基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)識別與預(yù)警研究

［摘 要］當(dāng)前，大數(shù)據(jù)技術(shù)不斷發(fā)展與完善，其在財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)識別與預(yù)警中的應(yīng)用日益重要。文章首先探討了財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的基本理論，總結(jié)了大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀。在此基礎(chǔ)上，文章構(gòu)建了基于大數(shù)據(jù)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)識別與預(yù)警模型，分析了大數(shù)據(jù)技術(shù)在財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管理中的應(yīng)用背景、價(jià)值及其實(shí)施過程。通過案例分析，驗(yàn)證了大數(shù)據(jù)技術(shù)在提高財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)識別準(zhǔn)確性和預(yù)警效率方面的實(shí)際效果。最后，文章探討了當(dāng)前該領(lǐng)域面臨的主要挑戰(zhàn)，并基于這些挑戰(zhàn)提出了未來研究的方向，旨在為財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管理的理論研究與實(shí)踐提供參考和借鑒。

［關(guān)鍵詞］大數(shù)據(jù)；財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)；風(fēng)險(xiǎn)識別；風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警；模型

0" " "引 言

在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代背景下，大數(shù)據(jù)技術(shù)已成為企業(yè)管理的重要工具，特別是在財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管理領(lǐng)域。財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的有效識別與預(yù)警對企業(yè)穩(wěn)定發(fā)展至關(guān)重要。本研究從財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的基本理論出發(fā)，綜述了大數(shù)據(jù)技術(shù)的最新進(jìn)展，并進(jìn)一步探究了大數(shù)據(jù)技術(shù)在財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)識別與預(yù)警中的具體應(yīng)用。通過建立科學(xué)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)識別模型和預(yù)警機(jī)制，本研究旨在為相關(guān)企業(yè)提供決策支持，增強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)管理的前瞻性和主動性。

1" " "財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管理基本理論

財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的基本理論涉及企業(yè)在經(jīng)營活動中面臨的各種可能導(dǎo)致財(cái)務(wù)損失的不確定性風(fēng)險(xiǎn)。這些風(fēng)險(xiǎn)主要包括市場風(fēng)險(xiǎn)、信用風(fēng)險(xiǎn)、流動性風(fēng)險(xiǎn)和操作風(fēng)險(xiǎn)。市場風(fēng)險(xiǎn)主要涉及因市場價(jià)格波動，如利率、匯率和股價(jià)變動，導(dǎo)致企業(yè)價(jià)值降低的風(fēng)險(xiǎn)。信用風(fēng)險(xiǎn)源于交易對手無法履行合約義務(wù)，可能導(dǎo)致?lián)p失的風(fēng)險(xiǎn)。流動性風(fēng)險(xiǎn)指的是企業(yè)在需要時(shí)無法以合理成本獲得資金或?qū)①Y產(chǎn)轉(zhuǎn)換為現(xiàn)金的風(fēng)險(xiǎn)。操作風(fēng)險(xiǎn)則是由于內(nèi)部流程、人員、系統(tǒng)或外部事件引發(fā)的風(fēng)險(xiǎn)，可能會導(dǎo)致直接或間接的財(cái)務(wù)損失。這些風(fēng)險(xiǎn)相互關(guān)聯(lián)，可能會因市場條件的變化而相互影響，增加企業(yè)面臨的整體風(fēng)險(xiǎn)。因此，財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管理要求企業(yè)不僅要識別和測量這些風(fēng)險(xiǎn)，還要有效地監(jiān)控和控制，并通過多樣化策略，如對沖操作來減輕風(fēng)險(xiǎn)［1］?，F(xiàn)代財(cái)務(wù)理論進(jìn)一步發(fā)展了多種量化模型，如VaR（Value at Risk）模型，以及基于信用評分和市場感知的風(fēng)險(xiǎn)評估工具，旨在幫助企業(yè)更好地理解和管理財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。

2" " "大數(shù)據(jù)技術(shù)概述

大數(shù)據(jù)技術(shù)是指從各種高速生成的大規(guī)模數(shù)據(jù)集中提取信息、發(fā)現(xiàn)模式、建立關(guān)聯(lián)并進(jìn)行分析的技術(shù)。它通常涉及數(shù)據(jù)的收集、存儲、管理和分析，具有“4V”特征：大容量（Volume）、高速度（Velocity）、多樣性（Variety）和真實(shí)性（Veracity）。大數(shù)據(jù)技術(shù)包括但不限于高性能計(jì)算、云計(jì)算服務(wù)、數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、復(fù)雜事件處理以及可視化技術(shù)。這些技術(shù)的應(yīng)用使處理大量結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)成為可能，為用戶提供了前所未有的深度和寬度的分析能力。在財(cái)務(wù)領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠幫助企業(yè)捕捉到傳統(tǒng)分析方法無法識別的細(xì)微信號，從而對市場趨勢、消費(fèi)者行為進(jìn)行預(yù)測，并及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在風(fēng)險(xiǎn)。此外，大數(shù)據(jù)分析還有助于企業(yè)優(yōu)化業(yè)務(wù)流程、提高運(yùn)營效率、降低成本，并支持決策制定過程［2］。然而，大數(shù)據(jù)也帶來了數(shù)據(jù)隱私、安全性、數(shù)據(jù)質(zhì)量和處理技術(shù)等方面的挑戰(zhàn)，這要求相關(guān)技術(shù)和策略的持續(xù)發(fā)展以確保數(shù)據(jù)的有效利用和保護(hù)。

3" " "基于大數(shù)據(jù)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)識別

3.1" "大數(shù)據(jù)在財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)識別中的應(yīng)用背景

在金融行業(yè)，財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)識別始終是一個(gè)復(fù)雜的多維度的問題。傳統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)管理方法依賴于歷史財(cái)務(wù)報(bào)表和經(jīng)驗(yàn)判斷，但這些手段在處理大量數(shù)據(jù)時(shí)顯得力不從心，難以捕捉到數(shù)據(jù)深層的關(guān)聯(lián)性和潛在的風(fēng)險(xiǎn)信號。大數(shù)據(jù)技術(shù)的引入，改變了這一局面。通過對海量的交易數(shù)據(jù)、市場數(shù)據(jù)、社會網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)以及新聞媒體信息的實(shí)時(shí)分析和處理，大數(shù)據(jù)技術(shù)為財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管理提供了新的視角。它能夠揭示不同數(shù)據(jù)間復(fù)雜的相互作用，實(shí)現(xiàn)對市場趨勢的快速響應(yīng)和對風(fēng)險(xiǎn)的即時(shí)識別。此外，大數(shù)據(jù)分析通過算法挖掘數(shù)據(jù)之間的非線性關(guān)系，可用于預(yù)測風(fēng)險(xiǎn)事件的發(fā)生，增強(qiáng)企業(yè)對風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)見性和適應(yīng)性［3］。因此，在信息技術(shù)迅猛發(fā)展的當(dāng)下，大數(shù)據(jù)技術(shù)已經(jīng)成為財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)識別不可或缺的工具，尤其是在面對復(fù)雜的市場環(huán)境和不斷變化的經(jīng)濟(jì)條件時(shí)。

3.2" "基于大數(shù)據(jù)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)識別模型的建立

構(gòu)建基于大數(shù)據(jù)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)識別模型是一個(gè)涉及數(shù)據(jù)處理、統(tǒng)計(jì)分析以及機(jī)器學(xué)習(xí)的復(fù)雜過程。首先，為了確保模型能夠準(zhǔn)確地識別財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，需要整合和清洗不同來源的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來源包括公司的財(cái)務(wù)報(bào)告、公開的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)庫、市場研究公司等。數(shù)據(jù)清洗的過程包括去除重復(fù)數(shù)據(jù)、糾正錯(cuò)誤數(shù)據(jù)、處理缺失數(shù)據(jù)等，旨在提高數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)確性。接下來，利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如隨機(jī)森林、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或支持向量機(jī)等，可以在大規(guī)模的數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練模型以識別風(fēng)險(xiǎn)模式。這些算法能夠從歷史和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)集中學(xué)習(xí)，并預(yù)測未來的風(fēng)險(xiǎn)事件。例如，隨機(jī)森林算法可以將數(shù)據(jù)集分成多個(gè)子集，然后通過構(gòu)建多個(gè)決策樹來預(yù)測財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則能夠模擬人腦神經(jīng)元的連接方式，通過訓(xùn)練來學(xué)習(xí)和識別財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)模式。在訓(xùn)練模型的過程中，需要不斷調(diào)整模型的參數(shù)以優(yōu)化其預(yù)測性能。這可以通過使用交叉驗(yàn)證、網(wǎng)格搜索等技術(shù)來實(shí)現(xiàn)。交叉驗(yàn)證可以評估模型的準(zhǔn)確性，通過將數(shù)據(jù)集分成多個(gè)部分，并使用一部分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，然后使用另一部分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行測試［4］。網(wǎng)格搜索可以找到最佳的參數(shù)組合，通過搜索參數(shù)空間來找到最佳的模型配置。同時(shí)，在構(gòu)建財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)識別模型時(shí)，還需要考慮到數(shù)據(jù)的時(shí)效性和動態(tài)性。由于市場條件和公司財(cái)務(wù)狀況不斷變化，模型需要能夠適應(yīng)這些變化并做出相應(yīng)的調(diào)整。這可以通過定期更新模型的數(shù)據(jù)集和使用實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型來實(shí)現(xiàn)。此外，為了使模型更具解釋性，模型建立過程中應(yīng)注重解釋性，以便于用戶理解模型輸出的含義，增強(qiáng)模型的可信度和實(shí)用性。通過可視化工具和詳細(xì)的報(bào)告，可以提升用戶對模型的理解程度和信任程度。

3.3" "大數(shù)據(jù)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)識別案例分析

通過對特定案例的分析，可以直觀展示大數(shù)據(jù)在財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)識別中的實(shí)際應(yīng)用效果。例如，某金融機(jī)構(gòu)利用大數(shù)據(jù)技術(shù)分析了其貸款產(chǎn)品的違約風(fēng)險(xiǎn)。通過收集借款人的交易記錄、信用報(bào)告、社交媒體行為和宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)等數(shù)據(jù)，該機(jī)構(gòu)能夠構(gòu)建一個(gè)全景風(fēng)險(xiǎn)評估框架。利用復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析工具，該機(jī)構(gòu)識別出違約的關(guān)鍵影響因子，如借款人的消費(fèi)習(xí)慣、財(cái)務(wù)狀況的變化以及經(jīng)濟(jì)環(huán)境的波動。通過這些因子建立違約風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模型，不僅提高了違約識別的準(zhǔn)確率，而且能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測貸款組合的風(fēng)險(xiǎn)水平，從而為風(fēng)險(xiǎn)管理和決策提供支持。該案例表明，基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)識別不僅能夠處理和分析大規(guī)模的數(shù)據(jù)集，還能夠從多個(gè)維度進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評估，為金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)管理提供強(qiáng)大的工具。

4" " "基于大數(shù)據(jù)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警

4.1" "大數(shù)據(jù)在財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警中的應(yīng)用價(jià)值

大數(shù)據(jù)在財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警中扮演著至關(guān)重要的角色，其價(jià)值體現(xiàn)在對潛在問題的及時(shí)發(fā)現(xiàn)和預(yù)防措施的制定上。通過對大量數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠幫助企業(yè)及早識別可能導(dǎo)致財(cái)務(wù)問題的信號，如異常交易行為、信貸風(fēng)險(xiǎn)加大、市場波動等，從而在風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生前采取相應(yīng)措施。此外，大數(shù)據(jù)分析能夠處理和分析各種類型的數(shù)據(jù)，包括非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如社交媒體評論和新聞報(bào)道，這為企業(yè)提供了更廣闊的風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控視角。在傳統(tǒng)模型可能忽視的細(xì)微變化中，大數(shù)據(jù)技術(shù)有能力發(fā)現(xiàn)那些隱含的、復(fù)雜的模式和關(guān)聯(lián)，這些往往是風(fēng)險(xiǎn)早期的指標(biāo)。此外，大數(shù)據(jù)分析還可以進(jìn)行情景分析和壓力測試，評估不同的風(fēng)險(xiǎn)情景下企業(yè)的脆弱性，為風(fēng)險(xiǎn)管理提供科學(xué)的決策支持［5］。企業(yè)可以通過大數(shù)據(jù)驅(qū)動的預(yù)警系統(tǒng)獲得實(shí)時(shí)的風(fēng)險(xiǎn)報(bào)告，這些系統(tǒng)能夠?qū)Σ粩嘧兓臄?shù)據(jù)流進(jìn)行監(jiān)控，及時(shí)更新風(fēng)險(xiǎn)評估和預(yù)警級別，確保管理層能夠快速作出響應(yīng)，從而維護(hù)企業(yè)的財(cái)務(wù)穩(wěn)定和市場信譽(yù)。

4.2" "構(gòu)建基于大數(shù)據(jù)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型

構(gòu)建一個(gè)有效的基于大數(shù)據(jù)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型需要制定詳細(xì)的規(guī)劃并嚴(yán)格執(zhí)行。模型構(gòu)建應(yīng)從數(shù)據(jù)的收集和整合開始，這些數(shù)據(jù)可能來自內(nèi)部的會計(jì)系統(tǒng)、外部的市場或社交媒體等公開的信息渠道。數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理是確保模型準(zhǔn)確性的關(guān)鍵步驟，包括去除噪聲、處理缺失值和異常值等。隨后，通過選擇合適的算法，如時(shí)間序列分析、聚類分析或機(jī)器學(xué)習(xí)方法，可以在數(shù)據(jù)中識別出風(fēng)險(xiǎn)的早期跡象。構(gòu)建模型時(shí)還需要考慮數(shù)據(jù)的時(shí)效性，即模型能夠適應(yīng)新數(shù)據(jù)的輸入并及時(shí)調(diào)整預(yù)警信號。同時(shí)，模型應(yīng)當(dāng)具備自我學(xué)習(xí)的能力，能夠不斷從新的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)并優(yōu)化其預(yù)警機(jī)制。為了提高模型的實(shí)用性和解釋性，模型輸出應(yīng)當(dāng)是清晰且易于理解的預(yù)警信號，以便企業(yè)管理層能夠迅速采取行動。此外，在模型的構(gòu)建過程中還需不斷進(jìn)行回測，驗(yàn)證模型的預(yù)測能力和穩(wěn)定性，確保預(yù)警系統(tǒng)在不斷變化的市場環(huán)境中仍能保持高效和準(zhǔn)確。

4.3" "基于大數(shù)據(jù)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警案例研究

對于大數(shù)據(jù)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的案例研究具有重要的實(shí)證價(jià)值，它展示了如何將理論應(yīng)用于實(shí)踐，以及大數(shù)據(jù)技術(shù)如何在真實(shí)世界中發(fā)揮作用。例如，一家國際銀行利用大數(shù)據(jù)分析工具，建立了一個(gè)全面的客戶信用風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)。該系統(tǒng)整合了客戶的信用記錄、交易行為、市場動態(tài)和社會經(jīng)濟(jì)因素等多維數(shù)據(jù)，利用先進(jìn)的數(shù)據(jù)分析技術(shù)，如深度學(xué)習(xí)和自然語言處理，來分析和評估客戶的信用風(fēng)險(xiǎn)。系統(tǒng)能夠根據(jù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)生成信用評分，及時(shí)調(diào)整銀行的信貸策略和風(fēng)險(xiǎn)準(zhǔn)備金。在一個(gè)具體的案例中，該系統(tǒng)成功預(yù)測了一個(gè)大客戶的財(cái)務(wù)危機(jī)，在公開消息披露前，銀行已經(jīng)采取了風(fēng)險(xiǎn)緩釋措施，顯著減少了經(jīng)濟(jì)損失。這個(gè)案例證明了大數(shù)據(jù)技術(shù)在預(yù)測和管理財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)方面具有很強(qiáng)的能力，尤其是在快速變化的市場條件下，這種能力對金融機(jī)構(gòu)保持競爭優(yōu)勢至關(guān)重要。通過這類案例分析，可以看到大數(shù)據(jù)不僅能夠提高風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的準(zhǔn)確性和及時(shí)性，同時(shí)也為風(fēng)險(xiǎn)管理提供了更為深入的洞察力。

5" " "基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)識別與預(yù)警面臨的挑戰(zhàn)與未來研究方向

5.1" "面臨的挑戰(zhàn)

盡管基于大數(shù)據(jù)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)識別與預(yù)警系統(tǒng)有巨大的發(fā)展?jié)摿?，但在推廣和應(yīng)用這些系統(tǒng)的過程中，企業(yè)和金融機(jī)構(gòu)仍面臨著諸多挑戰(zhàn)。首先，數(shù)據(jù)的安全性和隱私問題是一個(gè)不可忽視的難題。隨著越來越多敏感的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)被用于分析，如何確保這些信息不被未經(jīng)授權(quán)的第三方訪問成為一個(gè)重要的問題。此外，數(shù)據(jù)的質(zhì)量和完整性也是實(shí)施大數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)管理系統(tǒng)建設(shè)時(shí)必須重視的問題。不準(zhǔn)確或不完整的數(shù)據(jù)可能出現(xiàn)誤導(dǎo)性的風(fēng)險(xiǎn)評估結(jié)果，增加企業(yè)面臨的風(fēng)險(xiǎn)。其次，技術(shù)的復(fù)雜性要求有具備專門技能的員工來操作和維護(hù)這些系統(tǒng)。找到具有專業(yè)技能的人才，以及培訓(xùn)現(xiàn)有員工去適應(yīng)這些新技術(shù)，是對人力資源管理工作的一個(gè)挑戰(zhàn)。再次，隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，現(xiàn)有的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型需要不斷更新和升級，這需要持續(xù)的投資和管理承諾。最后，法律法規(guī)的約束也是一個(gè)挑戰(zhàn)，尤其是在不同國家間的數(shù)據(jù)傳輸和處理方面，法律法規(guī)的差異可能會限制大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用。

5.2" "未來研究方向

未來的研究方向?qū)⒓杏谌绾螒?yīng)對現(xiàn)有挑戰(zhàn)，并進(jìn)一步提升基于大數(shù)據(jù)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)識別與預(yù)警系統(tǒng)的能力。首先，研究將集中于數(shù)據(jù)安全性和隱私保護(hù)的新技術(shù)和策略，例如使用區(qū)塊鏈技術(shù)來提高數(shù)據(jù)的安全性和不可篡改性。其次，將有更多關(guān)注于提高數(shù)據(jù)質(zhì)量和處理能力的研究，以確保風(fēng)險(xiǎn)評估的準(zhǔn)確性。這可能包括開發(fā)先進(jìn)的數(shù)據(jù)清洗技術(shù)和錯(cuò)誤檢測算法。再次，研究將致力于開發(fā)對用戶更加友好和透明的風(fēng)險(xiǎn)管理工具，以提高模型的解釋性和易用性，使非技術(shù)人員也能理解和使用這些復(fù)雜的系統(tǒng)。在人才培養(yǎng)方面，未來的研究可能會探索如何通過教育和培訓(xùn)計(jì)劃來提高員工對大數(shù)據(jù)技術(shù)的理解和應(yīng)用能力。最后，隨著法律法規(guī)不斷更新，研究也需要跟進(jìn)，探索如何在不同的法規(guī)框架下有效地應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)管理。通過這些研究方向的探索，未來基于大數(shù)據(jù)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管理將變得更加高效、安全和可靠。

6" " "結(jié)束語

隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的蓬勃發(fā)展，其在財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管理中的作用日益凸顯。本文對基于大數(shù)據(jù)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)識別與預(yù)警進(jìn)行了詳細(xì)研究，提出了高效的模型構(gòu)建方法，并通過案例分析證實(shí)了大數(shù)據(jù)技術(shù)在實(shí)際應(yīng)用中的有效性。盡管面臨數(shù)據(jù)質(zhì)量、隱私保護(hù)等方面的挑戰(zhàn)，但未來研究將繼續(xù)探索大數(shù)據(jù)技術(shù)在財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管理中的更深層次應(yīng)用，為企業(yè)提供更為精準(zhǔn)的風(fēng)險(xiǎn)識別與預(yù)警服務(wù)。

主要參考文獻(xiàn)

［1］余玉婷. 大數(shù)據(jù)在財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)識別與管控中的應(yīng)用探析［J］. 納稅，2023，17（13）：58-60.

［2］王賀敏，劉明瑋. 大數(shù)據(jù)在財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)識別與管控中的應(yīng)用探析［J］. 中國注冊會計(jì)師，2022（10）：107-112.

［3］張軍. 大數(shù)據(jù)環(huán)境下企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的識別與管控［J］. 市場周刊，2022，35（3）：67-70.

［4］谷紹輝. 大數(shù)據(jù)環(huán)境下企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)識別與管控研究［J］. 財(cái)經(jīng)界，2020（23）：148-149.

［5］張美琳. 大數(shù)據(jù)環(huán)境下S企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)識別與管控研究［D］. 哈爾濱：哈爾濱商業(yè)大學(xué)，2018.

［收稿日期］2023-12-30

［作者簡介］鄒婕（1983— ），女，廣東佛山人，中級會計(jì)師，主要研究方向：財(cái)務(wù)管理、稅務(wù)管理、內(nèi)控管理。