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大数据下建筑企业的财务风险管控研究

作者:孙俊丽,中铁十四局集团第五工程有限公司;发表于《中国中小企业》杂志

  当云计算、大数据、区块链、人工智能、物联网等智能技术快速改变整个社会时,财务与会计也不可避免地卷入这些技术浪潮中,建筑企业如何在大数据背景下做好财务风险管控,是目前亟需解决的问题。
 
  当前,信息技术飞速发展,云计算,“互联网+”等在人们的工作生活中随处可见,建筑企业迎来新的机运和挑战,大数据背景下,建筑企业的财务风险预警能力和财务风险管控能力直接关系着企业的存亡及发展。
 
       大数据的定义及特征
 
  大数据的含义
 
  大数据是指通过信息化工具收集、分析、管理所形成的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
 
  大数据的特征
 
  目前大数据在思维上给我们带来了三个理念:更大、更杂、更好。
 
  “更大”指得是数据采样时不再是随机样本,而是全体数据。大数据在技术条件具备后,第一时间选择使用总体替代样本,这样更利于人们考察细节,研究微观层面的状况。“更杂”指的混杂性而不是精确性。大数据强调混杂,以概率说话,不强调确定无疑的依据,允许发生错误,但不否定错误,只把错误作为研究信息工具的一项缺陷,随着技术的进步和发展,不精确被逐渐得到改善,直至会被解决。“更好”指的是大数据更重视事物的相关性,而不是因果关系。通常相关关系更加明显而因果关系被证实的几率较小。通常认证相关关系花费的成本费用较低,因此,相关关系更被重视。
 
  IBM公司给大数据提出了4V特征:即数量(Volume)、多样性(Variety)、速度(Velocity)和真实性(Veracity)。这四大特征跟我们上面提出的更大、更杂、“更好”有相通之处。
 
  财务人员对大数据理解的误区:
 
  一是将传统财务分析强行定义为大数据,这是常见的误区,以为我们从事的财务分析工作转瞬间成为大数据应用的典范,这是典型的“概念炒作型”认知误区。二是错误认为将现有的会计核算数据、预算数据、成本分析数据等充分利用起来就是大数据。目前这些数据基本上以结构化数据为主,并局限在企业内部,非真正意义的大数据。
 
  大数据在风险管控中的应用
 
  相比较传统风险管理,大数据在风险管控方面的应用价值更高,主要体现在传统风险管理模式下看不见的风险在大数据系统中得以呈现。通过设置规则来辅助进行直接、精准的风险拦截,发现有控制价值且能予以控制的风险,并对财务风险进行风险分级。
 
  发现风险方面,通过分析非机构化的大数据,发现风险事件的特征并分析发生的几率,并对潜在风险进行预警或事后警示。
 
  分级风险方面:应用大数据对风险事项进行风险识别,根据风险大小程度,采用差异化的应对策略,从而做到分类处置:低成本应对低风险事项,高风险事项被予以严格控制。
 
  建筑企业财务风险的特点
 
  建筑企业具有流动性大、输出产品价值高、生产周期长、标的金额大、回收款项难的特点,其财务风险也存在特殊性,具体体现在以下几个方面:
 
  财务风险点多,构成复杂:包括投资风险、融资风险、资金回收风险、收益分配风险等各种类型风险。
 
  财务风险贯穿项目管理全过程,存在于项目筹划、项目建设、项目收尾、项目交工等各阶段。
 
  财务风险对企业损失具有不确定性。因建筑企业在施工自然环境和社会环境存在独特性,导致各项风险管控不确定。
 
  大数据背景下建筑企业如何做好风险管控
 
  树立风险防控意识,建立完善的风险管控系统。强化全员风险防控意识,运用大数据数据集成和分析的优势,建立从项目投标测评、中标、建设、收尾、竣工验收等全过程的分析管控系统,各部门进行日常业务数据时,同时为风险管控系统提供数据基础。
 
  建立科学的风险管控组织架构。建筑企业要建立科学有效的风险管控组织架构,形成公司董事会、审计委员会、监事会、经理层以及各职能部门共同参与并承担相应职责的组织形式。
 
  建筑企业要培养既懂财务风险管控的专业知识又会熟练应用大数据云计算技术的专业人才,为风险管控提供人才储备。
 
  建立适合自身的风险预警机制。各建筑企业根据公司规模以及经营情况建立适合自身的风险预警机制,包括盈利能力、偿债能力、款项回收能力、现资产结构、现金流质量等各项指标,对指标设置不同的警戒区间,便于辨认不同的风险。
 
  实行轮岗常态化制度。建筑企业应对关键部门、关键岗位人员进行不定期轮岗制度,以有效防范风险。
 
  发挥监督作用。建筑企业要使用审计、检查、巡视、巡查等各项检查方式对内部单位进行抽检,形成有效监督。
 
  风险预警机制
 
  风险预警机制的含义及必要性
 
  风险预警机制是根据企业风险状况偏离预警线的强弱程度,发出风险警戒信号的过程。风险预警机制的建立过程通常是一种制度安排,是企业根据生产和发展需要,选择重点风险事项作为监测指标,制定不同级别的警戒标准,从而监测和发现财务危机,警示企业相关人员,同时能相对准确分析财务危机发生的原因、潜在问题,做出防范应对。
 
  大数据环境下风险预警机制应具备的功能
 
  收集信息。预警机制通过收集企业经营相关或者企业密切关注的国家规定、行业政策、市场竞争情况、财务和生产经营状况信息等,并对这些信息进行归类分析,对标判断企业自身经营状况是否异常或是否达标。
 
  预测危机。预警机制通过对企业财务与经营行为中的风险事项进行检测、识别、诊断并发出警报的功能,提醒企业相关责任人未雨绸缪,防范风险,避免或减少损失。
 
  控制危机。预警机制具有控制与纠错的功能。当企业管理失误或管理出现波动时,出现潜在危机时,预警机制可以寻找危机发生的根源,让企业相关责任人及时采取应对措施,有的放矢、对症下药。
 
  避免危机。预警机制具有对同类、同性质的失误行为进行有效识别和干预,从而避免危机发生。
 
  风险预警分析方法
 
  常见的风险预警分析方法有指标判断分析和因素判断分析。
 
  指标判断分析是指风险评价指标落入警报区域的状况来确定警报是否发生以及警报的大小。
 
  因素判断分析是以风险因素出现的概率作为报警准则,并将风险因素进行重要度排序,以重点因素出现的概率与报警概率进行比较,以此做出风险发生的判断。
 
  风险预警指标
 
  常用的风险预警指标有会计比率指标、现金流量指标和非财务类指标。
 
  会计比率指标(也称财务比率指标),主要来源于财务报表分析,直接反映企业经营状况。此类指标信息含量高、容易获取,在危机预警中发挥关键作用。缺点是在某些情况下不能客观反映资产质量的真实情况,例如当资产的账面价值和未来变现价值不一致时。
 
  现金流量指标能够克服上述缺陷,能相对准确地反映企业的价值和出现财务困境的概率。
 
  非财务类指标指不能直接从企业财务报表中分析取得,而是企业的某些外在特征,如股权结构指标、内部控制指标、重大承诺事项、审计报告意见等。非财务类指标是财务类指标的驱动因素,能从源头上探索企业财务状况发生变化的内在原因。
 
  会计比率指标、现金流量指标、非财务类指标三者有效结合,才能提高预警效果,但会增加复杂性,使实用性降低。
 
  风险防控系统
 
  目前多数建筑企业财务业务风险基本能得到防控,但在工程施工、成本核算、物资采购、审计纪检等关键部门间信息化系统仍未做到有效对接,业财未充分融合,系统性风险仍然存在,制约公司高效发展,因此建立一套行之有效的风险防控系统尤为关键。
 
  风险防控系统建立过程中的关键事项:彻底打破部门壁垒,畅通信息化;梳理整体系统内各部门关键风险点,通过大数据和信息化进行业务流程及审批节点植入,锁住关键节点防控责任人;培养综合性风险防控人才,业财充分融合,力争通过关键数据和指标进行有效防控;根据公司发展和业务更新,及时调整风险防控系统,避免系统和业务脱节,无法达到实用的目的。
 
  综上,新形势下,建筑企业要做大做强,稳步发展,必须有效防控财务风险,而借助大数据及信息技术的发展,建立起行之有效的风险预警系统及风险管控系统,为建筑企业保驾护航是当务之急也是任重道远。
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