1、引言

财务风险是指企业在经营活动中,由于各种不确定因素的影响,导致企业财务状况恶化､资产负债失衡､盈利能力下降,甚至造成破产的风险｡财务风险主要包括筹资风险､经营风险､投资风险和现金流量风险等[1]｡财务风险的发生和加剧,会严重影响企业的生存和发展,甚至引发社会经济的动荡和危机｡因此,财务风险管理是企业必须面对和解决的重要问题｡财务风险管理的核心是财务风险的识别和管控｡财务风险识别是指通过收集､整理､分析和评价相关的财务数据,确定企业面临的财务风险的类型､程度､来源和影响,为财务风险管控提供依据[2]｡财务风险管控是指根据财务风险识别的结果,制定合理的财务风险防范和应对策略,通过内部控制､风险转移､风险分散､风险规避等手段,降低财务风险的可能性和损失,保障企业财务安全和稳健[3]｡传统的财务风险识别和管控方法主要依赖于财务报表和财务比率等静态的数据,缺乏对财务风险动态和全面的把握,难以适应复杂多变的市场环境和企业需求[4]｡随着大数据技术的发展和应用,企业可以利用大数据分析技术,从海量的内部和外部数据中提取有价值的信息,建立科学的财务风险评估模型,实现财务风险的动态监测和预警,同时采取有效的风险应对措施,提升财务风险管理的效率和效果[5]｡大数据技术不仅为财务风险管理提供了新的思路和方法,也带来了新的机遇和挑战｡

2、大数据技术在财务风险识别与管控中的应用价值

大数据技术是指利用高性能的计算技术和先进的分析方法,对海量的､多样的､快速变化的数据进行有效的处理,从中发现有价值的信息,为决策和创新提供支持的技术｡大数据技术具有数据量大､数据类型多､数据处理快､数据价值高等特点,可以为财务风险识别与管控提供强大的技术支撑,具体体现在以下三个方面｡

2.1拓展财务风险识别的数据源和数据维度

财务风险识别的数据源和数据维度决定了财务风险识别的广度和深度｡传统的财务风险识别主要依赖于财务报表和财务比率等静态的数据,这些数据虽然能够反映企业的财务状况,但是不能全面反映企业的经营状况和市场环境,也不能及时反映企业的财务风险变化[6]｡大数据技术可以突破传统的数据源和数据维度的限制,利用互联网､物联网､社交媒体､移动终端等渠道,收集和整合企业的内部数据和外部数据,包括结构化的数据和非结构化的数据,如企业的生产经营数据､市场营销数据､客户行为数据､竞争对手数据､行业数据､宏观经济数据､政策法规数据､舆情数据等,从多角度､多层次､多维度分析企业的财务风险,提高财务风险识别的全面性和准确性｡

2.2提升财务风险识别的分析方法和分析效果

财务风险识别的分析方法和分析效果决定了财务风险识别的质量和水平｡传统的财务风险识别主要采用描述性分析和推断性分析等方法,这些方法虽然能够描述和解释财务风险的现状和原因,但是不能预测和预防财务风险的发展和趋势,也不能提供针对性的风险应对措施｡大数据技术可以运用数据挖掘､机器学习､人工智能等先进的分析方法,对财务风险数据进行深入的挖掘和分析,从中发现财务风险的规律和模式,构建财务风险评估模型,实现财务风险的动态监测和预警,为财务风险管控提供科学的依据和建议,提高财务风险识别的前瞻性和实用性｡

2.3强化财务风险管控的实时性和规范性

财务风险管控的实时性和规范性决定了财务风险管控的效率和效果｡传统的财务风险管控主要依赖于人工的判断和操作,这些方式虽然能够根据具体情况灵活调整,但是也存在时间滞后､信息失真､操作失误等问题,影响财务风险管控的及时性和准确性[7]｡大数据技术可以利用云计算､区块链､智能合约等技术,实现财务风险管控的自动化和智能化,通过实时的数据采集､传输､存储和处理,实现财务风险管控的快速响应和反馈,通过规范的数据加密､验证､共享和更新,实现财务风险管控的安全可靠和透明公开,提高财务风险管控的实时性和规范性｡

3、大数据技术在财务风险识别与管控中的应用路径

大数据技术在财务风险识别与管控中的应用路径主要包括以下三个步骤｡

3.1数据收集和整合

数据收集和整合是大数据技术在财务风险识别与管控中的基础和前提｡数据收集和整合的目的是获取财务风险相关的数据,包括企业的内部数据和外部数据､结构化的数据和非结构化的数据､静态的数据和动态的数据等｡数据收集和整合的方法主要有以下两种:一是利用互联网､物联网､社交媒体､移动终端等渠道,实时地采集和传输财务风险相关的数据,如企业的生产经营数据､市场营销数据､客户行为数据､竞争对手数据､行业数据､宏观经济数据､政策法规数据､舆情数据等｡二是利用云计算､分布式数据库､数据仓库等技术,高效地存储和管理财务风险相关的数据,实现数据的安全保护､快速访问和动态更新｡利用数据清洗､数据转换､数据融合等技术,有效地处理和整合财务风险相关的数据,实现数据的标准化､一致化和完整化｡

3.2数据挖掘和分析

数据挖掘和分析是大数据技术在财务风险识别与管控中的核心和关键｡数据挖掘和分析的目的是为了从财务风险相关的数据中提取有价值的信息,建立财务风险评估模型,实现财务风险的动态监测和预警｡数据挖掘和分析的方法主要有以下三种:一是利用描述性分析､推断性分析､探索性分析等方法,对财务风险相关的数据进行基本的统计和分析,描述和解释财务风险的现状和原因,如财务比率分析､财务报表分析､财务指标分析等｡二是利用关联分析､聚类分析､分类分析､回归分析等方法,对财务风险相关的数据进行深入的挖掘和分析,发现财务风险的规律和模式,构建财务风险评估模型,如财务风险因子分析､财务风险等级划分､财务风险预测和预警等｡三是利用机器学习､人工智能､神经网络等方法,对财务风险相关的数据进行智能的学习和分析,提高财务风险评估模型的精度和效率,如财务风险识别和诊断､财务风险评价和优化､财务风险决策和建议等｡

3.3数据应用和反馈

数据应用和反馈是大数据技术在财务风险识别与管控中的目的和结果｡数据应用和反馈的目的是根据财务风险评估模型的输出,制定合理的财务风险防范和应对策略,通过内部控制､风险转移､风险分散､风险规避等手段,降低财务风险的可能性和损失,保障企业财务安全和稳健｡数据应用和反馈的方法主要有以下三种:一是利用可视化､报告､通知等方式,将财务风险评估模型的输出,以清晰､直观､及时的形式,展示和传达给财务风险管理的相关人员和部门,提高财务风险管理的信息化和透明化｡二是利用区块链､智能合约､数字货币等技术,将财务风险评估模型的输出,以安全､可靠､公开的形式,共享和更新给财务风险管理的相关方和机构,提高财务风险管理的协同化和规范化｡三是利用数据反馈､数据更新､数据优化等技术,将财务风险评估模型的输出,以动态､循环､持续的形式,反馈和调整给财务风险评估模型的输入,提高财务风险管理的自动化和智能化｡

4、大数据技术在财务风险识别与管控中的应用案例

为了更好地说明大数据技术在财务风险识别与管控中的应用价值和应用路径,文章选取了以下三个具体的应用案例进行分析｡

4.1阿里巴巴的财务风险管理平台

阿里巴巴是中国最大的电子商务企业,其业务涉及电子商务､云计算､数字媒体､金融服务等多个领域,面临着复杂的财务风险｡为了有效地识别和管控财务风险,阿里巴巴建立了一个财务风险管理平台,利用大数据技术,实现了财务风险的全面监测和预警｡

该平台主要包括以下五个模块:一是数据采集模块:该模块负责从阿里巴巴的各个业务系统和外部数据源,实时地采集和传输财务风险相关的数据,如订单数据､支付数据､物流数据､用户数据､商家数据､行业数据､市场数据等｡二是数据存储模块:该模块负责将财务风险相关的数据,以分布式的方式存储在阿里巴巴的云计算平台上,实现数据的安全保护､快速访问和动态更新｡三是数据处理模块:该模块负责对财务风险相关的数据,进行数据清洗､数据转换､数据融合等处理,实现数据的标准化､一致化和完整化｡四是数据分析模块:该模块负责对财务风险相关的数据,进行数据挖掘､机器学习､人工智能等分析,构建财务风险评估模型,实现财务风险的动态监测和预警｡五是数据展示模块:该模块负责将财务风险评估模型的输出,以可视化､报告､通知等方式,展示和传达给财务风险管理的相关人员和部门,提供财务风险管理的决策支持｡

该平台的应用效果主要表现在以下三个方面:一是提高了财务风险识别的全面性和准确性,能够从多角度､多层次､多维度分析企业的财务风险,发现财务风险的类型､程度､来源和影响｡二是提高了财务风险识别的前瞻性和实用性,能够利用先进的分析方法,预测和预防财务风险的发展和趋势,提供针对性的风险应对措施和建议｡三是提高了财务风险管控的实时性和规范性,能够利用高效的技术手段,实现财务风险管控的自动化和智能化,实现财务风险管控的快速响应和反馈,实现财务风险管控的安全可靠和透明公开｡

4.2蚂蚁金服的财务风险管理系统

蚂蚁金服是阿里巴巴旗下的金融科技公司,其业务涉及支付､借贷､理财､保险､征信等多个领域,面临着多元的财务风险｡为了有效地识别和管控财务风险,蚂蚁金服建立了一个财务风险管理系统,利用大数据技术,实现了财务风险的精准识别和智能管控｡

该系统主要包括以下五个模块:一是数据采集模块:该模块负责从蚂蚁金服的各个业务系统和外部数据源,实时地采集和传输财务风险相关的数据,如用户数据､交易数据､信用数据､行为数据､社交数据､风险事件数据等｡二是数据存储模块:该模块负责将财务风险相关的数据,以分布式的方式,存储在蚂蚁金服的云计算平台上,实现数据的安全保护､快速访问和动态更新｡三是数据处理模块:该模块负责对财务风险相关的数据,进行数据清洗､数据转换､数据融合等处理,实现数据的标准化､一致化和完整化｡四是数据分析模块:该模块负责对财务风险相关的数据,进行数据挖掘､机器学习､人工智能等分析,构建财务风险评估模型,实现财务风险的精准识别和智能管控｡五是数据应用模块:该模块负责将财务风险评估模型的输出,以智能合约､数字货币､区块链等方式,应用和反馈给财务风险管理的相关方和机构,提供财务风险管理的协同支持｡

该系统的应用效果主要表现在以下三个方面:一是提高了财务风险识别的精准性和灵活性,能够根据不同的业务场景和用户特征,定制和调整财务风险评估模型,实现财务风险的个性化和差异化识别｡二是提高了财务风险识别的实时性和动态性,能够利用实时的数据采集和分析,实现财务风险的实时监测和预警,实现财务风险的动态调整和优化｡三是提高了财务风险管控的智能性和协同性,能够利用智能的技术手段,实现财务风险管控的自动化和智能化,实现财务风险管控的协同化和规范化｡

4.3京东的财务风险管理系统

京东是中国最大的电子商务零售企业之一,其业务涉及电子商务､物流服务､金融服务､技术服务等多个领域,面临着多重的财务风险｡为了有效地识别和管控财务风险,京东建立了一个财务风险管理系统,利用大数据技术,实现了财务风险的精细化识别和定制化管控｡

该系统主要包括以下五个模块:一是数据采集模块:该模块负责从京东的各个业务系统和外部数据源,实时地采集和传输财务风险相关的数据,如订单数据､支付数据､物流数据､用户数据､商家数据､供应链数据､行业数据､市场数据等｡二是数据存储模块:该模块负责将财务风险相关的数据,以分布式的方式,存储在京东的云计算平台上,实现数据的安全保护､快速访问和动态更新｡三是数据处理模块:该模块负责对财务风险相关的数据,进行数据清洗､数据转换､数据融合等处理,实现数据的标准化､一致化和完整化｡四是数据分析模块:该模块负责对财务风险相关的数据,进行数据挖掘､机器学习､人工智能等分析,构建财务风险评估模型,实现财务风险的精细化识别和定制化管控｡五是数据应用模块:该模块负责将财务风险评估模型的输出,以规则引擎､风险决策树､风险策略库等方式,应用和反馈给财务风险管理的相关人员和部门,提供财务风险管理的定制化支持｡

该系统的应用效果主要表现在以下三个方面:一是提高了财务风险识别的精细化和差异化,能够根据不同的业务场景和风险特征,细分和划分财务风险的类型､程度､来源和影响,实现财务风险的细致化和个性化识别｡二是提高了财务风险识别的实时性和动态性,能够利用实时的数据采集和分析,实现财务风险的实时监测和预警,实现财务风险的动态调整和优化｡三是提高了财务风险管控的定制化和灵活性,能够利用定制的技术手段,实现财务风险管控的定制化和灵活化,实现财务风险管控的差异化和适应化｡

5、大数据技术在财务风险识别与管控中面临的挑战

5.1数据质量和安全的挑战

数据质量和安全是大数据技术在财务风险识别与管控中的应用基础和保障,但也面临着数据的真实性和准确性､数据的安全性和保密性等方面的挑战｡数据的真实性和准确性涉及数据的来源､类型､内容等方面,要求数据的完整性和可信性,否则会影响数据的意义和价值,甚至造成更大的风险和损失｡数据的安全性和保密性涉及数据的采集､传输､存储､处理､应用等方面,要求数据的完整性和可用性,以及数据的隐私性和合法性,否则会影响数据的法律风险和信誉风险,甚至会危及企业的生存和发展｡

5.2数据分析和应用的挑战

数据分析和应用是大数据技术在财务风险识别与管控中的应用核心和关键,但也面临着数据的复杂性和多样性､数据的时效性和动态性等方面的挑战｡数据的复杂性和多样性涉及数据分析和应用的方法､技术､人员和团队等方面,要求数据分析和应用能够适应数据的多维度､多层次､多角度的特征,能够利用数据的多领域､多方面､多维度的知识,能够实现数据的多渠道､多平台､多工具的资源,能够实现数据的多部门､多机构､多方位的协同｡数据的时效性和动态性涉及数据分析和应用的过程､结果､效果和价值等方面,要求数据分析和应用能够及时地捕捉和反映数据的变化,能够快速地调整和优化数据分析和应用的策略,能够有效地应对和预防数据的风险和问题,能够持续地监测和评估数据分析和应用的效果,能够持续地更新和优化数据分析和应用的价值,能够持续地提升和保障数据分析和应用的质量和水平｡

5.3数据规范和监管的挑战

数据规范和监管是大数据技术在财务风险识别与管控中的应用保障和前提,但也面临着数据的标准化和一致化､数据的监督和评估等方面的挑战｡数据的标准化和一致化涉及数据的各个环节和方面,要求数据的处理和流通遵循统一的规范和规则,保证数据的一致性和安全性,否则会影响数据的利用效率和效果｡数据的监督和评估涉及数据的质量和价值,要求数据的管理和应用受到有效的监管和反馈,保证数据的合规性和可持续性,否则会影响数据的利用质量和水平｡

6、结语

文章以大数据技术为切入点,分析了大数据技术在财务风险识别与管控中的应用价值和应用路径,结合具体的案例,探讨了大数据技术在财务风险管理中的优势和挑战,为企业提供了一些参考和建议｡文章认为,大数据技术为财务风险管理提供了新的思路和方法,可以提高财务风险管理的效率和效果,但也需要注意数据的质量和安全､数据的分析和应用､数据的规范和监管等方面的问题,以充分发挥大数据技术在财务风险管理中的潜力和价值｡

参考文献:

[1]王可伟.大数据环境下财务报表审计风险的防控措施探究[J].投资与创业,2023,34(16):43-45.

[2]谢惠芳.大数据支持下企业财务风险预警机制研究[J].普洱学院学报,2023,39(4):20-22.

[3]徐银山.大数据背景下企业财务风险及防控措施分析[J].行政事业资产与财务,2023(9):95-97.

[4]刘劼.大数据视角下广告企业内部控制与财务风险管理实践路径探索[J].财会学习,2023(13):46-48.

[5]许瑞璇.基于大数据背景下的财务风险分析与管理[J].山西青年,2023(16):85-87.

[6]高睿良.基于大数据背景下企业财务风险管理策略研究[J].财经界,2023(20):129-131.

[7]杨朝芳.大数据背景下企业财务风险的防范及控制措施[J].中国集体经济,2023(18):159-161.

文章来源:陈雅静.大数据在财务风险识别与管控中的应用探析[J].中国市场,2025,(18):179-182.