大數據時代企業金融風險管理的策略探討

■曹晗曦 江西財經職業學院

大數據技術作為一種現代數據處理技術，已廣泛應用于保險、銀行等金融業。借助大數據，金融機構對傳統的數據進行分析和處理，改變金融業的數據形態，隨著大數據技術的不斷發展，相關工作的難度和復雜性不斷增加。因此，在進行風險管理、建立風險管理體系時，需從特定金融環境出發，從企業的金融發展現狀出發，加強對大數據技術的應用。通過這種方式，可以有效提高企業的風險管理，將風險降到最低，并充分發揮綜合功能，從而提高國家的整個金融風險管理水平。

一、大數據時代企業金融風險管理概述

1.大數據的涵義與特征

美國麥肯錫企業于2011 年首次將大數據概念引入該領域，該企業在進行產業調研時認識到數據對產業發展的推動作用。大數據指大量的數據，不能由人力來收集和整理，需要使用相關的數據進行處理。大數據信息量大，種類繁多，結構復雜，通過對其進行分析，可以獲得與企業運營有關的重要信息，從而為企業的發展提供一定的借鑒。大數據具有以下特點。第一，海量的數據，在信息時代，海量的數據已經無法用傳統的方法進行科學處理；第二，數據類型多樣，大數據具有多種數據類型，要對其進行歸納；第三，高效的數據處理，以大數據為基礎，可以科學地使用數據，從而提高數據的使用效率；第四，資料的可信度較低，所以要科學地選取資料。在大數據時代，對數據進行大規模的過濾，才能得到有用的信息，促進企業的可持續發展。

2.大數據時代企業金融風險管理的特點

傳統的金融企業面臨市場、信用、經營、管理、法律等方面的風險。傳統的金融風險管理呈現制度化、風控專業化、評價完善的特征，同時也存在債務和信用風險。而在大數據時代，互聯網金融逐漸成為金融行業的主流，對金融業的發展起到一定的促進作用。尤其是普惠金融、網絡P2P 等金融模式的興起，使金融服務呈現大眾化特征。通過大數據技術，讓金融服務得到更廣泛的應用。金融產品在發展過程中產生市場風險和各類潛在風險，而在大數據時代下，財務風險的處理則是以商業風險為目標。隨著網絡金融的發展，買方成為市場的主導者，其產品的快速創新使金融業的競爭力得到增強。此外，各類金融平臺對網絡金融也產生一定的影響，而利用大數據技術的金融機構要承擔相應的信用評價和審核風險。在大數據時代，金融市場迅速發展，各種金融產品層出不窮，監管上的漏洞使資本市場面臨更多風險，大數據已成為一種有效的防范措施。

二、大數據時代企業金融風險管理面臨的挑戰

1.傳統金融模式受到沖擊

隨著大數據時代的來臨，傳統的金融業發展方式受到較大影響。在政府監管上，國家對金融的管制方式進行重新定位，對金融市場進行大力發展，出現許多非金融機構，這對傳統金融機構的運營構成較大的威脅，增加銀行間的競爭，增加金融風險的發生。此外，在激烈的產業競爭中，利用新技術整合、識別和分析數據信息的能力，是影響我國金融機構有效發展的關鍵因素，也是影響我國金融機構改革的主要因素。金融業利用互聯網技術，強化與其他產業的融合，在保持開放的同時，也促進其他金融機構的發展。相反，不能靈活地利用大數據技術處理海量數據的金融企業將難以在業內獨樹一幟，在高速發展的信息時代，它將面臨“優勝劣汰”的局面，并最終被淘汰。因此，需要對傳統的金融體制進行改革。

2.缺乏專業技術人才

通過調研發現，目前我國的金融產業中存在大量的人才短缺，從業人員缺少堅實的專業知識基礎，業務技能和水平都不能適應大數據技術的發展。因此，在對有關數據進行處理時，存在較大的困難，難以對其進行及時的風險識別和預測，并容易被各種外部因素影響，從而導致數據畸變。同時，由于金融學和數理統計的綜合運用，在實際問題上缺乏針對性的解決方法，成為制約我國金融業發展的瓶頸。另外，在薪酬和人才待遇方面，部分企業對技術人才待遇不高，人才流失嚴重，也沒有為現有的人才培養提供很好的學習環境和發展平臺，這對培養專門的技術人員隊伍產生一定的影響。

3.機構間難以共享數據信息

面對激烈的市場競爭，各金融機構對自己的數據信息嚴格保密，不對外公開，各金融機構之間缺乏有效的交流，導致信息無法在不同的組織之間進行共享和交流，這導致一些企業的財務需求因為缺少數據和信息的共享而不能真正地實現。對金融機構而言，要做到及時、準確地了解顧客的真實狀況、保持與顧客的良好交流、保持穩定的關系，而與顧客的密切接觸，會增加財務費用，甚至增加財務風險。即便是經營良好的企業，如果沒有完整的數據共享平臺，用戶的數據信息還需付費，缺少高層次的數據處理技術，企業難以充分發揮數據和信息的效用，難以及時、高效地與顧客進行有效交流，對組織的發展和改進都是不利的。

三、大數據在企業金融風險管理中的具體應用

1.貸前階段

貸款前的風險控制是非常有必要的，它可以為金融服務的標準化提供支持。但是，就目前而言，由于銀行貸款前準備工作中存在著一些問題，這是一種非常復雜的工作方式，尤其是在貸款前的準備工作中，經常會出現一些問題，從而影響整個銀行的發展。在這些風險中，最普遍的是不對稱性，這會影響顧客的滿意度，并且影響客戶和金融機構之間的合作。而大數據的運用，可以有效地改善目前的信貸工作狀況，利用先進的科技手段，對目前的金融市場進行全方位的分析，了解客戶的真實需要，再根據客戶的實際需要，科學設定和規劃貸款業務，并對其進行優化，以達到更好的效果。而且，通過對財務數據進行高效的整理，可以對企業和個人的信用狀況進行準確的分析，對銀行的信用進行深入分析，從而制定相應的防控措施，對銀行貸款進行最優的還貸。另外，在貸款前期，企業要根據所掌握的客戶資料，將其信用級別和還款能力進行分級，并利用智能載體對其進行分級，從而達到整體的風險控制效果。

2.貸中階段

貸中也是一個非常關鍵的時期，一旦發生不良情況，將會對整個信貸業務的正常開展造成較大影響。首先，貸款審批過程中的風險相對較大。具體表現在目前的金融市場環境下，由于各企業對貸款的認識和還款能力存在差異，對貸款的處置與審計方案需求也不盡相同。因此，要根據現實情況，科學制定相應的風險防范措施，完善風險控制措施，嚴格執行各項監管制度，保證信貸環境的穩定，推動各項貸款業務的有效實施。所以，需要強化大數據的標準化運用，在貸款過程中，收集各種風險，將各種數據進行有效的整合，并對潛在的危險進行動態的分析和統計，并根據實際情況，制定出相應的應對措施。只有如此，才能確保風險管理的效果更加顯著，才能推動整個市場的健康發展。同時，根據貸款過程中各個環節所生成的財務數據進行智能記錄和整理，充分利用大數據的寬泛特性，并進行高效的分析，通過對財務活動中存在的不良風險進行分析，指導管理者制定相應的防范措施，使其風險降到最低限度。

3.貸后階段

貸后做好風險防范與有效管理十分必要，做好跟蹤服務與優化反饋，同時也能夠獲得更加全面的貸款信息，為今后的金融業務實現戰略統籌和有效革新提供一定依據。因此，企業需要深入開發大數據所具有的信息收集功能，從多個渠道和載體出發規范收集并有效整合豐富的數據。之后科學搭建智能化分析與跟蹤體系，對所獲得的各類數據資源進行智能整理，然后對具體的金融業務進行合理優化，設置全新的金融方案，從而全面提高與市場環境之間的適應性，也能夠切實滿足新時代背景下廣大客戶在金融業務方面所提出的實際需求。同時，也可以根據大數據支撐下所掌握的各項數據資源，進行有效的統計和分析，以便及時發現不良的金融隱患，以此為依據制訂科學的處理方案，有效改善當前的金融環境。

四、大數據時代企業金融風險管理的策略

1.實施大數據戰略思想

隨著大數據時代的來臨，金融業面臨著前所未有的發展機遇，企業需要在戰略思維上進行創新。因此，要進一步加強大數據技術與金融風險管理的深度融合，使其在風險防范、診斷、控制等方面得到有效運用。通過對建立風險控制機制進行清晰的闡述，使智能監測和預防工作管理相結合，達到預期的財務風險管理效果。在財務風險辨識與判斷過程中，管理者要注重運用大數據技術，切實改變抽樣檢驗方法。對所要防范的重點地區要有清晰的認識，把握重點。這種方法既能有效減少金融風險，又能進一步控制金融風險的波及范圍，從而對維護客戶的根本利益、提高金融機構服務質量產生深遠的正面作用，保證金融機構和諧發展。

2.選擇技術策略

在大數據背景下，可以通過大數據技術解決財務風險，減少風險的發生。在大數據的框架下，選擇財務技術需要考慮的問題有：首先，財務數據倉庫。金融風險的發生不僅會影響金融機構，還會影響整個金融行業，因此，所有金融機構應該聯合起來，避免這種風險，需要各金融機構及時進行信息的交換和使用。為了使數據的價值最大化，各金融機構使用數據庫整合所有數據，并協助需求方使用大數據技術對這些信息進行分析。其次，是海量的資料。大數據倉庫的目的在于將不同顧客組織數據進行集成，以提升其應用的層次，使其充分發揮價值。最后，傳統的數據庫應用受到一定的局限性，而大數據技術需要突破常規數據庫的局限，使其能夠更好地利用這些數據。因此，建立數據庫的基本架構是基于弱耦合框架和不同的數據模型優化分析技術。

3.構建法制保障制度

企業要有效地進行財務風險管理，光依靠自身的發展和完善是不夠的，需要有國家的協調和支持。有關部門要依據市場的發展情況，制定具有權威性、合理性和針對性的法律、法規，使企業在制定和實施風控管理方案時有法可依。政府相關部門要與時俱進，緊跟大數據時代的發展速度，適時出臺和發布相關法律、法規。通過對企業的監管，既可以有效防范現有財務風險，又可以保證企業的可持續、穩定發展，同時也可以將大數據技術的價值和功能運用到金融風控工作中，從而達到最大程度的控制風險。

4.建立全面的風險管理系統

長期以來，我國企業的管理體制存在單一化、片面化等問題，當前的金融市場環境所帶來的各種風險防范需求不能全面滿足。因此，要積極改變自己的思維方式，加強對財務風險的防范。通過運用大數據技術，建立全面的風險管理系統，從而使企業的經營管理更加完善。企業應充分運用大數據技術，全面收集財務數據，掌握金融市場發展狀況。利用建立檔案的方法，規范金融市場的數據參數，做好數據的分析和統計。通過對數據的分析和處理，可以及時發現潛在危險，并對現行管理制度進行改進。另外，要充分認識金融市場的環境，強化與客戶銀行等金融機構的交易信息，健全跟蹤和反饋機制。全面了解客戶的貸款狀況，并設定相應的還款周期，使其與客戶的實際狀況相適應，使其出現的不良風險事件的可能性降到最低。

5.加強機構間數據信息共享

一個產業要想持續發展，需要加強各部門之間的數據和信息，以降低產業之間的不對稱性，才能達到發展的平衡。相關部門要建立財務信息共享平臺，建立信息系統，加強信息配置，以突破行業信息壟斷的格局，促進資源最大化。通過建立相應的信息平臺，各部門可以根據自己的實際情況和現實需要，對這些數據進行全面分析。通過對客戶的信用狀況和潛在風險進行全面、深入的了解，并根據潛在的風險進行相應的處理，將其控制在合理范圍之內。

6.發揮政府的宏觀調控功能

在大數據作為支撐金融業長遠發展的重要載體的今天，各種金融技術產品也隨之出現，給目前的金融市場帶來不同的變化。同時，有關部門也要加強對知識產權的保護，要建立健全的法律體系，不斷地完善和充實金融技術中的知識產權法律，使金融機構遵守制度，維護知識產權，防止侵權和其他違法行為出現。同時，在金融企業內部，要建立激勵制度，鼓勵內部員工進行技術創新，建立健全的制度，以保護其核心技術人員的專利成果，增加資金的支持和獎勵。我國應充分利用自己的宏觀調控功能，深入、全面地調查目前的金融狀況，從風險類型、風險誘因等多個方面進行歸納和總結，并在國家法律、法規的框架內不斷完善現行的相關法律。通過建立風險管理法規，對金融風險進行有效的預防，使大數據技術和金融風險預防深度結合，達到預防金融風險的目的。

7.加大對核心技術人才的培養

在金融業的發展中，技術人員需要具有信息收集、挖掘、分析、整合的能力，并將其應用到實際工作中。此外，還要對技術人才進行持續的培訓，并定期邀請專家到企業內部進行技術人員集中培訓，以確保他們在技術革新的同時，能夠及時掌握最新的技術和風險控制方法。企業也可以定期舉辦關于財務風險控制的競賽和活動，鼓勵相關人士踴躍參加。要改善技術人員的薪酬和福利，為技術人員創造更好的工作環境，提供更多的發展空間和平臺，以及培養創新人才。通過這種方式，可以確保技術人員具備較高的職業素質，能夠有效預測和規避經營中的風險，并能指導企業掌握新技術，開展新業務，拓展新市場，革新傳統運營模式，從而進一步推動企業技術創新。

五、結語

綜上所述，大數據最大的特點是信息量廣，可以將不同的數據從不同的角度進行有效的整合。在智能載體的支持下，對財務信息進行有效評估和分析，確保財務信息的真實性，從而使管理者可以根據這些信息對金融市場潛在的風險進行分析，從而采取相應的措施來避免風險。