预见未来，智控风险：数据驱动风险管控新范式

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：

在大数据、互联网+、云计算等信息时代背景下，企业需要打破传统管理模式，实现业务与财务的流程全面融合与管理深度融合。通过全面打通业财信息系统，消除系统断点、信息孤岛，实现数据的实时共享和协同。

建成企业级数据中台

数据整合与治理：

企业级数据中台是数据服务的重要基础。数据中台通过数据整合技术，将分散在各个业务系统中的数据进行统一汇总和处理，打破数据孤岛。同时，通过数据治理机制，确保数据的准确性、一致性和完整性，提高数据质量。

落实数据治理工作常态化推进

常态化推进：

数据治理工作不是一次性的任务，而是需要常态化推进的过程。企业需要建立完善的数据治理机制，设立专门的数据治理组织，将数据治理工作纳入日常运营中，确保数据的持续合规和高效利用。

数据安全管理：

在数据治理过程中，企业需要特别关注数据安全问题。通过权限控制、数据加密等手段，保护数据的安全性，防止数据泄露和滥用。

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：

在风险管控和财务监督方面，企业需要以数据为核心，结合行业的特征和经验，通过数据分析和挖掘，发现潜在的风险和问题。同时，利用算法模型对风险进行量化评估和预测，为决策提供科学依据。通过实时监控和预警机制，及时发现和纠正违规行为，确保财务活动的合规性和有效性。

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

借助智能技术建设智能风险预警系统，企业可以实现从被动应对到主动管理的转变。

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。