財務數(shù)智化轉型背景下企業(yè)風險管理策略創(chuàng)新研究

中圖分類號：F275.2 文獻標識碼：A文章編號：1004-4914（2025）08-111-02

一、引言

數(shù)字經(jīng)濟時代，企業(yè)經(jīng)營環(huán)境日益復雜，風險形態(tài)不斷演變，傳統(tǒng)的人工風險管理模式存在效率低、覆蓋面窄、響應慢等短板。數(shù)智化轉型為企業(yè)風險管理帶來新機遇，通過數(shù)字技術賦能可有效提升風險管理的智能化、精準化水平。企業(yè)需要主動擁抱數(shù)字化變革，將數(shù)智化理念融人風險管理全流程，構建起以數(shù)據(jù)為驅動、以智能為導向的現(xiàn)代風險管理體系。數(shù)智化轉型不僅能幫助企業(yè)更好地識別、評估和應對各類風險，還能為企業(yè)決策提供數(shù)據(jù)支撐，助力企業(yè)實現(xiàn)高質量發(fā)展。

二、企業(yè)財務數(shù)智化轉型的重要價值

（一）提升風險識別的精準性

數(shù)智化轉型為企業(yè)風險識別提供了強大的技術支撐，通過人工智能和機器學習算法能夠從海量數(shù)據(jù)中快速識別潛在風險特征。數(shù)字技術可對企業(yè)內外部各類結構化和非結構化數(shù)據(jù)進行多維度分析，繪制風險雷達圖譜，精準描繪風險分布態(tài)勢。依托智能化分析工具，企業(yè)能夠建立風險識別知識庫，實現(xiàn)風險特征的自動化提取和關聯(lián)分析，有效防止人工識別可能產(chǎn)生的疏漏。企業(yè)通過構建風險數(shù)據(jù)模型，能夠對各類風險因素進行量化評估和動態(tài)跟蹤，及時發(fā)現(xiàn)風險演變規(guī)律和傳導路徑。數(shù)智化手段還能夠捕捉微弱的風險信號，通過智能算法進行模式識別和異常檢測，幫助企業(yè)把握風險形成的早期征兆。風險識別的數(shù)智化轉型顯著提高了識別的全面性和準確性，為企業(yè)風險防控奠定堅實基礎。

（二）增強風險預警的及時性

數(shù)智化系統(tǒng)能夠實現(xiàn)風險預警的自動化和智能化，企業(yè)通過建立多層級預警指標體系，設定差異化的預警閾值，實現(xiàn)風險的分級分類預警。智能預警系統(tǒng)可對關鍵風險指標進行實時監(jiān)測，當指標達到預警閾值時自動觸發(fā)預警信號，并推送至相關責任人。數(shù)字技術支持企業(yè)構建預測性分析模型，通過歷史數(shù)據(jù)挖掘和情景模擬，對風險發(fā)展趨勢進行科學預測。預警信息的推送也實現(xiàn)了智能化，系統(tǒng)可根據(jù)風險等級和崗位職責，將預警信息精準推送給對應管理人員，確保預警信息傳遞的及時性和準確性。數(shù)智化預警平臺打破了傳統(tǒng)預警模式的時空限制，實現(xiàn)了風險預警的全天候運行。系統(tǒng)可以同時監(jiān)控多個維度的風險指標，并根據(jù)指標變化自動調整預警級別，大幅提升預警效能。

（三）強化風險管控的有效性

數(shù)智化轉型推動企業(yè)風險管控向智能化、自動化方向發(fā)展，通過構建智能化風控平臺，實現(xiàn)風險管理流程的標準化和可視化。企業(yè)運用數(shù)字技術對業(yè)務流程進行再造，將風險控制點嵌人業(yè)務系統(tǒng)，實現(xiàn)風險管控的全流程覆蓋。智能化管控系統(tǒng)可對異常交易進行實時攔截，并自動啟動應急響應機制，大大提升了風險處置效率。數(shù)智化手段支持企業(yè)建立風險管理知識庫，通過案例積累和經(jīng)驗總結，不斷優(yōu)化風險管控策略。智能分析工具能夠對風險管控效果進行量化評估，為管控策略的持續(xù)改進提供數(shù)據(jù)支撐。數(shù)智化轉型使企業(yè)風險管控更加主動和精準，通過數(shù)字技術實現(xiàn)風險的可測、可控、可管，智能化風控系統(tǒng)能夠自動識別和處置一般性風險事件，提高風險處置的準確性和效率。

三、數(shù)智化風險管理創(chuàng)新架構設計

（一）構建數(shù)智化風險管理平臺

數(shù)智化風險管理平臺是企業(yè)風險管理數(shù)智化轉型的基礎設施，該平臺需整合風險識別、預警、評估、處置等功能模塊，形成統(tǒng)一的風險管理信息系統(tǒng)。企業(yè)應基于微服務架構設計平臺框架，確保系統(tǒng)具備良好的擴展性和靈活性。平臺前端應設計直觀的可視化界面，支持多維度的數(shù)據(jù)展示和交互操作，后端則需構建強大的數(shù)據(jù)處理引擎，支持海量數(shù)據(jù)的實時計算和分析。風險管理平臺還應與企業(yè)其他業(yè)務系統(tǒng)實現(xiàn)無縫對接，建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)交換標準，打通數(shù)據(jù)壁壘。系統(tǒng)應具備智能化的權限管理機制，根據(jù)不同用戶角色分配相應的操作權限，保障數(shù)據(jù)安全。平臺還需配備完善的運維監(jiān)控功能，實時監(jiān)測系統(tǒng)運行狀態(tài)，確保平臺穩(wěn)定可靠運行。

（二）打造智能風險預警體系

智能風險預警體系需構建多層次的預警指標框架，涵蓋戰(zhàn)略、運營、財務、合規(guī)等各類風險維度。預警體系應基于機器學習算法，通過對歷史數(shù)據(jù)的深度挖掘，建立科學的預警模型和閾值體系。預警引擎需要具備自我學習能力，能夠根據(jù)新增數(shù)據(jù)不斷優(yōu)化預警規(guī)則，提高預警準確性3。預警信息的發(fā)布需建立分級響應機制，系統(tǒng)根據(jù)風險等級自動確定處置流程和響應級別。智能預警體系還應具備場景聯(lián)動能力，在觸發(fā)預警時自動調用相關系統(tǒng)和資源，協(xié)同開展風險處置。預警體系的設計要充分考慮突發(fā)事件處置需求，預置應急預案和處置流程，提升突發(fā)風險應對能力。

（三）建立動態(tài)風險評估模型

動態(tài)風險評估模型需采用先進的數(shù)據(jù)建模技術，構建包含定量和定性指標的綜合評估框架。評估模型應具備實時更新能力，能夠根據(jù)最新數(shù)據(jù)動態(tài)調整評估結果。企業(yè)需針對不同類型風險設計差異化的評估維度和權重體系，提升評估的科學性。評估模型要具備智能化的數(shù)據(jù)清洗和預處理功能，確保輸入數(shù)據(jù)的質量和可用性4。模型計算結果需以可視化方式呈現(xiàn)，直觀展示風險評估結果和變化趨勢。評估模型還應具備敏感性分析功能，通過情景模擬評估不同因素對風險水平的影響。模型輸出的評估報告要支持多種展現(xiàn)形式，滿足不同管理層級的決策需求。

四、數(shù)據(jù)驅動的風險管理機制優(yōu)化

（一）加強數(shù)據(jù)資產(chǎn)全生命周期管理

數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理是風險管理數(shù)智化轉型的核心基礎，企業(yè)需建立完整的數(shù)據(jù)資產(chǎn)目錄，明確數(shù)據(jù)分類分級標準，實施全流程數(shù)據(jù)質量管控。數(shù)據(jù)采集環(huán)節(jié)應制定統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標準和采集規(guī)范，通過智能化采集工具提升數(shù)據(jù)獲取效率和準確性。數(shù)據(jù)存儲需采用分布式架構，建立數(shù)據(jù)備份和容災機制，確保數(shù)據(jù)資產(chǎn)安全可靠。數(shù)據(jù)清洗和治理過程中，企業(yè)應運用智能化工具對數(shù)據(jù)進行標準化處理，建立數(shù)據(jù)質量評估機制，實現(xiàn)數(shù)據(jù)異常的自動識別和處理。企業(yè)還需建立數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值評估體系，定期評估數(shù)據(jù)資產(chǎn)的使用效益，指導數(shù)據(jù)資源的優(yōu)化配置。數(shù)據(jù)資產(chǎn)退出階段應建立嚴格的數(shù)據(jù)銷毀流程，防止敏感數(shù)據(jù)泄露，保護企業(yè)數(shù)據(jù)安全。

（二）深化數(shù)據(jù)挖掘與分析應用

數(shù)據(jù)挖掘與分析是實現(xiàn)風險智能管理的關鍵環(huán)節(jié)，企業(yè)應構建多層次的數(shù)據(jù)分析模型，挖掘數(shù)據(jù)價值。企業(yè)需針對不同風險領域設計專項分析模型，運用機器學習、深度學習等算法，從海量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)風險規(guī)律和關聯(lián)關系。數(shù)據(jù)分析應注重多源數(shù)據(jù)的融合應用，將企業(yè)內部數(shù)據(jù)與外部數(shù)據(jù)相結合，提升分析維度和深度5。企業(yè)需開發(fā)智能化的數(shù)據(jù)分析工具，支持交互式數(shù)據(jù)探索和可視化分析，幫助管理者直觀把握數(shù)據(jù)分析結果。分析模型的開發(fā)要注重實用性，確保分析結果能夠直接指導風險管理決策，避免無效分析。企業(yè)還需建立分析效果評估機制，持續(xù)優(yōu)化分析模型，提升數(shù)據(jù)分析的準確性。數(shù)據(jù)分析還應關注數(shù)據(jù)安全和隱私保護，在數(shù)據(jù)使用過程中嚴格遵守相關法律法規(guī)，建立完善的數(shù)據(jù)脫敏機制，確保數(shù)據(jù)分析過程的合規(guī)性。

（三）優(yōu)化數(shù)據(jù)共享與協(xié)同機制

數(shù)據(jù)共享與協(xié)同機制是提升風險管理效能的重要保障，企業(yè)需構建統(tǒng)一的數(shù)據(jù)共享平臺，打破數(shù)據(jù)孤島。共享平臺應建立標準化的數(shù)據(jù)接口和交換規(guī)范，支持不同系統(tǒng)間的數(shù)據(jù)實時交換和協(xié)同。企業(yè)需制定數(shù)據(jù)共享授權機制，根據(jù)業(yè)務需求和安全級別，合理分配數(shù)據(jù)訪問權限。數(shù)據(jù)共享過程中要確保數(shù)據(jù)一致性，建立數(shù)據(jù)同步機制，避免數(shù)據(jù)不一致導致的風險判斷偏差。企業(yè)還需建立數(shù)據(jù)協(xié)同工作機制，明確各部門在數(shù)據(jù)共享過程中的職責分工，形成協(xié)同聯(lián)動的工作格局。數(shù)據(jù)共享平臺要具備監(jiān)控和追溯功能，記錄數(shù)據(jù)流轉過程，實現(xiàn)數(shù)據(jù)使用全程可追溯。企業(yè)應定期評估數(shù)據(jù)共享效果，優(yōu)化共享機制，提升數(shù)據(jù)應用效率。

五、智能化風險防控能力提升

（一）培養(yǎng)數(shù)智化風險管理人才

數(shù)智化風險管理人才是企業(yè)實現(xiàn)風險管理轉型的關鍵力量，企業(yè)需建立系統(tǒng)的人才培養(yǎng)體系。人才培養(yǎng)應注重理論與實踐相結合，組織開展數(shù)據(jù)分析、人工智能、風險管理等專業(yè)知識培訓，提升人員的專業(yè)技能水平。企業(yè)可通過與高校、研究機構合作設立專項培訓項目，引入先進的風險管理理念和技術方法。企業(yè)內部應建立專業(yè)的數(shù)智化人才梯隊，設置合理的職業(yè)發(fā)展通道，激發(fā)人才的創(chuàng)新活力。管理層需重視跨領域復合型人才的培養(yǎng)，鼓勵風險管理人員掌握數(shù)字技術，同時培養(yǎng)技術人員理解風險管理業(yè)務。企業(yè)還應建立人才評價機制，將數(shù)智化能力作為重要評價指標，形成有效的人才激勵機制，吸引和保留優(yōu)秀人才。數(shù)智化人才培養(yǎng)體系還需要建立導師制，通過“傳幫帶\"形式加速人才成長，定期組織技術交流和實踐演練，提升人才的實戰(zhàn)能力。企業(yè)應設立專項研究課題，鼓勵人才開展創(chuàng)新研究，推動風險管理技術和方法創(chuàng)新。

（二）完善智能化監(jiān)控機制

智能化監(jiān)控機制需覆蓋企業(yè)風險管理的各個環(huán)節(jié)，構建全方位的風險監(jiān)測網(wǎng)絡。企業(yè)應部署智能化監(jiān)控設備和軟件系統(tǒng)，實現(xiàn)對關鍵風險點的實時監(jiān)控。監(jiān)控系統(tǒng)需具備智能分析功能，能夠自動識別異常情況，及時發(fā)出預警信號。企業(yè)應建立監(jiān)控數(shù)據(jù)的自動采集和分析機制，通過機器學習技術不斷優(yōu)化監(jiān)控規(guī)則，提高異常識別的準確率。監(jiān)控機制要實現(xiàn)多系統(tǒng)聯(lián)動，將風險監(jiān)控與業(yè)務系統(tǒng)緊密結合，形成閉環(huán)管理。企業(yè)需設計科學的監(jiān)控指標體系，對不同類型風險設定差異化的監(jiān)控標準，確保監(jiān)控的針對性和有效性。監(jiān)控結果應以可視化方式呈現(xiàn)，便于管理人員實時掌握風險狀況。智能化監(jiān)控機制還需要建立應急響應預案，在發(fā)現(xiàn)重大風險時能夠自動啟動應急處置流程。監(jiān)控系統(tǒng)應具備自學習能力，通過積累監(jiān)控經(jīng)驗不斷完善監(jiān)控模型，提升監(jiān)控效能。企業(yè)需定期評估監(jiān)控機制的有效性，持續(xù)優(yōu)化監(jiān)控策略和方法。

（三）構建智能決策支持系統(tǒng)

智能決策支持系統(tǒng)是提升企業(yè)風險管理決策水平的重要工具，系統(tǒng)需整合多維度數(shù)據(jù)和分析模型。企業(yè)應運用人T智能技術構建智能推薦引擎，為風險管理決策提供科學的建議方案。決策支持系統(tǒng)需要具備情景模擬功能，通過模擬分析不同決策方案的可能結果，輔助管理者作出最優(yōu)決策。系統(tǒng)應提供直觀的決策分析界面，支持多角度的數(shù)據(jù)展示和交互分析。企業(yè)需建立決策知識庫，積累歷史決策案例和經(jīng)驗，不斷優(yōu)化決策模型。決策支持系統(tǒng)要與企業(yè)其他管理系統(tǒng)實現(xiàn)無縫對接，確保決策建議能夠快速轉化為具體行動。系統(tǒng)還需要具備風險量化評估功能，通過科學的量化指標衡量不同決策方案的風險收益。決策支持系統(tǒng)應提供多種決策分析工具，支持定性和定量相結合的分析方法。企業(yè)需建立決策效果評估機制，跟蹤決策執(zhí)行效果，持續(xù)改進決策支持系統(tǒng)的準確性和實用性，推動企業(yè)風險管理決策的科學化和精準化。

六、結語

財務數(shù)智化轉型是企業(yè)適應數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的必然選擇，也為風險管理創(chuàng)新提供了全新思路和工具。企業(yè)應充分利用數(shù)字技術重塑風險管理流程，打造智能化風險防控體系。通過加強數(shù)據(jù)治理、優(yōu)化分析模型、培養(yǎng)專業(yè)人才，持續(xù)提升風險管理能力。未來，企業(yè)需進一步深化數(shù)智化應用，推動風險管理與業(yè)務場景深度融合，構建起更加敏捷、智能的風險管理生態(tài)，為企業(yè)高質量發(fā)展提供有力保障。實踐表明，數(shù)智化轉型不僅能顯著提升企業(yè)風險管理效能，更能為企業(yè)價值創(chuàng)造注人新動能。

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（作者單位：中電建智享云數(shù)據(jù)有限公司北京100000）

（責編：廉靖）