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人工智能在財務(wù)預警分析領(lǐng)域大有可為

2019-12-12

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近年來，上市公司涉嫌財務(wù)造假的話題越來越受到市場關(guān)注。然而，傳統(tǒng)的預警方法有著識別延遲、識別有誤的弊端。財務(wù)造假人工分析又具有很高的學術(shù)門檻并帶有個人主觀情緒。

那么，預警財務(wù)造假事件有何有效方法？

近日，中國社會科學院工業(yè)經(jīng)濟研究所張金昌教授在接受記者采訪時談到，未來人工智能將成為財務(wù)預警分析的主力工具。他談到，人工智能技術(shù)并非僅僅是在圖像識別、聲音識別領(lǐng)域應用比較廣泛的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的機器學習、深度學習技術(shù)，還應當包括智能機器人、基于規(guī)則的專家系統(tǒng)這兩種技術(shù)。人工智能剔除了人工分析的主觀情緒、在運算速度上也極大地領(lǐng)先于人工分析，更不會出現(xiàn)粗心、會計制度用錯等人為失誤。

華創(chuàng)證券資深研究員杜漸表示，財務(wù)造假一直是與財務(wù)年報相伴的問題，也是困擾監(jiān)管層、金融業(yè)界和廣大投資者多年的難題。某些企業(yè)采取粉飾財務(wù)報表的方式干擾著投資者的價值判斷，其中包括粉飾財務(wù)報表、篡改財務(wù)數(shù)據(jù)、隱瞞會計事項、虛構(gòu)公司業(yè)務(wù)等違規(guī)行為，為的是逃避監(jiān)管、避免退市、提升投資者及借款方的信心。大部分個人投資者及機構(gòu)投資者由于既不具備企業(yè)會計與財務(wù)分析識假的能力，又不具備財務(wù)分析的時間，導致其在資本市場中猶如蒙著眼過河，自身利益遭到侵害。

張金昌分享到，企業(yè)財務(wù)風險有潛伏期、發(fā)作期、惡化期、實現(xiàn)期四個層面。企業(yè)的財務(wù)風險猶如人體生病一樣，上市企業(yè)財務(wù)風險明顯被識別或公之于眾時往往已是惡化期和實現(xiàn)期，企業(yè)即將面臨退市和破產(chǎn)，財務(wù)風險預警的重點在于潛伏期的精準識別。

張金昌表示，財務(wù)粉飾識別是我們與粉飾者在知識、精力和研究效率上的較量。“大部分人在知識這一層面上就已經(jīng)敗了，因為大部分人很難完全吃透不同行業(yè)的公司財務(wù)分析模式和不同行業(yè)公司的會計處理特點。在精力上，股票投資者面臨在A股上市的股票將近4000家，信貸部門面對的客戶少則幾百家，多則幾千家，實現(xiàn)逐一研究分析需要很大的人力和時間成本。在研究效率上，銀行、證券、咨詢機構(gòu)的研究團隊需要少則數(shù)周，多則數(shù)月結(jié)合行業(yè)特點和公司基本面對企業(yè)財務(wù)數(shù)據(jù)進行研究和分析。導致得出結(jié)論后在二級市場上會有很長時間的延遲，在信貸方面更增加了風險。所以財務(wù)分析重在模型廣、智能化、效率高?！彼f。

對此，北京智澤華軟件有限責任公司副總經(jīng)理竇學鵬講解到，通過其財務(wù)風險預警系統(tǒng)，經(jīng)過準確計算法和因素窮盡法原理成功預警財報造假。以2018年52家債券違約企業(yè)的前5年報表數(shù)據(jù)進行測試，在該系統(tǒng)的分析下，使用2017年公告報表數(shù)據(jù)預警的準確率為98.38%，使用2016年公告報表數(shù)據(jù)預警的準確率是94.24%，使用2015年公告報表數(shù)據(jù)預警的準確率為92.21%。通過復盤，“暴雷”企業(yè)大部分提前三至五年被該系統(tǒng)貼上了財務(wù)粉飾度過高的標簽。