2019年以來(lái)，少數上市公司因涉嫌財務(wù)造假備受市場(chǎng)關(guān)注，這些公司通過(guò)粉飾業(yè)績(jì)攫取巨額利益，讓投資者蒙受損失，破壞資本市場(chǎng)秩序。

那么，如何預警財務(wù)造假事件，有效保護投資者權益？

通過(guò)人工智能技術(shù)，可以獲得更豐富精準的信息采集來(lái)源，更個(gè)性化、定向化的風(fēng)險定價(jià)模型，更科學(xué)嚴謹的投資決策過(guò)程，更透明公正的信用中介角色等，從而提高財務(wù)風(fēng)險預警能力。

識別財務(wù)造假靠數據邏輯

有券商人士表示，通過(guò)梳理一些上市公司的年報可以發(fā)現，非標審計意見(jiàn)數量增加，上市發(fā)債企業(yè)爆雷不斷且存在財務(wù)問(wèn)題的占比提升。中國社會(huì )科學(xué)院工業(yè)經(jīng)濟研究所財務(wù)與會(huì )計研究室主任張金昌表示，企業(yè)財務(wù)風(fēng)險分別有財務(wù)危機潛伏期、發(fā)作期、惡化期、實(shí)現期幾個(gè)層面。

在財務(wù)危機潛伏期，存在盲目進(jìn)行擴張、銷(xiāo)售額下降、銷(xiāo)售額上升但利潤下降、忽視風(fēng)險管理、無(wú)視環(huán)境的重大變化、企業(yè)資產(chǎn)流動(dòng)性差、資本結構不合理、財務(wù)經(jīng)營(yíng)信譽(yù)持續降低、財務(wù)經(jīng)營(yíng)秩序混亂等情況；在財務(wù)危機發(fā)作期呈現自有資本不足、過(guò)分依賴(lài)外部資金、利息負擔過(guò)重、缺乏財務(wù)的預警作用、債務(wù)拖延償付等問(wèn)題；在財務(wù)危機惡化期存在經(jīng)營(yíng)者無(wú)心經(jīng)營(yíng)業(yè)務(wù)、專(zhuān)心于財務(wù)周轉、資金周轉困難、債務(wù)到期違約不支付等特點(diǎn)；在財務(wù)危機實(shí)現期負債超過(guò)資產(chǎn)、喪失償付能力、宣布倒閉。

而提到識別財務(wù)造假的基本思路時(shí)，上述券商人士表示，識別財務(wù)造假的核心，是看其所披露的數據是否有邏輯上說(shuō)不通、與經(jīng)營(yíng)情況矛盾、與行業(yè)矛盾、與上下游公司矛盾、與自身其他財務(wù)科目矛盾等情況，即“找茬”。

此外，上市公司的造假動(dòng)機更多的在于股價(jià)。虛增利潤往往伴隨虛增資產(chǎn)，對資產(chǎn)端的識別和校驗是第一步工作。

新技術(shù)預警企業(yè)財務(wù)危機

除了理性方面的判斷和專(zhuān)業(yè)的知識分析，人工智能技術(shù)近年來(lái)異軍突起、獲得了廣泛的應用，將人工智能技術(shù)應用到財務(wù)風(fēng)險預警領(lǐng)域，有可能及時(shí)發(fā)現報表造假企業(yè)，及時(shí)對上市企業(yè)的財務(wù)造假及其可能帶來(lái)的風(fēng)險做出預警。

北京智澤華軟件有限責任公司副總經(jīng)理竇學(xué)鵬展示的人工智能軟件檢測系統顯示，通過(guò)企業(yè)公告的財報數據，使用財報分析機器人，能夠發(fā)現報表造假，預警違約風(fēng)險。

據竇學(xué)鵬回憶，早在20世紀90年代，社科院的相關(guān)專(zhuān)家就對人工智能在財務(wù)造假預警方面有過(guò)研究，在2001年就開(kāi)始投入市場(chǎng)應用，經(jīng)過(guò)十幾年的發(fā)展和改進(jìn)，目前人工智能在財務(wù)造假預警中應用已經(jīng)比較成熟，能夠非常準確地發(fā)現問(wèn)題并給出問(wèn)題解釋?zhuān)梢源蟠蠼档腿斯し治龅墓ぷ髁浚档腿斯ず蜁r(shí)間成本，并且更加全面客觀(guān)、準確高效。

張金昌表示，通過(guò)人工智能技術(shù)構建數據模型，可以進(jìn)行跑路風(fēng)險、資金鏈斷裂風(fēng)險、還債風(fēng)險、造假識別等方面的預警，并對財務(wù)風(fēng)險進(jìn)行評級，對處于不同級別的客戶(hù)，分別給予不同的預警信號和決策建議，該等級可以與銀行現有評級結果對接，對于級別變化較大的可強制重新評級或直接給出調整評級建議。

此外，張金昌以人工智能在財務(wù)造假的識別應用舉例稱(chēng)，可以對財務(wù)粉飾企業(yè)和非粉飾企業(yè)均值差異進(jìn)行檢測、通過(guò)不同規模企業(yè)毛利率波動(dòng)確定變化異常參數、統計不同年份不同規模企業(yè)均值差異化情況。

另一方面，上述券商人士也提醒稱(chēng)，用模型識別財務(wù)造假也需要不斷加入新的財務(wù)參數，不同行業(yè)間財報的特點(diǎn)不一樣，不能單單就幾個(gè)簡(jiǎn)單的比率判斷其財報的真假。因而，在發(fā)展的過(guò)程中，人工智能識別財務(wù)造假的技術(shù)模型也需要進(jìn)一步提升完善。

轉自：《每日經(jīng)濟新聞》