李紅湘

摘要：財務(wù)風(fēng)險是客觀存在的，財務(wù)危機預(yù)警是防范財務(wù)風(fēng)險的重要工具，單一運用財務(wù)指標(biāo)構(gòu)建財務(wù)風(fēng)險預(yù)警指標(biāo)體系，會導(dǎo)致財務(wù)危機預(yù)警難以達到預(yù)期效果。通過大數(shù)據(jù)技術(shù)對與企業(yè)相關(guān)的海量、多維度的非財務(wù)數(shù)據(jù)信息進行挖掘，財務(wù)危機預(yù)警模型中引入量化處理的大數(shù)據(jù)信息，將極大提高財務(wù)預(yù)警的有效性，及時有效地識別和防范財務(wù)風(fēng)險。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù);預(yù)警指標(biāo);財務(wù)風(fēng)險

引言

在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，企業(yè)獲得信息的速度加快、渠道更廣，使財務(wù)風(fēng)險管理工作發(fā)生重大變化，但是這些種類眾多、數(shù)量龐大的信息并不是都有價值，勢必存在很多對企業(yè)決策無用或失去時效性的信息，企業(yè)應(yīng)運用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，在大量的數(shù)據(jù)中篩選出有價值的信息，準(zhǔn)確的識別并降低企業(yè)面臨的各種財務(wù)風(fēng)險，創(chuàng)新財務(wù)管理模式，提高企業(yè)經(jīng)濟效益。

一、大數(shù)據(jù)時代企業(yè)財務(wù)風(fēng)險管控工作面臨的挑戰(zhàn)

（一）財務(wù)數(shù)據(jù)的收集處理工作復(fù)雜化

財務(wù)數(shù)據(jù)的收集、處理與分析，是進行財務(wù)風(fēng)險管控的前提。大數(shù)據(jù)環(huán)境下財務(wù)信息的收集與處理存在著一定的復(fù)雜性，一方面，獲取財務(wù)數(shù)據(jù)的渠道更廣，數(shù)據(jù)變化的速度更快，如何進行有效數(shù)據(jù)的收集整理成為當(dāng)前財務(wù)風(fēng)險管控中出現(xiàn)的新問題。另一方面，由于財務(wù)信息與業(yè)務(wù)信息的逐步深度融合，將不同部門、不同行業(yè)以及網(wǎng)絡(luò)上與企業(yè)相關(guān)的信息納入到傳統(tǒng)的會計信息數(shù)據(jù)體系當(dāng)中，提高企業(yè)財務(wù)風(fēng)險管控能力，必將導(dǎo)致財務(wù)風(fēng)險管控工作量的增加。

（二）財務(wù)風(fēng)險管控技術(shù)難度增加

大數(shù)據(jù)時代環(huán)境中財務(wù)數(shù)據(jù)來源廣泛，結(jié)構(gòu)復(fù)雜，語義或語態(tài)等諸多方面的變化，也會造成數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性增大，怎樣才能在海量的數(shù)據(jù)資料中收集與挖掘財務(wù)信息，是當(dāng)前是否能提高技術(shù)水平的重要環(huán)節(jié)。同時，企業(yè)的戰(zhàn)略決策與發(fā)展方向在很大程度上受財務(wù)數(shù)據(jù)的真實性與準(zhǔn)確度的影響，而大數(shù)據(jù)的價值密度相對較低，且其信息的準(zhǔn)確性不盡如人意，同時針對財務(wù)數(shù)據(jù)的辨別技術(shù)也需要有所提升，因而也對財務(wù)風(fēng)險管控技術(shù)提出更高的要求。

二、大數(shù)據(jù)環(huán)境下企業(yè)財務(wù)風(fēng)險預(yù)警指標(biāo)體系的構(gòu)建

財務(wù)風(fēng)險是客觀存在的，貫穿于生產(chǎn)經(jīng)營的整個過程中，具有潛在的不確定性，財務(wù)風(fēng)險識別的主要方式仍是建立財務(wù)預(yù)警系統(tǒng)，通過設(shè)置預(yù)警指標(biāo)，觀察敏感性財務(wù)指標(biāo)的變化，在財務(wù)危機萌芽時提出警示，及時采取措施有效地進行防范。

（一）財務(wù)預(yù)警財務(wù)指標(biāo)體系的構(gòu)建及其局限性

企業(yè)結(jié)合自身的具體特征，以財務(wù)指標(biāo)作為財務(wù)危機預(yù)警的主要判斷指標(biāo)，建立適合本企業(yè)的財務(wù)危機預(yù)警指標(biāo)體系，仍然是必須的。財務(wù)指標(biāo)從不同的角度考查企業(yè)的償債能力、盈利能力等財務(wù)能力，這些指標(biāo)的異?？赡茴A(yù)示著企業(yè)陷入財務(wù)危機，所以必須建立有效的監(jiān)控體系來預(yù)防和控制這些可能的風(fēng)險，助力企業(yè)持續(xù)健康發(fā)展。

財務(wù)危機風(fēng)險預(yù)警目前仍是一個世界性的難題，在財務(wù)危機預(yù)警傳統(tǒng)模型構(gòu)建中如果過于依賴財務(wù)指標(biāo)，將使模型產(chǎn)生一些先天不足，即假設(shè)企業(yè)的財務(wù)報表數(shù)據(jù)是真實可靠的。但財政部每年發(fā)布的會計信息質(zhì)量檢查公告披露，部分企業(yè)在公司治理、內(nèi)部控制、會計核算和信息披露等方面仍然存在信息失真。由于稽查范圍的局限和稽查技術(shù)的制約，現(xiàn)實中的企業(yè)會計失真，遠比財政部會計信息質(zhì)量檢查公告中披露的更為嚴(yán)重，所以，財務(wù)報表數(shù)據(jù)真實可靠假設(shè)為財務(wù)預(yù)警模型與現(xiàn)實應(yīng)用的脫節(jié)埋下了伏筆。另一方面，這些財務(wù)指標(biāo)是基于財務(wù)核算結(jié)果計算出來的，財務(wù)指標(biāo)只是財務(wù)發(fā)生危機的一種表現(xiàn)形式，存在一定的滯后性，會影響財務(wù)危機預(yù)警功能。所以基于財務(wù)報表建立的各種模型，由于會計信息的滯后和失真，無法完全實現(xiàn)財務(wù)危機預(yù)警的功能。

因此必須對主要依賴財務(wù)指標(biāo)而建立的模型進行改進，尋找并發(fā)現(xiàn)影響企業(yè)危機預(yù)警效果的各種因素，并將它們納入模型中，最終真正使模型提高實際預(yù)警能力。于是學(xué)者們引入了非財務(wù)指標(biāo)，但國內(nèi)外學(xué)者的研究都僅僅涉及那些比較正式的書面披露，如企業(yè)的年度報告、審計報告等，對其他媒介披露的財務(wù)信息則幾乎忽略不計，其結(jié)果可能導(dǎo)致引入的非財務(wù)指標(biāo)具有很大的主觀性和局限性，進而導(dǎo)致財務(wù)危機預(yù)警模型的表現(xiàn)達不到預(yù)期。并且這些非財務(wù)指標(biāo)都是在危機發(fā)生之后依靠試錯方法引入模型，當(dāng)下次發(fā)生不同類型的經(jīng)濟危機時，之前建立的財務(wù)預(yù)警模型便會無法預(yù)測。

（二）財務(wù)預(yù)警大數(shù)據(jù)指標(biāo)處理

大數(shù)據(jù)技術(shù)的出現(xiàn)，使獲得多維度的非財務(wù)數(shù)據(jù)成為可能，通過大數(shù)據(jù)技術(shù)對與企業(yè)相關(guān)的海量信息進行挖掘，引入大數(shù)據(jù)指標(biāo)，進行財務(wù)危機預(yù)警模型的有效構(gòu)建。

1.大數(shù)據(jù)引入財務(wù)危機預(yù)警模型的必要性

企業(yè)的利益相關(guān)者和企業(yè)接觸后產(chǎn)生的反應(yīng)映射到互聯(lián)網(wǎng)上，如顧客對產(chǎn)品的滿意度、產(chǎn)品質(zhì)量、供應(yīng)商的態(tài)度、投資方的態(tài)度、政策導(dǎo)向、權(quán)威媒體對上市企業(yè)的報道，還有自媒體以及行業(yè)專家的觀點、評價和趨勢預(yù)測等，網(wǎng)上這些大數(shù)據(jù)信息比通過公司公告、調(diào)査、談話等方式獲得的信息更為客觀和全面。顧客、供應(yīng)鏈伙伴、投資者、政府等相關(guān)者對企業(yè)產(chǎn)生不同的情緒，這些不同的情緒經(jīng)過網(wǎng)絡(luò)上交互過程中的聚集、排斥和融合作用，最后會產(chǎn)生集體智慧，這些群體智能反映企業(yè)的某種狀態(tài)，這些情感傾向代表著企業(yè)的經(jīng)營管理和財務(wù)狀況等，一家公司如果能夠?qū)ζ溥M行專門化處理，將會產(chǎn)生重大的市場價值，為企業(yè)決策提供有利的幫助。財務(wù)危機預(yù)警模型中引入量化處理的大數(shù)據(jù)信息，將極大地提高財務(wù)預(yù)警的有效性。

2.大數(shù)據(jù)信息的處理

網(wǎng)絡(luò)信息所形成的大數(shù)據(jù)對財務(wù)數(shù)據(jù)的預(yù)測價值已逐漸呈現(xiàn)。將網(wǎng)絡(luò)信息量化處理主要包含兩個方面，一是大數(shù)據(jù)的獲取，二是大數(shù)據(jù)的量化分析。

大數(shù)據(jù)的獲取主要利用聚焦網(wǎng)絡(luò)爬蟲算法無監(jiān)督地抓取網(wǎng)絡(luò)中相關(guān)主題信息，同時可根據(jù)要求過濾掉大量無效數(shù)據(jù)，對網(wǎng)絡(luò)信息進行數(shù)值化處理，將網(wǎng)頁轉(zhuǎn)換為純文本文件。

大數(shù)據(jù)的量化分析主要是將網(wǎng)絡(luò)信息所產(chǎn)生的大數(shù)據(jù)量化為信息量和情感傾向兩個指標(biāo)。文本情緒傾向主要基于財經(jīng)領(lǐng)域詞典進行企業(yè)信息的語義分析與統(tǒng)計，網(wǎng)絡(luò)收集的大數(shù)據(jù)信息文本，先通過財經(jīng)領(lǐng)域詞典對比判斷出文本內(nèi)詞匯的情感傾向，再經(jīng)過算法統(tǒng)計得出整句或者整個文檔的情感傾向。通過語義分析判斷出網(wǎng)絡(luò)在線信息文本的積極態(tài)度比例和信息數(shù)量，目前大數(shù)據(jù)指標(biāo)主要包括情感值（積極態(tài)度比例）和信息熱度（信息數(shù)量）兩個子指標(biāo)，并將其引入財務(wù)指標(biāo)預(yù)警模型。

通過與財務(wù)指標(biāo)的結(jié)合，對研究假設(shè)進行實際數(shù)據(jù)驗證，發(fā)現(xiàn)引入大數(shù)據(jù)指標(biāo)的財務(wù)預(yù)警模型相對于財務(wù)指標(biāo)預(yù)警模型，在短期內(nèi)對預(yù)測效果有一定的提高，從長期來看對預(yù)測效果會有明顯提高，大數(shù)據(jù)指標(biāo)在誤警率和漏警率上比財務(wù)指標(biāo)表現(xiàn)得明顯要好，從而驗證了在復(fù)雜的社會環(huán)境中，依靠大數(shù)據(jù)技術(shù)加強信息搜尋是提高財務(wù)預(yù)警有效性的重要路徑。

三、大數(shù)據(jù)環(huán)境下企業(yè)財務(wù)風(fēng)險防范與控制應(yīng)注意的問題

（一）提高思想認(rèn)識，培養(yǎng)風(fēng)險意識

首先，企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)層應(yīng)端正對財務(wù)預(yù)警的態(tài)度，把財務(wù)預(yù)警作為規(guī)避風(fēng)險、提高風(fēng)險防控能力的必要工作，促使企業(yè)內(nèi)部形成預(yù)測風(fēng)險、控制風(fēng)險的敏感意識。其次，加強相關(guān)部門人員的思想教育，使其認(rèn)識到本職工作在企業(yè)中的重要地位，強化其風(fēng)險理念和危機意識。

（二）加強財務(wù)管理

企業(yè)在經(jīng)營管理各個環(huán)節(jié)建立財務(wù)風(fēng)險的防范和控制系統(tǒng)，充分參考財務(wù)風(fēng)險管理中的數(shù)據(jù)信息，特別是預(yù)警信息出現(xiàn)時，能夠快速、有效地應(yīng)對，真正為企業(yè)規(guī)避財務(wù)風(fēng)險服務(wù)，確保財務(wù)工作的安全運作。同時加強對財務(wù)部門的審計監(jiān)督，確保企業(yè)財務(wù)信息的真實性，確保財務(wù)預(yù)警措施建立在財務(wù)數(shù)據(jù)真實可靠的基礎(chǔ)上。

（三）建立健全預(yù)警機制，將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用于企業(yè)財務(wù)風(fēng)險預(yù)警

企業(yè)應(yīng)結(jié)合自身的特點，充分考慮可能面臨的財務(wù)風(fēng)險及其各項因素指標(biāo)，在風(fēng)險控制分析的基礎(chǔ)上，根據(jù)合理、準(zhǔn)確性原則，選取指標(biāo)數(shù)據(jù)時既包括財務(wù)指標(biāo)，還要考慮大數(shù)據(jù)指標(biāo)，借助于現(xiàn)代化人工智能技術(shù)從大量的數(shù)據(jù)中通過相應(yīng)的算法來及時、準(zhǔn)確地搜索出隱藏或者可能隱藏在數(shù)據(jù)信息中的價值信息，構(gòu)建有針對性的財務(wù)危機預(yù)警機制。得到風(fēng)險預(yù)警結(jié)果后，企業(yè)應(yīng)按照風(fēng)險出現(xiàn)的概率和危害程度由大至小排序，重點關(guān)注發(fā)生的可能性高且危害大的風(fēng)險，盡快地尋求、制定出有利的對策方案，避免或者減少財務(wù)危機帶來的風(fēng)險損失。

結(jié)語

建立財務(wù)危機預(yù)警指標(biāo)體系是企業(yè)防范財務(wù)風(fēng)險的有效途徑，僅僅關(guān)注傳統(tǒng)的財務(wù)指標(biāo)有一定的局限性，大數(shù)據(jù)環(huán)境下通過現(xiàn)代信息技術(shù)對海量信息進行挖掘，將大數(shù)據(jù)指標(biāo)引入財務(wù)危機預(yù)警模型，能夠及時發(fā)現(xiàn)企業(yè)各類風(fēng)險隱患，提高企業(yè)財務(wù)風(fēng)險管控能力，推進企業(yè)健康可持續(xù)發(fā)展。

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