基于大数据的会计风险预警模型构建

摘要：大数据时代为会计风险预警带来新契机。构建基于大数据的会计风险预警模型，可整合多源数据，运用先进算法挖掘潜在风险。该模型能实时监测会计数据，精准识别风险因素，实现提前预警。其构建有助于企业及时防控风险，提升财务管理水平，保障财务稳定与安全。

关键词：大数据；会计风险预警；模型构建

引言：随着信息技术飞速发展，大数据在各领域广泛应用。会计工作面临海量数据，传统风险预警方法难以满足需求。基于大数据构建会计风险预警模型成为必然趋势。此模型能充分利用数据价值，为企业财务决策提供有力支持，具有重要现实意义。

1.大数据与会计风险预警概述

近年来，互联网、大数据、云计算等各种新兴数字技术不断更新和发展，全球信息化发展趋势日益显著，也推动我国各个行业领域进入了数字化发展时代。 在信息化发展趋势下，网络媒体、数字技术、人工智能等改变了人们工作观念和生活习惯，一方面，为人们提供了丰富的资源和实践的方式；另一方面，为各业生产、发展提供了高效管理模式。而大数据的应用为会计风险预警带来了新的机遇。它能够整合来自企业内部各个部门，如财务部门、销售部门、生产部门等的数据，还能纳入外部数据，像宏观经济数据、行业竞争数据等。

2.基于大数据的会计风险预警模型设计

2.1模型构建的目标与原则

模型构建的目标是多方面的。在中国的企业管理中，其首要目标是提高会计风险预警的准确性。这意味着要尽可能减少误报和漏报的情况，精准地识别出真正存在的会计风险。其次，模型要具备及时性，能够快速对企业财务状况的变化做出反应，以便企业在风险初期就能采取应对措施。再者，模型应具有全面性，要涵盖企业可能面临的各种会计风险类型，无论是内部管理不善导致的风险，还是外部市场环境变化引发的风险。在构建原则方面，数据质量原则是至关重要的。在中国的企业数据环境下，数据来源复杂，数据的准确性、完整性和一致性需要得到保证。只有高质量的数据才能确保模型的可靠性。同时，模型构建要遵循科学性原则，要基于科学的统计方法和算法，不能仅凭经验或者主观臆断。另外，可操作性原则也不容忽视。模型在企业实际应用中要易于理解、操作和维护，不能过于复杂而导致企业内部人员难以运用。还有，模型应具有适应性原则，能够随着企业业务的发展、市场环境的变化而不断调整和优化。

2.2数据采集与预处理

数据采集是构建基于大数据的会计风险预警模型的基础。在中国企业中，内部数据采集范围广泛，涵盖了财务数据，如资产负债表、利润表、现金流量表中的各项数据；业务数据，像销售订单数量、生产产量、库存数量等；还包括管理数据，例如员工绩效数据、部门预算执行情况等。外部数据采集同样重要，包括宏观经济数据，如国内生产总值增长率、通货膨胀率等，这些数据可以反映整体经济形势对企业的影响；行业数据，例如行业平均利润率、市场占有率等，有助于企业了解自身在行业中的地位和面临的竞争压力。在数据采集后，需要进行预处理。由于采集的数据可能存在噪声、缺失值、重复值等问题。对于噪声数据，要采用合适的滤波技术进行去除，以提高数据的纯净度。缺失值的处理可以采用多种方法，如填充法，根据数据的分布特征，利用均值、中位数或者其他相关数据进行填充；对于重复值，则要进行删除操作，避免对模型产生干扰。

2.3模型算法选择与架构设计

模型算法的选择直接关系到会计风险预警模型的性能。在中国企业的实际应用中，常用的算法有决策树算法。决策树算法具有直观易懂、计算复杂度相对较低的优点，它可以根据数据的特征构建出一棵决策树，通过对决策树的遍历实现对会计风险的分类和预测。例如，在判断企业是否存在财务造假风险时，可以根据财务指标的不同取值构建决策树的节点，最终得出风险预测结果。另一种常用算法是神经网络算法。神经网络算法具有强大的非线性映射能力，能够处理复杂的非线性关系。它模拟人类大脑的神经元结构，通过大量的数据进行训练，学习数据中的模式和规律。在会计风险预警中，神经网络算法可以处理多种财务和非财务数据之间的复杂关系，如企业的财务指标与市场竞争状况之间的关系，从而更准确地预测会计风险。在架构设计方面，模型一般采用分层架构。首先是数据输入层，负责接收经过预处理的数据。然后是特征提取层，通过特定的算法对数据进行特征提取，挖掘出对会计风险预警有价值的特征。接着是模型核心层，这里运用选定的算法进行风险预测。最后是输出层，将风险预测结果以直观的形式输出，如风险等级、风险概率等。

3.模型的实施与优化

3.1模型的部署与运行

模型的部署在中国企业环境下需要考虑多方面因素。首先要选择合适的运行平台，根据企业的规模和信息化程度，可以选择企业内部的服务器或者云计算平台。如果企业规模较小，信息化建设相对简单，企业内部服务器可能就足以满足模型运行的需求；而对于大型企业集团，云计算平台能够提供更强大的计算能力和存储资源，以应对海量数据的处理。在模型运行过程中，要确保数据的实时更新。企业内部的数据是动态变化的，如每天的销售数据、财务收支数据等，这些数据要及时反映到模型中，才能保证模型预测的及时性和准确性。

3.2模型的评估与验证

模型的评估与验证是保证模型有效性的关键环节。在中国企业的实践中，常用的评估指标有准确率、召回率等。准确率是指模型预测正确的样本数占预测出来的样本数的比例，它反映了模型预测结果的准确性。召回率是指模型预测正确的样本数占实际存在风险的样本数的比例，它体现了模型对风险的捕捉能力。为了进行验证，可以采用交叉验证的方法。将数据集分成若干个子集，轮流用其中一个子集作为测试集，其余子集作为训练集，通过多次实验得到平均的评估指标。此外，还可以与实际的企业风险事件进行对比验证。例如，如果企业曾经发生过资金链断裂风险事件，查看模型在该事件发生前是否能够准确预测到风险的存在及其严重程度。

3.3模型的持续优化策略

模型的持续优化是适应企业不断发展和市场环境变化的必然要求。在中国企业中，一方面要根据新的数据不断调整模型的参数。随着企业业务的拓展，新的数据不断产生，这些数据可能包含了新的风险特征或者改变了原有风险特征的表现形式，通过调整模型参数，可以使模型更好地适应新的数据模式。另一方面，要关注算法的更新换代。新的算法不断涌现，可能在性能上优于现有的算法。当有更适合会计风险预警的新算法出现时，可以考虑将其引入模型，替换或者补充现有的算法，以提高模型的预警能力。

结束语：基于大数据的会计风险预警模型构建是顺应时代发展的重要举措。通过科学设计与有效实施，该模型能为企业提供准确、及时的风险预警。未来需不断完善模型，结合新技术提升其性能，更好地服务企业财务管理，助力企业稳健发展。

参考文献

[1]徐健，张静.大数据背景下的安全事件预警系统设计[J].网络安全与技术，2022，39（6）：23-29.

[2]刘洋，陈芳.网络安全中的大数据处理与分析技术[J].信息与计算科学，2020，48（4）：77-83.

[3]赵鹏，王丽.数据质量对安全风险分析模型的影响研究[J].数据科学与工程，2023，15（3）：90-98.