试论统计学在财务数字化转型中的应用

李敏 中国电信股份有限公司江苏分公司财务共享服务中心

摘要:随着数字化时代的到来，财务数字化转型逐渐成为企业价值创造的新引擎，统计方法作为大数据处理的重要工具，对提升财务管理质量和效率具有关键作用。本文从分析现状入手，论述财务数转和引入统计思维的重要性和必要性，并联系实践，探索统计方法在财务数转中的具体应用。

关键词:财务数字化转型 统计思维 统计方法

大量高质的数据是数字化的基础。财务掌握着企业从业务经营到管理决策的核心数据，在推动企业数字化转型过程中具有得天独厚的优势。面对日益复杂的经济环境，财务能否迅速且高效地捕获、处理数据，直接关乎企业数字化转型的成效，是构建战略优势、推动企业成功跨越转型门槛的关键所在。

一、大数据引领管理变革

随着大数据、云计算、人工智能等技术的快速发展，紧抓数字化价值已成为先进企业的重要基因，只有高质量、高效率、低成本的运营体系才能赢得未来。财务数字化转型则是企业适应数字化时代、保持竞争力的关键举措。

成功践行数字化转型的企业，不仅展现出前瞻性的数字化思维，更致力于构建一支精通财务与数字技术的复合型人才队伍，以驱动生产经营全链条的深度数字化。这一过程要求企业从机制、组织、思维到工作模式，全面拥抱数字化，确保业务流程无缝衔接，财务决策精准高效。

二、数据科学和数理技能相结合

大数据时代，企业从商业模式竞争转向数据和洞见竞争，客户响应需求的速度加快。传统管理会计较多依赖管理人员的经验进行判断决策，较少涉及预测职能，资源配置与企业管控职能薄弱。

系统提升财务人员在数理统计方面的知识，使会计师和财务职能部门学会收集和分析(结构性和非结构性)数据，对信息进行建模和检测；尤其是能够构建大数据与公司财务价值、财务决策之间的关系，将信息提炼成精辟的见解，从而改进决策，实现企业转型。因此，数据学方面的技能提升对财务转型下的新财务人至关重要。

三、用统计学指导财务数转

(一)构建数据管理文化

首先，企业在财务数字化转型过程中需要明确“大数据”概念和定位：不是数据量大的集合就是大数据。财务转型中的数据不仅是预算考核、业绩评价、成本控制等领域中的财务数据，它势必要拓展至业务部门，包含企业管理的各个方面。财务转型要求所有的业务环节都实现数据化运营，数据应成为公司决策与规划控制的最关键环节。

其次，谨记数据处理与统计分析的“二八定律”。数据分析的质量在一定程度上取决于数据的质量。如调查问卷难以直接适配模型，数据收集过程难免有缺陷，处理数据时应预设数据非完美状态。因此，应该构建系统方法，明确数据及其用途，用科学态度处理数据，确保分析的有效性。

另外，建立数据质量控制体系，提高数据的可用性。权威决策人可以依据统一的标准，在出现数据缺失、异常数据时进行及时纠正；安排专人进行数据处理，利用其专业知识和经验提高数据处理的效率；引入数据管理工具，通过标准化的编码，指导数据管理和应用，确保数据处理的一致性。

(二)加强数据全流程管理

企业的生产经营与管理活动涉及多个复杂系统与部门，这些数据来源广泛且格式多样，加之原始数据往往存在缺失值、异常值、重复记录等问题，严重威胁着数据分析结果的准确性和可信度。对异构数据进行整合统一，可以确保数据的逻辑性，使数据更加易于理解和分析。开展数据清理和预处理，可以有效识别、剔除或修正数据中的瑕疵，减少计算资源消耗，显著提升数据处理的整体效率。

新数据接收检查。企业在建立电子数据存储系统时，需牢记分析数据的程序或统计软件对数据的要求，确保系统能按计划对数据进行处理。在接收新的数据文件时，必须执行一系列严谨细致的检查与验证流程，以确保数据的完整与准确。验证个体数无误，确保数据无错误或损坏。核查变量数是否齐全，确认唯一标识以防重复。核对变量值、类别、名称与标签，保障跨软件数据正确共享。评估变量取值的合理性，验证其是否与预设的编码规则相匹配，避免逻辑错误或不一致性。系统地分析缺失值的数量、分布模式及其对整体数据集的影响，利用频率表等工具直观展示缺失程度，为后续的数据处理提供科学依据。

缺失数据管理。缺失数据不仅是对提升数据分析效率的潜在阻碍，其多样性更要求操作者在处理时保持高度的谨慎与细致。数据缺失可分为完全随机缺失、随机缺失和不可忽略的缺失三种类型。完全随机缺失无关数据值；随机缺失关联其他变量，如销售额缺失导致销售量或单价未知；不可忽略缺失与数据本身紧密相关，易导致分析偏倚，如敏感信息回避。精准辨识缺失类型是应对缺失的前提。针对不同类型的缺失，我们可以采取多种填补手段，减少对分析结果的不利影响，包括但不限于重新搜集缺失数据、调整分析模型，或采用统计方法进行合理的估算与插补。

谨防统计偏倚。在企业进行数据收集与抽样分析的过程中，必须高度警惕信息偏倚可能带来的潜在影响，为此，引入三角验证策略显得尤为重要。这一策略通过综合多个独立的信息源来逼近真实的或更为精准的测量结果，从而有效减少偏倚。统计偏倚主要可分为抽样偏倚与信息偏倚两大类。抽样偏倚涵盖选择偏倚、志愿者偏倚、无响应偏倚以及信息删失偏倚等，这些偏倚在样本选取过程中产生，影响样本的代表性。信息偏倚则更为复杂，源于数据收集与记录过程中的多种因素，如采访者偏倚、回忆偏倚、检出偏倚以及社会期望偏倚等，这些因素直接作用于数据本身，影响其真实性和有效性，进而削弱研究结果的可信度。

(三)统计方法赋能数据应用

在大数据的浪潮下，借助历史数据的深厚积累与先进的统计方法、数据挖掘技术等工具，传统依赖于个人经验的决策模式正逐步转型为基于理性数据的科学决策体系。以零售业为例，店铺不再仅仅依赖管理人员的直觉来决定采购何种商品及数量，而是依赖于模型数据分析的结果给出判断依据。

利用统计方法解释数据。统计方法是数据解读与分析的强大工具，主要分为描述性统计和推论性统计两大类。描述性统计通过均值、中位数、众数揭示数据的中心趋势，用标准差和方差量化数据的离散程度，用偏度和峰度描绘数据分布的形状。此外，四分位数、百分位数等工具可用来界定数据的分布范围。图形技术的融入，如频数表、条形图、饼图、茎叶图、箱型图与直方图等，以直观而生动的视觉语言，为数据解读增添一抹亮色，尤其是箱型图，能够迅速揪出数据中的离群点。在探讨数据集中趋势时，均值虽直观明了，但易受极端值影响；对于离群点，可采用截断均值法减少其影响。图示法的精髓在于精炼与直观，根据具体领域的需求，选择最适宜的图表类型，确保信息的传递准确、高效。推论性统计侧重于从样本数据推断总体特征，利用置信区间估计总体参数的可能范围，并通过t检验、Z检验或F检验等假设检验方法验证样本数据是否支持特定假设。这种方法在样本无法完全代表总体时尤为重要，它允许将研究结果进行推广。此外，相关性分析借助皮尔逊或斯皮尔曼等相关系数，精确衡量了两个变量间线性关系的亲疏程度，而散点图以直观的方式将这种关系可视化呈现。在选择统计方法时，首要任务在于明确分析的目标与需求。若研究实例能全面代表总体且无需外推，则描述统计足矣；反之，则需借助推论统计。

利用统计方法支撑数据决策。在数据驱动的管理决策与预测中，统计方法也发挥着关键作用。这些统计方法各有专长，共同构成了管理决策与预测的强大工具库。回归分析通过构建模型探索自变量与因变量间的关系，利用回归系数解读影响，以R方值评估模型拟合度，将拟合好的回归模型应用于新的数据，进行预测分析，为管理决策提供依据。方差分析适用于多组数据的均值差异比较，它不仅能够清晰地揭示出组间与组内变异的来源，还能够帮助深入理解数据背后的复杂关系。时间序列分析通过平滑技术展现数据中的季节性和周期性，以对未来发展进行预测。因子分析在变量繁多且关联的数据集中尤为有用，通过提取少数公共因子识别潜在变量，对管理现象的本质进行提炼和揭示，可广泛应用于市场调研、供应链管理及品牌管理等。聚类分析助力于市场细分、客户分类等领域，提供差异化策略支持。判别函数在分类问题中，以高效的分类算法实现决策的精准化，如金融风险评估等。

(四)慎防统计陷阱与假设

在统计数据分析过程中，若数据收集、处理、解释的任何一环出现问题，都可能导致结论与事实间的显著偏离。统计陷阱涵盖了样本偏差、错误的统计指标、不恰当的统计方法等诸多方面，会造成资源浪费、效率低下甚至决策方向错误等问题。因此，在充分利用数据力量指导企业转型之时，必须保持高度的警觉。

统计推断的基础是参数估计，它适用于已知或假设数据来自特定分布的情况，如金融数据分析中的股票价格分布。在需要精确估计分布参数时，如计算正态分布的均值和方差，参数估计是一个良好选择。而非参数估计适用于数据分布未知或难以假设的情况，如探索性数据分析、异常值检测等。在运用统计方法时，要根据数据情况和分析场景审慎选择参数估计或非参数估计，确保决策准确制定。

四、结语

综上所述，财务数字化转型的成功离不开高质量数据的支撑和统计方法的科学应用。在数字化转型的浪潮中，企业应积极构建数据管理文化，提升数据处理能力，并善用统计方法指导数据应用优化与效能提升。同时，必须保持对统计陷阱的警惕，确保数据分析的准确性和可靠性。只有这样，企业才能在复杂多变的市场环境中，依托数据驱动的管理决策，实现战略转型与可持续发展。

参考文献：

[1]陈家鼎等编著.数理统计学讲义.北京:高等教育出版社,1993.

[2]王波等编著.数字化转型新思路2.0.特许注册会计师协会,2023.

作者简介：

李敏，女，1989年11月生，中国人民大学统计学院，主要研究方向：概率论与数理统计。