大数据背景下的财务信息管理系统风险估计

摘要

传统的财务信息管理系统风险评估方法在评估系统风险时,所能处理的数据吞吐量较少,导致系统风险评估效果不佳,为此研究大数据背景下的财务信息管理系统风险估计方法。该方法根据系统模块设置逻辑节点,通过找寻数据之间的逻辑关系搭建风险估计模型。基于大数据背景,依据效用理论以及估计风险偏好函数,选择大数据批量计算和流式计算方法,计算系统程序风险指标以及财务数据失信风险指标。根据风险残值调整系统主体模块、子模块中某一系统功能失效的概率,并通过指数函数定义风险等级,实现大数据背景下的系统风险估计。实验结果表明,与两种传统系统风险估计方法相比,文中的估计方法所处理的数据吞吐量更大,得到的风险指标范围更广,由此可见,所提方法满足企业财务信息管理系统的风险估计要求。