在科學技術不斷發展創新的背景下，以電子信息技術和云計算技術為基礎的大數據技術也已經滲透到各行各業。將大數據技術應用到企業風險管理中，促進企業風險管理的自動化、智能化發展是大勢所趨。但如何以大數據技術為抓手，應對復雜經營環境給企業風險管理帶來挑戰，為企業的穩定發展提供保證，還需要更為深入的探索和研究。一、將大數據技術應用于企業風險管理的可行性(一)大數據的特點大數據一詞源于英文的“BigData”，麥肯錫全球研究所將大數據定義為：大小規格超越傳統數據庫軟件工具抓取、存儲、管理和分析能力的數據群。與傳統數據相比，大數據具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低等特征。目前，各行各業每天都會創造大量的數據，每天需要處理大量的數據，并保證數據處理的實時性。面對龐大而復雜的數據，企業只有利用科學合理的手段進行存儲、管理，并提取其中的價值幫助企業科學判斷下一步經營戰略。但是，數據同時還是一種成本，需要進行妥善的存儲和管理。企業想要抓住大數據帶來的機遇與潛力，利用大數據創造更大的價值，必須掌握有效的數據管理方法。(二)企業風險管理基本流程企業經營活動過程中，會遇到各種各樣的不確定事件，這些事件發生概率以及對企業發展的影響無法提前知曉，這些不確定事件就是企業發展過程中需要應對的風險。企業在發展過程中，可能面臨著社會環境風險、戰略風險、財務風險、運營風險、市場風險、災害性風險等諸多內外風險。企業為了實現未來戰略目標，必須將各類不確定因素產生的結果控制在預期可接受范圍內，這就是風險管理。其基本流程主要包括收集初始信息、評估并制定策略、提出并實施解決方案、監督與改進等工作，通過在企業管理的各個環節和經營過程中執行風險管理的基本流程，建立全面的風險管理體系，從而將風險的不良影響降到最低。(三)企業風險管理體系建設需要大數據技術支撐全面風險管理體系建設過程中，管理人員需要盡最大努力找出可能影響企業發展的各種潛在風險，并通過合理的管理手段保證企業戰略發展目標的實現。在大數據時代背景下，風險管理體系建立以及建立后的運行、監測、評價和改進過程中，都會面臨來自企業內外部環境的海量數據，企業必須具備強大的技術支撐，才能對這些數據進行實時收集、分類、篩選和處置，形成并及時更新企業的風險數據庫，為決策提供信息，提高風險管理的整體效率和效果。二、企業風險管理如何運用大數據技術(一)搜集風險信息資源大數據時代下，企業需要通過各種渠道搜集風險信息資源，并預判這些風險對企業戰略目標實現或者生存發展的影響，進而采取相關措施進行風險規避。首先，從外部環境分析，企業的經營活動受到政策變動、融資問題、人力資源問題以及應收賬款回收問題等方面的影響，這些信息以音頻、視頻、圖片、表格表單等結構化和非結構化數據的形式存在于企業的各個角落。如果使用傳統的風險管理手段，單純收集這些風險信息就需要占用大量的人力和財力，且收集到的信息時效性也不高，再加上這些風險信息的分布雜亂無章，整理起來具有較大的難度。在這種情況下，要通過全面風險識別來提高風險管理質量，具有一定的難度。而大數據技術應用可以有效解決以上問題。首先，通過Flume工具對海量的風險信息進行實時收集，并通過關鍵性文字抓取，保證數據信息整理的統一性與高效性。其次，通過網絡爬蟲技術，對客戶信用及訴訟等信息進行獲取，進而準確判斷其應收賬款回收情況，降低壞賬風險。最后，通過大數據采集技術，對企業中ERP、MES系統中與經營、財務等有關信息進行提取，進而幫助管理者更好的掌握企業經營情況，保證風險信息的準確性。(二)科學評估企業風險企業風險評估工作的開展，需要以風險信息收集為基礎。在大數據時代下，單純依靠為數不多的工作人員和傳統的手工收集方式，很難對海量數據信息進行高效收集、整理和提取，故而難以保證相應風險評估結果的科學性、準確性、合理性。而大數據技術應用可以通過分類分析和關聯規則等方式，將各種風險信息快速收集、分類、整理，再利用統計分析或在線實時分析等手段，及時對風險信息進行初步評估，從而提升風險評估質量。例如，企業開展采購招投標活動，如果每次都是固定的投標人參與投標，且均為同一投標人中標，那么該企業的采購流程必然存在風險。但如果使用傳統風險評估方法，很難對采購招標活動重大異?，F象做出及時、準確的分析和判斷，風險評估的時效性得不到保障。而大數據挖掘技術與分析技術的應用，則可以對這些投標公司和中標公司的信息進行提前整理與分析，挖掘投標公司實際控股人信息，進而判斷該公司是否存在違規投標情況，并及時采取針對性的風險規避措施。(三)實時進行風險預警傳統風險管理模式要求管理人員必須對風險有足夠敏感性，且可以根據企業情況制定風險防范策略，但由于管理人員個人因素影響，導致一定程度上存在著明顯的不確定性。而在大數據時代下，企業通過大數據采集技術，可以有效搜集企業面臨的內部風險信息和外部風險信息；通過大數據挖掘技術和分析技術，可以保證風險評估的準確性；通過大數據技術與預測模型的結合，可以進一步增強風險預測的準確性。另外，大數據技術還具有實時預警作用，即企業可以對數據進行實時整合與監控，對數據之間的關系進行自動化監測，并從中發現風險。例如，在企業日常經營活動中，如果某一員工的行為不符合標準工作流程，那么系統會在第一時間發出預警。(四)動態監測業務活動在企業日常經營活動中，業務活動是最關鍵的部分，因此加強業務活動的風險管理至關重要。但由于企業普遍存在業務單元協調性差、信息共享程度低等問題，嚴重影響風險管理工作質量。大數據技術的應用，則可以將風險管理措施與業務流程進行充分融合，將業務活動重點作為風險管理監測對象，并結合風險控制的實際情況完善業務管理體系，挖掘各業務單元風險管理潛力。三、企業風險管理運用大數據技術可能面臨的問題(一)大數據平臺搭建難度較大企業要想利用大數據技術進行風險管理，最重要的就是進行大數據平臺搭建，但大數據平臺搭建面臨著很多阻礙。首先，搭建大數據平臺不僅要充分考慮數據采集與處理，還需要思考通過模型加強數據應用，以及將各種模型、系統和技術進行集成的方法。無論是自行搭建，還是委托外部機構，都需要花費較大的人力、物力以及財力，搭建成本太高。其次，搭建大數據平臺需要統籌考慮企業內部現有的信息系統、內部控制流程以及業務經營情況等多方面因素，企業需要耗費較長的時間將大數據平臺與企業的日常運營管理進行充分融合，才能夠發揮大數據平臺在風險管理中的作用。最后，大數據平臺無論是搭建還是運營維護，都需要專業IT技術人員提供技術保障，但多數企業的內部業務人員、財務人員以及管理人員，并不具備相關IT專業技術知識及實際操作能力，企業必須要重新招聘或培養IT技術隊伍，才能夠保證大數據平臺穩定運行。(二)大數據風險管理人才缺乏利用大數據進行風險管理，需要精通大數據技術的管理人才，尤其是偏向大數據分析、大數據智能模型編制方向的專業人才，而實際企業管理中，既精通企業業務、財務、管理知識，又精通大數據技術的綜合型人才，卻是少之又少。人才的缺乏，使得企業即便有足夠的數據支持，也無法應用這些數據確定風險偏好與風險容忍度，無法在此基礎上編制風險智能模型，無法形成相應的大數據風險控制業務循環，難以實現風險的智能化管理。(三)經驗決策與數據決策難以平衡雖然企業在逐漸加大大數據技術的應用，實現數據驅動業務、數據驅動管理，但是這并不意味著企業可以放棄經驗決策。企業將大數據技術應用到風險管理當中，最重要的是加強對各種載體上數據信息的利用。如果這些數據信息被人為加工過，那么大數據技術將無法采集到最準確的信息，也無法保證利用這些信息得出的風險結論的可靠性，導致風險管理人員可能做出錯誤的風險決策，使企業面臨新的風險。如何把握經驗決策與數據決策之間的平衡，提升風險管理質量，是企業需要重點思考的問題。(四)大數據平臺存在著安全隱患利用大數據平臺進行風險管理，便于企業提高風險管理水平，降低各種風險對企業運營活動的影響，為企業進一步發展提供保障，但是平臺本身的安全性卻成為企業需要面臨的新風險。大數據平臺是企業內部業務系統和管理系統的集成，其中保存著大量涉及企業生產經營的機密數據，如果無法保障平臺的安全性，將有可能導致企業內部數據流失、損壞等問題。四、大數據時代的企業風險管理策略(一)統籌搭建大數據平臺與風險管理體系要通過大數據技術的應用，切實提高企業風險管理水平，需要將兩者有機結合統籌搭建，一并納入企業戰略目標中，根據企業實際情況進行戰略計劃部署和實施，從設計到執行，大數據平臺與風險管理體系都高度契合，滿足企業發展需要，這樣也可緩解大數據平臺搭建所產生的財務壓力。另外，從企業戰略目標入手統籌搭建，能夠為企業預留出充足的時間，根據大數據平臺和風險體系建設的進度需要，有條不紊的調整相應的組織結構、部署管理人員，做好員工培訓，為企業風險管理水平的提高打好基礎。(二)加大綜合型風險管理人才的引進與培養人才的引進與培養是大數據平臺作用充分發揮的必要前提。企業可以通過對外招聘等形式，有針對性的配置綜合型大數據風險管理人才，并對其進行系統的企業業務培訓，使其了解企業業務活動和管理特點。同時企業還應重視內部管理人才的培養，使其掌握相應的大數據理論知識，可以對大數據平臺進行熟練操作。最后，結合實際需要聘請外部專家進行深度的業務培訓指導，進一步提高綜合型大數據風險管理人才的專業性與綜合性。(三)成立專門的大數據風險管理小組企業大都設有風險管理委員會，還應在委員會下設大數據風險管理小組，大數據風險管理小組有助于維持經驗決策與數據決策之間的平衡。大數據風險管理小組的人員來自于企業內部的各個業務單元，且有著豐富的工作經驗。企業風險決策由多個小組成員共同制定，可以有效避免兩種決策平衡失敗，某一方面影響過大的問題出現，提升風險管理的科學合理性。大數據風險管理小組成員應包含以下四類：一是經驗豐富的高層管理人員；二是企業內部業務骨干；三是精通大數據技術的人員；四是內部審計人員。同時應明確大數據風險管理小組的主要職責，即對大數據系統提示的風險預警信息進行分析和判斷，然后制定針對性的風險防范措施和風險應對方案。(四)對大數據平臺進行定期的安全審計大數據平臺中的風險數據信息，一部分提取于企業內部的財務數據和經營數據，一部分來自于企業外部的數據資源。不同的數據信息交織在一起，就容易出現安全隱患，要想保證大數據平臺的安全運行，就必須對其進行定期的安全審計，建議從以下兩方面入手。首先，企業要針對大數據平臺的安全運行，制定專門的內部控制制度，對系統內容的修改、數據的訪問以及管理等進行嚴格規定。其次，企業的技術部門要對大數據平臺的運行進行實時監控，定期組織安全審計，并出具大數據平臺安全報告，避免大數據平臺在運行過程中出現安全漏洞，使企業面臨