基于云计算法的财务风险管控系统设计

鲁小丽

摘  要： 针对原有财务风险管控系统财务计算用时较长的问题，引用云计算法优化其性能，设计基于云计算法的财务风险管控系统。设计装配高精度芯片的适用于云计算技术的计算机主机在为此次设计的设备基础，其余硬件沿用原有硬件。选定云服务方式获取财务信息中的异常部分，根据风险等级评估指标实现对财务信息的风险等级评估，以风险等级评估结果作为风险管控的基础，使用编程语言完成对风险的管控工作。结合硬件与软件部分，基于云计算法的财务风险管控系统设计完成。构建系统测试环节，测试系统性能。在数据量相同，测试平台相同的情况下，此系统计算性能优于原有系统。

关键词： 风险管控; 云计算; 财务信息获取; 风险评估; 软件设计; 系统设计

中图分类号： TN02?34; F224                     文献标识码： A                       文章编号： 1004?373X（2020）17?0072?05

Abstract： In view of the problem that the original financial risk management and control system takes a long time for financial calculation， the cloud computing method is used to optimize its performance， and the financial risk management and control system based on the cloud computing method is designed. The computer host with high?precision chips， which is suitable for cloud computing technology， is designed as the equipment foundation of this design， and the rest of the original hardware is still used in this system. A cloud service mode is selected to obtain the abnormal part of financial information. The risk level assessment of financial information is realized according to the risk level assessment indexes. The result of risk level assessment is taken as a base of the risk management and control. The programming language is used to complete financial risk management and control. In combination with hardware and software， the design of the financial risk management and control system based on cloud computing is realized. The system test link is built to test system performance. The test results indicate， in the cases of the same amount of data and the same testing platform， the computing performance of this system is better than that of the original system.

Keywords： risk control; cloud computing; financial information acquisition; risk assessment; software design; system design

0  引  言

在我國国民经济转型不断深入的今天，市场经济成为国民经济中的重要元素之一，各类企业所承担的风险也与日俱增。对各企业威胁最大的当属财务风险，如果企业无法采取相应的措施对财务风险进行规避与管理，企业必然会遭受一定的经济损失，严重的将会造成企业破产倒闭，进一步影响我国经济转型的步伐[1?3]。财务风险管理对于国家与地区经济发展有着重要作用，与此同时，对企业自身发展而言，财务管理也影响着企业的发展前景。因此，重视财务风险的管理对于企业的发展至关重要。

在以往企业对财务风险的管理中，设计出多种财务风险管控系统，在这些系统的使用中，因计算能力较差造成财务信息处理不具备时效性，形成二次风险的问题，在此次设计中针对这一现象，引用云计算法提升系统数据处理能力。

云计算法是一种分布式的计算网络，采用云计算法可以有效地提升系统的运算能力，也可以增加系统的共享性[4?5]。将此技术应用于此次设计中，选取合适的硬件实现其功能。

1  财务风险管控系统硬件设计

在此次硬件设计中，针对云计算网络构建与单一的云计算主机进行设计。在云计算主机的设计中，选用高计算能力的主机作为设计的基础。设计参数如表1所示。

在此主机内安装相应的高精度计算芯片，通过芯片提升系统的计算能力，选用芯片型号如图1所示。

将上述设计内容引用至原有系统框架之中，并将改良后的硬件作为软件设计的基础。

2  财务风险管控系统软件设计

针对原有财务风险管控系统计算能力较差的问题，采用云计算法提升系统的数据处理能力，将引用云计算法后的系统软件模块显示如图2所示。

根据以上软件模块框架，完成此次软件设计。在软件设计中，引用云计算法对原有的计算部分进行优化，将完成优化的模块与其他模块连接实现系统的运算性能。

2.1  引用云计算法获取财务异常数据

在云计算的使用中，具有三种服务模式，为保证此次引用的模式适合财务风险管控系统，需要对三种服务模式进行对比（见表2）。根据对比结果选择适用于此系统的模式。

通过对服务模式的对比，选择Saas服务为此次云计算法的服务模式。这种方式可以有效降低企业的成本，降低企业信息化的门槛与风险。将云计算法的实施设定为三部分：财务数据的云采集、云处理、财务异常数据。

在云采集部分采用大数据网络完成财务信息的获取，将财务信息采用分布式计算方法完成处理过程，获取财务数据中的异常数据部分。至此，云计算部分设计完成。

2.2  完成财务风险评估

采用风险等级评估方法对云计算处理后的财务异常数据展开风险评估。采用指标体系的形式对信息进行初步处理，在此次的风险评估中将设定5种评分等级，分别为无风险、低风险、中等风险、风险加大以及重大风险。设定5种等级的标准系数为：1，0.8，0.6，0.4，0.2。假设评估等级的首档基础分为[A]，第二档基础分为[B]，打分的实际值为[O]，则可得到评估功效系数[H]为：

式中[J]设定为指标权数[9?10]。通过上述公式计算出财务信息的风险等级，将其等级内容设定为表格的形式，具体见表3。

通过以上的信息风险等级对财务信息的风险进行划分，根据划分结果选取适合的措施展开管理与控制。

2.3  实现财务风险管控

采用财务风险等级评估结果，设定专属的处理措施。在对风险展开管控时，首先完成对财务风险信息的提取工作，使用编程语言[11?13]获取信息代码，将获取到的风险信息采用大数据技术[14?15]加以分析，根据风险的特点，选择相应的处理方式实现对财务信息的管控功能。

结合以上设计的硬件与软件部分，完成基于云计算法的财务风险管控系统设计工作。构建系统的测试平台，完成对此系统的性能分析。

3  系统测试分析

采用以上的系統硬件与软件设计，完成基于云计算法的财务风险管控系统设计。为研究文中设计系统是否可改善原有系统的缺点，设计系统测试完成验证。

3.1  测试平台设计

设定此次测试为系统测试，系统测试实验室环境如图3所示。

将文中设计的各模块组合后，对系统整体性能进行测试。针对原有风险管控系统的财务计算能力较差的问题，选定测试对象，对比原有系统与文中设计系统的计算能力。在财务风险管理中数据量与使用平台相同的情况下，计算时间越短，计算速度越快，被风险攻击的可能性越低，系统对风险的管控能力越好。通过设计测试平台保证原有系统与文中设计系统的运行稳定性，控制测试中的变量，保证在测试中仅对设定的测试目标进行对比。此次设计的系统引用云计算法，为保证其功能的正常运转，将测试环境设定为多组计算机组合的形式。在测试过程中，注重平台的使用效果，如若出现问题，及时处理。

3.2  测试用例

在此次测试中，将测试用例设定为多组异常财务数据，具体如表4所示。采用原有系统与文中设计系统对测试用例进行计算，获取计算时间。

将上述设定的测试用例输入至测试平台中，使用原有系统与本文设计系统对其分别进行计算，获取计算结果。

3.3  结果分析

将上述测试完成后的测试结果通过图像的形式体现，通过对图像的分析，得到原有系统与本文设计系统的差异，如图4，图5所示。

通过上述测试结果可知：在使用平台相同，数据量相同的情况下，原有系统相较于文中设计系统对于财务数据的计算效率较低，计算时长较长。随着计算数据的不断增加，原有系统的计算时间逐渐增加，通过计算可知，其计算效率不断下降。文中设计系统在其计算部分由于引用云计算方法，计算速度平稳，计算时间增加幅度较低，计算效率较高。在数据量达到峰值时，原有系统的计算用时超过90 s，计算结果的精准度下降，文中设计系统的数据计算精度较高，计算时长约为60 s。综上所述，文中设计系统的计算能力优于原有系统。

原有系统与文中设计系统的吞吐量对比情况如图5所示。

分析图5内数据可得，在实验环境相同的条件下，采用文中设计系统进行财务数据风险管控时各测试用例的平均吞吐量控制在25 000～30 000 Mb/s之间，全部测试用例吞吐量均值约为27 700 Mb/s;原有系统进行财务数据风险管控时全部测试用例吞吐量均值约为21 400 Mb/s，与文中设计系统相比下降6 300 Mb/s，由此可知，文中设计系统的吞吐量显著优于原有系统。

财务系统的计算能力是其最为重要的核心能力之一，只有系统具有计算速度快、可平稳运行的计算性能，才能保证风险管控系统的平稳运行。吞吐量是衡量财务风险管控系统数据处理效率的重要指标，受系统数据读取、存储效率的影响，系统吞吐量越高，说明系统数据处理效率越高。

通过上述测试结果可知，本文设计系统的计算能力与吞吐量性能均优于原有系统，可将本文设计系统投放于日常的财务管理工作中。

3.4  风险信息计算精度

数据处理精度对于财务风险管控系统尤为重要，实验对比不同系统在上述10组测试用例中计算的误码率，以验证本文系统财务信息数据处理精度，结果如表5所示。

分析表5可知：使用本文系统进行财务数据计算过程中，数据处理误码率波动范围在0.32%～0.44%之间，平均误码率为0.38%;利用原有系统进行财务数据计算过程中数据处理码率波动范围在0.84%～1.06%之间，平均误码率为0.96%。

对比之下可知，本文系统与原有系统相比财务数据处理误码率降低60%以上，说明本文系统具有较高的财务数据处理精度。

3.5  实际应用性能

实验为验证本文系统在财务风险管控领域中的实际应用性能，分别采用本文系统与原有系统对上述10个测试用例进行风险管理，对比两个系统管控下测试用例信息风险等级与原测试用例信息风险等级，对比结果如表6所示。

由表6内各评价指数与风险状态对比可得，采用本文系统与原有系统进行风险管控后，测试用例信息风险等级均有所下降，但本文系统风险管控后信息风险等级下降情况明显优于原有系统。由此可知，本文系统对于财务风险管控的实际应用效果显著优于原有系统。

4  结  语

针对原有风险管控系统计算能力较差的问题，设计本文系统弥补原有系统的缺陷。根据测试结果表明，本文设计系统可有效提升系统的计算能力。在日后的财务风险管控中引用此系统可提升财务计算能力，实现高性能的风险管控。在日后的使用中如发现出现问题，需及时处理，避免财务风险对企业造成影响。

参考文献

[1] 黄凤辉.云计算路由平台入侵风险评估方法研究[J].软件工程，2017，20（9）：24?26.

[2] 袁津平.如何加强石油企业财务风险管理[J].现代工业经济和信息化，2018，8（17）：97?98.

[3] 栾淞婷，臧泽华，赖纪云.化工企业财务风险管理存在的问题及对策分析[J].吉林化工学院学报，2018，35（12）：79?82.

[4] 郁婷婷.基于财务管理视角对企业全面风险管理（ERM）的探析[J].杨凌职业技术学院学报，2018，17（4）：19?21.

[5] 朱琦.“互联网+”初创企业风险控制：基于风险细分类别[J].信阳农林学院学报，2017，27（4）：60?63.

[6] 任明，宋云奎.基于深度学习的云计算系统异常检测方法[J].计算机技术与发展，2019，29（5）：54?57.

[7] 赵国生，李光程，王健.云计算系统认知生存模型及量化分析[J].电子科技大学学报，2017，46（5）：709?715.

[8] 邹燕飞，刘淑英.改进蚁群算法的云计算资源调度模型[J].吉林大学学报（理学版），2017，55（3）：679?683.

[9] 谭洪益.多元化战略下民营企业集团的财务管控模式：以H企业集团为例[J].常州工学院学报，2018，31（6）：57?65.

[10] 胡楠.基于云计算的数据安全的相关问题的探究[J].辽宁科技学院学报，2019，21（1）：1?2.

[11] 李肖瑞，冷欧阳.基于物元可拓模型的蒙东输电线路工程建设财务风险评价研究[J].沈阳工业大学学报（社会科学版），2017，10（5）：448?452.

[12] 齐岷.云计算安全管理和风险控制面临的新挑战[J].现代信息科技，2019，3（3）：148?149.

[13] 李哲娴.云计算环境下的金融信息全风险评估研究[J].现代工业经济和信息化，2017，7（1）：23?24.

[14] 孙丽，高向玉.基于云计算技术的大规模网络入侵检测[J].内蒙古师范大学学报（自然科学汉文版），2017，46（6）：884?887.

[15] 张璐，张艳飘.移动云计算任务分配策略研究综述[J].河北省科学院学报，2017，34（3）：18?24.