大数据背景下企业财务风险的防范及控制措施

大数据背景下企业财务风险的防范及控制措施

尚建军

中石化河南油田分公司物资供销中心，河南南阳 473132

摘要：文章针对大数据背景下企业财务风险，阐述了数据安全威胁、高速决策挑战和数据质量问题的特点。然后提出了数据加密和身份验证、AI驱动的威胁检测和预测，以及数据质量管理工具作为防范技术。此外，强调了数据访问权限管理、内部控制与审计、建立风险管理框架作为控制措施。这些技术和措施将有助于企业降低财务风险，保护财务数据的安全和准确性，在大数据时代中取得稳定发展。

关键词：大数据；企业财务风险；防范技术；控制措施

在大数据时代，企业面临着日益增长的财务风险挑战。大数据的广泛应用给企业的财务安全带来了新的威胁和挑战。为了保障财务数据的安全性和准确性，企业需要采取切实有效的防范措施。文章将探讨在大数据背景下，针对财务风险的特点，提出相应的防范技术和控制措施，以帮助企业有效应对财务风险，确保财务稳健运营。

1.大数据背景下企业财务风险的特点

1.1数据安全威胁

随着企业大规模采集、存储和分析大量的数据，其面临着更多的数据泄露和黑客攻击的风险。而大数据中的财务数据涵盖了企业的核心资产和机密信息，如财务报表、交易记录和客户数据。这些数据对企业的运营和发展至关重要，一旦遭受泄露或篡改，将给企业带来严重的经济损失。黑客攻击者可以利用这些财务数据进行非法活动，如盗取资金、操纵市场或进行欺诈行为，严重威胁企业的稳定和可持续发展。其次，随着云计算和移动设备的普及，企业的财务数据存储和传输变得更加复杂和分散。这增加了数据泄露和入侵的风险。黑客可以通过网络漏洞或恶意软件入侵企业的数据中心、云服务器或员工的移动设备，获取敏感财务数据。此外，员工的安全意识和行为也可能成为数据泄露的风险因素，如密码破解、共享账号和错误的数据处理。此外，大数据时代的隐私保护成为一项关键挑战。大数据分析需要使用多源数据进行综合分析，涉及个人身份信息和隐私。企业在处理财务数据时必须严格遵守相关的隐私法规和数据保护要求。一旦个人隐私泄露，企业将面临法律诉讼、罚款和声誉损失等风险[[1]]。

1.2高速决策挑战

大数据分析的复杂性和多样性使企业面临着巨大的信息量。大量的数据来源包括内部和外部数据、结构化和非结构化数据，这些数据包含着丰富的信息。企业需要从这些数据中提取关键信息，并将其转化为可靠的决策依据。然而，信息过载可能导致决策者无法快速准确地获取所需信息，从而影响决策的及时性和准确性。其次，大数据时代的决策速度要求企业具备高效的决策能力。由于市场竞争激烈，企业需要迅速做出反应和调整，以适应市场的变化。然而，大数据分析过程可能需要大量的时间和资源，包括数据收集、清洗、整合和分析。这使得企业在面对紧急决策时往往难以及时做出准确的决策，从而增加了财务风险的发生概率。最后，大数据分析的不确定性也给企业决策带来了挑战。由于数据的多样性和复杂性，数据分析结果可能存在误差和不确定性。企业需要理解和评估这些不确定性，并在决策过程中进行风险管理。但是这对于企业来说可能是一项复杂而困难的任务，因为不确定性可能导致决策失误和财务风险的增加[[2]]。

1.3数据质量问题

大数据的采集和整合涉及多个数据源和系统，这可能导致数据质量的下降。数据质量问题可能对企业的财务决策和风险管理造成严重影响。其中大数据涉及大量的数据源和数据交互，数据质量问题可能在数据采集和整合的过程中产生。例如，数据源的不一致性、数据缺失或重复以及数据格式的不规范都可能影响数据的准确性和一致性。这些问题如果不得到及时的纠正和处理，可能导致企业在财务决策中基于错误或不完整的数据进行分析和预测。其次，大数据的规模和复杂性使得数据清洗和验证成为一项艰巨的任务。大量的数据需要经过清洗、去重和纠错等处理，以确保数据的准确性和可靠性。然而，数据清洗过程中可能存在误操作或人为错误，这可能导致数据的损坏或错误处理。企业需要建立有效的数据清洗和验证机制，确保数据质量符合财务分析和决策的要求。同时，大数据的时效性也对数据质量提出了更高的要求。由于大数据的实时性和高速性，数据需要及时的采集、整合和分析，以支持企业的实时决策和风险管理。然而不及时或延迟的数据可能导致决策的滞后和不准确性，从而增加财务风险的发生概率。因此企业需要确保数据采集和分析过程具有高效和实时的特性，以满足企业的实时决策需求。

2.大数据背景下企业财务风险的防范技术

2.1数据加密和身份验证

在大数据背景下，企业可以采用数据加密和身份验证等防范技术来保护财务数据，从而应对财务风险。这些技术在数据安全领域发挥着重要作用，确保敏感财务信息的机密性和完整性。数据加密首先是关键的防范手段。通过采用强大的加密算法，企业可以对财务数据进行加密存储和传输。加密后的数据在未经授权的情况下无法被解读，有效防止数据泄露和窃取。对于大数据环境，可以使用分布式加密技术，将数据分割并存储在不同的位置，从而增加数据的安全性。同时，还可以采用端到端加密的方式，在数据传输过程中保持数据的加密状态，防止中间人攻击和数据篡改。其次，身份验证是数据安全的关键环节。通过实施严格的身份验证措施，企业可以限制对敏感财务数据的访问，并确保只有授权人员能够获取相关信息。多因素身份验证是一种常用的方法，结合使用密码、指纹、虹膜扫描等多个因素来确认用户身份。同时还可以采用基于角色的访问控制（RBAC）策略，将访问权限按照用户角色进行划分，确保只有合适的人员能够访问与其职责相关的财务数据。另外，除了数据加密和身份验证，企业还可以结合其他技术来进一步提升数据安全。例如，使用安全套接字层（SSL）协议加密网络通信，确保数据在传输过程中的安全性；采用数据脱敏技术，在保持数据可用性的同时，将敏感信息部分或完全替换为虚拟数据，降低数据泄露的风险；建立访问日志和监控系统，记录和分析数据访问的行为，及时发现异常活动和潜在的安全威胁。

2.2AI驱动的威胁检测和预测

在大数据背景下，企业可以利用AI驱动的威胁检测和预测技术来有效地识别和应对财务风险。这些技术结合了人工智能和机器学习算法，具有快速、准确地识别潜在风险的能力，帮助企业及时采取措施，保护财务安全。AI驱动的威胁检测技术首先能够自动监控和分析大量的数据流量和用户行为，识别潜在的安全威胁。通过机器学习算法，系统能够学习和识别正常的数据模式，当出现异常活动时发出警报。例如，系统可以检测到异常的登录尝试、大额资金转移或不寻常的数据访问模式，从而迅速发现潜在的数据泄露、欺诈或恶意攻击行为。这使得企业能够更早地发现和应对财务风险，降低潜在的经济损失。其次，AI驱动的威胁预测技术通过分析历史数据和趋势，能够预测未来可能发生的财务风险。利用机器学习算法，系统可以发现数据中的模式和关联，并预测潜在的风险事件。例如，系统可以分析市场趋势、经济指标和业务数据，预测未来可能出现的市场波动、经济衰退或付款违约风险。这样，企业可以提前制定相应的应对策略，减轻财务损失的影响，并保护企业的稳定运营。当然，除了威胁检测和预测，AI技术还可以应用于欺诈检测和异常行为分析。通过机器学习算法和模型训练，系统可以识别出异常的交易模式、欺诈行为和财务不端行为。例如，在大规模的交易数据中，系统可以自动检测到异常的交易模式，如异常高额交易、异常频繁交易或跨国交易，从而帮助企业及时发现和应对潜在的欺诈风险[[3]]。

2.3数据质量管理工具

在大数据背景下，数据质量管理工具是企业防范财务风险的重要手段。这些工具可以帮助企业确保采集的大数据具有高质量、准确性和一致性，从而提高财务决策的可靠性和准确性，降低财务风险的发生概率。数据质量管理工具首先可以用于自动化进行数据清洗和校验。大数据涉及多个数据源和系统，数据质量可能受到各种因素的影响，如数据缺失、重复、格式不一致等。数据质量管理工具可以通过预定义的规则和算法，对数据进行自动清洗、去重和验证，识别和修复数据中的问题，提高数据的准确性和一致性。这有助于消除数据中的噪声和错误，为财务决策提供可靠的基础。其次，数据质量管理工具能够监控数据质量的指标和度量。通过设置数据质量指标和阈值，工具可以实时监控数据质量状况，并生成相应的报告和警报。例如，工具可以监测数据的完整性、一致性、准确性等方面，及时发现数据质量异常，并通知相关人员进行处理。这使得企业能够快速发现并解决数据质量问题，防止数据错误对财务决策产生负面影响。此外，数据质量管理工具还可以提供数据质量可视化和分析功能。通过数据质量仪表盘和报表，企业可以直观地了解数据质量的情况，并进行深入的数据分析。工具可以帮助企业识别数据质量的趋势和模式，发现潜在的问题和改进机会。例如，工具可以通过数据质量指标的趋势分析，预测潜在的数据质量风险，并提供相应的建议和措施。这使得企业能够及时采取措施，提高数据质量，降低财务风险的发生概率。

3.大数据背景下企业财务风险的控制措施

3.1强化数据访问权限管理

通过建立严格的数据访问权限控制机制，企业能够有效地限制员工和用户对敏感财务数据的访问，从而降低数据泄露和滥用的风险。具体的实施方式包含以下几点：

①企业应该进行详细的数据分类和标记，将财务数据按照敏感程度和机密性划分为不同级别。然后，根据数据分类，制定相应的访问权限策略。只有经过授权的人员可以获取特定级别的财务数据，其他人员无法访问或只能访问到限制的数据。这样的权限分级可以确保只有需要知道财务数据的人员才能够访问，减少了数据泄露的风险。

②建立严格的身份验证措施，确保访问财务数据的用户真实且合法。采用多因素身份验证方法，如密码、指纹、虹膜扫描等，以确保用户的身份验证过程更加严密。此外，还可以使用单一登录系统和统一身份认证，减少用户需要记忆和管理的多个账号和密码，简化访问流程的同时提高安全性。

③应该实施定期的权限审查和访问日志监控。通过定期审查用户权限，确保权限与实际职责的匹配，并及时回收或更新权限。同时，监控访问日志，记录用户对财务数据的访问行为，发现异常活动和潜在的安全威胁。这样可以快速检测到异常访问行为，并采取相应的应对措施，减轻财务风险的潜在影响。

3.2加强内部控制与审计

随着大数据的快速发展和广泛应用，企业面临着日益增长的财务风险挑战，因此，建立健全的内部控制体系和实施审计制度至关重要。这些措施可以确保财务数据的准确性和可靠性，及时发现潜在的风险和漏洞，从而维护企业的财务安全。

①企业应建立健全的内部控制体系。内部控制是指企业为达成业务目标、保护企业利益和财务资源，制定的一系列规章制度、流程和措施。在大数据背景下，企业需要考虑数据的收集、处理和存储等方面的内部控制。例如，确保财务数据的准确性和完整性，制定明确的数据处理流程和规范，设立数据验证和审计机制等。同时，明确员工的责任和权限，建立有效的授权和审批机制，防止内部人员滥用权力或进行不当操作。

②企业应实施审计制度对财务数据进行内部审计。内部审计是一种独立、客观的评估和监督机制，旨在发现潜在的风险、违规行为和内部控制缺陷。在大数据环境下，审计应根据财务数据的特点和风险特征，制定相应的审计计划和程序。审计人员应具备专业知识和技能，能够独立的开展审计工作。审计过程中，可以利用大数据分析技术，对大量的数据进行筛选、分类和关联分析，发现潜在的异常情况和不合规行为。

③企业还应加强财务数据的监控和分析。借助现代技术和工具，企业可以实时监控财务数据的变化和异常情况。通过建立数据监控系统，对财务数据进行自动化分析和报警，发现潜在的风险和问题。例如，系统可以检测异常的交易模式、财务指标的异常波动或异常高风险交易，及时发出警报并进行相应的调查和处理。此外，企业还可以利用数据分析技术挖掘财务数据中的潜在关联和趋势，发现异常变化和异常行为。

④企业应积极响应审计结果，及时处理审计发现的问题和缺陷。审计结果应及时报告给管理层，并建立纠正和改进措施的跟踪机制。对于发现的内部控制缺陷或风险，应制定相应的改进措施，修复漏洞，加强内部控制。此外，定期评估和更新内部控制措施，以适应不断变化的风险环境和业务需求[[4]]。

3.3建立风险管理框架

在大数据背景下，建立风险管理框架包括风险识别、评估、控制和监测等环节，可以帮助企业全面分析和管理财务风险，确保财务决策的可靠性和准确性。具体的实施方式包含以下几点：

①风险识别是风险管理框架的基础。企业应通过全面的风险识别工作，识别出可能对财务安全和稳定性产生不利影响的潜在风险。在大数据环境下，风险识别可以基于大数据分析和预测技术，综合考虑内外部因素，识别出与财务风险相关的关键风险。例如，市场风险、信用风险、法律合规风险等。企业可以通过风险调查、市场调研、数据分析和专家评估等方式，全面了解和识别潜在的财务风险。

②风险评估是对已识别风险进行定性和定量分析的过程。通过评估风险的概率、影响和紧迫性，企业可以确定风险的优先级，并为风险管理和应对措施提供依据。评估过程中，可以利用历史数据、统计分析和模型建立，以预测风险的可能性和潜在损失。企业可以采用多种评估方法，如风险矩阵、风险价值评估、敏感性分析等，综合考虑风险的多个维度和影响因素，以便更好地理解风险的本质和潜在影响。

③通过风险控制措施，企业可以降低已识别风险的概率和影响。控制措施可以包括制定相应的政策和规程、加强内部控制、完善流程和系统，以及培训员工等。例如，企业可以建立财务审批制度、数据保护政策，强化数据备份和恢复机制，加强员工培训和意识教育等，以减少财务风险的发生和影响。此外，应考虑建立风险转移和防范措施，如购买保险、建立应急响应机制等，以便在风险发生时能够迅速应对和恢复。

④风险监测是风险管理框架的关键环节。通过建立有效的风险监测机制，企业可以实时跟踪财务风险的动态变化，并及时采取措施应对风险的发生。这可以包括定期的风险报告、关键风险指标的监控和预警，以及建立风险管理委员会等。通过风险监测，企业能够快速响应风险事件，及时采取措施减轻风险的潜在影响。同时，企业应建立信息共享和沟通机制，确保风险信息能够及时传递给相关部门和人员，以便统筹应对风险的措施和资源[[5]]。

结语

在大数据时代，企业面临着复杂的财务风险。通过加强数据安全、高速决策挑战、数据质量问题的防范措施和控制措施，企业能够有效应对财务风险，确保财务安全和可持续发展。这需要综合运用技术、制度和人员等多方面手段，建立完善的财务风险管理体系，促进企业的健康发展。

参考文献

[1]杨朝芳.大数据背景下企业财务风险的防范及控制措施[J].中国集体经济,2023(18):159-161.

[2]郭华.大数据背景下企业财务风险的防范及控制[J].纳税,2023,17(06):28-30.

[3]李晓燕.大数据背景下企业财务风险的防范及控制措施[J].公关世界,2022(19):91-93.

[4]张亦宁,顾全根.大数据背景下企业财务风险控制研究[J].上海商业,2022(09):117-119.

[5]王贵丽.大数据背景下企业财务风险的防范与控制[J].中国中小企业,2022(03):140-141.