摘要：随着时代的进步，大数据技术日益完善。近年来，大多数公司逐渐将大数据技术引入其内部风险管理业务，将大数据技术引入风险管理是公司的必然趋势。在这种背景下，本文论述了相关概念和理论基础；分析了基于大数据技术的企业风险管理模式；研究了大数据背景下企业风险管理的特点；探讨了大数据分析技术在企业风险管理中应用的可行性分析；针对企业传统风险管理中存在的问题；提出了基于大数据技术的企业风险管理实施路径。

关键词：大数据；企业风险管理；实践

近年来，随着互联网+时代的到来，中国大力支持市场经济深入融合互联网和大数据技术，本文探讨了大数据技术实施后的风险管理模式和具体管理措施，这使企业能够从各个方面进行风险管理。

一、相关概念和理论基础

（一）相关概念界定

1、风险管理

（1）企业风险含义

从狭义上讲，企业风险通常指所有公司生产活动过程中可能出现的各种风险。现阶段，国际上的理解主要指不确定性对公司的可能影响，这种影响可能是好的也可能是坏的，这反映了风险对公司经营和发展的双重影响。本文提到的企业风险主要是潜在的危机，在这些危机中，公司可能无法实现其战略目标，因此必须加以预防和控制[1]。

（2）风险管理

顾名思义，风险管理是指准确识别、评估和应对与公司自身生产活动相关的潜在风险过程。这是确保现代企业长期发展的关键，在此过程中，对风险值、对公司的影响程度、风险管理成本和预期损益进行衡量、评估。

（3）大数据背景下风险管理特征

根据传统的风险管理理念，市场、法律、管理、效率、运营等因素是公司面临风险管理的主要因素。资产管理也是风险管理的主要因素，因此要评估影响公司发展的内部和外部因素，以实现风险管理目标。传统的风险管理主要关注系统是否合理，评估是否完善。随着大数据时代的到来和互联网信息技术的不断发展，互联网经济在生活的各个方面也扮演着重要的角色，使公司风险管理与过去相比存在较大差异：

首先，大数据背景下的风险管理内容更加复杂多样。与传统的风险管理模式相比，IT环境带来了许多挑战和机遇，随着企业管理中的数据和信息变得越来越复杂，风险也越来越多，使得风险管理问题变得更加复杂。

其次，大数据环境下简化了风险管理流程，采用高质量和专业的信息系统，使得风险管理过程比以前想象的更方便、更有效，管理方法也更灵活。

最后，大数据环境下允许风险管理模式的优化和创新。信息技术的应用可以更好地访问和使用企业数据，提供有效的因素分析，并推动管理模式的变革和创新。

2、大数据

顾名思义，大数据是大量的数据，在现代信息技术飞速发展的背景下，它可以收集整个行业、整个社会的相关数据，它有大量、广泛的特点，可用于特殊储存、加工和分析。这些海量数据需要进行分析，并转化为有效的信息，供公司管理层在决策时使用。本文中提到的大数据集中于公司发展的大背景，数据是公司强大的生产工具，需要继续改进和利用数据，创造新的发展动力[2]。

在大数据时代，各个公司如何利用这个机会创造价值取决于两个方面：大数据思维模式和大数据技术。大数据思维是指利用数据和智能手段的主观能动性，公司自上而下的内部管理层必须认识到信息处理在大数据时代的重要性，所有部门的员工必须了解各种数据处理平台和软件。大数据技术是指能够访问、存储、检索、共享、分析和可视化大数据的信息平台和专业人员。

（二）风险管理理论

1、多米诺骨牌理论

亨利希在20世纪20年代首次提出多米诺骨牌理论，揭示了不良事件和引发它们的因素之间的联系。理论假设，虽然事故是突然发生的，但事故的原因不是一个，而是几个因素的组合。

将这一理论应用于公司风险管理和控制，可以理解公司重大损失或失败的原因不是孤立的，而是几个阶段出现的问题的结果。在风险管理中，公司应确定引起问题的关键风险点，并管理其风险，以避免负面影响。

2、动态平衡理论

以伯纳德为代表的动态平衡理论着重研究人的心理和行为，公司所在地的风险可以减少和控制，但永远无法消除，这是风险与损益之间的动态平衡，将它们保持在合理的状态，也是公司风险管理的目标。

例如，如果公司受风险管理保护的资产低于我们可以获得的成本和利润，或者低于加工成本，那么就必须重新考虑是否控制应对这一风险的措施。此外，考虑动态平衡是一个复杂的问题，还必须考虑风险渗透对公司其他方面的影响。这并不取决于这些简单的因素，但在风险管理中保持平衡很重要。

3、全面风险管理理论

全面风险管理（ERM）最初用于集中的公司治理，ERM是一个公司在生产和运营的各个阶段开展风险管理活动以实现总体业务目标的过程。需要营造有利的风险管理环境，建立全面的风险管理体系，包括风险管理战略、措施、组织的操作系统、信息系统、内部控制系统等。

全面的风险管理理论主要传达以下信息：第一，将风险管理提升到更高的水平；第二，从风险管理的角度出发，建立面向整体风险管理的风险防范体系；第三，风险来自公司生产经营的各个方面，并伴随着公司生产经营的全过程。第四，综合风险管理包括风险识别、分析、评估、应对和其他联系。综合风险管理的概念包括内部控制，但对范围、活动和风险的处理方式各不相同，它们密不可分[3]。

二、基于大数据技术的企业风险管理模式

大数据技术在企业风险管理中的应用，改造了企业风险管理框架，减轻了传统风险管理的挑战。重组后的企业风险管理体系要求企业处于战略层面，充分利用大数据的概念、技术和标准，重构大数据概念下的风险管理概念，建立基于大数据技术的企业风险管理模式。

具体而言，基于大数据技术的风险管理模式包括建立一个大数据中心来管理风险，全面部署人员，并使用整个集团的统一信息标准和数据处理方法实时收集内部和外部数据。存储、处理和使用大数据技术进行分析和应用。

在该模型中，数据采集测量、数据分析工具和数据适用性得到了很大改善，预警和风险监测功能发生了根本性变化，风险应对功能得到了加强。可视化技术、语言处理和社交网络分析等大数据分析工具的应用，大大提高了相关数据在风险管理中的应用和分析能力。

三、大数据背景下企业风险管理的特点

（一）综合性

在大数据环境中，公司收集并存储大量数据，除了传统的结构化数据（如报告和数据库），还有非结构化数据（如AV、图形、邮件和日志文件）。

（二）前瞻性

使用大数据来管理风险时，由数据不足和信息延迟引起的问题可以大大避免。当风险因素出现时，公司可以提前预见、反应和警告，以减少负面影响。

（三）复杂性

结构和技术本身的复杂性和风险是实施大数据的最大挑战，大数据计算的复杂性包括三个层面：数据、计算和系统。

四、大数据分析技术在企业风险管理中应用的可行性分析

（一）大数据在金融行业风险管理中的应用

采用大数据分析技术，使公司的竞争完全在网络信息平台上进行，谁拥有数据，谁有能力评估风险，谁能获得高风险回报，最终获得竞争优势。

金融机构使用大数据来管理风险，金融机构根据自己的业务需求和用户特征，为非结构化数据定制相应的风险模型，以改善风险管理。例如，在网上金融的P P信用平台上，信用是保证业务发展的主要任务，而风险管理是基于大数据的，基于多维客户贷款数据，风险管理模型预测借款人未来三个月的信用状况，并进行贷款业务。

（二）大数据在企业集团开展风险管理的应用分析

与金融部门相比，在能源、工程公司集团生成的大数据相对较不复杂，有助于直接使用成熟的大数据分析方法进行风险管理。另一方面，工业公司使用的信息系统通常是大型软件制造商的标准ERP系统，它们生成结构化的数据，便于直接分析和决策。一般情况下我们只关注基于因果关系影响公司生产和运营的重要指示数据，但许多被认为不重要的数据并没有被企业信息系统收集，从而最小化了大数据的价值。

在使用大数据进行风险管理时，集团公司有以下优势：

首先，它可以有效地保护金融市场免受风险。2013年6月的“资金短缺”对许多公司集团的资本管理产生了重大影响，但通过使用大数据支持，企业集团可以提前防范金融市场风险。

其次，可以有效降低信贷风险。我国企业信用风险普遍较低，但中国企业集团信用风险模型和预警系统的实施仍有很大改进空间[4]。

四、企业传统风险管理中存在的问题

（一）风险监控缺乏主动性

由于大多数公司目前没有先进的数据处理技术，它们在实施实际风险管理时很难获得及时准确的信息。公司传统的风险管理工作很难动态监控公司的各种数据，更不用说主动监控公司的风险了。

（二）风险评估缺乏全面性

公司现有的风险管理系统由几个不同的数据系统组成，存储在不同数据系统中的数据是独立的，没有特别的相关性，因此，数据不能在不同的数据系统之间共享，这对数据提取和集成极为不利。因此，传统的风险管理系统不能产生基于公司风险的完整实时信息流，因为管理者只能通过传统的风险管理系统从数据系统获得一些信息，传统的风险管理系统无法充分评估公司的内部风险。

（三）预见性管理能力有限

通过将机构风险管理与新技术结合起来，风险管理对象有两个显著特征：复杂性和多样性。面对复杂的风险管理对象，公司完全依靠传统的风险管理方法来监控公司内部风险，会导致风险管理效率大打折扣。由于一些公司制定的风险管理规则往往过于依赖有限的标准，即使公司将大数据技术引入随后的风险管理工作，风险管理通常也不太灵活，对实时风险监控也不太敏感。

（四）风险应对效能较弱

与传统的公司风险管理模式相比，公司各职能部门的风险管理基本上是零碎分散的。因此，如果公司真的要面对这些非常复杂的风险，很难在所有职能部门之间明确划分责任。公司对风险的反应相对较弱，由于大数据技术对传统企业风险管理模式的影响，传统企业风险管理模式也不太智能化，风险应对效率较低。

五、基于大数据技术的企业风险管理实施路径

（一）重塑风险管理理念

在风险管理工作中，使用大数据技术的公司不遵循传统的风险管理概念，而是采用实时、综合管理和治理的概念。在开展实际风险管理活动时，公司应处于其业务发展战略的前列，因此，不同的风险主题可以从全球的角度来看待。公司在使用大数据技术收集、存储和处理内部和外部数据时可以坚持相同的标准，形成风险事件数据流，使企业能够实时跟踪风险。

（二）构建风险管理大数据处理中心

在构建基于大数据技术的风险管理模型时，重点是建立公司赖以管理风险的风险管理数据中心。风险管理数据中心可以通过持续运行和实时反馈来收集和分析数据，从而使企业能够在事件之前、期间和之后有效控制风险。

1、人员配备

企业风险数据中心在风险管理系统中发挥着重要作用。数据中心的主要任务是利用大数据技术收集和处理大量数据资源，承担整个企业风险管理过程，这在一定程度上决定了企业风险管理的部署结构。首先，足够的技术人员是建立风险管理数据中心的基础，在确保风险管理数据中心正常运行方面发挥着重要作用，这是因为，综合人才可以尝试克服普通技术人员在制定风险管理工作计划时的不足，并根据公司的风险的特征和类型，选择合适的方法进行准确的风险管理。凭借其从企业发展战略角度监测和纠正风险管理问题的洞察力和能力，有效利用风险管理数据中心。

2、工作内容设计

风险管理数据中心的工作内容主要是利用风险管理系统的数据中心信息流进行抽象风险管理，包括数据采集、数据清理、数据存储、数据分析、数据反馈的几个方面。数据收集是收集与实时风险管理相关的信息，通常是财务或非财务数据、公司内部和外部数据，这些数据主要以文本、视频、表格等形式存在。内部数据可以在嵌入点收集，外部数据可以通过爬虫技术收集。数据清理的主要是公司内部和外部收集的数据通常很多，数据清理后，数据标准化水平明显提高。但是，假设在数据清理之后，相应的数据存储仍然有效，则必须根据当前的操作规模和安全级别选择相应的存储方法。云存储服务和实时数据库是常见的。风险管理数据中心的主要任务是分析数据，随着经清理的数据通过数据分析再次成为有用的信息数据，数据分析不仅加强了风险管理的控制功能，还进一步可视化了企业风险管理的进展[5]。

3、工作方式的转变

企业风险管理系统的数据中心具有自动化和智能化的连续运行能力。此外，爬虫和嵌入式点数据采集技术可以为风险管理系统的数据中心连续收集和检索数据。不同的公司通常有不同的风险管理模式，这些模型可以提供连续的企业风险管理工作和实时监控、反馈。实时数据反馈不仅可以帮助组织建立适当的风险列表，还可以实施风险应对措施，并在多个层面积极管理这些风险。

结论

基于大数据技术的风险管理模型可以有效克服传统风险管理模型中存在的各种问题，如风险评估缺乏完整性、风险监控缺乏主动性以及无法切实提高企业的风险应对能力。我们要大力倡导利用大数据技术开展业务风险管理活动，实现业务风险的实时监控。

参考文献：

[1] 肖洪伟. 大数据背景下企业内部控制与风险管理体系构建研究[J]. 经济师，2023（1）：279-280.

[2] 郑晟. 大数据时代中小企业税收风险管控[J]. 企业科技与发展，2022（3）：167-169.

[3] 王艺，王克平，车尧. 基于大数据思维的小微企业风险识别与竞争情报预警机制研究[J]. 情报杂志，2022，41（2）：77-85.

[4] 李嘉琪. 基于大数据背景的企业财务风险管理策略研究[J]. 企业改革与管理，2022（14）：159-161.

[5] 田绪超，韩靖. 论大数据时代下企业会计管理中风险控制及对策[J]. 中国市场，2022（28）：151-153.