大數據背景下企業財務風險預警問題及對策探究

摘" 要：概述大數據，并探究大數據背景下企業財務風險預警問題及解決問題的對策。結果表明，當前有些企業在大數據背景下存在財務風險預警網格不夠嚴密、預警標準有待完善等問題，降低了財務風險管控有效性。為了解決實際問題，提升財務風險管控水平，在大數據時代企業應建立健全財務風險預警機制，完善財務預警指標，依托財務預警體系設置功能模塊，創新財務風險預警模式，保證財務數據安全穩定，通過內部審計優化財務風險預警效果。同時，需要培養財務風險數字化管控人才，從而全面提升企業基于大數據的財務風險管控水平。

關鍵詞：大數據；企業財務；風險預警；管控水平

DOI：10.12231/j.issn.1000-8772.2025.22.046

引言

財務風險指的是在企業開展財務活動時所產生的風險，如投融資風險、合同風險、預算風險等，從理論上講，財務風險不可完全剔除企業運營系統，同時有著可控性，風險可控企業就能穩定運營，在此基礎上實現運營目標。如何防控財務風險，成為企業亟須解決的運營問題之一，為了解決上述問題財務風險預警體系應運而生，相較于傳統的預警體系，以大數據為支撐的預警體系更具實效性，主要源于巨量數據資源可以為財務風險自動化預警提供有利條件。雖然“大數據+財務風險預警”是大勢所趨，但在大數據背景下有些企業存在財務風險預警網格不夠嚴密、功能模塊缺乏適配性等問題，這就弱化了基于大數據的財務風險預警效果。基于此，為了提升企業財務風險管控水平，探析大數據背景下企業財務風險預警問題及對策變得尤為重要。

1 概述大數據

大數據即巨量數據資料，無法用主流軟件獲取、存儲與處理，屬于一種有著多樣性、高增長率、巨量、低價值密度、可變、復雜等特點的信息資產。信息資產廣泛存在于企業運營體系當中，為了高效利用信息資產企業運用大數據技術，并構成數字化信息管理架構，該架構主要由四部分組成：第一，理論部分。為數據管理提供依據。第二，技術部分。用云計算、人工智能、物聯網等技術綜合處理數據資源。第三，應用部分。將數據綜合處理結果引入企業運營體系，解決企業戰略決策、投融資、價值鏈塑造、內部控制等問題。財務風險管控作為企業運營主要內容之一，與戰略決策、價值鏈塑造等共同構成了企業運營體系，基于此可以將財務風險預警納入大數據應用部分。第四，反饋部分。根據企業運營效益反觀大數據應用實況，同時從實際出發改進大數據應用理論、技術等，使得基于大數據的企業運營體系可不斷優化升級。

2 大數據背景下企業財務風險預警問題

2.1 財務風險預警網格不夠嚴密

通過分析大數據內涵可知，作為一種信息資產大數據廣泛存在于企業運營體系當中，從理論上講，信息資產需要全面覆蓋運營體系，只有這樣才能反映出不同運營環節的潛藏風險，達到財務風險預警效果。有些企業信息資產覆蓋范圍有待拓展，造成了財務風險預警網格不夠嚴密的后果，容易出現預警不及時、有遺漏等情況，不利于企業根據預警信息及時響應，繼而降低企業財務風險管控的有效性。

2.2 財務預警指標有待完善

大數據的主要特點之一是數據種類較多，因為數據來源不同、種類較多，所以這給企業分析、處理與運用大數據帶來了一定的挑戰，容易出現部分數據不可用的情況，不利于企業深挖巨量數據資料的財務風險防控價值。財務預警指標不完善是大數據綜合處理與利用不到位的主要原因，企業如何用統一且完善的指標深挖數據應用價值，成為企業提升財務風險預警水平需解決的問題。

2.3 財務預警體系當中的功能模塊缺乏適配性

企業應用大數據提升運營水平需要打造數字化信息管理架構，該架構由四部分組成，即理論部分、技術部分、應用部分、反饋部分，其中應用部分由若干功能模塊構成，其目的是優化配置數據資源，達到充分運用企業信息資產的效果。當前，有些企業未能聚焦財務風險預警科學設置功能模塊，存在浪費數據資源、數字化風控效率不高等問題，繼而無法有效防范合同風險、稅收風險、預算風險等。

2.4 財務風險預警模式亟需創新

大數據與企業財務風控高度結合本身是財務管理創新的一種表現，因為有些企業創新能力不強、大數據應用經驗較少、技術水平較低，所以出現了財務風險預警模式急需創新的情況，不利于助推“大數據+財務風險預警”活動與時俱進。

2.5 財務數據不夠安全穩定

企業應用大數據識別、分析、防控財務風險的先決條件是占據巨量數據資料。在通常情況下，數據資料的質量與財務風險預警的效果息息相關，有些企業存在財務數據不夠安全穩定的問題，容易在獲取、存儲、共享、處理數據資料時出現數據篡改、丟失、遺漏等情況，繼而弱化了“大數據+財務風險預警”功效。

2.6 忽視內部審計助力財務風險預警體系優化升級的積極作用

企業財務風險預警有著自發性，在大數據背景下相關預警行為朝著自動化、智慧化的方向發展，這雖能提升財務風險管控能力，但可能因技術更新滯后、制度不夠健全、預警流程不穩定等原因而出現“大數據+財務風險預警”不及預期的現象。為了避免產生上述現象企業需要加強內部審計，有些企業存在內部審計滯后于財務風險數字化預警變革的問題，因二者不同步而降低了內審促改的實效性，企業無法及時彌補財務風險預警體系建設與發展中存在的缺陷，繼而很難提高財務風控質量。

2.7 企業財務風險數字化管控人才緊缺

在大數據背景下，企業財務風險預警理念、方法等有所改變，對財務管理人員的綜合素質提出了更高的要求，因為部分企業存在財務風險數字化管控人才緊缺的問題，所以很難將新思想、新技術、新手段等引入財務風險預警范疇，繼而阻礙企業財務風險預警體系升級迭代，企業因財務風控能力弱化而很難增加運營效益[1]。

3 大數據背景下企業解決財務風險預警問題的對策

3.1 織密財務風險預警之網

財務風險有著泛在性，在企業運營范圍不斷拓展、供應鏈持續延伸的背景下，財務風險還有隱蔽性，這給財務風險預警帶來了一定的挑戰，為了迎接上述挑戰，優化風控效果，企業需要織密財務風險預警之網，追求“無處不風控”的效果，在全面采集財務信息的條件下解決預警不及時、有遺漏等問題。這就需要企業做到以下幾點：第一，樹立精細化財務風險預警意識，在全面獲取財務信息資產的同時增強相關信息的準確性、穩定性、真實性，為財務風險預警給予支持。第二，業財融合，將業務端視為財務風險預警之網上的最小節點，達到從業務領域持續采集最新財務信息的效果，以便及時識別與防控各類業務風險，如投資業務風險、采購業務風險、生產業務風險等，繼而增強財務風險預警的及時響應功能。第三，關注財務信息之間的關聯，應用知識圖譜技術予以呈現，進而制定能“預警一點、作用一片”的財務風控方案，使得財務風險預警更具全面性、預判性、及時性等特點。第四，應用大數據技術采集企業內部、外部的運營信息，依托內、外兩大價值鏈做好財務風險預警工作，使得財務風險預警之網更具延展性。

3.2 完善財務預警指標

企業在大數據背景下織密財務風險預警之網的主要作用是全方位、持續性、高精度獲取財務信息資產，因為信息來源不同，信息形式各異，所以存在部分信息無法深度挖掘的問題，這就需要企業完善財務預警指標，用指標統一財務信息資產利用方式，同時保證企業內部財務信息能高度共享，以便各部門在財務風險預警與防范的過程中形成合力。為了完善財務預警指標，企業需要率先關注指標本身，指標是數據標準化下的產物，能反映企業運營活動的性質與內容，并能描述、分析與解釋各項數據應用原理、數據加工規則以及統計數據的時空范圍。指標可分為內部管理指標、信息披露指標、數量與質量指標等，用來定向、定性、定量分析與處理各類運營數據。財務信息綜合處理指標本身應有下述特點：第一，客觀反映企業運營實況。第二，可量化且可描述，同時簡單易懂。第三，指標以深挖信息價值以及增加經濟效益為導向設置與更新。第四，共性與特性兼顧，既應考慮企業從戰略高度應用財務信息的需求，又應考慮不同業務領域對信息資產的個性化需求。企業在確保財務信息綜合處理指標穩定、科學、可用的前提下，需要根據自身財務目標、運營需求、戰略定位等分析資金運行規律，同時依托該規律及時發現資金過度滯留、浪費等問題，在問題產生負面影響前發出警報，以便企業采取行動抵御財務風險，保證財務活動安全可靠，也可以實現效益最大化的財務管理目標。財務預警指標有著綜合性與明確性，如企業所得稅年度預繳稅款占本年度所得稅入庫稅款的占比過低預警、企業資產負債表內企業應付款占權益總額的占比過大預警、企業期末存貨與留底稅金不匹配預警、所有者權益變動差額過大預警等，達到定向、定量、定性預見、分析與防控財務風險的目的[2]。

3.3 依托財務預警體系設置功能模塊

在網羅數據、確立數據應用指標的條件下，企業需要在財務風險預警數字化的大背景下，依托財務預警體系靈活設置功能模塊，其目的是健全數字化信息管理架構，同時保證該架構契合財務風險數字化預警需求，達到充分運用數據資源以及提高數字化風控效率的目的。企業財務預警體系可分為內、外兩部分，在此基礎上企業可設置功能模塊。例如，外部財務環境風險預警模塊包括法律環境預警、金融環境預警、經濟環境預警；內部財務環境風險預警模塊包括企業戰略預警、組織結構預警、生產經營預警、資金運動預警、財務危機預警等。企業應以上述財務風險預警功能模塊為抓手進一步設置子模塊。以資金運動預警為例，可以分設投資活動預警、籌資活動預警等子模塊，也可以子模塊為抓手找準線上數字化財務風險預警發力點。以投融資活動預警為例，預警發力點為短期融資比率、創新融資比率、投資收益率、對外投資比重等，使得企業大數據資源能在應用功能模塊內優化配置，達到充分挖掘與運用企業信息資產的效果，并在此基礎上，實現財務風險預警工作轉至線上且積極發揮大數據技術優勢的目標[3]。

3.4 創新財務風險預警模式

企業應用大數據技術能夠提升財務風險預警水平，同時為企業改進財務風險管控舉措提供支持，為了持續發揮技術優勢，企業需要強化創新精神，加強技術集成，在不斷積累“大數據+財務風險預警”經驗的同時，主動探索預警新出路。廣發證券在大數據背景下搭建“企業財務智能預警平臺”，該平臺能夠發揮項目全生命周期財務風險預警作用，企業可根據預警結果篩選優質項目。在項目盡調期間，企業還可以應用大數據技術與人工智能技術多維刻畫投資對象的畫像，對項目風險等級、風險因子等加以探究，在此前提下找準項目風險預警著力點，以便在項目孵化期間及時預警，有效提高財務風險預警工作效率。“企業財務智能預警平臺”還引入了深度學習技術以及預訓練技術，使得預警模型的模擬性能可提升到90%，同時該模型風險樣本召回率可達到行業領先水平。上述平臺的創新之處不僅在于技術集成，還在于凸顯行業特性，致力于多維度描繪投資對象的風險畫像，有效預見財務異常情況，亦可揭示財務異常原因，并用多種模型針對預測結果進行交叉驗證，使得企業財務風險預警結論更具科學性與可信性。未來，企業將從凸顯自身應用需求的角度出發不斷創新財務風險預警模式，達到立足大數據背景持續拓寬財務風險預警渠道的效果。

3.5 保證財務數據安全穩定

因為數據篡改、丟失、遺漏等情況會弱化“大數據+財務風險預警”功效，所以企業需要從保證財務數據安全穩定的角度出發引用數據安全保護技術。例如，企業可以應用敏感數據識別技術，在數據庫持續采集運營信息的過程中識別敏感數據，同時分析數據來源，以便企業從數據源頭著手加強管理，解決源頭數據不準確、有遺漏等問題；企業可以應用數據加密技術，保護有一定應用價值的財務信息，使得財務信息既能用于分析財務風險，又能避免因外泄而給企業財務管理帶來負面影響。除了上述技術以外，數據水印技術、數據脫敏技術、數據備份技術等均有保證財務數據安全穩定的積極意義，企業可以根據自身軟硬件條件予以選用，通過提升技術水平來營造穩定的數據管理氛圍，在此前提下有效利用數據資源提升財務風險預警水平[4]。

3.6 通過內部審計優化財務風險預警效果

內部審計有監督、診斷、反饋、促改等功能作用，為了強化內部審計的功能作用，同時通過內審不斷優化財務風險預警效果，企業需要保證財務風險數字化預警、內部審計同向、同頻。首先，在“大數據+財務風險預警”方案實施前，內審工作人員需要對該方案的可行性加以分析，還要分析企業軟硬件條件是否能滿足大數據架構建設需求，以便預見財務風險數字化變革阻力，并指導企業攻克財務風險數字化預警理念、體系、模式等發展難關。其次，在“大數據+財務風險預警”方案實施期間，需要組建監督小組，監督要點是財務風險預警方案實施效果是否符合預期。一方面，通過監督要求企業嚴格遵照計劃應用大數據技術解決財務風險預警問題；另一方面，及時識別財務風險數字化預警阻力，以及阻力的成因，在此前提下改進實施方案。最后，在“大數據+財務風險預警”方案實施后，對現有數字化風控架構、技術、操作流程、制度等加以審計，通過審計發現問題，同時列出整改清單，用以督促企業解決制度不完善、操作流程不規范等問題，進而不斷增強基于大數據的財務風險預警能力。

3.7 培養財務風險數字化管控人才

因為財務風險預警需要企業各崗位工作人員提供財務信息，并踐行財務風險預警方案，所以企業需要注重打造一支有責任感、懂技術、敢創新的財務風險數字化管控團隊。為了做到這一點企業應強化以人為本思想，認識到“人”在財務風險預警過程中所發揮的作用。在此基礎上，企業應組織各崗位職工學習“大數據+財務風險預警”理論、手段等內容，用以提升工作人員的財務風險數字化預警能力。企業還應從強化工作人員主動預警意識的角度出發推行考核制度，以考核規程倒逼工作人員履職盡責，可以消除基于大數據的財務風險預警阻力，在“人人預警”的狀態下提高企業財務風控質量[5]。

4 結束語

綜上所述，企業在大數據背景下可以提高財務風險預警質量，需要企業有效解決財務風險預警模式陳舊、人才保障條件不夠充分等問題，持續更新高新技術，量身定制功能模塊，追求財務風險預警嚴、準、全、精的效果，繼而提升企業財務風險數字化預警水平。

參考文獻

[1]王靜宜.大數據背景下企業財務風險管控與優化研究[J].現代商業，2024（12）：180-183.

[2]孫海丹.大數據時代小微企業財務風險預警機制與實踐探析[J].河北企業，2024（05）：87-89.

[3]華佳.大數據時代背景下企業財務風險預警機制的優化策略探究[J].現代商業，2024（05）：161-164.

[4]宋超.大數據時代背景下企業財務風險預警機制的優化策略探究[J].中國市場，2023（36）：134-137.

[5]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（04）：20-22.

作者簡介：聶飛（1978-），女，漢族，遼寧鞍山人，本科，高級會計師、中級會計師，研究方向：業財融合、內部控制、并購重組。