随着信息技术的飞速发展，企业财务管理逐步进入智能化时代。财务共享中心作为一种集约化管理模式，通过将企业各部门的财务工作集中处理，实现了效率提升、成本节约和管理流程优化。江乾坤等人^[1]指出，全球财务共享中心不仅可为企业提供更加统一的标准化流程，还能通过集成大数据和人工智能（AI，Artificial Intelligence）技术，实现国际化投资中的风险识别和控制。此外，许多研究表明，财务共享服务能够显著降低企业的财务风险，提高资源利用率^[2-3]。然而，财务共享中心的普及也伴随了复杂多样的风险，传统的风险管理方法在这种集约化环境下显得不足。

近年来，大数据与AI技术在财务管理中的应用逐渐深入，尤其在风险管控方面展现出了巨大的潜力^[4-6]。大数据技术通过多源数据融合和分析海量结构化与非结构化数据，帮助企业识别潜在风险。例如，胡海兵等人^[7]通过分析光伏制造企业的收款流程，探讨了大数据和智能化技术在优化收款认领和客户风控中的应用；AI技术则利用机器学习和数据挖掘，实现财务风险的自动化预测与实时预警；Guo H C等人^[8]通过AI技术的自适应学习模型，提升财务风险识别的准确性和及时性。

在智能化风险管控体系的实施过程中，企业面临多个挑战。数据孤岛与数据质量问题导致不同业务系统难以集成，影响数据分析的准确性和完整性^[9]；技术成本与系统复杂性限制了企业的部署能力，尤其是中小企业，高昂的开发和维护费用及复杂的信息系统架构增加了实施难度^[10]。此外，数据隐私与网络安全风险也不容忽视，财务数据容易受到黑客攻击，致使数据泄露，特别是在多地部署共享中心时，安全管理的复杂度增加。

综上，本文研究如何在财务共享中心中结合大数据与AI技术，构建智能化的风险管控体系，并提出一套切实可行的风险管理策略，以期帮助企业在财务管理中有效识别、监测和防控风险。

1   智能化风险管控体系的构建

本文从智能化风险管控体系架构设计出发，深入分析风险预警与实时监控机制，确保能够及时察觉风险信号；将智能化流程与风控策略整合、协同作用；探究基于 AI 的智能决策支持，为企业风险管理提供有力支撑。

1.1   智能化风险管控体系设计

智能化风险管控体系以财务共享中心为核心，将企业各部门的财务数据集成到统一的平台，依托大数据、AI和自动化技术，构建风险管理模型及各相关智能化系统，旨在实现财务风险的全方位监测、精准识别和智能化决策，其体系架构如图1所示。

图  1  财务共享服务中心智能化风险管控体系架构

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1.1.1   数据集成与分析

智能化的核心在于数据的高效整合与深度分析，企业通过财务共享中心将来自各部门的数据汇聚到一个集中式数据库。利用大数据技术，对这些数据进行深度挖掘，识别出潜在的风险因素。例如，通过对资金管理、应收账款、供应链财务等领域的海量数据进行分析，可有效识别出高风险交易或异常数据，降低人为操作失误的可能性^[11]。为了提升数据的完整性和准确性，企业需要通过数据集成平台整合各业务系统，实现标准化的数据格式和信息传输流程，确保不同系统间数据的一致性。同时，采用数据清洗技术优化数据质量，并建立覆盖数据收集、存储、传输和使用的全生命周期数据治理机制，以提升数据的可靠性和可用性。

1.1.2   AI风险识别与预测

AI技术通过机器学习，从历史财务数据中学习和识别不同风险模式，并将其应用于新的财务数据中，从而实现对未来风险的预测。为进一步增强AI模型的适应性，可采用持续优化和迭代训练策略，不断更新模型参数，使其能够适应新的业务环境。此外，结合专家系统，将财务专家的专业知识与AI分析结果相结合，建立“AI+专家”双层审核机制，可进一步提高智能风控的准确性与灵活性。

1.1.3   自动化流程控制

智能化风险管控体系不仅能够识别风险，还可自动执行相应的控制措施。例如，当检测到某项资金调拨超出预定风险阈值时，通过智能化风险管控体系，自动触发审批流程，确保风险被及时控制。此外，该体系还可以根据实时风险指标调整审批和执行流程的自动化级别。为确保各相关智能化系统顺利落地，可采用渐进式技术引入策略，先在核心财务领域（如资金管理、应收应付款等）进行智能流程改造，并根据反馈不断优化技术方案，待试点成功后再逐步扩展至其他业务领域。

1.2   风险预警与实时监控

1.2.1   实时数据流监控

通过智能化风险管控体系，可持续收集来自财务、采购、销售等多个业务部门的实时数据，基于设定的规则对这些数据进行实时监测，如现金流动、成本波动、合同异常等，发现潜在风险时，会自动发出预警，提示相关管理人员采取行动^[2]。在监控过程中，企业可结合智能数据可视化技术，使管理人员通过仪表盘实时查看关键财务指标的变化趋势，提高决策的便捷性。同时，利用多层次安全防护机制，如访问权限分级、加密存储和异常行为检测，确保监控数据的安全性和合规性，降低数据泄露风险。

1.2.2   风险指标与动态调整

风险指标通常是根据历史数据和专家意见设置，但智能化系统可以结合大数据分析与机器学习技术，动态优化风险指标，确保风控模型的适应性和精准度。例如，在某一业务领域的风险升高时，智能化系统可自动提高该领域的风险预警阈值，从而增加监控力度^[5]。

1.3   智能化流程与风控策略整合

在智能化风险管控体系下，流程自动化与风控策略深度融合，形成了高效、精准的财务运营模式。流程自动化主要体现在以下2个方面。

1.3.1   应收应付款管理自动化

财务共享中心能够通过智能化工具自动完成对应收应付款项的监控和处理，识别付款的滞后和应收的逾期，从而有效降低企业资金风险。因此，企业可进一步优化自动催收机制，例如结合智能合约技术，实现付款条件的自动执行，降低人为干预的成本；利用AI分析客户的付款行为模式，提供个性化信用管理策略，提高资金回收率。

1.3.2   资金调拨与审计自动化

通过智能化系统，企业能够实现资金调拨和审计流程的全自动化处理，有效提升财务运营效率，并降低人工操作带来的风险。智能化资金调拨系统能够根据实时数据流和历史交易记录，自动进行资金调拨的风险评估和审计，一旦发现风险，即自动停止资金流动^[4]。此外，智能化审计系统能够实时监控资金流向，对异常资金调拨行为进行智能识别，如异常大额交易、频繁跨境资金流动等，确保资金使用符合企业财务规范。当检测到潜在风险时，可自动触发风控策略，如冻结异常交易、限制特定账户操作或升级人工审核流程，以确保财务安全。

1.4   基于AI的智能决策支持

智能化风险管控体系的另一重要组成部分是基于AI的决策支持，能够提供更加精确和动态的风险评估与应对策略。

1.4.1   AI驱动的风险评估模型

传统的风险评估主要依赖于财务指标，而AI可以通过分析大量非结构化数据（如市场环境、政策变化等），建立更加复杂和精准的风险评估模型。例如，文献[2]通过对企业数据的实证分析发现，财务共享服务模式能够有效降低企业的财务风险，AI通过数据深度挖掘可进一步提升风控效果。

1.4.2   智能决策与风险响应

AI不仅能够评估风险，还可以根据实时监控的数据和预设的模型，自动生成应对方案。例如，当系统识别到某项重大风险时，AI可以根据历史数据和专家系统的建议，提供多种决策选项，并且在需要时自动执行相应的风险应对措施^[5]。

2   智能化风险管控体系的应用

2.1   智能化技术在风险管理中的应用

在财务共享中心的运行过程中，通过大数据分析和AI算法，企业能够实时监测财务数据流动，识别异常交易，并提前预警潜在风险。例如，在资金管理方面，智能化资金管理系统可自动分析历史交易数据，识别可能的流动性风险，并通过AI预测未来现金流趋势，辅助企业制定更科学的资金调拨方案。此外，在财务共享中心的应收账款管理中，基于机器学习的信用风险模型能够动态评估客户信用情况，对可能发生的逾期付款或坏账进行预警，从而降低企业的财务损失。

智能化技术还在财务审核与合规管理中得到了广泛应用。通过自然语言处理（NLP，Natural Language Processing）技术，智能化财务审核与合规管理系统可以自动解析合同条款，检查付款条件、税务要求及合规性，降低因合同不规范导致的财务风险；AI驱动的自动化审计工具能够实时分析财务交易数据，发现异常账务处理情况，减少人为操作错误或财务欺诈的可能性；结合区块链技术，企业还能够确保财务数据的不可篡改性，提高财务透明度和数据安全性。

2.2   智能化技术在资金管理中的应用

财务共享中心在资金管理方面的核心目标是提高资金使用效率，同时降低资金流动过程中的风险。智能化风险管控系统可基于实时资金流数据，构建动态资金监控模型，自动检测异常资金流动。例如，在资金集中管理模式下，智能化风险管控系统能够监测各子公司的资金调拨情况，识别是否存在大额异常转账，并在发现风险时自动触发预警，限制异常交易的执行。此外，AI算法可以结合历史资金流动数据，预测未来的资金需求，优化资金配置策略，从而避免因资金短缺或冗余造成的财务风险。

智能化资金合规管理系统还能够提升企业的资金合规管理能力。在跨境交易中，不同国家的监管要求可能导致资金流动受限，智能化资金合规管理系统可自动比对各国的合规要求，判断资金流向是否符合国际财务法规，并在发现潜在违规情况时提供调整建议。同时，智能支付管理系统能够结合企业的信用政策、账期管理和历史支付记录，优化资金支付顺序，确保资金使用的合理性与安全性。

2.3   智能化技术在应收应付款管理中的应用

在财务共享中心的应收账款管理过程中，AI和大数据技术的应用能够有效降低信用风险，并提高账款回收率。通过机器学习模型，智能应收账款管理系统可基于客户的历史交易数据、行业信用评级和市场动态，评估客户的信用状况，并自动调整信用授信额度，防止因信用过度扩张导致的坏账损失。此外，智能催收系统能够根据客户的付款行为模式，自动设定最优催收策略，例如，针对高风险客户提前发出账期提醒，或针对长期稳定客户提供灵活的付款安排，从而提升账款回收效率。

在应付款管理方面，智能化系统可以通过自动化审批和智能合约技术，提高付款的合规性和准确性。智能化系统能够自动审核供应商发票，检查付款条款是否符合合同约定，并根据企业的资金状况自动安排最优付款时间，以确保资金流动的稳定性。此外，通过机器人流程自动化（RPA）技术，企业能够实现批量付款操作的自动化，减少人工操作的错误，提高财务共享中心的运营效率。

2.4   智能化技术在合规与税务管理中的应用

随着各国财务监管政策的日益严格，财务共享中心在合规与税务管理方面面临更高的要求。智能化风险管控体系能够结合最新的税务法规，对企业的财务交易进行实时审核，确保所有财务操作符合当地税务政策。例如，通过NLP技术，智能税务管理系统可以自动解析各国的税务法规，并与企业的财务数据进行匹配，判断是否存在税务合规风险；通过AI算法，根据税务政策的变化，自动调整财务共享中心的税务处理方式，降低税务合规成本，并防止因政策变动导致的税务处罚。

在跨国企业的税务管理中，转让定价是一个重要的风险点。智能化风险管控体系能够自动分析关联交易数据，识别是否存在转让定价异常，并在发现风险时提供相应的调整建议。此外，区块链技术的应用可以确保税务申报数据的真实性与不可篡改性，提高企业的税务透明度，并降低因数据不一致导致的税务稽查风险。

2.5   智能化技术在内部审计中的应用

智能化风险管控体系还在企业内部审计中发挥了重要作用。传统的内部审计往往依赖人工审核和抽样检查，效率较低，且难以全面覆盖所有财务交易。智能审计系统通过AI和大数据分析技术，可以对企业的财务数据进行全量审查，自动识别异常交易，并生成详细的审计报告。例如，AI驱动的异常检测系统可以分析历史交易数据，发现财务报表中的异常模式，如收入虚增、费用重复报销等，从而提升财务透明度，降低财务舞弊的风险。

此外，智能化审计系统可以通过自动化流程，提升审计的效率和准确性。例如，在企业的成本审计中，智能化审计系统可以自动比对采购订单、发票和付款记录，检查是否存在价格异常或合同违规情况，并自动生成审计意见报告，供审计人员参考。通过这一方式，财务共享中心能够提高内部审计的覆盖率，并降低人工审计的成本。

2.6   智能化技术在财务风险预警中的应用

智能化财务风险预警机制能够帮助企业及时发现和应对潜在风险，提高财务共享中心的风控能力。通过大数据分析，智能化风险预警系统可实时监测企业的财务状况，并结合AI算法预测未来的财务风险。例如，在市场环境发生变化时，智能化风险预警系统可以根据企业的经营数据，分析财务指标的变化趋势，并提前预警可能出现的财务危机。此外，智能风控系统可以结合外部经济数据（如汇率波动、原材料价格变化等），评估其对企业财务状况的影响，并提供相应的风险应对建议。

在财务共享中心的实际运营中，智能化风险预警系统可以应用于多个场景，例如：在采购管理中，系统可以分析供应商的财务健康状况，并在发现供应商存在财务问题时发出预警，防止供应链断裂风险；在财务报表管理中，该系统可以自动分析各项财务指标的异常波动，并通过可视化仪表盘向管理层提供实时风险报告；在投资管理中，AI模型可以基于市场数据和企业财务状况，预测投资风险，并提供最优投资策略建议。

3   结束语

本研究围绕财务共享中心智能化风险管控体系的构建，结合大数据与AI技术，探讨了智能化风险管控体系在财务管理中的应用。本文分析了传统财务风险管理模式的局限性，并提出构建基于大数据与AI技术的智能化风险管控体系，以提升企业财务管理的精准度、透明度及风险防控能力。在智能化技术应用的具体分析中，本文探讨了智能化风险管控体系在资金管理、应收应付款管理、合规与税务管理、内部审计及财务风险预警等领域的实践价值。研究表明，基于大数据的异常交易识别、AI驱动的信用风险评估、自动化审核流程及智能合规管理等手段，能够有效降低企业的财务风险，提高财务运营的稳定性和安全性。与此同时，财务共享中心的智能化转型不仅优化了企业内部财务管理模式，也为其财务战略决策提供了更为科学的数据支持。

未来，随着大数据、AI等技术的不断发展，财务共享服务模式将进一步优化，财务风险管理体系也将朝着更加智能化、自动化的方向演进。在智能化风控体系的建设过程中，将进一步研究如何提升数据安全性、优化AI模型的适应性并加强跨部门协同管理。