大數據時代下的企業財務風險分析目錄一、前言………………1(一)問題的提出……………1(二)相關文獻綜述…………1二、大數據及其在財務領域的應用和影響…………………2（一）大數據的定義、特點………………2（二）大數據信息獲取技術及處理分析技術現狀………4（三）大數據在財務領域的應用現狀……………………5（四）大數據對企業財務的影響…………6三、大數據下的企業財務風險分析…………7（一）數據收集、使用不當存在安全性風險……………7（二）數據存儲存在安全性風險…………8（三）非法入侵風險………………………8四、大數據下企業的財務風險管理…………9（一）大數據對企業財務風險管理的影響………………9（二）大數據下的企業財務風險管理……………………9總結…………………………12參考文獻……………………13一、前言（一）問題的提出在過去數十年中，人們利用經理無數研究試驗的科學技術成果，創造出了各式各樣獲取數據的工具，可以用來獲得過去無法獲得的人類生活、生產、交往的數據，獲得自然界運動變化的數據，獲得物質自身與物質生產的數據。這些數據數量之多、種類之繁雜、增長速度之快，終于在2010年前后引起了足夠多的人的注意，并開始思考這個現象背后的意義，人們將這種現象稱之為大數據。近年來，大數據已然成為了具有全球性質的熱點，國內外學術界和各類應用行業對其相關理論與技術進行了普遍關注研究，形成了國內外前所未有的研究盛況。國務院常務會議于2015年8月19日通過了《關于促進大數據發展的行動綱要》，政府順應技術發展與應用需求的潮流，加大促進大數據行業發展的政策支持力度。所謂大數據，即為運用IT工具從廣泛豐富的海量數據中，快速獲得具有商業價值的信息的能力。財務領域是一個重要的、典型的大數據可應用的領域，對大量數據的分析有與生俱來的巨大需求。隨著互聯網大數據技術的進步與應用的推廣，新的數據處理模式帶來的不僅有技術紅利，也給企業在模式革新和技術磨合過程中帶來了更多、更復雜的財務風險。這些風險會給企業的生產經營造成沖擊，也有進而影響到整個國家的經濟發展和社會穩定的可能性。經濟活動本身風險較高的特殊性質使得企業必須認真對待所面臨或可能面臨的財務風險，對風險的具體內容及其可能造成的損失及其后續影響范圍進行細致的了解，并在此基礎上制定與實施在自身處境中最有效的風險防范辦法與措施，盡量避免可能出現的不利結果，減少可能的損失，維持企業正常的生產經營活動。對大數據時代下通過應用大數據技術進行產業革新的企業的財務風險進行系統的理論研究，并在此基礎上有針對性地提出風險防控的可行辦法，對規避和控制由大數據帶來的企業財務風險，保持企業可持續發展的態勢，具有較為重要的現實意義。（二）相關文獻綜述在現在的諸多文獻中，對大數據下的企業財務風險進行研究的舉不勝舉，但大多觀點都一致：我國大部分在大數據支撐下的企業財務風險管理還不夠完善。現就幾個人的文獻觀點進行一下概括。在2009年“大數據”一詞進入國內之后，劉新鋒(2014)等人就對大數據下的企業財務管理風險進行了研究，普遍認為大數據時代會給企業處理數據能力、安全性等方面帶來挑戰，并加大了政府監管的難度。可以通過降低運營成本、建立數據保障、充分分析處理數據把握商業機會來應對大數據下的財務風險。在2015年國家開始推廣大數據之后，討論大數據下的企業財務風險的就更多了，例如：1、郭舒雅（2016），通過對當前大數據環境下企業財務管理所面臨的挑戰和必要進行的變革的研究，得出結論：在當前環境中，要將企業在大數據應用狀態下的價值進行新的評估，包括對企業綜合競爭實力、商業模式、創新性能、發展潛能等多方面進行評估。要消除企業財務管理邊界化，讓企業內部信息能夠互通有無、整合歸納，實現有效的財務風險評估和防控。2、劉光山（2020）通過對大數據背景下企業財務風險的研究，得出結論：大數據環境下，企業財務存在風險管理意識不足、風險管控體系不完善、數據安全性的問題，提出了完善管理制度，加強風險管理，完善企業運行大數據的基礎設施等風險防范方案。3、賴曉濤（2020）通過對企業財務風險的大數據分析方式的研究，指出：大數據時代下，企業財務存在數據集中化風險、管理安全風險、非法入侵風險、數據運營者管理風險分析，并提出構建信息安全管理制度、加強數據審計工作等措施以應對企業財務管理風險。從上述文獻及相關文章中可以看出，我國學術界對大數據下的企業財務管理中存在的風險問題的關注只增未減。本文將就大數據時代下的企業財務風險進行一個簡單的概括分析。二、大數據及其在財務領域的應用和影響（一） 大數據的定義、特點1.大數據的定義2001年，DougLaney發表了一項研究報告，這名任職于知名IT咨詢服務公司Gartner的分析師第一次提出了一個用以分析數據增長的影響的三維模型。該模型所包含的三個維度分別是：高速增長的數據容量(Volume)；高速進出的數據活動(Velocity)；高度異質的數據類別(Variety)。而存在于這個三維空間里的，就是我們所謂的大數據。我們如今普遍接受的，也是為IT行業廣泛認同的大數據的定義，就是來源于這個最終被Gartner采用的三維模型。在研究出大數據三維模型之后的第十一年，Laney發表了新的研究報告，他在報告中對自己先前發表的大數據概念定義進行了更新:“大數據是體量龐大、高速變動和種類繁多的信息資產，需要采用全新的處理形式以有助于提高人們在決策形成、視野拓展和過程優化中的能力”。這個定義明確了大數據是一種資產。這種資產以數據信息的形態存在，且具有三維特性，此類資產的盤活需要與科學技術相結合的全新的處理形式，這種資產增值主要體現在決策、視野和過程優化三方面。但這樣的定義仍然是抽象的、技術性的、應用型的。這樣的定義很難使大眾理解被宣傳得沸沸揚揚的類似“大數據革命”“大數據時代””的新概念。有人意識到并且指出，大數據并不是新形成的事物，早在幾十年前大數據的概念就已經形成并被提出和使用了。當時的一些學科，理科類例如天體物理學、生態學；工科類例如自動控制；文科類例如社會學以及經濟學的某些分支，在研究過程中都遇到了由于當時計算機的運算能力有限、項目研究經費拮據和分析手段匱乏等原因，造成的學術研究人員們空有研究所需的充足的研究對象的相關數據，卻無法對其進行分析進一步得出結論只能望洋而嘆。長此以往，“大數據”就成了概括這一現象的專有名詞，即由于數據體量過于宏大、數據關聯性過于復雜導致在當時所處狀態下無法對其進行處理利用。大數據技術的研究目的與應用意義的重中之重不在于借此得到何種規模的數據信息，而在于如何從海量數據中篩選出有效數據進而進行分析最終的出有價值的數據結論的過程。如果大數據可以看作一項產業，那么這項產業則是通過運用科學技術對數據進行分析處理的過程來實現數據增值的。2.大數據的特點大數據有四大特點，分別是：（1）容量大在大數據技術的廣泛支撐下，不僅數據所包含的信息價值得到了高效妥善的分析處理，數據本身的收集效率更是得到了顯著地提升，尤其是在數據形成爆炸式增長的當今科技時代。據有關調查統計顯示，目前全球范圍內的數據信息量正以約每天2.5艾字節的幅度上漲，自進入大數據時代以來，人類生產生活所產生的數據規模已經超過了歷史生產數據的總和。（2）種類豐富當前科學技術的繁榮發展，使得電器隨處可見。互聯網技術使得電子設備可以迅速地進行數據獲取，搜索引擎、通話記錄、手機軟件等都是獲取數據渠道。而物聯網技術的廣泛應用又使得普通獨立的電器也可以隨時對使用過程中產生的數據進行記錄和傳輸。數據自身格式的多樣化和數據獲取渠道的普遍化使得的所獲取的數據呈現出各種不同的類別形式。（3）速度快數據具有時效性特征，數據的含金量與其時效性之間成反比關系，即價值越大的數據由于對其需求迫切往往時效性越短。因此很多數據在使用過程中對收集、處理的速度要求較高。而借助較高性能的電子設備使得數據傳輸的時間大幅縮短，且實時數據可以通過大數據技術與已有數據信息進行有效融合，更加增強了數據應用的時效性。（4）價值大大數據擁有較大的數據規模，數據信息來源豐富；復雜的數據結構，能夠支持深度挖掘和復雜建模；較強的數據關聯度，這樣的數據集極高的有效性、極高的分析價值與一體。大數據的價值在于組織如何將自己轉變為大數據驅動型公司，并利用大數據分析的洞察力來決策。（二） 大數據信息獲取技術及處理分析技術現狀技術是體現大數據價值的手段和大數據行業前進的基礎。在大數據從采集、處理、存儲到得出最終結論的整個運作周期中，信息的獲取與處理分析技術極為重要。1、大數據的信息獲取技術大數據采集，即對各類來源的結構化和非結構化的大量數據進行采集，方法有三：其一，系統日志采集，利用運用了分布式架構的操作工具，在進行日志數據的采集和傳輸工作時速度可達每秒數百MB；其二，網絡數據采集，在網站上通過網絡爬蟲或網站公開API等方式采集所需信息，這些信息中的非結構化數據將被抽取出來，而后以結構化的方式進行存儲，最終形成格式統一的本地數據；其三，對于機密性要求較高的數據，則可通過其他方法如使用特定系統接口等相關方式采集數據。2、大數據預處理技術大數據預處理，是指在對數據進行正式分析處理之前，為提升數據質量，保證后續數據分析工作的高效進行，而對先前采集到的初始數據所進行的一系列操作。數據預處理主要包括四個部分：一是數據清理，利用清洗工具，對存在缺失的數據、數據內容有誤的不一致數據或與期望值發生偏離的噪音數據進行處理；二是數據集成，將來自不同來源的數據組合到統一視圖，合并到統一數據庫進行儲存；三是數據轉換，通過轉變數據表現形式對數據中存在的不一致做出處理，其工作步驟中包括數據清洗；四為數據規約，指在盡可能維持數據原本樣貌的同時，盡可能縮小其數據量，最終結果是一個較小的數據集。3、大數據預分析挖掘技術大數據分析挖掘，指對參差不齊的數據，進行萃取、精簡和分析的過程，一般有以下五種方法：第一，可視化分析，指運用計算機圖形學，將數據轉化為圖形或圖像的分析手段，使數據得到清晰高效地傳達與溝通，主要應用于對大量數據及其關聯性進行分析地過程中；第二，數據挖掘算法，分析數據對特定類型的模式和趨勢進行查找，并據此來創建數據挖掘模型的一組試探和計算的數據分析方法，它是大數據理論分析的重中之重；第三，預測性分析，可在結構化和非結構化數據中使用實體分析、預測建模等高級分析功能以確定未來結果。是最重要的應用方式之一，可為規劃流程提供信息，并對企業未來進行關鍵洞察。第四，語義引擎，是指為提升用戶搜索體驗，為數據進行語義添加的操作；第五，數據質量管理，是以通過可靠的數據提升數據在使用中的價值，并最終為企業贏得經濟效益為終極目標，對數據的整個生命周期中數據質量問題，進行識別、衡量、控制等操作，最終以達成解決問題提升數據質量為目的的循環管理過程。（三） 大數據在財務領域的應用現狀大數據技術可以從種類繁多的復雜數據中，快速獲取附含較高價值的信息。財務領域是一個重要的、典型的大數據應用領域，特別是財務領域對數據分析有巨大的需求。1、預算自動推導中石油的湖北銷售XBRL大數據分析平臺通過總結分析每座加油站五年來日銷售規律變化，考慮天氣、道路變更、維修改造等特殊影響因素，形成自下而上的單站預算自動推導模型，讓每個加油站掌握影響預算的主要因素，充分挖掘其內生動力。2、風險防控在中石油的湖北銷售XBRL大數據分析平臺公司各級卡管理人員可以自由選擇查詢期間和閥值，一次性展示出符合條件各明細加油站，通過穿透查詢功能，可以聯查到卡消費的明細記錄，從而為各級管理人員精確、快速地找到疑似問題卡提供了有力的系統支持。3、用戶畫像京東利用智能機器人JIMI和OLAP多維分析平臺，依據“用戶貢獻度”智能客服系統，為每位客戶制作了“我的京東范兒”專屬畫像。在為企業做財務共享或只能財務咨詢時，為共享服務中心的每位客戶做畫像，特別是在信用方面，可以據此調節報賬流程繁簡程度、預測付款周期等4、成本預警萬達集團具備科學全面的成本預警制度，當某項項目的成本超過該項目事先提交的計劃范圍時，該成本預警系統就會自動發出警示并進行項目分析。萬達集團規定每個季度初需在其成本系統中編制一次現金流表。項目支出計劃的編制涉及大量成本科目。與此同時，萬達集團還對項目的執行程度和付款比例進行持續跟進與記錄，按照集團規定將實際情況數據與計劃情況數據進行對比，并將該結果作為管理層的績效考核指標之一。在該預警制度的作用下，萬達集團不僅能夠在接受項目之前提前通過計算預估該項目成本，例如項目涉及的土地成本、設計費用、建設費用、招商租金等，并且精確模型的使用可以降低成本費用的誤差，使預算準確有效。（四） 大數據對企業財務的影響1、使企業財務管理更趨近于信息化財務部門對于財務數據的收集和處理隨著大數據技術的應用，其準確度和便利程度都大幅提升。它的應用目的從以往單純的為方便數據的收集和存儲，轉變為通過對數據進行處理分析，將財務信息同企業各個部門的具體業務數據相互關聯印證，創建一個完整的企業財務信息系統，它不僅貫穿企業各生產經營流程使之相連，同時也將各個流程的全部數據囊括其中。通過對相關數據的觀察和分析可以快速準確地發現存在的問題，從而據此更科學地對各個流程進行調整和生產力重新分配，使企業在生產經營過程中有能力實現在問題剛露出苗頭，造成損失之前，提前對可能存在的風險做好預防措施。2、使企業預算機制更加全面精準任何企業在經營發展過程當中，都需要持續對未來經營的發展方向、戰略目標和各類經營指標進行充分準確的預測，以確保企業在按計劃發展的進程中盡量避免發生偏離及各項風險，從而實現企業健康穩定的可持續發展。足夠的精確的預算機制是企業要達成這一目標的必備要素，從而使企業對各項經營指標的變化趨勢和整體發展方向能夠有效地進行控制，使企業的經營成果盡可能向既定目標靠攏。在大數據的背景之下，借助大數據采集存儲技術的應用，企業可以充分掌握企業生產經營所產生的各類財務數據和非財務數據，并能將企業數據與市場經濟整體大環境相結合進行更加科學有效的預算分析，打破了以往財務預算只是局限于對自身財務數據進行縱向對比分析的局面。通過對大數據分析處理技術的應用，企業可以從更加多維的角度、借助更加科學的參照、考慮更加全面的影響因素進行有效的整體分析，最大程度地讓分析得出的預算數據更準確、更貼合企業經營現狀、更能全面體現企業未來發展走向，在促使企業在縱向對比時能夠做到科學規劃、健康發展的同時，同時也為企業橫向對比提供了預算是否更接近我國經濟環境未來發展大方向的考慮維度。3、使企業的風險控制能力增強高科技設備的運用使企業增加了信息接受渠道，企業可以選擇從多來源獲取同一信息進行補充對比，來解決信息完整性的問題；也可以選擇更具權威性和公信力的渠道獲取數據，來解決信息真實性的問題。此舉避免了管理層因信息失真而做出錯誤決策的后果，給企業帶來了脫離更多未知風險的機會。在信息的真實性和完整性能夠得到充分保障的基礎上，運用大數據的數據采集技術獲取市場經濟有關信息結合企業內部信息使數據更加全面。在所需數據收集全面的基礎上，運用大數據的數據分析處理技術進行充分分析，可以合理預測企業未來發展空間并進行科學籌劃，可以精準捕捉企業內部漏洞，察覺企業決策風險并采取彌補措施，以確保企業決策風險的可查可控和有所準備，并且可以從眼下著手，對眼下存在的風險因素采取解決措施消除隱患，以此提升企業對風險的控制和解決能力。4、提高企業對非數字化信息的應用目前企業被財務部門收集利用的數據信息幾乎都是數字化信息，比如生產部門的成本費用信息、銷售部門的成本利潤信息等。但實際上可以為企業帶來效益的不僅僅是數字化信息，很多較高的價值都是由非數字化信息帶來的，比如招牌產品的生產工序、各部門間的協同模式、企業高層的管理思維等。為滿足企業在生產經營管理過程中產生的各種需求，將大數據技術運用到本企業目前生存發展過程中產生的各種需求的適應中，充分收集整合所有相關信息，不僅包括數字化信息還有非數字化信息，通過對其進行綜合性較強的全方位多維度分析，得出適用的問題解決方案，保障企業度過危機，幫助企業修復漏洞，為企業實現戰略目標持續保駕護航。三、大數據下的企業財務風險分析（一）數據收集、使用不當存在安全性風險多元化全方位發展經營的企業由于其業務涉及多個領域，就有了更多的數據來源，面對大量的瑣碎數據，如果企業員工因貪圖工作方便未對數據進行有效分類、提取和有效性分析等一系列信息加工流程，只是無差別地對原始數據進行簡單的匯總處理，從而使對企業有價值的信息沒能經過篩選從海量數據中被挖掘呈現出來，對企業有誤導傾向地錯誤數據也未被篩選淘汰，對數據的收集、使用缺乏安全性把控，將會極大可能給企業帶來未知風險。數據的采集風險主要體現在兩方面，一方面是對所采集的數據缺乏有效的驗證手段，無法保證數據的完整性和真實性，只能借助后期的使用核對過程核實部分數據的真實性和有效性；另一方面，采集的數據質量參差不齊，大量無價值數據的堆積會嚴重影響數據分析的進度與質量。數據的整理使用同樣存在風險。財務工作過程中需要采集多個部門的數據，但由于各部門信息化發展水平的不均衡，各部門間根據各自需要所使用的應用軟件也不盡相同，數據標準以及數據的格式、內容在這種情況下缺乏一致性，數據整理的困難程度增大，也給數據關聯分析方法的現實應用造成較大困難。（二）數據存儲存在安全性風險存儲設備和存儲技術需要不斷升級以滿足當下大量、多類、結構復雜的數據的存儲需求，需要配置大容量、低功耗、高性能的數據存儲電子設備。一旦數據存儲方面出現問題，數據的完整性受到惡意破壞或有較高價值的信息被泄露，將會給企業的生存發展造成重大損失。數據的存儲風險體現在財務部門采集數據涉及企業各項生產經營活動的信息，數據的遺失、泄密將給企業整體經濟狀況造成較大損失，同時對企業的公信力也會產生負面影響。當下財務工作過程中的數據存儲風險最主要還是來自于數據存儲設備的安全風險，如負責財務工作的人員的計算機或相關移動設備等丟失、數據系統加密程度不足等，這些都應是控制數據存儲風險的重點關注領域。（三）非法入侵風險大數據將企業的所有生產經營行為作為數據信息進行了系統的存儲分析，它的分析成果使得企業領導層的決策有了科學的依據，并逐漸形成由大數據技術支撐的一系列業務決策流程，這使得數據分析的成果至關重要，數據的真實性完整性、分析的科學性都是不可或缺的重要保障。如果采集的數據信息被故意竄改，或者分析系統的程序遭到攻擊破壞，那么對數據信息的所有工作就都失去了應有的價值，這不僅會使得企業財務風險增加，影響財務工作質量和水平，更會為企業的日常生產經營活動帶來隱患。四、大數據下企業的財務風險管理（一） 大數據對企業財務風險管理的影響1、大幅提升財務風險管理信息量在大數據時代背景下，企業的數據產生形式更加多樣，數據內容廣泛，企業的管理方式發生了較大改變，唯有做到對企業生產經營全方位各個流程的工作數據進行全面把握、合理運用、深入分析，才能得到高價值的數據信息，為管理決策提供有效依據，才能推動企業實現可持續發展。企業財務的情況探查、風險管理等工作所依托的數據來源也不再局限于傳統的財務報表、憑證單據等形式，而在大數據背景下，財務信息量激增、獲取途徑得到擴張。2、大幅提升財務風險管理準確性以往企業財務數據發生遺漏、出現偏差等問題的發生，嚴重降低了企業財務工作的質量。對數據信息缺乏充分收集、準確驗證與有效利用，會導致企業承受較大風險。大數據技術在風險控制過程中的應用，為企業帶來了全面有效的數據信息、科學高效的管理流程，使企業能夠迅速地發現問題，迅速地排除風險，全面地預防風險，有效地保障了企業的可持續發展。3、大幅提升財務風險管理工作價值相關大數據技術的廣泛應用給企業財務管理人員的工作帶來了較大的變化。在大數據時代到來之前，財務風險管理的工作依據大部分是就財務賬目上的數據進行對比分析，工作內容沒有可延展性，工作成果對于其他部門具有較低的參考價值。大數據時代到來之后，財務管理人員能夠依托大數據技術手段整合處理全面分析財務信息與非財務信息，使企業財務風險得到更迅速地發現、更有效地解決，也使得依據分析結果對企業現狀的評價更全面、更有說服力，拓寬了企業財務管理范疇，并且提升了企業財務管理人員的工作價值。（二） 大數據下的企業財務風險管理1、構建完善的信息安全管理制度，建設全面的數據應用權限體系首先，構建完善的信息安全管理制度。在完善大數據信息安全的相關管理制度時，要依據數據的生命周期，切實結合數據定義、數據采集、數據分析等信息處理程序，有針對性地對安全管理和控制流程進行完善處理。在數據處理過程中，要對數據處理所涉及的崗位及其對應職責進行明確對應和區分。通過應用更適合的安全技術服務來維護系統信息安全，如應用獨立密碼服務、進行訪問限制和監控等。構建完善的信息安全管理制度，形成集制度、技術、管理三位一體的數據體系。其次，建設全面的數據應用權限體系。數據資源的極大豐富和電子存儲模式使得信息的使用和處理的權力界限變得模糊。為此，企業需要嚴格遵守授權制和責任制，對任何程序都做出明確規定：明確各環節責任人，明確各責任人的授權范圍，明確各級別工作人員的角色和權限及使用原則，切實做好把關工作，防止以公謀私、職責重疊。建設全面的數據應用權限體系，是有效實施自主預防的成果，為構建更加全面的一體化安全管理打下良好的制度基礎。2、增加投入，加強財務信息化建設為了得到有價值的財務分析數據，全面有效地管控財務風險，最大限度地發揮數據信息的作用，企業需要適當增加投入，加強財務信息化建設，為財務數據提供合適的存儲和分析平臺。一，需要引入合適的財務軟件，并結合企業具體需求和發展規劃，優化軟件功能，以保證數據的真實性、完整性、科學性、有效性。二，軟件系統需要專業人員進行定期維護，堅持采取完善防火墻等措施，避免出現系統故障、數據泄露等安全風險。在做到財務數據共享的同時，也要同步提升財務數據和財務軟件的風險防控能力。三，持續更新硬件設備，做出合理預算。合理安排硬件設備的更新和維修工作，防范因硬件問題帶來的數據安全風險。3、建立健全預警機制，將數據挖掘技術應用于財務風險預警企業在生產經營過程中，為了盡可能避免財務風險和及時應對財務風險，應建立完善的風險預警機制，風險因素要考慮全面，根據科學性、合理性、準確性原則，選取的指標數據應同時囊括財務指標和大數據技術指標，在數據處理技術的幫助下篩選出隱藏在大量數據中的可能反映財務風險的有用信息，進行進一步分析處理，對隱含的風險信息做出明確風險預警。得到風險預警結果后，企業應依據分析結果中風險出現的可能性和影響力進行排序，迅速有針對性地采取措施，分別制定實施應對各風險的最有利方案，最終做到盡量避免或者減少財務風險可能帶來的經濟損失。4、加強財務人員的技術專業性，培養財務人員的風險防控意識在財務領域大數據技術的深度應用促使財務人員對于相關的專業知識和應用技能也要及時進行學習和考量，查漏補缺，確保數據的準確性，要緊跟行業發展的步伐，掌握數據軟件的使用技巧，增加應用軟件的使用率，獲得更具價值的數據信息，提高企業的經濟效益。同時企業要注重定期對財務人員進行職能培訓：培養財務工作人員的財務數據風險意識，樹立財務工作人員的危機意識，提升財務工作人員的風險防范意識，使財務工作人員熟悉風險事前、事中、事后的應對措施，使財務工作人員的工作思維得到轉變，時刻為風險的防控和應對做好準備。5、加強數據審計工作，確保數據安全性在數據處理和應用環節中頻繁的數據調用會給數據安全性帶來極大威脅。為應對這一風險，需要保證網絡鏈接的順暢，數據源頭的純凈。數據審計則會很好地避免由于財務數據的頻繁調用帶來的數據安全性風險。數據審計工作從審計對象上來區分主要有自身設計和數據訪問審計兩個方面。在數據自身審計中，主要是對數據進行審計，通過對數據進行跟蹤，合法利用計算機技術，對數據來源和變動情況進行審計，通過分析數據變更情況，明確變更操作的主體、設備狀況以及網絡狀況等信息，能夠在盡可能短的時間內找出數據違規竄改的罪魁禍首。數據訪問審計的審計對象是數據訪問操作，目的是對操作的合法性進行確定，如數據操作時間、設備、網絡、角色、訪問數據范圍以及主體等。將這些信息進行數據分析處理，指定有針對性的應對方案，確保數據安全性。如果出現非法入侵的情況，可以通過數據追蹤技術掌握其攻擊過程，快速采取有效的應對措施，有效遏制網絡攻擊范圍的進一步擴散。

總結在當下數據爆發的時代，大數據技術展現出了超凡的將數據轉化為有效信息的能力，從而進入了眾多領域的工作中。大數據技術對于企業財務的影響也在逐漸滲透，大數據的應用對于財務而言，有利有弊，須得加以控制。本文通過大數據的定義的描述與理解，確定了大數據之一種信息形態的資產，且借助計算機互聯網技術的發展，可通過整合分析得到巨大的增值空間，具有容量大、種類豐富、速度快、價值大的特點。本文通過對大數據在財務領域的應用現狀的簡要概述，列舉大數據在預算自動推導、風險防控、用戶畫像、成本預警方面的應用實例，得出大數據在財經領域的應用場景擁有較大發展空間的結論。本文通過分析大數據對于財務的影響：使企業財務管理更趨近于信息化、使企業預算機制更加全面精準、使企業的風險控制能力增強、提高企業對非數字化信息的應用，以及分析大數據給企業財務帶來的風險：數據收集和使用不當存在安全性風險、數據存儲存在安全性風險、非法入侵風險，全面把握了財務在大數據加持下的變化。本文通過分析大數據對企業財務風險管理的影響，得出結論：大幅提升財務風險管理信息量、大幅提升財務風險管理準確性、大幅提升財務風險管理工作價值得出了大數據下的企業財務風險管理相關措施的結論：構建完善的信息安全管理制度，加強數據應用權限體系建設、加大網絡安全建設力度、加強數據審計工作，確保數據安全性、建立健全預警機制，將數據挖掘技術應用于企業財務風險預警、加強財務人員的專業性，增強財務人員的風險防控意識。希望在不斷發展的過程中，大數據的應用能夠更加全面的滲透到財務領域當中，使得這項資產的價值得到最大化的利用。

參考文獻[1]劉新鋒.芻議大數據時代下的企業財務管理.[J].時代金融，2014-07[2]湯谷良，張守文.大數據背景下企業財務管理的挑戰與變革.