基于大数据的企业财务风险管理

　　张俊

　　（湖北省融资再担保集团有限公司 湖北武汉 430000）

　　【内容摘要】大数据技术已在风险识别、风险控制、风险应对和风险溯源与追溯等多个环节发挥重要作用。但应用过程中仍面临数据质量安全性问题、技术与人才门槛问题、系统化与标准化建设等问题的挑战。本文提出，企业应加强数据治理、引入外部服务、培育人才，并推动标准化建设来积极应对这些挑战。

　　【关键词】大数据技术；财务风险管理；应用现状；挑战；对策

　　引言

　　随着大数据技术的蓬勃发展，其在企业财务风险管理领域的应用备受关注。风险管理作为保障企业稳健发展的重要工作，采用传统方法面临预测不准、防控迟缓、系统不完善等多重挑战。大数据技术凭借海量异构数据处理和深度学习优势，为实现财务风险的精细化识别与动态预警、智能化防控与协同应对提供了可能。当前，大数据驱动的新型财务风险管理模式正在行业内加速推广。然而，这一新兴领域也面临数据治理不足、技术门槛高、应用标准缺失等难题。如何在发挥大数据技术效能的同时，有效应对挑战，实现财务风险管理水平的整体提升，是企业与行业亟需解决的重要问题。基于此，本文拟系统研究大数据技术在企业财务风险管理中的应用现状、面临的主要挑战以及企业的应对策略，为推动大数据技术在该领域的规范化应用提供参考借鉴。

　　一、大数据技术在企业财务风险管理中的应用现状

　　当前，大数据技术在企业风险管理的主要领域包括：风险识别与预测、风险控制与管理、风险应对与处理以及风险溯源与追溯。

　　（一）风险识别与预测

　　风险识别与预测是企业财务风险管理工作的基础和前提。企业可以通过构建基于大数据技术的风险识别与预测模型，实现对面临的各种潜在风险因素进行主动发现、评估和预警。具体来说，大数据技术可以通过收集包括企业内部数据、行业数据、政策监管数据、社会舆情数据等多源异构数据，并利用数据清洗、数据分析与挖掘等技术，识别出可能对企业产生财务风险的各种影响因素。同时，还可以利用机器学习和深度学习模型，训练企业特有的风险识别与预测模型，实现对企业面临的财务风险进行量化预测和预警推送。

　　（二）风险控制与管理

　　在利用大数据技术实现风险识别与预测的基础上，企业还需要进行科学的风险控制与管理，降低和规避风险事件发生的可能性及影响程度。具体来说，企业可以利用大数据技术构建智能的风险控制与管理体系。该体系可以对企业面临的各类风险进行分类统计与评级，识别出重大风险、一般风险和低风险。对于不同级别的风险，体系可以相应地推荐不同的风险管理方案。同时，体系中还设有智能预警系统，当监测到企业某类风险指标超出警戒线时，可以向管理层发出风险预警，促使企业管理层重视并采取行动。通过大数据技术实现风险控制与管理的智能化，可以极大地提高企业应对财务风险的效率。同时，管理层也可以随时监测企业财务风险管理情况，针对存在的问题进行调整与优化。

　　（三）风险应对与处理

　　当企业面临的某种财务风险事件不可避免时，企业需要做好风险的应对与处理工作。这需要企业制定科学的风险应对方案，明确应对措施和实施步骤；同时，还需要对风险事件造成的影响进行评估。在这一环节，大数据技术也可以发挥重要作用。首先，企业风险应急预案的制定可以利用历史数据中风险事件的应对方案进行智能推荐与优化。其次，大数据技术可以快速评估风险事件的具体影响，包括经济损失评估等。最后，在进行损失补偿时，大数据技术通过构建碰撞模型，可以评估双方的责任划分，从而推进问题的妥善解决。

　　（四）风险溯源与追溯

　　风险溯源与追溯是企业进行财务风险管理的重要环节。风险溯源通过对风险的来源进行溯源，识别风险产生的根源；而风险追溯则是在风险事件发生后，对整个事件发生的过程进行追溯，找出风险的诱发因素。在该环节，大数据技术为企业风险溯源与追溯提供了可能。具体来说，企业可以利用大数据技术构建“双引擎”模式的溯源体系。首先，通过构建关系网络，寻找导致风险事件发生的关联因素及其关联强度，实现风险溯源；然后，通过时间序列模型分析事件发生的前后顺序和时间关联性，判断风险的诱发因素，完成风险追溯。

　　总的来说，当前大数据技术在企业财务风险管理的各个环节都发挥着日益重要的作用，使企业风险管理实现了从“被动防御”到“主动管理”的转变。利用大数据技术进行风险识别、预测、控制、应对以及溯源与追溯，可以极大地提高企业的风险处理能力和水平。

　　二、大数据技术应用于财务风险管理所面临的挑战

　　尽管大数据技术在企业财务风险管理中发挥着日益广泛的作用，但其应用过程中仍然面临一些挑战。主要体现在以下几个方面：

　　（一）数据质量与安全性

　　首先是数据质量与安全性问题。由于大数据技术高度依赖海量数据的支持，那么数据的质量就直接关系到风险管理结果的准确性。具体来说，数据质量问题主要包括：数据缺失、数据噪声、数据异常等。这些低质量数据很容易导致企业在风险识别、评估、分析等过程中出现偏差。此外，企业自身的数据，特别是财务数据属于机密信息，在大数据应用场景下，企业内部和外部的数据交叉使用时，数据泄露的风险不容忽视。一旦企业关键数据遭到泄露，后果不容小觑。因此，如何保证大数据风险管理场景下的数据质量与安全是企业面临的重要挑战。数据质量问题会直接影响到风险管理的效果，而数据安全问题则关系到企业自身的生存与发展。

　　（二）技术与人才门槛

　　大数据技术本身具有一定复杂性，在实际应用到企业财务风险管理场景中，技术门槛较高。具体来说，要实现大数据支撑下的风险管理体系，需要数据采集、数据计算、模型搭建、系统构建和结果输出等一整套完整的技术体系。这对企业的技术要求较高。与此同时，应用大数据技术进行风险管理，还需要同时具备大数据技术、风险管理理论和行业经验三方面高度融合的复合型人才，并且需要对大数据架构体系、算法模型原理和行业业务流程都有较深刻的理解，但此类人才较为稀缺，很难在短时间内通过内部培养获得，这也是目前阻碍大数据技术在风险管理应用中的重要因素。

　　（三）系统化与标准化建设

　　从业内情况来看，目前企业正在积极拥抱大数据技术进行风险管理，但目前仍处于探索阶段。由于不同企业实际情况的差异，其在利用大数据技术进行风险管理时，技术方案和业务模型都有较大差异。加之该领域标准与规范性文件较少，这也导致目前大数据技术应用于风险管理还没有形成系统化和标准化。

　　这些问题的存在，制约了大数据技术在企业财务风险管理中发挥更大价值的潜力。因此，企业和行业需要高度重视，并采取积极主动的态度与应对之道。

　　三、企业应对大数据技术在财务风险管理应用过程中的挑战

　　面对大数据技术在企业财务风险管理过程中所面临的数据质量、技术门槛以及标准化建设等方面的挑战，企业需要从以下几个方面进行积极应对。

　　（一）加强数据管理，保障数据安全

　　为实现数据的高效利用和风险管理目标，数据生命周期管理显得尤为关键。企业需构建全面的数据治理框架，建立覆盖源头、中台和应用端的数据质量监测体系，实时跟踪数据状态，及时发现问题并治理。还需制定统一的数据标准化技术规范，对各类数据进行格式、结构、元数据等方面的规范化定义，确保输入端的数据质量。同时，建立严密的数据脱敏机制，对核心业务数据和关键数据实施动态脱敏，进行结构化降维，生成脱敏数据集，降低泄密风险。而对于金融级和管理级等高度敏感数据，则需要全面使用加密技术进行严格保护，实施细粒度的权限控制和审计机制，防止核心数据泄露。此外，进一步完善数据资产管理制度，对数据实施安全等级划分，建立分类访问的管理机制，避免重要数据过度开放。

　　（二）引入外脑，降低技术门槛

　　大数据技术在风险管理领域的应用需要企业自身具备数据建模、算法开发、系统开发和解决方案设计等全套能力，这对许多企业的技术实力提出了挑战。针对这一情况，引入第三方外部专业服务机构是可行的解决方案。企业可以选择聘请或建立长期合作关系的大数据技术服务机构，利用其在数据架构、算法模型、系统平台等方面的技术优势，有效降低企业在技术能力建设方面的投入与压力。这种“走捷径”的方式可以帮助企业快速建立大数据技术支持下的财务风险管理体系。当然，长远来看，企业还需要持续进行大数据技术方面的内部人才培养。但与自主研发能力相比，使用外部机构服务可以显著降低自身的技术门槛与投入成本，为进一步开展大数据技术在风险管理中的应用创造了条件。

　　（三）合理配置与培育人才

　　针对目前应用型复合人才稀缺的困境，企业迫切需要从多个渠道着手解决问题。一是综合考量业务发展规划和企业特点，确定合理的技术型人才和业务型人才配比目标，避免人员结构单一带来的思维定式和能力局限。二是建立完备的内部培训体系，设置专门的人才培养中心，由大数据、风险管理和业务三个维度的专家共同执教，采用理论授课与实际项目相结合的方式对员工进行定制化培养，快速拓展技能版图，培育应用型复合人才。三是设立灵活便捷的人才引进和激励机制，通过多种渠道引进高校和科研院所的相关领域高层次人才加盟企业，同时给予技术和事业发展平台，充分激发其活力。还可采取股权、期权、分红和任期激励等多种模式，积极招募人才。四是重视跨部门和跨区域的人才流动，鼓励不同岗位之间的知识共享和思维碰撞，打通技术岗位与业务岗位之间的壁垒，促进多学科和多领域知识、信息的交流整合，推动内部培养的人才向复合型人才转变。

　　（四）推动行业规范建设和合规应用

　　在大数据技术被快速应用于财务风险管理领域的当下，企业应积极促成监管和行业规范的形成，并严格按规范要求开展风险管理实践，实现规范化、合规化应用。企业应通过行业协会积极对接监管部门，充分沟通行业应用痛点，争取制定符合企业实际且可操作的监管政策法规。并在政策指导下，严格落实数据安全管理、流程审批、模型审查、结果评估等方面的合规性要求。主动参与行业标准制定，针对数据、接口、模型、系统和服务等关键要素，达成统一标准。这有助于实现不同企业系统之间的互通性，降低合作成本，避免监管和法律风险。在技术和规范的保障下，寻找战略合作伙伴，共享资源与成果。还可通过加入或构建行业技术联盟等方式，与上下游企业形成应用生态圈，创造协同效应。

　　结语

　　大数据技术在企业财务风险防控中发挥着日益重要的作用。无论从风险识别还是评估监测，大数据的应用都使企业风险管理更加精确、立体和智能化。但在应用过程中也需要注意数据、技术、人才和标准化建设等方面的挑战。企业未来还需要继续加大技术创新力度，完善顶层设计，构建系统解决方案，以进一步释放大数据应用潜力，助力企业财务风险管理水平整体提升。

　　参考文献：

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　　[2] 古欢. 大数据背景下企业财务风险管理研究[J]. 投资与创业,2023,34(04):43-45.

　　[3] 易长平. 大数据环境下企业财务风险管理探析[J]. 中国管理信息化,2023,26(03):62-65.

　　（编辑/ 王婷）