基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型構(gòu)建及實(shí)證分析

企業(yè)應(yīng)加大對(duì)大數(shù)據(jù)技術(shù)的投入，持續(xù)優(yōu)化模型，助力提高財(cái)務(wù)管理智能化水準(zhǔn)，以應(yīng)對(duì)瞬息萬(wàn)變的市場(chǎng)環(huán)境及風(fēng)險(xiǎn)考驗(yàn)，構(gòu)建穩(wěn)固的持續(xù)發(fā)展格局。

企業(yè)作為市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)主體，面臨著各種風(fēng)險(xiǎn)。財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)作為一種客觀存在的經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)貫穿企業(yè)各個(gè)財(cái)務(wù)環(huán)節(jié)，對(duì)于保障投資和經(jīng)營(yíng)活動(dòng)的開(kāi)展，使企業(yè)經(jīng)濟(jì)利益免受損失有著重大意義。而基于大數(shù)據(jù)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管理體系的構(gòu)建，是企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管理適應(yīng)數(shù)字時(shí)代發(fā)展趨勢(shì)下的要求。

傳統(tǒng)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管理模式的弊端

隨著信息技術(shù)的迅猛發(fā)展，企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)愈發(fā)錯(cuò)綜復(fù)雜。傳統(tǒng)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管理流程依賴少量財(cái)務(wù)指標(biāo)及經(jīng)驗(yàn)判斷，缺少信息化、標(biāo)準(zhǔn)化的方法，難以達(dá)到企業(yè)對(duì)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)精準(zhǔn)預(yù)估和高效治理的期望，凸顯諸多局限。

傳統(tǒng)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管理模式中，通常以財(cái)務(wù)指標(biāo)體系作支撐，如償債能力、盈利水平、營(yíng)運(yùn)能力等，其管理流程主要依賴人為判斷，使用經(jīng)驗(yàn)及統(tǒng)計(jì)方法識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)，缺少信息化、標(biāo)準(zhǔn)化方法，導(dǎo)致風(fēng)險(xiǎn)管理過(guò)程中人為干擾大、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果客觀性不高。

同時(shí)，傳統(tǒng)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管理模式對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行整理歸納、利用單一的財(cái)務(wù)指標(biāo)體系進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的方法，缺少多維度的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)測(cè)評(píng)以及對(duì)數(shù)據(jù)間內(nèi)在聯(lián)系的挖掘，導(dǎo)致不能及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在的風(fēng)險(xiǎn)因素。

因此，基于大數(shù)據(jù)企業(yè)能夠建立起多層次、多維度的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估體系，對(duì)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析，通過(guò)對(duì)企業(yè)內(nèi)部大量信息和數(shù)據(jù)的共享獲取，對(duì)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管理相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘和深度應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)發(fā)掘和預(yù)警的迅速反饋，從而提升風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的時(shí)效性。此外，把大數(shù)據(jù)技術(shù)和企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警關(guān)聯(lián)起來(lái)，搭建對(duì)應(yīng)預(yù)警模型，可以使企業(yè)有效把控財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。

基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型構(gòu)建

第一，進(jìn)行數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理。搭建依托大數(shù)據(jù)技術(shù)的企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警體系，數(shù)據(jù)收集和預(yù)處理是首要任務(wù)。數(shù)據(jù)收集需全面涉及企業(yè)內(nèi)外部的數(shù)據(jù)內(nèi)容，內(nèi)部數(shù)據(jù)包括財(cái)務(wù)報(bào)表，外部數(shù)據(jù)包括市場(chǎng)環(huán)境，如宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)、行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)等情況，以及政策法規(guī)的變動(dòng)情況。收集數(shù)據(jù)結(jié)束后，要實(shí)施嚴(yán)格的數(shù)據(jù)清洗。數(shù)據(jù)清洗旨在剔除噪音與錯(cuò)誤數(shù)據(jù)，如重復(fù)的記錄、錯(cuò)誤的格式等，以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)唯一的效果。對(duì)于缺失值，可采用均值、中位數(shù)等手段進(jìn)行填補(bǔ)。通過(guò)異常值檢驗(yàn)識(shí)別處置偏離正常范疇的數(shù)據(jù)點(diǎn)。通過(guò)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化，提高數(shù)據(jù)的品質(zhì)，為模型分析搭建根基。

第二，構(gòu)建財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)體系。適宜的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)體系是搭建模型的核心，指標(biāo)選擇應(yīng)全面考量企業(yè)的行業(yè)特性、運(yùn)營(yíng)模式與財(cái)務(wù)情況。傳統(tǒng)財(cái)務(wù)指標(biāo)充當(dāng)基礎(chǔ)支撐，如償債能力等指標(biāo)，從多元視角體現(xiàn)企業(yè)財(cái)務(wù)及經(jīng)營(yíng)情況。大數(shù)據(jù)背景下，也可引進(jìn)非傳統(tǒng)指標(biāo)，如社交媒體影響力、客戶滿意度、供應(yīng)鏈穩(wěn)定性等，這些指標(biāo)可從更寬泛的層面展現(xiàn)潛在的風(fēng)險(xiǎn)與趨勢(shì)，例如，社交媒體的大量負(fù)面評(píng)價(jià)可能會(huì)影響品牌價(jià)值以及市場(chǎng)份額，進(jìn)一步波及財(cái)務(wù)狀況。

第三，選擇大數(shù)據(jù)分析方法。研發(fā)企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型，選取適合的大數(shù)據(jù)分析方法極為關(guān)鍵。大數(shù)據(jù)分析所采用的方法有傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)分析和現(xiàn)代機(jī)器學(xué)習(xí)手段。通過(guò)回歸分析以及時(shí)間序列分析，可辨別關(guān)鍵變量與趨勢(shì)，對(duì)簡(jiǎn)易財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)有一定指導(dǎo)意義，但當(dāng)應(yīng)對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)和復(fù)雜的非線性關(guān)聯(lián)時(shí)，其精準(zhǔn)度欠佳。近年來(lái)，機(jī)器學(xué)習(xí)手段逐步成為主流，通過(guò)訓(xùn)練歷史數(shù)據(jù)對(duì)未來(lái)風(fēng)險(xiǎn)做出預(yù)測(cè)，可在無(wú)標(biāo)注數(shù)據(jù)里面識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)與潛在故障。

第四，進(jìn)行預(yù)警模型設(shè)計(jì)與優(yōu)化。要想達(dá)成精準(zhǔn)預(yù)警，模型的設(shè)計(jì)與優(yōu)化是核心要點(diǎn)。在設(shè)計(jì)模型的初始階段，首先，要明確預(yù)警的對(duì)象，如財(cái)務(wù)危機(jī)、流動(dòng)性困局之類，按照數(shù)據(jù)及指標(biāo)體系，篩選恰當(dāng)算法。其次，模型優(yōu)化需進(jìn)行特征篩選、參數(shù)的優(yōu)化調(diào)整及模型集成。特征篩選可辨別出與風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)的變量，去除冗余特征，精簡(jiǎn)模型的結(jié)構(gòu)組成，增進(jìn)效能及精準(zhǔn)度。參數(shù)調(diào)整采用交叉驗(yàn)證等途徑，找出最理想的參數(shù)組合，改善模型成效。模型集成是把多個(gè)模型進(jìn)行合并組合，集合各模型預(yù)測(cè)產(chǎn)出，增強(qiáng)預(yù)警系統(tǒng)的抗干擾性與可靠性。

基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型分析

第一，樣本選擇與數(shù)據(jù)說(shuō)明。在進(jìn)行實(shí)證分析的階段，樣本選取和數(shù)據(jù)質(zhì)量關(guān)乎模型準(zhǔn)確性及有效性。當(dāng)樣本呈現(xiàn)多種樣態(tài)，涉及各行業(yè)、規(guī)模層次不同及財(cái)務(wù)狀況相異的企業(yè)時(shí)，樣本量要達(dá)到一定規(guī)模，數(shù)據(jù)解讀要涵蓋傳統(tǒng)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)與外部類型數(shù)據(jù)。傳統(tǒng)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)是基石，如宏觀經(jīng)濟(jì)、行業(yè)走向，而政策規(guī)章之類的外部數(shù)據(jù)則增添更為多元的信息，有利于開(kāi)展全面的風(fēng)險(xiǎn)分析。大數(shù)據(jù)技術(shù)能聚合多種數(shù)據(jù)，為模型在動(dòng)態(tài)市場(chǎng)環(huán)境下的應(yīng)用添力。

第二，模型參數(shù)設(shè)置與訓(xùn)練。在模型構(gòu)建過(guò)程中，參數(shù)設(shè)置及訓(xùn)練是核心的環(huán)節(jié)。各算法需設(shè)置的參數(shù)存在差異，選用合適參數(shù)對(duì)模型性能意義非凡。開(kāi)展訓(xùn)練時(shí)，可把數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集以及測(cè)試集，訓(xùn)練集推動(dòng)模型掌握數(shù)據(jù)模式規(guī)律，采用驗(yàn)證集調(diào)整參數(shù)，防止過(guò)擬合現(xiàn)象。利用測(cè)試集評(píng)估模型的泛化本領(lǐng)，運(yùn)用交叉驗(yàn)證去衡量模型的穩(wěn)定水平。

第三，模型預(yù)測(cè)結(jié)果分析。為保證預(yù)警系統(tǒng)切實(shí)有效，首先，要做的是明確預(yù)警的核心目標(biāo)，這關(guān)乎對(duì)潛在危險(xiǎn)的精準(zhǔn)預(yù)判。待預(yù)測(cè)結(jié)果得出之后，可借助分類分析或回歸分析這兩種辦法去評(píng)估模型的性能水平。從分類模型的角度，要把預(yù)測(cè)結(jié)果同實(shí)際的風(fēng)險(xiǎn)類別做對(duì)比，全盤評(píng)估模型準(zhǔn)確程度。就回歸模型而言，要把預(yù)測(cè)的風(fēng)險(xiǎn)值與實(shí)際財(cái)務(wù)指標(biāo)進(jìn)行比較。在針對(duì)模型預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行分析的時(shí)候，需要把誤差的來(lái)源納入考量，這些誤差或許源于數(shù)據(jù)噪音、特征選取欠佳、參數(shù)設(shè)定欠妥等，面對(duì)多種風(fēng)險(xiǎn)情形，需要調(diào)整優(yōu)化模型參數(shù)，增強(qiáng)模型適應(yīng)度與穩(wěn)定性。

第四，模型性能評(píng)估與比較。評(píng)估、比較模型性能，是保證模型實(shí)用性的關(guān)鍵所在。在對(duì)比模型性能時(shí)，不僅是與依托大數(shù)據(jù)的模型進(jìn)行對(duì)比，還要將其與線性回歸、邏輯回歸等傳統(tǒng)模型相對(duì)比，剖析預(yù)測(cè)精準(zhǔn)度、誤差區(qū)間與計(jì)算效能的差別，選出最貼合企業(yè)的預(yù)警模型。

以上分析探討了基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型的有關(guān)問(wèn)題，展現(xiàn)了大數(shù)據(jù)技術(shù)在企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)把控中的潛力和優(yōu)勢(shì)。伴隨著信息技術(shù)與數(shù)據(jù)分析技術(shù)的快速發(fā)展，未來(lái)企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型將更加精準(zhǔn)與高效。企業(yè)應(yīng)加大對(duì)大數(shù)據(jù)技術(shù)的投入，持續(xù)優(yōu)化模型，助力提高財(cái)務(wù)管理智能化水準(zhǔn)，以應(yīng)對(duì)瞬息萬(wàn)變的市場(chǎng)環(huán)境及風(fēng)險(xiǎn)考驗(yàn)，構(gòu)建穩(wěn)固的持續(xù)發(fā)展格局。

（作者單位：鄭州市交通規(guī)劃勘察設(shè)計(jì)研究院有限公司）