［摘要］在“互联网+”时代背景下，大数据的广泛使用改变了传统的财务风险管理方式。本文主要探讨了大数据技术对财务风险管理的影响和应对策略。首先，本文阐述了大数据环境下财务风险的新特点以及财务风险管理面临的挑战，如风险识别复杂、风险评估多维度、风险管理实时性等。其次，探讨了大数据技术在财务风险识别、评估、控制中的应用，认为大数据技术能够分析处理大规模、复杂、快速变化的风险数据，极大提高了风险管理效率与效果。具体而言，大数据可以通过进行数据挖掘、建立预测模型等方式，发现潜在的财务风险并及时做出预警。在此基础上，进一步提出了大数据环境下财务风险管理的策略，主张企业应加强大数据技术的应用建设，提高风险管理人员的大数据素养，完善风险管理的制度机制，实现对财务风险的有效防控，旨在为财务风险管理者在大数据环境下制定风险防控策略提供理论参考。

　　［关键词］大数据；财务风险管理；风险识别；数据挖掘；风险防控策略

　　0引言

　　在当前的“互联网+”时代背景下，大数据已经不仅仅是一种技术手段，而是正在逐渐改变着我们的生活和工作方式，尤其是在财务风险管理领域。传统的财务风险管理方式已经很难满足现代金融环境中复杂、多变的风险识别、评估和控制需求。而“互联网+”和大数据等新兴科技的崛起，则为财务风险管理开启了新的篇章。大数据以其强大的信息处理能力，在风险识别、风险评估和风险控制等方面展示了独特的优势，有着广阔的应用前景。特别是大数据环境下风险管理的实时性、风险识别的复杂性和风险评估的多维度性，都为财务风险管理带来了新的理论和实践机遇。

　　将大数据技术应用于财务风险管理，既有巨大的潜力和机遇，也面临着诸多的挑战。例如，如何科学高效地使用大数据技术实现风险的有效防控等。因此，探讨大数据环境下，如何更好地应用大数据技术进行财务风险管理，不仅是重要的理论课题，也具有极强的实践意义。

　　1大数据环境下财务风险的新特性与财务风险管理面临的挑战

　　1.1大数据环境下财务风险的新特性

　　大数据环境下的财务风险展现出许多新特性，这些特性深刻改变了传统财务风险的管理方式[1]。大数据环境下，财务风险的识别变得更加复杂，财务风险因素往往是多样且隐匿的，难以通过传统方法识别。

　　大数据赋予了财务风险评估全新的多维度视角。传统的风险评估多依赖于有限的财务数据和历史记录，而现在通过大数据，可以综合考量市场动态、行业趋势、社会经济指标等多方面信息，从而进行更全面和精确的风险评估。这种多维度的评估方式能够更好地揭示风险的潜在关联和影响路径，有助于预防和缓解风险[2]。

　　大数据环境还提高了财务风险管理的实时性。在传统财务风险管理体系中，风险数据的收集、汇总、分析往往需要较长时间，容易导致风险管理滞后。通过大数据技术，可以实时监控和分析各类财务数据，快速发现异常情况和风险隐患，并及时采取应对措施。这种实时性使得风险管理更加灵活和高效。

　　总的来说，大数据环境下的财务风险表现出识别复杂度增加、评估多维度扩展、管理实时性提升等新特性。这些变化不仅使传统的管理方式面临挑战，也为风险管理提供了新的机遇。正因如此，深入理解和把握这些新特性对于构建有效的大数据财务风险管理体系显得尤为重要。

　　1.2大数据环境对财务风险识别、评估和管理的影响

　　大数据环境下，财务风险识别、评估和管理面临深刻变革。大数据技术使得海量、多维度的财务信息能够被快速采集和处理，突破了传统方法的局限性。基于大数据的财务风险识别利用了数据挖掘和机器学习等技术，能够从多源异构的数据中挖掘出隐藏的风险因素。例如，企业的交易记录、社交媒体信息、宏观经济指标等均可以作为识别财务风险的重要依据。这种多维度、多源数据的综合分析，提高了风险识别的全面性和准确性。

　　在风险评估方面，大数据技术通过建立复杂的预测模型，能够对各种风险因素进行量化分析。例如，回归分析、决策树、神经网络等算法可以用于预测潜在的财务风险。这种基于大数据的评估方法，不仅提升了评估的精确度，还能实现风险的动态监控与实时预警。相较于传统的静态评估方式，大数据技术的引入使得风险评估更具前瞻性和灵活性。

　　在风险管理方面，大数据技术通过实时数据分析与反馈，帮助企业及时调整风险管理策略。大数据技术支持下的实时监控系统能够迅速发现并响应各种异常情况，降低风险管理的滞后性。通过数据的可视化处理，管理者可以更直观地了解企业的风险状况，做出更加合理的决策。大数据技术的应用，实现了财务风险管理的持续改进与优化，为企业的健康发展提供了有力的数据支持。

　　1.3大数据环境下财务风险管理面临的挑战

　　大数据环境下，财务风险管理虽然得到了技术和方法上的支持，但仍面临诸多挑战。数据隐私和安全问题成为首要挑战，数据被泄露和滥用可能导致更为严重的财务风险。数据质量和真实性问题也是关键，低质量数据会影响风险评估和决策的准确性。管理者对大数据技术的理解和应用能力不足，导致技术应用的效果不理想。信息技术的快速发展要求企业不断更新和升级其技术设施，增加了财务管理的复杂性和成本。大数据环境下的法规和政策尚不完善，也为风险管理带来了不确定性。

　　2大数据技术在财务风险识别、评估、控制中的应用

　　2.1大数据技术在财务风险识别中的应用

　　大数据技术在财务风险识别中的应用主要体现在其强大的数据处理能力和多样化的数据源利用[3]。大数据技术能够通过对大量数据的收集、存储、处理和分析，发现传统方法难以察觉的潜在风险。

　　一方面，大数据能够集成来自企业内部、外部的海量数据，包括财务数据、市场数据、社交媒体数据等，通过数据融合实现全方位、多层次的风险识别。例如，通过对社交媒体的情感分析，实时监控市场舆情，从中发现可能影响企业财务状况的负面信息，提前预警风险事件。大数据技术还可以对企业运营数据进行挖掘，识别出隐藏在数据中的异常模式和行为，揭示潜在的操作风险和管理漏洞。

　　另一方面，大数据分析工具如数据挖掘、机器学习和人工智能技术，能够建立复杂的风险预测模型。这些模型不仅可以识别出当前已存在的风险，还能预测未来可能出现的风险，帮助企业提前采取预防措施。通过建立财务数据的时间序列模型、回归分析模型等，可以对企业的财务健康状况进行动态监控，从数据趋势中发现潜在的财务危机[4]。

　　大数据技术的应用不仅提升了风险识别的精确度，还提高了风险识别的效率。从传统的依赖管理者经验和有限数据的识别方式，转变为依靠算法和大规模数据分析的智能化识别方式，使风险识别更加科学和高效。在实际操作中，企业可以通过构建大数据平台和风险预警系统，实现实时监控和早期预警，显著降低财务风险的发生概率。

　　2.2大数据技术在财务风险评估中的应用

　　大数据技术在财务风险评估中的应用可归纳为多个方面的重要突破。大数据技术能够整合多来源、多类型的数据，这包括企业的内部财务数据、市场交易数据、社交媒体数据及其他外部数据。通过这些数据的融合，财务风险评估可以更加全面、准确地反映出企业的实际风险状况。支持向量机、神经网络等高级算法可以被用于构建和优化评估模型，从而提高风险预测的精准度。

　　数据挖掘技术在财务风险评估中也被广泛应用。通过数据挖掘，可以从海量数据中提取出潜在的风险因子，并通过分析发现不同因子之间的关联性。例如，关联规则学习可以识别并解释不同财务指标间的关系，帮助识别潜在的风险爆发点。这种技术可以有效预防风险发生，为企业提前预警提供有力支持。

　　大数据技术还提高了风险评估的实时性。传统的风险评估往往具有滞后性，难以反映市场和企业环境的快速变化。大数据技术支持实时数据流的处理和分析，使得财务风险评估可以动态进行，实时反映市场和企业的变化，从而及时做出风险决策。实时性评估提高了风险管理的反应速度，使企业能够更快地采取应对措施，降低潜在的财务损失。

　　大数据分析平台和云计算技术的结合，使得风险评估过程更加高效和便捷。通过云平台，可以实现对海量数据的存储、管理和实时计算，从而大幅度提高分析效率和计算性能。这种方式不仅降低了企业的硬件成本，也提升了财务风险评估的精确性和可靠性[5]。

　　2.3大数据技术在财务风险控制中的应用

　　大数据技术通过实时监控、异常检测和智能预警，有效控制财务风险，提升企业风险应对能力，实现财务风险的动态管理与前瞻性管理。

　　3大数据环境下的财务风险管理策略

　　3.1加强大数据技术的应用建设

　　在大数据环境下，加强大数据技术的应用建设对于财务风险管理具有重要意义。企业应当高度重视大数据技术基础设施的建设。通过构建高效的数据采集、存储和分析平台，企业能够获取并处理海量的财务数据。这些数据平台不仅能够提升数据处理的速度和准确性，还可以为实时风险监控提供强有力的支持，从而实现财务风险的动态管理。

　　大数据技术的核心在于数据挖掘和分析。企业需要配置先进的数据挖掘工具和分析软件，这些工具能够深入挖掘海量数据背后的潜在风险，揭示风险的本质与规律。企业还应当开发和应用财务风险预测模型，通过大数据分析实现对未来风险事件的预判和预警，从而提前采取应对措施，降低财务风险的发生概率。

　　数据的质量直接影响风险管理的效果。加强数据质量管理，加强对数据的清洗、标注和整合，确保数据的准确性、完整性和一致性，可以提升大数据分析的可靠性和有效性。企业也应当重视数据安全问题，建立严格的数据保护机制，防止数据被泄露和滥用，以确保财务数据在使用过程中的安全性和合规性。

　　大数据技术的应用还要求企业具备灵活的技术架构，以应对外部环境的快速变化。例如，云计算与边缘计算相结合能够提高数据处理的弹性与效率，有助于企业在面对突发风险时迅速响应。

　　通过加强大数据技术的应用建设，企业不仅能够提升财务风险管理的精度和广度，还能够实现对风险的全方位、全过程管理，有效降低潜在的财务风险，保障企业的稳健经营与可持续发展。

　　3.2提高风险管理人员的大数据素养

　　大数据环境下，提高风险管理人员的大数据素养对于财务风险管理的成效至关重要。风险管理人员应具备扎实的大数据理论基础，掌握相关的数据分析技能，以应对日益复杂和多变的财务风险。企业应加强对风险管理人员的大数据培训，确保他们熟悉大数据挖掘、处理和分析工具的使用，如Python、R语言等。这些工具能够帮助管理人员从大量数据中提炼出有价值的信息，进行风险预测和决策支持。

　　为了确保培训效果，企业应与高校和研究机构合作，组织专业的培训课程和工作坊，邀请技术专家进行现场指导和经验分享。推动建立内部学习平台，鼓励风险管理人员自主学习和交流大数据技术应用的心得与体会。通过这些系统性学习和实践，风险管理人员不仅能提升技术水平，还能形成数据驱动决策的思维模式。

　　提高风险管理人员的大数据素养还需注重跨学科知识的融合，尤其是将金融知识与大数据技术紧密结合。掌握金融市场的运行机制和特点，能为风险管理提供更精准的分析方向，提升风险识别和控制的实际效果。最终，通过持续的专业教育和跨领域合作，培养出一支既懂财务又熟悉大数据技术的高素质风险管理团队，为企业的财务风险防控提供人才保障。

　　3.3完善风险管理制度与机制

　　在大数据环境下，风险管理制度和机制需进行全面优化。应建立健全的风险监测系统，实现风险的动态追踪与实时预警，提升响应速度与处置能力。需构建基于大数据分析的决策支持系统，以便在应对复杂财务风险时为决策提供数据支持。推动跨部门协作机制，确保信息共享与协调应对。加强定期培训和演练，提高风险管理团队的专业水平和实战能力，确保各项措施能够有效落地执行。

　　4结束语

　　本文针对大数据环境下的财务风险管理的新特点及其面临的挑战进行了深入探讨，结合大数据技术特性，介绍了大数据技术在财务风险识别、评估、控制中的应用，并强调了大数据技术在提高风险管理效率与效果中的重要作用。在此基础上，提出了大数据环境下财务风险管理的策略，以期帮助企业加强大数据应用建设，完善风险管理机制。尽管我们已经提出了许多有效的应对策略和措施，但在实施过程中可能还会遇到诸多挑战。例如，大数据技术应用的复杂性、风险管理人员对大数据工具的运用是否得心应手，以及风险管理的制度机制是否完善，等等。这些问题需要我们在未来的研究中继续探索。未来还需要围绕大数据技术如何更有效地服务于风险管理，如何培养风险管理人员的大数据素养，以及如何完善风险管理制度等方面进行深入研究。希望本文能为财务风险管理者在大数据环境下制定风险防控策略提供一些有价值的参考。

　　［1］尤思淇.大数据下企业财务安全管理及财务风险防控［J］.财经界，2022（19）：137-139.

　　［2］储彩艳.大数据时代企业财务风险与防控策略探究［J］.老字号品牌营销，2023（10）：100-102.

　　［3］丁颖.大数据时代财务风险管理优化策略［J］.财讯，2019（34）：127.

　　［4］高雪龙.大数据时代医院财务风险与管理策略探析［J］.财经界，2022（5）：68-70.

　　［5］尹燕如.试析大数据时代企业财务风险与防控策略［J］.商业2.0，2023（27）：52-54.