随着我国科学技术水平的不断提升，大数据技术的应用范围也变得更加广泛，其有着明显的应用优势，可以为各行各业的发展带来全新机遇，并显著提升生产效率。但同时这也使企业金融风险有所增加，需要对其合理管控，全面强化企业金融风险管理，从而促进金融企业的稳定发展。通过有效运用大数据技术，可以创新传统信息处理方式，并使数据处理效率得到有效提升。大数据技术具有较高的先进性，通过将其在企业金融风险管理中加以应用，可以有效控制相关风险问题，使金融机构对风险的防控水平得到提高。因此，金融机构需要对大数据技术的应用加大重视，采取相应的金融风险管理策略，以此来提高风险管理水平，有效规避相关风险问题。
一、大数据时代企业金融风险的产生原因
（一）传统金融模式受到冲击
在我国进入大数据时代后，对金融行业发展也产生了相应冲击。从政府监管角度分析，国家对金融行业监管模式进行了合理调整，对金融行业也加大了开发力度，进而诞生了许多非金融机构，这给传统金融机构经营也产生了严重威胁，进而导致各机构之间的竞争有所加大，导致相关金融风险的发生概率有所增大。在金融企业发展过程中，通过采用全新技术来整合、分析与识别数据信息，可以进一步促进企业的高效发展，但同时也是对金融企业改革产生制约的一类主要因素[1]。
（二）机构间数据信息难以共享
随着市场竞争的不断加剧，金融机构需要对自身数据信息采取有效的保密措施，不向外界披露信息，这也减少了金融机构之间的沟通与联系，导致机构间难以分享与传递相关信息。对于多数金融机构而言，其往往不愿与其他机构对自身信息进行分享，在共享信息时往往存在顾虑，甚至对此种行为十分排斥。与此同时，一些数据信息不能加以共享，这也导致由于数据信息缺乏无法有效实现企业自身的金融需求。从金融机构角度来说，其想要对客户真实情况加以掌握，需要与客户进行沟通与联系，但这也使金融成本有所增加，导致企业金融风险有所增大。
（三）专业技术人才匮乏
通过具体调查可以发现，在大数据领域，我国金融行业的专业技术人才还相对缺乏，现有人员的专业知识、技能以及经验有所不足，这也导致企业金融管理工作的开展不够高效，容易出现相关风险问题。具体来说，由于相关人员的操作技能与水平未能使大数据技术处理要求得到满足，进而导致其对风险无法准确识别与预测，容易受到外界因素的影响，进而出现数据失真问题。除此之外，相关企业未对技术人员的培养产生足够重视，也未有效落实考核工作，在人才待遇以及工资薪酬等方面未能达到从业人员预期，进而导致企业出现严重的人才流失问题[2]。
二、大数据时代企业金融风险管理策略
（一）掌握数据资源，构建数据共享联盟
在具体实施金融风险管理工作时，需要结合实际情况制定出完善的大数据全面管理机制，并通过对大数据技术的有效应用，从而对金融服务客户的数据资源进行全方位掌握。对于金融机构而言，其可以结合自身业务领域，对NLP以及ETL等工具使用方法加以掌握，从而对客户数据进行整理、存储以及收集，根据客户情况对相应的信息内容加以掌握。具体来说，需要为客户提供关于金融服务方面的线上和线下信息。特别是对于客户的金融信用情况，需要运用评分模式进行信用判定，并结合现实情况有效管控金融风险问题。在此期间，金融机构需要采用大数据知识和技术，对客户交易的具体情况进行掌握，明确违约以及还款等实际情况，从而使金融贷款业务实施的风险性得到降低。例如，我国央行征信中心建立了征信信息数据库，金融机构也对客户负债情况进行了有效共享，可以对客户资金信用信息进行全面了解，准确评估客户负债状况，从而使金融风险得到合理规避。为了对金融风险有效规避和控制，各部门需要有效共享数据信息资源。首先，需要对垄断破除加大重视，合理创建相应的金融风险数据资源共享机制。例如，可以根据各行业发展状况，对客户数据信息加以收集，使金融机构以及互联网平台信息得到有效整合，对风险资源有效共享。这样一来，不仅能够有效监管金融风险，而且还可以使风险发生概率得到降低。其次，在对信息平台进行创建时，需要合理优化信息调配方式，从而使金融行业发展需求得到满足。例如，可以运用大数据技术有效实现精准化研究，合理分析途径，对信息共享平台加以创建，合理调配金融风险数据，根据信息特征对客户风险防范能力和信用情况进行核实，从而使金融风险得到有效控制[3]。
（二）加强风险监测，完善监测控制体系
对比传统全人工方式以及数理抽样方式，通过运用大数据技术可以有效提升处理性能、准确性以及覆盖率，对信息不可靠所带来的影响加以削弱，为金融风险的全流程监测提供良好数据保障。在当前阶段，通过运用大数据技术，可以为金融风险监测提供良好的技术支持和数据保障。例如，金融机构对于存在额度控制的客户贷款，通过大数据技术可以对完善的金融风险监测控制体系加以建立，并严格监测各个业务环节的风险，需要及时识别风险，并做出告警，从而使其造成的损失得到降低。从业务角度分析，需要从贷前一直到贷后，对全生命周期的跟踪监测进行有效实施，利用大数据技术对客户借贷监测系统加以建立，从而提升金融风险管理中大数据技术的应用效果[4]。在对金融风险进行监测与分析时，需要通过大数据技术对多维度的风险预测模型加以建立，并健全借贷风险监测体系，运用数据获取、预处理、聚类、分类分析、关联分析等相关技术手段，从而有效建立用户行为识别模型，对其加以甄别和挖掘。与此同时，相关金融机构需要从异常数据判定、业务分析、数据上报以及金融风险监测等层面对借贷风险进行挖掘，为行业风险监测提供保障。在体系当中需要纳入高风险行业以及异常行为，并在此基础上判断结果，以此来有效监测大数据。除此之外，还需要合理构建用户全维画像，对用户展开风险评级。此过程可以使金融风险得到量化，并对历史经验加以总结，对金融风险等级合理划分，对各等级的判断依据加以提炼，使其有效转化为数学规则模型，在参数输入之后使风险等级实现自动运算。通过对借款人的资金往来、异常行为、运动轨迹等相关数据进行监测，对模型识别结果及时提出告警，有效补充和更新各类信息，并对经验与教训加以总结，从而合理完善金融机构的借贷风险监测控制体系[5]。
（三）分析潜在风险，保证数据信息对称
为了使金融风险的整体管理效果得到提高，一方面需要对数据资源加以掌握，对金融风险有效监测，另一方面还需要对金融机构和客户信息的不对称问题加以解决，建立起完善的数据信息仓库，通过大数据技术合理分析与加工各类数据，从而对金融风险准确预测。通过对数据库技术加以应用，可以准确分析与处理金融风险数据，如采用大数据技术、数据仓库技术，对客户信用情况以及还款能力进行分析，可以使信息处理得到强化，使分散的数据库得到集中管理，并有效共享信息，对多样化数据进行深度加工，从而使金融风险得到有效测量。此外，相关金融机构可以采用大数据技术对客户的历史信用数据进行分析，对客户的信用状况改变加以分析，对客户信用数据实现集中化的管理与存储，从而使数据当中的不一致信息得到有效消除，确保利用信用数据对客户信用情况进行全面和客观的反映，从而及时发现和消除潜在风险。为了深入分析金融业务的多样化风险，相关金融机构可以采用大数据技术，通过动态或静态财务报表有效查询分析型数据，对数据进行挖掘与建模，准确识别和评估风险，对潜在风险有效分析，准确识别出相关的金融风险，做好风险防范。在此过程中，需要对客户消费渠道和社会关系加以了解，对相关信息进行收集，对客户信用资质加以核实，从而确保信息的对称性，使金融风险的发生概率得到降低[6]。
（四）创新经营模式，加大人才培养力度
随着我国现代化发展进程的持续加快，我国已顺利进入大数据时代，在此时代背景下，各行业也迎来了更多的发展机遇。相关金融企业想要在市场竞争中得到稳定发展，需要全面加强协调工作，尤其要有效落实金融风险管理，对企业经营模式加以创新。从企业发展角度展开分析，在企业金融管理工作开展过程中，相关管理人员需要对自身思想理念加以转变，并有效创新思维模式。在此期间，企业应对自身特点加以保持，并要对全新的管理技术与方法加以学习和引进，对其经营模式加以完善，不断深化学习与发展，确保经营模式与企业发展需求相契合，从而使企业达到理想的发展状态。对于传统企业而言，其在金融管理时存在较大局限性，尤其对数据的收集与分析缺乏系统化技术，因此需要重视大数据技术的应用，确保更为全面地收集、分析以及整理数据。除此之外，在实际工作中需要加大人才培养力度，对相关技术人员定期开展集中培训活动，并聘请专业人员开展讲解工作，及时更新技术人员的知识和认知，掌握更为先进的风险管控手段。相关金融机构还需要加强人员的思想教育，使其对企业能够具有更强的归属感以及责任感，使其自身才能得到有效发挥[7]。
结束语：
综上所述，在我国金融行业发展过程中，大数据技术的应用，对传统金融企业经营模式产生了相应影响，而企业自身信息共享平台、技术人才的缺乏，也导致企业金融风险发生概率有所增大。对此，相关金融企业需要深入分析各类风险问题，并对大数据技术进行合理应用，采取先进的技术手段，合理搭建数据共享平台，加强对专业人才培养，从而使企业对金融风险的管理水平得到提高。
参考文献：
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[5] 张嘉宸. 烟草企业在后金融危机下的财务风险管理策略探析[J]. 经营者,2020,34(10):219,221.
[6] 朱晓云. 企业金融经济效益发展风险及其管理策略[J]. 科技经济导刊,2021,12(20):219-220.
[7] 汪道亭. 企业金融经济效益发展风险及管理策略[J]. 经贸实践,2019,17(14):155,157.