人工智能與大數據驅動下的民營科技企業財務預警模型構建策略探究

摘 要：文章深度探究了人工智能與大數據在民營科技企業財務預警模型中的構建策略。首先，文章概述了人工智能與大數據的核心概念，基于對民營科技企業財務預警現狀的深入剖析，揭示了人工智能與大數據的重要性。其次，文章詳細討論了人工智能在財務預警模型中的實施策略，包括應用機器學習進行特征選擇與預測、利用深度學習網絡進行財務數據模式的預警識別，以及通過強化學習實現動態的財務風險預警模型優化。再次，文章深入研究了大數據在財務預警模型中的實施策略，如構建多維度的財務預警指標體系、優化預警模型的性能和準確度，以及提升財務預警結果的解釋性和易用性。最后，文章通過實證案例印證了理論研究的正確性和實用性，以期為民營科技企業制定最佳的財務預警模型構建策略提供參考。

關鍵詞：人工智能;大數據驅動;財務預警模型

中圖分類號：F275""" 文獻標識碼：A 文章編號：1005-6432（2025）16-0145-04

DOI：10.13939/j.cnki.zgsc.2025.16.036

在民營科技企業中，有效的財務預警模型構建是決定其經濟運行穩健性的關鍵因素。現代的人工智能和大數據技術為此提供了新的視角和方法。但如何利用這兩大技術，提升財務預警的精準性和及時性，構建適合企業特性的預警模型，仍然是一個待解決的問題。

1 人工智能和大數據的基礎理論

1.1 人工智能的基本概念

人工智能是指由人類創建的機器或軟件，能夠模仿、學習，并改進人類智能的各個方面的技術。其旨在賦予計算機學習、推理、自主決策的能力，通過算法和數據，對復雜的任務實現處理和分析。

1.2 大數據的基礎理論

大數據是指常規數據庫或軟件工具難以處理的大量復雜的數據集，但通過智能化的運算及信息分析整理之后，可得出一系列具有關聯性、邏輯性且具備實用價值的信息數據［1］。為了實現這一目標，需要充分利用大數據的關鍵技術，包括數據存儲、數據處理、數據挖掘等。其中，數據存儲主要關注如何安全、高效地存儲大量數據，數據處理主要研究如何快速處理這些數據，而數據挖掘則主要涉及如何從這些數據中獲取有價值的信息。

2 人工智能與大數據對民營科技企業財務預警的重要性

2.1 民營科技企業財務預警的管理現狀

在當前的經濟環境中，民營科技企業面臨的競爭及市場變化速度非常迅猛。盡管如此，還有許多企業在財務預警方面仍在沿用傳統的統計模型，這些模型基于歷史數據進行決策，很難捕捉到市場的即時動態。因此，它們往往對突發的市場風險反應遲鈍，會錯過關鍵的調整時機。此外，在當前的大數據環境中，這些傳統的財務預警模型在處理海量、高維度和快速變化的財務數據時顯得力不從心，對復雜、動態的數據缺乏深度的處理能力，無法準確識別潛在風險，導致預警失效。這不僅影響了民營科技企業的財務穩定，還可能影響整體的經營策略和市場地位。

2.2 人工智能在財務預警中的潛力

傳統的財務預警方法依賴于歷史數據和靜態的統計模型，對動態變化和非線性關系缺乏識別能力。而人工智能，尤其是機器學習和深度學習技術，可以自動從大量復雜的財務數據中識別模式，并基于此發出更精確、及時的預警。具體而言，首先，人工智能可以有效提升財務預警的準確度。通過自我學習和調整，人工智能可以更好地抓住數據中隱藏的模式，在減少人為失誤的同時，提升財務工作效率［2］，從而實現對風險事件的準確預警。其次，人工智能可以實現財務預警的實時性。傳統的預警方法往往需要手動操作，無法適應數據快速變化的情況。而人工智能的自動化能力使其能夠及時響應數據變化，實現實時預警。最后，人工智能可以幫助民營科技企業發現潛在的財務風險，進而采取預防措施，降低風險帶來的損失。

因此，人工智能為財務預警提供了新的維度和視角，既增強了預警的準確性和及時性，也為企業的風險管理帶來了前瞻性的思考和策略。

2.3 大數據在財務預警中的優勢

首先，大數據能夠處理大規模、多元化的數據，既包括傳統的財務數據，也包括市場、社交媒體等非結構化數據，可以提供更豐富的信息來源。其次，大數據不僅能對海量數據進行深度挖掘，還能實現數據的實時處理，當某一板塊的數據指標發生異常時，能立刻向相關部門發出風險預警提示，方便管理者及時制定應對措施，扼殺風險，減少企業不必要的損失［3］。最后，大數據還可以提升財務預警結果的解釋性，使企業更好地理解預警的來源和意義，更好地支持決策。

總的來說，大數據為民營科技企業的財務預警帶來了更高的準確性、實時性和解釋性，確保企業在面對風險時能夠作出快速且明智的決策。

3 人工智能在財務預警模型中的實施策略

3.1 應用機器學習進行財務預警特征選擇與預測

在財務風險預警中，尋找具有預警價值的關鍵財務特征并據此進行精準預測是至關重要的環節。而如何在民營科技企業中實現此環節的優化，可以遵循如下的策略。首先，民營科技企業需要從業務和財務角度出發，定義可能影響財務狀況的各類指標，如利潤率、債務比率、現金流量等。其次，民營科技企業需要將這些預設的指標作為機器學習算法的輸入，利用機器學習算法從數據中學習并做出預測或決策。再次，民營科技企業可以采用一些已經驗證的機器學習算法，例如決策樹、邏輯回歸等，對歷史財務數據進行學習和訓練。通過這些算法，可以自動從預設指標中篩選出最具預測性的特征。最后，在特征選擇的基礎上，民營科技企業需要再次運用機器學習算法進行模型訓練和預測，以幫助企業對未來可能出現的財務風險進行預測。

3.2 利用深度學習網絡進行財務數據模式的預警識別

為了更精確地識別財務風險并提早進行預警，以便做出更準確的決策，民營科技企業需要一套科學嚴謹且具有操作性的策略。首先，民營科技企業需要選擇適合的深度學習網絡模型。在數據量大且包含復雜關系的科技企業中，可以選擇卷積神經網絡（CNN）來處理具有明顯結構特性的數據，或選擇長短期記憶網絡（LSTM）來處理具有時間序列特性的數據。其次，在選擇了合適的模型之后，民營科技企業需要進行模型的訓練和測試。在這個過程中，民營科技企業需要準備一定數量和質量的訓練數據。訓練數據應包括各類財務指標和非財務指標，以幫助模型學習并理解可能影響財務風險的各種因素。再次，民營科技企業需要利用訓練好的模型進行實際預警。當新的財務數據出現時，模型會自動進行分析，并根據學習到的規律發出預警信號。此時，民營科技企業還需要有一套標準的應對流程，對模型發出的預警進行驗證和處理，以提前發現可能的財務風險，為企業提供決策依據。最后，民營科技企業需要成立專門的數據分析團隊，定期對模型進行優化和調整，以保持其預警性能。

3.3 通過強化學習實現動態的財務風險預警模型優化

首先，民營科技企業可以引入強化學習技術。這一技術以試驗和反饋為基礎，逐漸優化模型性能。其可以實時調整預警模型的參數，以適應新的數據和環境。其次，在引入強化學習后，民營科技企業需要設定適當的獎勵和懲罰機制。當模型做出正確的預測時，應給予正向獎勵；當預測錯誤時，應給予負向懲罰。通過這種方式，模型能不斷調整并優化預測策略。再次，民營科技企業需要為強化學習模型提供充足的訓練環境。最后，民營科技企業需要定期評估和調整強化學習模型。這要求民營科技企業定期檢查模型的性能，并根據需要進行調整，避免強化學習模型的性能隨著時間的推移和環境的變化而發生變化。

4 大數據在財務預警模型中的實施策略

4.1 利用大數據處理工具構建多維度的財務預警指標體系

民營科技企業可以采用如下策略。首先，民營科技企業需要利用大數據平臺，如Hadoop和Spark，來處理包括銷售數據、成本數據、財務報表數據等在內的大量財務數據，有效地從各類原始數據中提取出有價值的信息，并將其整理成結構化的數據格式，為下一步的分析打下基礎。其次，民營科技企業需要在處理后的數據中篩選出有用的指標，通過運用大數據處理工具，如關聯規則分析等，將其組合成多維度的財務預警指標體系。這個體系包括營收、利潤、現金流、成本、庫存等眾多維度。最后，民營科技企業需要根據這個指標體系，設定出各種預警閾值。一旦某個指標超過了預設的閾值，就會觸發預警機制，提醒企業及時采取行動。

4.2 通過數據挖掘技術優化財務預警模型的性能及準確度

一方面，民營科技企業可以運用聚類分析這類無監督學習方法，對財務數據進行分類。通過這一工具將相似的財務狀況歸為一類，有助于企業更清晰地了解財務狀況的分布和可能的異常模式。另一方面，民營科技企業可以利用決策樹、神經網絡等監督學習算法，根據已知的財務狀況和結果，訓練出能夠預測未來財務風險的模型。這類模型能夠學習歷史數據中的規律，并將這些規律應用到未來的預測中，從而對財務風險實現預警。

4.3 結合數據可視化工具提升財務預警結果的解釋性和易用性

為了讓企業決策者能更直觀、更準確地理解財務預警結果，并據此進行決策，民營科技企業需要一套能夠將數據轉化為易理解的視覺信息的策略，具體而言有以下兩點。首先，民營科技企業需要先選擇適合的數據可視化工具，如Tableau、PowerBI等。然后，根據自身的需求，將財務數據和預警結果進行各種形式的可視化展示。這些形式可能包括但不限于線圖（展示數據變化趨勢）、柱狀圖（比較不同類別數據）等，以幫助決策者更直觀、更快速地理解和評估財務狀況，做出更明智的決策。其次，當財務預警模型產生預警結果時，民營科技企業也可以利用數據可視化工具，將預警結果以圖形的方式清晰、直觀地展示出來。這不僅提升了預警結果的解釋性，還提高了預警結果的易用性，方便決策者根據預警結果及時做出決策。

5 大數據在財務預警模型實施過程中可能面臨的難點與解決建議

盡管大數據與人工智能為民營科技企業構建精準、高效的財務預警模型提供了強大的技術支持，然而在實際應用中，企業仍需面對一系列挑戰。為確保預警模型穩健運行并持續優化，以助力企業實現風險管理與決策效率的雙重提升，企業應深入剖析并制定針對性策略應對這些難點。

第一，數據質量與清洗。大數據的價值在很大程度上取決于數據質量，而原始財務數據常存在缺失、錯誤、冗余等現象，非結構化數據的處理難度亦會制約預警模型的準確性。因此，企業應建立健全數據質量管理機制，規范從采集、錄入到校驗全流程，確保數據源頭的可靠性。運用數據清洗技術，如異常值檢測、重復數據刪除等對海量數據進行預處理，提升整體數據采集的質量。同時，借助自然語言處理技術將非結構化數據（如文本報告、社交媒體信息）轉化為結構化數據，使之能被預警模型有效利用。

第二，數據集成與實時更新。多元化業務領域的民營科技企業往往面臨數據孤島問題，構建全面財務預警指標體系需要整合內部各業務系統數據及外部市場、行業公開數據。基于此，企業可通過API接口、ETL工具等實現數據源間的無縫對接與實時同步，確保預警模型始終基于最新、最全面的數據進行分析。同時，構建靈活的數據倉庫或數據湖架構，以適應不同類型、不同規模數據的動態變化需求。

第三，模型選擇與參數調優。在運用機器學習、深度學習等算法構建預警模型時，既要依據企業特性與業務需求選取合適的模型，又要對其進行有效參數調優，這兩點直接決定了預警效果。因此，企業應組織跨部門團隊（包括財務、IT、業務專家等）共同參與模型選型與設計，確保模型既能捕捉財務風險的復雜性，又具備優秀的泛化能力。采用交叉驗證、網格搜索等技術進行參數調優，避免過擬合或欠擬合現象，并定期對模型進行回測與更新，以適應市場環境與企業戰略的變化。

第四，模型解釋性與合規性考量。鑒于財務決策的嚴肅性與監管要求，預警模型的輸出結果必須具備高透明度與可解釋性。面對深度學習模型的“黑箱”性質，企業可運用LIME、SHAP等方法增強模型解釋性，使決策者清晰理解關鍵風險因素及其影響力。同時，嚴格遵循會計準則及相關法規，確保預警模型應用符合財務信息披露、內部控制等標準，有效防范合規風險。

第五，基礎設施與技術人才儲備。大數據處理與人工智能應用對企業的硬件設施、軟件平臺及專業人才有著較高要求。企業應適時升級IT基礎設施，配置高效的數據存儲、計算資源（如云計算、GPU服務器等），以支撐大規模數據處理與模型訓練任務。同時，加強人才隊伍建設，引進或培養兼具財務知識與數據分析、AI技術能力的專業人才，通過內部培訓、外部合作等方式提升全員數據素養，營造良好的數據文化氛圍。

第六，組織協同與文化變革。財務預警模型的成功落地不僅依賴技術手段，更需要組織層面的緊密協作與文化變革。因此，企業高層應明確大數據驅動財務預警的戰略價值，給予必要的資源支持與政策保障。推動財務部門與業務部門、IT部門深度合作，確保預警模型與日常財務管理流程深度融合。積極倡導數據驅動決策文化，通過內部分享、成果展示等方式，增強員工對大數據財務預警的信任與認同，促使他們主動參與并積極響應預警信號。

總結來說，民營科技企業在運用大數據與人工智能構建財務預警模型的過程中，需關注并解決數據質量與清洗、數據集成與實時更新、模型選擇與參數調優、模型解釋性與合規性、基礎設施與技術人才儲備、組織協同與文化變革等多方面難點，充分釋放大數據與人工智能的技術優勢，構建精準、高效的財務預警體系，為企業風險防控與戰略決策提供有力支持。

6 案例分析

6.1 實施背景

A集團作為全球領先的民營科技企業，面臨著復雜的市場環境和激烈的市場競爭。此外，A集團的業務涵蓋電商、云計算、數字媒體等多個領域，業務模式復雜，涉及的財務數據巨大且復雜，如何準確理解并處理這些數據，以便精準地進行財務預警，已成為A集團亟待解決的問題。因此，本節將以A集團為例，詳細探討人工智能與大數據驅動下財務預警模型的構建和應用效果。

6.2 實施策略

第一，基于人工智能的財務預警模型構建策略。首先，為了更準確地識別和預測財務風險，A集團采用了機器學習的方法。具體而言，A集團采用隨機森林算法對歷史財務數據進行了深入的學習和訓練，其自動從大量的財務指標中篩選出最關鍵的以及對財務狀況影響最大的債務比率指標作為預警特征。在選定關鍵特征后，A集團再次運用隨機森林進行模型訓練和預測，成功預警了一系列的財務風險。其次，為了更深層次地挖掘財務數據中的潛在模式，A集團進一步采用深度學習網絡進行分析。基于處理連續財務報表數據的需求，A集團選擇了長短期記憶網絡（LSTM）作為深度學習模型。同時，在經過大量的訓練和測試后，該LSTM模型能夠根據新的財務數據，自動進行深度分析，并實時發出預警信號，對財務風險實現了早期預警。最后，為了提升預警模型的反應速度和準確性，A集團引入了強化學習技術。其通過設定獎勵和懲罰機制，使模型能夠根據新的數據和環境進行自我調整和優化。此外，A集團還提供了良好的訓練環境，使模型的性能能夠在實踐中得到持續的優化和提升。

第二，基于大數據的財務預警模型構建策略。首先，為了全面且實時地監控企業的財務狀況，A集團利用大數據處理工具MaxCompute，構建了一個全方位的財務預警指標體系。這個體系涵蓋收入、利潤、現金流、成本、庫存等多個維度，構成了一個綜合性、多角度的財務評估體系。此外，通過設定預警閾值，一旦某一財務指標超出設定范圍，該體系就能及時發出預警，從而提示相關部門及時采取行動，降低財務風險。其次，為了提高財務預警的準確性和有效性，A集團采用了數據挖掘技術聚類分析，將財務數據進行精細的分類，并根據歷史數據開發出可以預測未來財務風險的模型。最后，為了使決策者更直觀、更快速地理解和評估財務狀況，A集團還結合數據可視化工具Quick BI，將復雜的財務數據和預警結果以圖表的形式清晰地展現出來，幫助決策者快速了解整體的財務狀況并深入理解可能存在的風險，為決策提供了有力的支持。

6.3 實施效果

首先，提升財務預警準確率。基于人工智能與大數據驅動構建財務預警模型，A集團的財務預警準確率從原來的70%提升到了95%，大大增強了其對財務風險的應對能力。其次，降低財務風險。在財務預警模型的幫助下，A集團在過去一年內的財務風險降低了30%。預警模型可以提前發現可能的風險，為企業提供足夠的時間進行應對。最后，提升決策效率。通過使用數據可視化工具，決策者可以更直觀、更快速地理解和評估財務狀況，決策時間縮短了20%。

7 結論

文章深度探討了人工智能與大數據驅動下民營科技企業財務預警模型構建的策略問題。研究結果顯示，通過運用人工智能的機器學習、深度學習和強化學習，再結合大數據處理工具、數據挖掘技術和數據可視化工具，可以有效地構建出財務預警模型，提高預警的準確性和及時性，從而降低財務風險，提升企業的經營效益。展望未來，隨著大數據的持續積累和人工智能技術的不斷演進，民營科技企業將面臨更多的新挑戰和新機遇，財務預警模型將得到更深入的優化和升級。因此，期待更多的研究者和企業能投入到這一領域，共同探索和推動人工智能與大數據在財務預警模型中的應用和發展，以實現民營科技企業的健康、可持續發展。

參考文獻：

［1］曲倍.大數據下醫院財務風險防范與內部控制［J］.行政事業資產與財務，2020（1）：105-106.

［2］敖慧丹.探討人工智能在財務成本管理中的應用［J］.消費導刊，2020（49）：205.

［3］丁亞楠.大數據時代財務風險的預警與防范［J］.中國市場，2022（36）：188-190.