大数据时代企业财务风险预警机制与路径探究

陈延丰

（江苏农垦清洁能源有限公司 江苏南京 210019）

我国学者普遍认为，企业想要更好地应对复杂多变的市场状况和激烈的竞争环境，就应当建立健全财务风险预警机制。企业只有对财务风险进行有效的预测和识别，才能保障企业获取强有力的竞争力。

一、大数据与财务风险预警

当前企业所展开的融资、投资以及运营管理活动都贯穿有财务风险预警。企业的具体实施以上活动过程中，应当着重关注战略业务部门层面的预警需求，因为不同层面产生的决策需求也存在一定的差异性。比如说战略层面，需要决定企业的业务。而业务层面的需要决定对哪一类产品进行开发和生产。而部门层面则需要决定对怎样的销售策略进行选用。因此各层面财务风险预警需求也有一定的差异性存在。同时针对预警需求差异性也需要针对性地展开数据分析。通过对大数据技术运用，财务风险机制能够有效对社会经济环境、企业发展运营实际传导风险供应链系统所产生的各方面数据进行搜集。在具体抽取数据和分析数据过程中要充分考虑多个层面的风险预警需求，这样才能使得不同层面的差异性预警需求得到满足。另外，也能够反复的收集和利用数据，进而使得预警成本和时间得以缩减。保障财务风险预警有着更大的适用范围。

现今欠缺精准度和稳定性是大部分财务风险预警机制普遍存在的问题。基本原因在于企业在具体选取指标过程中，很少去关注非财务指标。同时在选取非财务指标时，采用的方法过于单一，只是列举和试错，这无疑会导致选中目标存在滞后性，不能较好的适应未来发展。大数据视域下，财务风险预警机制的基础为全样本数据，从不同视角对实时数据进行搜集。另外也并非只是非财务或特定财务指标，而是基于预警需求来展开选择，这样就能够形成更加稳定准确的预警。但需要注意的是，虽然数据量保障了准确性，但却对及时性提出了更高的要求。而大数据技术的运用能够使得处理信息方面的速度大幅提升，进而保障了及时性。比如说Storm这一大数据处理架构，每秒钟能够处理的数据元组达到100万个。通过大数据技术的应用，能够有效及时地进行财务风险预测，大幅提升预警的及时性和准确性。大数据视域下，财务风险预警能够实现高速全面覆盖，也能够使得风险预警在及时性、准确性方面的需求得到满足。

二、财务风险预警机制设计

大数据背景下，可以划分财务风险机制为特殊预警和常态预警两部分。实际上企业的各方面经济活动都需要有常态预警机制。所谓的特殊预警指的是企业在实施重大决策时启动两种预警机制包括四个环节，分别是数据的采集、处理风险的有效预判、报告合理出具以及预警效果的评价。

（一）采集和处理数据环节的机制设计

相关人员在采集和处理数据过程中，以信息技术对企业业务活动的各方面数据进行采集。包括了市场环境数据、行业数据、供应链数据、财务以及财务数据等等。然后基于相应的类型整理、分类，比如说可以在数据库中以变量的方式储存财务数据。但是针对非结构和半结构化数据需要进行处理。

（二）判断风险环节的机制设计

在判断风险阶段创新机制。应当深度分析风险的程度和类别，同时有效地判断风险预警。对于新机制来说，这一环节是至关重要的。通过计算数据库中的大量数据。新机制能够深入分析市场环境影响、供应链传导影响、行业风险影响以及企业的发展实际，这样就能够对企业在运营管理过程中的经营风险、竞争风险、法律风险、政治风险进行识别。在财务预警机制中，如果量化的结果达到了风险预警值后，这时预警机制就会形成相应的预警结果。所以对于预警效果来说，选择临界值也至关重要。新机制可以对神经元模型和支持向量机模型进行运用，这样能够寻找到效果更为突出的临界值。

支持向量机模型实际上就是对最优平面进行查找不同类型的数据对企业是否有财务风险的判断指标以及数据库中，通过计算获取的变量，形成多维空间。在此空间中，不同的企业对应不同的点。新机制对这一模型进行运用，实际上就是寻求有效区分这些点，判断企业是否面临财务风险的最优平面，并形成决策函数。而临界值就是这一函数，假如说在新机制中，输入企业某一时点的数据，判定为存在财务风险的企业，那么会有预警发出。神经元模型实际上就是对人类机体传递神经递质和神经网络模拟。假如说条件满足后，就会激活神经元，然后输出相应的计算预定函数结果。在新机制中进行运用，我能够有效地设定企业所在的点和最优平面的距离函数，假如说临近预定值，那么就激活神经元，会对预警信号进行输出，帮助企业有效地规避风险。在对新机制启动前，需要企业以往的数据来训练新机制，保障获取的决策函数有效合理。

（三）预警报告环节的预警决策信息生成

新机制基于判断风险的结果，可以对预警报告进行自动的生成。包括三方面，首先是结构化处理之后的非财务以及财务数据，包括了企业的具体发展状况、市场环境，基本上都是以表格形式列出，这样使用者理解和阅读更为方便。其次是针对行业关联影响、市场风险、企业内部状况文字分析，这样使用报告人员就能够清晰地把握企业所处的大环境和自身运营实际。再次是企业面临财务风险的预警，包括了风险等级、类型、成因以及可能导致的后果，这样就能够帮助企业管理层形成更加合理的决策。

（四）评价和反馈预警效果环节的运行机理

评价和反馈预警效果环节，能够使得企业获取更为稳定准确的预警新机制，能够对使用报告人员评价的预警效果信息进行搜集，对上述谈及的模型预定值展开调整，以此保障预警有着良好的敏感度。进而使得各企业在风险预警方面的需求得到满足。另外，每次预警实际上都是对新机制的训练，可以在具体使用中进一步修正决策函数，保障新机制能够更好地适应各方面影响风险的因素变化，使得风险预警质量得到提升。

三、财务风险预警路径设计

（一）动态分析企业内部状况

企业运营管理状况的分析是企业具体展开财务风险预警工作的前提，也是至关重要的一方面。主要分析财务和非财务两方面的状况。在衡量财务状况方面难度不大，通过财务数据指标运用ERP系统，能够获取到企业当前现金流量、运营状况和财务情况，对企业风险规避、运营管理、偿债以及盈利能力进行反应。企业的治理结构、内控工作状况所形成的规章机制都属于非财务状况。这些因素会间接性地对财务风险产生作用比如假如说企业并未形成完善的内控机制，即便财务业绩较好，那么在未来也可能陷入巨大的财务风险之中。这是因为一旦爆发了内控风险，那么势必会给其造成不可估量的损失。通过分析这些数据能够形成更为稳定准确的预警效果。

（二）分析行业风险测度

行业风险分析指的就是市场大环境可能造成的风险。市场环境势必会对企业产生一定程度的影响。在对这些因素进行衡量过程中，要关注行业的利润率、行业销售增长率等相关指标。通过对大数据技术进行运用，一方面能够实时更新这些指标，同时也能够有效地处理非结构化信息，继而形成更加准确的预警分析。

（三）分析行业关联影响

分析行业关联影响指的就是分析企业受行业的发展变化的影响。不同行业在整个经济大环境中实际上都是互相影响和联系的。假如说房地产行业获利水平持续向下降，那么势必也会对钢铁、木材等有关的行业领域产生影响。甚至会对餐饮业产生一定程度的影响。新机制下，通过对大数据进行运用，以此分析搜集往年数据，进而就能够对行业的影响方向和程度进行判定，对行业未来的发展趋势进行预测，这样就能够较为有效地规避风险。

（四）分析供应链传导影响

所谓的供应链传导影响指的就是企业供应链的上下游企业发展以及财务状况，某种程度上也会影响到企业。比如说美国政府对中兴通讯的制裁。因为中兴通讯很难在国内找到芯片供应商，所以其中的一些元器件都是由美国上游供应商提供。也正是因为美国制裁，而使得中兴通讯发展受到制约，相应的也会对那些较为依赖中兴通讯的企业产生较大程度的影响。这一因素可以以供应商所处行业的零件重要性、采购量占比和行业密集度等相关指标衡量。

（五）分析宏观经济影响

企业运营的环境会受到宏观经济的决定性影响，比如说政府部门出台的各类政策、经济危机、宏观调控等等都会较大程度上影响到企业的未来发展。比如说在文章中所提及的中兴通讯受美国制裁或者美国挑起的贸易战。企业受到这些宏观经济的影响是难以有效把控的。通常情况下，这些影响又较大，甚至会使得企业的财务风险水平发生扭转。所以企业应当在财务风险预警方面予以该方面足够的重视。同时又因为当前基本上都是以文字的方式来呈现宏观经济因素的分析数据。所以在对预警进行分析过程中，可以通过大数据技术的运用来展开语调分析，进而将有效和无效信息区别开来，形成合理的预警决策。

（六）针对特殊预警和常态预警路径的差异分析

上面所谈及的预警分析都是特殊预警和常态预警必须执行的路径。在处理分析数据的前提下，两个预警路径有差异存在。财务部门负责常态预警机制，需要每天更新数据。报告形成之后，由相关人员向使用报告者发送。基于使用报告人员的差异化需求，可以选择不同的发送报告频率。当需求较为紧急时，可以对实施报告进行发送。同时在内容方面，也可以有所不同。部门方面的财务风险预警，可以定位于较低层次的预警。预警机制应当遵循成本效益原则。通常情况下不针对这一层面来展开财务风险预警。但是新机制下，可以一次性地对每一层面的风险预警所需信息进行搜集，这样就使得数据多次收集的成本得以缩减。同时不同层面财务风险预警又因为多维度、全面性的数据而有了有力的基础，保障部门层面风险预警得以有效实施。通常情况下，这一层面不会有较大的财务风险影响，因此报告使用人员不会对预警准确性有太高的要求，但是却要求报告的及时性。在采集数据过程中可以对企业内部数据为主的非财务以及财务数据进行勾选，简单分析风险形成相应的预警报告。

而业务方面的财务风险预警主要针对企业所展开的投融资以及关键的经营活动。企业在对这些活动进行组织过程中，需要对行业以及自身的因素有所考虑。新机制下，通过对企业运营管理现状行业大环境风险关联行业的影响度和传导、供应链影响进行系统化的分析，能够有效地获取企业在组织投融资或者重大经济活动可能面临着各方面财务风险。在选取指标方面，传统的财务指标能够对企业的发展现状进行有效反映。假如说市场中的企业数量或者是网络舆情出现变动，国家调整了贷款以及税率的政策都会影响企业的发展。因此，也需要对这些因素有所考虑，来具体展开预警工作。业务层面的预警和部门层面预警相比，其内容更加充实。

战略层面的预警和上述两层面相比，产生的影响较为深远，关乎企业在市场中能够获取怎样的发展。因此，战略层面风险预警不仅要关注行业大环境的现状，以此保障企业能够形成合理的决策。所以战略层面的风险预警一方面要对行业的发展有所考虑，同时也应当关注自身的运营实际。选取指标方面，应当给予宏观经济数据更多的关注，有效分析和判断宏观经济的发展趋势，对企业受经济走上和经济态势的影响进行识别，这样才能够对经济危机级别的风险进行有效的应对和识别。同时也应当给予评价预测结果足够的关注，以此保障能够更准确地识别风险。所以战略层面的财务风险预警需要考虑每一项预警指标。通常情况下，这些预警报告都会向董事会提交，有着更加充实的内容。特殊预警机制的启用通常情况下发生在重大决策形成时，其针对性更强。在具体对数据进行采集时，有必要增加一些补充的项目材料。这样才能够保障特殊预警机制形成能够使决策需求得到满足。当形成预警报告中应当具体的提交组织人员，提供决策依据。

四、结束语

大数据视域下，企业想要有效地展开财务风险预警，就需要对大量的数据进行收集整理和分析。在对风险进行识别，形成预警机制过程中会多次的利用这些数据。这就要求风险预警应当保障多维性和更广的覆盖面。如此才能够保障不同层面的预警需求得到满足。另外，大数据背景下，财务风险预警机制的建立健全能够使企业对自身发展状况、市场大环境以及行业关联影响度展开有效的分析，为企业形成合理的决策提供依据。