大數據分析技術在財務風險管理中的應用

［摘 要］大數據分析技術作為一種現代化信息處理技術，受到廣大企業的認可和青睞，而且越來越多的企業開始將大數據分析技術應用到財務風險管理中，整體財務風險管理水平得到較大的提升。文章首先闡述大數據分析技術對財務風險管理的重要作用，然后分析大數據分析技術在財務風險管理中的具體應用，最后提出大數據分析技術在財務風險管理中應用的策略，包括構建完善的數據獲取與整合機制、提升數據分析與預測能力、優化數據質量管理及注重數據安全與隱私保護等，旨在為企業提供有益的參考。

［關鍵詞］大數據分析技術；財務風險；風險管理；數據安全

doi：10.3969/j.issn.1673 - 0194.2025.08.024

［中圖分類號］F275；TP311 ［文獻標識碼］A ［文章編號］1673-0194（2025）08-00-03

0" " "引 言

隨著企業數據量爆炸式增長，傳統的數據處理方法逐漸暴露出弊端，不僅無法滿足企業需求，還無法迎合市場發展趨勢。在此背景下，大數據分析技術應運而生，其憑借強大的數據處理和挖掘能力，為財務風險管理提供了新的思路，使企業可以通過對海量財務數據的深度分析和挖掘，更準確地識別、評估和預測財務風險，制定更加科學合理的風險管理策略。因此，企業應該積極探索更為有效的大數據分析技術應用策略，以便能夠提升企業財務風險管理水平，增強企業競爭力。

1" " "大數據分析技術對財務風險管理的重要作用

1.1" "有助于提升風險預測與識別能力

在復雜多變的商業環境中，企業由于受到多種因素的影響，會面臨資金流動風險、信用風險等一系列財務風險。以往企業在采用傳統風險管理方式時，主要是以自身的經驗和有限的歷史數據為參考制訂風險管理方案。但風險管理方案因具有主觀性和局限性，無法精準預測和識別潛在風險。而大數據分析技術的應用，為企業提供了更有效的數據處理和分析工具。企業通過收集和分析海量的內外部數據，包括市場趨勢、客戶行為、交易記錄等，能夠深入挖掘數據背后的隱藏信息，從而更精確地預測和識別潛在風險。這種能力的提升，不僅有助于企業提前采取應對措施，降低風險發生的概率，還能夠提高企業的風險管理效率和準確性，為企業的穩健發展奠定堅實的基礎。

1.2" "有助于制定個性化的財務風險管理策略

每個企業的財務狀況和風險承受能力不同，因此，企業應結合自身實際情況制定個性化的財務風險管理策略。大數據分析技術的應用能夠通過對企業歷史數據和實時數據的深入分析，揭示企業特有的風險特征和規律，使企業基于這些特征和規律量身定制財務風險管理策略，確保財務風險管理措施與企業的實際情況相匹配［1］。個性化的財務風險管理策略不僅能夠更好地滿足企業的實際需求，提高企業的財務風險管控水平，而且在資源配置方面呈現出極大的優勢，使企業風險管理成本得到有效控制，節約企業成本，為企業獲取更多經濟效益提供保證。

1.3" "有助于推動財務風險管理模式創新

傳統的財務風險管理模式往往側重于事后應對，而大數據分析技術的應用則推動了財務風險管理模式向事前預測和事中控制轉變。例如，企業可以利用大數據分析技術的優勢，對財務管理中產生的數據進行收集和分析，根據分析結果，判斷出其中存在的風險點及相應的問題，然后提出合理的防控措施。大數據分析技術的有效應用還促進了財務風險管理與業務管理的深度融合，使得財務風險管理更加貼近企業的實際運營需求，不僅提高了財務風險管理的效率和準確性，還為企業的業務決策提供了更為全面的支持。

2" " "大數據分析技術在財務風險管理中的具體應用

2.1" "大數據分析技術在財務風險識別與評估中的應用

在財務風險識別與評估的初期，大數據分析技術的應用著眼于數據的收集與整合，從企業內部財務系統、業務運營部門，以及外部市場、行業數據庫等多個渠道廣泛收集相關數據，如財務報表、交易記錄、成本數據、市場趨勢、競爭對手動態等。大數據分析技術通過整合這些來源多樣、格式各異的數據，形成全面、系統的數據集，為后續的風險分析奠定堅實的數據基礎。在數據收集與整合完成后，企業利用大數據分析技術對歷史數據和實時數據進行挖掘，以便識別出與財務風險有關的關鍵指標，如資產負債率、現金流比率、應收賬款周轉率等，再運用各種算法和模型對這些指標進行量化分析，評估其風險水平，并預測未來可能的發展趨勢。

2.2" "大數據分析技術在財務風險預警與監控中的應用

大數據分析技術在財務風險預警與監控方面的應用主要體現在借助實時數據監測系統，對企業關鍵財務指標進行動態跟蹤，如資產負債率、現金流狀況、盈利能力等，以便實時反映企業的財務狀況和風險水平，一旦出現異常波動，系統能夠立即發出警報，提醒企業及時采取措施應對潛在的財務風險，防止風險擴散和升級［2］。在實時數據監測的基礎上，大數據分析技術還幫助企業建立了完善的預警機制，使企業通過對歷史數據的分析和挖掘，總結出財務風險的發生規律和特征，進而設定合理的預警閾值。當實時監測的數據超過預警閾值時，系統會自動觸發預警，通知相關人員及時介入處理。此外，大數據分析技術還能根據風險等級和緊急程度，為預警信息設定不同的優先級，確保企業能夠優先處理高風險、高緊急度的預警事件。

2.3" "大數據分析技術在財務風險防范中的應用

大數據分析技術在財務風險防范中的應用主要體現在以下方面：其一，財務預測與預算。大數據分析技術可以幫助企業通過整合歷史財務數據、市場趨勢、競爭對手行為等多維度數據，更為準確地預測未來的財務表現，編制合理的預算和資金分配計劃，從而使企業可以有效避免資金浪費和資源錯配，避免發生財務風險。其二，優化投資決策。在投資決策過程中，企業可以利用大數據分析技術評估投資項目的潛在收益和風險，從而作出更為明智的投資決策，以避免投資風險。例如，大數據分析技術能夠基于統計和分析，有效幫助企業建立解決傳統投資決策問題的決策模型，同時在投中和投后對項目投資所產生的數據與該項目的投前預期進行比較，實現投資結果的及時驗證和反饋，以幫助企業及時修正失誤和減少損失。其三，情景模擬分析。企業可以借助大數據分析技術構建精細化的財務模型，模擬各種財務情景，如市場波動、政策變化、競爭加劇等，然后輸入不同的參數和假設條件，使模型能夠預測出不同決策下的財務結果，包括收益、成本、現金流等關鍵指標。企業根據預測的財務結果，可以直觀了解不同決策方案的潛在風險與收益，從而在不確定的市場環境中作出更加科學的財務風險防范策略，有效規避潛在風險，把握發展機遇。

3" " "大數據分析技術在財務風險管理中應用的策略

3.1" "構建完善的數據獲取與整合機制

在財務風險管理過程中，大數據分析技術已成為不可或缺的工具，而其有效應用的前提在于擁有全面、準確且及時的數據。因此，構建完善的數據獲取與整合機制，對企業來說尤為重要。完善的數據獲取與整合機制對提升企業的財務風險管理水平具有重要作用。第一，積極拓展數據來源。除內部財務系統提供的財務數據，企業還應積極引入外部市場數據、行業研究報告、宏觀經濟指標以及社交媒體信息等數據。這些多元化的數據能夠為企業提供更全面的分析視角，有助于揭示潛在的風險因素和市場趨勢。第二，為了確保不同來源、不同格式的數據能夠無縫整合，企業需要建立統一的數據標準和格式，包括定義數據字段、規范數據格式、制定數據編碼規則等，以確保數據的準確性和一致性［3］。這樣可以使企業通過統一和規范化的數據，消除“數據孤島”，實現數據的互聯互通，為后續的數據分析和挖掘奠定堅實基礎。第三，隨著數據量的激增，傳統的數據存儲和處理方式已難以滿足大數據時代的需求，因此，企業應積極采用云計算、分布式存儲等先進技術提高數據存儲和處理的效率。云計算技術能夠提供可擴展的存儲和計算能力，分布式存儲則能夠確保數據的高可用性和容錯性。另外，這些技術的引入不僅能夠降低企業的運營成本，還能夠為大數據分析技術的應用提供強大的技術支持。

3.2" "提升數據分析與預測能力

第一，積極引入先進的數據分析工具和算法。機器學習、神經網絡等人工智能技術的快速發展，為大數據分析技術的應用提供了強大的技術支持。這些技術與大數據分析技術相結合，能夠處理海量復雜數據，從中提取出有價值的信息，為企業的財務風險管理提供新的視角和思路。企業運用這些先進技術，可以對財務數據、市場數據、業務數據等進行深度挖掘和分析，揭示數據之間的關聯性和規律性，為財務風險識別、評估和預測提供科學依據。第二，建立科學的風險預測模型。企業應結合歷史數據和實時數據，構建符合自身業務特點的風險預測模型，確保該模型能夠綜合考慮多種風險因素，如市場波動、信用狀況、資金流動性等，對潛在的財務風險進行準確預測，提高預測的準確性和可靠性，使企業更好地把握市場動態和自身財務狀況［4］。第三，在提升數據分析與風險預測能力的過程中，企業應注重數據的可視化呈現和解讀能力培養。企業可以通過直觀、易懂的圖表和報告，將復雜的分析結果以簡潔明了的方式呈現給決策者，幫助其更好地理解和應對財務風險。另外，企業應加強對數據分析結果的解讀和應用，確保分析結果能夠真正轉化為有效的財務風險管理措施和決策。

3.3" "優化數據質量管理

在財務風險管理的過程中，數據質量已經成為決定財務風險管理效果的核心要素。為了全面提升數據質量，確保大數據分析結果精準無誤，企業需要采取有力措施，對數據質量管理進行全方位優化。其一，構建嚴密的數據生命周期管理體系。企業應從數據的源頭抓起，建立嚴格的數據采集規范，確保所有錄入的數據均經過嚴格篩選與驗證，從源頭上減少錯誤數據流入；在數據清洗過程中，應合理運用先進的清洗技術和算法，剔除冗余、錯誤及不完整的數據，保證數據的“純凈度”；在數據轉換階段，需要確保轉換邏輯的正確性，避免數據在轉換過程中失真；在數據存儲中，應遵循標準化、結構化的原則，為后續的數據檢索與分析提供便利。其二，實施定期的數據審核與更新機制。企業應設立專門的數據審核崗位，定期對數據庫進行全面檢查，及時發現并糾正數據中的錯誤。隨著業務的發展和市場環境的變化，數據也在不斷更新迭代，為了保證數據的實效性和準確性，企業應及時建立數據更新機制，確保數據能夠及時更新，從而為企業財務風險決策提供精準的數據支持［5］。其三，構建數據質量監控與評估體系。企業應積極引入數據質量監控工具，對數據質量進行實時跟蹤和監控，一旦發現數據質量問題，應迅速響應并處理。為了保證數據的有效性，企業還需要定期對數據質量進行評估，通過對比歷史數據、分析數據變化趨勢等方式，全面評估數據質量的穩定性與可靠性。此外，企業還可以將數據質量評估結果作為績效考核的重要指標，激勵各部門更加重視數據質量，共同推動數據質量管理水平的持續提升。

3.4" "注重數據安全與隱私保護

加強數據安全與隱私保護是大數據分析技術應用和財務風險管理的前提。首先，企業應采取一系列技術手段保障數據在傳輸和存儲過程中的安全性。為了實現這一目標，企業在數據安全管理中應加強數據加密技術的有效應用，以便借助數據加密技術的優勢降低數據被竄改或竊取的概率。在此基礎上，企業應通過訪問控制機制對訪問人員進行限制，防止未經授權人員隨意訪問關鍵數據，以此保證數據安全。利用防火墻等網絡安全設備也能夠有效阻擋外部攻擊，保護企業內部數據安全。其次，從管理制度上強化對敏感數據的全面保護。敏感數據包括個人隱私信息、商業機密等，這些數據遭遇泄露或被不法分子濫用，不僅會對企業的聲譽和經濟效益造成重大打擊，進一步加劇財務風險，還會對個人的隱私造成無法挽回的損害。因此，企業需要構建起更加嚴格而完善的敏感數據管理制度，對敏感數據進行細致分類、準確標記和高級別加密處理，以便構筑起堅不可摧的數據安全防線。最后，增強員工的數據安全意識。企業應定期對員工進行數據安全教育和培訓，使員工意識到數據安全的重要性，掌握基本的數據安全知識和操作技能。在此基礎上，企業還應建立數據安全獎懲機制，對遵守數據安全規定的員工進行獎勵，對違反規定的員工進行懲罰，以此激發員工參與數據安全保護的積極性。

4" " "結束語

在數字化時代背景下，企業財務管理涉及大量的數據信息，而在對這些數據信息進行管理的過程中，往往潛藏很多風險。對此，企業應將大數據分析技術應用到財務風險管理中，這樣不僅能夠幫助企業提升財務風險預測與識別能力，還能幫助企業制定個性化的財務風險管理策略。為了能夠充分發揮大數據分析技術的作用，企業需要對大數據分析技術在財務風險識別與評估、風險預警與監控等方面的具體應用進行深入探索，并積極尋求有效的應用策略，以便提升財務風險防控能力，實現可持續發展。

主要參考文獻

［1］喬爽.大數據技術在財務風險管理中的應用［J］.納稅，2024（26）：64-66.

［2］徐敬娜.大數據技術在企業財務風險管理中的應用探究［J］.會計師，2024（13）：25-27.

［3］曲靜.大數據分析在事業單位財務管理中的應用探究［J］.西部財會，2024（7）：31-33.

［4］鐘曼菁.大數據分析在服裝企業財務管理中的應用研究［J］.上海服飾，2023（3）：21-23.

［5］邵天鐘.淺析大數據分析在金融投資風險管理中的應用［J］.商訊，2020（20）：86-87.

［收稿日期］2024-11-10

［作者簡介］付洪壘（1969— ），男，山東平度人，博士，副教授，主要研究方向：財務會計理論與實務（通信作者）。