企業財務管理如何基于機器學習開展

閆超宇

隨著技術的飛速發展，機器學習、大數據等新興技術不斷涌現，并逐漸應用于各個領域。在財務管理中，采用基于機器學習的智能財務管理技術，已經成為新的熱點，引起了大眾的廣泛關注。現如今，越來越多的企業開始尋找并應用機器學習技術來改善其財務管理工作，以提高企業的效率和競爭力。

機器學習在企業財務管理中的應用

預測財務風險。企業的風險管理也是財務管理的重要內容，機器學習可以借助模型預測未來的風險變化趨勢。傳統的財務風險預測模型基于統計學方法，通過分析企業財務報表和財務指標，評估企業面臨的風險情況。常用的傳統財務風險預測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，判別分析法將企業分為兩類（償債能力良好和償債能力不佳），并根據一些財務指標進行判斷，得出一個判別函數，從而確定其償債能力；多元線性回歸分析法則是通過建立一個含有多個自變量的線性回歸方程，預測企業未來的償債能力；Logit回歸分析法則是在多元線性回歸分析法的基礎上改進，將線性預測模型轉化為概率模型，以便能更好地捕捉風險因素之間的非線性關系。

建立風險預測模型。傳統的財務風險預測模型雖然具有一定優勢，但也存在缺點，如果只關注財務指標，可能會忽略其他導致風險的因素。因此，在當前人工智能技術快速發展的背景下，機器學習成為了財務風險預測的新選擇，并在實踐中獲得了廣泛的應用和認可。建立基于機器學習的財務風險預測模型，主要包括以下步驟：

第一步是進行數據收集和預處理。從企業財務報表、股票市場等多個數據源中獲取相關數據，并進行清洗、歸一化、特征提取等預處理操作，以便更好地使用機器學習算法建模。第二步是特征選取。根據實際需求和數據情況，利用統計學方法等選擇最具預測能力的特征，常用的特征選擇方法包括方差分析、卡方檢驗、互信息等。第三步是模型訓練。根據已有的樣本數據，利用監督學習算法對模型展開訓練，以預測企業未來的償債能力。第四步為模型評估和優化。通過交叉驗證、ROC曲線（受試者工作特征曲線）等方法對模型進行評估和優化，提高模型的預測精度和泛化能力。最后一步是部署和應用模型，將模型部署到實際應用環境中，實現對企業的風險預測并提供有效的決策支持。

檢測財務欺詐。欺詐檢測是為了識別欺詐活動、防止財務損失而采取的一種主動措施。常用的傳統財務欺詐檢測方法包括以下幾種：

第一種是專家判斷法，專家借助自身的經驗和知識，觀察企業財務報表和交易記錄等，從中尋找異常數據，進而判斷是否存在欺詐行為。第二種是比率分析法，通過監控財務指標和比率變化情況，發現可能存在的欺詐行為。例如，監控利潤總額與營業收入之間的比值，或者流動資產與流動負債之間的比值等等。第三種是時間序列分析法，對企業歷史財務數據的時間序列進行分析，判斷當前財務數據的異常情況。

這些傳統的財務欺詐檢測方法雖然在實踐中有一定的應用價值，但也存在一些缺點，如容易受到專家經驗和主觀判斷的影響、難以處理海量數據等。欺詐檢測面臨的主要挑戰就是需要應對層出不窮的欺詐方法，但財務欺詐往往隱藏在交易中，不易被察覺。

提高財務管理工作效率。機器學習自動化管理大大提高了現代企業的工作效率。在財務管理方面，機器學習被越來越多的企業采用。它可以借助財務模型，快速進行數據分析并作出反饋，從而縮短管理層的決策周期。此外，基于機器學習的智能輔助系統可以有效提高員工財務管理能力、規范財務處理流程，進而提高員工的工作效率以及財務指標的實現概率。

提升財務安全系數。財務安全是企業需要關注的重點問題，機器學習在其中也能發揮積極作用。在企業財務管理過程中，一方面可以建立更完備的財務安全模型用于風險預防，另一方面也可以利用機器學習對異常賬戶進行自動化檢測，從而發現財務管理過程中的潛在風險。此外，與其他金融機構之間的交互，也可以借助機器學習實現，從而能更加安全。

機器學習在企業財務管理中的優勢與挑戰

基于機器學習的財務管理可以通過分析大量歷史數據，識別其中的規律和趨勢，并能夠根據預測結果自動進行財務決策。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，同時也縮短了決策周期；其次，通過機器學習算法對企業財務數據進行分析，可以及時發現異常情況和潛在風險，做出預警并采取必要的風險控制措施，從而有效降低企業經營風險的發生概率。最后，機器學習的財務管理研究可以將復雜的財務數據處理過程自動化，從而有效降低企業運營成本。

機器學習模型的表現很大程度上取決于數據的質量，如果數據質量不佳，將會影響機器學習模型的準確性和可靠性。在財務管理領域，數據可能來自多個系統，數據的格式、精度、完整性等方面存在差異，因此需要進行數據清洗和預處理，以提高數據質量。其次，基于機器學習的財務管理研究中，模型通常是由算法自動處理數據得出，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給出某些特定結果，并且難以對模型進一步改進和優化。為了解決這個問題，可以嘗試使用解釋性更強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，隨著人工智能技術的不斷發展，機器學習在企業財務管理領域的應用也將得到進一步擴展和深化，同時需要加強對數據質量和模型可解釋性的研究，以更好地適應企業實際情況，為企業提供更加全面、準確、快速的財務管理服務。