摘要：随着大数据时代的到来，企业面临着前所未有的机遇和挑战。如何有效利用大数据技术，准确识别和分析财务风险，成为企业亟待解决的问题。本文分析了大数据背景下财务风险的特点、大数据背景下财务风险的分析方法，提出了大数据背景下财务风险的内部控制与防范策略，旨在探讨大数据背景下企业财务风险的分析与控制方法，提高财务风险管理的效率和效果。

关键词：大数据背景；财务风险；控制策略

大数据技术的应用为企业提供了更丰富的信息和更快速的处理能力，同时也给企业的财务风险分析和控制带来了新的挑战，如何规避风险，抓住机遇成为企业的重要课题。鉴于此，本文探讨大数据背景下企业财务风险的分析与控制方法具有重要的现实意义。

1.企业财务风险的基本内容

企业财务风险是指在企业的正常运行过程中，由于受到不确定因素的影响，使得企业的财务状况出现不确定性，进而给企业的经营带来风险[1]。这些风险包括但不限于：

筹资风险：指企业在筹措资金后可能无法偿还的风险。

投资风险：指企业投资后可能无法达到预期收益的风险。

日常运转风险：指企业在日常经营过程中可能出现的资金流动风险、应收账款回收风险等。

收益分配风险：指企业在进行收益分配时可能出现的风险，如分配过多可能会影响企业的后续发展，分配过少可能会影响投资者的积极性和企业的声誉。

2.大数据背景下财务风险的特点

数据量大：随着企业采集、存储和分析的数据量不断增大，财务风险相关的数据也变得越来越丰富。这使得企业可以更加全面地了解和掌握财务状况，同时也对数据的处理和分析提出了更高的要求。

数据类型多样：在大数据时代，财务数据不仅包括传统的结构化数据，还涵盖了大量的非结构化数据和半结构化数据，如文本、图像等。这使得企业需要采用更加灵活的数据处理和分析方法，以便更好地利用这些数据。

分析速度快：大数据技术可以快速处理和分析海量的财务数据，使得企业可以更加及时地发现和应对财务风险。同时，这也要求企业具备高效的数据处理能力和分析能力。

预测准确性高：通过运用大数据技术，企业可以建立更加精确的财务风险预测模型，提高预测的准确性。这有助于企业更好地制定财务决策，降低财务风险。

风险复杂化：随着企业面临的财务风险越来越复杂，需要对财务风险进行更加全面、细致的分析。这要求企业不仅需要关注财务数据的表面信息，还需要深入挖掘数据背后的关联和规律。

敏感性增强：在大数据背景下，财务风险具有更强的敏感性。一些微小的风险因素可能会因为数据的放大效应而引发较大的财务问题。因此，企业需要对财务风险进行更加密切的关注和监控[2]。

关联性增强：在大数据背景下，财务风险与其他风险之间的关联性也变得越来越强。例如，市场风险、政策风险等都可能对企业的财务状况产生影响。因此，企业需要更加全面地考虑各种风险因素之间的相互影响。

3.大数据技术用于财务风险分析与控制的作用

提高财务风险控制能力：通过数据分析，可以识别风险事件的可能特征，据此对风险事件进行分级管理，并对潜在风险进行事前预警或事后预警。这有助于提高企业的财务风险控制能力，降低潜在风险。

优化资源配置：大数据技术可以对基于大数据形成的相关产品市场情况、竞争对手情况进行动态分析，形成财务自身对于资源配置的判断和结论，进而优化资源配置，提高企业财务效率。

完善风险管理体系：通过大数据技术，可以建立和完善财务风险管理制度，明确风险管理流程，及时识别、评估和控制财务风险。同时，大数据技术还可以帮助企业建立财务危机预警模型，提高预测准确性，为决策提供有力支持。

增强决策科学性：大数据技术可以提供更全面、更准确的数据支持，使企业能够更加科学地进行决策，降低因决策失误引发的财务风险。

提升内部控制水平：大数据技术可以帮助企业建立完善的内部控制体系，通过数据分析发现潜在的风险点，及时采取措施进行防范和控制。

助力企业可持续发展：通过大数据技术，企业可以及时发现和解决财务风险问题，提高企业的竞争力和可持续发展能力。

4.大数据背景下财务风险的分析方法

财务比率分析：通过分析企业的各项财务比率，如偿债能力、盈利能力、运营能力和增长能力等，评价企业的整体财务状况。

财务报告分析：通过对资产负债表、利润表和现金流量表进行分析，揭示企业的经营成果、财务状况和现金流量情况。

财务风险管理流程：通过建立和完善财务风险管理制度，明确风险管理流程，及时识别、评估和控制财务风险。

财务危机预警模型：利用大数据技术构建财务危机预警模型，通过监测和分析各项财务指标的变化，提前发现潜在的财务风险[3]。

5.大数据背景下财务风险的内部控制与防范策略

强化内部控制体系：建立健全内部控制体系，明确岗位职责和权限，确保财务报告的准确性。同时，加强内部审计工作，对财务风险进行全面排查。

提高财务管理水平：通过培训和学习，提高财务管理人员的专业素养和技能水平，确保财务数据的准确性和完整性。

建立风险预警机制：根据企业的实际情况，建立风险预警机制，对潜在的财务风险进行监测和分析，提前采取应对措施。

优化决策支持系统：通过优化决策支持系统，提高决策的准确性和科学性，降低因决策失误引发的财务风险。

加强信息安全管理：建立健全信息安全管理制度，确保财务数据的安全性和保密性。同时，加强员工信息安全意识教育，防止信息泄露事件的发生。

合理利用大数据技术：在利用大数据技术进行财务风险分析和控制时，应确保数据的真实性和可靠性，避免因数据质量问题导致分析结果失真。同时，应合理选择数据分析方法和模型，提高预测的准确性[4]。

结论：

大数据技术的应用为企业带来了前所未有的机遇和挑战。在大数据背景下，企业应积极应对财务风险分析和控制的新挑战，充分利用大数据技术提高财务风险管理的效率和效果。同时，建立健全内部控制体系和风险管理机制，有效防范和控制财务风险。只有这样，才能在激烈的市场竞争中立于不败之地。

参考文献：

[1]李书杰，王新民.基于大数据的企业财务风险管理创新研究[J].商业经济，2021（10）：174-175.

[2]张燕.大数据技术在企业财务风险控制中的应用研究[J].现代商业，2020（11）：163-164.

[3]王迪.大数据时代企业财务风险预警机制与控制研究[J].财经研究，2021（3）：74-80.

[4]刘宁.基于大数据技术的企业财务风险控制研究[J].国际经济合作，2020（5）：68-74.