庞久虹/文
大数据对传统的企业管理、决策等 各方面都进行了重构。 同时，也带来了 新的危机和挑战。
财务风险作为企业风险管理的重要 分支，对于保障投资和经营活动的开展， 以及企业经济利益免受损失有着重大意 义。而基于大数据的财务风险管理体系 的构建，是企业财务风险管理适应数字 时代发展趋势的要求。
凸显传统财务风险管理模式的弊端
大数据应用的推广和数字化转型的 深入，给企业经营管理的方方面面带来 了新的挑战，传统财务风险管理模式的 诸多不足也日益显现。财务风险主要表 现在财务状况的不确定性，将导致企业 蒙受流动性风险、信用风险、筹资风险、 投资风险等带来的损失。
在传统的财务风险管理模式中，企 业对经营、投资活动各环节的风险评估 是独立和彼此割裂的，难以形成全面而 系统化的风险管理体系。过去对数据进 行整理归纳、利用单一的财务指标体系 进行风险评估的方法，缺少对数据间内 在联系的挖掘，导致企业不能及时发现 潜在的风险因素。
传统的财务风险管理流程主要依赖 人为判断，缺少信息化、标准化的方法， 导致风险管理过程中人为干扰大、风险 评估结果客观性不强等问题发生。而在 当今信息化环境下，风险管控涉及对大
量数据的分析，对风险管理人员的数字 化水平提出了更高的要求，过去的管理 模式往往最终导致风险识别的滞后，从 而增加了财务风险发生的可能性。
此外，企业长期以来对财务风险管 理的认知不足，是导致财务风险管理滞 后的重要原因之一。财务风险中最常见 的是流动性风险，现实中不乏优秀的企 业因流动性风险最终面临重大危机甚至 走向重组破产的案例。
大数据带来财务风险管理变革
大数据与财务数据系统的对接，从 财务风险管理的全流程提升了企业财务 风险管理的效率和质量。在投资决策层 面，大数据为企业在项目投资的事前、事 中、事后提供了有价值的决策支持，以降 低投资决策的相关财务风险。
从风险管理的流程来看，大数据提 升了风险识别环节的效率和准确性。风 险识别是实施风险管理的前提。一个完 整的财务风险管理体系建立在对风险的 构成因素、形成原因等多个维度的风险 识别基础上。基于大数据的风险识别避 免了人为操作的主观性，更加准确、全 面、高效。
大数据完善了财务风险的评估体 系。基于大数据技术，企业能够建立起 多层次、多维度的风险评估体系，通过与 行业先进水平的对比，利用指标间内在 逻辑关系，构建对潜在风险的识别体系， 对财务风险进行分析和评估。
大数据强化了风险预警工作的实时性和规范性。大数据通过对企业内部大 量信息和数据的共享获取，能够帮助企 业对财务风险管理相关数据进行挖掘和 深度应用，实现全风险发掘和预警的迅 速反馈，从而提升风险预警的时效性。
在投资决策环节，大数据能够优化 投资决策模式。在投资活动前，大数据 技术能够基于统计和分析，有效建立解 决传统投资决策问题的决策模型。在投 中和投后，应用大数据可以对项目投资所 产生的数据与该项目的投前预期进行实 时比较，实现投资结果的及时验证和反 馈，并有助于及时修正失误和减少损失。
同时，大数据改善了投资决策的效 率。大数据打破了传统企业信息系统下 的信息孤岛，实现跨部门的数据整合和 互通，消除了部门间的边界，使得决策者 能够高效获取全面的信息，为更加有效 的投资决策提供了保障。
大数据使企业管理者以更高的效 率、更低的成本获取更完整而有价值的 信息，使得企业能够在变化的商业环境 中做出更快速、有效的决策，从而降低企 业因为信息不对称、决策缓慢等带来的 财务风险。
如何提高大数据
在财务风险管理中的价值
面临当前大数据在财务风险管理应 用领域的技术难度、企业风险管理意识相 对不足等问题，企业应当从以下方面着手， 发挥大数据在财务风险管理中的作用。
把握数字化转型发展趋势，加强对大数据的重视程度，将大数据应用意识 与财务管理工作相融合 。 大数据是数 字化转型中的关键技术，根据财务公司 发布的《智能财务白皮书》，大数据分析 是 36%的企业管理者对信息系统的改进 方向。
财务管理工作要充分利用大数据的 优势，对财务管理模式进行创新，建立标 准化、集中化的财务管理制度。例如，通 过引入智能工具将大数据技术应用于财 务管理决策过程中，利用大数据为财务 管理提供指导，从而提高财务信息处理 的效率。
提高财务人员对于大数据的认知程 度。财务人员在进行风险管理、财务分 析时涉及从大量的数据资源中筛选与分 析对象相关的数据和信息，需要具备较 强的数据搜集整合、数据分析、数据挖掘 建模等能力。通过提升利用大数据的认 知和能力，财务人能够大大提升财务风 险管理和支持管理决策能力。
基于大数据的技术应用对财务风险 管理模式进行重构。基于大数据自动收 集、整理、分析数据的特性，企业便于建 立起更高效、更全面的风险识别和评估 体系，将传统财务风险管理发展为更全 面、多层次、多维度的管理模式。
此外，做好数据的安全性管理。大 数据在为企业财务风险管理创造价值的 同时，也带来了在数据所有权、使用权和修 改权方面的风险。因此，企业在大数据技 术应用过程中，应从数据管理权限、人员涉 密级别、数据备份机制、访问安全等方面加 强控制力度，保证数据资源的安全性。