数字化转型下的企业风险管理研究与策略

数字化转型过程中必现新风险。研究数字化转型企业风险管理策略尤为重要。数字化转型风险管理面临多种风险挑战。企业应加强信息系统安全管理、优化业务结构防控平台依赖等，全面提升数字风险管理能力。

一、引言

数字经济已经成为中国经济发展的关键驱动力。数字技术的普适性、整合性和创新性为社会经济的发展带来了亘古未有的变革，使得社会经济的数字化转型成为必然趋势。作为国民经济发展的毛细血管，企业数字化转型已经成为其发展的重要战略选择。企业数字化转型是全面、深入地应用新一代数字技术，从根本上改变传统的经营策略、管理模式和业务流程。这不仅可以提高企业的运营效率和经济效益，同时也有助于降低成本、优化供应链管理。然而，随着数字化转型的深入，企业面临的风险也在发生变化，甚至可能引发严重的系统性风险。

相较于传统风险，数字化转型风险具有其独特的特性和挑战。首先，由于技术、业务、组织、产品等多方面的深度融合，可能产生的风险种类在传统的风险管理体系和方法中找不到对应的解决方案。其次，数字化转型过程中的风险可能更加复杂和难以预测，因为它们往往涉及技术的不确定性、市场的动态性和竞争的激烈性。因此，深入研究企业数字化转型过程中风险管理挑战，并提出相应策略，对巩固数字化转型成果、发挥企业推动经济发展动能具有重要的理论和实践意义。

二、文献综述

关于数字化转型下的企业风险管理研究与策略，现有文献主要涵盖了风险识别、风险评估以及风险应对策略三个方面的研究。首先，风险识别是风险管理的起点。李苍舒和沈艳（2019）基于规模、所有制以及资金流刻画新金融业态风险特征，识别并测度新业态风险以及系统性金融风险，以帮助企业更深入地理解和识别数字化时代的风险[1]。其次，对于识别出的风险进行评估是风险管理的重要环节。杨晨柳等（2023）基于OCTAVE风险管理方法，分阶段构建数字资源保存安全风险评估体系，为数字资源保存的风险管理提供参考[2]。在识别和评估风险后，企业需要制定有效的风险应对策略。王永霞等（2022）强调，企业可以通过提升数字化能力、优化业务流程和增强组织灵活性等方式，来应对数字化转型过程中的风险[3]。

既有研究对企业风险管理流程及重要性具有深刻的认识与理解，可进一步对数字化转型下企业风险管理研究与策略进行系统性梳理。本文基于数字化转型视角，总结企业风险管理现状与面临的挑战，并在此基础上提出企业风险管理应对策略，以期为企业有效防控风险、持续稳健地推进数字化转型提供策略参考。

三、数字化转型下企业风险管理现状

随着数字化转型的深入推进，企业面临的风险类型和风险管理方式发生了重大变化。在数字化转型过程中，企业的风险管理现状与特征事实可归纳为以下三个方面：

首先，从风险识别角度看，企业难以准确识别和预测数字化转型过程中可能出现的各种风险。企业在数字化转型过程中面临的风险主要来自技术、市场和组织等方面。技术风险主要体现在新的数字技术的不确定性以及技术漏洞等问题上；市场风险则主要来自市场竞争加剧、消费者需求变化快速以及行业规则的不断变化等因素；而组织风险则主要体现在企业内部的管理模式、组织结构以及人员素质等方面。然而，由于数字化转型风险的隐蔽性和复杂性，这使得风险的识别变得极其复杂，需要企业具备高度的灵敏性和快速反应能力，但目前大多数企业并不具备这些能力。

其次，从风险评估角度看，企业数字化转型过程中数据收集和分析能力不足，缺乏有效的风险评估工具和方法。具体而言，一方面，科学的风险评估需要大量全面和准确的数据支持，但部分企业在数据的收集和分析方面存在明显的困难，这使得企业在开展风险评估时，无法获取充分和可靠的信息依据。另一方面，企业在进行数字化转型时通常面临全新或较大变化的风险，而大多数企业在风险评估过程中仍然依赖于传统的经验判断方式，缺乏针对数字化时代建立系统的风险评估模型和量化手段。这导致企业难以准确判断新兴风险的大小和可能导致的影响，无法及时有效地提前防范。

最后，从风险应对策略和风险治理体系构建角度看，企业在数字化转型过程中的风险治理体系建设相对薄弱，系统性、规范性和资源投入均有待加强。尽管部分企业已经开始采取一些措施来应对数字化转型中的风险，譬如加大数字化技术投入、优化业务流程、提升组织响应灵活性等，但在系统和规范的风险治理体系建设方面仍存在显著不足。一方面，多数企业风险管理政策和组织架构不健全，未形成完备的数字化风险管理体系，缺乏建立系统的风险识别、评估、控制、监测等机制与流程。另一方面，企业在数字化风险管理所需的资源投入上相对欠缺，特别是在专业风险管理人才培养、数字化风险分析工具应用等方面的投入不足，导致其在应对数字化转型风险时，系统性和应变能力均相对较弱。

四、数字化转型下企业风险管理面临的挑战

企业在数字化转型过程中的风险管理存在诸多方面的问题，可归纳为以下三个方面：

第一，日益增加的信息化安全风险。随着数字经济的快速发展，企业面临的信息安全风险日益增多。一方面，黑客利用网络漏洞对企业信息系统进行攻击，成功入侵企业系统窃取数据的事件时有发生，这给企业数据安全带来了重大威胁。另一方面，一些企业在收集用户个人信息后，由于内部管理漏洞以及员工信息安全意识淡薄，导致客户隐私数据被非法出售或滥用，这既损害了客户权益，也使企业面临法律诉讼和声誉受损的严重后果。与此同时，数字化转型产生了海量的数据，对企业的数据存储、管理和分析能力提出了更高要求。但是部分企業在数据管理方面存在薄弱环节，无法对数据全面系统地进行收集、清理、存储和分析利用。一些核心数据存在安全隐患，企业决策时无法充分考虑所有相关数据，这不仅降低了决策效果，还可能出现关键数据泄露等风险。

第二，平台经济体系下企业经营风险。与传统经济形态不同，平台经济中企业与平台企业存在高度的信息不对称。平台企业可通过调整算法规则影响企业商品和服务的曝光率、交易量等，而这种算法变化既快速又难以预测，使得依赖平台的企业面临大量难以掌控的经营风险。严重时可能出现平台突然降低商品曝光、平台规则调整影响盈利模式等情况，这加剧了企业在数字化时代的经营风险。与此同时，平台流量的依赖性也使企业面临流量断崖式下跌的风险。一旦平台调整流量分配规则，企业可能会面临用户群崩溃、内容曝光量骤减的情况。此外，平台为了获客往往采取补贴等措施，一旦补贴减少，也可能造成企业用户和交易量大幅度减少，这将降低企业用户群体规模与品牌影响力，增加经营风险。

第三，数据化决策中的新型风险。數字化转型过程中，企业决策日益依赖大数据分析，但数据化决策也带来了新的风险管理挑战，包括数据治理风险、数据质量风险、算法误用风险与数据分析人才风险。依据数据分析过程来看，首先，数字化时代企业内外部数据源类型复杂多样，大量非结构化数据需要进行有效融合利用，然而数据的收集、清洗、标注和集成中若存在处理不当会导致核心业务数据无法有效应用。其次是数据质量风险与算法误用风险，如数据存在缺失、错误、重复等会严重影响分析结果，带来较大的数据质量风险。同时，算法和模型具有自身局限性，不适当场景的直接应用可能导致决策严重偏差。此外，进行大数据挖掘和高级分析建模需要稀缺的高端人才，而企业普遍存在的人才短板制约了企业的数据化决策能力。

五、数字化转型下企业风险管理应对策略

针对企业在数字化转型过程中存在的风险管理问题与挑战，企业需从加强信息系统安全管理、优化业务结构防控平台依赖、建立系统决策风险防控体系等多个维度进行防范应对。

第一，加强信息系统安全管理，完善数据治理体系。企业应当从技术层面和管理层面双管齐下。一方面，在技术层面，企业应当大力投资网络与信息系统的安全防护设施，采购部署先进的防火墙、入侵检测等安全设备，建立多级网络拓扑结构，加强核心系统的隔离保护。同时，利用大数据和人工智能技术开发安全风险评估和预警系统，能够对网络异常行为进行智能监测与分析。另一方面，在管理层面，企业需要建立系统化、规范化的信息安全管理体系。这包括制定员工信息安全操作规程，开展信息安全培训并纳入员工考核体系，以增强员工的数据合规意识。还需要建立客户隐私数据收集和使用审批流程，严格控制数据的访问权限，避免内部人员非法使用个人信息。此外，企业应构建全面的企业数据治理框架，涵盖数据采集、存储、清洗、标注、应用和销毁等全生命周期过程，通过管理体系化、流程规范化来降低信息化风险。

第二，优化业务结构，防控平台依赖风险。企业可以从优化业务结构和持续开展风险评估两方面进行应对。首先，企业应调整业务结构，防范过度依赖单一平台的风险。具体来看，可以采用线上线下渠道相结合的多元化市场营销策略，同时开发移动APP进行用户锁定，以提高企业自身品牌知名度和用户粘性，降低外部平台流量和规则变化的冲击。此外，企业还可以适当采用不同价格水平的产品组合策略，面向不同客户群体，既保持平台渠道的同时也开拓自营销售渠道，实现收入来源的多元化。其次，企业需要持续开展平台经济风险的监测与评估。一方面，加强对平台用户行为数据、内容曝光规则等的挖掘分析，评估平台算法调整对企业业务的潜在影响。另一方面，开发经营风险预警系统，当监测到平台规则或用户行为出现异常时，能够快速发出预警，以便企业及时采取应对措施，降低平台依赖风险造成的损失。

第三，建立系统决策风险防控体系，强化数据依赖下决策能力。首先，企业应建立全面的数据质量监测与治理机制，对数据的完整性、一致性、准确性、时效性等指标进行检查，发现问题后可通过数据补充、错误标记、重复数据删除等方式进行提升，以解决数据缺失、冗余、错误等质量问题。其次，在应用算法和模型进行决策时，需要建立算法评估与验证机制，提前评估算法的局限性，避免直接应用于不符合前提的场景，以规避算法误用风险。最后，企业还需统筹各部门和系统之间的数据共享与利用，打通数据孤岛，根据决策需求建立自动化的多源数据聚合分析平台，以强化数据支持下的决策能力。通过统筹推进数据质量监控、算法评估、人才培养和数据共享等措施，助力企业全面提升数字化时代数据驱动决策的风险管理能力。

参考文献：

[1] 李苍舒，沈艳.数字经济时代下新金融业态风险的识别、测度及防控[J].管理世界，2019，35（12）：53-69.

[2] 杨晨柳，方安，娄培等.数字资源保存安全风险评估体系构建及实证研究[J].图书馆理论与实践，2023，（01）：61-68.

[3] 王永霞，孙新波，张明超等.数字化转型情境下组织韧性形成机理——基于数据赋能视角的单案例研究[J].技术经济，2022，41（05）：97-108.

作者简介：

王干一（1991.02—），男，汉族，北京人，中国人民大学统计学院硕士在读，研究方向：风险管理与精算。