大數據分析下的企業融資模式風險

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摘要：融資是企業經營發展中的重要財務活動，企業將大數據分析技術應用到融資模式分析中，對提高融資決策準確性與科學性起著重要作用。本文基于大數據分析的視角，對企業融資模式風險進行分析，提出加強企業融資模式風險控制的建議和措施，期望對降低企業融資風險，促進企業可持續發展有所幫助。

關鍵詞：大數據分析；企業；融資模式；風險

一、引言

在企業融資過程中，企業營業收入越高、資產總額越大、信用評級越好，則企業融資難度越低，所取得的融資額度越高，常用的企業融資模式包括銀行貸款、發行債券、股票融資等。隨著大數據時代、互聯網時代的到來，互聯網金融融資模式得到了快速發展，在緩解中小企業融資難問題上發揮著重要作用，進一步拓寬了企業的融資渠道。面對融資環境的變化，企業要運用大數據分析對融資模式風險進行識別、評估，預測企業融資活動中可能面臨的風險及其后果，進而為企業融資模式決策提供依據。

二、基于大數據分析的企業融資模式風險分析

（一）企業經營數據分析傳統的企業融資模式風險分析獲取真實信息的時效低、成本高，在企業融資過程中，金融機構更加關注企業資產負債情況、抵押品價值等量化形式的財務信息，而這些信息在財務報表編制中易出現失真現象，導致企業與金融機構處于信息不對稱的狀態。而在大數據時代下，運用大數據分析可對企業經營行為數據進行分析，實現對企業資信能力的跟蹤調查，從而對企業還款能力、違約風險進行準確評價，減少因信息不對稱帶來的風險。企業融資過程中，企業可利用大數據技術收集所有交易數據和社交數據，分析整理碎片化信息、價值密度較低的信息，進而使企業掌握運營狀況和財務狀況，識別是否存在異動信息，并對融資資金的使用情況進行跟蹤檢查，判斷出融資風險程度，增強對融資資金風險的控制能力。此外，基于大數據分析的企業融資風險分析還能夠幫助企業識別出財務中是否存在虛假信息，進而為企業融資決策提供依據。

（二）互聯網融資風險分析隨著大數據和互聯網金融的發展，進一步拓寬了企業融資渠道，尤其對于中小企業而言，可采用互聯網融資模式緩解資金壓力。但是，我國互聯網融資模式尚處于發展階段，有待于進一步加強法律法規體系建設，加之互聯網金融領域的監管乏力，部分互聯網金融機構運行不規范，可能存在著借款利率過高等問題，所以增加了企業互聯網融資模式的風險。同時，互聯網融資模式的審批相對寬松、融資機構參差不齊，易使企業在融資中忽視對自身管理、投資可行性、風險因素的分析，進而出現盲目融資的行為，增大融資模式風險。此外，從當前的互聯網融資平臺來看，部分融資平臺業務開展不規范，使得企業在融資過程中可能會遇到不合規的操作，難以保證互聯網金融融資過程的規范性、合法性。

（三）數據分析的潛在風險企業融資模式風險分析若只依靠大數據分析技術進行分析，勢必會存在一定的風險。這是因為大數據本身屬于資源，數據的準確性、完整性直接影響著數據模型分析結果的準確性。在企業融資模式分析中，分析所用的數據主要來源于企業財務報表，但是部分企業的財務報表可靠性不高，可能存在著粉飾報表、盈余調節等問題，所以導致融資模式分析的數據本身缺乏可靠性，易造成數據分析出錯。此外，企業融資模式分析缺乏多維度風險評估體系，未能對非財務數據進行全面收集，同時也未能與財務數據進行整合分析，使得企業融資模式分析以定量分析為主，缺少定性分析。在這種情況之下，企業融資模式風險分析結果過于片面，易出現與企業實際經營狀況不符的問題。

三、基于大數據分析的企業融資模式風險控制對策

（一）加強信用風險監控基于大數據分析的企業融資模式風險控制要強化信用風險監控，通過采集數據、整合數據，并對數據進行建模分析，進而監控企業融資全過程的信用風險變化，借助機器學習對信用風險成因進行識別，根據識別結果制定風險控制措施，最大程度地將信用風險降至最小化。同時，與德爾菲法、層次分析法等方法相比，在企業融資風險中應用大數據分析技術，能夠更加客觀、準確地從不斷變化的數據中提取出相關度較高的指標數據，進而判斷發生融資信用風險的可能性，提前發出風險預警。企業要充分利用大數據分析強化信用管理，使自身保持良好的信用評級，能夠從金融機構獲取更多的融資，促進企業持續發展。

（二）建立大數據風險管理制度在大數據時代下，企業融資管理應建立起大數據風險管理制度，將大數據分析應用到融資管理中，規范大數據采集、大數據管理、大數據風險計量的流程，不斷提高企業融資模式風險的分析水平。大數據風險管理制度主要包括以下方面：一是企業要建立起內部數據管理體系，重視數據積累，運用數據挖掘技術挖掘有價值的數據信息，為企業融資決策提供依據，提高企業融資效率。二是企業要整合利用現有數據，將財務信息與非財務信息，結構化數據與非結構化數據進行整合利用，發揮出數據的最大化利用價值。三是企業應落實安全保障措施，采用先進的信息安全防護技術，確保數據采集、加工和運用的過程安全可靠，提高數據分析的準確性。

（三）完善融資決策流程企業融資模式風險分析要基于大數據環境構建起完善的融資決策流程，推進融資決策步入標準化、規范化的運行程序，最大程度降低融資模式風險，提高企業融資決策效率。具體做法如下：一是企業要建立起大數據處理平臺，包括MySQL數據庫、Hadoop數據庫等，用于存儲企業融資貸款業務的相關數據信息，在融資決策之前，從數據庫中導出數據，對數據進行清洗、篩選，提取出相關度較高的數據進行分析。將數據輸入到融資決策系統中，結合企業當前償債能力、投資能力、運營能力、發展能力，提出融資方案，為融資決策提供依據。二是企業要利用大數據模型對企業經營情況和資金需求進行分析，大數據分析包括對企業歷史積累以及近期發生的日常交易、資金流、訂單、周期性變化、成交速度、應收賬款回收率等數據進行分析和預測，實現對融資貸款的動態化管理，精準把握企業資金需求走向。在大數據分析中，要對各項分析內容設置預警值，一旦出現實際數據超過預警值的情況，要及時預警，提醒企業管理層審慎做出融資決策。三是企業要利用大數據分析技術對各種融資模式的風險進行分析，從融資成本、限制條件、信用風險等角度出發，整合利用各種數據，評價各種融資方式的可行性，進而優選出低風險的融資模式，提高企業融資決策的實效性。

（四）建立大數據共享平臺隨著互聯網融資模式的發展，為給企業創建良好的融資環境，應加大對互聯網金融機構的約束力度，提高互聯網融資機構的市場準入門檻。我國監管部門要進一步完善對P2P機構的監管，建立起大數據共享平臺，使監管部門、互聯網金融機構和融資企業都能夠在大數據共享平臺上獲取數據信息。企業融資模式分析要順應時代的發展，將互聯網融資模式風險分析納入到分析工作范疇內，依托大數據共享平臺建立起科學數據模型，用以自動評估分析互聯網融資模式，實時查詢融資貸款情況，并對獲取融資貸款后的資金風險進行分析，進而實現對融資活動全過程的風險管控，有助于企業降低新型融資模式的風險。

四、結語

基于大數據分析下的企業融資模式分析可提高融資分析效率，為融資決策提供依據。大數據時代下，企業要建立大數據風險管理制度，引入大數據分析技術完善融資決策流程，并積極建設大數據共享平臺，加強信用風險監控，進而加強企業融資風險管理，確保企業各項融資決策符合企業資金需求走向，使融資資金滿足企業發展需要。

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作者：劉夢俠 單位：青島海川建設集團有限公司