基于大數據的財會風險預警模型構建與應用

摘 要：隨著大數據時代的到來，傳統財會風險預警模型面臨著數據來源單一、分析維度有限、預警時效性不足等挑戰。文章旨在構建一個基于大數據的財會風險預警模型，并探討其應用價值。首先，分析大數據環境下財會風險的特征和變化趨勢；其次，構建基于大數據的財會風險預警指標體系，并利用機器學習算法進行模型訓練和優化；最后，通過案例分析驗證模型的有效性，并探討其在實際應用中的優勢和局限性。

關鍵詞：大數據；財會風險；預警模型；機器學習

中圖分類號：F275文獻標識碼：A文章編號：1005-6432（2025） 17-0159-04

DOI：10.13939/j.cnki.zgsc.2025.17.040

1 引言

1.1 研究背景與意義

在大數據時代，財會風險管理面臨著前所未有的挑戰和機遇。數據量的爆炸式增長使得傳統財會風險預警模型難以應對。海量數據的處理和分析需要更高效的技術手段，否則可能導致信息過載，影響風險識別的準確性和及時性。數據的多樣性和復雜性增加了風險識別的難度。如文本、圖像等結構化數據與非結構化數據的混合，要求財會風險管理模型具備更強的數據整合和分析能力。數據安全和隱私保護問題也日益突出，如何在合規的前提下充分利用數據資源，成為財會風險管理的一大挑戰[1]。

1.2 國內外研究現狀

回顧國內外關于財會風險預警模型的研究成果。財會風險預警是保障財務健康、防范經營風險的重要手段。近年來，隨著大數據技術的快速發展，基于大數據的財會風險預警模型研究逐漸成為熱點，國內外學者在該領域取得了豐碩成果。國外研究模型構建方面：國外學者較早將機器學習、數據挖掘等技術應用于財會風險預警模型構建。如Altman（1968）提出的Z-score模型，首次運用多元判別分析法預測機構破產風險；Ohlson（1980）則引入Logistic回歸模型，提高了預測精度，有效提升了風險識別能力。國外研究將財會風險預警模型應用于信貸風險評估、投資決策支持、并購重組等多個領域，取得了顯著成效。如Beaver等（2005）利用風險預警模型評估機構信用風險，為銀行信貸決策提供參考[2]。

現有研究的不足和局限性。國內外學者在基于大數據的財會風險預警模型構建與應用方面取得了顯著進展，但仍存在一些挑戰，如需要加強數據清洗、數據標準化等工作，提高數據質量和可用性、探索可解釋性強的模型算法，提高模型的可信度和應用價值、將財會風險預警模型應用于更多領域。

1.3 研究內容與方法

研究內容涵蓋了大數據在財會領域的應用現狀分析、風險預警模型的構建方法、模型驗證與優化策略以及實際應用分析。研究方法包括數據采集與預處理、特征工程、機器學習算法選擇與模型訓練、模型評估與優化等研究成果，可為財會風險管理提供科學依據和技術支持[3]。

2 大數據環境下財會風險的特征與變化趨勢

2.1 大數據環境下財會風險的特征

大數據時代，財會風險呈現出前所未有的復雜性、隱蔽性和關聯性，對傳統預警模型提出了嚴峻挑戰。

（1）復雜性。體現在風險來源的多元化和數據結構的異構性。傳統財務數據僅能反映運營的冰山一角，而供應鏈數據等非結構化數據則蘊含著海量風險信息。如何整合、清洗和分析這些異構數據，成為構建預警模型的首要難題。

（2）隱蔽性。表現為風險信號的弱化和噪聲的干擾。大數據環境下，風險信號往往被海量數據淹沒，難以識別。例如，虛假交易可能隱藏在正常的交易模式中，傳統的統計方法難以有效識別。

（3）關聯性。強調風險傳導的連鎖反應和蝴蝶效應。風險主體不再是孤立的個體，其風險會通過供應鏈、金融市場等渠道迅速傳導而引發系統性風險。

2.2 大數據環境下財會風險的變化趨勢

①風險類型多樣化。大數據時代，財會風險的類型多樣化。傳統財會風險如財務舞弊、資金鏈斷裂等依然存在，但大數據帶來的數據安全風險、算法歧視風險、隱私泄露風險等新型風險層出不窮。例如，數據泄露可能導致主體機構核心財務信息外泄，算法歧視可能引發財務決策偏差，隱私泄露則可能招致法律訴訟和聲譽損失。②風險傳播速度加快。大數據環境下，信息傳播速度呈指數級增長，財會風險一旦發生，將迅速通過社交媒體、網絡平臺等渠道擴散，引發連鎖反應。例如，某機構財務造假事件一經曝光，便會在短時間內引發股價暴跌、投資者恐慌等嚴重后果。③風險識別難度加大。海量數據的涌現使得傳統風險識別方法難以應對，隱藏在數據背后的風險因素難以被及時發現。例如，利用大數據技術進行財務造假的手段更加隱蔽，傳統的審計方法難以有效識別。④風險影響范圍擴大。大數據打破了風險邊界，財會風險的影響范圍不再局限于內部，而是可能波及整個產業鏈、供應鏈甚至金融市場。面對這些新的挑戰，構建基于大數據的財會風險預警模型，實現對風險的實時監測、精準識別和有效預警，已成為主體機構防范和化解財會風險的必然選擇[4]。

3 基于大數據的財會風險預警指標體系構建

3.1 指標體系構建原則

在構建基于大數據的財會風險預警模型時，指標體系的設計需遵循科學性、系統性和可操作性三大原則，以確保模型的有效性和實用性。首先，科學性。要求指標的選擇和權重分配必須基于嚴謹的理論和實證研究。通過大數據分析，篩選出與財會風險高度相關的關鍵變量，如資產負債率、現金流波動性等，確保指標能夠準確反映財務健康狀況。同時，利用統計方法（如主成分分析、因子分析）驗證指標的獨立性和代表性，避免冗余和偏誤。其次，系統性。強調指標體系的全面性和層次性。財會風險涉及多個維度，如流動性風險、信用風險和經營風險等，因此指標體系需涵蓋財務、運營、市場等多個層面，形成多層次的預警網絡。各指標之間應相互關聯，形成有機整體，避免單一指標的片面性。最后，可操作性。要求指標易于獲取和計算，能夠適應不同主體的實際情況。大數據技術的應用使得海量數據的采集和處理成為可能，但指標設計仍需考慮數據的可獲得性和處理成本，確保模型在實際應用中具有較高的可行性和推廣價值。通過遵循這些原則，構建的財會風險預警模型能夠科學、全面地識別潛在風險，為主體機構提供及時有效的決策支持。

3.2 指標選取與數據來源

大數據時代，財會風險預警模型構建的關鍵在于選取能夠全面反映主體財務狀況、經營成果和現金流量的指標，并充分利用大數據技術獲取和處理海量數據。指標選取方面，應結合大數據特征，從多維度、多來源、動態性出發，選取能夠反映主體機構償債能力、盈利能力、營運能力、發展能力等方面的指標。例如，除了傳統的資產負債率、流動比率等財務指標外，還可引入非財務指標，如客戶滿意度、市場份額等，以及行業指標，如行業平均利潤率、行業景氣指數等，以期構建更加全面的指標體系。

數據獲取方面，可充分利用大數據技術，從主體內部系統（如ERP系統、財務系統）、外部數據平臺（如證券交易所、行業協會）、互聯網等多渠道獲取數據。例如，通過爬蟲技術獲取行業動態信息，通過API接口獲取金融市場數據，通過主體機構內部系統提取財務數據等。數據處理方面，可運用數據清洗、數據挖掘、機器學習等技術，對海量數據進行處理和分析，提取有價值的信息，為財會風險預警提供數據支撐。例如，利用機器學習算法對歷史數據進行分析，識別風險特征，建立風險預警模型。

3.3 指標權重確定

在基于大數據的財會風險預警模型構建與應用中，確定指標權重是模型構建的關鍵步驟。層次分析法（AHP）通過構建判斷矩陣，將專家經驗與定性分析相結合，逐層分解目標，最終得出各指標的相對權重。該方法適用于處理復雜系統中的多準則決策問題，能夠有效反映指標間的邏輯關系。熵值法則基于信息熵理論，通過計算各指標數據的離散程度來確定權重。熵值越小，指標提供的信息量越大，權重越高。該方法具有較強的客觀性，能夠避免人為因素的干擾。結合層次分析法的主觀賦權與熵值法的客觀賦權，可以構建更為科學、合理的權重體系，為財會風險預警模型的精準性和可靠性提供保障。

4 基于大數據的財會風險預警模型構建與應用中存在的問題

4.1 數據質量與完整性不足

在財會領域，數據質量與完整性不足是影響大數據應用的核心問題之一。首先，財務數據常常受到人為錯誤的影響，例如手工錄入時的疏忽、計算錯誤或遺漏，這些錯誤可能導致數據失真，進而影響后續分析和決策的準確性。其次，系統故障也是數據質量問題的常見來源，例如軟件崩潰、網絡中斷或數據存儲錯誤，可能導致部分數據丟失或損壞，使得數據集不完整。此外，財務記錄的標準化程度較低，不同部門或系統之間的數據格式和標準不一致，進一步加劇了數據整合的難度。外部數據來源的多樣性和復雜性也帶來了挑戰，例如市場數據、供應商信息或客戶交易記錄等，可能來自不同的系統和平臺，數據格式、更新頻率和準確性差異較大，增加了數據清洗和整合的復雜性。這些問題不僅影響了數據的可靠性，還可能導致模型預測結果偏差，降低決策的科學性和有效性。因此，數據質量與完整性不足是財會領域大數據應用中的關鍵瓶頸。

4.2 模型解釋性與透明度低

在財會領域，大數據驅動的風險預警模型雖然能夠通過復雜的算法（如深度學習或神經網絡）實現較高的預測精度，但其內部機制往往缺乏透明度和解釋性，這帶來了顯著的問題。第一，這些模型的決策過程通常被視為“黑箱”，其輸入與輸出之間的關系難以被直觀理解，導致管理層無法準確評估模型的可靠性和合理性。第二，財會領域對透明度和可解釋性有較高要求，尤其是在涉及財務決策和風險控制時，缺乏解釋性的模型難以獲得管理層的信任，進而影響其在實際業務中的應用。第三，監管機構對模型的透明性和可審計性有明確要求，缺乏解釋性的模型可能無法滿足合規需求，增加法律和聲譽風險。因此，模型解釋性與透明度低的問題不僅限制了其在財會領域的廣泛應用，還可能對風險管理效率和決策質量產生負面影響。

4.3 動態環境適應性不足

數據質量與完整性不足是財會風險預警模型面臨的重要問題。第一，歷史數據可能存在缺失、錯誤或不一致的情況，例如由于數據采集過程中的技術故障或人為疏忽，導致部分關鍵數據未能記錄或記錄不準確。第二，數據的時效性也是一個問題，歷史數據往往無法反映最新的市場動態或經濟變化，尤其是在經濟環境快速變化的背景下，數據的滯后性會顯著影響模型的預測能力。第三，數據的覆蓋范圍可能有限，某些特定行業或區域的數據可能未被充分納入，導致模型在應對這些領域風險時表現不佳。第四，數據的不完整性還可能體現在變量選擇上，模型可能未能涵蓋所有影響風險的關鍵因素，從而削弱了預警的全面性和準確性。這些問題共同導致模型的預測結果與實際風險情況存在偏差，降低了預警的有效性。

4.4 隱私與安全問題突出

在大數據應用中，隱私與安全問題尤為突出，主要體現在以下兩個方面。第一，數據收集過程中涉及大量敏感財務信息，如何在確保數據完整性的同時避免過度采集用戶隱私信息成為難題。風險主體往往需要在數據利用與隱私保護之間尋找平衡，稍有不慎便可能引發用戶信任危機。第二，數據存儲環節面臨安全威脅，海量數據集中存儲增加了被攻擊的風險，一旦發生數據泄露，不僅會導致聲譽受損，還可能因違反隱私保護法規而承擔法律責任。此外，數據分析階段也存在隱患，數據安全技術的不足可能導致模型被惡意攻擊或篡改，進而影響分析結果的準確性和可靠性。更為復雜的是，隨著數據跨境流動的增加，不同國家和地區的隱私保護法規差異進一步加劇了合規難度。這些問題共同構成了大數據應用中的隱私與安全挑戰，亟須系統性的解決方案。

4.5 跨部門協作與數據共享困難

跨部門協作與數據共享困難是財會風險預警模型構建中的主要障礙。第一，部門間的信息孤島現象使得數據難以有效整合。每個部門通常獨立管理自己的數據系統，缺乏統一的數據標準和格式，導致數據在跨部門傳輸時出現兼容性問題。第二，權限管理不一致進一步加劇了數據共享的難度。不同部門對數據的訪問權限和使用規則存在差異，部分敏感數據可能因權限限制而無法共享，影響了數據的全面性。第三，部門間的協作機制不完善，缺乏有效的溝通渠道和協調機制，導致數據整合過程中出現信息不對稱和效率低下的問題。這些因素共同作用，使得財會風險預警模型在構建過程中難以獲取全面、準確的數據支持，進而影響模型的預測能力和決策效果。

5 基于大數據的財會風險預警模型構建與應用的措施

5.1 建立數據治理機制，提高數據質量與完整性

第一，拓展與整合數據源。打破數據壁壘，整合主體機構內部財務、業務、供應鏈等系統數據，以及外部行業數據、宏觀經濟數據、輿情數據等多源異構數據，構建全面、立體的數據資源池。與信用評級、行業風險指數等權威數據機構合作，引入高質量的外部數據，彌補內部數據不足，提升數據完整性和可信度。第二，制定數據清洗與標準化。針對不同類型數據，制定相應的清洗規則，例如處理缺失值、異常值、重復數據等，確保數據的準確性和一致性。統一數據格式、單位、編碼等，消除數據異構性，提高數據可比性和可分析性。第三，建立涵蓋數據完整性、準確性、一致性、時效性等維度的數據質量指標體系，定期評估數據質量。利用技術手段，實時監控數據采集、傳輸、存儲、處理等環節，及時發現和解決數據質量問題。第四，建立數據治理與安全保障治理機制。明確數據所有權、使用權、管理責任等，規范數據采集、存儲、使用流程，保障數據安全。第五，持續優化與迭代更新。根據數據質量評估結果，不斷優化數據清洗規則、標準化流程等，提升數據質量。根據數據質量變化和業務需求變化，及時調整和優化財會風險預警模型，提高模型的準確性和實用性。

5.2 強調模型解決方案，提升模型透明度

為解決模型解釋性與透明度低的問題，可采取以下措施：第一，引入可解釋性算法。在模型構建中，優先選擇決策樹、線性回歸等可解釋性強的算法，避免過度依賴“黑箱”模型（如深度神經網絡）。通過可視化工具展示決策路徑，幫助用戶理解模型邏輯。第二，利用SHAP值、LIME等方法量化各特征對預測結果的貢獻度，明確關鍵風險因素，增強模型的透明度。第三，將機器學習模型與基于規則的專家系統結合，通過預設規則對模型輸出進行校驗和解釋，確保結果符合業務邏輯。第四，建立模型性能監控機制，定期評估其解釋性和透明度，根據反饋優化模型設計，確保其持續滿足業務需求[5]。

5.3 構建學習模型，適應財會風險動態變化

第一，整合財務、市場、政策等多維度數據，確保數據的實時性和全面性。通過特征選擇、降維等技術，提取關鍵風險指標，減少噪聲干擾，提升模型對風險變化的敏感度。在采用在線學習或增量學習技術，定期更新模型參數，確保模型能夠適應財會環境的快速變化的基礎上構建多層次預警系統，結合機器學習與規則引擎，實時監測風險信號，提前預警潛在風險。第二，引入可解釋性強的算法（如決策樹、SHAP值分析），幫助財會人員理解模型決策依據，提升信任度。第三，通過模擬不同財會風險場景，訓練模型在復雜環境下的表現，增強其適應性，定期評估模型性能，結合業務反饋進行調優，確保模型始終與財會風險動態變化保持一致。

5.4 增強數據安全意識，改進數據控制相關信息技術

第一，對敏感財務數據進行脫敏處理，去除或替換個人身份信息，確保數據無法直接關聯到具體個體。同時，采用匿名化技術，進一步降低數據泄露風險。第二，使用強加密算法對存儲和傳輸中的財務數據進行加密，確保即使數據被截獲或泄露，也無法被未經授權的人員解讀。第三，實施嚴格的訪問控制策略，確保只有經過授權的人員才能訪問敏感數據。同時，根據崗位職責設置不同的權限級別，防止數據濫用。第四，建立完善的數據訪問審計機制，記錄所有數據訪問和操作行為，定期進行審計分析，及時發現和處置異常行為。第五，采用差分隱私、同態加密等先進技術，在數據分析和處理過程中保護用戶隱私，確保數據使用的同時不泄露敏感信息。

5.5 跨部門協作與數據共享困難

為有效解決基于大數據構建財會風險預警模型中的跨部門協作與數據共享困難，可采取以下具體措施：第一，建立統一的數據管理平臺，整合各部門數據資源，確保數據格式標準化和接口兼容性，便于跨部門數據交換與共享。第二，制定明確的數據共享協議和權限管理機制，明確各部門的數據使用權限和責任，確保數據安全和隱私保護。第三，設立跨部門協作小組，定期召開會議，協調解決數據共享中的技術和管理問題，提升協作效率。第四，引入區塊鏈技術，確保數據在共享過程中的透明性和不可篡改性，增強數據可信度。第五，加強員工培訓，提升各部門對大數據技術的理解和應用能力，促進跨部門協作的順暢進行。通過實施以上措施，可有效提升財會風險預警模型的構建效率和準確性。

6 結論與展望

文章通過基于大數據整合多源異構數據，運用機器學習算法，研究構建財會風險預警模型，實現對財會風險的高效識別與預警。該模型在準確性和時效性上均優于傳統方法，尤其在處理非結構化數據和實時數據流方面表現出色，模型的應用顯著提升了主體機構對財會風險的預判能力，有助于提前采取應對措施，降低潛在損失。未來研究可進一步探索結合區塊鏈技術模型的自適應能力，使其能夠根據不同行業和主體機構的特點進行動態調整，提升預測精度，構建一個更加智能化、普適化的財會風險預警系統，為主體機構的穩健運營提供有力支持。

參考文獻：

[1]周迪.大數據背景下企業會計財務管理風險的控制策略[J].商場現代化， 2025 （2）：154-157.

[2]唐沛林.大數據下企業財務風險成因及對策研究[J].中國物流與采購， 2024 （24）：103-104.

[3]魏奇.大數據視角下高校基本建設可能存在的財務風險與應對策略[J].中國商界， 2024 （24）：103-104.

[4]陳麗.基于大數據技術的財務風險預警機制研究[J].中國科技投資， 2024 （29）：58-60.

[5]高潔，張麗.大數據時代下高校財務風險防控機制研究[J].投資與合作， 2024 （7）：96-98.