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摘要:融资是企业经营发展中的重要财务活动,企业将大数据分析技术应用到融资模式分析中,对提高融资决策准确性与科学性起着重要作用。本文基于大数据分析的视角,对企业融资模式风险进行分析,提出加强企业融资模式风险控制的建议和措施,期望对降低企业融资风险,促进企业可持续发展有所帮助。
关键词:大数据分析;企业;融资模式;风险
一、引言
在企业融资过程中,企业营业收入越高、资产总额越大、信用评级越好,则企业融资难度越低,所取得的融资额度越高,常用的企业融资模式包括银行贷款、发行债券、股票融资等。随着大数据时代、互联网时代的到来,互联网金融融资模式得到了快速发展,在缓解中小企业融资难问题上发挥着重要作用,进一步拓宽了企业的融资渠道。面对融资环境的变化,企业要运用大数据分析对融资模式风险进行识别、评估,预测企业融资活动中可能面临的风险及其后果,进而为企业融资模式决策提供依据。
二、基于大数据分析的企业融资模式风险分析
(一)企业经营数据分析传统的企业融资模式风险分析获取真实信息的时效低、成本高,在企业融资过程中,金融机构更加关注企业资产负债情况、抵押品价值等量化形式的财务信息,而这些信息在财务报表编制中易出现失真现象,导致企业与金融机构处于信息不对称的状态。而在大数据时代下,运用大数据分析可对企业经营行为数据进行分析,实现对企业资信能力的跟踪调查,从而对企业还款能力、违约风险进行准确评价,减少因信息不对称带来的风险。企业融资过程中,企业可利用大数据技术收集所有交易数据和社交数据,分析整理碎片化信息、价值密度较低的信息,进而使企业掌握运营状况和财务状况,识别是否存在异动信息,并对融资资金的使用情况进行跟踪检查,判断出融资风险程度,增强对融资资金风险的控制能力。此外,基于大数据分析的企业融资风险分析还能够帮助企业识别出财务中是否存在虚假信息,进而为企业融资决策提供依据。
(二)互联网融资风险分析随着大数据和互联网金融的发展,进一步拓宽了企业融资渠道,尤其对于中小企业而言,可采用互联网融资模式缓解资金压力。但是,我国互联网融资模式尚处于发展阶段,有待于进一步加强法律法规体系建设,加之互联网金融领域的监管乏力,部分互联网金融机构运行不规范,可能存在着借款利率过高等问题,所以增加了企业互联网融资模式的风险。同时,互联网融资模式的审批相对宽松、融资机构参差不齐,易使企业在融资中忽视对自身管理、投资可行性、风险因素的分析,进而出现盲目融资的行为,增大融资模式风险。此外,从当前的互联网融资平台来看,部分融资平台业务开展不规范,使得企业在融资过程中可能会遇到不合规的操作,难以保证互联网金融融资过程的规范性、合法性。
(三)数据分析的潜在风险企业融资模式风险分析若只依靠大数据分析技术进行分析,势必会存在一定的风险。这是因为大数据本身属于资源,数据的准确性、完整性直接影响着数据模型分析结果的准确性。在企业融资模式分析中,分析所用的数据主要来源于企业财务报表,但是部分企业的财务报表可靠性不高,可能存在着粉饰报表、盈余调节等问题,所以导致融资模式分析的数据本身缺乏可靠性,易造成数据分析出错。此外,企业融资模式分析缺乏多维度风险评估体系,未能对非财务数据进行全面收集,同时也未能与财务数据进行整合分析,使得企业融资模式分析以定量分析为主,缺少定性分析。在这种情况之下,企业融资模式风险分析结果过于片面,易出现与企业实际经营状况不符的问题。
三、基于大数据分析的企业融资模式风险控制对策
(一)加强信用风险监控基于大数据分析的企业融资模式风险控制要强化信用风险监控,通过采集数据、整合数据,并对数据进行建模分析,进而监控企业融资全过程的信用风险变化,借助机器学习对信用风险成因进行识别,根据识别结果制定风险控制措施,最大程度地将信用风险降至最小化。同时,与德尔菲法、层次分析法等方法相比,在企业融资风险中应用大数据分析技术,能够更加客观、准确地从不断变化的数据中提取出相关度较高的指标数据,进而判断发生融资信用风险的可能性,提前发出风险预警。企业要充分利用大数据分析强化信用管理,使自身保持良好的信用评级,能够从金融机构获取更多的融资,促进企业持续发展。
(二)建立大数据风险管理制度在大数据时代下,企业融资管理应建立起大数据风险管理制度,将大数据分析应用到融资管理中,规范大数据采集、大数据管理、大数据风险计量的流程,不断提高企业融资模式风险的分析水平。大数据风险管理制度主要包括以下方面:一是企业要建立起内部数据管理体系,重视数据积累,运用数据挖掘技术挖掘有价值的数据信息,为企业融资决策提供依据,提高企业融资效率。二是企业要整合利用现有数据,将财务信息与非财务信息,结构化数据与非结构化数据进行整合利用,发挥出数据的最大化利用价值。三是企业应落实安全保障措施,采用先进的信息安全防护技术,确保数据采集、加工和运用的过程安全可靠,提高数据分析的准确性。
(三)完善融资决策流程企业融资模式风险分析要基于大数据环境构建起完善的融资决策流程,推进融资决策步入标准化、规范化的运行程序,最大程度降低融资模式风险,提高企业融资决策效率。具体做法如下:一是企业要建立起大数据处理平台,包括MySQL数据库、Hadoop数据库等,用于存储企业融资贷款业务的相关数据信息,在融资决策之前,从数据库中导出数据,对数据进行清洗、筛选,提取出相关度较高的数据进行分析。将数据输入到融资决策系统中,结合企业当前偿债能力、投资能力、运营能力、发展能力,提出融资方案,为融资决策提供依据。二是企业要利用大数据模型对企业经营情况和资金需求进行分析,大数据分析包括对企业历史积累以及近期发生的日常交易、资金流、订单、周期性变化、成交速度、应收账款回收率等数据进行分析和预测,实现对融资贷款的动态化管理,精准把握企业资金需求走向。在大数据分析中,要对各项分析内容设置预警值,一旦出现实际数据超过预警值的情况,要及时预警,提醒企业管理层审慎做出融资决策。三是企业要利用大数据分析技术对各种融资模式的风险进行分析,从融资成本、限制条件、信用风险等角度出发,整合利用各种数据,评价各种融资方式的可行性,进而优选出低风险的融资模式,提高企业融资决策的实效性。
(四)建立大数据共享平台随着互联网融资模式的发展,为给企业创建良好的融资环境,应加大对互联网金融机构的约束力度,提高互联网融资机构的市场准入门槛。我国监管部门要进一步完善对P2P机构的监管,建立起大数据共享平台,使监管部门、互联网金融机构和融资企业都能够在大数据共享平台上获取数据信息。企业融资模式分析要顺应时代的发展,将互联网融资模式风险分析纳入到分析工作范畴内,依托大数据共享平台建立起科学数据模型,用以自动评估分析互联网融资模式,实时查询融资贷款情况,并对获取融资贷款后的资金风险进行分析,进而实现对融资活动全过程的风险管控,有助于企业降低新型融资模式的风险。
四、结语
基于大数据分析下的企业融资模式分析可提高融资分析效率,为融资决策提供依据。大数据时代下,企业要建立大数据风险管理制度,引入大数据分析技术完善融资决策流程,并积极建设大数据共享平台,加强信用风险监控,进而加强企业融资风险管理,确保企业各项融资决策符合企业资金需求走向,使融资资金满足企业发展需要。
参考文献:
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作者:刘梦侠 单位:青岛海川建设集团有限公司