數字化轉型下的企業風險管理研究與策略

數字化轉型過程中必現新風險。研究數字化轉型企業風險管理策略尤為重要。數字化轉型風險管理面臨多種風險挑戰。企業應加強信息系統安全管理、優化業務結構防控平臺依賴等，全面提升數字風險管理能力。

一、引言

數字經濟已經成為中國經濟發展的關鍵驅動力。數字技術的普適性、整合性和創新性為社會經濟的發展帶來了亙古未有的變革，使得社會經濟的數字化轉型成為必然趨勢。作為國民經濟發展的毛細血管，企業數字化轉型已經成為其發展的重要戰略選擇。企業數字化轉型是全面、深入地應用新一代數字技術，從根本上改變傳統的經營策略、管理模式和業務流程。這不僅可以提高企業的運營效率和經濟效益，同時也有助于降低成本、優化供應鏈管理。然而，隨著數字化轉型的深入，企業面臨的風險也在發生變化，甚至可能引發嚴重的系統性風險。

相較于傳統風險，數字化轉型風險具有其獨特的特性和挑戰。首先，由于技術、業務、組織、產品等多方面的深度融合，可能產生的風險種類在傳統的風險管理體系和方法中找不到對應的解決方案。其次，數字化轉型過程中的風險可能更加復雜和難以預測，因為它們往往涉及技術的不確定性、市場的動態性和競爭的激烈性。因此，深入研究企業數字化轉型過程中風險管理挑戰，并提出相應策略，對鞏固數字化轉型成果、發揮企業推動經濟發展動能具有重要的理論和實踐意義。

二、文獻綜述

關于數字化轉型下的企業風險管理研究與策略，現有文獻主要涵蓋了風險識別、風險評估以及風險應對策略三個方面的研究。首先，風險識別是風險管理的起點。李蒼舒和沈艷（2019）基于規模、所有制以及資金流刻畫新金融業態風險特征，識別并測度新業態風險以及系統性金融風險，以幫助企業更深入地理解和識別數字化時代的風險[1]。其次，對于識別出的風險進行評估是風險管理的重要環節。楊晨柳等（2023）基于OCTAVE風險管理方法，分階段構建數字資源保存安全風險評估體系，為數字資源保存的風險管理提供參考[2]。在識別和評估風險后，企業需要制定有效的風險應對策略。王永霞等（2022）強調，企業可以通過提升數字化能力、優化業務流程和增強組織靈活性等方式，來應對數字化轉型過程中的風險[3]。

既有研究對企業風險管理流程及重要性具有深刻的認識與理解，可進一步對數字化轉型下企業風險管理研究與策略進行系統性梳理。本文基于數字化轉型視角，總結企業風險管理現狀與面臨的挑戰，并在此基礎上提出企業風險管理應對策略，以期為企業有效防控風險、持續穩健地推進數字化轉型提供策略參考。

三、數字化轉型下企業風險管理現狀

隨著數字化轉型的深入推進，企業面臨的風險類型和風險管理方式發生了重大變化。在數字化轉型過程中，企業的風險管理現狀與特征事實可歸納為以下三個方面：

首先，從風險識別角度看，企業難以準確識別和預測數字化轉型過程中可能出現的各種風險。企業在數字化轉型過程中面臨的風險主要來自技術、市場和組織等方面。技術風險主要體現在新的數字技術的不確定性以及技術漏洞等問題上；市場風險則主要來自市場競爭加劇、消費者需求變化快速以及行業規則的不斷變化等因素；而組織風險則主要體現在企業內部的管理模式、組織結構以及人員素質等方面。然而，由于數字化轉型風險的隱蔽性和復雜性，這使得風險的識別變得極其復雜，需要企業具備高度的靈敏性和快速反應能力，但目前大多數企業并不具備這些能力。

其次，從風險評估角度看，企業數字化轉型過程中數據收集和分析能力不足，缺乏有效的風險評估工具和方法。具體而言，一方面，科學的風險評估需要大量全面和準確的數據支持，但部分企業在數據的收集和分析方面存在明顯的困難，這使得企業在開展風險評估時，無法獲取充分和可靠的信息依據。另一方面，企業在進行數字化轉型時通常面臨全新或較大變化的風險，而大多數企業在風險評估過程中仍然依賴于傳統的經驗判斷方式，缺乏針對數字化時代建立系統的風險評估模型和量化手段。這導致企業難以準確判斷新興風險的大小和可能導致的影響，無法及時有效地提前防范。

最后，從風險應對策略和風險治理體系構建角度看，企業在數字化轉型過程中的風險治理體系建設相對薄弱，系統性、規范性和資源投入均有待加強。盡管部分企業已經開始采取一些措施來應對數字化轉型中的風險，譬如加大數字化技術投入、優化業務流程、提升組織響應靈活性等，但在系統和規范的風險治理體系建設方面仍存在顯著不足。一方面，多數企業風險管理政策和組織架構不健全，未形成完備的數字化風險管理體系，缺乏建立系統的風險識別、評估、控制、監測等機制與流程。另一方面，企業在數字化風險管理所需的資源投入上相對欠缺，特別是在專業風險管理人才培養、數字化風險分析工具應用等方面的投入不足，導致其在應對數字化轉型風險時，系統性和應變能力均相對較弱。

四、數字化轉型下企業風險管理面臨的挑戰

企業在數字化轉型過程中的風險管理存在諸多方面的問題，可歸納為以下三個方面：

第一，日益增加的信息化安全風險。隨著數字經濟的快速發展，企業面臨的信息安全風險日益增多。一方面，黑客利用網絡漏洞對企業信息系統進行攻擊，成功入侵企業系統竊取數據的事件時有發生，這給企業數據安全帶來了重大威脅。另一方面，一些企業在收集用戶個人信息后，由于內部管理漏洞以及員工信息安全意識淡薄，導致客戶隱私數據被非法出售或濫用，這既損害了客戶權益，也使企業面臨法律訴訟和聲譽受損的嚴重后果。與此同時，數字化轉型產生了海量的數據，對企業的數據存儲、管理和分析能力提出了更高要求。但是部分企業在數據管理方面存在薄弱環節，無法對數據全面系統地進行收集、清理、存儲和分析利用。一些核心數據存在安全隱患，企業決策時無法充分考慮所有相關數據，這不僅降低了決策效果，還可能出現關鍵數據泄露等風險。

第二，平臺經濟體系下企業經營風險。與傳統經濟形態不同，平臺經濟中企業與平臺企業存在高度的信息不對稱。平臺企業可通過調整算法規則影響企業商品和服務的曝光率、交易量等，而這種算法變化既快速又難以預測，使得依賴平臺的企業面臨大量難以掌控的經營風險。嚴重時可能出現平臺突然降低商品曝光、平臺規則調整影響盈利模式等情況，這加劇了企業在數字化時代的經營風險。與此同時，平臺流量的依賴性也使企業面臨流量斷崖式下跌的風險。一旦平臺調整流量分配規則，企業可能會面臨用戶群崩潰、內容曝光量驟減的情況。此外，平臺為了獲客往往采取補貼等措施，一旦補貼減少，也可能造成企業用戶和交易量大幅度減少，這將降低企業用戶群體規模與品牌影響力，增加經營風險。

第三，數據化決策中的新型風險。數字化轉型過程中，企業決策日益依賴大數據分析，但數據化決策也帶來了新的風險管理挑戰，包括數據治理風險、數據質量風險、算法誤用風險與數據分析人才風險。依據數據分析過程來看，首先，數字化時代企業內外部數據源類型復雜多樣，大量非結構化數據需要進行有效融合利用，然而數據的收集、清洗、標注和集成中若存在處理不當會導致核心業務數據無法有效應用。其次是數據質量風險與算法誤用風險，如數據存在缺失、錯誤、重復等會嚴重影響分析結果，帶來較大的數據質量風險。同時，算法和模型具有自身局限性，不適當場景的直接應用可能導致決策嚴重偏差。此外，進行大數據挖掘和高級分析建模需要稀缺的高端人才，而企業普遍存在的人才短板制約了企業的數據化決策能力。

五、數字化轉型下企業風險管理應對策略

針對企業在數字化轉型過程中存在的風險管理問題與挑戰，企業需從加強信息系統安全管理、優化業務結構防控平臺依賴、建立系統決策風險防控體系等多個維度進行防范應對。

第一，加強信息系統安全管理，完善數據治理體系。企業應當從技術層面和管理層面雙管齊下。一方面，在技術層面，企業應當大力投資網絡與信息系統的安全防護設施，采購部署先進的防火墻、入侵檢測等安全設備，建立多級網絡拓撲結構，加強核心系統的隔離保護。同時，利用大數據和人工智能技術開發安全風險評估和預警系統，能夠對網絡異常行為進行智能監測與分析。另一方面，在管理層面，企業需要建立系統化、規范化的信息安全管理體系。這包括制定員工信息安全操作規程，開展信息安全培訓并納入員工考核體系，以增強員工的數據合規意識。還需要建立客戶隱私數據收集和使用審批流程，嚴格控制數據的訪問權限，避免內部人員非法使用個人信息。此外，企業應構建全面的企業數據治理框架，涵蓋數據采集、存儲、清洗、標注、應用和銷毀等全生命周期過程，通過管理體系化、流程規范化來降低信息化風險。

第二，優化業務結構，防控平臺依賴風險。企業可以從優化業務結構和持續開展風險評估兩方面進行應對。首先，企業應調整業務結構，防范過度依賴單一平臺的風險。具體來看，可以采用線上線下渠道相結合的多元化市場營銷策略，同時開發移動APP進行用戶鎖定，以提高企業自身品牌知名度和用戶粘性，降低外部平臺流量和規則變化的沖擊。此外，企業還可以適當采用不同價格水平的產品組合策略，面向不同客戶群體，既保持平臺渠道的同時也開拓自營銷售渠道，實現收入來源的多元化。其次，企業需要持續開展平臺經濟風險的監測與評估。一方面，加強對平臺用戶行為數據、內容曝光規則等的挖掘分析，評估平臺算法調整對企業業務的潛在影響。另一方面，開發經營風險預警系統，當監測到平臺規則或用戶行為出現異常時，能夠快速發出預警，以便企業及時采取應對措施，降低平臺依賴風險造成的損失。

第三，建立系統決策風險防控體系，強化數據依賴下決策能力。首先，企業應建立全面的數據質量監測與治理機制，對數據的完整性、一致性、準確性、時效性等指標進行檢查，發現問題后可通過數據補充、錯誤標記、重復數據刪除等方式進行提升，以解決數據缺失、冗余、錯誤等質量問題。其次，在應用算法和模型進行決策時，需要建立算法評估與驗證機制，提前評估算法的局限性，避免直接應用于不符合前提的場景，以規避算法誤用風險。最后，企業還需統籌各部門和系統之間的數據共享與利用，打通數據孤島，根據決策需求建立自動化的多源數據聚合分析平臺，以強化數據支持下的決策能力。通過統籌推進數據質量監控、算法評估、人才培養和數據共享等措施，助力企業全面提升數字化時代數據驅動決策的風險管理能力。

參考文獻：

[1] 李蒼舒，沈艷.數字經濟時代下新金融業態風險的識別、測度及防控[J].管理世界，2019，35（12）：53-69.

[2] 楊晨柳，方安，婁培等.數字資源保存安全風險評估體系構建及實證研究[J].圖書館理論與實踐，2023，（01）：61-68.

[3] 王永霞，孫新波，張明超等.數字化轉型情境下組織韌性形成機理——基于數據賦能視角的單案例研究[J].技術經濟，2022，41（05）：97-108.

作者簡介：

王干一（1991.02—），男，漢族，北京人，中國人民大學統計學院碩士在讀，研究方向：風險管理與精算。