文/游穎 新華文軒出版傳媒股份有限公司自貢市公司
大數據時代的到來，為企業財務管理帶來了前所未有的挑戰與機遇，這一時代特征也顯著影響了企業財務風險的管控。針對當前企業在財務風險管控上遇到的難題，我們進行了深入分析，并據此提出了一系列對策與建議，希望能幫助企業有效應對大數據時代下的財務風險挑戰。
大數據時代企業財務風險管控的現狀與問題
企業財務風險管控的傳統模式
集權型財務控制模式。集權型財務控制模式是企業為實現財務目標，在統一管理框架下采取的一種模式。該模式下，母公司對子公司或下屬單位的關鍵財務決策，如資金籌措、投資方向及利潤分配等，擁有最終決定權。這種模式在中國企業中頗為常見，尤其是在經濟迅速增長階段，隨著眾多企業設立分公司和分支機構，集權型財務控制成為它們管控子單位財務風險的主要手段。該模式的主要優勢體現在兩方面：一是確保企業整體資源調動的權威性，有助于提升企業整體競爭力;二是便于企業統一納稅，有效降低整體稅負。
分權型財務控制模式。與集權型模式截然相反，分權型財務控制模式強調子公司或分支機構享有較大的財務決策自主權。在這種模式下，母公司適度放權，讓下屬單位能依據自身經營條件和市場需求靈活決策。該模式的核心優點是激發子公司或分支機構的活力與創新精神，使它們能迅速適應市場波動。此外，決策權的分散還有效降低了因單一決策失誤而引發的財務風險。
混合型財務控制模式?；旌闲拓攧湛刂颇Ｊ饺诤狭思瘷嗯c分權的特點。在這種模式下，母公司緊握重大財務決策權，同時也賦予子公司或分支機構適度自主權。該模式旨在平衡集權與分權，保證企業總體戰略落實的同時，賦予下屬單位以靈活性。它采納了集權型和分權型兩者的優勢，力求在財務決策上達到效率和靈活性的并重。但實施該模式時，如何精準把握集權與分權的平衡點，以及如何高效進行財務監督與協調，成為核心挑戰。
企業在挑選財務風險管控的傳統模式時，必須綜合考量經營環境、組織結構、管理水平和市場競爭等多重因素。各種模式各有利弊，企業應依據自身情況，選取最適合的模式，確保財務風險得到有效控制，助力企業長遠發展。
大數據技術在企業財務風險管控中的應用情況
大數據技術在企業財務風險管控中的應用正不斷深化與拓展。它能迅速收集、處理和分析海量財務數據，精準識別潛在風險。例如，通過監控系統全面剖析企業運營數據，有效識別風險點。同時，大數據技術實時監控內外部風險，及時預警，幫助企業提前應對。利用數據挖掘技術，企業能深入分析財務報表、現金流量表等，揭示隱藏的財務問題和風險。
在風險管理與控制上，數據信息系統的建立讓企業能全面、實時地把握自身財務狀況和風險態勢，進而制定更高效的風險管理方案。此外，大數據技術還能優化風險控制流程，提升效率和準確性，如運用機器學習算法來改進風險控制策略，實現風險管理自動化與智能化。
潛在問題分析
在大數據時代，企業需要應對海量且多源的數據。首要挑戰在于如何有效整合這些數據，確保其完整準確。原始數據中常含有重復、缺失、錯誤或無效信息，因此數據清洗和預處理至關重要。遺憾的是，許多企業在這一環節投入不足，導致后續數據分析結果失真甚至無用。
傳統財務分析方法多局限于結構化數據，而大數據時代要求企業更全面深入地分析數據，包括文本、圖像、視頻等多種形式。但不少企業的分析方法仍顯局限，難以充分挖掘大數據的價值。此外，大數據分析需要專業知識與技能，如數據挖掘、機器學習、統計學等，而市場上具備這些技能的人才相對稀缺，企業常面臨人才短缺的困境。
大數據時代企業財務風險管控的對策與建議
提升數據處理和分析能力
企業應加大在數據收集、整合、清洗和預處理等方面的投入，以確保數據的高質量和可用性。同時，可引入高效的數據處理工具和技術，比如數據倉庫、數據湖來提升處理效率。此外，企業應積極探索并采用新的分析技術，如文本挖掘、圖像識別、機器學習等，并尋求與分析機構的合作機會，共同開發貼合自身需求的財務分析模型和方法。
為提升員工的數據分析能力，企業可采取內部培訓和外部引進相結合的方式，并建立激勵機制，吸引更多大數據技能人才加入。
加強信息安全風險防控
隨著大數據技術的普及，企業在享受其便利的同時，也面臨著嚴峻的信息安全風險，包括財務數據泄露、損壞，以及可能的聲譽損失和法律責任。因此，加強信息安全風險防控成為企業財務風險管控的重要一環。
企業應構建全面的信息安全體系，明確信息安全的宗旨、準則、策略及流程。這涉及制定詳盡的信息安全方針、規范及操作指南，確保員工對信息安全有清晰認知，并遵循相關行為規則。
技術性防護是信息安全風險防控的核心。企業應運用現代加密技術、防火墻、入侵監測工具等安全措施，保護數據的完整與安全。同時，定期進行系統漏洞檢測和安全審查，及時發現并修復潛在的安全隱患。
加強人才培養和培訓
大數據環境為企業財務風險管理帶來了新機遇與新挑戰。為有效應對挑戰并把握機遇，企業必須強化人才培養和培訓，提升員工的財務風險管控能力。
首先，企業需要明確財務風險管控人才的培養方向，著力培養具備大數據分析、風險評估、內部控制等專業技能的人才，以及擁有跨學科背景和創新思維的復合型人才。
其次，為滿足人才培養需求，企業應完善培訓課程體系，包括引入大數據、風險管理、內部控制等相關課程，并注重理論與實踐結合，提升員工的實際操作與問題解決能力。
實踐是檢驗能力的關鍵。企業應加大實習實訓力度，加強企業間的合作，為學生提供更多實習機會。在此基礎上，推動校企聯合實習項目，建立實習基地。同時，企業可利用校企合作契機，共同研發財務風險管控技術和解決方案，促進行業技術進步與創新發展。
對企業財務管控的展望
展望未來，大數據技術的持續發展和普及將為企業財務風險管控帶來更多機遇和挑戰。兩者將深度融合，大數據技術將在實時監控、智能預警、風險評估等方面發揮更大作用，為企業提供更為全面高效的風險管理方案。
在此背景下，保障數據安全與隱私成為企業面臨的重要課題。鑒于數據泄露、隱私侵權等事件頻發，企業必須更加重視數據安全性與隱私保護，采取有效措施確保企業及用戶數據的安全與隱私。
財務風險管理的智能化、自動化是未來發展的重要趨勢。隨著人工智能、機器學習等技術的進步，企業能構建更智能化、自動化的財務風險控制體系，這將顯著提升企業的經營效率與精確度，同時降低人力成本和誤判風險。
通過深入挖掘與分析大數據，企業能更精準地識別金融風險，預測市場變化，從而使經營決策更加科學合理。在大數據背景下，企業財務風險管理還需格外關注數據質量與安全性。確保數據質量是分析結果準確有效的前提，也是企業穩健運營與可持續發展的關鍵。
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