基于大数据技术的企业风险管理研究

陈玉婷

［摘 要］基于大数据技术的企业风险管理集大数据技术和风险管理于一体，目的在于通过大数据技术的应用管理企业风险，进而防范企业风险。文章以大数据技术的应用为中心，阐述基于大数据技术的风险管理的优势，分析基于大数据技术的企业风险管理模式，即“基础设施平台→大数据技术→风险管理应用”的模式，重点探讨基于大数据技术的企业风险管理实施过程，即建立大数据风险管理理念、优化大数据技术的工作内容、健全智能化的风控体系，以及配备“技术+业务+风险管理”的复合型人才。

［关键词］大数据技术；企业管理；风险管理；风险控制

doi：10.3969/j.issn.1673 - 0194.2024.06.024

［中图分类号］F272.3［文献标识码］A［文章编号］ 1673-0194（2024）06-0075-03

0     引 言

党的十九大报告提出，要推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合，新技术与企业管理的深度融合是其中极为重要的一个方面［1］。在企业风险管理中引入大数据技术，提升风险管理的自动化和智能化程度，是大势所趋。我国数字化转型加挡提速发展，经济社会的数字化转型离不开大数据技术。大数据具有体量大、速度快、多样性等特点，大数据技术通过对数据的分析、挖掘、处理，利用大数据为企业发展服务。企业发展过程中存在的风险较多，传统企业风险防范方式具有局限性，大数据技术赋能风险管理，可以起到防范企业风险的重要作用。如何发挥大数据的价值，科学合理地利用大数据技术管理企业风险，现已成为现代企业关注的焦点。因此，研究基于大数据技术的企业风险管理具有实用性与可操作性。

1     基于大数据技术的风险管理的优势

大数据技术应用于企业风险管理，通过发挥大数据的价值，有效防范和控制企业管理风险，具有诸多优势，且在风险管理的不同阶段优势各异［2］，具体如下：一是风险识别更为精准。基于大数据技术的风险管理，在大数据技术的应用中广泛采集风险管理相关数据，不仅可以掌握本部门的风险信息，还能实现跨部门的风险信息收集，而后对海量数据信息进行分析和处理，从而起到精准识别企业发展面临的风险的作用。二是风险评估更为准确。大数据技術在风险评估方面的应用独具优势，企业风险评估中应用大数据技术提取风险管理方面的有价值信息，量化风险评估数据，可以使风险评估工作更为科学化和规范化，如此一来，风险评估的准确度会越来越高。三是风险预警更为高效。大数据技术在企业风险管理中的应用，可以开展对企业风险的实时监督，利用大数据时代信息实时传播的特点，动态了解企业管理中存在的各项风险信息，对于风险异动情况可以及时掌握，预警提示企业适时整改，并随时远程监督、了解风险整改情况，提出风险管理的优化意见和措施，体现出风险预警的高效性。四是风险应对更为科学。大数据技术在风险管理中的应用，用客观数据信息分析风险问题，便于有针对性地找准风险管理的问题所在，从而有针对性地采取应对措施，使风险应对的决策更为科学和合理［3］。

2     基于大数据技术的企业风险管理模式

基于大数据技术的企业风险管理模式主要分为3个模块，分别是基础设施平台、大数据技术和风险管理应用（图1）。其中，基础设施平台是大数据技术实现的基础，大数据技术是大数据应用的核心内容，风险管理应用是大数据技术实现的具体应用［4］。

2.1   基础设施平台模块

在基础设施平台模块，主要包括数据采集引擎、基于Hadoop的存储引擎、开放数据库等内容。数据采集引擎是数据采集系统的核心组件，这一组件在速度、可扩展性和弹性方面表现良好，负责直接对企业风险信息数据源进行数据采集。基于Hadoop的存储引擎具有较强的存储能力，可以对大规模数据进行计算并提供数据存储空间。开放的数据库可以为软件项目的开发提供支持。

2.2   大数据技术模块

在大数据技术模块，主要构建风险管理大数据处理中心，该模块是企业风险管理的核心组件，对大数据采集方法、存储技术、提取工具进行细分，按照事前控制、事中控制和事后分析的步骤，可以分为数据采集、数据清洗、数据存储、数据分析、数据反馈等内容，将大数据技术贯穿企业风险管理全过程，从而实现基于大数据技术的风险管理。风险管理大数据处理中心的建立主要是为大数据技术提供服务，为大数据技术的应用提供持续运行的续航力，而大数据技术的应用反过来可以实时反馈数据信息和风险数据，为风险管理提供依据。

2.3   风险管理应用模块

风险管理应用模块是大数据技术具体应用的实现，对企业数据资料运用大数据技术（机器学习、可视化分析、自然语言处理等）进行数据采集、清洗、存储、分析和反馈。相关人员需要对风险管理大数据处理中心实行全过程的监控，在企业业务事前、事中、事后进行全程监控。在此模式下，通过风险识别、风险评估、风险预警、风险应对4个维度中大数据技术的应用，数据采集维度、数据分析水平以及数据应用能力都有很大程度的提高，风险预警和监督功能得到根本性改变，风险事后应对效能得到增强。

3     基于大数据技术的企业风险管理实施过程

3.1   建立大数据风险管理理念

对于基于大数据技术的企业风险管理的实施来说，建立大数据风险管理理念是关键，在大数据理念的指导下，相应的大数据技术的应用才能体现实效。将大数据风险管理理念贯穿于企业风险管理的全过程，一方面可以顺应时代发展，将大数据的技术与思维融合并运用到企业管理中；另一方面，对于解决传统风险管理存在的风险监控主动性不足、风险评估不够全面、预见性管理有限、风险应对能力弱等问题可以起到较好的效果。为此，企业应重视大数据思维的培养，加强对大数据风险管理意识的宣传，筑牢大数据意识，使企业全员有意识地运用大数据思维管理企业风险［5］。

3.2   優化大数据技术的工作内容

大数据技术的工作内容主要包括数据前期收集、预处理、转化存储、分析等4个过程。在企业风险管理实施的过程中，对大数据技术的工作内容进行优化可以提高大数据技术运用水平、企业的数据采集维度以及数据应用能力，使风险事后应对效能得到增强［6］。优化大数据技术的工作内容可从以下几方面着手。

一是数据的采集。数据采集是大数据应用的基础，大数据形式多样，在数据的采集方面也应力求全面。企业风险管理数据应涵盖结构化数据和半结构化数据，如文本、音频、视频、图像等数据，企业应充分利用大数据技术实现多类型数据采集。

二是数据的清洗。数据的清洗就是对数据进行重新审查和校验的过程，主要是对收集到的数据信息开展检查、纠正错误、排除异常、删除重复、规范格式等一系列操作。数据清洗的目的在于力求数据的准确性和一致性。

三是数据的存储。大数据技术应用需要的数据规模较大，数据量较多，对清洗过后有价值的数据进行存储至关重要。当前，云存储服务是企业备份和存储数据的重要手段，可通过购买云存储服务，增加企业数据存储量。

四是数据的分析。数据分析是核心。在大数据技术的应用中，对风险管理数据的分析过程直接影响到风险管理的结果。企业应增强风险管理的控制功能，提高数据分析的自动化程度和智能性，多借助专业的数据分析平台生成风险管理报告。

五是数据的反馈。将数据分析结果反馈至相关部门与人员，供风险管理人员参考决策。

3.3   健全智能化的风控体系

构建基于大数据技术的实时智能化风控体系，应以实时智能化风控体系的初步思路（见图2）为框架，结合企业风险管理的实际情况，健全智能化的风控体系。具体来说，实时智能化的内控体系以大数据技术为基础，从数据处理、风控决策、业务应用、风险应对4个层面入手，打造数据能够实时汇聚处理、实时输出、实时决策的风控功能，以支撑业务风控处理的高时效性［7］。

由图2可知，实时智能化风控体系以大数据技术为核心，建设企业风险管理的全过程体系，保障风险管理的实施，在此过程中，对大数据技术的应用进行了具体的分层部署，分为数据处理层、风控决策层、业务应用层和风险应对层4个层次。其中，数据处理层主要包括两部分内容：一是企业数据的收集，包括采购数据、销售数据、资产数据、财务数据等；二是企业数据的处理，主要是基于企业管理中的数据源，有步骤地开展数据处理→数据融合→数据传输→数据应用等数据处理工作。风控决策层主要分为两方面内容：一是风险管理模型开发、模型训练、模型部署和模型迭代；二是在规则引擎、规则管理、指标计算和指标监控方面，充分应用大数据技术辅助对风控决策相关制度和规则逐步进行完善。业务应用层则是利用大数据技术对采购管理、销售管理、资产管理、财务管理等方面进行风险识别与评估。风险应对层则综合上述应用，总体上应用大数据技术，在风险承担、风险预警、风险规避、风险转移和风险控制方面进行统筹规划。

3.4   配备“技术+业务+风险管理”的复合型人才

企业的现代化发展需要现代化人才，对企业风险管理而言，大数据技术需要专业的应用人才才能发挥其最大价值。为此，企业需要配备足够的“技术+业务+风险管理”的复合型人才，只有既懂技术，又懂业务的复合型人才，才能高效地运用大数据技术对企业数据资料进行采集、清洗、存储、分析和反馈，最终做到有效的风险管理。相关人员需要对风险管理大数据处理中心实行全过程监控，在企业业务事前、事中、事后进行全程监控［8］。

主要参考文献

［1］居秋月.赋能风险管理数据中台  实现内部审计精准监督［J］.中国电子商务，2023（1）：45-48.

［2］张海波.探究企业内控与风险管理存在问题及对策［J］.商业观察，2022（21）：93-96.

［3］王清刚.内部控制与风险管理的十大认知误区［J］.财会月刊，2020（24）：98-101.

［4］金原诗.企业管理中智慧管理模式的应用分析［J］.中国市场，2023（7）：67-69.

［5］杨柳青.构建企业内控体系完善企业风险管理实践思考

［J］.纳税，2023（10）：106-108.

［6］何苗，樊子立，张如.数字经济下企业风险的性质转变与管理策略［J］.财会月刊，2021（15）：117-123.

［7］黄健.大数据时代关于企业风险管理的相关思考［J］.中国民商，2022（12）：46-48.

［8］徐鹏，徐向艺.人工智能时代企业管理变革的逻辑与分析框架［J］.管理世界，2020（1）：122-129.