时间:2022-10-27 作者:赵淡惠等
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摘要:
大数据下数据可视化对 F公司风险监测与应对的改善
赵淡惠赵宇恒朱琳臻 ■
摘要: F公司 B2c商业模式与互联网特性结合,使其在企业经营过程中产生海量数据。传统风险管理体系下, F公司面临风险监测系统性不足、风险预警机制不完善和风险应对措施不健全的困境。 F公司运用数据可视化工具,利用 BI系统和风险预警体系进行数据实时监测,借助风险应对策略图制定风险应对措施,使得风险监测与应对更直观高效。
关键词:数据可视化;风险监测;风险应对
中图分类号: F272文献标志码: A文章编号: 1003-286X(2022)15—0014—04
F公司是厨电行业的知名制造企业,凭借独特的品牌定位成为备受消费者喜爱的厨具品牌。由于公司的快速发展,其在全国各地的二级营销公司不断增加,随之出现信息量大、信息传达不及时等问题,导致公司经营风险同步增加,建立新的风险管理体系势在必行。随着大数据技术的发展,数据可视化技术可以通过直观简洁的方法表达数字、文字和概念等海量信息,有利于企业快速掌握关键信息,提高公司治理效率。 F公司将数据可视化技术应用于企业的风险监测与应对,取得了一定成效,期望能为制造业企业利用大数据技术增加企业价值...
大数据下数据可视化对 F公司风险监测与应对的改善
赵淡惠赵宇恒朱琳臻 ■
摘要: F公司 B2c商业模式与互联网特性结合,使其在企业经营过程中产生海量数据。传统风险管理体系下, F公司面临风险监测系统性不足、风险预警机制不完善和风险应对措施不健全的困境。 F公司运用数据可视化工具,利用 BI系统和风险预警体系进行数据实时监测,借助风险应对策略图制定风险应对措施,使得风险监测与应对更直观高效。
关键词:数据可视化;风险监测;风险应对
中图分类号: F272文献标志码: A文章编号: 1003-286X(2022)15—0014—04
F公司是厨电行业的知名制造企业,凭借独特的品牌定位成为备受消费者喜爱的厨具品牌。由于公司的快速发展,其在全国各地的二级营销公司不断增加,随之出现信息量大、信息传达不及时等问题,导致公司经营风险同步增加,建立新的风险管理体系势在必行。随着大数据技术的发展,数据可视化技术可以通过直观简洁的方法表达数字、文字和概念等海量信息,有利于企业快速掌握关键信息,提高公司治理效率。 F公司将数据可视化技术应用于企业的风险监测与应对,取得了一定成效,期望能为制造业企业利用大数据技术增加企业价值、推动企业可持续发展提供参考。
一、传统模式下 F公司风险监测与应对困境
F公司根据地域的不同划分了多个大区,各个大区主要管理组织销售与服务,大区下设置了 100多家分公司,分公司具有企业日常运营的权限,但并不拥有风险管理权限。该模式下,当有取数需求、需要了解分公司运营状况时,存在信息数据量大、难以快速掌握关键信息的问题,分公司和经销商提供的数据与信息无法得到有效处理。由于总公司与分公司和经销商之间平台数据系统割裂, F公司无法进行全面、系统的风险监测,进一步加大了风险预警与及时应对风险的难度。
(一)风险监测系统性不足风险监测体系以实现对风险的实时监控为目的。一个完善的风险监测体系能够使相关人员据此对有效信息进行调查、整理和分析,从而对企业存在的潜在风险要素有确定的认知,实时注意到可能会对企业经济利益产生威胁的各种风险。
过去, F公司通过内部信息系统处理部分业务供应链和基建部门的数据,实现了运营数据的可视化,在一定程度上可以及时发现公司各环节、各部门存在的风险和问题。然而,随着公司规模扩大,产生了海量经营数据,原有的信息处理系统逐渐暴露出了数据分析孤立、数据系统性不足等问题,无法准确反映公司历史发展趋
基金项目:浙江省高等教育课堂教学改革项目(kg20160254)作者简介:赵淡惠,浙江财经大学会计学院硕士研究生;赵宇恒,浙江财经大学会计学院副教授;朱琳臻,浙江财经大学会计学院硕士研究生。
势,也无法进行分公司和经销商的多地区综合对比分析,而且公司及分公司各部门只能看到自身的数据分析结果,对于不同风险之间的相互联系和对彼此的影响程度缺乏清晰的认知。
(二)风险预警机制不完善
传统风险管理模式下, F公司虽然基于核心风险建立了风险预警管理机制,但在大数据环境下,公司存在数据量庞大、数据类型多样等问题,半结构化、非结构化数据的处理存在难度,公司无法利用量化的关键风险指标统计、分析风险的发展趋势,公司管理人员难以通过直观快速的方式精准掌握风险发生的环节。风险预警机制的不完善还引发了预警责任层级不清晰、预警机制流于形式等一系列问题,使得企业难以在风险管理过程中提炼出有价值的风险信息以准确度量风险,风险结果无法清晰、直观地展现给管理层,风险预警机制无法发挥最佳效果,加大了风险应对的难度。
(三)风险应对措施不健全 F公司旗下的分公司分散于全国各地,为提高决策效率, F公司采取分权管理模式,但该模式存在权力分散、财务目标不一致、分公司各自为政等问题。此外,每家分公司的运营权限为 6 000万元到 8000万元,公司预算开支、审核授权、费用支出等各环节均存在风险。风险事件类型的多样性要求公司制定多种风险应对措施,风险事件层出不穷也要求公司提高风险应对效率。由于数据割裂导致风险监测系统性不足、数据结构化程度不高导致风险预警机制流于形式等问题, F公司缺乏对风险的量化分析,难以快速响应新型风险事件,风险应对延迟性显著。
二、大数据下 F公司数据可视化的运用
数据可视化技术是将大量数据集中处理后以图形、图像等形式呈现,并利用数据分析工具和模型发现其中的关键信息。 F公司将数据可视化技术应用于风险监测,量化关键风险指标来统计、分析风险的发展趋势,进行风险预测与应对。
由于 F公司旗下分公司没有风险管理权限,而总部运营风险人员无法针对全国各地的分公司做飞行检查(即使飞行检查也并不能全面解决风险监测问题),为建立有效的全面风险管理体系,提高企业风险防范和控制能力, F公司规范了风险监测体系流程(见图1),在风险监测到风险应对过程中积极运用数据可视化工具,以达到最终改善风险的目的。(一)通过 BI系统进行数据多维对比分析 F公司原有的信息处理系统存在系统性不足、仅能够进行个体点面分析无法进行综合分析等问题。随着大数据技术的发展, F公司风控部门与 IT部门共同建立了新的 BI系统(即商务智能系统,可以便捷地实现独立数据库及数据库之间的数据抽取,为用户提供可视化的大数据分析界面,为企业管理层提供决策依据)进行多维可视化分析,实现风险关联分析展示。 F公司运用 BI系统将数据横向、纵向比较,可达到风险变化趋势分析和地区风险对比分析的目的,清晰直观地反映某一个大区的数据在群体里所处的位置,也能反映出不同风险之间的相互联系和对彼此的影响程度。如图 2所示, BI系统中可以展示不同地区、不同年份的乱价率趋势,同时与设定的预警指标异常界限和异常严重界限相对比,简洁明了地展示风险的影响程度。
(二)构建风险预警体系实时监测异常结果
为更好地进行全面风险管理,积极应对来自企业日常经营过程中产生的战略风险、财务风险、法律风险、运营风险、市场风险等, F公司重新构建了风险预警体系,为风险应对提供准确的方向,以提前应对即将到来的风险。
F公司采用大数据的方式,在不影响企业原有业务系统运行及安全性的前提下,实时或定时采集企业系统底层的原始数据,管理人员通过已建立好的数据分析模型对下属分公司和经销商的经营状况进行实时分析与比对,同时通过对原始最底层数据设置预警规则,进行监控预警。例如, F公司运用风险信息系统将目标费用进行结构化拆分,再对风险进行阈值评估,根据阈值评估结果将其划分为一级至五级。若风险划分等级为三级及以上,风险预警系统将根据量化分析结果迅速生成风险预警责任机制(见表 1),确定风险预警相关责任人,相关责任人进入风险预警责任流程,做好风险应对的准备工作。
(三)根据风险应对策略图制定应对措施
传统风险管理模式下, F公司无法量化风险事件,风险应对往往在事后进行。针对该问题, F公司利用数据可视化工具选定重大风险进行分析,在明确风险属性及成因的基础上从策略性应对和流程性应对两个方面制定各级风险的应对措施,基于风险评估结果设计风险应对方案,将其绘制成风险应对策略图(见图 3)。各一级部门根据风险评估结果,结合其风险承受度,权衡风险与收益,确定风险应对关键策略(包括风险规避、风险降低、风险分担、风险承受)。
F公司主要风险应对类型包括事前预防型风险应对和事后处理型风险应对。事前预防型风险应对是指经过风险识别、评估发现的企业风险,应积极采取措施预防风险发生;事后处理型风险应对是指对已发生的风险事件的应对,应按 F公司的相关制度
或流程采取相应措施。如果风险事件应对暂无相应的制度或流程,则由风险事件所在的业务部门牵头应对,必要时上报公司风险管理办公室协助处理。同时,所有风险事件应对完毕后应及时进行复盘改进,对风险事件的发生进行根本原因分析,并制定相应的风险应对措施。另外, F公司还通过执行检查措施,确认管控措施得到落实执行和持续改进,包括各一级部门风险管理的监督与改进和企业风险管理体系的监督与改进。
三、启示
(一)风险预警体系提高风险应对效率
大数据时代为风险管理带来了难得的转型机遇,企业相关部门应运用大数据分析技术,充分挖掘、分析数据信息,实现对企业业务活动、内部控制、风险管理以及公司治理全面、深入、持续的全流程动态监督,在审计导向、技术方法、业务模式、管理模式等方面实现质的飞跃。风险预警体系的可视化使得企业可对经营现状进行实时统计分析,风险预警体系对海量数据进行快速分析响应,对影响企业健康运行的问题及时进行预警,不仅可以帮助企业管理人员及时了解现状,及早决策,进行精细化管理,还可以帮助企业管理人员及早发现问题、落实问题、解决问题,有利于对企业数据进行交叉比对分析,提高企业风控、内控审计工作效率及成效。
(二)数据可视化降低数据治理成本
数据治理涵盖了从前端事务处理系统、后端业务数据库到终端的数据分析,从源头到终端再回到源头形成了一个闭环负反馈系统。数据可视化在数据治理的前端、后端、终端过程中均可以有效发挥作用,借助数据可视化工具进行数据治理、开展风险监测工作,通过客观、直观的标准监控风险、衡量企业管理成果,有利于形成企业标准化、统一化管理模式。此外,数据可视化技术可以让系统数据变得更加清晰、逻辑更加完整,减少数据孤岛效应,最大程度实现公司资源共享,发挥各部门协同效应,从源头降低数据治理成本。
(三)风险实时监测完善风险管理
企业应构建一个全面、动态、主动的风险防御体系,对财务及业务数据进行实时监控,及时发现和查处违规或不规范操作问题,实现自动的智能预警、动态监控、比对纠错和综合监控,使风险监测常态化,防范和控制运营风险。另外,适当调整风险管理体系中各职能部门人员的组织体系,加强权力约束,规范和抑制风险,有助于企业更快速地了解情况、发现问题、落实问题和解决问题,实现对分公司和经销商管理执行情况的长期跟踪,确保公司、分公司和经销商整体持续、健康运行。
责任编辑陈利花
以数据驱动管理转型加快建设世界一流企业
—— 2022年元年数字化系列发布会举行
围绕“以数据驱动管理转型加快建设世界一流企业”主题, 2022年元年数字化系列发布会于不久前正式开启,并在线上首场直播中举行了“引领财务数字化转型共创世界一流财务管理体系——元年财务数字化转型白皮书发布会”。发布会上,元年科技常务副总裁郝宇晓,副总裁徐国伟、贾小强分别作了《以数据驱动管理转型加快建设世界一流企业》《数字化加快行业的转型升级共创数据驱动型企业》《企业财务数字化转型研究与案例实践》主题报告,从财务数字化、行业数字化以及数字化解决方案三个视角,分析了企业数字化转型中如何以数据驱动为内核提升管理能力,完成管理转型,从而加快实现世界一流企业建设目标。(本刊记者)
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