人工智能在企業財務風險識別中的應用研究

摘要：研究深入探討了人工智能技術在企業財務風險識別領域的應用價值和實現路徑。隨著現代企業經營環境日益復雜，傳統依賴人工經驗和靜態指標的財務風險識別方法已顯不足。研究通過構建多層次的智能風險識別系統架構，整合機器學習，深度學習等先進算法，實現了對企業財務數據的智能分析和風險預警。基于A集團的實證研究表明，人工智能模型在財務風險識別中展現出優異的預測性能，可提前發現潛在風險，為企業管理決策提供有力支持。研究對推動企業風險管理智能化轉型，提升風險防控能力具有重要的理論價值和實踐意義。

關鍵詞：人工智能；財務風險；風險識別；機器學習；深度學習

企業財務風險識別在現代企業風險管理體系里是關鍵環節，其準確性與及時性會直接影響企業經營決策和發展戰略。傳統財務風險識別方法主要依靠人工經驗判斷和靜態財務指標分析，面對日益復雜經營環境和海量數據時難以滿足企業實際需求。人工智能技術的出現為解決這一難題提供了全新思路，其強大數據處理能力和智能分析功能可實現對企業財務風險動態監測和預警，具備重要研究價值和實踐意義。

一、文獻綜述

人工智能技術在企業財務風險識別領域展現出顯著優勢，學術界對此進行了多維度探索，姚恬婷（2024）通過對數字化轉型背景下企業財務風險識別的研究表明，機器學習算法在風險預警中的準確率較傳統方法提升40%以上。魏嵐（2024）探討了數字金融環境下的企業財務風險識別方法，發現深度學習模型在處理非結構化數據方面具有明顯優勢。盧欣然（2025）以輕資產運營模式為研究對象，強調了非財務指標在智能風險識別中的重要性。然而，現有研究存在明顯不足：一方面，智能風險識別系統對新興行業特征的適應性有限，難以準確捕捉不同行業的風險特征；另一方面，風險識別模型的可解釋性不足，導致企業管理者對預警結果缺乏信任。鑒于此本研究通過構建多層次的智能風險識別系統架構，整合行業特征指標，實現對企業財務風險的動態監測和預警。研究創新點體現在：構建了基于行業特征的差異化風險識別指標體系，引入知識圖譜技術增強模型可解釋性，并通過多源異構數據的融合提升了風險識別的全面性和準確性。

二、人工智能在企業財務風險識別中的應用現狀及意義

（一）人工智能在企業財務風險識別中的應用現狀

目前人工智能技術在企業財務風險識別領域已獲顯著進展，但應用程度與深度仍有較大發展空間。從應用范圍來說主要集中于大型企業和上市公司，中小企業應用覆蓋率相對處于較低水平。在技術應用方面機器學習算法如支持向量機、隨機森林等已實現規模化應用，深度學習技術像循環神經網絡、長短期記憶網絡等在復雜場景應用正逐步推廣。在具體應用層面人工智能主要用于財務數據異常檢測、風險預警模型構建和風險評估自動化等方面，大數據分析和自然語言處理技術應用讓非結構化數據風險識別成為可能，不過在數據質量、模型可解釋性和風險識別準確性等方面仍面臨挑戰，同時人工智能與傳統財務風險管理體系深度融合程度有待提高，系統集成和業務流程再造仍需進一步優化。

（二）人工智能在企業財務風險識別中的應用意義

1. 提升風險識別的精確性和效率

人工智能技術在企業財務風險識別領域呈現明顯技術優勢與應用價值，借助構建多層次智能風險識別系統架構來達成對企業財務數據深度挖掘與分析，克服傳統人工經驗判斷方法存在的主觀性和局限性。此系統運用支持向量機、隨機森林、深度神經網絡等先進算法對企業內部財務數據、經營數據及市場數據開展多維度分析和建模，有效提升風險識別的準確性。在復雜多變經濟環境下智能風險識別系統采用數據挖掘和機器學習技術對海量數據進行自動化處理和分析，顯著提高風險識別效率。系統通過特征提取和模型優化精準捕捉企業財務風險指標異常變化，為管理層提供及時準確風險預警信息，智能化風險識別方法擺脫傳統方式對人工經驗過度依賴，消除主觀判斷帶來偏差，提升風險評估客觀性和科學性，有效降低人工識別成本，增強企業風險管理整體水平。

2. 實現風險預警的動態化和及時性

人工智能技術推動企業財務風險預警系統實現了質的飛躍，徹底改變了傳統依賴定期報表分析的靜態預警模式。基于深度學習的智能預警系統構建了全流程動態監測機制，通過實時數據采集接口持續獲取企業財務指標、市場交易數據和行業動態信息。系統設置的多層級預警模型采用自適應閾值機制，根據行業特征和企業經營周期動態調整風險判定標準。預警等級劃分為紅色（高危）、橙色（警戒）、黃色（關注）三級，系統依據風險累積程度和突發性自動觸發相應級別信號。當監測指標達到預警閾值時，系統立即通過郵件、短信、移動端推送等多渠道向企業管理層傳遞風險信息。智能預警機制整合了深度神經網絡和知識圖譜技術，在持續學習歷史數據的基礎上，構建風險傳導路徑圖譜，揭示風險因素間的關聯性和傳導規律。通過對企業經營全周期數據的深度挖掘，系統準確識別風險演變模式，實現對潛在風險的前瞻性預判，為企業風險防控提供了及時、準確的決策依據。

3. 增強風險管理的系統性和決策支持能力

人工智能技術能給企業風險管理提供全面系統解決方案，極大提升風險管理整體效能。基于機器學習和深度學習算法，系統構建起完整的風險評估框架，可實現對企業各類財務風險系統化分析和綜合評估。智能風險管理系統整合風險識別、評估、預警和處置等環節，形成閉環式的風險管理鏈條，借助知識圖譜技術，系統建立風險因素關聯分析模型，深入挖掘風險成因并追蹤風險傳導路徑。在決策支持方面，系統依靠案例推理和規則引擎技術，結合歷史風險處置經驗為企業生成科學合理風險應對方案，智能決策支持系統運用可視化技術，把復雜風險信息轉化成直觀的數據圖表，助力管理層準確把握企業風險態勢，系統性的風險管理方法增強企業風險防控前瞻性和科學性，為企業經營決策提供有力數據支撐和智能化輔助。

三、人工智能在企業財務風險識別系統實現與關鍵技術

（一）財務風險識別系統架構設計

財務風險識別系統架構運用分層設計理念，構建起包含數據層、處理層、應用層的三層架構體系（如圖1所示）。數據層承擔多源異構數據的采集與存儲工作，涵蓋企業內部財務數據、經營數據、市場數據等結構化數據以及新聞報道、社交媒體等非結構化數據，借助數據接口達成對各類數據源的統一管理。處理層作為系統的核心部分，集成了數據預處理、特征工程、模型訓練、風險評估等功能模塊，運用機器學習算法對數據展開深度挖掘與分析，實現對企業財務風險的智能識別。應用層是面向最終用戶的層面，提供風險監控、預警推送、決策支持等應用功能，把風險識別結果以可視化方式呈現出來，并且依據風險評估結果生成相應的風險處置建議，系統各層級之間利用標準化接口進行數據交互，以此確保數據流轉的順暢性與安全性，這種分層架構設計既保障了系統的模塊化和可擴展性，又實現了數據處理與業務應用的有效分離。

（二）智能算法選擇與模型構建

據類型，包括支持向量機（SVM），隨機森林（RF），深度神經網絡（DNN）等算法，SVM通過核函數K（x，y）將數據映射到高維空間，構建最優分類超平面，其分類函數為：

f（x）=sign（∑aiyiK（xi，x）+b）

其中，αi為拉格朗日乘子，yi為類別標簽，xi為輸入樣本，x為待預測樣本，b為偏置項，隨機森林集成多個決策樹的投票結果：

H（x）=argmax∑I（hi（x）=Y）

其中，H（x）為集成模型的預測結果，hi（x）為第i個決策樹的預測結果，Y為實際類別，I為示性函數，對于復雜的非線性風險特征，采用深度神經網絡構建多層感知機模型：

y=σ（Wx+b）

其中，y為輸出值，σ為激活函數，W為權重矩陣，x為輸入向量，b為偏置向量，模型優化采用L2正則化：

L=Loss+λ||W||2

其中，L為總損失函數，Loss為預測損失，λ為正則化系數，||W||2為權重矩陣的L2范數，通過交叉驗證評估模型性能，使用混淆矩陣計算準確率、精確率、召回率等指標，并通過網格搜索優化模型超參數，多模型集成策略提升風險識別的準確性和穩定性。

（三）風險數據采集與特征提取

風險數據采集與特征提取是企業財務風險識別的基礎環節，研究構建了一套多維度的指標體系（如表1所示），從財務角度選取了償債能力與盈利能力以及營運能力三個維度的核心指標。其中償債能力指標主要考察企業的債務風險和短期支付能力，包括資產負債率與流動比率以及現金流量比率；盈利能力指標反映企業的獲利水平，包括凈資產收益率與營業利潤率以及成本費用利潤率；營運能力指標則體現企業的資產運營效率，主要包括應收賬款周轉率與存貨周轉率以及總資產周轉率。此外考慮到不同行業的特征差異，本研究還建立了行業特征指標體系（如表2所示），制造業重點關注存貨周轉和生產效率，金融業強調風險控制和資本充足，房地產業注重現金流和負債水平，而互聯網行業則側重增長性和創新投入，通過這些差異化指標的設置，提高了風險識別的準確性和針對性。

（四）風險預警與決策支持實現

風險預警系統依靠動態閾值機制達成多級預警，通過設定關鍵風險指標的預警閾值來構建紅、橙、黃三級預警等級，系統會持續監測企業財務指標的變化趨勢，一旦指標超出所設定的閾值范圍就會觸發相應級別的預警信號。預警信息會通過消息推送、郵件通知等多種渠道分發到相關責任人，以此確保風險信息能夠及時傳遞。決策支持模塊基于案例推理和規則引擎，結合歷史風險處置案例庫為當前風險狀況生成處置建議。系統按照風險類型、影響程度、緊急程度等維度來匹配最優的風險應對策略，并且形成結構化的決策方案，方案內容包含風險成因分析、潛在影響評估、應對措施建議以及實施步驟等要素，借助可視化技術把風險態勢、預警信息和決策方案以圖表、儀表盤的形式進行展現，以此支持管理者開展風險研判和決策制定工作。

四、企業財務風險識別中人工智能應用的實證分析

（一）實驗設計與數據處理

實驗選取酒行業標桿企業A集團作為研究對象。A集團創立于1999年，經過20余年發展現已成為行業龍頭企業，于2010年在深交所主板上市。實驗數據區間涵蓋2020-2023年的季度財務數據，數據來源包括公開財務報表、交易所公告及行業研究報告等多個渠道。研究重點關注營業收入、利潤率、費用結構及現金流等關鍵財務維度指標。通過財務分析建模方法對原始數據進行標準化處理和特征提取，著重分析毛利率、凈利率、費用率等核心財務指標的變動趨勢。實驗采用滾動時間窗口法進行模型訓練與驗證，以季度為基本評估單位。評估維度覆蓋財務指標異常檢測準確率、預警信號及時性以及風險評估全面性三個方面。研究對比分析支持向量機、隨機森林和深度神經網絡三種智能算法在企業財務風險識別領域的應用效果。通過網格搜索方法優化算法參數，運用交叉驗證技術評估模型穩定性和可靠性，形成完整的實驗分析框架。

（二）模型預測效果分析

通過對A集團2020-2023年的季度財務數據分析表明，人工智能模型在酒類企業財務風險識別中展現出獨特優勢（如表3所示）。深度神經網絡模型在預測準確率方面表現最佳，尤其在識別毛利率異常波動方面準確率達到95.8%，該模型特別善于捕捉高毛利率（90%以上）企業的微小風險波動，其在凈利率預警方面的F1值達到0.912，顯著高于其他算法。隨機森林算法通過集成學習策略在處理季節性波動方面表現出色，尤其在旺季（Q4）的預測準確率達到93.2%，支持向量機雖然整體表現略遜，但在處理費用率等線性特征時仍具有較好的表現。

（三）系統應用價值評估

基于A集團的實施數據，人工智能風險識別系統在實際應用中展現出顯著的經濟效益，如表4所示，系統平均提前3.5個月發現潛在財務風險，較傳統人工分析方法提前72.4%，經測算，系統準確預警的風險事件中，約83%在后續2個季度內得到驗證，風險預警的準確率達到85.7%，在經濟效益方面，通過對2022年的跟蹤分析，系統的應用幫助企業避免了約320萬元的潛在損失，投資回報率達267%，特別值得注意的是，建議采納率從實施初期的45%升至目前的76.7%，表明管理層對系統預警結果的信任度顯著提升。

（四）應用存在的問題及優化建議

1. 智能風險識別系統應用中的主要問題

人工智能在酒類企業財務風險識別的應用過程中仍面臨多方面挑戰，首先，從數據質量來看，目前系統在處理非標準渠道數據時存在適應性不足的問題，以A集團為例，其直銷渠道占比持續提升，但系統對新增直營門店的收入確認和費用歸集的識別準確度相對較低。其次，在處理行業特有的庫存賬齡數據時，由于基酒儲存周期長、價值高的特點，傳統的庫存周轉率預警模型難以準確評估其風險程度。再次，系統在評估整體流動性風險時，對預收款項、經銷商保證金等特殊項目的處理較為機械，未能充分考慮白酒行業的季節性特征和渠道管理模式，此外，在風險溯源方面現有模型對于各項財務指標異常波動的成因分析仍顯粗糙。

2. 系統性能與應用效果的優化路徑

針對現存問題，系統優化應從以下幾個方向推進，首先，在數據處理層面，應構建酒類行業特定的數據標準化框架，建議引入渠道分層分類管理機制，對直銷、經銷等不同渠道的財務數據制定差異化的預警標準，提升系統對渠道結構變化的適應能力。其次，在風險識別模型方面，建議基于行業經驗構建改進的庫存風險評估模型，將基酒的儲存價值曲線、市場需求預測等因素納入考量范圍，同時，優化流動性風險評估機制，通過引入季節性調整因子，提升對行業特殊資金周轉模式的識別準確度，在風險溯源方面，建議整合知識圖譜技術，構建多維度的財務風險因果關系網絡，增強系統的解釋性。

五、結語

人工智能技術正在深刻改變企業財務風險識別的方式和效果，其在提升風險識別的準確性，及時性和全面性方面的優勢日益凸顯，實踐證明，基于人工智能的風險識別系統能夠有效克服傳統方法的局限性，通過多維度數據分析和動態監測，為企業風險防控提供更精準的決策支持，未來，人工智能將在企業財務風險識別領域發揮更加重要的作用，推動企業風險管理能力實現質的飛躍，為企業的穩健經營和可持續發展提供有力保障。

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*課題項目：廣東省哲學社會科學規劃項目“人工智能嵌入防范化解廣東省地方金融風險的推進機制與驅動路徑研究”（GD24CYJ54）。

（作者單位：廣東機電職業技術學院）