陈香  

（贵州省衡疆控股(集团)有限公司，贵州 贵阳 550003）

摘要：大数据背景下，各行各业的发展速度在现代信息技术的加持下有了较大提升，相关行业企业与大数据结合也是未来发展的一大趋势。随着企业规模的扩大，其业务覆盖范围也相应增广，消费者群体增多，在面临更多发展机遇的同时，企业的发展中也也伴随着诸多风险。在经营管理过程中，如何有效规避风险，获得利益最大化，是当代所有企业需要思考的问题。

关键词：大数据时代；企业金融；风险管理；方法策略

中图分类号：F832

当前，大数据在诸多领域得到了应用，很多企业通过与互联网的融合进行规模再扩大，以及提升创新能力，互联网推动企业发展的支撑作用得到了各行各业的认可。但事物的发展具有两面性，互联网、大数据具有及时性、共享性等特点，在涉及到企业风险方面，若企业不能很好将现代信息技术与内部经营结合起来，造成的风险由互联网传播，导致风险波及范围更大、危害程度更深，对于企业管理者者来说是不可小觑的挑战，需提高大数据背景下企业金融风险管理的重要性。

一、企业金融风险相关概述

1.企业金融风险概念

企业金融风险主要是企业在经营期间因为受到了金融变量的影响，导致出现无法预估的变化从而给企业带来不利影响。金融风险包含的种类非常多，比如运营风险、市场风险、声誉风险等，在规定环境中，这些金融风险是独立存在的，但是经济水平的持续增长加强了各种金融风险之间的联系，促使它们经过碰撞出现全新的金融风险，也就是各种金融风险不再单独存在，相互之间的关系比较复杂，在这样的形势下，给企业风险管理提出了更高的要求。

2.企业金融风险特征

随着全球经济的日益发展和金融市场的不断深化，企业面临的金融风险也日益加大。金融风险不仅会影响企业的正常运营，甚至可能导致企业陷入困境。因此，深入了解企业金融风险的特征，制定有效的风险管理策略，对于企业的稳定发展至关重要。第一，不确定性。金融风险的最大特征就是不确定性。由于市场环境、政策变化等多种因素的影响，金融风险的产生和变化往往难以预测。这种不确定性使得企业在经营过程中需要时刻保持警惕，做好风险防范工作。第二，相关性。金融风险与企业经营活动的各个方面都密切相关。无论是投资决策、融资活动，还是日常的资金管理，都可能引发金融风险。因此，企业需要全面考虑各种业务活动对金融风险的影响，以便更好地进行风险管理。第三，高杠杆性。金融市场的高杠杆性使得金融风险具有放大效应。一旦市场出现不利变化，高杠杆操作可能导致企业面临巨大的损失。因此，企业在利用金融工具进行投融资时，需要充分考虑杠杆效应带来的风险。第四，传染性。金融风险具有很强的传染性。一旦某个企业或行业出现金融风险，很可能引发连锁反应，波及整个金融市场。这种传染性使得金融风险的管理更加复杂和困难。

3.企业金融风险的具体成因

首先，金融风险自身原因：通常来说，大部分金融风险全部集中在了证券价格、市场因素等各个方面，现阶段国内在金融风险方面依旧并未建立起有效的预测方案，同时调查结果与实际情况存在差别，因此企业对于金融风险缺少足够的分析能力，在进行工作的时候若是企业直接基于调查结果展开经营活动，那么就会导致其出现发展停滞、风险上升等问题，所以说，健全金融风险分析以及预测手段逐渐变成企业要高度重视的问题。其次是政治以及环境原因的影响：随着当前经济一体化的进一步深入，一系列经济间的联系愈加频繁起来，加快了金融风险的出现，给企业造成了极为不利的影响，除此之外，部分企业盲目应用预测体系以及不合理的手段也会引发金融风险。最后是企业内部原因，企业内部因素引发的金融风险通常表现为日常管理以及内部控制上，内部管理体系的缺失、财务管理水平低下等均会导致企业资金使用率大打折扣，从而带来不必要的经济损失。除此之外，财务数据真实性同样会制约着企业进一步发展，虚假和真实性低的财务数据容易使有关主体忽视权利预测，导致财务风险增加，加之不完善的金融风险预警机制，倘若出现财务风险，很可能致使企业出现连锁瘫痪，使其面临严重的发展危及；同时，财务人员是企业财务部门中的主要参与主体，其综合素质和专业能力直接影响着财务风险的出现，归属感差、缺乏责任心、能够不高的财务人员很可能会引发财务风险，严重影响企业的稳定长远发展。

4.大数据时代企业金融风险管理特点

一是数据规模庞大：在大数据时代，企业需要处理的数据量呈爆炸性增长，这给企业带来了巨大的挑战。如何从海量数据中提取有价值的信息，是大数据时代企业金融风险管理面临的首要问题；二是数据类型多样化：大数据时代，数据类型繁多，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据等。这些不同类型的数据为企业提供了更全面的信息来源，但同时也增加了数据处理的难度；三是数据处理速度快：大数据时代要求企业具备快速处理数据的能力。然而传统的数据处理方法无法满足大数据时代对数据处理速度的要求。因此企业需要寻求新的数据处理方法，以提高数据处理速度。

二、大数据时代企业金融风险管理中存在的问题

1.数据安全和隐私保护问题

大数据技术的应用为企业带来了前所未有的机遇，使得企业可以更加全面地收集和分析客户数据，从而更好地了解客户需求，优化产品和服务，提高市场竞争力。然而这种技术的应用也带来了相应的风险，特别是数据安全和隐私保护方面。在这个数字化的时代，数据的价值日益凸显，而大数据更是成为了企业的重要资产。但是这种资产也存在着被不法分子窃取的风险，一些不法分子可能会通过黑客攻击、病毒感染等方式获取企业的敏感数据，给企业带来巨大的经济损失和声誉损失。这种经济损失不仅仅是财务上的，更包括客户信任的丧失、品牌形象的破坏等无法用金钱衡量的损失。

2.数据分析和管理能力不足

大数据技术的应用对于企业来说具有深远的影响，但要成功地应用大数据技术，企业需要具备一定的数据分析和管理能力，但是实际上，目前一些企业在这些方面的能力还比较薄弱。这些企业缺乏专业的数据分析人才和技术支持，无法有效地从海量数据中提取有价值的信息，也无法及时发现和解决数据质量问题，这种情况可能会导致企业在决策过程中缺乏数据支持，从而增加了决策风险。

3.缺乏科学的风险评估机制

一些企业在金融风险管理方面缺乏科学的风险评估机制，他们往往只凭经验进行判断，而这种主观的方式难以准确评估风险的大小和可能性，从而会导致企业无法及时发现和应对潜在的金融风险，给企业的稳健发展带来不利影响。同时，这些企业并没有充分考虑到各种可能的风险因素，例如市场波动、经济环境变化、政策调整等等，由于缺乏科学的风险评估机制，部分企业可能会对某些风险因素估计不足，而忽略了其他可能对企业产生重大影响的因素，这种情况可能会导致企业面临意外的损失，甚至可能影响到企业的生存和发展。

4.金融从业人员的业务水平不高

金融业中的相关工作人员业务能力和整体素质不高，致使金融业很难引进并灵活应用先进的管理技术以及金融方案，导致其发展相对缓慢，并且金融行业在经营发展期间习惯采用过去的管理模式，当中存在的问题比较多。在发生金融风险的时候，因为相关工作人员的专业能力不高，不能迅速的感应到金融风险的发生并第一时间提出应对措施，给金融业带来了重大损失。所以，当前金融业存在的最主要问题就是工作人员业务能力和整体素质不高，相关企业必须要高度重视这一问题并彻底解决。

5.操作风险

大数据系统在操作过程中也有一定的风险性，这是由于当代的大数据操作方法、流程和依托的资源发生了较大变化，相关资质的审核都实现了智能化和电算化。且大数据系统有固定的先后流程，倘若相关工作人员没有掌握具体的操作流程，会因操作不当造成过程性失误，若失误较为严重，恐会造成较为严重的经济损失。大数据系统的建立并不是一经建成就可以高枕无忧的，系统在发展的过程中也需要企业根据业务的发展情况进行修正，若对于大数据系统的相关缺陷和隐患视而不见，也会潜在增加操作性风险。

6.信用风险

大数据时代下，依托为互联网平台，所有的交易在线上即可完成，在此类交易场景中，诚信和信用是重要的保障，不管是企业还是消费者本身，都需要树立信用意识，承担相应的信用责任与义务。当前整个市场的信用体系建设有待加强，对于主体、客体的审核资质要求较为宽松，准入门槛不均衡。主体准入宽松可能会导致部分规模较小、资金不足的企业抵抗风险的能力较弱，信用风险突出；客体准入宽松会导致不具有相应风险承担能力的消费者选择了不适合自己的业务，最后导致企业产生坏账等，所以，想要净化行业环境，需有效解决其中存在的信用风险。

三、大数据在企业金融风险管理中的具体应用

1.信贷风险管理

在信贷风险管理方面，大数据技术可以帮助企业更加准确地评估借款方的信用风险。通过对借款方的历史信用记录、财务状况、经营情况等数据进行挖掘和分析，可以判断借款方的还款能力和意愿，从而制定更加合理的信贷政策。

2.市场风险管理

市场风险是指因市场价格波动而导致企业资产价值损失的风险。在市场风险管理方面，大数据技术可以帮助企业实时监测市场价格波动情况，分析市场趋势，及时调整投资策略，以降低市场风险。

3.操作风险管理

操作风险是指因企业内部流程、人为错误或系统故障等原因而导致损失的风险。在操作风险管理方面，大数据技术可以通过对操作流程的监控和分析，发现潜在的操作风险点，及时采取措施加以改进，以降低操作风险。

4.流动性风险管理

流动性风险是指企业因资金流动不足而导致损失的风险。在流动性风险管理方面，大数据技术可以通过对企业的现金流状况进行实时监测和分析，帮助企业及时发现潜在的资金流动问题，提前采取措施加以解决，以降低流动性风险。

5.合规风险管理

合规风险是指企业因违反法律法规而导致损失的风险。在合规风险管理方面，大数据技术可以通过对法律法规的实时监测和分析，帮助企业及时发现潜在的合规风险点，提前采取措施加以改进，以降低合规风险。

6.保险风险管理

在保险风险管理方面，大数据技术可以帮助保险公司更加准确地评估风险并制定合理的保险策略。通过对历史保险数据、气象数据、地理位置数据等的大量挖掘和分析，可以预测未来的风险趋势，以制定更加精准的保险计划。此外，大数据技术还可以帮助保险公司提高反欺诈检测的准确率，保护公司的资金。

四、大数据时代企业加强金融风险管理和防范机制的探讨

1.建立完善的数据采集和分析体系

为了更好地应对金融风险，企业首先需要建立一套完善的数据采集和分析体系。这一体系应该能全面收集各种类型的数据，包括财务、市场、客户和员工数据等，形成一个完整的数据视图。同时企业还要采用先进的数据挖掘技术和分析工具，如大数据分析、人工智能等对海量数据进行深入挖掘和分析。通过这些技术和工具的应用，企业可以更加准确地发现数据中的规律和趋势，从而更好地把握市场动态和客户需求。除此之外，企业还需要注重数据的质量和可靠性，在采集数据时，要确保数据的真实性和准确性；在分析数据时，要考虑到数据的完整性和时效性。只有这样，企业才能够从海量数据中提取出有价值的信息，并及时发现潜在的金融风险。

2.强化风险评估和预警机制

企业应重视风险评估和预警机制建设，采取有效的措施加强对数据的实时监测和分析，通过对数据的深入剖析和研究，企业能够及时发现并预测潜在的金融风险。预警机制不仅有助于企业提前做好应对措施，还能在一定程度上减少风险带来的损失。为了更加准确地评估风险，企业还要建立一套完善的风险预警指标体系，不仅包含各类风险的量化评估指标，还应具备动态调整和更新功能，以便更好地适应市场变化和风险发展。通过运用先进的数学模型和数据分析技术，实现对各类风险的量化评估，从而最大限度提高风险预警的准确性和时效性。

3.增强企业金融风险管理思想，建立健全风险管理体系

企业内部高层管理者对于日常经营管理过程中引入了大数据的认知程度还不深入，相应的风险管理意识也不足，重视程度不高，意识不足是导致企业金融风险管理能力较弱的先行因素，决策者缺乏风险意识，间接导致了风险的发生。故想要加强企业内部全体工作人员的金融风险管理意识，首先要提高高层管理者在这方面的理解，发挥管理者在其中的积极影响，并形成带头作用，通过领导力的影响、以及其他各种多样化的渠道，如案例、新媒体宣传、技能比赛等提高中层、基层工作人员的金融风险管理意识。提高全体员工的金融风险管理意识后，要着手建立健全风险管理机制体制，从指导性方向入手，推动金融风险管理机制优化升级，规范各项工作流程，并纳入可监控的范围内，提升风险管理工作的水平和质量。同时，金融风险管理部门的工作人员要加深对大数据发展环境和未来发展的理解，并在日常工作中开展科学的风险评估工作。最后，善用各项现代化信息技术，使风险管理工作以更高效的方式来完成。

4.优化风险管理流程

企业应该致力于优化风险管理流程，从风险识别、评估、预警到应对，建立起一套完整且健全的风险管理体系。这一流程不仅需要明确各个环节的责任和分工，更需要提高风险管理的效率和协同性。只有这样，企业才能在日益复杂多变的市场环境中有效地防范和应对各种风险，保障企业的稳定和持续发展。

首先，在风险识别阶段，企业需要建立一套高效的信息收集和传递机制，及时获取内外部环境中的风险信息。同时，运用科学的方法和工具，对收集到的信息进行深入分析，准确识别出可能对企业造成潜在影响的风险因素。其次，在风险评估阶段，企业需要采用定性和定量相结合的方法，对识别出的风险进行全面评估。不仅要分析风险发生的概率和可能带来的损失，还要考虑风险的可控性和可承受度。通过这一过程，企业可以更加清晰地了解自身面临的风险状况，为后续的风险管理决策提供科学依据。再次，在风险预警阶段，企业需要建立一套有效的预警机制，对可能引发重大风险的事件进行实时监测和预警。通过密切关注风险的发展趋势和变化情况，及时向相关部门和人员发出预警信号，为应对风险争取宝贵的时间和资源。最后，在风险应对阶段，企业应制定全面的风险应对策略和预案，确保在风险发生时能够迅速响应。其中包括采取适当的措施进行风险规避、降低、转移或承担等；同时在应对风险的过程中，企业还需要保持与各利益相关方的良好沟通与协作，共同应对风险挑战。

通过明确各环节的责任和分工并提高风险管理的效率和协同性，企业可以建立起一个高效、协同和有序的风险管理体系，这有助于企业在激烈的市场竞争中保持稳健发展，为实现长远战略目标奠定坚实基础。

5.引入先进的技术手段

企业应当积极引入诸如人工智能、云计算等先进的技术手段，这些技术能够显著提高数据处理的速度和准确性。通过利用人工智能和云计算，企业可以实现对海量数据的快速处理和分析，从而更有效地挖掘出有价值的信息。这些先进技术的引入还可以提高企业风险管理的效率和准确性，为企业提供更全面、准确的数据支持，帮助企业做出更明智的决策。

这些技术之所以能够得到广泛应用，是因为它们具有出色的数据处理能力和高效率。如，人工智能技术可以通过机器学习和深度学习等方法，对大量数据进行自动分类、筛选和分析，快速提取出有价值的信息；而云计算技术则可以通过分布式计算和存储等方式，实现对海量数据的快速处理和存储，同时保证数据的安全性和可靠性。这些技术不仅能够提高企业的数据处理速度和准确性，还可以帮助企业更好地应对日益复杂的市场环境和竞争压力。通过快速准确地分析数据，企业可以更好地了解市场需求和趋势，及时调整经营策略，提高市场竞争力。此外，这些技术还可以帮助企业更好地管理内部流程和资源，提高企业的运营效率和成本控制能力。

6.增强工作人员素质以及金融风险管理水平

为确保企业金融风险管理工作能够顺利的进行，就一定要增强企业各工作人员的素质以及金融风险管理水平，众所周知，人员自身能力水平决定着风险管理的落实情况，同样决定着企业对于风险的规避程度。所以，为加快企业进一步发展，就应做好人才培养以及引进工作，针对现存工作人员要建立健全培训体系，不仅要增强其风险管理水平，还应重视其思想道德品质的良好发展，给企业未来的可持续发展打下坚实的基础。针对外部人才引进来说，应重视寻求专家人员的帮助，通过引入专家提高企业内部困难问题的解决程度和水平，由内外两手抓的方式提高综合素质和业务能力均过硬的人才队伍的构建。此外，企业也要加强对人才的绩效激励制度，对工作能力强，工作效率高和工作绩效显著的员工进行奖励，以持续提高其在工作中的干劲，提高其积极性、主动性，为降低企业金融风险提供可靠的人才队伍保障，注入源源不断的力量和源泉。

7.明确金融风险管理目标

确定管理目标是企业全方位落实金融风险管理的主要内容，防止在日常工作中发生随波逐流的情况，确定管理目标主要在企业现阶段发展状况和具体管理目标的基础上确定企业可以承担的风险程度和种类，以此建立合理有效的金融风险管理对策。首先，企业应对金融风险管理中的成本控制引起高度重视，选取与市场发展特征相符并极具经济性的方式预防金融风险的出现，根据实际情况来看这一措施是风险管理目标必不可少的前提。在此过程中要注意，不管是项目管理或是费用支付都必须要仔细核算，这就要求财务人员持续加强自身的专业素质，保证核算数据的真实性和风险管理目标的有效落实；其次，企业管理人员应落实好安全保障工作，如果企业长时间存在金融风险，相关工作人员势必会受到影响，产生工作效率低下、工作积极性不高等情况，而工作人员是企业发展最重要的支撑力量，他们的工作水平和态度直接影响着企业的生产经营活动，因此企业中的管理人员应加强对这个问题的重视，利用安全保障措施缓解工作人员的不良情绪，充分调动他们的归属感，加强对他们的就业保障，给企业稳定发展营造健康的氛围。

五、结语

综上所述，在如今的背景下，企业想要顺应时代的发展，就应加快完善企业金融风险管理体系，提升企业应对风险的能力。只有结合时代当下的需求并合理应用，才能在激烈的市场竞争中获得更多的经济效益。这一措施不仅能促进企业的良性发展，也能在很大程度上推动国民经济的增长。

参考文献：

[1]曹晗曦.大数据时代企业金融风险管理的策略探讨[J].商场现代化,2023(19):134-136.

[2]黄宏,刘海燕.大数据时代企业金融风险管理[J].老字号品牌营销,2023(17):102-104.

[3]马秋月.大数据时代企业金融风险管理[J].合作经济与科技,2022(6):62-63.

[4]丁瑞源.大数据时代企业金融风险的防范[J].投资与合作,2022(1):5-6.

[5]雅美庆.大数据背景下中小企业金融风险控制策略研究[J].现代审计与会计,2021(11):44-45.

[6]苏士伟.解读大数据时代互联网金融风险防控方法[J].纳税,2019(25):232.

[7]封佩锋.大数据时代互联网金融风险防控方法略谈[J].现代营销(下旬刊),2017(8):161-162.

[8]吴春平.大数据时代物流金融风险控制策略[J].物流工程与管理,2016(3):106-107.

[9]杨传钰.大数据背景下中小企业金融风险控制策略研究[J].全国流通经济,2022(29):38-41.

[10]郭暄.大数据时代财务公司金融风险控制管理探究[J].今日财富,2021(5):28-29.

[11]杨铮.大数据时代商业银行风险管理策略分析[J].公关世界,2020(4):98-99.

[12]李紫薇.企业集团财务公司金融风险管理浅析[J].全国流通经济,2020(2):148-149.

[13]廖姝雅.企业金融风险管理及其发展趋势研究[J].中国外资,2019(24):89-93.

[14]张雍昊.企业金融风险管理问题与应对措施分析[J].中国市场,2020(23):55-56.

[15]蒋淼怡.企业金融风险管理控制研究[J].商场现代化,2019(13):95-96.