程财务管理的模式构建

3.1 构建大数据分析模型,打造出大数据应用平台

供电企业工程预算与规划是否精准、合理,直接影响着工程建设的经济效益与社会效益,然而,科学精准的预算制定需要充分地利用大数据,大数据技术应用的前提是打造出大数据的应用平台,营造良好的数据环境,这就需要先创建大数据分析模型,具体可以从以下几方面做起:

第一,创建资金流入预测分析模型。此模型主要是针对资金流入的管理,依靠此模型能确保预算的高效、精准。供电企业主要的资金流入来源为电费收入,所以,预测分析电费收入可以辅助企业从整体掌控企业资金头寸,促进资金的高效、安全流动,而且借此模型也能精准剖析预售电价,提高财务管控与协同水平,参照不同类型用电、电压级别等一系列历史数据,采用聚类分析法能得出不同地域、各个维度的执行电价特点。利用大数据全程管控,能深化市场营销部、工程部门和财务部门的联系对接,从而借助大数据来梳理用户、工程链条数据,并清晰地呈现工程链条中各关键节点的进度。

第二,创建资金支出预测模型。主要针对资金流出管理,要精益支出预测模型,而且要优化预算编制基础,从而立足于工程项目与预算执行情况来科学地预测资金流。充分地利用大数据对合同、工程项目、供应商等进行多维度资金预算执行分析,实现财务部门对资金的全面掌控,实现资金的精益化管理,深入挖掘数据间的内部关联,形成基于大数据的财务精益化管理。

第三,工程项目的经济评价模型。电力工程项目的建设根本目标为创造最大的经济利益,对此,必须对电力工程项目的整体经济性进行评价。基于大数据技术构建电力工程项目经济评价模型,此模型主要包括“市场评估、收益评估与风险管理”三大维度,其中“市场评估”维度主要是依据整个电力行业市场发展所统计的大数据对电力负荷指标加以分析,进而调整电力营销战略,具体的市场评估维度又分别从:项目建设资源条件、项目建设原材料、环境影响程度等客观方面,以及企业经济效益、盈利能力、投资决策等主观方面,任何评估都是基于大数据统计。“收益评估”维度主要对资产组合投资期望回报率的评估,具体就是根据电力工程项目中不同资产在总投资的占比,并按照公式:

期望回报率=(期末价格-期初价格+现金股息)/期初价格

来计算出投资回报率,由于电力工程项目的地域条件、经济环境等在不断变化,对应的公式中的各个参数也必然做出调整,此时可以借助于大数据系统提供客观、准确的参数数值,进而得出更准确的结果。风险管理维度也是电力工程项目经济评价模型的又一个重要维度,对于电力工程,资产的不良组合将导致经济收益低于预期,进而带来项目风险,对此必须强化风险管控,利用经济模型法,风险评估主要通过“风险回报率方差”和“协方差”两大参数来评估电力项目风险,两大参数同样要参考大数据系统的统计数据,从而让风险评估更加客观、准确。还应在电力工程竣工投产后进行经济后评价,分析实际投入产出情况,进而指导工程前期的经济性评价。

3.2 创建财务管理价值链

创建财务管理价值链有利于供电企业创建完善的财务体系,并深入拓宽企业业务。让供电企业的核心业务在提供供电需求至客户、客户接入与服务、资产处理与规划这三大维度基础上,增加财务管理现金流,最终形成四大核心价值链。具体如下图1所示:

图1  基于大数据的财务管理价值链

为了确保财务管理效率,创造理想的经济效益,全面增强供电企业的实力和市场竞争力,需要加强财务与业务深度融合,从以往的财务管理朝着全程业务结合的财务管理升级。要深入掌握企业内在运行规律及业务部门的各项业务,从而实现企业价值链的延伸,实现从传统的单一资金流向信息流、资金流、实物流的转化与升级。财务部门也要有效地运用数据分析工具,辅助企业完善业务流程,调动财务对企业业务的监管与协调,从而为供电企业工程建设创造更多的经济效益。

3.3 充分利用大数据分析工具

随着基于大数据的财务管理价值链的创建,必须明确旧式的财务管理模式无法达到经营预测与智能化分析等目标,面对变幻莫测的客观市场形势,财务预算必须充分地利用大数据分析工具,掌握科学的数据分析法,通过数据的整合、集中、归纳、统计等方式来预测企业未来经济活动形势,并编制出科学的预算,进而从整体预测企业经营状态。大数据背景下,要打破传统的会计视角下的单纯的财务分析,而是要将业务和财务紧密结合起来,而且必须延伸分析范围,在牢固把握财务规划方向基础上全面分析业务范围,最终构建起财务、业务一体化的全面分析体系,要充分地利用大数据分析工具,掌握不同的数据分析手段来深入挖掘数据、剖析数据,正确把握不同数据间的联系,以数据识别问题以及未来的财务优化方向,深入探究潜藏在大数据身后的规律,从中分析出财务管理中的不足,以此来真正提升供电企业财务管理水平,进而为企业创造更多的经济效益。

4  结语

大数据技术作为信息科技时代的关键技术,势必会成为支撑整个社会、各个行业发展的核心力量,对于供电企业财务管理来说,大数据技术具有不可比拟的优越性,将大数据技术应用于财务管理工作中,能够深化财务管理,提高财务预算的科学性、准确性,从整体上把握企业的规划与发展方向,从而为企业正确的财务决策与发展规划创造有利条件。

参考文献:

[1] 中国电机工程学会电力信息化专业委员会.中国电力大数据发展白皮书[M].中国电力出版社,2013

[2] 杨旭中.电力工程经济评价和电价[M].中国电力出版社,2003

[3] 秦欢.供电工程项目财务管理流程研究[D].华北电力大学,2011

[4] 赵春.基于数据挖掘技术的财务风险分析与预警研究[D].北京化工大学,2012



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