大数据为财务领域带来前所未有的数据体量与智能分析机遇，但同时也面临数据质量、技术适配、人才缺口及安全风险等核心挑战。

1. 数据爆炸与质量管控难题
   海量财务数据的涌入导致传统人工处理效率低下，且数据来源多样（如交易记录、市场动态、客户行为），真实性、完整性验证难度陡增。低质量数据可能误导决策，需建立自动化清洗机制与标准化流程。

2. 技术与系统整合瓶颈
   多数企业财务系统仍处于独立运行状态，与业务、供应链等平台数据割裂，难以实现实时交互与分析。需升级一体化智能财务平台，兼容多源数据并支持动态建模。

3. 复合型人才短缺
   财务人员需兼具数据分析、编程（如Python、SQL）及商业洞察能力，但现有培养体系滞后。企业需通过内部培训与跨界招聘填补缺口，推动财务团队向“战略分析师”转型。

4. 隐私与安全风险升级
   敏感财务数据易成为攻击目标，需强化加密技术、访问权限管理，并符合GDPR等法规要求。算法偏见可能影响分析公正性，需引入伦理审查机制。

应对这些挑战，企业需构建“数据+技术+人才+制度”的全方位体系，将大数据从负担转化为驱动财务变革的核心引擎。