大數據時代企業財務風險預警機制與路徑分析

■果梓涵（唐山宜諾財務咨詢服務有限公司）

在飛速增長的經濟發展形勢的推動之下，國內的經濟環境已經發生了翻天覆地的改變。很多企業在運營與發展的過程當中都會面臨著不同程度的財務風險。企業為了在競爭激烈的市場當中占據有利的地位，應該建立相應的財務風險預警機制，明確具體的實施路徑，使企業一旦碰到財務風險，能夠有效進行識別與判斷，同時不斷提升預測的精準度，幫助企業最終獲得更多的經濟收益。為此，系統思考和分析基于大數據時代下企業財務風險預警機制與路徑的有效策略顯得尤為必要，擁有一定的研究意義與實踐價值。

一、企業財務風險預警機制的構建說明

從財務風險預警機制的種類而言，基于大數據環境背景下，企業的財務風險預警機制包含了常態預警機制、特殊預警機制等不同的類型。其中，前者在企業運營的過程當中十分常見，后者則在進行重要決策的時候才予以實施。并且包含了反饋預警的結果、評價預警的成效、預警報告的編制、財務風險的判定以及相關數據信息的采集等不同的環節。在這當中，處于數據信息采集時期，有關技術者運用電腦以自動收集的形式完成企業的運營與整個行業經濟信息的更新任務，比如：常見的行業經濟有關的數據信息、相關供應鏈公司所公布的數據信息以及企業的財務相關數據信息等等，據此實施科學統計[1]。

針對其中的非結構與半結構的數據信息來說，應該對其優先加以分析與處理。而半結構當中的數據信息經過分析之后，可以體現原有數據信息具有的變量情況，借助計算機實施分析，完成相應的任務。判斷企業風險的過程中，如果借助風險預警機制，則應該事先對風險的種類加以分析，以便明確進行風險預警與否，屬于預警機制當中的關鍵環節，依靠計算數據庫內擁有的大量相關數據，對其加以系統分析，掌握有關宏觀經濟、供應鏈傳導以及行業風險等不同方面的情況，科學辨識企業的運營風險、競爭風險以及法律風險等等[2]。

以當前的財務預警機制視角而言，當進行量化的結果已經高于相應的風險預警臨界值，此時會自動進行預警決策。所以，利用風險預警臨界值能夠確保最終的預警成效。如果臨界數值太大的時候，會使企業忽視了相應風險，可能運用了更加冒進的對策；假如臨界值太小的時候，會讓企業失去最合適的發展機遇。并且，所構建的財務風險預警機制難以失去人工智能技術與大數據技術的有效支撐，當對神經元模型和向量機模型予以支持之后，才能獲取最佳的臨界值。利用向量機模型可以獲得最佳平面，同時細致分析通過數據庫計算獲取的變量結果，完成對企業財務風險的科學評定任務[3]。

二、基于大數據時代下企業財務風險預警機制的實施路徑

（一）注重科學分析行業風險測度情況

對于行業風險分析而言，主要針對的為以預警企業作為主要的對象，其所在行業的狀況帶給企業潛在的干擾情況加以科學分析。在龐大的行業當中，企業是必不可少的構成部分之一，一定遭遇到整個行業狀況的干擾，而行業內部的競爭情況則決定了企業生存與發展的難度。上述因素主要參考相應的行業集中度、經濟利潤率以及銷售增長率等相關指標加以判斷。通過應用先進的大數據技術，不但能夠及時更新相關量化指標，而且有利于企業的高層人員全面、系統地掌握相關的信息狀況，以便得到更加有價值的信息，使預警分析變得更加精準[4]。

（二）加大對供應鏈傳導影響的分析力度

所謂供應鏈傳導方面的影響，主要針對的為上、下游企業財務情況和改變的勢態依靠供應鏈傳導的方式帶給企業一定的作用影響。本次研究將中興通訊被美國政府部門的制裁當作例子，因為中興通訊公司無法獲取適合的國產芯片供應商，所以，其中存在一些元器件借助美國相應的上游供應商所供給，但是這一回卻受到美國進口商品的打擊，阻礙了中興通訊的長遠發展和進步。并且在我國的產業鏈方面，則導致中興通訊過度依靠進口[5]。所以，對企業的財務風險進行評估的過程當中，應該針對供應鏈傳導的影響情況加以分析。一方面，需要對上、下游企業相應的依賴度情況加以分析和判定，此方面的因素需要參考供應商所在行業相應的密集度、單家的采購量占據比例以及零件的重要性等相關指標加以判斷。另一方面，需要科學分析那些依賴度很高的上、下游企業具體的財務情況，如果發覺存在相關的財務風險的時候，則應該進行科學預警與分析[6]。

（三）確保企業內部動態重點分析的科學性與合理性

科學分析企業內部運營重點情況的時候，需要重視對相關財務風險預警機制的有效利用。以整體的類型角度而言，關于企業內部的情況，主要涵蓋了非財務、財務等兩類不同的情況。對于上述兩類來說，企業內部的財務情況相應的難度是很低的，進行判斷的過程當中，要求科學運用企業的ERP系統相關軟件，借助其中不同類別的財務指標與數據信息，完成分析與總結的任務。在此過程當中，利用上述相關的數據信息，可以體現出企業具體的運營、償債、經濟利潤及抵抗風險等方面的具體情況。顯而易見，上述相關因素均會帶給企業運營和管理不同程度的影響[7]。因此，科學分析上述情況可謂非常關鍵。通常情況之下，由于非財務情況方面的因素十分復雜，以具體內容方面情況而言，涵蓋了企業相關規章機制的落實效果、內部管控機制的構建狀況及企業具體的治理構造等不同的環節。上述因素盡管不能帶給企業財務風險最為嚴重的干擾，不過依然將形成微小的影響。比如：在企業的內部管控機制出現不夠完善，亦或者存在明顯的問題與不足時，必然會增加企業的財務風險隱患。

（四）做好行業關聯影響情況的合理分析工作

針對行業關聯影響分析而言，主要針對的為不包括企業的上、下游行業之外的其他關聯緊密的行業發展變動帶給企業與其行業方面的影響情況。以宏觀經濟環境的角度來說，不同行業間顯現出密切的關聯情況。例如：建筑行業發展緩慢會導致鋼鐵和木材等相關上游行業、家電等相關下游行業均被影響，帶給廣大民眾的經濟收入方面很大的不良影響。即便是關聯不是特別密切的餐飲行業同樣被間接影響。所以，通過利用先進的大數據技術，科學收集與分析歷年的相關數據信息，進而科學判定不同行業帶給所在行業的影響狀況、整體的影響勢態以及明確緊密關聯的行業。隨后，結合所分析得出的行業具體狀況，合理預測此行業在未來的發展狀況，以便科學判定其有無風險，如果存在風險，則深入掌握其具體的情況。

三、結論

從此次論文的闡述和分析當中，可以看出，系統分析與思考大數據時代下企業財務風險預警機制與路徑的有效策略顯得尤為必要，具有一定的研究意義和實施價值。本文通過說明企業財務風險預警機制的構建情況，提出了基于大數據時代下企業財務風險預警機制的實施路徑：注重科學分析行業風險測度情況、加大對供應鏈傳導影響的分析力度、確保企業內部動態重點分析的科學性與合理性、做好行業關聯影響情況的合理分析工作。希望此次研究與分析的內容和結果，能夠得到有關企業財務風險管控工作人員的關注與重視，并且從中獲取相應的啟發和幫助，以便增強企業財務風險預警與控制的實際成效，進而降低我國企業財務管理過程當中可能遇到的風險，促使企業獲得更為長遠的生存與發展。