人工智能在財務風險管理中的應用探索

［摘 要］隨著科技的飛速發展，人工智能正逐步滲透到各行各業，其在財務風險管理中的應用也日漸顯現。本文探索了人工智能在財務風險管理中的應用，強調了財務風險管理的緊迫性以及人工智能與之結合的潛在優勢，如提高數據處理效率、增強風險預測能力和提升管理的智能化水平。本文進一步闡述了人工智能在財務風險識別、實時監測、風險量化評估、應對策略優化及財務決策支持等關鍵環節的具體應用策略。通過這些策略，人工智能不僅能夠幫助企業更精確地識別財務風險，還能提供科學的決策依據，從而有效防范和化解財務風險，保障企業的財務安全。

［關鍵詞］人工智能；財務風險管理；應用

doi：10.3969/j.issn.1673-0194.2024.23.020

［中圖分類號］F275 ［文獻標識碼］A ［文章編號］1673-0194（2024）23-0067-03

0 " " 引 言

隨著全球經濟一體化的發展，企業所面對的金融風險也越來越大。市場波動、信貸風險、流動性風險、操作風險等，都對企業的正常經營產生了很大的影響。因此，對企業進行財務風險管理就顯得尤為重要。人工智能技術與財務風險管理相結合，不但能夠極大地提升數據處理效率，而且能夠更加精準地對風險進行預測與評估，有助于促進銀行風險管理向智能化和自動化方向發展。

1 " " 財務風險管理的緊迫性

企業財務風險管理已成為當務之急。在經濟全球化進程加快以及市場環境瞬息萬變的今天，企業所面對的金融風險日趨復雜多變。風險主要是由股市波動所引起的投資風險、信用風險、流動性風險以及由于操作不當而引起的金融風險組成。如果出現上述風險，不但會影響到企業的正常經營，還會給企業帶來嚴重的金融危機。尤其是隨著數字化以及網絡化的發展，信息的快速擴散，一次小的財務風險事件就有可能演化為公共關系危機，嚴重影響企業的品牌形象以及市場價值。因此，及時識別、評估以及控制財務風險，是現代企業實現可持續健康發展所必需的。與此同時，在日益嚴厲的規制環境下，企業所承受的合規壓力也越來越大。金融風險違規行為會導致嚴重的法律后果，包括罰金、賠償乃至刑事責任。這就需要企業建立健全內部風險控制體系，保證各項金融業務在法律法規的約束下運行。

2 " " 人工智能與財務風險管理相結合的潛在優勢

2.1 " 提高數據處理與分析效率

在信息化高速發展的今天，企業的財務數據呈現爆炸式的增長，傳統的人工處理以及分析方法已不能適應現代企業對高效率、高精度的要求。采用人工智能技術，可以使金融信息的處理和分析效率大大提高。人工智能利用自然語言處理以及機器學習等方法，能夠對海量金融數據進行自動抓取、整理與分析，實現對結構化財務報告以及非結構化文本信息的有效處理[1]。另外，基于人工智能的數據分析方法，既可以對大量的數據進行處理，又可以快速地對復雜的數據進行挖掘，從而為企業提供及時準確的財務分析報告。這樣既可以減少會計的工作量，又可以讓企業更快地獲得財務資料，做出更及時的決策。

2.2 " 增強風險預測與評估能力

在企業經營過程中，對財務風險進行預測和評估是非常必要的。傳統的風險評估方法多依靠手工監測與歷史資料比對，效率低、精度低。近年來，隨著人工智能的發展，這一研究領域也出現了新的發展趨勢。基于機器學習方法，人工智能能夠對金融數據中的異常現象以及發展趨勢進行自動識別分析，并對其進行預警。與此同時，通過對大數據的分析，人工智能可以對未來的金融風險進行預測，進而對企業進行風險預警。另外，它還可以與企業的現實狀況、市場環境相結合，綜合評估企業的財務風險。通過建立風險評估模型，可以實現對風險的定量評估，為企業提供更多的決策支持。

2.3 " 提升風險管理的智能化與自動化水平

在企業規模不斷增大以及經營日趨復雜的今天，傳統的風險管理方法已很難適應現代企業發展的需要。在此基礎上，一種新的風險管理方法應運而生。利用智能化的風險管理體系，可以對企業的財務風險進行實時監測，并對其進行有效的防范和控制。同時，該系統能針對企業的具體狀況及風險偏好，對風險管理戰略進行動態調整，保證企業在面臨風險時能快速應對。另外，它還可以實現數據的收集、整理以及分析，這樣既可減少工作量，又可提高作業的效率。

3 " " 人工智能在財務風險管理中的應用策略

3.1 " 智能風險識別與分類

對風險進行精確的識別與分類，是企業財務風險管理的核心。只有對企業所面對的特定類型的風險及其可能造成的沖擊進行清楚的了解，才能更好地采取相應的對策。傳統的風險辨識方法雖可對局部風險進行某種程度的辨識，但其有效性與精確性仍有待提高。在科技迅速發展的今天，人工智能已經成為一種有效的金融風險識別和分類方法。它的背后是諸如深度學習、自然語言處理這樣的技術，可以讓機器“理解”數量龐大的金融信息，就像人類一樣。尤其是人工智能能夠對企業的財務報告、交易記錄以及市場行情等方面進行深入分析，準確地發現傳統方式忽略的風險點[2]。在財務報告的分析方面，人工智能不但可以快速發現異常的賬戶，而且可以對數據中的潛在危險進行深入的分析。例如，在一定期間內，企業的營銷費用出現了反常的增長，說明企業在營銷活動中投入了太多的資源，也有可能出現了不合理的開支。人工智能可以通過與其他企業的數據進行對比，得出更為精確的結論。傳統的金融風險劃分方法太過單一，難以適應現代企業精細化管理的要求。而對于人工智能來說，依靠海量的歷史數據以及高級算法，完全可以對各種可能出現的問題進行細致的分析。比如，按照發生的概率、可能造成的損失，對它們進行精確的分類。在此基礎上，企業可以應對各類風險，從而更好地進行經營決策。此外，它還具備較高的風險識別能力。由于外部環境的變化，企業將會面對不同的風險。但是，人工智能能夠通過不斷地學習和優化，實現對風險的動態辨識，并保證最終的結果總是符合企業的現實。

3.2 " 實時風險監測與預警

在金融風險管理中，實時監控和預警是非常重要的。因此，要想將金融風險可能帶來的損失降到最低，就必須對其進行及時的防范和處理。而在這一點上，人工智能有著得天獨厚的優勢。通過建立一套全天候不間斷的風險監控體系，可以對企業的金融業務進行實時采集、處理和分析。也就是說，無論是市場上的任何風吹草動，抑或企業內發生的任何異動，都難以瞞過它的“法眼”。該系統的核心具有較強的數據處理能力及較高的計算效率。人工智能技術能夠在極短的時間里，對海量的金融信息進行深入的分析，進而精確地確定其中的風險。當系統偵測到有異常或超出預先設定的臨界值時，會立刻啟動警報機制，通知有關的風險處理小組。該系統的引進，不但能夠極大地增強對風險的及時監測，而且能夠保證企業對風險的快速響應[3]。相對于傳統的周期性審核模式，該模式具有明顯的優越性。通過人工智能技術進行實時監控，能夠保證企業在最短的時間內發現和處理這些風險。將人工智能技術引入風險管理中，通過提升系統的時效性，實現對風險的實時監控，有助于企業更好地制定風險響應策略。同時，通過與歷史資料的比較，使企業能夠更加精確地做出風險決策。

3.3 " 風險量化與評估

通過對風險的定量和評價，可以讓公司清楚地確定風險，并對其進行全面的風險評價，從而幫助企業做出正確的決策。但有了人工智能的輔助，這一過程變得更加高效、精準。首先，人工智能是一種基于大數據的高精度的金融風險評估方法。這就是通過深度挖掘歷史與實時數據，預測風險所造成的潛在損失，并預測其發生的可能性。比如，一家企業打算進行一項新的投資，人工智能能夠通過以往同類項目的歷史資料以及目前的市場狀況，對其未來的收益與風險進行預測，進而為企業的發展提供決策依據。其次，將人工智能用于風險評估具有相當大的參考價值。在對風險進行定量評估的基礎上，提出一種基于業務情景、市場環境和風險偏好的綜合評估方法。該評估既要考慮企業的直接經濟損失，也要考慮其對企業信譽、顧客關系及供應鏈穩定的影響[4]。在此基礎上，企業可以更加全面地認識企業所面臨的風險，并據此制定出更全面的風險應對策略。最后，通過對風險進行綜合評估，可以為企業制定相應的風險應對措施提供科學依據。對于高風險、小概率事件，企業可通過投保來分散風險；而對于一些風險較小但頻發的事件，企業就必須采取措施來減少其風險，如改進企業的業務流程等。

3.4 " 風險應對策略優化

企業的風險應對戰略是企業進行風險管理的關鍵。傳統的風險管理以手工分析以及經驗為主，難以適應復雜變化的市場環境。但隨著人工智能技術的發展，該領域的研究也將上升到一個新的高度。首先，人工智能技術能夠對歷史上發生的各種危機事件進行深度剖析，并對其應對措施進行有效性分析。人工智能可以從海量的歷史數據中，識別出在特殊情況下最優的策略，以及最有可能帶來危險的策略。在此基礎上，提出一種以數據為基礎的決策方法，它可以克服主觀判斷與經驗判斷的局限，從而使企業的風險應對策略更具科學性以及精確性。其次，人工智能有著很強的仿真以及預報功能。通過建立復雜的風險情景模型，人工智能能夠對各類可能發生的風險事件進行仿真，并對不同情景下的應對策略進行預測。通過這樣的仿真實驗，既可以幫助企業認識到不同戰略的優缺點，又可以為企業在風險事件發生之前，做出有價值的決策依據。再次，人工智能可以對市場動態以及政策變化等外在因素進行實時的追蹤分析，并對企業內部的財務狀況以及經營狀況等內部因素進行分析。只有將上述各要素有機地結合起來，才能為企業制定出最佳的風險應對策略。個體化的戰略決策方法，既能有效地提升風險管理效率，又能減少不必要的費用開支。最后，企業在進行風險應對策略優化時，必須與人工智能技術密切配合，以保證數據的準確、完整。企業應該建立起相關的信息反饋機制，從而對戰略實施的效果進行及時的調整。

3.5 " 財務決策智能化支持

在現今瞬息萬變的市場環境下，企業必須迅速而精確地做出正確的財務決策，以應對不斷變化的挑戰。然而，由于受個人經驗以及偏好等方面的限制，得出的結論帶有一定的主觀性以及不確定性。為了應對以上問題，很多企業開始關注人工智能的發展。人工智能在財務決策中的應用主要體現在四個方面：首先，通過大數據分析以及算法模型，能夠為企業提供更加全面以及客觀的數據支持。主要內容包括分析市場走向、分析產業競爭狀況以及深入剖析公司的內部財務狀況。研究成果不僅有助于企業對外部環境的了解，還能對企業的運營管理起到一定的借鑒作用。其次，人工智能對企業的投資決策有很大的幫助[5]。憑借人工智能科技，企業有能力進行深刻的市場和行業動態分析，從而深入挖掘其潛在的投資潛力和機會。模糊數學模型方法作為一種手段，用于探討各種不同的投資策略，進而幫助企業做出更明智的投資決策。再次，在財務決策制定上，人工智能也扮演了至關重要的角色。利用人工智能的財務人員在風險分析中，不僅可以減少公司的融資費用，還可以提升資金的使用效率。最后，人工智能技術有潛力為企業提供個性化的金融解決方案。利用人工智能技術能夠深入探索公司的財務健康，識別出其中的困境，并基于此推薦具有目的性的優化方案。

4 " " 結束語

總而言之，隨著人工智能技術的發展，它將越來越多地運用到金融風險管理領域。通過對風險進行智能識別、實時監控、量化和評價，并對風險響應策略進行優化，可以更積極地防范和應對金融風險，保證運營的穩健性。人工智能通過對現有的數據進行分析，并對算法進行改進，可以使其更好地服務于公司的財務風險，為公司提供更準確、更有效的決策支持，促進整個產業的良性發展。

主要參考文獻

［1］劉艷艷.人工智能在財務管理中的應用研究［J］.中國農業會計，2024，34（14）：60-62.

［2］陳人豪.人工智能在財務風險管理中的應用研究［J］.中國農業會計，2024，34（8）：27-29.

［3］張雅雅.人工智能在財務共享服務管理中的應用［J］.納稅，2023，17（32）：61-63.

［4］智峰.人工智能在財務管理中的應用分析［J］.行政事業資產與財務，2023（20）：109-111.

［5］宣麗梅.人工智能技術在財務管理中的發展與應用［J］.營銷界，2021（33）：84-85.