大数据环境下人工智能在企业财务风险防控中的应用探究

罗丽琼

从当前我国科学技术的发展速度来看，人工智能技术发展较为完善，能为企业财务风险防控信息化提供技术保障。大部分企业在实施财务风险管控时，都对人工智能进行了合理应用，运用人工智能技术大幅降低财务人员的工作量，智能化预警潜在的财务危机、评估财务危机及把控财务数据处理质量，人工智能技术在企业财务风险防控中具有较强的应用价值，因此探究大数据环境下人工智能在企业财务风险防控中的应用非常具有现实意义。

1.人工智能概述

人工智能是计算机科学的一个分支，从字面意思理解就是“人工”和“智能”的结合，通过利用计算机技术并了解智能的实质，生产出一种可以与人类智能做出相似反应的智能机器，人工智能包括智能机器人、语言识别、图像识别及各行业专业系统的建立等。大数据环境下，人工智能呈现出深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放和自主智能的特点，促进人工智能技术与各行各业的深度融合，有助于全面提高我国社会生产力。

2.企业财务风险概述

企业财务风险是指企业在经营管理活动中，受到市场竞争及内外部不利因素的影响，最终导致企业财务状况出现问题，可能会使企业受到经济损失，严重时可引起企业破产。财务风险通常包括以下几种：

（1）筹资风险。筹资风险是由于资金供需市场、宏观经济环境的变化，为保障经营管理顺利进行必要的筹资活动给财务成果带来不确定性，主要包括利率风险、再融资风险、财务杠杠效应、汇率风险、购买力风险等。

（2）投资风险。投资风险是指企业投入一定资金后，因市场需求变化而影响最终收益与预期收益偏离的风险，主要包括利率风险、再投资风险、汇率风险、通货膨胀风险、金融衍生工具风险、道德风险、违约风险等。

（3）经营风险。经营风险又称营业风险，是指在生产经营过程中，供、产、销各个环节不确定性因素的影响所导致企业资金运动的迟滞，影响企业价值变动，主要包括采购风险、生产风险、存货变现风险、应收账款变现风险等。

3.用于财务风险防范的人工智能技术

（1）机器学习。机器学习算法算力，再通过算法学习分析数据中的模式或规律，实现预测企业未来财务状况及行业发展情况。

（2）自然语言处理。通过计算机技术和自然语言处理技术自动分析财务数据、文本信息、图片信息等，对财务数据的不准确性所诱发的风险进行精准预警，可以更好地把握未来企业财务发展趋势，以便提前做好相关应对措施。

（3）深度学习。通过模拟人脑神经网络的结构和运作方式，构建深度学习模型，更能挖掘数据内在信息，识别潜在的财务风险和异常情况。

（4）物联网和数据融合技术。通过物联网技术收集和融合不同来源的财务数据，全面了解企业的财务状况和风险状况，为财务管理者提供更加全面的决策支持。

1.机遇

（1）帮助财务风险防控工作更趋向精细化管理，企业财务风险防控工作是一项系统且繁杂的工作，需要统筹考虑企业资金、业务、管理等多方面因素，人工智能技术的引入，直接影响财务职能的转变，使财务人员参与企业管理、经营战略计划制定等更具有价值的工作，帮助企业财务风险防控工作更趋于精细化管理。

（2）有助于进一步挖掘有价值的财务信息，有效拓宽财务风险防控工作的深度和广度，我们可以利用人工智能高效数据处理的特点，对企业风险进行识别预警，建立科学的风险预警机制，为企业经营决策的制定提供可靠依据，帮助企业提高经济效益，降低财务风险。

2.挑战

（1）过于依赖人工智能系统中的数据，数据安全隐患较大，财务人员对系统财务数据过度信任，出现对数据真实性失去判断引发财务决策失误的情况，给企业发展带来损失。财务人员作为人工智能技术的使用者并不精通计算机技术及数据安全防护，一旦出现黑客攻击或者系统安全漏洞，财务数据信息被盗、泄露等问题，将对财务风险防控工作带来隐患。

（2）人工智能技术的应用，财务人员的工作内容不再是注重核算，而是偏向管理，要求熟练应用人工智能、大数据技术等用于企业数据分析决策，发现企业运营中存在的问题，及时提出解决措施，降低企业财务风险。在此情况下对财务人员的知识结构、专业素养要求越来越高，很多不符合要求的财务人员要被淘汰。

1.数据采集和整合

借助计算机对各种数据源进行采集和整合，包括企业内部财务和非财务数据，如财务报表、行业数据、社交媒体数据等，对数据类型进行分类整理，对结构化数据可进行直接存储，对半结构化和非结构化数据可利用自然语言处理，对其进行语义分析和数据清洗，将信息编译成可反应原始数据含义的数字化变量，建立全面的数据库，为后续对财务数据进行更深入分析和预测提供基础。利用人工智能技术，对数据进行挖掘整理分析，实时计算偿债能力风险指标、营运能力指标、发展能力分析等指标，将指标之间相互联系、互相牵制的关系联动分析，可以得出企业负债情况是否合理，企业以现有资产获取利润的能力是否持续，企业未来价值增值是否稳中向好等，结合企业内外部经营环境、资源条件和经济预期指标体系，建立科学合理的企业战略管理体系，降低企业在运营过程中的风险。

2.风险识别和预测

通过机器学习和深度学习等技术，对数据进行深层次规律的分析和判断，建立分析模型，导入不同的信息数据，实现多层次的关联分析，识别预测潜在的风险，为管理者提供决策信息。随着企业经营规模的扩大，企业管理信息的增加，急需运用人工智能技术对财务风险进行准确识别预测并提前发出预警，减少传统人工处理方式带来的天然延迟性及人为主观性。企业运用自然语言处理及深度学习方式，对企业行业相关的类型、国家财务政策指标体系进行抓取和学习，运用计算机语言编译出来，同时对企业各类实际经营数据进行运算分析，结合企业自身发展需要建立风险指标体系，将指标体系植入到系统，对照风险指标体系判别企业财务风险。运用物联网技术对同行业同阶段的企业财务风险进行参考比较，对企业数据进行纵向横向风险评价，利用网络搜索技术获取国家相关政策和其他类型的风险防控措施，根据企业实际提出符合企业管理的风险防控措施，形成企业财务风险的可视化报告供企业决策者使用，让企业做出更合理的决策，获取更大的收益。

3.风险评估和分类

在风险评估过程中，企业通过构建财务指标体系，借助大数据和人工智能技术对数据库中的海量数据进行计算对比，评估识别异常指标，判断企业存在的财务风险。此外还可以利用机器学习模型和深度学习模型，将财务数据输入到模型中，通过训练和测试，对模型的预测性能进行评估，从而识别潜在的风险因素。在风险分类过程中，企业通过构建决策树模型或集成学习模型等，对财务数据进行分类、归因和预测，利用文本挖掘、图像识别等技术，从非结构化数据中提取有价值的信息，辅助风险分类和归因。目前大多数企业通过人工智能分析预算数据、成本支出、运营资金等各项财务指标，对照国家政策及相同行业的资本结构进行纵向横向分析，评估分类企业财务风险，按投资效益对项目提出针对性的风险防控建议，降低财务风险。

4.风险监控和预警

风险监控和预警是指通过对企业财务数据和相关信息进行实时监控，及时发现和识别潜在的风险因素，提醒企业采取措施进行防范和应对。企业建立实时监控和预警系统，对风险进行跟踪和预警，同时利用大数据和人工智能技术深度学习特点，对财务数据和相关信息进行实时获取、处理、监测和分析，从而识别企业潜在的各类容易导致财务风险的商业风险，在此基础上建立符合企业管理实际的财务风险监控指标体系和风险预警机制，及时快速识别潜在的风险并采取针对性风险应对措施，将财务风险对企业的不利影响降到最低。风险预警最为关键就是要有一个风险预警临界值，利用人工智能技术学习应用支持向量机模型和神经元模型，找到最优化的决策函数，即最优“临界值”，企业通过临界值对企业是否存在财务风险做出预警，再根据历史数据对该风险可能导致的结果进行预测。

5.风险防控和应对

风险防控和应对是指根据风险的类型和严重程度，针对企业存在的或潜在的财务风险，可采取风险转移、风险规避、风险控制等防控措施，建立应急预案及时应对突发事件。在风险防控具体实施过程中，企业可采取加强内部控制、优化财务结构、建立风险预警机制等防控机制，预防和减少企业存在的或潜在的财务风险。企业可通过利用人工智能技术对财务数据进行智能化处理，利用自然语言处理、大数据分析技术对其真实性进行审核，对数据进行计算机语言编程，构建财务数据分析模型和框架，将分析处理的财务数据导入财务风险预警模型中，对风险进行智能判断和预测，通过可视化的形式对风险进行智能反馈，按照深度学习的理念，对风险点的防控和应对措施进行梳理，从而给企业提供最优财务策略，给管理者做出科学决策。

6.完善内部控制措施

企业应该根据自身的业务特点和风险状况，健全智能内部控制制度体系，该体系覆盖财务、人力资源、采购、销售等各个环节，确保相互牵制和监督。建立完善的信息化平台，将所有业务环节都纳入其中，这样可以帮助企业实现信息的共享和互通，减少人为干扰和操作失误。实施智能化监控，利用智能识别技术对内部控制活动进行监控，人脸识别技术确保不相容岗位分离，应用指纹识别技术进行授权审批，应用虹膜识别技术进行财产保护，应用智能机器人对业务流程进行实时监控等，及时对风险进行识别应对。实施智能化辅助决策，充分借助企业大数据平台智能作用，利用智能技术充分筛选对企业有价值的信息，对敏感领域信息进行严格把控，识别并降低企业财务管理和内控方面的风险，帮助管理层更加科学和精准地制定决策方案。同时，需要注意的是，人工智能技术的应用需要充分考虑数据安全和隐私保护等问题，避免因外部病毒植入或操作人员失误，导致重要财务数据缺失及被盗，给企业造成重大损失。

由上述内容可知，大数据环境下人工智能可有效预警财务风险，帮助企业实现更为精细化、全面化、可控化、实时化财务风险防控，同时有利于管理者转变理念积极应对时代发展，实现财务管理工作与生产、销售智能一体化管理，提高企业管理者经营战略决策的正确性。需要注意的是，在进行人工智能应用的过程中，企业需要加大财务风险预测技术的开发保障，对算法和模型要进行严格测试和验证，同时财务人员要加大对人工智能技术的学习和掌握，确保其风险预警的准确性和可靠性。

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