大数据时代石油销售企业的财务风险管理新举措

引言

在如今大数据时代下，石油销售企业迎来了空前的财务风险挑战。资金链紧张、价格波动导致存货和成本风险大，税务合规和政策变动合规风险大，内部控制不力等问题都会给企业财务健康带来严重冲击。企业要想解决这些难题，就需要采用创新管理措施并运用大数据技术来提高财务风险管理效率与成效。

一、石油销售企业财务风险的主要类型与现状分析

（一）资金链紧张与应收账款管理风险

石油销售企业普遍面临着销售回款周期长和客户信用不稳的竞争压力，造成应收账款大量积压，并进一步带来资金链紧张的危险。尤其是下游客户集中度较高，议价能力较强的情况下，公司扩大销售时易形成账期失控现象，流动性压力增大，严重时会影响到日常运营及采购安排。

（二）价格波动引发的存货与成本风险

由于国际原油市场的起伏，石油产品价格波动频繁，造成了企业存货价值的急剧变动。油价一回落，库存产品就有减值损失的风险；相反，如果库存不充足则会再次错过市场高价销售的机会，从而影响盈利。另外，价格的波动使采购和销售计划很难准确搭配，加大成本管理的难度。

（三）税务合规与政策变动带来的合规风险

石油行业的税收政策复杂而多变，尤其涉及消费税、资源税和增值税，税负较重，合规要求严格。频繁的政策调整使得企业需要不断地对核算方式和申报口径进行调整，稍有不慎就很容易出现税务风险。与此同时，新政策过渡期实施口径的不同也加大了涉税争议和惩处的概率。

（四）内部控制薄弱导致的舞弊与信息失真风险

由于石油销售业务涵盖了购、运、储、销多个环节，一旦内部控制不力，就易成为滋生舞弊行为的土壤，导致财务信息失真和资产流失。部分基层单位票据流转和资金审批过程中出现制度执行不力，监管不力的问题，增加了财务风控难度。

二、大数据时代石油销售企业财务风险管理的新举措

（一）构建基于大数据的智能风险预警系统

石油销售企业可以在大数据平台的支持下，将销售、采购、物流和资金流多维数据融合在一起，运用机器学习和模型分析的方法，搭建智能风险预警系统。系统能自动识别异常交易，信用变动及现金流波动的预警信号，有利于财务人员对风险苗头阶段进行及时介入。例如通过对应收账款预警阈值的设置，在客户超时额度超限时自动进行提示，同时将历史交易数据进行关联以形成信用分析报告等，从而提高了风险识别效率和准确性。

（二）推动财务共享服务平台优化资金管理效率

以大数据为支撑，推进财务共享服务中心建设，有利于统一应收应付管理，资金集中调度、费用报销及核算流程等，使资金使用透明化和集中化管理。通过该平台对收付款信息的集成以及对账户资金状态的动态监测，可以有效减少资金沉淀和提高资金利用率[1]。同时，借助 RPA（机器人流程自动化）技术自动完成重复性高的财务操作，进一步提升财务处理效率与风控精准度。

（三）运用数据挖掘提升信用评估与客户风险识别水平

企业运用数据挖掘技术可以对顾客的历史交易数据，合同履约记录，行业数据以及外部信用信息等进行分析，建立顾客信用评分模型并对授信额度和付款条件等进行动态调整。对客户行为模式进行建模和分析，找出可能存在的违约风险或者欺诈，以便在合同谈判和付款条件制定中采取差异化的风险控制策略。比如对于多次延迟付款的顾客采用先款后货制度以确保企业的现金安全。

（四）加强数据驱动的预算控制与成本动态监控机制

结合大数据技术可以对石油销售企业预算编制和执行过程进行动态监控。通过预算执行数据库的建设，实时跟踪各个业务部门的费用支出情况，在数据可视化工具的支持下，及时向责任单位反馈预算偏差。同时，系统自动生成成本结构分析报告，帮助企业识别高成本环节并优化资源配置，从而实现从“事后控制”向“实时控制”转变，提升财务管控的前瞻性与精细度。

（五）建立风险数据仓库与智能分析系统，提升风控实时性

建设基于数据仓库的财务风险管理系统，对企业内部业务数据、财务数据以及外部政策和市场信息进行深度融合，组建风险数据库[2]。在此数据库基础上，部署 BI 工具和 AI 算法、实时建模分析并实现资金异常流向、合同执行风险和税务敏感项多维度监测和预测。该系统实现了风险画像和管理报告的自动生成，给决策者提供了准确，即时的风险信息支持。

（六）培育“财务 + 数据”复合型人才队伍，增强技术支撑力

为了实现财务数字化的转变，石油销售企业需要重点构建“财务 + 数据”复合型人才体系。通过组织数据分析、Python 和 SQL 技术培训来提高财务人员数据思维和技术应用能力。同时还可以建立“财务数据分析专岗”，促进财务部门和 IT 部门的深度结合，形成数据带动决策管理机制。优化人才能力结构为大数据背景下财务风险管理提供了坚实的支持和持续的动力。

（七）加油站员工套利套现风险精准化管理

在石油销售企业，尤其是加油站运营中，员工存在通过虚构加油数量、篡改结算记录等方式进行套利套现的风险。石油销售企业应借助大数据技术实施精准化管理。一方面，构建加油交易行为分析模型，结合 POS 数据、加油时间、客户类型等维度识别异常交易模式，及时预警可疑行为。另一方面，推动“人岗行为”数字化监控系统建设，将员工加油操作与账户流动行为关联起来，实现从行为到资金的全链条可视化。此外，引入视频监控与交易数据联动审核机制，对关键岗位实行轮岗与权限分级管理，减少操作漏洞。

结束语

综上所述，大数据时代石油销售企业需要主动拥抱技术革新，从建立智能风险预警系统、优化资金管理、提高信用评估与客户风险识别、强化预算控制和成本监控机制、构建风险数据仓库和智能分析系统等措施，以应对越来越复杂的财务风险。同时，“财务 + 数据”复合型人才队伍的培养也会给企业风险管理带来有力的技术支撑。石油销售企业通过采取这些举措，既可以对财务风险进行有效地防控，又可以在竞争激烈的市场上保持竞争优势并获得长久稳定的发展。

参考文献

[1] 牟小雪. 大数据背景下石油销售企业财务管理的变革路径分析 [J]. 中国乡镇企业会计， 2020， (08): 165- 166.

[2] 陈晓丽 . 大数据时代下石油销售公司的业财融合分析 [J]. 商讯， 2019， (22): 74+76.

作者简介：张婷毅 (1983 年 8 月—)，女，汉族，四川自贡人，大学本科，中级会计师，研究方向：财会。