人工智能在企业财务风险预警中的应用研究

赵丽琼，聂李千慧

（河北经贸大学会计学院，石家庄 050000）

1 引言

人工智能技术最初是由科学家利用人类大脑运行原理进行的科学研究而来，其概念最早由计算机科学家、认知学家约翰·麦卡锡于1955年在达特茅斯会议上提出。在此背景下，学术界与实务界逐步形成了人工智能是“制造智能机器的科学与工程”这个基本的共识。随着计算机编程语言的不断发展和数字技术应用的持续演变，人工智能技术自身也可以进行自我更新和深度学习，使人工智能以更加接近人类大脑的思维方式运作，每一步的计算都经过严谨、理性的思考后再采取行动。在此背景下，人工智能在各行各业的应用开始广泛发展。

虽然人工智能技术在各行业的发展前景具有差异性，但人工智能技术的应用在某种程度上都推动了行业生态和展业形态的变化、创新及发展。财务领域是较早应用人工智能技术的行业，推动了财务行业的数字化、智能化及高效化，尤其是在企业财务风险预警领域，人工智能的应用尤其广泛。众所周知，企业财务风险预警是企业财务风险控制的关键环节，引入人工智能可以有效地提升企业财务风险预警的科学性、实时性、高效性、准确性，企业财务风险预警引入人工智能技术，可以使得企业通过人工智能技术对员工的邮件进行分析，对敏感词进行实时监督，及时发现财务异常。

2 企业财务风险预警简述

2.1 财务风险概述

财务风险的概念最早源于西方管理学范畴，虽然尚未形成统一的标准定义，但对于财务风险的核心内涵基本形成了共识。在实务界，财务风险是指企业财务活动中出现各种无法预料和控制的要素，使得企业在特定时间内所获取的最终财务成果与预期的经营目标发生偏差，从而形成的使企业遭受相应损失的可能性。财务风险的本质表现是企业的经营活动无法延续，因为正常财务工作是支撑企业可持续经营的基础。

2.2 企业财务风险预警的定义

财务风险预警就是指以企业的财务信息资料为基础，将收集的与企业经营活动相关的财务数据进行汇总，并以计算、统计、分析、监测等方法为手段，设置相应的财务预警指标。通常来说，财务风险预警有助于企业投资者及管理层及时做出相应的调整措施，以应对企业将要面临的财务风险，实现最终经营目标，帮助企业走可持续发展的道路。控制企业财务风险是企业管理的重要内容，建立良好的企业风险预警是企业财务风险防控的核心举措，因此强化企业财务风险预警成为各大企业财务管理工作的重中之重。

2.3 企业财务风险预警的重要性

随着学术界与实务界对企业财务风险预警的研究不断深化，基本形成了企业财务风险预警是企业财务风险防控的关键环节这一核心共识。科学、全面、高效地建立企业财务风险预警可以帮助企业进行财务管理工作，提高财务的管理质量，帮助企业决策合理化，可以确保企业投资具有合理性，扩大企业的经营规模，推动企业发展。

3 人工智能在企业财务风险预警的应用研究

3.1 人工智能应用于企业财务风险预警的主要方向

人工智能应用于企业财务风险预警的主要方向包括数据挖掘及分析、运用自然语言处理、运用python中的网络爬虫技术、深度学习技术4个方面。

第一，自动化数据挖掘及分析。数据挖掘与分析主要目的是挖掘有价值的财务信息，通过各种IT算法去探析数据内容的底层业务逻辑，获取企业真正所需的决策数据，从而实现风险防控拥有坚实、有用的数据基础。传统模式下，人工审核和分析的数据量往往受到一定程度的限制，同时，人工审核具有一定的主观性，不能对分析的数据进行全面、客观、科学的评价。通过引入人工智能技术，运用数据挖掘及分析，将海量无序、杂乱的数据通过可视化的图表表达出来，不仅能够使使用者清晰了解这些海量数据背后的业务逻辑，而且可以降低人工的失误率。

第二，运用自然语言处理。在财务风险预警中，财务风险的精准度判读是较为关键的。在人工智能领域，运用自然语言的处理主要是将各行各业的各类标准、政策转换为计算机语言，继而可以实现智能化、自动化、标准化处理，财务领域也不例外。面对不断更新的财务政策，财务风险预警需要将这些较新的财务政策用计算机语言来表达，也就是政策内容用计算机语言来系统性翻译，并植入系统进行运算，最后以智能化的方式去提醒财务工作人员，形成风险预警。在实践中，把较新的财务政策转化为计算机语言，成为企业引入人工智能进行财务风险预警升级的重要环节。及时捕捉、解读最新的财务政策，使企业财务人员可以紧跟财务发展的步伐，帮助企业预防其财务风险。

第三，可以运用python中的网络爬虫技术（网络爬虫技术是编写计算机程序的一种脚本，用来抓取互联网上的信息）。互联网上的信息分为表层信息和深层信息，表层信息对于财务人员来说易于获取，但是深层的网络信息就需要借助网络爬虫技术。通过此技术，实现企业财务数据库的不断充实，最后能够将外部数据和企业内部的财务数据进行横向对比，帮助企业提高预防财务风险的准确性，强化企业数据敏锐度。

第四，深度学习技术。深度学习技术是基于人工神经网络更广泛的机器学习，从原始输入中提取更高级别特征的一种智能化技术。在实践中，首先将财务数据进行深层次的分析，并且将深层次分析简单地表述出来，再通过不同财务信息的链接口，将这些节点连接起来，进行财务数据的演绎和推理，从而帮助管理者进行财务决策，最终有效应对企业财务风险。

3.2 人工智能应用于企业财务风险预警的优势分析

第一，人工智能技术的应用可以使企业高效率、高质量、高标准地完成财务工作，提升财务工作质量，助力企业形成高质量的经营管理决策。随着互联网的不断发展，企业所产生的财务数据种类和数量越来越多，财务风险防控工作变得越来越冗杂，财务工作难以真正给企业管理进行决策赋能。例如，传统的财务风险防控工作模式常常因为整理过多的财务数据，造成数据信息上传不及时、数据记录失真、数据核算错误等，这就使财务信息的价值大打折扣，财务领域的决策赋能缺乏时效性。引入人工智能，可以借助技术对财务数据风险预警中的各类信息进行自动化处理，不仅高效，而且精准。从本质上说，人工智能的运用在一定程度上减少了财务人员的工作量，减少时间成本的浪费。并且，随着计算机技术的进一步发展，应用人工智能技术不仅可以汇总财务数据，还可以有效快速地识别企业的财务数据和图像，减少了识别数据的错误率，并精准审核了企业的财务数据。人工智能技术的运用不仅有利于分辨数据真伪，还有效降低了人工审核的财务数据的错误率，提高财务人员的办公效率，最终提升对管理工作的赋能。

第二，人工智能技术还可以帮助企业进行财务信息实时化、全面化、科学化的监控。通过计算机语言自动分析公司不同部门、不同业务数据的关联关系，从而达成及时预警风险的目的。例如，在企业内部控制的实施上，一旦人员的实际操作情况和相应的企业内控流程规定出现了偏离，人工智能构建的财务风险预警系统就能够随时发出警告，从而极大地减少了企业财务人员对于内部控制系统操作的随意性，继而会使企业风险管理的成本大幅度减少。

第三，人工智能技术的应用可以使得企业财务风险防控紧跟监管要求和政府政策，降低企业经营的政策风险，满足监管和合规经营的要求。在企业的经营过程中，往往伴随着内外部的经营风险，其中最为突出的就是政策风险、监管风险，这是企业合规、持续、高质量经营的基础。通过人工智能应用于财务风险预警，企业可以及时获取最新的财政信息、监管信息、法制信息，人工智能技术可以帮助企业作出适应市场经济的关键决策，进而规避相应的政策风险。展望未来，伴随着计算机技术编程技术的精进，这个优势还将进一步扩大。

3.3 人工智能应用于企业财务风险预警的路径设计

人工智能应用于企业财务风险预警的路径设计如图1所示。可以看到，人工智能应用于企业财务风险预警的路径设计包括4个步骤。

图1 人工智能应用于企业财务风险预警的路径设计

第一，借助人工智能技术全面汇总财务信息，确保信息的全面性、可靠性及标准化，这是人工智能应用于企业财务风险预警的首要步骤。通过利用python网络爬虫技术对企业财务信息和非财务信息进行集中抓取，确保信息的全面性。同时，运用数据挖掘与分析来对数据逻辑进行校准，并对财务信息门类进行划分和梳理，为后续数据的标准化处理提供坚实的基础。在以上基础上，对梳理好的数据进行自然语言的处理，实现信息的标准化格式，为人工智能技术的全面应用奠定基础。第二，在标准化数据基础上全面引入人工智能技术，对数据进行全面的模型运算，基于算法的应用，不断捕捉财务信息异常点，继而传递异常预警信号。第三，基于上述路径设计，引入机器自学习和AI知识图谱，不断对外部信息的变化进行汇总、分析及预判，继而提升财务风险预警的精准度和科学性。第四，按照企业所设定的财务风险预警指标体系，对企业财务数据进行纵向的风险评价，并将可视化报告交至财务部门，由财务人员对最终的风险评估进行人工核验，为企业的财务风险进行双重把关，保证其正确性、科学性、全面性，最终作出决策参考或者相关建议。

4 企业财务风险预警应用人工智能的具体举措

4.1 转变思想认知，企业管理层要提升风险预警意识

人工智能技术运用到企业财务风险预警的工作中来，既是机遇也是挑战。面对技术更新日新月异的人工智能行业，企业要发挥人工智能在企业财务风险防控的作用，企业管理层要提升风险预警意识。在企业管理层财务风险预警意识提升的基础上，财务人员的财务风险预警意识乃至全体员工的财务风险预警意识才会提高，具体可以通过以下几点来实施：

第一，企业的管理层要发挥好领导责任，努力学习风险预警知识，主动带领企业遵守财务风险预警系统规范。领导层作为企业发展的导向群体，必须了解人工智能背景下财务风险预警的实施带给企业的价值。

第二，企业管理层要做好人工智能融入财务风险预警工作的宣传工作。众所周知，提高企业整体的财务风险预警的智能化水平，必须让企业员工从内心里认可人工智能植入财务风险防控预警举措，这是推动企业有效预测财务风险的关键。管理层要通过讲座、培训及其他内部宣传工作，不断地介绍人工智能在财务领域的价值，汇编相关案例，加深员工在人工智能应用于财务风险预警领域的理解，保障财务风险预警工作的有效落实。

第三，成立人工智能应用于财务风险预警的专项推动小组或部门。明确人工智能融入财务风险防控的主体策略，确保财务风险预警的智能化转型工作可以持续执行。由于涉及的新技术、新方法及工作内容比较多，要放弃原本由财务人员兼职的思想，招聘专业的具有复合学科背景的专业化财务风险预警人员，尤其要突出人员对人工智能技术的熟悉度，明确每个人的工作职责，权责利全面统一，全面精准推进财务风险预警的智能化改造。

4.2 加大资源投入，全面提升企业的信息安全水平

企业信息化水平是决定企业能否高效应用人工智能的关键，因此企业必须加大信息技术的资源投入，不断地引入人工智能技术。首先，人工智能技术的引入需要成本，企业要提前做好人工智能应用和赋能的规划，形成可持续的人工智能技术应用预算，确保人工智能技术的引入稳定、高效、可持续；其次，由于财务领域的特殊性，人工智能引入财务风险防控，还需要确保财务信息安全，因此还要加大对财务信息安全防护的资源投入。人工智能技术的运用与众多信息数据息息相关，企业智能财务在实际运用中还存在着一定的信息安全风险，因此要加强对于信息安全的监管。

4.3 注重人才培育，加强复合型财务人员培养

人工智能时代，人才依旧是核心资源。要想人工智能在企业财务风险预警中发挥作用，必须要注重优质的人才培育。第一，企业人力资源部门需要制定有关风险管理人员的培养计划，内部培育和外部引入并行，培育一批充分了解企业财务风险预警工作背景的优质人才，确保他们在职业素养、道德及技能方面符合企业财务风险防控的要求。第二，发挥外部优质人工智能专家在企业财务风险防控中的作用与价值。在人工智能普遍应用的时代下，企业可以聘请一些有关人工智能技术方面的专家来对企业财务风险管理进行指导，并借助他们的专业经验来对企业财务人员进行系统性培训，将人工智能技术与财务风险预警相结合，使理论知识走向实际运用，提升风险管理人员的工作能力。

5 结语

本文主要研究人工智能技术在企业财务风险预警中的应用，结论认为人工智能技术对企业财务风险预警有重要价值与作用，有利于财务风险预警的科学性、全面性、及时性、高效性。在财务风险预警领域，企业要发挥好人工智能的关键价值与作用，必须坚持风险意识转变、资源投入持续及注重人才培育，多管齐下，唯有如此才可以有效地实现财务风险的及时预警，为企业的财务风险防控打下坚实基础，有效推动企业可持续发展。