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基于大数据与人工智能的建筑企业财务风险管理探究

2025-06-15 163 上传者：管理员

摘要：文章探讨了大数据和AI在建筑企业财务风险管理中的应用，旨在提高风险识别、评估和应对的效率。构建基于大数据和AI的智能化管理模型，并通过案例验证其有效性。指出建筑企业面临多种财务风险，传统方法难以应对复杂环境。大数据整合多源数据实现风险实时监测，AI算法如机器学习和深度学习精确评估风险，优化决策流程。案例显示大数据预警资金缺口，AI优化应收账款管理降低损失。但数据质量、算法可解释性和组织阻力是技术应用的挑战。建议加强数据治理、提升算法透明性，推动组织变革深化技术融合。

关键词：
人工智能
大数据
建筑企业
资金缺口
风险管理
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一、引言

当今社会,大数据与人工智能技术迅猛发展｡其应用领域不断拓展｡放眼全球,人工智能企业的数量不断增长,尽管如此,以中美为首的很多国家的企业在人工智能领域的领先地位依然稳固｡有数据显示,2024年全球人工智能IT总投资规模为6158亿美元,同比增长19.6%｡到2031年,全球IT预算预计将达到12万亿美元｡从投资结构来看,人工智能领域的投资重心正在从垂直领域向基础设施和横向应用领域转移｡

建筑工程项目投资大,建设期长,不确定性大,财务风险无处不在｡传统的财务风险管理方法已经难以满足当前的需求,而大数据和人工智能技术可以处理大量的数据,进行准确的预测和分析,并为财务风险管理提供新的思路和方法｡

二、理论框架及文献综述

(一)大数据和人工智能的概念和特点

大数据是指规模庞大､复杂多样的数据集合｡这些数据集的特点是体量大､种类多､更新快,需要新的处理模式来适应其海量､高增长率和多样性｡尽管价值密度不高,但大数据通过先进技术的深度分析和加工,揭示其巨大潜力｡其处理速度快,能实时分析海量数据,为决策提供即时支持｡数据的可靠性也非常重要,因为不准确的数据会降低分析结果的准确性｡

人工智能在计算机和算法的帮助下,赋予机器类似人类的思维､学习和决策能力｡在财务领域,人工智能利用大数据分析和机器学习技术,进行逻辑判断和分析推理,从大量数据中学习规律,并具备自我优化和适应的能力｡例如,金融机构使用人工智能进行信贷风险评估,通过深度学习模型分析借款人的历史数据,如消费行为,自动评估信用风险｡大数据为人工智能提供丰富的数据资源,而人工智能对大数据的深入分析和处理,使得两者结合能更准确地识别和评估风险,为风险管理提供有力支持｡

(二)财务风险管理的理论框架

企业在财务风险管理中,需要对关键数据进行分析,如现金流量､财务报表等,以识别和评估风险｡为了避免经济损失,确保财务活动安全,企业应制定风险缓解与转移策略｡基本原则涵盖风险的识别､评估､控制和监测｡识别风险是基础工作,评估财务风险的影响程度至关重要｡通过财务控制措施和战略,降低风险可能性和影响;风险监测机制确保动态跟踪,及时调整控制策略｡财务风险管理及预测监测,有助于分析和预测企业未来财务状况,制定目标和计划｡

(三)大数据和人工智能在财务风险管理中的应用现状

大数据和人工智能在财务风险管理领域已经有了一定的应用,并取得了一些研究成果｡大数据技术可以处理大量的财务数据,为风险评估提供更完整､更准确的信息｡人工智能通过算法可以创建更准确的风险预测模型,提高风险识别能力｡

部分公司已开始利用大数据技术深入剖析市场趋势､评估客户信用状况等,这些信息为财务决策提供了强有力的支持,有助于降低投资和信贷业务中的风险｡人工智能还可以在审计自动化､反欺诈等方面发挥作用,发现异常交易和潜在风险｡但仍存在数据质量和隐私保护､模型缺乏可解释性和透明度､缺乏相关法律和伦理标准等问题,需要进一步研究和解决｡

三、建筑施工企业财务风险的类型及原因

(一)主要金融风险类型

在建筑施工企业的发展过程中,财务风险无处不在｡主要体现在项目无法及时获取资金或资金被滥用,可能导致资金链断裂｡信用风险也比较普遍,未及时还清债务､供应商延迟交付材料等情况,都会影响企业的资金周转率｡这些财务风险相互交织,给建筑施工企业的稳定发展带来了诸多问题｡

(二)建筑施工企业财务风险的原因分析

建筑企业财务风险的原因复杂多样｡从市场环境的角度来看,激烈的市场竞争迫使建筑企业面临低价中标､提前建设等压力,这增加了资金回报的风险｡宏观经济的波动也影响着建筑市场的资金供求,内部控制因素也不可忽视｡财务管理水平不高,具体表现为资金管理不善和成本控制不力,这些因素共同加剧了财务风险｡由于对风险认知的缺乏,加之缺乏有效的早期预警和风险应对机制,风险一旦出现,企业往往难以迅速做出反应｡合同管理不规范,导致项目结算等环节产生争议,造成财务损失｡

四、基于大数据和人工智能的财务风险管理模型

(一)提高基于大数据识别财务风险的能力

大数据技术在识别建筑施工企业的财务风险方面带来了质的飞跃｡有价值的风险信号既可以从结构化数据中提取,例如内部财务报告和成本会计数据,也可以从非结构化数据中挖掘,诸如外部市场动态､政策法规,以及行业报告｡利用相关性分析技术,能够揭示多种数据间的潜在关联,比如项目进度与资金流出数据之间的关系,以及资金短缺风险的早期预警信号｡通过利用大数据处理平台的分布式计算和并行处理能力,可以快速处理大量的数据,并实时监控风险｡此外,大数据技术可以从社交媒体､新闻等新数据源中提取舆论信息,帮助企业评估声誉和市场风险,为建筑施工企业建立全面的风险识别体系提供有力支持｡

(二)人工智能算法在风险评估和预警中的应用

机器学习和深度学习算法在建筑企业的财务风险评估和预警模型中发挥着重要作用｡监督学习算法借助历史财务数据训练模型来研究风险与各种因素之间的关系,并可以对新的财务数据进行风险评估｡例如,使用逻辑回归和支持向量机等算法来预测企业违约的风险｡无监督学习算法可以对数据进行聚类分析,以检测潜在的风险群体和异常模式｡深度学习神经网络算法凭借其强大的非线性拟合能力,能够处理更为复杂的数据关系,从而构建出更为精确的风险预测模型｡例如,在应收账款风险评估中,可以使用神经网络分析客户信用记录､交易记录等多维数据,评估客户还款能力和意愿,发出信用风险预警,为建筑企业制定合理的应收账款管理策略提供依据｡

(三)基于大数据和人工智能优化风险管理流程

大数据和人工智能使有效优化建筑施工企业的财务风险管理流程成为可能｡在风险识别的初级阶段,大数据广泛搜集并整合各类数据资源,而人工智能算法则深入剖析,挖掘隐藏的风险迹象,从而使得风险识别工作更为周全且迅速｡进入风险评估阶段,依托大数据构建的风险评估模型能精确量化风险水平,同时,人工智能算法灵活调整评估参数,确保了评估结果的精确度和应变能力｡在风险控制和监控环节中,利用大数据实时监控风险指标的变化,人工智能算法自动触发预警和响应措施,实现风险管理的自动化和智能化｡这种优化不仅提高了风险管理的效率,还减少了人为因素造成的误差,使建筑施工企业能够更有效地应对财务风险,确保了企业的稳定运行｡

五、案例分析

(一)案例1:大型建筑工程企业财务风险预警实践

大型建筑工程企业积极利用大数据进行财务风险预警,取得了显著成效｡公司建立了全面的数据收集系统,不仅覆盖了企业内部的项目成本､收入､现金流等核心财务数据,还整合了外部市场环境动态､政策法规变动以及原材料价格波动等非财务数据｡通过借助大数据分析平台对这些数据进行深入分析和相关性分析,发现了许多潜在的风险信号｡例如,对项目进度和资金流出数据之间的相关性的分析,为若干项目的资金短缺风险提供了早期预警｡通过对市场动态和客户信用数据的分析,有效地避免与部分信用不良客户的合作风险｡借助大数据技术,该企业得以实时监控财务风险状况,为财务决策提供有力支撑,显著降低了财务风险发生的概率,确保了企业的稳健运营｡

(二)案例2:人工智能在财务风险管理中的应用

从财务控制的角度来看,人工智能技术也展现出了强大的应用价值｡某建筑公司实施人工智能技术后,利用机器学习算法对历史财务数据进行了深入分析,以准确识别出成本超支和资本周转率差等高风险环节｡在应收账款管理中,采用神经网络算法创建风险评估模型,综合考虑客户的信用历史､交易记录等因素,有效评估客户的偿还能力和意愿,并警告信用风险｡在资金调度方面,利用人工智能优化算法实现了资金的合理分配和有效利用,降低了停工和资金短缺的风险｡人工智能技术的应用,使该企业在控制财务风险方面更加准确､有效,为企业的健康发展提供了可靠的保障｡

(三)案例总结和启示

从以上案例可以看出,大数据和人工智能在建筑施工企业的财务风险管理中发挥着重要的作用｡大数据为风险识别提供了全方位､即时性的数据支撑,而人工智能则能够精准评估风险,进而优化管理流程｡建筑施工企业应积极应用这些先进技术,建立可靠的风险管理体系,加强数据收集和分析能力,提高风险识别和响应的准确性和效率｡同时,企业应注重人员培训和团队建设,提高员工运用新技术的能力,更好地应对复杂､波动的财务风险,确保企业在激烈的市场竞争下的可持续发展｡

六、挑战和应对

(一)数据质量和隐私问题

在基于大数据和人工智能的建筑施工企业财务风险管理中,数据质量和保密性的问题是一个严重的问题｡在数据质量方面,数据的准确性､完整性和及时性直接影响到风险识别和评估的准确性｡若数据中含有大量错误､遗漏或陈旧的信息,风险评估结果将大打折扣,进而使企业难以有效应对财务风险｡保密性问题同样值得高度重视｡公司在收集和使用大量财务数据时,可能会涉及客户和供应商等敏感信息的保护｡一旦数据泄露或被滥用,不仅会严重损害当事人的合法权益,还会使企业深陷法律风险之中,并遭受名誉上的重大损失｡

为了解决这些问题,企业必须建立严格的数据质量管理体系,对数据进行清理､验证和更新,以确保数据的准确性和完整性｡在隐私保护层面,务必强化数据加密措施,严格管控数据访问权限,通过采用匿名化和脱敏技术,有效保护机密信息的安全｡同时,还需建立健全的数据安全管理系统和应急响应计划,以全面防范数据泄露风险｡

(二)人工智能算法的可靠性和解释性

人工智能算法的可靠性和可解释性也是在应用该技术时值得关注的问题｡在可靠性方面,算法的性能和稳定性直接影响到风险管理的效果｡如果一个算法在训练和测试过程中存在偏差或过拟合的问题,那么在实际应用中可能无法准确地识别和评估风险｡可解释性包括企业对算法决策的理解和信心,如果算法决策过程过于复杂和难以理解,企业很难判断算法评价结果是否合理和有效地制定风险响应策略｡

为了保证算法的可靠性,企业需要选择合适的数据集和算法模型,并进行全面的训练和验证,以确保算法的稳定性和准确性｡从提升算法可解释性的角度出发,企业可以选择采用高度可解释的算法模型,或者对复杂的算法模型进行解释和可视化处理,以便企业能够深入理解算法的决策逻辑和基础原理,进而增强对算法的信心,提升算法应用的实际效果｡

(三)组织和人员对技术采用的抵制

在引进技术的过程中,组织和人员的阻力不可低估｡在组织层面,传统的组织结构和管理模式与新技术体系不匹配,可能不利于技术的采用｡部门间合作不畅及沟通障碍亦阻碍了技术的整合与应用｡从劳动力的角度来看,员工对新技术理解不足､适应性差或产生抵触情绪,均将削弱技术采用的效果｡一些员工可能会担心新技术会取代他们的工作,或者因他们不熟悉新技术的使用和应用,感到困惑和抗拒｡

要克服这些障碍,企业应进行组织变革,优化组织结构,建立机构间合作机制,确保技术实施的顺利进行｡在人才方面,加强员工培训,提升员工对新技术的认知与使用技能,并缓解其焦虑情绪｡同时,通过激励机制,鼓励员工积极探索和应用新技术,提高技术应用的效率和有效性｡

七、结论与展望

(一)研究结论

随着大数据技术的发展,建筑工程企业能够利用其海量､高增长率和多样化的特点,显著提高财务风险的识别能力｡通过大数据技术,企业可以从内外部数据中提取有价值的风险信号,并实时监控风险,从而优化财务风险管理策略,降低风险并提高企业的经济效益｡人工智能算法在风险评估和早期预警中发挥着重要的作用｡有监督､无监督和深度学习算法可以准确地预测风险和评估客户的信用｡结合大数据技术,可以有效优化风险管理过程,使风险识别更加全面,评估更加准确,控制更加智能化｡案例实践也证明了可以有效地降低财务风险,确保建筑施工企业的稳定运行｡

(二)研究局限性和未来的研究方向

本研究也存在一定的局限性,如对大数据和人工智能在建筑施工企业财务风险管理中的具体应用场景的研究不足,对新技术在实际运行中可能面临的具体问题的讨论不足｡未来的研究可能会进一步关注应用场景的细分,如深入研究如何利用大数据和人工智能来优化具体环节,如建筑施工企业的项目成本控制和资金配置等｡加强对应用新技术过程中可能出现的伦理和法律问题的研究,并探讨建立适当的规范和标准的可能性｡重点关注区块链､云计算等技术的新发展趋势,通过大数据与人工智能的整合,研究其对建筑企业财务风险管理的潜在影响,推动建筑企业财务风险管理朝着更加高效､智能化的方向发展｡

参考文献:

[1]周志华等.大数据与风险管理:理论与实践[M].清华大学出版社,2022.

[2]王建国.建筑企业财务管理与风险控制[M].机械工业出版社,2021.

[3].PedroDomingos.人工智能在金融与财务中的应用[M].中信出版社,2020.[4]IDC.全球人工智能市场趋势报告[R],2023.

文章来源:纪书恒.基于大数据与人工智能的建筑企业财务风险管理探究[J].国际商务财会,2025,(S2):57-60.