一、引言 随着当前经济的快速发展，企业业务量不断扩大，财务需要处理的数据也在不断加大，而当前传统的财务模式，由于运算能力有限，无法对大数据进行深度的分析，不能做到对企业财务数据的进一步挖掘，从而为企业财务风险防控提供决策参考，增加了企业的财务风险。在此背景下，为了充分利用企业现有的财务数据，通过数据处理分析和处理，为企业的财务风险防控提供一定思路，从而达到企业财务风险防控的智能化程度。本文则从大数据的背景出发，分析如何利用人工智能技术，实现企业财务风险防控的目的，并给出相应的对策建议。 二、大数据背景下企业财务风险防控现状 (一)大数据背景下企业财务风险防控困境 1.传统的财务模式阻碍企业的发展。目前，我国大部分企业的财务管理模式仍然沿用传统的财务管理方式，不适应大数据环境对于企业财务管理的新要求。一些企业在财务管理方面，财务人员的主观能动性不足，仍然采用上级安排工作的方式工作，不能够对于企业的财务数据进行主动分析，发现问题。同时，大部分的企业财务人员不具备大数据分析的能力，不能够对于当前企业财务大数据进行充分的分析，不能够及时发现财务中的风险因素，造成了企业运营过程中的风险。 2.财务数据增长速度加快。目前，大部分的企业对于财务数据的管理和储存沿用传统的会计电算化模式，仅仅将不断增加的财务数据进行储存，而缺少对于数据的分析。随着数据的不断增加，仅仅依靠人工对于财务数据分析，已不能够适应财务数据快速增长的需求，需要企业转变当前对于财务数据分析模式的转变，从而提高企业对于财务数据利用的效率，达到对财务风险的及时发现和预防。 3.缺乏财务风险预警。随着企业业务量的不断增加，由此产生的财务事项也不断增加，而很多企业往往盲目追求业务量的增加，缺少风险的防控和预警意识。如在内部风险控制方面，企业仍然采用传统的风控模式，运用人力资源对风险进行预防和控制，但是由于企业业务量的增加，相应的风险因子也在不断增加，财务数据也在不断增加，仅仅依靠人力防控风险已不能够满足企业的防线防控需求，需要利用智能化的设备和技术对于风险进行预警，从而达到防控的目的。当前许多企业在财务风险的预警方面还不够重视，没有意识到风险的动态变化，仅仅通过对财务数据的横向比较分析企业的财务问题和风险，而缺少对于当前大数据环境下动态因素的变化，从而降低了财务风险预警的准确性。因此，需要企业能够从财务风险防控预警体系的构建入手，利用智能化的手段对于财务大数据进行及时分析，并对风险点进行预警，从而达到风险防控的目的。 (二)人工智能在财务风险防控中的应用探索 1.利用人工智能技术实现对于财务数据的汇总和分类。当前，人工智能技术对财务风险防控的最早探索是对于财务数据的汇总和分类，如在企业业务开展的过程中，按照业务的不同类别，将财务数据进行及时汇总，并按照数据的风险指标高低程度，进行分类，从而达到为企业提供财务风险预警的目的。如在信用卡业务的开展过程中，可以利用人工智能手段对于用户消费的财务数据进行汇总，并按照用户还贷的信用等级，将用户的相关信息进行分类，从而达到对于高风险用户和指标进行提醒的目的。 2.财务数据核查及审核。随着互联网发展的不断加速，每一个企业所产生的财务数据越来越多，且企业相关业务的财务数据十分复杂，如果采用人工审核的方式，不能够达到对于数据进行有效核查和审核的目的。而采用人工智能技术能够通过计算机算力的提升，实现对数据的实时处理，通过数据图像的展示和识别等方式，达到对于关键财务数据提取的目的，从而提高财务数据核查的效率。2017年支付宝利用人工智能技术，对纳税人的纳税信息进行了整合，通过智能化系统的运算，实现个人所得税的智能申报和合并纳税，将财务数据图像的方式进行展示，从而降低了人工对于财务数据的误判，大大提高了财务数据审核的效率。 3.财务数据推理及演绎。人工智能在运算方面具有较大的优势，能够对大量的财务数据进行运算，并通过财务数据的运算，发现财务数据中的推理规律，实现未来财务数据的整理和分析，提高财务数据的分析效率。如2012年，美国花旗银行就推出了人工智能客服，该客服能够对于财务数据的相关信息进行深度分析，并通过推理模式的方式，按照人类的逻辑思维给出未来财务数据可能存在的风险的判断，提高客户的决策水平，降低财务风险。 4.财务经营决策与预测。目前，企业大量的财务数据作为企业的一项重要的资源，但是由于缺少财务数据分析，往往不能够作为企业经营决策的参考，但是人工智能的使用，能够通过对于企业的财务数据进行深入的分析，探索财务数据中的内在关联，从企业的经营特点出发，针对不同的业务项目，给出未来的决策建议。目前，财务机器人就旨在通过对于客户的财务数据分析，为客户提供未来经营决策的参考，从而降低客户的财务风险。 三、基于人工智能的企业财务风险防控机制设计 (一)用于财务风险防控的人工智能技术分析 当前人工智能技术种类较多，但是从企业财务风险防控的角度来看，主要涉及对于大量财务数据的挖掘和分析，对于政策语言的自然语言处理，最新的财务政策的网络搜索和抓取，以及财务数据中间逻辑关系的推理和演绎的深度学习。本文构建的企业财务风险防控机制主要涉及四个方面的人工智能技术。
