大数据背景下人工智能在企业财务风险预警中的应用

步入人工智能时代后，企业财务管理工作也随之发生了巨大变化。在面对庞大的财务数据时，若是继续沿用人工方式进行分析，必然是难以满足财务风险预警要求的，在此大背景下引入人工智能技术是有必要性的。通过人工智能技术的应用，可使得企业大幅提升财务数据处理效率，及时发现财务风险，为风险预警与防控做好铺垫。本文主要探讨企业财务风险预警工作开展过程中，如何将人工智能技术的价值充分体现出来，以期可为相关企业提供有效参考。     

基于RBF神经网络的物流企业财务风险预警评价

为实现物流企业财务风险的实时预警监测,本文在确定物流企业财务风险预警指标体系的基础上,采用RBF神经网络模型构建了物流企业财务风险预警模型,并选择2010年26家物流上市公司的财务数据对财务风险预警模型进行了实例分析。     

一种基于灰色神经网络的企业财务风险预警模型

建立科学的企业财务预警机制和系统是防范和化解企业经营风险的重要保障,传统的预测与分析方法存在工作量大、预测精度不高等问题。本文将智能计算引入财务风险预测,运用灰色系统理论,提出了一种企业财务风险预测模型,以企业历史财务数据为基础实现对企业财务风险分析和预警。实证研究表明,与传统的方法相比较,该方法具有计算精度高、收敛速度快等优点,有助于实现企业财务风险的预警管理,提高防范财务风险的能力,为企业可持续发展提供保障。     

大数据与人工智能技术在企业财务管理中的应用

<正>在企业财务管理中应用大数据与人工智能技术,不仅能够减少人力资源投入,避免主观性错误,简化财务管理流程,还能够及时发现财务风险,为企业财务管理提供安全保障。因此,企业应结合自身发展需求及财务管理现状,积极应用大数据与人工智能技术,充分发挥技术优势,提高财务管理效率。一、大数据与人工智能技术在企业财务管理中的应用优势传统的以人工管理为主的企业财务管理模式存在一定的弊端。例如,财务管理效率较低,需要耗费大量的人力与时间,容易出现人为失误,影响财务数据的准确性与全面性。大数据与人工智能技术在企业财务管理中的应用包含多方面的优势,不仅可以提高企业财务管理效率,保证财务数据的及时性与准确性,还可以实现企业财务管理的科学化与智能化,为企业决策提供可靠的数据支撑。在企业财务管理中应用大数据与人工智能技术的优势如下：     

基于蚁群算法的财务风险预警模型构建——以纳斯达克上市公司A企业为例

企业财务风险预警研究一直是一个非常重要的课题传统的研究多是从企业基本面开展的,难以对企业的财务风险作出具体的量化分析。随着信息技术与人工智能的提出,从量化的角度对财务风险进行研究成为可能。本文运用企业财务风险评价理论,在分析企业财务指标的基础上,从理论和实证两个方面,提出了企业财务风险分析和预测的指标体系,据此构建了一种基于蚁群算法的财务风险预警模型,结合实际案例对上市公司的财务风险预警进行了研究。研究结果表明,基于蚁群算法的财务风险预警模型有效、可行,有助于企业财务风险的预警管理,提高财务管理水平。     

现代企业财务风险预警系统指标体系的构建

所谓财务风险预警系统是指通过对企业财务报表及其他相关资料的分析，借助于财务数据和数据化管理方式，对企业的运营过程进行跟踪、监控，以揭示企业运营过程中的经营困境和财务危机的可能性及原因，并发出警情信号，提醒管理当局提前做好防范措施的财务分析系统。企业财务风险预警系统是风险预警的诊断工具，其灵敏度越高越能有效地防范、回避财务风险。其具     

企业财务风险管理探讨

财务活动是现代企业所关注的焦点,财务风险对企业影响重大,因此,探讨企业的财务风险,加强企业财务风险管理意义重大。文章分析企业财务风险的特征及形成原因,提出通过完善企业财务风险对策的评估系统,建立企业财务预警指标体系,加强企业财务风险管理,实现企业利益的最大化。     

企业财务风险防控管理探析

财务风险的防控管理是现代企业财务管理的重要组成部分,也是企业经营活动得以顺利进行的基础。本文首先阐述了企业财务风险防控管理相关概念以及成因;其次探讨了企业财务风险的防控现状和存在的问题分析;最后针对性的提出了如何加强财务风险防控管理以及可采取的对策。     

建筑企业运用大数据构建企业财务预警机制的探索与研究

当前,数据已经成为新型生产要素,对传统生产方式变革产生了重大影响,大数据技术赋能企业财务预警,从海量的数据中挖掘出能帮助企业防范风险的有用信息,提醒管理者及时采取措施、处置风险、提升管理效能,助推企业实现高质量发展。本文分析了建筑企业运用大数据技术构建财务预警机制的重要意义,剖析了建筑企业财务预警在大数据时代背景下面临的问题,对建筑企业运用大数据重构企业财务风险预警机制进行了探索与研究,为大数据时代下建筑企业财务预警机制的构建与运行提供了遵循。     

交通运输企业财务风险预警研究

本文分析了交通运输企业所面临的财务风险,构建了财务风险单项指标预警体系,利用主成分分析和logistic模型,建立了交通运输业财务风险预警模型,并对10家交通运输企业财务风险进行了判断。     

建筑企业财务风险预警体系及防范对策

财务风险预警是现代企业进行战略管理的一种重要方式,建立企业财务风险预警体系是创建企业管理与内部控制理论的需求。面临来自内外部环境的各种风险因素,建筑企业必须建立和完善自身的财务风险预警体系。本文阐述了建筑企业当前面临的各种财务风险,构建起建筑企业财务风险预警体系,并探讨了相适应的的防范对策。     

电网企业财务风险在线监控研究(系列二)

文章在总结国内外有关企业财务风险理论的基础上,借鉴系统论和控制论思想,结合电网企业特点,界定财务风险.并时财务风险本质及成因进行研究.提出在风险分析时要采用以企业经营绩效评价为基础,以财务比率为主体的财务指标与非财务指标相结合、定量分析与定性分析相结合的综合分析方法.探讨在电网企业建立财务风险预警系统的问题,并且初步建立起财务风险预警系统框架.以财务风险预警思想为指导,对财务风险预警在线系统做出分析、设计,对于实现财务风险的在线监控有重要意义.     

分类方法在财务危机规律发现中的应用

企业财务预警是以财务信息数据为基础,以财务指标体系为中心,通过对财务指标的综合分析、预测,及时反映企业经营情况和财务状况的变化,并对企业各环节发生或将可能发生的经营风险或财务风险发出预警信号,为管理当局提供决策依据。目前的财务预警主要从静态和动态两个方面来研究,静态研究是指选用财务指标对历史数据构建模型,预测未来的财务状况;动态研究除了预测之外还要能够进行反馈和调整。无论是静态还是动态研究,主要都是运用统计、人工智能的方法选择指标建立预警模型后,结合专业知识,对上市公司财务数据进行定量与定性相结合的财务预…     

加强企业财务风险管理

财务风险作为一种信号,能够全面综合反映企业的经营状况,要求企业经营者进行经常性财务分析,防范财务危机,建立预警分析指标体系,进行适当的财务风险决策。文章将从微观的角度分析企业财务危机产生的原因,进而就如何建立财务预警分析指标体系,加强企业财务活动的筹资、投资、资金回收及收益分配的风险管理,最终实现企业效益的最大化。     

关于加强企业财务风险管理的思考

随着经济一体化、全球化以及国内经济结构性调整的推进,企业财务活动面临着诸多的不确定性,财务风险日益加深,企业财务风险防范和控制成为企业管理的焦点。文章从企业资本结构、投资管理、资产流动性、财务人员素质、财务风险预警机制五个方面对企业财务风险原因进行了分析并提出了相关对策。     

浅谈企业财务风险预警及防控

本文阐述了财务风险预警和防控对于企业持续健康发展的重要意义,介绍了科学有效的财务风险预警和防控系统应具备的功能、需要注意的关键点及构建方法,希望能帮助企业经营管理者和财务人员更好地把握和实施财务风险预警及防控工作。     

并购企业整合期财务风险的对策研究

<正>如何防范和控制企业并购风险,特别是整合期内的财务风险,是并购企业不得不认真对待的问题。并购企业财务预警管理系统的研究就是在科学分析并购企业财务风险的种类和成因、构建财务风险评价指标体系、建立财务预警管理系统的基础上,针对并购企业在整合期内发生的低度财务风险、中度财务风险、高度财务风险即财务危机,提出系统的预警管理对策。     

"黑天鹅"事件冲击下的财务风险防控

新冠疫情这个"黑天鹅"事件的发生,给我国社会经济发展造成巨大冲击,给无数企业的生存带来了极大财务风险.在企业财务管理工作中,风险防控是非常重要的内容,其是保证企业财务活动有序安全运行的重要手段.文章在财务风险相关理论的基础上,首先深入分析疫情给企业财务风险带来的影响,然后反思疫情冲击下企业财务风险管理暴露出来的问题,进而分别从企业与政府两个角度提出相对应的对策建议,以帮助企业尽可能的有效提升财务风险防控水平和质量,减少损失,提升效益,促进企业长期稳定发展.     

浅谈企业财务风险及防范对策

加强财务风险管理有利于保证企业安全、稳健的发展,有利于稳定企业财务活动,不断增强企业抵御风险的能力,实现企业财务目标。本文从柳钢集团公司财务风险出发,提出了降低财务风险的对策与建议,以最终实现企业的预期财务目标。     

基于Benford律的随机森林模型及其在财务风险预警的应用

研究目标:财务数据质量对公司财务风险预警至关重要。数据质量差的财务数据往往降低财务风险预警模型的有效性。利用Benford律能有效评价财务数据质量的特点,构建带有Benford因子的随机森林模型,用于处理财务数据质量对财务风险预警模型带来的影响,能有效提高财务预警模型的预测精度。研究方法:通过Benford律检验财务数据质量,构造Benford因子添加到财务指标变量中,建立基于Benford律的随机森林模型。选择中国A股和美国股市上市公司的财务指标数据进行对比实证分析,采用学习曲线对模型进行参数调优确定最终模型,对比基于Benford律随机森林模型和随机森林模型的预测效果。研究发现:Benford因子能够识别存在财务舞弊的具体样本点并提供数据质量有关信息。相比随机森林模型,基于Benford律的随机森林模型可以提高财务风险预警的准确率。研究创新:将Benford律引入随机森林模型,构造Benford因子,提出基于Benford的随机森林模型。研究价值:基于Benford律的随机森林模型具有更高的预测准确率,扩展了随机森林模型的实用性,为上市公司财务风险预警研究提供了新视角。