人工智能在企业风险管理中的影响与有效应用

摘 要：随着全球化和市场竞争的加剧，企业风险管理越来越受到重视。在信息时代，人工智能技术的应用给企业风险管理带来了巨大的改变。本文从人工智能的概念、特征入手，分析人工智能在企业风险管理中的应用，并探讨了人工智能对企业风险管理的影响和有效应用，以期为企业提供更好的风险管理策略和方法。

关键词：人工智能；企业风险管理；影响；应用

一、引言

企业风险管理是指企业对内部和外部环境的风险进行全面、系统、科学的识别、评估、管理和监控（王稳和王东，2010）。近年来，随着市场竞争的加剧和全球化的进程，企业面临的风险类型和风险程度日益增多，这对企业风险管理提出了更高的要求。同时，信息时代的到来也给企业风险管理带来了新的机遇和挑战。人工智能技术的应用为企业风险管理提供了更加高效、准确的解决方案。本文将从人工智能的概念、特征入手，分析人工智能在企业风险管理中的应用，并探讨了人工智能对企业风险管理的影响和有效应用，以期为企业提供更好的风险管理策略和方法。

二、人工智能与企业风险管理的基本概述

1.人工智能的概念与特征

人工智能（Artificial Intelligence，AI）是计算机科学的一个分支，旨在开发一种模拟人类智能的机器系统，使其能够模仿人类的思考、学习、推理和判断等能力（胡敏中和高宇，2022）。人工智能具有以下特征：第一，学习能力。人工智能可以通过机器学习和深度学习等技术从数据中自动学习，不断改进和提高自身的性能和准确性。第二，自主决策能力。人工智能可以通过规划、推理和决策等技术，基于已有的知识和数据，自主做出判断和决策。第三，自然语言处理能力。人工智能可以识别、理解和生成自然语言，与人类进行自然的对话和交流。第四，感知能力。人工智能可以通过视觉、听觉、触觉等感知技术，获取外界信息，从而实现对周围环境的感知和理解。第五，自适应能力。人工智能可以根据环境和任务的不同，自动调整和优化自身的算法和模型，以达到更好的效果和性能。

随着计算能力、数据量和算法等方面的不断提升，人工智能已经在许多领域得到广泛应用，如自然语言处理、计算机视觉、智能交互、机器人技术等。人工智能技术的发展也正在引领新一轮科技革命，对经济、社会和文化等方面都将产生深远的影响。

2.企业风险管理的概念与特征

企业风险管理是指企业为实现战略目标，按照一定的规则和流程，对企业所面临的各种风险进行识别、评估、处理和监控的过程（王稳和王东，2010）。企业风险管理具有以下特征：第一，综合性。企业风险管理不仅包括财务风险，还包括战略、市场、技术、法律、人力资源等方面的风险，是一个全面的风险管理体系。第二，系统性。企业风险管理是一个系统工程，需要对各种风险进行系统识别、分析和评估，制定相应的风险管理措施和应急预案。第三，前瞻性。企业风险管理需要对未来可能发生的风险进行预测和分析，采取相应的措施，以避免风险的发生或降低风险带来的影响。第四，可操作性。企业风险管理需要具备可操作性，即需要制定具体的管理流程和措施，明确责任和权利，落实到具体的部门和岗位。第五，持续性。企业风险管理需要是一个持续的过程，需要对风险进行动态监控和调整，以保证企业在不断变化的环境中保持竞争力和稳健的发展。

企业风险管理的实施对企业管理具有重要的意义，可以帮助企业识别和控制风险，提高企业管理的效率和精度，减少损失，提升企业的价值和竞争力。

三、人工智能对企业风险管理的影响

1.人工智能对企业风险识别的影响

人工智能在企业风险管理中的应用为风险识别提供了新思路和新工具。企业风险识别是风险管理的第一步，准确识别风险是制定有效风险管理措施的前提。传统的风险识别方法需要大量人工参与，难以应对大量的数据和信息，识别准确性不高，同时还容易忽略难以预测的潜在风险。而人工智能技术可以在海量数据和信息中快速找到相关规律和风险点，通过自动化、智能化的风险识别方法，有效降低人为因素带来的误差和遗漏，提高风险识别的准确性和及时性。同时，人工智能还可以不断学习、优化和提升风险识别能力，为企业风险管理提供长期支持。

人工智能的风险识别能力已经得到了广泛应用（陈少威和吴剑霞，2022）。例如，在金融领域，银行可以通过自动化的贷款风险识别系统，从申请人的信用记录、个人信息、收入状况等多个角度进行全面评估，提高贷款申请的风险识别准确性和效率。在电商领域，电商平台可以通过自动化的反欺诈系统，通过对用户行为和信用记录等方面的数据分析，识别出潜在的欺诈行为，降低电商平台和消费者的风险。

然而，人工智能在风险识别中也存在一些问题和挑战。例如，需要充分考虑人工智能算法的可靠性和安全性，避免模型偏差和数据失真导致的误判。此外，也需要注意数据的合规性和隐私保护，避免违反相关法规和侵犯用户隐私权。因此，企业需要综合考虑人工智能技术的优点和局限，合理设计和应用风险识别系统，充分利用人工智能技术的优势，规避其潜在的风险和挑战。

2.人工智能對企业风险评估和监测的影响

人工智能技术的发展为企业风险评估和监测提供了新的机会和挑战。通过利用人工智能技术，企业可以更准确、更高效地评估和监测风险，并及时采取措施应对风险。

首先，人工智能技术可以帮助企业更准确地评估风险。传统的风险评估方法主要基于经验、规则和数据的分析，但由于数据量庞大、复杂度高和变化快，传统的评估方法往往难以准确识别和分析风险。而人工智能技术则可以通过机器学习、深度学习和自然语言处理等技术手段，对大量的结构化和非结构化数据进行分析和挖掘，从而发现潜在的风险因素和模式，提高风险评估的准确性和可靠性。

其次，人工智能技术可以帮助企业更高效地监测风险。传统的风险监测方法主要基于人工巡检和手动报告，但由于人力和时间的限制，监测效率往往较低。而人工智能技术则可以通过自动化和智能化的方式，对大量的数据进行实时监测和分析，及时发现风险，提高监测效率和准确性。

最后，人工智能技术还可以对风险进行多维度的分析和预测，为企业风险管理提供更全面的支持。例如，人工智能可以对不同时间段的数据进行比较和分析，发现不同时间段的风险特征和变化趋势；可以对不同风险类型进行分类和识别，了解不同风险类型的特点和影响因素；可以对风险进行预测和预警，提前发现和应对风险。

3.人工智能对企业风险决策和控制的影响

人工智能技术可以在风险决策和控制方面发挥重要作用。它能够提高风险决策的效率和准确性，使企业能够更好地控制风险。以下是人工智能对企业风险决策和控制的影响的一些具体方面。

首先，在风险决策方面，人工智能技术可以帮助企业做出更准确、更快速的决策。在风险管理方面，人工智能可以利用大数据分析技术，收集、处理、分析大量的数据信息，为企业提供详尽、准确的风险信息和预测，帮助企业识别并预防潜在的风险，减少损失和风险。例如，人工智能可以通过机器学习算法，对历史数据和模型进行分析，提供风险评估和预测，协助企业做出决策。另外，基于人工智能的风险决策系统还可以通过数据可视化等方式将复杂的数据信息转化为直观的图表或图像，更直观、清晰地展示企业所面临的风险，帮助企业决策者快速做出决策。

其次，在风险控制方面，风险控制是企业风险管理的重要环节之一。在风险控制方面，人工智能可以提供更为高效、精确的风险控制方法，为企业提供更可靠的保障。一方面，人工智能可以利用数据分析技术，对企业的风险控制措施进行实时监测，及时发现、识别潜在的风险，帮助企业更好地控制风险。例如，人工智能可以在实时监测企业网络流量、服务器日志等信息的同时，利用机器学习算法对大量的数据进行分析，提供预测性的风险控制建议，另一方面，人工智能可以利用智能化算法，帮助企业更快、更准确地识别和消除风险，提高风险控制效率。

四、人工智能对企业风险管理中的有效应用

1.人工智能在企业风险识别中的应用案例分析

（1） 西门子公司使用人工智能技术来预测设备故障和识别供应链风险。西门子公司使用机器学习算法来识别供应链中的高风险供应商，并为每个供应商创建一个风险档案。这些档案基于供应商的历史數据，以及其他因素，如地理位置、政治稳定性和自然灾害风险等。西门子还使用人工智能来监测其设备和生产线的性能，以便及早发现可能的故障和维护需求。

（2） 沃尔玛公司使用机器学习技术来预测食品安全问题。沃尔玛公司使用自然语言处理和机器学习算法来分析顾客和员工提交的安全问题报告，并快速识别与食品安全有关的问题。沃尔玛还使用机器学习来帮助其管理库存和减少商品损失。

（3） 华为公司使用人工智能技术来分析供应商的经济和财务数据。华为公司使用人工智能技术来分析供应商的经济和财务数据，以便及早发现可能的风险。他们使用机器学习算法来预测供应商的财务状况，并制定相应的风险缓解措施。华为还使用人工智能技术来监测其网络和设备的安全性能，以便及早发现可能的网络攻击和安全漏洞。

2.人工智能在企业风险评估和监测中的应用案例分析

人工智能在企业风险评估和监测中的应用越来越受到关注，各种企业开始尝试将人工智能技术应用到企业风险评估和监测中。以下是几个人工智能在企业风险评估和监测中的应用案例。

（1） Ping An Insurance（中国平安保险）利用人工智能技术进行企业信用风险评估。Ping An Insurance是中国领先的金融保险公司之一，该公司使用人工智能技术进行企业信用风险评估。Ping An Insurance利用大数据和人工智能技术，从多个维度对企业进行评估，包括企业的财务、管理、市场和发展情况等方面，进而分析企业的信用风险水平，以此为依据制定贷款方案。

（2） Amazon使用人工智能技术监测卖家欺诈。作为全球最大的电商之一，Amazon在处理第三方卖家欺诈问题上一直面临着挑战。为了解决这一问题，Amazon开始使用人工智能技术进行卖家欺诈监测。Amazon通过分析第三方卖家的历史数据，利用人工智能技术预测卖家是否存在欺诈行为，从而帮助Amazon对卖家进行更精准的监测。

（3） 蚂蚁金服使用人工智能技术进行风险管理。作为中国领先的金融科技公司，蚂蚁金服利用人工智能技术进行风险管理。蚂蚁金服通过分析用户的行为和交易数据，利用机器学习和人工智能技术，预测可能出现的风险，帮助公司实时监控和识别潜在的风险。

3.人工智能在企业风险决策和控制中的应用案例分析

（1） 亚马逊的自动化风险评估。亚马逊使用人工智能技术和自动化工具来评估和监控全球供应链中的风险。这些工具可以识别出潜在的风险，例如货物运输途中的损坏、恶意卖家和商标侵权等。通过使用这些技术，亚马逊可以更快地识别和处理潜在的风险。

（2） 英国银行Barclays的反欺诈系统。Barclays银行采用了人工智能技术来监测金融欺诈行为。该系统分析客户的交易记录，检测出任何异常交易行为，并自动触发警报。该系统还可以比较客户的交易模式和历史交易模式，以识别潜在的欺诈行为。

（3） 摩根士丹利的人工智能风险管理系统。摩根士丹利开发了一种名为Risk Navigator的风险管理系统，该系统使用人工智能和大数据技术来帮助投资者识别并监测投资组合中的风险。该系统可以自动化地分析市场数据、公司报告和社交媒体，以帮助投资者识别并预测未来的市场趋势。

（4） 瑞士再保险公司Swiss Re的自动化风险管理。Swiss Re采用了人工智能技术和自动化工具来评估和监测自然灾害和其他风险事件对全球保险行业的影响。该系统可以自动地分析大量的数据，以帮助保险公司预测未来的风险，并为其客户提供更好的保险服务。

五、人工智能对企业风险管理的应用风险和挑战

随着人工智能技术的不断发展，其在企業风险管理中的应用逐渐普及，取得了显著的成果。然而，人工智能在风险管理中的应用也带来了一定的风险和挑战。

首先，人工智能本身存在着数据安全和隐私泄露的风险。在应用人工智能进行风险识别、评估、决策和控制的过程中，企业需要大量的数据来支撑算法的训练和应用。然而，这些数据往往包含了敏感信息和个人隐私，如果不加以妥善保护，就有可能被恶意攻击者利用或泄露，从而对企业和个人造成损害。

其次，人工智能的自主性和不可解释性也给企业风险管理带来了挑战。人工智能在进行风险识别、评估、决策和控制的过程中，通常需要基于海量的数据进行自主的学习和优化，从而形成复杂的算法模型。然而，由于这些算法模型的不可解释性，企业难以直观地理解算法的决策过程和结果，也难以判断其是否符合实际情况，从而难以对算法的输出结果进行有效的监测和控制。

再次，人工智能的应用还面临着数据偏差和算法失控等问题。在进行风险识别、评估、决策和控制的过程中，人工智能算法通常基于历史数据进行训练和优化，从而形成数据模型。然而，如果历史数据存在偏差或不完整，就可能导致算法对风险的识别和评估存在误差，从而产生错误的决策和控制。另外，由于人工智能的自主性，一旦算法出现失控的情况，就可能对企业和个人造成重大损害。

最后，人工智能在风险管理中的应用还涉及法律、伦理和社会责任等方面的问题（周玄和赵建超，2022）。例如，在进行风险决策时，人工智能算法可能存在对某些人群的歧视，从而违反了反歧视法律的规定；在进行个人信息处理时，人工智能算法也可能违反了隐私保护法律的规定，造成不良后果；同时，由于人工智能在进行企业风险管理中发挥的作用越来越重要，因此也存在一些风险和挑战需要注意。首先，人工智能技术在训练数据方面存在一定的偏差性，可能导致风险识别不准确或者漏报。其次，由于人工智能技术在决策过程中缺乏人类的判断力和道德约束，因此可能会出现一些不合理或者不公正的决策。最后，人工智能技术的应用需要充分考虑数据安全和隐私保护等方面的问题，以免造成不可逆转的后果。

参考文献：

[1]陈少威，吴剑霞.人工智能治理风险和工具的识别与匹配研究——基于政策文本的分析[J].中国行政管理， 2022（9）：23-30.

[2]胡敏中，高宇.人工智能在人的认识中的作用及特征[J].北京师范大学学报（社会科学版），2022（6）：154-157.

[3]王稳，王东.企业风险管理理论的演进与展望[J].审计研究，2010（4）：96-100.

[4]周玄，赵建超.人工智能的伦理困境与正向规约[J].江西社会科学，2022，42（10）：37-43.

作者简介：张婧雅，女，汉族，重庆人，研究生，中级会计师，研究方向：风险管理、财务管理与内部控制。