基于大数据的财务危机管理研究

基于大数据的财务危机管理研究

胡学红

杭州左蓝微电子技术有限公司310000

摘要：随着互联网技术的快速发展，企业可以利用大数据技术分析海量数据，从而更好地识别财务风险，及时采取措施防范危机。本文分析了大数据技术在财务管理中的应用，重点探讨了大数据技术在财务危机管理中的应用意义和具体实践案例。通过本文的研究，企业可以更好地应对财务危机，提升企业的风险管理能力和经营水平。

关键词：大数据背景  财务管理   财务危机管理

随着全球化和信息化的深入推进，企业面对的市场竞争和财务危机日益严峻。财务危机是企业面临的一个严峻挑战，往往会对企业的生存和发展造成重大影响。传统的财务分析方法面对复杂的财务数据和商业模式已经不再适用，而大数据技术的运用给财务危机管理带来了新的思路和方法。本文以大数据技术为基础，探讨其在财务危机管理方面的应用，旨在提供一种新的财务危机管理模式，为企业未来的发展提供重要的支持。通过本文的研究，可以更好地了解大数据技术对财务危机管理的意义和影响，为企业提供更加有效的管理方法和决策支持。

因此，如何在市场竞争日益激烈的环境下，识别和预测企业的财务危机，及时采取相应措施，成为了一个亟待解决的问题。在这一背景下，大数据技术的出现为财务危机管理提供了新的思路和方法。随着数据采集、存储、处理和分析技术的不断发展，以及人工智能等技术的逐步成熟，企业可以利用大数据分析平台，对海量数据进行挖掘和分析，从而识别财务危机风险，及时预警和预防财务危机的发生，实现企业的可持续发展。

一、前期相关研究归纳回顾

学者们已经从多个角度研究了大数据分析技术在财务危机管理中的应用。其中，国内学者在2016年通过B2B和B2C供应链分析了区块链技术在认证模型中的应用，提高了企业和交易主体共同掌握信息和销售行为状况的能力。2020年的研究则发现，区块链技术可以加强数据的透明性，提升整个信息供应链流程处理的效率和真实性，为企业提供了更好的数据记录。此外，大数据分析可以在食品安全行业流程中实现智能化监管，并为公司的财务预警管理机制提供提前保障。以上研究成果为大数据分析在财务危机管理中的应用提供了可行性和实用性的支持，具有重要的实践意义。

尽管我国大多数企业已经建立了财务危机预警系统，但是在实践运用中仍然存在一些问题。一些学者已经对此进行了深入的研究。例如，崔洁（2011）指出，在财务危机预警系统中，预测结果的精准度不足是一个普遍存在的问题，这主要是由于财务指标的单一性和企业内外部环境的复杂性所导致的。此外，预警系统结果的展示还取决于输入信息的真实性和公正性。如果信息存在失真的情况，那么财务危机预警的质量也将受到影响。另外，姚之朋（2019）采用现金流财务指标代替传统的财务分析指标，在对ST公司连续几年的财务数据建立财务预警模型时，发现偿债能力、营运能力、成长能力和货币周转能力等因素对该模型具有显著的有效性，证明了现金流在企业财务危机预警中的连续有效性。

二、理论分析

（一）大数据分析技术的理论分析

大数据，英文为Big Data，是指在传统的数据处理技术已经无法胜任处理的数据量级和数据类型。大数据的特点在于它的数据量大、数据种类多、处理速度快以及价值密度低。大数据可以包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，如社交媒体数据、日志数据、传感器数据、音视频数据等。大数据技术是指为了处理和管理大数据而产生的一系列技术和工具，例如数据挖掘、机器学习、人工智能、云计算、分布式系统等。

数据挖掘是从大量数据中提取出有用的信息的技术，通常包括分类、聚类、关联分析和预测等技术。分类是将数据分为不同的类别，例如将商品分为不同的类别；聚类是将相似的数据归为同一类，例如将消费者按照其购买行为划分为不同的群体；关联分析是寻找数据中的关联关系，例如发现一些商品之间存在购买关系；预测是基于历史数据和趋势，预测未来的趋势。

机器学习是一种基于数据和算法的自动化方法，让计算机可以从数据中学习，不需要人为地指定规则。机器学习可以分为监督式学习、无监督式学习和强化学习。监督式学习需要训练数据，机器可以根据训练数据来预测新数据的结果。无监督式学习则不需要训练数据，机器可以自己找到数据中的规律性和相似性。强化学习则是让机器根据不同的行为和奖惩来学习。

人工智能是指模拟人类智能的理论、设计、开发和应用的科学和工程。人工智能的核心技术包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等。人工智能的应用领域包括智能语音、智能客服、智能物流、智能医疗、智能家居等。

云计算是一种通过互联网提供计算资源和应用服务的模式。云计算可以分为基础设施即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）和软件即服务（SaaS）。IaaS提供虚拟化的计算、存储和网络资源；PaaS则提供开发和部署应用程序的平台；SaaS则提供预先配置好的软件应用服务。

一种是分布式计算平台，如Hadoop、Spark等，这些平台可以在集群中运行，将数据分散到多个计算节点上，利用并行计算的方式提高计算速度和效率。

另一种是机器学习算法，如深度学习、神经网络等，通过对海量数据进行训练和学习，自主发现数据之间的关联性和规律性，实现智能化分析和预测。

除此之外，大数据技术还包括数据存储、数据清洗、数据挖掘、数据可视化等多个方面，构成了完整的大数据生态系统。

（二）财务危机的理论分析

财务危机是指企业在经营活动中出现的严重财务问题，导致其无法按时支付债务、维持正常运营，甚至面临破产的风险。财务危机可能来自于企业经营活动中的内部因素，也可能受到外部因素的影响，例如宏观经济环境的变化、政策调整、市场变化等等。财务危机的产生会对企业的生存与发展带来严重的影响，甚至可能导致企业的倒闭，给社会经济发展带来负面影响。

财务危机的产生原因主要可以分为以下几个方面：

1.经营策略不当：企业的经营策略不当、市场判断错误、战略调整不及时等等，都可能导致企业业绩下滑，增加财务危机的风险。

2.财务管理不善：企业的财务管理不善，例如财务报表失实、内部控制缺陷、资金管理混乱等等，都可能导致企业陷入财务危机。

3.外部环境因素：宏观经济环境的变化、政策调整、市场变化等等都可能对企业造成负面影响，增加其财务危机的风险。

4.债务压力过大：企业债务过多、债务成本过高、还款压力过大等等，都可能导致企业无法按时还款，增加其财务危机的风险。

5.经营风险：企业经营活动中的风险，例如市场风险、信用风险、技术风险等等，都可能对企业造成负面影响，增加其财务危机的风险。

三、大数据下的财务危机管理方法分析

随着大数据技术的不断发展，财务危机的预测与管理也逐渐向着数据化、智能化的方向发展。本文将从大数据应用的角度，探讨财务危机的管理方法，旨在提高企业财务风险管理的精准度和效率。

大数据在财务危机预测中的应用 财务危机预测是财务风险管理的重要环节，传统的财务分析方法存在单一性和时间滞后等问题。而大数据分析技术则能够通过挖掘海量的数据，从多维度、多角度分析企业的财务风险，提高财务危机的预测准确度。

例如，利用机器学习算法对大量数据进行训练，建立起财务危机预测模型。该模型可以通过不断学习、优化，提高其准确性和敏感性。同时，对于财务危机预测模型的建立，需要从多个方面考虑因素，包括企业的财务指标、行业动态、宏观经济环境等，从而实现全面、准确的财务危机预测。

大数据在财务危机管理中的应用 除了财务危机预测，大数据还可以在财务危机管理中发挥重要作用。一方面，大数据可以帮助企业实现风险监控和预警，及时发现财务危机的苗头，从而采取及时的应对措施。另一方面，大数据可以支持企业进行精准的财务风险定位和分析，帮助企业更好地了解其财务风险状况，及时采取有效措施，防范财务风险的发生。

大数据在财务危机处理中的应用 一旦财务危机发生，如何及时有效地处理也是企业必须要面对的重要问题。大数据在财务危机处理中同样也可以发挥作用。例如，在财务危机发生后，可以利用大数据。其次，大数据技术可以应用于企业内部的风险管理。通过对企业内部各种数据进行采集和分析，可以识别出潜在的风险，帮助企业及时发现并控制风险，避免财务危机的发生。例如，对于企业的内部控制，可以通过大数据技术对数据进行全面的监控和分析，及时发现异常数据并进行处理，从而降低内部控制风险。此外，大数据技术还可以应用于企业的财务预测和决策。通过对海量的数据进行分析和挖掘，可以为企业提供更为准确的财务预测和决策支持。例如，可以通过大数据技术对市场数据、行业数据、政策数据等进行分析，为企业提供更准确的市场预测和战略决策支持，降低企业面临的财务风险。

大数据技术还可以应用于企业的财务审计和监督。通过对企业的财务数据进行大数据分析，可以发现财务数据中的异常和潜在的问题，从而提高审计效率和质量。同时，大数据技术也可以为监管机构提供更为全面、准确的监管数据，帮助监管机构更好地发现和防范财务风险。

四、大数据运用于财务危机管理案例分析

（一）企业简介

L企业是一家以生产和销售高端电子产品为主的公司，具有一定规模和知名度。由于市场竞争激烈，该企业一直致力于产品的研发和技术升级，这也是该企业一直以来的核心竞争力。

然而，在市场快速变化的情况下，该企业的市场份额逐渐下降，营收也随之减少。为了应对这一问题，该企业采用了大数据技术进行财务危机管理。

（二）大数据在L企业财务危机管理中的应用

1、数据收集

为了进行有效的财务危机管理，该企业首先收集了大量的数据，包括营收、成本、销售数据、市场数据等。这些数据分别来自于不同的数据源，包括企业内部的财务系统、销售系统，以及外部的市场调查报告、行业数据等。

2、数据清洗

在收集到数据之后，该企业进行了数据清洗，剔除了一些重复、不完整、错误的数据。同时，对于一些数据中的异常值和缺失值，也进行了相应的处理。

3、数据分析

通过对收集到的数据进行分析，该企业获得了一系列关键性的指标，如营收增长率、成本占比、销售渠道分布等。同时，该企业还通过对市场调查报告、行业数据的分析，了解了市场的发展趋势、竞争对手的战略等。

4、建立模型

通过对数据进行分析，该企业建立了财务危机管理的模型。该模型主要包括了财务风险评估、财务预警、危机处置等环节，能够帮助企业全面了解财务状况，及时预警风险，有效应对危机。

5、数据可视化

为了更加直观地展现财务数据和管理情况，该企业采用了数据可视化技术，将数据以图表等形式呈现。通过可视化，可以帮助企业管理层更加清晰地了解企业的财务状况。

企业员工更好地理解和参与财务管理，提高企业整体的管理效率。

（三）案例中效果风险

通过大数据技术的应用，该企业在财务危机管理方面取得了一定的效果。具体表现如下：

1、实现了财务状况的实时监控

通过建立财务管理模型和数据可视化技术，该企业能够实现对财务状况的实时监控。一旦发现财务风险，企业管理层能够立即采取相应的措施，避免风险进一步扩大。

2、提升了财务分析和决策能力

通过对数据的分析和建模，该企业能够全面了解自身的财务状况和市场动态，提高了财务分析和决策能力。同时，数据可视化技术也帮助企业管理层更加直观地了解财务状况，做出更加科学合理的决策。

3、优化了企业管理效率

大数据技术的应用使得企业管理层能够更加精准地进行财务管理和风险控制，从而提高了管理效率和决策效果。同时，数据可视化技术也使得企业员工能够更好地理解财务数据和管理情况，更好地参与企业的财务管理，进一步提升了企业整体的管理效率。

五、研究启示

大数据技术在财务危机管理中的应用已经成为了企业管理中不可或缺的一部分。通过收集、清洗、分析数据，建立财务管理模型，采用数据可视化技术等方式，企业能够更好地了解自身财务状况和市场动态，及时预警财务风险，有效应对财务危机，提高管理效率和决策效果，从而为企业的稳定发展奠定了坚实的基础。

该案例表明，大数据技术在财务危机管理中具有重要作用，可以帮助企业更好地了解自身财务状况和市场动态，实现对财务风险的实时监控和预警，优化企业的管理效率和决策效果。同时，数据可视化技术也可以帮助企业管理层更加直观地了解财务数据和管理情况，提高企业员工的参与度和管理效率。因此，企业应当积极探索大数据技术在财务危机管理中的应用，不断提升自身的财务管理和风险控制能力，为企业的可持续发展提供有力的保障。

参考文献：

[1]付永贵,朱建明.基于大数据的网络供应商信用评估模型[J].中央财经大学学报，2016（08）

[2]崔洁.企业财务危机预警系统问题及对策[J].财会通讯,2011（14）

[3]姚之朋.基于现金流的财务危机预警研究-以制造业上市公司为例[J].财务研究,2019（11）

[4]张亮,张玲玲,陈懿冰等.基于信息融合的数据挖掘方法在公司财务预警中的应用[J].中国管理科学,2015（10）