大數據背景下人工智能在企業財務風險預警中的應用

張丹瑤 韓起遠

1.寧夏大學前沿交叉學院 2.寧夏中衛市第六中學

引言

人工智能是新時代的產物，現已被廣泛應用于眾多領域中，為社會發展奠定良好的技術基礎。如ATM機的廣泛應用，就驗證了我國已將人工智能技術引入到財務領域，人們只需利用網絡平臺即可看到自身的財務狀況，且在平臺中處理一些簡單的財務問題，以便提升投資決策的科學性。需要注意的是，人工智能的發展也使得財務工作迎來一定的挑戰，傳統財務工作由于新技術的約束，和市場發展需求不相匹配，必須要盡快做出調整，將人工智能引入到財務工作中已是必然之趨，不僅可以讓傳統財務工作內容高效轉化，也可提升風險預警水平，為企業的穩健運作提供有力保障。

一、大數據背景下企業財務風險防控困境

1.傳統財務模式給企業發展造成約束

現如今，我國很多企業采用的財務管理方式仍然過于傳統，和大數據背景下提出的管理新要求不相匹配。某些企業的財務人員，工作主動性欠缺，依然是按部就班地完成上級布置的任務，不會主動分析財務數據，挖掘當中存在的問題。與此同時，大多數財務人員缺乏大數據分析能力，無法對財務大數據進行有效分析，繼而及時發現潛在的財務風險，做好風險預警工作，給企業運營埋下巨大的隱患。

2.財務數據快速增長

科技發展速度加快，數據量日益增加，若要通過傳統人工方式來分析龐大的數據，必然會耗費巨大的人力物力。數據量的大幅增加，企業也必須隨之改變財務管理模式，將財務數據的價值充分利用起來，對財務風險進行有效規避。財務數據是企業管理極為關鍵的一部分，可為企業的發展提供數據保障，而在企業數據量不斷增加的過程中，財務數據也會愈發復雜，若是數據存在問題，必然會使企業財務狀況產生問題，繼而給企業的發展造成消極影響。

3.缺乏財務風險預警

在企業不斷發展的過程中，業務量也會隨之加大，財務數據管理工作也會愈發復雜。但某些企業并未結合自身實際，盲目增加業務數量，不注重風險防范，導致發展過程潛藏眾多風險。某些企業當前還沿用傳統的風險防控模式，利用人力來預測與防范企業風險，早期業務量適當時，人力資源尚可匹配風控需求，但在業務量快速增加過程中，也伴隨著眾多風險，工作量也會大大提升，僅借助人力來分析數據，且風險預防嚴重不足，導致風控需求難以得到滿足。所以，在風險防控工作開展過程中，智能化設備的應用是有必要性，才可更好地預測與防范風險。如今仍然有很多企業并不注重財務風險預警，并未意識到企業增加數據量的同時，也會相應地增加風險，自然也不會在此方面加大投入力度。

二、人工智能在企業財務風險預警的應用優勢

1.提升財務信息處理質量

財務信息處理主要利用專業人員手動計算，此過程極易有計算錯誤、財務舞弊等問題存在。人為失誤會導致財務信息存在漏洞，人工智能的應用，正可很好地彌補人工操作失誤的問題，借助機器的精準運算，可使得出錯概率大幅降低，財務信息處理質量也會隨之提升。

2.提升財務信息處理效率

人工智能的計算能力極為強大，不僅可對信息進行快速處理，還可使得處理時的出錯率有效降低，且管理精準度獲得保障，管理人員工作壓力得以減輕，企業財務獲得較大程度的保障。

3.提升財務風險預警能力

企業運行過程中，必須時刻警惕財務風險，且財務管理層的風險管控意識應不斷加強，并具備較好的風險預警能力，才可使得今后運行時風險可獲得更好地規避。任何企業都必然存在財務風險，若無法對風險進行有效規避，極易影響到企業的正常運行，但依靠人工形式來時刻發現風險是非常困難的，所以人工智能技術的價值更應發揮出來，切實做好自我檢測，時刻發現潛藏的隱患，有效解決財務問題。此外，可利用風險模型來防控安全隱患，給企業的穩健發展提供有力保障。

4.提升財務處理流程專業性

應用人工智能技術，可使得企業信息處理專業性提升，操作也會更為規范，財務流程更加順暢，可結合領導決策對數據進行及時有效的處理。財務管理人員應利用人工智能手段，促使財務管理流程更為規范性，管理工作更具專業性，規避嚴重人為失誤問題，將風險爆發的概率降至最低。

5.加快財務工作智能化發展

現如今大多數企業都已實施財會電算化，利用軟件來儲存財務數據，彌補手工記賬的不足，財務管理出錯率大大降低，工作效率有效提升。但財會電算化依然存在不足，因系統是獨立運行的，和其他業務系統缺乏聯系，只可儲存財務數據，使得財務數據難以在各業務系統中傳遞，數據分析有效性不足，也難以充分利用財務數據。而在科技日益進步的過程中，企業在財務管理中引入了大數據、人工智能等技術，使得會計信息化體系加快建設步伐，財務工作的開展也可更為透明化、智能化。

三、基于人工智能的企業財務風險預警機制設計

人工智能技術種類豐富，有著眾多的計數模式，在幫助企業進行財務管理、財務計算的過程，還能夠為財務數據呈現出更多的優勢，其所具有的應用價值是有目共睹的。由財務風險預警層面入手分析，其需要分析的財務數據量十分龐大，還需處理自然語言，不僅要保障財務信息精準性，還要確保能夠有效防控財務風險，不可否認的是，這對人工智能有著極高的要求。

（一）主要應用的人工智能技術

人工智能技術已相對豐富，但并不是所有技術都適用于財務風險預警工作，在風險預警機制設計過程中，涉及的人工智能技術主要包含下述幾種：一是數據挖掘與分析。現如今企業不斷增加財務數據，若通過人工方式進行財務數據的審核與分析，很難保障及時性，且因主觀因素的影響，也會使得數據分析精準性受到影響。而數據挖掘與分析技術，即便是面對海量的財務數據，也可利用可視化圖表生動地展示出來，由此使得風險預防效率達到更高。二是自然語言處理。為建設完善的預警體系，需提升預警系統對數據的判斷程度，也就是利用智能化提醒手段將新的財務政策編譯為計算研究語言，并將其作為日后財務風險預警工作開展的依據。三是網絡搜索。通過不斷采集互聯網數據來充實數據庫，并將財務數據進行橫向對比，使得財務風險預警可大大提升準確性，風險防控工作也可切實落實到位。四是深度學習。在財務風險預警當中，深度學習是極為重要的人工智能技術，通過深層次分析與判斷大量的數據，構建分析模型，讓各種信息進行多層次關聯，使得財務分析能力得到提升，繼而為管理工作的開展提供依據。

（二）企業財務風險預警機制設計

1.設計思路

本設計是基于傳統的財務風險預警機制之上，應用人工智能技術進行優化，使得體系的工作質量得以提升。優化思路具體為：一是利用程序化編譯的方式將財務風險識別相關政策及指標錄入到預警體系當中。將指標進行程序編碼，并錄入到系統當中，系統會按照體系運算邏輯動態更新風險指標體系，由此來保障體系和企業同步發展。二是利用人工智能技術來篩選、分類、分析企業的財務數據，并出具可視化報告。利用網絡技術來獲得財務制度最新更新信息，由此讓系統的財務政策保持在最新狀態。利用數據挖掘與分析來識別所有的業務原始單據，依據單據真偽劃分類型，虛假的單據作出相應的預警。同時，利用編程語言對財務單據進行轉化，使其成為和系統相符的數據，并做好類型劃分工作。接著依據設定的指標體系，對財務數據實施縱向風險評價，依據結果來劃分財務數據風險等級；同時將企業不同階段的財務風險進行橫向比較，形成風險預警報告。基于預警結果，加上之前采取的防控策略，以及搜索企業類似的防控措施，系統會給出切實合理的防控措施，并明確各措施的成本與收益，為企業決策作出科學的依據。三是將可視化的報告利用智能防控系統發送給財務人員，為防控決策工作提供有效建議。財務人員依據風險評估結果來核查風險點，明確有無風險存在，風險預警科學性與否，由此對風險預警進行把關，明確精準的風險點。結合系統提出的防控建議，再根據以往的工作經驗，提出科學化的建議，并呈報得出的結果給企業負責人，為企業運營決策提供科學依據，有效降低運營風險。

2.財務風險預警模塊設計

（1）建立完善的預警指標體系。首先，將各項財務指標的風險狀況進行編程，并錄入到系統當中。同時，利用深度學習的優勢，對預警指標進行整合與優化，使得指標能夠跟上政策及市場變化趨勢，并為之后的風險評析工作提供參考。每變動一次指標體系，都可利用可視化方式提醒財務人員，財務人員了解指標變動狀況之后，新的指標體系即可生效。其次，通過網絡搜索技術來獲取同行業的指標數據，并利用自然語言將其轉化成具有對比性的風險指標，作為企業財務風險比較的參考依據，由此為風險預警做好鋪墊。

（2）對財務數據實施智能化處理。首先，通過人工智能技術來審核財務數據真實性，在核查原始憑證數據的基礎上對數據真實性進行判斷，并對財務數據進行科學分類。在此過程中，需通過網絡搜集、數據分析等技術來辨別財務數據的真偽，并依據預警體系的相關要求將通過審核的財務數據進行編程，轉化成可快速精準查閱的數據信息。其次，將智能識別后的財務數據按照數據類型進行分類儲存，以便之后更好的分析與應用數據。依據財務數據種類對財務資料進行審核，及時將數據分類儲存于云端，并對數據邏輯關系進行處理，建立數據分析模型，繼而為后續的智能判斷奠定良好基礎。最后，依據指標體系將財務數據納入到預警模型當中，對比各數據的風險狀況，并依據風險狀況來設置風險預警線，繼而利用可視化信息形式將判斷結果傳送給財務人員，并通過智能化技術提供改善的建議。此外，財務人員將企業從事的業務預算數據錄入系統當中，通過橫縱向分別對比的形式，對業務今后可能出現的風險進行判斷，并給出相應的項目開展意見，由此實現智能預測的效果。

（3）風險預警反饋。首先，利用預警系統來實時抓取財務政策變化狀況，并及時更新系統當中的政策信息，每次更新都會通過信息發布提醒財務人員，財務人員進行確認后可正式施行新政策。還可提供查詢與檢索政策信息的功能，財務人員只需要輸入關鍵詞，即可掌握最新的政策信息，規避再次發生財務風險的情形。其次，利用人工智能技術來挖掘與分析財務數據，并通過深度學習法來推理財務數據間的關系，并通過數據橫縱向對比，推理出數據潛在的風險，并利用可視化方式將主要風險點傳遞給財務人員。與此同時，判斷風險出現的概率，提示風險會造成的損失等。最后，依據分析出的風險點，整合每項風險點的預防策略，并提出最為有效的財務策略。對于所用的策略產生的成本收益進行分析，并給出對應的結果，以便管理者作出的決策更加科學合理。

四、人工智能在企業財務風險預警應用的保障措施

在大數據背景之下，人工智能技術不斷強大，也將為財務風險管理提供更大程度的保障，結合企業財務風險現狀，有針對性地利用人工智能技術構建完善的財務風險預警體系是有必要性，若要將體系具有的價值充分發揮出來，也需采取相應的保障措施，如下：

1.優化人工智能技術

人工智能技術現已獲得廣泛的應用，需根據財務風險預警加大對核心技術的研發力度，使得技術的應用成效更為明顯。一是需加大研發財務數據挖掘與分析技術的力度，使得風險分析結果更為精準。應加大對深度學習技術的應用，使得預警系統的作用可更好地發揮出來，及時更新系統的指標，使得財務風險的判斷更為精準。二是應為風險預測技術的應用提供更大的保障。財務風險預警可為財務決策提供有效依據，只有更好地預測財務風險，才可為經營活動開展提供科學的參考。因而，有必要提升財務風險預測標準的規范性，并對預測技術使用的安全性進行評價，確保安全的基礎上投入使用，使其可發揮更顯著的作用。

2.完善智能財務制度體系

政府需多加考慮制度建設問題，并積極完善財務制度，創設良好的系統運行環境，為智能財務風險預警系統穩定運行提供保障，使得系統的作用可充分發揮出來。一是要規范財務數據的標準。明確企業財務數據的標準，使得數據實現高效銜接。二是財務數據實現電子化。通過對財務數據系統進行不斷完善，為數據電子化做好鋪墊，使得更多企業明晰數據電子化的價值，繼而為預警系統建設提供大力支持。三是發揮政府的指引作用，政府需通過自身資源價值的發揮，高效整合各相關財務數據，形成財務數據比對庫，并不斷優化數據庫的指標，以便系統可進行橫向比較。

3.加大對財務風險預警系統的監管力度

因人工智能現如今的應用還具有一定的風險，所以加大安全監管力度，保障預警系統應用范圍可有效擴大，應用價值可充分體現的必備工作如下：一是政府應對信息安全制度進行不斷完善，在監督體系當中納入人工智能監管內容，明晰相關犯罪行為的處罰措施，并界定信息安全技術等級；二是政府鼓勵各企業應用國產的預警系統，避免國外黑客給系統造成的破壞，降低系統的技術風險，并組織專業人員做好應對技術風險的工作。

結語

綜上所述，大數據背景下，企業也在不斷拓寬業務范圍，持續加大工作量，所需處理的財務數據量也在不斷增加，而受到運算的限制，使得傳統財務模式已無法應對如今的企業財務工作量，工作效率也會隨之降低。因而，利用人工能力來分析企業的財務數據，和新時代下企業的發展要求已不相匹配，企業需站在新的角度分析問題，引入人工智能等先進技術，促進財務數據提升處理效率，及時發現及處理潛在的財務風險，更好地管控企業的財務風險，為企業今后的穩健發展提供較大的保障。