［摘 要］本文探討構(gòu)建基于大數(shù)據(jù)技術的企業(yè)財務風險評估體系。提出設計科學評估架構(gòu)、整合多源數(shù)據(jù)、開發(fā)量化模型等策略，以實現(xiàn)風險全面識別和準確評估。剖析摩根大通案例，揭示成功關鍵為技術創(chuàng)新投資、數(shù)據(jù)驅(qū)動文化和應對數(shù)據(jù)治理挑戰(zhàn)。呈現(xiàn)兩大核心策略：一是根據(jù)需求選擇適合的大數(shù)據(jù)工具；二是培育風險管理文化。該體系有助于提升風險管理能力和可持續(xù)發(fā)展。未來需解決技術選型、高質(zhì)量數(shù)據(jù)獲取等挑戰(zhàn)，推進風險管理智能化。

［關鍵詞］大數(shù)據(jù)技術；企業(yè)財務風險評估；風險管理體系；數(shù)據(jù)分析模型；風險管理文化

doi：10.3969/j.issn.1673-0194.2024.23.022

［中圖分類號］F275 ［文獻標識碼］A ［文章編號］1673-0194（2024）23-0073-03

0 " " 引 言

在數(shù)字化浪潮的推動下，企業(yè)遭遇著日益復雜且高度動態(tài)的財務環(huán)境。傳統(tǒng)的財務風險評估方法，囿于其依賴歷史數(shù)據(jù)分析的本質(zhì)，面臨著把握風險全貌以及及時響應風險變動的挑戰(zhàn)。尤其在高維數(shù)據(jù)的沖擊下，這些挑戰(zhàn)變得更為嚴峻，使得傳統(tǒng)方法在應對現(xiàn)代企業(yè)復雜且不斷變化的風險環(huán)境中顯得力不從心。因此，尋找一種新的、更高效且準確的財務風險評估方法，成為現(xiàn)代財務風險管理領域亟待解決的重大課題。大數(shù)據(jù)技術，憑借其對龐大數(shù)據(jù)集的處理能力以及在數(shù)據(jù)挖掘與分析中的優(yōu)勢，提供了一種能夠解決這個問題的新視角及方法。

1 " " 現(xiàn)狀分析與理論探討

1.1 " 大數(shù)據(jù)驅(qū)動下的財務風險評估發(fā)展態(tài)勢

大數(shù)據(jù)技術，作為信息時代的一項關鍵技術，其在財務風險評估領域的應用日趨廣泛，啟示我們尋找財務風險的新的評估模式。國內(nèi)外學者針對大數(shù)據(jù)技術在財務風險評估中的應用進行了研究。例如，將大數(shù)據(jù)分析技術應用于信用風險評估，借助機器學習算法對客戶信用狀況進行精準預測；也有學者開發(fā)市場風險和操作風險的量化模型，收集和分析大量市場數(shù)據(jù)以預測市場趨勢和潛在風險[1]。

然而，大數(shù)據(jù)技術在財務風險評估中的應用研究還存在一些空白。例如，如何整合和處理不同來源的大規(guī)模財務數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量和分析結(jié)果的準確性，以及如何結(jié)合企業(yè)特定情況，定制化開發(fā)適合企業(yè)自身需求的財務風險評估模型等[2]。

1.2 " 企業(yè)財務風險評估：經(jīng)典理論與模型審視

在財務風險評估方面，經(jīng)典的方法包括財務比率分析、現(xiàn)金流量分析以及基于統(tǒng)計學的風險量化模型等。這些方法在歷史上發(fā)揮著重要角色，但在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，它們的局限性日益明顯，如數(shù)據(jù)的實時性、完整性和復雜性處理等方面的挑戰(zhàn)，以及如何調(diào)整因大數(shù)據(jù)而產(chǎn)生的數(shù)據(jù)偏差等問題。因此，基于大數(shù)據(jù)的財務風險評估模型和方法的研究，對于提升企業(yè)財務風險評估的能力，具有重要的理論和實踐價值。

2 " " 大數(shù)據(jù)技術在企業(yè)財務風險評估中的核心作用與處理方法

2.1 " 大數(shù)據(jù)技術的定義及其特征

大數(shù)據(jù)技術指的是一系列能夠存儲、處理、分析龐大數(shù)據(jù)集的技術和方法，其本質(zhì)是通過高效利用處理大規(guī)模數(shù)據(jù)的能力，來洞察數(shù)據(jù)背后的價值。在財務風險評估的背景下，大數(shù)據(jù)的核心特征“3V”［體量（Volume）、速度（Velocity）、種類（Variety）］以及后來補充的價值（Value）和可驗證性（Veracity），為其在此領域的應用提供了技術基礎。特別是大數(shù)據(jù)技術能夠處理和分析這些龐大數(shù)據(jù)集，揭示出影響企業(yè)財務狀態(tài)和風險水平的深層次模式和聯(lián)系。

2.2 " 大數(shù)據(jù)技術的財務管理應用特點

在財務管理領域，大數(shù)據(jù)技術不僅能處理海量的交易記錄或財務報表等傳統(tǒng)財務數(shù)據(jù)，更能整合和分析蘊含于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中的財務信息，如社交媒體的情緒分析、市場趨勢預測等[3]。這種能力讓大數(shù)據(jù)技術成為企業(yè)財務風險評估的有力工具。具體而言，大數(shù)據(jù)技術可以幫助企業(yè)實現(xiàn)以下三種功能。

（1）實時風險監(jiān)控與預警：通過實時分析大量數(shù)據(jù)，及時發(fā)現(xiàn)財務風險信號。

（2）財務數(shù)據(jù)的深度分析：利用數(shù)據(jù)挖掘技術深入挖掘財務數(shù)據(jù)背后的模式和趨勢。

（3）決策支持：基于大數(shù)據(jù)分析結(jié)果為企業(yè)決策提供科學依據(jù)。

2.3 " 大數(shù)據(jù)處理技術

大數(shù)據(jù)處理技術是實現(xiàn)數(shù)據(jù)價值最大化的關鍵，主要包括以下三種技術。

（1）數(shù)據(jù)挖掘：通過算法分析數(shù)據(jù)集中的模式、趨勢。在財務風險評估中，數(shù)據(jù)挖掘可以用來識別風險因素、評估信用風險等。

（2）云計算：提供彈性伸縮的計算資源，使得企業(yè)可以更加高效、低成本地處理龐大的數(shù)據(jù)集。云計算平臺可以支持企業(yè)實時分析大規(guī)模數(shù)據(jù)，以便快速響應財務風險。

（3）機器學習：機器學習算法可以從大量數(shù)據(jù)中自動學習和改進模型，提高財務風險評估的準確度和效率。特別是深度學習，在處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如文字、圖片等）中展示了強大的能力。

3 " " 構(gòu)建針對性的基于大數(shù)據(jù)的財務風險評估體系

3.1 " 設計科學的風險評估體系架構(gòu)

在構(gòu)建大數(shù)據(jù)驅(qū)動的財務風險評估體系時，核心在于形成一個既能覆蓋企業(yè)全局，又具有針對性和操作性的評估架構(gòu)。這一體系應該基于大數(shù)據(jù)的特性構(gòu)建，首先，將風險識別作為基礎，采用大數(shù)據(jù)技術實現(xiàn)對內(nèi)外部數(shù)據(jù)的廣泛捕捉和實時監(jiān)測，以便及時發(fā)現(xiàn)潛在的財務隱患。其次，風險測量環(huán)節(jié)應結(jié)合大數(shù)據(jù)分析提供的深入見解和量化結(jié)果來評估風險的可能影響。在風險監(jiān)控環(huán)節(jié)，通過設置數(shù)據(jù)驅(qū)動的指標和閾值，實現(xiàn)對重要財務指標的連續(xù)監(jiān)控和及時預警。最后，在風險管理環(huán)節(jié)通過數(shù)據(jù)分析支持制定應對策略，以優(yōu)化企業(yè)的財務風險控制與決策過程。

3.2 " 選擇與整合大數(shù)據(jù)源以增強評估準確性

根據(jù)企業(yè)具體的行業(yè)特征和財務風險特點，選擇恰當?shù)臄?shù)據(jù)源至關重要。除了財務報表數(shù)據(jù)，現(xiàn)代企業(yè)還應考慮整合多元化數(shù)據(jù)源，如交易所市場數(shù)據(jù)、社交媒體輿情、宏觀經(jīng)濟指標等，來增強風險評估的全面性和前瞻性。在數(shù)據(jù)處理上，要借助大數(shù)據(jù)技術的力量進行有效的數(shù)據(jù)清洗、整合和分析，并利用高效的數(shù)據(jù)管理工具和平臺來保障數(shù)據(jù)質(zhì)量和評估的實時性。

3.3 " 開發(fā)與應用有效的財務風險評估模型

根據(jù)大數(shù)據(jù)的分析結(jié)果，開發(fā)和選擇適宜的財務風險評估模型成為提升評估效能的關鍵。這些模型需要能夠處理和分析大規(guī)模的數(shù)據(jù)集，包括但不限于回歸分析模型、決策樹分析、神經(jīng)網(wǎng)絡等，特別是在處理復雜與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)時，深度學習模型可以提供顯著的優(yōu)勢。應重點關注模型在識別關鍵風險因素、預測未來趨勢和異常監(jiān)測上的應用效能，并在實際業(yè)務中不斷進行調(diào)整和優(yōu)化。

4 " " 大數(shù)據(jù)技術應用案例

摩根大通在金融服務行業(yè)中一直是大數(shù)據(jù)和人工智能技術應用的先驅(qū)。自21世紀10年代初以來，該公司就開始著手構(gòu)建基于大數(shù)據(jù)的財務風險評估體系，以實現(xiàn)更精確和實時的風險管理。以下是摩根大通在該領域的實踐分析。

4.1 " 摩根大通基于大數(shù)據(jù)的風險評估與管理革新

摩根大通將大數(shù)據(jù)技術的集成視為其維護財務穩(wěn)健和市場領先地位的重要策略。通過整合Hadoop和Apache Spark等數(shù)據(jù)處理技術，該公司不僅提高了其對于交易記錄和市場動態(tài)等多源數(shù)據(jù)處理的能力，也顯著增強了風險信號捕獲的范圍和深度。此外，公司引入了機器學習模型和算法，用于監(jiān)測實時數(shù)據(jù)流并對異常行為作出快速預警。采用VaR和壓力測試模型的決策，提高了風險評估的量化質(zhì)量，從而在金融市場上保持了果斷而科學的決策制定。這些先進的策略和工具的有效實施，突出了摩根大通在金融風險管理上的靈活性和創(chuàng)新性。

4.2 " 摩根大通成功要素的具體化分析

積極的技術創(chuàng)新投資策略和一個深植于企業(yè)文化的數(shù)據(jù)驅(qū)動決策過程，是摩根大通成功實施大數(shù)據(jù)技術的關鍵因素。成立專門的數(shù)據(jù)科學團隊并開發(fā)分析工具是一項重要投資，這凸顯了公司在資源分配上的明確戰(zhàn)略方向。推崇以數(shù)據(jù)為中心的企業(yè)文化確保了決策流程始終以量化證據(jù)為基礎，這樣的文化環(huán)境提升了整個組織的分析能力和決策質(zhì)量。

4.3 " 摩根大通面臨挑戰(zhàn)的策略化解決

數(shù)據(jù)安全和隱私的維護、跨部門的協(xié)作以及模型的持續(xù)優(yōu)化，構(gòu)成了摩根大通在實施大數(shù)據(jù)技術過程中面臨的主要挑戰(zhàn)。對于數(shù)據(jù)安全和隱私的挑戰(zhàn)，摩根大通制定了嚴格的數(shù)據(jù)治理規(guī)范并投入先進的安全技術來確?？蛻粜畔⒌陌踩耘c隱私性。而在跨部門協(xié)作上，通過組織結(jié)構(gòu)優(yōu)化和促進部門間對話，摩根大通有效地提升了綜合風險視角的一致性和準確性。在財務風險模型的維護和調(diào)整方面，持續(xù)的市場測試和數(shù)據(jù)分析為摩根大通保證了模型的實時性和適用性。

5 " " 基于大數(shù)據(jù)的企業(yè)財務風險評估體系的實施策略

5.1 " 從需求出發(fā)，明智地實施技術

在選擇和實施大數(shù)據(jù)處理技術時，企業(yè)首先須對自身的財務風險類型和數(shù)據(jù)生態(tài)有著深刻的認知。技術的選擇必須圍繞企業(yè)特定的數(shù)據(jù)規(guī)模（Volume）、數(shù)據(jù)多樣性（Variety）、數(shù)據(jù)生成速度（Velocity）以及數(shù)據(jù)真實性（Veracity）等方面進行。

在具體技術工具的選擇上，企業(yè)需要評估各類技術平臺如Hadoop集群的擴展性、Spark的實時數(shù)據(jù)處理能力以及機器學習框架的預測精準度等能力。同時，配合現(xiàn)代云服務平臺的配套工具可以提升數(shù)據(jù)處理的靈活性和成本效率。例如，云計算平臺的選擇應側(cè)重于其數(shù)據(jù)安全、合規(guī)政策以及與企業(yè)現(xiàn)有IT基礎設施的集成能力。

實施階段，企業(yè)不僅要關注技術本身，更要考慮到技術實施對業(yè)務的影響和內(nèi)部員工的培訓需求。此過程包括了與現(xiàn)行業(yè)務流程的整合、新的技術培訓以及相應的組織結(jié)構(gòu)調(diào)整。企業(yè)需要制訂詳細的培訓計劃，以確保員工能夠熟練運用這些新工具，并理解這些技術如何幫助他們更好地進行財務風險評估和管理。

總而言之，在企業(yè)實施基于大數(shù)據(jù)的財務風險評估體系的過程中，技術選擇要務實和有前瞻性，確保企業(yè)不僅能跟上當前的技術潮流，而且能夠為未來可能的擴展和更大規(guī)模的數(shù)據(jù)處理做好準備。通過明智地選擇技術和工具，企業(yè)將能夠更加準確地捕捉、分析并應對潛在的財務風險。

5.2 " 風險管理文化建設

在技術的實施與應用之外，構(gòu)建一種根植于企業(yè)深層的風險管理文化同樣重要。企業(yè)必須推廣一種理念，即風險管理并非單一部門的責任，而是一個涉及全體成員的持續(xù)過程，構(gòu)建這種文化對于確保財務風險評估體系的有效性至關重要。

首先，高層領導必須親身示范，表明企業(yè)對風險管理的堅定承諾。這包括在公開演講、企業(yè)溝通以及戰(zhàn)略規(guī)劃中頻繁強調(diào)風險意識的重要性，以及透明地分享風險管理的成功案例與教訓。此外，風險意識的培養(yǎng)應當成為企業(yè)人力資源管理的一部分，并包含在職工培訓、績效評價與獎勵機制中。

其次，企業(yè)應當創(chuàng)建跨職能團隊來整合不同部門的視角和專長，為風險評估和決策提供更全面的視野。例如，數(shù)據(jù)科學家、風險管理專家和業(yè)務經(jīng)理共同參與討論，能夠協(xié)助解決信息孤島問題，共同推進風險評估項目。

最后，企業(yè)需要建立一個命題清晰、流程明確的風險管理框架，使風險評估和決策過程變得標準化、自動化。這個框架應當明確指導如何識別、評價、監(jiān)測，并回應那些可能影響企業(yè)目標的風險。通過持續(xù)的監(jiān)測和定期的復審，企業(yè)可以確保策略、流程與文化始終與環(huán)境變化保持一致。

每個企業(yè)在構(gòu)建風險管理文化時都會面臨獨特的挑戰(zhàn)，但關鍵是必須確立起以數(shù)據(jù)為基礎，持續(xù)學習與適應的企業(yè)環(huán)境。促進透明度、鼓勵跨部門合作，以及培育員工對風險的深層認識和積極應對態(tài)度，是建立這種文化的核心步驟。這種文化將使得基于大數(shù)據(jù)的財務風險管理能力不斷提高，為企業(yè)的穩(wěn)健成長提供堅實保障。

6 " " 結(jié)論與前景

本研究證實了基于大數(shù)據(jù)的企業(yè)財務風險評估體系的可行性和價值。這一創(chuàng)新體系利用大數(shù)據(jù)技術強大的處理分析能力，能夠揭示更深層次的風險模式和聯(lián)系，實現(xiàn)更加動態(tài)、全面和前瞻性的風險管理。

未來需進一步解決技術選型復雜性、高質(zhì)量數(shù)據(jù)獲取難度、跨部門協(xié)作挑戰(zhàn)、組織文化轉(zhuǎn)變等實施障礙，加強數(shù)據(jù)安全與隱私保護。隨著人工智能技術進步，預期大數(shù)據(jù)將在風險評估中發(fā)揮越來越重要的作用，推動風險管理向自動化、智能化發(fā)展。

總之，基于大數(shù)據(jù)的風險評估體系代表了風險管理的發(fā)展趨勢，對提升企業(yè)風險應對能力意義重大。企業(yè)和研究者都應大力探索和運用這一前沿技術，把握商機并有效規(guī)避風險。

主要參考文獻

［1］蔡立新，李嘉歡.大數(shù)據(jù)時代企業(yè)財務風險預警機制與路徑探究［J］.財會月刊，2018（15）：38-43.

［2］李德柱.大數(shù)據(jù)時代的企業(yè)財務風險預警研究［J］.中國商論，2020（1）：116-117.

［3］孫童真，尚冠宇，韓萬兵.大數(shù)據(jù)分析技術的財務安全風險檢測研究［J］.現(xiàn)代電子技術，2020，43（13）：85-87，91.