摘要：伴随着经济全球化和信息化的发展，企业面临的风险种类多、范围广，传统的风险管理手段难以应对复杂的风险。近年来，人工智能技术在企业风险预警中的应用比较普遍，通过智能化的分析与预警，为企业的风险识别与管控提供良好的指导。本文从设计与应用两个角度，对企业基于人工智能风险预警系统的设计与应用，针对企业的财务风险、市场风险等相关领域中的应用现状和应用前景进行了分析研究。

关键词：人工智能；企业；风险预警系统；设计；应用

引言：风险管理对企业而言存在很多风险，是企业风险防控的关键问题，企业是否能够针对风险管理加强控制，对企业的可持续发展以及提升市场竞争力十分重要。人工智能应用在风险预警中，可以在人工统计的基础上，提高风险预测的有效性，但是如何基于人工智能和信息技术提升风险预警水平，是企业管理的热点与焦点问题。

一、基于人工智能的企业风险预警系统设计

1、设计思路

人工智能技术的应用改变了企业风险预警系统设计的思路和流程，不单单基于管理者的经验决策，而更多的是数据驱动、人工智能的分析设计。如何进行企业风险预警系统的有效设计，首要的是对数据进行收集与处理，企业内部各种数据的收集（例如财务数据、市场销售数据、员工绩效等）及外部数据（例如行业形势、宏观经济变动等）都要尽量采集，避免数据的缺失与误差。其次，利用机器学习算法，建立适应模型，通过对于历史数据的训练，能够对企业不同种类的风险有识别的能力，同时随着输入新数据的增量，不断更新模型。最后，设计出的系统可视化界面是十分重要的，管理者能够直观查看企业的风险状态，并做出反应。

2、财务风险预警模块设计

财务风险作为企业运营过程中主要存在的一种风险类型，主要包含企业在运营过程中所存在的资金运动及债款偿还等企业财务的运转情况与能力，该模块主要针对相关财务数据的异常警报、发生财务风险可能性等情况的设计。财务风险预警模块系统所包含的企业主要财务数据内容较为多元丰富，对企业利润表、资产负债表、现金流量等报表及数据的收集管理。企业中使用的算法模型，主要是运用一种机器学习的技术手段，系统可以通过这些数值分析进行企业财务相关风险发生几率的判断，进而完成对企业可能存在风险的情况进行分析研究，在动态的数据异常变化中，将数据出现危机的时间进行预警分析。财务风险预警模块在数据出现异常情况时，可以以即时方式进行财务风险预警，并将为企业所收集到的数据进行分析，生成财务风险报告，使得相应的决策人能运用自身分析进行决策。

二、基于人工智能的企业风险预警系统应用策略

1、构建多层次的风险识别框架

在面向人工智能的风险预警系统中，公司需建立一个多层次的风险识别体系，并通过各个层次的信息分析及处理来完成对公司面临各种风险的识别。第一层面是数据的采集和加工，主要是在各种自动化工具的帮助下完成对内部和外部各种数据的信息采集工作，做到将所有的数据都完整准确及时地反映出来。第二个层面就是数据的分析和模型的建立，在大数据的分析方面以及人工智能的算法帮助下进行分析及风险挖掘，并同时展开对其进行风险分类的工作。第三层就是预警机制的设定，通过对风险预警指标和预警模型的设定，进而提前对管理机构作出提示，帮助决策者快速对风险事件作出处理，并采取相应的方法。最后还要建立反馈机制，即通过对实际发生的意外风险进行反向调节，在此基础上对模型加以应用，确保整个模型的风险识别精度和有效率都能得以提高。

2、增强风险管理人员的智能决策能力

人工智能的利用不仅可以提高企业风险预警工作的智能化程度，同时也还可以优化管理人员的决策能力，通过人工智能分析海量数据的处理能够帮助企业管理者以最快的速度更加清晰地了解企业面临的各种风险，快速应对。要充分利用人工智能的优势，就要求企业应该对管理人员开展人工智能辅助决策培训工作，以使管理人员对其工作原理以及数据分析的结果有较为清晰的了解，并增加其对人工智能辅助决策的信任和运用能力。同时，管理层还可以通过智能决策支持系统来进行财务风险、市场风险、供应链的风险等多方位的分析，从而制定科学合理的处理策略，采用人工智能与人的智慧相结合，做好管理工作的风险防控。

3、数据安全与隐私保护策略

企业采用AI开展风险预警的过程中，数据隐私及安全是需要格外重视的问题。由于企业中收集的数据涉及到敏感的商业及隐私数据，因此，企业需要使用可行的数据加密技术，以保障企业数据在传输和存储过程中的安全，防止数据流通过程中遭到篡改、窃取。同时企业应当定期对相关系统实施安全检查，及时了解相关系统的安全漏洞，并有效解决漏洞，避免黑客入侵及数据泄露问题的出现，做到及时应对。另外，企业还需根据相关法律法规，进行企业数据使用的合法化，并做好企业员工的数据隐私保护工作，避免企业数据出现滥用、数据泄漏、数据滥用等现象，做实企业数据的合法化。企业要强化自身对于第三方合作单位的信息协议，并保证在整个数据处理中企业的安全性以及信息安全的持续化，推动信息安全的技术创新和不断进步。

4、跨部门协作的风险管理模式

企业内的风险管理不应局限于某个或者几个部门的职能，而是多个部门之间共同协同的管理工作。利用人工智能可以建立起多个部门间信息的相互共享和传递，每一个部门都可以实时的了解到其他部门发生的风险，在企业内部迅速找出风险的源头，通知相关部门和员工，解决产生的问题。例如在某企业中，如果会计部门发现企业的资金流出现了异常流动，那么就需要进行问题沟通，即和部门的主管联系，并联合销售或其他部门的主管，分析产生的原因，查看是否是公司所面临的市场风险，再提出相应的计划方案，以对这件事情进行干预。企业也可以借助人工智能建立各部门的通信渠道，方便各相关部门之间的信息共享，防止企业中出现信息孤岛状态。

5、定期评估与系统优化策略

企业需要根据生产经营阶段和风险情况定期对人工智能风险预警系统的数据质量、算法模型以及人工智能系统性能等进行评估，尤其要关注人工智能系统在高负载情况下系统的稳定性，通过系统的定期评估找出系统存在的缺陷及时进行修改、优化，使得人工智能系统维持良好的运行状态。此外，人工智能风险预警系统中的算法模型和核心技术随着人工智能技术的不断发展需不断完善，包括更新数据库、添加新的数据、引入新的风险预测算法和非结构化数据处理技术等，尤其是深度学习、神经网络、自然语言处理等技术和算法的创新可以使风险预测更为精确，保证人工智能风险预警系统的有效性和前瞻性。

三、结语

现代风险管理当中，随着人工智能技术的不断进步，企业风险预警系统依托于人工智能进行相关分析和数据预测，企业的风险管理进行相关数据的分析，企业对风险进行有效和及时的预测，在企业风险突发的环节，管理人员迅速科学地进行决策，尽量降低企业在风险突发时的损失，提高企业的风险识别和预警智能化、精准化水平，适应复杂多变的企业外部环境竞争。

参考文献：

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