大数据下企业财务风险成因及对策研究

凌智勇，邓若彤

（湖南工业大学 经济与贸易学院，湖南 株洲 412000）

1 引言

随着互联网技术的高速发展，“大数据”一词走进各行各业，因其数据类型多、获取速度快、存储成本低等优势，如今已被广泛应用于多个领域。国外研究机构Gartner 将其定义为：“大数据”是一项信息资产，由于高增长率和多样化的特点，其信息容量无法通过普通的系统处理，必须依赖于全新的处理模式才能发挥出更强的决策力、洞察力和流程优化能力。如今在大数据环境下，企业不仅是获取信息的类型多样化，且获取信息的速度也在不断提升。但如此海量的数据对于企业而言，并非均有价值，需要进行识别，筛选出有效信息，才能基于数据做出决策，基于此财务风险管理工作的难度也就随之加大。

在信息高速变化的环境下，企业要想加强自身实力，就需要及时了解行业环境及市场信息的改变，不能忽视对潜在风险的规避。财务风险管理作为企业风险管理的重中之重，对于保障企业资金流的安全及经营活动的开展均具有重大意义。但在大数据背景下，各类数据爆炸式增长，部分企业难以有效利用数据加强风险管理，导致财务工作与大数据技术的融合较为片面。因此，利用大数据技术识别财务风险是数字经济时代下企业稳健发展的关键所在。只有合理控制财务风险，企业才能够在行业中脱颖而出。

2 大数据下企业财务风险现状

2.1 数据类型多样 工作方式智能化

随着各行各业与大数据技术的不断融合，很多企业已经将大数据技术广泛应用于财务风险管理中。在技术的革新下企业财务风险管理的创新步伐加快，效果显著。

其一，可获取数据的类型不断拓展。在传统模式下可获取的数据类型受限，所以企业对于财务信息更加强调数据的相关性，由于部分数据属于非结构性数据，难以被获取，导致财务风险分析结果存在误差，潜在风险加大[1]。然而在智能技术的辅助下，不仅是财务信息及非财务信息都可通过系统获得，且数据获取效率也大幅度提升，快速有效提供企业决策所需数据。其二，财务风险管理的部分流程均可通过预设程序自动开展。企业的会计核算和数据分析工作不再依赖于人工，数据传输至数据库后可通过科学的分析方法自动得出精确结果，提高工作效率。其三，在智能系统的算法下，各类分析结果准确性得到保障，如聚类分析、关联规则分析、文本挖掘及模糊数据挖掘方法等，这些由智能化程序得到的分析结果较人工计算更为可靠，提高了财务风险预测的准确性。基于此管理者在依赖风险分析结果对企业经营做出决策时，也能够更直观地判断出企业的潜在问题，做出科学合理的决策。

2.2 智慧技术普及 传统机制被摒弃

智慧技术是能够替代人脑简单思考的一种技术，用各种算法代替人的重复性脑力劳动。如今在大数据技术广泛应用的背景下，传统的财务风险管理模式已难以应对新的挑战，企业数字化转型乃大势所趋。

一方面，传统的财务风险控制大多是事后防御，但在大数据技术的加持下，企业可以实现事前和事中控制，识别风险因素然后预判财务风险，进而通过风险控制模型进行分析，最后采取策略控制风险[2]。另一方面，以往的财务风险管理模式是对企业经营的各环节进行单独的风险评估，难以进行系统化的数据分析，缺少对数据之间内在联系的探究，潜在风险较高。并且，传统方法的风险评估大多是人为判断，评估结果存在一定的主观性。而智能的财务风险预警机制能够深度挖掘数据的内在关联，通过系统化分析结果，提取风险因素，在源头遏止财务风险扩散。技术的不断更新迭代，使得企业财务部门与内外部环境联系紧密，实时传输信息，监控数据异常变化，规范了财务风险识别的工作流程，有助于企业更快识别财务风险，保障企业稳健发展。

2.3 技术革新过快 市场竞争力加大

企业的数字化转型以技术的发展为前提，智能的财务体系在为企业带来便捷的同时，也对企业管理、企业组织结构、人员储备等方面有较高的要求。技术的普及缩小了企业间的差距，导致市场竞争力持续加大[3]。

目前企业财务管理在信息处理以及部门间交互分享的优势愈发显著，工作效率不断攀升，获取信息的渠道多样化，数据规模也急剧增加，但技术革新过快，复合型人才储备欠缺，导致财务风险信息化建设步伐缓慢[4]。企业要想在市场不断淘汰的洪流中屹立不倒，就要提高核心竞争力实现可持续发展。基于此，企业更要最大化利用大数据技术，在海量信息中得到有效数据，帮助企业提高识别风险的准确度，为企业稳健发展保驾护航。

3 大数据下企业财务风险潜在问题

3.1 财务数据流程存在隐患

财务数据的收集、整理及分析，是企业进行财务风险控制的基础。但是在大数据时代，财务数据增长迅速，而企业的财务信息体系并未完善，这就会导致企业难以控制财务风险。

一方面，数据筛选流程落后，导致隐形风险。面对类型多样的海量数据，企业仍沿用传统的电算化模式对数据进行管理，无法满足数据快速增长的需求。企业在获取数据后，仅仅是将数据进行储存[5]，并未有合理的流程进行筛选分析，这就会给财务管理工作带来潜在风险。数据质量良莠不齐，一旦数据失真，可能就会影响企业进行重大决策。另一方面，财务数据安全性有待加强。互联网技术的不断发展，如今网络平台已成为信息的主要载体，各类数据都可储存在云端。但大数据带来诸多便捷的同时也带来数据所有权、使用权以及修改权的风险。并且网络的公开性也加大了其他财务信息的泄露风险[6]。如今企业的管理依赖于方方面面的信息，财务风险的控制工作更是基于各类数据，在利用数据进行决策时，如果财务系统存在漏洞，可能就会导致安全风险。

3.2 财务风险管理人才匮乏

如今技术的发展加快了市场环境的变化速度，但财务风险的控制工作在大数据时代下仍旧离不开财务人员，人才的质量直接关乎到风险控制工作的成效。对于企业财务人才主要分为三个方面评估：思想观念、实操技术、学习能力。

首先，财务人员风险防范意识欠缺。行业竞争者层出不穷，企业若想稳健发展，就必须合理规避财务风险。从目前企业的实施情况来看，部分企业对于财务风险的控制意识薄弱，大多管理者侧重于关注项目风险，低估了财务风险的潜在危害。财务人员对于制定的风险控制措施，未能有效落实，导致企业财务风险居高不下。其次，企业缺乏财务风险管理复合型人才。在各种云计算、智能云平台迅速普及的环境下，企业的财务部门急需大量既具备专业的财务风险知识又熟练应用信息技术的人才[7]。但技术发展迅猛，企业的复合型人才培养周期长，人员储备不足，难以发挥出财务风险智能化控制系统的实际价值，阻碍了财务系统的信息化建设，使得潜在的财务风险难以被发现并控制。最后，财务风险管理人员的自主学习能力也是至关重要的。智能系统不断更新换代，就要求企业的财务人员具备一定的学习能力。经济环境瞬息万变，市场竞争压力持续加大，财务人员若缺乏自主学习的能力，便难以应对大数据技术带来的新挑战，影响企业财务风险控制的质量，阻碍财务管理工作转型升级。

3.3 财务风险预警机制落后

多数企业注重产品的创新和技术的开发，忽视了基础的财务风险预警机制。若企业资金流的安全不能得到保证，将会影响企业的方方面面，因此一个科学的财务风险预警机制对于企业来说至关重要。

其一，部分企业的财务风险预警方法陈旧。当前，还存在一些企业忽视了风险的动态变化，传统的风险预警方法早已无法匹配数据量倍增的财务系统[8]，由数据的横向纵向分析来判断风险已不足以应对内外部环境的威胁，预警方法的落后降低了风险预警的准确性。其二，财务风险预警系统更新频次低、更新幅度小。在大数据环境下企业不断改革，预警系统需及时更新才能满足企业对于各类数据的精准度要求。预警系统发展缓慢导致企业对于市场的变化敏感度不够，难以捕捉财务数据的细微变化，影响财务分析结果的精确度[9]。其三，供应商大多是由决策者选择及协调。系统的更新大多由第三方开发人员负责，信息不对称导致基层的财务人员与开发人员的理想结果存在偏差，这就会产生系统与企业实际需求并不匹配的局面。与此同时，系统开发需要耗费大量时间成本和人力成本，因此，很多企业仍依赖于传统机制应对财务风险，阻碍了财务风险预警机制与大数据技术的融合。

4 大数据下企业财务风险控制措施

4.1 健全财务数据信息系统

如今企业面对的财务数据量倍增，那么一个健全的数据筛选流程是不可或缺的，但只有筛选流程远远不够，还需保障所有数据的安全，基于此大致可从两方面着手优化财务数据系统。

一方面，企业必须能够对原始数据进行初步的淘汰，才能甄别出相关性强、可靠度高的优质数据为财务风险预测工作打好基础[10]。结合企业实际情况，设立筛选程序淘汰无效数据以及极端值，确保财务数据的相对稳定性，减小财务风险预测的偏差，有助于管理者做出最优决策。另一方面，大数据在为企业创造价值的同时，也存在潜在的安全风险。企业应当建立内部的局域网[11]，保障数据的安全性，从根本上解决网络的安全问题。如今企业的各类数据均储存于云端，一旦网络系统被击溃，后果便不堪设想。因此，企业可构建局域网对于公共网络的内容均不予显示，只能通过企业内网进行日常工作。管理层应限定每位员工可查看数据的范围，保密等级高的信息如财务数据、研发数据，仅开通部门主管ID 访问的权限。与此同时，企业还应设立一道网络的防御系统[12]，防止黑客的恶意攻击，避免外部网络入侵造成局域网崩塌，杜绝数据的泄露风险。

4.2 加快建设专业人才队伍

企业的人员储备是企业稳健发展的重要保障，要使财务部门保证各项预算以及财务决策的准确性，财务人员不仅要时刻保持警醒，对财务数据有基本的敏锐度，还要具备熟练操作智能系统，及持续学习新技术的能力。

首先，管理者及财务人员都应当加强财务风险意识。保持对风险的警戒状态，把财务预警作为日常的必要工作[13]，形成企业高层至基层共同控制风险的良性氛围。其次，加强复合型人才的培养与引进。财务管理部门应当为财务人员提供优质的学习资源及良好的学习氛围，如开设大数据技术与财务风险控制系统相结合的操作案例方面课程并邀请专业的技术人员给予指导，促使企业财务人员摒弃陈旧的财务思维[14]，深刻认识到在新的环境下数据的细微变化皆可影响企业效益，积极引导财务人员的思想改变，持续强化财务人员的大数据意识。与此同时，企业应提高人才引进门槛，设立制度严格要求入职人员的专业知识及实操能力，力求高素质高能力的人才。开展校企合作，毕业生的理论知识与实习经验相结合发挥协同效应，且持续学习能力处于高水平，为企业注入新鲜血液，培养针对性人才[15]。最后，人才引进企业后，企业应定期开展培训课程或提供进修学习的机会。以此帮助财务人员及时更新知识储备，激发财务人员的学习热情和工作潜能，提高财务风险预测的准确性。

4.3 优化财务风险预警机制

科技的迅速发展不断推动企业改革，促使企业结合大环境的背景构建科学的财务风险预警机制，并依据企业后期应用的实际情况对财务风险预警机制进行调整和优化。

其一，构建标准的预警方法进行统一化管理，规范业务流程，从源头杜绝预警方法不合理的弊端[16]。错误的预警方法无法通过高质量的数据源监测出异常变化，便难以分析出有效结果，就会导致数据筛选程序无效工作，轻则导致风险预测出现偏差，重则导致严重经济损失。其二，设立责任到个人制度。每一个分析结果均由流程环环相扣所得，需要整个部门乃至整个公司共同配合完成，但部门之间缺乏沟通，配合度低，就会导致员工缺少责任意识。设立合理的责任制度，各流程责任落实到个人，有利于加强部门之间凝聚力和向心力，共同朝着企业稳健发展的目标而努力。其三，构建科学合理的预警系统。预警系统的开发应与企业实际需求一致。更新系统时应要求基层财务人员与开发人员直接沟通，明确企业的需求设计预警机制。与此同时，企业可以选择预警指标并设立风险临界值，如盈利能力、偿债能力、筹资能力等财务指标，实时监测数据变化，由数值异常变动范围分析风险紧急程度，以此做出科学有效的应对策略。

5 总结

如今企业所面临的经营环境日新月异，市场竞争压力持续加大，财务的稳定是企业可持续发展的源动力。大数据技术迅速普及的背景下，给企业带来诸多便利，数据的收集不再受限于数据类型，提高了财务人员的工作效率。但由于技术发展快，人员培养周期长，所以企业财务部门与大数据技术还处于融合阶段，仍需不断改进与完善。企业要针对已有问题及时整改，及时完善数据筛选流程、加强信息系统的安全性以及要从外部引进与内部培养来提高企业人才质量、构建科学的财务风险预警机制，最大化保障企业财务的稳定性，提高企业财务管理水平，为企业稳健发展保驾护航。