煙草行業(yè)在全球經(jīng)濟中占有重要地位，特別是在中國，其龐大的市場規(guī)模為國家提供了巨額財政支持。然而，大數(shù)據(jù)時代下，煙草公司財務管理面臨新挑戰(zhàn)。市場競爭加劇、政策法規(guī)調(diào)整及消費者需求多樣化增大了財務風險，如電子煙沖擊傳統(tǒng)市場、煙草消費稅調(diào)整影響成本利潤、健康理念提升促使研發(fā)投入加大等。若不能有效應對，將嚴重威脅煙草公司財務狀況和可持續(xù)發(fā)展。此外，大數(shù)據(jù)技術為煙草公司帶來了新機遇，其通過深度挖掘分析財務數(shù)據(jù)、業(yè)務數(shù)據(jù)及市場數(shù)據(jù)，能更精準識別風險并制定應對策略，幫助煙草公司優(yōu)化生產(chǎn)和銷售，降低成本，提高效益。從理論層面看，本研究將大數(shù)據(jù)分析引入煙草公司財務風險預警系統(tǒng)，豐富和完善了該領域理論體系，為后續(xù)研究提供新思路和方法。從實踐層面講，構建基于大數(shù)據(jù)的財務風險預警系統(tǒng)能幫助煙草公司提前發(fā)現(xiàn)潛在風險，及時調(diào)整經(jīng)營策略，優(yōu)化財務管理流程，提高資金使用效率和盈利能力，從而在激烈市場競爭中穩(wěn)健發(fā)展。

一、煙草公司財務風險

（一）財務風險分類

財務風險是指企業(yè)在財務活動中因各種難以預料或控制的因素導致的不確定性，可能使企業(yè)蒙受損失。煙草公司面臨的財務風險主要包括籌資風險、投資風險和運營風險?；I資風險涉及債務籌資，因資金回報率低于利率或現(xiàn)金流量不足而面臨違約風險；投資風險源于對投資項目的市場前景判斷失誤或投資時機選擇不當，可能導致收益不達預期或虧損，同時面臨技術風險和政策風險等；運營風險則包括應收賬款回收風險、存貨管理風險和資金流動性風險，如客戶信用不佳導致壞賬，存貨積壓或不足影響生產(chǎn)和銷售，資金無法及時籌集或閑置過多影響使用效率等。

（二）煙草公司財務風險的特點

煙草公司財務風險深受政策、市場競爭及自身經(jīng)營模式影響。在政策方面，煙草消費稅稅率調(diào)整和禁煙政策強化均會增加公司成本，影響銷售收入和利潤。消費稅提高導致煙草產(chǎn)品價格上漲，消費者可能減少購買量；禁煙政策限制銷售場景和廣告投放，增加營銷難度和成本。市場競爭方面，新型煙草制品如電子煙的崛起對煙草公司構成挑戰(zhàn)，若未能及時應對，將丟失市場份額，增加財務風險。煙草品牌間的競爭也異常激烈，為打造品牌、研發(fā)產(chǎn)品和進行市場營銷，煙草公司需大量投入資金，若未能轉(zhuǎn)化為相應的市場份額和銷售收入，將加重財務負擔。

（三）財務風險預警的重要性

財務風險預警對煙草公司至關重要，它是公司穩(wěn)健發(fā)展的關鍵防線。面對市場環(huán)境復雜多變、政策法規(guī)調(diào)整、競爭激烈及原材料價格波動等挑戰(zhàn)，預警系統(tǒng)能通過實時監(jiān)測與分析財務數(shù)據(jù)和非財務數(shù)據(jù)，提前發(fā)現(xiàn)潛在財務危機，如資產(chǎn)負債率上升、流動比率下降等，為公司提供早期預警，便于管理層及時調(diào)整策略，有效防范財務危機。預警系統(tǒng)全面監(jiān)控資金流動，確保資金安全，通過對應收賬款、存貨周轉(zhuǎn)及資金收支的精準評估，及時發(fā)現(xiàn)并解決資金鏈斷裂風險。預警系統(tǒng)助力財務管理水平提升，深度挖掘分析財務數(shù)據(jù)，揭示管理問題，優(yōu)化成本結構，提高投資回報率，并促進部門間信息共享與協(xié)同合作。具備良好的風險預警和化解能力的煙草公司能更從容應對市場變化，通過推出新產(chǎn)品、拓展市場、優(yōu)化策略等，增強市場競爭力，保持競爭優(yōu)勢。

二、大數(shù)據(jù)技術與財務風險預警的融合

（一）大數(shù)據(jù)技術概述

自2001年大數(shù)據(jù)概念被提出以來，它深刻影響著各行各業(yè)。狹義上，大數(shù)據(jù)指通過獲取、存儲、分析大容量數(shù)據(jù)以挖掘價值的技術架構；廣義上，它指物理世界到數(shù)字世界的映射，通過發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)特征提升決策效率。大數(shù)據(jù)具備“5V”特點：數(shù)據(jù)量巨大，如電商平臺和社交媒體的海量數(shù)據(jù)；速度快，要求企業(yè)實時處理數(shù)據(jù)以快速決策；多樣性，包括結構化、半結構化及非結構化數(shù)據(jù)，全面反映企業(yè)運營；真實性，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量是分析的前提；價值密度低，需從海量數(shù)據(jù)中挖掘有價值信息。大數(shù)據(jù)技術體系涵蓋數(shù)據(jù)采集（如Sqoop、Flume、Canal）、存儲（如HDFS、HBase、Ceph）、處理與分析（如Hive、MapReduce、Spark Streaming、Storm、Flink）及可視化（如Tableau、PowerBI）等環(huán)節(jié)。

（二）大數(shù)據(jù)在財務風險預警中的作用機制

大數(shù)據(jù)在煙草公司財務風險預警中發(fā)揮著核心作用，其機制涵蓋數(shù)據(jù)采集、整合、分析與挖掘等關鍵環(huán)節(jié)。在數(shù)據(jù)采集上，大數(shù)據(jù)技術廣泛收集內(nèi)外部數(shù)據(jù)，包括財務、銷售、生產(chǎn)等內(nèi)部數(shù)據(jù)，以及市場動態(tài)、政策法規(guī)、宏觀經(jīng)濟等外部數(shù)據(jù)，為風險預警提供全面基礎。數(shù)據(jù)整合則通過清洗、轉(zhuǎn)換和集成多源異構數(shù)據(jù)，消除格式不一致等問題，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的集中管理和共享，打破部門壁壘，可為決策提供更準確完整的數(shù)據(jù)支持。數(shù)據(jù)分析與挖掘作為核心環(huán)節(jié)，運用先進算法和模型深入挖掘數(shù)據(jù)規(guī)律和趨勢，識別潛在風險，如通過財務比率分析模型判斷公司償債能力、盈利能力等；通過時間序列分析預測財務指標未來變化；通過聚類分析和主成分分析構建風險評估模型，量化評估風險嚴重程度和發(fā)生概率。機器學習算法如SVM、決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡等，可進一步提高風險評估的準確性和可靠性。大數(shù)據(jù)技術的這些協(xié)同作用，使煙草公司能夠精準識別和評估財務風險，并有效應對，確保財務安全和公司穩(wěn)定發(fā)展。

（三）大數(shù)據(jù)技術在煙草公司財務風險預警中的優(yōu)勢

大數(shù)據(jù)技術在煙草公司財務風險預警中展現(xiàn)出顯著優(yōu)勢。其實時性和高速性特點使公司能夠?qū)崟r采集和處理內(nèi)外部數(shù)據(jù)，及時發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)異常并有效應對。通過整合多源數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)技術可從多個維度全面分析財務風險，提高預警準確性；結合銷售、庫存、生產(chǎn)等數(shù)據(jù)，準確評估資金周轉(zhuǎn)和成本控制風險；利用機器學習算法和數(shù)據(jù)挖掘技術，挖掘數(shù)據(jù)間的潛在關系，更精準地識別風險。大數(shù)據(jù)技術還能處理和分析各類數(shù)據(jù)，包括非結構化數(shù)據(jù)，挖掘出傳統(tǒng)方法難以發(fā)現(xiàn)的潛在風險，如市場趨勢變化、消費者需求波動等。通過對歷史數(shù)據(jù)的分析預測，大數(shù)據(jù)技術還能提前發(fā)現(xiàn)潛在的財務風險點，為公司提前調(diào)整策略提供依據(jù)。大數(shù)據(jù)技術為管理層提供全面準確的預警信息，幫助公司在戰(zhàn)略規(guī)劃、投資決策、融資決策等方面作出明智選擇，實現(xiàn)穩(wěn)定發(fā)展。

三、基于大數(shù)據(jù)分析的煙草公司財務風險預警系統(tǒng)構建

（一）系統(tǒng)構建目標與原則

基于大數(shù)據(jù)分析的煙草公司財務風險預警系統(tǒng)，旨在全面、精準、及時地提供財務風險預警服務，助力穩(wěn)健發(fā)展。該系統(tǒng)通過大數(shù)據(jù)技術的實時監(jiān)測和快速分析功能，及時捕捉財務風險早期信號，如銷售、成本、資金流動等關鍵財務指標異常波動，迅速預警，為管理層爭取應對時間；通過深入挖掘和分析數(shù)據(jù)，為管理層提供決策支持；通過預測未來風險趨勢，幫助管理層制定科學的風險管理策略。系統(tǒng)還運用先進模型量化評估風險，直觀展示風險等級，便于管理層針對性應對。相比傳統(tǒng)方式，該系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)的自動化采集、處理和分析，提升風險管理效率和準確性，自動生成風險報告，提供全面的管理信息。系統(tǒng)構建遵循科學性、實用性、前瞻性、系統(tǒng)性和安全性原則，確保預警指標體系合理、模型準確、方法科學，緊密結合業(yè)務需求，適應環(huán)境變化，形成完整的風險管理閉環(huán)。

（二）系統(tǒng)架構設計

基于大數(shù)據(jù)分析的煙草公司財務風險預警系統(tǒng)采用分層架構設計，包括數(shù)據(jù)層、分析層、預警層及用戶交互層，各層間緊密協(xié)作，以實現(xiàn)高效預警。數(shù)據(jù)層作為基石，利用HDFS和HBase存儲內(nèi)外部海量數(shù)據(jù)，涵蓋財務、銷售、采購、庫存及市場動態(tài)、政策法規(guī)、宏觀經(jīng)濟等多維度信息；分析層借助Spark框架，對數(shù)據(jù)進行清洗、轉(zhuǎn)換、深入分析與挖掘，運用財務比率分析、時間序列分析、聚類分析、主成分分析及機器學習算法，精準識別與評估財務風險；預警層根據(jù)預設規(guī)則與閾值，實時監(jiān)測風險并進行預警，同時提供詳細的風險預警報告；用戶交互層以Web和移動應用形式提供友好界面與直觀展示，支持用戶查詢、設置與調(diào)整操作，實現(xiàn)系統(tǒng)的個性化與靈活應用。各層通過數(shù)據(jù)接口與消息機制通信，共同構建一個高效全面的財務風險預警系統(tǒng)。

（三）數(shù)據(jù)采集與處理

構建基于大數(shù)據(jù)分析的煙草公司財務風險預警系統(tǒng)，數(shù)據(jù)采集是關鍵。內(nèi)部數(shù)據(jù)源自財務、銷售、采購和庫存系統(tǒng)，能夠詳盡反映財務狀況、銷售趨勢、生產(chǎn)運營、采購成本及庫存狀況，為評估公司財務狀況和識別風險奠定基礎。外部數(shù)據(jù)涵蓋市場動態(tài)、消費者偏好、政策法規(guī)及宏觀經(jīng)濟數(shù)據(jù)，幫助公司了解競爭態(tài)勢、市場需求、政策影響及經(jīng)濟環(huán)境變化，從而及時調(diào)整策略以降低風險。采集的數(shù)據(jù)需經(jīng)過清洗、轉(zhuǎn)換和存儲處理，確保質(zhì)量。數(shù)據(jù)清洗去除重復，填補缺失，糾正錯誤，提升數(shù)據(jù)準確性；數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換統(tǒng)一格式，進行標準化處理，便于分析；采用HDFS和HBase存儲，分別適應非結構化和結構化數(shù)據(jù)存儲需求，確保數(shù)據(jù)安全、可靠。這些高質(zhì)量的數(shù)據(jù)為后續(xù)分析和風險預警提供了有力支持，使系統(tǒng)能更精準地識別和評估財務風險。

（四）風險預警指標體系的建立

構建科學合理的風險預警指標體系是煙草公司財務風險預警系統(tǒng)建設的核心，該體系全面準確地反映公司的財務風險，為預警和決策提供有力支持。結合煙草業(yè)務特點，選取償債能力（資產(chǎn)負債率、流動比率、速動比率）、盈利能力（毛利率、凈利率、總資產(chǎn)報酬率）和營運能力（應收賬款周轉(zhuǎn)率、存貨周轉(zhuǎn)率、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率）作為主要預警指標，并運用層次分析法（AHP）確定各指標權重，以反映其在預警中的重要程度。在預警模型選擇上，鑒于煙草公司財務風險的復雜性和非線性特征，采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型更為適宜。該模型具有強大的非線性映射能力和自學習能力，能更好地適應煙草公司財務數(shù)據(jù)特點，提高預警準確性。構建模型時，需確定輸入層（對應預警指標數(shù)量）、隱藏層（通過試錯法確定最優(yōu)神經(jīng)元數(shù)量）和輸出層（表示財務風險概率）的結構，并收集大量歷史財務數(shù)據(jù)和風險狀況數(shù)據(jù)進行訓練，通過反向傳播算法調(diào)整權重，使預測誤差最小化。訓練完成后，使用測試數(shù)據(jù)驗證模型性能，并根據(jù)需要調(diào)整結構和參數(shù)，直至達到滿意效果。

（五）煙草公司財務風險預警系統(tǒng)應用案例分析

某市級煙草公司針對行業(yè)普遍存在的資金流動性波動大、預算執(zhí)行偏差及資產(chǎn)管理隱患多等問題，構建了一套整合財務、業(yè)務與市場數(shù)據(jù)的智能化財務風險預警系統(tǒng)。該系統(tǒng)通過數(shù)據(jù)采集層實時抓取多源信息，依托內(nèi)置12類預警指標的風險識別引擎自動分析異常模式，并按風險等級觸發(fā)分級響應機制，實現(xiàn)從“事后補救”到“事前防控”的轉(zhuǎn)型。該預警系統(tǒng)能夠?qū)`規(guī)套取補貼、庫存周轉(zhuǎn)異常等風險進行精準預警，使預算執(zhí)行偏差率從12%降至3%，資金計劃準確率提升至95%，同時嵌入合規(guī)規(guī)則庫，攔截虛假票據(jù)，強化內(nèi)控管理。盡管面臨數(shù)據(jù)孤島和閾值動態(tài)調(diào)整不足的挑戰(zhàn)，但通過深化外部數(shù)據(jù)融合、引入AI優(yōu)化算法及構建風險預警模型等方式，該系統(tǒng)能夠有效降低運營風險，提升管理效率，為煙草行業(yè)風險監(jiān)管提供了數(shù)字化轉(zhuǎn)型范本。

（六）系統(tǒng)應用中存在的問題

財務風險預警系統(tǒng)雖成效顯著，但在數(shù)據(jù)質(zhì)量、模型適應性、人員素質(zhì)及系統(tǒng)集成方面仍面臨挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)來源廣泛且易受干擾，導致準確性、完整性和一致性難以保證；市場環(huán)境與公司經(jīng)營狀況多變，預警模型難以快速適應，影響預警及時性和準確性；部分員工對大數(shù)據(jù)技術和系統(tǒng)理解不深，缺乏專業(yè)技能，使用積極性不高，影響系統(tǒng)推廣；不同系統(tǒng)架構和技術標準的差異導致數(shù)據(jù)傳輸交互困難，可能出現(xiàn)數(shù)據(jù)沖突和丟失，運維管理難度加大。為提升系統(tǒng)運行效果，煙草公司需加強數(shù)據(jù)質(zhì)量管理，優(yōu)化預警模型，提升人員素質(zhì)，推進系統(tǒng)集成，確保數(shù)據(jù)準確性、完整性、一致性，提高預警模型適應性，增強員工系統(tǒng)應用能力，實現(xiàn)系統(tǒng)間無縫對接與高效運維。

（七）系統(tǒng)應用問題應對策略

針對財務風險預警系統(tǒng)應用中出現(xiàn)的問題，需采取以下應對策略：首先，加強數(shù)據(jù)質(zhì)量管理，建立嚴格的數(shù)據(jù)標準和規(guī)范；加強數(shù)據(jù)采集環(huán)節(jié)的管理，建立數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控機制，確保數(shù)據(jù)的完整性、準確性和一致性。其次，優(yōu)化預警模型，加強對市場環(huán)境和企業(yè)經(jīng)營狀況的監(jiān)測，及時捕捉變化，引入機器學習和人工智能技術，實現(xiàn)預警模型的自動更新和優(yōu)化，提高預警的及時性和準確性。最后，提升人員素質(zhì)，對員工加強大數(shù)據(jù)技術和財務風險預警系統(tǒng)相關知識培訓，提高員工對系統(tǒng)的接受度和使用積極性。另外，要積極推進系統(tǒng)集成，協(xié)調(diào)統(tǒng)一不同系統(tǒng)的架構和技術標準，建立數(shù)據(jù)交換平臺以及數(shù)據(jù)沖突解決和數(shù)據(jù)備份恢復機制，加強系統(tǒng)集成后的運維管理，確保系統(tǒng)的穩(wěn)定性、安全性和高效運行。

四、結語

本研究深入探討了煙草公司財務風險的獨特性及其預警意義，并闡述了大數(shù)據(jù)技術在預警中的作用與優(yōu)勢。對于財務風險預警系統(tǒng)構建，明確了目標原則，設計了包含數(shù)據(jù)層、分析層、預警層和用戶交互層的系統(tǒng)架構，并詳細描述了數(shù)據(jù)采集處理過程、風險預警指標體系和人工神經(jīng)網(wǎng)絡預警模型的構建內(nèi)容。通過案例分析，驗證了系統(tǒng)的實際應用效果?；诖髷?shù)據(jù)分析的財務風險預警系統(tǒng)能有效識別評估財務風險，降低財務風險，保障煙草公司財務安全和穩(wěn)定發(fā)展。

（作者單位：四川省煙草公司廣安市公司）

作者簡介：張耘，女，1986年8月出生，漢族，四川廣安人，大學本科學歷，中級會計師。研究方向：財務管理。