摘要: 近年来，伴随着大数据技术的蓬勃兴起以及信息技术领域的飞速发展与革新，互联网已经逐步深入到人们的日常生活之中，成为不可或缺的一部分，在线购物更是成为了人们生活中必不可少的重要环节。本文旨在解决电商企业因经营管理模式与传统企业差异显著，而面临的财务风险应对能力不足问题，通过识别电商企业财务风险类型、构建适配的风险评估体系及提出针对性防控对策，助力企业降低风险损失。研究明确，电商企业主要面临三类核心风险：一是运营链风险，二是技术风险，三是信用风险。在风险评估方面，传统模式存在缺乏战略性、指标单一等缺陷，需构建新型综合体系，为企业提供选择依据。防控对策上，通过构建全流程管控体系，开展技术风险专项防控，强化信用风险监测评估的方法。总之，对于电商企业而言，精确地识别各类潜在的财务风险因素，开展客观公正的风险评估工作，并且制定并实施强有力的、有针对性的风险控制策略就变得尤为重要和紧迫。
Abstract: In recent years, with the vigorous rise of big data technology and the rapid development and innovation in the field of information technology, the Internet has gradually penetrated into people’s daily lives and become an indispensable part, and online shopping has even become an essential link in people’s lives. This paper aims to address the insufficient ability of e-commerce enterprises to respond to financial risks, which arises from the significant differences between their operation and management models and those of traditional enterprises. It helps enterprises reduce risk losses by identifying the types of financial risks faced by e-commerce enterprises, constructing an adapted risk assessment system, and proposing targeted prevention and control countermeasures. The study clarifies that e-commerce enterprises mainly face three core financial risks: first, operational chain risk; second, technical risk; and third, credit risk. In terms of risk assessment, the traditional model has shortcomings such as lack of strategic perspective and single indicators, so a new comprehensive system needs to be constructed to provide a basis for enterprises to make choices. Regarding prevention and control countermeasures, methods include building a full-process management and control system, carrying out special prevention and control of technical risks, and strengthening the monitoring and assessment of credit risks. In conclusion, for e-commerce enterprises, it is particularly important and urgent to accurately identify various potential financial risk factors, conduct objective and fair risk assessment, and formulate and implement strong and targeted risk control strategies.
1. 引言
随着互联网崛起，电商行业在全球快速发展，中国作为最大电商市场之一，规模不断扩大，为企业带来机遇。党中央与国务院高度关注并扶持电商领域，2020年《政府工作报告》明确推动电商稳健发展举措，旨在营造营商氛围、升级物流基建，护航电商健康成长。各地响应政策，结合实际制定电商发展规划，电商企业蓬勃发展。然而，电商快速发展也暴露出假冒伪劣、侵犯知识产权、数据安全等问题，政府加强监管，政策变动会给企业带来风险。因此，本文研究电商企业面临的财务风险，分析其成因与危害，通过深入分析采取策略避免或分散风险，降低企业损失。
财务风险指财务活动未来可能出现与预期不符的实际结果，该风险在财务管理各步骤中客观存在。邹绍辉、吴樊(2023)提出企业债务筹资失去偿还能力带来财务风险，影响普通股股东利益，建议建立财务风险评估系统来避免和管理风险[1]。宋晓缤、王苑琢、孙莹等(2022)认为财务风险指企业运营中现金流断流，导致无法正常运作、不能按时偿还贷款，增加偿债风险[2]。李彬彬、王虹(2022)认为企业财务操作时，周边环境变动会影响财务状况，使真实盈利与预期收益不一致，引发财务风险[3]。漆颖斌(2023)认为财务风险是财务与风险结合，可衡量，风险与收益正相关，会干扰财务正常运作[4]。我国电商企业财务风险研究不断丰富发展。秦燕坤(2022)认为电商企业内部控制对健康运营至关重要，他研究京东内部控制模式，为电商行业内控改进提供建议[5]。李心地(2021)认为人工智能技术可提升公司处理财务信息效率、识别潜在风险[6]。苏琳琳(2021)研究表明大数据视角下健全内控能更好应对财务风险[7]。朱俞青、黄方玉(2022)研究江苏家族企业发现，适度增大董事会规模可提升重大决策精准度，倡导内外结合抵御上市公司财务风险[8]。杭慧芹、许苏兰(2022)在数字化转型背景下识别企业财务风险，建议提高数字化管理能力，抓住契机规划防范[9]。柳德才、梁晓冉、陈宇奥(2022)从跨境并购财务风险角度，提出提高风险意识、打造专业团队等控制措施[10]。在运营链风险领域，秦燕坤(2022)以京东为例，指出“内部控制断层”致存货积压、应收账款逾期，建议用“部门协同机制 + 数字化监控”优化营运能力[5]；苏琳琳(2021)基于大数据视角，提出电商“数据孤岛”使资金预测偏差率超20%，需数据整合提升现金流管控精度[7]。技术风险研究方面，李心地(2021)提出AI技术可提升财务风险识别效率40%，能实时捕捉异常交易信号[6]；Goldfarb & Tucker (2019)警示“推荐算法存在数据投毒漏洞”。信用风险研究聚焦“数据驱动的评估革新”，中小电商企业融资困境未解[11]。朱俞青、黄方玉(2022)提出董事会规模与信用风险负相关，认为适度扩大董事会规模可提升决策精准度，降低信用违规行为[8]。
企业运营模式创新带来增长性收益的同时，也使电子商务企业在当前大数据环境下面临更多财务风险。随着互联网技术发展和大数据资源增长，传统企业财务风险管理模式无法适应大数据电子商务时代挑战。因此，借助大数据开展电子商务企业财务风险评估与防控对策研究，对提高财务风险识别及管控能力、完善预警体系具有重要理论与实践意义。
2. 电子商务企业财务风险种类
2.1. 运营链风险
运营链风险指企业在商业模式创新与运营管理中，因内外环境变化复杂、应对能力有限，致创新与管理失败、难达目标盈利。其与企业营运能力密切相关，营运能力好则可缩短存货及应收账款变现周期、加快资金运动，减小运营链风险。电商企业运营链风险主要因为管理思维滞后、方式不先进、控制环节衔接不畅、风险管理碎片化、缺乏前瞻性预判机制。如无法有效应用前沿技术和数据资源，难覆盖渗透运营管控体系；资源集约化下，业务环节复杂，存在较多风控主体和隐患，致全面风险管理准确性降低、误判增加；大数据管理能力弱，数据获取途径匮乏，信息难连通。企业若不能有效预测现金流，易引发流动性风险、致资金链断裂。
2.2. 技术风险
技术风险是企业面临的各类风险之一，主要源于技术环境、进步、开发、效果等的不确定性，本质是创新技术的不确定性和技术与经济的互动性。数字化世界机遇大但充满风险，企业加速运营调整应对数字化会带来合规和业务风险。随着人工智能和机器学习成为支持风险管理的重要技术，电商企业运营需应对AI带来的新风险，相关技术风险包括操作风险及针对AI弱点的企业风险，如数据投毒致模型风险、缺乏可解释性和偏见致输出模型不可靠风险、数据泄露致隐私泄露风险等。
2.3. 信用风险
当不信任危机出现，企业会收到大量客诉。消费者对交易安全性产生不确定情绪，会致客户满意度下滑、放弃交易，收入增长无望，企业整体业务面临挑战。电子商务企业信用风险包括虚假让利促销、“网红”产品“混销”等多种风险，商家应防范“二选一”霸王规定等五大信用风险。企业信用大数据是识别、评估信用风险和信用管理的技术手段，基于海量数据集合，利用大数据技术采集、处理、挖掘、呈现企业信用数据，提供多维度动态信息，时效性强。中小微电商企业因规模小、缺抵押物等面临“融资难、融资贵”问题，传统信贷业务依赖人工审核，流程繁琐，导致银行惜贷。
3. 电子商务企业风险评估
企业财务风险评估旨在了解企业财务活动风险暴露情况，初步评估风险大小及影响。财务信息化源于传统工业经济时代，强调流程驱动，固化领先实践财务流程以实现高效管理。从传统工业经济到数字经济，数据成第五大生产要素。财务数智化核心是数据驱动，终极目标是基于数据和规则模型实现企业财务全流程自动处理、管控、预测和决策。衡量企业财务数智化是否成功，关键看是否构建提升“业务洞察力”的数据及分析应用体系，以实现“保增长、稳盈利和控风险”目标。为此，要识别大数据环境下财务风险新特征，归纳电商企业财务风险评估与防控方法，探析大数据在电商企业财务风险管理中的应用，构建新型财务风险评估体系。传统企业财务风险评估职能对电商企业不完善、不全面且缺乏针对性，问题如下：一是缺乏战略性全局考虑，仅依据财务报表评估，使管理者无法聚焦企业未来战略，难以作针对性、全面性财务风险分析；二是多根据基础财务指标分析，就指标论风险，无法与企业经营活动有效衔接，需整合财务与非财务指标评估预测风险；三是缺乏对企业风险量化，指标缺乏创新性，无法反映核心竞争力和风险问题，电商企业应考虑适配的评估指标。
因此，需构建新型综合电商企业财务分析体系，从传统财务报表分析扩展为战略分析、会计与财务分析、推广能力分析和前景预测分析四部分。
4. 财务风险评估办法
为科学评判电商企业财务风险水平，弥补传统评估模式的局限性，研究梳理了四类适配电商企业特性的财务风险评估方法，如表1所示。电商企业财务风险评估可采用功效系数法、层次分析法、熵值法、单变量判定模型这四种方法，其中功效系数法通过指标实际值与标准值对比加权得出风险得分，逻辑清晰且适配性较强但受数据完整性和时效性影响，层次分析法拆解评估结构并经专家主观打分确定权重，能梳理指标重要性却易因认知偏差导致权重失真，熵值法依据数据离散度客观定权重且可自动识别关键指标，不过对数据质量要求高且需大量预处理，单变量判定模型凭单一指标临界值判断风险，操作简便但无法全面反映企业整体财务风险。
Table 1. Comparison table of financial risk assessment methods for e-commerce enterprises
表1. 电商企业财务风险评估方法对比表
评估方法 |
核心原理 |
优点 |
缺点 |
功效系数法 |
将财务指标实际值与标准值对比，计算各指标功效系数，再按权重加权得出综合风险得分，量化评估风险等级。 |
计算逻辑清晰，结果直观易懂，可直接对应风险等级。能结合行业特性或企业自身情况设定个性化标准值，适配性较强。 |
标准值的确定依赖行业数据或历史数据，若数据不完整滞后，会影响评估准确性。 |
层次分析法 |
将财务风险评估拆解为三级结构，通过两两比较构建判断矩阵，计算各层级权重，最终合成总风险得分。 |
结构化处理复杂风险问题，能清晰呈现各风险维度指标的重要性排序。 |
判断矩阵依赖专家主观打分，若专家认知偏差大，会导致权重失真。 |
熵值法 |
通过财务指标的离散程度确定权重：指标离散度越高，信息熵越小，权重越大，反之则权重越小，最终按权重计算风险得分。 |
权重完全由数据自身特征决定，无人工主观干预，客观性极强。能自动识别对风险影响显著的指标，减少指标筛选工作量。 |
对数据质量要求高，若数据存在缺失、异常值，需大量预处理，否则会影响熵值计算结果。 |
单变量判定模型 |
选择单个核心财务指标，通过历史数据确定“风险临界值”，若企业该指标超出临界值，则判定存在财务风险。 |
模型简单易懂，计算量极小，无需专业分析工具即可操作。 |
仅依赖单个指标，无法全面反映企业整体财务风险。 |
5. 电子商务企业财务风险防控对策
5.1. 协同赋能，构建全流程管控体系
电商企业防控运营链风险，需从财务指标监测、风控主体整合、大数据应用三方面协同发力：一方面，结合存货周转率、应收账款周转率等指标分析营运能力，同时统筹资金运作，设计定性与定量结合的风险监测评估模型，建立债务到期预警机制，防范资金链断裂风险；另一方面，整合分散的风控主体，成立涵盖财务、运营、物流、IT部门的跨部门风控小组，统一制定风控标准，淘汰履约率低的供应商，避免各环节“各自为政”导致的风险误判，降低采购风险；此外，还需提升大数据应用能力，拓宽数据获取途径，通过数据关联分析识别隐藏风险，减少客户投诉与退款损失，全面提升运营链风险管控效能。
5.2. 风险专项防控，应对技术不确定性
企业技术设计和引入时要考虑技术承载能力限度并在运转中说明，未预测不确定性就不应用不成熟技术。必须改进技术不稳定风险，避免技术风险不确定性带来伤害。其次，要说明技术使用注意事项，避免因技术防范缺失导致伤害事件。
加强AI数据隐私保护，多企业联合训练AI模型时，数据不离开本地，仅共享模型参数，减少数据泄露风险；同时对AI处理的敏感数据进行“脱敏处理”，避免因数据泄露导致的隐私侵权与财务损失。
5.3. 强化电子商务信用风险监测与评估
随着互联网技术大规模应用，电子商务迅猛发展，成为国民经济组成部分和重要经济增长点。其发展不仅创造新消费需求、拓宽就业渠道、引发创业和投资热潮，还对推进供给侧改革、扩大有效供给、转变经济发展方式、激发市场主体活力、增强经济内生动力有积极推动引领作用。实施企业信用风险分类和预警监测、评估，有助于提高企业监管针对性和精准性，实现差异化监管，提升监管效能，降低监管制度成本，合理配置监管资源。因此，利用大数据技术实行网络全过程监管，为决策和监管提供依据。根据各专业领域监管需求和重点，在企业信用风险分类管理系统中构建监测预警模块，对企业信用风险进行监测预警。