在當今瞬息萬(wàn)變的市場(chǎng)環(huán)境之下，企業(yè)管理迫切需要業(yè)務(wù)執行監控分析具備更高的自動(dòng)化水平，同時(shí)，企業(yè)的經(jīng)營(yíng)決策也需要更加高效精準，如此方能助力企業(yè)從容應對市場(chǎng)變動(dòng)、靈活調整經(jīng)營(yíng)策略、有效提升運營(yíng)效率、最終構建起強勁的企業(yè)競爭力。那么，企業(yè)如何才能夠出色地達成全景業(yè)務(wù)洞察以及分析監控？
風(fēng)險預測作為風(fēng)險管理的高級形態(tài)，作為控制及數據服務(wù)的重要應用場(chǎng)景，通過(guò)對海量、多維數據的綜合分析，實(shí)現風(fēng)險的早期識別與評估，為管理層提供決策依據，使企業(yè)能夠未雨綢繆，采取有效措施將風(fēng)險降至最低。
建設有效的風(fēng)險預測能力
就需要從以下幾個(gè)方面進(jìn)行展開(kāi)
全面打通業(yè)財信息系統
業(yè)財融合：
建成企業(yè)級數據中臺
數據整合與治理：
落實(shí)數據治理工作常態(tài)化推進(jìn)
常態(tài)化推進(jìn)：
以數據、算法模型為核心
深化企業(yè)風(fēng)險管控和財務(wù)監督
數據驅動(dòng)決策：
在風(fēng)險預測領(lǐng)域
成熟應用的關(guān)鍵技術(shù)介紹
機器學(xué)習
作為人工智能的一個(gè)重要分支，機器學(xué)習技術(shù)通過(guò)讓計算機系統自動(dòng)從數據中學(xué)習并改進(jìn)，無(wú)需顯式編程即可發(fā)現數據中的復雜模式。在風(fēng)險預警中，機器學(xué)習算法能夠分析歷史數據，識別出導致風(fēng)險發(fā)生的關(guān)鍵因素，并據此建立預測模型，對未來(lái)的風(fēng)險情況進(jìn)行預估。
預測模型
基于歷史數據和機器學(xué)習算法構建的預測模型，可以預測特定事件發(fā)生的概率及其可能的影響程度。這些模型能夠幫助企業(yè)量化風(fēng)險，明確哪些領(lǐng)域最需要關(guān)注，以及如何優(yōu)化資源配置以應對潛在威脅。
關(guān)聯(lián)規則挖掘
此技術(shù)用于發(fā)現數據項之間有趣的關(guān)聯(lián)或相關(guān)性。在風(fēng)險管理中，關(guān)聯(lián)規則可以幫助識別不同風(fēng)險因素之間的內在聯(lián)系，比如某些市場(chǎng)指標的變動(dòng)如何預示特定類(lèi)型風(fēng)險的增加，從而為企業(yè)提供更全面的風(fēng)險視圖。
異常檢測
面對海量數據，異常檢測技術(shù)能夠自動(dòng)識別出與正常模式顯著(zhù)不同的數據點(diǎn)或行為，這些異常往往預示著(zhù)潛在的風(fēng)險或機會(huì )。通過(guò)實(shí)時(shí)監測和即時(shí)報警，企業(yè)可以迅速響應，防止小問(wèn)題演變成大危機。
實(shí)踐應用與效益
例如，在司庫領(lǐng)域，企業(yè)可以利用這些技術(shù)監測交易數據，及時(shí)發(fā)現風(fēng)險交易行為；零售業(yè)則能通過(guò)分析顧客購買(mǎi)行為和銷(xiāo)售數據，預測庫存積壓或需求短缺的風(fēng)險；制造業(yè)則能通過(guò)對生產(chǎn)流程的數據分析，提前識別設備故障，減少停機時(shí)間；在稅務(wù)領(lǐng)域，企業(yè)可以建立穿透式事前、事中、事后一體化的管控閉環(huán)。
以某集團針對建筑工程項目搭建單項目級稅務(wù)管控體系為例，通過(guò)結合數據挖掘技術(shù)、統計建模和機器學(xué)習來(lái)提供業(yè)財稅穿透式的稅務(wù)風(fēng)險事前預警、事中異常檢測、事后合規檢查等控制級數據服務(wù)能力。
數據挖掘模型
通過(guò)關(guān)聯(lián)規則學(xué)習算法、分類(lèi)算法、聚類(lèi)算法、回歸算法、異常檢測等數據挖掘技術(shù)，從海量的涉稅數據中提取具有高價(jià)值的信息和模式。在單項目稅負管理模型中，利用聚類(lèi)分析算法，識別集團內具備建筑工程項目相關(guān)稅務(wù)行為特征，進(jìn)行科學(xué)分類(lèi)，快速識別單項目稅務(wù)管理范疇內企業(yè)群體，便于后續單項目開(kāi)票、分包扣除與納稅申報等數據的統計、分類(lèi)、計算與分析。
機器學(xué)習模型
運用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )、決策樹(shù)等先進(jìn)機器學(xué)習算法，對海量的歷史涉稅數據進(jìn)行深入學(xué)習和訓練，搭建精準的稅務(wù)風(fēng)險預測模型。在單項目稅負管理模型中，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )算法，對單項目稅務(wù)管理范疇內企業(yè)群體歷史開(kāi)票數、分包扣除、納稅等涉稅數據進(jìn)行分析，識別單項目開(kāi)票、分包扣除情況與稅負率的關(guān)聯(lián)關(guān)系，并基于歷史期間規律進(jìn)行未來(lái)開(kāi)票情況、分包扣除情況與稅負率的預測，為單項目資金計劃提供稅務(wù)側的數據基礎。
風(fēng)險預警模型
基于指標項目和合理閾值的設定，建立敏銳的稅務(wù)風(fēng)險預警模型。單項目稅負管理模型中，在統計并計算得出的單項目歷史稅負率水平的基礎上，以近六個(gè)月、近一年、近三年等期間的中位值為參照設置高、中、低的稅務(wù)風(fēng)險閾值，對申報過(guò)程中和申報完成后形成的納稅申報數據進(jìn)行異常檢測，對偏離閾值的異常稅負率波動(dòng)情況進(jìn)行事中、事后的預警，并結合業(yè)務(wù)數據、財務(wù)數據初步分析異常原因，便于企業(yè)稅務(wù)管理人員后續開(kāi)展深入檢查。
綜上，控制級的數據服務(wù)及其背后的關(guān)鍵技術(shù)，為企業(yè)構建了一道堅實(shí)的風(fēng)險防線(xiàn)。它不僅提高了風(fēng)險識別的準確性和時(shí)效性，還促進(jìn)了企業(yè)決策的科學(xué)化與智能化，是企業(yè)在數字化轉型道路上不可或缺的重要工具。隨著(zhù)技術(shù)的不斷進(jìn)步和應用的深化，風(fēng)險預警將更加精準高效，助力企業(yè)在不確定的市場(chǎng)環(huán)境中穩健前行，實(shí)現可持續發(fā)展。
專(zhuān)題速覽
作者：金曄 用友網(wǎng)絡(luò )財務(wù)數智化高級專(zhuān)家
排版：孫千惠
校核：王華
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