閆超宇

隨著技術(shù)的飛速發(fā)展，機(jī)器學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)等新興技術(shù)不斷涌現(xiàn)，并逐漸應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域。在財(cái)務(wù)管理中，采用基于機(jī)器學(xué)習(xí)的智能財(cái)務(wù)管理技術(shù)，已經(jīng)成為新的熱點(diǎn)，引起了大眾的廣泛關(guān)注?，F(xiàn)如今，越來(lái)越多的企業(yè)開(kāi)始尋找并應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)來(lái)改善其財(cái)務(wù)管理工作，以提高企業(yè)的效率和競(jìng)爭(zhēng)力。

機(jī)器學(xué)習(xí)在企業(yè)財(cái)務(wù)管理中的應(yīng)用

預(yù)測(cè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)管理也是財(cái)務(wù)管理的重要內(nèi)容，機(jī)器學(xué)習(xí)可以借助模型預(yù)測(cè)未來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)變化趨勢(shì)。傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型基于統(tǒng)計(jì)學(xué)方法，通過(guò)分析企業(yè)財(cái)務(wù)報(bào)表和財(cái)務(wù)指標(biāo)，評(píng)估企業(yè)面臨的風(fēng)險(xiǎn)情況。常用的傳統(tǒng)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)方法包括判別分析法、多元線性回歸分析法、Logit（邏輯回歸）分析法等。其中，判別分析法將企業(yè)分為兩類(lèi)（償債能力良好和償債能力不佳），并根據(jù)一些財(cái)務(wù)指標(biāo)進(jìn)行判斷，得出一個(gè)判別函數(shù)，從而確定其償債能力；多元線性回歸分析法則是通過(guò)建立一個(gè)含有多個(gè)自變量的線性回歸方程，預(yù)測(cè)企業(yè)未來(lái)的償債能力；Logit回歸分析法則是在多元線性回歸分析法的基礎(chǔ)上改進(jìn)，將線性預(yù)測(cè)模型轉(zhuǎn)化為概率模型，以便能更好地捕捉風(fēng)險(xiǎn)因素之間的非線性關(guān)系。

建立風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型。傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型雖然具有一定優(yōu)勢(shì)，但也存在缺點(diǎn)，如果只關(guān)注財(cái)務(wù)指標(biāo)，可能會(huì)忽略其他導(dǎo)致風(fēng)險(xiǎn)的因素。因此，在當(dāng)前人工智能技術(shù)快速發(fā)展的背景下，機(jī)器學(xué)習(xí)成為了財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)的新選擇，并在實(shí)踐中獲得了廣泛的應(yīng)用和認(rèn)可。建立基于機(jī)器學(xué)習(xí)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型，主要包括以下步驟：

第一步是進(jìn)行數(shù)據(jù)收集和預(yù)處理。從企業(yè)財(cái)務(wù)報(bào)表、股票市場(chǎng)等多個(gè)數(shù)據(jù)源中獲取相關(guān)數(shù)據(jù)，并進(jìn)行清洗、歸一化、特征提取等預(yù)處理操作，以便更好地使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法建模。第二步是特征選取。根據(jù)實(shí)際需求和數(shù)據(jù)情況，利用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法等選擇最具預(yù)測(cè)能力的特征，常用的特征選擇方法包括方差分析、卡方檢驗(yàn)、互信息等。第三步是模型訓(xùn)練。根據(jù)已有的樣本數(shù)據(jù)，利用監(jiān)督學(xué)習(xí)算法對(duì)模型展開(kāi)訓(xùn)練，以預(yù)測(cè)企業(yè)未來(lái)的償債能力。第四步為模型評(píng)估和優(yōu)化。通過(guò)交叉驗(yàn)證、ROC曲線（受試者工作特征曲線）等方法對(duì)模型進(jìn)行評(píng)估和優(yōu)化，提高模型的預(yù)測(cè)精度和泛化能力。最后一步是部署和應(yīng)用模型，將模型部署到實(shí)際應(yīng)用環(huán)境中，實(shí)現(xiàn)對(duì)企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)并提供有效的決策支持。

檢測(cè)財(cái)務(wù)欺詐。欺詐檢測(cè)是為了識(shí)別欺詐活動(dòng)、防止財(cái)務(wù)損失而采取的一種主動(dòng)措施。常用的傳統(tǒng)財(cái)務(wù)欺詐檢測(cè)方法包括以下幾種：

第一種是專(zhuān)家判斷法，專(zhuān)家借助自身的經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)，觀察企業(yè)財(cái)務(wù)報(bào)表和交易記錄等，從中尋找異常數(shù)據(jù)，進(jìn)而判斷是否存在欺詐行為。第二種是比率分析法，通過(guò)監(jiān)控財(cái)務(wù)指標(biāo)和比率變化情況，發(fā)現(xiàn)可能存在的欺詐行為。例如，監(jiān)控利潤(rùn)總額與營(yíng)業(yè)收入之間的比值，或者流動(dòng)資產(chǎn)與流動(dòng)負(fù)債之間的比值等等。第三種是時(shí)間序列分析法，對(duì)企業(yè)歷史財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的時(shí)間序列進(jìn)行分析，判斷當(dāng)前財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的異常情況。

這些傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)欺詐檢測(cè)方法雖然在實(shí)踐中有一定的應(yīng)用價(jià)值，但也存在一些缺點(diǎn)，如容易受到專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)和主觀判斷的影響、難以處理海量數(shù)據(jù)等。欺詐檢測(cè)面臨的主要挑戰(zhàn)就是需要應(yīng)對(duì)層出不窮的欺詐方法，但財(cái)務(wù)欺詐往往隱藏在交易中，不易被察覺(jué)。

提高財(cái)務(wù)管理工作效率。機(jī)器學(xué)習(xí)自動(dòng)化管理大大提高了現(xiàn)代企業(yè)的工作效率。在財(cái)務(wù)管理方面，機(jī)器學(xué)習(xí)被越來(lái)越多的企業(yè)采用。它可以借助財(cái)務(wù)模型，快速進(jìn)行數(shù)據(jù)分析并作出反饋，從而縮短管理層的決策周期。此外，基于機(jī)器學(xué)習(xí)的智能輔助系統(tǒng)可以有效提高員工財(cái)務(wù)管理能力、規(guī)范財(cái)務(wù)處理流程，進(jìn)而提高員工的工作效率以及財(cái)務(wù)指標(biāo)的實(shí)現(xiàn)概率。

提升財(cái)務(wù)安全系數(shù)。財(cái)務(wù)安全是企業(yè)需要關(guān)注的重點(diǎn)問(wèn)題，機(jī)器學(xué)習(xí)在其中也能發(fā)揮積極作用。在企業(yè)財(cái)務(wù)管理過(guò)程中，一方面可以建立更完備的財(cái)務(wù)安全模型用于風(fēng)險(xiǎn)預(yù)防，另一方面也可以利用機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)異常賬戶(hù)進(jìn)行自動(dòng)化檢測(cè)，從而發(fā)現(xiàn)財(cái)務(wù)管理過(guò)程中的潛在風(fēng)險(xiǎn)。此外，與其他金融機(jī)構(gòu)之間的交互，也可以借助機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)，從而能更加安全。

機(jī)器學(xué)習(xí)在企業(yè)財(cái)務(wù)管理中的優(yōu)勢(shì)與挑戰(zhàn)

基于機(jī)器學(xué)習(xí)的財(cái)務(wù)管理可以通過(guò)分析大量歷史數(shù)據(jù)，識(shí)別其中的規(guī)律和趨勢(shì)，并能夠根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果自動(dòng)進(jìn)行財(cái)務(wù)決策。這樣可以大幅提高決策的精度和效率，減少人為因素的影響，同時(shí)也縮短了決策周期；其次，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)異常情況和潛在風(fēng)險(xiǎn)，做出預(yù)警并采取必要的風(fēng)險(xiǎn)控制措施，從而有效降低企業(yè)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生概率。最后，機(jī)器學(xué)習(xí)的財(cái)務(wù)管理研究可以將復(fù)雜的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)處理過(guò)程自動(dòng)化，從而有效降低企業(yè)運(yùn)營(yíng)成本。

機(jī)器學(xué)習(xí)模型的表現(xiàn)很大程度上取決于數(shù)據(jù)的質(zhì)量，如果數(shù)據(jù)質(zhì)量不佳，將會(huì)影響機(jī)器學(xué)習(xí)模型的準(zhǔn)確性和可靠性。在財(cái)務(wù)管理領(lǐng)域，數(shù)據(jù)可能來(lái)自多個(gè)系統(tǒng)，數(shù)據(jù)的格式、精度、完整性等方面存在差異，因此需要進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理，以提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。其次，基于機(jī)器學(xué)習(xí)的財(cái)務(wù)管理研究中，模型通常是由算法自動(dòng)處理數(shù)據(jù)得出，這使得模型的可解釋性較低。這就意味著，我們難以理解為什么模型會(huì)給出某些特定結(jié)果，并且難以對(duì)模型進(jìn)一步改進(jìn)和優(yōu)化。為了解決這個(gè)問(wèn)題，可以嘗試使用解釋性更強(qiáng)的模型或者增加額外的特征工程，提升模型的可解釋性。

未來(lái)，隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，機(jī)器學(xué)習(xí)在企業(yè)財(cái)務(wù)管理領(lǐng)域的應(yīng)用也將得到進(jìn)一步擴(kuò)展和深化，同時(shí)需要加強(qiáng)對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量和模型可解釋性的研究，以更好地適應(yīng)企業(yè)實(shí)際情況，為企業(yè)提供更加全面、準(zhǔn)確、快速的財(cái)務(wù)管理服務(wù)。