在当今瞬息万变的市场环境之下，企业管理迫切需要业务执行监控分析具备更高的自动化水平，同时，企业的经营决策也需要更加高效精准，如此方能助力企业从容应对市场变动、灵活调整经营策略、有效提升运营效率、最终构建起强劲的企业竞争力。那么，企业如何才能够出色地达成全景业务洞察以及分析监控？
风险预测作为风险管理的高级形态，作为控制及数据服务的重要应用场景，通过对海量、多维数据的综合分析，实现风险的早期识别与评估，为管理层提供决策依据，使企业能够未雨绸缪，采取有效措施将风险降至最低。
建设有效的风险预测能力
就需要从以下几个方面进行展开
全面打通业财信息系统
业财融合：
建成企业级数据中台
数据整合与治理：
落实数据治理工作常态化推进
常态化推进：
以数据、算法模型为核心
深化企业风险管控和财务监督
数据驱动决策：
在风险预测领域
成熟应用的关键技术介绍
机器学习
作为人工智能的一个重要分支，机器学习技术通过让计算机系统自动从数据中学习并改进，无需显式编程即可发现数据中的复杂模式。在风险预警中，机器学习算法能够分析历史数据，识别出导致风险发生的关键因素，并据此建立预测模型，对未来的风险情况进行预估。
预测模型
基于历史数据和机器学习算法构建的预测模型，可以预测特定事件发生的概率及其可能的影响程度。这些模型能够帮助企业量化风险，明确哪些领域最需要关注，以及如何优化资源配置以应对潜在威胁。
关联规则挖掘
此技术用于发现数据项之间有趣的关联或相关性。在风险管理中，关联规则可以帮助识别不同风险因素之间的内在联系，比如某些市场指标的变动如何预示特定类型风险的增加，从而为企业提供更全面的风险视图。
异常检测
面对海量数据，异常检测技术能够自动识别出与正常模式显著不同的数据点或行为，这些异常往往预示着潜在的风险或机会。通过实时监测和即时报警，企业可以迅速响应，防止小问题演变成大危机。
实践应用与效益
例如，在司库领域，企业可以利用这些技术监测交易数据，及时发现风险交易行为；零售业则能通过分析顾客购买行为和销售数据，预测库存积压或需求短缺的风险；制造业则能通过对生产流程的数据分析，提前识别设备故障，减少停机时间；在税务领域，企业可以建立穿透式事前、事中、事后一体化的管控闭环。
以某集团针对建筑工程项目搭建单项目级税务管控体系为例，通过结合数据挖掘技术、统计建模和机器学习来提供业财税穿透式的税务风险事前预警、事中异常检测、事后合规检查等控制级数据服务能力。
数据挖掘模型
通过关联规则学习算法、分类算法、聚类算法、回归算法、异常检测等数据挖掘技术，从海量的涉税数据中提取具有高价值的信息和模式。在单项目税负管理模型中，利用聚类分析算法，识别集团内具备建筑工程项目相关税务行为特征，进行科学分类，快速识别单项目税务管理范畴内企业群体，便于后续单项目开票、分包扣除与纳税申报等数据的统计、分类、计算与分析。
机器学习模型
运用神经网络、决策树等先进机器学习算法，对海量的历史涉税数据进行深入学习和训练，搭建精准的税务风险预测模型。在单项目税负管理模型中，利用神经网络算法，对单项目税务管理范畴内企业群体历史开票数、分包扣除、纳税等涉税数据进行分析，识别单项目开票、分包扣除情况与税负率的关联关系，并基于历史期间规律进行未来开票情况、分包扣除情况与税负率的预测，为单项目资金计划提供税务侧的数据基础。
风险预警模型
基于指标项目和合理阈值的设定，建立敏锐的税务风险预警模型。单项目税负管理模型中，在统计并计算得出的单项目历史税负率水平的基础上，以近六个月、近一年、近三年等期间的中位值为参照设置高、中、低的税务风险阈值，对申报过程中和申报完成后形成的纳税申报数据进行异常检测，对偏离阈值的异常税负率波动情况进行事中、事后的预警，并结合业务数据、财务数据初步分析异常原因，便于企业税务管理人员后续开展深入检查。
综上，控制级的数据服务及其背后的关键技术，为企业构建了一道坚实的风险防线。它不仅提高了风险识别的准确性和时效性，还促进了企业决策的科学化与智能化，是企业在数字化转型道路上不可或缺的重要工具。随着技术的不断进步和应用的深化，风险预警将更加精准高效，助力企业在不确定的市场环境中稳健前行，实现可持续发展。
作者：金晔 用友网络财务数智化高级专家
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