课题类别：特色创新类

课题名称：数智化时代企业财务风险预警机制研究

课题批准号：2021WTSCX121

项目负责人：罗述苹

所在单位：LETOU官网首页

主要成员：罗述苹、朱小云、张小云

一、项目研究的目的和意义

（一）研究目的

课题研究聚焦于数智化技术企业财务风险预警机制的构建，应对人工智能时代数据激增、信息复杂及传统方法滞后等挑战。研究通过融合深度学习与迁移学习技术，结合复合风险关联分析，希望能通过研究成果解决传统方法在数据利用效率、模型泛化能力及动态适应性上的不足。在理论上，研究引入迁移学习算法和复合风险相关系数，填补跨领域知识迁移与多维度风险关联分析的理论空白。在实际应用里，课题设计“四模块”预警系统（包括数据挖掘、智能决策等模块），为企业提供实时、精准的风险评估工具，助力优化资源配置与规避危机。同时，也希望通过研究解决数据样本不足与分布不一致问题，降低中小企业智能化转型门槛，推动行业均衡发展。

（二）研究意义

课题研究无论是在理论还是实践层面均具有重要价值。研究通过迁移学习将区域投资风险评估经验（如CNN模型）迁移至企业财务场景，为智能财务预警提供新视角；引入复合风险相关系数，量化风险因子动态关联性，突破传统静态指标局限，为复杂经济环境下风险评估提供更精准理论支持。实践应用层面，设计的“四模块”预警系统显著提升风险预警实时性和准确性，帮助企业提前识别风险、优化决策效率、减少经济损失。除此之外，模型输出的风险分布规律（如东南沿海低风险、西部高风险）为区域投资决策提供科学依据，帮助区域经济协调发展。通过迁移学习和轻量化模型设计，研究解决中小企业数据与算力限制，降低其智能化转型成本，推动行业技术水平提升。从社会经济推动来看，精准风险预警与管理减少企业破产和资本错配，提升区域经济稳定性和韧性；普惠性智能

预警工具缩小不同规模企业技术差距，能够促进经济均衡发展。综上所述，课题研究为数智化时代财务管理提供科学支撑，兼具理论创新与实践应用价值。

二、课题的主要研究成果

三、课题主要内容

课题研究构建财务风险预警机制，基于深度学习与迁移学习的动态风险预警模型。研究核心内容包括指标体系构建、模型开发优化及实证验证。

在指标体系构建方面，研究整合区域投资风险评价的复合关联分析方法，结合企业财务场景，设计了一套包含5大类指标（政治、金融、社会、人力、基础资源）、12项二级指标和19项三级指标的评价体系。该体系突破传统财务指标局限，引入非结构化数据（政策文本、舆情信息），为企业财务风险多维度评估提供理论与实践支撑。

在模型开发与优化方面，研究采用卷积神经网络（CNN）作为主干架构，提取财务数据时空特征。通过迁移学习（参数微调策略），将区域投资风险评估模型（源域）知识迁移至企业财务场景（目标域），解决小样本数据训练问题，提升模型适应性与预测精度。同时引入复合风险相关系数（结合Pearson相关系数与欧氏距离倒数），量化风险因子动态关联性，增强模型对复杂财务环境的捕捉能力。

在实证验证环节，基于2017至2022年中国34个省市1226家企业样本数据，研究对比传统模型，验证改进模型在泛化能力和预测精度上的优越性。结果表明，该模型可有效识别企业财务风险，为决策者提供前瞻信息，助力企业在复杂市场环境中优化决策。

综上所述，通过创新性指标体系、先进模型架构及严谨实证验证，本研究为数智化时代企业财务智能预警领域贡献了重要理论与实践成果。

四、主要创新

课题研究创新性地将区域投资风险评估中的复合风险关联分析方法与深度学习技术相结合，突破传统财务预警依赖单一数据源的局限。通过迁移学习实现跨领域知识复用，构建多模态数据融合框架，整合结构化财务数据与非结构化政策、舆情信息，形成“风险识别-动态量化-智能决策”的全链路预警逻辑，既继承传统财务分析的严谨性，又凸显数智化时代对实时性与复杂关联性的响应能力。课题研究构建了“四模块”智能预警系统（推荐与数据挖掘、智能决策、数据交互、监督反馈），在理论层面首次提出“数据-知识双驱动”预警范式，弥补了传统理论在动态风险量化与跨领域迁移上的空白；实践层面，基于中国34省市企业数据的实证表明，模型预测准确率达0.92，较传统方法提升15%，并揭示区域风险分布规律，为粤港澳大湾区企业布局提供科学依据。同时，通过迁移学习 降低中小企业的技术门槛，推动智能预警从“头部企业专属”向“普惠化应用”转变。

五、学术价值及应用价值

（一）学术价值：课题研就通过对融合区域投资风险评估中的复合风险关联分析与深度学习技术，构建“数据-知识双驱动”的智能预警理论框架，突破了传统财务预警时依赖静态指标与单一数据源的局限。通过迁移学习技术实现跨领域知识迁移，能够将非结构化数据纳入预警体系，填补多模态数据融合与动态风险量化研究的理论空白，为智能财务领域跨学科研究提供方法论范式。

（二）应用价值：在实践应用中，课题研究构建“四模块”智能预警系统，经中国34省市企业数据验证，模型准确率达0.92，误报率降低35%，响应效率控制在2小时内，这个实证研究的结果显著优于传统方法。该系统可实时定位企业风险并提供决策支持，例如精准识别东南沿海低风险区域的供应链优势，或预警西部高风险地区的政策波动影响。同时，通过迁移学习技术降低数据需求，使中小企业在有限算力下可部署轻量化预警模块，推动普惠化应用。研究成果为粤港澳大湾区产业布局与政府风险治理提供科学工具，兼具理论创新与实践价值。