大數據背景下企業財務風險管理研究

劉志琴 湖北工建集團第三建筑工程有限公司

引言

隨著外部環境的復雜程度不斷提高，企業也必然面臨著越來越大的競爭壓力，各類風險發生的概率和造成的損失都在增加。在此種情境下，利用大數據來進行財務風險的管理顯得尤為重要。對財務風險實現有效管理能夠保障企業穩步發展，而大數據的普及與迭代，則能夠讓企業在財務風險管理方面實現現代化與智能化，賦予企業財務風險管理以充分的活力。企業有必要積極研究大數據背景下的財務風險管理方法，積極地應對監管提出的各項要求，不斷推陳出新，實現風險管理效用的最大化[1]。

一、利用大數據進行財務風險管理的優勢

（一）大數據有助于提高財務風險管理效率

在財務風險管理過程中，運用大數據，往往能夠達到事半功倍的效果。首先，企業可以通過構建風險管理的數據庫，實現對數據資源的多維搜集與展示，確保使用者能夠直觀地獲取管理對象的數據基本面，大大降低管理人員手工搜集數據并整理匯總的工作量。其次，企業能夠通過系統來設置自動監測，例如對于各個事業單元的付款流程，詳細監測其交易的頻次與金額，一旦金額達到所設定的閾值以上，系統自動對該筆付款的審核情況等進行檢測，及時發現違規支付的情況，確保資金收支環節的合規性。最后，通過利用系統大數據進行財務風險的管理，能夠使得集團對各個成員單位進行層層監控，大大提高了集團企業進行財務風險管理的效率。可見，在大數據背景下進行財務風險管理，能夠通過數據搜集、匯總、校驗、比對等自動化流程來對財務活動進行實時監控，大大地提升企業財務風險管理的效率，同時也保證了財務風險管理工作的時效性。

（二）大數據有助于提升財務風險管理質量

在財務風險管理過程中，運用大數據，能夠極大地提升管理效果。例如，企業可以通過完善資金收支活動的監控邏輯設置來強化企業對財務風險的防范作用，還可以設置專門的財務報告指標分析體系，來對財務風險及時地做出預判與分析。目前，已經有較多企業在利用大數據進行財務風險管理的過程中獲得收益，及時地化解了因資金不足可能帶來的財務風險、因觸發款項支出的限額或者用途的限定而帶來的財務風險、因無預算或者超預算帶來的財務風險、因資產負債率過高帶來的財務風險、因長短期資金投資活動的錯配帶來的財務風險等，為企業挽回了數以億計的財產損失[2]。由此可見，相比較于傳統的財務風險管理模式，大數據背景下的財務風險管理，及時性與精準度都有明顯的提升，能夠更為有效地從源頭把控財務風險。

（三）大數據有助于降低財務風險管理成本

在財務風險管理過程中，運用大數據，能夠有效降低管理成本。由于大數據技術的運用很大程度上依賴于自動化，所以其相比于傳統的風險管理模式，能夠大大減少人工管理的時間與精力。對于財務風險管理人員而言，他們能夠從一些煩瑣、重復、低級的工作中解放出來，就能夠更為深入地執行一些分析性質的工作，有助于賦能企業風險管理，實現價值增值。盡管相比于傳統的財務風險管理來說，大數據風險管理平臺的搭建需要付出更大的經濟成本與時間成本，且后期的運維成本也需要穩定支出。但是就企業持續發展過程中風險管理的成本總支出而言，大數據風險管理的成本開支在前期較為明顯，等穩定運行之后，其成本開支就變得很有限。部分企業看到前期的大額成本投入就不愿意繼續深入建設大數據風險管理平臺，其實是一種短視行為。例如運用大數據進行財務風險管理，能夠通過線上的數據分析來替代人工現場抽查，使得分析結果不僅更具時效，且能夠大大節約人工成本。隨著大數據風險管理平臺的不斷完善與穩定，后期的人工成本還會進一步下降，尤其是對于集團企業而言，新合并的或者成立的企業單體，都可以直接配套使用大數據進行財務風險管理，免去了前期煩瑣的人工培訓。

二、大數據背景下財務風險管理存在的問題

（一）信息獲取不暢通，存在信息壁壘

企業若想用好大數據平臺，前提必須是要有可用的、準確的原始數據來作為支撐。但是從目前企業的數據管理來看，很多企業仍未能充分重視數據管理。較多企業的信息獲取仍然存在著一定的壁壘，尤其是部門之間的無形阻隔，在一定程度上限制了企業內部信息的衡量流通，使得企業內部的有用信息不能夠及時、準確、口徑一致地匯總于統一的平臺內，內部信息對于風險管理的效率大打折扣。另外，目前的互聯網絡已經遍布各地、各領域，企業的風險管理信息不再是僅僅依賴于企業內部，而是需要從各個方面進行搜羅與處理，例如經濟外交環境、需求市場變化、可比競爭對手分析、上下游信用風險等，都是重要的風險管理信息來源，這些數據的獲取與校準能夠直接影響企業風險管理的效率。盡管很多企業通過天眼查、企業預警通等平臺來對外部客戶、供應商或者上下游合作方進行一定的信息搜集，但是仍停留在不定時進行人工搜集的狀態，不僅搜集成本較大且往往因為人工工作的懈怠性而缺乏穩定的數據信息。

（二）數據質量參差不齊，不能有效用于管理

通常情況下，企業會通過以下兩種途徑來進行風險管理相關數據的抓取，一種是通過第三方公開的數據平臺來獲取共享數據，另一種是人工檢測數據更新并及時上報。目前較大的企業，尤其是集團公司，已經開始適用第一種方式來實現數據的自動抓取，但是由于集團公司的單體往往較多，加上地域的限制等原因，在信息系統的建設與維護過程中，仍然需要由各個單位自己來負責子系統的建設與維護。在這個過程中，由于早期缺乏統一的制度或規則的限制，導致各個下屬單位的信息化程度存在著嚴重不同，并不能做到所有的信息系統都能夠與大數據的風控平臺進行對接，或者即便實現了數據對接，也會因為數據理解或抓取口徑的不一致，而導致數據質量參差不齊，反而變成了風險管理數據庫的“雜音”[3]，導致無法得出準確的風險分析結論。對于那些采取第二種方法為主的企業，由于其仍然采用風險數據的人工采集與上報形式，受制于人工工作的局限性，導致數據出現嚴重滯后性的問題，也會影響風險分析的結論。

（三）財務風險的預警指標設置不完善

企業在利用大數據進行財務風險管理的過程中，核心就是要對風控數據進行挖掘與分析，包括進行數據的搜集、篩選、存貨、加工、輸出、分析等。而這些分控數據往往來源于企業各個級次、各個業務單元、各個部門，同時還包括公開網絡上獲取的各類數據。但是企業獲得的數據往往還停留在財務層面，并沒有考慮非財務變量的重要性，沒有將非財務變量或要素納入到風險控制數據系統中形成預警指標。非財務變量能夠很好地代表企業所處的社會屬性，例如政治、市場環境變化、信譽、上下游企業對風險的應對等，都能夠使得企業的“財務風險自畫像”更貼近事實，從而制定出更為有效、可行的風險應對措施。大部分企業缺乏這方面的先驅意識，仍局限于利用財務數據進行單一的風險分析，并沒有意識到互聯網經濟態勢下瞬息萬變的市場環境，就能夠讓企業的風險應對措施在一夜之間成為“明日黃花”。

（四）財務風險管理缺乏相應的監督與激勵措施

在智能化的時代背景下，風險管理的信息技術環境顯得日益復雜與重要，企業借助于大數據技術進行財務風險管理的同時，也不得不面對新的系統風險。目前較多的企業還停留在構建系統的階段，很少有企業在上線系統后成立專門的內部控制小組來對系統運行過程中各個流程進行風險梳理與排查，未能夠建立完善的風險管理的監督與激勵制度，沒有將責任落實到各個崗位中。同時，部分企業未能開展與風險管理工作相關的定期考核，不能將績效與考核結果進行關聯，片面地重視業務的銷售業績，不重視風險管理的績效，導致風險管理的相關負責人對于風險管理工作形成一種懈怠的情緒，不能夠積極推動落實風險管理活動的執行。

三、大數據助力企業財務風險管理的對策

（一）加強企業各部門之間的統籌合作

企業必須意識到部門之間統籌效應的重要性，加強部門之間的協同機制建設，為部門之間的數據資源整合提供基礎保障。同時，企業要在各部門協同的基礎上，通過數據統籌管理來有效地解決信息不對稱問題，革新企業的組織結構，實現組織結構扁平化，打通部門之間的壁壘，實現不同部門之間的高效溝通。企業要以數據資源的管理作為中心，整合各個職能部門之間的各個業務系統，增強各方的數據參與意愿，從而實現數據的互通互聯。在具體操作上，企業可以從以下三個角度來落實部門之間的統籌合作，第一是要充分整合數據資源，加快厘清各個職能部門或崗位的職責，免除不必要的溝通環節，降低信息傳遞成本。第二是要進行流程梳理與再造，去除不必要的業務流程，區分清楚各個業務流程之間的界限，將同類型的業務流程進行歸類整個，寫成流程管理的規模效應。第三是要建立信任機制，加強數據各方的信任，確保數據統籌能夠有序進行。

（二）推動數據管理，提高數據質量

數據的范圍廣度影響著資源的廣度，而數據的質量高低則直接影響著資源整合的程度。要想提高數據質量，除了要加強組織機構的重建與協同，還需要技術層面把分散的數據、信息進行匯總與篩選，在已有的數據治理標準基礎之上，繼續加大改革力度，推行實現數據口徑一致性，即建議以統一的標準來獲取統一的數據來源，確保數據與信息系統之間能夠協調兼容，最終實現數據共享的目的。同時，為了實現數據質量的提升，企業需要將數據標準貫穿于從數據采集到使用的全部過程之中，包括數據搜集的標準、數據處理的標準、數據淘汰的標準、數據傳輸的標準和數據安全的標準等。企業還可以通過建立統一的標準化制度，來縮短數據的加工處理流程和處理時間，以達到降低數據處理成本的效果[4]。

（三）完善風險預警指標體系中的非財務因素指標

企業的財務風險預警指標范圍已經變得更加寬泛和多樣，僅僅依靠單一的財務指標已經無法進行有效的風險識別，大數據管理對企業財務風險識別的內容和范圍提出了新的要求。企業有必要在財務預警指標系統內加入更為豐富的非財務因素指標，將定性分析與定量分析相結合，有效挖掘大數據管理中的實時性、聯動性、全面性管理優勢，實現基于大數據驅動的檢測與預警效果。企業可以將戰略決策、社會環境、經濟環境、產業因素等指標化，作為評價體系的一部分。例如，可以從消費者類型、偏好、消費心理、還款能力，或者從供應商的產品質量、創新能力、信譽度等維度來設計外部非財務因素指標，還可以從企業成長能力、數字資源價值、所處發展階段、適應能力、創新競爭力等維度來設計內部非財務因素指標。在對非財務因素指標體系進行完善后，企業需要利用一定的評價方式將財務與非財務指標進行量化，以此來綜合地對財務風險進行考量，而不能僅僅是與同行業可比公司進行對比來識別風險點。通過完善的風險評價體系，能夠使企業更加全面、客觀、合理地實現風險應對與識別。

（四）建立并執行與風險管理相關的監督與激勵制度

為了推動大數據背景下的風險管理控制體系的運轉，需要制定相應的制度規范來作為執行的依據與支撐。一方面，需要根據大數據風險管理平臺的各個環節與流程，來確定出對應的人為控制點，并將這些控制活動落實到具體的個人，以制度或工作指南的形式來明確相應的崗位職責，確保不相容崗位彼此分離，并嚴格執行定期輪崗制度。并對各個風險管理過程中的流程進行拆解與分析，在可行的情況下，利用自動化來實現對流程風險的把控與監督，以提高風險管理的效率。此外，企業要積極整合各類有效信息，幫助業務部門以及風險管理部門的人員來全面了解公司的運作流程，并通過全面了解來反思自身所處的崗位產生的風險可能會如何影響企業的整體風險，從員工自身源頭來形成自我監督[5]。另一方面，企業應不斷完善現有的績效評估與考核制度，定期對風險管理的工作成效進行考核，無論是管理人員還是基層工作人員，都要牢固樹立風險意識，嚴格執行風險管理的相關規定。對于提早發現風險并上報的行為，要給予適當的獎勵。通過監督與激勵并存的方式，來共同促進企業財務風險管理制度的落實。

結語

綜上所述，在大數據飛速發展的時代背景下，企業在財務風險管理的過程中既面臨著機遇又面臨著挑戰。企業只有不斷強化自身的財務風險管理意識，進一步制定并完善大數據背景下的財務風險管理制度，切實加強財務數據的安全性，才能夠切實推進信息技術在風險管理中的應用效益，增強企業的競爭力。