大數據助力企業財務和風險管理優化的路徑研究

關鍵詞：大數據技術；企業財務；風險管理

引言

隨著大數據技術的迅猛發展，其在企業財務和風險管理領域的應用引起了廣泛關注。企業財務和風險管理作為確保企業穩定發展的關鍵環節，采用傳統方法時，常遭遇預測不準確、防控反應遲緩、系統不完善等多重挑戰。大數據技術，憑借其處理海量異構數據的能力和深度學習的優勢，為實現企業財務風險的精細化識別與動態預警、智能化防控與協同應對開辟了新的途徑。目前，大數據驅動的新型財務風險管理模式已成為業界的熱門選擇，然而，它也面臨著數據治理不足、應用標準缺乏等難題。因此，企業需要在實踐中探索優化路徑，以期在充分利用大數據技術潛力的同時，有效應對這些挑戰，并為推動大數據技術在企業財務風險管理領域的規范化應用提供參考。

一、大數據的特征及其對企業財務和風險管理的影響

大數據的特征主要體現在四個方面：數據量大（現代企業在運營過程中產生的數據量呈指數級增長）、種類多（包括結構化、半結構化和非結構化數據，如社交媒體、日志文件、傳感器數據等）、價值密度低（大量的數據中只有一小部分是有價值的）、速度快（數據生成和處理的速度快速提升，要求企業能夠實時分析數據）。在大數據支持下，企業的數據規模逐步擴大，傳統的數據儲存和處理方式已難以滿足這種規模的數據需求。在此背景下，企業必須投入更多資源來儲存、管理和分析大規模數據，配置龐大的IT 基礎設施。同時，要實時監控財務風險，并在早期階段采取行動。此外，大數據的多樣性和復雜性要求企業能夠整合和分析來自不同來源的數據，由此對企業的數據處理能力和技術水平提出了更高的要求[1]。在實踐中，若企業不能有效管理這些數據，則有可能導致決策失誤和財務風險的增加。

二、大數據助力企業財務和風險管理優化的可行性

（一）為企業財務和風險管理提供豐富的數據支撐

大數據技術在企業財務和風險管理中的應用顯著提升了決策的精準性和多維度性。根據國際數據公司（IDC）的報告，全球數據總量預計將從2020年的64.2 ZB增長到2025 年的175 ZB，這為企業提供了前所未有的海量數據支撐。在財務管理中，數據的廣度和深度決定了分析的全面性。企業可以通過收集和分析來自內部和外部的財務數據、市場動態、行業發展趨勢以及宏觀經濟數據，構建全面的財務信息庫。例如，通過整合ERP 系統中的銷售、庫存、采購等數據，企業能夠實時了解資金流轉情況和成本結構，從而優化預算管理和資金配置[2]。

大數據技術的應用不僅局限于內部數據的集成，還包括外部市場數據的獲取和分析。根據EMC 公司發布的對中國796 位IT 決策者進行的市場調查的結果顯示，有80% 的企業通過大數據分析改善了市場預測能力，并將數據驅動的決策速度提高了5-10倍[3]。例如，通過收集和分析社交媒體數據、消費者反饋、競爭對手的市場活動等，企業可以更準確地預測市場需求變化和消費者偏好，從而調整財務策略，降低庫存風險和滯銷損失。同時，通過對外部經濟數據如匯率、利率和經濟指標的跟蹤，企業能夠及時調整風險管理策略，應對外部經濟波動對財務狀況的影響。

（二）輔助企業財務部門構建完整的風險分析模型

大數據技術在風險分析模型的構建中具有無可替代的優勢。傳統的風險分析通常依賴于歷史數據和靜態模型，難以動態反映市場的變化。而大數據技術則通過對多源數據的深度挖掘和實時分析，幫助企業財務部門構建更加完整和靈活的風險分析模型。 觀遠數據調查顯示，利用大數據進行風險分析的企業，其風險預警準確性提升了30%，決策時間縮短了25%。例如，企業可以通過大數據技術分析客戶交易歷史、信用評分、社交媒體活動等，建立客戶信用風險模型。某大型零售企業通過分析其200萬客戶的交易數據和社交媒體互動，發現了約10% 的客戶存在較高的違約風險，從而在發放信用額度時采取了更為嚴格的措施，避免了約500萬美元的潛在壞賬損失。

構建風險分析模型時，通過進一步分析宏觀經濟指標、商品價格波動和金融市場數據，企業能夠提前識別出可能影響財務狀況的市場風險[4]。例如，某制造業公司利用大數據預測模型在2020 年成功預測到原材料價格的上漲趨勢，提前鎖定了供應價格，避免了約8% 的成本增加。此種利用大數據分析構建的風險模型較全面、精準，且能夠實時更新，確保企業在復雜的市場環境中保持敏捷的風險應對能力。

（三）切實優化企業財務和風險管理的組織機構

大數據技術為企業財務和風險管理的組織機構優化提供了新的路徑。通過大數據的應用，企業可以對現有的財務流程和管理架構進行全面梳理，發現并消除低效或存在風險的環節，從而提升整體管理效率和風險防控能力。《麥肯錫：培養數據驅動型決策文化，實現規模化大數據應用》表明，采用大數據驅動的財務流程優化，企業的運營效率可提升15% ～ 20%，成本節約5%～10%。具體而言，大數據技術可以幫助企業優化財務部門的資源配置。通過對財務流程的全面數據分析，企業能夠識別出重復冗余的環節[5]。例如，某大型制造企業利用大數據技術梳理其財務審批流程，發現多個部門之間的重復審核步驟導致審批周期過長，進而通過流程再造將審批時間縮短了30%，每年節省了超過200萬元人民幣的運營成本。這樣不僅提升了財務效率，還減少了流程中的潛在風險點。

三、大數據助力企業財務和風險管理優化的路徑

（一）未雨綢繆，增強企業財務人員的風險防范意識

一是通過系統性的培訓和教育，來提升財務人員的風險防范意識和能力。信息技術發展促進了會計行業變革，企業需要以應用型為主的復合型會計人才[6]。具體來講，企業可以采用定期舉辦培訓班、邀請專家講座、開展案例分析等方式，讓財務人員接觸到最新的數據分析工具和風險管理方法。如通過讓財務人員學習數據挖掘、機器學習等技術，可更好地識別出財務報表中的異常數據和潛在風險。培訓不僅要關注技術技能的培養，還要結合實際的業務場景，讓財務人員能夠將所學應用到實際工作中，從而有效提升其數據敏感性和風險預警能力。二是建立完善的內部控制機制，以保證風險防范措施的落實。例如，通過制定嚴格的數據管理制度和操作流程，確保財務數據的準確性和完整性；通過定期的風險審計和評估，及時發現并糾正管理中的漏洞。同時。企業還可以利用大數據技術，對財務人員的操作進行實時監控，確保數據處理和風險防范措施的規范性。比如，通過對財務人員的操作日志進行分析，可以發現異常操作并及時采取相應措施，防止風險的進一步擴大。三是在企業內部營造一種注重風險管理的氛圍，強調風險防范的重要性，讓財務人員在日常工作中自覺關注風險問題。企業領導層應發揮帶頭作用，倡導科學的風險管理理念，并將其貫穿到企業的各項決策中。通過此種由上而下的推動，企業可以逐步形成風險防范的整體合力，提高財務管理的抗風險能力。

（二）精益求精，大數據助力財務和風險管理體系完善

一是利用好大數據技術，提高財務數據處理的效率和準確性。借助先進的數據分析工具，企業可以實現財務數據的自動化采集和處理，減少人工操作的誤差和時間成本。自動化的數據處理不僅能夠加快財務報表的編制速度，還能提高數據的實時性和一致性，為財務決策提供更加可靠的數據支持。二是基于大數據技術應用，構建更全面、動態化的風險管理體系。傳統的風險管理體系多依賴于歷史數據的回溯分析，往往具有滯后性和局限性。而大數據分析則可以對實時數據進行動態監測和預測，幫助企業實現對風險的前瞻性控制。通過數據驅動的風險管理體系，企業能夠對各類風險進行全方位的監控和預警。例如，企業可以通過分析市場數據、供應鏈數據、競爭對手行為等多源數據，預測潛在的市場風險和財務風險，并提前采取應對措施。三是利用大數據技術優勢，優化企業的風險管理流程和組織結構。通過對內部流程的詳細分析，企業可以識別出管理中存在的冗余環節和低效操作，從而進行有針對性 的改進。例如，通過數據分析發現某些財務審批流程過于 煩瑣且易于出錯，企業可以引入自動化審批系統，簡化流程、降低風險。

（三）群策群力，構建獨立的財務風險信息共享平臺

一是集成企業內部各部門以及外部環境的數據，形成全面的風險信息庫。通過整合財務數據、運營數據、市場數據等多源數據，企業可以獲得更為全面的風險視角。例如，財務部門可以結合市場營銷數據，了解銷售波動對現金流的潛在影響；供應鏈部門可以通過平臺獲取財務數據，分析原材料價格波動對采購成本的影響。二是有效減少“信息孤島”現象，增強企業的整體風險感知能力。在信息共享的平臺上，企業內部各個部門都可以訪問到最新的風險數據和分析結果，避免了因信息不對稱導致的決策失誤。例如，當市場部發現某種產品的市場需求急劇下降時，可以及時將信息傳遞給財務部，以便調整庫存和生產計劃，減少財務損失。依托信息共享平臺，各部門能夠群策群力，共同應對財務風險，形成風險管理的整體合力。三是支持企業間的風險信息交流和合作。隨著全球化和數字化的發展，企業面臨的風險越來越復雜且具有連鎖反應，單靠一家企業的力量通常難以全面應對。而通過構建行業內或產業鏈上的風險信息共享平臺，企業可以實現跨企業的信息交流，形成風險聯防聯控機制。例如，不同企業之間可以共享關于供應鏈中斷、市場波動等風險的信息，共同制定應對策略，降低整體風險暴露。如此，不僅能提升單個企業的風險防控能力，還能增強整個行業的韌性和穩定性。

（四）循序漸進，基于大數據分析做好財務風險預警

一是利用大數據分析對客戶信用風險進行預警。通過對客戶交易記錄、支付習慣、財務狀況等數據進行深入挖掘，企業能夠提前發現可能存在的信用風險。例如，利用機器學習算法，企業可以建立客戶信用評分模型，對不同客戶的信用風險進行量化評估。對于評分較低或存在支付延遲歷史的客戶，企業可以采取更加謹慎的交易政策，如縮短賬期、要求預付款等，從而有效降低壞賬風險。二是實現對市場風險的實時監測和預警。市場風險包括價格波動、需求變化、匯率波動等，這些因素都可能對企業的財務表現產生重大影響。通過對市場數據的實時采集和分析，企業能夠迅速感知市場環境的變化。例如，當原材料價格大幅上漲時，企業可以通過大數據分析預測對生產成本的影響，并提前調整采購策略或價格策略，以緩解成本壓力。實時的市場風險預警能夠使企業更加靈活地應對外部環境變化，減少財務波動的影響。三是有效識別和管理企業內部運營風險。企業運營中的風險包括生產過程中的質量問題、設備故障、供應鏈中斷等，這些都可能導致直接或間接的財務損失。通過對生產數據、設備監控數據和供應鏈數據的綜合分析，企業可以提前識別出運營中的潛在風險。例如，通過對生產線的設備數據進行分析，企業可以發現某臺設備的運行參數異常，從而預防設備故障導致的停產損失。運營風險的提前識別和控制能夠幫助企業維持穩定的財務表現，提升整體管理效率。

四、結語

大數據技術的有效應用，可助力企業構建更加完善的風險分析模型，優化財務管理流程，并提升風險防控能力。但企業在應用大數據技術時，也需要注意數據安全和隱私保護，避免數據泄露和濫用造成負面影響。在實際中，各企業應不斷探索和實踐大數據在財務和風險管理中的新路徑和新方法，以實現管理模式的創新和提升，為企業的可持續發展提供堅實的數據支持和風險防控保障，真正實現財務和風險管理的簡約化、高效化和智能化。

（作者簡介：黃金，邯鄲科技職業學院講師。通訊作者：黃勝男，邯鄲科技職業學院助教。）