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人工智能在财务预警分析领域大有可为

浏览: 作者:fasoft 时间:2020-09-28 分类:行业动态

近年来,上市公司涉嫌财务造假的话题越来越受到市场关注。然而,传统的预警方法有着识别延迟、识别有误的弊端。财务造假人工分析又具有很高的学术门槛并带有个人主观情绪。

那么,预警财务造假事件有何有效方法?

近日,中国社会科学院工业经济研究所张金昌教授在接受记者采访时谈到,未来人工智能将成为财务预警分析的主力工具。他谈到,人工智能技术并非仅仅是在图像识别、声音识别领域应用比较广泛的基于神经网络模型的机器学习、深度学习技术,还应当包括智能机器人、基于规则的专家系统这两种技术。人工智能剔除了人工分析的主观情绪、在运算速度上也极大地领先于人工分析,更不会出现粗心、会计制度用错等人为失误。

华创证券资深研究员杜渐表示,财务造假一直是与财务年报相伴的问题,也是困扰监管层、金融业界和广大投资者多年的难题。某些企业采取粉饰财务报表的方式干扰着投资者的价值判断,其中包括粉饰财务报表、篡改财务数据、隐瞒会计事项、虚构公司业务等违规行为,为的是逃避监管、避免退市、提升投资者及借款方的信心。大部分个人投资者及机构投资者由于既不具备企业会计与财务分析识假的能力,又不具备财务分析的时间,导致其在资本市场中犹如蒙着眼过河,自身利益遭到侵害。

张金昌分享到,企业财务风险有潜伏期、发作期、恶化期、实现期四个层面。企业的财务风险犹如人体生病一样,上市企业财务风险明显被识别或公之于众时往往已是恶化期和实现期,企业即将面临退市和破产,财务风险预警的重点在于潜伏期的精准识别。

张金昌表示,财务粉饰识别是我们与粉饰者在知识、精力和研究效率上的较量。“大部分人在知识这一层面上就已经败了,因为大部分人很难完全吃透不同行业的公司财务分析模式和不同行业公司的会计处理特点。在精力上,股票投资者面临在A股上市的股票将近4000家,信贷部门面对的客户少则几百家,多则几千家,实现逐一研究分析需要很大的人力和时间成本。在研究效率上,银行、证券、咨询机构的研究团队需要少则数周,多则数月结合行业特点和公司基本面对企业财务数据进行研究和分析。导致得出结论后在二级市场上会有很长时间的延迟,在信贷方面更增加了风险。所以财务分析重在模型广、智能化、效率高。”他说。

对此,北京智泽华软件有限责任公司副总经理窦学鹏讲解到,通过其财务风险预警系统,经过准确计算法和因素穷尽法原理成功预警财报造假。以2018年52家债券违约企业的前5年报表数据进行测试,在该系统的分析下,使用2017年公告报表数据预警的准确率为98.38%,使用2016年公告报表数据预警的准确率是94.24%,使用2015年公告报表数据预警的准确率为92.21%。通过复盘,“暴雷”企业大部分提前三至五年被该系统贴上了财务粉饰度过高的标签。