大數(shù)據(jù)環(huán)境下人工智能在企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)防控中的應(yīng)用探究

羅麗瓊

一、引言

從當(dāng)前我國(guó)科學(xué)技術(shù)的發(fā)展速度來看，人工智能技術(shù)發(fā)展較為完善，能為企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)防控信息化提供技術(shù)保障。大部分企業(yè)在實(shí)施財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管控時(shí)，都對(duì)人工智能進(jìn)行了合理應(yīng)用，運(yùn)用人工智能技術(shù)大幅降低財(cái)務(wù)人員的工作量，智能化預(yù)警潛在的財(cái)務(wù)危機(jī)、評(píng)估財(cái)務(wù)危機(jī)及把控財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)處理質(zhì)量，人工智能技術(shù)在企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)防控中具有較強(qiáng)的應(yīng)用價(jià)值，因此探究大數(shù)據(jù)環(huán)境下人工智能在企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)防控中的應(yīng)用非常具有現(xiàn)實(shí)意義。

二、人工智能及企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)情況概述

1.人工智能概述

人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，從字面意思理解就是“人工”和“智能”的結(jié)合，通過利用計(jì)算機(jī)技術(shù)并了解智能的實(shí)質(zhì)，生產(chǎn)出一種可以與人類智能做出相似反應(yīng)的智能機(jī)器，人工智能包括智能機(jī)器人、語(yǔ)言識(shí)別、圖像識(shí)別及各行業(yè)專業(yè)系統(tǒng)的建立等。大數(shù)據(jù)環(huán)境下，人工智能呈現(xiàn)出深度學(xué)習(xí)、跨界融合、人機(jī)協(xié)同、群智開放和自主智能的特點(diǎn)，促進(jìn)人工智能技術(shù)與各行各業(yè)的深度融合，有助于全面提高我國(guó)社會(huì)生產(chǎn)力。

2.企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)概述

企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)是指企業(yè)在經(jīng)營(yíng)管理活動(dòng)中，受到市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)及內(nèi)外部不利因素的影響，最終導(dǎo)致企業(yè)財(cái)務(wù)狀況出現(xiàn)問題，可能會(huì)使企業(yè)受到經(jīng)濟(jì)損失，嚴(yán)重時(shí)可引起企業(yè)破產(chǎn)。財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)通常包括以下幾種：

（1）籌資風(fēng)險(xiǎn)。籌資風(fēng)險(xiǎn)是由于資金供需市場(chǎng)、宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境的變化，為保障經(jīng)營(yíng)管理順利進(jìn)行必要的籌資活動(dòng)給財(cái)務(wù)成果帶來不確定性，主要包括利率風(fēng)險(xiǎn)、再融資風(fēng)險(xiǎn)、財(cái)務(wù)杠杠效應(yīng)、匯率風(fēng)險(xiǎn)、購(gòu)買力風(fēng)險(xiǎn)等。

（2）投資風(fēng)險(xiǎn)。投資風(fēng)險(xiǎn)是指企業(yè)投入一定資金后，因市場(chǎng)需求變化而影響最終收益與預(yù)期收益偏離的風(fēng)險(xiǎn)，主要包括利率風(fēng)險(xiǎn)、再投資風(fēng)險(xiǎn)、匯率風(fēng)險(xiǎn)、通貨膨脹風(fēng)險(xiǎn)、金融衍生工具風(fēng)險(xiǎn)、道德風(fēng)險(xiǎn)、違約風(fēng)險(xiǎn)等。

（3）經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)。經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)又稱營(yíng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)，是指在生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)過程中，供、產(chǎn)、銷各個(gè)環(huán)節(jié)不確定性因素的影響所導(dǎo)致企業(yè)資金運(yùn)動(dòng)的遲滯，影響企業(yè)價(jià)值變動(dòng)，主要包括采購(gòu)風(fēng)險(xiǎn)、生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)、存貨變現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)、應(yīng)收賬款變現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)等。

3.用于財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)防范的人工智能技術(shù)

（1）機(jī)器學(xué)習(xí)。機(jī)器學(xué)習(xí)算法算力，再通過算法學(xué)習(xí)分析數(shù)據(jù)中的模式或規(guī)律，實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)企業(yè)未來財(cái)務(wù)狀況及行業(yè)發(fā)展情況。

（2）自然語(yǔ)言處理。通過計(jì)算機(jī)技術(shù)和自然語(yǔ)言處理技術(shù)自動(dòng)分析財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)、文本信息、圖片信息等，對(duì)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的不準(zhǔn)確性所誘發(fā)的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行精準(zhǔn)預(yù)警，可以更好地把握未來企業(yè)財(cái)務(wù)發(fā)展趨勢(shì)，以便提前做好相關(guān)應(yīng)對(duì)措施。

（3）深度學(xué)習(xí)。通過模擬人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和運(yùn)作方式，構(gòu)建深度學(xué)習(xí)模型，更能挖掘數(shù)據(jù)內(nèi)在信息，識(shí)別潛在的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)和異常情況。

（4）物聯(lián)網(wǎng)和數(shù)據(jù)融合技術(shù)。通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)收集和融合不同來源的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，全面了解企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況和風(fēng)險(xiǎn)狀況，為財(cái)務(wù)管理者提供更加全面的決策支持。

三、大數(shù)據(jù)環(huán)境下人工智能在企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)防控中應(yīng)用的機(jī)遇和挑戰(zhàn)

1.機(jī)遇

（1）幫助財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)防控工作更趨向精細(xì)化管理，企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)防控工作是一項(xiàng)系統(tǒng)且繁雜的工作，需要統(tǒng)籌考慮企業(yè)資金、業(yè)務(wù)、管理等多方面因素，人工智能技術(shù)的引入，直接影響財(cái)務(wù)職能的轉(zhuǎn)變，使財(cái)務(wù)人員參與企業(yè)管理、經(jīng)營(yíng)戰(zhàn)略計(jì)劃制定等更具有價(jià)值的工作，幫助企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)防控工作更趨于精細(xì)化管理。

（2）有助于進(jìn)一步挖掘有價(jià)值的財(cái)務(wù)信息，有效拓寬財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)防控工作的深度和廣度，我們可以利用人工智能高效數(shù)據(jù)處理的特點(diǎn)，對(duì)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行識(shí)別預(yù)警，建立科學(xué)的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警機(jī)制，為企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策的制定提供可靠依據(jù)，幫助企業(yè)提高經(jīng)濟(jì)效益，降低財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。

2.挑戰(zhàn)

（1）過于依賴人工智能系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)安全隱患較大，財(cái)務(wù)人員對(duì)系統(tǒng)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)過度信任，出現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)真實(shí)性失去判斷引發(fā)財(cái)務(wù)決策失誤的情況，給企業(yè)發(fā)展帶來?yè)p失。財(cái)務(wù)人員作為人工智能技術(shù)的使用者并不精通計(jì)算機(jī)技術(shù)及數(shù)據(jù)安全防護(hù)，一旦出現(xiàn)黑客攻擊或者系統(tǒng)安全漏洞，財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)信息被盜、泄露等問題，將對(duì)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)防控工作帶來隱患。

（2）人工智能技術(shù)的應(yīng)用，財(cái)務(wù)人員的工作內(nèi)容不再是注重核算，而是偏向管理，要求熟練應(yīng)用人工智能、大數(shù)據(jù)技術(shù)等用于企業(yè)數(shù)據(jù)分析決策，發(fā)現(xiàn)企業(yè)運(yùn)營(yíng)中存在的問題，及時(shí)提出解決措施，降低企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。在此情況下對(duì)財(cái)務(wù)人員的知識(shí)結(jié)構(gòu)、專業(yè)素養(yǎng)要求越來越高，很多不符合要求的財(cái)務(wù)人員要被淘汰。

四、大數(shù)據(jù)環(huán)境下人工智能在企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)防控中的應(yīng)用

1.數(shù)據(jù)采集和整合

借助計(jì)算機(jī)對(duì)各種數(shù)據(jù)源進(jìn)行采集和整合，包括企業(yè)內(nèi)部財(cái)務(wù)和非財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，如財(cái)務(wù)報(bào)表、行業(yè)數(shù)據(jù)、社交媒體數(shù)據(jù)等，對(duì)數(shù)據(jù)類型進(jìn)行分類整理，對(duì)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)可進(jìn)行直接存儲(chǔ)，對(duì)半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)可利用自然語(yǔ)言處理，對(duì)其進(jìn)行語(yǔ)義分析和數(shù)據(jù)清洗，將信息編譯成可反應(yīng)原始數(shù)據(jù)含義的數(shù)字化變量，建立全面的數(shù)據(jù)庫(kù)，為后續(xù)對(duì)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行更深入分析和預(yù)測(cè)提供基礎(chǔ)。利用人工智能技術(shù)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘整理分析，實(shí)時(shí)計(jì)算償債能力風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)、營(yíng)運(yùn)能力指標(biāo)、發(fā)展能力分析等指標(biāo)，將指標(biāo)之間相互聯(lián)系、互相牽制的關(guān)系聯(lián)動(dòng)分析，可以得出企業(yè)負(fù)債情況是否合理，企業(yè)以現(xiàn)有資產(chǎn)獲取利潤(rùn)的能力是否持續(xù)，企業(yè)未來價(jià)值增值是否穩(wěn)中向好等，結(jié)合企業(yè)內(nèi)外部經(jīng)營(yíng)環(huán)境、資源條件和經(jīng)濟(jì)預(yù)期指標(biāo)體系，建立科學(xué)合理的企業(yè)戰(zhàn)略管理體系，降低企業(yè)在運(yùn)營(yíng)過程中的風(fēng)險(xiǎn)。

2.風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別和預(yù)測(cè)

通過機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)等技術(shù)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深層次規(guī)律的分析和判斷，建立分析模型，導(dǎo)入不同的信息數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)多層次的關(guān)聯(lián)分析，識(shí)別預(yù)測(cè)潛在的風(fēng)險(xiǎn)，為管理者提供決策信息。隨著企業(yè)經(jīng)營(yíng)規(guī)模的擴(kuò)大，企業(yè)管理信息的增加，急需運(yùn)用人工智能技術(shù)對(duì)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行準(zhǔn)確識(shí)別預(yù)測(cè)并提前發(fā)出預(yù)警，減少傳統(tǒng)人工處理方式帶來的天然延遲性及人為主觀性。企業(yè)運(yùn)用自然語(yǔ)言處理及深度學(xué)習(xí)方式，對(duì)企業(yè)行業(yè)相關(guān)的類型、國(guó)家財(cái)務(wù)政策指標(biāo)體系進(jìn)行抓取和學(xué)習(xí)，運(yùn)用計(jì)算機(jī)語(yǔ)言編譯出來，同時(shí)對(duì)企業(yè)各類實(shí)際經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)進(jìn)行運(yùn)算分析，結(jié)合企業(yè)自身發(fā)展需要建立風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)體系，將指標(biāo)體系植入到系統(tǒng)，對(duì)照風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)體系判別企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。運(yùn)用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)對(duì)同行業(yè)同階段的企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行參考比較，對(duì)企業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行縱向橫向風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)，利用網(wǎng)絡(luò)搜索技術(shù)獲取國(guó)家相關(guān)政策和其他類型的風(fēng)險(xiǎn)防控措施，根據(jù)企業(yè)實(shí)際提出符合企業(yè)管理的風(fēng)險(xiǎn)防控措施，形成企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的可視化報(bào)告供企業(yè)決策者使用，讓企業(yè)做出更合理的決策，獲取更大的收益。

3.風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和分類

在風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估過程中，企業(yè)通過構(gòu)建財(cái)務(wù)指標(biāo)體系，借助大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)中的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算對(duì)比，評(píng)估識(shí)別異常指標(biāo)，判斷企業(yè)存在的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。此外還可以利用機(jī)器學(xué)習(xí)模型和深度學(xué)習(xí)模型，將財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)輸入到模型中，通過訓(xùn)練和測(cè)試，對(duì)模型的預(yù)測(cè)性能進(jìn)行評(píng)估，從而識(shí)別潛在的風(fēng)險(xiǎn)因素。在風(fēng)險(xiǎn)分類過程中，企業(yè)通過構(gòu)建決策樹模型或集成學(xué)習(xí)模型等，對(duì)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類、歸因和預(yù)測(cè)，利用文本挖掘、圖像識(shí)別等技術(shù)，從非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的信息，輔助風(fēng)險(xiǎn)分類和歸因。目前大多數(shù)企業(yè)通過人工智能分析預(yù)算數(shù)據(jù)、成本支出、運(yùn)營(yíng)資金等各項(xiàng)財(cái)務(wù)指標(biāo)，對(duì)照國(guó)家政策及相同行業(yè)的資本結(jié)構(gòu)進(jìn)行縱向橫向分析，評(píng)估分類企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，按投資效益對(duì)項(xiàng)目提出針對(duì)性的風(fēng)險(xiǎn)防控建議，降低財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。

4.風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控和預(yù)警

風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控和預(yù)警是指通過對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和相關(guān)信息進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控，及時(shí)發(fā)現(xiàn)和識(shí)別潛在的風(fēng)險(xiǎn)因素，提醒企業(yè)采取措施進(jìn)行防范和應(yīng)對(duì)。企業(yè)建立實(shí)時(shí)監(jiān)控和預(yù)警系統(tǒng)，對(duì)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行跟蹤和預(yù)警，同時(shí)利用大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)深度學(xué)習(xí)特點(diǎn)，對(duì)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和相關(guān)信息進(jìn)行實(shí)時(shí)獲取、處理、監(jiān)測(cè)和分析，從而識(shí)別企業(yè)潛在的各類容易導(dǎo)致財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的商業(yè)風(fēng)險(xiǎn)，在此基礎(chǔ)上建立符合企業(yè)管理實(shí)際的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控指標(biāo)體系和風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警機(jī)制，及時(shí)快速識(shí)別潛在的風(fēng)險(xiǎn)并采取針對(duì)性風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)措施，將財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)對(duì)企業(yè)的不利影響降到最低。風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警最為關(guān)鍵就是要有一個(gè)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警臨界值，利用人工智能技術(shù)學(xué)習(xí)應(yīng)用支持向量機(jī)模型和神經(jīng)元模型，找到最優(yōu)化的決策函數(shù)，即最優(yōu)“臨界值”，企業(yè)通過臨界值對(duì)企業(yè)是否存在財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)做出預(yù)警，再根據(jù)歷史數(shù)據(jù)對(duì)該風(fēng)險(xiǎn)可能導(dǎo)致的結(jié)果進(jìn)行預(yù)測(cè)。

5.風(fēng)險(xiǎn)防控和應(yīng)對(duì)

風(fēng)險(xiǎn)防控和應(yīng)對(duì)是指根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)的類型和嚴(yán)重程度，針對(duì)企業(yè)存在的或潛在的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，可采取風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)移、風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避、風(fēng)險(xiǎn)控制等防控措施，建立應(yīng)急預(yù)案及時(shí)應(yīng)對(duì)突發(fā)事件。在風(fēng)險(xiǎn)防控具體實(shí)施過程中，企業(yè)可采取加強(qiáng)內(nèi)部控制、優(yōu)化財(cái)務(wù)結(jié)構(gòu)、建立風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警機(jī)制等防控機(jī)制，預(yù)防和減少企業(yè)存在的或潛在的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。企業(yè)可通過利用人工智能技術(shù)對(duì)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行智能化處理，利用自然語(yǔ)言處理、大數(shù)據(jù)分析技術(shù)對(duì)其真實(shí)性進(jìn)行審核，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算機(jī)語(yǔ)言編程，構(gòu)建財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析模型和框架，將分析處理的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)導(dǎo)入財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型中，對(duì)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行智能判斷和預(yù)測(cè)，通過可視化的形式對(duì)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行智能反饋，按照深度學(xué)習(xí)的理念，對(duì)風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)的防控和應(yīng)對(duì)措施進(jìn)行梳理，從而給企業(yè)提供最優(yōu)財(cái)務(wù)策略，給管理者做出科學(xué)決策。

6.完善內(nèi)部控制措施

企業(yè)應(yīng)該根據(jù)自身的業(yè)務(wù)特點(diǎn)和風(fēng)險(xiǎn)狀況，健全智能內(nèi)部控制制度體系，該體系覆蓋財(cái)務(wù)、人力資源、采購(gòu)、銷售等各個(gè)環(huán)節(jié)，確保相互牽制和監(jiān)督。建立完善的信息化平臺(tái)，將所有業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)都納入其中，這樣可以幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)信息的共享和互通，減少人為干擾和操作失誤。實(shí)施智能化監(jiān)控，利用智能識(shí)別技術(shù)對(duì)內(nèi)部控制活動(dòng)進(jìn)行監(jiān)控，人臉識(shí)別技術(shù)確保不相容崗位分離，應(yīng)用指紋識(shí)別技術(shù)進(jìn)行授權(quán)審批，應(yīng)用虹膜識(shí)別技術(shù)進(jìn)行財(cái)產(chǎn)保護(hù)，應(yīng)用智能機(jī)器人對(duì)業(yè)務(wù)流程進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控等，及時(shí)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行識(shí)別應(yīng)對(duì)。實(shí)施智能化輔助決策，充分借助企業(yè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)智能作用，利用智能技術(shù)充分篩選對(duì)企業(yè)有價(jià)值的信息，對(duì)敏感領(lǐng)域信息進(jìn)行嚴(yán)格把控，識(shí)別并降低企業(yè)財(cái)務(wù)管理和內(nèi)控方面的風(fēng)險(xiǎn)，幫助管理層更加科學(xué)和精準(zhǔn)地制定決策方案。同時(shí)，需要注意的是，人工智能技術(shù)的應(yīng)用需要充分考慮數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)等問題，避免因外部病毒植入或操作人員失誤，導(dǎo)致重要財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)缺失及被盜，給企業(yè)造成重大損失。

五、結(jié)語(yǔ)

由上述內(nèi)容可知，大數(shù)據(jù)環(huán)境下人工智能可有效預(yù)警財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)更為精細(xì)化、全面化、可控化、實(shí)時(shí)化財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)防控，同時(shí)有利于管理者轉(zhuǎn)變理念積極應(yīng)對(duì)時(shí)代發(fā)展，實(shí)現(xiàn)財(cái)務(wù)管理工作與生產(chǎn)、銷售智能一體化管理，提高企業(yè)管理者經(jīng)營(yíng)戰(zhàn)略決策的正確性。需要注意的是，在進(jìn)行人工智能應(yīng)用的過程中，企業(yè)需要加大財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)技術(shù)的開發(fā)保障，對(duì)算法和模型要進(jìn)行嚴(yán)格測(cè)試和驗(yàn)證，同時(shí)財(cái)務(wù)人員要加大對(duì)人工智能技術(shù)的學(xué)習(xí)和掌握，確保其風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的準(zhǔn)確性和可靠性。