将人工智能技术应用到财务风险预警领域

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竇學鵬向《每日經濟新聞》記者回憶道,早在20世紀90年代,社科院的相關專家就對人工智能在財務造假預警方面有過研究,在2001年就開始投入市場應用,經過十幾年的發展和改進,目前人工智能在財務造假預警中應用已經比較成熟,能夠非常準確地發現問題並給出問題解釋,可以大大降低人工分析的工作量,降低人工和時間成本,並且更加全面客觀、準確高效。

中國社會科學院工業經濟研究所財務與會計研究室主任張金昌表示,企業財務風險分別有財務危機潛伏期、發作期、惡化期、實現期幾個層面。

另一方面,上述券商人士也提醒稱,用模型識別財務造假也需要不斷加入新的財務參數,不同行業間財報的特點不一樣,不能單單就幾個簡單的比率判斷其財報的真假。因而,在發展的過程中,人工智能識別財務造假的技術模型也需要進一步提升完善。

張金昌表示,通過人工智能技術構建數據模型,可以進行跑路風險、資金鏈斷裂風險、還債風險、造假識別等方面的預警,並對財務風險進行評級,對處於不同級別的客戶,分別給予不同的預警信號和決策建議,該等級可以與銀行現有評級結果對接,對於級別變化較大的可強制重新評級或直接給出調整評級建議。

新技術預警企業財務危機除了理性方面的判斷和專業的知識分析,人工智能技術近年來異軍突起、獲得了廣泛的應用,將人工智能技術應用到財務風險預警領域,有可能及時發現報表造假企業,及時對上市企業的財務造假及其可能帶來的風險做出預警。

在財務危機潛伏期,存在盲目進行擴張、銷售額下降、銷售額上升但利潤下降、忽視風險管理、無視環境的重大變化、企業資產流動性差、資本結構不合理、財務經營信譽持續降低、財務經營秩序混亂等情況;在財務危機發作期呈現自有資本不足、過分依賴外部資金、利息負擔過重、缺乏財務的預警作用、債務拖延償付等問題;在財務危機惡化期存在經營者無心經營業務、專心於財務周轉、資金周轉困難、債務到期違約不支付等特點;在財務危機實現期負債超過資產、喪失償付能力、宣佈倒閉。

那麼,如何預警財務造假事件,有效保護投資者權益?

此外,張金昌以人工智能在財務造假的識別應用舉例稱,可以對財務粉飾企業和非粉飾企業均值差異進行檢測、通過不同規模企業毛利率波動確定變化異常參數、統計不同年份不同規模企業均值差異化情況。

2019年以來,少數上市公司因涉嫌財務造假備受市場關註,這些公司通過粉飾業績攫取巨額利益,讓投資者蒙受損失,破壞資本市場秩序。

而提到識別財務造假的基本思路時,上述券商人士對《每日經濟新聞》記者表示,識別財務造假的核心,是看其所披露的數據是否有邏輯上說不通、與經營情況矛盾、與行業矛盾、與上下游公司矛盾、與自身其他財務科目矛盾等情況,即“找茬”。

每經記者 張虹蕾    每經編輯 湯輝

識別財務造假靠數據邏輯論壇現場,一位券商人士表示,通過梳理一些上市公司的年報可以發現,非標審計意見數量增加,上市發債企業爆雷不斷且存在財務問題的占比提升。

此外,上市公司的造假動機更多的在於股價。虛增利潤往往伴隨虛增資產,對資產端的識別和校驗是第一步工作。

北京智澤華軟件有限責任公司副總經理竇學鵬在論壇現場展示的人工智能軟件檢測系統顯示,通過企業公告的財報數據,使用財報分析機器人,能夠發現報表造假,預警違約風險。

11月29日,在北京舉行的一場人工智能應用論壇上,《每日經濟新聞》記者採訪發現,通過人工智能技術,可以獲得更豐富精準的信息採集來源,更個性化、定向化的風險定價模型,更科學嚴謹的投資決策過程,更透明公正的信用中介角色等,從而提高財務風險預警能力。

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