基于人工智能的财务风险防范机制研究

摘 要：随着我国经济向高质量发展方向转型，财务风险防范管理对于企业和经济组织健康运行的重要性日益凸显。但是在信息化、大数据化、智能化大发展的今天，传统财务风险防范机制无法及时准确发现风险并快速采取应对措施，远远不能满足当前企业和经济组织现代化发展的需求。而借助于人工智能技术应用的加持，才能最大程度提高财务风险的识别、预测、预警及监控能力，并及时采取应对措施，极大提升财务风险防范的有效性、及时性。文章就人工智能技术在财务风险防范中应用实际进行分析，对人工智能技术应用下财务风险防范机制流程及优化等进行研究，并对人工智能技术下财务风险的防范给出建议、进行展望。

关键词：人工智能 财务风险 防范机制 研究

中图分类号：F233 文献标识码：A

文章编号：1004-4914（2024）11-070-02

一、引言

当前，我国经济发展已进入新常态，正在迈向新征程，发展的驱动因素已经转向创新驱动。在高科技信息化、大数据智能化迅猛发展的今天，人工智能技术在社会各领域爆炸式发展，并迅速成熟，不断带动经济向高质量跨越进步。与此同时，市场环境和财务环境越来越复杂多变，市场的波动，货币、汇率的波动，财政、财经政策的变化，行业发展的情况，甚至竞争对手的变化等多重不确定因素，都会极大影响企业的财务活动，风险伴随着经济活动的全过程。面对市场风险、信用风险、流动性风险和操作风险，不同类型的风险需要不同的应对管理措施，大大增加了财务风险管理复杂度，企业和经济组织中发生财务风险的几率大幅增加。而传统的财务风险防范管理机制相对落后，不能满足现代化发展的需要，无法高效准确地应对和化解财务风险。为避免财务风险发生，减少经济损失，保障企业或经济组织的健康发展，需要充分借助人工智能技术重构财务风险防范机制，积极应对和预防财务风险成为财务管理效能提升的重要环节。在人工智能技术应用的加持下，企业和经济组织通过对包括财务报表在内的大量相关数据进行收集和处理，并通过人工智能的深度学习，算法提升，模型搭建，构建专业高效、智能化的财务风险防范机制，做到对财务风险的准确识别、评估，及时作出风险预测、预警，达到对风险全面的防范、防控。人工智能时代已经来临，把握发展机遇成为必然。人工智能技术的应用将彻底改变传统的财务风险管理模式，在保障企业资产安全、资金高效运转、财务活动稳步运行，在保护经济利益不受损失、在全面提升市场竞争力、在实现高质量发展等方面发挥巨大作用。

二、传统的财务风险防范机制存在的不足

企业和经济组织在发展过程中因自身财务结构、资产结构、负债结构、长短期偿债能力、收益状况、资产负债分析等多元因素的综合影响，会面临各种财务风险。其中主要有：资金风险，涉及企业的融资和资金管理。如，企业为了提高资金配置的效率，盲目增加资金杠杆，会形成融资风险;投资风险，即对投资项目的经济收益预期不实际、对收益评估工作不科学，无序扩大投资，造成收益损失或资金回收不利等不确定性风险;涉税风险，包括对财税政策的理解偏差和错失对税收优惠的完全享受;此外还有全面预算风险、信用风险、利率风险、市场风险，以及信息不完整造成的信息安全风险、法律风险等。

为了减少经济损失、确保企业或组织的财务活动正常进行，财务风险控制在企业和组织的财务管理过程中尤为重要。财务风险控制过程涉及其对风险识别和评估的准确性、策略应对的有效性，措施采取的及时性，涉及规避或降低风险的正确选择，而传统的风险防范体系在风险的识别、预测、预警、策略形成等环节，因信息数据量少、决策主观、策略不及时等，一定程度上造成财务风险防控机制低效、粗放、不精准，不能有效保障企业的资金、资产安全和健康高效运转，使得企业和经济组织失去市场竞争力，造成资金和经济损失。

三、人工智能技术在财务风险防范机制中应用的优势和挑战

当前人工智能技术的应用已经在各行各业迅速推展开来，在实践中，对提高企业风险防范能力具有巨大优势。人工智能技术主要是通过对机器学习、自然语言处理、深度学习、机器人技术、语音识别、人机交互等技术的单独或综合应用，发挥出人工智能的作用。机器学习即人工智能通过对大量复杂数据的分析，自动发现其中蕴藏的模式和规律信息，实现对数据分类和预测。而深度学习则是通过人工神经网络模拟人类的大脑神经网络，实现自主学习并改善性能，从而处理复杂任务，并在不断迭代中提高准确度。自然语言处理技术就是对人类语言的智能理解和处理，可以用于对财务文本的分析。计算机视觉技术是处理视频和图像的智能化技术，可用于对财务图像的识别处理。人工智能就是一种可以模拟延申扩展人类智力的技术，并可以通过云服务、区块链技术和物联网扩散。

将人工智能技术科学地应用于财务风险管理中，可以自动分析财务报表和财务行为，判断资产配置、资金运作是否合理;通过对大量数据信息的捕捉，可以帮助企业及时发现财务造假、财务欺诈等行为。例如，一家大型跨国企业使用了人工智能技术进行财务数据分析，发现财务报表中有虚假记录，迅速判断出是一名财务部门的员工在掩盖其挪用资金的行为。通过对大量数据的分析，人工智能技术还可以识别出异常模式和异常交易，从而及时发现潜在的财务欺诈行为。通过构建模型、量化风险评估、监控财务活动的全过程，进行风险精准识别、评估预测，发现风险，自动预警，并提供准确的应对策略解决风险。人工智能技术的应用在处理多维度复杂问题上具有强大的能力，减少了由于人为认知局限、信息获取片面、判断能力低等因素造成的风险应对措施不力、决断力不强的难题，从而能够保障财务风险防范管理的效率和精准度，为企业决策提供可靠的分析和预测依据，确保财务目标顺利实现。

但是在实际运用过程中，人工智能技术在财务风险管理中的应用也面临着一些挑战。人工智能技术的应用技术开发成本高、运维成本投入大、人工智能的稳定性和准确性仍待提高、对相关技能人才的要求非常严格等问题，以及财务人员风险意识、道德水平、财务管理业务水平等主观因素，都会影响人工智能技术应用于财务风险防范管理的有效性。

四、基于人工智能技术构建财务风险防范机制的应用

（一）依托人工智能系统对所需数据进行收集

通过人工智能数据采集系统，对包括企业的财务数据、税务数据、业务数据、经营计划、市场政策等及其他多个层面的海量数据进行及时采集，还要主动与信息科技企业合作，建立信息数据共享平台，实现数据交换共享，以获取更丰富、更全面、质量更高的数据源，并要对所采集的数据进行处理，在保证所需数据的数量、质量符合要求的同时，还要保证数据的真实性、完整性、合法合规性。同时要做好数据的清洗、整合和管理，确保采集数据的可靠适用。

（二）财务风险的识别判断

人工智能系统通过深度学习、机器学习等技术，生成算法，对采集的财务报表、市场调查信息等等大量的财务数据进行分类并自主分析，自动生成模型，再结合市场趋势、行业竞争状况、供应链等多方面因素，对企业财务风险的规律和变化趋势作出详尽且全面的分析，判断识别潜在的风险因素，对财务风险敏感点及时响应，发现正在发生或即将发生的风险，对是采取风险的回避还是降低风险，是接受风险还是进行风险转移等，及时形成判断。如，企业和经济组织通过人工智能技术智能识别潜在的危险客户，对其交易记录、违规违法、弄虚作假、不诚信，以及信用等级、信用历史、财务状况、行业地位、应收账款等因素自动生成评分，找出原因，将潜在危险客户划分等级，判断资金及经济往来是否安全，是否存在坏账风险， 有针对性地做出提前回款或者让对方提供可行的还款计划等应对措施，降低坏账风险。

（三）财务风险的评估

人工智能系统快速识别财务风险，并准确地量化评估风险因素，通过智能算力分析出多种风险因素间的逻辑关系，预测潜在风险发生的可能性、严重性，以及对企业造成的影响、危害、经济损失等后果，根据企业承受能力和风险发展情况，制定相应策略决策，并不断调整，判断数据是否异常，保证评估效果的全面性和准确性。如，在某大型商贸集团使用人工智能财务风险防范技术，将客户的财务数据通过智能预测模型进行分析，及时发现财务数据异常的客户，准确地评估该客户是否对本集团公司产生负面影响，对有可能造成财务风险的，人工智能系统即刻发出警报，并为企业作出相应的措施，避免财务欺诈发生。

（四）财务风险的实时监控、及时预警

面对复杂多变市场，企业和经济组织的日常财务活动充满风险。人工智能风险防范系统通过选取合适的、代表财务状况的指标，收集足够丰富的数据，获得最优效果的智能风险预警模型，构建风险预警机制。对财务数据、财务活动、财务流程进行不间断智能监控，实时监控财务数据变化，快速发现隐藏风险，一旦出现异常情况，自动触发预警，极大提升风险预警能力，提高了企业财务管理的风险防控能力，强化了企业财务监督。

（五）财务风险的预测分析

预测分析是人工智能财务风险防范管理的重要内容。人工智能系统实时跟踪行业发展趋势，对财务活动相关各方信息情况及历史数据等多种数据信息进行分析后，智能模型预测可能出现的风险并给出相应解决方案。如，在企业资金流动过程中，人工智能风险管理系统通过分析，预测可能出现的风险，提前进行调配，收紧或者加大资金投放，将资金重新配置、合理安排，降低了资金风险，保证资金利用最大化。同时，人工智能系统还要依照一定指标定期进行性能测试，提高分析预测的准确性，在不断改进升级优化过程中，还要重视实证研究，选取有代表性数据，得出案例分析结果，并提出反馈建议，保障预测结果科学有效。

五、未来基于人工智能的财务风险防范机制将更加完善

科技赋能、智能化加持是当前社会发展的大势所趋，是企业和经济组织提高竞争力的内在要求，也是信息化进步的外在驱动，前景广阔。财务管理选择适合的人工智能技术应用，并不断创新、升级，未来必将进一步得到深化，持续推动财务风险防范管理水平的提升，助力企业持续健康发展。

（一）财务风险防范机制的智能化水平将不断完善

在未来的实践中，随着数据大量积累，算力不断提升，模型迭代升级，人工智能技术将获得极大提升，基于人工智能的财务风险防范机制研究体系将更加完善，可以应对更多更复杂的情况。通过对财务风险防控模型的优化，改进算法，大幅提高风险识别、评估、预警的精准度、可靠性和应变性，并及时更新维护。通过不断提升相关开发者的专业能力，减少误差，建立更智能化的风险防范管理模型，提供更全面准确的财务风险防范策略，让企业轻松应对和化解风险，升级现代化智能管理，护航企业不断前行。

（二）大数据采集的质量决定风险防范机制的有效性

在未来，人工智能财务风险防范系统会更进一步强化财务数据来源的质量，依赖于基础数据的完整、可靠、准确、系统，在不断扩充数据来源渠道，实现多部门、多维度数据融合的过程中，通过严格的数据检验清洗，保障高质量财务数据信息，保证数据质量可靠，提升数据价值，将更进一步优化决策效果。还要大力发展多种智能技术应用，如，区块链技术安全可靠，可以实现财务数据信息、交易记录的可追溯性，发现风险源头，降低财务风险发生。

（三）防范系统漏洞和风险、保障人工智能安全性日益重要

随着人工智能财务风险防范系统的展开应用，人工智能安全性保障仍需要不断提高。建立严格的数据隔离安全制度，避免商业机密、知识产权、财务信息泄露或侵权，避免敏感财务信息泄露;对系统和数据的安全性稳定性进行严格的评估;建立容错机制，避免重大失误。

（四）决策的智能化水平大幅提升

人工智能技术的发展应用中，不断开发出更高性能的风险评估模型、风控系统、风险预警系统，通过更精准的智能化风险识别、判断、预测、预警等过程，屏蔽人为因素的干扰，找出风险产生的原因，最终为决策者总结经验、改进流程、提供最优的智能化财务风险防范决策，风险防范的智能化决策水平大幅提升。

六、结语

人工智能技术在财务风险防范机制中的应用，通过结合现实场景，实现智能化财务风险管理，极大地提高了财务风险防范的准确性和及时性。人工智能系统通过模型的建立、算法的进步、数据的检验，并拓展多种应用场景，及时准确处理复杂多变环境中的财务信息和财务数据，进行风险识别和风险评估，并作出精准预测、预警，形成策略一体化的风险防控机制，并在实践中不断优化迭代。同时，在人工智能技术的应用中，时刻注意提高数据的安全性、信息的保密性、模型的可靠性，并不断升级完善，快速提升企业和组织的财务管理能力，实现更大的经济效益，为企业稳健发展提供有力保障。

参考文献：

[1] 吴玫瑰.基于人工智能的财务风险防范探索研究[J].财讯，2021（13）

[2] 周福栋，张悦，尤小堂.我国职业院校劳动教育与社会实践融合育人研究[J].职教发展研究，2024（1）

（责编：若佳）