大数据背景下企业财务风险预警机制研究

【摘  要】在数字经济时代，企业在商业环境中面临的不确定性因素日益增多，为企业的运营和发展带来了潜在的风险。外部风险的增加对企业的财务管理工作提出了更高的要求，这需要企业更加快速地识别财务风险。利用大数据手段可以帮助企业预判财务风险并及时防范。因此，论文分析了利用大数据建立财务风险预警机制的意义，介绍了相应的财务风险预警模型，在此基础上研究了大数据时代企业财务风险预警机制存在的问题，并提出了解决对策。

【关键词】大数据;财务风险;预警机制

【中图分类号】F275                                             【文献标志码】A                                                 【文章编号】1673-1069（2022）03-0079-03

1 引言

财务危机是一个世界性的难题（吴星泽，2011）。随着数字经济时代的到来，企业面临的外部环境愈发复杂多变，在此环境中，对企业的财务管理工作提出了更高的要求。除了財务人员要提升自身的风险意识，企业也需要借助一些外部手段来防范财务风险，建立财务风险预警机制。其中，利用大数据、云计算等新兴科技手段，能够建立更加完善的财务管理体系，以应对当前的外部市场环境。

2 大数据时代下建立财务风险预警机制的意义

大数据是由海量信息所组成的数据集。在数据集中，利用新兴的分析手段能够产生更加丰富、多元的数据类型。通过大数据的收集与积累为企业生成一种新的要素，即数据资产。麦肯锡全球研究所提出，大数据是一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型、价值密度低的特征。

2.1 提供丰富精准的财务信息

财务信息与数据是企业管理层在制定决策时的重要依据之一。依据企业的财务信息，管理者一方面能够对企业当前的发展状况有一个全面的了解;另一方面能够对企业可能存在的风险进行提前判断。通过报告关于财务风险的关键信息，管理层可以在第一时间内分析出现该问题的原因并予以解决。与此同时，企业在作出某一项决策时，可以通过财务信息提前预判可能存在的风险。所以对于财务风险的判断是否正确、及时就取决于提供的财务信息是否精准。利用大数据等分析工具，企业能够建立财务预警系统，排查异常的财务数据，并作出相关财务风险的预测。

2.2 提高预判财务风险的时效性

当前，企业的外部市场环境愈发复杂且多变，企业需要持续性地防范其财务风险。利用人工手段收集并分析海量的数据，不仅效率低下且极易发生人因失误。利用大数据平台可以更高效地收集不同决策层面需要的海量数据，构建多层次的风险控制体系。通过专业的风险分析模型与风险管理模型，在风险发生之前进行预判，由此可以减少风险识别、分析的时间，提高企业排查、判断财务风险的时效性。

2.3 提高企业财务管理的价值

在数字经济时代，大数据成为企业的核心生产要素。大数据承载着企业的重要信息，在企业决策管理中发挥了重要的作用。利用大数据建立财务风险防范机制，可以增强企业的经营决策能力，合理规避风险，而且可以通过建立数据资产理念，实现业财融合，引导财务管理活动转型。以财务共享为起点、新技术运用为利器、大数据管理为终点，可以实现财务管理活动的精细化和智能化发展。建立以大数据为基础的财务风险预警机制，有利于帮助企业在财务管理的各个环节发现风险、防范风险和化解风险，使财务管理人员专注于财务管理活动的开展，最大限度地发挥工作的实际效能。

3 基于大数据的财务风险预警模型

企业危机不仅仅表现在财务这一个方面。利用大数据平台搭建风险预警模型，既可以帮助企业识别财务危机，也能识别出其他蕴藏在企业内部的危机。大数据平台对于信息的收集非常广泛，除了财务数据，也包括一些非财务信息，例如，顾客对产品的满意度、投资方的态度，等等。上述非财务信息通过线下方式向互联网映射，可以与企业内部数据交叉融合，从而提升企业获取的信息量，方便决策者第一时间掌握企业的运营状态，并及时知晓潜在的危机。

就企业的财务风险而言，其预警模型的设计需要关注4个方面。首先是数据的采集与处理。依托计算机等设备，相关人员需要收集并更新与本企业、所在行业以及宏观环境（如经济环境）有关的海量数据。具体来说，数据的类型需要涵盖财务数据以及非财务数据;数据内容需要包含行业公开数据、供应链上下游企业相关数据等（蔡立新和李嘉欢，2018）。在此基础上，将收集的数据存储于企业的数据库之中。其中，要对非结构化的数据进行格式处理，转换为结构化数据。例如，文字信息为非结构化数据，需要根据语义分析提炼出数据含义并转化为结构化数据。其次是风险判断。风险判断以识别风险类型的类型为基础，如法律风险、经营风险、市场风险或政治风险等。发生以上类型的风险都将进一步引发企业的财务风险。在此基础上，要进一步对风险影响程度进行分析，这种程度主要是对本企业影响的大小。一旦影响性超过企业预先设置的临界值，预警模型将会对企业发送预警提示。可以说临界值的设置极为关键，若临界值设置偏高则极易造成企业忽视潜在的风险而实施一些高风险的业务活动;若临界值设置偏低则可能由于频繁提示风险导致企业错过最佳商机。再次是生成预警决策信息。这一环节主要是根据上一环节的风险预判得出相应的结果，为企业自动生成预警报告。从报告内容来看，主要包括3个方面：第一部分是对数据进行简要的汇总与列示，报告企业情况、行业情况和宏观环境;第二部分是文字信息，主要是对前文的数据情况进行文字形式的分析，方便报告的使用者对企业的基本情况以及外部环境有更加全面的认识和了解;第三部分是对财务风险预判的分析，包含的信息有风险类型、风险等级、风险原因以及可能导致的后果。通过对该报告的分析，可以使报告使用者根据企业发生的业务活动进行决策。最后是预警效果评价与反馈。财务预警只是一个预判环节，其反映的信息是否准确需要后续进行评价和反馈。在该环节中，可以根据预警信息的准确与否对该预警机制进行修正，在未来保证财务风险预警的质量。

4 大数据时代下企业财务风险预警机制存在的问题

4.1 风险管理思维落后

虽然利用大数据等新兴技术手段可以帮助企业预判可能存在的财务风险，但在企业实践中仍存在诸多问题，如企业的风险管理意识不足、风险管理思维滞后等。在很多企业尤其是生产制造型企业当中，管理层更加关注内部的采购管理、生产管理、营销管理等，财务管理尤其是财务风险预警是常常被忽视的。部分企业仍然只是利用资产负债表、利润表中的财务数据进行风险预判，但基于这些数据的分析只能反映出一小部分企业現存的问题，难以反映企业潜在的问题。同时，财务报表中的数据反映的信息具有滞后性，只有利用大数据平台实时收集数据并预判潜在风险，才能使企业紧跟市场形势、把握市场商机。另外，很多企业对于大数据平台搭建的投入不够，甚至尚未重视大数据的管理与应用。目前，很多企业将资金主要用于实物资产的购置，包括购进大型机器设备等固定资产，忽视了对大数据信息的挖掘和利用。

4.2 内控制度建设不足

防范风险产生的最佳解决途径是建立完善、完备的内部控制制度，并将其严格实施。但是很多企业的内部制度不够完善和健全，尤其是在大数据时代背景下，原有的内部控制制度与快速增加的数据体量已不相契合。同时，部分企业的内部控制制度未能得到严格的实施，在企业实践中存在制度建设与落实流于形式的问题。各部门均按照自己的经验开展业务活动，且部门之间缺乏沟通、交流，部门之间的数据未得到有效共享，即使部门之间具有共享意识，但由于各部门对于数据的存储格式不统一，也难以在短时间内合并形成数据集。因此，企业很难在第一时间发现存在的风险，更难以做到事先的风险预警。当企业进行一项决策时，各个部门需要临时汇总各自的信息，短时间内完成信息收集与分析，可能发生数据整理错误或失真现象，且整理并提炼关键信息的效率也将大打折扣。此外，部分企业缺乏有效的监督环节。在我国中小企业数量较多，这些企业受到规模的制约，较少聘请外部审计人员，一般通过内部审计实施企业监督，但内部审计往往按照年度开展（赵艺怡，2021），即使发现其中存在的问题，也具有滞后性。而且很多企业缺乏监督意识，内部审计存在形式化问题，难以发挥实质性的监督作用，财务数据与信息失真的情况时有发生。财务预警机制建立在数据准确的基础之上，如果依据的财务数据并不真实准确，财务预警的正确性则难以得到保证，不利于企业制定科学合理的决策。

4.3 财务人员能力不高

当前，部分企业财务部门的员工能力无法满足大数据时代对财务风险预警提出的要求。当前，对于财务部门的人员分工有了更加细致的划分，也对其提出了更高的工作要求。但很多企业并未在财务部门设定清晰的岗位职责分工，业务之间存在空白、重叠等问题。此外，风险临界值的设置对企业来说极为关键，若设置得过高则可能导致企业忽视潜在的风险，若设置得过低则可能造成企业错失商机。临界值的界定主要依赖于财务人员的专业能力及素养。但多数财务人员所具有的能力仍局限于原本的会计核算、财务分析等方面，财务管理和风险预判的意识薄弱。并且，由于企业对大数据平台的搭建缺少足够的重视，造成财务分析的对象限定于企业内部的有形资产，忽视了对于数据、信息等无形资产的挖掘和利用，因此，财务分析对于企业决策制定的支持作用有限，难以全面化解财务风险。

5 大数据时代下完善企业财务风险预警机制的对策

5.1 建立大数据战略思维

企业要转变对于大数据战略以及大数据手段的认识，要提高管理层对于大数据平台建设的重视程度。

首先，企业要围绕大数据制定企业战略，将数据的获取、收集与其他的业务活动有机融合。例如，企业可以利用大数据进行精准营销、整合营销，实时地根据客户的需求调整产品以及服务。

其次，企业要将大数据融入企业文化，提高企业全体工作人员对大数据的重视性。一方面，企业可以通过组织讲座或者培训等方式，系统性地为员工讲解什么是大数据、大数据的作用以及大数据模型的构建;另一方面，企业可以创新升级原有的财务管理模式，使财务管理工作全面拥抱、接纳大数据。

最后，企业要在大数据平台的建设上投入资金与精力，增强大数据获取的可行性以及准确性。大数据的收集固然重要，但在过程中企业需要加大对于数据质量和内容的审核，将一些与企业决策、发展无关的信息以及一些虚假信息剔除掉，以保证数据分析结果的有效性。

5.2 建立健全内部控制制度

企业需要建立健全内部控制制度。内部制度是存在和建立是为了保障企业的规范运行，也是为了实现企业的高效管理。

首先，企业要更新原有的内部控制制度，围绕大数据管理重新制定内部控制制度。

其次，企业要在部门之间建立信息共享机制，避免出现“信息孤岛”的现象。大数据效用的发挥是建立在一定的数据体量基础之上的，如果各部门之间未做到信息共享，为大数据分析提供的信息量极为有限，则作出的决策判断可能缺乏科学性。推动部门之间信息共享，消除部门之间的信息壁垒，不仅能够提升企业整体的运行效率，也能够节约一定的管理成本。

最后，企业要建立事后管理机制，加强监督和反馈。其中，监督是指内部控制制度的严格实施与执行，反馈是指各部门对于现有内部控制制度的评价以及反馈意见。在新时代背景下，内部控制制度的建立不可能一蹴而就，而是要经历一个不断调整、修正、优化的过程。因此，在执行中各部门反馈的意见非常重要，是企业完善并优化现有内部控制制度的重要前提，也是保证内部控制制度有效性的关键，从而对财务风险预警机制进行合理管控，使其发挥实效。

5.3 打造企业专业财务团队

除了要在硬件方面加大投入，为企业搭建有效的大数据平台，企业也要重视软实力的打造，尤其是强化对团队人员能力与素养的提升。在设置财务部门的过程中，应当从财务管理部门的岗位设置和岗位要求出发，科学设定招聘岗位，而且企业要对应聘人员的胜任能力进行考核（卢晓荣，2021）。这种考核不仅是对基本的职业道德、核算能力进行考核，也要对财务管理、财务分析能力进行考核。另外，对于应聘人员的专业技能来说，企业要重视人才的跨学科能力，即具备计算机应用和大数据挖掘能力的人才要优先聘用。在成立财务部门后，人员的岗位职责分工要清晰明确，并且企业要建立长期的培训和考核制度。其中，企业要组织人员宣讲最新的政策文件，结合大数据、风险预警等内容对财务人员进行技能的针对性提升，如对风险临界值的计算以及设置。在考核方面，主要是关注财务人员的能力是否与企业的大数据战略相匹配。通过培训与考核“双管齐下”，保证财务人员能够充分满足现有的岗位要求，并充分保证大数据的分析质量，为风险预警提供支持。

6 结语

总体来说，在大数据环境下，企业建立财务风险预警机制势在必行。利用大数据等新兴技术手段建立财务风险预警机制能够为企业提供更加丰富、精准的财务信息，增强企业应对外部风险的能力，并且有利于提高财务风险预警的信息量，具有重要的现实意义。但很多企业在实践中存在忽视大數据管理、忽视内部控制制度建设以及人员专业素养不高等实际问题，本文分别提出了相应的解决对策。其中，企业要从上至下培养员工的大数据战略思维，并将其融入企业文化;企业要完善原有的内部控制制度，并建立严格的监督机制，保证企业平稳运行;企业要重视财务人员的胜任能力与专业素养，要定期组织培训活动，提高财务人员对于大数据的应用能力和防范财务风险的意识。

【参考文献】

【1】吴星泽.财务危机预警研究：存在问题与框架重构[J].会计研究，2011（2）：59-65+97.

【2】蔡立新，李嘉欢.大数据时代企业财务风险预警机制与路径探究[J].财会月刊，2018（15）：38-43.

【3】赵艺怡.大数据背景下企业财务风险预警机制对策研究[J].商场现代化，2021（6）：141-143.

【4】卢晓荣.探析大数据时代企业财务风险预警机制与路径[J].财经界，2021（16）：105-106.

【作者简介】张思檬（1991-），女，河北昌黎人，讲师，从事税务会计研究。

Research on Enterprise Financial Risk Early Warning Mechanism Under the Background of Big Data

ZHANG Si-meng

【Keywords】big data; financial risks; early warning mechanism

【Abstract】In the era of digital economy， enterprises are facing more and more uncertain factors in the business environment， which brings potential risks to the operation and development of enterprises. The increase of external risks puts forward higher requirements for the financial management work of enterprises， which requires enterprises to identify financial risks more quickly. Using big data means can help enterprises predict financial risks and prevent them in time. Therefore， this paper analyzes the significance of using big data to establish financial risk early warning mechanism， introduces the corresponding financial risk early warning model. Based on this， the paper studies the problems existing in the enterprise financial risk early warning mechanism in the big data era， and puts forward the countermeasures.