摘 要：隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，大數(shù)據(jù)成為中小企業(yè)識別與防控財務風險的重要工具。相比于大型企業(yè)，中小企業(yè)在資金、技術能力和管理體系上稍顯薄弱，更易受到市場波動、資金鏈斷裂等財務風險的影響。因此，大數(shù)據(jù)背景下如何有效識別中小企業(yè)財務風險顯得尤為重要。文章從大數(shù)據(jù)背景出發(fā)，研究大數(shù)據(jù)對中小企業(yè)財務風險識別的影響，探討大數(shù)據(jù)背景下中小企業(yè)財務風險識別的實施路徑和面臨困境，并提出關于中小企業(yè)財務風險識別的若干優(yōu)化對策。

關鍵詞：大數(shù)據(jù)；中小企業(yè)；財務風險；風險識別

隨著信息技術的飛速發(fā)展，我國政府越來越重視大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，數(shù)據(jù)技術正成為推動經(jīng)濟轉型和產(chǎn)業(yè)升級的關鍵力量。2021年，“十四五”規(guī)劃將大數(shù)據(jù)標準體系的完善視為重要發(fā)展領域，預示著大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)即將步入高速發(fā)展階段。2024年，《數(shù)字經(jīng)濟工作要點》進一步強調了數(shù)字化轉型的緊迫性，激勵企業(yè)利用大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能等前沿技術進行業(yè)務升級。在此背景下，大數(shù)據(jù)的迅速發(fā)展使企業(yè)財務數(shù)據(jù)的來源更加廣泛、復雜，數(shù)據(jù)量急劇增長，數(shù)據(jù)類型多樣化，這不僅為企業(yè)提供了更豐富的信息資源，也增加了財務風險識別的難度和復雜性。

中小企業(yè)作為經(jīng)濟體系中的重要組成部分，數(shù)量龐大、靈活性強是推動經(jīng)濟增長、促進就業(yè)和社會穩(wěn)定的重要力量。然而，中小企業(yè)在資金、設備和人員等資源方面相對有限，往往對大數(shù)據(jù)技術的應用比較滯后，加大了財務風險程度。因此，如何有效識別和管理大數(shù)據(jù)背景下的中小企業(yè)財務風險，成為當前亟待解決的重要問題。基于此，文章對大數(shù)據(jù)背景下中小企業(yè)財務風險識別路徑和實施困境等方面加以探討，并有針對性地提出優(yōu)化對策和建議以供參考。

一、大數(shù)據(jù)對中小企業(yè)財務風險識別的作用

1.改善財務風險識別技術

大數(shù)據(jù)技術的蓬勃發(fā)展，對傳統(tǒng)的人工財務風險識別方法產(chǎn)生了深遠影響，極大地提升了財務風險識別的精確性與深度。依托大數(shù)據(jù)平臺，企業(yè)可以對多元化的數(shù)據(jù)資源進行匯聚整合，形成一個全面系統(tǒng)的數(shù)據(jù)集合，包括精細的財務數(shù)據(jù)、實時的市場數(shù)據(jù)及全面的行業(yè)數(shù)據(jù)等。在此基礎上，大數(shù)據(jù)技術借助先進的算法與模型，能夠對所有業(yè)務從數(shù)據(jù)表面和流程機制兩個角度進行分析，進而識別出企業(yè)存在的潛在風險源。萬科將微軟的Azure OpenAI模型嵌入風險預警平臺后，可利用GPT-3模型從大量輿情、投訴、突發(fā)事件數(shù)據(jù)中提取特征，精準分類，并進行預警。

2.提高財務風險識別效率

大數(shù)據(jù)技術以卓越的數(shù)據(jù)處理能力和實時性的核心優(yōu)勢，顯著優(yōu)化了財務風險識別的流程，提高了財務風險的效率。通過自動化與智能化的數(shù)據(jù)處理機制，大數(shù)據(jù)能夠在短時間內完成海量數(shù)據(jù)的分析解讀，從而快速完成復雜的財務風險評估過程。德勤的“小勤人”可以根據(jù)供應商和代理商名稱清單，自動獲取關聯(lián)公司關系圖譜識別企業(yè)關聯(lián)風險，查詢時間和處理效率均比人工提升86%，充分展示了大數(shù)據(jù)技術在提升財務風險識別效率方面的顯著成效。此外，大數(shù)據(jù)的實時監(jiān)控與預警機制能夠確保企業(yè)即時捕捉風險信號，迅速響應并啟動風險應對策略，全面提升企業(yè)的風險防控能力，有效遏制風險擴散與損失加劇。

3.優(yōu)化財務風險識別流程

大數(shù)據(jù)技術通過構建統(tǒng)一的數(shù)據(jù)平臺與信息系統(tǒng)，實現(xiàn)了數(shù)據(jù)的集中化管理與共享，消除了傳統(tǒng)流程中部門間協(xié)同的障礙與信息傳遞的滯后，促進了企業(yè)內部的高效協(xié)作。例如海爾智家在企業(yè)內部建立的財務共享中心，將分散的會計業(yè)務進行整合，實現(xiàn)了業(yè)務和部門的統(tǒng)一化管理；對財務數(shù)據(jù)與業(yè)務流程進行融合，實現(xiàn)了全流程化的風險控制管理。同時，大數(shù)據(jù)技術提供的可視化分析工具，將復雜的財務風險數(shù)據(jù)轉化為直觀、易于理解的圖表與模型，為管理層提供了高度精煉與科學化的決策信息，進一步優(yōu)化了企業(yè)財務風險識別流程。

二、大數(shù)據(jù)背景下中小企業(yè)財務風險識別與傳統(tǒng)方法的區(qū)別

1.數(shù)據(jù)收集

在數(shù)據(jù)收集內容層面，傳統(tǒng)模式下，數(shù)據(jù)收集的內容主要聚焦于企業(yè)內部財務報表等結構化數(shù)據(jù)，而大數(shù)據(jù)背景下不僅涵蓋了企業(yè)內部的結構化數(shù)據(jù)，還包括來自互聯(lián)網(wǎng)、社交媒體、物聯(lián)網(wǎng)等外部數(shù)據(jù)。在收集方式上，相比于傳統(tǒng)方法的人工錄入或簡單的信息系統(tǒng)收集，利用爬蟲、API接口等大數(shù)據(jù)技術和工具，企業(yè)能夠實現(xiàn)數(shù)據(jù)的自動抓取和實時更新。這不僅提高了數(shù)據(jù)收集的效率，還確保了數(shù)據(jù)的準確性和時效性，為企業(yè)決策提供了更可靠的數(shù)據(jù)基礎。

2.數(shù)據(jù)處理

在數(shù)據(jù)處理方面，傳統(tǒng)方法往往只能對有限的數(shù)據(jù)進行簡單的統(tǒng)計分析或利用Excel等辦公軟件進行基礎的數(shù)據(jù)處理。然而，在大數(shù)據(jù)背景下，企業(yè)可以利用Hadoop、Spark等分布式計算框架，以及機器學習、神經(jīng)網(wǎng)絡等大數(shù)據(jù)技術，滿足海量數(shù)據(jù)的快速處理需求。此外，數(shù)據(jù)處理模式也有所不同，傳統(tǒng)方式主要以人工為主導，進行繁瑣的數(shù)據(jù)篩選、整理、清洗等流程，而大數(shù)據(jù)的引入實現(xiàn)了數(shù)據(jù)清洗、轉換、集成等自動化處理流程，減少了人工干預，提高了數(shù)據(jù)處理的準確性。

3.數(shù)據(jù)分析

在分析維度上，傳統(tǒng)方式主要基于財務報表等結構化數(shù)據(jù)進行分析，關注利潤率、負債率、現(xiàn)金流等財務指標的變化和趨勢，而大數(shù)據(jù)結合了結構化數(shù)據(jù)和非結構化數(shù)據(jù)，從市場環(huán)境、競爭對手、客戶需求等多個維度，對企業(yè)財務風險進行更全面的分析。在分析方法上，傳統(tǒng)財務風險識別方法多依賴于比率分析、趨勢分析等較靜態(tài)的財務分析方法對財務歷史數(shù)據(jù)進行分析；而大數(shù)據(jù)背景下，企業(yè)可以利用數(shù)據(jù)挖掘、文本分析、關聯(lián)規(guī)則挖掘等高級分析技術，對數(shù)據(jù)進行實時數(shù)據(jù)分析和風險模型預測，從而提前識別企業(yè)潛在的財務風險。

三、大數(shù)據(jù)背景下中小企業(yè)財務風險識別的實施

1.明確風險識別目標

在大數(shù)據(jù)背景下，中小企業(yè)首先需要明確財務風險識別的具體目標。這一目標應明確企業(yè)風險識別的范圍，包括市場風險、財務風險、法律風險、技術風險等。同時，基于歷史數(shù)據(jù)、行業(yè)慣例、法律法規(guī)等多個方面，設定風險識別的標準，包括設定風險發(fā)生的可能性閾值以及風險影響程度的評估標準。通過明確風險識別目標，確保中小企業(yè)后續(xù)風險識別工作的方向明確、重點突出，從而有效提升風險識別的針對性和實效性。

2.構建大數(shù)據(jù)基礎設施

基于風險識別目標，中小企業(yè)應構建完善的大數(shù)據(jù)基礎設施。其中應涵蓋數(shù)據(jù)采集、處理、分析及存儲等多個關鍵環(huán)節(jié)，并融合云計算、大數(shù)據(jù)處理技術等手段。具體來說，中小企業(yè)需建立高效的數(shù)據(jù)采集機制，確保內外部多元化財務數(shù)據(jù)的全面、準確獲??；引入先進的數(shù)據(jù)處理與分析技術，如分布式計算、數(shù)據(jù)挖掘等，從海量數(shù)據(jù)中提煉出有價值的風險信息；同時，還需集成專業(yè)的風險管理工具與平臺，為財務風險識別與管理提供一站式解決方案。

3.建立風險識別模型

基于大數(shù)據(jù)基礎設施和大數(shù)據(jù)技術支撐，企業(yè)需根據(jù)自身業(yè)務特性和風險管理的具體需求，對企業(yè)建立定制化風險識別模型。首先基于業(yè)務知識和數(shù)據(jù)分析，利用大數(shù)據(jù)技術從數(shù)據(jù)集中提取出與風險識別相關的關鍵特征，再根據(jù)風險類型和數(shù)據(jù)特性，精準對接企業(yè)的財務風險管理需求，選擇合適的模型進行風險識別，如統(tǒng)計模型、機器學習模型、深度學習模型等。同時，企業(yè)應建立持續(xù)迭代與優(yōu)化機制，利用大數(shù)據(jù)平臺的實時數(shù)據(jù)更新能力，不斷對模型進行微調與升級，確保模型能夠高效、準確地識別各類財務風險，為企業(yè)決策提供有力支持。

4.建立風險預警機制

在大數(shù)據(jù)技術的賦能下，中小企業(yè)應構建一套高效、精準的實時動態(tài)風險預警機制，進而實現(xiàn)對財務數(shù)據(jù)的秒級監(jiān)控與異常檢測。通過預設的風險閾值與智能算法，系統(tǒng)能夠迅速捕捉數(shù)據(jù)中的異常波動、偏離趨勢等潛在風險信號，并自動觸發(fā)預警流程，預警信息將通過多種渠道即時推送給相關部門與人員，確保風險信息的迅速傳遞與有效響應。此外，該預警機制還應具備智能分析與決策支持功能，利用大數(shù)據(jù)的關聯(lián)分析、聚類分析等高級分析技術，對風險事件進行深度剖析與預測，為企業(yè)提供更全面的風險應對策略與建議。

5.建立風險反饋機制

為確保財務風險識別與管理的持續(xù)優(yōu)化與提升，中小企業(yè)必須建立一套完善的反饋與優(yōu)化機制。這一機制應涵蓋對風險識別模型準確性與有效性的定期評估與驗證，以及根據(jù)評估結果對模型進行的必要調整與優(yōu)化。同時，還需收集風險管理措施的實施效果反饋，深入分析存在的問題與不足，總結經(jīng)驗教訓，從而根據(jù)實際情況調整和更新模型與策略。通過這一閉環(huán)的反饋與優(yōu)化過程，中小企業(yè)能夠不斷提升財務風險識別與管理水平，確保企業(yè)在復雜多變的市場環(huán)境中保持穩(wěn)健的發(fā)展態(tài)勢。

四、大數(shù)據(jù)背景下中小企業(yè)財務風險識別面臨的困境

1.大數(shù)據(jù)層面

（1） 數(shù)據(jù)安全與隱私難題

大數(shù)據(jù)技術下，企業(yè)會計工作大都基于互聯(lián)網(wǎng)展開，由于網(wǎng)絡環(huán)境比較自由、開放，再加上大數(shù)據(jù)過分依賴網(wǎng)絡和計算機技術，容易遭受外界攻擊，導致數(shù)據(jù)泄露、非法訪問等安全風險。數(shù)據(jù)泄露事件數(shù)不勝數(shù)，2022年，蔚來汽車因服務器配置錯誤導致百萬條用戶信息泄露，并遭受225萬美元等額比特幣的勒索。2023年，JD sports因遭受網(wǎng)絡攻擊導致可能有1000萬客戶信息被泄露。數(shù)據(jù)安全的脆弱性不僅會對企業(yè)造成經(jīng)濟損失，還可能對企業(yè)的品牌形象、市場信任度及客戶關系造成負面影響。

（2） 數(shù)據(jù)質量參差不齊

大數(shù)據(jù)環(huán)境下，企業(yè)數(shù)據(jù)來源比較廣泛，因此不同來源的數(shù)據(jù)在標準、格式、質量控制標準等方面存在顯著差異，同時數(shù)據(jù)中的噪聲、錯誤和不一致性不僅增加了數(shù)據(jù)清洗和處理的難度，還可能誤導財務風險識別的結果，影響企業(yè)的風險判斷與決策。此外，大數(shù)據(jù)的采集方式包括人工統(tǒng)計報表導入、應用系統(tǒng)數(shù)據(jù)交換、傳感器采集、網(wǎng)絡爬蟲抓取等。不同的采集方式在效率和準確性上存在差異，且容易受到人為因素、系統(tǒng)兼容性問題、數(shù)據(jù)規(guī)范性等因素的影響，從而導致數(shù)據(jù)質量的不穩(wěn)定。

2.企業(yè)層面

（1） 技術與人才欠缺

中小企業(yè)在大數(shù)據(jù)技術的應用上常受限于技術與人才的雙重瓶頸。大數(shù)據(jù)處理對計算資源和時間成本的要求較高，中小企業(yè)可能因資源有限而難以承擔這樣的投入，進一步限制了其在大數(shù)據(jù)應用上的發(fā)展。資金有限使企業(yè)難以承擔高端數(shù)據(jù)處理與分析工具的購置或研發(fā)成本，進而限制了其利用先進技術和算法從海量數(shù)據(jù)中挖掘有效信息的能力。此外，大數(shù)據(jù)分析處理要求從業(yè)人員需要同時具備財會專業(yè)知識和計算機技能，而處于資金和發(fā)展問題，中小企業(yè)在吸引和保留此類人才方面面臨一定困難。

（2） 財務風險管理觀念滯后

大多數(shù)中小企業(yè)的管理觀念仍停留在傳統(tǒng)模式上，對大數(shù)據(jù)技術在財務管理中的應用認識不足。一方面，中小企業(yè)的財務管理觀念往往還停留在傳統(tǒng)的手工模式或簡單的電算化階段，仍然過分依賴對傳統(tǒng)的財務報表和財務指標進行財務分析，忽視了大數(shù)據(jù)在風險預警、趨勢預測等方面的巨大價值。另一方面，企業(yè)負責人和財務管理人員可能對大數(shù)據(jù)技術的了解不足，未能充分利用大數(shù)據(jù)進行財務風險識別和管理的潛力，限制了大數(shù)據(jù)技術在企業(yè)財務管理中的深入應用。

五、大數(shù)據(jù)背景下提升中小企業(yè)財務風險識別能力的對策建議

1.強化數(shù)據(jù)安全與隱私防護

中小企業(yè)在面臨日益復雜的數(shù)據(jù)環(huán)境時，亟須構建一套全面而嚴謹?shù)臄?shù)據(jù)安全管理體系。該體系應對數(shù)據(jù)生成、存儲、處理、傳輸至銷毀的全周期進行安全管理，確保每一步都遵循嚴格的安全標準。為實現(xiàn)這一目標，中小企業(yè)應該采用前沿的加密技術，確保數(shù)據(jù)在傳輸和存儲過程中的機密性與完整性；同時，部署高級防火墻及智能入侵檢測系統(tǒng)，形成堅不可摧的數(shù)據(jù)安全屏障，有效抵御外部攻擊與內部泄露的風險。此外，中小企業(yè)還應重視數(shù)據(jù)安全文化的建設，定期舉辦數(shù)據(jù)安全培訓，提升全體員工的數(shù)據(jù)保護意識與技能，共同編織起一張緊密的數(shù)據(jù)安全防護網(wǎng)。

2.提升數(shù)據(jù)質量水平

為了保證數(shù)據(jù)質量，中小企業(yè)應嚴格篩選和審核數(shù)據(jù)來源，優(yōu)化數(shù)據(jù)源管理，確保數(shù)據(jù)的真實性和可靠性。同時，加強數(shù)據(jù)清洗與預處理工作，采用先進的數(shù)據(jù)清洗技術和算法，對原始數(shù)據(jù)進行深度處理，去除數(shù)據(jù)中的噪聲和冗余信息，提高數(shù)據(jù)的準確性和可用性。此外，中小企業(yè)還應建立數(shù)據(jù)質量評估機制，定期對數(shù)據(jù)質量進行檢查和評估。這一機制應包括數(shù)據(jù)完整性、準確性、一致性、時效性等多個維度的評估指標，以便及時發(fā)現(xiàn)并糾正數(shù)據(jù)中存在的問題。通過持續(xù)改進和優(yōu)化數(shù)據(jù)管理流程，確保數(shù)據(jù)質量的持續(xù)提升。

3.強化技術與人才支撐

針對技術與人才欠缺的問題，中小企業(yè)應積極尋求外部合作機會，與科研機構、高校及大型企業(yè)建立戰(zhàn)略聯(lián)盟，共享技術成果與資源，降低大數(shù)據(jù)應用的成本門檻。同時，為了減少企業(yè)高昂的初期投資與長期的運維成本，可以引入靈活性較強、成本效益較高的云計算與SaaS服務。此外，加強對大數(shù)據(jù)專業(yè)人才的引進與培養(yǎng)力度，可通過設立專項基金支持員工參加專業(yè)培訓課程，提升其專業(yè)技能與知識水平。同時，與高校合作開展聯(lián)合培養(yǎng)人才項目，以校企合作構建多元化的人才培養(yǎng)體系，為大數(shù)據(jù)應用的深入實踐提供堅實的人才保障。

4.強化財務風險管理觀念

為了推動大數(shù)據(jù)技術在中小企業(yè)財務管理中的深入應用，管理層需轉變傳統(tǒng)管理觀念，提升對大數(shù)據(jù)技術的認知度與重視程度。中小企業(yè)可以組織針對管理層的專題培訓，通過案例分析、實操演練等方式，重點介紹大數(shù)據(jù)技術在財務管理中的應用案例、優(yōu)勢及未來趨勢，以此提升管理層對大數(shù)據(jù)技術的認知度和重視程度，引導其轉變傳統(tǒng)管理觀念，樹立以數(shù)據(jù)為驅動的管理思維。此外，在企業(yè)內部積極營造大數(shù)據(jù)財務風險管理文化氛圍，鼓勵員工主動學習應用大數(shù)據(jù)技術，同時通過內部宣傳、知識分享會等形式，普及大數(shù)據(jù)財務風險管理知識，提高全員風險意識與數(shù)據(jù)應用能力，為中小企業(yè)在大數(shù)據(jù)時代穩(wěn)健發(fā)展奠定堅實的基礎。

參考文獻：

[1]杜新.大數(shù)據(jù)在企業(yè)財務風險識別與管控中的應用[J].中國中小企業(yè)，2024（6）：159-161.

[2]馬楚顏.大數(shù)據(jù)背景下人工智能在企業(yè)財務風險預警中的應用[J].納稅，2024，18（12）：94-96.

[3]趙翠，李沁園.大數(shù)據(jù)背景下企業(yè)財務共享服務中心應用研究——以海爾智家為例[J].現(xiàn)代營銷（下旬刊），2024（1）： 83-85.

[4]姜超.大數(shù)據(jù)背景下企業(yè)財務風險管理體系優(yōu)化策略研究[J].活力，2024，42（8）：97-99.

[5]吳修霞.大數(shù)據(jù)時代企業(yè)財務風險防范的思考[J].會計師，2023（13）：16-18.

[6]李紅湘.大數(shù)據(jù)環(huán)境下企業(yè)財務風險識別與管控研究[J].財會學習，2020（32）：1-2.

[7]余玉婷.大數(shù)據(jù)在財務風險識別與管控中的應用探析[J].納稅，2023，17（13）：58-60.

[8]張軍.大數(shù)據(jù)環(huán)境下企業(yè)財務風險的識別與管控[J].市場周刊，2022，35（3）：67-70.

作者簡介：龐杰（2000— ），女，漢族，陜西西安人，碩士研究生在讀，研究方向：財務管理；通訊作者：何龍斌（1970— ），男，漢族，陜西安康人，教授，碩士研究生導師，研究方向：區(qū)域經(jīng)濟、產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟。