基于大數(shù)據(jù)的財會風險預警模型構建與應用

摘 要：隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，傳統(tǒng)財會風險預警模型面臨著數(shù)據(jù)來源單一、分析維度有限、預警時效性不足等挑戰(zhàn)。文章旨在構建一個基于大數(shù)據(jù)的財會風險預警模型，并探討其應用價值。首先，分析大數(shù)據(jù)環(huán)境下財會風險的特征和變化趨勢；其次，構建基于大數(shù)據(jù)的財會風險預警指標體系，并利用機器學習算法進行模型訓練和優(yōu)化；最后，通過案例分析驗證模型的有效性，并探討其在實際應用中的優(yōu)勢和局限性。

關鍵詞：大數(shù)據(jù)；財會風險；預警模型；機器學習

中圖分類號：F275文獻標識碼：A文章編號：1005-6432（2025） 17-0159-04

DOI：10.13939/j.cnki.zgsc.2025.17.040

1 引言

1.1 研究背景與意義

在大數(shù)據(jù)時代，財會風險管理面臨著前所未有的挑戰(zhàn)和機遇。數(shù)據(jù)量的爆炸式增長使得傳統(tǒng)財會風險預警模型難以應對。海量數(shù)據(jù)的處理和分析需要更高效的技術手段，否則可能導致信息過載，影響風險識別的準確性和及時性。數(shù)據(jù)的多樣性和復雜性增加了風險識別的難度。如文本、圖像等結(jié)構化數(shù)據(jù)與非結(jié)構化數(shù)據(jù)的混合，要求財會風險管理模型具備更強的數(shù)據(jù)整合和分析能力。數(shù)據(jù)安全和隱私保護問題也日益突出，如何在合規(guī)的前提下充分利用數(shù)據(jù)資源，成為財會風險管理的一大挑戰(zhàn)[1]。

1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀

回顧國內(nèi)外關于財會風險預警模型的研究成果。財會風險預警是保障財務健康、防范經(jīng)營風險的重要手段。近年來，隨著大數(shù)據(jù)技術的快速發(fā)展，基于大數(shù)據(jù)的財會風險預警模型研究逐漸成為熱點，國內(nèi)外學者在該領域取得了豐碩成果。國外研究模型構建方面：國外學者較早將機器學習、數(shù)據(jù)挖掘等技術應用于財會風險預警模型構建。如Altman（1968）提出的Z-score模型，首次運用多元判別分析法預測機構破產(chǎn)風險；Ohlson（1980）則引入Logistic回歸模型，提高了預測精度，有效提升了風險識別能力。國外研究將財會風險預警模型應用于信貸風險評估、投資決策支持、并購重組等多個領域，取得了顯著成效。如Beaver等（2005）利用風險預警模型評估機構信用風險，為銀行信貸決策提供參考[2]。

現(xiàn)有研究的不足和局限性。國內(nèi)外學者在基于大數(shù)據(jù)的財會風險預警模型構建與應用方面取得了顯著進展，但仍存在一些挑戰(zhàn)，如需要加強數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)標準化等工作，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量和可用性、探索可解釋性強的模型算法，提高模型的可信度和應用價值、將財會風險預警模型應用于更多領域。

1.3 研究內(nèi)容與方法

研究內(nèi)容涵蓋了大數(shù)據(jù)在財會領域的應用現(xiàn)狀分析、風險預警模型的構建方法、模型驗證與優(yōu)化策略以及實際應用分析。研究方法包括數(shù)據(jù)采集與預處理、特征工程、機器學習算法選擇與模型訓練、模型評估與優(yōu)化等研究成果，可為財會風險管理提供科學依據(jù)和技術支持[3]。

2 大數(shù)據(jù)環(huán)境下財會風險的特征與變化趨勢

2.1 大數(shù)據(jù)環(huán)境下財會風險的特征

大數(shù)據(jù)時代，財會風險呈現(xiàn)出前所未有的復雜性、隱蔽性和關聯(lián)性，對傳統(tǒng)預警模型提出了嚴峻挑戰(zhàn)。

（1）復雜性。體現(xiàn)在風險來源的多元化和數(shù)據(jù)結(jié)構的異構性。傳統(tǒng)財務數(shù)據(jù)僅能反映運營的冰山一角，而供應鏈數(shù)據(jù)等非結(jié)構化數(shù)據(jù)則蘊含著海量風險信息。如何整合、清洗和分析這些異構數(shù)據(jù)，成為構建預警模型的首要難題。

（2）隱蔽性。表現(xiàn)為風險信號的弱化和噪聲的干擾。大數(shù)據(jù)環(huán)境下，風險信號往往被海量數(shù)據(jù)淹沒，難以識別。例如，虛假交易可能隱藏在正常的交易模式中，傳統(tǒng)的統(tǒng)計方法難以有效識別。

（3）關聯(lián)性。強調(diào)風險傳導的連鎖反應和蝴蝶效應。風險主體不再是孤立的個體，其風險會通過供應鏈、金融市場等渠道迅速傳導而引發(fā)系統(tǒng)性風險。

2.2 大數(shù)據(jù)環(huán)境下財會風險的變化趨勢

①風險類型多樣化。大數(shù)據(jù)時代，財會風險的類型多樣化。傳統(tǒng)財會風險如財務舞弊、資金鏈斷裂等依然存在，但大數(shù)據(jù)帶來的數(shù)據(jù)安全風險、算法歧視風險、隱私泄露風險等新型風險層出不窮。例如，數(shù)據(jù)泄露可能導致主體機構核心財務信息外泄，算法歧視可能引發(fā)財務決策偏差，隱私泄露則可能招致法律訴訟和聲譽損失。②風險傳播速度加快。大數(shù)據(jù)環(huán)境下，信息傳播速度呈指數(shù)級增長，財會風險一旦發(fā)生，將迅速通過社交媒體、網(wǎng)絡平臺等渠道擴散，引發(fā)連鎖反應。例如，某機構財務造假事件一經(jīng)曝光，便會在短時間內(nèi)引發(fā)股價暴跌、投資者恐慌等嚴重后果。③風險識別難度加大。海量數(shù)據(jù)的涌現(xiàn)使得傳統(tǒng)風險識別方法難以應對，隱藏在數(shù)據(jù)背后的風險因素難以被及時發(fā)現(xiàn)。例如，利用大數(shù)據(jù)技術進行財務造假的手段更加隱蔽，傳統(tǒng)的審計方法難以有效識別。④風險影響范圍擴大。大數(shù)據(jù)打破了風險邊界，財會風險的影響范圍不再局限于內(nèi)部，而是可能波及整個產(chǎn)業(yè)鏈、供應鏈甚至金融市場。面對這些新的挑戰(zhàn)，構建基于大數(shù)據(jù)的財會風險預警模型，實現(xiàn)對風險的實時監(jiān)測、精準識別和有效預警，已成為主體機構防范和化解財會風險的必然選擇[4]。

3 基于大數(shù)據(jù)的財會風險預警指標體系構建

3.1 指標體系構建原則

在構建基于大數(shù)據(jù)的財會風險預警模型時，指標體系的設計需遵循科學性、系統(tǒng)性和可操作性三大原則，以確保模型的有效性和實用性。首先，科學性。要求指標的選擇和權重分配必須基于嚴謹?shù)睦碚摵蛯嵶C研究。通過大數(shù)據(jù)分析，篩選出與財會風險高度相關的關鍵變量，如資產(chǎn)負債率、現(xiàn)金流波動性等，確保指標能夠準確反映財務健康狀況。同時，利用統(tǒng)計方法（如主成分分析、因子分析）驗證指標的獨立性和代表性，避免冗余和偏誤。其次，系統(tǒng)性。強調(diào)指標體系的全面性和層次性。財會風險涉及多個維度，如流動性風險、信用風險和經(jīng)營風險等，因此指標體系需涵蓋財務、運營、市場等多個層面，形成多層次的預警網(wǎng)絡。各指標之間應相互關聯(lián)，形成有機整體，避免單一指標的片面性。最后，可操作性。要求指標易于獲取和計算，能夠適應不同主體的實際情況。大數(shù)據(jù)技術的應用使得海量數(shù)據(jù)的采集和處理成為可能，但指標設計仍需考慮數(shù)據(jù)的可獲得性和處理成本，確保模型在實際應用中具有較高的可行性和推廣價值。通過遵循這些原則，構建的財會風險預警模型能夠科學、全面地識別潛在風險，為主體機構提供及時有效的決策支持。

3.2 指標選取與數(shù)據(jù)來源

大數(shù)據(jù)時代，財會風險預警模型構建的關鍵在于選取能夠全面反映主體財務狀況、經(jīng)營成果和現(xiàn)金流量的指標，并充分利用大數(shù)據(jù)技術獲取和處理海量數(shù)據(jù)。指標選取方面，應結(jié)合大數(shù)據(jù)特征，從多維度、多來源、動態(tài)性出發(fā)，選取能夠反映主體機構償債能力、盈利能力、營運能力、發(fā)展能力等方面的指標。例如，除了傳統(tǒng)的資產(chǎn)負債率、流動比率等財務指標外，還可引入非財務指標，如客戶滿意度、市場份額等，以及行業(yè)指標，如行業(yè)平均利潤率、行業(yè)景氣指數(shù)等，以期構建更加全面的指標體系。

數(shù)據(jù)獲取方面，可充分利用大數(shù)據(jù)技術，從主體內(nèi)部系統(tǒng)（如ERP系統(tǒng)、財務系統(tǒng)）、外部數(shù)據(jù)平臺（如證券交易所、行業(yè)協(xié)會）、互聯(lián)網(wǎng)等多渠道獲取數(shù)據(jù)。例如，通過爬蟲技術獲取行業(yè)動態(tài)信息，通過API接口獲取金融市場數(shù)據(jù)，通過主體機構內(nèi)部系統(tǒng)提取財務數(shù)據(jù)等。數(shù)據(jù)處理方面，可運用數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)挖掘、機器學習等技術，對海量數(shù)據(jù)進行處理和分析，提取有價值的信息，為財會風險預警提供數(shù)據(jù)支撐。例如，利用機器學習算法對歷史數(shù)據(jù)進行分析，識別風險特征，建立風險預警模型。

3.3 指標權重確定

在基于大數(shù)據(jù)的財會風險預警模型構建與應用中，確定指標權重是模型構建的關鍵步驟。層次分析法（AHP）通過構建判斷矩陣，將專家經(jīng)驗與定性分析相結(jié)合，逐層分解目標，最終得出各指標的相對權重。該方法適用于處理復雜系統(tǒng)中的多準則決策問題，能夠有效反映指標間的邏輯關系。熵值法則基于信息熵理論，通過計算各指標數(shù)據(jù)的離散程度來確定權重。熵值越小，指標提供的信息量越大，權重越高。該方法具有較強的客觀性，能夠避免人為因素的干擾。結(jié)合層次分析法的主觀賦權與熵值法的客觀賦權，可以構建更為科學、合理的權重體系，為財會風險預警模型的精準性和可靠性提供保障。

4 基于大數(shù)據(jù)的財會風險預警模型構建與應用中存在的問題

4.1 數(shù)據(jù)質(zhì)量與完整性不足

在財會領域，數(shù)據(jù)質(zhì)量與完整性不足是影響大數(shù)據(jù)應用的核心問題之一。首先，財務數(shù)據(jù)常常受到人為錯誤的影響，例如手工錄入時的疏忽、計算錯誤或遺漏，這些錯誤可能導致數(shù)據(jù)失真，進而影響后續(xù)分析和決策的準確性。其次，系統(tǒng)故障也是數(shù)據(jù)質(zhì)量問題的常見來源，例如軟件崩潰、網(wǎng)絡中斷或數(shù)據(jù)存儲錯誤，可能導致部分數(shù)據(jù)丟失或損壞，使得數(shù)據(jù)集不完整。此外，財務記錄的標準化程度較低，不同部門或系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)格式和標準不一致，進一步加劇了數(shù)據(jù)整合的難度。外部數(shù)據(jù)來源的多樣性和復雜性也帶來了挑戰(zhàn)，例如市場數(shù)據(jù)、供應商信息或客戶交易記錄等，可能來自不同的系統(tǒng)和平臺，數(shù)據(jù)格式、更新頻率和準確性差異較大，增加了數(shù)據(jù)清洗和整合的復雜性。這些問題不僅影響了數(shù)據(jù)的可靠性，還可能導致模型預測結(jié)果偏差，降低決策的科學性和有效性。因此，數(shù)據(jù)質(zhì)量與完整性不足是財會領域大數(shù)據(jù)應用中的關鍵瓶頸。

4.2 模型解釋性與透明度低

在財會領域，大數(shù)據(jù)驅(qū)動的風險預警模型雖然能夠通過復雜的算法（如深度學習或神經(jīng)網(wǎng)絡）實現(xiàn)較高的預測精度，但其內(nèi)部機制往往缺乏透明度和解釋性，這帶來了顯著的問題。第一，這些模型的決策過程通常被視為“黑箱”，其輸入與輸出之間的關系難以被直觀理解，導致管理層無法準確評估模型的可靠性和合理性。第二，財會領域?qū)ν该鞫群涂山忉屝杂休^高要求，尤其是在涉及財務決策和風險控制時，缺乏解釋性的模型難以獲得管理層的信任，進而影響其在實際業(yè)務中的應用。第三，監(jiān)管機構對模型的透明性和可審計性有明確要求，缺乏解釋性的模型可能無法滿足合規(guī)需求，增加法律和聲譽風險。因此，模型解釋性與透明度低的問題不僅限制了其在財會領域的廣泛應用，還可能對風險管理效率和決策質(zhì)量產(chǎn)生負面影響。

4.3 動態(tài)環(huán)境適應性不足

數(shù)據(jù)質(zhì)量與完整性不足是財會風險預警模型面臨的重要問題。第一，歷史數(shù)據(jù)可能存在缺失、錯誤或不一致的情況，例如由于數(shù)據(jù)采集過程中的技術故障或人為疏忽，導致部分關鍵數(shù)據(jù)未能記錄或記錄不準確。第二，數(shù)據(jù)的時效性也是一個問題，歷史數(shù)據(jù)往往無法反映最新的市場動態(tài)或經(jīng)濟變化，尤其是在經(jīng)濟環(huán)境快速變化的背景下，數(shù)據(jù)的滯后性會顯著影響模型的預測能力。第三，數(shù)據(jù)的覆蓋范圍可能有限，某些特定行業(yè)或區(qū)域的數(shù)據(jù)可能未被充分納入，導致模型在應對這些領域風險時表現(xiàn)不佳。第四，數(shù)據(jù)的不完整性還可能體現(xiàn)在變量選擇上，模型可能未能涵蓋所有影響風險的關鍵因素，從而削弱了預警的全面性和準確性。這些問題共同導致模型的預測結(jié)果與實際風險情況存在偏差，降低了預警的有效性。

4.4 隱私與安全問題突出

在大數(shù)據(jù)應用中，隱私與安全問題尤為突出，主要體現(xiàn)在以下兩個方面。第一，數(shù)據(jù)收集過程中涉及大量敏感財務信息，如何在確保數(shù)據(jù)完整性的同時避免過度采集用戶隱私信息成為難題。風險主體往往需要在數(shù)據(jù)利用與隱私保護之間尋找平衡，稍有不慎便可能引發(fā)用戶信任危機。第二，數(shù)據(jù)存儲環(huán)節(jié)面臨安全威脅，海量數(shù)據(jù)集中存儲增加了被攻擊的風險，一旦發(fā)生數(shù)據(jù)泄露，不僅會導致聲譽受損，還可能因違反隱私保護法規(guī)而承擔法律責任。此外，數(shù)據(jù)分析階段也存在隱患，數(shù)據(jù)安全技術的不足可能導致模型被惡意攻擊或篡改，進而影響分析結(jié)果的準確性和可靠性。更為復雜的是，隨著數(shù)據(jù)跨境流動的增加，不同國家和地區(qū)的隱私保護法規(guī)差異進一步加劇了合規(guī)難度。這些問題共同構成了大數(shù)據(jù)應用中的隱私與安全挑戰(zhàn)，亟須系統(tǒng)性的解決方案。

4.5 跨部門協(xié)作與數(shù)據(jù)共享困難

跨部門協(xié)作與數(shù)據(jù)共享困難是財會風險預警模型構建中的主要障礙。第一，部門間的信息孤島現(xiàn)象使得數(shù)據(jù)難以有效整合。每個部門通常獨立管理自己的數(shù)據(jù)系統(tǒng)，缺乏統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標準和格式，導致數(shù)據(jù)在跨部門傳輸時出現(xiàn)兼容性問題。第二，權限管理不一致進一步加劇了數(shù)據(jù)共享的難度。不同部門對數(shù)據(jù)的訪問權限和使用規(guī)則存在差異，部分敏感數(shù)據(jù)可能因權限限制而無法共享，影響了數(shù)據(jù)的全面性。第三，部門間的協(xié)作機制不完善，缺乏有效的溝通渠道和協(xié)調(diào)機制，導致數(shù)據(jù)整合過程中出現(xiàn)信息不對稱和效率低下的問題。這些因素共同作用，使得財會風險預警模型在構建過程中難以獲取全面、準確的數(shù)據(jù)支持，進而影響模型的預測能力和決策效果。

5 基于大數(shù)據(jù)的財會風險預警模型構建與應用的措施

5.1 建立數(shù)據(jù)治理機制，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量與完整性

第一，拓展與整合數(shù)據(jù)源。打破數(shù)據(jù)壁壘，整合主體機構內(nèi)部財務、業(yè)務、供應鏈等系統(tǒng)數(shù)據(jù)，以及外部行業(yè)數(shù)據(jù)、宏觀經(jīng)濟數(shù)據(jù)、輿情數(shù)據(jù)等多源異構數(shù)據(jù)，構建全面、立體的數(shù)據(jù)資源池。與信用評級、行業(yè)風險指數(shù)等權威數(shù)據(jù)機構合作，引入高質(zhì)量的外部數(shù)據(jù)，彌補內(nèi)部數(shù)據(jù)不足，提升數(shù)據(jù)完整性和可信度。第二，制定數(shù)據(jù)清洗與標準化。針對不同類型數(shù)據(jù)，制定相應的清洗規(guī)則，例如處理缺失值、異常值、重復數(shù)據(jù)等，確保數(shù)據(jù)的準確性和一致性。統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式、單位、編碼等，消除數(shù)據(jù)異構性，提高數(shù)據(jù)可比性和可分析性。第三，建立涵蓋數(shù)據(jù)完整性、準確性、一致性、時效性等維度的數(shù)據(jù)質(zhì)量指標體系，定期評估數(shù)據(jù)質(zhì)量。利用技術手段，實時監(jiān)控數(shù)據(jù)采集、傳輸、存儲、處理等環(huán)節(jié)，及時發(fā)現(xiàn)和解決數(shù)據(jù)質(zhì)量問題。第四，建立數(shù)據(jù)治理與安全保障治理機制。明確數(shù)據(jù)所有權、使用權、管理責任等，規(guī)范數(shù)據(jù)采集、存儲、使用流程，保障數(shù)據(jù)安全。第五，持續(xù)優(yōu)化與迭代更新。根據(jù)數(shù)據(jù)質(zhì)量評估結(jié)果，不斷優(yōu)化數(shù)據(jù)清洗規(guī)則、標準化流程等，提升數(shù)據(jù)質(zhì)量。根據(jù)數(shù)據(jù)質(zhì)量變化和業(yè)務需求變化，及時調(diào)整和優(yōu)化財會風險預警模型，提高模型的準確性和實用性。

5.2 強調(diào)模型解決方案，提升模型透明度

為解決模型解釋性與透明度低的問題，可采取以下措施：第一，引入可解釋性算法。在模型構建中，優(yōu)先選擇決策樹、線性回歸等可解釋性強的算法，避免過度依賴“黑箱”模型（如深度神經(jīng)網(wǎng)絡）。通過可視化工具展示決策路徑，幫助用戶理解模型邏輯。第二，利用SHAP值、LIME等方法量化各特征對預測結(jié)果的貢獻度，明確關鍵風險因素，增強模型的透明度。第三，將機器學習模型與基于規(guī)則的專家系統(tǒng)結(jié)合，通過預設規(guī)則對模型輸出進行校驗和解釋，確保結(jié)果符合業(yè)務邏輯。第四，建立模型性能監(jiān)控機制，定期評估其解釋性和透明度，根據(jù)反饋優(yōu)化模型設計，確保其持續(xù)滿足業(yè)務需求[5]。

5.3 構建學習模型，適應財會風險動態(tài)變化

第一，整合財務、市場、政策等多維度數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)的實時性和全面性。通過特征選擇、降維等技術，提取關鍵風險指標，減少噪聲干擾，提升模型對風險變化的敏感度。在采用在線學習或增量學習技術，定期更新模型參數(shù)，確保模型能夠適應財會環(huán)境的快速變化的基礎上構建多層次預警系統(tǒng)，結(jié)合機器學習與規(guī)則引擎，實時監(jiān)測風險信號，提前預警潛在風險。第二，引入可解釋性強的算法（如決策樹、SHAP值分析），幫助財會人員理解模型決策依據(jù)，提升信任度。第三，通過模擬不同財會風險場景，訓練模型在復雜環(huán)境下的表現(xiàn)，增強其適應性，定期評估模型性能，結(jié)合業(yè)務反饋進行調(diào)優(yōu)，確保模型始終與財會風險動態(tài)變化保持一致。

5.4 增強數(shù)據(jù)安全意識，改進數(shù)據(jù)控制相關信息技術

第一，對敏感財務數(shù)據(jù)進行脫敏處理，去除或替換個人身份信息，確保數(shù)據(jù)無法直接關聯(lián)到具體個體。同時，采用匿名化技術，進一步降低數(shù)據(jù)泄露風險。第二，使用強加密算法對存儲和傳輸中的財務數(shù)據(jù)進行加密，確保即使數(shù)據(jù)被截獲或泄露，也無法被未經(jīng)授權的人員解讀。第三，實施嚴格的訪問控制策略，確保只有經(jīng)過授權的人員才能訪問敏感數(shù)據(jù)。同時，根據(jù)崗位職責設置不同的權限級別，防止數(shù)據(jù)濫用。第四，建立完善的數(shù)據(jù)訪問審計機制，記錄所有數(shù)據(jù)訪問和操作行為，定期進行審計分析，及時發(fā)現(xiàn)和處置異常行為。第五，采用差分隱私、同態(tài)加密等先進技術，在數(shù)據(jù)分析和處理過程中保護用戶隱私，確保數(shù)據(jù)使用的同時不泄露敏感信息。

5.5 跨部門協(xié)作與數(shù)據(jù)共享困難

為有效解決基于大數(shù)據(jù)構建財會風險預警模型中的跨部門協(xié)作與數(shù)據(jù)共享困難，可采取以下具體措施：第一，建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)管理平臺，整合各部門數(shù)據(jù)資源，確保數(shù)據(jù)格式標準化和接口兼容性，便于跨部門數(shù)據(jù)交換與共享。第二，制定明確的數(shù)據(jù)共享協(xié)議和權限管理機制，明確各部門的數(shù)據(jù)使用權限和責任，確保數(shù)據(jù)安全和隱私保護。第三，設立跨部門協(xié)作小組，定期召開會議，協(xié)調(diào)解決數(shù)據(jù)共享中的技術和管理問題，提升協(xié)作效率。第四，引入?yún)^(qū)塊鏈技術，確保數(shù)據(jù)在共享過程中的透明性和不可篡改性，增強數(shù)據(jù)可信度。第五，加強員工培訓，提升各部門對大數(shù)據(jù)技術的理解和應用能力，促進跨部門協(xié)作的順暢進行。通過實施以上措施，可有效提升財會風險預警模型的構建效率和準確性。

6 結(jié)論與展望

文章通過基于大數(shù)據(jù)整合多源異構數(shù)據(jù)，運用機器學習算法，研究構建財會風險預警模型，實現(xiàn)對財會風險的高效識別與預警。該模型在準確性和時效性上均優(yōu)于傳統(tǒng)方法，尤其在處理非結(jié)構化數(shù)據(jù)和實時數(shù)據(jù)流方面表現(xiàn)出色，模型的應用顯著提升了主體機構對財會風險的預判能力，有助于提前采取應對措施，降低潛在損失。未來研究可進一步探索結(jié)合區(qū)塊鏈技術模型的自適應能力，使其能夠根據(jù)不同行業(yè)和主體機構的特點進行動態(tài)調(diào)整，提升預測精度，構建一個更加智能化、普適化的財會風險預警系統(tǒng)，為主體機構的穩(wěn)健運營提供有力支持。

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