大数据分析已成为现代商业和决策制定不可或缺的一部分。它使组织能够从海量数据中提取有价值的见解，从而做出明智的决策，实现业务增长。
算法的重要作用
算法在大数据分析中扮演着至关重要的角色。它们是一系列可应用于数据以发现模式、趋势和关系的步骤。
算法的准确性和稳定性对于投资决策至关重要。准确的算法能够可靠地从数据中提取相关洞察，而稳定的算法则能够随着时间的推移提供一致的结果。
算法类型
大数据分析中使用的算法类型多种多样，每种都有各自的优势和应用场景:
- 监督式学习算法：这些算法用于预测或分类数据。它们需要使用标记数据进行训练，以便了解数据与特定输出之间的关系。
- 无监督式学习算法：这些算法用于发现数据中的模式和结构。它们不需要使用标记数据，而是自行探索数据以寻找隐藏的洞察。
- 强化学习算法：这些算法用于优化决策和行为。它们通过不断尝试和错误来学习做出最佳行动。
算法选择
选择合适的算法对于成功的大数据分析至关重要。以下因素应考虑在内:
- 数据类型
- 分析目标
- 可用的计算资源
- 算法的准确性和稳定性
算法评估
在将算法应用于实际数据之前，对其进行评估至关重要。评估过程包括:
- 使用交叉验证数据集来验证算法的准确性
- 使用可解释性技术来理解算法的决策过程
- 比较不同算法的性能
结论
算法是现代商业中实现数据驱动的决策的核心要素。通过理解算法在其中所扮演的关键角色，组织能够驾驭大数据分析的全部潜力，从而获得竞争优势。
当做一些重要的决定时，你更愿意相信直觉，还是大数据？
遵从自己的直觉，适度参考大数据
当我需要做重要的决定时，我会首先查看我的“直觉牌”：靠自己的感觉和内心深处的声音来指引方向。 这就像翻开一本新书，虽然不知道会有什么内容，但总是充满好奇和期待。
不过，仅仅依赖直觉有时候可能会让人迷失方向，就像在森林里没有地图一样。 所以，我也会打开我的“大数据宝盒”：搜集各种信息，比如数据、事实、专业意见等等。 这些信息就像一张地图，可以帮我明确地知道我所在的位置，以及我应该走哪条路。
此外，我觉得直觉和大数据就像人的两个眼睛，一个看到了情感和可能性，另一个看到了事实和证据。两个眼睛一起使用，就可以让我在生活的道路上看得更清楚，走得更平稳！
让我们通过一些案例来解析直觉和大数据在决策中的重要性。
想象一下，你是一名投资者，手里有一笔可观的资金，想要投资一家初创公司。 这时，直觉就会起到很大的作用。 你可能会有一种感觉，觉得这家公司的产品或服务有巨大的市场潜力，或者对这家公司的团队和他们的愿景有强烈的信心。 这种直觉可能来自于你自己的经验，或者是因为你了解市场的动态和趋势。
但是，仅仅依靠直觉是不够的。 作为一名投资者，你也需要依赖大数据来支持你的决策。 你需要研究市场的整体趋势、竞争对手的情况以及公司的财务数据等等。 这些数据可以提供更具体、更客观的依据，帮助你评估投资的可行性和潜在回报。
再比如，你是一名厨师，想要研发一道新菜。 这时候，你的直觉就会引导你尝试不同的食材和烹饪方法，以创造出独特的味道和口感。 但是，如果你只依赖直觉，不去研究一下顾客的口味偏好和食材的市场价格，那么你的新菜可能就不会那么受欢迎，甚至可能会导致成本过高。
所以，直觉和大数据在决策中都是非常重要的。 直觉可以带给我们创新的想法和灵感，而大数据则可以提供更具体、更实际的依据，帮助我们做出更合理、更明智的决策。
什么是传统数据和大数据的区别呢？
传统数据和大数据的区别无疑，数据信息的大爆炸不断提醒着我们，未来将会因大数据技术而改变。 大数据（Big data）通常用来形容数字化时代下创造出的大量非结构化和半结构化数据。 大数据无疑是未来影响各行各业发展的最受瞩目的技术之一。 2009年时，全世界关于大数据的研究项目还非常有限，从2011年开始，越来越多的管理者开始意识到，大数据将是未来发展不可规避的问题，而到2012年年底，世界财富500 强企业中90%的企业都开展了大数据的项目。 IDC的研究显示，到2015年，大数据市场前景将达到169亿美元的规模。 当前所有企业的商业数据每隔1.2年就将递增一倍。 那么，大数据为什么成为所有人关注的焦点？大数据带来了什么样的本质性改变？为此，我们与中国计算机学会大数据学术带头人、中国人民大学信息学院院长杜小勇教授进行了访谈。 杜小勇教授认为，大数据带来了三大根本改变：第一、大数据让人们脱离了对算法和模型的依赖，数据本身即可帮助人们贴近事情的真相；第二、大数据弱化了因果关系。 大数据分析可以挖掘出不同要素之间的相关关系。 人们不需要知道这些要素为什么相关就可以利用其结果，在信息复杂错综的现代社会，这样的应用将大大提高效率；第三、与之前的数据库相关技术相比，大数据可以处理半结构化或非结构化的数据。 这将使计算机能够分析的数据范围迅速扩大。 传统数据和大数据的区别 第一、计算机科学在大数据出现之前，非常依赖模型以及算法。 人们如果想要得到精准的结论，需要建立模型来描述问题，同时，需要理顺逻辑，理解因果，设计精妙的算法来得出接近现实的结论。 因此，一个问题，能否得到最好的解决，取决于建模是否合理，各种算法的比拼成为决定成败的关键。 然而，大数据的出现彻底改变了人们对于建模和算法的依赖。 举例来说，假设解决某一问题有算法A和算法B。 在小量数据中运行时，算法A的结果明显优于算法B。 也就是说，就算法本身而言，算法A能够带来更好的结果；然而，人们发现，当数据量不断增大时，算法B在大量数据中运行的结果优于算法A在小量数据中运行的结果。 这一发现给计算机学科及计算机衍生学科都带来了里程碑式的启示：当数据越来越大时，数据本身（而不是研究数据所使用的算法和模型）保证了数据分析结果的有效性。 即便缺乏精准的算法，只要拥有足够多的数据，也能得到接近事实的结论。 数据因此而被誉为新的生产力。 第二、当数据足够多的时候，不需要了解具体的因果关系就能够得出结论。 例如，Google 在帮助用户翻译时，并不是设定各种语法和翻译规则。 而是利用Google数据库中收集的所有用户的用词习惯进行比较推荐。 Google检查所有用户的写作习惯，将最常用、出现频率最高的翻译方式推荐给用户。 在这一过程中，计算机可以并不了解问题的逻辑，但是当用户行为的记录数据越来越多时，计算机就可以在不了解问题逻辑的情况之下，提供最为可靠的结果。 可见，海量数据和处理这些数据的分析工具，为理解世界提供了一条完整的新途径。 第三、由于能够处理多种数据结构，大数据能够在最大程度上利用互联网上记录的人类行为数据进行分析。 大数据出现之前，计算机所能够处理的数据都需要前期进行结构化处理，并记录在相应的数据库中。 但大数据技术对于数据的结构的要求大大降低，互联网上人们留下的社交信息、地理位置信息、行为习惯信息、偏好信息等各种维度的信息都可以实时处理，立体完整地勾勒出每一个个体的各种特征。
区块链财务革命是什么？
区块链对未来财务会造成什么影响1.区块链在支付领域：金融机构特别是跨境金融机构之间的对账清算、结算等成本较高，也涉及了很多手工流程；区块链技术应用可以降低金融机构间的对账成本及争议解决成本，显著提高支付领域的效率，同时金融机构更容易处理小额跨境支付业务，有助于普惠金融业务的实现。
2.在清算结算领域：不同金融机构间基础设施架构、业务流程各有不同，涉及很多人工处理的环节，极大增加业务成本，容易出错。 应用区块链技术，结合第二点说的链上资产，即可完成点对点实时清算与结算，从而降低价值转移成本，缩短时间，提高效率，并且交易双方可以获得良好的隐私保护。
3.资产管理领域：股权、债券、票据等资产由不同中介机构托管，提高了资产的交易成本，带来凭证伪造的问题。 应用区块链技术，将此类资产数字化，成为链上数字资产，以区块链不可逆、不可篡改、公开等特性，提高资产交易效率，降低资产管理成本。
由于区块链的特性是不可逆、不可篡改，使得信息保密安全，点对点交易传输，去中心化，使信息可靠追溯；从而降低中间成本、提高效率，它不仅仅用于会计审计当中，同时还可以应用于各行各业，现在我们也能从各行各业的运转背后都可以看到区块链协作运转的模式，因此区块链必将广泛而深刻的改变人类的生活方式，因此整个生活服务将进入区块链时代。 在这个互联网发展过程当中，区块链+实体行业、区块链电商、区块链社群运营都可以运用到区块链技术。
大数据和区块链技术对会计行业的变革大数据和区块链作为当下最热门的技术，对会计行业的变革有着非常重要的影响。 大数据技术提高了可数据化会计信息的数量，使得原有的财务信息和非财务信息得以数据化，扩大了财务人员特别是高级财务人员的管理范畴。 会计在信息化的变革之中，面临着会计信息的可靠性无法得到保障，虚假的会计信息数据化反而会影响营销管理决策，而区块链技术的诞生很好的解决了会计数据的可靠性问题。 会计行业要抓住机遇，积极利用大数据和区块链技术，促进行业的变革，同时，会计从业人员也要通过提升自身的职业素养来适应行业变革。
大数据对会计数据信息方面，因大数据本身特点，当企业涉及到大数据分析方面，更多的是需要总体的数据而不是抽样的数据样本，需要是数据的整体关系而不是的单个的数据，以使增强会计数据信息的相关性。 会计数据信息可以通过大数据平台，得知不同企业对同类型项目所采取的会计处理方式以及核算方式，企业之间可以更容易进行比较。 同时，在大数据背景之下，企业通过互联网，可以及时处理和传递会计数据信息，保证会计数据信息的及时性。
区块链因其“去中心化”的思想，应用于处理会计数据信息之中，可以有效保障数据之间的相关性，同时因区块链的去信任性、去中心化，也加强了信息传输之中的安全性，可以最大程度上防止盗取、篡改信息，从而使得信息安全问题得以解决，保证了会计数据信息的可靠性和真实性。 同时在区块链技术之下，当信息有新的更新的时候，所有的节点上信息都会进行更新并且不可修改，使得信息的及时性更强。 区块链在对信息记录之时，需要链网之中的用户进行确认记账行为的真伪，通过记录则不可修改，每一方因为实现数据利益最大化，从而使得一些不良现象彻底消失。
会计从传统简单的记账到如今的合理纳税，以后将会通过对财务数据的管理，进行更多方面的管理。 在大数据和区块链的促进之下，会计之前的财务会计和管理会计分支将会融合。 大数据技术和区块链技术的引入，所带来的新平台，将会使得会计人员不仅成为会计专家，也有可能成为大数据方面进行专业管理的编程人员，即有多类辅助技能的会计人才，成为新时代下有突出价值的新型会计人才，将会促进管理类会计与财务类会计的加速融合。
大数据以及区块链技术，融合会计数据信息，提高了会计信息的数量也保证了会计信息的质量，使得财务管理能力成为会计人员的必备能力，高级会计人员的管理能力将获得强力突出。 从事基础会计工作的会计人员也面临会计行业的变革考验，需要更多掌握管理会计、信息决策方面出发。
面对会计数据信息海量的数据，会计从业人员需要通过大数据技术、掌握多种高效的数据分析方式，综合分析判断数据信息，从而帮助企业做出正确的预案，同时提出问题的解决策略。 会计人员将计算机技术与会计知识的有机结合，利用大数据、区块链技术，逐步将传统账簿修改成以大数据、区块链技术为基础的新型平台。
数字经济时代，财务管理新变化
作者：王勇谢晨颖
【导读】
数字经济时代，“大智移云物区”等数字技术已经成为重塑各行各业的重要力量。 财务管理作为企业管理的重要内容，也受到了巨大的影响和冲击。 传统财务的工作流程、管理模式、管理理念、组织架构等各方面都发生了不同程度的变化。 企业的财务管理正在从电算化、信息化，逐渐走向数字化、智能化。
数字技术的进步会给财务管理带来怎样的改变？本文将从财务决策、资金管理、成本管理、财务职能、财务报告和财务风险六个方面阐述数字经济时代财务管理发生的变革。
1.财务决策：从依赖经验的直觉决策到数据算法驱动的科学决策
长期以来，管理者通常凭借经验、直觉、判断力来进行决策，虽然也会通过获取数据进行模型的计算得出结果，但在过去，受限于技术能力，数据获取不全面，导致很多决策模型无法使用，财务决策仅仅建立在企业内部“财务小数据”的基础上，包括收入、成本、利润、资产、负债等，难以做出合理的决策。
数字经济时代，大数据的大量性（Volume）和多样性（Variety）给管理者使用决策模型提供便利，可以得出更加科学合理的结果。 大数据不仅能收集到财务信息，也能收集到非财务信息；不仅能收集结构化数据，也能收集到非结构化、半结构化数据；除了企业内部业务数据，更延伸到企业外部，包括所属行业、供应链、竞争对手、监管机构、政府部门等所有利益相关者的数据。 数据和算法通过机器学习的方式不断自我优化，进而用“数据决策”替代“凭直觉经验和拍脑袋式决策”。
以投资决策为例，在进行投资决策时，过去的决策者在决策时无法掌握所有信息，且容易受到个人风险偏好、认知偏差的影响，造成决策的主观性。 基于大数据的投资决策模型纠正了决策中的非理性问题，得出的结论更加的科学，提高投资决策的合理性和准确性。 同时，通过建立量化投资模型帮助决策者处理海量数据，决策者能够在短时间内对影响投资结果的因素进行多角度分析，如经济周期、未来预期、盈利能力、心理因素、市场等，根据模型分析结果做出投资决策，极大提高了投资效率。 有实证研究表明，企业的投资规模、投资回报率与大数据发展指数之间呈正相关关系，即大数据的发展有利于企业做出更好的投资决策；同时，大数据发展指数与企业融资效率、内源融资率及债务清偿率均呈正相关关系。 大数据能够提升企业融资决策的质量。 [1]
谷歌采用“TheMachine”算法，通过或否决新的投资和后续投资。 通过收集某特定公司的市场数据、融资金额、联合投资合作伙伴、以前的投资者、行业领域以及以前估值与目前估值的差额等方面的数据进行分析，用红绿灯系统来考核某项投资指标体系，绿灯表示投资机会良好，红灯表示不投资，黄灯表示需谨慎行事。 在使用初期只是作为投资尽调的辅助配角，现在其AI算法已经进入投资委员会，可以对投资进行评估，且评估结果的准确率很高。
2.资金管理：从内部资金管理到全产业链资金管理
传统财资管理系统中更多是平面化财资管理，将财资管理的重点放在账户管理、资金结算、资金划拨、资金对账等交易性处理流程上，主要是对企业内部资金的管理。
数字经济时代，随着数字技术的不断发展，可以支撑更加复杂多样的资金管理模式，财资管理将从平面走向立体。 企业的资金管理不再局限于内部资金的集中管控和调配，而是向供应链金融模式转变。 利用大数据、AI、云计算等技术，可以对产业链资金流动进行静态和动态监测管理。 上至供应商，可以开展供应链金融，做应收账款保理；下到消费者，可以做消费信贷，盘活全产业链资金。 [2]
蒙牛集团在企业内部搭建了资金共享平台，实现对资金的集中管控。 由集团总部统一调度、管理和运用所有的资金。 大量实时汇总的资金大数据，使现金流预测模型更加精确，让集团对内部资金的管理更精细、更高效、更主动。 除了内部资金管理，在企业外部，蒙牛还建立了服务于上下游的供应链融资平台。 通过“互联网+大数据”，从蒙牛上下游、奶源等第一层直联的约上万数量合作伙伴群，逐步延伸到第二层的上百万数量的蒙牛生态圈伙伴，实现高效、低成本融资。 目前，蒙牛已与多家金融机构合作开展供应链金融业务。 通过EAS系统和银行在数据渠道上打通，上下游企业可以直接登录蒙牛供应链融资平台，高效融资，使得以蒙牛为核心企业的生态圈更加健康。
3.成本管理：实现精细化核算、前置化管控，优化成本控制
在成本核算方面，作业成本法是现在较为精细化的管理方式，但基于技术条件的限制，很多作业层面的数据难以收集，导致实施起来较为复杂和困难。
数字经济时代，随着大数据、物联网等技术的兴起，生产或服务中的每一步骤甚至每一个细节都能够被各种智能仪器收集到，并传递到数据处理中心进行处理。 企业能够方便快捷地获取、筛选与成本相关的各种数据，避免了繁琐的人工筛选数据的过程，使得作业成本法得以便捷的实现。 同时，成本数据的收集更为精确和全面，便于确定成本动因、识别增值作业，精细化成本管理，优化成本控制过程。 实际上，由于智能设备和物联网的应用，一些传统的间接费用变为直接成本，即使需要分配间接费用，也能找到较为精确的分配因子。
Amani等(2017)对数据挖掘技术在成本管理应用中的几个层面进行了综述，分别是设备层面、流程层面、施工层面、产品层面和项目层面。 其中，在设备层可以用数据挖掘来评估设备制造成本，从而提高设备检查和维修的精确度，追踪设备更新成本；在流程层数据挖掘技术用来在成本核算中确定成本驱动因素,并帮助制定转移定价的决策；在施工层通过创建神经网络系统，实现快速且精确的成本评估；在产品层数据挖掘可以用以预测产品单元的成本、评估产品生命周期成本；在项目层数据挖掘可以协助建立成本评估体系，包括有形产品和无形产品,如软件和应用等。 基于全过程、多层次的原则，财务可以在数据挖掘技术下实现对成本的精益管理，这是大数据技术在成本管理领域的重要应用场景。
此外，传统的成本控制是在成本发生后进行事后追踪。 随着数字技术的应用，成本、费用被细分成不同的子类，针对不同子类都可以进一步向前延伸，建立专业的前端业务管理系统，如商旅管理系统、品牌宣传管理系统、通信费用管理系统等等。 [3]这些前置业务系统和财务系统之间实现无缝衔接，将成本费用的管理前置到业务过程中去，实现前置化、过程化的成本控制和监督。
4.财务职能：从交易记录、核算监督到决策支持、价值创造，实现业财深度融合
传统财务的主要工作是承担企业的财务核算和监督职能，进行报表的编制、资金结算、报送财务信息等基础性工作。 财务角色定位局限于账务处理、薄记经营活动，财务部门只是职能部门，不能产生附加价值，是“后台”角色。
数字经济时代，财务的职能将发生重大变革。 以“凭证”为起点的传统财务会计将逐渐被自动化和智能化，很多重复性、规则性的财务工作会被财务机器人所替代，更多财会人员被释放出来，新的财务管理模式将实现“无人会计”。
麦肯锡《自动化和人工智能如何重塑财务职能》中显示，大多数财务活动都存在自动化计划，其中以交易型活动最易于自动化，对于一般的会计活动而言，77%的活动是可以全自动化的，12%的活动可以高度自动化。 牛津大学研究者也曾预测，未来20年，在英国会计行业中，财务行政人员和注册会计师可能被机器完全替代的概率分别为96.8%和95.3%。
财务人员正在从以交易处理为主的财务会计向决策支持为主的管理会计转型，转变为赋能者和创新引领者。 借助大数据挖掘技术，发现业务经营中存在的问题、企业潜在的发展机会，参与经营决策，并更多承担资金管理、预算管理、风险管控等高价值工作，全面参与到企业的经营管理和价值创造活动中去。
同时，传统财务工作相对独立、封闭，很难与各项业务工作有效的融合,“会计和业务两张皮”现象较为常见。 数字化时代，一切业务数据化，一切数据业务化，财务工作将与业务工作高度融合。 业务信息系统和财务信息系统在输入、处理、存储和输出等各个环节共享，业务和财务人员之间的组织和职能划分将会逐渐消失。 在数字技术、智能技术的加持下，会计人员的部分职责会转移到业务人员身上，“人人财务”的趋势逐渐凸显。 （“人人财务”表现为财务即业务，业务即财务；人人皆财务，财务皆人人。 ）
新奥集团是一家业务版块广泛、子公司众多的大型集团公司，其财务共享中心日常业务种类繁多，且有相当一部分业务流程需依靠人工完成，员工工作强度大、耗时久。 在财务数字化转型中，新奥集团利用IBMRPA（机器人流程自动化）、规则引擎等技术，打造自动化财务机器人，引入虚拟员工，在财务共享中心上岗。 自动化机器人代替人工完成业务流程中重复度高、规则精确和吞吐量大的任务，以及跨岗位的多人操作、跨数据源的数据核对等；只有异常处理、需要创意和决策的任务才交给人工操作。 借助RPA技术，新奥集团财务共享中心不仅更快速、更高效地完成工作，而且最大限度释放员工价值，让员工做对企业有更高附加值的工作。
美的集团在财务数字化转型中，构建了财务共享平台，重新架构了管理体系，真正实现了“业财融合”。 转型后财务人员从重复投入和效率低的境况中解放出来，将更多资源和精力投入到辅助经营中。 财务职能由“办公室”型财务转变成“业务型和经营管理型财务”，通过深入了解业务，深度分析各业务领域的经营数据，为业务部门提供有力的数据支撑，支持企业经营管理决策，提升经营价值。 另外，集团重新设置了财经各模块职能岗位，比如财经管理部的“预算管理专员、成本管理专员、会计管理专员、研发成本管理专员、资金管理专员”等岗位设计，所有财务工作侧重于参与企业经营管理，而不是会计核算。 财务人员从传统的日常记账中解脱出来，走进前线，参与到业务中，为业务提供决策支持。
5.财务报告：从定期、标准化报表到实时、多样化、全面化报表
传统财务报告通过对经济业务的确认、计量和报告，定期提供标准化的财报，有三个特点：一是主要提供财务数据，非财务数据很少呈现。 财报很难全面展现企业的财务状况、经营业绩与发展前景。 二是标准化，即对所有使用者提供相同的格式和信息，不考虑信息使用者的个性化需求。 三是滞后性，传统的“三表一注”面向过去，按季度或年度定期编制，对企业经营状况的反馈是滞后的。
随着大数据、云计算、人工智能、图像识别、机器学习等各种技术的出现，正在不断改变会计信息加工的规则和方法，一些机构已经开始借助于人工智能算法，实现凭证的智能编制和报表的智能生成。 可以根据不同用户的需求，提供多样化的财务报告，满足不同层级用户的多样化需求。 这些报告不再局限于财务信息，还包括大量非财务信息，财务报告走向精细和全面。 也不再局限于定期报告，而是可以做到实时化、可视化。 财务数据实时采集、实时核算与分析、实时传输与报告，为企业经营决策提供支持。
其中，区块链技术给财务报告带来的影响是革命性的。 企业外部信息使用者及其内部信息需求都能够通过共识机制快速确定。 每一个企业参与者都可以提出多样化的信息需求，通过区块链技术能够生成并发布各种样式、内容、结构、目的的财务报告，如以经济事项为基础的报告、全面收益报告、相互式按需报告、实时智能财务报告以及智能分析报告等，极大地克服了现行财务报告的诸多局限性。
德邦快递的客户量大、单量大，流转数据大，对报表的时效要求非常高。 通过构建业财一体化系统平台，梳理业务单据与财务凭证之间的数据关联，德邦快递实现了90%凭证的自动生成、审核，每月自动处理200万份业务单据；设置的各项报表架构和业务规则，自动归集、计算、输出报表，每次报表编制时间由4小时缩短至60s，实现报表智能编制、实时查询，满足管理者对报表时效的高要求。
6.财务风险：从依靠人进行风险管控到机器自动识别风险、提前预警
财务风险包括筹资风险、投资风险、现金流风险等。 传统财务风险管控主要依靠财务人员搜集信息，进行风险识别时需要搜集的数据量庞大，财务人员难以整合多种渠道的数据，难以进行关联信息查询和扩展，效率低下，风险控制的成本较大。
随着大数据、人工智能等技术的广泛应用，财务风险管控有了更先进的算法、模型和工具。 借助监督式学习算法、知识图谱等技术，把人类具有的直觉推理加以形式化或机器模拟，可以大量处理会计信息、供应商管理审查信息、应收账款账龄信息等，对财务风险形成预判能力。 通过建立数学模型对不同风险因素进行组合分析，使企业能够在较短时间内迅速识别潜在风险并进行精确的量化分析，进而实现对财务风险的及时控制。 此外，根据大数据的分析结果设立预警指标与临界指标，还可提醒管理者在财务风险发生前就做出应对措施。
德勤认为机器学习可以解读财务人员对于风险的反应方式，从而在没有回馈或干预的情况下自主采取行动，根据持续的信息流快速反应，进而降低财务风险，使财务不需要在人的干预下就可以自主驱动智能工具，实现无人化的风险管控。
阿里巴巴为了保持现金流的稳定性和充足性，防止现金流风险，建立了大数据财务风险预警体系，将产生财务风险的内外部经营环境等抽象因素数据化，利用大数据处理技术对各种风险因子异常变化情况进行识别，任何涉及到现金流的风险因子出现异常，预警体系都能够基于大数据分析处理进行主动识别，并预警潜在的现金流风险，通知管理人员及时进行风险的管控。 与传统财务风险预警体系不同，大数据财务风险预警体系在云技术的支持下能够实现事前预测、事中处理、事后管控的实时动态监控。
【小结】
数字经济时代，在大数据、云计算、区块链等数字技术的冲击下，传统的财务管理模式发生了深刻变革。 财务决策从经验驱动变为数据驱动，资金管理从内部管理延伸到全产业链、生态圈的管理，成本核算精细化、成本控制前置化，财务职能从核算监督到决策支持、价值创造，财务报表从定期、标准到实时、多样，财务风险管控从依靠人到机器自动识别、提前预警。 企业要抓住数字经济的时代机遇，加快财务管理的数字化转型，充分发挥财务在数据方面具有的先决性优势。
参考文献：
标签： 算法的准确性和稳定性对投资决策至关重要 算法依赖 大数据分析依赖于各种算法和模型
