基于深度學習的企業(yè)財務數(shù)據(jù)及風險預警研究

摘要：隨著企業(yè)財務數(shù)據(jù)規(guī)模的擴大與復雜性的增強，傳統(tǒng)風險預警方法在數(shù)據(jù)整合、非線性關(guān)系挖掘及動態(tài)預警等方面逐漸顯現(xiàn)出局限性。基于此，以財務風險管理理論為基礎(chǔ)，結(jié)合深度學習技術(shù)特性，構(gòu)建包含數(shù)據(jù)預處理、數(shù)據(jù)風險預警模型構(gòu)建的完整框架。通過多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合與動態(tài)閾值設(shè)定機制，可突破傳統(tǒng)線性模型的局限性，實現(xiàn)財務風險的智能化識別與前瞻性預警。研究結(jié)果表明，深度學習模型在捕捉財務指標非線性關(guān)聯(lián)、整合非結(jié)構(gòu)化文本信息及適應動態(tài)風險環(huán)境方面具有顯著優(yōu)勢，可以為企業(yè)構(gòu)建實時化、精準化的財務風險防控體系提供參考。

關(guān)鍵詞：深度學習；企業(yè)；財務數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)分析；風險預警中圖分類號：F275 文獻標志碼：A 文章編號：1673- 291X（2025）08- 0097- 04

目前，我國大部分企業(yè)的財務管理模式仍然沿用傳統(tǒng)的財務管理方式，不適應大數(shù)據(jù)環(huán)境對于企業(yè)財務管理的新要求。特別是在處理朋友圈動態(tài)截圖、供應商電話錄音等信息形態(tài)時，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析方法的不足被放大?，F(xiàn)在的智能算法，如用包含多個處理模塊的多層結(jié)構(gòu)模型，可以自動從各種形態(tài)的資料里找到重要指標。本文從企業(yè)資金風險的整個流程管理出發(fā)，討論深度學習技術(shù)在風險特征識別、參數(shù)調(diào)整優(yōu)化這些環(huán)節(jié)的具體應用方式，目標是建立既能提前預警風險，又能讓管理人員容易理解的智能管理系統(tǒng)。

一、企業(yè)財務數(shù)據(jù)預處理及方式

企業(yè)財務數(shù)據(jù)處理的有效性直接決定數(shù)據(jù)風險預警的準確性和可靠性。構(gòu)建智能財務風險預警系統(tǒng)時面對的主要問題是如何從海量的財務數(shù)據(jù)中提取有價值的信息。這一過程通常包含數(shù)據(jù)來源與樣本的選擇、數(shù)據(jù)清洗與缺失值的處理、財務指標體系的構(gòu)建、特征選擇與降維以及數(shù)據(jù)標準化與歸一化處理五個相互關(guān)聯(lián)的環(huán)節(jié)。每個環(huán)節(jié)都直接影響數(shù)據(jù)分析與處理的有效性，需要根據(jù)財務數(shù)據(jù)的特點進行系統(tǒng)化設(shè)計與實施。

（一）確定數(shù)據(jù)來源與樣本

在處理財務數(shù)據(jù)時，需要重點關(guān)注不同渠道數(shù)據(jù)

的采集和整理以及數(shù)據(jù)樣本的挑選。企業(yè)日常運營產(chǎn)生的數(shù)據(jù)分散在各種不同的系統(tǒng)中，如公司內(nèi)部報銷單、銀行流水，以及外部的行業(yè)報告等，通過整合多方面的數(shù)據(jù)，能夠更容易發(fā)現(xiàn)財務風險。例如，通過對照供應商的合同記錄和客戶反饋，發(fā)現(xiàn)資金周轉(zhuǎn)方面的隱患；對照分析網(wǎng)絡(luò)討論熱度數(shù)據(jù)和股票走勢，提前感知市場的變化。

傳統(tǒng)財務風險預警體系下數(shù)據(jù)的承載、收集、分析以及處理空間有限，無法全面覆蓋企業(yè)的業(yè)務數(shù)據(jù)、財務數(shù)據(jù)、管理數(shù)據(jù)等。因此，對于數(shù)據(jù)樣本的選擇，要同時考慮操作的合理性和難度，即既要確保數(shù)據(jù)樣本能代表整個行業(yè)的情況，還要考慮數(shù)據(jù)獲取的難度和數(shù)據(jù)獲取過程中的潛在法律風險。數(shù)據(jù)樣本選擇的常用方法是分門別類抽取樣本。例如，制造業(yè)和互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)資金鏈的特征差別很大，制造業(yè)更關(guān)注原材料價格波動，而互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)更在意用戶增長數(shù)據(jù)，便可以按行業(yè)類型來分層取樣。如果要觀察企業(yè)發(fā)展的規(guī)律性變化，通常選擇五年以內(nèi)的數(shù)據(jù)，這樣既能覆蓋經(jīng)濟波動周期，又能看到企業(yè)自身的發(fā)展軌跡。

（二）數(shù)據(jù)清洗并填補缺失值

異常數(shù)據(jù)的分布過于隨機使檢測結(jié)果在大數(shù)據(jù)中不好辨別，導致分析進程慢，更易產(chǎn)生虛假預警，嚴重影響異常數(shù)據(jù)分析的效果，進而造成網(wǎng)絡(luò)診斷準確性大幅降低。因此，在財務數(shù)據(jù)處理流程中，清理數(shù)據(jù)雜質(zhì)并填補缺失的數(shù)據(jù)是關(guān)鍵的操作環(huán)節(jié)。此環(huán)節(jié)就是通過系統(tǒng)性的處理方法和技術(shù)手段，擠掉原始數(shù)據(jù)中的“水分”，如要刪除重復的數(shù)據(jù)條目、修正明顯異常的數(shù)字、統(tǒng)一不同格式的表格內(nèi)容，最終得到相對干凈的數(shù)據(jù)庫。在此基礎(chǔ)上，還要根據(jù)數(shù)據(jù)缺失的具體情況選擇不同填補策略。針對少量缺失且不影響整體趨勢的數(shù)據(jù)，可以直接忽略或者用平均值填補；但對于關(guān)鍵業(yè)務指標缺失的情況，可能需要借助回歸模型或者K近鄰算法進行預測性填補。但無論選擇哪種填補方法，都要同時保證數(shù)據(jù)的完整性和填補操作的效率。例如，若某個連鎖店的月度客流量數(shù)據(jù)缺失，則需要觀測其前幾個月的波動情況，再結(jié)合同類型店鋪的表現(xiàn)進行數(shù)據(jù)的填補。這種處理方式的優(yōu)點是在去除數(shù)據(jù)干擾因素的同時，為后續(xù)的數(shù)據(jù)分析工作打下良好的基礎(chǔ)。

（三）構(gòu)建財務指標體系

財務指標體系是企業(yè)財務數(shù)據(jù)分析與管理體系的核心架構(gòu)，其本質(zhì)在于通過系統(tǒng)性、結(jié)構(gòu)化的指標設(shè)計，將復雜的財務數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可量化、可比較、可指導決策的信息資源。從理論角度出發(fā)，財務指標體系的構(gòu)建需遵循三個邏輯層次：首先，基于企業(yè)戰(zhàn)略目標分析財務價值驅(qū)動因素，如圍繞盈利能力、風險控制、成長潛力等核心維度，識別資產(chǎn)運營效率、資本結(jié)構(gòu)等影響價值創(chuàng)造的關(guān)鍵要素。其次，建立指標的層次化與關(guān)聯(lián)性模型。核心財務指標（如凈資產(chǎn)收益率、現(xiàn)金流比率）需與次級指標（如存貨周轉(zhuǎn)率、應收賬款周期）形成因果鏈條，使指標具備預警功能。最后，指標體系需兼顧靜態(tài)評價與動態(tài)預測功能。通過融合歷史財務數(shù)據(jù)和研發(fā)投入轉(zhuǎn)化率、客戶生命周期價值等前瞻性指標，實現(xiàn)財務與非財務指標的協(xié)同。

從實踐的角度出發(fā)，財務指標體系構(gòu)建需遵循“目標導向一維度分解一指標篩選一動態(tài)校準”的閉環(huán)路徑。首先，明確指標體系的服務目標，如投融資決策支持、經(jīng)營績效評估或風險管控需求。其次，按照財務活動本質(zhì)劃分維度模塊，如盈利能力、償債能力、營運能力、發(fā)展能力四大模塊，并在每個模塊下設(shè)計絕對量指標（如凈利潤額）與相對比率指標（如銷售凈利率），形成多角度觀測體系。再次，運用重要性原則篩選關(guān)鍵指標，如在營運能力模塊中，重點選取存貨周轉(zhuǎn)天數(shù)、應收賬款周轉(zhuǎn)率等具有強業(yè)務關(guān)聯(lián)性的指標，剔除計算復雜但解釋力弱的衍生指標。最后，建立指標動態(tài)優(yōu)化機制，即根據(jù)商業(yè)模式變革、監(jiān)管政策調(diào)整或行業(yè)競爭格局變化，定期評估指標適用性，靈活增加或刪除相應的指標。

（四）數(shù)據(jù)的特征篩選與降維

數(shù)據(jù)的特征篩選和降維即需要通過系統(tǒng)化的方法找出核心參數(shù)，同時壓縮重復或者不重要的數(shù)據(jù)。兩個步驟的配合既能提升預測的穩(wěn)定性，又能通過聚焦核心參數(shù)而增強分析結(jié)果的準確性。篩選數(shù)據(jù)特征的方法有三：一是計算成本較低的過濾法，即利用方差大小、相關(guān)性指標評估值得保留的數(shù)據(jù)特征；二是比較復雜的包裹法，即在反復測試不同特征組合的實際效果，發(fā)現(xiàn)特征之間的聯(lián)動關(guān)系；三是實踐應用頻繁的嵌入法，即在模型訓練過程中自動完成特征優(yōu)選數(shù)據(jù)降維的目的是通過各種變換把高維數(shù)據(jù)投影到低維空間。其主要方法有三個。一是主成分分析法（分類別），通過找到方差最大的投影方向，有效消除數(shù)據(jù)單位的干擾；二是線性判別分析法（側(cè)重分類效果），適用金融風險評估場景，能更好地區(qū)分不同風險等級的企業(yè)；三是流形學習（非線性降維技術(shù)），特別適合處理結(jié)構(gòu)復雜的數(shù)據(jù)可視化需求，如把企業(yè)多維財務指標置于平面圖進行觀察。

（五）數(shù)據(jù)標準化與歸一化處理

數(shù)據(jù)標準化與歸一化的本質(zhì)是通過數(shù)學公式調(diào)整原始數(shù)據(jù)，將不同單位、不同范圍的數(shù)值統(tǒng)一到同一個標準框架中，從而在計算數(shù)據(jù)點之間的距離或者權(quán)重時，不會因原始數(shù)據(jù)單位不同或者數(shù)值大小差異太大而出現(xiàn)結(jié)果偏差。

數(shù)據(jù)標準化與歸一化的常見處理方法是先算平均值再調(diào)整數(shù)值范圍（如用標準差縮放），使處理后的數(shù)據(jù)分布更集中，然后用線性計算方法將原始數(shù)值壓縮到固定區(qū)間，如0～1之間。但仍需要根據(jù)具體需求確定具體的處理方法，如果需要同時處理正向指標（如銷售額增長率）和負向指標（如庫存積壓率），需要根據(jù)指標的類型選擇適配的方法，從而保證數(shù)據(jù)處理的有效性和實際應用價值。

二、基于深度學習的企業(yè)財務數(shù)據(jù)風險預警模型構(gòu)建

大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的應用使得企業(yè)能夠從大量復雜的數(shù)據(jù)中提取有價值的財務信息。為了實現(xiàn)精準、有效的財務數(shù)據(jù)風險預警，還要構(gòu)建適配的風險預警模型。深度學習具有強大的非線性擬合能力與自動特征提取機制，能夠更敏銳地捕捉財務數(shù)據(jù)中的潛在風險，從而實現(xiàn)精準、有效的數(shù)據(jù)風險預警。以下圍繞確定風險預警模型、網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)設(shè)計與參數(shù)設(shè)置、確定預警指標權(quán)重、模型的訓練與優(yōu)化等方面，探討基于深度學習的企業(yè)財務風險預警模型。

（一）確定風險預警模型

在企業(yè)運營過程中，構(gòu)建有效的財務健康監(jiān)測機制能夠幫助管理者及時洞察資金運作異常，為經(jīng)營決策提供重要參考。當前主流的智能分析系統(tǒng)主要運用具備多維度數(shù)據(jù)處理能力的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)。例如，針對結(jié)構(gòu)化財務表單，可選用擅長特征提取的卷積網(wǎng)絡(luò)模型；對于涉及資金流動的時序性數(shù)據(jù)，具備狀態(tài)記憶的循環(huán)網(wǎng)絡(luò)能有效跟蹤資金流向變化軌跡。

在具體實施過程中，需要統(tǒng)籌考慮數(shù)據(jù)特性、業(yè)務目標與實施可行性三者的平衡關(guān)系。在實際應用中有四個核心要素需要著重把握：首先，面對樣本量不足的情況，可采用模型參數(shù)復用技術(shù)結(jié)合多模型融合策略，既能繼承已有知識又能增強系統(tǒng)魯棒性；其次，處理高維度財務指標時，建議先通過特征壓縮技術(shù)提煉核心信息，避免維度災難影響分析效果；再次，需要建立動態(tài)優(yōu)化機制，通過對接業(yè)務數(shù)據(jù)庫實現(xiàn)模型參數(shù)的持續(xù)更新，使分析系統(tǒng)能夠跟隨市場環(huán)境同步進化；最后，在系統(tǒng)部署階段應開展多輪驗證測試，借助分類性能曲線評估不同預警閾值的適用性，合理平衡風險捕捉能力與誤判概率之間的關(guān)系。

（二）網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)設(shè)計與參數(shù)設(shè)置

在建立財務風險識別系統(tǒng)時，網(wǎng)絡(luò)框架的構(gòu)建需要兼顧特征捕捉能力、環(huán)境適應性和運算效率三方面要求。工程實踐中通常采用模塊化分層設(shè)計思路，將數(shù)據(jù)處理流程劃分為輸入整合、特征解析、綜合研判三個功能模塊。輸入模塊承擔多源數(shù)據(jù)融合任務，通過標準化接口接收財務報表、行業(yè)資訊文本及歷史趨勢數(shù)據(jù)等異構(gòu)信息。特征解析層是系統(tǒng)的核心處理單元，采用混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)進行深度分析：針對資產(chǎn)負債表等二維數(shù)據(jù)，使用具備局部感知特性的卷積模塊識別科目間的勾稽關(guān)系；對于原材料價格波動等時間序列數(shù)據(jù)，則采用帶有時態(tài)記憶單元的雙向遞歸網(wǎng)絡(luò)捕捉周期性規(guī)律。綜合研判層通過特征重組技術(shù)生成高階風險指標，最終輸出符合業(yè)務場景的可解釋性預警信號。

參數(shù)設(shè)置需遵循動態(tài)適配原則，在初始化階段采用Xavier或He方法平衡各層梯度分布，通過批量歸一化層加速收斂。超參數(shù)優(yōu)化需重點調(diào)節(jié)學習率與正則化強度的動態(tài)平衡：初始學習率通常設(shè)為0.001～0.01區(qū)間，配合指數(shù)衰減策略實現(xiàn)訓練后期的精細調(diào)優(yōu)；L2正則化系數(shù)建議設(shè)置在1e- 4至1e- 3區(qū)間以抑制過擬合，而Dropout比率需根據(jù)網(wǎng)絡(luò)深度在0.2至0.5間梯度調(diào)整。優(yōu)化器選擇需考慮數(shù)據(jù)特性，Adam優(yōu)化器在非平穩(wěn)企業(yè)數(shù)據(jù)中表現(xiàn)穩(wěn)健，而Nadam優(yōu)化器對時序特征的適應性更優(yōu)。

（三）確定預警指標權(quán)重

在各預警指標的權(quán)重確定過程中，需要同時考慮算法動態(tài)學習特性和傳統(tǒng)風險量化方法，即利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多個處理層，將不同指標之間隱藏的關(guān)聯(lián)性及其對風險的實際影響，轉(zhuǎn)化為具體的數(shù)值化權(quán)重。具體實施時可以分成特征嵌入處理和注意力機制應用兩個階段來操作：首先通過特征嵌入層把原始指標數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換到高維空間，這樣做既能統(tǒng)一不同量綱的數(shù)據(jù)，又能提取出更深層次的特征表達；接著運用注意力機制組件，如常見的自注意力模塊或者通道注意力模塊，動態(tài)調(diào)整各個指標的重要程度；進一步，構(gòu)建多通道深度學習網(wǎng)絡(luò)，分別從時間序列、空間關(guān)聯(lián)等維度提取指標特征，再采用門控機制或加權(quán)投票法對異構(gòu)模型輸出的權(quán)重進行融合，強化復雜風險場景下的指標解釋力，減少噪聲指標的干擾。此外，引入遷移學習框架，通過預訓練模型捕捉通用風險特征，再通過微調(diào)適配特定企業(yè)風險模式，有效解決中小企業(yè)樣本不足導致的權(quán)重偏移問題。

（四）模型的訓練與優(yōu)化

在模型訓練的數(shù)據(jù)預處理階段，需構(gòu)建多模態(tài)特征融合機制，通過異構(gòu)數(shù)據(jù)對齊技術(shù)整合企業(yè)財務時序數(shù)據(jù)、供應鏈網(wǎng)絡(luò)拓撲數(shù)據(jù)及非結(jié)構(gòu)化文本。采用分層特征提取架構(gòu)，解決樣本不均衡問題，采用動態(tài)權(quán)重調(diào)整的損失函數(shù)，在反向傳播過程中對罕見風險事件樣本實施梯度加權(quán)，同時引入對抗生成網(wǎng)絡(luò)生成合成樣本以擴充尾部風險場景數(shù)據(jù)。模型訓練需采用漸進式優(yōu)化策略，初期通過對比學習構(gòu)建風險表征空間，中期采用課程學習機制由易到難分層完成風險識別任務，后期通過元學習框架實現(xiàn)跨行業(yè)風險模式的遷移泛化。

在模型優(yōu)化維度，需建立三重自適應機制：其一，通過在線學習模塊對預警誤報或漏報事件進行增量訓練，利用彈性權(quán)重鞏固技術(shù)防止模型災難性遺忘，形成實時反饋驅(qū)動的參數(shù)動態(tài)校準系統(tǒng)；其二，基于蒙特卡洛Dropout方法評估預測置信度，對高風險模糊樣本觸發(fā)人工標注閉環(huán)，實現(xiàn)模型迭代的靶向優(yōu)化；其三，通過神經(jīng)架構(gòu)搜索技術(shù)動態(tài)調(diào)整網(wǎng)絡(luò)深度與寬度，根據(jù)經(jīng)濟周期波動、行業(yè)政策變化等外部因子自動重構(gòu)特征提取路徑。為平衡模型復雜度與可解釋性，可采用分層解耦式網(wǎng)絡(luò)設(shè)計，分離風險歸因模塊（通過梯度類激活圖可視化呈現(xiàn)關(guān)鍵特征貢獻度）與預警決策模塊（運用知識蒸餾技術(shù)將深度模型決策邏輯提煉為規(guī)則引擎可理解的邏輯樹），實現(xiàn)風險預警黑箱的透明化轉(zhuǎn)換，從而保障深度學習模型的非線性表征優(yōu)勢，滿足企業(yè)風險管理對穩(wěn)定性和可審計性的剛性需求。

三、結(jié)論與展望

綜上所述，在數(shù)字化轉(zhuǎn)型浪潮下，人工智能對企業(yè)風險管理的重構(gòu)已從技術(shù)賦能邁向范式革命，形成兼具動態(tài)適應性與系統(tǒng)預見性的治理新形態(tài)。智能風險治理體系突破了傳統(tǒng)線性防御邏輯，通過數(shù)據(jù)流的多維穿透與算法模型的持續(xù)演進，實現(xiàn)了風險要素的立體感知與復雜關(guān)聯(lián)關(guān)系的精準解構(gòu)。其核心價值不僅在于將風險識別從后驗追溯轉(zhuǎn)向先驗預判，更在于構(gòu)建起人機協(xié)同的彈性決策機制，使風險管理從被動響應進化為戰(zhàn)略驅(qū)動的價值創(chuàng)造過程當前實踐研究仍存在改進空間。其一，深度學習模型的“黑箱”特性導致風險預警結(jié)果的可解釋性不足，難以滿足企業(yè)管理層對決策依據(jù)透明化的需求；其二，模型訓練對大規(guī)模、高質(zhì)量數(shù)據(jù)的依賴，可能限制其在數(shù)據(jù)積累不足的中小企業(yè)中的應用；其三，財務數(shù)據(jù)的動態(tài)性與外部環(huán)境的不確定性，對模型的實時更新與泛化能力提出更大挑戰(zhàn)。

未來研究可從三方面展開：一是探索可解釋性深度學習技術(shù)（如SHAP值分析、注意力機制可視化），將模型決策邏輯轉(zhuǎn)化為業(yè)務人員可理解的風險指標；二是研究小樣本場景下的模型優(yōu)化策略（如遷移學習、數(shù)據(jù)增強算法），降低模型對數(shù)據(jù)規(guī)模的依賴；三是構(gòu)建動態(tài)自適應學習框架，結(jié)合強化學習與實時數(shù)據(jù)反饋，實現(xiàn)模型參數(shù)的自動化更新與風險預警策略的動態(tài)調(diào)整。通過以上優(yōu)化，有望推動深度學習在企業(yè)財務風險管理領(lǐng)域的應用與理論創(chuàng)新。

參考文獻：

[1] 李心地.人工智能在企業(yè)財務風險防控中的應用：基于大數(shù)據(jù)環(huán)境[J].財會通訊，2021（22）：137- 142.

[2] 王昕.大數(shù)據(jù)對電商企業(yè)財務風險管理的影響分析[J].人民論壇·學術(shù)前沿，2019（24）：122- 125.

[3] 李道法，高美菊.基于數(shù)據(jù)可視化技術(shù)的企業(yè)財務風險智能預警體系研究[J].財會通訊，2024（4）：135- 140.

[4] 安世俊.基于深度學習的化工企業(yè)財務數(shù)據(jù)信息異常分析方法[J].中國新技術(shù)新產(chǎn)品，2023（8）：34- 36.

[5] 肖忠意.數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)財務風險治理研究[J].企業(yè)經(jīng)濟，2024，43（11）：5- 16.

[6] 徐磊，黃誠.結(jié)合大數(shù)據(jù)技術(shù)的財務共享服務平臺的升級與優(yōu)化[J].中國注冊會計師，2022（3）：98- 102.

[責任編輯 孫美齊]