數字化浪潮驅動企業運營模式與管理體系的深刻變革，財務風險的傳導路徑愈發復雜多樣。傳統的管理模式難以應對數據驅動環境下的動態風險，亟需引入創新方法予以應對。深入探討數字化背景下財務風險的傳導機制，不僅有助于提升風險識別與控制能力，還能為企業在數字經濟環境中實現穩定發展和價值創造提供重要支撐。
2 企業數字化轉型中財務風險傳導管控的重要性
2.1 適應數字化經濟環境變化的需求
在全球數字經濟快速發展的背景下，數字技術正深刻改變著企業的經營模式和競爭格局。根據中國信息通信研究院發布的《全球數字經濟白皮書(2023年)》，2022年全球數字經濟規模達到74.4萬億美元，同比增長7.2%，這表明數字經濟已成為推動全球經濟增長的核心動力[1]。在此環境下，企業面臨的財務風險呈現出新的特征：數據資產價值評估難度增大、無形資產占比提升帶來的風險計量挑戰、數字支付與跨境交易引發的流動性風險等。傳統的財務風險管理方法已難以適應這種變化，企業必須建立與數字化環境相適應的風險傳導機制。這不僅包括對新型財務風險的識別和評估能力，還需要具備快速響應市場變化、有效防范數字化業務風險的能力，以確保在數字經濟浪潮中保持競爭優勢。
2.2 保障企業財務穩定運營的關鍵
在企業數字化轉型進程中，財務風險傳導的把控是保障財務穩定運營的核心要點。數字化轉型促使企業業務模式、運營流程等發生深刻變革，這一過程中，財務風險的來源更加復雜多樣。從外部看，市場環境的快速變化、數字技術的更新換代都可能帶來風險;從內部而言，系統升級、數據管理等環節也存在潛在風險。若不能有效管理財務風險傳導，一個環節的風險可能迅速擴散至整個財務體系，引發資金鏈斷裂、財務數據失真等嚴重問題。而對財務風險傳導路徑的清晰認知和有效監控，能使企業提前預警、及時干預，阻止風險蔓延，確保資金流穩定、財務信息準確，為企業的持續健康運營筑牢根基。
2.3 提升企業價值創造能力的需要
企業數字化轉型可提升價值創造能力，而財務風險傳導管理在此過程中扮演著關鍵角色。在數字化轉型時，企業會加大對新技術、新業務的投入，以期開拓新的價值增長點。但這些舉措也伴隨著諸多財務風險，如投資失敗、成本失控等。深入研究財務風險傳導，能幫助企業在追求價值創造時合理配置資源。通過精準識別潛在風險，企業可避免因盲目投資而造成資源浪費，確保資金流向最具潛力的項目，提高資源利用效率。有效的風險管控還能增強企業的信用評級，降低融資成本，為價值創造提供更有利的資金環境。此外，清晰把握財務風險傳導路徑，有助于企業提前制定應對策略，在風險發生時迅速反應，降低損失，保障價值創造活動的連續性。如此，企業便能在數字化轉型浪潮中更好地挖掘價值潛力，提升核心競爭力，實現可持續發展。
3 數字化轉型背景下財務風險傳導管控面臨的困境
3.1 傳統風險識別方法適應性不足
傳統的財務風險識別方法主要包括靜態財務指標分析、財務比率評估和人工經驗判斷3種典型模式。這些方法長期以來在企業財務風險管理中發揮了重要作用，但在數字化轉型背景下暴露出嚴重的適應性缺陷。根據數字化轉型財務風險調查報告(2020-2023)，中國企業在數字化轉型中的主要財務風險識別問題集中在數據分析滯后、風險指標單一、預警不及時及模型適應性差(見表1)。數據分析滯后的占比從2020年的45.2%逐年下降至2023年的35.6%，預警不及時的占比從52.3%降至42.1%。這些數據背后反映出傳統方法難以應對數字化環境下復雜的風險傳導特征。特別是在跨部門、跨業務流程的風險傳導中，靜態指標和經驗判斷顯得尤為蒼白。例如，傳統方法往往無法捕捉銷售、財務、技術等部門間的風險聯動，也難以建立動態、實時的風險關聯模型[2]。數字化環境要求引入智能化工具和綜合分析模型，以提升風險識別的實時性與精準度，從而有效應對快速變化的財務風險傳導路徑。
3.2 風險數據獲取與處理能力有限
在企業數字化轉型進程中，風險數據獲取與處理能力存在局限性，嚴重制約著對財務風險傳導的有效把控。從數據獲取層面來看，隨著數字化程度加深，企業內外部數據來源廣泛且復雜。內部涵蓋各業務部門的運營數據，外部涉及市場動態、行業競爭、政策法規等多方面數據[3]。然而，企業現有的數據采集系統往往分散且缺乏整合，不同部門的數據格式、標準不一致，導致數據難以有效匯聚，造成數據缺失或不準確。同時，部分重要的風險數據可能存在于企業外部的第三方平臺或機構，獲取這些數據面臨諸多阻礙，如數據共享協議的限制、高昂的獲取成本等。在數據處理方面，面對海量且快速增長的風險數據，企業的數據分析技術和人才儲備明顯不足。傳統的數據處理工具和方法難以滿足大數據的實時性、多樣性要求，無法及時挖掘數據背后隱藏的風險信息。此外，由于缺乏專業的數據分析師和風險評估專家，難以運用先進的數據分析模型和算法對數據進行深度解讀，從而無法準確判斷財務風險的傳導趨勢和影響程度。
3.3 跨部門風險協同管理機制缺失
在企業數字化轉型的復雜環境中，跨部門風險協同管理機制的缺失成為財務風險傳導管理的重大阻礙。數字化轉型促使企業各部門聯系緊密，業務流程相互交織，財務風險不再局限于單個部門，而是在不同部門間快速傳導。然而，多數企業尚未建立起有效的跨部門風險協同管理機制。各部門往往從自身利益和業務角度出發，獨立開展風險管理工作，缺乏統一的風險認知和協同行動。例如，銷售部門為追求業績可能過度賒銷，增加應收賬款風險，而財務部門卻未能及時獲得相關信息，無法提前預警和控制;研發部門在新產品研發過程中，可能因預算超支或進度延誤給企業帶來財務壓力，但與財務部門之間缺乏有效的溝通與協調。此外，部門間信息壁壘嚴重，數據難以共享，導致風險信息傳遞不及時、不準確，無法形成對財務風險的整體把控[4]。一旦某個部門出現風險，由于缺乏協同機制，難以迅速調動各部門資源進行應對，從而使風險在企業內部蔓延擴散，加大了企業財務風險管理的難度。
3.4 風險預警與應對體系不完善
在企業數字化轉型的大背景下，風險預警與應對體系的不完善，使企業在面對財務風險傳導時顯得力不從心。當前的風險預警指標多側重于傳統財務數據，如資產負債率、流動比率等，而對數字化轉型過程中涌現的新風險因素，如數據安全風險、數字化業務模式風險等缺乏考量。這些新風險往往具有隱蔽性強、傳播速度快的特點，使得現有預警指標難以捕捉到早期信號，導致企業無法及時察覺潛在的財務風險。預警模型也相對滯后，大多基于歷史數據構建，未能充分考慮數字化環境下市場的快速變化和不確定性。當市場環境突變或企業業務調整時，模型的準確性和有效性會大幅下降，無法為企業提供可靠的風險預警。在風險應對方面，企業缺乏系統、靈活的應對策略。一旦風險發生，由于各部門之間職責不清，協同應對機制不健全，導致應對措施無法迅速、有效地執行。同時，應對方案缺乏針對性和多樣性，難以根據不同類型、不同程度的財務風險進行個性化處理，延誤了最佳應對時機，進一步加劇了財務風險的負面影響。
4 數字化轉型背景下財務風險傳導管控的優化路徑
4.1 引入智能化技術優化風險識別與預測
在數字化轉型背景下，引入智能化技術是優化財務風險識別與預測的關鍵舉措。企業可運用人工智能算法，如機器學習中的決策樹、支持向量機，對海量財務及非財務數據進行深度挖掘。這些算法能夠自動學習數據中的復雜模式和規律，精準識別出傳統方法難以察覺的潛在財務風險因素。例如，通過分析客戶交易數據、市場輿情信息等，能夠提前發現客戶信用風險變化或市場趨勢轉變對企業財務狀況的影響。同時，借助大數據分析技術，整合企業內外部數據資源。內部涵蓋財務報表、業務流程數據，外部包括行業動態、宏觀經濟數據等。企業通過對這些數據的實時分析，構建全面、動態的風險指標體系，使風險識別更加全面、準確。此外，利用智能預警系統，基于預設的風險閾值和算法模型，實時監測財務數據和業務指標。一旦出現異常波動，系統會立即發出預警信號，提醒相關人員及時關注和處理。這種智能化的風險預測方式，能夠大大提高企業對財務風險的感知能力，為企業提前制定應對策略提供有力支持，有效防范風險的發生和傳導。
4.2 搭建數據驅動的財務風險監控平臺
在數字化轉型浪潮中，搭建數據驅動的財務風險監控平臺是精準把控財務風險傳導的核心路徑。第一，整合多源數據。從企業內部各業務系統，如銷售、采購、生產等系統中獲取業務數據，同時收集財務系統中的財務數據，包括賬目明細、資金流動等。此外，引入外部數據，如行業報告、宏觀經濟指標、市場動態等，構建全方位的數據資源池，為風險監控提供豐富的數據基礎。第二，運用數據挖掘和分析技術。通過數據清洗、轉換和建模，對整合后的數據進行深度分析。例如，采用聚類分析識別財務數據中的異常模式，運用關聯規則挖掘不同業務與財務指標之間的潛在關系，從而精準定位財務風險的來源和特征[5]。第三，構建可視化監控界面。將分析結果以直觀易懂的圖表、圖形等形式呈現，如風險熱力圖、趨勢圖等，實時展示財務風險的分布和變化趨勢。管理人員可通過該界面快速了解企業財務風險狀況，及時發現潛在風險點，以便作出科學決策。第四，建立動態更新機制。隨著企業業務發展和市場環境變化，持續更新數據和分析模型，確保監控平臺的有效性和適應性，實現對財務風險的實時、精準監控。
企業數字化方向優秀論文范文二：
數字經濟需要數字產業化和產業數字化的支撐，產業數字化需要企業數字化的支撐。從整體角度看，企業數字化的核心目標之一是產業數字化;從業態角度看，企業數字化也需要產業數字化的政策和指引。因此，企業數字化建設需要從產業視角和企業視角兩個維度來進行定義，但目前除了金融、衛生等強監管行業對企業數字化建設提出了相關監管要求外，其他非強監管行業幾乎沒有對企業數字化建設進行有效推進和引導。同時，企業本身對數字化建設的意愿主要來自企業業務的需求，這兩個因素的疊加使得我國仍有較大規模企業停留在信息化時代或半數字化狀態且停滯不前，尤其是中小企業。這將嚴重影響我國產業數字化目標的實現，因為產業數字化建成的標志是絕大部分企業都完成數字化轉型，而不是幾家頭部企業完成數字化轉型就代表產業數字化完成。眾所周知，關于航母阻攔索、隱身車漆、碳纖維魚竿、順豐無人機等“工業大摸底”就是典型的產業數字化不足導致的。產業數字化不僅能支撐數字經濟，也為產業治理提供了更廣闊的空間。
從現實來看，以企業視角來推動企業數字化的規模建設達不到效果，原因有以下三點：第一，企業所在業務領域不同對數字化建設的驅動力不同，如電子商務、物流相關企業已經高度數字化實現了數據驅動業務，而如傳統大多數制造業企業甚至一些大型企業的數字化仍然停留在信息化的水平。第二，企業自身的戰略需要驅動數字化建設，每個企業由于一把手或者管理層對數字化建設的認知不同，也會影響企業數字化建設推進。第三，企業數字化人才嚴重匱乏，數字化人才是業務與技術的綜合型人才，這類人才高校是培養不出來的，同時社會上也幾乎招不到，企業如果培養這類人才需要機制和時間。這就導致即使企業提出了數字化戰略，但在具體落地的過程中進展緩慢。
所以以企業視角通過激發企業自身能動性來推進企業數字化大規模建設的影響因素較多、困難較大。因此需要產業主管部門提供一種可讓所有企業都要遵循的規則來統一規劃和推進產業數字化建設，同時還不能影響企業自身數字化建設的自主性?？蓞⒖既缦拢旱谝?，制定產業數據治理規范和制度，規范產業數據定義、范圍、標準、安全等級、管理職責、權限等。由產業主管部門制定全國統一規范和制度，地方可在此基礎上擴展該地方所需要增加的數據和管理細則。原則是跨地方共享的數據由產業主管部門負責制定，僅在地方范圍內使用的數據由地方參考主管部門的指導意見自己制定。第二，建設可將所有企業連接起來的產業數字化的“高速公路”，并建議采用產業數據專網接入企業數字化系統，保障入網可信和企業數據安全，使企業數據的商用和政務管理隔離分開。第三，建設產業數據治理平臺，將產業所有企業數據經地方匯總至中央，實現產業整體的數據統計分析、數據挖掘等能力，為實現產業整體水平的提升提供數據支撐。第四，從國家角度看企業數據也是一種安全資源，需要進行安全保護，因此要求企業數字化系統必須要具備“數據安全域”和數據安全能力。“數據安全域”指企業最核心的“命根子”數據存放區域，如配方、配比等要存放在“數據安全域”，要具備足夠的安全管理能力，可通過DSMM進行評估驗證。第五，為企業提供“2個體系1個平臺”的數字化建設指導和資源支持，即數字化建設體系、數字化人才培養體系、數據管理系統平臺。為企業提供咨詢、培訓、服務、資金等資源平臺，幫助企業落地數字化建設。
無論產業數字化還是企業數字化，無論是統計分析、商務職能還是大數據、人工智能，都離不開高質量數據這個基礎，也就是數據治理/管理是一切數字化應用的基礎。以下將從數據治理/管理角度對產業數據治理架構和企業數據管理架構進行設計闡述。
2 產業數據治理管控架構設計
(1)產業數據治理管控架構設計。產業數據治理管控架構的核心是數據標準的推行、與數據管理系統的聯動以及對上報數據在分析、安全、質量和審計方面的全方位報告。協助建立產業政策制定、地方因地制宜調整與執行、企業生產經營行為數據反饋、政策效果評估與優化的產業大管理流程閉環。其中劃分了私域和公域，私域主要指國有企事業單位，可以提高數據治理管控力度和統一性，以達到提升產業數據質量的目的;公域主要指民營企業，為其提供高質量的參考數據和主數據，在提高產業數據質量的同時豐富產業數據內容，使得產業主管部門可以全方位掌握產業整體發展情況。
(2)產業數據治理網絡架構設計。產業數據治理涉及面廣、數據量大且對數據安全要求高。因此建議從行政管理級別角度分為兩級：第一級為產業主管單位，即國家部委級如工信部;第二級為區域產業主管單位，即可按行政省份劃分或者行政管理級別劃分，如有直屬企業的部委既是產業主管單位也是區域主管單位。這兩個級別的側重點有所不同，具體為：第一，產業主管單位負責國家級或行業級別的標準、指標和管理策略的制定與發布;區域主管單位在此基礎上可以增加“本區域特有”的標準、指標和管理策略。第二，產業主管單位負責企業接入產業數據專網的注冊，以及對公發布的標準、指標和管理策略;區域主管單位負責發布標準、指標和管理策略，以及收集企業上傳的產業數據。第三，區域主管單位負責具體的產業數據管理的監管、審計和相關的數據報告，并將報告上傳;產業主管單位依據區域主管單位上報的數據報告內容再進行產業級整體分析，對產業數據治理做出新的指示，并形成新一輪的標準、指標和管理策略進行發布。另外，產業和區域主管單位都必須擁有數據安全域，用于存放和保護產業重要的核心數據。在網絡通信上考慮到帶寬性能和安全建議采用專線。
3 企業數字化建設架構設計
(1)數字化建設體系。企業數字化建設體系有兩個核心目標：數字資產和數據交易。數字資產的目的是納入財務報表，目前法律上還不具備，但中央全面深化改革委員會第二十六次會議明確將數據作為生產要素(摘自2022年12月2日《中共中央 國務院關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見》)，要做好準備。數據交易的目的是獲利，可以是資金獲利，也可以是資產獲利。數字化建設體系共分為五個部分：數據架構、數據治理、生產經營、業務智能和數據協議。
(2)數字化人才培養體系。企業數字化人才培養體系的目標是培養新型數字化人才，即既懂業務又懂技術的數字化人才。由于目前新型數字化人才高校沒有針對性、成熟的專業，且社會招聘也是一人難求，因此需要企業從內部挖掘、培養數字化人才。數字化人才培養體系分為三個部分：數據治理培訓、數據邏輯培訓和業務邏輯培訓。
(3)數據管理系統平臺。數據管理系統平臺為企業展示了數字化建設系統所需的實用功能，為企業搭建應用架構和技術架構提供參考依據，同時也為企業未來的數字資產交易和產業數字化整合/聯盟提供預留擴展能力。另外，數字化離不開流程化，數字化可以為企業生產經營決策提供數據支撐，而決策需要通過流程化落地執行，完整的數據管理系統平臺應滿足“經營決策—任務執行—數據反饋再決策—調整再執行”的閉環流程。數據管理系統平臺由實時數據處理(R)、數據批量抽取(E)、數據加載(L)、數據清洗轉換(T)、數據應用(A)和數據服務(S)共6個部分組成，系統名稱定為RELTAS。具體如圖5所示。
建議中小企業在建設數據管理系統平臺時采用開源系統進行自研，原因有三點：第一，目前市面上數據管理相關的系統建設價格較高，且沒有通用化產品基本上都需要定制開發。第二，上述相關數據管理系統均有開源軟件，且培訓內容十分豐富，對于中小企業數字化建設初期的數據管理需求基本上夠用。第三，自研的靈活度較大，可隨著企業發展的變化迅速變化，商業產品一般需要定制或等新版本上線，等待周期較長。
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