基于大數據技術的企業財務風險預警模型構建及實證分析

企業應加大對大數據技術的投入，持續優化模型，助力提高財務管理智能化水準，以應對瞬息萬變的市場環境及風險考驗，構建穩固的持續發展格局。

企業作為市場經濟主體，面臨著各種風險。財務風險作為一種客觀存在的經濟風險貫穿企業各個財務環節，對于保障投資和經營活動的開展，使企業經濟利益免受損失有著重大意義。而基于大數據的財務風險管理體系的構建，是企業財務風險管理適應數字時代發展趨勢下的要求。

傳統財務風險管理模式的弊端

隨著信息技術的迅猛發展，企業財務風險愈發錯綜復雜。傳統財務風險管理流程依賴少量財務指標及經驗判斷，缺少信息化、標準化的方法，難以達到企業對財務風險精準預估和高效治理的期望，凸顯諸多局限。

傳統財務風險管理模式中，通常以財務指標體系作支撐，如償債能力、盈利水平、營運能力等，其管理流程主要依賴人為判斷，使用經驗及統計方法識別風險，缺少信息化、標準化方法，導致風險管理過程中人為干擾大、風險評估結果客觀性不高。

同時，傳統財務風險管理模式對海量數據進行整理歸納、利用單一的財務指標體系進行風險評估的方法，缺少多維度的財務風險測評以及對數據間內在聯系的挖掘，導致不能及時發現潛在的風險因素。

因此，基于大數據企業能夠建立起多層次、多維度的風險評估體系，對財務數據分析，通過對企業內部大量信息和數據的共享獲取，對財務風險管理相關數據進行挖掘和深度應用，實現風險發掘和預警的迅速反饋，從而提升風險預警的時效性。此外，把大數據技術和企業財務風險預警關聯起來，搭建對應預警模型，可以使企業有效把控財務風險。

基于大數據技術的企業財務風險預警模型構建

第一，進行數據收集與預處理。搭建依托大數據技術的企業財務風險預警體系，數據收集和預處理是首要任務。數據收集需全面涉及企業內外部的數據內容，內部數據包括財務報表，外部數據包括市場環境，如宏觀經濟指標、行業競爭等情況，以及政策法規的變動情況。收集數據結束后，要實施嚴格的數據清洗。數據清洗旨在剔除噪音與錯誤數據，如重復的記錄、錯誤的格式等，以實現數據唯一的效果。對于缺失值，可采用均值、中位數等手段進行填補。通過異常值檢驗識別處置偏離正常范疇的數據點。通過數據標準化，提高數據的品質，為模型分析搭建根基。

第二，構建財務風險指標體系。適宜的財務風險指標體系是搭建模型的核心，指標選擇應全面考量企業的行業特性、運營模式與財務情況。傳統財務指標充當基礎支撐，如償債能力等指標，從多元視角體現企業財務及經營情況。大數據背景下，也可引進非傳統指標，如社交媒體影響力、客戶滿意度、供應鏈穩定性等，這些指標可從更寬泛的層面展現潛在的風險與趨勢，例如，社交媒體的大量負面評價可能會影響品牌價值以及市場份額，進一步波及財務狀況。

第三，選擇大數據分析方法。研發企業財務風險預警模型，選取適合的大數據分析方法極為關鍵。大數據分析所采用的方法有傳統的統計分析和現代機器學習手段。通過回歸分析以及時間序列分析，可辨別關鍵變量與趨勢，對簡易財務風險預測有一定指導意義，但當應對大規模數據和復雜的非線性關聯時，其精準度欠佳。近年來，機器學習手段逐步成為主流，通過訓練歷史數據對未來風險做出預測，可在無標注數據里面識別風險與潛在故障。

第四，進行預警模型設計與優化。要想達成精準預警，模型的設計與優化是核心要點。在設計模型的初始階段，首先，要明確預警的對象，如財務危機、流動性困局之類，按照數據及指標體系，篩選恰當算法。其次，模型優化需進行特征篩選、參數的優化調整及模型集成。特征篩選可辨別出與風險相關的變量，去除冗余特征，精簡模型的結構組成，增進效能及精準度。參數調整采用交叉驗證等途徑，找出最理想的參數組合，改善模型成效。模型集成是把多個模型進行合并組合，集合各模型預測產出，增強預警系統的抗干擾性與可靠性。

基于大數據技術的企業財務風險預警模型分析

第一，樣本選擇與數據說明。在進行實證分析的階段，樣本選取和數據質量關乎模型準確性及有效性。當樣本呈現多種樣態，涉及各行業、規模層次不同及財務狀況相異的企業時，樣本量要達到一定規模，數據解讀要涵蓋傳統財務數據與外部類型數據。傳統財務數據是基石，如宏觀經濟、行業走向，而政策規章之類的外部數據則增添更為多元的信息，有利于開展全面的風險分析。大數據技術能聚合多種數據，為模型在動態市場環境下的應用添力。

第二，模型參數設置與訓練。在模型構建過程中，參數設置及訓練是核心的環節。各算法需設置的參數存在差異，選用合適參數對模型性能意義非凡。開展訓練時，可把數據分為訓練集、驗證集以及測試集，訓練集推動模型掌握數據模式規律，采用驗證集調整參數，防止過擬合現象。利用測試集評估模型的泛化本領，運用交叉驗證去衡量模型的穩定水平。

第三，模型預測結果分析。為保證預警系統切實有效，首先，要做的是明確預警的核心目標，這關乎對潛在危險的精準預判。待預測結果得出之后，可借助分類分析或回歸分析這兩種辦法去評估模型的性能水平。從分類模型的角度，要把預測結果同實際的風險類別做對比，全盤評估模型準確程度。就回歸模型而言，要把預測的風險值與實際財務指標進行比較。在針對模型預測結果進行分析的時候，需要把誤差的來源納入考量，這些誤差或許源于數據噪音、特征選取欠佳、參數設定欠妥等，面對多種風險情形，需要調整優化模型參數，增強模型適應度與穩定性。

第四，模型性能評估與比較。評估、比較模型性能，是保證模型實用性的關鍵所在。在對比模型性能時，不僅是與依托大數據的模型進行對比，還要將其與線性回歸、邏輯回歸等傳統模型相對比，剖析預測精準度、誤差區間與計算效能的差別，選出最貼合企業的預警模型。

以上分析探討了基于大數據技術的企業財務風險預警模型的有關問題，展現了大數據技術在企業財務風險把控中的潛力和優勢。伴隨著信息技術與數據分析技術的快速發展，未來企業財務風險預警模型將更加精準與高效。企業應加大對大數據技術的投入，持續優化模型，助力提高財務管理智能化水準，以應對瞬息萬變的市場環境及風險考驗，構建穩固的持續發展格局。

（作者單位：鄭州市交通規劃勘察設計研究院有限公司）