數(shù)字化時代水電企業(yè)財務風險管控優(yōu)化研究

【中圖分類號】F275；F49；F426【文獻標志碼】A

【文章編號】1673-1069（2025）08-0099-03

1引言

數(shù)字化時代背景下，大數(shù)據(jù)、人工智能、區(qū)塊鏈等技術革新正推動企業(yè)財務管理模式從“事后核算\"向“事前預警\"轉(zhuǎn)型。作為清潔能源主力與“雙碳”目標的關鍵支撐，水電企業(yè)因存在重資產(chǎn)投人、自然條件約束及政策敏感性等特點，其財務風險呈現(xiàn)顯著的特殊性。然而，傳統(tǒng)財務風險管控依賴人工報表分析與滯后預警，難以應對數(shù)字化時代的復雜風險?；诖?，本文以黑龍江流域某國有水電企業(yè)為研究對象，聚焦水電企業(yè)特性，探索構建\"技術一數(shù)據(jù)一管理\"協(xié)同的優(yōu)化框架，旨在提升水電企業(yè)抗風險能力，為清潔能源穩(wěn)定供應提供財務保障。

2理論基礎與文獻綜述

2.1財務風險管控理論演進

為探究數(shù)字化時代水電企業(yè)財務風險管控的優(yōu)化路徑，需首先厘清財務風險管控理論的發(fā)展脈絡。財務風險管控傳統(tǒng)理論形成于20世紀80年代前，以資產(chǎn)負債率、流動比率等財務指標為核心，側(cè)重對單一風險的識別與控制，其邏輯本質(zhì)是通過靜態(tài)財務數(shù)據(jù)回溯風險成因。20世紀90年代后，隨著COSO框架的提出，現(xiàn)代理論逐步拓展至戰(zhàn)略、運營、合規(guī)等多維度，強調(diào)對風險的全流程系統(tǒng)性防范，更注重風險與企業(yè)整體目標的動態(tài)關聯(lián)。然而，針對水電企業(yè)的特殊業(yè)務場景，傳統(tǒng)理論存在顯著局限，其分析框架未將自然條件波動、政策變量等非財務因素納入風險傳導路徑，導致對水電企業(yè)的特有風險（如投資超支、現(xiàn)金流缺口）的解釋力不足。這一理論缺口，為數(shù)字化技術嵌人風險管控提供了理論優(yōu)化空間。

2.2數(shù)字化技術與財務管控研究現(xiàn)狀

現(xiàn)有研究已系統(tǒng)揭示數(shù)字化技術對財務風險管控的賦能路徑。王穎指出，大數(shù)據(jù)、智能算法等技術可優(yōu)化風險預測模型與評估機制，解決傳統(tǒng)管控中數(shù)據(jù)精準性不足、監(jiān)控手段滯后等問題；杭慧芹等進一步強調(diào)，數(shù)字技術（如云計算、物聯(lián)網(wǎng)）通過嵌人業(yè)務環(huán)節(jié)，能及時識別并管控財務風險，提升流程效率。針對制造業(yè)的研究，何娟娜則具體驗證了數(shù)智化在加強風險識別、構建預警機制、優(yōu)化內(nèi)控體系中的實踐價值;雷詠然亦提出，數(shù)字化背景下需多維度革新以釋放管控優(yōu)勢。但現(xiàn)有成果多聚焦制造業(yè)或一般性企業(yè)，尚未深人探討水電行業(yè)特有的自然條件波動與政策變量的量化建模問題，對水電企業(yè)財務風險的針對性管控策略仍存在研究缺口。

2.3水電企業(yè)財務風險特殊性理論支撐

水電企業(yè)的財務風險特殊性源于其業(yè)務流程與外部環(huán)境的雙重約束。在投資階段，因項目需穿越復雜的地質(zhì)區(qū)域（如喀斯特地貌、高海拔山區(qū)），地質(zhì)勘探誤差、施工難度增加等因素易導致建設成本超支，形成特有的投資超支風險；進人運營階段，企業(yè)收益高度依賴自然條件，降水異常（如枯水期延長）會直接降低水電站實際發(fā)電量，電費收入隨之減少，進而引發(fā)現(xiàn)金流缺口風險；此外，作為受政策嚴格監(jiān)管的公用事業(yè)主體，水電企業(yè)還面臨顯著的政策關聯(lián)風險一電價動態(tài)調(diào)整、環(huán)保合規(guī)成本增加等外部沖擊，進一步放大了財務風險的不確定性。上述風險的特殊傳導機制，要求財務風險管控方案需深度結合水電企業(yè)的業(yè)務特性，通過數(shù)字化技術精準捕捉自然條件、政策變量與財務指標的關聯(lián)路徑，以提升風險識別與應對的針對性。

3研究設計與方法

3.1研究方法與研究對象選擇

本文參考李志洲的研究，選擇單案例研究法，用于深入探究特定情境下復雜管理問題的內(nèi)在機制。研究目標需通過多維度數(shù)據(jù)收集與分析，全面揭示數(shù)字化轉(zhuǎn)型背景下財務風險管控的痛點與優(yōu)化路徑。通過聚焦行業(yè)典型樣本，結合“問題診斷一方案設計一效果驗證”的邏輯鏈及定量與定性分析，實現(xiàn)深度追蹤。

研究選取黑龍江流域某國有中型水電企業(yè)為研究對象。該企業(yè)資產(chǎn)規(guī)模超80億元，運營范圍覆蓋松花江、嫩江、牡丹江三大流域，因流域跨度大，面臨冬季水庫冰封、夏季豐枯水期差異顯著等復雜自然條件，風險場景覆蓋投資超支、枯水年現(xiàn)金流缺口等典型問題。此外，該企業(yè)自2023年啟動數(shù)字化轉(zhuǎn)型，已部署ERP系統(tǒng)與生產(chǎn)監(jiān)控平臺，但財務風控模塊僅實現(xiàn)基礎數(shù)據(jù)錄入，未與水文監(jiān)測、工程進度等業(yè)務系統(tǒng)深度整合，存在數(shù)據(jù)孤島現(xiàn)象。

3.2數(shù)據(jù)收集與分析方法

定量數(shù)據(jù)來源于企業(yè)2022一2024年公開披露的資產(chǎn)負債表、現(xiàn)金流量表，以及內(nèi)部風控系統(tǒng)運行日志，重點提取風險識別準確率、預警響應時間等關鍵指標；定性數(shù)據(jù)通過對財務總監(jiān)、風控部門負責人、IT工程師的深度訪談獲取，訪談提綱聚焦現(xiàn)有風控流程痛點、數(shù)字化技術應用需求及跨部門協(xié)作障礙，覆蓋業(yè)務、技術與管理多維度視角。分析過程中，通過對比實施前后風險識別準確率、預警響應時間等定量指標，結合訪談反饋的用戶滿意度等定性評價，綜合評估優(yōu)化效果，以提高研究結論的實踐指導價值。

4水電企業(yè)財務風險管控現(xiàn)狀與問題分析

4.1行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀

中國電力企業(yè)聯(lián)合會發(fā)布的《中國電力行業(yè)年度發(fā)展報告 2024? 及《2023一2024年度全國電力供需形勢分析預測報告》披露，2023年全國全社會用電量同比增長 6.7% ，電力消費需求持續(xù)增長；非化石能源發(fā)電裝機占比首次超過50% ，水電作為清潔能源主力，需持續(xù)投入建設（如抽水蓄能、風光儲一體化項目），推高企業(yè)投資壓力。結合長江電力、華能水電等龍頭企業(yè)2024年三季度公開財報數(shù)據(jù)顯示，長江電力資產(chǎn)負債率為 60.79% （較2022年上升5.79個百分點）；華能水電資產(chǎn)負債率為 62% ，且長期借款占比超過 80% 。行業(yè)呈現(xiàn)\"高負債、長周期、現(xiàn)金流覆蓋壓力大\"的共性特征，疊加2023年以來融資環(huán)境收緊，企業(yè)償債壓力與財務成本同步攀升。

從風險誘因看，中電聯(lián)報告指出，2021一2023年全國水電設備利用小時數(shù)波動幅度達 18% 。極端氣候頻發(fā)導致發(fā)電量與現(xiàn)金流的匹配性下降，而傳統(tǒng)依賴歷史水文數(shù)據(jù)的預測型管控模式顯現(xiàn)局限性，暴露出風險識別滯后、應對機制僵化等問題。

4.2案例企業(yè)現(xiàn)狀分析

在行業(yè)整體面臨財務風險管控挑戰(zhàn)的背景下，案例企業(yè)現(xiàn)行管控流程更直觀地反映出傳統(tǒng)模式的實踐困境。其風險識別環(huán)節(jié)主要通過人工核對工程進度報表與財務預算數(shù)據(jù)實現(xiàn)，信息同步存在3～5個工作日的滯后；風險預警機制僅監(jiān)測資產(chǎn)負債率、流動比率等傳統(tǒng)財務指標，未將氣象水文、電價政策等外部變量納人預警模型；風險處置階段，針對現(xiàn)金流缺口等問題仍依賴人工決策（如臨時融資），從風險確認到措施執(zhí)行的響應周期超過48小時。該流程在數(shù)據(jù)處理時效性、變量覆蓋全面性及決策效率3方面均顯現(xiàn)局限性，難以適應復雜外部環(huán)境下的風險管控需求。

4.3問題成因剖析

深人剖析案例企業(yè)現(xiàn)行管控流程局限性的背后，可從技術、管理及外部環(huán)境3方面追溯成因。技術層面，氣象、工程、財務等多源數(shù)據(jù)分散存儲于不同系統(tǒng)，缺乏統(tǒng)一數(shù)據(jù)標準；業(yè)務系統(tǒng)與財務系統(tǒng)尚未實現(xiàn)集成，關鍵數(shù)據(jù)需人工跨系統(tǒng)導人，直接影響處理時效。管理層面，組織架構與制度建設滯后于風險管控需求，如財務、工程、IT部門長期獨立運作，跨部門數(shù)據(jù)共享與協(xié)作機制低效；同時，企業(yè)未建立數(shù)據(jù)質(zhì)量考核制度及數(shù)字化工具使用規(guī)范，制約技術應用效能。外部環(huán)境層面，厄爾尼諾現(xiàn)象頻發(fā)加劇降水預測難度，疊加2024年電價下調(diào)等政策調(diào)整，進一步放大風險復雜性，導致傳統(tǒng)管控模式的適應性缺口被顯著放大。

5數(shù)字化驅(qū)動的財務風險管控優(yōu)化路徑

5.1優(yōu)化總體框架

針對水電企業(yè)財務風險的管控痛點，優(yōu)化方案以“技術一數(shù)據(jù)一管理\"三維協(xié)同為核心構建總體框架。技術層，依托云原生、微服務架構搭建智能風控平臺，通過模塊化設計實現(xiàn)多源數(shù)據(jù)的實時接入與系統(tǒng)彈性擴展，為動態(tài)風險監(jiān)測提供技術支撐；數(shù)據(jù)層，制定統(tǒng)一數(shù)據(jù)標準，氣象數(shù)據(jù)按流域分類編碼、工程數(shù)據(jù)按項目階段標簽化處理，在此基礎上整合形成氣象、工程、財務跨領域數(shù)據(jù)湖，解決多源數(shù)據(jù)分散存儲問題；管理層，同步調(diào)整組織架構，設立跨部門風控小組統(tǒng)籌數(shù)據(jù)共享與流程協(xié)同，并配套完善數(shù)據(jù)質(zhì)量考核制度、跨部門協(xié)作操作流程，通過制度約束保障技術與數(shù)據(jù)效能的充分釋放。

5.2技術平臺建設

基于優(yōu)化總體框架的技術層設計，智能風控平臺的核心功能模塊開發(fā)以數(shù)據(jù)驅(qū)動與算法賦能為核心，聚焦風險識別、預警與處置的全流程數(shù)字化改造。風險識別模塊，選用XGBoost算法，作為一種高效的梯度提升決策樹算法，其優(yōu)勢在于能夠精準捕捉多源異構數(shù)據(jù)間的非線性關系，尤其適用于整合氣象降水預測、工程進度偏差、財務預算執(zhí)行等多維度數(shù)據(jù)的場景。通過構建多變量預測模型，可顯著提升投資超支、現(xiàn)金流缺口等風險的量化識別精度。風險預警模塊采用動態(tài)閾值設計（如現(xiàn)金流低于月度均值 80% 時觸發(fā)預警），可根據(jù)歷史數(shù)據(jù)與外部環(huán)境變化（如電價政策調(diào)整）自動校準，貼合實際風險水平，預警信息通過手機APP實時推送至管理層，確保風險信號的即時傳遞。風險處置模塊內(nèi)置標準化應對策略庫，該策略庫基于歷史風險處置經(jīng)驗與行業(yè)最佳實踐沉淀形成，涵蓋\"縮減非必要開支\"\"短期融資\"等典型方案，通過自動化匹配風險類型輸出處置建議，有效縮短人工決策周期。

5.3管理機制創(chuàng)新

管理機制圍繞組織架構、制度規(guī)范與流程優(yōu)化3個維度展開，形成技術平臺效能釋放的配套支撐。組織層面，設立“財務一工程一IT\"聯(lián)合風控小組，統(tǒng)籌智能風控平臺的日常運維與策略動態(tài)迭代，強化跨領域協(xié)同能力；制度層面，配套制定《數(shù)據(jù)質(zhì)量考核辦法》《跨部門協(xié)作流程規(guī)范》等明確制度，通過量化考核與流程約束保障數(shù)據(jù)質(zhì)量與協(xié)作效率；流程層面，重點打通業(yè)財數(shù)據(jù)鏈路，實現(xiàn)工程進度系統(tǒng)與財務平臺的實時數(shù)據(jù)同步，工程進度信息更新后，自動觸發(fā)財務預算執(zhí)行狀態(tài)調(diào)整，消除人工干預導致的信息滯后問題。

6案例實證分析

6.1實施過程

本方案的實施過程采用分階段推進策略，具體劃分為3個關鍵階段。第1～3個月為基礎建設階段，以數(shù)據(jù)與技術底座構建為核心，完成 200+ 數(shù)據(jù)字段的標準化、標簽化處理（涵蓋氣象、工程、財務等多源數(shù)據(jù)），同步部署云服務器并對接氣象監(jiān)測系統(tǒng)、工程管理系統(tǒng)，為后續(xù)功能開發(fā)奠定數(shù)據(jù)與技術基礎；第4～9個月為功能開發(fā)階段，聚焦平臺核心模塊上線，依次完成風險識別模塊的XGBoost模型訓練、預警模塊的動態(tài)閾值設置、處置模塊的策略庫填充，形成覆蓋風險全周期的數(shù)字化功能體系；第10～12個月為試點運行階段，選取2個新建水電站項目開展測試，通過實際場景驗證并優(yōu)化模型參數(shù)，如調(diào)整降水預測數(shù)據(jù)在風險識別中的權重，同步解決系統(tǒng)運行中暴露的數(shù)據(jù)延遲傳輸BUG等技術問題，確保平臺功能的穩(wěn)定性與適用性。3個階段遞進實施，為方案的全面推廣提供實踐支撐。

6.2效果評估

效果評估采用定量分析與定性調(diào)研結合的方法。定量指標選取風險識別準確率、預警響應時間、人工處理成本3項核心維度，以系統(tǒng)評估優(yōu)化策略的實施效果及可靠性。具體結果如表1所示。其中，風險識別準確率基于3年120例現(xiàn)金流缺口事件樣本庫，通過混淆矩陣計算實施前后模型預測正確數(shù)占比；預警響應時間統(tǒng)計100次真實風險事件的系統(tǒng)日志均值；人工處理成本對比風險處置崗位日均工時。

表1優(yōu)化策略實施效果分析

定性調(diào)研通過多部門采集反饋，基于15份中層及以上管理者問卷統(tǒng)計，管理層滿意度 85% ；IT部門通過6個月系統(tǒng)運維日志評判，智能風控平臺月均故障 ?1 次，穩(wěn)定性良好；對比實施前后50例跨部門數(shù)據(jù)共享任務單處理時長，處理時間減少 40% ，有效提升了工程部門協(xié)作效率。多源數(shù)據(jù)支撐下，評估結果可靠反映了優(yōu)化方案在風險管控、系統(tǒng)穩(wěn)定及協(xié)同效率方面的提升。

7結語

綜上所述，本研究針對水電企業(yè)因重資產(chǎn)投入、自然條件約束及政策敏感性導致的財務風險特殊性，構建了“技術一數(shù)據(jù)一管理\"協(xié)同的優(yōu)化框架。技術層依托智能風控平臺實現(xiàn)多源數(shù)據(jù)實時接人與動態(tài)監(jiān)測，數(shù)據(jù)層通過標準化整合解決多源數(shù)據(jù)分散問題，管理層通過組織架構調(diào)整與制度規(guī)范保障技術效能釋放。并通過案例顯示，該框架可顯著提升風險識別準確率、縮短預警響應時間并降低人工成本。本研究局限于單一企業(yè)案例，尚未驗證跨流域水電企業(yè)的普適性。未來可結合AI大模型優(yōu)化自然條件預測精度，探索跨企業(yè)數(shù)據(jù)共享機制，進一步完善行業(yè)財務風險管控體系。

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