大数据背景下房地产企业财务管理优化研究

　　朱卉

　　（北京兴创房地产开发有限公司 北京 102600）

　　【内容摘要】本文首先分析大数据技术的特征，然后探讨其在优化房地产企业财务管理中的应用，指出房企数据应用过程中存在的诸多问题，文章最后提出完善数据治理、建立分析预测平台、推动决策信息化等对策建议，以期帮助企业实现财务管理数字化升级。

　　【关键词】大数据；房地产；财务管理

　　引言

　　大数据技术快速发展为企业提供了进行精准决策的可能性。但房地产企业在利用数据驱动业务与管理方面，仍普遍存在应用能力不足的问题。如何聚焦企业实际，用好用活大数据，实现财务管理质的飞跃，是业内亟待解决的难题。全面系统地应用大数据分析，可以显著提升房企在判断市场、控制成本、配置资金等领域的能力，助力实现数字化转型。本文拟在总结大数据技术特征的基础上，重点分析其在房企财务管理领域的应用情况、问题和对策，梳理大数据赋能下的管理创新路径，以期为行业智能化、信息化转型提供参考借鉴。

　　一、大数据技术的内涵与特征

　　大数据是基于海量数据进行分析并发现价值模式的技术。其主要特征为数据量巨大，智能终端扩大了数据交流规模。云计算提升了数据存储和计算效率。大数据类型复杂多样，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据三类。结构化数据格式统一，比如E R P 系统数据。非结构化数据格式不定，比如图像、视频等。半结构化数据混合了前两类特征。大数据具多样性和复杂性，但其中仅部分数据具分析价值，需要利用机器学习等技术进行建模分析，才能从原始数据中提炼价值信息支持决策。

　　二、大数据技术对房地产企业财务管理的影响

　　（一）提升开发成本预测和控制能力

　　房地产企业需要准确预测项目的土地成本和建筑成本，并在此基础上编制合理的开发预算。利用大数据技术，可以从多方面提高开发成本的预测和控制能力。

　　1. 采集和分析土地类数据。与其他行业相比，房企面临更高的经营风险，这与高额的土地投资成本密不可分。通过网签数据、政府规划文件、土地交易档案等多源数据分析，可以较为准确地预测未来城市用地供给与需求，估计未来土地价格变化趋势，为企业收购土地提供科学依据。2. 预测建筑材料价格变动趋势。建筑材料支出约占建筑总成本的50% 以上。通常项目从启动至竣工，建材成本都存在较大变化。利用爬虫技术收集和分析钢材、水泥等大宗建材的市场供求、生产中期预测等信息，建立价格预测模型，为成本控制提供数据支撑。3. 监测工程进度和质量，严格考核成本。利用视频监控、传感器等物联网技术，实时监测项目建设进度和质量，一旦出现异常及时报警。同时建立全流程的项目数据体系，对每个建造节点的工期和成本实行全面考核，杜绝资金的浪费和挪用。

　　（二）优化资金调配，提高使用效率

　　大数据技术对于提高房企的资金使用效率具有不可替代的作用。通过全生命周期科学的资金管理与调控，可以有效降低资金占用成本。

　　1. 科学安排资金需求。在项目前期，利用历史销售数据训练深度学习模型，预测区域内未来2-3年的房屋销量、销售价格、销售节奏变化趋势等，评估项目未来的现金流入情况。在此基础上进行资金需求测算与安排，保证项目顺利开发运营。2. 立体监控资金调配。当多个项目同时并行时，不同项目处于开发生命周期的不同阶段，资金需求量也不尽相同。这时候，企业就需要建立项目储备数据库，实时监测每个开发项目的现金流变化趋势等关键指标，以便总部进行全局动态的资金优化配置，将资金调向收益高和工期紧的项目，最大限度降低资金占用成本。

　　（三）提高对市场风险的判断与应对

　　准确判断和应对市场风险是房地产企业实现持续稳定发展的关键。利用大数据技术，可以辅助企业提高这方面的能力。

　　1. 运用深度学习预测未来房价。房地产市场价格波动较大，判断误差常导致企业面临亏损或过度竞争的风险。针对影响房价的诸多因素，收集数据训练深度学习模型，模拟复杂的非线性关联，对房价走势进行预测。为企业开发与扩张方向的决策提供数据支持。2. 文本挖掘捕获政策信号。地方政府的土地、房屋、税收等政策变化会对楼市带来很大影响。利用文本挖掘和分析技术捕捉网络上出现的相关政策信号，辅助企业及时判断政策方向，采取应对措施降低开发风险。

　　四、房企财务管理存在的问题

　　（一）项目开发和销售数据不完整

　　1. 项目前期土地调查和规划研究数据不足。部分房企在项目选址时，对土地现状和历史情况的调研不够充分，未能准确判断土地使用性质和规划限制，导致后期无法按计划开发建设。2. 项目开发全过程数据缺失严重。房企项目开发周期长，涉及招投标、勘察设计、施工监理等多个环节。但各环节之间以文档和表单为主进行信息交接，重复录入频繁，数据缺失和错误较多，无法保证数据的连续性和一致性。这直接导致无法实施项目全生命周期的统一监控和管理。3. 销售数据无法实时反映市场情况。部分房企的销售管理系统数据采集和更新不及时，无法实时反映区域内的楼市价格，价格调整常常滞后，错过最佳销售机会。同时也无法及时掌握竞争对手的销售情况，制订促销策略的依据薄弱。

　　（二）数据应用能力薄弱

　　1. 数据采集和处理存在安全隐患。房企内部对客户信息等敏感数据的采集和使用没有严格的规范和审批流程，部门间共享数据的接口也缺乏必要的加密和权限管理措施，存在用户隐私泄露的风险。2. 缺乏利用大数据技术进行市场预测和评估的能力。对于房价预测、政策风险判断等数据模型建设和应用，多数房企没有形成标准化的流程和规范，更多是依赖个人经验判断，导致判断和决策与市场实际情况偏差较大。3. 销售、客户数据的挖掘和利用程度偏低。在销售过程中积累了大量客户信息和客户画像数据，如消费者年龄、职业、收入等属性数据，可用于客户细分和精准营销，但这些“信息黄金”的数据未得到有效清洗、挖掘和应用，无法发挥效用。

　　（三）财务决策依据不充分

　　1. 供应链上下游数据整合度低，无法准确预测资金需求。在施工环节，下游如建材供应商、监理单位、施工队伍等，数据共享不畅通，无法快速准确掌握工程进度和材料需求变化，给资金调配带来压力。2. 对多项目现金流动态了解不足。房企若同时并行多个开发项目，各项目的现金流会因销售情况而变化，资金管理复杂。房企对此判断的依据和手段不足，无法进行精细化的资金管理和调控。3. 融资决策过度依赖经验。在项目开发过程中，不可避免会面临资金需求变化的情况发生。但针对融资融券的评估，多依赖于管理层的经验判断，而非基于充分的数据统计分析。这不仅可能错失最佳的融资机会，还可能因判断失误而蒙受损失。

　　总之，以上问题严重阻碍了房企充分利用大数据技术创新财务管理的能力。

　　五、优化对策

　　（一）建立房地产数据仓库

　　1. 构建标准化的项目数据采集体系。数据的有效性是开展数据应用的基础。按照项目开发的设计招投标、土地规划、工程建设、销售交付等所有环节要求，使用表单、照片、视频、文档和电子数据等多种方式采集项目运行数据。2. 建立项目数据中心，实施数据治理。引入专业数据治理平台，对采集的数据进行录入检查、格式划分、数据补齐、质量评定等处理，保证数据存储质量。严格实施数据安全管理制度，确保内部数据和用户隐私不泄露。3. 构建项目数据仓库，实现数据共享应用。将处理和标注后的高质量项目数据上传至企业级数据仓库，作为公司财务、投资、销售、市场等部门开展数据分析、预测和决策的基础数据源。

　　（二）构建房价预测与风险评估平台

　　1. 建立房价预测模型。收集房价影响因素数据，采用机器学习和深度学习技术，训练模型预测未来区域内房价变化趋势。模型要定期使用新增的数据进行优化和更新，确保预测准确性。2. 建立开发项目评估与决策系统。该系统可以对企业不同开发项目的位置优势、政策环境、配套设施、商业价值等关键因素进行打分评级。评级结果与预计销售收入相结合，帮助企业选择较高投资回报率的项目。评估系统结果与管理层经验判断相结合，提高开发决策效果。3. 建立政策监测预警机制。利用文本挖掘、情感分析等技术，实时监测互联网相关政策信息，判断政策走向，评估可能的经营风险，形成预警报告输出，辅助管理层制定应对措施。

　　（三）构建多源数据驱动财务决策

　　1. 实施项目全生命周期信息化管理。系统连接项目数据中心采集的结构化数据，同时录入非结构化信息，打通从项目立项到交付各个环节的信息孤岛，形成不间断的管理链条。2. 统一采集工程和供应链上下游数据。通过与施工单位、监理方、建材供应商实现信息系统对接，实时共享工程数据。采用智能合同管理全流程收集供货与付款数据，为判断资金需求变化提供依据。3. 建立项目进度与资金监测预警机制。系统根据项目计划工期和资金使用计划，监测施工建设进度和成本数据，动态比较计划执行进度。对可能产生的进度延误和超支情况实时预警，输出报告支撑管理调整决策。4. 辅助资金管理与优化配置。系统通过对各个在建项目的动态监测，评估全公司项目进度和资金需求。以此为基础，辅助总部制订精细化的资金调度计划，最大化资源利用效率。

　　（四）构建数据驱动的销售精准营销体系

　　1. 建立客户细分与画像制度。对公司客户数据库中的客户信息，利用数据分析技术将客户年龄、职业、消费能力等属性和特征进行细分，划分出高消费潜力客户群体。并挖掘不同群体的消费偏好模型，建立精准的客户画像，为后续制定个性化营销策略提供支持。2. 实现在建项目与目标客户精准匹配。收集并预测项目周边配套设施和未来发展规划信息，与客户画像匹配，筛选出最可能感兴趣的目标人群。这为项目后期的精准促销和销售奠定基础。3. 进行项目品牌内容精准传播。对不同客户群体，通过互联网渠道如微信、抖音进行有针对性的项目品牌和内容营销。传播内容结合项目实景图、楼盘效果图、配套设施、房贷政策等信息。实现项目信息与客户需求的高效匹配。

　　（五）加强员工数据思维和技能培训

　　1. 将数据思维和技能转型作为企业数字化转型的一项重要内容，纳入员工培训体系和激励考核机制中。2. 组织开展数据采集、清洗、处理和分析等方面的知识培训，提高员工利用数据驱动业务的意识和技能。同时针对不同部门，开展数据安全和客户隐私保护培训。3. 定期举办员工数据应用创新大赛，评选并奖励使用数据思维优化工作流程、提高企业效益的项目。激发员工数据应用和创新思维。

　　结论与展望

　　大数据技术为房地产企业提供了进行科学决策的可能性，但当前多数企业在数据分析能力上仍待加强，希望引起行业和企业对大数据战略部署的重视。未来随着5G、物联网、云计算等新技术的推动，企业数据量将爆炸式增长，同时智能算法也将变得更加成熟。房地产企业应当及早通过技术赋能，以迎接数字化新时代的到来。

　　参考文献：

　　[1] 管瑞. 大数据背景下房地产企业财务管理优化研究.[J]. 财会学习,2023(03)

　　[2] 洪金水. 大数据时代下房地产企业财务管理模式改革策略.[J]. 老字号品牌营销,2021(11)

　　[3] 任凤芝.“互联网+”时代的房地产企业财务管理研究.[J]. 现代经济信息,2019(11)

　　（编辑/ 王婷）