大數據背景下財務風險預警問題與改進建議

■沈 強

（徐州報業傳媒集團（徐州日報社））

1 引 言

隨著經濟的高速發展，企業面臨著越來越大的財務風險，利用大數據技術發展企業的財務風險預警機制是應對風險的重要舉措。在現代企業管理中，將大數據技術融入到財務風險預警體系中，可以拓寬企業風險信息的收集來源，利用全樣本分析企業的風險，幫助企業更有效地識別及評估風險，及時有效地對相關風險做出預警。在風險出現前或風險萌芽時做出預警，降低企業的經濟損失，提高企業財務風險應對的能力和效率，從而提高企業經營績效。

在財務風險預警的理論研究方面，許多研究聚焦于利用財務指標等財務信息構建財務風險預警體系，將各項指標加權并予以評分，而將企業內控因素及非財務信息引入預警系統的研究較少。本文在財務風險預警系統的設計中既引入了財務因素，也引入了非財務因素和反映企業經營管理的內控因素。

在實務方面，企業普遍對財務風險預警系統的重視程度不夠，成功引入并有效實施財務預警系統的企業較少，風險的識別和應對較為滯后。企業控制風險的路徑較為單一，如僅通過內部控制流程中的層層審批管控風險，風險識別的信息來源也較為單一，一般僅從報表數據本身及其發展趨勢分析中識別風險，將大數據技術應用到風險預警系統的企業較少。當利用大數據識別不同來源及類型的風險后，有利于管理者從源頭入手控制風險。

2 大數據背景下財務風險預警中存在的問題

2.1 企業管理人員重視程度不足

目前很多企業把工作重心放在能直接產生經營業績的業務方面，風險管理的意識不夠。風險管理并不直接帶來經濟效益，但能夠為企業避免高昂的經濟損失，是企業經營管理中必不可少的環節。部分管理者存在過度自信的情況，對管理層的經營能力、企業實力及行業發展做出了過于樂觀的預計，可能會低估風險。并且很多管理者對風險的處理比較滯后，更加重視風險應對，忽視風險的前期預警。風險在萌芽狀態沒有得到充分重視，各種類型的風險逐漸累加，往往發展到一定程度時才被管理者識別并處理風險。

2.2 財務風險預警系統缺乏硬件支持

目前通用的財務軟件上很少內置財務風險預警的內容，市面上專門的風險預警財務軟件也出現較少。風險預警系統的全面性、對風險識別的精度也有待提高。許多風險預警系統的風險評級僅包括財務指標的分析，而財務指標具有一定的滯后性，若需提高預警的時效性需加入一些即時市場反應及投資者情緒等指標。除此之外，目前技術上對一些非結構化信息的采集和確認效率較低。

2.3 缺乏掌握大數據技術及風險管理知識的專業人員

除完善硬件設施外，企業利用大數據技術構建風險預警體系還對財務人員提出了更高的要求。財務人員既要掌握財務知識，又要有一定的業務能力，同時還應具備一定數據處理及分析的知識。具備上述綜合能力才能讓財務人員更好地識別出業務流程中存在的財務風險，并且能在系統中利用大數據技術分析財務及非財務數據。

2.4 財務預警系統在執行方面落實不到位

部分已研發或安裝財務預警系統的企業在執行方面落實不到位，例如缺乏專門負責運營財務預警系統的團隊或核心領導人。除此之外，企業缺乏完整的風險預警管理機制和風險應對流程，沒有對已檢測出來的財務風險及時響應，并且除系統性風險等外部風險，對可以明確追責的內部風險缺乏問責機制，使得財務風險預警系統形同虛設。

2.5 財務預警系統面臨數據安全風險

企業使用某個財務風險預警平臺時，某些關鍵的經營數據可能會被泄露或盜用。大數據技術拓寬了數據的來源，在各網站都有數據接口、數據流通，而數據提供者也會要求企業提供一些數據幫助完善行業數據庫等資料，平臺眾多，一旦數據泄露難以溯源。

3 大數據背景下財務風險預警系統的設計

3.1 企業內部財務信息的采集與預警機制

系統中的財務信息除財務部門錄入的信息外，也有許多由業務部門錄入信息后在系統自動生成的財務信息。系統自動更新財務指標數據，并且根據行業平均情況動態調整風險識別的閾值。企業管理人員也可根據企業發展階段及發展戰略，人工對閾值進行比例或數值上的調整。當某一財務指標低于風險識別閾值時，系統會識別出該風險，再結合其他財務狀況進行風險評估，給企業發送相關預警通知。

3.2 企業內部非財務信息的采集與預警機制

內部非財務信息主要包括企業戰略及內控兩方面。在企業戰略方面，當企業采取較為激進的發展戰略時需提高風險等級。例如當企業面臨并購或其他重大投資決策時，企業的風險會大幅提升。利用文本識別技術進行關鍵詞抓取及判斷，并結合這些詞匯的詞頻相應調高企業的風險等級。可通過大數據技術對行業內相關公司的相近投資進行分析，算出一個平均的收益額及對未來現金流影響的金額。企業將資產或年收益為基數乘以某個比例來量化可接受風險水平，當超過該水平時及時對企業發出風險預警。

除此之外，還應將企業的內控設計及內控遵從情況納入風險預警系統。在內控設計方面，企業將自身的內控流程錄入系統，分析員工越過內控或違反內控規范時涉及的高危流程。利用大數據檢測行業規范或其他公司對外公布的內控方案，查看其中是否存在設計某個關鍵內控點能夠對應完善本企業內控中的高危環節，從而不斷對企業內控設計進行優化。在內控遵從方面，系統中業務及財務流程的每一步完成后，都應由該流程的負責人在系統加以確認。大數據技術可以依托刷臉識別、自動辨認賬號、檢測操作人的IP地址等技術，核對操作人的身份信息等，當操作人并非本人時，往往違背了權責分離的要求，財務舞弊的風險提高，系統此時應及時發出財務風險預警。企業往往為了效率的考慮，除了在某些關鍵流程無法跳過外，部分流程會先在線下做完，再去線上確認。通過核對流程遵從的完整性和及時性，可及時量化企業的內控風險。

3.3 企業外部財務信息的采集與預警機制

外部財務信息的采集主要包括對整體經濟情況、資本市場信息的采集及對相關產業信息的采集。從宏觀經濟的角度，應考慮整體經濟發展狀況對企業的影響，將國內生產總值增速等狀況考慮到企業風險預警系統中，經濟發展乏力時企業經營績效一般也會隨之下滑，還要根據企業行業不同的抗風險能力加以量化。除此之外，還應關注本行業財務數據及上下游行業財務數據的變化。如遭遇行業寒冬或上下游企業整體財務狀況惡化時，企業難免受到波及，利用大數據技術采集到相關經濟及行業信息后應及時向管理人員發出預警。

另外企業不僅應關注行業整體的平均狀況，還應利用大數據技術分析企業財務狀況在行業中的相對位置，當財務狀況行業排名大幅下滑時應向企業發出預警。企業還應指定一些具體的對標公司，即潛在的競爭對手，利用大數據技術橫向對比財務狀況的差別，當財務狀況落后于對手時及時向企業發出預警。

3.4 企業外部非財務信息的采集與預警機制

企業外部非財務信息主要分為兩個方面。第一個方面是投資者情緒對財務風險的影響，并且企業的負面輿情也會對企業的生產經營產生極大的負面影響。可利用大數據技術中的文本識別技術，在各大主要社交平臺收集投資者輿情，對反映投資者情緒和企業負面輿情的關鍵詞進行識別及詞頻分析，分析其為積極、消極還是中性詞匯，并賦予一定的分值。當消極詞匯詞頻達到一定量時，觸發財務風險報警機制。

第二個方面是產業政策的變化。利用大數據技術中的文本爬蟲技術收集相應的行業政策，并利用文本分析識別其中的語義，利用詞義分析、詞頻統計等方式量化政府對企業的支持力度。與上文中分析輿情量化的方法相似，仍可分別將詞匯、副詞進行賦值，但詞匯的選取有一定區別。例如支持、扶持等積極詞匯計一分，如前有“大力”“不遺余力”等詞匯再加計一分，出現“減少”“限制”等詞匯計負一分。當量化的政府支持力度的分數同比往年或往期出現明顯下滑時，需要向企業發出預警。產業政策的另一重要組成部分是稅收優惠。當稅收政策發生變化時，除語義識別外，還要結合稅率變化等量化標準進行分析，當稅率大幅提高時應向企業發送預警信號。

4 大數據背景下財務風險預警問題的改進建議

4.1 提高對財務風險預警的重視程度，將其常態化

將財務風險預警提升到戰略高度，引起管理人員對財務風險預警的高度重視。企業管理者必須熟悉了解企業財務風險預警的內容和運行情況，結合自己對企業經營趨勢的預判，準確把握企業財務活動的風險程度。同時，企業上下應時刻具備風險意識，多對風險預警工作的關鍵性進行強調及宣傳。盡管達到警戒級別的風險不是接連出現的，但由于風險因素具有積累的過程，風險的信息收集工作是全年進行的，應納入到日常經營管理工作的一部分，將其進行常態化。

4.2 加大對財務風險預警系統的硬件支持

在硬件方面，應加大對大數據財務風險預警技術的投入力度。鑒于各公司業務都具有一定的特殊性，可采用外包給財務軟件公司與內部研發相結合的方式完善財務風險預警系統。應做好財務風險預警系統的日常運維工作，并且隨著科技發展不斷對風險預警系統進行更新升級。在軟件方面，也應不斷梳理并完善業務流程，明確相關人員的職責分工，促進業務和財務數據的有效融合，除上文提到的系統利用大數據抓取信息提出完善建議外，還需人工審核建議并錄入完善后的業務流程。

4.3 培養財務風險預警相關的復合型人才

培養既精通會計、業務流程，又熟悉大數據技術的復合技能財務人員。精通業務能夠幫助財務人員發現關鍵風險點，而精通財務知識才能正確評估風險點所產生的財務影響及重要性水平。熟悉大數據技術則可以幫助系統的技術人員改進風險預警系統，使系統的財務處理更符合邏輯，并且能夠更精準地識別財務風險。

4.4 強化財務風險預警系統的執行力度

在當今數字化時代，企業應利用大數據技術，建立完善的財務風險預警管理制度體系，做出相應的風險預警流程和預案，結合企業自身財務運營變化規律，契合到經營、管理的各環節中。不斷強化財務風險預警系統的執行力度，充分運用風險預警機制提供的大數據信息分析各類風險情況，提前預判風險點，及時做出預防措施，盡可能地化解風險于萌芽之中。同時，企業在財務風險預警管理體系實施的過程中，要結合具體情況，不斷進行針對性的調整，和企業在市場環境中的發展相適應。

4.5 重視數據安全風險，建立風險預警監管機制

風險預警系統對風險信息的收集是多方面的，企業通過大數據技術可以在各網站收集到大量信息，如何篩選并安全有效的利用這些信息，同時如何避免企業內部數據的泄露，這些都是風險預警關注的重點。企業應以財務風險管理為基礎，建立覆蓋全部門、全流程的風險預警監管機制。首先，利用大數據分析工具、財務風險管理工具等，完善財務管理模式，建立數據安全防火墻。其次，應打破部門界限，按照現代管理理念和模式優化管理結構，對數據的采集和使用全方位監管。最后，應注意風險預警系統的后續監管工作，使風險預警系統能夠真正發揮作用，出現預警后得到及時的響應及反饋，并且在系統中存儲大量財務風險預警處理數據記錄以備分析，幫助企業在日后的經營中更高效地規避風險。

5 結 論

利用大數據技術進行財務風險預警是規避財務風險的有效途徑，但目前企業的財務預警系統仍存在一定問題，例如硬件技術不到位、安全不過關、缺乏懂技術的財務人員，對財務預警不重視、缺乏數據安全意識等。在財務風險預警系統的流程設計方面，應綜合收集企業內外部的財務及非財務信息，還應將風險識別和分析的范圍擴展到企業經營的全流程上，既關注作為結果呈現的財務指標，也要關注內控流程的遵從情況。最后本文提出了將風險預警常態化、加強對風險預警系統的投入力度、培養復合財務人才、強化風險預警系統的執行力度、重視數據安全風險等建議。