張海燕（華為技術(shù)有限公司）

　　摘要：人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展對(duì)企業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警管理提出了新的要求?；谌斯ぶ悄艿呢?cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警管理，有助于實(shí)現(xiàn)企業(yè)的資源優(yōu)化配置，保證企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警管理工作的科學(xué)性、有效性和準(zhǔn)確性?；谌斯ぶ悄芗夹g(shù)構(gòu)建財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型，能夠在提高企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警效率的同時(shí)，為企業(yè)提供更優(yōu)質(zhì)的決策支持。本文介紹了人工智能在企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警中的作用，對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)類型進(jìn)行了分析，并提出了基于人工智能的企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警措施，旨在為企業(yè)防范財(cái)務(wù)危機(jī)提供理論參考。

　　關(guān)鍵詞：人工智能；企業(yè)；財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)；預(yù)警

　　引言

　　在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，企業(yè)財(cái)務(wù)管理的復(fù)雜性和挑戰(zhàn)性不斷增加，傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管理方法逐漸顯現(xiàn)出局限性，尤其是在數(shù)據(jù)處理能力和預(yù)警反應(yīng)速度方面，表現(xiàn)更為明顯。隨著人工智能技術(shù)的不斷進(jìn)步和應(yīng)用領(lǐng)域的不斷拓寬，利用人工智能進(jìn)行企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警不僅成為可能，也被視為提升企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理能力、保障企業(yè)財(cái)務(wù)安全和穩(wěn)定發(fā)展的有效手段。

　　人工智能在企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警中的作用

　　一、提升財(cái)務(wù)信息處理效率

　　人工智能通過深度學(xué)習(xí)、自然語言處理等，能夠?qū)Υ罅控?cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行快速、準(zhǔn)確的分析和處理，這對(duì)于及時(shí)發(fā)現(xiàn)并預(yù)警潛在財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)至關(guān)重要。人工智能能夠從眾多復(fù)雜的財(cái)務(wù)報(bào)表、交易記錄中迅速識(shí)別出異常模式，例如，人工智能系統(tǒng)可以通過分析歷史數(shù)據(jù)，學(xué)習(xí)識(shí)別出正常與異常財(cái)務(wù)活動(dòng)之間的差異，在異常發(fā)生時(shí)立即發(fā)出預(yù)警，降低人工審核的時(shí)間和成本。人工智能在處理財(cái)務(wù)信息時(shí)，還可以適應(yīng)不同類型和規(guī)模的數(shù)據(jù)，無論企業(yè)規(guī)模大小，人工智能都能提供量身定制的解決方案。更重要的是，人工智能技術(shù)在提升財(cái)務(wù)信息處理效率的同時(shí)，還能通過持續(xù)學(xué)習(xí)優(yōu)化其預(yù)警模型，隨著時(shí)間的推移，其預(yù)警準(zhǔn)確率和效率都會(huì)持續(xù)提高。這種自我優(yōu)化能力使得企業(yè)能夠更加靈活地應(yīng)對(duì)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，尤其是在市場(chǎng)環(huán)境快速變化時(shí)，人工智能系統(tǒng)能夠迅速適應(yīng)新的風(fēng)險(xiǎn)環(huán)境，保持預(yù)警系統(tǒng)的高效運(yùn)作。

　　二、提升財(cái)務(wù)處理流程專業(yè)性

　　通過高級(jí)的數(shù)據(jù)分析和預(yù)測(cè)模型，人工智能能夠幫助財(cái)務(wù)專家們進(jìn)行更為復(fù)雜的財(cái)務(wù)規(guī)劃和分析，如現(xiàn)金流預(yù)測(cè)、收益管理等，這些分析在以往可能需要大量的時(shí)間和資源才能完成。人工智能的加入使得這些任務(wù)不僅變得更加高效，而且因?yàn)槠淠芴幚砗头治龃笠?guī)模數(shù)據(jù)集，結(jié)果也更為精確，從而提升了財(cái)務(wù)規(guī)劃和分析的專業(yè)性和準(zhǔn)確性。在財(cái)務(wù)監(jiān)控方面，人工智能技術(shù)可以實(shí)時(shí)監(jiān)控財(cái)務(wù)交易活動(dòng)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)和警示非正常行為，有助于防范財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)、提高財(cái)務(wù)活動(dòng)的透明度和合規(guī)性。在合規(guī)性方面，針對(duì)財(cái)務(wù)相關(guān)法規(guī)和政策的不斷變化，人工智能系統(tǒng)能夠迅速適應(yīng)這些變化，確保企業(yè)財(cái)務(wù)活動(dòng)始終符合最新的法律法規(guī)要求，減少企業(yè)可能面臨的合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)。通過對(duì)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)以及與財(cái)務(wù)相關(guān)的各種外部信息進(jìn)行綜合分析，人工智能能夠提供基于數(shù)據(jù)的洞察報(bào)告，幫助企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)層做出更加明智的戰(zhàn)略決策。

　　企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)類型

　　一、現(xiàn)金流量風(fēng)險(xiǎn)

　　現(xiàn)金流量風(fēng)險(xiǎn)指企業(yè)由于現(xiàn)金流入和流出的不確定性，可能遭遇的現(xiàn)金流短缺或過剩的風(fēng)險(xiǎn)。這種風(fēng)險(xiǎn)直接關(guān)系到企業(yè)的流動(dòng)性管理，影響企業(yè)的日常運(yùn)營和財(cái)務(wù)穩(wěn)定性?，F(xiàn)金流量風(fēng)險(xiǎn)源于多種因素，包括但不限于銷售收入的波動(dòng)、應(yīng)收賬款的回收周期、存貨管理的有效性、經(jīng)營成本和費(fèi)用的控制，以及季節(jié)性和周期性經(jīng)營活動(dòng)的影響等。在銷售收入方面，企業(yè)可能因市場(chǎng)需求變化、產(chǎn)品價(jià)格波動(dòng)、競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的策略調(diào)整等因素，面臨銷售額下降的風(fēng)險(xiǎn)，從而影響現(xiàn)金流入。應(yīng)收賬款回收周期的延長(zhǎng)，尤其是在客戶支付習(xí)慣改變或經(jīng)濟(jì)環(huán)境惡化的情況下，會(huì)直接影響企業(yè)的現(xiàn)金流入時(shí)點(diǎn)，增加現(xiàn)金流量風(fēng)險(xiǎn)。存貨管理效率的低下，如存貨積壓或過度庫存，同樣會(huì)占用大量現(xiàn)金，影響企業(yè)現(xiàn)金流的靈活性。經(jīng)營成本和費(fèi)用的控制也是影響現(xiàn)金流量風(fēng)險(xiǎn)的重要因素。企業(yè)在原材料采購、生產(chǎn)制造、人力資源管理等方面的成本控制不力，將導(dǎo)致經(jīng)營成本上升，進(jìn)一步壓縮現(xiàn)金流。企業(yè)的季節(jié)性和周期性經(jīng)營活動(dòng)也會(huì)導(dǎo)致現(xiàn)金流的不穩(wěn)定，特定行業(yè)如零售、旅游等行業(yè)在這方面表現(xiàn)更為明顯，這些行業(yè)在旺季時(shí)現(xiàn)金流入量大，淡季時(shí)則可能面臨現(xiàn)金流短缺的風(fēng)險(xiǎn)。

　　二、籌資風(fēng)險(xiǎn)

　　籌資風(fēng)險(xiǎn)是企業(yè)在籌集資金過程中可能遭遇的風(fēng)險(xiǎn)，關(guān)系到企業(yè)的資本結(jié)構(gòu)和財(cái)務(wù)戰(zhàn)略。這類風(fēng)險(xiǎn)主要源于資金來源的不確定性、籌資成本的變動(dòng)以及籌資結(jié)構(gòu)的不合理性。企業(yè)在籌資過程中，無論是通過債務(wù)還是權(quán)益融資，都可能面臨不同形式的籌資風(fēng)險(xiǎn)。資金來源的不確定性是籌資風(fēng)險(xiǎn)的一大來源。企業(yè)依賴的外部融資渠道，如銀行貸款、發(fā)行債券或股票，其可獲得性受到宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境、市場(chǎng)情緒和企業(yè)自身信用狀況等多重因素的影響。在經(jīng)濟(jì)衰退、市場(chǎng)波動(dòng)或企業(yè)信用下降的情況下，企業(yè)可能難以按預(yù)期獲得所需資金，或者只能以更高的成本獲得資金。籌資成本的變動(dòng)也是籌資風(fēng)險(xiǎn)的重要組成部分。債務(wù)融資的利率可能受到市場(chǎng)利率波動(dòng)的影響，導(dǎo)致企業(yè)財(cái)務(wù)成本上升；而權(quán)益融資則可能因股市波動(dòng)、投資者情緒等因素導(dǎo)致籌資成本不穩(wěn)定。企業(yè)在進(jìn)行籌資決策時(shí)，需要評(píng)估不同籌資方式的成本，以及這些成本隨市場(chǎng)條件變化的風(fēng)險(xiǎn)。理想的籌資結(jié)構(gòu)應(yīng)平衡債務(wù)和權(quán)益的比例，以優(yōu)化企業(yè)的財(cái)務(wù)成本和資本成本。如果企業(yè)過度依賴某一種籌資方式，如過度進(jìn)行債務(wù)融資可能增加財(cái)務(wù)杠桿和償債壓力，而過度進(jìn)行權(quán)益融資則可能導(dǎo)致股權(quán)稀釋和失去控制權(quán)的風(fēng)險(xiǎn)。企業(yè)需謹(jǐn)慎規(guī)劃籌資結(jié)構(gòu)，避免因結(jié)構(gòu)不當(dāng)而增加財(cái)務(wù)壓力。

　　三、投資風(fēng)險(xiǎn)

　　投資風(fēng)險(xiǎn)是企業(yè)在執(zhí)行資本配置決策過程中遭遇的固有不確定性，涉及的是企業(yè)資金投入特定項(xiàng)目或市場(chǎng)時(shí)面臨的潛在損失可能性。這類風(fēng)險(xiǎn)直接關(guān)系投資決策的準(zhǔn)確性及其對(duì)未來收益預(yù)期的判斷。企業(yè)在投資時(shí)需考慮多種因素，包括但不限于項(xiàng)目本身的財(cái)務(wù)健康度、所在行業(yè)的市場(chǎng)前景、技術(shù)發(fā)展的趨勢(shì)、政治經(jīng)濟(jì)環(huán)境的穩(wěn)定性，以及法律法規(guī)的可能變化等。投資風(fēng)險(xiǎn)的復(fù)雜性在于它不僅受到宏觀經(jīng)濟(jì)因素的影響，如利率變化、匯率波動(dòng)、通貨膨脹率等，還受到特定行業(yè)和市場(chǎng)的微觀因素影響，如新技術(shù)的出現(xiàn)可能會(huì)顛覆整個(gè)行業(yè)的現(xiàn)有格局，或是政策調(diào)整影響特定領(lǐng)域的投資價(jià)值。投資風(fēng)險(xiǎn)具有不可預(yù)見性，即使是經(jīng)過深入分析和精心規(guī)劃的投資項(xiàng)目，也可能因?yàn)槲茨軠?zhǔn)確預(yù)測(cè)到的外部變化而面臨損失。例如，一項(xiàng)看似有前景的新技術(shù)投資，可能因?yàn)橛脩艚邮芏鹊?、市?chǎng)推廣不力或更高效的競(jìng)爭(zhēng)技術(shù)的出現(xiàn)而失敗。國際投資項(xiàng)目除了面臨正常的商業(yè)和技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)外，還可能因?yàn)槟繕?biāo)國家的政治動(dòng)蕩、法律環(huán)境變化或經(jīng)濟(jì)制裁等外部因素而遭受損失。投資風(fēng)險(xiǎn)還表現(xiàn)在投資的不確定性回報(bào)上，即使是經(jīng)歷了充分的市場(chǎng)調(diào)研和財(cái)務(wù)分析，投資的最終回報(bào)仍然有可能低于預(yù)期，或者投資本金無法完全回收。

　　基于人工智能的企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警措施

　　一、建立智能數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)

　　企業(yè)需要根據(jù)自身的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)量、處理復(fù)雜度以及預(yù)算等因素，選擇能夠提供實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理、機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)可視化功能的平臺(tái)。企業(yè)需要將現(xiàn)有的財(cái)務(wù)系統(tǒng)與智能數(shù)據(jù)分析平臺(tái)進(jìn)行集成，這通常需要API接口的支持，以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)同步傳輸。企業(yè)的 IT和財(cái)務(wù)團(tuán)隊(duì)需要共同工作，確保從財(cái)務(wù)系統(tǒng)如ERP、CRM以及其他相關(guān)系統(tǒng)中收集的數(shù)據(jù)能夠無縫導(dǎo)入到智能數(shù)據(jù)分析平臺(tái)中。在數(shù)據(jù)集成完成后，應(yīng)配置和訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型，這需要企業(yè)提供足夠的歷史財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，以便模型能夠?qū)W習(xí)和識(shí)別正常財(cái)務(wù)活動(dòng)與異常財(cái)務(wù)活動(dòng)（即潛在風(fēng)險(xiǎn)）之間的差異。這一過程可能需要數(shù)據(jù)科學(xué)家和財(cái)務(wù)專家的密切合作，以確保模型能夠準(zhǔn)確反映企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的特點(diǎn)。模型訓(xùn)練完成并通過驗(yàn)證后，就可以實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)流了。一旦模型在數(shù)據(jù)流中識(shí)別出與學(xué)習(xí)的風(fēng)險(xiǎn)模式相匹配的模式，系統(tǒng)便會(huì)自動(dòng)發(fā)出預(yù)警，通過電子郵件、短信或企業(yè)內(nèi)部通訊平臺(tái)等方式通知相關(guān)財(cái)務(wù)管理人員。除了實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)外，企業(yè)還可以利用智能數(shù)據(jù)分析平臺(tái)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)趨勢(shì)分析和預(yù)測(cè)。通過對(duì)過去和當(dāng)前的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析，平臺(tái)可以幫助企業(yè)識(shí)別可能導(dǎo)致風(fēng)險(xiǎn)的長(zhǎng)期趨勢(shì)，比如收入下降、成本增加或現(xiàn)金流量減少的趨勢(shì)。這些趨勢(shì)分析不僅為企業(yè)提供了對(duì)未來潛在風(fēng)險(xiǎn)的洞見，還可以幫助企業(yè)制定更有效的風(fēng)險(xiǎn)管理策略和預(yù)防措施。

　　二、實(shí)施高級(jí)算法模型，精準(zhǔn)預(yù)測(cè)風(fēng)險(xiǎn)趨勢(shì)

　　企業(yè)需在內(nèi)部建立專門的數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)，或與外部專業(yè)服務(wù)機(jī)構(gòu)合作。此團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)收集和篩選與財(cái)務(wù)相關(guān)的大量歷史數(shù)據(jù)，包括但不限于營業(yè)收入、成本費(fèi)用、現(xiàn)金流量及財(cái)務(wù)比率等，也需整合外部數(shù)據(jù)，如行業(yè)報(bào)告、經(jīng)濟(jì)指標(biāo)、市場(chǎng)趨勢(shì)等，以確保數(shù)據(jù)的全面性和多維度。選擇適合的算法模型進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試，如時(shí)間序列分析、回歸模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，具體選擇取決于數(shù)據(jù)特性和預(yù)測(cè)目標(biāo)。通過對(duì)比不同模型的預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際發(fā)生的事件，評(píng)估模型的準(zhǔn)確性和可靠性，進(jìn)而選擇最優(yōu)模型。選定模型后，進(jìn)入模型訓(xùn)練階段，需使用歷史數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練，直至模型能夠準(zhǔn)確識(shí)別財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)信號(hào)和預(yù)測(cè)風(fēng)險(xiǎn)趨勢(shì)。模型訓(xùn)練完成后，進(jìn)入實(shí)際應(yīng)用階段，即將實(shí)時(shí)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)輸入模型，模型依據(jù)已學(xué)習(xí)的規(guī)律進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和趨勢(shì)預(yù)測(cè)。一旦模型識(shí)別出潛在風(fēng)險(xiǎn)或異常趨勢(shì)，即自動(dòng)觸發(fā)預(yù)警機(jī)制，通過郵件、短信或企業(yè)內(nèi)部通信系統(tǒng)等方式，實(shí)時(shí)告知企業(yè)管理層和財(cái)務(wù)部門。為確保模型長(zhǎng)期有效運(yùn)行，企業(yè)需定期對(duì)模型進(jìn)行維護(hù)和更新。這包括用新收集的數(shù)據(jù)重新訓(xùn)練模型，以適應(yīng)市場(chǎng)和企業(yè)運(yùn)營的變化，同時(shí)也需持續(xù)監(jiān)控模型的預(yù)測(cè)性能，一旦發(fā)現(xiàn)準(zhǔn)確率下降，需及時(shí)調(diào)整或更換模型算法。企業(yè)還應(yīng)建立模型的監(jiān)控日志和審計(jì)軌跡，確保預(yù)警系統(tǒng)的透明性和可追溯性，以便在出現(xiàn)問題時(shí)能夠快速定位和解決。

　　三、建立智能化風(fēng)險(xiǎn)管理框架，優(yōu)化決策支持系統(tǒng)

　　企業(yè)需在內(nèi)部建立一個(gè)跨部門的項(xiàng)目組，負(fù)責(zé)框架的規(guī)劃和實(shí)施，確保技術(shù)與業(yè)務(wù)需求的緊密結(jié)合。該項(xiàng)目組包括財(cái)務(wù)、IT以及風(fēng)險(xiǎn)管理部門的專業(yè)人員，共同定義企業(yè)面臨的主要財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)類型，明確需要監(jiān)測(cè)和預(yù)警的關(guān)鍵財(cái)務(wù)指標(biāo)。企業(yè)需通過采購或自主開發(fā)的方式，構(gòu)建一個(gè)以數(shù)據(jù)為核心的智能化風(fēng)險(xiǎn)管理平臺(tái)。該平臺(tái)核心功能包括數(shù)據(jù)集成、風(fēng)險(xiǎn)建模、預(yù)警生成以及決策支持。數(shù)據(jù)集成模塊負(fù)責(zé)從內(nèi)部系統(tǒng)（如ERP、CRM）和外部來源（如市場(chǎng)數(shù)據(jù)服務(wù)）自動(dòng)收集和整理數(shù)據(jù)。風(fēng)險(xiǎn)建模模塊使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，基于歷史數(shù)據(jù)訓(xùn)練出能夠識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)信號(hào)的模型。預(yù)警生成模塊則負(fù)責(zé)根據(jù)模型分析結(jié)果，當(dāng)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)超出預(yù)設(shè)閾值時(shí)自動(dòng)生成預(yù)警信息。決策支持模塊提供基于風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果的操作建議，輔助管理層進(jìn)行決策。企業(yè)需在平臺(tái)中設(shè)立個(gè)性化的風(fēng)險(xiǎn)管理儀表板，使管理層和相關(guān)部門能夠?qū)崟r(shí)查看財(cái)務(wù)狀況、風(fēng)險(xiǎn)水平以及預(yù)警信息，儀表板應(yīng)支持自定義視圖，以滿足不同用戶的需求。通過這些儀表板，管理者可以快速了解企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的整體狀況，從而做出及時(shí)響應(yīng)。在實(shí)際操作中，當(dāng)智能化風(fēng)險(xiǎn)管理框架檢測(cè)到潛在風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)將預(yù)警信息通過郵件、短信或企業(yè)內(nèi)部通信系統(tǒng)推送給相關(guān)人員，決策支持系統(tǒng)會(huì)根據(jù)已設(shè)定的規(guī)則或以往的處理經(jīng)驗(yàn)，提供應(yīng)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的建議方案，如調(diào)整財(cái)務(wù)策略、加強(qiáng)現(xiàn)金流管理等。企業(yè)還可以設(shè)立風(fēng)險(xiǎn)響應(yīng)小組，專責(zé)跟進(jìn)每一個(gè)預(yù)警事件，確保采取有效措施降低風(fēng)險(xiǎn)。

　　結(jié)語

　　基于人工智能的企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警研究，不僅順應(yīng)了智能技術(shù)與財(cái)務(wù)管理深度融合的時(shí)代潮流，也為企業(yè)在復(fù)雜多變的市場(chǎng)環(huán)境中穩(wěn)健發(fā)展提供了有效工具。未來，持續(xù)探索和優(yōu)化人工智能在財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警中的應(yīng)用，將成為企業(yè)獲得競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)、提升自身抗風(fēng)險(xiǎn)能力的關(guān)鍵。實(shí)踐中，企業(yè)需不斷完善相關(guān)算法和模型，實(shí)現(xiàn)更為精準(zhǔn)和及時(shí)的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警，確保企業(yè)能在風(fēng)險(xiǎn)初現(xiàn)時(shí)就采取有效措施，保障財(cái)務(wù)安全與穩(wěn)定。

　　參考文獻(xiàn)

　　[1]張丹瑤,韓起遠(yuǎn).大數(shù)據(jù)背景下人工智能在企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警中的應(yīng)用 [J].中國鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)會(huì)計(jì),2023(11):169-171.

　　[2]趙麗瓊,聶李千慧.人工智能在企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警中的應(yīng)用研究 [J].中小企業(yè)管理與科技,2023(20):134-136.

　　[3]陳靜怡,苗佳芳,李依辰,等.人工智能在企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)防控中的運(yùn)用 [J].今日財(cái)富,2023(7):101-103.

　　[4]杭慧芹,許蘇蘭.數(shù)字化轉(zhuǎn)型背景下企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別與管控探討 [J].財(cái)會(huì)通訊,2022(24):131-134+170.

　　[5]王升.數(shù)字化時(shí)代中小企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警研究[J].納稅 ,2021(31):72-73.

　　作者簡(jiǎn)介：張海燕，本科，高級(jí)會(huì)計(jì)師，研究方向?yàn)橹悄茇?cái)務(wù)管理、數(shù)智技術(shù)、風(fēng)險(xiǎn)控制、核算自動(dòng)化、人機(jī)協(xié)同。

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