大数据背景下企业财务风险管控研究_康健.pdf

33大数据背景下企业财务风险管控研究康健（淄博市农业发展集团有限公司，山东 淄博 255000）摘要：随着科学技术、数字化技术以及 AI 技术的不断发展，大数据的概念已经渗透到了各个领域。针对企业的财务风险管理工作，利用大数据技术可以有效地改善企业的财务和非金融业务的处理效率，科学地分析企业的运营情况，并发现其潜在的问题，从而为企业提供有效的应对措施。所以，在大数据环境下，如何有效地控制财务风险，是影响提高公司发展水平的重要因素。文章通过对大数据背景下企业财务风险管理模式的分析，找出目前企业财务风险管控的问题，然后针对性地提出强化大数据背景下企业财务风险管控的策略，以期能够不断优化企业的财务风险管控工作，以确保企业能够保持稳定的发展态势。关键词：大数据；财务风险；管控中图分类号：F275 文献标志码：A 文章编号：2096-0808（2023）09-0033-04DOI：10.3969/j.issn.2096-0808.2023.09.004随着网络技术和云计算技术的飞速发展，任何企业对数据的需求都越来越大，许多行业都已经开始将大数据融入到自己的业务内容中，这些公司能更快、更早地获得更广泛的财务与非财务信息，而以大数据为代表的各种技术的应用也为企业及时地解决这方面的问题。大数据背景下，利用大数据技术进行多维度的数据交互确认，有效规避企业的财务风险，而以这种方式为代表的大数据风险管控技术已然成为企业进行财务风险管理的核心内容。一、大数据背景下企业财务风险管控模式（一）大数据背景下企业财务风险管控模式大数据背景下企业应用大数据技术对企业的风险管控模式进行了重构，解决了传统的财务风险管理问题。应用大数据等技术的企业风险管控体系需要从大数据思维、技术和标准等方面进行全面的整合，构建以大数据为基础的风险管控体系。最核心的就是构建风险管理大数据处理中心，匹配完整的人力资源，利用公司内部和外部的数据进行实时的采集、存储和处理，并利用大数据技术进行应用，以实现以大数据为基础的企业风险控制机制（如图 1 所示）。以大数据技术为核心的财务风险管控，可以有效地提升采集数据、处理数据以及分析运用数据的效率，并从根本上强化了风险的监测和预警作用，同时加强了对风险的应对能力。从图 1 可以看出，广泛收集的资料将为企业的风险控制打下一个牢固的基础；随着机器学习、可视化、自然语言处理、社交网络等大量技术的运用，使得有关资料在危机处理中的运用和分析效率大大提高。利用大数据技术提高了企业识别财务风险的能力，提升了风险控制的时效性，增强了财务的风险预警和监控能力。图 1大数据背景下企业财务风险管理模式（二）大数据背景下财务风险管控的特点1.财务信息的处理更加准确财务风险管控在大数据等技术应用的基础上，通过实时数据的收集与处理方法，可以有效地解决以前财务信息的不精确性，提高财务风险管控的效率。2.财务信息的处理更加高效大数据背景下互联网技术、云计算技术的应用，以及对海量数据的采集与分析，和不断更新的数据统计方式，可以减少财务数据采集与检测的负担，让决策者有更多的收稿日期：2022-11-28作者简介：康健(1990），男，中级会计师、中级审计师、税务师，研究方向：企业会计。34财经观察 Financial observation商业观察 2023 年 3月下第 9 卷第 9 期思考机会，协助管理者制定出更好的工作方案，提升工作效能。3.财务信息的获取途径更多在大数据时代，由于信息的获得渠道越来越多，数据的收集也越来越频繁。过去，公司主要依赖于财务报表的收集，而现在，通过客户和上下游产业的交流，可以获取到许多有价值的财务信息。（三）大数据背景下财务风险评估方法转变大数据的特性使得公司能够从更宏观、更全面的角度去全面、多层次地对金融风险进行细致的分析和评价1。与以前相比，目前的风险评估已不仅仅局限于单一的衡量标准，更多地将各类财务和非财务资讯纳入考量，而且在实际应用中也显示出其正面的应用意义。通过大量的信息，可以更细致地评价和分级风险，使其能够更好地解决财务风险问题。二、大数据背景下企业财务风险管理的实践企业要想有效地运用大数据技术进行风险管理，就必须重构财务风险的管控理念，构建大数据的共享平台，基于相关大数据技术，完善大数据处理中心的建设。（一）重新构建风险管理理念将大数据作为企业风险管控的核心，完全抛弃了传统的局部管控观念，能够更好地对企业财务的风险进行全过程、全时间段以及全面的管理。企业在应用大数据相关技术时，财务风险管理工作要从整体的角度来考虑，利用大数据技术，统一信息规范和处理方法，对企业的内外部数据进行采集、存储和处理，能够实时地形成一个基于风险的信息流，从而对企业的风险管理进行实时监测。（二）构建风险管理大数据处理中心建设财务风险管控大数据的处理中心是新兴财务风险管控模式的重中之重。企业集团以此为中心进行风险管理。该中心以不间断作业、实时反馈的方式，从大范围、多角度收集、分析资料。建立大数据风险管理中心需要做如下工作。1.人员配置风险管理大数据中心承担了大量数据的技术采集和处理，同时也承担了风险管理工作，不同位置的工作决定了他们的工作配置。首先，要有足够的技术型人员。风险管理大数据中心的建设离不开技术人员的支撑，是保障管理中心正常运行的核心力量，同时也是制定风险管理方案的技术保障力量。其次，要有技术+业务+风险管理的复合型人才，并具有综合素质的高素质人才，是风险管理大数据处理中心的核心，他直接影响着信息系统的工作效率和效益。其次，还要有具备专业知识和业务能力的复合型人才，他们可以根据企业的不同特点，筛选出适合企业需要的相关数据，利用恰当的数据处理方法，根据处理结果制定符合企业现状的风险管控策略。复合型人才能够更好地保障财务风险管控工作的方向不会出现偏差，也可以降低由于技术水平不高而导致的风险管理失位。复合型人才能够更加清晰地认识到风险管理策略的技术可行性，同时可以有效地评估方案的实施效果，对风险管控的数据模型也能够更了解，比那些只会技术、业务的普通工作人员要好得多。此外，还应具备相应的专家顾问。具有丰富的专业知识，能够从战略角度，从技术方案的选取到工作重点的调整，从战略层面上引导和纠正风险，并能适时地为中心的工作方向和关键细节提供意见，让处理中心的运营效率不断提高。2.设计工作内容风险管理大数据中心可以将企业风险管理的工作内容更加抽象的剥离出来，其主要的工作内容包含数据的采集、清洗、存储、分析、反馈2。（1）数据的收集数据收集工作是指对涉及到企业财务风险管控工作的全部数据进行全面实时的采集，不仅仅是企业的财务数据，还包含企业的非财务数据、外部数据等。数据采集的来源包含企业的内部文件、会议记录、生产记录等。通过将采集代码嵌入到业务逻辑中，可以实现对内部数据的采集，即处理点的采集。利用爬行技术，可以对外部的数据进行大量的收集，同时，还可以利用 API 接口等技术对经过授权的上下游单位和社会公众组织进行外部数据的采集。（2）数据的清洗由于数据采集的全面性要求，不可避免的会出现噪音，所以必须对采集到的数据进行相关的清理和处理工作。例如：原始的数据材料中，由于数据的重复、离群值、缺失值等因素的存在，会对数据的精确度产生一定的影响。在数据清理过程中，可以使用 PowerBl、Python Pandas、NumPy 等软件，对大量的原始数据进行分箱、默变量处理、行列操作等处理，从而提高了数据的规范化和一致性。（3）数据的存储数据存储是信息系统应用的先决条件，它所包含的信息资源是海量风险管理的基础。根据采集数据的数据量、处理规模、数据的安全要求以及数据的时效性等，适应的存储方式是非常必要的，比如云存储。甚至不少大型企业都会建立自己的实时数据库。35（4）数据的分析数据分析工作是整个大数据风险管理中心工作的核心内容，要对清洗过的数据进行相关的分析，得出对管理工作有效的数据。在此基础上，利用 RPA、机器学习、自然语言处理、社会网络分析等先进的技术，提高了企业的风险管理能力，提高了风险管理的可视化水平。（5）数据的反馈数据反馈是指通过对数据进行分析之后，要将分析的结果实时地反馈给相关的人员，对即将发生的财务风险和已经发生的风险做出相关的处理。同时，还要针对数据反馈的结果对现有的工作流程进行调整，通过数据的反馈不断提升处理中心的风险管理效率。3.改变工作方式基于高度自动化、智能化的特点，企业风险管理的大数据处理中心可以实现连续操作、实时反馈。利用 RPA、爬虫、埋点等技术，可以有效地进行数据的收集和提取，为海量的数据提供实时数据。实时的信息反馈不仅可以形成一个完整的企业风险信息，还可以在业务单位和岗位层面上进行风险预警和处理。通过建立一个大型的企业风险管理数据中心，可以有效地提升风险管理的准确性和力度。三、大数据背景下企业财务风险管控存在的问题重建构的企业财务风险管控模式在应用大数据等技术的基础上，可以较大地方便有效地提升企业的运行效率3。但是，在实际的构建和应用过程中，新的企业财务风险管控模式却面临着不少的问题，比如转型意识不强、内部控制失衡、大数据处理中心构建不完善、数据收集不规范以及缺乏复合型人才等，这使得企业同样面临着不小的财务风险。（一）财务风险管控意识不足目前，许多公司的财务工作仍停留在对会计数据进行统计的过程中，对财务风险的防范与控制缺乏足够的认识，尤其是大数据背景下企业对新的财务风险管控模式认知不足。首先，管理人员的财务风险管控意识不强，常常将公司的工作重心集中于产品和营销，而忽视了对公司财务工作的管理。其次，缺乏整体的风险管理观念，缺乏对新风险管控模式的关注和学习，致使缺乏整体的风险管理；最后，全员参与风险管控的观念缺失，各个有关部门负责人及时跟踪公司在风险管理会上透露的信息，并制定相应的风险预防对策，而对公司内部的信息知之甚少，难以落实，导致在会上暴露出的各种风险以及制定的对策也就不了了之。（二）风险模式与内部控制结构失衡在大数据时代，公司要发展壮大，必须采用现代的公司管理体系进行内部控制和防范4。然而，就我国当前的发展状况而言，大部分企业的高层管理者或者是企业董事会成员都涉及一定的企业分红，这对公司的财务管理和内控制度的实施带来了不利影响。企业的财务风险和内部控制的不平衡会使企业的经营风险增加，从而导致企业因经营不善造成的经济亏损，从而影响企业的健康稳定发展。（三）大数据处理中心构建不完善财务风险往往涉及到内外部的情况。从外部角度分析，大数据时代的到来，对公司的经营状况以及财务的风险提出了新的需求和内涵，由于数据的复杂性、可变性，如果大数据处理中心构建得不完善很容易导致财务风险不断上升。从公司的内在情况来看，管理者对公司的财务风险管控模式重视程度较低，缺乏对财务管理模式中大数据处理中心的构建，未能根据现实需要对其进行有效的归类，更谈不上对其进行深入的分析。（四）财务信息收集、使用不当存在风险目前，企业在当前大数据背景下的业务繁多，必须在不同行业之间进行协调发展，利用大数据平台的智能化功能，对敏感领域重点防范，主动发现并降低企业财务管理的风险5。但是，对大量散乱的数据，许多公司都是一窝蜂似的进行了简单的整理，没有能够将有用的信息过滤和挖掘出来，没有能够及时地发现和挖掘出有用的信息，无法及时地处理好这些关键的信息，这就给公司的财务管控带来了较大的不确定性。同时，收集到的财务信息中存在着许多虚假的信息，这些都会干扰财务管控的判断，增加风险发生几率；另外，不少企业缺乏对会计资料的采集和处理方法，导致财务风险信息的搜集和集成程度偏低，从而增加了公司的财务风险，制约了公司的快速发展。（五）缺乏复合型人才随着大数据时代的到来，许多公司纷纷将新的风险管控模式引入到财务工作中，并将其运用到实际的业务中。而大数据背景下的企业风险管控模式，需要很高的专业性，所以要把它和企业的业务相融合，就需要专门的复合型人员。但是，就当前的风险管控模式、人才的培养与发展状况而言，许多企业尚无在相关大数据技术与财务管理、业务集中化程度高、应用领域范围宽等方面的专业人才。同时，由