李彦桦

（广西桂东水电勘测设计院有限责任公司，广西 贺州 542800）

摘要：研究探讨了大数据技术于国有企业财务风险控制当中的具体应用。在经济全球化以及数字化转型的大背景之下，国有企业正面临着日益复杂的经营环境和多样化的财务风险，大数据技术为财务风险控制提供了全新的思路与手段，借助对海量数据开展实时分析和深度挖掘工作，能够及时发现潜在风险并采取相应防控措施。研究对大数据在国企财务风险控制里的应用意义进行了分析，提出了数据全面性与风险关联性相结合、技术先进性与业务适用性相结合、实时监控与动态预警相结合等控制原则，通过对A公司开展案例分析，探讨了基于大数据的风险管理平台构建、专项风险管理场景应用以及实施成效，并且针对当前存在的问题提出了对应的优化措施。

关键词：国有企业；财务风险；大数据；风险控制；预警机制

一、引言

在经济全球化和数字化转型的背景下，国有企业面临着越来越复杂的经营环境和多样化的财务风险。传统的财务风险控制方法已难以适应当前风险管理的需求。大数据技术的出现为财务风险控制提供了新的思路和手段，通过对海量数据的实时分析和深度挖掘，能够及时发现潜在风险并采取相应的防控措施。如何充分利用大数据技术提升国有企业财务风险控制水平，已成为理论研究和实践探索的重要课题。

二、大数据在国企财务风险控制中的应用意义

1.利于提高国企财务风险早期识别的精准度

利用大数据技术开展国有企业财务风险早期识别工作意义重大。通过实时采集和深度挖掘企业海量财务与非财务数据，建立起多维度的风险识别指标体系，再结合机器学习算法对数据进行分析与处理，能够准确捕捉财务风险潜在征兆。大数据技术在处理结构化数据时优势明显，可快速识别财务指标异常波动进而及时发现潜在风险点，在非结构化数据分析方面则借助文本挖掘和情感分析等技术手段，深入解读财务报告与审计报告等文本信息并提取风险相关特征^[1]。基于历史数据构建的风险预测模型整合了企业内外部环境因素，运用智能算法科学评估风险发生概率，显著提高了风险识别的准确率；大数据分析方法打破了传统财务风险识别方法的局限，摆脱了对单一财务指标的依赖，实现了对风险信号全方位、立体化识别，为国有企业风险防控提供了精准决策依据。

2.有助于强化国企财务风险的实时监控能力

大数据技术能给国有企业财务风险监控提供强大技术支撑。通过构建实时数据采集系统可对企业各业务环节财务数据持续监测，实现对现金流、资产负债、经营收支等关键指标动态跟踪，借助分布式计算技术系统可对采集海量数据进行并行处理和分析，建立多层级预警阈值一旦发现异常波动就触发预警机制。大数据平台整合企业内部财务系统、业务系统及外部市场环境数据构建全维度监控网络，运用智能算法实现对复杂风险因素关联分析和综合研判^[2]。基于云计算技术的监控平台突破传统监控系统在数据处理速度和存储容量方面限制，确保风险监控实时性和连续性，大数据支持的智能监控体系显著增强风险发现敏感度提升风险预警及时性，为企业管理层及时制定风险应对措施提供科学依据有效防范重大财务风险事件发生。

3.有利于实现国企财务风险防控的智能化和自动化

大数据技术推动国有企业财务风险防控朝着智能化与自动化方向发展。借助搭建智能化风险防控平台并融合人工智能和深度学习技术，系统能够自动完成风险识别、评估以及应对措施制定等核心工作，基于机器学习算法构建的智能决策模型会对历史风险事件数据进行深度挖掘与模式识别，从而自动生成风险防控策略并实现风险处置流程的智能化管理^[3]。大数据平台运用神经网络技术建立风险防控知识库，持续积累和更新风险防控经验以不断优化防控策略并提升系统智能化水平，智能化防控体系通过自动化的数据分析和处理显著降低人工操作环节，减少主观判断偏差进而提高风险防控的精确性和效率。在风险应对方面系统依据预设的风险等级和处置规则自动触发相应管控措施，还会对处置效果进行实时评估和动态调整以形成闭环的智能化风险防控机制，全面提升国有企业财务风险防控的科学性和有效性。

三、基于大数据的国企财务风险控制原则

1.数据全面性与风险关联性相结合的原则

按照基于大数据的国企财务风险控制要求建立全面数据采集体系，将企业内外部各类数据源进行整合从而实现对财务数据、业务数据、市场数据等多维度信息全面覆盖。在数据采集过程当中利用分布式存储技术和数据清洗机制确保采集数据完整性和准确性为风险关联分析奠定坚实基础。运用关联规则挖掘算法深入分析不同数据维度之间内在联系识别潜在风险关联模式构建风险传导路径图谱，大数据分析平台通过建立多层次指标体系把定量分析与定性分析结合起来揭示各类风险因素之间相互作用机制^[4]。基于数据挖掘技术系统对历史风险事件进行深度解析提取风险特征建立风险关联知识库形成风险关联性分析理论支撑，数据全面性和风险关联性有机结合推动国有企业财务风险控制从单一维度向多维立体方向发展增强风险防控系统性和有效性。

2.技术先进性与业务适用性相结合的原则

基于大数据来搞国企财务风险控制得把先进技术和企业实际业务需求紧密结合起来。在技术层面要采用分布式计算框架、机器学习算法、深度神经网络等前沿技术去构建高性能的数据处理平台，以此提升风险分析的准确度和工作效率，针对国有企业业务特点需对技术应用做针对性优化，确保技术方案能满足不同业务场景的实际需求^[5]。通过搭建模块化的风险控制系统实现技术功能和业务流程的无缝对接，降低技术应用门槛来提高系统易用性，在具体实施过程中要依据企业管理架构和业务模式对风险控制模型进行调整和优化，让技术应用更贴合企业实际情况。大数据分析平台凭借灵活的系统架构设计支持业务规则的动态配置和更新，增强系统的适应性和扩展性，把技术先进性和业务适用性有机结合起来既保证风险控制的科技含量又确保控制措施能落地实施，推动国有企业财务风险防控工作朝着精细化方向发展 。

3.实时监控与动态预警相结合的原则

以大数据为基础的国企财务风险控制需要建立实时监控和动态预警相融合的风险防控机制。通过部署分布式传感器网络和智能数据采集终端达成对企业各类财务指标、资金流向以及交易数据的实时采集与在线监测，利用流计算技术和内存数据库让系统对采集的实时数据进行快速处理和分析从而实现毫秒级的数据响应能力^[6]。在动态预警上平台基于机器学习模型构建自适应的预警阈值体系并根据风险程度自动调整预警等级形成差异化预警策略，监控系统通过建立多层级预警规则结合历史数据分析和实时数据比对准确捕捉风险演变趋势并及时发出预警信号。实时监控数据给动态预警提供持续的数据支撑而动态预警结果又指导实时监控重点的动态调整二者相互促进协同运作，这种实时监控与动态预警的深度融合增强了国有企业财务风险防控的及时性和主动性构建起全天候全方位的智能化风险防控体系。

四、大数据支持下的国企财务风险控制实践——以A公司为例 

1.A公司基本情况

A公司成立于1988年，作为一家省级国有上市金控平台，实际控制人为省级国资委，于1997年在上交所挂牌上市，经过多年发展，公司已形成涵盖信托与期货与保险与融资租赁与基金投资与管理以及财富管理等多元化金融业务体系，实现了从传统外贸企业向现代金融控股集团的战略转型^[7]。在"十三五"期间，公司积极响应《金融控股公司监督管理试行办法》的监管要求，围绕金控转型战略定位，全面推进人力资源优化与制度体系完善与业务协同提升，以及风控能力建设和数字化转型等重点工作，经营业绩稳步增长，营业收入与利润和资产管理规模等核心指标创历史新高。进入"十四五"时期，公司提出"1+3+3+7"数字化改革规划，以大数据管理平台为基础，通过全面风险管理系统提升风控效能，推动业务精细化管理水平持续提升，全面赋能企业高质量发展。

2.基于数据全面风险管理体系的构建与实施

（1）风险管理平台的技术架构设计

A公司风险管理平台按照三层技术架构来进行设计，就像图1所展示的，底层基础架构选用IaaS基础设施框架，依靠资源使用量和占用量达成存储与算力的集中管理，以此保障系统运行具备稳定性和可扩展性。中间层架构对大数据处理引擎、分布式计算框架、集中鉴权系统、分布式文件存储、自然语言处理以及人工智能引擎等成熟技术组件加以整合，构建出一套完整的数据处理和分析体系，从而满足复杂的金融业务需求。应用层采用可视化工作流和VUE渐进式开发框架，实现与第三方系统的高效整合，以此支持业务功能能够快速迭代和扩展，三层架构彼此之间借助标准化接口实现数据交互和业务协同，确保数据在采集、存储、处理、分析以及展示等各个环节都能顺畅流转。这种分层架构设计有效提升了系统的可维护性和扩展性，为风险管理的数字化转型提供坚实的技术支撑。

图1 基于大数据的风险管理平台技术架构示意图

（2）专项风险管理场景的构建与应用

A公司依靠大数据技术打造了多个专项风险管理应用场景，进而形成全方位的风险防控体系，在声誉风险管理工作当中，借助大数据和人工智能技术对市场舆情数据做自动标签提取与去重处理，以此提升数据收集的效率和精准度。在同一客户管理领域之内，运用人工智能算法模型和知识图谱技术构建实控人链路图谱，识别集团客户的关联关系，分析单一客户及集团客户业务开展情况、风险敞口和集中度。针对关联交易管理相关事宜，系统构建关联方识别规则库，实现关联交易信息的自动识别和合规管理，统一授信管理模块以同一客户识别的集团户数据为基础，实现单一和集团客户层面的授信额度管控，有效防范风险交叉传染问题。风险监控平台对各类专项风险指标和风险偏好指标进行统一监测和预警，实现风险预警的平台化管理，打造智能化与系统化的风险管理闭环。

（3）全面风险管理数字化建设举措

A公司开展全面风险管理数字化建设运用分阶段实施策略，其整体建设框架如图2所示，在基础建设阶段，公司通过完善风险管理组织架构、明确子公司管控模式、建立风险偏好管理体系、健全风险管理制度、强化风险数据治理以及构建专项风险管理场景等举措来推进建设。在深化应用阶段，持续优化全面风险管理体系、调整风险管理应用方案、完善管理系统功能、开展风险管理内部审计、细化专项风险管理措施并深化管控要求，从而实现对风险的穿透管理。在提升发展阶段，结合公司发展战略，推进业务开展与风险管理并重的指导思路，实现对子公司风险的嵌入式管理，打造与发展战略相适应的高质量风险管理体系。通过系统实施这三阶段建设规划，公司风险管理数字化水平显著提升且风险防控能力持续增强。

图2 全面风险管理数字化建设阶段框架图

3.数字化风险控制的实施成效

A公司借助大数据为风险管理体系建设赋能，在风险控制效能方面收获显著成效，在组织管理层面建立起风险管理委员会和数字化改革专项工作组，以此完善风险管理和治理体系，在制度建设方面发布了《全面风险管理办法》等9项风险管理制度，为风险管控提供有力制度保障。通过大数据技术的应用，企业风险管理呈现出精准化与智能化特点，从表1可以看出，在风险识别准确率、预警及时性及风险处置效率等关键指标上均实现大幅提升，尤其是在信用风险和操作风险管理方面，通过智能化模型的应用显著降低了风险事件发生率。风险管理数字化改革推动企业风险管理模式从后知后觉的事后处置转变为未雨绸缪的事前预防，构建起全方位且立体化的风险防控体系，为企业稳健经营筑牢坚实保障。

表1   A公司风险管理数字化改革效能提升情况表

五、国企财务风险控制的影响因素分析

1.数据质量不完整性，制约风险识别效果

在基于大数据的国企财务风险控制里数据质量完整性起关键作用，当前国有企业在数据采集环节存在数据来源分散、采集标准不统一以及历史数据缺失等问题，这使得风险识别的准确性和及时性受到不良影响，在业务数据方面各业务系统间数据格式不统一且数据颗粒度不一致，这造成数据整合困难进而影响风险特征的全面捕捉。财务数据存在跨期记录不完整和会计科目口径不一致等状况，降低了风险量化分析的实际有效性，外部数据采集存在渠道受限、更新不及时以及数据质量参差不齐等情形，影响了风险关联分析的深度，数据标准化程度不足导致数据清洗和处理的工作量增大，延缓了风险预警的反应速度。数据质量的不完整性直接影响风险模型的训练实际效果，降低了风险识别的准确程度，制约了大数据技术在财务风险防控中的应用成效。

2.技术支撑能力不足，影响风险防控水平

技术支撑能力不足极大制约国有企业财务风险防控水平提升，现有风险管理系统在大数据处理方面有计算能力不足、存储架构老旧及算法模型简单等技术短板，难以满足海量数据实时处理的实际需求，分布式计算框架部署不完善致使跨部门数据分析效率十分低下，影响风险监测工作的实时性效果。人工智能算法在风险识别和预警方面应用不够深入，智能化分析工具缺乏降低风险预警的准确性和及时性，系统集成能力薄弱让各业务系统间数据交互遭遇阻碍，无法实现风险信息的快速流转与共享。技术平台可扩展性不足难以适应新型风险识别和防控需要，制约风险管理的智能化发展水平，底层技术架构存在局限性使风险管理系统难以支撑复杂场景下风险分析需求，影响风险防控的整体效能表现。

3.信息共享机制缺失，阻碍风险协同管理

信息共享机制缺失让国有企业各部门形成信息孤岛，严重影响风险管理协同效果，业务部门与风控部门缺乏统一信息交换平台，使风险信息传递存在滞后性，降低风险防控时效性。母子公司数据共享渠道不畅通，各自独立运行风险管理系统，造成重复建设和资源浪费，影响集团层面风险整体把控，风险管理制度未明确信息共享流程和标准，导致部门间数据共享积极性不高，影响风险信息及时传递和有效利用。跨部门风险管理职责界定不清晰且协调机制不完善，致使风险预警信息未能及时共享和有效应对，信息共享意识淡薄且部门间存在数据分割现象，阻碍风险管理系统性和全面性，制约大数据在风险防控中协同应用效果。

六、基于大数据的国企财务风险控制优化措施

1.构建数据标准体系，提升数据质量管理

国有企业眼下急切需要建立一套统一的数据标准体系，以此来规范数据采集处理以及应用的全流程，要通过制定数据质量管理规范，明确数据采集的口径与标准，从而确保源头数据准确又完整，需建立数据分类分级标准，针对财务业务风险等不同类型数据进行科学分类，并且实施差异化管理策略。要设立数据治理委员会，统筹协调各部门数据标准的制定与执行，同时落实数据质量责任制，应搭建数据质量监控平台，运用大数据技术对数据质量进行实时监测，还要建立评估指标体系及时发现并解决问题。要推进数据标准化工具的研发与应用，实现数据自动清洗校验和转换，进而提高数据处理效率，需构建元数据管理体系，加强数据血缘关系分析，确保数据传输使用过程保持一致，为风险识别预警提供高质量数据支撑^[8]。

2.优化技术基础设施，强化系统支撑能力

国有企业需要全面对技术基础设施进行升级，以此打造适配大数据风险管理需求的系统支撑环境，要对分布式计算框架进行升级并且采用先进云计算架构，从而提升系统对海量数据处理能力与计算效率。需构建高性能的数据存储体系，通过借助分布式文件系统和内存数据库结合实现数据快速读取与实时分析，应部署新一代人工智能平台，通过整合机器学习及深度学习等先进算法提高风险识别预测准确性，要优化系统架构设计并采用微服务架构模式，增强系统扩展性和灵活性以支持风险管理功能持续迭代升级。需建设统一的数据接口平台来规范系统间数据交换标准，消除信息孤岛进而实现各业务系统无缝对接，要完善系统运维体系并建立性能监控和预警机制，以此保障系统稳定运行以及安全可靠。

3.完善信息共享机制，加强协同管理水平

国有企业需要构建一套系统化信息共享机制用以提升风险管理协同效率，建立统一风险信息共享平台明确各部门信息共享范围权限和流程实现风险数据有序流转，制定信息共享管理制度规范数据共享标准规则并落实信息共享责任制强化部门协作意识。搭建母子公司风险信息联动机制通过合理布局数据共享节点打通各层级风险信息传递渠道形成全方位信息共享网络，建立跨部门风险管理协调机构统筹风险信息收集分析和应用促进业务部门与风控部门深度协同。推进风险管理知识库建设整合各类风险管理经验和最佳实践实现风险管理智慧共创共享，构建风险预警信息快速响应机制确保风险信息在各相关部门间及时传递和有效应对提升企业整体风险防控能力。

七、结语

大数据时代到来给国有企业财务风险控制提供新技术支撑与发展机遇，研究借助理论分析和案例研究阐明大数据技术在提升财务风险识别精准度、强化实时监控能力以及实现智能化防控等方面重要作用。研究显示国有企业若要充分发挥大数据技术优势需从构建数据标准体系、优化技术基础设施以及完善信息共享机制等多维度推进风险管理体系建设。未来伴随大数据、人工智能等技术持续发展国有企业财务风险控制会朝更智能化、精准化方向演进并推动企业风险管理能力和水平全面提升。

参考文献

[1]敬红,牛燕,刘明山.数字经济背景下国企财务数字化转型探索——以深圳能源集团为例[J].广东经济,2025(4):17-19.

[12]吴彩霞.大数据背景下国有企业财务风险管理研究[J].市场周刊,2025,38(1):139-142.

[3]冯也,吴舒泓,李婷.浅析大数据背景下如何有效提升国企财务管理水平[J].中国乡镇企业会计,2024(14):89-91.

[4]黄玲玲.央国企市值管理中财务预测大模型的构建与应用[J].中国电子商情,2025,31(6):40-42.

[5]孙丽.国有企业管理会计在风险防控中的应用研究[J].山西财税,2025(3):56-57.

[6]杜敏.内控管理视角下国企财务管理提升对策探讨[J].内蒙古科技与经济,2025(4):101-104.

[7]何志超.新会计准则视域下国企财务管理创新策略研究[J].企业改革与管理,2025(3):114-116.

[8]马磊.会计报表分析在国企财务管理中的应用探讨[J].天津经济,2025(2):50-52.