大數據時代背景下企業財務風險防控存在的問題及優化策略

隨著大數據技術的高速發展，企業面對的財務數據體量急劇增長、數據類型更為復雜多樣，導致財務風險防控難度激增。當前，傳統的財務風險防控體系已無法從容應對企業在發展過程中所遇到的財務風險。因此，企業需要深入挖掘、充分解讀海量的數據信息，方能快速識別并有效防控企業面臨的財務風險，從而促進企業的長期發展。

大數據背景下開展企業財務風險防控工作的重要性

首先，利用大數據可以將企業內外部的數據源多維度地進行融合，建立財務風險預警體系，使預警數據庫更具全面性。大數據可以更加及時、快速、廣泛地讀取潛在風險因素，向管理層提供有效的預警信息。其次，利用大數據可以實時監控現金流、市場環境的變化等情況，高效識別財務風險，及時預警，為企業制定風險防控措施節省時間，以減少企業的損失。同時，利用大數據還可以將海量數據碎片進行關聯并作深入分析，幫助企業更全面地評估財務風險，為企業決策提供有效價值。

企業財務風險防控存在的問題

財務風險預警體系不健全第一，部分企業在構建財務風險預警體系時，仍保留傳統思維，將財務指標放在第一位，側重于分析常見的因素，忽視了很多潛在因素和動態因素，造成數據庫并不全面，且建立的預警體系只能識別特定的財務風險，無法全面識別潛在的財務風險（特別是非財務因素引起的財務風險）。不健全的預警體系無疑增加了遺漏、錯判的風險，失去了企業財務風險管理的前瞻性，不利于大數據發揮其財務風險防范的優勢。第二，很多企業在構建財務風險預警體系時，運用的是數據預測模型分析風險，而數據模型是非常廣泛而多樣的，如循環神經網絡模型、時間序列模型等，不同的情形考慮不同的因素時適用不同的模型，因而企業只運用數據預測模型會遺漏很多其他因素的考慮，特別是外部市場如此復雜多樣的情況下，多種不可抗力因素的影響很可能會使企業產生誤判，致使財務風險加劇。第三，部分企業信息系統建設落后，未能應用先進的信息技術，導致財務管理系統與其他系統無法科學關聯、信息無法共享，因而很多財務管理系統以外的風險就會被忽略，甚至產生遺漏預警等情況。

企業財務風險防控的數據決策能力不足大數據時代背景下，市場環境瞬息萬變，倘若數據決策不及時，則很可能導致企業蒙受重大損失。首先，許多企業在面對突發財務風險時，無法迅速調動資源制定應對策略，從而錯過了最佳應對時機。其次，部分企業過于依賴于大數據進行財務風險管理，大數據技術進行財務風險評估預警后給出的決策意見，員工不考慮企業自身情況，直接生搬硬套，導致防控措施與企業自身適配度較低。此外，還有部分企業因為大數據財務預警系統提示的財務風險管控措施比較復雜，導致員工產生畏難情緒、放棄建議措施，選擇依賴以往的經驗，僅根據自己的想法開展風險防控，然而隨著時代的發展，僅依賴人工模式、經驗模式已經無法有效防控企業所要面臨的各類財務風險。

缺乏復合型財務人才企業想要應用大數據進行財務風險防控，就需要員工既具備財務管理能力，又具備應用大數據技術的能力。然而，當前很多企業的員工要么是單純具備財務管理能力，對大數據技術并不熟悉，要么是單純熟悉大數據的技術人員，不具備財務管理能力。員工的綜合素質較差，導致其不能將財務風險管理與大數據科學地結合。另外，大數據技術日新月異，但部分企業未能重視對復合型人才的培養，導致大數據財務風險管理體系不能跟上時代發展的步伐。

優化策略

構建合理的財務風險預警體系企業應保證財務風險預警體系指標的全面性。首先，應全面、深入地分析企業的自身狀況，根據其自身特點，科學、客觀、多層面地選取風險預警指標，不僅要包含財務數據指標，還應設置外部市場環境等非財務指標，從而確保數據庫的完整性。同時，由于影響財務風險的因素千變萬化，所以企業針對選取的指標還要進行定期或不定期評估，不斷更新財務風險預警指標，保證財務風險預警的及時性、有效性。其次，企業如果過于依賴單一模型，無法考慮多種因素，得出的結論就不夠準確。為此，企業要靈活運用多種大數據模型（考慮不同因素時所運用的模型應具有顯著差異），在條件成熟的情況下，應對歷史數據庫作深入探究，將不同模型相結合，建立適合企業特點的風險評估數據模型，從而得出更綜合性的數據處理信息。同時，對大數據模型的交叉使用可以更客觀、更全面地進行財務風險預警。此外，企業應深入調查市場環境，調研信息技術系統的特點、運用難度和應用率等，從而引進適合企業自身特點、能夠有效關聯內外部信息源的信息技術，但需注意，所引進技術的操作難度應適配于員工的技術水平。

加強企業財務風險防控的數據決策能力首先，要不斷更新財務風險防控數據庫，這是因為內外部財務風險數據越豐富，所涵蓋的風險類別就越全面，當財務風險發生時，方能及時觸發指令，從而給出對應的決策建議，并確保其時效性。其次，在面對非常規財務風險時，大數據系統給出的結論可能并不適合企業，所以組建專家團隊就顯得十分重要。專家要結合大數據系統給出的決策信息及企業特點，深入解讀復雜數據，保證能科學有效地進行財務風險防控。此外，要實時監測財務風險防控的數據決策效果，及時發現問題，并迅速采取相關措施予以解決。

外引內培復合型人才首先，企業在招聘過程中應該更加注重引進兼具大數據技術和財務管理能力的復合型人才。具體而言，企業可以在開設相關專業的高校中招聘優秀畢業生，也可以通過社會招聘和獵頭招聘等方式引進高端人才，同時在人才入職時要做好相關培訓工作，確保他們可在較短時間內適應崗位需求。其次，企業應定期邀請大數據財務風險防控方面的專家來企業開展專題講座，使員工認識到大數據對財務風險防控工作有序開展的重要性，且將所學技術合理運用到實踐過程中。

作者單位：遼寧經濟職業技術學院