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時(shí)間：2023-07-27 09:29:52
序論：速發(fā)表網(wǎng)結(jié)合其深厚的文秘經(jīng)驗(yàn)，特別為您篩選了11篇人工智能財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)范文。如果您需要更多原創(chuàng)資料，歡迎隨時(shí)與我們的客服老師聯(lián)系，希望您能從中汲取靈感和知識(shí)！
縱觀現(xiàn)如今人們的生活，智能產(chǎn)品已經(jīng)無處不在，正一步步的改變著大眾的生活方式，比如一部智能手機(jī)就可以處理很多業(yè)務(wù)。許多行業(yè)也進(jìn)入了智能化工作時(shí)。就會(huì)計(jì)領(lǐng)域而言，以德勤為首的四大會(huì)計(jì)師事務(wù)所相繼推出財(cái)務(wù)機(jī)器人來完成基礎(chǔ)會(huì)計(jì)工作，給會(huì)計(jì)行業(yè)帶來了巨大的挑戰(zhàn)。
一、智能時(shí)代對(duì)傳統(tǒng)會(huì)計(jì)工作的影響
（一）改變了會(huì)計(jì)工作方式，提高了工作效率
近幾年的時(shí)間里，需要會(huì)計(jì)人員處理的工作因?yàn)橹悄芑陌l(fā)展同樣發(fā)生了變化，企業(yè)通過建立財(cái)務(wù)賬套系統(tǒng)，日常發(fā)生的發(fā)票開具、費(fèi)用報(bào)銷、憑證填制等業(yè)務(wù)都可以在財(cái)務(wù)軟件上操作，期末賬簿和報(bào)表可自動(dòng)生成；貨幣結(jié)算時(shí)也可以通過互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行轉(zhuǎn)賬。簡(jiǎn)單的會(huì)計(jì)工作由于這些變化擺脫掉時(shí)空的束縛，不僅可以縮短會(huì)計(jì)人員的工作時(shí)間，工作效率也能有很大的提升。
（二）會(huì)計(jì)人員工作崗位發(fā)生變化
財(cái)務(wù)機(jī)器人的應(yīng)用取代了處理基礎(chǔ)財(cái)務(wù)工作的人員，使會(huì)計(jì)人員免于重復(fù)基本業(yè)務(wù)。更多的會(huì)計(jì)人員將轉(zhuǎn)型到有價(jià)值的財(cái)務(wù)分析、財(cái)務(wù)決策以及其他管理崗位中。這就需要財(cái)會(huì)人員具備商務(wù)數(shù)據(jù)挖掘、財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析處理、財(cái)務(wù)決策和企業(yè)管理等能力，能對(duì)報(bào)表和數(shù)據(jù)進(jìn)行深刻解讀，提取數(shù)據(jù)背后的信息，并把這些信息變?yōu)閷?duì)企業(yè)經(jīng)營(yíng)策略的制定有用的信息。
（三）降低了財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)更加精準(zhǔn)
智能機(jī)器發(fā)生錯(cuò)誤的概率微乎其微，未進(jìn)入智能時(shí)代前的會(huì)計(jì)工作中會(huì)有大批量的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)需要進(jìn)行人工處理，不但枯燥還及易出錯(cuò)。人工智能在會(huì)計(jì)領(lǐng)域的應(yīng)用保證了會(huì)計(jì)信息的真實(shí)和完整，而且還可以快速選取各種決策所需的相關(guān)數(shù)據(jù)和信息，大大降低了以往人工分析數(shù)據(jù)差錯(cuò)、數(shù)據(jù)不全面和數(shù)據(jù)分析結(jié)果滯后造成的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。
二、智能時(shí)代會(huì)計(jì)人才培養(yǎng)存在的問題
（一）會(huì)計(jì)學(xué)專業(yè)課程設(shè)置存在缺陷
1.財(cái)務(wù)核算類課程比重偏大。目前大多數(shù)大學(xué)的會(huì)計(jì)學(xué)專業(yè)課程都側(cè)重于財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)，不夠重視財(cái)務(wù)分析與財(cái)務(wù)管理，會(huì)計(jì)核算類課程多，且課程之間重復(fù)的內(nèi)容比較多，這種傳統(tǒng)的以財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)為中心的課程體系已經(jīng)不適應(yīng)智能時(shí)代對(duì)會(huì)計(jì)人才的需要。2.缺少數(shù)據(jù)分析課程。智能時(shí)代下，財(cái)務(wù)機(jī)器人的應(yīng)用會(huì)使會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)自動(dòng)生成，無需會(huì)計(jì)工作者進(jìn)行手動(dòng)計(jì)算。公司的財(cái)務(wù)分析、決策和其他管理工作會(huì)需要會(huì)計(jì)人員來進(jìn)行，但目前會(huì)計(jì)學(xué)專業(yè)缺少數(shù)據(jù)分析類相關(guān)課程的設(shè)置，幾乎沒有學(xué)生擁有對(duì)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的分析能力。3.理論知識(shí)的傳授多過實(shí)踐能力的培養(yǎng)。很大一部分大學(xué)的會(huì)計(jì)學(xué)專業(yè)都強(qiáng)調(diào)理論教學(xué)，對(duì)實(shí)踐教學(xué)重視不夠，導(dǎo)致很多高校學(xué)生畢業(yè)以后不能把所學(xué)的知識(shí)很好的應(yīng)用到會(huì)計(jì)實(shí)際工作中。4.跨學(xué)科類課程設(shè)置不足。學(xué)科交叉是智能時(shí)展的主流方向，要把復(fù)合型會(huì)計(jì)人才列為當(dāng)前各高校的培養(yǎng)目標(biāo)。而目前，與其他專業(yè)學(xué)科設(shè)置課程整合是會(huì)計(jì)課程體系沒有涉及的領(lǐng)域，各高校的會(huì)計(jì)學(xué)專業(yè)畢業(yè)生不能實(shí)現(xiàn)智能時(shí)代對(duì)會(huì)計(jì)復(fù)合型人才的需要，只掌握了單一的會(huì)計(jì)知識(shí)。
（二）缺少對(duì)學(xué)生自學(xué)能力的培養(yǎng)
會(huì)計(jì)是為社會(huì)生產(chǎn)活動(dòng)服務(wù)的，必將隨著社會(huì)的發(fā)展而不斷變化，所以學(xué)生只靠在學(xué)校獲取的知識(shí)是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的，但目前高校教師的傳授知識(shí)的方式只是講授這一種，學(xué)生沒有任何思考過程，只是把知識(shí)聽了一遍，并不能使他們的自主學(xué)習(xí)能力有所提升，導(dǎo)致學(xué)生在工作中不能很好的適應(yīng)環(huán)境、內(nèi)容和工作方式等的變化。
（三）應(yīng)用型師資不足
會(huì)計(jì)是實(shí)踐較強(qiáng)的學(xué)科，若教師缺少實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，就不能很好的培養(yǎng)學(xué)生的實(shí)踐能力。目前很多高校沒有重視對(duì)應(yīng)用型教師的培養(yǎng)，而是一味的鼓勵(lì)教師進(jìn)行學(xué)術(shù)研究，這對(duì)培養(yǎng)企業(yè)需要的會(huì)計(jì)人才極為不利。
（四）缺乏職業(yè)素養(yǎng)教育
職業(yè)素養(yǎng)是從業(yè)者按照職業(yè)崗位要求養(yǎng)成的行為習(xí)慣和良好作風(fēng)，它是工作人員在從事其專業(yè)相關(guān)的活動(dòng)中所表現(xiàn)出來的綜合素質(zhì)。會(huì)計(jì)職業(yè)素養(yǎng)就需要每個(gè)會(huì)計(jì)工作人員對(duì)會(huì)計(jì)這個(gè)職業(yè)有著崇高的理想和信念，遵守會(huì)計(jì)行業(yè)的紀(jì)律，履行其責(zé)任與義務(wù)，不斷提升自己的職業(yè)技能，對(duì)這份職業(yè)充滿興趣，并保持良好的工作態(tài)度。目前高校對(duì)會(huì)計(jì)學(xué)專業(yè)學(xué)生的培養(yǎng)只停留在知識(shí)教育層面，忽視了對(duì)會(huì)計(jì)職業(yè)素養(yǎng)的教育，教學(xué)方法和考核方式缺乏多樣性，各高校畢業(yè)生還沒有實(shí)現(xiàn)智能時(shí)代對(duì)會(huì)計(jì)職業(yè)素養(yǎng)的要求。
三、智能時(shí)代會(huì)計(jì)人才培養(yǎng)改革策略
（一）完善會(huì)計(jì)學(xué)專業(yè)課程體系
1.減少財(cái)務(wù)核算類課程比重，增加數(shù)據(jù)分析類課程。高校在制定會(huì)計(jì)學(xué)專業(yè)人才培養(yǎng)計(jì)劃時(shí)，要減少會(huì)計(jì)核算類課程所占的比重，增加管理會(huì)計(jì)、財(cái)務(wù)分析、風(fēng)險(xiǎn)分析、財(cái)務(wù)管理以及內(nèi)部控制等課程比重。同時(shí)像財(cái)務(wù)分析、數(shù)據(jù)處理、挖掘業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)這類有助于提升學(xué)生數(shù)據(jù)分析能力的課程需要增加到必修課中，以提升會(huì)計(jì)人員的數(shù)據(jù)分析能力。2.增加實(shí)踐類課程，鼓勵(lì)學(xué)生頂崗實(shí)習(xí)。高校不能僅限于傳統(tǒng)的理論教學(xué)，與會(huì)計(jì)有關(guān)的實(shí)踐課程的比重需要提高，比如用友、金蝶在財(cái)務(wù)中的應(yīng)用，大數(shù)據(jù)與可視化在會(huì)計(jì)學(xué)中的應(yīng)用，企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)分析案例等課程，為了增長(zhǎng)實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)使學(xué)生的實(shí)際操作能力有所進(jìn)步。還要與會(huì)計(jì)領(lǐng)域中已經(jīng)開展智能化工作的企業(yè)進(jìn)行深度合作，讓學(xué)生到真實(shí)的企業(yè)會(huì)計(jì)工作崗位參加實(shí)習(xí)，積累工作經(jīng)驗(yàn)，更好地將理論與實(shí)踐結(jié)合，保障學(xué)生畢業(yè)后能更好地適應(yīng)智能化的工作模式。目前市場(chǎng)需求的會(huì)計(jì)人才與高校培養(yǎng)的會(huì)計(jì)人才不一致，高校可以通過調(diào)查企業(yè)對(duì)會(huì)計(jì)人才的需求方向來培養(yǎng)符合市場(chǎng)需求的會(huì)計(jì)人才。同時(shí)高校還應(yīng)該定期聘請(qǐng)合作企業(yè)的優(yōu)秀財(cái)務(wù)工作者為學(xué)生開設(shè)智能時(shí)代會(huì)計(jì)知識(shí)的講座，提高學(xué)生對(duì)智能會(huì)計(jì)工作的了解。3.開設(shè)學(xué)科交叉課程，注重復(fù)合型會(huì)計(jì)人才培養(yǎng)。隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能、云計(jì)算等新技術(shù)在會(huì)計(jì)領(lǐng)域的應(yīng)用，會(huì)計(jì)人員的綜合素質(zhì)必須適應(yīng)市場(chǎng)的需要，會(huì)計(jì)人才不僅要有會(huì)計(jì)理論知識(shí)，還要掌握諸如管理學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、金融學(xué)、法學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)據(jù)分析以及計(jì)算機(jī)程序設(shè)計(jì)等相關(guān)知識(shí)；不僅要具備會(huì)計(jì)業(yè)務(wù)處理能力，還要具備創(chuàng)新、團(tuán)隊(duì)溝通、組織協(xié)調(diào)、判斷決策、持續(xù)學(xué)習(xí)等智能機(jī)器難以復(fù)制的能力。因此，在高校會(huì)計(jì)學(xué)專業(yè)開設(shè)學(xué)科交叉課程，培養(yǎng)復(fù)合型會(huì)計(jì)人才至關(guān)重要。具體做法是，在公共基礎(chǔ)課程模塊應(yīng)開設(shè)人文素養(yǎng)、計(jì)算機(jī)編程和數(shù)理統(tǒng)計(jì)類課程，對(duì)學(xué)生進(jìn)行厚基礎(chǔ)、寬口徑的培養(yǎng)。在專業(yè)基礎(chǔ)課程模塊應(yīng)開設(shè)經(jīng)濟(jì)管理、金融、財(cái)經(jīng)法規(guī)和會(huì)計(jì)職業(yè)道德類課程，融入思政元素，培養(yǎng)學(xué)生一定的協(xié)調(diào)管理能力和良好的會(huì)計(jì)職業(yè)價(jià)值觀。在專業(yè)核心課程模塊應(yīng)該增設(shè)大數(shù)據(jù)會(huì)計(jì)分析、大數(shù)據(jù)財(cái)務(wù)決策、新技術(shù)與經(jīng)濟(jì)一體化發(fā)展等課程。
（二）創(chuàng)新教學(xué)以及考核評(píng)價(jià)方式
高校要不斷更新教育理念，應(yīng)以學(xué)生的創(chuàng)造性思維為中心，努力提高學(xué)生的自主學(xué)習(xí)能力，加強(qiáng)培養(yǎng)自主解決問題的能力，實(shí)施以教以學(xué)生為本，教師主導(dǎo)的教學(xué)模式。可以利用互聯(lián)網(wǎng)上的慕課、微課采用線上線下結(jié)合、小組討論、案例分析、實(shí)踐操作、競(jìng)賽等多種教學(xué)方法鼓勵(lì)學(xué)生積極參與教學(xué)過程，以此增加獨(dú)立思考的機(jī)會(huì)，對(duì)學(xué)生形成良好的終身學(xué)習(xí)習(xí)慣有很大的好處。同時(shí)，學(xué)習(xí)不只是結(jié)果考查，要重視對(duì)過程的評(píng)價(jià)，把對(duì)學(xué)習(xí)過程的考評(píng)比例提高。可以采用提高平時(shí)作業(yè)質(zhì)量、課堂表現(xiàn)在課程學(xué)業(yè)成績(jī)中的比重，還可以將學(xué)生參與小組討論、操作演示、課后與老師互動(dòng)等情況的表現(xiàn)納入考核評(píng)價(jià)范圍。
（三）建設(shè)應(yīng)用型師資隊(duì)伍
高校會(huì)計(jì)專業(yè)教師在會(huì)計(jì)人才培養(yǎng)中擔(dān)任重要角色。智能時(shí)代下，會(huì)計(jì)工作方式發(fā)生了巨大的變化，相應(yīng)的使會(huì)計(jì)學(xué)科體系的內(nèi)容也出現(xiàn)了改變。作為引導(dǎo)者，高校會(huì)計(jì)專業(yè)教師應(yīng)自發(fā)的地學(xué)習(xí)與智能時(shí)代相關(guān)的理論知識(shí)和實(shí)踐知識(shí)。與此同時(shí)，高校也應(yīng)該積極為教師提供學(xué)習(xí)新知識(shí)的渠道，可以聘請(qǐng)實(shí)務(wù)界人工智能專業(yè)人員為教師開設(shè)大數(shù)據(jù)、人工智能、信息技術(shù)、財(cái)務(wù)共享等培訓(xùn)講座，開拓教師的視野，提升教師的理論水平；還可以分批選派教師到行業(yè)內(nèi)優(yōu)秀的企業(yè)進(jìn)行掛職鍛煉，在企業(yè)工作中了解人工智能對(duì)會(huì)計(jì)工作的改變，練習(xí)操控人工智能進(jìn)行會(huì)計(jì)工作，教師要不斷地學(xué)習(xí)實(shí)踐來適應(yīng)智能時(shí)代，為后續(xù)培養(yǎng)適應(yīng)智能時(shí)代的高素質(zhì)會(huì)計(jì)人才提供有力保障。
（四）強(qiáng)化職業(yè)素養(yǎng)教育
會(huì)計(jì)學(xué)專業(yè)是按照企業(yè)對(duì)會(huì)計(jì)人員的需求而設(shè)立的專業(yè)，滿足并且符合經(jīng)濟(jì)社會(huì)以及會(huì)計(jì)行業(yè)的發(fā)展要求是各高校培養(yǎng)會(huì)計(jì)人才的首要目標(biāo)。智能時(shí)代的到來，以往的會(huì)計(jì)核算能力就已經(jīng)不是會(huì)計(jì)人員的核心競(jìng)爭(zhēng)力了，對(duì)會(huì)計(jì)人員有了更高的職業(yè)素養(yǎng)要求。1.培養(yǎng)學(xué)生的管理能力。智能時(shí)代已經(jīng)不再需要財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)，逐漸變?yōu)閷?duì)管理會(huì)計(jì)的需求，高校也要考慮這一點(diǎn)，提高學(xué)生的綜合管理能力。作為一名企業(yè)的財(cái)務(wù)管理者，既要擁有一定的會(huì)計(jì)專業(yè)知識(shí)，同時(shí)還要具備溝通、團(tuán)隊(duì)協(xié)作、分析研判以及決策等能力。高?？梢蚤_展模擬企業(yè)管理競(jìng)賽或開設(shè)模擬企業(yè)管理課程，通過搭建標(biāo)準(zhǔn)工作流程讓學(xué)生感受企業(yè)財(cái)務(wù)部門管理層的日常工作，以及管理人員的工作內(nèi)容。還要鼓勵(lì)學(xué)生通過參加社團(tuán)和學(xué)生工作組織來鍛煉自己的組織管理、團(tuán)隊(duì)協(xié)作和決策等能力。2.提升學(xué)生的創(chuàng)新意識(shí)。高校要使學(xué)生感受到良好的創(chuàng)新氛圍，為學(xué)生搭建好創(chuàng)新平臺(tái)，讓學(xué)生積極參加“互聯(lián)網(wǎng)+”大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)競(jìng)賽，指導(dǎo)學(xué)生申報(bào)大創(chuàng)項(xiàng)目。此外，教師引導(dǎo)學(xué)生開展科研項(xiàng)目，在科研中發(fā)現(xiàn)創(chuàng)新點(diǎn)，提高教學(xué)質(zhì)量，學(xué)生的創(chuàng)新意識(shí)也能得到培養(yǎng)，開拓視野，讓學(xué)生緊跟會(huì)計(jì)行業(yè)發(fā)展變化的步伐。3.加強(qiáng)學(xué)生的會(huì)計(jì)職業(yè)道德教育。雖然目前高校已經(jīng)開設(shè)會(huì)計(jì)職業(yè)道德的相關(guān)課程，但社會(huì)上的會(huì)計(jì)造假案例仍不斷出現(xiàn)，因此在高校還應(yīng)進(jìn)一步強(qiáng)化會(huì)計(jì)職業(yè)道德教育，從源頭入手，在學(xué)生時(shí)代就要讓他們了解職業(yè)道德的重要性和違反職業(yè)道德的嚴(yán)重的后果，樹立正確的會(huì)計(jì)職業(yè)道德觀，提高辨別是非的能力、抵抗誘惑的能力，自覺抵制不良社會(huì)風(fēng)氣，維護(hù)會(huì)計(jì)的職業(yè)尊嚴(yán)，促進(jìn)良好的會(huì)計(jì)道德觀的形成。
四、結(jié)語
智能時(shí)代會(huì)計(jì)人才培養(yǎng)問題已成為我國(guó)人才強(qiáng)國(guó)戰(zhàn)略的重要組成部分。在人類的不斷進(jìn)步下，社會(huì)管理領(lǐng)域也會(huì)被智能科技產(chǎn)品一步步的占據(jù)。因此，智能時(shí)代下會(huì)計(jì)人才培養(yǎng)問題的研究也不是一勞永逸的，培養(yǎng)教育會(huì)計(jì)人才的內(nèi)容也要不斷進(jìn)步，使智能技術(shù)不斷為會(huì)計(jì)工作帶來便捷。
參考文獻(xiàn)：
[1]陳小芹.人工智能時(shí)代會(huì)計(jì)人才培養(yǎng)模式[J].商業(yè)會(huì)計(jì),2019,657(09):127-129.
數(shù)據(jù)挖掘是一種知識(shí)發(fā)現(xiàn)的過程，它主要基于統(tǒng)計(jì)學(xué)、人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)，高度自動(dòng)化地分析數(shù)據(jù)，做出歸納性的推理，從中挖掘出潛在的模式，并對(duì)未來情況進(jìn)行預(yù)測(cè)，以輔助決策者評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)，做出正確的決策。
對(duì)于企業(yè)而言，數(shù)據(jù)挖掘有助于發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)的趨勢(shì)，揭示已知的事實(shí)，預(yù)測(cè)未知的結(jié)果。在實(shí)際應(yīng)用中，數(shù)據(jù)挖掘主要采用以下方法進(jìn)行模式的發(fā)現(xiàn)。(1)分類分析。找出一個(gè)類別的概念描述，它代表這類數(shù)據(jù)的整體信息，一般用規(guī)則或決策樹模式表示。常用的分類模型有決策樹模型、基于規(guī)則模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型等。(2)聚類分析。與分類分析不同，聚類分析的輸入是一組未標(biāo)定的記錄，目的是根據(jù)一定的規(guī)則，合理地劃分記錄集合。聚類分析和分類分析是一組互逆的過程，因此在很多分類分析中適用的算法也同樣適用于聚類分析。(3)關(guān)聯(lián)分析。如果兩個(gè)或多個(gè)數(shù)據(jù)項(xiàng)之間的取值之間重復(fù)出現(xiàn)且概率很高時(shí)，它們之間就存在某種關(guān)聯(lián)，可以建立這些數(shù)據(jù)項(xiàng)的關(guān)聯(lián)規(guī)則。一般用“支持度”和“可信度”兩個(gè)閾值來在篩選關(guān)聯(lián)規(guī)則。(4)預(yù)測(cè)。預(yù)測(cè)是利用歷史數(shù)據(jù)找出變化規(guī)律，建立模型，并用此模型來預(yù)測(cè)未來數(shù)據(jù)的種類，特征等。典型的方法是回歸分析、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法等。
二、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)中的應(yīng)用
根據(jù)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)需求以及系統(tǒng)分析的原理，嘗試將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用于財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)。系統(tǒng)處理信息的過程如圖1所示。
(一)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備工作 構(gòu)建財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警所需要的數(shù)據(jù)源，主要包括生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)和財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，兩者均可通過企業(yè)的ERP系統(tǒng)獲取。生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)主要包括企業(yè)存貨種類、數(shù)量、單價(jià)、周期；客戶名稱、購(gòu)買產(chǎn)品名稱、數(shù)量、時(shí)間、單價(jià)、總金額等。財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)主要包括現(xiàn)金、應(yīng)收賬款、負(fù)債、銷售收入、銷售利潤(rùn)等。外部數(shù)據(jù)主要包括同行業(yè)上市公司的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)。
信息技術(shù)已經(jīng)深入各行各業(yè)，財(cái)務(wù)領(lǐng)域積極探索信息技術(shù)的應(yīng)用，工作方式從傳統(tǒng)的手工記賬過渡到會(huì)計(jì)電算化，逐漸擺脫了重復(fù)而繁瑣的計(jì)算?；ヂ?lián)網(wǎng)技術(shù)的深度挖掘，推動(dòng)著財(cái)務(wù)領(lǐng)域邁進(jìn)了會(huì)計(jì)信息系統(tǒng)及其協(xié)同時(shí)代。人工智能等高新技術(shù)的涌現(xiàn)，開啟了財(cái)務(wù)領(lǐng)域業(yè)財(cái)融合、財(cái)務(wù)共享的變革浪潮，智能財(cái)務(wù)成為當(dāng)前學(xué)術(shù)界和實(shí)務(wù)界探討的熱點(diǎn)，越來越多的企業(yè)布局智能財(cái)務(wù)建設(shè)，推動(dòng)企業(yè)財(cái)務(wù)轉(zhuǎn)型，實(shí)現(xiàn)財(cái)務(wù)與業(yè)務(wù)融合，提升財(cái)務(wù)服務(wù)水平與效率。當(dāng)前我國(guó)各高校財(cái)務(wù)信息化建設(shè)情況不盡相同，信息化水平良莠不齊，但基本已完成會(huì)計(jì)電算化建設(shè)，過渡到會(huì)計(jì)信息系統(tǒng)及協(xié)同時(shí)代?，F(xiàn)有的高校財(cái)務(wù)管理體系多呈現(xiàn)信息孤島效應(yīng)，制約了高校財(cái)務(wù)共享平臺(tái)的建設(shè)。高校作為科研與創(chuàng)新重地，應(yīng)緊隨時(shí)代變革潮流，緊跟企業(yè)財(cái)務(wù)智能化改革的步伐，運(yùn)用人工智能等高新技術(shù)實(shí)現(xiàn)財(cái)務(wù)智能化，進(jìn)而推動(dòng)智慧校園建設(shè)。本文結(jié)合具體高校，以HB大學(xué)為例，分析該高校智能財(cái)務(wù)時(shí)代下財(cái)務(wù)面臨的挑戰(zhàn)及存在的問題，提出智能財(cái)務(wù)時(shí)代下高校財(cái)務(wù)轉(zhuǎn)型策略，為其他高校推動(dòng)財(cái)務(wù)智能化建設(shè)提供有益參考。
1智能財(cái)務(wù)時(shí)代下高校財(cái)務(wù)轉(zhuǎn)型的必要性
智能財(cái)務(wù)是將以人工智能為代表的“大智移云物區(qū)”等新技術(shù)運(yùn)用于財(cái)務(wù)工作中，對(duì)傳統(tǒng)財(cái)務(wù)工作進(jìn)行模擬、延伸和拓展，以改善會(huì)計(jì)信息質(zhì)量、提高會(huì)計(jì)工作效率、降低會(huì)計(jì)工作成本、提升會(huì)計(jì)合規(guī)能力和價(jià)值創(chuàng)造能力，促進(jìn)企業(yè)財(cái)務(wù)在管理控制和決策支持方面的作用發(fā)揮，通過財(cái)務(wù)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，推動(dòng)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程。智能財(cái)務(wù)有五個(gè)特點(diǎn)：全面共享、高效融合、深度協(xié)同、精細(xì)管理和力求智能［1］。智能財(cái)務(wù)的提出為實(shí)現(xiàn)業(yè)財(cái)融合、信息共享打開了新天地，大型企業(yè)集團(tuán)正全力實(shí)踐智能財(cái)務(wù)建設(shè)。同時(shí)，高校正布局?jǐn)?shù)字校園建設(shè)，而信息共享是關(guān)鍵。高校財(cái)務(wù)處作為核心部門，與各個(gè)單位都有密切聯(lián)系，業(yè)務(wù)方面與多部門都有交集。高校財(cái)務(wù)智能化建設(shè)不僅可提升自身管理效率水平，更能加深與其他業(yè)務(wù)部門信息化融合，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)交換、共享。因此，高校應(yīng)積極加快財(cái)務(wù)轉(zhuǎn)型，緊跟財(cái)務(wù)變革要求，將智能財(cái)務(wù)管理模式應(yīng)用到自身財(cái)務(wù)管理中，推動(dòng)智慧校園的建設(shè)。
2智能財(cái)務(wù)時(shí)代下HB大學(xué)財(cái)務(wù)轉(zhuǎn)型面臨的挑戰(zhàn)
HB大學(xué)是某省省屬重點(diǎn)建設(shè)大學(xué)，全校在校師生有2萬余人。該校財(cái)務(wù)處積極探索信息化建設(shè)，當(dāng)前信息化水平位居省屬高校財(cái)務(wù)處前列，現(xiàn)已具備賬務(wù)核算系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)報(bào)銷系統(tǒng)、學(xué)生收費(fèi)管理系統(tǒng)、工資管理系統(tǒng)、銀校直聯(lián)等系統(tǒng)，基本覆蓋各個(gè)業(yè)務(wù)板塊，該校財(cái)務(wù)信息化水平已步入會(huì)計(jì)信息系統(tǒng)及協(xié)同時(shí)代。然而相比于企業(yè)財(cái)務(wù)改革轉(zhuǎn)型，高校財(cái)務(wù)滯后較多，面臨著更多的挑戰(zhàn)，存在著更多制約高校財(cái)務(wù)轉(zhuǎn)型的問題，本部分結(jié)合HB大學(xué)，對(duì)照智能財(cái)務(wù)建設(shè)要求，具體分析該高校智能財(cái)務(wù)時(shí)代下財(cái)務(wù)轉(zhuǎn)型面臨的挑戰(zhàn)及問題。
2．1各部門間系統(tǒng)相互孤立，信息交換不暢
智能財(cái)務(wù)是建成智能財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)共享平臺(tái)和智能管理會(huì)計(jì)共享平臺(tái)，以業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)財(cái)務(wù)，進(jìn)而驅(qū)動(dòng)財(cái)務(wù)管理、規(guī)范業(yè)務(wù)。數(shù)據(jù)的交換、共享是建設(shè)智能財(cái)務(wù)平臺(tái)的關(guān)鍵。目前HB大學(xué)人事管理系統(tǒng)、資產(chǎn)管理系統(tǒng)、教學(xué)管理系統(tǒng)及科研管理系統(tǒng)等相互孤立，與財(cái)務(wù)管理系統(tǒng)未能實(shí)現(xiàn)互通互聯(lián)，形成信息孤島效應(yīng)。例如，教務(wù)管理系統(tǒng)學(xué)生信息無法直接導(dǎo)入學(xué)生收費(fèi)系統(tǒng)，對(duì)于延遲畢業(yè)、專業(yè)調(diào)換等變化，需要財(cái)務(wù)人員根據(jù)學(xué)校文件在收費(fèi)系統(tǒng)修改，學(xué)生欠費(fèi)信息也無法傳輸?shù)浇虅?wù)管理系統(tǒng)，只能導(dǎo)出相關(guān)數(shù)據(jù)通知學(xué)院負(fù)責(zé)人催收欠費(fèi)。科研管理系統(tǒng)項(xiàng)目信息未能與網(wǎng)絡(luò)報(bào)銷系統(tǒng)、賬務(wù)核算系統(tǒng)對(duì)接，對(duì)于項(xiàng)目余額不足的問題，只能由財(cái)務(wù)人員通知報(bào)賬老師修改、重新提交。這種孤立的系統(tǒng)管理模式不利于財(cái)務(wù)系統(tǒng)收集學(xué)校各方面財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，對(duì)資金管控、降低管理成本增加了難度，同時(shí)降低了財(cái)務(wù)工作效率，制約了業(yè)財(cái)融合的財(cái)務(wù)共享服務(wù)平臺(tái)建設(shè)。
2．2技術(shù)支撐不足，缺乏創(chuàng)新
智能財(cái)務(wù)是涵蓋“大智移云物區(qū)”等新技術(shù)在管理會(huì)計(jì)領(lǐng)域的單獨(dú)運(yùn)用或綜合運(yùn)用，包括與預(yù)算和成本相關(guān)的RPA，與報(bào)表報(bào)告相關(guān)的知識(shí)圖譜、自然語言處理和語音交互等。智能財(cái)務(wù)對(duì)技術(shù)要求很高，高新技術(shù)的深度運(yùn)用可以使財(cái)務(wù)人員徹底從重復(fù)、煩瑣的工作中解脫出來，真正發(fā)揮管理會(huì)計(jì)職能。目前各高校在科學(xué)技術(shù)方面的應(yīng)用比較欠缺，HB大學(xué)主要依賴于第三方軟件服務(wù)商，財(cái)務(wù)人員運(yùn)行信息系統(tǒng)時(shí)發(fā)現(xiàn)問題只能尋求該軟件服務(wù)商解決，財(cái)務(wù)人員對(duì)技術(shù)方面不甚了解，容易發(fā)生問題溝通交流不暢，導(dǎo)致問題解決不及時(shí)。同時(shí)該軟件服務(wù)商在技術(shù)開發(fā)應(yīng)用方面不成熟，網(wǎng)報(bào)系統(tǒng)目前在運(yùn)行過程中發(fā)現(xiàn)許多問題，例如勞務(wù)費(fèi)累計(jì)扣稅存在差異、自動(dòng)生成憑證摘要提取信息不明確等。因此，技術(shù)是影響高校財(cái)務(wù)轉(zhuǎn)型的挑戰(zhàn)之一。
2．3經(jīng)費(fèi)配置欠缺，制度不健全
企業(yè)積極致力于降低運(yùn)行成本，提高經(jīng)濟(jì)效益，智能財(cái)務(wù)通過業(yè)財(cái)融合，把控采購(gòu)、生產(chǎn)、銷售各個(gè)環(huán)節(jié)，以財(cái)務(wù)監(jiān)控資金流向，借助專業(yè)洞察和大數(shù)據(jù)分析輔助業(yè)務(wù)部門、管理部門和高層領(lǐng)導(dǎo)決策。目前，許多高校對(duì)“成本管理”理念認(rèn)識(shí)不足，只重視增加教育經(jīng)費(fèi)投入而忽略了教育經(jīng)費(fèi)管理。高校通過成本管控，可以優(yōu)化教學(xué)資源，合理配置教育經(jīng)費(fèi)，從而實(shí)現(xiàn)最大效益。目前HB大學(xué)領(lǐng)導(dǎo)對(duì)這方面認(rèn)識(shí)不夠，未能深刻認(rèn)識(shí)到財(cái)務(wù)在成本管控方面的重要性，導(dǎo)致建設(shè)智能財(cái)務(wù)信息共享平臺(tái)缺乏合理的經(jīng)費(fèi)配置。同時(shí)，校領(lǐng)導(dǎo)也未能從學(xué)校全局把控，沒有合理的保障制度推動(dòng)數(shù)字化校園建設(shè)。
2．4專業(yè)化、復(fù)合型財(cái)務(wù)人員匱乏
智能財(cái)務(wù)建設(shè)是財(cái)務(wù)領(lǐng)域的一場(chǎng)重大變革，其核心任務(wù)是規(guī)劃建設(shè)創(chuàng)新型智能財(cái)務(wù)平臺(tái)，以及在此基礎(chǔ)上探索。21世紀(jì)最重要的是人才，企業(yè)在財(cái)務(wù)人才培養(yǎng)方面投入更多的成本，積極培養(yǎng)復(fù)合型財(cái)務(wù)管理人才，掌握計(jì)算機(jī)技術(shù)和熟悉財(cái)務(wù)管理模式。HB大學(xué)對(duì)財(cái)務(wù)人才明顯重視不足，未積極引進(jìn)專業(yè)性人才，現(xiàn)有財(cái)務(wù)人員偏老齡化，對(duì)計(jì)算機(jī)方面知識(shí)掌握不足，無法更快適應(yīng)信息化改革，也無法投入更多精力參與信息化建設(shè)。因此，專業(yè)化和復(fù)合型人才匱乏成為HB大學(xué)當(dāng)前面臨的問題之一。
3智能財(cái)務(wù)時(shí)代下的HB大學(xué)財(cái)務(wù)轉(zhuǎn)型策略
HB大學(xué)建設(shè)智能財(cái)務(wù)共享服務(wù)平臺(tái)面臨著諸多挑戰(zhàn)，“智慧校園”的建設(shè)催促著高校財(cái)務(wù)必須轉(zhuǎn)型，以財(cái)務(wù)為中心，連接其他業(yè)務(wù)部門，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)交換、業(yè)財(cái)融合，提升財(cái)務(wù)服務(wù)水平與效率。本部分先分析智能財(cái)務(wù)時(shí)代下高校財(cái)務(wù)轉(zhuǎn)型方向，然后結(jié)合HB大學(xué)提出具體轉(zhuǎn)型措施。
3．1高校財(cái)務(wù)轉(zhuǎn)型的方向
智能財(cái)務(wù)時(shí)代下高校財(cái)務(wù)轉(zhuǎn)型需明確轉(zhuǎn)型方向，從管理理念、財(cái)務(wù)職能、數(shù)字化技術(shù)及人才培養(yǎng)等方向開展。校領(lǐng)導(dǎo)應(yīng)轉(zhuǎn)變管理理念的認(rèn)識(shí)，積極推動(dòng)財(cái)務(wù)職能轉(zhuǎn)變，投入較多的經(jīng)費(fèi)滿足財(cái)務(wù)數(shù)字化技術(shù)的需要，同時(shí)加強(qiáng)人才的吸納與培養(yǎng)，為早日實(shí)現(xiàn)財(cái)務(wù)智能化做準(zhǔn)備。3．1．1管理理念轉(zhuǎn)型高校財(cái)務(wù)轉(zhuǎn)型首先要轉(zhuǎn)變對(duì)財(cái)務(wù)的態(tài)度，校領(lǐng)導(dǎo)應(yīng)重視財(cái)務(wù)部門的作用，現(xiàn)在財(cái)務(wù)已不是簡(jiǎn)單的賬房先生，財(cái)務(wù)管理職能日漸突出。財(cái)務(wù)資源是否合理分配影響著學(xué)校的發(fā)展，校領(lǐng)導(dǎo)要從學(xué)校全局出發(fā)，科學(xué)合理地分配財(cái)務(wù)資源，以財(cái)務(wù)為中心建立信息共享服務(wù)平臺(tái)，聯(lián)通相關(guān)部門信息管理系統(tǒng)，把控學(xué)校各方面資金進(jìn)出狀況，嚴(yán)格控制財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，全面提升財(cái)務(wù)管理水平。同時(shí)，財(cái)務(wù)對(duì)于成本管控有著重要作用，校領(lǐng)導(dǎo)不僅應(yīng)重視經(jīng)費(fèi)的投入，更應(yīng)重視財(cái)務(wù)對(duì)成本的監(jiān)控，從而提高經(jīng)費(fèi)使用效益。3．1．2財(cái)務(wù)治理模式轉(zhuǎn)型傳統(tǒng)的高校財(cái)務(wù)管控模式無法滿足當(dāng)前管理的需求，高校財(cái)務(wù)應(yīng)結(jié)合現(xiàn)有業(yè)務(wù)特點(diǎn)，建立新的財(cái)務(wù)治理模式。智能財(cái)務(wù)時(shí)代下高校財(cái)務(wù)要積極轉(zhuǎn)變財(cái)務(wù)治理模式，高校財(cái)務(wù)類型要從核算型財(cái)務(wù)向管理型財(cái)務(wù)、戰(zhàn)略型財(cái)務(wù)轉(zhuǎn)變；財(cái)務(wù)功能從簡(jiǎn)單的記錄報(bào)告升級(jí)為參與控制與規(guī)劃。財(cái)務(wù)角色要從管好賬、用好信息，成為管好錢、管好風(fēng)險(xiǎn)、管好財(cái)產(chǎn)。轉(zhuǎn)型后的財(cái)務(wù)治理模式，更加符合當(dāng)前高校管理需求，也更加符合高校戰(zhàn)略發(fā)展規(guī)劃，以戰(zhàn)略的視野、全新的理念、開放的心態(tài)推動(dòng)高校邁入“雙一流”建設(shè)。3．1．3財(cái)務(wù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型高校財(cái)務(wù)智能化升級(jí)需要技術(shù)的支撐與保障，運(yùn)用先進(jìn)的信息技術(shù)，建立管理會(huì)計(jì)應(yīng)用平臺(tái)，大數(shù)據(jù)的運(yùn)用可以消除各部門之間的信息壁壘，聯(lián)通財(cái)務(wù)信息系統(tǒng)，推動(dòng)業(yè)財(cái)信息系統(tǒng)集成與融合。大數(shù)據(jù)時(shí)代下，數(shù)據(jù)價(jià)值不言而喻，數(shù)據(jù)已經(jīng)成為分析決策的依據(jù)。高校財(cái)務(wù)應(yīng)深度挖掘數(shù)字資源價(jià)值，財(cái)務(wù)管理系統(tǒng)聯(lián)通其他部門信息管理系統(tǒng)，獲取相關(guān)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，嚴(yán)控財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，推動(dòng)數(shù)字校園建設(shè)。3．1．4人才培養(yǎng)轉(zhuǎn)型為適應(yīng)財(cái)務(wù)轉(zhuǎn)型，人才培養(yǎng)至關(guān)重要。人才是推動(dòng)改革、提升服務(wù)水平的關(guān)鍵。高校對(duì)財(cái)務(wù)人才的重視程度明顯不足，缺乏系統(tǒng)的培訓(xùn)與提升。高校財(cái)務(wù)應(yīng)根據(jù)業(yè)務(wù)需要，重新設(shè)置崗位職責(zé)與要求，制定合適的崗位規(guī)范，加強(qiáng)對(duì)人才的培訓(xùn)，提升其業(yè)務(wù)能力，盡快勝任信息技術(shù)的操作與運(yùn)用。現(xiàn)有的財(cái)務(wù)人才不能只學(xué)做賬，更應(yīng)該了解業(yè)務(wù)，激勵(lì)財(cái)務(wù)人員熟悉業(yè)務(wù)提升管理理念。
3．2智能財(cái)務(wù)視角下HB大學(xué)財(cái)務(wù)轉(zhuǎn)型的具體措施
3．2．1做好統(tǒng)籌規(guī)劃，加強(qiáng)制度保障財(cái)務(wù)轉(zhuǎn)型的目標(biāo)之一是建成財(cái)務(wù)共享服務(wù)中心，實(shí)現(xiàn)校園數(shù)字化建設(shè)。這一項(xiàng)改革需要各部門的積極參與，不可避免會(huì)改變?cè)械墓芾砟Ｊ?、組織結(jié)構(gòu)和管理權(quán)限，因而會(huì)有部分人的利益受到?jīng)_擊。HB大學(xué)財(cái)務(wù)轉(zhuǎn)型應(yīng)得到校領(lǐng)導(dǎo)的全面支持，站在學(xué)校層面上整體規(guī)劃布局，打破原有的組織結(jié)構(gòu)，建立相應(yīng)的保障制度，給予合理的經(jīng)費(fèi)配置，推動(dòng)相關(guān)部門積極配合財(cái)務(wù)智能化建設(shè)，保證工作的徹底執(zhí)行。3．2．2聯(lián)通財(cái)務(wù)信息系統(tǒng)，推進(jìn)財(cái)務(wù)共享平臺(tái)建設(shè)財(cái)務(wù)共享服務(wù)平臺(tái)的建設(shè)可以打破財(cái)務(wù)信息系統(tǒng)封閉的現(xiàn)狀。HB大學(xué)應(yīng)借鑒企業(yè)業(yè)財(cái)融合的建設(shè)思路，將財(cái)務(wù)信息系統(tǒng)與相關(guān)部門信息系統(tǒng)對(duì)接聯(lián)通，使預(yù)算管理系統(tǒng)、資產(chǎn)管理系統(tǒng)、科研管理系統(tǒng)、教務(wù)管理系統(tǒng)、政府采購(gòu)等系統(tǒng)中的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)集中歸集和協(xié)同應(yīng)用，便于校領(lǐng)導(dǎo)及時(shí)獲得基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，有助于提高決策分析的精準(zhǔn)度，有利于加強(qiáng)內(nèi)部控制建設(shè)、降低財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)、提升財(cái)務(wù)管理效率。3．2．3尋求技術(shù)支持，完善財(cái)務(wù)管理系統(tǒng)財(cái)務(wù)共享服務(wù)平臺(tái)的建設(shè)需要強(qiáng)大的信息系統(tǒng)和技術(shù)支撐，HB大學(xué)目前主要依靠第三方軟件服務(wù)商，在技術(shù)支持方面財(cái)務(wù)人員應(yīng)該提出更高的要求，積極與軟件商溝通交流，梳理工作流程，將煩瑣、重復(fù)的工作標(biāo)準(zhǔn)化，通過信息技術(shù)來代替人工操作。HB大學(xué)現(xiàn)有的財(cái)務(wù)管理系統(tǒng)功能比較欠缺，缺乏分析統(tǒng)計(jì)功能，網(wǎng)報(bào)系統(tǒng)尚未完全成熟，在完善財(cái)務(wù)管理系統(tǒng)方面需要投入更多的精力，投入更多經(jīng)費(fèi)尋求更有利的技術(shù)支持商。3．2．4招聘復(fù)合型人才，提升財(cái)務(wù)隊(duì)伍水平HB大學(xué)為適應(yīng)財(cái)務(wù)轉(zhuǎn)型需求，應(yīng)當(dāng)招聘復(fù)合型人才，吸納計(jì)算機(jī)方面人才投身于財(cái)務(wù)實(shí)踐工作中，可以更容易發(fā)現(xiàn)財(cái)務(wù)工作中信息技術(shù)的不足，更便于與軟件商溝通合作。同時(shí)，該校財(cái)務(wù)處積極組織開展對(duì)財(cái)務(wù)人員的培訓(xùn)，使其業(yè)務(wù)能力符合信息時(shí)代的要求，鼓勵(lì)財(cái)務(wù)人員積極學(xué)習(xí)，備考注冊(cè)會(huì)計(jì)師、中級(jí)會(huì)計(jì)師等，豐富理論知識(shí)，提高操作技能，更加適應(yīng)新時(shí)代財(cái)務(wù)人員要求，推動(dòng)財(cái)務(wù)信息化建設(shè)。
4結(jié)語
智能財(cái)務(wù)為高校財(cái)務(wù)轉(zhuǎn)型升級(jí)提供了契機(jī)，信息技術(shù)的深度應(yīng)用使財(cái)務(wù)工作更加智能化與高效。高校財(cái)務(wù)應(yīng)順應(yīng)時(shí)代變革潮流，對(duì)照智能財(cái)務(wù)建設(shè)要求分析自身存在的問題，以合理的制度保障、完善的財(cái)務(wù)管理系統(tǒng)、先進(jìn)的信息技術(shù)、高素質(zhì)的財(cái)務(wù)人員推動(dòng)財(cái)務(wù)共享服務(wù)平臺(tái)的建設(shè)，力爭(zhēng)早日實(shí)現(xiàn)智慧校園的建設(shè)。
主要參考文獻(xiàn)
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一、數(shù)據(jù)挖掘的概念
數(shù)據(jù)挖掘主要是指財(cái)務(wù)人員利用科學(xué)有效的方法從大量的數(shù)據(jù)信息中提取出一些有用的信息幫助企業(yè)進(jìn)行財(cái)務(wù)管理的一項(xiàng)新興技術(shù)。通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能有有效提升企業(yè)財(cái)務(wù)管理水平，強(qiáng)化企業(yè)各方面的資金運(yùn)行管理能力，幫助企業(yè)獲得更加長(zhǎng)遠(yuǎn)穩(wěn)定的發(fā)展。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在應(yīng)用的過程中需要應(yīng)用數(shù)據(jù)庫以及人工智能等多方面的知識(shí)，因此，企業(yè)財(cái)務(wù)人員想要把數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用于財(cái)務(wù)領(lǐng)域必須要加強(qiáng)對(duì)各方面綜合知識(shí)的學(xué)習(xí)與掌握，只有這樣，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)才能充分發(fā)揮其自身作用，企業(yè)的財(cái)務(wù)管理水平才能獲得實(shí)質(zhì)性的突破與進(jìn)步。
二、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用于財(cái)務(wù)領(lǐng)域的重大意義
（一）提高了企業(yè)信息的利用率
企業(yè)的財(cái)務(wù)管理水平之所以不高主要是對(duì)企業(yè)相關(guān)信息的利用率低造成的，很多企業(yè)為了提高財(cái)務(wù)管理水平盲目的學(xué)習(xí)西方先進(jìn)的財(cái)務(wù)管理理論，卻忽視對(duì)企業(yè)吱聲實(shí)際情況的結(jié)合，因此，一些企業(yè)即使使用了國(guó)際上非常領(lǐng)先的財(cái)務(wù)管理理念，其財(cái)務(wù)管理水平依然是停滯不前。企業(yè)使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)以后能夠通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)于現(xiàn)階段企業(yè)的各方面的實(shí)際情況進(jìn)行清洗的了解，企業(yè)財(cái)務(wù)人員根據(jù)企業(yè)的實(shí)際情況制定符合企業(yè)的財(cái)務(wù)計(jì)劃，實(shí)行切實(shí)可行的財(cái)務(wù)管理，能夠有效提升企業(yè)的財(cái)務(wù)管理水平，增加企業(yè)信息的利用率，讓企業(yè)的更方面信息被充分的利用起來，發(fā)揮其自身的作用。
（二）簡(jiǎn)化財(cái)務(wù)人員的工作量，提升財(cái)務(wù)人員的工作效率
數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用需要使用人工智能技術(shù)。人工智能能夠?yàn)槠髽I(yè)財(cái)務(wù)管理提供更加方便快捷的財(cái)務(wù)運(yùn)行流程，降低財(cái)務(wù)人員的財(cái)務(wù)工作量，提升財(cái)務(wù)人員的工作效率。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在應(yīng)用的過程中還需要應(yīng)用數(shù)據(jù)庫技術(shù)，因此，財(cái)務(wù)人員在應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的過程中能夠有效的提升數(shù)據(jù)分析的工作效率，增加財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)確性。由此我們可以看出，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是一項(xiàng)綜合性非常強(qiáng)的技術(shù)，它集多種先進(jìn)技術(shù)于一身，對(duì)于提升我國(guó)企業(yè)財(cái)務(wù)管理水平做出了非常重大的貢獻(xiàn)，為企業(yè)長(zhǎng)期穩(wěn)定的發(fā)展奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。
（三）極大的滿足了財(cái)務(wù)信息智能化需求
財(cái)務(wù)計(jì)劃一般都是按照企業(yè)以前的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析后制定的，在財(cái)務(wù)計(jì)劃具體的實(shí)行過程中，還會(huì)受到實(shí)際情況的左右，企業(yè)還需要針對(duì)實(shí)際情況調(diào)整財(cái)務(wù)計(jì)劃。傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)分析都是通過設(shè)置機(jī)械化的程序來幫助企業(yè)進(jìn)行財(cái)務(wù)管理。隨著我國(guó)市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，機(jī)械的程序化作業(yè)已經(jīng)不能滿足企業(yè)對(duì)于財(cái)務(wù)管理的要求了。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)財(cái)務(wù)的動(dòng)態(tài)管理，通過人工智能對(duì)企業(yè)實(shí)際中出現(xiàn)的問題進(jìn)行動(dòng)態(tài)管理。企業(yè)管理者能夠隨時(shí)查詢自己需要的財(cái)務(wù)信息，與此同時(shí)，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)還能利用數(shù)據(jù)信息獲得更多更有價(jià)值的信息，增加企業(yè)信息的利用效率，滿足企業(yè)財(cái)務(wù)管理的需求。
（四）有效降低企業(yè)的經(jīng)營(yíng)成本
數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是目前較新型的技術(shù)，它極大的滿足了現(xiàn)階段企業(yè)財(cái)務(wù)管理的需求，有效降低了企業(yè)的經(jīng)營(yíng)成本。首先，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是利用計(jì)算機(jī)技術(shù)來完成的，它省去了大量的人工分析整理工作，有效提高了財(cái)務(wù)工作人員的工作效率，降低了企業(yè)的人工成本。其次，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的準(zhǔn)確性非常高，這就使得財(cái)務(wù)人員不用浪費(fèi)大量的時(shí)間尋找財(cái)務(wù)管理中的錯(cuò)誤，降低了財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的錯(cuò)誤率，增加了企業(yè)管理者決策的準(zhǔn)確性，最大限度的降低了企業(yè)因?yàn)闆Q策失誤造成的損失。再次，財(cái)務(wù)模型的建立使得企業(yè)減少了財(cái)務(wù)管理的工作量，使企業(yè)財(cái)務(wù)活動(dòng)更加的規(guī)范化，間接提高了財(cái)務(wù)人員的工作效率，降低了企業(yè)的經(jīng)營(yíng)成本。
三、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)如何更好的應(yīng)用于財(cái)務(wù)領(lǐng)域
（一）數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在企業(yè)投資管理中的應(yīng)用
數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在企業(yè)投資管理中應(yīng)用能有效提升投資收益，降低投資風(fēng)險(xiǎn)，因此，企業(yè)應(yīng)該加大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在企業(yè)中的應(yīng)用。首先，且在投資前應(yīng)該對(duì)投資企業(yè)各方面的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行深入的調(diào)查，通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)深入的分析投資企業(yè)的財(cái)務(wù)情況以及未來的發(fā)展?jié)摿?，精確的估算企業(yè)投資的收益率，從多方面綜合比較投資對(duì)象的情況，從而幫助企業(yè)做出正確的投資決策。其次，企業(yè)的財(cái)務(wù)人員可以利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)整個(gè)市場(chǎng)環(huán)境進(jìn)行分析，從而幫助企業(yè)判斷在目前的經(jīng)濟(jì)大環(huán)境下是否應(yīng)該投資，如果適合投資，投資什么樣的行業(yè)以及企業(yè)企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)性最小，收益性最大。
（二）數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在籌資決策中的應(yīng)用
企業(yè)在日常的經(jīng)營(yíng)過程中，難免會(huì)出現(xiàn)資金緊張的情況，因此需要從外界獲得資金，進(jìn)行籌資。然而，籌資的渠道多種多樣，各個(gè)籌資方式都有其自身的優(yōu)勢(shì)與劣勢(shì)，企業(yè)在如何選擇籌資方式時(shí)經(jīng)常非常的頭疼，及時(shí)經(jīng)過仔細(xì)的研究也不能保證其最終確定的籌資方式符合企業(yè)的發(fā)展需求。應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，企業(yè)就可以根據(jù)自身籌資數(shù)據(jù)、籌資的時(shí)間要求等多方面的條件對(duì)市場(chǎng)中的籌資方式進(jìn)行深入的分析和了解，然后選擇一種與企業(yè)籌資需求最為接近的方式，既能滿足企業(yè)的籌資需求，又能節(jié)省企業(yè)的籌資成本，對(duì)于企業(yè)長(zhǎng)期穩(wěn)定的發(fā)展非常有幫助。
（三）數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在產(chǎn)品銷售中的應(yīng)用
企業(yè)都是通過銷售產(chǎn)品最終確定企業(yè)的經(jīng)營(yíng)利潤(rùn)的，如果企業(yè)不能順利的實(shí)現(xiàn)銷售那么企業(yè)存在的意義將不能實(shí)現(xiàn)，很快就會(huì)面臨倒閉。由此我們可以非常清晰的指導(dǎo)銷售對(duì)于企業(yè)生存的意義。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠有效的分析市場(chǎng)的供求關(guān)系，幫助企業(yè)確定市場(chǎng)上最好銷售的產(chǎn)品類型，讓企業(yè)獲得更多銷售機(jī)會(huì)。企業(yè)在應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)幫助企業(yè)進(jìn)行銷售的過程中，首先應(yīng)該建立趨勢(shì)分析模型，幫助企業(yè)做好銷售規(guī)劃，讓企業(yè)的產(chǎn)量與銷量實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)平衡。其次，企業(yè)應(yīng)該利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)分析出那些產(chǎn)品具有長(zhǎng)期的發(fā)展?jié)摿Γㄟ^對(duì)產(chǎn)品市場(chǎng)潛力的挖掘擴(kuò)大企業(yè)的生產(chǎn)設(shè)備，使得企業(yè)能夠充分的抓住發(fā)展機(jī)遇，獲得更好的發(fā)展。
（四）數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)分析中的應(yīng)用
企業(yè)在日常運(yùn)行的過程中會(huì)面臨各種各樣的風(fēng)險(xiǎn)，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠通過數(shù)據(jù)分析有效控制企業(yè)的經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)，幫助企業(yè)獲得更加穩(wěn)定的發(fā)展。企業(yè)在應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行財(cái)務(wù)分析的過程中，首先，應(yīng)該注意對(duì)企業(yè)各個(gè)方面的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行全面的收集，確保數(shù)據(jù)分析結(jié)果的全面性與準(zhǔn)確性。其次，企業(yè)應(yīng)該建立風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型，把相關(guān)數(shù)據(jù)錄入到風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型中，利用風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模式對(duì)企業(yè)可能面臨的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)，提前防范風(fēng)險(xiǎn)的出現(xiàn)，如果不能很好的防范風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)該立即停止相關(guān)活動(dòng)的進(jìn)行，一切以保證企業(yè)的正常運(yùn)行為根本出發(fā)點(diǎn)。
四、結(jié)束語
數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是對(duì)多種學(xué)科的綜合運(yùn)用，它極大的滿足了現(xiàn)代社會(huì)對(duì)于財(cái)務(wù)領(lǐng)域的要求，幫助企業(yè)更好的實(shí)現(xiàn)財(cái)務(wù)管理水平的提升，對(duì)企業(yè)長(zhǎng)期穩(wěn)定的發(fā)展以及我國(guó)社會(huì)主義市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的繁榮具有重大意義。作為財(cái)務(wù)人員我們必須要與時(shí)俱進(jìn)，充分學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，通過有效的學(xué)習(xí)提升自身專業(yè)素質(zhì)，滿足企業(yè)和社會(huì)對(duì)于財(cái)務(wù)人員要求。
參考文獻(xiàn)：
關(guān)鍵詞:
數(shù)據(jù)挖掘；財(cái)務(wù)；應(yīng)用
一、數(shù)據(jù)挖掘的概念
數(shù)據(jù)挖掘主要是指財(cái)務(wù)人員利用科學(xué)有效的方法從大量的數(shù)據(jù)信息中提取出一些有用的信息幫助企業(yè)進(jìn)行財(cái)務(wù)管理的一項(xiàng)新興技術(shù)。通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能有有效提升企業(yè)財(cái)務(wù)管理水平，強(qiáng)化企業(yè)各方面的資金運(yùn)行管理能力，幫助企業(yè)獲得更加長(zhǎng)遠(yuǎn)穩(wěn)定的發(fā)展。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在應(yīng)用的過程中需要應(yīng)用數(shù)據(jù)庫以及人工智能等多方面的知識(shí)，因此，企業(yè)財(cái)務(wù)人員想要把數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用于財(cái)務(wù)領(lǐng)域必須要加強(qiáng)對(duì)各方面綜合知識(shí)的學(xué)習(xí)與掌握，只有這樣，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)才能充分發(fā)揮其自身作用，企業(yè)的財(cái)務(wù)管理水平才能獲得實(shí)質(zhì)性的突破與進(jìn)步。
二、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用于財(cái)務(wù)領(lǐng)域的重大意義
(一)提高了企業(yè)信息的利用率
企業(yè)的財(cái)務(wù)管理水平之所以不高主要是對(duì)企業(yè)相關(guān)信息的利用率低造成的，很多企業(yè)為了提高財(cái)務(wù)管理水平盲目的學(xué)習(xí)西方先進(jìn)的財(cái)務(wù)管理理論，卻忽視對(duì)企業(yè)吱聲實(shí)際情況的結(jié)合，因此，一些企業(yè)即使使用了國(guó)際上非常領(lǐng)先的財(cái)務(wù)管理理念，其財(cái)務(wù)管理水平依然是停滯不前。企業(yè)使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)以后能夠通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)于現(xiàn)階段企業(yè)的各方面的實(shí)際情況進(jìn)行清洗的了解，企業(yè)財(cái)務(wù)人員根據(jù)企業(yè)的實(shí)際情況制定符合企業(yè)的財(cái)務(wù)計(jì)劃，實(shí)行切實(shí)可行的財(cái)務(wù)管理，能夠有效提升企業(yè)的財(cái)務(wù)管理水平，增加企業(yè)信息的利用率，讓企業(yè)的更方面信息被充分的利用起來，發(fā)揮其自身的作用。
(二)簡(jiǎn)化財(cái)務(wù)人員的工作量，提升財(cái)務(wù)人員的工作效率
數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用需要使用人工智能技術(shù)。人工智能能夠?yàn)槠髽I(yè)財(cái)務(wù)管理提供更加方便快捷的財(cái)務(wù)運(yùn)行流程，降低財(cái)務(wù)人員的財(cái)務(wù)工作量，提升財(cái)務(wù)人員的工作效率。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在應(yīng)用的過程中還需要應(yīng)用數(shù)據(jù)庫技術(shù)，因此，財(cái)務(wù)人員在應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的過程中能夠有效的提升數(shù)據(jù)分析的工作效率，增加財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)確性。由此我們可以看出，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是一項(xiàng)綜合性非常強(qiáng)的技術(shù)，它集多種先進(jìn)技術(shù)于一身，對(duì)于提升我國(guó)企業(yè)財(cái)務(wù)管理水平做出了非常重大的貢獻(xiàn)，為企業(yè)長(zhǎng)期穩(wěn)定的發(fā)展奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。
(三)極大的滿足了財(cái)務(wù)信息智能化需求
財(cái)務(wù)計(jì)劃一般都是按照企業(yè)以前的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析后制定的，在財(cái)務(wù)計(jì)劃具體的實(shí)行過程中，還會(huì)受到實(shí)際情況的左右，企業(yè)還需要針對(duì)實(shí)際情況調(diào)整財(cái)務(wù)計(jì)劃。傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)分析都是通過設(shè)置機(jī)械化的程序來幫助企業(yè)進(jìn)行財(cái)務(wù)管理。隨著我國(guó)市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，機(jī)械的程序化作業(yè)已經(jīng)不能滿足企業(yè)對(duì)于財(cái)務(wù)管理的要求了。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)財(cái)務(wù)的動(dòng)態(tài)管理，通過人工智能對(duì)企業(yè)實(shí)際中出現(xiàn)的問題進(jìn)行動(dòng)態(tài)管理。企業(yè)管理者能夠隨時(shí)查詢自己需要的財(cái)務(wù)信息，與此同時(shí)，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)還能利用數(shù)據(jù)信息獲得更多更有價(jià)值的信息，增加企業(yè)信息的利用效率，滿足企業(yè)財(cái)務(wù)管理的需求。
(四)有效降低企業(yè)的經(jīng)營(yíng)成本數(shù)據(jù)
挖掘技術(shù)是目前較新型的技術(shù)，它極大的滿足了現(xiàn)階段企業(yè)財(cái)務(wù)管理的需求，有效降低了企業(yè)的經(jīng)營(yíng)成本。首先，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是利用計(jì)算機(jī)技術(shù)來完成的，它省去了大量的人工分析整理工作，有效提高了財(cái)務(wù)工作人員的工作效率，降低了企業(yè)的人工成本。其次，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的準(zhǔn)確性非常高，這就使得財(cái)務(wù)人員不用浪費(fèi)大量的時(shí)間尋找財(cái)務(wù)管理中的錯(cuò)誤，降低了財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的錯(cuò)誤率，增加了企業(yè)管理者決策的準(zhǔn)確性，最大限度的降低了企業(yè)因?yàn)闆Q策失誤造成的損失。再次，財(cái)務(wù)模型的建立使得企業(yè)減少了財(cái)務(wù)管理的工作量，使企業(yè)財(cái)務(wù)活動(dòng)更加的規(guī)范化，間接提高了財(cái)務(wù)人員的工作效率，降低了企業(yè)的經(jīng)營(yíng)成本。
三、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)如何更好的應(yīng)用于財(cái)務(wù)領(lǐng)域
(一)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在企業(yè)投資管理中的應(yīng)用
數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在企業(yè)投資管理中應(yīng)用能有效提升投資收益，降低投資風(fēng)險(xiǎn)，因此，企業(yè)應(yīng)該加大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在企業(yè)中的應(yīng)用。首先，且在投資前應(yīng)該對(duì)投資企業(yè)各方面的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行深入的調(diào)查，通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)深入的分析投資企業(yè)的財(cái)務(wù)情況以及未來的發(fā)展?jié)摿?，精確的估算企業(yè)投資的收益率，從多方面綜合比較投資對(duì)象的情況，從而幫助企業(yè)做出正確的投資決策。其次，企業(yè)的財(cái)務(wù)人員可以利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)整個(gè)市場(chǎng)環(huán)境進(jìn)行分析，從而幫助企業(yè)判斷在目前的經(jīng)濟(jì)大環(huán)境下是否應(yīng)該投資，如果適合投資，投資什么樣的行業(yè)以及企業(yè)企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)性最小，收益性最大。
(二)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在籌資決策中的應(yīng)用
企業(yè)在日常的經(jīng)營(yíng)過程中，難免會(huì)出現(xiàn)資金緊張的情況，因此需要從外界獲得資金，進(jìn)行籌資。然而，籌資的渠道多種多樣，各個(gè)籌資方式都有其自身的優(yōu)勢(shì)與劣勢(shì)，企業(yè)在如何選擇籌資方式時(shí)經(jīng)常非常的頭疼，及時(shí)經(jīng)過仔細(xì)的研究也不能保證其最終確定的籌資方式符合企業(yè)的發(fā)展需求。應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，企業(yè)就可以根據(jù)自身籌資數(shù)據(jù)、籌資的時(shí)間要求等多方面的條件對(duì)市場(chǎng)中的籌資方式進(jìn)行深入的分析和了解，然后選擇一種與企業(yè)籌資需求最為接近的方式，既能滿足企業(yè)的籌資需求，又能節(jié)省企業(yè)的籌資成本，對(duì)于企業(yè)長(zhǎng)期穩(wěn)定的發(fā)展非常有幫助。
(三)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在產(chǎn)品銷售中的應(yīng)用
企業(yè)都是通過銷售產(chǎn)品最終確定企業(yè)的經(jīng)營(yíng)利潤(rùn)的，如果企業(yè)不能順利的實(shí)現(xiàn)銷售那么企業(yè)存在的意義將不能實(shí)現(xiàn)，很快就會(huì)面臨倒閉。由此我們可以非常清晰的指導(dǎo)銷售對(duì)于企業(yè)生存的意義。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠有效的分析市場(chǎng)的供求關(guān)系，幫助企業(yè)確定市場(chǎng)上最好銷售的產(chǎn)品類型，讓企業(yè)獲得更多銷售機(jī)會(huì)。企業(yè)在應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)幫助企業(yè)進(jìn)行銷售的過程中，首先應(yīng)該建立趨勢(shì)分析模型，幫助企業(yè)做好銷售規(guī)劃，讓企業(yè)的產(chǎn)量與銷量實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)平衡。其次，企業(yè)應(yīng)該利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)分析出那些產(chǎn)品具有長(zhǎng)期的發(fā)展?jié)摿?，通過對(duì)產(chǎn)品市場(chǎng)潛力的挖掘擴(kuò)大企業(yè)的生產(chǎn)設(shè)備，使得企業(yè)能夠充分的抓住發(fā)展機(jī)遇，獲得更好的發(fā)展。
(四)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)分析中的應(yīng)用
企業(yè)在日常運(yùn)行的過程中會(huì)面臨各種各樣的風(fēng)險(xiǎn)，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠通過數(shù)據(jù)分析有效控制企業(yè)的經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)，幫助企業(yè)獲得更加穩(wěn)定的發(fā)展。企業(yè)在應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行財(cái)務(wù)分析的過程中，首先，應(yīng)該注意對(duì)企業(yè)各個(gè)方面的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行全面的收集，確保數(shù)據(jù)分析結(jié)果的全面性與準(zhǔn)確性。其次，企業(yè)應(yīng)該建立風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型，把相關(guān)數(shù)據(jù)錄入到風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型中，利用風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模式對(duì)企業(yè)可能面臨的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)，提前防范風(fēng)險(xiǎn)的出現(xiàn)，如果不能很好的防范風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)該立即停止相關(guān)活動(dòng)的進(jìn)行，一切以保證企業(yè)的正常運(yùn)行為根本出發(fā)點(diǎn)。
四、結(jié)束語
數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是對(duì)多種學(xué)科的綜合運(yùn)用，它極大的滿足了現(xiàn)代社會(huì)對(duì)于財(cái)務(wù)領(lǐng)域的要求，幫助企業(yè)更好的實(shí)現(xiàn)財(cái)務(wù)管理水平的提升，對(duì)企業(yè)長(zhǎng)期穩(wěn)定的發(fā)展以及我國(guó)社會(huì)主義市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的繁榮具有重大意義。作為財(cái)務(wù)人員我們必須要與時(shí)俱進(jìn)，充分學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，通過有效的學(xué)習(xí)提升自身專業(yè)素質(zhì)，滿足企業(yè)和社會(huì)對(duì)于財(cái)務(wù)人員要求。
參考文獻(xiàn):
[1]馬明志,李艷東,鞠亞輝.高校智能財(cái)務(wù)分析系統(tǒng)設(shè)計(jì)研究[J].商業(yè)會(huì)計(jì),2015(5)
企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警是企業(yè)實(shí)時(shí)監(jiān)控財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生，并進(jìn)行預(yù)測(cè)預(yù)警。對(duì)企業(yè)來說為了預(yù)防財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)是非常重要，不管在國(guó)外還是國(guó)內(nèi)都處在研究階段。本文主要分析我國(guó)在財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警方面存在的不足和問題。
一、國(guó)外專家學(xué)者財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警研究現(xiàn)狀
國(guó)外許多專家和學(xué)者從不同角度對(duì)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警問題進(jìn)行研究。這些研究主要集中在財(cái)務(wù)預(yù)警的方法分析。
1、單變量預(yù)警研究
1932年Fitzpatrick進(jìn)行了單變量破產(chǎn)預(yù)測(cè)研究，這是最早的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警研究。樣本選擇了19家公司，樣本通過單一財(cái)務(wù)比率分為破產(chǎn)和非破產(chǎn)兩組。研究結(jié)果顯示 “凈利潤(rùn)/股東權(quán)益”和“股東權(quán)益/負(fù)債”兩個(gè)比率判別能力最高。盡管Fitzpatrick研究成果很好，但之后的30年內(nèi)很少有學(xué)者進(jìn)行單變量判別法的研究，這種狀況持續(xù)到1966年，才有人繼續(xù)研究破產(chǎn)預(yù)測(cè)問題。Beaver在1966年發(fā)表的《財(cái)務(wù)比率與失敗預(yù)測(cè)》一文中，最早運(yùn)用統(tǒng)計(jì)法建立預(yù)警模型。他以單一財(cái)務(wù)比率指標(biāo)為基本變量比較79對(duì)公司30個(gè)變量在1954-1964年間的預(yù)測(cè)能力。結(jié)果發(fā)現(xiàn)預(yù)測(cè)企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)與財(cái)務(wù)危機(jī)最好的判別變量是“現(xiàn)金流量/總負(fù)債”、“總負(fù)債/總資產(chǎn)”和“凈利潤(rùn)/總資產(chǎn)”。此后，基于單變量的專門研究很少發(fā)生。這是因?yàn)槠髽I(yè)的財(cái)務(wù)特征，通過多個(gè)變量反映，所以大多數(shù)研究者傾向于使用多變量分析方法。
2、多變量預(yù)警模型
Altman在1968年最早使用了多元線性判別模型對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)警。他選擇了1968年仍在運(yùn)營(yíng)的33家公司進(jìn)行破產(chǎn)前1-5年預(yù)警分析，其精度非常滿意，也促進(jìn)了財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警的發(fā)展。最近幾年，澳大利亞、巴西、加拿大、法國(guó)、德國(guó)、愛爾蘭、日本、荷蘭在該模型基礎(chǔ)上，進(jìn)行了類似的研究。為了彌補(bǔ)這些模型的缺陷，研究人員建立了條件概率模型，引進(jìn)了對(duì)數(shù)比率回歸（logistic）和概率單位（probit）回歸方法。Ohlson在1980年回歸方法分析非配對(duì)樣本中，破產(chǎn)概率分布使用選定的間隔，以及兩種類型的分類錯(cuò)誤和分割點(diǎn)的關(guān)系。1984年，Zmijewski在使用概率單位回歸法建立了財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型。
功效系數(shù)法、遞歸分類等隨著統(tǒng)計(jì)學(xué)和信息技術(shù)的不斷發(fā)展也被應(yīng)用于研究中。1992年Salchenberger等人對(duì)判別公司危機(jī)時(shí)運(yùn)用了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析方法。 Messier和Hansen在1988年、 Fletcher和Gross在1993年也使用該辦法進(jìn)行公司破產(chǎn)分析。Tam和Kiang在1992年對(duì)德克薩斯的銀行財(cái)務(wù)失敗案例進(jìn)行預(yù)測(cè)。 Altman、Marco和Varetto在1994年對(duì)意大利企業(yè)進(jìn)行分析預(yù)測(cè)。這些研究相比早期線性分析模型，取得了良好的效果。
3、多元判別分析技術(shù)（Multiple Discriminant Analysis，MDA）
自Altman的開創(chuàng)性工作以來，多元統(tǒng)計(jì)分析特別是MDA在金融風(fēng)險(xiǎn)提供方面獲得廣泛的應(yīng)用。其基本思想是，基于歷史樣本成立判別公式，應(yīng)用于新樣本的分類。多元判別分析技術(shù)的優(yōu)點(diǎn)是簡(jiǎn)潔和更好的解釋，缺陷是必須建立在大量、可靠的歷史統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)之上。國(guó)外很多專家學(xué)者針對(duì)這些缺陷對(duì)MDA進(jìn)行改進(jìn)后形成了統(tǒng)計(jì)模型和人工智能模型。
目前，國(guó)外專家學(xué)者研究者對(duì)于改進(jìn)MDA還有許多不理想的地方，在實(shí)證中許多理論的優(yōu)點(diǎn)表現(xiàn)的不理想也不是很穩(wěn)定。Altman在1994年指出在實(shí)證中類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、判別分析模型、分類樹模型比MDA的優(yōu)勢(shì)不明顯，在精確性等性能上稍勝M(fèi)DA模型，但往往不穩(wěn)定，而在計(jì)算效率、可解釋性、適應(yīng)性、穩(wěn)定性、操作性方面遜于MDA模型。因此MDA幾乎是應(yīng)用最廣泛的模型。
二、國(guó)內(nèi)專家學(xué)者研究財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的現(xiàn)狀
從當(dāng)前國(guó)內(nèi)環(huán)境來看我國(guó)的財(cái)務(wù)預(yù)警研究還處于起步階段，企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)問題的研究大部分還在使用財(cái)務(wù)比率分析企業(yè)財(cái)務(wù)狀況及管理者業(yè)績(jī)上。比如毛定祥（1999），采用復(fù)合財(cái)務(wù)系數(shù)對(duì)上市公司的資產(chǎn)和盈利能力進(jìn)行評(píng)價(jià)；吳少年、李小燕（2000）、張佳明、毛志忠（1997）也針對(duì)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)體系進(jìn)行了分析。這方面研究基本上以四部委聯(lián)合頒布并實(shí)施的企業(yè)績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系為主。
我國(guó)關(guān)于企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的研究才剛剛起步，基本上停留在上市公司。比如陳靜（1999）首次對(duì)我國(guó)上市公司財(cái)務(wù)困境進(jìn)行了研究，把上市公司被特別處理（ST）作為企業(yè)陷入財(cái)務(wù)危機(jī)的標(biāo)志，以1998年的27家滬深兩地同行業(yè)規(guī)模的ST公司和非ST公司為樣本，使用了1995-1997年的財(cái)務(wù)報(bào)表數(shù)據(jù)，進(jìn)行單變量判定分析和多元線形判別分析，研究發(fā)現(xiàn)這兩類研究對(duì)中國(guó)市場(chǎng)存在一定的局限性，但基本有效。宋秋萍（2000）則采用了Z計(jì)分模型對(duì)6家中國(guó)公司進(jìn)行了預(yù)測(cè)分析，她認(rèn)為由于兩國(guó)經(jīng)濟(jì)存在很大差別，利用美國(guó)公司的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)建立起來的模型并不一定適用于中國(guó)公司，認(rèn)為從中國(guó)企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)提煉特征指標(biāo)來建立判別函數(shù)則更務(wù)實(shí)。
三、我國(guó)企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的研究存在不足和問題
通過分析早期研究成果，便于對(duì)我國(guó)企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)進(jìn)行更深入的研究，但仍然存在著一定的不足和問題。
1、國(guó)內(nèi)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警研究是通過分析企業(yè)財(cái)務(wù)報(bào)表，為企業(yè)提早意識(shí)到金融風(fēng)險(xiǎn)和危機(jī)并采取對(duì)策，從而對(duì)企業(yè)進(jìn)行預(yù)警；而國(guó)外的單變量分析、變量分析法需要建在以下基礎(chǔ)上。
（1）企業(yè)應(yīng)當(dāng)是獨(dú)立經(jīng)濟(jì)實(shí)體，沒有任何不當(dāng)交易行為；（2）企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)必須真實(shí)、準(zhǔn)確，并且是相關(guān)的。否則結(jié)果有可能出現(xiàn)錯(cuò)誤的預(yù)測(cè)；（3）多數(shù)研究不是集中在研究財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)形成過程，而是集中在統(tǒng)計(jì)或數(shù)學(xué)技術(shù)的方法上。這在國(guó)內(nèi)企業(yè)是難以滿足的。
2、國(guó)內(nèi)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)系統(tǒng)比較龐大，預(yù)警效果不佳，信號(hào)傳遞速度慢而且運(yùn)營(yíng)成本過高。
3、我國(guó)目前關(guān)于財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警基于實(shí)證研究少，理論分析多。而且大多數(shù)是針對(duì)上市公司的，對(duì)于中小企業(yè)的研究還很少。
通過上述分析，加強(qiáng)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警研究，需要不斷地對(duì)財(cái)務(wù)模型進(jìn)行分析。針對(duì)我國(guó)企業(yè)的將理論與實(shí)證研究相結(jié)合的企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警機(jī)制的研究，就顯得頗為重要。
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中圖分類號(hào)：F2
文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A
文章編號(hào)：1672-3198（2013）09-0027-02
企業(yè)信用評(píng)估和企業(yè)財(cái)務(wù)預(yù)警是企業(yè)財(cái)務(wù)管理研究的重要課題。諸多學(xué)者將兩個(gè)問題一起進(jìn)行研究，這兩者之間還是有本質(zhì)區(qū)別的。財(cái)務(wù)預(yù)警即財(cái)務(wù)失敗預(yù)警，是指借助企業(yè)提供的財(cái)務(wù)報(bào)表、經(jīng)營(yíng)計(jì)劃及其他相關(guān)會(huì)計(jì)資料，利用財(cái)會(huì)、統(tǒng)計(jì)、金融、企業(yè)管理、市場(chǎng)營(yíng)銷理論，采用比率分析、比較分析、因素分析及多種分析方法，對(duì)企業(yè)的經(jīng)營(yíng)活動(dòng)、財(cái)務(wù)活動(dòng)等進(jìn)行分析預(yù)測(cè)，以發(fā)現(xiàn)企業(yè)在經(jīng)營(yíng)管理活動(dòng)中潛在的經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)和財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，并在危機(jī)發(fā)生之前向企業(yè)經(jīng)營(yíng)者發(fā)出警告。信用評(píng)估本質(zhì)上是對(duì)企業(yè)履約各種承諾能力和信用程度進(jìn)行全面評(píng)估，預(yù)測(cè)未來償債可能性來辨識(shí)不同企業(yè)的方法。服務(wù)的對(duì)象有商業(yè)銀行、金融監(jiān)管機(jī)構(gòu)、與受評(píng)對(duì)象有業(yè)務(wù)往來的商業(yè)客戶以及社會(huì)公眾和投資者。
（1）定性評(píng)估方法：人工專家分析法，又被稱為古典信用分析方法，包括5C、5P、5W法，5C法指貸款申請(qǐng)企業(yè)或個(gè)人的道德狀況，償債能力，貸款申請(qǐng)企業(yè)或個(gè)人的財(cái)產(chǎn)狀況，可用于進(jìn)行貸款申請(qǐng)時(shí)抵押擔(dān)保的資產(chǎn)價(jià)值，宏觀經(jīng)濟(jì)狀況。 5W法指貸款申請(qǐng)人、申請(qǐng)貸款的使用、貸款的時(shí)間長(zhǎng)度、擔(dān)保資產(chǎn)價(jià)值及還款方式。目前我國(guó)商業(yè)銀行實(shí)務(wù)中仍主要采用的信用評(píng)估分析方法。
（2）定量評(píng)估方法。
①統(tǒng)計(jì)方法：多元判別分析法（Multi-linear Discriminate Analysis）是較早應(yīng)用于企業(yè)信用評(píng)估的多元統(tǒng)計(jì)方法。Altman（1968）最早提出Z-score模型對(duì)企業(yè)運(yùn)營(yíng)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警、企業(yè)違約預(yù)測(cè)問題進(jìn)行研究，使用較少的財(cái)務(wù)比率迅速進(jìn)行判斷分析，使用年度報(bào)表的數(shù)據(jù)運(yùn)用財(cái)務(wù)比率進(jìn)行分析：企業(yè)運(yùn)營(yíng)成本/平均總資產(chǎn)、留存收益/平均總資產(chǎn)、息稅前利潤(rùn)總額/平均總資產(chǎn)、普通股股東權(quán)益合計(jì)/平均總負(fù)債、營(yíng)業(yè)收入/平均總資產(chǎn)，并且對(duì)三十多家樣本公司進(jìn)行分析，得到準(zhǔn)確率較高的分析結(jié)果，該模型屬于貝葉斯判別，用樣本修正已有的先驗(yàn)概率分布得到后驗(yàn)概率分布。這篇經(jīng)典論文開創(chuàng)了企業(yè)破產(chǎn)預(yù)測(cè)，財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警，信用評(píng)估分析的先河。Altman（1977）在前述論文的基礎(chǔ)上進(jìn)行了完善，又加入幾個(gè)財(cái)務(wù)比率建立ZETA模型，使用總資產(chǎn)收益率（利潤(rùn)總額/平均總資產(chǎn)）、利潤(rùn)增長(zhǎng)率（利潤(rùn)總額/上一年利潤(rùn)總額）、利息保障倍數(shù)（息稅前利潤(rùn)總額/利息費(fèi)用）、留存收益/平均總資產(chǎn)、流動(dòng)比率（流動(dòng)資產(chǎn)/流動(dòng)負(fù)債）、平均總資產(chǎn)、公司股票市價(jià)等財(cái)務(wù)比率，得到比簽署模型更好的分析結(jié)果。Logistic模型分析。Martin（1977）使用財(cái)務(wù)比率進(jìn)行企業(yè)經(jīng)營(yíng)財(cái)務(wù)預(yù)警及企業(yè)貸款違約分析，使用多元統(tǒng)計(jì)學(xué)中的Logistic回歸方法，使用1970至1971年的報(bào)表數(shù)據(jù)從的美聯(lián)儲(chǔ)成員銀行5600多家中選取58家屬于財(cái)務(wù)困境，違約樣本的銀行進(jìn)行分析測(cè)算，使用資產(chǎn)凈利率（利潤(rùn)總額/平均總資產(chǎn)）等8個(gè)財(cái)務(wù)比率，進(jìn)行分析測(cè)算，并且分析不同的信息使用者的風(fēng)險(xiǎn)偏好差異，如投資人和債權(quán)人，測(cè)算不同的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系數(shù)，便于信息使用者更好地作出分析決策，得到較好的分析結(jié)果，并且使用該多元回歸模型與前述的Z-Score模型，ZETA模型測(cè)算的結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析，得到優(yōu)于前述模型的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)。吳世農(nóng)（2001）收集我國(guó)上市公司1998至2002年A股市場(chǎng)的ST公司共計(jì)七十多家，收集樣本數(shù)據(jù)的時(shí)間是公司轉(zhuǎn)化成ST的年度，并且選取相關(guān)行業(yè)的七十多家作為對(duì)照組樣本，進(jìn)行橫截面數(shù)據(jù)分析，選用不同的計(jì)量模型進(jìn)行對(duì)比研究，主要有線性概率模型（LPM），F(xiàn)isher二類線性判定，Logistic模型等多元統(tǒng)計(jì)方法對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)進(jìn)行預(yù)警研究，最終結(jié)果是Logistic模型的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率均高于Fisher判別分析法和LPM的準(zhǔn)確率。于立勇、詹捷輝（2004）也使用Logistic模型，選取商業(yè)銀行的貸款企業(yè)客戶的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行信用違約的分析，得到較好的測(cè)算概率。方洪全、曾勇（2004）在銀行信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法實(shí)證研究及比較分析中運(yùn)用Logit模型分析。李志輝、李萌（2005）選取了195家上市公司為樣本，Logistic模型的準(zhǔn)確率高于線性判別模型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。Junni L. Zhang（2010）運(yùn)用貝葉斯加分類樹法對(duì)德國(guó)公司財(cái)務(wù)報(bào)表數(shù)據(jù)進(jìn)行償債能力進(jìn)行有效得分類。
②信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型。Credit Metrics（信用計(jì)量模型）是摩根大通等美國(guó)知名金融機(jī)構(gòu)采用用VaR（在險(xiǎn)價(jià)值模型）的思路，對(duì)個(gè)人和企業(yè)的貸款以及其他金融資產(chǎn)進(jìn)行價(jià)值估計(jì)和風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)的計(jì)算方法。麥肯錫公司提出的Credit Portfolio View模型（信貸組合審查模型），是改造Credit Metrics模型，考慮到周期性宏觀經(jīng)濟(jì)因素，結(jié)合信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)級(jí)轉(zhuǎn)移和宏觀經(jīng)濟(jì)變量如年度經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率、市場(chǎng)利率、政府支出等建立關(guān)聯(lián)模型，使用蒙特卡羅技術(shù)模擬宏觀經(jīng)濟(jì)周期性因素的計(jì)算得到評(píng)級(jí)轉(zhuǎn)移概率。KMV模型（Credit Monitor模型）（是美國(guó)KMV公司提出后被穆迪公司收購(gòu)），該模型是可以對(duì)上市公司的信貸違約概率進(jìn)行預(yù)測(cè)分析。張玲等（2004）運(yùn)用KMV模型評(píng)估我國(guó)上市公司ST公司和非ST公司的信用風(fēng)險(xiǎn)后得到，改變KMV模型的相關(guān)變量可以至少提前2年預(yù)警我國(guó)上市公司的信用違約風(fēng)險(xiǎn)，并且可以提前4年進(jìn)行上市公司的信用風(fēng)險(xiǎn)變化趨勢(shì)的預(yù)測(cè)。戴志鋒等（2005） 運(yùn)用KMV對(duì)我國(guó)上市公司數(shù)據(jù)和某國(guó)有商業(yè)銀行非上市公司的信貸數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證，實(shí)證結(jié)果表明非上市公司模型在中國(guó)具有一定的預(yù)測(cè)能力，但預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率低于歐美國(guó)家。Credit Risk+模型（信用風(fēng)險(xiǎn)附加模型）是由瑞士信貸銀行金融產(chǎn)品部（CSFP）開發(fā)的，它是一個(gè)違約模型（Default Model）。
③人工智能方法：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。陳雄華等（2002）采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型研究企業(yè)信用等級(jí)的評(píng)估問題，按照企業(yè)樣本分為制造業(yè)和非制造業(yè)兩大類，利用偏相關(guān)分析方法建立了企業(yè)信用評(píng)級(jí)的指標(biāo)體系，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型具有更好的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性。于立勇（2003）收集一百多個(gè)企業(yè)作為訓(xùn)練樣本，運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行信用違約風(fēng)險(xiǎn)分析，得到有效的預(yù)測(cè)結(jié)果。章忠志、符林、唐換文（2003）使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，選取28個(gè)企業(yè)數(shù)據(jù)做為樣本進(jìn)行分析，預(yù)測(cè)結(jié)果準(zhǔn)確率達(dá)到90%以上。徐佳娜、西寶（2004）使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型與層次分析法（AHP）相結(jié)合建立模型對(duì)企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)估，預(yù)測(cè)結(jié)果說明該模型比已有的其他模型準(zhǔn)確更高。張衛(wèi)東等（2006）建立模型結(jié)合前饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法和模糊數(shù)學(xué)方法來，評(píng)估商業(yè)銀行企業(yè)客戶的信用風(fēng)險(xiǎn)，使用Matlab軟件對(duì)選取的商業(yè)銀行企業(yè)客戶數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)算，得到的結(jié)果表明準(zhǔn)確率比以前的模型方法有所提高，模型更具魯棒性。夏紅芳（2007）通過與上海某商業(yè)銀行的合作，對(duì)其1999-2005年的貸款明細(xì)和公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行了系統(tǒng)研究，運(yùn)用粗糙集理論的約簡(jiǎn)功能，從中選出最能反映企業(yè)信用狀況的8項(xiàng)財(cái)務(wù)指標(biāo)，再應(yīng)用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法進(jìn)行信用評(píng)估，實(shí)證研究表明所提方法具有較高精度。但是使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型需要根據(jù)實(shí)際的樣本數(shù)據(jù)不斷調(diào)整系數(shù)，相對(duì)而言模型的魯棒性不夠強(qiáng)。戴芬（2009）根據(jù)中小企業(yè)信用評(píng)估指標(biāo)體系，提出了一種基于蟻群神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的評(píng)估模型。結(jié)果表明蟻群神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)方法與傳統(tǒng)的BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)方法相比，具有較強(qiáng)的泛化能力，應(yīng)用在中小企業(yè)信用評(píng)估系統(tǒng)中具有很高的評(píng)估準(zhǔn)確率。
整數(shù)規(guī)劃法。薛鋒（2006）選取上市公司數(shù)據(jù)，使用混合整數(shù)規(guī)劃法，建立企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型進(jìn)行信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，模型可以滿足非參數(shù)檢驗(yàn)，也不需要樣本數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布，可以較為廣泛的應(yīng)用，經(jīng)數(shù)據(jù)實(shí)際測(cè)算的結(jié)果說明，該模型魯棒性較好，預(yù)測(cè)效果較好，準(zhǔn)確率較高。遺傳算法。薛惠鋒（2006）利用人工智能方法——GA-PSO混合規(guī)劃算法構(gòu)建企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型。并利用上證50若干企業(yè)的實(shí)際數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行了實(shí)證檢驗(yàn)。實(shí)證結(jié)果顯示該模型能有效預(yù)測(cè)上市企業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn)狀況。該模型在收斂性能及預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率等方面優(yōu)于基于傳統(tǒng)的多元回歸方法及GP方法的信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型。Jonathan N. Crook（2007） 參考諸多文獻(xiàn)比較線形回歸（LDA），Logistic回歸，決策樹，數(shù)學(xué)規(guī)劃法，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法，遺傳算法，遺傳編程，K近鄰法，支持向量機(jī)幾種方法，認(rèn)為支持向量機(jī)法的準(zhǔn)確率相對(duì)較高。
從以上對(duì)國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀的分析可知，盡管國(guó)內(nèi)外已有許多專家學(xué)者對(duì)商業(yè)銀行客戶信用評(píng)估進(jìn)行大量的研究，但在實(shí)際應(yīng)用中涉及中小企業(yè)的研究較少，未考慮我國(guó)企業(yè)普遍存在的內(nèi)部人控制的企業(yè)中管理者個(gè)人因素對(duì)企業(yè)信用的影響，限制了模型的適用范圍。
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關(guān)鍵詞：
數(shù)據(jù)挖掘技術(shù);財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn);預(yù)警模型
1財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)分析理論及發(fā)展
1.1財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)分析的作用
隨著我國(guó)社會(huì)主義市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)體制的逐步確立，以及后期的不斷深化改革與完善，社會(huì)各行業(yè)企業(yè)管理層的風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)不斷增強(qiáng)。(1)企業(yè)進(jìn)行財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)分析，從國(guó)家大層面視角來看，對(duì)于整個(gè)社會(huì)的經(jīng)濟(jì)決策起到了科學(xué)化的督促效果。在當(dāng)前社會(huì)主義市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)環(huán)境下，我國(guó)國(guó)內(nèi)企業(yè)，特別是那些初具規(guī)?；蛘呤侵行“宓膭?chuàng)業(yè)公司，要想確保企業(yè)各項(xiàng)經(jīng)營(yíng)管理經(jīng)濟(jì)活動(dòng)得以正常運(yùn)行下去，開展財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)分析活動(dòng)，并將其納入企業(yè)規(guī)章制度、戰(zhàn)略發(fā)展方案中來，是最佳的一種選擇。(2)企業(yè)開展財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)分析活動(dòng)，另一項(xiàng)功用就是評(píng)估，包括對(duì)企業(yè)價(jià)值、企業(yè)績(jī)效以及對(duì)企業(yè)未來發(fā)展前景等層面，加以分析，包括分析企業(yè)的市場(chǎng)盈利能力、企業(yè)增長(zhǎng)速度等。對(duì)于上市企業(yè)來說，對(duì)企業(yè)準(zhǔn)備在轉(zhuǎn)讓的股權(quán)、所獲利益、資產(chǎn)狀況和所有者權(quán)益進(jìn)行分析[1]。
1.2財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警
預(yù)警就是一種防范性機(jī)制，主要在于前期的預(yù)測(cè)，比如企業(yè)出現(xiàn)了財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)惡化現(xiàn)象，通常都是由企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)所引起的。當(dāng)企業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)得不到及時(shí)有效的控制時(shí)，就會(huì)在短期內(nèi)快速轉(zhuǎn)化成為財(cái)務(wù)危機(jī)[2]。上述這種情況在中小創(chuàng)業(yè)公司和上市公司中是最為常見的一種財(cái)務(wù)現(xiàn)象，因此，對(duì)于這類企業(yè)而言，根據(jù)實(shí)際情況構(gòu)建危機(jī)預(yù)警機(jī)制和模型，是必不可少的一個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)。
1.3數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)
數(shù)據(jù)挖掘(DataMining)，一般也被稱為資料探勘、數(shù)據(jù)采礦，它是數(shù)據(jù)庫知識(shí)發(fā)現(xiàn)中的一個(gè)步驟，具體一點(diǎn)講，就是指從大量的數(shù)據(jù)中通過相應(yīng)的算法，來及時(shí)、準(zhǔn)確的搜索出隱藏或者可能隱藏在數(shù)據(jù)信息中的價(jià)值信息[3]。企業(yè)(用戶)通過統(tǒng)計(jì)、在線分析處理、情報(bào)檢索、機(jī)器學(xué)習(xí)、專家系統(tǒng)以及相對(duì)應(yīng)的模式識(shí)別等，均可以實(shí)現(xiàn)這種目標(biāo)。這主要是因?yàn)?，?shù)據(jù)挖掘所蘊(yùn)含的思想，本身就起源于統(tǒng)計(jì)學(xué)，借助于現(xiàn)代化人工智能技術(shù)等相關(guān)理論，專門設(shè)計(jì)的一種大量數(shù)據(jù)分析處理模型，其實(shí)現(xiàn)主要得益于高性能計(jì)算機(jī)和分布式計(jì)算機(jī)處理技術(shù)。在實(shí)際應(yīng)用中，數(shù)據(jù)挖掘的算法常見的有四種形式，分類和預(yù)測(cè)、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則、時(shí)間序列。本文在這里重點(diǎn)選用決策樹分類分析方法。
2基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)分析與預(yù)警
2.1風(fēng)險(xiǎn)分析
關(guān)于財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)分析與數(shù)據(jù)挖掘的定義概念，在前文中已經(jīng)進(jìn)行了簡(jiǎn)要闡述，將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用到企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)日常工作分析中來，實(shí)施步驟包括：首先是確定財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)分析的對(duì)象，并準(zhǔn)備好財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)分析以及相關(guān)數(shù)據(jù)；其次就是將準(zhǔn)備的對(duì)象、數(shù)據(jù)預(yù)處理；再次就是實(shí)施數(shù)據(jù)挖掘；最后對(duì)其檢驗(yàn)出來的結(jié)果進(jìn)行評(píng)價(jià)并解釋其中的問題、規(guī)律等，并在此基礎(chǔ)上將其中涉及到的知識(shí)理論與工作實(shí)際融合起來，也就是知識(shí)的同化。
2.2前期準(zhǔn)備
包括確定對(duì)象和數(shù)據(jù)準(zhǔn)備，雖然在數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)運(yùn)用下，企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)分析活動(dòng)流程變得相對(duì)簡(jiǎn)單，但其所蘊(yùn)含的思想還比較復(fù)雜，重點(diǎn)在于分析，包括對(duì)象的挖掘、數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備、模型的建立，以及對(duì)數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果加以整合處理分析等，這是一個(gè)統(tǒng)一化的全過程。在這個(gè)過程中，企業(yè)需要考慮到過程中每一個(gè)環(huán)節(jié)階段需要做什么，將流程細(xì)節(jié)化、將細(xì)節(jié)具體化，比如，挖掘什么數(shù)據(jù)、需要挖掘多少數(shù)據(jù)、需要將數(shù)據(jù)挖掘到什么程度，在挖掘的過程中需要提取哪些關(guān)鍵知識(shí)或者因素指標(biāo)。因此，前期準(zhǔn)備工作可以總結(jié)歸納為兩個(gè)層面，一是數(shù)據(jù)選擇與確定，二是準(zhǔn)確和處理，目的就是要將挖掘到的數(shù)據(jù)通過分組處理，使其效率達(dá)到最優(yōu)化，最終實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)化挖掘模型的實(shí)際性效果。
2.3構(gòu)建模型
基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)分析與預(yù)警模型的構(gòu)建，企業(yè)管理層必須清楚的認(rèn)識(shí)到財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的本質(zhì)與內(nèi)容，只有結(jié)合行業(yè)狀況、企業(yè)自身經(jīng)濟(jì)環(huán)境，將財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管理控制舉措靈活運(yùn)用，才能達(dá)到預(yù)期效果。一般情況下，財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)內(nèi)容主要包括以下幾個(gè)小范圍，資金結(jié)構(gòu)與現(xiàn)金流風(fēng)險(xiǎn)、會(huì)計(jì)核算與流程風(fēng)險(xiǎn)、會(huì)計(jì)及財(cái)務(wù)報(bào)告風(fēng)險(xiǎn)等。在這里以其中一項(xiàng)財(cái)務(wù)活動(dòng)為例，比如企業(yè)貸款合約。以企業(yè)來說，企業(yè)家需要承擔(dān)一定的有限責(zé)任，這也就意味著假若該項(xiàng)目最終以失敗告終，那么包括雙方在內(nèi)，收益均為O(在這里不考慮企業(yè)過去的投資和其他方面的私人利益)。基于此，一般情況下，規(guī)定放貸者對(duì)借款人進(jìn)行正的轉(zhuǎn)移支付也就沒有了任何意義，因?yàn)檫@種情況風(fēng)險(xiǎn)占據(jù)著主動(dòng)，并且對(duì)收益沒有做到任何的保險(xiǎn)，也就是一種防范與預(yù)測(cè)[4]。當(dāng)然，假若該項(xiàng)目最終取得成功，借款人和放貸人雙方可以共同分享利潤(rùn)，假設(shè)利潤(rùn)為R，那么企業(yè)(企業(yè)家)可以分Rb，放貸者可以分得R1，而后者所獲取到的凈收益，則表示為R1-(I-A)，其中，“I-A”表示的是融資額度，即在第0期的時(shí)候，某項(xiàng)目的固定投資設(shè)為I，A為該企業(yè)的初始資產(chǎn)，一般小于I。這種是項(xiàng)目成功的情況；當(dāng)正如前面所說項(xiàng)目失敗的情況，放貸者的凈收益則表示為-(I-A)；相對(duì)的，企業(yè)家的凈收益，在成功和失敗的情況，分別表示為Rb-A、-A。在構(gòu)建模型之前，企業(yè)需要對(duì)自身所存在的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)及其各項(xiàng)因素指標(biāo)，全部都需要考慮到，在風(fēng)險(xiǎn)控制分析的基礎(chǔ)上，構(gòu)建有針對(duì)性的財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警機(jī)制，而財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警機(jī)制的目的是促進(jìn)風(fēng)險(xiǎn)控制分析目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)。本文主要運(yùn)用了決策樹的分類方法，即一種由節(jié)點(diǎn)和有向邊組成的層次結(jié)構(gòu)，在這里主要包含了三個(gè)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)。第一是根節(jié)點(diǎn)，該節(jié)點(diǎn)沒有入邊，多為零條或者多條出邊；第二是內(nèi)部節(jié)點(diǎn)，有且僅有(大多情況)一條入邊或者兩條；第三是葉節(jié)點(diǎn)/終結(jié)點(diǎn)，有一條入邊，沒有出邊。在預(yù)警模型構(gòu)建的過程中，需要準(zhǔn)確把控財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)功能，比如，預(yù)報(bào)功能、診斷功能、預(yù)控功能、保健功能等。所謂預(yù)報(bào)功能，以上市公司來說，跟蹤上市公司的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)過程，將上市公司生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)的實(shí)際情況同上市公司預(yù)定的目標(biāo)，相互之間進(jìn)行匹配，深入分析企業(yè)自身在營(yíng)運(yùn)方面可能出現(xiàn)的一些問題，對(duì)其進(jìn)行預(yù)測(cè)，從中找出有參考價(jià)值的信息，發(fā)現(xiàn)偏差，加以核算、考核。其中預(yù)報(bào)機(jī)制，主要是在發(fā)現(xiàn)財(cái)務(wù)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中的風(fēng)險(xiǎn)因素后，及時(shí)預(yù)報(bào)，注重實(shí)效性，這樣可以讓該企業(yè)的管理層盡快的尋求、制定出更有利的對(duì)策方案，避免或者減少財(cái)務(wù)危機(jī)帶來的風(fēng)險(xiǎn)損失。其次是診斷功能，診斷這一環(huán)節(jié)主要是根據(jù)前面的跟蹤、預(yù)報(bào)的結(jié)果，對(duì)其進(jìn)行對(duì)比分析，具體可以運(yùn)用一些先進(jìn)的現(xiàn)代化管理機(jī)制，通過這些診斷技術(shù)來綜合評(píng)價(jià)公司的實(shí)際運(yùn)營(yíng)情況，找尋出其中所存在的弊端與問題。緊接著就是預(yù)控功能，通過預(yù)報(bào)、診斷之后，下一步就是預(yù)控，根據(jù)現(xiàn)存的問題找尋其原因，方能“對(duì)癥下藥”，采取相對(duì)于的措施來合理解決、處理企業(yè)經(jīng)營(yíng)發(fā)展中的偏差、過失。通過決策樹分析法，在選取自變量指標(biāo)數(shù)據(jù)時(shí)，根據(jù)合理、準(zhǔn)確，以某上市公司來說，在財(cái)務(wù)指標(biāo)選擇上，包含有企業(yè)的償債能力指標(biāo)、盈利能力指標(biāo)、營(yíng)運(yùn)能力指標(biāo)。如償債能力指標(biāo)包括流動(dòng)比率、速動(dòng)比率、資產(chǎn)負(fù)債率等；盈利能力指標(biāo)包括企業(yè)凈資產(chǎn)收益率、當(dāng)期營(yíng)業(yè)利潤(rùn)率、總資產(chǎn)收益率等；營(yíng)運(yùn)能力指標(biāo)包括資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、存貨周轉(zhuǎn)率、應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率等。此外，包括像企業(yè)的當(dāng)期現(xiàn)金流量能力指標(biāo)和發(fā)展能力指標(biāo)，都可以根據(jù)企業(yè)的實(shí)際情況來有針對(duì)性的選擇。
3實(shí)例研究
以下述兩家知名房地產(chǎn)公司為例，兩家公司數(shù)據(jù)來源于中國(guó)證券之星網(wǎng)站和巨潮資訊網(wǎng)站。在財(cái)務(wù)狀況指標(biāo)評(píng)價(jià)層面，涉及全面領(lǐng)域，例如，每股收益、資產(chǎn)收益率、營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率、資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、流動(dòng)比率、速動(dòng)比率、現(xiàn)金負(fù)債比率、市凈率、市銷率等。在因變量指標(biāo)的選擇上，以公司的償債能力、盈利能力以及市場(chǎng)運(yùn)營(yíng)能力、增長(zhǎng)率為主。共五大財(cái)務(wù)指標(biāo)，即公司的償債、盈利、營(yíng)運(yùn)、現(xiàn)金流量、發(fā)展等能力，需要考察14個(gè)小項(xiàng)。在樣本數(shù)據(jù)的選取上，本次有針對(duì)性的選擇了兩家具有典型代表的房地產(chǎn)上市企業(yè)，即A公司和B公司。在每股收益、凈收益、資本公積金等指標(biāo)比較上，B公司均要高于A公司。此外，在流動(dòng)比率、速動(dòng)比率、存貨周轉(zhuǎn)率以及企業(yè)當(dāng)期銷售凈利潤(rùn)率等指標(biāo)比較上，B公司也明顯高于A公司。資產(chǎn)負(fù)債率方面，A公司達(dá)到了60%，而B公司為40.3%。如表1所示，基于聚類分析的思想，挖掘出上述選取的兩家代表性公司的關(guān)聯(lián)性。通過關(guān)聯(lián)性分析，可以更加精準(zhǔn)的找尋出真正影響企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)狀況的各種因素，通過與同行之間的對(duì)比，可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)問題所在。例如，在關(guān)聯(lián)規(guī)則交互挖掘策略下對(duì)公司內(nèi)部財(cái)務(wù)信息加以分析，根據(jù)公司和行業(yè)實(shí)際情況，設(shè)置不同的支持度閾值和置信度閾值，可以更加準(zhǔn)確地發(fā)現(xiàn)財(cái)務(wù)指標(biāo)中的異常情況。企業(yè)通過與同行之間對(duì)比，實(shí)現(xiàn)了對(duì)測(cè)試數(shù)據(jù)合理分類，有助于提升整個(gè)預(yù)警系統(tǒng)在財(cái)務(wù)狀況分類與決策中的重要性、可行性。可以看到，公司流動(dòng)比率、存貨周轉(zhuǎn)率、資產(chǎn)負(fù)債率和銷售凈利潤(rùn)了，支持度和置信度的閾值均高于50%，說明公司各項(xiàng)財(cái)務(wù)指標(biāo)因素相互之間的關(guān)聯(lián)度較強(qiáng)。該兩家公司存貨周轉(zhuǎn)率的支持度和置信度最高，這一點(diǎn)則表明公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的出現(xiàn)與存貨周轉(zhuǎn)有較大關(guān)聯(lián)。根據(jù)檢驗(yàn)出來的數(shù)據(jù)結(jié)果，相關(guān)人員方可從其中根據(jù)挖掘操作結(jié)果的成敗，來進(jìn)一步作出相應(yīng)決定，并對(duì)其予以具體化的解釋與評(píng)價(jià)。能夠?qū)λ玫降慕Y(jié)果有一個(gè)綜合性、準(zhǔn)確性的評(píng)價(jià)，并以此來預(yù)估未來一段時(shí)間內(nèi)的發(fā)展趨勢(shì)[5]。以上述部分內(nèi)容來說，假若此次財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)分析數(shù)據(jù)取得了預(yù)期中的效果(成功)，對(duì)于公司財(cái)務(wù)部門工作人員來說，下一步就需挖掘分析，財(cái)務(wù)預(yù)警模型本身，也就是此次數(shù)據(jù)檢驗(yàn)所運(yùn)用到的操作模型，探討分析了其是否真正優(yōu)于數(shù)據(jù)集上的模型，同時(shí)還需要從檢驗(yàn)結(jié)果中分析，該模型的準(zhǔn)確性是否優(yōu)于其他模型?？傊?，建立預(yù)警系統(tǒng)，可以給投資者提供更多的預(yù)測(cè)性，時(shí)刻引導(dǎo)著財(cái)務(wù)項(xiàng)目的決策科學(xué)可行。對(duì)于財(cái)務(wù)部門的工作人員來說，最重要的是可以反映出公司真正價(jià)值的信息，為企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者和投資者較早得到公司陷入危機(jī)的警告。
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一、前言
城市軌道交通項(xiàng)目具有投資金額大、建設(shè)周期長(zhǎng)、技術(shù)難度高、運(yùn)營(yíng)效益不確定等特點(diǎn)，大量風(fēng)險(xiǎn)因素盤根錯(cuò)節(jié)、互相交織，財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)普遍存在。因此開展城市軌道交通項(xiàng)目財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管理的研究，有利于增強(qiáng)項(xiàng)目公司抵擋財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)和可持續(xù)發(fā)展的能力，避免給政府及社會(huì)資本造成損失。
二、城市軌道交通項(xiàng)目財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管理的問題
本文從內(nèi)控環(huán)境、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、控制活動(dòng)、信息與溝通、監(jiān)控五個(gè)方面分析城市軌道交通項(xiàng)目的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管理問題。
(一)內(nèi)控環(huán)境方面
城市軌道交通項(xiàng)目往往是政府進(jìn)行主導(dǎo)或直接以政府財(cái)政進(jìn)行保障，這樣一定程度上降低了公司的運(yùn)營(yíng)效率與風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)。同時(shí)，項(xiàng)目初期資金充足且大多精力投入在建設(shè)，往往不會(huì)構(gòu)建專門的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管理體系、制度、機(jī)構(gòu)、人員等，對(duì)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的防控意識(shí)淡薄。
(二)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方面
對(duì)于財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，從一開始就應(yīng)該建立系統(tǒng)性的評(píng)估及預(yù)警體系，以統(tǒng)籌可能出現(xiàn)的資金不到位、建設(shè)成本增加等狀況。但大多數(shù)項(xiàng)目公司缺乏在項(xiàng)目前期建立適合項(xiàng)目狀況的評(píng)估體系，用以實(shí)時(shí)、主動(dòng)地監(jiān)測(cè)該項(xiàng)目的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)因素，進(jìn)而對(duì)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)起到降低發(fā)生率以及及時(shí)防范的效果。
(三)控制活動(dòng)方面
1、籌資風(fēng)險(xiǎn)防范預(yù)案不足在項(xiàng)目初期，項(xiàng)目公司制定大量的工程防范預(yù)案與緊急應(yīng)對(duì)措施，而在財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)上面缺乏應(yīng)對(duì)突況，如政府政策發(fā)生變動(dòng)、大量資金支出導(dǎo)致突發(fā)性資金流斷裂等情況的預(yù)案和措施，風(fēng)險(xiǎn)只要產(chǎn)生就會(huì)給項(xiàng)目帶來巨大損失。2、缺乏經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)控制措施目前大多城市軌道交通項(xiàng)目運(yùn)營(yíng)期內(nèi)收入以票價(jià)收入為主，非票價(jià)收入以單一的廣告、商業(yè)附屬資源經(jīng)營(yíng)為主，缺少多元化發(fā)展模式規(guī)劃。因而，缺乏經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)控制措施將對(duì)項(xiàng)目公司運(yùn)營(yíng)效益和財(cái)務(wù)狀況產(chǎn)生重大影響。
(四)信息與溝通方面
財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管理不只是財(cái)務(wù)部門的事，企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)、各部門之間能保持財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)信息的流通及有效溝通，可以有效提高項(xiàng)目公司風(fēng)險(xiǎn)管理的效率。但目前各項(xiàng)目公司的各部門一般都獨(dú)立運(yùn)作，公司高層、部門管理層及公司員工之間對(duì)于相關(guān)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)信息的傳遞較慢，交流與溝通較少。
(五)監(jiān)控方面
內(nèi)部審計(jì)部門是企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理監(jiān)控環(huán)節(jié)的核心，但在項(xiàng)目初期一般不會(huì)設(shè)立專門的內(nèi)部審計(jì)部門，只是由相關(guān)財(cái)務(wù)人員進(jìn)行內(nèi)部復(fù)核，這就使得內(nèi)部審計(jì)獨(dú)立性、深度以及廣度受到嚴(yán)重影響。
三、城市軌道交通項(xiàng)目財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管控措施
(一)改善內(nèi)部控制環(huán)境
1、提高財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)對(duì)待風(fēng)險(xiǎn)的態(tài)度決定了風(fēng)險(xiǎn)管理的程度，強(qiáng)烈的風(fēng)險(xiǎn)管控意識(shí)與理念是有效管控財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的前提和基礎(chǔ)。企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)防范意識(shí)是由公司各級(jí)職員的風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)決定的，因此選拔和培養(yǎng)一批具備較高財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)防范理念的人才對(duì)于提高企業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)非常重要。一是要嚴(yán)格選拔財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管理人才；二是要培訓(xùn)在職財(cái)務(wù)人員風(fēng)險(xiǎn)管理意識(shí)；三是要加強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)文化建設(shè)。2、健全財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)控制機(jī)制一是設(shè)立專門的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管理機(jī)構(gòu)，項(xiàng)目公司應(yīng)設(shè)立獨(dú)立的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管理崗位或業(yè)務(wù)小組，建設(shè)一支盡職盡責(zé)的管理團(tuán)隊(duì)。二是建立并優(yōu)化財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管理制度，制度既要明確項(xiàng)目財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管理的整體目標(biāo)，又要將控制措施落實(shí)到具體部門與崗位。制度的搭建不是一蹴而就或形式主義，要定期根據(jù)項(xiàng)目實(shí)際發(fā)展情況進(jìn)行修訂與優(yōu)化，使制度貼合項(xiàng)目公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管理實(shí)際，發(fā)揮其應(yīng)有的作用。
(二)建立財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警體系
項(xiàng)目公司應(yīng)該建立一套以系統(tǒng)性的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估為基礎(chǔ)的預(yù)警機(jī)制，基于該機(jī)制可及時(shí)發(fā)現(xiàn)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的早期征兆，進(jìn)而警示項(xiàng)目公司領(lǐng)導(dǎo)層，使得公司盡快識(shí)別出相關(guān)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)并進(jìn)行處理。公司可按成本收益原則、時(shí)效性原則、動(dòng)態(tài)調(diào)整原則、綜合性原則等結(jié)合項(xiàng)目的特點(diǎn)，選擇適當(dāng)?shù)呢?cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)來建立財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警機(jī)制。值得注意的是對(duì)于特別重要的指標(biāo)，如現(xiàn)金流量比率，還應(yīng)設(shè)置臨界值以進(jìn)行預(yù)警，并通過敏感性分析來發(fā)現(xiàn)其敏感因素以便進(jìn)行調(diào)整應(yīng)對(duì)。在財(cái)務(wù)指標(biāo)進(jìn)行定量判斷的同時(shí)也可以輔以非財(cái)務(wù)指標(biāo)，給管理層以參考作用。
(三)強(qiáng)化財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)控制活動(dòng)
控制活動(dòng)是具體措施的實(shí)施與問題的解決，是項(xiàng)目公司提高財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管理水平的重要途徑。城市軌道交通項(xiàng)目面臨的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)主要體現(xiàn)在籌資及經(jīng)營(yíng)兩個(gè)方面，其財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)控制活動(dòng)的重點(diǎn)也應(yīng)該集中于這兩方面。1、完善籌資風(fēng)險(xiǎn)防范預(yù)案項(xiàng)目公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管理人員應(yīng)防患于未然，提前制定各種突發(fā)性財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的防范預(yù)案，只有這樣才能在財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生時(shí)有的放矢，有效控制損失：一是現(xiàn)金流斷裂防范預(yù)案，應(yīng)進(jìn)一步優(yōu)化預(yù)算體系，提高預(yù)算準(zhǔn)確率，切實(shí)控制好資金流動(dòng)，在預(yù)先估計(jì)可能會(huì)有大量現(xiàn)金流出但無足夠流動(dòng)資產(chǎn)時(shí)，可通過發(fā)行中期債券或其他金融衍生工具，或與銀行提前簽訂周轉(zhuǎn)信貸協(xié)定等，防范突發(fā)巨額資金流出帶來的現(xiàn)金流壓力、降低財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的可能性；二是政策變動(dòng)引起的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)防范預(yù)案，應(yīng)提前做好政策變動(dòng)引起財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的準(zhǔn)備和預(yù)案，要提高政策變動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)、對(duì)政策變化保持敏感性，快速、仔細(xì)的分析項(xiàng)目?jī)?nèi)部和外部環(huán)境的變化及其影響，再者，根據(jù)政府的各項(xiàng)政策，提前做好準(zhǔn)備，將有利政策盡快落到實(shí)處。2、加強(qiáng)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)的控制措施城市軌道交通項(xiàng)目財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)最主要的問題在于項(xiàng)目的回收資金并不足以滿足項(xiàng)目的各項(xiàng)支出需求，甚至還會(huì)給當(dāng)?shù)卣畮砭薮蟮呢?cái)政壓力，因此，加強(qiáng)項(xiàng)目經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)的有效控制措施應(yīng)讓項(xiàng)目開源節(jié)流，提高項(xiàng)目的凈利潤(rùn)。一是提升客流量，可以通過主動(dòng)聯(lián)合線路各大商業(yè)中心共同舉辦優(yōu)惠及宣傳活動(dòng)、提供更多的人性化服務(wù)、積極推廣綠色出行理念等措施，積極尋找增加客流量的方法與途徑；二是多元化經(jīng)營(yíng)，在建設(shè)地鐵的同時(shí)做到軌道交通線網(wǎng)規(guī)劃與周邊土地同步規(guī)劃、統(tǒng)籌建設(shè)開發(fā)、統(tǒng)一運(yùn)營(yíng)管理。在運(yùn)營(yíng)過程中聯(lián)合互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)公司做活附加產(chǎn)業(yè)，深度挖掘其中的附加價(jià)值，實(shí)現(xiàn)豐厚的“非票務(wù)收入”；三是降低運(yùn)營(yíng)成本，應(yīng)運(yùn)用人臉識(shí)別、互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能、自動(dòng)控制等高新技術(shù)，全面升級(jí)地鐵安全等級(jí)，提高乘客進(jìn)出站效率，提升系統(tǒng)運(yùn)行效率和管理水平，節(jié)省人力、降低成本，極大增強(qiáng)地鐵運(yùn)行效益。
(四)加強(qiáng)內(nèi)部信息溝通
加強(qiáng)內(nèi)部信息溝通是項(xiàng)目財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管理完善內(nèi)部控制、強(qiáng)化控制活動(dòng)的重要保障。一是優(yōu)化信息系統(tǒng)，項(xiàng)目公司可以通過將財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)控制理念、管理制度、控制手段等基本要求固化在信息一體化辦公平臺(tái)上，任何違反財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管理規(guī)定的行為都可以在信息系統(tǒng)里發(fā)現(xiàn)并得以制止，從而有效推動(dòng)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管理的常態(tài)化，實(shí)現(xiàn)對(duì)項(xiàng)目財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)控制的實(shí)時(shí)化、程序化，最大可能的消除人為失誤，提高控制活動(dòng)的執(zhí)行力。二是加強(qiáng)信息的收集與處理，應(yīng)建立一個(gè)公司最高管理者領(lǐng)導(dǎo)下的權(quán)責(zé)統(tǒng)一、合作有序、上下通暢的信息溝通與決策體系，明確信息收集、處理和傳遞制度，設(shè)置專員對(duì)于收集的各種信息進(jìn)行篩查、總結(jié)，提升有效信息的流通，并及時(shí)反饋發(fā)現(xiàn)的問題加以解決。
(五)構(gòu)建完善的監(jiān)控體系
項(xiàng)目財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管理的監(jiān)控體系包括強(qiáng)化財(cái)務(wù)決算管理、提升內(nèi)部審計(jì)管理以及完善員工考核機(jī)制。1、強(qiáng)化財(cái)務(wù)決算管理加強(qiáng)財(cái)務(wù)決算管理有助于監(jiān)督項(xiàng)目公司會(huì)計(jì)核算是否規(guī)范、內(nèi)部控制是否有效，因此尤為重要。一是加強(qiáng)財(cái)務(wù)決算的工作紀(jì)律，確保財(cái)務(wù)決算合法合規(guī)開展，保證會(huì)計(jì)信息的全面性、真實(shí)性與可靠性。二是做好財(cái)務(wù)決算的審核工作，認(rèn)真把關(guān)，排查記錄財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管理及匯集核算中存在的問題。三是從法律法規(guī)層面建立獨(dú)立的外部審計(jì)機(jī)制，建立準(zhǔn)入機(jī)制，保證會(huì)計(jì)師事務(wù)所的專業(yè)、獨(dú)立和公正。2、提升內(nèi)部審計(jì)管理一方面，應(yīng)設(shè)立內(nèi)審部門，建立健全相應(yīng)規(guī)章制度，使相關(guān)人員按照規(guī)范執(zhí)行內(nèi)部審計(jì)；另一方面，在審計(jì)項(xiàng)目準(zhǔn)備、實(shí)施和終結(jié)過程中實(shí)施質(zhì)量控制，做好方案編制、證據(jù)保存、意見提交、問題糾正以及審計(jì)建議落實(shí)等工作。3、完善員工考核機(jī)制項(xiàng)目公司就完善員工考核機(jī)制方面應(yīng)采取以下措施：一是將財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管理具體的內(nèi)部控制活動(dòng)，如風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、內(nèi)部審計(jì)等合理融入考核機(jī)制中，在項(xiàng)目公司內(nèi)部建立起全員參與的風(fēng)險(xiǎn)控制環(huán)境；二是重點(diǎn)對(duì)內(nèi)部審計(jì)部門的員工進(jìn)行考核，根據(jù)內(nèi)部審計(jì)人員從事的工作，分別在專業(yè)技能、業(yè)務(wù)素質(zhì)以及工作態(tài)度、質(zhì)量及效果上制定合理考評(píng)體系；三是將財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管理的考核機(jī)制與薪酬機(jī)制掛鉤，將考核機(jī)制落到實(shí)處；四是建立責(zé)任追究制度，明確職責(zé)，制定懲戒措施，建立長(zhǎng)效機(jī)制。
四、結(jié)束語
城市軌道交通項(xiàng)目的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管理成為了項(xiàng)目成功與否的關(guān)鍵，財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管理的優(yōu)化措施包括一是改善內(nèi)部控制環(huán)境，健全財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)控制機(jī)制；二是建立財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警體系，發(fā)現(xiàn)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的早期征兆；三是強(qiáng)化財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)控制活動(dòng)，完善籌資風(fēng)險(xiǎn)防范預(yù)案，加強(qiáng)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)的控制措施；四是加強(qiáng)內(nèi)部信息溝通，優(yōu)化信息系統(tǒng)，加強(qiáng)信息的收集、處理與管理；五是構(gòu)建完善的監(jiān)控體系，強(qiáng)化財(cái)務(wù)決算管理、提升內(nèi)部審計(jì)管理、完善員工考核機(jī)制。
參考文獻(xiàn)
[1]陶秉衡.上海軌道交通建設(shè)投融資的研究[J].城市軌道交通研究,2001,4(4):60-63.
關(guān)鍵詞 財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管理 評(píng)價(jià)指標(biāo) 建立與實(shí)施
一、不科學(xué)的財(cái)務(wù)管理體制是產(chǎn)生財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的直接原因
1．財(cái)務(wù)管理人員不能應(yīng)對(duì)復(fù)雜的財(cái)務(wù)管理環(huán)境。事業(yè)單位的財(cái)務(wù)管理環(huán)境又稱理財(cái)環(huán)境．是指對(duì)事業(yè)單位財(cái)務(wù)活動(dòng)產(chǎn)生影響作用的事業(yè)單位外部條件。財(cái)務(wù)管理環(huán)境是事業(yè)單位財(cái)務(wù)決策難以改變的外部約束條件。事業(yè)單位財(cái)務(wù)決策更多的是適應(yīng)它們的要求和變化。財(cái)務(wù)管理環(huán)境涉及范圍很廣．包括經(jīng)濟(jì)環(huán)境、法律環(huán)境、市場(chǎng)環(huán)境、社會(huì)文化環(huán)境、資源環(huán)境等因素。這些因素存在于事業(yè)單位之外，但對(duì)事業(yè)單位財(cái)務(wù)管理產(chǎn)生重大的影響。宏觀環(huán)境的不利變化必然給事業(yè)單位帶來財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。目前，我國(guó)許多事業(yè)單位建立的財(cái)務(wù)管理系統(tǒng)由于在機(jī)構(gòu)設(shè)置、管理人員素質(zhì)、財(cái)務(wù)管理規(guī)章制度等方面存在諸多問題，從而導(dǎo)致事業(yè)單位財(cái)務(wù)管理系統(tǒng)缺乏對(duì)外部環(huán)境變化的適應(yīng)和應(yīng)變能力，由此產(chǎn)生財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。
2．事業(yè)單位財(cái)務(wù)管理人員對(duì)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)識(shí)的滯后性。事業(yè)單位作為一個(gè)財(cái)務(wù)主體必然面臨財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)．財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)是客觀存在的．但在現(xiàn)代事業(yè)單位管理中，有許多財(cái)務(wù)管理人員風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)淡薄，不能從根本上把握風(fēng)險(xiǎn)的本質(zhì)，認(rèn)為只要管好用好資金．就不會(huì)產(chǎn)生財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。財(cái)務(wù)管理人員的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)概念狹隘，缺乏正確地市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)，這也是財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生的重要原因之一。
3．財(cái)務(wù)管理方法落后造成風(fēng)險(xiǎn)可控的局限性。財(cái)務(wù)管理過程中存在大量的主觀判斷，財(cái)務(wù)管理依據(jù)的信息也是不完全的。事業(yè)單位進(jìn)行財(cái)務(wù)預(yù)測(cè)．決策和控制所依據(jù)的會(huì)計(jì)報(bào)表、財(cái)務(wù)分析、經(jīng)營(yíng)分析、市場(chǎng)分析等信息都只可能盡量接近真實(shí)情況而不可能完全反映事實(shí)，管理依據(jù)的不可靠決定了財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的存在。事業(yè)單位在財(cái)務(wù)管理中常常會(huì)遇到不同財(cái)務(wù)分析方法得出的結(jié)論大相徑庭的情況，這時(shí)決策人員就要判斷哪個(gè)方法更科學(xué)，哪個(gè)方案更可行，大量的判斷也決定了財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的存在。
二、財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管理信息化指標(biāo)的設(shè)計(jì)原則
1．科學(xué)性與系統(tǒng)性相結(jié)合原則
任何指標(biāo)體系都應(yīng)該建立在特定的理論基礎(chǔ)之上，科學(xué)性是制定指標(biāo)體系的最基本原則，風(fēng)險(xiǎn)管理信息化水平測(cè)度指標(biāo)體系依據(jù)的是信息化和風(fēng)險(xiǎn)管理的有關(guān)理論。同時(shí)，管理信息化本身是一個(gè)動(dòng)態(tài)的系統(tǒng)化工程，事業(yè)單位在建立指標(biāo)體系時(shí)，就要把事業(yè)單位信息化作為一個(gè)系統(tǒng)進(jìn)行分析，借鑒成熟系統(tǒng)的先進(jìn)思想和做法，保證測(cè)度結(jié)果能夠反映事業(yè)單位風(fēng)險(xiǎn)管理信息化的實(shí)際水平。
2．代表性與可操作性相結(jié)合原則
指標(biāo)體系應(yīng)是一系列相互聯(lián)系、相互補(bǔ)充的指標(biāo)所組成的統(tǒng)一整體。構(gòu)成指標(biāo)體系的指標(biāo)，立足于將復(fù)雜現(xiàn)象簡(jiǎn)單化、數(shù)據(jù)處理少環(huán)節(jié)，既可以是直接從原始數(shù)據(jù)中得來的，用以反映子系統(tǒng)的特征，也可以在對(duì)基本指標(biāo)的抽象和總結(jié)的基礎(chǔ)上，用“比率”、“程度”等表示指標(biāo)，用以說明指標(biāo)子系統(tǒng)的內(nèi)在聯(lián)系。描述事業(yè)單位風(fēng)險(xiǎn)管理信息化水平的因素很多，但并非越多越好，因此要在眾多可用指標(biāo)中篩選具有代表性、靈活性的主導(dǎo)指標(biāo)。這些主導(dǎo)指標(biāo)不僅要有相對(duì)明確的含義，比較準(zhǔn)確地描述所要表達(dá)的內(nèi)容，客觀反映問題，還要能夠容易取得較為準(zhǔn)確可靠的數(shù)據(jù)，具有統(tǒng)計(jì)的可操作性，以達(dá)到用盡量少的指標(biāo)完成綜合評(píng)價(jià)的目的。
3．可比性與導(dǎo)向性相結(jié)合原則
風(fēng)險(xiǎn)管理信息化水平的比較是一件困難的事情，因此通過指標(biāo)值進(jìn)行橫向、縱向比較是設(shè)計(jì)指標(biāo)體系和實(shí)際運(yùn)作中的重要環(huán)節(jié)。選用指標(biāo)時(shí)要將不可比因素轉(zhuǎn)化為可比因素，并保證指標(biāo)口徑的一致性，使指標(biāo)體系不僅能進(jìn)行事業(yè)單位間橫向比較，而且可以針對(duì)某事業(yè)單位進(jìn)行某一時(shí)間序列上的縱向比較，以利于對(duì)信息化發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行研究和探索。從而充分發(fā)揮指標(biāo)體系在實(shí)施過程中的引導(dǎo)和推動(dòng)作用，促進(jìn)事業(yè)單位風(fēng)險(xiǎn)管理水平的快速提高。
三、財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管理信息化指標(biāo)體系的基本內(nèi)容
1．財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管理信息化總體水平指標(biāo)
（1）信息化投入比重。信息化投入主要包括軟件、硬件、網(wǎng)絡(luò)、信息化人力資源、通信設(shè)備等投人，這項(xiàng)指標(biāo)反映了事業(yè)單位對(duì)信息化的投入力度，它用信息化投入占固定資產(chǎn)投資比重（％）來度量。
（2）風(fēng)險(xiǎn)管理人員計(jì)算機(jī)擁有量。計(jì)算機(jī)擁有量的計(jì)算口徑為：能夠正常運(yùn)轉(zhuǎn)的大、中、小型機(jī)以及服務(wù)器和工作站，本指標(biāo)得分由以下公式計(jì)算（總分最高為100分）：
（本事業(yè)單位能夠正常運(yùn)轉(zhuǎn)的計(jì)算機(jī)總量／員工總數(shù)）×100
（3）風(fēng)險(xiǎn)管理系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)性能水平。網(wǎng)絡(luò)性能水映了信息化基礎(chǔ)設(shè)施狀況，可以按事業(yè)單位網(wǎng)絡(luò)的出口帶寬進(jìn)行分級(jí)打分。
（4）風(fēng)險(xiǎn)管理平臺(tái)的計(jì)算機(jī)聯(lián)網(wǎng)率。計(jì)算機(jī)聯(lián)網(wǎng)率反映信息化協(xié)同應(yīng)用的條件。本指標(biāo)得分由以下公式計(jì)算：
（接入事業(yè)單位內(nèi)部網(wǎng)的計(jì)算機(jī)總量／本事業(yè)單位能夠正常運(yùn)轉(zhuǎn)的計(jì)算機(jī)總量）×100
2．事業(yè)單位信息化應(yīng)用水平指標(biāo)
（1）信息采集的信息化手段利用率
本指標(biāo)反映了事業(yè)單位有效獲取外部信息的能力，主要從事業(yè)單位在進(jìn)行政策法規(guī)、技術(shù)、管理、人力資源等4個(gè)領(lǐng)域信息采集時(shí)是否運(yùn)用了信息化手段等方面來評(píng)價(jià)打分的。
（2）辦公自動(dòng)化系統(tǒng)應(yīng)用程度
本指標(biāo)反映了事業(yè)單位在協(xié)同網(wǎng)絡(luò)上辦公自動(dòng)化水平，它主要從是否實(shí)現(xiàn)信息流程的跟蹤與監(jiān)控、面向外部的電子公文交換、文檔共享等功能來評(píng)價(jià)打分的。
（3）財(cái)務(wù)決策信息化水平
信息技術(shù)對(duì)重大財(cái)務(wù)決策的支持水平，比如數(shù)據(jù)分析處理系統(tǒng)，方案優(yōu)選系統(tǒng)，人工智能專家系統(tǒng)等等。
3．財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管理信息化經(jīng)濟(jì)效果指標(biāo)
財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管理信息化的基本功能或期望功能是提高資金效率或降低資金成本、更好地支持管理決策、更快地響應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)管理用戶的服務(wù)需求。另一方面，市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)壓力是事業(yè)單位應(yīng)用包括MRPII、ERP在內(nèi)的風(fēng)險(xiǎn)管理平臺(tái)的直接動(dòng)機(jī)，降低運(yùn)營(yíng)成本、提高應(yīng)變能力是事業(yè)單位提高競(jìng)爭(zhēng)能力的兩個(gè)基本手段。計(jì)劃（預(yù)算）控制水平表現(xiàn)為事業(yè)單位的內(nèi)部監(jiān)控能力，監(jiān)控能力是市場(chǎng)適應(yīng)能力的基本保障。更好的決策支持和信息系統(tǒng)特征可歸結(jié)為“應(yīng)達(dá)結(jié)果”和“應(yīng)做事項(xiàng)”兩方面能力。以制造業(yè)為例，可以設(shè)置如下具體指標(biāo)，在應(yīng)用時(shí)同樣采用百分制為每個(gè)指標(biāo)打分，便于比較和綜合。
4．財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管理競(jìng)爭(zhēng)力指標(biāo)
（1）系統(tǒng)集成性
系統(tǒng)集成性是管理信息化對(duì)事業(yè)單位競(jìng)爭(zhēng)力得到提高的一個(gè)重要反映。由于財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的外部性和聯(lián)動(dòng)性，致使內(nèi)部風(fēng)險(xiǎn)管理系統(tǒng)與外部環(huán)境系統(tǒng)必須在充分集成的基礎(chǔ)上實(shí)施風(fēng)險(xiǎn)管理和控制。
（2）風(fēng)險(xiǎn)管理信息化人才開發(fā)
可以從以下指標(biāo)進(jìn)行定性或定量評(píng)價(jià)：信息專業(yè)技術(shù)人員的比例數(shù)、事業(yè)單位員工素質(zhì)的提高程度、員工參與信息化的程度、信息化人員隊(duì)伍培訓(xùn)狀況等等。
（3）信息化組織和控制
管理信息化的實(shí)施總是依托于某一類型的組織結(jié)構(gòu)，完成信息技術(shù)對(duì)信息的方便、高效地存儲(chǔ)、使用、修改、積累和傳播，從而為事業(yè)單位經(jīng)營(yíng)活動(dòng)的質(zhì)的飛躍提供可能。在組織保障方面，對(duì)事業(yè)單位的規(guī)章制度、工作規(guī)范、定額與標(biāo)準(zhǔn)、計(jì)量與代碼等的基礎(chǔ)管理工作等產(chǎn)生了巨大的促進(jìn)與提升功能。
四、評(píng)價(jià)指標(biāo)的實(shí)施
1．?dāng)?shù)據(jù)收集和準(zhǔn)備指標(biāo)體系的測(cè)度必須建立在翔實(shí)、準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)之上。一般采取的方式為調(diào)查問卷形式。調(diào)查問卷的設(shè)計(jì)要根據(jù)體系中的各個(gè)指標(biāo)的具體內(nèi)容來考慮，需要準(zhǔn)確數(shù)字的以回答提問式為主，并標(biāo)注好數(shù)據(jù)的單位；對(duì)定性方法評(píng)估的內(nèi)容以選擇回答為主，在選項(xiàng)中列出相關(guān)的程度序列，為量化打好基礎(chǔ)。
2．對(duì)指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理在實(shí)施過程中，從不同角度反映事業(yè)單位信息化的指標(biāo)不僅數(shù)量多，而且屬性不同，量綱不一，要使眾多的指標(biāo)能夠構(gòu)成一個(gè)數(shù)值，對(duì)事業(yè)單位信息化程度進(jìn)行評(píng)估，就要對(duì)多指標(biāo)進(jìn)行綜合測(cè)評(píng)。計(jì)算前對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，從而方便分析。數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化的方法有：最高值法、最低值法、級(jí)差法（最高值―最低值）、平均值法、標(biāo)準(zhǔn)差法、理想值法、特定數(shù)據(jù)法。具體的標(biāo)準(zhǔn)化方法可根據(jù)實(shí)際情況自主選擇。
總之，財(cái)務(wù)管理和信息化水平的提高是無止境的，掌握先進(jìn)事業(yè)單位的財(cái)務(wù)管理和信息化發(fā)展趨勢(shì)，及時(shí)跟進(jìn)、縮短距離。注重財(cái)務(wù)人員的培訓(xùn)，造就一批財(cái)務(wù)管理和信息化水平雙高的復(fù)合型人才，保證事業(yè)單位的可健康發(fā)展。
近幾年來,房地產(chǎn)開發(fā)建筑市場(chǎng)在這場(chǎng)金融危機(jī)影響下遭受到前所未有的沖擊,在這場(chǎng)巨大的沖擊波下,福建省華廈建筑設(shè)計(jì)院(簡(jiǎn)稱福煤設(shè)計(jì)院)在建筑勘察設(shè)計(jì)市場(chǎng)中也是無可避免地遭遇了空前的危機(jī)和挑戰(zhàn)。因此,在這種情況下對(duì)勘察設(shè)計(jì)企業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行識(shí)別和防范,是確?？辈煸O(shè)計(jì)企業(yè)在這場(chǎng)災(zāi)難中屹立不倒的重要保證之一。
一、勘察設(shè)計(jì)企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的概念及特征
財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)是指公司財(cái)務(wù)結(jié)構(gòu)不合理、融資不當(dāng)使公司可能喪失償債能力而導(dǎo)致投資者預(yù)期收益下降的風(fēng)險(xiǎn)。財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)有廣義和狹義之分,狹義的風(fēng)險(xiǎn)是指損失的不確定性;廣義的風(fēng)險(xiǎn)是指在財(cái)務(wù)活動(dòng)的整個(gè)過程中,由于各種難以或無法預(yù)計(jì)、控制的企業(yè)外部經(jīng)營(yíng)環(huán)境和內(nèi)部經(jīng)營(yíng)條件等不確定性因素的作用,導(dǎo)致公司的實(shí)際收益與預(yù)期效益發(fā)生偏離,從而造成損失的機(jī)會(huì)和可能性。
依據(jù)企業(yè)的財(cái)務(wù)活動(dòng),財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)一般分為籌資風(fēng)險(xiǎn)、投資風(fēng)險(xiǎn)、資金回收風(fēng)險(xiǎn)和收益分配風(fēng)險(xiǎn)。對(duì)于勘察設(shè)計(jì)企業(yè)而言,由于其主要業(yè)務(wù)是提供勘察設(shè)計(jì)咨詢項(xiàng)目和工程承包等勞務(wù)服務(wù),因此,在勘察設(shè)計(jì)服務(wù)完成后及工程承包過程中能否及時(shí)完整地回籠貨幣資金,是勘察設(shè)計(jì)企業(yè)主要的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)來源。此外由于項(xiàng)目建設(shè)和服務(wù)過程中的修改變動(dòng),存在于整個(gè)項(xiàng)目實(shí)施過程中,甚至每張?jiān)O(shè)計(jì)修改建議書都涉及到收費(fèi)問題,還有項(xiàng)目完工后業(yè)主的滿意度等都會(huì)導(dǎo)致所形成的貨幣資金收入在時(shí)間上和金額上都具有不確定性。因此,資金回收風(fēng)險(xiǎn)是勘察設(shè)計(jì)企業(yè)的主要風(fēng)險(xiǎn)。
同時(shí),勘察設(shè)計(jì)企業(yè)在收益分配方面也存在較大的風(fēng)險(xiǎn)。由于勘察設(shè)計(jì)企業(yè)是知識(shí)密集型企業(yè),主要是依靠腦力勞動(dòng),人工智能成本在企業(yè)的直接成本中占據(jù)較大比重。大幅度提高職工薪酬,分配過多利潤(rùn)給投資者都會(huì)使企業(yè)的生產(chǎn)成本和資金成本大幅上揚(yáng),企業(yè)不堪重負(fù),從而引起資金鏈斷裂的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn),進(jìn)而可能導(dǎo)致企業(yè)能否可持續(xù)發(fā)展的風(fēng)險(xiǎn);但如果想避免收益分配過高帶來的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn),過度壓縮職工的收入以求降低成本也是不可取的。在目前房地產(chǎn)市場(chǎng)持續(xù)低迷的環(huán)境下,市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)更趨激烈,勘察設(shè)計(jì)企業(yè)的生存風(fēng)險(xiǎn)也大大增加,人才也就成為企業(yè)在競(jìng)爭(zhēng)中立于不敗之地的籌碼。因此,如果職工薪酬大幅降低,則人才的外流是必然的,技術(shù)水平的降低導(dǎo)致企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力的降低,投資者在得不到預(yù)期的投資回報(bào)的情況下,不可能再增加投資,企業(yè)在資金收入短缺時(shí)又籌資無門,最終必然使企業(yè)無法持續(xù)經(jīng)營(yíng)。
二、勘察設(shè)計(jì)企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的成因
(一)外在因素
國(guó)家宏觀政策的復(fù)雜多變以及勘察設(shè)計(jì)市場(chǎng)信息的透明度偏低是勘察設(shè)計(jì)企業(yè)產(chǎn)生財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的外在因素?？辈煸O(shè)計(jì)企業(yè)承擔(dān)的多是投資大、時(shí)間長(zhǎng)的大中型建設(shè)項(xiàng)目,國(guó)家相關(guān)政策的變化會(huì)影響資金回收的確定性。例如,國(guó)家基礎(chǔ)設(shè)施投資政策發(fā)生變化,將直接影響在建工程后續(xù)資金能否及時(shí)足額到位;國(guó)家執(zhí)行緊縮的貨幣政策,項(xiàng)目業(yè)主支付資金的能力也將大打折扣。比如福煤設(shè)計(jì)院2006年承接了一個(gè)建設(shè)期較長(zhǎng)的經(jīng)濟(jì)適用房項(xiàng)目,由于該項(xiàng)目是政府按進(jìn)度撥款,房地產(chǎn)公司只有收到政府撥款后才能給付設(shè)計(jì)費(fèi)。設(shè)計(jì)完工后雖收到部分設(shè)計(jì)費(fèi),但其后兩年由于政府還有其他基礎(chǔ)設(shè)施投資,資金緊張,遲遲沒有撥付給房地產(chǎn)公司剩余款項(xiàng),同時(shí)由于國(guó)家執(zhí)行緊縮的貨幣政策,房地產(chǎn)公司也很難從銀行貸到款項(xiàng),因此該院雖經(jīng)多方協(xié)商,至今仍有部分設(shè)計(jì)余款未收回。由于設(shè)計(jì)工作已完成,該院已按產(chǎn)值兌現(xiàn)效益工資給職工,使供給資金發(fā)生短缺,直接給該院帶來不可忽視的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn),增加了運(yùn)營(yíng)成本,減少了利潤(rùn),無法實(shí)現(xiàn)預(yù)期收益。此外勘察設(shè)計(jì)的市場(chǎng)信息的透明度偏低、勘察設(shè)計(jì)企業(yè)又面臨買方市場(chǎng)、同行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)激烈等諸多因素導(dǎo)致市場(chǎng)信息不對(duì)稱都會(huì)使企業(yè)產(chǎn)生不可預(yù)見的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。
(二)內(nèi)在因素
企業(yè)管理人員對(duì)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的客觀性認(rèn)識(shí)不足,是企業(yè)產(chǎn)生財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的內(nèi)在因素。企業(yè)只要有財(cái)務(wù)活動(dòng),就必然存在著財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。在現(xiàn)實(shí)工作中勘察設(shè)計(jì)企業(yè)產(chǎn)生財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的重要原因之一是企業(yè)的管理人員風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)淡薄。由于勘察設(shè)計(jì)市場(chǎng)是買方市場(chǎng),競(jìng)爭(zhēng)激烈,企業(yè)的管理人員為了擴(kuò)大市場(chǎng)占有率,有的項(xiàng)目都完工了還沒有收到設(shè)計(jì)款項(xiàng),形成大量的應(yīng)收賬款。同時(shí)在合同簽訂的過程中,管理人員對(duì)客戶的信用等級(jí)缺乏了解,缺乏控制,為了增加業(yè)務(wù)量盲目承攬工程,造成應(yīng)收賬款失控。大量比例的應(yīng)收賬款無法收回,甚至成為壞賬。貨幣資產(chǎn)長(zhǎng)期被債務(wù)人無償占用,嚴(yán)重影響企業(yè)資產(chǎn)的流動(dòng)性和安全性,給企業(yè)帶來巨大的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。
三、勘察設(shè)計(jì)企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的防范和化解
在競(jìng)爭(zhēng)日益激烈的市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)條件下,由于諸多因素的影響,勘察設(shè)計(jì)企業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)是不可避免的。因此企業(yè)在財(cái)務(wù)管理工作中,必須重視財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的防范,靈活運(yùn)用各種技術(shù)方法,化解進(jìn)而控制財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。
(一)提高企業(yè)財(cái)務(wù)管理系統(tǒng)對(duì)宏觀環(huán)境的適應(yīng)能力
建立和完善財(cái)務(wù)管理系統(tǒng),設(shè)置高效的財(cái)務(wù)管理機(jī)構(gòu),配備高素質(zhì)的財(cái)務(wù)管理人員,健全財(cái)務(wù)管理規(guī)章制度,強(qiáng)化財(cái)務(wù)管理的各項(xiàng)基礎(chǔ)工作,使企業(yè)財(cái)務(wù)管理系統(tǒng)有效運(yùn)行,以防范因財(cái)務(wù)管理系統(tǒng)不適應(yīng)宏觀環(huán)境變化而產(chǎn)生的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。
(二)建立健全應(yīng)收賬款內(nèi)控制度,防控資金回收風(fēng)險(xiǎn)
1.建立合同會(huì)簽制度。每份勘察設(shè)計(jì)經(jīng)濟(jì)合同須經(jīng)合同管理部門、財(cái)務(wù)部門以及相關(guān)專業(yè)人員評(píng)審會(huì)簽后方可加蓋合同專用章。財(cái)務(wù)部門在合同簽訂前要仔細(xì)調(diào)查客戶的信用等級(jí),做到事前防范資金回收風(fēng)險(xiǎn)。
2.實(shí)行應(yīng)收賬款的責(zé)任管理,做到每一筆應(yīng)收賬款都有人負(fù)責(zé)。將收款責(zé)任落實(shí)到個(gè)人,并與個(gè)人兌現(xiàn)效益直接掛鉤,這樣既能敦促職工積極催收款項(xiàng),也能避免因過度分配而帶來的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。
3.進(jìn)行積極的收款政策和風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)移機(jī)制。財(cái)務(wù)部門應(yīng)定期分析應(yīng)收賬款賬齡,緊密跟蹤應(yīng)收賬款還款情況,積極與對(duì)方進(jìn)行聯(lián)系,及時(shí)收回欠款。對(duì)近期暫不能還款的賒銷客戶,應(yīng)要求對(duì)方制訂還款計(jì)劃并提供擔(dān)保,使其能逐步還清欠款。對(duì)那些既不制訂還款計(jì)劃又不提供擔(dān)保的,或發(fā)現(xiàn)其缺乏清償能力的,應(yīng)及時(shí)通過法律途徑給予解決。對(duì)部分不能收回的賬款進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)移:例如將應(yīng)收賬款轉(zhuǎn)化為應(yīng)收票據(jù)、以應(yīng)收賬款的部分或全部為擔(dān)保品,向金融機(jī)構(gòu)借款或出售給金融機(jī)構(gòu)等從而實(shí)現(xiàn)應(yīng)收賬款風(fēng)險(xiǎn)的轉(zhuǎn)移。
(三)制定合理的利潤(rùn)分配率,防范收益分配風(fēng)險(xiǎn)
勘察設(shè)計(jì)企業(yè)收益分配風(fēng)險(xiǎn)控制的主觀隨意性較強(qiáng),缺乏一個(gè)客觀的控制標(biāo)準(zhǔn)。收益分配風(fēng)險(xiǎn)控制的主要矛盾是:使投資者滿意的同時(shí)又要控制資金成本,擴(kuò)大企業(yè)再生產(chǎn),其核心是利潤(rùn)分配率的確定。因此,主要考慮以下因素的影響:首先是通貨膨脹的影響,有計(jì)劃地建立價(jià)格變動(dòng)補(bǔ)償基金,保證收益分配不影響企業(yè)的可持續(xù)發(fā)展;其次是在提高效益的基礎(chǔ)上,爭(zhēng)取投資者每年的投資回報(bào)呈上升趨勢(shì);再次是考慮企業(yè)來年的資金預(yù)算,滿足企業(yè)擴(kuò)大再生產(chǎn)需要,努力降低資金成本;最后就是結(jié)合企業(yè)償債能力的大小來確定收益分配的大小。
(四)培育財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避觀念
勘察設(shè)計(jì)行業(yè)會(huì)計(jì)風(fēng)險(xiǎn)的化解存在著不少不容忽視的薄弱環(huán)節(jié),應(yīng)通過會(huì)計(jì)政策和會(huì)計(jì)策略來解決現(xiàn)階段和未來的企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)問題。財(cái)務(wù)人員應(yīng)將財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)防范貫穿于財(cái)務(wù)管理工作的始終,應(yīng)通過建立風(fēng)險(xiǎn)責(zé)任制,充分發(fā)揮財(cái)務(wù)部門的監(jiān)督作用,規(guī)范財(cái)務(wù)管理和結(jié)算紀(jì)律,增強(qiáng)財(cái)務(wù)人員風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避觀念。
(五)建立財(cái)務(wù)預(yù)警監(jiān)控體系
財(cái)務(wù)預(yù)警系統(tǒng)是以企業(yè)信息化為基礎(chǔ),以企業(yè)的財(cái)務(wù)報(bào)表、綜合經(jīng)營(yíng)計(jì)劃以及其他相關(guān)的財(cái)務(wù)資料為依據(jù),利用財(cái)會(huì)、企業(yè)管理等理論,對(duì)企業(yè)在經(jīng)營(yíng)管理活動(dòng)中的潛在風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控的系統(tǒng)。例如,建立雙人、雙職、雙責(zé)為基礎(chǔ)的以防為主的監(jiān)控防線;加強(qiáng)會(huì)計(jì)監(jiān)督,構(gòu)建防范勘察設(shè)計(jì)風(fēng)險(xiǎn)的監(jiān)督保障系統(tǒng);以現(xiàn)有的稽核審計(jì)為基礎(chǔ),對(duì)會(huì)計(jì)部門實(shí)施內(nèi)部最后控制改革和制度建設(shè),要與業(yè)務(wù)職能緊密結(jié)合等。它屬于事前監(jiān)測(cè),同時(shí)應(yīng)根據(jù)環(huán)境變化,對(duì)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的防范機(jī)制進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整。此外,應(yīng)堅(jiān)持謹(jǐn)慎性原則,建立風(fēng)險(xiǎn)基金。即在損失發(fā)生前以預(yù)提方式或其他形式建立一項(xiàng)專門防范風(fēng)險(xiǎn)損失的基金。如福煤設(shè)計(jì)院就按福煤集團(tuán)的統(tǒng)一規(guī)定和標(biāo)準(zhǔn)提取壞賬準(zhǔn)備金,商業(yè)企業(yè)可以提取商品削價(jià)準(zhǔn)備金,這是彌補(bǔ)風(fēng)險(xiǎn)損失的一項(xiàng)有效舉措。
總之,對(duì)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的防范和化解的措施要作為勘察設(shè)計(jì)企業(yè)財(cái)務(wù)管理的重中之重切實(shí)執(zhí)行,不僅在管理制度上要有保障,而且在組織機(jī)構(gòu)、薪酬管理、預(yù)警機(jī)制等方面也要配套,形成貫穿企業(yè)經(jīng)營(yíng)、管理全過程的財(cái)務(wù)管理系統(tǒng)。唯其如此,才能切實(shí)加強(qiáng)勘察設(shè)計(jì)企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管理,提高企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力,使企業(yè)在目前的危機(jī)中立于不敗之地,并進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)企業(yè)價(jià)值最大化。
【主要參考文獻(xiàn)】
