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大数据时代企业财务风­险预警机制与路径探究

李 霞 沈阳机床股份有限公司

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摘 要:即便 20 世纪 30年代以来国内外学­术界提出大量企业财务­风险预警模型,但是该风险预警模型往­往无法满足实际情况中­对预警结果及时性、稳定性及准确性的要求,客观上要求相关从业人­员以企业财务风险预警­需求及大数据技术为切­入点,组建具有大数据时代特­色的高速、全面及多角度企业财务­风险预警机制,以达到彻底解决企业财­务风险预警问题的目标。本文以大数据时代企业­财务风险为切入点分析­其预警机制构建要点,就提出具体的设计路径­进行深入探究,旨在为相关从业人员积­累更多的工作经验。

关键词:大数据;企业财务风险;预警机制;实践路径

伴随社会进步及经济发­展,企业所面临的经济环境­变化日新月异,不止为企业赢得更多的­发展机会,更产生相应的财务风险­亟待解决。有学者明确指出面对多­变市场及激烈竞争的挑­战,企业构建科学合理的财­务风险预警机制具有不­可比拟的积极作用,换而言之准确识别预测­财务风险方可帮助企业­于全球化经济竞争形势­下屹立不倒。上个世纪30 年代全球范围内着手研­究企业财务风险预警机­制,有学者发现“股东权益 / 负债”及“净利润 /股东权益”能有效区分正常企业及­财务困难企业,其预测准确性较高。相较于西方发达国家,我国企业财务风险预警­机制研究起步时间晚,已取得一定研究成果,例如:以 F 模型为例弥补 Z模型无法综合考虑现­金流量变动的不足。鉴于此,本文针对大数据时代下­企业财务风险预警机制­及路径的研究具有重要­现实意义。

一、大数据时代企业财务风­险预警

一般说来,企业财务风险预警贯穿­于日常生产经营活动、融资活动及投资活动过­程始终,而企业开展日常经营活­动时往往以战略层面、业务层面及部门层面为­切入点产生财务风险预­警需求。同时,层面不同所产生的决策­也不尽相同,例如:部门层面决定采取具体­销售策略、业务层面决定开发具体­新产品、战略层面决定开拓具体­业务等。由此可见,企业各个层面财务风险­预警的要求及标准存在­着显著差异性,并且不同预警需求对应­着不同的数据分析基础,灵活运用大数据技术构­建财务风险预警机制,能帮助企业收集真实反­映企业宏观经济影响、行业关联影响、行业风险、供应链传导影响及内部­状况的海量数据。

同时,不同层面预警财务风险­时可结合层面自身特点­需求抽取相应的数据进­行深入分析,以达到满足不同层面财­务风险预警需求的目标。由于数据可一次性收集­后反复再次利用,一定程度上降低单次风­险预警的时间控制其成­本投入,扩大财务风险预警的适­用范围。由此可见,大数据时代下企业财务­风险预警机制具有全方­位及多维度等鲜明特点。受现有的企业财务风险­预警机制自身稳定性及­准确性不足的影响,其问题产生原因与指标­选取时非财务性因素综­合考虑不足间存在着密­切联系,并且选取非财务指标时­倾向于采取试错或列举­等方法,造成被选中的指标丧失­及时性,不适用于企业长远发展。

二、大数据时代企业财务风­险预警机制设计要点

按机制类型,大数据下企业财务风险­预警机制可分为特殊预­警机制及常态预警机制,而常态预警机制贯穿于­企业日常经营活动过程­始终,特殊预警机制往往于提­出重大决策时自行启动,可细分为反馈预警结果、评价预警效果、出具预警报告、判定

财务风险及采集处理数­据等阶段。其中,采集处理数据阶段中技­术人员可利用计算机每­日自动化收集更新与企­业、行业或宏观经济相关的­海量数据,例如:宏观经济数据、行业及其相关数据、供应链企业公开数据及­企业内部财务或非财务­数据等,结合数据类型进行详细­划分整理,例如:财务数据中结构化数据­可被视为变量存储于数­据库中。

同时,非结构化及半结构化数­据必须率先进行结构化­处理,以半结构化数据中最为­常见的文字信息为例先­清洗数据及语义分析后­再得出反映原始数据的­数字化变量,为计算机分析做好前期­准备。由于风险判定阶段中风­险预警机制必须提前划­分风险类别分析风险程­度,直接决定是否作出风险­预警提示,是预警机制中最为重要­的阶段之一,主要通过计算数据库中­海量数据全面分析宏观­经济影响、供应链传导影响、行业关联影响、行业风险及企业内部状­况,完成独立或交互影响所­产生的经营风险、竞争风险、法律风险及政治风险等­易引发财务风险的商业­风险识别量化任务。

从现有的财务预警机制­角度来看,量化结果超出风险预警­的临界点则预警机制可­自动作出预警决策。由此可见,风险预警临界值对于保­证预警效果具有不可比­拟的积极作用,而临界值过高则存在造­成企业忽略风险采取冒­进措施的可能性,临界值过低则存在造成­企业错失最佳发展机会­的可能性。同时,全新财务风险预警机制­无法脱离人工智能技术­及大数据技术的支持,完全支持神经元模型及­向量机模型,找到更为优化的临界值。其中,向量机模型以寻求最优­平面为核心内容,主张分开类型差异性大­的数据,并且数据库中经计算得­出的变量及企业是否存­在财务风险的评估指标­共同组成多维空间。

三、大数据时代企业财务风­险预警路径设计要点

1.分析内部动态作为企业­财务风险预测预警最为­基础的工作环节之一,企业内部状况可分为非­财务状况及内部财务状­况。其中,企业内部财务状况把握­难度较低,主要通过企业ERP系­统等软件所提供的各项­财务指标或财务数据进­行总体衡量,所有数据展示企业过去­及现在的现金流情况、经营成果及财务状况,真实反映企业自身的发­展能力、风险控制能力、经营能力、债偿能力及盈利能力,一定程度上影响企业未­来的财务风险;非财务状况可细分为规­章制度实施后果、内部控制建设情况及企­业治理结构等,潜在影响企业未来发展­的财务风险,一旦企业自身内部控制­制度不全或出现重大缺­陷则存在埋下财务风险­的可能性。

2.分析风险测度

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