大數據在財務風險識別與管控中的應用探析

摘 要：財務風險在企業經營中不可避免，如何有效地識別和管控財務風險，是企業提高競爭力和可持續發展的重要課題。隨著大數據技術的發展和應用，企業可以利用大數據分析技術，從海量的內部和外部數據中提取有價值的信息，建立科學的財務風險評估模型，實現財務風險的動態監測和預警，采取有效的風險應對措施，提升財務風險管理的效率和效果。文章以大數據技術為切入點，分析了大數據技術在財務風險識別與管控中的應用價值和實現路徑，結合具體案例，探討了大數據技術在財務風險管理中的優勢和挑戰，為企業提供參考和建議。

關鍵詞：大數據；財務風險；識別與管控；數據源

中圖分類號：F275;F49文獻標識碼：A文章編號：1005-6432（2025）18-0179-04

DOI：10.13939/j.cnki.zgsc.2025.18.044

1 引言

財務風險是指企業在經營活動中，由于各種不確定因素的影響，導致企業財務狀況惡化、資產負債失衡、盈利能力下降，甚至造成破產的風險。財務風險主要包括籌資風險、經營風險、投資風險和現金流量風險等[1]。財務風險的發生和加劇，會嚴重影響企業的生存和發展，甚至引發社會經濟的動蕩和危機。因此，財務風險管理是企業必須面對和解決的重要問題。財務風險管理的核心是財務風險的識別和管控。財務風險識別是指通過收集、整理、分析和評價相關的財務數據，確定企業面臨的財務風險的類型、程度、來源和影響，為財務風險管控提供依據[2]。財務風險管控是指根據財務風險識別的結果，制定合理的財務風險防范和應對策略，通過內部控制、風險轉移、風險分散、風險規避等手段，降低財務風險的可能性和損失，保障企業財務安全和穩健[3]。傳統的財務風險識別和管控方法主要依賴于財務報表和財務比率等靜態的數據，缺乏對財務風險動態和全面的把握，難以適應復雜多變的市場環境和企業需求[4]。隨著大數據技術的發展和應用，企業可以利用大數據分析技術，從海量的內部和外部數據中提取有價值的信息，建立科學的財務風險評估模型，實現財務風險的動態監測和預警，同時采取有效的風險應對措施，提升財務風險管理的效率和效果[5]。大數據技術不僅為財務風險管理提供了新的思路和方法，也帶來了新的機遇和挑戰。

2 大數據技術在財務風險識別與管控中的應用價值

大數據技術是指利用高性能的計算技術和先進的分析方法，對海量的、多樣的、快速變化的數據進行有效的處理，從中發現有價值的信息，為決策和創新提供支持的技術。大數據技術具有數據量大、數據類型多、數據處理快、數據價值高等特點，可以為財務風險識別與管控提供強大的技術支撐，具體體現在以下三個方面。

2.1 拓展財務風險識別的數據源和數據維度

財務風險識別的數據源和數據維度決定了財務風險識別的廣度和深度。傳統的財務風險識別主要依賴于財務報表和財務比率等靜態的數據，這些數據雖然能夠反映企業的財務狀況，但是不能全面反映企業的經營狀況和市場環境，也不能及時反映企業的財務風險變化[6]。大數據技術可以突破傳統的數據源和數據維度的限制，利用互聯網、物聯網、社交媒體、移動終端等渠道，收集和整合企業的內部數據和外部數據，包括結構化的數據和非結構化的數據，如企業的生產經營數據、市場營銷數據、客戶行為數據、競爭對手數據、行業數據、宏觀經濟數據、政策法規數據、輿情數據等，從多角度、多層次、多維度分析企業的財務風險，提高財務風險識別的全面性和準確性。

2.2 提升財務風險識別的分析方法和分析效果

財務風險識別的分析方法和分析效果決定了財務風險識別的質量和水平。傳統的財務風險識別主要采用描述性分析和推斷性分析等方法，這些方法雖然能夠描述和解釋財務風險的現狀和原因，但是不能預測和預防財務風險的發展和趨勢，也不能提供針對性的風險應對措施。大數據技術可以運用數據挖掘、機器學習、人工智能等先進的分析方法，對財務風險數據進行深入的挖掘和分析，從中發現財務風險的規律和模式，構建財務風險評估模型，實現財務風險的動態監測和預警，為財務風險管控提供科學的依據和建議，提高財務風險識別的前瞻性和實用性。

2.3 強化財務風險管控的實時性和規范性

財務風險管控的實時性和規范性決定了財務風險管控的效率和效果。傳統的財務風險管控主要依賴于人工的判斷和操作，這些方式雖然能夠根據具體情況靈活調整，但是也存在時間滯后、信息失真、操作失誤等問題，影響財務風險管控的及時性和準確性[7]。大數據技術可以利用云計算、區塊鏈、智能合約等技術，實現財務風險管控的自動化和智能化，通過實時的數據采集、傳輸、存儲和處理，實現財務風險管控的快速響應和反饋，通過規范的數據加密、驗證、共享和更新，實現財務風險管控的安全可靠和透明公開，提高財務風險管控的實時性和規范性。

3 大數據技術在財務風險識別與管控中的應用路徑

大數據技術在財務風險識別與管控中的應用路徑主要包括以下三個步驟。

3.1 數據收集和整合

數據收集和整合是大數據技術在財務風險識別與管控中的基礎和前提。數據收集和整合的目的是獲取財務風險相關的數據，包括企業的內部數據和外部數據、結構化的數據和非結構化的數據、靜態的數據和動態的數據等。數據收集和整合的方法主要有以下兩種：一是利用互聯網、物聯網、社交媒體、移動終端等渠道，實時地采集和傳輸財務風險相關的數據，如企業的生產經營數據、市場營銷數據、客戶行為數據、競爭對手數據、行業數據、宏觀經濟數據、政策法規數據、輿情數據等。二是利用云計算、分布式數據庫、數據倉庫等技術，高效地存儲和管理財務風險相關的數據，實現數據的安全保護、快速訪問和動態更新。利用數據清洗、數據轉換、數據融合等技術，有效地處理和整合財務風險相關的數據，實現數據的標準化、一致化和完整化。

3.2 數據挖掘和分析

數據挖掘和分析是大數據技術在財務風險識別與管控中的核心和關鍵。數據挖掘和分析的目的是為了從財務風險相關的數據中提取有價值的信息，建立財務風險評估模型，實現財務風險的動態監測和預警。數據挖掘和分析的方法主要有以下三種：一是利用描述性分析、推斷性分析、探索性分析等方法，對財務風險相關的數據進行基本的統計和分析，描述和解釋財務風險的現狀和原因，如財務比率分析、財務報表分析、財務指標分析等。二是利用關聯分析、聚類分析、分類分析、回歸分析等方法，對財務風險相關的數據進行深入的挖掘和分析，發現財務風險的規律和模式，構建財務風險評估模型，如財務風險因子分析、財務風險等級劃分、財務風險預測和預警等。三是利用機器學習、人工智能、神經網絡等方法，對財務風險相關的數據進行智能的學習和分析，提高財務風險評估模型的精度和效率，如財務風險識別和診斷、財務風險評價和優化、財務風險決策和建議等。

3.3 數據應用和反饋

數據應用和反饋是大數據技術在財務風險識別與管控中的目的和結果。數據應用和反饋的目的是根據財務風險評估模型的輸出，制定合理的財務風險防范和應對策略，通過內部控制、風險轉移、風險分散、風險規避等手段，降低財務風險的可能性和損失，保障企業財務安全和穩健。數據應用和反饋的方法主要有以下三種：一是利用可視化、報告、通知等方式，將財務風險評估模型的輸出，以清晰、直觀、及時的形式，展示和傳達給財務風險管理的相關人員和部門，提高財務風險管理的信息化和透明化。二是利用區塊鏈、智能合約、數字貨幣等技術，將財務風險評估模型的輸出，以安全、可靠、公開的形式，共享和更新給財務風險管理的相關方和機構，提高財務風險管理的協同化和規范化。三是利用數據反饋、數據更新、數據優化等技術，將財務風險評估模型的輸出，以動態、循環、持續的形式，反饋和調整給財務風險評估模型的輸入，提高財務風險管理的自動化和智能化。

4 大數據技術在財務風險識別與管控中的應用案例

為了更好地說明大數據技術在財務風險識別與管控中的應用價值和應用路徑，文章選取了以下三個具體的應用案例進行分析。

4.1 阿里巴巴的財務風險管理平臺

阿里巴巴是中國最大的電子商務企業，其業務涉及電子商務、云計算、數字媒體、金融服務等多個領域，面臨著復雜的財務風險。為了有效地識別和管控財務風險，阿里巴巴建立了一個財務風險管理平臺，利用大數據技術，實現了財務風險的全面監測和預警。

該平臺主要包括以下五個模塊：一是數據采集模塊：該模塊負責從阿里巴巴的各個業務系統和外部數據源，實時地采集和傳輸財務風險相關的數據，如訂單數據、支付數據、物流數據、用戶數據、商家數據、行業數據、市場數據等。二是數據存儲模塊：該模塊負責將財務風險相關的數據，以分布式的方式存儲在阿里巴巴的云計算平臺上，實現數據的安全保護、快速訪問和動態更新。三是數據處理模塊：該模塊負責對財務風險相關的數據，進行數據清洗、數據轉換、數據融合等處理，實現數據的標準化、一致化和完整化。四是數據分析模塊：該模塊負責對財務風險相關的數據，進行數據挖掘、機器學習、人工智能等分析，構建財務風險評估模型，實現財務風險的動態監測和預警。五是數據展示模塊：該模塊負責將財務風險評估模型的輸出，以可視化、報告、通知等方式，展示和傳達給財務風險管理的相關人員和部門，提供財務風險管理的決策支持。

該平臺的應用效果主要表現在以下三個方面：一是提高了財務風險識別的全面性和準確性，能夠從多角度、多層次、多維度分析企業的財務風險，發現財務風險的類型、程度、來源和影響。二是提高了財務風險識別的前瞻性和實用性，能夠利用先進的分析方法，預測和預防財務風險的發展和趨勢，提供針對性的風險應對措施和建議。三是提高了財務風險管控的實時性和規范性，能夠利用高效的技術手段，實現財務風險管控的自動化和智能化，實現財務風險管控的快速響應和反饋，實現財務風險管控的安全可靠和透明公開。

4.2 螞蟻金服的財務風險管理系統

螞蟻金服是阿里巴巴旗下的金融科技公司，其業務涉及支付、借貸、理財、保險、征信等多個領域，面臨著多元的財務風險。為了有效地識別和管控財務風險，螞蟻金服建立了一個財務風險管理系統，利用大數據技術，實現了財務風險的精準識別和智能管控。

該系統主要包括以下五個模塊：一是數據采集模塊：該模塊負責從螞蟻金服的各個業務系統和外部數據源，實時地采集和傳輸財務風險相關的數據，如用戶數據、交易數據、信用數據、行為數據、社交數據、風險事件數據等。二是數據存儲模塊：該模塊負責將財務風險相關的數據，以分布式的方式，存儲在螞蟻金服的云計算平臺上，實現數據的安全保護、快速訪問和動態更新。三是數據處理模塊：該模塊負責對財務風險相關的數據，進行數據清洗、數據轉換、數據融合等處理，實現數據的標準化、一致化和完整化。四是數據分析模塊：該模塊負責對財務風險相關的數據，進行數據挖掘、機器學習、人工智能等分析，構建財務風險評估模型，實現財務風險的精準識別和智能管控。五是數據應用模塊：該模塊負責將財務風險評估模型的輸出，以智能合約、數字貨幣、區塊鏈等方式，應用和反饋給財務風險管理的相關方和機構，提供財務風險管理的協同支持。

該系統的應用效果主要表現在以下三個方面：一是提高了財務風險識別的精準性和靈活性，能夠根據不同的業務場景和用戶特征，定制和調整財務風險評估模型，實現財務風險的個性化和差異化識別。二是提高了財務風險識別的實時性和動態性，能夠利用實時的數據采集和分析，實現財務風險的實時監測和預警，實現財務風險的動態調整和優化。三是提高了財務風險管控的智能性和協同性，能夠利用智能的技術手段，實現財務風險管控的自動化和智能化，實現財務風險管控的協同化和規范化。

4.3 京東的財務風險管理系統

京東是中國最大的電子商務零售企業之一，其業務涉及電子商務、物流服務、金融服務、技術服務等多個領域，面臨著多重的財務風險。為了有效地識別和管控財務風險，京東建立了一個財務風險管理系統，利用大數據技術，實現了財務風險的精細化識別和定制化管控。

該系統主要包括以下五個模塊：一是數據采集模塊：該模塊負責從京東的各個業務系統和外部數據源，實時地采集和傳輸財務風險相關的數據，如訂單數據、支付數據、物流數據、用戶數據、商家數據、供應鏈數據、行業數據、市場數據等。二是數據存儲模塊：該模塊負責將財務風險相關的數據，以分布式的方式，存儲在京東的云計算平臺上，實現數據的安全保護、快速訪問和動態更新。三是數據處理模塊：該模塊負責對財務風險相關的數據，進行數據清洗、數據轉換、數據融合等處理，實現數據的標準化、一致化和完整化。四是數據分析模塊：該模塊負責對財務風險相關的數據，進行數據挖掘、機器學習、人工智能等分析，構建財務風險評估模型，實現財務風險的精細化識別和定制化管控。五是數據應用模塊：該模塊負責將財務風險評估模型的輸出，以規則引擎、風險決策樹、風險策略庫等方式，應用和反饋給財務風險管理的相關人員和部門，提供財務風險管理的定制化支持。

該系統的應用效果主要表現在以下三個方面：一是提高了財務風險識別的精細化和差異化，能夠根據不同的業務場景和風險特征，細分和劃分財務風險的類型、程度、來源和影響，實現財務風險的細致化和個性化識別。二是提高了財務風險識別的實時性和動態性，能夠利用實時的數據采集和分析，實現財務風險的實時監測和預警，實現財務風險的動態調整和優化。三是提高了財務風險管控的定制化和靈活性，能夠利用定制的技術手段，實現財務風險管控的定制化和靈活化，實現財務風險管控的差異化和適應化。

5 大數據技術在財務風險識別與管控中面臨的挑戰

5.1 數據質量和安全的挑戰

數據質量和安全是大數據技術在財務風險識別與管控中的應用基礎和保障，但也面臨著數據的真實性和準確性、數據的安全性和保密性等方面的挑戰。數據的真實性和準確性涉及數據的來源、類型、內容等方面，要求數據的完整性和可信性，否則會影響數據的意義和價值，甚至造成更大的風險和損失。數據的安全性和保密性涉及數據的采集、傳輸、存儲、處理、應用等方面，要求數據的完整性和可用性，以及數據的隱私性和合法性，否則會影響數據的法律風險和信譽風險，甚至會危及企業的生存和發展。

5.2 數據分析和應用的挑戰

數據分析和應用是大數據技術在財務風險識別與管控中的應用核心和關鍵，但也面臨著數據的復雜性和多樣性、數據的時效性和動態性等方面的挑戰。數據的復雜性和多樣性涉及數據分析和應用的方法、技術、人員和團隊等方面，要求數據分析和應用能夠適應數據的多維度、多層次、多角度的特征，能夠利用數據的多領域、多方面、多維度的知識，能夠實現數據的多渠道、多平臺、多工具的資源，能夠實現數據的多部門、多機構、多方位的協同。數據的時效性和動態性涉及數據分析和應用的過程、結果、效果和價值等方面，要求數據分析和應用能夠及時地捕捉和反映數據的變化，能夠快速地調整和優化數據分析和應用的策略，能夠有效地應對和預防數據的風險和問題，能夠持續地監測和評估數據分析和應用的效果，能夠持續地更新和優化數據分析和應用的價值，能夠持續地提升和保障數據分析和應用的質量和水平。

5.3 數據規范和監管的挑戰

數據規范和監管是大數據技術在財務風險識別與管控中的應用保障和前提，但也面臨著數據的標準化和一致化、數據的監督和評估等方面的挑戰。數據的標準化和一致化涉及數據的各個環節和方面，要求數據的處理和流通遵循統一的規范和規則，保證數據的一致性和安全性，否則會影響數據的利用效率和效果。數據的監督和評估涉及數據的質量和價值，要求數據的管理和應用受到有效的監管和反饋，保證數據的合規性和可持續性，否則會影響數據的利用質量和水平。

6 結語

文章以大數據技術為切入點，分析了大數據技術在財務風險識別與管控中的應用價值和應用路徑，結合具體的案例，探討了大數據技術在財務風險管理中的優勢和挑戰，為企業提供了一些參考和建議。文章認為，大數據技術為財務風險管理提供了新的思路和方法，可以提高財務風險管理的效率和效果，但也需要注意數據的質量和安全、數據的分析和應用、數據的規范和監管等方面的問題，以充分發揮大數據技術在財務風險管理中的潛力和價值。

參考文獻：

[1] 王可偉.大數據環境下財務報表審計風險的防控措施探究[J].投資與創業，2023，34（16）：43-45.

[2] 謝惠芳.大數據支持下企業財務風險預警機制研究[J].普洱學院學報，2023，39（4）：20-22.

[3] 徐銀山.大數據背景下企業財務風險及防控措施分析[J].行政事業資產與財務，2023（9）：95-97.

[4] 劉劼.大數據視角下廣告企業內部控制與財務風險管理實踐路徑探索[J].財會學習，2023（13）：46-48.

[5] 許瑞璇.基于大數據背景下的財務風險分析與管理[J].山西青年，2023（16）：85-87.

[6] 高睿良.基于大數據背景下企業財務風險管理策略研究[J].財經界，2023（20）：129-131.

[7] 楊朝芳.大數據背景下企業財務風險的防范及控制措施[J].中國集體經濟，2023（18）：159-161.