基于智能化技術的企業財務報銷審核風險識別

摘要：隨著企業財務報銷流程復雜性與風險性的不斷提升，在多源異構數據大量涌現、財稅政策頻繁調整的背景下，人工審核難以有效識別虛假票據、隱蔽性關聯交易、費用標準偏差等風險點，致使企業面臨合規風險與經濟損失。因此，企業亟須借助技術革新重構風險識別機制，突破傳統人工審核模式的局限。智能化技術的引入為企業風險識別提供了新范式。通過智能掃描、大數據分析、機器學習以及規則引擎等技術，企業能夠構建多維度、動態化且高效的風險防控體系。本文系統地探討了智能化技術在財務報銷審核中的應用路徑創新，以期為企業實現精準風險識別與合規管理提供理論支撐與實踐策略，進一步為企業財務報銷審核的風險防控提供有價值的參考。

關鍵詞：智能化技術；財務報銷審核；風險識別

引言

智能化技術的深度應用已成為企業財務風險防控的核心著力點。通過融合光學字符識別（OCR）、自然語言處理（NLP）、機器學習等技術，智能化系統能夠實現風險識別的自動化、精準化與前瞻性，顯著提升企業審核效率與合規水平。此外，智能化技術通過構建動態規則庫與自適應學習機制，可實時響應政策調整與業務變化，為企業構建可持續的風險防控技術支撐體系。這一轉型不僅是企業降本增效的必然要求，更是實現財務合規與戰略協同的重要保障。因此，探究基于智能化技術的企業財務報銷審核風險識別具有重要的現實意義。

一、企業財務報銷審核風險識別中現存的問題

財務報銷審核風險識別現存問題主要體現在以下三個方面：其一，人工審核機制存在效率低下與風險識別能力受限的缺陷。傳統財務報銷審核高度依賴人工操作，其風險識別能力受審核人員主觀經驗與認知水平的制約，難以系統性涵蓋多維度風險要素。在審核流程中，人工對票據真偽、報銷標準及合規性的判斷易受疲勞、疏漏等主觀因素影響，導致關鍵風險點遺漏或誤判，且缺乏標準化校驗邏輯，難以構建動態風險閾值控制機制[1]。其二，企業風險識別存在顯著滯后性與被動性。現行審核模式多采用事后核查機制，風險暴露滯后于業務發生周期，無法實現異常行為的實時預警與阻斷。尤其在復雜交易場景下，人工審核難以深入剖析關聯方交易、跨期費用分攤等隱蔽性風險，風險識別僅停留在表層合規性檢查層面，缺乏對業務實質與財務數據邏輯勾稽關系的深度剖析。其三，企業數據治理能力不足制約了風險識別精度。企業財務系統與業務系統間存在數據孤島現象，報銷審核所需的多源異構數據（如合同文本、審批流記錄、稅務信息）難以實現結構化整合，導致風險特征提取不完整。此外，企業審核規則庫更新滯后于政策法規變動，缺乏自適應學習機制，無法動態適配稅務合規要求、費用標準調整等外部環境變化，進而可能引發隱性合規風險敞口。

二、智能化技術在企業財務報銷審核風險識別中應用的優勢

智能化技術在企業財務報銷審核風險識別中的應用優勢主要體現在以下三個方面：其一，智能化技術通過自動化流程重構與數據精準處理顯著提升企業風險識別的效率與準確性。基于深度學習算法的票據信息提取模塊能夠突破傳統人工錄入的局限，實現結構化數據與非結構化文本的同步解析。其內置的異常模式識別引擎可對發票真偽性、金額邏輯性及報銷政策符合性進行毫秒級交叉驗證，有效消除人為操作失誤引發的規則執行偏差。其二，基于多維數據融合與動態模型演算的實時監測機制實現了風險預警的即時性與前瞻性。通過構建涵蓋歷史報銷數據、行業風險特征庫及政策法規知識圖譜的多源信息分析框架，智能化系統可動態捕捉票據重復提交、費用類型錯配等隱性風險因子，并依托時間序列預測模型對潛在舞弊行為進行概率推演，形成風險敞口的梯度預警體系。其三，智能化技術構建的全流程合規校驗體系與可追溯機制有效強化了風險防控的規范性與可審計性。依托區塊鏈技術的不可篡改特性，系統將原始票據、審批流程記錄及規則觸發記錄進行分布式存儲，確保風險識別決策鏈的完整復現；同時，系統可通過預設的權限隔離與訪問控制矩陣，實現敏感操作的雙因素認證及最小化授權管理，從技術層面筑牢合規防線[2]。

三、基于智能化技術優化企業財務報銷審核風險識別的策略

（一）智能掃描識別，精準定位風險

基于智能化技術的企業財務報銷審核風險識別，核心在于運用智能掃描識別技術構建多維度風險定位體系。智能掃描識別系統借助光學字符識別技術（OCR）與自然語言處理算法，對報銷單據進行結構化數據提取與語義解析，以精準捕獲風險要素。系統首先構建覆蓋全票據類型的多模態特征庫，利用卷積神經網絡對發票版面布局、印章位置、金額字段等關鍵信息進行特征匹配，有效識別虛假票證、篡改痕跡等表面風險。在此基礎上，系統通過預設的合規性校驗規則引擎，將企業財務制度、稅務法規等文本規范轉化為可計算的邏輯表達式，構建動態規則知識圖譜。該圖譜可自動關聯報銷事項與費用標準、預算額度、審批權限等約束條件，實時校驗單據的合規性狀態。這種雙重校驗機制既實現了票據真實性的物理驗證，又完成了業務邏輯的規則審查，形成從形式合規到實質合規的全方位掃描體系。

智能掃描識別系統通過動態數據聯動機制，拓展了企業風險識別的時空維度。系統整合企業ERP、CRM等業務系統的結構化數據，并與外部稅務數據庫、征信平臺等建立API接口，形成跨系統的多源數據校驗網絡。當掃描識別到可疑交易時，系統自動觸發關聯數據比對。這種數據穿透式分析能夠有效識別隱性風險，如關聯方利益輸送、費用歸屬錯配等傳統人工審核難以發現的復雜問題。同時，系統采用區塊鏈技術對掃描過程進行分布式記賬，確保風險識別的全流程可追溯性，每個風險標記均包含時間戳、數據來源、校驗邏輯等元數據，為企業后續的風險處置提供完整的證據鏈支持[3]。通過構建融合靜態規則與動態數據、兼顧局部掃描與系統聯動的智能識別體系，企業能夠在財務報銷審核環節實現風險定位的精準化與前瞻性。

（二）大數據分析比對，挖掘異常模式

在智能化技術的驅動下，大數據分析比對已成為企業財務報銷審核風險識別的核心手段。大數據分析比對的核心邏輯在于構建多維度、全量化的數據整合框架，將企業內外部異構數據納入統一分析體系。首先，企業需建立跨系統的數據中臺，整合ERP、CRM、OA等業務系統產生的報銷單據、交易流水、審批記錄等結構化數據，同時融合電子發票影像、合同文本及外部市場動態信息等非結構化數據，形成全域數據資產池。在此基礎上，企業通過特征工程提取報銷金額頻次、時間序列規律、關聯方交易網絡等關鍵變量，構建多維特征向量空間。利用分布式計算框架對海量數據進行實時清洗與標準化處理，消除數據孤島效應，確保分析基線的統一性。企業還可通過關聯規則挖掘與聚類分析，建立正常報銷行為的基準模式庫，如部門費用分布規律、項目預算執行節奏等，為異常檢測提供參照系。在此過程中，企業需運用數據血緣追蹤技術（Data Lineage Tracking）確保分析過程的可解釋性，并通過數據脫敏與加密機制保障敏感信息安全性，實現合規前提下的深度數據價值挖掘。異常模式識別的技術路徑依賴于機器學習模型與規則引擎的協同作用。一方面，企業可采用非監督學習算法對報銷數據進行離群點檢測，通過孤立森林、局部異常因子（LOF）等方法自動識別偏離群體分布特征的異常樣本。另一方面，企業可基于領域知識構建動態規則庫，實現規則驅動與數據驅動的雙軌校驗。值得注意的是，異常模式的動態演化特性要求企業建立自適應學習機制。企業可通過在線學習技術持續更新基準模型，捕捉因業務轉型或政策調整引發的模式漂移。同時，企業可引入圖神經網絡技術，分析報銷主體之間的復雜關聯關系，構建供應商、員工、項目的多跳交易圖譜，識別隱蔽的合謀舞弊或利益輸送鏈條[4]。這種融合語義分析與拓撲結構的混合模型，不僅突破了傳統統計分析對線性關系的依賴，還顯著提升了企業識別非線性及隱蔽性異常模式的能力。

（三）機器學習輔助，智能預警風險

機器學習技術通過構建動態風險識別模型，實現了企業財務報銷審核風險預警的智能化升級。其核心邏輯在于將多維異構數據輸入算法框架，通過特征工程提取潛在風險因子，并基于監督學習與無監督學習的協同機制構建風險預測模型。首先，企業需對報銷流程中產生的結構化與非結構化數據進行標準化預處理，涵蓋發票信息、報銷事由文本、審批節點時序數據等。在此基礎上，模型采用隨機森林、梯度提升等集成算法對歷史合規與違規樣本進行特征重要性排序，篩選出關鍵風險指標，如費用類型與業務場景的匹配度、報銷頻次與預算消耗速率的偏離度等。模型通過捕捉不同風險因子的非線性關聯關系，生成動態風險評分矩陣，實現對潛在違規行為的量化評估。

為進一步提升預警精度，企業需構建雙通道模型優化機制。一方面，通過增量學習實時融合新產生的報銷數據，利用滑動時間窗技術更新模型參數，使風險識別能力隨業務場景演化而自適應調整；另一方面，引入遷移學習框架，將通用財務風險知識庫與特定企業業務規則進行跨域知識遷移，解決小樣本場景下的模型泛化問題。此外，采用半監督學習技術應對標注數據不足的情況，并通過主動學習策略篩選高價值未標注樣本進行人工復核，形成算法預判、人工確認、模型迭代的閉環優化路徑。該技術框架不僅能突破傳統規則引擎的靜態閾值局限，還能通過注意力機制捕捉長時序報銷行為中的異常模式。值得注意的是，模型應嵌入可解釋性模塊，利用SHAP值等歸因方法解析風險決策依據，確保預警結果滿足審計溯源要求，并符合企業內控邏輯[5]。

（四）規則引擎驅動，動態調整策略

規則引擎驅動機制通過構建邏輯完備、層次分明的規則體系，為企業財務報銷審核風險識別提供動態化、可擴展的底層支撐。規則引擎驅動的核心在于將業務規則從程序代碼中解耦，以語義化建模方式將政策法規、企業內控要求等抽象為可執行的審核邏輯。具體而言，規則引擎通過分層架構設計，將基礎性規則（如票據合規性校驗、金額閾值控制）與復合型規則（如費用類型與業務場景的關聯性判定）分離，并通過邏輯運算符實現多維度規則的嵌套組合。在此過程中，規則引擎通過實時數據流處理技術，將報銷單據的結構化數據與非結構化附件信息進行動態關聯分析，形成多維風險評價矩陣。這種機制不僅可以確保審核策略與企業運營實際深度耦合，還能通過規則權重分配模型，對高頻風險點實施差異化管控。

動態調整策略的實現依賴于規則引擎與機器學習模型的協同優化機制。系統通過閉環反饋回路，持續收集人工復核結果、風險處置記錄及外部政策變動信息，借助強化學習算法對規則庫進行迭代更新。在此框架下，規則引擎具備自適應性特征：一方面，規則引擎可以通過模糊邏輯處理非確定性規則（如合理性判斷閾值），允許系統在預設區間內動態調整風險容忍度；另一方面，規則引擎通過版本控制技術實現規則集的灰度發布和回滾操作，從而確保策略更新過程的安全性與可追溯性。此外，規則引擎通過引入時間序列分析模塊，可以識別周期性風險模式（如特定時點的費用激增），并據此生成動態預警規則。這種動態調整機制讓企業能夠在不中斷審核流程的前提下，實時響應內外部環境變化，形成風險識別精度與業務適應性同步提升的良性循環。

四、結語

通過整合OCR、大數據分析、機器學習與規則引擎等技術，智能化系統實現了風險識別從“經驗驅動”到“數據驅動”的范式躍遷，為企業構建了全流程、多維度的風險防控體系。研究表明，智能化技術的深度應用不僅可以突破傳統人工審核的效率瓶頸與容錯局限，還能通過動態規則適配與數據穿透分析，顯著提升企業風險識別的精準性與前瞻性。然而，值得注意的是，盡管研究取得了一定成果，但仍有許多值得進一步探索的方向。期望未來能有更多的研究者加入這一領域的研究，推動企業財務風險管理從“企業自衛”走向生態共治。

參考文獻：

[1]費含笑.智能財務人才培養理論邏輯、關鍵問題與實現路徑[J].中國電子商情，2025，31（03）：81-83.

[2]袁紅.投融資企業財務會計報表審核方法及內容探討[J].中國鄉鎮企業會計，2024（11）：205-207.

[3]陳晉宇.智能技術在費用報賬財務審核中的應用研究[J].商業2.0，2024（29）：99-101.

[4]李曉紅.企業財務審核報銷中的主要問題及解決方法探析[J].現代商業，2023（15）：169-172.

[5]阮素梅，杜旭東，李偉，等.數據要素、中文信息與智能財務風險識別[J].經濟問題，2022（01）：107-113.

（作者簡介：王夢璇，國家能源集團新疆礦業有限責任公司中級會計師）