大数据时代下企业管理的风险管控探究

2020-02-28刘延成

经济视野 2020年10期

文| 刘延成

引言

最近几年以来，伴随着技术的发展和创新，大数据技术逐步的走进了人们的生活环境中，而且在不同的领域内都取得了显著的成效。发达国家已经把大数据开发当作国家经济建设的重点内容来探究，期望大数据技术在提升社会经济水平方面可以有更重要的作用。

大数据技术是在合理利用电子信息技术与云计算技术的基础上来实现稳定运行和发展的，因为高精度和高质量的大数据信息技术，在协助企业进行数据管理的过程中有很强的创新性，但是，也有一定的局限性。所以，应利用大数据技术的特性，完整有效地提高企业管理的成效，以建立对应的企业风险管理体系，进而来促进企业高效稳定的拓展。

大数据的内涵

麦肯锡全球研究所对大数据的内涵给出了具体的描述，从实质上来说，大数据是一个数据集合体，在数据采集、存储、管理、探析方面，数据集合体的大小已超出了以往所有数据库软件的功能范畴，而这个集合体的特点是数据数量超大、数据流动超快、数据种类超多和低密度值；然而，维基百科给出的含义是：大数据指的是在相应的时间段之内，处理以往所运用的软件与工具无法处理的数据收集、数据管理、数据运用等任务。

在学术研究方面，大数据属于一个综合性的名词术语，是指一种信息资产，它采用新的处理方式对数据进行处理，因此，数据具有数量多、类型丰富、增长率快的特性。大数据是具有较高商业价值的资源，除数据自身的价值之外，企业收集、存储以及运用大数据的技能也属于大数据的价值之一。

大数据时代下提升企业风险管控的对策

完善管理风险预警机制

1.建立大数据高效信息管理系统，优化改善信息采集和传递机制。首先要主动扩展与企业业务相关的信息收集途径，让自己的收集渠道广泛覆盖行业政策、资产、法律等整体层面，并积极整合到工作人员广大的客户资库当中，进而来建立一个比较完善的风险管理机制。其次，需要同步数据信息的搜集、管控、解决以及实时的更新，全面提高信息搜集和工作模式的智能化水平；最后，建立一种科学的数据信息传递机制，以确保传输系统中的信息可以实时准确地应用于风险的管理过程中。

2.全面构建大数据风险搜索系统，根据有关的调研报告可以得出，在市场的经济态势达到相对充足的情况时，单一的经济体制会发生的整体性风险占到全部风险的35%至55%。当前，由于经济全球化的带动力度日益变大，很多企业会遇到不断增加的系统性风险，其中一些风险是没有办法直接抵制或消除的。这时候企业就会迫切的需要建立一个整体性的风险检测系统，以准确的掌握不同风险的拓展方位以及本质特性，从而全面提升系统性风险的防范机制与管控能力。首先，我们应进一步增强对宏观风险因素进行警示的能力。企业风险管理以及警示机制应大范围的搜集与业务风险相关的资料，并且清晰预判出总体的风险趋势，及时进行调整商业运作策略。其次，加强对不同领域客户的风险预警。企业的风险预警机制要及时把握、探究和预测业务比较集聚的行业动向、行业势态、潜藏风险等，并在该领域将要遇到较大的风险之前就落实风险控制策略。

3.建立风险评估辨析机制。通过特定的风险评估机制，强化风险识别的效果，进而来提升风险预警机制的实效性。

降低资金链、价值链风险

降低资金链、价值链风险，是企业提高资金管理的主要渠道。具体来说，企业领导层可从以下两个方面着手，第一，合理优化价值链信用评估体制，这要求企业改善外部资本链的信用质量，并对各个领域的融资和投资项目做好信用风险评级，促使企业的预算资金具有相应程度的风险辨识空间，进而完全管控风险；第二，减小资金规划的风险质量，这就要求企业进行业务流程梳理、资本控制流程，在此基础上，对企业资本预算、资本评估考核、风险防范策略等阶段加强风险控制，促使企业的预算编制可行性更高、资金使用效率更高，从而确保企业资产管理的安全性与稳定性。

引入ERP系统编制风险应对方案

在明确风险因素类型、不同风险因素之间关联性、各风险因素严峻性的前提下，制定专门的风险解决方案，引入ERP系统编制风险应对方案，最大程度的将风险因素可能导致的损失量减最小；同时，还应对ERP系统内风险的反复性进行重视，对已确定的风险进行定期检查，确保同类风险不会第二次产生，通过此方法使得风险应对方案的最终目的有效落实。