上市公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)識別模型構(gòu)建及防范對策探討

摘要：在資本市場不斷發(fā)展的當(dāng)下，上市公司的財(cái)務(wù)健康狀況備受關(guān)注，財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)識別模型對上市公司的穩(wěn)健運(yùn)營至關(guān)重要，能提升風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警能力，提前察覺潛在風(fēng)險(xiǎn)，使公司及時(shí)應(yīng)對。然而，在構(gòu)建財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)識別模型時(shí)卻存在模型構(gòu)建缺乏精確性，信息整合難度大，專業(yè)人才匱乏，以及外部環(huán)境因素考慮不足等問題，可通過引入精準(zhǔn)風(fēng)險(xiǎn)評估工具，建立統(tǒng)一信息整合平臺，加強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)管理人才引進(jìn)，以及增加對外部環(huán)境動態(tài)分析等對策，助力上市公司完善財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)識別模型。

關(guān)鍵詞：上市公司；財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)識別模型；信息整合；風(fēng)險(xiǎn)評估工具

在市場波動、政策變化、行業(yè)競爭加劇等多重因素影響下，財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)稍有不慎就可能引發(fā)嚴(yán)重危機(jī)，對公司的生存與發(fā)展構(gòu)成巨大威脅，導(dǎo)致股價(jià)暴跌，投資者信心受挫，甚至面臨破產(chǎn)清算的困境，所以準(zhǔn)確識別和有效防范財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，成為上市公司實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定發(fā)展的關(guān)鍵。構(gòu)建科學(xué)合理的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)識別模型，能夠幫助公司及時(shí)察覺潛在風(fēng)險(xiǎn)，提前制訂應(yīng)對策略，避免風(fēng)險(xiǎn)的擴(kuò)大和惡化。因此，深入探討上市公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)識別模型構(gòu)建及防范對策，具有重要的現(xiàn)實(shí)意義，不僅有助于上市公司提升自身風(fēng)險(xiǎn)管理水平，也能為資本市場的穩(wěn)定運(yùn)行提供有力支撐。

一、財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)識別模型的概述

常見的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)識別模型包括比率分析模型、Z-Score 模型、Logistic 回歸模型等。比率分析模型通過計(jì)算和分析企業(yè)的財(cái)務(wù)比率，如償債能力比率、盈利能力比率、營運(yùn)能力比率等，來評估企業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)水平。

Z-Score 模型由美國學(xué)者奧特曼（Altman）提出，通過五個(gè)財(cái)務(wù)比率構(gòu)建模型，對企業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行綜合評估，根據(jù)得分將企業(yè)劃分為不同的風(fēng)險(xiǎn)等級，得分越低，表明企業(yè)陷入財(cái)務(wù)困境的可能性越大。

Logistic 回歸模型則是一種基于概率的統(tǒng)計(jì)模型，通過分析企業(yè)的財(cái)務(wù)指標(biāo)和非財(cái)務(wù)指標(biāo)，建立回歸方程來預(yù)測企業(yè)發(fā)生財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的概率，能夠綜合考慮多個(gè)因素對財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的影響，提高風(fēng)險(xiǎn)識別的準(zhǔn)確性。

二、上市公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)識別模型構(gòu)建的意義

（一）提升風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警能力

在風(fēng)云變幻的資本市場中，上市公司猶如一艘航行在大海中的巨輪，隨時(shí)面臨著驚濤駭浪的沖擊，而財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)便是隱藏在水下的暗礁。構(gòu)建財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)識別模型，猶如為上市公司裝上了一臺精密的雷達(dá)，能夠精準(zhǔn)且提前察覺風(fēng)險(xiǎn)的蛛絲馬跡，大幅提升風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警能力。

傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)分析往往具有滯后性，多是在問題已經(jīng)顯現(xiàn)甚至惡化后才做出反應(yīng)，而依托先進(jìn)算法與海量數(shù)據(jù)的識別模型則截然不同，它能實(shí)時(shí)追蹤企業(yè)的資金流向、債務(wù)變動、盈利趨勢等關(guān)鍵財(cái)務(wù)指標(biāo)，一旦發(fā)現(xiàn)經(jīng)營活動現(xiàn)金流量連續(xù)數(shù)月持續(xù)減少，且低于同行業(yè)平均水平一定比例，便立即發(fā)出預(yù)警信號，使企業(yè)有充足的時(shí)間去深入調(diào)查原因，究竟是銷售回款不暢，還是過度投資導(dǎo)致資金積壓。

通過對市場趨勢、行業(yè)動態(tài)與企業(yè)內(nèi)部財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)分析，模型還能夠前瞻性地預(yù)測潛在風(fēng)險(xiǎn)，憑借這種敏銳的洞察力，上市公司得以在風(fēng)險(xiǎn)萌芽之際就迅速反應(yīng)，及時(shí)調(diào)整航向，避免觸礁沉船，確保企業(yè)在復(fù)雜多變的商業(yè)海洋中穩(wěn)健前行。

（二）提高財(cái)務(wù)決策的科學(xué)性

上市公司的財(cái)務(wù)決策關(guān)乎企業(yè)的興衰成敗，從投資項(xiàng)目的抉擇、資金的籌集調(diào)配，到利潤的分配等諸多方面，每一個(gè)決策都承載著企業(yè)的未來，而財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)識別模型恰是照亮財(cái)務(wù)決策之路的明燈，為決策提供堅(jiān)實(shí)的科學(xué)依據(jù)，助力管理層做出明智抉擇。

企業(yè)計(jì)劃拓展新業(yè)務(wù)或上馬新項(xiàng)目時(shí)，模型可對項(xiàng)目的預(yù)期收益、成本投入、回收期等關(guān)鍵指標(biāo)進(jìn)行模擬分析，若風(fēng)險(xiǎn)過高，超出企業(yè)可承受范圍，管理層便能果斷放棄，避免盲目投資造成資源浪費(fèi)。

于籌資決策而言，模型同樣功不可沒。它能夠根據(jù)企業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債結(jié)構(gòu)、盈利能力、現(xiàn)金流狀況以及市場利率走勢，為企業(yè)量身定制最優(yōu)的籌資方案，是選擇股權(quán)融資還是債權(quán)融資，發(fā)行債券的期限、利率如何設(shè)定才能既滿足資金需求又控制財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，模型都能給出精準(zhǔn)建議。

（三）強(qiáng)化投資者信心

上市公司構(gòu)建財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)識別模型，對于強(qiáng)化投資者信心起著關(guān)鍵的支撐作用。

從信息透明度角度而言，財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)識別模型的存在及有效運(yùn)作，本身就是公司治理完善、管理嚴(yán)謹(jǐn)?shù)挠辛ψC明。公司定期依據(jù)模型輸出結(jié)果對外披露財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評估報(bào)告，向投資者展現(xiàn)公司對風(fēng)險(xiǎn)的把控能力，使得投資者能夠深入了解公司運(yùn)營背后的風(fēng)險(xiǎn)狀況，這種透明化的操作，打破了投資者與公司之間的信息“黑箱”，讓投資者感受到被尊重與被保護(hù)，進(jìn)而增強(qiáng)對公司的信賴感。

穩(wěn)定的投資者信心會形成良性循環(huán)。隨著投資者對公司信心的強(qiáng)化，他們不僅會堅(jiān)定持有公司股票，還會吸引更多潛在投資者的關(guān)注與加入，為公司在資本市場上贏得良好口碑，助力公司以更低成本獲取資金，進(jìn)一步推動公司發(fā)展壯大，保障投資者的長期利益回報(bào)，使公司與投資者在相互信任的基石上攜手共進(jìn)。

三、上市公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)防范的原則

上市公司在應(yīng)對財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，遵循科學(xué)合理的原則是筑牢防線的基石，這些原則猶如指南針，指引企業(yè)在復(fù)雜的財(cái)務(wù)海洋中穩(wěn)健航行。

全面性原則首當(dāng)其沖。財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)猶如一張無形的大網(wǎng)，滲透于上市公司經(jīng)營的方方面面，從日常的采購、生產(chǎn)、銷售環(huán)節(jié)，到戰(zhàn)略層面的投資、擴(kuò)張決策，無一能置身事外，這就要求企業(yè)在防范風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，必須進(jìn)行全方位審視，不僅要關(guān)注資產(chǎn)負(fù)債表、利潤表等顯性財(cái)務(wù)指標(biāo)反映出的償債、盈利風(fēng)險(xiǎn)，還要深入剖析諸如市場份額變化、客戶滿意度波動、技術(shù)創(chuàng)新滯后等非財(cái)務(wù)因素所潛藏的危機(jī)，確保沒有任何風(fēng)險(xiǎn)死角被遺漏。

及時(shí)性原則同樣關(guān)鍵。上市公司要建立敏銳的風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測機(jī)制，如同24小時(shí)不間斷站崗的哨兵，實(shí)時(shí)捕捉財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的細(xì)微異動、行業(yè)政策的風(fēng)向轉(zhuǎn)變、宏觀經(jīng)濟(jì)的起伏波動，一旦察覺風(fēng)險(xiǎn)信號，迅速啟動應(yīng)對預(yù)案，爭分奪秒將風(fēng)險(xiǎn)扼殺在萌芽，避免其持續(xù)發(fā)酵、造成難以挽回的損失。

成本效益原則是企業(yè)決策的重要權(quán)衡標(biāo)尺。防范財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)需要投入人力、物力、財(cái)力資源，如搭建風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)、聘請專業(yè)人才、開展風(fēng)險(xiǎn)培訓(xùn)等。企業(yè)必須審慎評估每一項(xiàng)防范舉措帶來的收益與付出的成本，避免過度投入導(dǎo)致得不償失。

四、上市公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)識別模型構(gòu)建中存在的問題

（一）模型構(gòu)建過程缺乏精確性

第一，財(cái)務(wù)指標(biāo)選取不精準(zhǔn)。部分上市公司在構(gòu)建模型時(shí)，未能深入剖析自身業(yè)務(wù)特性與財(cái)務(wù)結(jié)構(gòu)，所選財(cái)務(wù)指標(biāo)無法精準(zhǔn)反映關(guān)鍵風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)，導(dǎo)致模型對財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)全貌呈現(xiàn)存在偏差。第二，數(shù)據(jù)質(zhì)量把控不嚴(yán)。一些企業(yè)內(nèi)部各部門數(shù)據(jù)記錄標(biāo)準(zhǔn)各異，匯總到模型構(gòu)建環(huán)節(jié)時(shí)，混亂的數(shù)據(jù)無法真實(shí)反映企業(yè)財(cái)務(wù)狀況，使得模型基于錯(cuò)誤前提搭建，精準(zhǔn)度大打折扣。第三，模型算法設(shè)計(jì)缺陷。算法未能充分適配企業(yè)復(fù)雜多變的經(jīng)營場景，簡單套用通用算法，未根據(jù)企業(yè)所處行業(yè)周期性波動、產(chǎn)品更新?lián)Q代快等特點(diǎn)優(yōu)化。比如在處理季節(jié)性銷售企業(yè)數(shù)據(jù)時(shí)，常規(guī)算法無法合理平衡淡旺季數(shù)據(jù)差異，造成風(fēng)險(xiǎn)評估結(jié)果偏離實(shí)際。第四，風(fēng)險(xiǎn)閾值設(shè)定隨意。企業(yè)沒有依據(jù)嚴(yán)謹(jǐn)?shù)臍v史數(shù)據(jù)回溯分析、行業(yè)對標(biāo)研究來確定風(fēng)險(xiǎn)臨界值，僅憑經(jīng)驗(yàn)或主觀臆斷，使得模型在判斷風(fēng)險(xiǎn)程度時(shí)出現(xiàn)誤判。第五，模型驗(yàn)證環(huán)節(jié)缺失。構(gòu)建完成后未采用科學(xué)方法對模型有效性、精確性進(jìn)行驗(yàn)證，如未將模型預(yù)測結(jié)果與企業(yè)過往真實(shí)發(fā)生的財(cái)務(wù)危機(jī)事件對比復(fù)盤，不清楚模型在識別風(fēng)險(xiǎn)類型、時(shí)間節(jié)點(diǎn)、嚴(yán)重程度上的偏差，導(dǎo)致模型帶著隱患投入使用。

（二）信息整合難度大

第一，數(shù)據(jù)來源繁雜分散。上市公司內(nèi)部，財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分散于財(cái)務(wù)、銷售、采購、生產(chǎn)等多個(gè)部門，各部門基于自身業(yè)務(wù)需求搭建獨(dú)立信息系統(tǒng)，數(shù)據(jù)格式、存儲方式各異，整合時(shí)需耗費(fèi)大量精力統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，進(jìn)一步加大整合復(fù)雜性。第二，數(shù)據(jù)接口不兼容。企業(yè)內(nèi)部各系統(tǒng)間以及與外部數(shù)據(jù)源連接時(shí)，常遭遇接口標(biāo)準(zhǔn)不一致問題，如同尺寸不合的拼圖碎片難以拼接。有的系統(tǒng)采用老舊接口技術(shù)，無法與基于新技術(shù)構(gòu)建的風(fēng)險(xiǎn)識別模型順暢對接，數(shù)據(jù)傳輸受阻，造成信息流通不暢，延誤模型構(gòu)建進(jìn)程。第三，信息安全與權(quán)限管理混亂。在整合多方數(shù)據(jù)過程中，涉及敏感信息保護(hù)與不同層級人員的數(shù)據(jù)訪問權(quán)限分配。當(dāng)前不少企業(yè)缺乏完善信息安全策略，權(quán)限設(shè)置寬泛隨意，既易引發(fā)數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險(xiǎn)，又造成無關(guān)人員隨意篡改、查看數(shù)據(jù)，破壞數(shù)據(jù)完整性與真實(shí)性，給模型構(gòu)建帶來隱患。第四，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理能力不足。上市公司運(yùn)營中產(chǎn)生大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如合同文本、客戶反饋郵件、社交媒體評論等，這些蘊(yùn)含豐富風(fēng)險(xiǎn)信息的數(shù)據(jù)因缺乏有效的文本挖掘、語義分析工具，難以轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)融入模型，使得模型僅依賴結(jié)構(gòu)化財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，無法全面洞察企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)全景。第五，數(shù)據(jù)質(zhì)量管理體系缺失。企業(yè)未建立涵蓋數(shù)據(jù)采集、傳輸、存儲、使用全流程的數(shù)據(jù)質(zhì)量管理體系，對數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性、完整性、一致性缺乏有效監(jiān)控與校驗(yàn)機(jī)制，錯(cuò)誤、缺失數(shù)據(jù)流入模型構(gòu)建環(huán)節(jié)，嚴(yán)重影響模型基于高質(zhì)量數(shù)據(jù)得出精準(zhǔn)結(jié)果。

（三）缺乏專業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理人才

第一，專業(yè)知識結(jié)構(gòu)欠缺。許多從事上市公司風(fēng)險(xiǎn)管理的人員，對財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)識別模型相關(guān)的前沿理論掌握不足，僅熟悉傳統(tǒng)財(cái)務(wù)分析方法，對于復(fù)雜的量化模型構(gòu)建原理、算法邏輯一知半解，無法運(yùn)用先進(jìn)知識為模型構(gòu)建提供精準(zhǔn)指導(dǎo)，致使模型構(gòu)建停留在淺層水平。第二，跨學(xué)科綜合素養(yǎng)不夠?，F(xiàn)實(shí)中，大部分人員學(xué)科背景單一，懂財(cái)務(wù)的不精通算法優(yōu)化，熟悉編程的又缺乏財(cái)務(wù)深度洞察，難以整合各方知識來應(yīng)對模型構(gòu)建中的復(fù)雜問題，如將非財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)合理量化嵌入模型，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)風(fēng)險(xiǎn)評估。第三，實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)匱乏。一些剛進(jìn)入上市公司風(fēng)險(xiǎn)管理崗位的人員，雖有理論知識儲備，但缺少實(shí)際參與模型構(gòu)建、優(yōu)化以及應(yīng)對復(fù)雜財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)場景的實(shí)戰(zhàn)歷練。在面對模型構(gòu)建中的實(shí)際難題，如數(shù)據(jù)異常波動處理、模型參數(shù)動態(tài)調(diào)整時(shí)，無法憑借經(jīng)驗(yàn)快速判斷、有效解決，延誤模型構(gòu)建進(jìn)程，影響模型精準(zhǔn)度。第四，人才培養(yǎng)體系不完善。上市公司內(nèi)部，針對風(fēng)險(xiǎn)管理人才的培養(yǎng)計(jì)劃存在漏洞，培訓(xùn)課程陳舊、缺乏系統(tǒng)性，未能緊跟行業(yè)最新發(fā)展趨勢更新內(nèi)容。既無針對模型構(gòu)建關(guān)鍵技術(shù)的深度培訓(xùn)，也沒有模擬實(shí)戰(zhàn)演練環(huán)節(jié)，導(dǎo)致人才成長緩慢，難以滿足模型構(gòu)建對專業(yè)素養(yǎng)的高要求。

（四）外部環(huán)境因素未充分考慮

第一，宏觀經(jīng)濟(jì)波動適應(yīng)性差。上市公司在構(gòu)建財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)識別模型時(shí)，往往專注于企業(yè)內(nèi)部財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)剖析，對宏觀經(jīng)濟(jì)周期變化反應(yīng)遲鈍。在經(jīng)濟(jì)擴(kuò)張期，未預(yù)見后續(xù)可能的緊縮沖擊，模型未納入利率、匯率大幅波動及GDP增速換擋等因素，當(dāng)經(jīng)濟(jì)下行，市場需求驟減、融資成本攀升，模型無法提前預(yù)警企業(yè)面臨的資金鏈緊繃、營收下滑風(fēng)險(xiǎn)。第二，行業(yè)競爭態(tài)勢監(jiān)測滯后。企業(yè)未建立敏銳跟蹤同行競爭格局動態(tài)的機(jī)制融入模型，對競爭對手新品研發(fā)、市場份額搶奪、價(jià)格戰(zhàn)爆發(fā)等行動后知后覺。比如新興競爭對手憑借創(chuàng)新產(chǎn)品迅速蠶食市場，公司模型因未考量此因素，仍按舊有行業(yè)版圖預(yù)估銷量與收入，導(dǎo)致風(fēng)險(xiǎn)預(yù)判偏離實(shí)際，難以及時(shí)調(diào)整經(jīng)營策略。第三，政策法規(guī)更新響應(yīng)不足。面對財(cái)稅、環(huán)保、產(chǎn)業(yè)等政策法規(guī)頻繁調(diào)整，上市公司模型構(gòu)建缺乏與政策變動實(shí)時(shí)聯(lián)動環(huán)節(jié)。新環(huán)保標(biāo)準(zhǔn)出臺致企業(yè)環(huán)保成本飆升，或稅收優(yōu)惠取消沖擊利潤，模型卻因未及時(shí)吸納政策新規(guī)，無法精準(zhǔn)識別由此引發(fā)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，使企業(yè)面臨合規(guī)成本驟增困境。第四，科技變革沖擊應(yīng)對乏力。在數(shù)字化、智能化科技浪潮下，企業(yè)未將新技術(shù)引發(fā)的商業(yè)模式顛覆、供應(yīng)鏈重塑等風(fēng)險(xiǎn)因素植入模型，如電商崛起沖擊傳統(tǒng)零售，企業(yè)若忽視線上渠道分流、物流配送革新等變化，模型依舊基于傳統(tǒng)線下業(yè)務(wù)架構(gòu)評估風(fēng)險(xiǎn)，必然遺漏關(guān)鍵風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)，無法為企業(yè)轉(zhuǎn)型提供預(yù)警。

（五）模型的動態(tài)調(diào)整能力不足

第一，數(shù)據(jù)驅(qū)動調(diào)整滯后。上市公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)時(shí)刻處于動態(tài)變化中，新業(yè)務(wù)拓展、市場環(huán)境波動、戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型等因素促使數(shù)據(jù)持續(xù)更新，但模型卻未能緊跟數(shù)據(jù)步伐實(shí)時(shí)調(diào)整，往往依賴固定周期更新，如按季度或年度復(fù)盤，導(dǎo)致模型在較長時(shí)段內(nèi)依據(jù)過時(shí)數(shù)據(jù)運(yùn)行，無法精準(zhǔn)反映當(dāng)下財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)實(shí)情。第二，參數(shù)僵化缺乏靈活性。模型初始構(gòu)建時(shí)設(shè)定的各類參數(shù)，如風(fēng)險(xiǎn)權(quán)重、閾值等，后續(xù)未結(jié)合企業(yè)內(nèi)外部環(huán)境演變靈活優(yōu)化。企業(yè)進(jìn)入高速發(fā)展期，原有風(fēng)險(xiǎn)評估參數(shù)卻未適配規(guī)模擴(kuò)張、業(yè)務(wù)多元化帶來的新風(fēng)險(xiǎn)特征，使得模型判斷風(fēng)險(xiǎn)敏感度降低，易遺漏重大風(fēng)險(xiǎn)隱患。第三，算法更新緩慢。隨著金融科技飛速發(fā)展，新的風(fēng)險(xiǎn)識別算法層出不窮，能更高效處理復(fù)雜數(shù)據(jù)、捕捉隱匿風(fēng)險(xiǎn)，但上市公司出于成本、技術(shù)對接難度考量，對模型算法更新不積極，仍沿用舊算法，無法適應(yīng)新的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)格局，如在面對金融衍生品風(fēng)險(xiǎn)、跨市場聯(lián)動風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，模型因算法局限無力精準(zhǔn)識別。第四，情景模擬單一。構(gòu)建模型時(shí)僅考慮常規(guī)業(yè)務(wù)情景，未充分設(shè)想極端、突發(fā)情景，如重大疫情沖擊、全球性經(jīng)濟(jì)危機(jī)、行業(yè)“黑天鵝”事件等，一旦此類情況發(fā)生，模型預(yù)設(shè)的風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對路徑捉襟見肘，無法快速切換至適配特殊情景的參數(shù)與算法，難以為企業(yè)提供有效避險(xiǎn)指引。

五、上市公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)識別模型構(gòu)建的對策

（一）引入精準(zhǔn)的風(fēng)險(xiǎn)評估工具

第一，上市公司應(yīng)組建跨部門專業(yè)團(tuán)隊(duì)，包括財(cái)務(wù)專家、業(yè)務(wù)骨干等，深入研究企業(yè)所處行業(yè)特性、自身業(yè)務(wù)流程及發(fā)展戰(zhàn)略，精準(zhǔn)篩選出能全方位反映財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的指標(biāo)，不僅涵蓋償債、盈利、營運(yùn)能力常規(guī)指標(biāo)，還針對企業(yè)關(guān)鍵業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)設(shè)定專屬指標(biāo)，如制造業(yè)的設(shè)備利用率、服務(wù)業(yè)的客戶流失率等，確保模型構(gòu)建基礎(chǔ)穩(wěn)固，精準(zhǔn)捕捉風(fēng)險(xiǎn)。第二，建立嚴(yán)格的數(shù)據(jù)錄入規(guī)范，從源頭減少錯(cuò)誤，要求數(shù)據(jù)錄入人員雙重復(fù)核，還要統(tǒng)一企業(yè)內(nèi)部各部門數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)口徑，定期開展數(shù)據(jù)校準(zhǔn)培訓(xùn)；搭建數(shù)據(jù)審核系統(tǒng)，利用智能算法自動識別缺失、異常數(shù)據(jù)并及時(shí)預(yù)警，保障輸入模型的數(shù)據(jù)真實(shí)可靠，為精準(zhǔn)評估筑牢根基。第三，依據(jù)企業(yè)歷史經(jīng)營數(shù)據(jù)，深度剖析行業(yè)周期波動規(guī)律、產(chǎn)品生命周期特點(diǎn)，引入機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)算法，對傳統(tǒng)算法進(jìn)行優(yōu)化改進(jìn)。第四，收集企業(yè)多年財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)及同行業(yè)對標(biāo)數(shù)據(jù)，運(yùn)用統(tǒng)計(jì)分析方法，結(jié)合企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承受能力，劃分不同風(fēng)險(xiǎn)等級區(qū)間，為每個(gè)關(guān)鍵風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)設(shè)定動態(tài)閾值。第五，采用回測分析、交叉驗(yàn)證等技術(shù)手段，量化評估模型在風(fēng)險(xiǎn)識別的準(zhǔn)確率、召回率、F1 值等指標(biāo)，依據(jù)驗(yàn)證結(jié)果針對性優(yōu)化模型參數(shù)與結(jié)構(gòu)，確保模型有效性持續(xù)提升。

（二）建立統(tǒng)一的信息整合平臺

第一，建立數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范，涵蓋數(shù)據(jù)格式、編碼規(guī)則、更新頻率等，確保數(shù)據(jù)無縫對接，實(shí)現(xiàn)內(nèi)部財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)一站式獲取，為模型構(gòu)建提供完整數(shù)據(jù)源。第二，與權(quán)威行業(yè)報(bào)告機(jī)構(gòu)、宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)庫、市場調(diào)研公司建立長期合作，確保外部數(shù)據(jù)穩(wěn)定、精準(zhǔn)接入，拓寬模型數(shù)據(jù)視野。第三，在內(nèi)部業(yè)務(wù)系統(tǒng)與整合平臺間部署實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)同步工具，利用消息隊(duì)列、數(shù)據(jù)緩存等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)即時(shí)傳輸，例如銷售訂單完成瞬間，通過消息隊(duì)列觸發(fā)庫存與財(cái)務(wù)系統(tǒng)更新，確保模型獲取最新數(shù)據(jù)，對外與數(shù)據(jù)提供方協(xié)商，爭取優(yōu)先獲取最新數(shù)據(jù)或提高數(shù)據(jù)更新頻率，保障模型分析時(shí)效性。第四，引入文本挖掘、自然語言處理技術(shù)及相關(guān)軟件工具，如情感分析引擎、關(guān)鍵詞提取工具等，對合同文本、客戶反饋郵件、社交媒體評論等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。

（三）加強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)管理人才的引進(jìn)

第一，上市公司應(yīng)針對現(xiàn)有風(fēng)險(xiǎn)管理團(tuán)隊(duì)，依據(jù)其知識短板，邀請業(yè)內(nèi)權(quán)威專家開展財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)識別模型前沿理論與技術(shù)的專項(xiàng)培訓(xùn)，如量化模型構(gòu)建原理、高級算法應(yīng)用等課程，定期組織學(xué)習(xí)研討活動，要求團(tuán)隊(duì)成員分享學(xué)習(xí)心得，促使他們深入掌握先進(jìn)知識，為模型構(gòu)建提供堅(jiān)實(shí)理論支撐，提升模型構(gòu)建的專業(yè)深度。第二，設(shè)計(jì)復(fù)合型人才培養(yǎng)計(jì)劃，選拔有潛力的員工，送往高校或?qū)I(yè)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)，進(jìn)行財(cái)務(wù)、統(tǒng)計(jì)、計(jì)算機(jī)多學(xué)科聯(lián)合培養(yǎng)，學(xué)習(xí)期間參與實(shí)際項(xiàng)目案例分析與實(shí)操演練，使其具備整合多學(xué)科知識解決模型構(gòu)建復(fù)雜問題的能力。第三，實(shí)踐歷練積累實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)。建立企業(yè)內(nèi)部實(shí)踐基地，模擬各類復(fù)雜財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)場景，讓風(fēng)險(xiǎn)管理新人參與其中，從基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)收集、整理，到模型構(gòu)建、調(diào)試，再到風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警應(yīng)對，全程參與實(shí)踐操作，在實(shí)戰(zhàn)中積累處理數(shù)據(jù)異常波動、模型參數(shù)動態(tài)調(diào)整等難題的經(jīng)驗(yàn)，提高他們解決實(shí)際問題的能力，確保模型構(gòu)建順利推進(jìn)。第四，定期進(jìn)修緊跟行業(yè)最新趨勢，引入如大數(shù)據(jù)風(fēng)控、人工智能在風(fēng)險(xiǎn)管理中的應(yīng)用等前沿內(nèi)容，同時(shí)增加模擬實(shí)戰(zhàn)演練比重，全方位加速人才成長，滿足模型構(gòu)建對專業(yè)素養(yǎng)的高要求。

（四）增加對外部環(huán)境的動態(tài)分析

第一，依據(jù)研究成果，定期更新財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)識別模型的參數(shù)，確保模型能提前預(yù)判經(jīng)濟(jì)波動帶來的資金鏈、營收等方面的風(fēng)險(xiǎn)，如在經(jīng)濟(jì)下行期來臨前，提示企業(yè)調(diào)整資金儲備與運(yùn)營策略。第二，組建專業(yè)情報(bào)團(tuán)隊(duì)，通過市場調(diào)研、競爭對手分析、行業(yè)協(xié)會交流等多種途徑，及時(shí)掌握同行競爭對手的動態(tài)，包括新品研發(fā)進(jìn)度、市場份額變化、營銷策略調(diào)整等信息，將這些情報(bào)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化處理后融入財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)識別模型，使模型能依據(jù)競爭對手行動動態(tài)調(diào)整風(fēng)險(xiǎn)評估側(cè)重點(diǎn)。第三，安排法務(wù)與風(fēng)控部門協(xié)同，密切關(guān)注財(cái)稅、環(huán)保、產(chǎn)業(yè)等政策法規(guī)的更新動態(tài)，建立政策法規(guī)數(shù)據(jù)庫，詳細(xì)解讀新規(guī)對企業(yè)財(cái)務(wù)狀況的直接與間接影響，還要將政策法規(guī)變動因素量化納入財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)識別模型，確保模型精準(zhǔn)識別合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)，提前規(guī)劃應(yīng)對措施，避免企業(yè)因政策變動陷入財(cái)務(wù)困境。第四，定期向企業(yè)管理層匯報(bào)，并將相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)因素細(xì)化為可量化指標(biāo)融入模型，如電商滲透率提升對傳統(tǒng)零售企業(yè)線下銷量的影響比例，使模型能為企業(yè)轉(zhuǎn)型發(fā)展提供前瞻性預(yù)警，助力企業(yè)提前布局應(yīng)對科技變革沖擊。

（五）建立模型實(shí)時(shí)調(diào)整機(jī)制

第一，上市公司應(yīng)摒棄傳統(tǒng)的固定周期更新模式，投入資源搭建實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)和流式計(jì)算框架，讓模型能夠?qū)崟r(shí)捕捉財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的每一次變動，例如當(dāng)企業(yè)完成一筆重大銷售交易或產(chǎn)生新的債務(wù)，系統(tǒng)瞬間將數(shù)據(jù)傳輸至模型，模型即刻依據(jù)最新信息重新評估風(fēng)險(xiǎn)，確保風(fēng)險(xiǎn)判斷與企業(yè)財(cái)務(wù)現(xiàn)狀零時(shí)差同步，精準(zhǔn)反映當(dāng)下風(fēng)險(xiǎn)實(shí)情。第二，隨著企業(yè)規(guī)模擴(kuò)張、業(yè)務(wù)多元化拓展，小組依據(jù)新業(yè)務(wù)的風(fēng)險(xiǎn)特征、市場環(huán)境波動因素，運(yùn)用數(shù)據(jù)分析工具重新校準(zhǔn)風(fēng)險(xiǎn)權(quán)重、閾值等關(guān)鍵參數(shù)，比如企業(yè)涉足新興高風(fēng)險(xiǎn)領(lǐng)域，小組及時(shí)上調(diào)相關(guān)業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)權(quán)重，使模型對潛在風(fēng)險(xiǎn)的敏感度始終保持在高位，杜絕因參數(shù)僵化遺漏重大隱患。第三，組建內(nèi)部算法研究團(tuán)隊(duì)或與外部專業(yè)金融科技公司合作，定期評估新算法對企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)識別的適用性，一旦發(fā)現(xiàn)更高效、更適配企業(yè)復(fù)雜業(yè)務(wù)場景的算法，如基于深度學(xué)習(xí)的風(fēng)險(xiǎn)識別算法，迅速啟動算法替換與模型優(yōu)化流程，克服算法局限，提升模型應(yīng)對新財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)格局的能力，精準(zhǔn)捕捉金融衍生品、跨市場聯(lián)動等復(fù)雜風(fēng)險(xiǎn)。第四，組織跨部門專家團(tuán)隊(duì)，深入研究極端、突發(fā)情景，為每個(gè)情景量身定制多套風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對參數(shù)與算法預(yù)案，如果出現(xiàn)特殊情景發(fā)生，模型能迅速切換至適配預(yù)案，為企業(yè)提供精準(zhǔn)避險(xiǎn)指引。

六、結(jié)語

本研究聚焦于上市公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)識別模型構(gòu)建，揭示了當(dāng)前模型構(gòu)建存在的諸多問題，并針對性地提出了相應(yīng)對策。未來，隨著技術(shù)的迅猛發(fā)展，上市公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)識別與防范將面臨新挑戰(zhàn)，后續(xù)研究可著眼于如何更精準(zhǔn)地量化非財(cái)務(wù)因素，以及進(jìn)一步完善跨部門協(xié)同的風(fēng)險(xiǎn)防控體系，為上市公司在資本市場的乘風(fēng)破浪提供更強(qiáng)勁的助力。

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（作者單位：廣東通宇通訊股份有限公司）