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摘要：本文基于财政风险预测技术演进需求，探讨人工智能与大数据技术融合的理论基础、作用机制及实践路径。研究指出二者通过数据维度拓展、分析范式创新与决策流程重构形成协同效应，但需突破技术适配、数据安全与制度衔接等关键约束，方能构建新型智能化预测体系。

关键词：财政风险预测；技术融合；决策范式；制度重构

当代财政风险呈现多维度演化特征，传统预测方法受限于线性假设与结构化数据约束，难以捕捉系统性风险的非线性关联。人工智能（AI）的深度学习算法与大数据全维度信息采集形成技术互补，AI通过神经网络处理非结构化数据，突破传统计量模型的变量选择瓶颈。大数据技术则通过流式处理架构实现实时数据采集，弥补静态分析的时滞缺陷。二者协同构建"数据-算法-决策"的闭环系统，其理论支点在于不确定性条件下的模式识别能力提升。

1.协同作用机制解析

1.1数据层融合效应

财政风险孕育于复杂系统交互中，需建立三层数据融合架构，（1）基础层：整合财税数据库、金融交易系统、社会保障平台等结构化数据，构建财政运行状态的全景图谱。（2）增强层：接入搜索引擎指数、社交媒体舆情、企业征信记录等非结构化数据，捕捉市场主体的行为信号。（3）环境层：纳入气象灾害、地缘政治等外部冲击数据，建立风险传导的边界条件。原始数据使用自然语言处理技术完成文本数据去噪，如从新闻报道中提取政策关键词。结合图神经网络建立跨数据源的关联网络，识别隐性债务传播路径。采用时序卷积网络生成风险特征的时间演化矩阵，捕捉系统性风险积聚过程，如表1所示。

1.2分析范式创新

使用深度神经网络构建高维参数空间，自动捕捉风险特征。采用流式处理架构实现动态更新，建立"时间衰减因子"机制。同步优化预测模型与政策模拟，形成闭环决策支持。新范式重构经典预测流程，数据准备阶段从样本抽样转向全量数据在线学习。模型构建阶段用分层强化学习替代传统计量模型，结果输出阶段生成多模态预测产物，实现概率分布+情景矩阵。

1.3决策支持重构

人工智能与大数据的协同作用重塑财政风险决策的支撑体系，其本质在于构建"数据-知识-决策"闭环转化机制。重构改变决策信息的呈现方式，推动决策逻辑从经验判断向智能辅助的范式转型。既有体系存在结构性矛盾，依赖预设指标体系，忽略弱信号风险因子。使用固定参数模型，无法捕捉系统动态演化。基于确定性预测结果，缺乏情景应对预案。

协同创新催生新型决策支持框架，生成对抗网络（GAN）构建风险情景库，模拟极端事件冲击。同步运行预测模型与政策模拟系统，建立"数字孪生"实验室。开发可视化决策仪表盘，支持多维度参数调节。根据决策反馈优化模型参数，形成进化型支持机制。新范式重构经典决策链路，情报层从数据监测转向知识发现，自动生成风险预警卡片。分析层从专家会商转向人机协同，建立混合增强分析团队。决策层从经验判断转向证据驱动，提供多模态决策选项，如表3所示。

2.实践挑战与优化路径

2.1技术适配的多维困境

财政风险预测场景具有强异构性特征，不同层级政府部门数据存储格式、更新频率存在显著差异。以地方财政为例，市级债务系统采用关系型数据库，而省级转移支付平台依赖图数据库，结构差异导致数据融合需经历复杂的ETL转换过程。深度学习模型在金融领域常用的LSTM网络参数规模达千万级，而财政领域的历史数据长度通常不足百期，容易引发过拟合风险[1]。

优化路径需构建分层适配体系，在基础设施层探索多模态数据湖技术，通过Schema-on-Read机制实现异构数据即时解析。算法层开发混合型预测框架，将传统ARIMA模型与Transformer架构进行集成，利用前者捕捉线性趋势，后者提取非线性特征。某研究机构开发的FIS-Hybrid模型保持可解释性，将预测误差降低12-15个基点。

2.2制度衔接的结构性矛盾

现行《预算法实施条例》对预测偏差的追责机制，与AI技术概率性输出存在根本冲突。传统预测报告要求精确到小数点后两位，而基于贝叶斯网络预测系统本质上生成是概率分布区间。数据确权机制缺失加剧跨部门协作难度，税务部门的纳税人行为数据与社保基金运行数据，在产权归属中缺乏明确界定。

制度创新应聚焦三个维度，建立预测结果的双轨制呈现机制，保留确定性数值供决策参考，附注置信区间供风险研判。探索数据信托模式，由第三方机构托管敏感数据，通过多方安全计算实现"可用不可见"。完善预测偏差豁免条款，对基于合理算法生成的预测误差建立责任缓冲机制[2]。

2.3认知转型的深层挑战

财政工作者长期形成经验决策思维范式，与数据驱动模式存在认知鸿沟。某省级财政厅调研显示超过60%的业务人员认为AI预测结果需要人工二次修正，人机双决策模式实质抵消技术优势。深层矛盾在于知识体系断裂，传统财政学课程体系缺乏计算思维训练，计算机专业人才又缺乏财政领域的“domain knowledge”。在继续教育层面开发"财政大数据分析"模块化课程，融合SQL查询、数据可视化等实用技能。在组织架构层面设立跨职能团队，由财政专家与技术专家组成混合小组，建立"业务问题-技术转化"直通机制。在激励机制层面，设计数据科学岗位职称晋升通道，破除传统晋升路径“天花板”。

伦理框架构建需包含四层架构，建立可解释性评估指标体系，对关键预测结果的SHAP值完成人工复核。引入伦理审查委员会，对算法设计进行事前合规审查；开发动态审计模块，监控预测系统的决策影响；构建人机协同决策日志，确保每个预测结果可追溯、可复盘[3]。

3.结束语

人工智能与大数据协同应用本质构建财政风险预测"数字孪生"系统，未来需在技术层面研发混合架构预测模型，制度层面建立容错纠偏机制，人才层面培养"财政+技术"复合型分析师。范式转型提升预测精度，推动财政决策从"经验判断"向"数据驱动"的质变，为构建现代财政制度提供技术治理新范式。

参考文献：

[1]周雪.基于人工智能大数据技术的地方高校英语多模态教学策略探究[J].大学（教学与教育）， 2024（11）：110-113.

[2]马幸飞，李引.人工智能大数据背景下高校网络安全的问题与对策[J].吉林工程技术师范学院学报， 2023， 39（12）：64-67.

[3]段云艳.人工智能大数据时代高中信息技术课堂教学研究[J].信息技术时代， 2023（4）：180-182.