大数据助力企业财务和风险管理优化的路径研究

关键词：大数据技术；企业财务；风险管理

引言

随着大数据技术的迅猛发展，其在企业财务和风险管理领域的应用引起了广泛关注。企业财务和风险管理作为确保企业稳定发展的关键环节，采用传统方法时，常遭遇预测不准确、防控反应迟缓、系统不完善等多重挑战。大数据技术，凭借其处理海量异构数据的能力和深度学习的优势，为实现企业财务风险的精细化识别与动态预警、智能化防控与协同应对开辟了新的途径。目前，大数据驱动的新型财务风险管理模式已成为业界的热门选择，然而，它也面临着数据治理不足、应用标准缺乏等难题。因此，企业需要在实践中探索优化路径，以期在充分利用大数据技术潜力的同时，有效应对这些挑战，并为推动大数据技术在企业财务风险管理领域的规范化应用提供参考。

一、大数据的特征及其对企业财务和风险管理的影响

大数据的特征主要体现在四个方面：数据量大（现代企业在运营过程中产生的数据量呈指数级增长）、种类多（包括结构化、半结构化和非结构化数据，如社交媒体、日志文件、传感器数据等）、价值密度低（大量的数据中只有一小部分是有价值的）、速度快（数据生成和处理的速度快速提升，要求企业能够实时分析数据）。在大数据支持下，企业的数据规模逐步扩大，传统的数据储存和处理方式已难以满足这种规模的数据需求。在此背景下，企业必须投入更多资源来储存、管理和分析大规模数据，配置庞大的IT 基础设施。同时，要实时监控财务风险，并在早期阶段采取行动。此外，大数据的多样性和复杂性要求企业能够整合和分析来自不同来源的数据，由此对企业的数据处理能力和技术水平提出了更高的要求[1]。在实践中，若企业不能有效管理这些数据，则有可能导致决策失误和财务风险的增加。

二、大数据助力企业财务和风险管理优化的可行性

（一）为企业财务和风险管理提供丰富的数据支撑

大数据技术在企业财务和风险管理中的应用显著提升了决策的精准性和多维度性。根据国际数据公司（IDC）的报告，全球数据总量预计将从2020年的64.2 ZB增长到2025 年的175 ZB，这为企业提供了前所未有的海量数据支撑。在财务管理中，数据的广度和深度决定了分析的全面性。企业可以通过收集和分析来自内部和外部的财务数据、市场动态、行业发展趋势以及宏观经济数据，构建全面的财务信息库。例如，通过整合ERP 系统中的销售、库存、采购等数据，企业能够实时了解资金流转情况和成本结构，从而优化预算管理和资金配置[2]。

大数据技术的应用不仅局限于内部数据的集成，还包括外部市场数据的获取和分析。根据EMC 公司发布的对中国796 位IT 决策者进行的市场调查的结果显示，有80% 的企业通过大数据分析改善了市场预测能力，并将数据驱动的决策速度提高了5-10倍[3]。例如，通过收集和分析社交媒体数据、消费者反馈、竞争对手的市场活动等，企业可以更准确地预测市场需求变化和消费者偏好，从而调整财务策略，降低库存风险和滞销损失。同时，通过对外部经济数据如汇率、利率和经济指标的跟踪，企业能够及时调整风险管理策略，应对外部经济波动对财务状况的影响。

（二）辅助企业财务部门构建完整的风险分析模型

大数据技术在风险分析模型的构建中具有无可替代的优势。传统的风险分析通常依赖于历史数据和静态模型，难以动态反映市场的变化。而大数据技术则通过对多源数据的深度挖掘和实时分析，帮助企业财务部门构建更加完整和灵活的风险分析模型。 观远数据调查显示，利用大数据进行风险分析的企业，其风险预警准确性提升了30%，决策时间缩短了25%。例如，企业可以通过大数据技术分析客户交易历史、信用评分、社交媒体活动等，建立客户信用风险模型。某大型零售企业通过分析其200万客户的交易数据和社交媒体互动，发现了约10% 的客户存在较高的违约风险，从而在发放信用额度时采取了更为严格的措施，避免了约500万美元的潜在坏账损失。

构建风险分析模型时，通过进一步分析宏观经济指标、商品价格波动和金融市场数据，企业能够提前识别出可能影响财务状况的市场风险[4]。例如，某制造业公司利用大数据预测模型在2020 年成功预测到原材料价格的上涨趋势，提前锁定了供应价格，避免了约8% 的成本增加。此种利用大数据分析构建的风险模型较全面、精准，且能够实时更新，确保企业在复杂的市场环境中保持敏捷的风险应对能力。

（三）切实优化企业财务和风险管理的组织机构

大数据技术为企业财务和风险管理的组织机构优化提供了新的路径。通过大数据的应用，企业可以对现有的财务流程和管理架构进行全面梳理，发现并消除低效或存在风险的环节，从而提升整体管理效率和风险防控能力。《麦肯锡：培养数据驱动型决策文化，实现规模化大数据应用》表明，采用大数据驱动的财务流程优化，企业的运营效率可提升15% ～ 20%，成本节约5%～10%。具体而言，大数据技术可以帮助企业优化财务部门的资源配置。通过对财务流程的全面数据分析，企业能够识别出重复冗余的环节[5]。例如，某大型制造企业利用大数据技术梳理其财务审批流程，发现多个部门之间的重复审核步骤导致审批周期过长，进而通过流程再造将审批时间缩短了30%，每年节省了超过200万元人民币的运营成本。这样不仅提升了财务效率，还减少了流程中的潜在风险点。

三、大数据助力企业财务和风险管理优化的路径

（一）未雨绸缪，增强企业财务人员的风险防范意识

一是通过系统性的培训和教育，来提升财务人员的风险防范意识和能力。信息技术发展促进了会计行业变革，企业需要以应用型为主的复合型会计人才[6]。具体来讲，企业可以采用定期举办培训班、邀请专家讲座、开展案例分析等方式，让财务人员接触到最新的数据分析工具和风险管理方法。如通过让财务人员学习数据挖掘、机器学习等技术，可更好地识别出财务报表中的异常数据和潜在风险。培训不仅要关注技术技能的培养，还要结合实际的业务场景，让财务人员能够将所学应用到实际工作中，从而有效提升其数据敏感性和风险预警能力。二是建立完善的内部控制机制，以保证风险防范措施的落实。例如，通过制定严格的数据管理制度和操作流程，确保财务数据的准确性和完整性；通过定期的风险审计和评估，及时发现并纠正管理中的漏洞。同时。企业还可以利用大数据技术，对财务人员的操作进行实时监控，确保数据处理和风险防范措施的规范性。比如，通过对财务人员的操作日志进行分析，可以发现异常操作并及时采取相应措施，防止风险的进一步扩大。三是在企业内部营造一种注重风险管理的氛围，强调风险防范的重要性，让财务人员在日常工作中自觉关注风险问题。企业领导层应发挥带头作用，倡导科学的风险管理理念，并将其贯穿到企业的各项决策中。通过此种由上而下的推动，企业可以逐步形成风险防范的整体合力，提高财务管理的抗风险能力。

（二）精益求精，大数据助力财务和风险管理体系完善

一是利用好大数据技术，提高财务数据处理的效率和准确性。借助先进的数据分析工具，企业可以实现财务数据的自动化采集和处理，减少人工操作的误差和时间成本。自动化的数据处理不仅能够加快财务报表的编制速度，还能提高数据的实时性和一致性，为财务决策提供更加可靠的数据支持。二是基于大数据技术应用，构建更全面、动态化的风险管理体系。传统的风险管理体系多依赖于历史数据的回溯分析，往往具有滞后性和局限性。而大数据分析则可以对实时数据进行动态监测和预测，帮助企业实现对风险的前瞻性控制。通过数据驱动的风险管理体系，企业能够对各类风险进行全方位的监控和预警。例如，企业可以通过分析市场数据、供应链数据、竞争对手行为等多源数据，预测潜在的市场风险和财务风险，并提前采取应对措施。三是利用大数据技术优势，优化企业的风险管理流程和组织结构。通过对内部流程的详细分析，企业可以识别出管理中存在的冗余环节和低效操作，从而进行有针对性 的改进。例如，通过数据分析发现某些财务审批流程过于 烦琐且易于出错，企业可以引入自动化审批系统，简化流程、降低风险。

（三）群策群力，构建独立的财务风险信息共享平台

一是集成企业内部各部门以及外部环境的数据，形成全面的风险信息库。通过整合财务数据、运营数据、市场数据等多源数据，企业可以获得更为全面的风险视角。例如，财务部门可以结合市场营销数据，了解销售波动对现金流的潜在影响；供应链部门可以通过平台获取财务数据，分析原材料价格波动对采购成本的影响。二是有效减少“信息孤岛”现象，增强企业的整体风险感知能力。在信息共享的平台上，企业内部各个部门都可以访问到最新的风险数据和分析结果，避免了因信息不对称导致的决策失误。例如，当市场部发现某种产品的市场需求急剧下降时，可以及时将信息传递给财务部，以便调整库存和生产计划，减少财务损失。依托信息共享平台，各部门能够群策群力，共同应对财务风险，形成风险管理的整体合力。三是支持企业间的风险信息交流和合作。随着全球化和数字化的发展，企业面临的风险越来越复杂且具有连锁反应，单靠一家企业的力量通常难以全面应对。而通过构建行业内或产业链上的风险信息共享平台，企业可以实现跨企业的信息交流，形成风险联防联控机制。例如，不同企业之间可以共享关于供应链中断、市场波动等风险的信息，共同制定应对策略，降低整体风险暴露。如此，不仅能提升单个企业的风险防控能力，还能增强整个行业的韧性和稳定性。

（四）循序渐进，基于大数据分析做好财务风险预警

一是利用大数据分析对客户信用风险进行预警。通过对客户交易记录、支付习惯、财务状况等数据进行深入挖掘，企业能够提前发现可能存在的信用风险。例如，利用机器学习算法，企业可以建立客户信用评分模型，对不同客户的信用风险进行量化评估。对于评分较低或存在支付延迟历史的客户，企业可以采取更加谨慎的交易政策，如缩短账期、要求预付款等，从而有效降低坏账风险。二是实现对市场风险的实时监测和预警。市场风险包括价格波动、需求变化、汇率波动等，这些因素都可能对企业的财务表现产生重大影响。通过对市场数据的实时采集和分析，企业能够迅速感知市场环境的变化。例如，当原材料价格大幅上涨时，企业可以通过大数据分析预测对生产成本的影响，并提前调整采购策略或价格策略，以缓解成本压力。实时的市场风险预警能够使企业更加灵活地应对外部环境变化，减少财务波动的影响。三是有效识别和管理企业内部运营风险。企业运营中的风险包括生产过程中的质量问题、设备故障、供应链中断等，这些都可能导致直接或间接的财务损失。通过对生产数据、设备监控数据和供应链数据的综合分析，企业可以提前识别出运营中的潜在风险。例如，通过对生产线的设备数据进行分析，企业可以发现某台设备的运行参数异常，从而预防设备故障导致的停产损失。运营风险的提前识别和控制能够帮助企业维持稳定的财务表现，提升整体管理效率。

四、结语

大数据技术的有效应用，可助力企业构建更加完善的风险分析模型，优化财务管理流程，并提升风险防控能力。但企业在应用大数据技术时，也需要注意数据安全和隐私保护，避免数据泄露和滥用造成负面影响。在实际中，各企业应不断探索和实践大数据在财务和风险管理中的新路径和新方法，以实现管理模式的创新和提升，为企业的可持续发展提供坚实的数据支持和风险防控保障，真正实现财务和风险管理的简约化、高效化和智能化。

（作者简介：黄金，邯郸科技职业学院讲师。通讯作者：黄胜男，邯郸科技职业学院助教。）