人工智能在企業財務風險預警中的應用研究

趙麗瓊，聶李千慧

（河北經貿大學會計學院，石家莊 050000）

1 引言

人工智能技術最初是由科學家利用人類大腦運行原理進行的科學研究而來，其概念最早由計算機科學家、認知學家約翰·麥卡錫于1955年在達特茅斯會議上提出。在此背景下，學術界與實務界逐步形成了人工智能是“制造智能機器的科學與工程”這個基本的共識。隨著計算機編程語言的不斷發展和數字技術應用的持續演變，人工智能技術自身也可以進行自我更新和深度學習，使人工智能以更加接近人類大腦的思維方式運作，每一步的計算都經過嚴謹、理性的思考后再采取行動。在此背景下，人工智能在各行各業的應用開始廣泛發展。

雖然人工智能技術在各行業的發展前景具有差異性，但人工智能技術的應用在某種程度上都推動了行業生態和展業形態的變化、創新及發展。財務領域是較早應用人工智能技術的行業，推動了財務行業的數字化、智能化及高效化，尤其是在企業財務風險預警領域，人工智能的應用尤其廣泛。眾所周知，企業財務風險預警是企業財務風險控制的關鍵環節，引入人工智能可以有效地提升企業財務風險預警的科學性、實時性、高效性、準確性，企業財務風險預警引入人工智能技術，可以使得企業通過人工智能技術對員工的郵件進行分析，對敏感詞進行實時監督，及時發現財務異常。

2 企業財務風險預警簡述

2.1 財務風險概述

財務風險的概念最早源于西方管理學范疇，雖然尚未形成統一的標準定義，但對于財務風險的核心內涵基本形成了共識。在實務界，財務風險是指企業財務活動中出現各種無法預料和控制的要素，使得企業在特定時間內所獲取的最終財務成果與預期的經營目標發生偏差，從而形成的使企業遭受相應損失的可能性。財務風險的本質表現是企業的經營活動無法延續，因為正常財務工作是支撐企業可持續經營的基礎。

2.2 企業財務風險預警的定義

財務風險預警就是指以企業的財務信息資料為基礎，將收集的與企業經營活動相關的財務數據進行匯總，并以計算、統計、分析、監測等方法為手段，設置相應的財務預警指標。通常來說，財務風險預警有助于企業投資者及管理層及時做出相應的調整措施，以應對企業將要面臨的財務風險，實現最終經營目標，幫助企業走可持續發展的道路。控制企業財務風險是企業管理的重要內容，建立良好的企業風險預警是企業財務風險防控的核心舉措，因此強化企業財務風險預警成為各大企業財務管理工作的重中之重。

2.3 企業財務風險預警的重要性

隨著學術界與實務界對企業財務風險預警的研究不斷深化，基本形成了企業財務風險預警是企業財務風險防控的關鍵環節這一核心共識。科學、全面、高效地建立企業財務風險預警可以幫助企業進行財務管理工作，提高財務的管理質量，幫助企業決策合理化，可以確保企業投資具有合理性，擴大企業的經營規模，推動企業發展。

3 人工智能在企業財務風險預警的應用研究

3.1 人工智能應用于企業財務風險預警的主要方向

人工智能應用于企業財務風險預警的主要方向包括數據挖掘及分析、運用自然語言處理、運用python中的網絡爬蟲技術、深度學習技術4個方面。

第一，自動化數據挖掘及分析。數據挖掘與分析主要目的是挖掘有價值的財務信息，通過各種IT算法去探析數據內容的底層業務邏輯，獲取企業真正所需的決策數據，從而實現風險防控擁有堅實、有用的數據基礎。傳統模式下，人工審核和分析的數據量往往受到一定程度的限制，同時，人工審核具有一定的主觀性，不能對分析的數據進行全面、客觀、科學的評價。通過引入人工智能技術，運用數據挖掘及分析，將海量無序、雜亂的數據通過可視化的圖表表達出來，不僅能夠使使用者清晰了解這些海量數據背后的業務邏輯，而且可以降低人工的失誤率。

第二，運用自然語言處理。在財務風險預警中，財務風險的精準度判讀是較為關鍵的。在人工智能領域，運用自然語言的處理主要是將各行各業的各類標準、政策轉換為計算機語言，繼而可以實現智能化、自動化、標準化處理，財務領域也不例外。面對不斷更新的財務政策，財務風險預警需要將這些較新的財務政策用計算機語言來表達，也就是政策內容用計算機語言來系統性翻譯，并植入系統進行運算，最后以智能化的方式去提醒財務工作人員，形成風險預警。在實踐中，把較新的財務政策轉化為計算機語言，成為企業引入人工智能進行財務風險預警升級的重要環節。及時捕捉、解讀最新的財務政策，使企業財務人員可以緊跟財務發展的步伐，幫助企業預防其財務風險。

第三，可以運用python中的網絡爬蟲技術（網絡爬蟲技術是編寫計算機程序的一種腳本，用來抓取互聯網上的信息）。互聯網上的信息分為表層信息和深層信息，表層信息對于財務人員來說易于獲取，但是深層的網絡信息就需要借助網絡爬蟲技術。通過此技術，實現企業財務數據庫的不斷充實，最后能夠將外部數據和企業內部的財務數據進行橫向對比，幫助企業提高預防財務風險的準確性，強化企業數據敏銳度。

第四，深度學習技術。深度學習技術是基于人工神經網絡更廣泛的機器學習，從原始輸入中提取更高級別特征的一種智能化技術。在實踐中，首先將財務數據進行深層次的分析，并且將深層次分析簡單地表述出來，再通過不同財務信息的鏈接口，將這些節點連接起來，進行財務數據的演繹和推理，從而幫助管理者進行財務決策，最終有效應對企業財務風險。

3.2 人工智能應用于企業財務風險預警的優勢分析

第一，人工智能技術的應用可以使企業高效率、高質量、高標準地完成財務工作，提升財務工作質量，助力企業形成高質量的經營管理決策。隨著互聯網的不斷發展，企業所產生的財務數據種類和數量越來越多，財務風險防控工作變得越來越冗雜，財務工作難以真正給企業管理進行決策賦能。例如，傳統的財務風險防控工作模式常常因為整理過多的財務數據，造成數據信息上傳不及時、數據記錄失真、數據核算錯誤等，這就使財務信息的價值大打折扣，財務領域的決策賦能缺乏時效性。引入人工智能，可以借助技術對財務數據風險預警中的各類信息進行自動化處理，不僅高效，而且精準。從本質上說，人工智能的運用在一定程度上減少了財務人員的工作量，減少時間成本的浪費。并且，隨著計算機技術的進一步發展，應用人工智能技術不僅可以匯總財務數據，還可以有效快速地識別企業的財務數據和圖像，減少了識別數據的錯誤率，并精準審核了企業的財務數據。人工智能技術的運用不僅有利于分辨數據真偽，還有效降低了人工審核的財務數據的錯誤率，提高財務人員的辦公效率，最終提升對管理工作的賦能。

第二，人工智能技術還可以幫助企業進行財務信息實時化、全面化、科學化的監控。通過計算機語言自動分析公司不同部門、不同業務數據的關聯關系，從而達成及時預警風險的目的。例如，在企業內部控制的實施上，一旦人員的實際操作情況和相應的企業內控流程規定出現了偏離，人工智能構建的財務風險預警系統就能夠隨時發出警告，從而極大地減少了企業財務人員對于內部控制系統操作的隨意性，繼而會使企業風險管理的成本大幅度減少。

第三，人工智能技術的應用可以使得企業財務風險防控緊跟監管要求和政府政策，降低企業經營的政策風險，滿足監管和合規經營的要求。在企業的經營過程中，往往伴隨著內外部的經營風險，其中最為突出的就是政策風險、監管風險，這是企業合規、持續、高質量經營的基礎。通過人工智能應用于財務風險預警，企業可以及時獲取最新的財政信息、監管信息、法制信息，人工智能技術可以幫助企業作出適應市場經濟的關鍵決策，進而規避相應的政策風險。展望未來，伴隨著計算機技術編程技術的精進，這個優勢還將進一步擴大。

3.3 人工智能應用于企業財務風險預警的路徑設計

人工智能應用于企業財務風險預警的路徑設計如圖1所示。可以看到，人工智能應用于企業財務風險預警的路徑設計包括4個步驟。

圖1 人工智能應用于企業財務風險預警的路徑設計

第一，借助人工智能技術全面匯總財務信息，確保信息的全面性、可靠性及標準化，這是人工智能應用于企業財務風險預警的首要步驟。通過利用python網絡爬蟲技術對企業財務信息和非財務信息進行集中抓取，確保信息的全面性。同時，運用數據挖掘與分析來對數據邏輯進行校準，并對財務信息門類進行劃分和梳理，為后續數據的標準化處理提供堅實的基礎。在以上基礎上，對梳理好的數據進行自然語言的處理，實現信息的標準化格式，為人工智能技術的全面應用奠定基礎。第二，在標準化數據基礎上全面引入人工智能技術，對數據進行全面的模型運算，基于算法的應用，不斷捕捉財務信息異常點，繼而傳遞異常預警信號。第三，基于上述路徑設計，引入機器自學習和AI知識圖譜，不斷對外部信息的變化進行匯總、分析及預判，繼而提升財務風險預警的精準度和科學性。第四，按照企業所設定的財務風險預警指標體系，對企業財務數據進行縱向的風險評價，并將可視化報告交至財務部門，由財務人員對最終的風險評估進行人工核驗，為企業的財務風險進行雙重把關，保證其正確性、科學性、全面性，最終作出決策參考或者相關建議。

4 企業財務風險預警應用人工智能的具體舉措

4.1 轉變思想認知，企業管理層要提升風險預警意識

人工智能技術運用到企業財務風險預警的工作中來，既是機遇也是挑戰。面對技術更新日新月異的人工智能行業，企業要發揮人工智能在企業財務風險防控的作用，企業管理層要提升風險預警意識。在企業管理層財務風險預警意識提升的基礎上，財務人員的財務風險預警意識乃至全體員工的財務風險預警意識才會提高，具體可以通過以下幾點來實施：

第一，企業的管理層要發揮好領導責任，努力學習風險預警知識，主動帶領企業遵守財務風險預警系統規范。領導層作為企業發展的導向群體，必須了解人工智能背景下財務風險預警的實施帶給企業的價值。

第二，企業管理層要做好人工智能融入財務風險預警工作的宣傳工作。眾所周知，提高企業整體的財務風險預警的智能化水平，必須讓企業員工從內心里認可人工智能植入財務風險防控預警舉措，這是推動企業有效預測財務風險的關鍵。管理層要通過講座、培訓及其他內部宣傳工作，不斷地介紹人工智能在財務領域的價值，匯編相關案例，加深員工在人工智能應用于財務風險預警領域的理解，保障財務風險預警工作的有效落實。

第三，成立人工智能應用于財務風險預警的專項推動小組或部門。明確人工智能融入財務風險防控的主體策略，確保財務風險預警的智能化轉型工作可以持續執行。由于涉及的新技術、新方法及工作內容比較多，要放棄原本由財務人員兼職的思想，招聘專業的具有復合學科背景的專業化財務風險預警人員，尤其要突出人員對人工智能技術的熟悉度，明確每個人的工作職責，權責利全面統一，全面精準推進財務風險預警的智能化改造。

4.2 加大資源投入，全面提升企業的信息安全水平

企業信息化水平是決定企業能否高效應用人工智能的關鍵，因此企業必須加大信息技術的資源投入，不斷地引入人工智能技術。首先，人工智能技術的引入需要成本，企業要提前做好人工智能應用和賦能的規劃，形成可持續的人工智能技術應用預算，確保人工智能技術的引入穩定、高效、可持續；其次，由于財務領域的特殊性，人工智能引入財務風險防控，還需要確保財務信息安全，因此還要加大對財務信息安全防護的資源投入。人工智能技術的運用與眾多信息數據息息相關，企業智能財務在實際運用中還存在著一定的信息安全風險，因此要加強對于信息安全的監管。

4.3 注重人才培育，加強復合型財務人員培養

人工智能時代，人才依舊是核心資源。要想人工智能在企業財務風險預警中發揮作用，必須要注重優質的人才培育。第一，企業人力資源部門需要制定有關風險管理人員的培養計劃，內部培育和外部引入并行，培育一批充分了解企業財務風險預警工作背景的優質人才，確保他們在職業素養、道德及技能方面符合企業財務風險防控的要求。第二，發揮外部優質人工智能專家在企業財務風險防控中的作用與價值。在人工智能普遍應用的時代下，企業可以聘請一些有關人工智能技術方面的專家來對企業財務風險管理進行指導，并借助他們的專業經驗來對企業財務人員進行系統性培訓，將人工智能技術與財務風險預警相結合，使理論知識走向實際運用，提升風險管理人員的工作能力。

5 結語

本文主要研究人工智能技術在企業財務風險預警中的應用，結論認為人工智能技術對企業財務風險預警有重要價值與作用，有利于財務風險預警的科學性、全面性、及時性、高效性。在財務風險預警領域，企業要發揮好人工智能的關鍵價值與作用，必須堅持風險意識轉變、資源投入持續及注重人才培育，多管齊下，唯有如此才可以有效地實現財務風險的及時預警，為企業的財務風險防控打下堅實基礎，有效推動企業可持續發展。