大數據技術下企業財務風險管控研究

白冰怡 洛陽市洛龍區委巡察辦

一、大數據技術背景介紹

在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》中首次提出了“大數據”的概念，未來學家阿爾文·托夫勒在《第三次浪潮》一書中，認為大數據為“第三次浪潮的華彩樂章”，隨著互聯網進一步發展和高能計算機的普及，企業逐步邁入了大數據時代，大數據具有Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多樣)、Value(價值)等特點，利用大數據技術，國內許多企業有了全新的經營模式和發展方向。與此同時，大數據不但可以在經營上提供給企業技術支持，同樣可以使企業實現的財務管理效率提升，為管理者提供決策有用的信息，企業經營時所產生了海量的各種數據以及檢測數據，這些數據不像以往傳統企業被忽視或擯棄，而是可以高效地完成數據的采集和處理，快速地呈現出來。大數據技術能夠及時、準確提供管理者所需內容，為決策提供依據。

二、大數據技術下財務風險管控的特點

在大數據技術的加持下，財務管理的準確度更高，速度更快。在以往傳統企業，由于技術原因，數據信息資源獲取度有限，甚至大量缺乏標準化的數據不能得到充分的利用，分析內容為企業管理者的決策提供依據較為單一，多數只能以事后方式、財務報表化呈現出結果，這種分析出來財務數據所起的管理作用相對有限，但在大數據技術條件下，數據挖掘技術和數據處理的動態化可以為企業呈現多方位的數據結果，一方面，在大數據技術條件下，企業獲取以往沒有的數據追溯能力，當出現對數據信息質疑或者找尋財務風險因素的方法上，大數據可以隨時隨地調出任何信息供管理者參考，提供決策依據。另一方面，獲取的數據信息的渠道增多，可以多視角、高效動態分析企業數據，同時也減輕了財務管理人員隨時監測、分析數據的壓力，企業財務管理者在決策前有了更多的思考時間和措施選擇。

三、大數據技術對財務風險管控的影響

(一)管控評估方法靈活多變

在企業應用大數據技術時，其數據庫支持企業可以基于各種財務模型多維度對財務風險進行解析，從不同層面、各種視角進行風險識別、風險評估。這種評估不僅限于以往各種財務指標的分析，或者沿用復雜運算方法對傳統的風險模型評估，占用大量時間分析才得出結論，在大數據技術條件下，其評估方法和效率大大優化，既可以隨時調用各種風險模型將其同時展現，做出對比，也可以對風險的嚴重程度進行排序，分別采取不同的針對性策略；也可以隨時加入不同影響因子，考察各種因素對其影響變化程度，甚至將非結構數據也納入到風險評估體系中，這些方式方法的展現，為企業決策者提供更多的信息參考。

(二)風險防控對策重構

大數據技術可以促使財務數據可以盡快進行標準化處理，推動財務信息管理系統朝著智能化趨勢發展，企業的財務部門也可以實現在對數據進行多維度、多視角統計分析，既能為企業本身財務人員在進行財務工作時提供了準確的財務數據保障。也比以往傳統企業能夠提供更多的財務指標視角和量化信息，不但能夠企業的運營管理工作提供更加全面信息參考，也能夠為企業決策者提供更多維、多元的信息。當傳統企業經營過程中當出現財務風險時，企業才進行干預，采取相應措施，大數據技術條件下，要突破以往的被動風險應對策略，在企業建成數據庫中心指揮系統下，實現對企業的經營過程實施動態化的監測與管理，以及即將出現的經營風險進行有效的管控，甚至可以預知即將發生的財務風險，并采取合理的措施進行預防。

四、企業目前存在的管控問題

(一)管理層缺少財務風險意識

企業一般往往注重銷售業績，以傳統經營理念管理企業，對財務風險管理意識不足，不會重視數據管理，更不會應用大數據管理財務，企業管理層對財務管理工作重視程度不夠，極易導致財務風險事件發生，即便企業經營中使用了大數據技術，同樣也會產生新的風險因子，或者財務風險以不同的方式展示出來。如果管理者財務風險管理缺失，沒有相應的預警與防范措施，可能會造成企業經營危機、甚至破產等現象發生。

(二)缺乏統一的數據信息部門

在大數據技術背景下，企業經營生產過程中產生了諸多技術性變革，同樣也產生了若干問題：首先，企業對大數據技術運用不成熟，導致的結果是加載數據量過大、容錯率過高；另外，企業技術人員對數據冗余處理不足，分析決策有偏差；其次，企業對自身的數據分析能力較弱，導致數據處理緩慢或錯誤較多，并且財務管理能力較為薄弱，難以滿足公司對財務數據處理的要求；再次，企業普遍未專設立大數據處理中心，必須利用該中心統領全局，統一實現大數據技術的并行計算，當企業存在多部門數據混合或疊加，將會面臨非常龐大的工作量分層分拆，很多需要進行清洗的數據若處理不及時，導致整體的數據量失真。

(三)軟硬件技術不夠完善

目前，許多企業缺少適用于自身經營用大數據相關軟件，硬件設施也不完善，由于大數據技術較為新穎，開發周期長、運行程序兼容、穩定性較差，對于中小企業而言，一旦采用大數據技術，要求企業所有數據重新進行平臺設計、整合，即便安裝完成，也需要大量時間和人員精力通過長期測試運行，保證穩定性。這些都占用大量時間和金錢，這些負面因素也阻礙了企業對大數據技術的需求。

(四)技術性人才比較稀缺

大數據技術在我國的剛剛興起，目前，對于既能夠熟練掌握計算機程序設計、數據處理人員，又會財務管理相關專業的人才顯得極其短缺。在大數據應用條件下，數據管理的形式發生了變化，提取數據和轉換數據過程都要求計算機程序人員進行參與，這些數據的呈現和變化都亟須精通財務專業人員的設計和管理。

五、企業財務風險管控策略

(一)強化財務風險的重要性

應用一項大數據技術并不是對企業有新的“護城河”可以依賴，運用該技術僅僅是對財務風險信息的不同方式的及時呈現，其大數據技術并不能規避風險，企業財務風險管理結合大數據技術背景下，可以有效提升財務數據的管控質量和效率。運用大數據技術，可以提高風險識別的及時性和準確性，及時發現風險；也可以對產生的風險進行深入剖析，解析數據，找到風險源；運用大數據技術，可以切實擴大風險管控的覆蓋面，提升風險管理廣度和深度，從而展示出大數據技術優勢力量。

(二)建立財務風險管控大數據部門

單獨設立大數據的處理中心是實現企業大數據技術的先決條件，由于財務數據是企業經營管理中的重中之重。企業必須以大數據中心為基點設立財務風險管控部門，該部門可以實現實時反饋數據的方式全面、多視角收集分析，統計資料。該部門需做好如下工作：

1.建立嚴格的保密管理制度

企業所產生的數據信息本質來講都是企業無形財富，保障企業的信息安全本身也是必不可少，近些年，竊取和丟失企業信息案件時有發生，一旦丟失企業經營數據，有些企業立刻陷入困境等問題，為此，企業在大數據信息基層方面必須設立嚴格的保密和管理制度，做好數據的備份和設立網路防火墻防止出現意外發生，對企業內部人員要簽署保密協議以及合理的獎懲制度，避免出現內外的信息泄露等各種風險的發生。

2.人員配置構成

首先，大數據風險管理中心承擔了數據的技術采集、處理與維護任務，其足夠的計算機技術型人員是保障管理中心的正常運行的核心力量，其次，計算機技術+財務管理等復合型人才是部門運行中堅力量，同時也要整合其他部門高級管理人員共同參與，根據企業的經營周期和特性，有效篩選出企業有價值的相關數據，選擇出恰當的數據處理方法，設計合理的風險管控指標等內容，同樣與其他部門進行有效交流與溝通，不但能夠避免財務風險管控工作方向偏差，也可以降低大數據技術原因導致的風險管理失位。此外，還應定期請專家指導培訓，一是能提升人員的工作的勝任度；二是能夠以豐富的專業知識指導其工作，從技術方案的選取到工作重點的調整，并在關鍵細節提供意見；三是可以從戰略層面上指導企業經營方向，最終實現讓處理中心的運營效率不斷提升。

3.財務風險部門的工作內容

財務風險管控中心部門核心任務是從數據庫中提取具有價值的財務數據，識別數據庫的建模與分析，內容包括了采集、清洗、存儲、分析、反饋等[1]，進行實時監控并做好動態預警的以及管理措施等一系列工作。具體工作步驟：首先，利用RPA、爬蟲、物聯網信息等技術工具對全部涉及財務信息的數據實施采集，因收集和提取數據全部是實時數據，這種信息反饋將形成一個完整的企業財務風險數據鏈，其次，對這些采集后的數據信息進行預處理，可以使用Python、NumPy 等軟件對原始數據辨析、抽取和清洗；再次，按照采集數據的數據量的大小、處理規模，利用MapReduce、Spark 軟件進行存儲和管理或者使用云存儲方式進行。

(三)以大數據技術為契機，提高財務數據集成管控水平

首先，企業要制定財務數據管控標準和完善相關業務流程，以財務系統為管理平臺，全面進行數據管理，以調取大數據技術企業全面財務數據，保證財務數據與真實性的完全匹配。實現數據的完整性和準確性。為此挖掘財務數據極具價值，為風險管理提供準確的數值依據。其次，保證數據的準確性前提下，重視加工后的財務信息數據，并及時將加工后數據儲存到數據庫當中，以此做好后續財務管理對比工作。最后，要根據實際對財務數據進行合理分類，提升數據可識別性，從而為財務風險量化提供依據，為財務風險預警提供數據支撐。

(四)全面提升財務人員的風險管理綜合素質與能力

“企業競爭歸根到底是人的競爭，人的競爭就是人才的競爭”，高效的財務管理工作可以顯著降低企業的財務風險，而且可以提升企業的資金使用效率，最終轉化為企業利潤。因此，必須加快專業化人才的培養工作。首先，企業要制定定期的培訓制度，大數據技術日益更新的狀況下，通過合理不間斷員工的培訓計劃，可以有效提高員工信息數據的處理力、判斷力、準確力，提高數據管理方面能力，尤其是事前風險預警意識、事中財務風險識別意識、事后危機處置意識；其次，吸納復合式人才引進。企業根據自身發展需求，聘用相關專業類人才引進，尤其是加快引進計算機專業與財務的復合人才，有效保證數據的處理問題和財務管理的統一性。

(五)科學構建財務風險預警機制和體系

在大數據技術加持下，企業經營過程中每日都會產生海量數據，就需要做到數據的及時清洗與整理，保證數據的時效性，只有在數據支持下的風險識別和管控顯得尤為重要。湯谷良、張守文(2015)認為在大數據條件下，傳統的財務風險防控方法和風險評價體系并不能滿足當前環境的要求，企業必須設立一套全新的預警系統和評價體系[2]。為此，在現有的管理平臺下構建新的預警機制，大數據技術條件下可以有效實現財務預警信息的實時性和效能性，以設立多個預警指標為基礎，通過預警指標的評估判定，能夠快速識別財務風險，進行風險評估，快速出清風險報告。

六、結語

總之，財務數據是企業財務戰略管理的核心內容，大數據應用條件下企業必須要加強財務數據風險的管控，企業財務數據風險管理也存在著諸多問題：企業普遍存在數據技術性短板，軟硬件設施較為匱乏，預警機制尚未建立，財務管理人員素質有待提高等。這就亟需要企業盡快樹立危機意識，著實提升財務風險管理理念，以設立大數據財務風險管控部門為契機，培養財務人員的綜合素質能力，提升風險管控能力，同時，需要構建財務數據風險預警機制，通過預警指標的評估判定，能夠快速識別財務風險，為企業的科學決策提供支持，促進企業經營穩健發展。