人工智能在企业财务风险识别中的应用研究

引言

企业财务风险源于经营活动中资金流转、债务偿还、收益分配等环节的不确定性，涵盖流动性风险、信用风险、运营风险等多种类型。随着企业业务规模扩大与数字化转型推进，财务数据从传统结构化报表向非结构化文本、实时交易数据、外部市场数据等多形态延伸，传统风险识别方式，如依赖财务指标计算、人工经验判断、定期报表分析，已难以应对数据量大、变化速度快、风险关联复杂的现状，常导致风险识别滞后或遗漏，给企业造成经济损失甚至经营危机。

一、人工智能在企业财务风险识别中的核心技术支撑

1.1 构建风险识别预测模型

机器学习是人工智能在财务风险识别中的核心技术，通过对历史财务数据与风险事件的学习，构建可自主优化的预测模型，实现风险的提前识别。其核心逻辑是从海量财务数据中挖掘风险关联特征，建立 “数据输入、模型训练、风险输出” 的闭环。可利用时序预测算法分析企业资金流入流出的动态规律，预测未来现金流缺口概率，提前预警流动性危机。

1.2 挖掘非结构化数据风险信息

企业财务风险不仅隐藏在结构化财务报表中，还大量存在于非结构化数据中，如财务报告附注、审计意见、管理层讨论、外部新闻舆情、合同文本等。在审计报告分析中，自然语言处理可通过语义识别技术提取 “保留意见”“强调事项” 等关键表述，判断企业财务数据的可信度与潜在风险；在管理层讨论文本中，可通过情感分析算法识别表述中的 “模糊性”“不确定性” 词汇，结合上下文判断管理层对经营状况的真实预期，排查隐藏的经营风险。

1.3 整合多源数据实现全面风险覆盖

企业财务风险的形成往往涉及内部经营、外部市场、行业政策等多维度因素，单一数据源的分析难以全面捕捉风险关联。大数据分析技术可打破企业内部数据壁垒，整合外部公开数据，构建多源数据融合的风险识别体系，实现风险的全方位覆盖。在运营风险识别中，大数据分析可关联企业生产数据、销售数据与财务数据，识别 “产能过剩、库存积压、资金占用” 的风险传导链；在市场风险识别中，可整合宏观经济数据、行业竞争数据与企业财务数据，分析市场波动对企业营收、偿债能力的影响，提前预警市场类财务风险。

二、人工智能在企业财务风险识别中的应用场景与优势

2.1 实时监测现金流动态

流动性风险是企业因资金无法及时足额变现，导致无法偿还到期债务的风险，其核心在于现金流的动态平衡。传统识别方法依赖月度或季度现金流报表分析，难以实时捕捉资金流动异常。人工智能可通过实时数据采集与模型预测，实现流动性风险的动态识别与预警。具体而言，人工智能系统可对接企业银行账户、交易系统、应收应付款管理系统，实时采集资金流入与流出数据；通过时序预测模型分析历史现金流规律，结合未来经营计划，预测未来一定周期内的现金流缺口。

2.2 多维度评估履约能力

信用风险涉及企业上下游合作与融资活动，包括客户赊销违约、供应商履约异常、融资方偿债能力下降等类型。传统识别多依赖单一信用指标，难以全面评估履约能力的动态变化。在客户信用风险识别中，人工智能可整合客户历史交易记录、财务状况、外部信用信息，通过分类模型判断客户赊销违约概率，为信用额度审批提供依据；在供应商信用风险识别中，可关联供应商生产稳定性、财务健康度、市场舆情，识别 “供应商违约、原材料断供、生产停滞、营收下降” 的风险链。

2.3 关联业务与财务数据排查隐患

运营风险源于企业内部经营流程的异常，如成本失控、库存积压、流程漏洞等，最终会传导至财务层面，形成财务风险。在成本风险识别中，人工智能可对接生产系统、采购系统与财务系统，通过异常检测模型识别 “原材料消耗突增、单位成本上升、利润下滑” 的异常链路，定位风险环节；在库存风险识别中，可关联销售数据、库存数据与财务数据，识别 “库存积压、资金占用过高、流动性紧张” 的风险，辅助优化库存管理策略；在流程风险识别中，可通过数据挖掘分析财务审批流程、交易流程，排查 “流程漏洞、资金挪用、财务损失” 的潜在风险，如识别无审批的大额支出、重复付款等异常交易。

三、人工智能应用于企业财务风险识别的挑战与优化策略

3.1 数据质量不足制约识别准确性

人工智能依赖高质量数据训练模型与分析风险，若企业财务数据存在不完整、不准确、不一致等问题，会直接影响风险识别效果。部分企业存在财务数据录入延迟、数据口径不统一、非结构化数据标注缺失等问题，导致模型训练数据 “失真”，风险识别出现误判或漏判；部分中小企业外部数据获取能力弱，导致多源数据融合分析难以实现，风险识别覆盖范围受限。

3.2 模型黑箱特性影响决策信任度

机器学习模型尤其是深度学习模型，存在 “黑箱” 特性、模型通过复杂算法生成风险判断结果，但无法清晰解释判断依据，导致财务管理人员难以理解风险识别逻辑，降低对模型结果的信任度。例如，模型判定某客户存在信用违约风险，但无法明确是 “历史回款延迟” 还是 “外部失信记录” 起主导作用，管理人员难以基于结果制定针对性应对策略；若模型出现误判，也难以追溯问题根源，影响模型的推广应用。

3.3 完善数据治理与模型可解释性

针对数据质量问题，需构建全流程数据治理体系。规范企业内部财务数据采集标准，统一数据口径，建立数据录入校验机制，确保结构化数据的完整性与准确性；加强非结构化数据治理，通过人工标注与机器辅助标注结合，建立风险文本语料库，提升自然语言处理的准确性；拓展外部数据获取渠道，通过与行业协会、数据服务商合作，获取行业均值、市场舆情、信用信息等外部数据，实现多源数据融合。

3.4 强化数据安全与合规管理

人工智能应用涉及大量企业敏感财务数据，数据安全与合规是重要保障。企业需建立多层次安全防护体系：技术层面，采用数据加密、访问控制、异常行为监测，防止数据泄露或篡改；管理层面，制定财务数据使用规范，明确人工智能系统的数据使用范围与流程，禁止超范围采集或滥用数据；合规层面，遵循数据保护相关法规，确保数据采集、处理、存储符合法律要求，避免因合规问题影响技术应用。

结语

人工智能凭借其技术优势，正逐步改变企业财务风险识别的模式，从传统人工主导的滞后性分析，转向智能驱动的实时性、全面性、精准性识别，为企业应对复杂经营环境、强化财务风险管理提供了有力支撑。尽管当前应用仍面临数据、模型、安全等挑战，但通过完善数据治理、增强模型可解释性、强化安全防护，这些问题可逐步化解。

参考文献

[1]卢花兰.人工智能在企业财务风险识别中的应用研究[J].中国集体经济,2025,(27):189-192.DOI:10.20187/j.cnki.cn/11-3946/f.2025.27.043.

[2]詹俊河.生成式人工智能在企业财务风险管控中的应用研究[J].投资与合作,2025,(08):82-84.