证券行业是经营风险的行业，在数字化转型发展的时代背景下，推动风险预警能力建设和完善全面稳健风控体系，可以增强对复杂市场运行环境的能动反应，降低整体金融风险。近年来，国内外资本市场会计操纵、财务舞弊及债券暴雷事件频发，俨然成为阻碍资本市场健康发展的一大“毒瘤”。叠加当下复杂的国际政治、经济环境，全球经济持续增长承压，企业现金流短缺风险加剧，多重背景下，企业财务造假动机及手段呈现多样化、复杂化的态势。财务风险事件分布于各行各业，动机各异、手法有别，严重挑战信息披露制度的严肃性，毁坏市场诚信基础，破坏市场信心，损害投资者利益，迫切需要持续有效的手段及服务识别并主动预警可疑企业，提高企业风险识别效率及有效性。其次，监管趋严，行业及监管对资本市场欺诈发行、财务造假等资本市场违法犯罪行为“零容忍”，亟需更加高效的财务预警解决方案，辅助投行、风控、投资等业务线进行项目审核、主体尽调、监督管理等，提高企业风险识别效率与决策能力，为投资者的经济利益乃至整个金融市场的健康稳定发展保驾护航。第三，以大模型等人工智能为代表的金融科技新技术不断涌现，数字化转型浪潮的有力推动，科技已从过去支撑、保障的从属地位，向引领、重塑的驱动地位转变。利用金融科技提升金融风险防控能力，提升管理效能，优化金融风险管理模式成为可能。

人工智能助力构建企业财务智能预警平台

2019年，广发证券启动了数字化合规与风险监控体系DCAR建设，目标是通过整合AI、大数据、云原生等新技术，完成实时/穿透/连续的风险跟踪，逐步提高对各业务线/子公司/分支机构的合规与风控能力覆盖。企业财务智能预警平台作为该体系中重要的一环，力求通过对历史财务舞弊、监管处罚等案例分析，基于企业财报的表内财务信息以及表外非财务数据分析，构建企业财务分析预警指标体系，融合业务专家经验及机器学习算法模型，尤其是当下人工智能领域最前沿的预训练大模型的技术实践，实现了模型准确率性能大幅提升，达到行业领先水平。建设上线的企业财务智能预警平台（如图1），快速有效识别上市公司、发债企业等主体财务异常点、可能的舞弊动机、粉饰手段等，实现主动预警，辅助投行、风控、内核、自营投资等多条线，进行项目审核、主体尽调、风险因子计算等多个业务场景，大幅提升企业风险识别、预警和处置决策效率。

企业财务智能预警平台分为数据层、模型层和系统层。在数据层建设方面，平台依托广发证券大数据平台基础设施，构建了企业财务及非财务数据的自动化采集、加工处理和校验机制，全面保障数据质量，同时针对财务舞弊、监管处罚案例占比低导致的坏样本稀疏问题，增加了广发证券资深财务专家认定的可疑样本，大大丰富了案例库。在指标的选取方面，针对当前业内同类模型高度依赖财务类指标现状，平台创新性引入企业行为、实时舆情、公告事件和股价波动等高频数据源，改善了传统依赖年报、季报等低频数据建模的做法，大幅提升了对企业多维度数据使用的广度和深度，为平台风险识别准确率、及时性的提升打下坚实的数据基础。

模型构建层面，平台先后构建了基于专家经验的决策类模型、机器学习模型，以及预训练大模型。决策类模型基于审计及财务专家丰富的专业经验，筛选出有效的分析指标，结合专家规则及指标的横向、纵向对比统计，模型结果在可解释性上具有显著优势；机器学习模型利用多种人工智能算法，基于对好坏样本的学习进行训练预测，平衡了模型结果的可解释性与预测性能的表现；预训练大模型采用当下人工智能领域最前沿的千亿级参数的超大规模预训练模型方案，基于海量的预训练数据、高度复杂的网络结构和强大的算力支撑，使模型性能从65%大幅提升到90%，达到行业领先水平。此外，在模型的解释性方面也进行了创新探索，考虑到机器学习模型及预训练大模型结构高度复杂导致模型结果可解释性不及决策类模型，该平台通过可解释AI算法SHAP，从多个维度分析财务异常企业预测过程中各个特征的作用大小，预警企业财务异常点的同时，揭示异常原因、舞弊动机及可能使用的舞弊手段等。

服务建设层面，平台整合了多类模型的预测结果进行交叉验证，提供企业财务异常识别、舞弊动机及手段分析、企业财务总体评价等具有行业特色的用户应用端，以及案例库维护、指标组合试算及规则动态配置等的运营管理端，确保模型与系统的可持续更新和动态调整。平台在设计过程中，充分考虑了系统的通用性和开放性，通过提供Web应用、API服务、数据SDK等多种方式，供内外部用户及应用系统接入使用（如图2）。

借助企业风险识别利器，提高企业财务风险识别效率

平台实现了对超过4000家A股上市主体的财务异常及舞弊粉饰识别的覆盖，以及超过7000家发债企业的违约分析和预警支持，实现从财务合理性、持续盈利、独立性和融资能力4大类财务风险视角，识别企业为实控人利益输送、资本套利、争夺控制权等6大舞弊动机。同时，该平台从企业的偿债能力、盈利能力、企业规模、流动性等6大维度预测企业的违约风险点，提供超过160类预警信号，全面、准确、细致地揭示企业财务风险。系统上线以来，已支持包括投行、风控等多条线用户，支持项目审核、尽调、督导等多业务流程，并在做好权限安全隔离管理的前提下拓展至财富管理、融资融券等更多部门。未来，将持续推进企业财务智能预警平台对企业财务风险的识别、处置贯穿于整个项目周期。在项目前期，通过财务模型预测结果为项目筛选避雷提供参考；在项目尽调过程中，通过人工智能模型，刻画企业多个维度能力在行业内的风险水平；在项目后督导管理过程中，持续监控标的企业重点科目与风险异常点，通过对全市场多个主体财务进行扫描分析，主动预警异常企业，识别人工难以发现的异常点，提高风险识别准确率，提升业务的风险控制能力。

同时，广发证券企业财务智能预警平台除支持企业内部多业务线外，还具备支持外部接入的能力，平台为有序推进金融改革发展，治理金融风险，增强金融服务普惠性，以及探索行业金融科技创新及智能风控场景，提供实战参考。此外，项目通过核心技术沉淀，已完成发明专利申请及国内外论文刊发5项。2023年4月，基于大模型的企业财务智能预警平台荣获中国人民银行“金融科技发展奖”二等奖，成为金融行业代表性科技成果之一。该奖为展现我国金融业信息科技最新成果、最高成就的奖项，因项目申报质量高、专家评审严格、获奖难度大，具有极强的权威性和广泛的影响力。基于大模型的企业财务智能预警平台还曾获得第八届证券期货科学技术优秀奖、广州市首届金羊点数成金十佳数字金融创新示范案例等奖项。

广发证券大厦

践行金融科技创新，赋能数字化券商迈向新征程

数字经济已成我国经济高质量发展新引擎，人工智能将在数字经济中发挥基础性作用。2023年2月，中共中央、国务院印发《数字中国建设整体布局规划》，明确了建设数字化中国的目标，鼓励证券行业利用人工智能、大数据、区块链等各种先进技术赋能各类金融产品与服务，优化运营效率，提升客户体验，加速业务模式的变革升级。

当下，AIGC大模型成为人工智能创新发展的重要方向，基于大模型的AIGC应用如火如荼，大模型在风险识别、预警、处置等领域的作用将进一步凸显。同时，资本市场正在经历前所未有的创新与改变，大模型等人工智能技术在金融领域的应用已引发广泛的关注与思考。一方面，运用大模型出色的智能对话技术，探索大语言模型与金融应用场景的结合，打造更为丰富、个性化的金融需求挖掘和服务支持工具，为客户提供更智能、便捷、高效的服务，提高投资决策效率。另一方面，基于大模型强大的决策、推理能力，通过辅助代码编写、研报分析、数字员工助手等，帮助金融机构自动化处理大量复杂事务、提高运营效率、减少人力成本，大模型等人工智能技术不仅将改变行业运作模式，也将推动行业进入一个全新的发展阶段。作为长期、持续、全面领先的综合金融服务商，广发证券始终坚持金融科技创新的发展战略，综合运用金融科技为客户提供优质服务，未来，广发证券还将以科技创新引领金融业务革新，提升各项现有业务的市场竞争力，紧跟科技前沿趋势及技术发展脉络，积极推进数字化转型，服务实体经济高质量发展。 返回搜狐，查看更多