大數(shù)據(jù)背景下中小企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別問(wèn)題研究

摘 要：隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，大數(shù)據(jù)成為中小企業(yè)識(shí)別與防控財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的重要工具。相比于大型企業(yè)，中小企業(yè)在資金、技術(shù)能力和管理體系上稍顯薄弱，更易受到市場(chǎng)波動(dòng)、資金鏈斷裂等財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的影響。因此，大數(shù)據(jù)背景下如何有效識(shí)別中小企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)顯得尤為重要。文章從大數(shù)據(jù)背景出發(fā)，研究大數(shù)據(jù)對(duì)中小企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別的影響，探討大數(shù)據(jù)背景下中小企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別的實(shí)施路徑和面臨困境，并提出關(guān)于中小企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別的若干優(yōu)化對(duì)策。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)；中小企業(yè)；財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)；風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別

隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展，我國(guó)政府越來(lái)越重視大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，數(shù)據(jù)技術(shù)正成為推動(dòng)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型和產(chǎn)業(yè)升級(jí)的關(guān)鍵力量。2021年，“十四五”規(guī)劃將大數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)體系的完善視為重要發(fā)展領(lǐng)域，預(yù)示著大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)即將步入高速發(fā)展階段。2024年，《數(shù)字經(jīng)濟(jì)工作要點(diǎn)》進(jìn)一步強(qiáng)調(diào)了數(shù)字化轉(zhuǎn)型的緊迫性，激勵(lì)企業(yè)利用大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能等前沿技術(shù)進(jìn)行業(yè)務(wù)升級(jí)。在此背景下，大數(shù)據(jù)的迅速發(fā)展使企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的來(lái)源更加廣泛、復(fù)雜，數(shù)據(jù)量急劇增長(zhǎng)，數(shù)據(jù)類型多樣化，這不僅為企業(yè)提供了更豐富的信息資源，也增加了財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別的難度和復(fù)雜性。

中小企業(yè)作為經(jīng)濟(jì)體系中的重要組成部分，數(shù)量龐大、靈活性強(qiáng)是推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、促進(jìn)就業(yè)和社會(huì)穩(wěn)定的重要力量。然而，中小企業(yè)在資金、設(shè)備和人員等資源方面相對(duì)有限，往往對(duì)大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用比較滯后，加大了財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)程度。因此，如何有效識(shí)別和管理大數(shù)據(jù)背景下的中小企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，成為當(dāng)前亟待解決的重要問(wèn)題?；诖耍恼聦?duì)大數(shù)據(jù)背景下中小企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別路徑和實(shí)施困境等方面加以探討，并有針對(duì)性地提出優(yōu)化對(duì)策和建議以供參考。

一、大數(shù)據(jù)對(duì)中小企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別的作用

1.改善財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別技術(shù)

大數(shù)據(jù)技術(shù)的蓬勃發(fā)展，對(duì)傳統(tǒng)的人工財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別方法產(chǎn)生了深遠(yuǎn)影響，極大地提升了財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別的精確性與深度。依托大數(shù)據(jù)平臺(tái)，企業(yè)可以對(duì)多元化的數(shù)據(jù)資源進(jìn)行匯聚整合，形成一個(gè)全面系統(tǒng)的數(shù)據(jù)集合，包括精細(xì)的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)、實(shí)時(shí)的市場(chǎng)數(shù)據(jù)及全面的行業(yè)數(shù)據(jù)等。在此基礎(chǔ)上，大數(shù)據(jù)技術(shù)借助先進(jìn)的算法與模型，能夠?qū)λ袠I(yè)務(wù)從數(shù)據(jù)表面和流程機(jī)制兩個(gè)角度進(jìn)行分析，進(jìn)而識(shí)別出企業(yè)存在的潛在風(fēng)險(xiǎn)源。萬(wàn)科將微軟的Azure OpenAI模型嵌入風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警平臺(tái)后，可利用GPT-3模型從大量輿情、投訴、突發(fā)事件數(shù)據(jù)中提取特征，精準(zhǔn)分類，并進(jìn)行預(yù)警。

2.提高財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別效率

大數(shù)據(jù)技術(shù)以卓越的數(shù)據(jù)處理能力和實(shí)時(shí)性的核心優(yōu)勢(shì)，顯著優(yōu)化了財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別的流程，提高了財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的效率。通過(guò)自動(dòng)化與智能化的數(shù)據(jù)處理機(jī)制，大數(shù)據(jù)能夠在短時(shí)間內(nèi)完成海量數(shù)據(jù)的分析解讀，從而快速完成復(fù)雜的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估過(guò)程。德勤的“小勤人”可以根據(jù)供應(yīng)商和代理商名稱清單，自動(dòng)獲取關(guān)聯(lián)公司關(guān)系圖譜識(shí)別企業(yè)關(guān)聯(lián)風(fēng)險(xiǎn)，查詢時(shí)間和處理效率均比人工提升86%，充分展示了大數(shù)據(jù)技術(shù)在提升財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別效率方面的顯著成效。此外，大數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)監(jiān)控與預(yù)警機(jī)制能夠確保企業(yè)即時(shí)捕捉風(fēng)險(xiǎn)信號(hào)，迅速響應(yīng)并啟動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)策略，全面提升企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)防控能力，有效遏制風(fēng)險(xiǎn)擴(kuò)散與損失加劇。

3.優(yōu)化財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別流程

大數(shù)據(jù)技術(shù)通過(guò)構(gòu)建統(tǒng)一的數(shù)據(jù)平臺(tái)與信息系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)的集中化管理與共享，消除了傳統(tǒng)流程中部門(mén)間協(xié)同的障礙與信息傳遞的滯后，促進(jìn)了企業(yè)內(nèi)部的高效協(xié)作。例如海爾智家在企業(yè)內(nèi)部建立的財(cái)務(wù)共享中心，將分散的會(huì)計(jì)業(yè)務(wù)進(jìn)行整合，實(shí)現(xiàn)了業(yè)務(wù)和部門(mén)的統(tǒng)一化管理；對(duì)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)流程進(jìn)行融合，實(shí)現(xiàn)了全流程化的風(fēng)險(xiǎn)控制管理。同時(shí)，大數(shù)據(jù)技術(shù)提供的可視化分析工具，將復(fù)雜的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為直觀、易于理解的圖表與模型，為管理層提供了高度精煉與科學(xué)化的決策信息，進(jìn)一步優(yōu)化了企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別流程。

二、大數(shù)據(jù)背景下中小企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別與傳統(tǒng)方法的區(qū)別

1.數(shù)據(jù)收集

在數(shù)據(jù)收集內(nèi)容層面，傳統(tǒng)模式下，數(shù)據(jù)收集的內(nèi)容主要聚焦于企業(yè)內(nèi)部財(cái)務(wù)報(bào)表等結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，而大數(shù)據(jù)背景下不僅涵蓋了企業(yè)內(nèi)部的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，還包括來(lái)自互聯(lián)網(wǎng)、社交媒體、物聯(lián)網(wǎng)等外部數(shù)據(jù)。在收集方式上，相比于傳統(tǒng)方法的人工錄入或簡(jiǎn)單的信息系統(tǒng)收集，利用爬蟲(chóng)、API接口等大數(shù)據(jù)技術(shù)和工具，企業(yè)能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)的自動(dòng)抓取和實(shí)時(shí)更新。這不僅提高了數(shù)據(jù)收集的效率，還確保了數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和時(shí)效性，為企業(yè)決策提供了更可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

2.數(shù)據(jù)處理

在數(shù)據(jù)處理方面，傳統(tǒng)方法往往只能對(duì)有限的數(shù)據(jù)進(jìn)行簡(jiǎn)單的統(tǒng)計(jì)分析或利用Excel等辦公軟件進(jìn)行基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)處理。然而，在大數(shù)據(jù)背景下，企業(yè)可以利用Hadoop、Spark等分布式計(jì)算框架，以及機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等大數(shù)據(jù)技術(shù)，滿足海量數(shù)據(jù)的快速處理需求。此外，數(shù)據(jù)處理模式也有所不同，傳統(tǒng)方式主要以人工為主導(dǎo)，進(jìn)行繁瑣的數(shù)據(jù)篩選、整理、清洗等流程，而大數(shù)據(jù)的引入實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換、集成等自動(dòng)化處理流程，減少了人工干預(yù)，提高了數(shù)據(jù)處理的準(zhǔn)確性。

3.數(shù)據(jù)分析

在分析維度上，傳統(tǒng)方式主要基于財(cái)務(wù)報(bào)表等結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，關(guān)注利潤(rùn)率、負(fù)債率、現(xiàn)金流等財(cái)務(wù)指標(biāo)的變化和趨勢(shì)，而大數(shù)據(jù)結(jié)合了結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，從市場(chǎng)環(huán)境、競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手、客戶需求等多個(gè)維度，對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行更全面的分析。在分析方法上，傳統(tǒng)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別方法多依賴于比率分析、趨勢(shì)分析等較靜態(tài)的財(cái)務(wù)分析方法對(duì)財(cái)務(wù)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析；而大數(shù)據(jù)背景下，企業(yè)可以利用數(shù)據(jù)挖掘、文本分析、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘等高級(jí)分析技術(shù)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析和風(fēng)險(xiǎn)模型預(yù)測(cè)，從而提前識(shí)別企業(yè)潛在的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。

三、大數(shù)據(jù)背景下中小企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別的實(shí)施

1.明確風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別目標(biāo)

在大數(shù)據(jù)背景下，中小企業(yè)首先需要明確財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別的具體目標(biāo)。這一目標(biāo)應(yīng)明確企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別的范圍，包括市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)、財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)、法律風(fēng)險(xiǎn)、技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)等。同時(shí)，基于歷史數(shù)據(jù)、行業(yè)慣例、法律法規(guī)等多個(gè)方面，設(shè)定風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別的標(biāo)準(zhǔn)，包括設(shè)定風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的可能性閾值以及風(fēng)險(xiǎn)影響程度的評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)。通過(guò)明確風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別目標(biāo)，確保中小企業(yè)后續(xù)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別工作的方向明確、重點(diǎn)突出，從而有效提升風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別的針對(duì)性和實(shí)效性。

2.構(gòu)建大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施

基于風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別目標(biāo)，中小企業(yè)應(yīng)構(gòu)建完善的大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施。其中應(yīng)涵蓋數(shù)據(jù)采集、處理、分析及存儲(chǔ)等多個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)，并融合云計(jì)算、大數(shù)據(jù)處理技術(shù)等手段。具體來(lái)說(shuō)，中小企業(yè)需建立高效的數(shù)據(jù)采集機(jī)制，確保內(nèi)外部多元化財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的全面、準(zhǔn)確獲??；引入先進(jìn)的數(shù)據(jù)處理與分析技術(shù)，如分布式計(jì)算、數(shù)據(jù)挖掘等，從海量數(shù)據(jù)中提煉出有價(jià)值的風(fēng)險(xiǎn)信息；同時(shí)，還需集成專業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)管理工具與平臺(tái)，為財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別與管理提供一站式解決方案。

3.建立風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別模型

基于大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施和大數(shù)據(jù)技術(shù)支撐，企業(yè)需根據(jù)自身業(yè)務(wù)特性和風(fēng)險(xiǎn)管理的具體需求，對(duì)企業(yè)建立定制化風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別模型。首先基于業(yè)務(wù)知識(shí)和數(shù)據(jù)分析，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)從數(shù)據(jù)集中提取出與風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別相關(guān)的關(guān)鍵特征，再根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)類型和數(shù)據(jù)特性，精準(zhǔn)對(duì)接企業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管理需求，選擇合適的模型進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別，如統(tǒng)計(jì)模型、機(jī)器學(xué)習(xí)模型、深度學(xué)習(xí)模型等。同時(shí)，企業(yè)應(yīng)建立持續(xù)迭代與優(yōu)化機(jī)制，利用大數(shù)據(jù)平臺(tái)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)更新能力，不斷對(duì)模型進(jìn)行微調(diào)與升級(jí)，確保模型能夠高效、準(zhǔn)確地識(shí)別各類財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，為企業(yè)決策提供有力支持。

4.建立風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警機(jī)制

在大數(shù)據(jù)技術(shù)的賦能下，中小企業(yè)應(yīng)構(gòu)建一套高效、精準(zhǔn)的實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警機(jī)制，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對(duì)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的秒級(jí)監(jiān)控與異常檢測(cè)。通過(guò)預(yù)設(shè)的風(fēng)險(xiǎn)閾值與智能算法，系統(tǒng)能夠迅速捕捉數(shù)據(jù)中的異常波動(dòng)、偏離趨勢(shì)等潛在風(fēng)險(xiǎn)信號(hào)，并自動(dòng)觸發(fā)預(yù)警流程，預(yù)警信息將通過(guò)多種渠道即時(shí)推送給相關(guān)部門(mén)與人員，確保風(fēng)險(xiǎn)信息的迅速傳遞與有效響應(yīng)。此外，該預(yù)警機(jī)制還應(yīng)具備智能分析與決策支持功能，利用大數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)分析、聚類分析等高級(jí)分析技術(shù)，對(duì)風(fēng)險(xiǎn)事件進(jìn)行深度剖析與預(yù)測(cè)，為企業(yè)提供更全面的風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)策略與建議。

5.建立風(fēng)險(xiǎn)反饋機(jī)制

為確保財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別與管理的持續(xù)優(yōu)化與提升，中小企業(yè)必須建立一套完善的反饋與優(yōu)化機(jī)制。這一機(jī)制應(yīng)涵蓋對(duì)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別模型準(zhǔn)確性與有效性的定期評(píng)估與驗(yàn)證，以及根據(jù)評(píng)估結(jié)果對(duì)模型進(jìn)行的必要調(diào)整與優(yōu)化。同時(shí)，還需收集風(fēng)險(xiǎn)管理措施的實(shí)施效果反饋，深入分析存在的問(wèn)題與不足，總結(jié)經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)，從而根據(jù)實(shí)際情況調(diào)整和更新模型與策略。通過(guò)這一閉環(huán)的反饋與優(yōu)化過(guò)程，中小企業(yè)能夠不斷提升財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別與管理水平，確保企業(yè)在復(fù)雜多變的市場(chǎng)環(huán)境中保持穩(wěn)健的發(fā)展態(tài)勢(shì)。

四、大數(shù)據(jù)背景下中小企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別面臨的困境

1.大數(shù)據(jù)層面

（1） 數(shù)據(jù)安全與隱私難題

大數(shù)據(jù)技術(shù)下，企業(yè)會(huì)計(jì)工作大都基于互聯(lián)網(wǎng)展開(kāi)，由于網(wǎng)絡(luò)環(huán)境比較自由、開(kāi)放，再加上大數(shù)據(jù)過(guò)分依賴網(wǎng)絡(luò)和計(jì)算機(jī)技術(shù)，容易遭受外界攻擊，導(dǎo)致數(shù)據(jù)泄露、非法訪問(wèn)等安全風(fēng)險(xiǎn)。數(shù)據(jù)泄露事件數(shù)不勝數(shù)，2022年，蔚來(lái)汽車因服務(wù)器配置錯(cuò)誤導(dǎo)致百萬(wàn)條用戶信息泄露，并遭受225萬(wàn)美元等額比特幣的勒索。2023年，JD sports因遭受網(wǎng)絡(luò)攻擊導(dǎo)致可能有1000萬(wàn)客戶信息被泄露。數(shù)據(jù)安全的脆弱性不僅會(huì)對(duì)企業(yè)造成經(jīng)濟(jì)損失，還可能對(duì)企業(yè)的品牌形象、市場(chǎng)信任度及客戶關(guān)系造成負(fù)面影響。

（2） 數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊

大數(shù)據(jù)環(huán)境下，企業(yè)數(shù)據(jù)來(lái)源比較廣泛，因此不同來(lái)源的數(shù)據(jù)在標(biāo)準(zhǔn)、格式、質(zhì)量控制標(biāo)準(zhǔn)等方面存在顯著差異，同時(shí)數(shù)據(jù)中的噪聲、錯(cuò)誤和不一致性不僅增加了數(shù)據(jù)清洗和處理的難度，還可能誤導(dǎo)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別的結(jié)果，影響企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)判斷與決策。此外，大數(shù)據(jù)的采集方式包括人工統(tǒng)計(jì)報(bào)表導(dǎo)入、應(yīng)用系統(tǒng)數(shù)據(jù)交換、傳感器采集、網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)抓取等。不同的采集方式在效率和準(zhǔn)確性上存在差異，且容易受到人為因素、系統(tǒng)兼容性問(wèn)題、數(shù)據(jù)規(guī)范性等因素的影響，從而導(dǎo)致數(shù)據(jù)質(zhì)量的不穩(wěn)定。

2.企業(yè)層面

（1） 技術(shù)與人才欠缺

中小企業(yè)在大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用上常受限于技術(shù)與人才的雙重瓶頸。大數(shù)據(jù)處理對(duì)計(jì)算資源和時(shí)間成本的要求較高，中小企業(yè)可能因資源有限而難以承擔(dān)這樣的投入，進(jìn)一步限制了其在大數(shù)據(jù)應(yīng)用上的發(fā)展。資金有限使企業(yè)難以承擔(dān)高端數(shù)據(jù)處理與分析工具的購(gòu)置或研發(fā)成本，進(jìn)而限制了其利用先進(jìn)技術(shù)和算法從海量數(shù)據(jù)中挖掘有效信息的能力。此外，大數(shù)據(jù)分析處理要求從業(yè)人員需要同時(shí)具備財(cái)會(huì)專業(yè)知識(shí)和計(jì)算機(jī)技能，而處于資金和發(fā)展問(wèn)題，中小企業(yè)在吸引和保留此類人才方面面臨一定困難。

（2） 財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管理觀念滯后

大多數(shù)中小企業(yè)的管理觀念仍停留在傳統(tǒng)模式上，對(duì)大數(shù)據(jù)技術(shù)在財(cái)務(wù)管理中的應(yīng)用認(rèn)識(shí)不足。一方面，中小企業(yè)的財(cái)務(wù)管理觀念往往還停留在傳統(tǒng)的手工模式或簡(jiǎn)單的電算化階段，仍然過(guò)分依賴對(duì)傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)報(bào)表和財(cái)務(wù)指標(biāo)進(jìn)行財(cái)務(wù)分析，忽視了大數(shù)據(jù)在風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警、趨勢(shì)預(yù)測(cè)等方面的巨大價(jià)值。另一方面，企業(yè)負(fù)責(zé)人和財(cái)務(wù)管理人員可能對(duì)大數(shù)據(jù)技術(shù)的了解不足，未能充分利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別和管理的潛力，限制了大數(shù)據(jù)技術(shù)在企業(yè)財(cái)務(wù)管理中的深入應(yīng)用。

五、大數(shù)據(jù)背景下提升中小企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別能力的對(duì)策建議

1.強(qiáng)化數(shù)據(jù)安全與隱私防護(hù)

中小企業(yè)在面臨日益復(fù)雜的數(shù)據(jù)環(huán)境時(shí)，亟須構(gòu)建一套全面而嚴(yán)謹(jǐn)?shù)臄?shù)據(jù)安全管理體系。該體系應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)生成、存儲(chǔ)、處理、傳輸至銷毀的全周期進(jìn)行安全管理，確保每一步都遵循嚴(yán)格的安全標(biāo)準(zhǔn)。為實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，中小企業(yè)應(yīng)該采用前沿的加密技術(shù)，確保數(shù)據(jù)在傳輸和存儲(chǔ)過(guò)程中的機(jī)密性與完整性；同時(shí)，部署高級(jí)防火墻及智能入侵檢測(cè)系統(tǒng)，形成堅(jiān)不可摧的數(shù)據(jù)安全屏障，有效抵御外部攻擊與內(nèi)部泄露的風(fēng)險(xiǎn)。此外，中小企業(yè)還應(yīng)重視數(shù)據(jù)安全文化的建設(shè)，定期舉辦數(shù)據(jù)安全培訓(xùn)，提升全體員工的數(shù)據(jù)保護(hù)意識(shí)與技能，共同編織起一張緊密的數(shù)據(jù)安全防護(hù)網(wǎng)。

2.提升數(shù)據(jù)質(zhì)量水平

為了保證數(shù)據(jù)質(zhì)量，中小企業(yè)應(yīng)嚴(yán)格篩選和審核數(shù)據(jù)來(lái)源，優(yōu)化數(shù)據(jù)源管理，確保數(shù)據(jù)的真實(shí)性和可靠性。同時(shí)，加強(qiáng)數(shù)據(jù)清洗與預(yù)處理工作，采用先進(jìn)的數(shù)據(jù)清洗技術(shù)和算法，對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行深度處理，去除數(shù)據(jù)中的噪聲和冗余信息，提高數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可用性。此外，中小企業(yè)還應(yīng)建立數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估機(jī)制，定期對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量進(jìn)行檢查和評(píng)估。這一機(jī)制應(yīng)包括數(shù)據(jù)完整性、準(zhǔn)確性、一致性、時(shí)效性等多個(gè)維度的評(píng)估指標(biāo)，以便及時(shí)發(fā)現(xiàn)并糾正數(shù)據(jù)中存在的問(wèn)題。通過(guò)持續(xù)改進(jìn)和優(yōu)化數(shù)據(jù)管理流程，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量的持續(xù)提升。

3.強(qiáng)化技術(shù)與人才支撐

針對(duì)技術(shù)與人才欠缺的問(wèn)題，中小企業(yè)應(yīng)積極尋求外部合作機(jī)會(huì)，與科研機(jī)構(gòu)、高校及大型企業(yè)建立戰(zhàn)略聯(lián)盟，共享技術(shù)成果與資源，降低大數(shù)據(jù)應(yīng)用的成本門(mén)檻。同時(shí)，為了減少企業(yè)高昂的初期投資與長(zhǎng)期的運(yùn)維成本，可以引入靈活性較強(qiáng)、成本效益較高的云計(jì)算與SaaS服務(wù)。此外，加強(qiáng)對(duì)大數(shù)據(jù)專業(yè)人才的引進(jìn)與培養(yǎng)力度，可通過(guò)設(shè)立專項(xiàng)基金支持員工參加專業(yè)培訓(xùn)課程，提升其專業(yè)技能與知識(shí)水平。同時(shí)，與高校合作開(kāi)展聯(lián)合培養(yǎng)人才項(xiàng)目，以校企合作構(gòu)建多元化的人才培養(yǎng)體系，為大數(shù)據(jù)應(yīng)用的深入實(shí)踐提供堅(jiān)實(shí)的人才保障。

4.強(qiáng)化財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管理觀念

為了推動(dòng)大數(shù)據(jù)技術(shù)在中小企業(yè)財(cái)務(wù)管理中的深入應(yīng)用，管理層需轉(zhuǎn)變傳統(tǒng)管理觀念，提升對(duì)大數(shù)據(jù)技術(shù)的認(rèn)知度與重視程度。中小企業(yè)可以組織針對(duì)管理層的專題培訓(xùn)，通過(guò)案例分析、實(shí)操演練等方式，重點(diǎn)介紹大數(shù)據(jù)技術(shù)在財(cái)務(wù)管理中的應(yīng)用案例、優(yōu)勢(shì)及未來(lái)趨勢(shì)，以此提升管理層對(duì)大數(shù)據(jù)技術(shù)的認(rèn)知度和重視程度，引導(dǎo)其轉(zhuǎn)變傳統(tǒng)管理觀念，樹(shù)立以數(shù)據(jù)為驅(qū)動(dòng)的管理思維。此外，在企業(yè)內(nèi)部積極營(yíng)造大數(shù)據(jù)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管理文化氛圍，鼓勵(lì)員工主動(dòng)學(xué)習(xí)應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)，同時(shí)通過(guò)內(nèi)部宣傳、知識(shí)分享會(huì)等形式，普及大數(shù)據(jù)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管理知識(shí)，提高全員風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)與數(shù)據(jù)應(yīng)用能力，為中小企業(yè)在大數(shù)據(jù)時(shí)代穩(wěn)健發(fā)展奠定堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

參考文獻(xiàn)：

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作者簡(jiǎn)介：龐杰（2000— ），女，漢族，陜西西安人，碩士研究生在讀，研究方向：財(cái)務(wù)管理；通訊作者：何龍斌（1970— ），男，漢族，陜西安康人，教授，碩士研究生導(dǎo)師，研究方向：區(qū)域經(jīng)濟(jì)、產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)。