預見未來，智控風險：數據驅動風險管控新范式

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田園

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預見未來，智控風險：數據驅動風險管控新范式

2025年1月9日

在當今瞬息萬變的市場環境之下，企業管理迫切需要業務執行監控分析具備更高的自動化水平，同時，企業的經營決策也需要更加高效精準，如此方能助力企業從容應對市場變動、靈活調整經營策略、有效提升運營效率、最終構建起強勁的企業競爭力。那么，企業如何才能夠出色地達成全景業務洞察以及分析監控？

風險預測作為風險管理的高級形態，作為控制及數據服務的重要應用場景，通過對海量、多維數據的綜合分析，實現風險的早期識別與評估，為管理層提供決策依據，使企業能夠未雨綢繆，采取有效措施將風險降至最低。

建設有效的風險預測能力

就需要從以下幾個方面進行展開

全面打通業財信息系統

業財融合：

在大數據、互聯網+、云計算等信息時代背景下，企業需要打破傳統管理模式，實現業務與財務的流程全面融合與管理深度融合。通過全面打通業財信息系統，消除系統斷點、信息孤島，實現數據的實時共享和協同。

建成企業級數據中臺

數據整合與治理：

企業級數據中臺是數據服務的重要基礎。數據中臺通過數據整合技術，將分散在各個業務系統中的數據進行統一匯總和處理，打破數據孤島。同時，通過數據治理機制，確保數據的準確性、一致性和完整性，提高數據質量。

落實數據治理工作常態化推進

常態化推進：

數據治理工作不是一次性的任務，而是需要常態化推進的過程。企業需要建立完善的數據治理機制，設立專門的數據治理組織，將數據治理工作納入日常運營中，確保數據的持續合規和高效利用。

數據安全管理：

在數據治理過程中，企業需要特別關注數據安全問題。通過權限控制、數據加密等手段，保護數據的安全性，防止數據泄露和濫用。

以數據、算法模型為核心

深化企業風險管控和財務監督

數據驅動決策：

在風險管控和財務監督方面，企業需要以數據為核心，結合行業的特征和經驗，通過數據分析和挖掘，發現潛在的風險和問題。同時，利用算法模型對風險進行量化評估和預測，為決策提供科學依據。通過實時監控和預警機制，及時發現和糾正違規行為，確保財務活動的合規性和有效性。

在風險預測領域

成熟應用的關鍵技術介紹

機器學習

作為人工智能的一個重要分支，機器學習技術通過讓計算機系統自動從數據中學習并改進，無需顯式編程即可發現數據中的復雜模式。在風險預警中，機器學習算法能夠分析歷史數據，識別出導致風險發生的關鍵因素，并據此建立預測模型，對未來的風險情況進行預估。

預測模型

基于歷史數據和機器學習算法構建的預測模型，可以預測特定事件發生的概率及其可能的影響程度。這些模型能夠幫助企業量化風險，明確哪些領域最需要關注，以及如何優化資源配置以應對潛在威脅。

關聯規則挖掘

此技術用于發現數據項之間有趣的關聯或相關性。在風險管理中，關聯規則可以幫助識別不同風險因素之間的內在聯系，比如某些市場指標的變動如何預示特定類型風險的增加，從而為企業提供更全面的風險視圖。

異常檢測

面對海量數據，異常檢測技術能夠自動識別出與正常模式顯著不同的數據點或行為，這些異常往往預示著潛在的風險或機會。通過實時監測和即時報警，企業可以迅速響應，防止小問題演變成大危機。

實踐應用與效益

借助智能技術建設智能風險預警系統，企業可以實現從被動應對到主動管理的轉變。

例如，在司庫領域，企業可以利用這些技術監測交易數據，及時發現風險交易行為；零售業則能通過分析顧客購買行為和銷售數據，預測庫存積壓或需求短缺的風險；制造業則能通過對生產流程的數據分析，提前識別設備故障，減少停機時間；在稅務領域，企業可以建立穿透式事前、事中、事后一體化的管控閉環。

以某集團針對建筑工程項目搭建單項目級稅務管控體系為例，通過結合數據挖掘技術、統計建模和機器學習來提供業財稅穿透式的稅務風險事前預警、事中異常檢測、事后合規檢查等控制級數據服務能力。

數據挖掘模型

通過關聯規則學習算法、分類算法、聚類算法、回歸算法、異常檢測等數據挖掘技術，從海量的涉稅數據中提取具有高價值的信息和模式。在單項目稅負管理模型中，利用聚類分析算法，識別集團內具備建筑工程項目相關稅務行為特征，進行科學分類，快速識別單項目稅務管理范疇內企業群體，便于后續單項目開票、分包扣除與納稅申報等數據的統計、分類、計算與分析。

機器學習模型

運用神經網絡、決策樹等先進機器學習算法，對海量的歷史涉稅數據進行深入學習和訓練，搭建精準的稅務風險預測模型。在單項目稅負管理模型中，利用神經網絡算法，對單項目稅務管理范疇內企業群體歷史開票數、分包扣除、納稅等涉稅數據進行分析，識別單項目開票、分包扣除情況與稅負率的關聯關系，并基于歷史期間規律進行未來開票情況、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側的數據基礎。

風險預警模型

基于指標項目和合理閾值的設定，建立敏銳的稅務風險預警模型。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、低的稅務風險閾值，對申報過程中和申報完成后形成的納稅申報數據進行異常檢測，對偏離閾值的異常稅負率波動情況進行事中、事后的預警，并結合業務數據、財務數據初步分析異常原因，便于企業稅務管理人員后續開展深入檢查。

綜上，控制級的數據服務及其背后的關鍵技術，為企業構建了一道堅實的風險防線。它不僅提高了風險識別的準確性和時效性，還促進了企業決策的科學化與智能化，是企業在數字化轉型道路上不可或缺的重要工具。隨著技術的不斷進步和應用的深化，風險預警將更加精準高效，助力企業在不確定的市場環境中穩健前行，實現可持續發展。

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