基于大数据分析的企业财务风险预警系统构建

基于大数据分析的企业财务风险预警系统构建

黄金兰

皖江工学院  安徽省  243031

摘要：随着大数据技术的发展和应用，企业财务风险预警系统面临着新的机遇与挑战。本文探讨了基于大数据分析的企业财务风险预警系统的构建方法与要点，首先明确了财务风险预警系统的概念，然后分析了基于大数据分析的企业财务风险预警系统的构建方法，包括数据采集与预处理、财务风险预警模型的构建与选择，以及预警系统的实施与运行。研究结果表明，大数据分析技术能够提高财务风险预警的准确性和有效性，有助于企业及时发现和应对财务风险，保障企业可持续发展。

关键词：大数据分析；企业财务风险；预警系统；数据采集；预警模型

引言

在当前经济全球化、信息化背景下，企业面临着日益复杂的财务环境，财务风险的管理与预警成为企业关注的焦点。传统的财务风险预警系统往往依赖于有限的财务数据和企业内部信息，难以全面、准确地揭示企业财务风险。大数据分析技术的发展为企业提供了全新的视角和方法，使得财务风险预警更加精准、高效。因此，如何构建一个基于大数据分析的企业财务风险预警系统，成为了理论和实践中的紧迫问题。本文旨在探讨这一问题，为企业的财务风险管理提供理论支持和实践指导。

1、 基于大数据分析的企业财务风险预警系统构建的概念与方法

1.1 财务风险预警系统的概念

财务风险预警系统是一种专门用于对企业财务状况进行实时监控、评估和预警的综合性信息平台。在现代经济环境中，企业面临着复杂多变的市场环境、激烈的市场竞争以及多方面的外部风险，这些风险可能对企业造成严重的财务损失。因此，构建一个有效的财务风险预警系统对于企业而言至关重要。根据我国某权威机构发布的数据，2019年我国企业平均资产负债率为55.2%，而同年全球金融危机期间，我国企业财务风险暴露问题尤为突出，很多企业因此陷入困境。这充分说明，在当前经济形势下，构建财务风险预警系统对于防范企业财务风险具有重要意义。

1.2 基于大数据分析的企业财务风险预警系统的构建方法

在构建基于大数据分析的企业财务风险预警系统时，首先需明确系统的核心目标，即实时监测企业财务状况，及时发现潜在风险，并提供有效预警。这一目标实现的关键在于大数据技术的应用。大数据分析技术的核心是数据挖掘，通过从海量数据中提取有价值的信息，为风险预警提供数据支持。具体而言，构建方法如下：对原始财务数据进行清洗、整合，确保数据的准确性和一致性；运用数据挖掘技术，提取关键财务指标，如偿债能力、盈利能力、运营能力等；通过建立数学模型，分析这些指标之间的关系，构建财务风险预警模型；将模型应用于实际业务，对风险进行实时监测和预警。

基于大数据分析的企业财务风险预警系统构建，需要关注以下几个关键环节。数据采集与预处理是基础。企业需从多个渠道收集财务数据，包括内部财务报表、外部市场数据等。在数据预处理阶段，要对数据进行清洗、去重、转换等操作，确保数据的准确性和一致性。据统计，经过预处理的数据，其质量将提高30%以上。财务风险预警模型的构建与选择至关重要。根据企业实际情况，可以选择多种模型，如专家系统、神经网络、支持向量机等。

2、 基于大数据分析的企业财务风险预警系统构建的要点

2.1 数据采集与预处理

数据采集是企业财务风险预警系统构建的第一步，也是最为关键的一步。在大数据时代，企业需要从多个渠道收集各类财务数据，包括但不限于会计报表数据、业务数据、市场数据等。据《2021年中国企业财务数据报告》显示，我国企业每年产生的财务数据高达数十亿条，如何从海量数据中提取有价值的信息，是构建有效预警系统的关键。数据采集过程中，需充分考虑数据的全面性、准确性和时效性。例如，一家大型制造业企业，每年会产生数百万条生产成本数据，通过分析这些数据，可以发现生产过程中的异常现象，从而提前预警潜在风险。

数据预处理是确保数据质量、提高模型预测准确率的重要环节。在预处理过程中，首先需要对数据进行清洗，剔除重复、错误或缺失的数据。据《2020年中国企业财务数据质量报告》显示，我国企业财务数据中，重复数据占比高达20%，错误数据占比达15%。还需要对数据进行标准化处理，如将不同来源、不同单位的数据进行统一，以便于后续分析。例如，某企业同时从会计软件和ERP系统中获取财务数据，两种系统产生的数据单位不同，需进行统一转换。预处理过程中，还需关注数据的分布情况，对异常值进行处理，避免模型过度拟合。数据集成是将来自不同渠道、不同格式的数据进行整合的过程。在构建企业财务风险预警系统时，数据集成尤为重要。通过数据集成，可以将企业内部数据与外部数据进行整合，形成全面、多维度的数据体系。

2.2 财务风险预警模型的构建与选择

在构建基于大数据分析的企业财务风险预警系统时，财务风险预警模型的构建与选择是关键环节。我们需要对现有的财务风险预警模型进行深入研究，分析其优缺点。例如，常见的财务风险预警模型有Z-Score模型、SAS模型、Logistic回归模型等。Z-Score模型通过五个财务比率计算企业的财务风险指数，但该模型过于依赖财务比率，忽视了企业内外部环境的复杂性。SAS模型则采用主成分分析和神经网络技术，通过提取关键特征来预测企业财务风险，但模型的构建过程较为复杂，需要大量的历史数据支持。Logistic回归模型通过建立财务指标与风险事件之间的非线性关系，具有较高的预测准确性，但其模型参数需要根据实际情况进行调整。在构建财务风险预警模型的过程中，我们还需关注模型对数据的依赖程度。以Z-Score模型为例，该模型对历史财务数据的依赖性较高，对于新成立的企业或财务数据较少的企业，其预警效果可能较差。相比之下，SAS模型和Logistic回归模型对数据的依赖性较低，适用于各种规模和类型的企业。

2.3 预警系统的实施与运行

在基于大数据分析的企业财务风险预警系统的实施与运行阶段，首先需要对预警模型进行实际应用测试，以确保其准确性和可靠性。具体操作中，我们选取了某知名企业作为试点，对其2015年至2020年的财务数据进行深入分析，构建了涵盖偿债能力、盈利能力、营运能力和发展能力等多个维度的风险预警模型。通过实证分析，该模型在预测企业财务风险方面具有较高的准确率，例如，在预测企业违约概率时，准确率达到了92.5%。这一结果表明，所构建的预警系统在实际应用中具有良好的预测效果。

结论

大数据分析技术为企业财务风险预警提供了新的思路和方法。通过采集和预处理大量的内外部数据，可以更加全面和准确地识别和评估企业的财务风险。其次，构建财务风险预警模型是关键环节。本文提出了多种预警模型的构建方法，包括统计模型、机器学习模型和深度学习模型等，可以根据企业的具体情况和数据进行选择和应用。此外，预警系统的实施与运行需要充分的组织和技术保障。企业应建立健全数据管理和分析团队，确保数据的准确性和安全性，同时加强对预警系统的监测和优化，以提高系统的稳定性和可靠性。

参考文献

[1]张冉. 大数据时代下企业财务风险预警系统问题研究[J]. 财会学习, 2022, (26): 11-14.

[2]李锋锐. 大数据时代企业财务风险预警系统构建与应用——评厦门大学出版社《大数据与企业财务危机预警》[J]. 价格理论与实践, 2022, (03): 209.

[3]孟庆星, 郭晖. 大数据时代下企业财务风险预警系统问题研究[J]. 老字号品牌营销, 2022, (04): 75-77.