在大数据背景下，财务风险控制面临的问题日益复杂化和多样化。以下是一些主要问题及相应的对策：
1. 数据质量与准确性问题：由于大数据来源多样、格式不一，数据清洗、整合和验证的难度加大。对策是建立严格的数据质量控制体系，采用先进的数据清洗工具和技术，确保数据的准确性和可靠性。
2. 数据安全与隐私保护问题：大数据的收集、存储和使用涉及到个人和企业敏感信息，如何确保数据安全和隐私不被泄露是一个重要问题。对策是加强数据加密、访问控制和审计跟踪等安全措施，同时遵守相关法律法规，保护用户隐私。
3. 数据分析能力不足：大数据环境下，需要具备强大的数据分析和处理能力。企业应加强对数据分析人才的培养，提高数据分析工具的使用效率，以便更好地识别和评估财务风险。
4. 技术更新换代快：大数据技术和工具不断更新迭代，企业需要持续关注新技术动态，及时升级系统和设备，以适应不断变化的技术环境。
5. 跨部门协作不畅：大数据项目往往涉及多个部门和团队，如何实现有效的跨部门协作，确保信息流通和资源共享，是另一个挑战。对策是建立跨部门沟通机制，明确责任分工，提高协作效率。
6. 法规政策滞后：随着大数据技术的发展，相关的法律法规和政策可能跟不上时代的步伐。企业需要密切关注政策法规的变化，及时调整风险管理策略。
7. 人才短缺：大数据专业人才相对匮乏，企业在招聘和培养这类人才时面临困难。对策是加大对人才的培养和引进力度，提高企业自身的人才储备。
8. 成本控制问题：大数据项目往往需要投入大量资金进行基础设施建设和维护，如何在保证数据质量和安全的前提下，合理控制成本，是企业需要考虑的问题。
9. 应对突发事件的能力不足：大数据环境下，企业面临的风险更加复杂多变，如何快速准确地应对突发事件，减少损失，是一个重要的挑战。对策是建立健全的风险预警和应急响应机制，提高企业的抗风险能力。
10. 缺乏统一的数据标准：不同来源和格式的数据难以整合，导致分析结果不准确。对策是推动制定统一的行业标准和规范，促进数据的标准化和互操作性。
总之，在大数据背景下，财务风险控制需要企业从多个方面入手，加强数据管理、提升数据分析能力、强化技术更新、优化跨部门协作、关注政策法规变化、解决人才短缺问题、控制成本、提高应对突发事件的能力以及推动数据标准化。通过这些对策的实施，企业可以更好地应对大数据环境下的财务风险挑战，实现稳健发展。
