企业应加大对大数据技术的投入，持续优化模型，助力提高财务管理智能化水准，以应对瞬息万变的市场环境及风险考验，构建稳固的持续发展格局。

企业作为市场经济主体，面临着各种风险。财务风险作为一种客观存在的经济风险贯穿企业各个财务环节，对于保障投资和经营活动的开展，使企业经济利益免受损失有着重大意义。而基于大数据的财务风险管理体系的构建，是企业财务风险管理适应数字时代发展趋势下的要求。

传统财务风险管理模式的弊端

随着信息技术的迅猛发展，企业财务风险愈发错综复杂。传统财务风险管理流程依赖少量财务指标及经验判断，缺少信息化、标准化的方法，难以达到企业对财务风险精准预估和高效治理的期望，凸显诸多局限。

传统财务风险管理模式中，通常以财务指标体系作支撑，如偿债能力、盈利水平、营运能力等，其管理流程主要依赖人为判断，使用经验及统计方法识别风险，缺少信息化、标准化方法，导致风险管理过程中人为干扰大、风险评估结果客观性不高。

同时，传统财务风险管理模式对海量数据进行整理归纳、利用单一的财务指标体系进行风险评估的方法，缺少多维度的财务风险测评以及对数据间内在联系的挖掘，导致不能及时发现潜在的风险因素。

因此，基于大数据企业能够建立起多层次、多维度的风险评估体系，对财务数据分析，通过对企业内部大量信息和数据的共享获取，对财务风险管理相关数据进行挖掘和深度应用，实现风险发掘和预警的迅速反馈，从而提升风险预警的时效性。此外，把大数据技术和企业财务风险预警关联起来，搭建对应预警模型，可以使企业有效把控财务风险。

基于大数据技术的企业财务风险预警模型构建

第一，进行数据收集与预处理。搭建依托大数据技术的企业财务风险预警体系，数据收集和预处理是首要任务。数据收集需全面涉及企业内外部的数据内容，内部数据包括财务报表，外部数据包括市场环境，如宏观经济指标、行业竞争等情况，以及政策法规的变动情况。