文/游颖 新华文轩出版传媒股份有限公司自贡市公司
大数据时代的到来，为企业财务管理带来了前所未有的挑战与机遇，这一时代特征也显著影响了企业财务风险的管控。针对当前企业在财务风险管控上遇到的难题，我们进行了深入分析，并据此提出了一系列对策与建议，希望能帮助企业有效应对大数据时代下的财务风险挑战。
大数据时代企业财务风险管控的现状与问题
企业财务风险管控的传统模式
集权型财务控制模式。集权型财务控制模式是企业为实现财务目标，在统一管理框架下采取的一种模式。该模式下，母公司对子公司或下属单位的关键财务决策，如资金筹措、投资方向及利润分配等，拥有最终决定权。这种模式在中国企业中颇为常见，尤其是在经济迅速增长阶段，随着众多企业设立分公司和分支机构，集权型财务控制成为它们管控子单位财务风险的主要手段。该模式的主要优势体现在两方面：一是确保企业整体资源调动的权威性，有助于提升企业整体竞争力;二是便于企业统一纳税，有效降低整体税负。
分权型财务控制模式。与集权型模式截然相反，分权型财务控制模式强调子公司或分支机构享有较大的财务决策自主权。在这种模式下，母公司适度放权，让下属单位能依据自身经营条件和市场需求灵活决策。该模式的核心优点是激发子公司或分支机构的活力与创新精神，使它们能迅速适应市场波动。此外，决策权的分散还有效降低了因单一决策失误而引发的财务风险。
混合型财务控制模式。混合型财务控制模式融合了集权与分权的特点。在这种模式下，母公司紧握重大财务决策权，同时也赋予子公司或分支机构适度自主权。该模式旨在平衡集权与分权，保证企业总体战略落实的同时，赋予下属单位以灵活性。它采纳了集权型和分权型两者的优势，力求在财务决策上达到效率和灵活性的并重。但实施该模式时，如何精准把握集权与分权的平衡点，以及如何高效进行财务监督与协调，成为核心挑战。
企业在挑选财务风险管控的传统模式时，必须综合考量经营环境、组织结构、管理水平和市场竞争等多重因素。各种模式各有利弊，企业应依据自身情况，选取最适合的模式，确保财务风险得到有效控制，助力企业长远发展。
大数据技术在企业财务风险管控中的应用情况
大数据技术在企业财务风险管控中的应用正不断深化与拓展。它能迅速收集、处理和分析海量财务数据，精准识别潜在风险。例如，通过监控系统全面剖析企业运营数据，有效识别风险点。同时，大数据技术实时监控内外部风险，及时预警，帮助企业提前应对。利用数据挖掘技术，企业能深入分析财务报表、现金流量表等，揭示隐藏的财务问题和风险。
在风险管理与控制上，数据信息系统的建立让企业能全面、实时地把握自身财务状况和风险态势，进而制定更高效的风险管理方案。此外，大数据技术还能优化风险控制流程，提升效率和准确性，如运用机器学习算法来改进风险控制策略，实现风险管理自动化与智能化。
潜在问题分析
在大数据时代，企业需要应对海量且多源的数据。首要挑战在于如何有效整合这些数据，确保其完整准确。原始数据中常含有重复、缺失、错误或无效信息，因此数据清洗和预处理至关重要。遗憾的是，许多企业在这一环节投入不足，导致后续数据分析结果失真甚至无用。
传统财务分析方法多局限于结构化数据，而大数据时代要求企业更全面深入地分析数据，包括文本、图像、视频等多种形式。但不少企业的分析方法仍显局限，难以充分挖掘大数据的价值。此外，大数据分析需要专业知识与技能，如数据挖掘、机器学习、统计学等，而市场上具备这些技能的人才相对稀缺，企业常面临人才短缺的困境。
大数据时代企业财务风险管控的对策与建议
提升数据处理和分析能力
企业应加大在数据收集、整合、清洗和预处理等方面的投入，以确保数据的高质量和可用性。同时，可引入高效的数据处理工具和技术，比如数据仓库、数据湖来提升处理效率。此外，企业应积极探索并采用新的分析技术，如文本挖掘、图像识别、机器学习等，并寻求与分析机构的合作机会，共同开发贴合自身需求的财务分析模型和方法。
为提升员工的数据分析能力，企业可采取内部培训和外部引进相结合的方式，并建立激励机制，吸引更多大数据技能人才加入。
加强信息安全风险防控
随着大数据技术的普及，企业在享受其便利的同时，也面临着严峻的信息安全风险，包括财务数据泄露、损坏，以及可能的声誉损失和法律责任。因此，加强信息安全风险防控成为企业财务风险管控的重要一环。
企业应构建全面的信息安全体系，明确信息安全的宗旨、准则、策略及流程。这涉及制定详尽的信息安全方针、规范及操作指南，确保员工对信息安全有清晰认知，并遵循相关行为规则。
技术性防护是信息安全风险防控的核心。企业应运用现代加密技术、防火墙、入侵监测工具等安全措施，保护数据的完整与安全。同时，定期进行系统漏洞检测和安全审查，及时发现并修复潜在的安全隐患。
加强人才培养和培训
大数据环境为企业财务风险管理带来了新机遇与新挑战。为有效应对挑战并把握机遇，企业必须强化人才培养和培训，提升员工的财务风险管控能力。
首先，企业需要明确财务风险管控人才的培养方向，着力培养具备大数据分析、风险评估、内部控制等专业技能的人才，以及拥有跨学科背景和创新思维的复合型人才。
其次，为满足人才培养需求，企业应完善培训课程体系，包括引入大数据、风险管理、内部控制等相关课程，并注重理论与实践结合，提升员工的实际操作与问题解决能力。
实践是检验能力的关键。企业应加大实习实训力度，加强企业间的合作，为学生提供更多实习机会。在此基础上，推动校企联合实习项目，建立实习基地。同时，企业可利用校企合作契机，共同研发财务风险管控技术和解决方案，促进行业技术进步与创新发展。
对企业财务管控的展望
展望未来，大数据技术的持续发展和普及将为企业财务风险管控带来更多机遇和挑战。两者将深度融合，大数据技术将在实时监控、智能预警、风险评估等方面发挥更大作用，为企业提供更为全面高效的风险管理方案。
在此背景下，保障数据安全与隐私成为企业面临的重要课题。鉴于数据泄露、隐私侵权等事件频发，企业必须更加重视数据安全性与隐私保护，采取有效措施确保企业及用户数据的安全与隐私。
财务风险管理的智能化、自动化是未来发展的重要趋势。随着人工智能、机器学习等技术的进步，企业能构建更智能化、自动化的财务风险控制体系，这将显著提升企业的经营效率与精确度，同时降低人力成本和误判风险。
通过深入挖掘与分析大数据，企业能更精准地识别金融风险，预测市场变化，从而使经营决策更加科学合理。在大数据背景下，企业财务风险管理还需格外关注数据质量与安全性。确保数据质量是分析结果准确有效的前提，也是企业稳健运营与可持续发展的关键。
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