1、“.....企业管理的项重要内容就是业绩考核，财务预算是标杆，财务分析可以帮助明确业绩考核的合理性及存在的不可控性。有时业绩不理想并不是员工不努力，也不是预算不合理，而是由于市场变化或其他原因造成的，财务要综合分析出原因，并给出定的参考意见，这样才能为后续的价值创造贡献力量。由于是人工进行财务数据分析，所以数据加工时间长，无法实现自动化实时分析，导致输出数据信息的数量与质量都不高，满足不了大数据时代对数据分析的要求。财务分析与业务分析关联度不高目前财务分析只关注财务报表的定量数据，不能充分与经营业务分析相结合。财务与业务联系不紧密，财务分析只有内部数据，缺乏必要的外部数据，不能关注外部市场环境的变化，没有做深入的行业分析，也不能深入到整个产业链中做分析。财务分析过程中缺乏多维度企业经济活动涉及多种维度，从产品维度来看，企业生产的产品有很多种，有的产品相互之间可能没有关联......”。

2、“.....同产品不同生产阶段情况也可能不样从供应商维度来看，渠道供应调整都是有前兆的，加强沟通与分析可以预判后端销售产品线的许多问题从客户维度来看，分析客户消费偏好数据可以充分挖掘产品的市场潜力和前景从地区维度来看，不同地区产品消费习惯和偏好也会有侧重。目前财务分析般能做到对单维度的产品供应商客户或地区进行分析，还不能做到不同地区下的产品分析的多维度关联性分析。大数据时代财务分析存在的主要问题财务分析技术相对落后目前财务分析主要还是运用办公软件进行分析，没有更好的财务分析技术与手段，不能快速处理海量的数据，不能实现大数据时代的交互性与实时性分析，分析技术相对落后，无法满足大数据时代对智能财务分析的要求。事实上财务报表数据只是大数据里面很小的部分，财务数据是对业务数据进行高度概括之后形成的手数据。这些财务数据有很明显的逻辑规律......”。

3、“.....这对财务分析技术提出了更高的要求，需要先进信息技术介入帮助财务分析技术实现突破。财务分析思维存在局限目前财务分析思维还停留在传统会计账务的基本思维上，绝大多数人都认为财务分析就是对财务数据的分析，因此比较关注预算对比以及考虑事后审计，如每笔账务的原因及去向等。但伴随着财务工作的转型，财务触角必须深入到企业的每个价值创造环节，将会更多地介入到企业价值管理的全过程，财务分析应该理解为企业价值管理工作的效果分析。所以财务分析思维不能只局限于会计信息，而应该从企业全局出发，获取企业全面的相关数据，同时还应该关注数据之间的相关性，否则将无法满足大数据时代管理的需要。财务分析数据质量不高财务分析的基础是数据，但目前数据来源相对单，基本上是财务部门会计核算的数据，未能搜集业务部门的数据，数据之间也缺乏关联性。财务转型背景下构建智能财务分析的对策研究论文原稿......”。

4、“.....大数据时代财务转型背景下构建智能财务分析体系可以为企业可持续发展提供足够的动力。智能财务分析借助于人工智能技术按照定的业务逻辑实现对海量结构化和非结构化数据的采集查询计算与分析，并按设定的模板自动生成分析报告，如预算执行报告部门运行报告等。智能财务分析体系设计时要充分考虑企业自身经营特点，以经营为导向，理清業务的基本逻辑以及与财务的关系，可以使用不同的分析方法与手段，同时实现内部数据与外部市场行业政策等必要数据的对接。智能财务分析可以实现全过程分析。事前，智能分析系统按照固定的流程标准及方法对数据进行处理，并模拟设臵不同条件下的变量值，最终输出事前预测的目标值。事中，智能分析系统会随时关注指标执行情况，旦有变化，及时发出预警，有效纠正偏差。事后，与事前预测进行对比差异分析，探讨原因......”。

5、“.....并制定出有针对性的解决方案。财务分析利用大数据的先天优势，实现了全过程分析，使得企业经营各个环节都得到有效管控，形成了贯穿整个企业价值链的闭环式智能分析体系，这极大地提升了财务分析的价值。大数据时代财务分析存在的主要问题财务分析技术相对落后目前财务分析主要还是运用办公软件进行分析，没有更好的财务分析技术与手段，不能快速处理海量的数据，不能实现大数据时代的交互性与实时性分析，分析技术相对落后，无法满足大数据时代对智能财务分析的要求。事实上财务报表数据只是大数据里面很小的部分，财务数据是对业务数据进行高度概括之后形成的手数据。这些财务数据有很明显的逻辑规律，而大量的业务数据琐碎而没有明显的规律，这对财务分析技术提出了更高的要求，需要先进信息技术介入帮助财务分析技术实现突破。财务分析思维存在局限目前财务分析思维还停留在传统会计账务的基本思维上......”。

6、“.....因此比较关注预算对比以及考虑事后审计，如每笔账务的原因及去向等。但伴随着财务工作的转型，财务触角必须深入到企业的每个价值创造环节，将会更多地介入到企业价值管理的全过程，财务分析应该理解为企业价值管理工作的效果分析。所以财务分析思维不能只局限于会计信息，而应该从企业全局出发，获取企业全面的相关数据，同时还应该关注数据之间的相关性，否则将无法满足大数据时代管理的需要。财务分析数据质量不高财务分析的基础是数据，但目前数据来源相对单，基本上是财务部门会计核算的数据，未能搜集业务部门的数据，数据之间也缺乏关联性。财务转型背景下构建智能财务分析的对策研究论文原稿。由于是人工进行财务数据分析，所以数据加工时间长，无法实现自动化实时分析，导致输出数据信息的数量与质量都不高，满足不了大数据时代对数据分析的要求......”。

7、“.....不能充分与经营业务分析相结合。财务与业务联系不紧密，财务分析只有内部数据，缺乏必要的外部数据，不能关注外部市场环境的变化，没有做深入的行业分析，也不能深入到整个产业链中做分析。财务分析过程中缺乏多维度企业经济活动涉及多种维度，从产品维度来看，企业生产的产品有很多种，有的产品相互之间可能没有关联，有的产品之间关联度可能很高，同产品不同生产阶段情况也可能不样从供应商维度来看，渠道供应调整都是有前兆的，加强沟通与分析可以预判后端销售产品线的许多问题从客户维度来看，分析客户消费偏好数据可以充分挖掘产品的市场潜力和前景从地区维度来看，不同地区产品消费习惯和偏好也会有侧重。目前财务分析般能做到对单维度的产品供应商客户或地区进行分析，还不能做到不同地区下的产品分析的多维度关联性分析。经营决策需要数据支撑，同时业务部门执行结果也表现为数据。只有业财数据做到同步无缝对接......”。

8、“.....业务是企业核心，财务分析是帮助业务提升的，所以财务必须深入理解业务，与业务部门深入沟通，基于业务流程与价值链环节，确保关键节点所设臵的指标能体现与业务有较大关联度。如果业务发生调整要及时根据需要重新考虑设臵新的关联指标。关联度高的指标才可以帮助业务管理找出薄弱环节，促进业务提升。企业管理的项重要内容就是业绩考核，财务预算是标杆，财务分析可以帮助明确业绩考核的合理性及存在的不可控性。有时业绩不理想并不是员工不努力，也不是预算不合理，而是由于市场变化或其他原因造成的，财务要综合分析出原因，并给出定的参考意见，这样才能为后续的价值创造贡献力量智能财务分析支持结构化与非结构化数据分析，实现了业财融合，传统的财务分析方法远远不能满足分析的需要，财务人员要敢于尝试新的方法运用于财务分析，比如标准成本法质量管理资源会计环境会计等方法。建设融合数据平台......”。

9、“.....实现智能财务分析的前提是借助大数据技术建立财务与业务数据融合共享的平台，打破目前数据框架，全面整合企业所需数据。业财数据实现融合共享才能意味着财务与业务的沟通与传递成为日常，也方便业务前端及时生成所需的业务分析。财务全面深入业务，确保各环节数据信息有效共享，才能实现跨部门的综合财务分析。智能财务分析要建立适合自己企业特点的分析模型，在业财数据实现集成共享后，能实现业务数据与财务数据的双向传递与同步更新，而不是像传统分析模式那样，数据只是单方向传递到财务部门大数据库的数据准确性可以理解为两个方面，方面是基础数据的来源要准确，这是确保财务分析质量的前提。另方面，大数据下的智能化也意味着必然存在人为不可控的因素，也就是说会存在定的不精确。智能财务分析在强调实时与效率的同时，不能保证绝对的精确。财务分析是面向未来的......”。