建设智能财务分析平台，实现数据可视化和深度挖掘

智能财务的工作内容，不仅仅是财务机器人的应用，更重要的还有业财融合、决策支持。财务的决策支持职能，需要更加深入业务前端。除了结构化的财务报表数据，越来越多反映着客户需求变化、能对业务产生影响的非结构化数据日渐增加且举足轻重。

企业集团的中央数据仓库是智能财务分析的数据来源。企业集团大多已经建立了比较完善的OA、ERP等OLTP（On-line Transaction Processing，在线事务处理）系统，收集并存储了大量的数据。但是，在数据库中分散、独立存在的大量数据对于业务决策来说，只是一些无法看懂、难以理解并从中受益的抽象信息。因此，建立OLAP（On-Line Analytical Processing，联机分析处理）系统，对数据进行挖掘和交互分析，使得管理者能够充分掌握、利用这些信息，就成了未来财务工作的重要内容。(www.xing528.com)

数据可视化技术为财务智能分析提供了支持，它可以利用图形、图像处理、计算机视觉，对数据进行立体、动态的显示。通过云计算、大数据和人工智能等技术，采集围绕企业经营发生的社交数据、消费数据、地理信息数据、交易数据、行为数据等进行建模与分析，并通过可视化技术多维显示数据，展现数据关联，帮助决策者掌握客户消费习惯、需求变化、交易偏好等，从而透彻的理解业务、洞察商业模式，进而采取前瞻性的策略来改善其业务，为经营管理提供高质量的信息支持。