基于大數據分析的企業財務報賬審核風險預警模型構建研究

摘要：研究主要探索以大數據技術為支撐構建企業財務報賬審核風險預警模型的方法，采用整合且清洗多源財務數據的辦法，構建科學規范的風險識別及指標規制體系，構建契合財務報賬審核需求的風險預警模型，模型借助風險評估得分與分級示警，實現對潛在風險的預先發現及動態監管。該模型在增強風險識別的精準性以及提升審核效率方面有顯著優勢，有益于企業夯實財務內控管理基礎，基于大數據所打造的風險預警模型，為企業財務管理給予有效的技術輔助，驅動財務審核往智能化精準化層面發展。

關鍵詞：財務報賬；風險預警；風險識別；審核模型

財務審核是財務工作的基礎，是經濟業務流轉的終端環節之一，作為企業內控不可或缺的關鍵一環，財務報賬審核風險管理的水平高低，直接影響企業資金安全及經營的穩定態勢。伴隨企業業務體量與數據規模的持續拓展，以往的風險識別手段已無法滿足高效且精準的風險把控需求，采用大數據技術，可提升風險識別的周全性與即時性，幫助企業實現財務風險的動態預警與主動抵御，建設借助大數據的財務報賬風險預警體系，進一步增強企業風險管理的能力，為推動財務管理邁進現代化給予關鍵動力。

一、大數據背景下財務報賬審核風險概述

在會計實務中，面對復雜的財務審核風險，由于數據量大、業務范圍廣、影響因素多，尚無法形成統一的風險控制體系，作為保障資金合理開銷與財務數據真實的重要階段，企業財務報賬審核風險正在不斷轉變，現今公司的財務數據體量龐大且出處多樣，傳統人工審核及規則驅動途徑，在處理復雜數據方面存在效率差、易遺漏的不利狀況。伴隨大數據技術悄然興起，財務報賬審核面對難得的機會與挑戰，大數據為企業供應更豐富、多維特征明顯的財務信息資源，助力風險實現全面辨識與深度剖析；數據量的迅猛增長以及數據類型的繁雜性，極大提升風險管理的復雜程度。財務報賬審核風險大多體現在報賬憑證的真實性、合法性以及合規性等維度，任一環節出現疏漏，均可能引發資金損耗或財務舞弊現象，財務報賬審核面對的問題體現為數據孤島現象嚴峻，信息共享程度欠佳，風險識別手段倚重經驗，且欠缺系統性，造成風險預警的延遲現象且精準度不達標。以大數據構建的背景為基礎，企業務必要強化財務報賬審核的風險警覺，提升數據驅動的風險把控能力，依靠大數據技術達成對風險的精準辨識和高效把控，為企業財務的安全打造堅實壁壘。

二、基于大數據的財務風控方法與技術框架

（一）財務風控所需大數據資源的獲取與整合

企業財務風險的管控依賴多源異構數據的深度聚合，其包含ERP系統數據、財務憑證、銀行流水，以及外部信用評級等項目，普遍要求數據完整率達到98%以上方可，實現核心信息無遺漏。采用ETL技術實施數據的標準化操作，消除不同系統數據格式的兼容障礙，系統可承載多種結構化與非結構化樣式的數據，而且將數據傳輸延遲把控在秒級之內，達成數據實時效果。數據存儲采用分布式的架構體系，支持PB級規模數據的存儲，每日處理財務交易記錄數量超千萬條，采用數據清洗，消除大概5%的冗余數據，有力提升數據品質和后續分析的成果。整合流程突出數據的一致性與可追溯屬性，強化對數據起始源頭的管控，保證信息真實可靠，給后續風險分析搭建堅實的基礎，企業財務風控大數據資源整合流程見圖1。

（二）財務數據清洗與預處理技術方法

清洗流程包含對缺失值的填補、異常值的去除以及重復記錄的鑒別，采用規則及機器學習混合的手段，自動探查并修正存在異常的字段，精準度超出95%，數據預處理引入歸一化跟離散化的處置，保證特征處于相同量綱范疇中，促進模型訓練功效。敏感數據完成AES- 256加密且達成訪問管控，達到數據安全合規的相關要求，實現每小時200萬條的數據處理效率，符合財務報賬審核高頻更新的要求。就不同種類異常狀況制訂動態調整方案，增進清洗流程的靈活性及智能水平，減少誤判與漏判風險的發生率，保證數據質量適配風控應用的嚴苛指標。

（三）面向財務風控的智能化系統支持架構

系統運用三層架構模式實施設計，數據層掌管著數據的統一管理事宜，支撐系統擁有高可用性，維持99.9%的穩定性；算法層實現多模型并行計算的融匯，響應的時間跨度不超500毫秒；應用層施行風險預警及可視化的分析操作，適應業務實時判定需求。系統能兼容市面上主流的ERP平臺，達成RESTful接口集成相關支持，保證達成靈活的擴充，安全機制內含多維度身份鑒別與數據傳輸加密措施，維系財務數據的安全水平，整體架構可實現模塊化的升級操作，適應企業業務發展態勢下對系統性能的持續訴求。系統設計比較注重用戶體驗，界面簡明易懂，利于風險管理者迅速領會預警資訊，促進決策高效，引導風控流程走向自動化和智能化變革。

三、財務報賬審核風險識別與指標體系設計

（一）明確風險類型與識別需求

財務報賬審核期間面臨的風險，包含憑證造假、重復報銷現象、金額出現異常及審批流程違規等方面，就這些風險類型而言，識別需求的明確化是搭建有效風控體系的基石，識別準則凸顯風險事件的時間性與準確性。一般情形下，要求風險漏報率不超過5%，將誤報率把控在10%以內，結合企業當下業務情形，打造分類細致的風險類型索引，針對多樣風險設計專門的識別算法與規章有利，風險識別需同時兼顧靜態數據跟動態行為特點，實現對異常模式的精細捕捉，迎合多維度、多層次的風險管理期望。

（二）采集與整理財務相關風險數據

風險數據采集覆蓋內部財務流水、報賬憑證、審批記錄，外加外部信用信息等多源數據，規定數據完整率達到97%以上才行，借助數據接口的自動化采集手段，實現數據即時契合，適配高頻次風險監測要求。數據整理將重點放在結構化處理與標簽化管理上，強化數據的可利用性及查詢效果，系統采用創建統一的風險數據集聚庫，達成數據存儲的標準化與齊整性，為歷史數據的持續匯聚與回溯式剖析提供支撐，數據安全指標涉及加密存儲以及訪問權限的分級處理方式，維護敏感信息不遭泄露。

（三）構建層級化、可量化的風險指標體系

為達成企業財務報賬審核方面的精細化風險辨認，需建立一套層級有序、結構健全、能量化落實的多層面風險指標體系，利于模型識別與實施動態預警，指標體系包括下面三個層次。

1. 基礎指標

基礎指標將焦點放在直接從原始財務數據中提煉的關鍵變量上，具備極佳的可觀測特質與數據獲取簡易性，主要囊括單筆報賬金額大小、月均報賬的筆數多少、同類事項報銷的頻率高低、歷史報賬退回次數等，此層指標聚焦于數據的原生特質，利于迅速鎖定異常舉動，宜用于大規模數據的初始篩選。

2. 衍生指標

衍生指標依托基礎數據，將財務制度和業務規則整合起來進行邏輯建模運算，凸顯對潛在風險的邏輯推理本領，就如單位預算的偏離率狀況、審批流程路徑的偏差值水平、報賬時間分布的集中度態勢、報賬人歷史上違規的頻率等，這些指標有能力揭示行為模式背后的背離隱患，為風險評分搭建關鍵的中間層支撐架構。

3. 復合指標

復合指標借助多維數據的融合、歸一與加權計算，構建出最終綜合風險評分，有著高度抽象的特性與決策支持意義，以多項指標加權所生成的“綜合報賬風險評分”為例，或是借助機器學習模型輸出的風險概率數值，該類指標直接對風險等級劃分及預警觸發起作用，為模型達成最終判定的核心依據。

指標體系設計時已充分考慮到指標間的獨立及互補特性，保證系統在精準識別風險的階段，表現出較強的抗沖擊性，依靠引入多維度、分層式的指標格局，除增強模型的風險分辨能力，也為企業達成多場景下智能財務風控事宜提供穩定支撐。

（四）設定評估標準并進行指標權重賦值

為達成風險等級清晰、操作易行的目標而設定評估標準，將風險分為高、中、低三個層級，各自對應著的風險評分區間為：高風險層級，該區間是按照歷史風險事件評分分布，結合專家經驗進行調整所成，保障各等級彼此間具備顯著的區分界限，便于開展與追探。就指標權重的賦值事宜，憑借層次分析法（AHP）構建起判斷矩陣，還以模型訓練時特征重要性的排名為依據修正權重，就五個主要指標舉例說明，權重分配結果見表1。

判斷矩陣的CR值—一致性比率為0.073，未達到0.1的既定標準，證實判斷矩陣有著良好的一致性屬性，指標權重調整——主要以模型各特征對提升召回率的邊際貢獻為依據來做修正，借此促成專家知識與數據驅動方式的有效融合。該做法既維系理論方法的嚴密品性，又可適應實際風險不斷的動態變更，增大評估標準的穩定性和適應范疇，系統可實現定期對指標權重進行更新，若業務結構有所變動、風險事件頻繁出現，自動觸發重估程序，保證風險評分一直貼合現實業務所具的風險水平。

四、企業財務報賬審核風險預警模型構建

（一）模型構建的總體思路與設計原則

預警模型創設堅持精準度與實用性兼重，與風險識別指標體系相結合，構筑多層面、多維度的風險估測框架，采用模塊化的設計模式，模型并非僅擁有出色的可擴展性，還具備靈活適配不同企業規模大小與業務復雜水平的特性，設計特別強調數據驅動與專家經驗的深度摻合，使模型在復雜又多變的財務環境之下，依然維持較高的強韌性和可解讀性。設計原則同樣包含模型在可維護方面及持續優化的能力，為企業后續的系統升級與功能拓展筑牢根基。

（二）風險預警算法的選擇與參數優化

將傳統統計方法跟先進機器學習算法相融合，篩選出契合財務風險特質的預警模型，邏輯回歸模型憑借其出色的可解釋性與較強的適配性，普遍用于對財務風險的預測，風險概率經由邏輯回歸中的Sigmoid函數計算得到，具體表達為：

P=，z=β0+βixi

式中，P表示財務報賬風險的預估出現概率，呈現某一筆報賬是否潛藏潛在風險的概率，變量z為全部輸入特征的線性累加組合，體現出各因素對整體風險造成的累積后果，β0是偏置項，代表模型在無輸入環境下的基礎風險水平，βi屬于第i個特征的權重系數范疇，通過定量方法評估該特征對風險預測的重要意義，xi作為對應的輸入特征值呈現，像報賬款項數額、審批人員詳情之類，n表示所采納特征的總個數。依靠這一函數，模型將復雜多樣的多維特征映射為單一風險概率，為后續預警相關工作提供量化的憑據。

在模型訓練過程中，采用二元交叉熵損失函數對預測結果做評估，損失函數按此定義：

L=-[yilog（Pj）+（1-yi）log（1-Pj）]

式中，L體現的是平均損失數值，作為度量模型擬合程度優劣的指標，體現預測結果與真實風險標簽間的差異大小，變量m是樣本的總體數量，保證統計意義的充分條件達成，yj充當第j個樣本的真實標簽，為監督學習設定清晰方向，Pj屬于模型所預測出的風險概率，直接關聯著損失的大小范圍。這一損失函數兼顧正負兩類樣本，凸顯模型對各類別樣本的辨別能力，驅動模型于維系高正確表現之際，降低誤判與漏檢情形。

此外，專家經驗與實際業務需求結合起來，搭建起風險指標的判別矩陣A=[aij]，以科學手段量化各指標的權重數值，判斷矩陣契合以下所列性質：

aij=，aijgt;0，aij=，aii=1

式中，aij表示第i個風險指標相對第個指標的重要性之比，構成構建權重體系的基礎支撐，wi和wj分別表示出對應指標的權重賦值，凸顯指標于整體風險評估當中的相對意義，矩陣的對稱與一致性準則保障權重分配的科學與合理性。

（三）報賬風險等級劃分與預警閾值設置

以綜合風險評分體系為基礎劃分風險等級，劃作多個有別的風險等級梯次，完成對財務報賬風險的精細化把控，結合對歷史風險評分分布的分析與實際業務需求，從而共同確定各等級對應的風險區間，保證預警系統可敏銳探知潛在風險，又可切實防止因閾值設定過低造成的過度預警情況。借助統計分位數和業務專家的相關經驗，一般情況下，設定低風險、中風險、高風險與極高風險四個等級，動態閾值調整機制根據業務的起伏波動與風險趨勢的動態變化，自動更新閾值，幫助模型于不同環境中維持穩定且精準的預警表現，企業財務報賬風險等級劃分及處理建議見表2。

表2清楚地體現風險等級的劃分準則，以及相應的預警靈敏度與業務處理建議，便于風險治理人員針對不同風險級別采取恰當辦法，實現風險治理的精確與科學把控。

（四）模型訓練、測試與效果驗證

監督學習成為模型訓練、測試與驗證過程的核心要素，以標準化數據處置與體系化評估方式達成，增強企業財務報賬風險預警模型的精準水平與穩定性。

1. 訓練集與測試集

數據集的創建依托企業近五年的財務報賬實際記錄，涉及多個維度的特征，包含科目分類的相關內容、審批鏈條的具體構架、金額結構的呈現方式、報賬頻率的相關指標，為實現時序完整這一要求，規避未來數據泄露，運用時間切片方案把數據依照時間順序劃分，將其中70%當作訓練數據集，30%的數據劃為測試集，劃分期間保障各類風險標簽呈均衡分布，讓模型擁有不同風險級別的識別能力。

2. 訓練階段

訓練階段中采用構建有監督學習任務的舉措，引入邏輯回歸、隨機森林及支持向量機等典型算法開展建模流程，為應對高風險樣本所占比例偏低的狀況，整合SMOTE過采樣和Tomek Links清洗的處理方法，改善模型對極少數類別樣本的學習能力，模型參數借助網格搜索和交叉驗證結合的途徑進行調優，主要調整的維度有樹的深度、正則化的強度、核函數的參數等，訓練期間摻入L2正則化款項，限制模型的復雜水平，阻止過擬合現象出現。

3. 測試階段

測試階段把準確率（Accuracy）、召回率（Recall）、精確率（Precision）以及F1分數作為主要的測評指標，高風險樣本識別里，召回率維持不低于0.79，F1得分穩定處于0.82這一水平，說明模型針對關鍵風險具備出色的識別能力，依靠ROC曲線以及AUC值（約為0.88），對模型分類性能做進一步驗證，尤其在處理邊界樣本時呈現較高的穩定性。

4. 效果反饋與優化

模型部署后嵌入企業的業務系統中，即刻采集反饋數據，借助主動學習途徑不斷擴充訓練樣本集合，系統按既定周期開啟重新訓練程序。每季度依托新數據進行參數的微調以及結構的相應調整，保證模型一直維持與企業風險環境的動態相匹配，攜手財務管理人員實施效果評估作業，優化模型閾值連同特征的權重，進一步增強預警業務的契合度與執行的有效性，具體監測數據見表3。

由表3能知曉模型部署后關鍵性能指標的變動趨向，伴隨反饋機制的置入與持續學習策略的推行，系統預警的精準比率逐季穩步上升，從2024年首季度的89.6%攀升至末季度的92.1%，高風險識別率的上升尤為凸顯，從78.2%攀升至85.4%，反映出模型針對嚴重違規或異常報賬行為的識別能力不斷強化；虛警率一步步地下降，由7.4%下探至5.9%，有效舒緩財務部門處理誤報的工作重擔，模型達成精準度與穩定性之間相對優良的平衡，凸顯出良好的業務貼合性和實操意義。

（五）模型部署運行與持續優化

模型部署采用分布式架構，保障系統具備高可靠運行與良好的橫向擴展潛力，靈活響應業務的波動與增長，兼容在線即時計算與離線批量處理的融合模式，適配多場景下的風險分析要求。在運行階段，系統持續對預警準確率、響應時間、資源利用率等關鍵指標實施監控，即刻捕捉模型漂移以及數據分布改變，自動引動調優工序，促使模型維持在最佳情形。將業務反饋與風險事件分析相結合，搭建閉合循環的優化機制，做到模型參數跟算法的動態改良，不斷提高預警精準程度與可靠水平，上述做法切實提升企業對財務風險的辨認與應對能力，維護財務管理的安穩與篤定。

五、結語

基于大數據所實施的財務報賬風險預警，可提升企業風控工作的效率與準確性。伴隨數據技術連同人工智能的不斷成長，財務風險管理將邁向更高水平的智能精準化，多源數據的融合以及實時分析能力會不斷強化，引導風險預警模型往動態自適應方向革新，實現隱私保護和數據安全保障將成關鍵任務，促使合規性與技術創新達成恰當均衡。未來企業要強化技術應用跟管理的協同態勢，構建更趨完備的財務風控生態模式，用以應對愈發錯綜復雜的財務風險形勢，實現財務管理朝著高效、安全、智能化方向發展。

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（作者單位：梧州職業學院。鄧玉婷為通信作者）