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大数据时代关于企业风险管理的相关思考

在科学技术不断发展创新的背景下，以电子信息技术和云计算技术为基础的大数据技术也已经渗透到各行各业。将大数据技术应用到企业风险管理中，促进企业风险管理的自动化、智能化发展是大势所趋。但如何以大数据技术为抓手，应对复杂经营环境给企业风险管理带来挑战，为企业的稳定发展提供保证，还需要更为深入的探索和研究。

一、将大数据技术应用于企业风险管理的可行性

(一)大数据的特点

大数据一词源于英文的“BigData”，麦肯锡全球研究所将大数据定义为：大小规格超越传统数据库软件工具抓取、存储、管理和分析能力的数据群。与传统数据相比，大数据具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低等特征。目前，各行各业每天都会创造大量的数据，每天需要处理大量的数据，并保证数据处理的实时性。面对庞大而复杂的数据，企业只有利用科学合理的手段进行存储、管理，并提取其中的价值帮助企业科学判断下一步经营战略。但是，数据同时还是一种成本，需要进行妥善的存储和管理。企业想要抓住大数据带来的机遇与潜力，利用大数据创造更大的价值，必须掌握有效的数据管理方法。

(二)企业风险管理基本流程

企业经营活动过程中，会遇到各种各样的不确定事件，这些事件发生概率以及对企业发展的影响无法提前知晓，这些不确定事件就是企业发展过程中需要应对的风险。企业在发展过程中，可能面临着社会环境风险、战略风险、财务风险、运营风险、市场风险、灾害性风险等诸多内外风险。企业为了实现未来战略目标，必须将各类不确定因素产生的结果控制在预期可接受范围内，这就是风险管理。其基本流程主要包括收集初始信息、评估并制定策略、提出并实施解决方案、监督与改进等工作，通过在企业管理的各个环节和经营过程中执行风险管理的基本流程，建立全面的风险管理体系，从而将风险的不良影响降到最低。

(三)企业风险管理体系建设需要大数据技术支撑

全面风险管理体系建设过程中，管理人员需要尽最大努力找出可能影响企业发展的各种潜在风险，并通过合理的管理手段保证企业战略发展目标的实现。在大数据时代背景下，风险管理体系建立以及建立后的运行、监测、评价和改进过程中，都会面临来自企业内外部环境的海量数据，企业必须具备强大的技术支撑，才能对这些数据进行实时收集、分类、筛选和处置，形成并及时更新企业的风险数据库，为决策提供信息，提高风险管理的整体效率和效果。

二、企业风险管理如何运用大数据技术

(一)搜集风险信息资源

大数据时代下，企业需要通过各种渠道搜集风险信息资源，并预判这些风险对企业战略目标实现或者生存发展的影响，进而采取相关措施进行风险规避。首先，从外部环境分析，企业的经营活动受到政策变动、融资问题、人力资源问题以及应收账款回收问题等方面的影响，这些信息以音频、视频、图片、表格表单等结构化和非结构化数据的形式存在于企业的各个角落。如果使用传统的风险管理手段，单纯收集这些风险信息就需要占用大量的人力和财力，且收集到的信息时效性也不高，再加上这些风险信息的分布杂乱无章，整理起来具有较大的难度。在这种情况下，要通过全面风险识别来提高风险管理质量，具有一定的难度。

而大数据技术应用可以有效解决以上问题。首先，通过Flume工具对海量的风险信息进行实时收集，并通过关键性文字抓取，保证数据信息整理的统一性与高效性。其次，通过网络爬虫技术，对客户信用及诉讼等信息进行获取，进而准确判断其应收账款回收情况，降低坏账风险。最后，通过大数据采集技术，对企业中ERP、MES系统中与经营、财务等有关信息进行提取，进而帮助管理者更好的掌握企业经营情况，保证风险信息的准确性。

(二)科学评估企业风险

企业风险评估工作的开展，需要以风险信息收集为基础。在大数据时代下，单纯依靠为数不多的工作人员和传统的手工收集方式，很难对海量数据信息进行高效收集、整理和提取，故而难以保证相应风险评估结果的科学性、准确性、合理性。而大数据技术应用可以通过分类分析和关联规则等方式，将各种风险信息快速收集、分类、整理，再利用统计分析或在线实时分析等手段，及时对风险信息进行初步评估，从而提升风险评估质量。

例如，企业开展采购招投标活动，如果每次都是固定的投标人参与投标，且均为同一投标人中标，那么该企业的采购流程必然存在风险。但如果使用传统风险评估方法，很难对采购招标活动重大异常现象做出及时、准确的分析和判断，风险评估的时效性得不到保障。而大数据挖掘技术与分析技术的应用，则可以对这些投标公司和中标公司的信息进行提前整理与分析，挖掘投标公司实际控股人信息，进而判断该公司是否存在违规投标情况，并及时采取针对性的风险规避措施。

(三)实时进行风险预警

传统风险管理模式要求管理人员必须对风险有足够敏感性，且可以根据企业情况制定风险防范策略，但由于管理人员个人因素影响，