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預(yù)見未來，智控風(fēng)險(xiǎn)：數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)管控新范式

2025年1月9日

在當(dāng)今瞬息萬變的市場環(huán)境之下，企業(yè)管理迫切需要業(yè)務(wù)執(zhí)行監(jiān)控分析具備更高的自動(dòng)化水平，同時(shí)，企業(yè)的經(jīng)營決策也需要更加高效精準(zhǔn)，如此方能助力企業(yè)從容應(yīng)對市場變動(dòng)、靈活調(diào)整經(jīng)營策略、有效提升運(yùn)營效率、最終構(gòu)建起強(qiáng)勁的企業(yè)競爭力。那么，企業(yè)如何才能夠出色地達(dá)成全景業(yè)務(wù)洞察以及分析監(jiān)控？

風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測作為風(fēng)險(xiǎn)管理的高級形態(tài)，作為控制及數(shù)據(jù)服務(wù)的重要應(yīng)用場景，通過對海量、多維數(shù)據(jù)的綜合分析，實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)的早期識別與評估，為管理層提供決策依據(jù)，使企業(yè)能夠未雨綢繆，采取有效措施將風(fēng)險(xiǎn)降至最低。

建設(shè)有效的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測能力

就需要從以下幾個(gè)方面進(jìn)行展開

全面打通業(yè)財(cái)信息系統(tǒng)

業(yè)財(cái)融合：

在大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)+、云計(jì)算等信息時(shí)代背景下，企業(yè)需要打破傳統(tǒng)管理模式，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)與財(cái)務(wù)的流程全面融合與管理深度融合。通過全面打通業(yè)財(cái)信息系統(tǒng)，消除系統(tǒng)斷點(diǎn)、信息孤島，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)共享和協(xié)同。

建成企業(yè)級數(shù)據(jù)中臺(tái)

數(shù)據(jù)整合與治理：

企業(yè)級數(shù)據(jù)中臺(tái)是數(shù)據(jù)服務(wù)的重要基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)中臺(tái)通過數(shù)據(jù)整合技術(shù)，將分散在各個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一匯總和處理，打破數(shù)據(jù)孤島。同時(shí)，通過數(shù)據(jù)治理機(jī)制，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、一致性和完整性，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。

落實(shí)數(shù)據(jù)治理工作常態(tài)化推進(jìn)

常態(tài)化推進(jìn)：

數(shù)據(jù)治理工作不是一次性的任務(wù)，而是需要常態(tài)化推進(jìn)的過程。企業(yè)需要建立完善的數(shù)據(jù)治理機(jī)制，設(shè)立專門的數(shù)據(jù)治理組織，將數(shù)據(jù)治理工作納入日常運(yùn)營中，確保數(shù)據(jù)的持續(xù)合規(guī)和高效利用。

數(shù)據(jù)安全管理：

在數(shù)據(jù)治理過程中，企業(yè)需要特別關(guān)注數(shù)據(jù)安全問題。通過權(quán)限控制、數(shù)據(jù)加密等手段，保護(hù)數(shù)據(jù)的安全性，防止數(shù)據(jù)泄露和濫用。

以數(shù)據(jù)、算法模型為核心

深化企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管控和財(cái)務(wù)監(jiān)督

數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策：

在風(fēng)險(xiǎn)管控和財(cái)務(wù)監(jiān)督方面，企業(yè)需要以數(shù)據(jù)為核心，結(jié)合行業(yè)的特征和經(jīng)驗(yàn)，通過數(shù)據(jù)分析和挖掘，發(fā)現(xiàn)潛在的風(fēng)險(xiǎn)和問題。同時(shí)，利用算法模型對風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行量化評估和預(yù)測，為決策提供科學(xué)依據(jù)。通過實(shí)時(shí)監(jiān)控和預(yù)警機(jī)制，及時(shí)發(fā)現(xiàn)和糾正違規(guī)行為，確保財(cái)務(wù)活動(dòng)的合規(guī)性和有效性。

在風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測領(lǐng)域

成熟應(yīng)用的關(guān)鍵技術(shù)介紹

機(jī)器學(xué)習(xí)

作為人工智能的一個(gè)重要分支，機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)通過讓計(jì)算機(jī)系統(tǒng)自動(dòng)從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)并改進(jìn)，無需顯式編程即可發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的復(fù)雜模式。在風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警中，機(jī)器學(xué)習(xí)算法能夠分析歷史數(shù)據(jù)，識別出導(dǎo)致風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的關(guān)鍵因素，并據(jù)此建立預(yù)測模型，對未來的風(fēng)險(xiǎn)情況進(jìn)行預(yù)估。

預(yù)測模型

基于歷史數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法構(gòu)建的預(yù)測模型，可以預(yù)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(xiǎn)，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(yīng)對潛在威脅。

關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘

此技術(shù)用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)項(xiàng)之間有趣的關(guān)聯(lián)或相關(guān)性。在風(fēng)險(xiǎn)管理中，關(guān)聯(lián)規(guī)則可以幫助識別不同風(fēng)險(xiǎn)因素之間的內(nèi)在聯(lián)系，比如某些市場指標(biāo)的變動(dòng)如何預(yù)示特定類型風(fēng)險(xiǎn)的增加，從而為企業(yè)提供更全面的風(fēng)險(xiǎn)視圖。

異常檢測

面對海量數(shù)據(jù)，異常檢測技術(shù)能夠自動(dòng)識別出與正常模式顯著不同的數(shù)據(jù)點(diǎn)或行為，這些異常往往預(yù)示著潛在的風(fēng)險(xiǎn)或機(jī)會(huì)。通過實(shí)時(shí)監(jiān)測和即時(shí)報(bào)警，企業(yè)可以迅速響應(yīng)，防止小問題演變成大危機(jī)。

實(shí)踐應(yīng)用與效益

借助智能技術(shù)建設(shè)智能風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)，企業(yè)可以實(shí)現(xiàn)從被動(dòng)應(yīng)對到主動(dòng)管理的轉(zhuǎn)變。

例如，在司庫領(lǐng)域，企業(yè)可以利用這些技術(shù)監(jiān)測交易數(shù)據(jù)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)交易行為；零售業(yè)則能通過分析顧客購買行為和銷售數(shù)據(jù)，預(yù)測庫存積壓或需求短缺的風(fēng)險(xiǎn)；制造業(yè)則能通過對生產(chǎn)流程的數(shù)據(jù)分析，提前識別設(shè)備故障，減少停機(jī)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(tuán)針對建筑工程項(xiàng)目搭建單項(xiàng)目級稅務(wù)管控體系為例，通過結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、統(tǒng)計(jì)建模和機(jī)器學(xué)習(xí)來提供業(yè)財(cái)稅穿透式的稅務(wù)風(fēng)險(xiǎn)事前預(yù)警、事中異常檢測、事后合規(guī)檢查等控制級數(shù)據(jù)服務(wù)能力。

數(shù)據(jù)挖掘模型

通過關(guān)聯(lián)規(guī)則學(xué)習(xí)算法、分類算法、聚類算法、回歸算法、異常檢測等數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，從海量的涉稅數(shù)據(jù)中提取具有高價(jià)值的信息和模式。在單項(xiàng)目稅負(fù)管理模型中，利用聚類分析算法，識別集團(tuán)內(nèi)具備建筑工程項(xiàng)目相關(guān)稅務(wù)行為特征，進(jìn)行科學(xué)分類，快速識別單項(xiàng)目稅務(wù)管理范疇內(nèi)企業(yè)群體，便于后續(xù)單項(xiàng)目開票、分包扣除與納稅申報(bào)等數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)、分類、計(jì)算與分析。

機(jī)器學(xué)習(xí)模型

運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹等先進(jìn)機(jī)器學(xué)習(xí)算法，對海量的歷史涉稅數(shù)據(jù)進(jìn)行深入學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，搭建精準(zhǔn)的稅務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模型。在單項(xiàng)目稅負(fù)管理模型中，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，對單項(xiàng)目稅務(wù)管理范疇內(nèi)企業(yè)群體歷史開票數(shù)、分包扣除、納稅等涉稅數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，識別單項(xiàng)目開票、分包扣除情況與稅負(fù)率的關(guān)聯(lián)關(guān)系，并基于歷史期間規(guī)律進(jìn)行未來開票情況、分包扣除情況與稅負(fù)率的預(yù)測，為單項(xiàng)目資金計(jì)劃提供稅務(wù)側(cè)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型

基于指標(biāo)項(xiàng)目和合理閾值的設(shè)定，建立敏銳的稅務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型。單項(xiàng)目稅負(fù)管理模型中，在統(tǒng)計(jì)并計(jì)算得出的單項(xiàng)目歷史稅負(fù)率水平的基礎(chǔ)上，以近六個(gè)月、近一年、近三年等期間的中位值為參照設(shè)置高、中、低的稅務(wù)風(fēng)險(xiǎn)閾值，對申報(bào)過程中和申報(bào)完成后形成的納稅申報(bào)數(shù)據(jù)進(jìn)行異常檢測，對偏離閾值的異常稅負(fù)率波動(dòng)情況進(jìn)行事中、事后的預(yù)警，并結(jié)合業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)初步分析異常原因，便于企業(yè)稅務(wù)管理人員后續(xù)開展深入檢查。

綜上，控制級的數(shù)據(jù)服務(wù)及其背后的關(guān)鍵技術(shù)，為企業(yè)構(gòu)建了一道堅(jiān)實(shí)的風(fēng)險(xiǎn)防線。它不僅提高了風(fēng)險(xiǎn)識別的準(zhǔn)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(shù)字化轉(zhuǎn)型道路上不可或缺的重要工具。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和應(yīng)用的深化，風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警將更加精準(zhǔn)高效，助力企業(yè)在不確定的市場環(huán)境中穩(wěn)健前行，實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。

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