導語：隨著人工智能（AI）技術(shù)的迅猛發(fā)展，其在企業(yè)管理和風險防控領(lǐng)域的潛力正被逐步釋放。近日，一項由西京學院主導的研究《人工智能賦能中小企業(yè)內(nèi)部控制風險防范：理論邏輯與路徑探索》揭示了AI技術(shù)如何通過智能化工具與方法，幫助中小企業(yè)突破資源限制、優(yōu)化內(nèi)部控制流程，并顯著提升風險防范能力。研究不僅為中小企業(yè)提供了切實可行的AI應用路徑，更為政府及行業(yè)協(xié)會推動數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了重要參考。
一、中小企業(yè)內(nèi)控困境與AI的破局之道
中小企業(yè)在國民經(jīng)濟中占據(jù)重要地位，但其內(nèi)部控制長期面臨多重挑戰(zhàn)。研究指出，受限于技術(shù)門檻高、資金壓力大、數(shù)據(jù)獲取難等問題，中小企業(yè)的內(nèi)控體系普遍存在制度不健全、反饋機制滯后、風險識別能力弱等短板。尤其在數(shù)字化轉(zhuǎn)型浪潮下，傳統(tǒng)管理模式已難以應對市場波動和合規(guī)性要求的提升。
在此背景下，AI技術(shù)為中小企業(yè)提供了破局思路。通過機器學習、深度學習、自然語言處理（NLP）等核心技術(shù)，AI能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)的自動化處理、風險預測模型的精準構(gòu)建以及業(yè)務流程的智能化優(yōu)化。例如，基于機器學習的智能預警系統(tǒng)可實時監(jiān)控企業(yè)財務數(shù)據(jù)與市場動態(tài)，提前識別供應鏈中斷或財務危機風險；NLP技術(shù)則可自動解析審計報告與合同文本，顯著提升內(nèi)控效率。
二、AI賦能的四大核心邏輯
研究團隊從理論層面系統(tǒng)梳理了AI賦能中小企業(yè)內(nèi)控的四大邏輯：
1. 自動化與智能化提升效率
通過引入AI審計機器人、自動化數(shù)據(jù)處理工具，企業(yè)可減少人工操作誤差，將內(nèi)控流程效率提升30%以上。深度學習技術(shù)還能分析非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如郵件、合同），輔助企業(yè)快速識別潛在風險。
2. 大數(shù)據(jù)驅(qū)動風險精準識別
AI通過整合企業(yè)內(nèi)外部的海量數(shù)據(jù)（財務、市場、政策等），構(gòu)建動態(tài)風險評估模型。例如，某金融科技公司利用機器學習算法實時分析客戶信用數(shù)據(jù)，違約風險預測準確率高達92%，幫助中小企業(yè)提前制定應對策略。
3. 智能決策支持優(yōu)化內(nèi)控策略
AI決策系統(tǒng)可基于歷史數(shù)據(jù)與實時信息，為企業(yè)提供動態(tài)調(diào)整建議。在供應鏈管理中，AI通過優(yōu)化庫存與物流規(guī)劃，幫助企業(yè)降低運營成本超15%，同時增強抗風險能力。
4. 實時監(jiān)控增強透明度與合規(guī)性
區(qū)塊鏈技術(shù)與AI審計追蹤結(jié)合，可確保交易記錄的不可篡改性和可追溯性。某制造企業(yè)通過區(qū)塊鏈存儲關(guān)鍵合同，審計效率提升40%，并顯著降低了合規(guī)風險。
三、實踐路徑：技術(shù)、組織與政策的協(xié)同發(fā)力
研究進一步提出了AI落地的四大策略框架，涵蓋技術(shù)工具、組織文化、政策支持與實施方法：
1. 技術(shù)工具：聚焦實用場景
- 智能預警系統(tǒng)：監(jiān)控財務、供應鏈與市場數(shù)據(jù)，實時預警風險。
- 自動化審計工具：AI機器人可24小時排查財務報表異常，減少人工疏漏。
- 區(qū)塊鏈技術(shù)：加密存儲關(guān)鍵數(shù)據(jù)，提升內(nèi)控透明度和安全性。
2. 組織文化：構(gòu)建AI友好環(huán)境
- 復合型人才培養(yǎng)：加強AI與財務交叉領(lǐng)域培訓，解決技術(shù)人才短缺問題。
- 跨部門協(xié)作機制：打通技術(shù)、財務與業(yè)務部門的信息壁壘，推動AI工具與實際需求匹配。
- 容錯與創(chuàng)新文化：鼓勵試錯，通過案例分享與知識競賽提升全員AI認知。
3. 政策支持：政府與行業(yè)聯(lián)動
- 財政補貼與稅收優(yōu)惠：降低中小企業(yè)AI應用成本。
- 法規(guī)與標準建設(shè)：明確AI應用邊界，保障數(shù)據(jù)安全與隱私。
- 公共服務平臺搭建：提供技術(shù)咨詢、案例庫共享等一站式支持。
4. 實施策略：循序漸進與數(shù)據(jù)護航
- 分階段推進：從自動化審計等簡單場景切入，逐步擴展至復雜決策支持。
- 嚴控數(shù)據(jù)質(zhì)量：建立數(shù)據(jù)清洗與管理規(guī)范，確保AI模型輸入準確性。
- 持續(xù)評估優(yōu)化：定期跟蹤AI應用效果，動態(tài)調(diào)整實施方案。
四、挑戰(zhàn)與未來展望
盡管AI技術(shù)前景廣闊，但其在中小企業(yè)中的應用仍面臨數(shù)據(jù)質(zhì)量低、技術(shù)實施成本高、隱私保護等挑戰(zhàn)。研究團隊建議，企業(yè)需優(yōu)先確保數(shù)據(jù)的準確性與安全性，同時呼吁政府加大扶持力度，例如通過公共云平臺降低AI工具使用門檻。
結(jié)語：
人工智能正成為中小企業(yè)突破發(fā)展瓶頸的關(guān)鍵引擎。通過技術(shù)、組織與政策的協(xié)同創(chuàng)新，中小企業(yè)不僅能有效防控風險，更能在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中搶占先機。這一研究的發(fā)布，為行業(yè)提供了理論支撐與實踐指南，標志著AI賦能中小企業(yè)邁入新階段。
�。ū疚幕谖骶⿲W院2024年校級“大學生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓練計劃”項目，編號X202412715103成果撰寫。文/趙宇彤 榮慶嬌） |
