摘要：文章研究財務(wù)風(fēng)險分析生成式人工智能（AIGC）虛擬仿真實驗室的建設(shè)，以解決現(xiàn)有財務(wù)風(fēng)險分析中存在的效率低、準(zhǔn)確性不高等問題。通過對財務(wù)風(fēng)險的深入分析，結(jié)合大數(shù)據(jù)分析、機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)等前沿技術(shù)，構(gòu)建包括數(shù)據(jù)驅(qū)動的風(fēng)險評估模型、財務(wù)預(yù)測與模擬模型、決策支持系統(tǒng)、實時監(jiān)控和預(yù)警系統(tǒng)、合規(guī)性和倫理模型在內(nèi)的生成式AI模型，闡述實驗人員干預(yù)機制和虛擬仿真實驗室建設(shè)的技術(shù)路線。研究結(jié)果可為財務(wù)風(fēng)險分析領(lǐng)域的進一步研究和實踐提供理論指導(dǎo)和應(yīng)用啟示。

關(guān)鍵詞：財務(wù)風(fēng)險；生成式AI；虛擬仿真實驗室

中圖分類號：F275" " " " 文獻標(biāo)識碼：A" " " 文章編號：1674-0688（2024）06-0107-05

0 引言

隨著信息技術(shù)的迅速發(fā)展和普及，人工智能正在深刻改變著各個行業(yè)的發(fā)展方式和業(yè)務(wù)模式。在財務(wù)管理領(lǐng)域，特別是在財務(wù)風(fēng)險分析方面，人工智能技術(shù)展現(xiàn)出了強大的潛力和優(yōu)勢。財務(wù)風(fēng)險分析涉及企業(yè)財務(wù)數(shù)據(jù)的收集、整理、分析和評估，旨在精準(zhǔn)識別企業(yè)可能面臨的各種財務(wù)風(fēng)險，并提出應(yīng)對措施，確保企業(yè)經(jīng)營活動的穩(wěn)健和可持續(xù)發(fā)展。然而，傳統(tǒng)的財務(wù)風(fēng)險分析方法存在數(shù)據(jù)量大、分析效率低、準(zhǔn)確性不高等問題，難以滿足復(fù)雜多變的市場環(huán)境和管理需求，而生成式AI虛擬仿真實驗室成為解決財務(wù)風(fēng)險分析問題的一種新的工具與手段。目前，各領(lǐng)域針對生成式AI應(yīng)用的研究成果較多，虛擬仿真實驗是生成式AI的高度集成與應(yīng)用，是對資源與內(nèi)容的創(chuàng)新。在生成式AI應(yīng)用方面，王芳等［1］針對企業(yè)經(jīng)營管理虛擬仿真實驗項目的設(shè)計與優(yōu)化問題，梳理企業(yè)經(jīng)營管理虛擬仿真實驗項目的實驗?zāi)繕?biāo)與實驗要求，并對實驗教學(xué)內(nèi)容、實驗教學(xué)組織及考核方式進行設(shè)計與優(yōu)化；安子棟等［2］研究生成式AI技術(shù)應(yīng)用于圖書館文獻資源管理創(chuàng)新的可行性，提出“生成式AI+”文獻資源的建設(shè)、整合、讀者服務(wù)和評價等創(chuàng)新策略；楊淑瑩等［3］設(shè)計一種人工智能視聽感知機器人虛擬仿真實驗平臺，提出運用人工智能技術(shù)設(shè)計與開發(fā)基于視、聽感知信息控制機器人的方法。在財務(wù)風(fēng)險分析方面，生成式AI技術(shù)能為財務(wù)風(fēng)險分析提供更深入、全面的支持，例如喬鵬程等［4］調(diào)查“大智移云”信息技術(shù)與會計虛擬仿真實驗的升級與再造情況，發(fā)現(xiàn)技術(shù)創(chuàng)新程度與案例充足率是影響虛擬仿真滿意度的重要因素，經(jīng)費充足率是影響虛擬仿真技術(shù)升級創(chuàng)新程度的主要因素；胡云［5］采用案例測試的方式分析以ChatGPT為代表的生成式AI對會計行業(yè)的影響，提出采用生成式AI協(xié)同工作可以實現(xiàn)更高效與精準(zhǔn)的會計服務(wù)。本文基于生成式AI技術(shù)構(gòu)建虛擬仿真實驗室，旨在為財務(wù)風(fēng)險管理提供全新的解決方案和工具支持。該實驗室通過仿真各種財務(wù)場景和情景，可以提升財務(wù)專業(yè)人士的分析能力和決策水平，進而推動財務(wù)風(fēng)險管理工作的現(xiàn)代化和智能化轉(zhuǎn)型。

1 虛擬仿真實驗室架構(gòu)

財務(wù)風(fēng)險分析生成式AI虛擬仿真實驗室的發(fā)展是多種技術(shù)深度融合后，形成一個交叉學(xué)科的技術(shù)體系。實驗室是一個集硬件與軟件于一體的平臺，硬件由數(shù)據(jù)服務(wù)器、前端應(yīng)用服務(wù)器、邊緣計算單元等組成；軟件平臺是生成式人工智能應(yīng)用的核心，承載實驗的主體算法、模型和實驗場景。實驗室應(yīng)用生成式AI的智能算法、深度學(xué)習(xí)模型，可以準(zhǔn)確地模擬各種金融場景下的財務(wù)風(fēng)險并提供精準(zhǔn)的分析和預(yù)測結(jié)果。未來的財務(wù)風(fēng)險分析生成式AI虛擬仿真實驗室將更注重數(shù)據(jù)驅(qū)動和智能決策，以期建立更完善的實時風(fēng)險監(jiān)測和預(yù)警模型；同時，結(jié)合多模場景學(xué)習(xí)工具以及接入各類AI大模型，可以快速響應(yīng)各種風(fēng)險情景，并且提供針對性的應(yīng)對策略。財務(wù)風(fēng)險分析生成式AI虛擬仿真實驗室的架構(gòu)見圖1，它主要包括數(shù)據(jù)采集與存儲模塊、虛擬仿真環(huán)境模塊、AI算法與分析模塊、用戶界面與交互模塊、決策支持與報告輸出模塊、模型解釋與可解決性模塊等。

（1）數(shù)據(jù)采集與存儲模塊。該模塊由實驗室的數(shù)據(jù)服務(wù)器、網(wǎng)絡(luò)接入設(shè)備、數(shù)據(jù)庫等硬件組成，核心部分是實驗平臺數(shù)據(jù)清洗、優(yōu)化等軟件算法。該模塊的功能如下：①多源數(shù)據(jù)接入，支持從企業(yè)內(nèi)部財務(wù)系統(tǒng)、行業(yè)數(shù)據(jù)庫、外部數(shù)據(jù)提供商等多個數(shù)據(jù)源實時或批量采集數(shù)據(jù)。②數(shù)據(jù)清洗與質(zhì)量控制，將收集的數(shù)據(jù)進行清洗、去重、異常值檢測和缺失值處理，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性。③數(shù)據(jù)存儲和管理，利用數(shù)據(jù)庫或數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)實行數(shù)據(jù)存儲和管理，支持?jǐn)?shù)據(jù)的歸檔、備份和訪問權(quán)限控制。

（2）虛擬仿真環(huán)境模塊。該模塊可進行以下環(huán)境模擬：①財務(wù)場景模擬，根據(jù)企業(yè)的財務(wù)結(jié)構(gòu)和業(yè)務(wù)特點構(gòu)建虛擬的財務(wù)環(huán)境，包括不同行業(yè)、不同地區(qū)的財務(wù)模型。②交易系統(tǒng)模擬，設(shè)計虛擬交易系統(tǒng)，模擬各種財務(wù)交易活動，如股票交易、債券交易、外匯交易等。③風(fēng)險事件模擬，設(shè)定各類風(fēng)險事件場景，如市場風(fēng)險、信用風(fēng)險、操作風(fēng)險等，模擬風(fēng)險事件對財務(wù)表現(xiàn)的影響。

（3）AI算法與分析模塊。該模塊的功能如下。①模型訓(xùn)練與優(yōu)化，基于生成式AI算法對財務(wù)數(shù)據(jù)進行模型訓(xùn)練和優(yōu)化，提高模型的準(zhǔn)確性和泛化能力。②風(fēng)險識別與預(yù)測，利用AI技術(shù)識別潛在風(fēng)險因素，預(yù)測未來財務(wù)表現(xiàn)，為風(fēng)險管理和決策提供依據(jù)。③實時監(jiān)控與反饋，對財務(wù)數(shù)據(jù)和風(fēng)險指標(biāo)進行實時監(jiān)測并及時反饋給用戶。

（4）用戶界面與交互模塊。該模塊由智能終端、交互式機器等硬件組成，核心是實驗平臺人工智能交互系統(tǒng)，該模塊的功能如下：①可視化數(shù)據(jù)展示，設(shè)計直觀的可視化界面，以圖表、圖形等形式展示財務(wù)數(shù)據(jù)、模型結(jié)果和分析報告。②用戶自定義設(shè)置，支持用戶根據(jù)自身需求自定義數(shù)據(jù)輸入、模型參數(shù)調(diào)整、分析維度選擇等設(shè)置，提升用戶的體驗感和工作效率。③實時交互與反饋，實現(xiàn)用戶與系統(tǒng)的實時交互，包括數(shù)據(jù)的導(dǎo)入和導(dǎo)出、模型運行狀態(tài)監(jiān)控、結(jié)果查詢等。

（5）決策支持與報告輸出模塊。該模塊的功能如下：①決策建議生成，根據(jù)分析結(jié)果生成決策建議報告，包括風(fēng)險評估、優(yōu)化方案、預(yù)測結(jié)果等內(nèi)容。②自動化報告輸出，支持自動化生成報告和定期輸出報告功能，提供定制化和標(biāo)準(zhǔn)化的報告模板。③決策跟蹤與評估，跟蹤決策執(zhí)行情況，對決策效果進行評估和反饋，實現(xiàn)決策的閉環(huán)管理。

（6）模型解釋與可解釋性模塊。該模塊的功能如下：①模型解釋性分析，對生成式AI模型進行解釋性分析，揭示模型對財務(wù)數(shù)據(jù)的理解和決策過程，增強模型的可解釋性。②可解釋性模型開發(fā)，研究和開發(fā)可解釋性強的AI模型，如決策樹、邏輯回歸等，便于用戶理解和信任模型結(jié)果。③用戶培訓(xùn)與教育，針對用戶提供模型解釋和可解釋性模型的培訓(xùn)和教育，增強用戶對模型結(jié)果的信任和使用意愿。

2 生成式人工智能應(yīng)用設(shè)計

2.1 構(gòu)建虛擬仿真功能模型

財務(wù)風(fēng)險分析生成式AI虛擬仿真實驗室中，生成式AI的功能模型主要是指利用生成式AI技術(shù)模擬和分析財務(wù)風(fēng)險的各種場景。這些模型通常結(jié)合了大數(shù)據(jù)分析、機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)，以提高對財務(wù)風(fēng)險的識別、評估和預(yù)測能力。財務(wù)風(fēng)險分析生成式AI虛擬仿真實驗室的功能模型在生成式AI的應(yīng)用設(shè)計中發(fā)揮著關(guān)鍵作用。首先，數(shù)據(jù)驅(qū)動風(fēng)險評估模型通過數(shù)據(jù)采集、分析和模型構(gòu)建提高了風(fēng)險評估的準(zhǔn)確性和可信度。其次，財務(wù)預(yù)測與模擬模型利用生成式AI技術(shù)模擬未來的財務(wù)狀態(tài)，實現(xiàn)了對不同風(fēng)險情景的深度分析；決策支持系統(tǒng)幫助決策者制定合適的風(fēng)險管理策略；實時監(jiān)控和預(yù)警系統(tǒng)及時發(fā)現(xiàn)潛在風(fēng)險并提供預(yù)警通知，使決策者能夠及時采取行動。最后，合規(guī)性和倫理模型保障了數(shù)據(jù)的安全性和合規(guī)性，同時提高了模型的透明度和可審計性。財務(wù)風(fēng)險分析生成式AI虛擬仿真實驗室功能模型見圖2。

（1）數(shù)據(jù)驅(qū)動風(fēng)險評估模型。該模型功能如下：①數(shù)據(jù)采集與清洗，能從多個數(shù)據(jù)源（財務(wù)系統(tǒng)、市場數(shù)據(jù)提供商、宏觀經(jīng)濟數(shù)據(jù)等）中獲取數(shù)據(jù)，包括財務(wù)報表、交易記錄、市場指數(shù)等；數(shù)據(jù)清洗包括篩除重復(fù)數(shù)據(jù)、處理異常值、填充缺失值等，確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和完整性。②數(shù)據(jù)分析與特征工程，提取重要的特征變量，如財務(wù)比率、市場指標(biāo)、經(jīng)濟指標(biāo)等，為建模做準(zhǔn)備。③風(fēng)險模型構(gòu)建，選擇適當(dāng)?shù)臋C器學(xué)習(xí)算法構(gòu)建風(fēng)險評估模型；使用歷史數(shù)據(jù)進行模型訓(xùn)練和驗證，評估模型的準(zhǔn)確性和泛化能力。

（2）財務(wù)預(yù)測與模擬模型。該模型的功能如下：①生成式AI技術(shù)應(yīng)用，利用生成對抗網(wǎng)絡(luò)（Generative Adversarial Network，GAN） 或變分自編碼器（Variational Auto-Encoder，VAE）等生成式AI技術(shù)模擬未來可能出現(xiàn)的財務(wù)狀態(tài)；生成多個可能的財務(wù)場景，如收入、成本、利潤等，以探索不同場景下的財務(wù)風(fēng)險。②風(fēng)險模擬與預(yù)測，基于生成的財務(wù)數(shù)據(jù)進行風(fēng)險模擬，模擬不同市場環(huán)境和經(jīng)濟情況下企業(yè)的財務(wù)表現(xiàn)；預(yù)測未來財務(wù)變化趨勢，發(fā)現(xiàn)潛在的風(fēng)險點。

（3）決策支持系統(tǒng)。該模型的功能如下：①風(fēng)險評估報告生成，根據(jù)風(fēng)險模型的輸出結(jié)果，生成包括風(fēng)險類型、影響程度、潛在風(fēng)險事件等內(nèi)容的風(fēng)險評估報告；報告可視化展示，包括圖表、數(shù)據(jù)分析結(jié)果等，便于決策者快速了解風(fēng)險狀況。②決策建議提供，根據(jù)風(fēng)險評估報告，提供多種決策方案，包括風(fēng)險控制策略、投資調(diào)整建議等；評估每種方案的風(fēng)險與回報，幫助決策者做出最優(yōu)決策。

（4）實時監(jiān)控和預(yù)警系統(tǒng)。該模型的功能如下：①實時數(shù)據(jù)監(jiān)控，建立實時數(shù)據(jù)監(jiān)控系統(tǒng)，監(jiān)控財務(wù)數(shù)據(jù)的變化情況，包括收入、支出、利潤、市場數(shù)據(jù)等；設(shè)定監(jiān)控指標(biāo)和閾值，及時發(fā)現(xiàn)異常情況和潛在風(fēng)險。②預(yù)警系統(tǒng)，基于異常檢測算法，如孤立森林、自編碼器等，實現(xiàn)對財務(wù)異常的預(yù)警。

（5）合規(guī)性和倫理模型。該模型的功能如下：①數(shù)據(jù)安全保障，采用數(shù)據(jù)加密、權(quán)限限制等技術(shù)，確保數(shù)據(jù)的合規(guī)性和合法性。②算法可解釋性，使用可解釋性XAI（Explainable Artificial Intelligence）技術(shù)，解釋模型的決策過程和推理邏輯，提高模型的可信度和透明度；提供決策過程的可追溯性，方便審計和監(jiān)督。

2.2 生成式內(nèi)容審計

在財務(wù)風(fēng)險分析生成式AI虛擬仿真實驗室中，生成式AI內(nèi)容審計是指利用AI技術(shù)對生成的財務(wù)數(shù)據(jù)、報告、預(yù)測結(jié)果等進行審核和驗證的過程。這一過程的目的是確保生成的內(nèi)容準(zhǔn)確、可靠，并且符合財務(wù)和審計標(biāo)準(zhǔn)。內(nèi)容審計模型對財務(wù)風(fēng)險分析虛擬仿真實驗室生成式AI的應(yīng)用設(shè)計至關(guān)重要，它通過審查數(shù)據(jù)質(zhì)量、驗證模型的有效性、保障內(nèi)容的合規(guī)性、強化數(shù)據(jù)安全和隱私保護、提升內(nèi)容等，確保生成內(nèi)容在質(zhì)量、可信度和合規(guī)性方面達到最佳水平。內(nèi)容審計涵蓋以下幾個方面。

（1）數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性審計。審查生成數(shù)據(jù)的來源和采集過程，驗證數(shù)據(jù)的來源是否可靠、數(shù)據(jù)采集過程是否完整；對生成數(shù)據(jù)進行質(zhì)量檢查，包括數(shù)據(jù)的一致性、完整性、準(zhǔn)確性和時效性等方面的審查和驗證。

（2）報告邏輯性審計。檢查結(jié)論的一致性，審查生成的財務(wù)報告或風(fēng)險評估報告中的結(jié)論是否與數(shù)據(jù)和分析結(jié)果一致，避免邏輯矛盾或不合理的結(jié)論；審查報告的信息是否具有邏輯性、呈現(xiàn)方式是否清晰，確保讀者能夠理解報告中的信息和結(jié)論。

（3）模型評估審計。對生成的風(fēng)險模型或預(yù)測模型進行效果驗證，對比模型輸出結(jié)果與實際情況的符合程度，評估模型的準(zhǔn)確性和預(yù)測能力；審查模型的參數(shù)設(shè)定和使用的算法是否合理、有效，避免參數(shù)設(shè)定不當(dāng)或算法選擇不當(dāng)導(dǎo)致的錯誤結(jié)果。

（4）符合性審計。審查法律法規(guī)的遵從性，即審查生成內(nèi)容是否符合相關(guān)的財務(wù)報告準(zhǔn)則、審計準(zhǔn)則、法律法規(guī)等，確保內(nèi)容的合規(guī)性和符合性；審查生成內(nèi)容的內(nèi)部控制措施是否完備，確保數(shù)據(jù)處理和報告編制過程的合規(guī)性和可信度。

（5）數(shù)據(jù)安全和隱私審計。審查數(shù)據(jù)加密和訪問控制，即審查數(shù)據(jù)存儲和傳輸過程中的安全措施，確保數(shù)據(jù)的機密性和完整性，防止數(shù)據(jù)泄露和濫用；審查生成內(nèi)容對個人隱私信息的保護措施，確保措施符合隱私保護法律法規(guī)和標(biāo)準(zhǔn)。

（6）透明度和可解釋性審計。審查生成內(nèi)容的透明度，包括數(shù)據(jù)來源、處理過程、模型構(gòu)建過程等，確保審計過程具有可追溯性和可審計性；審查生成內(nèi)容的結(jié)果解釋性，確保結(jié)論和推斷具有合理性和可信度。

在實施內(nèi)容審計時，需要結(jié)合專業(yè)知識和人工判斷，確保AI生成的內(nèi)容不僅在技術(shù)上具有準(zhǔn)確性，而且符合業(yè)務(wù)和法律的要求。提供生成式AI服務(wù)的實體需要對生成的內(nèi)容負(fù)責(zé)，采取措施確保內(nèi)容的合法性、準(zhǔn)確性和可靠性，包括對生成內(nèi)容的審核流程、數(shù)據(jù)管理、用戶輸入的監(jiān)控，以及對潛在不當(dāng)內(nèi)容的響應(yīng)與處理等。

2.3 虛擬仿真實驗干預(yù)機制

在財務(wù)風(fēng)險分析生成式AI虛擬仿真實驗室中，生成式AI仿真干預(yù)機制是指在AI系統(tǒng)運行和提供數(shù)據(jù)邏輯調(diào)整、支持的過程中，專業(yè)人員對AI行為的監(jiān)督和調(diào)控，確保AI系統(tǒng)提供的財務(wù)風(fēng)險分析內(nèi)容和建議與事實目標(biāo)保持一致，同時保證數(shù)據(jù)體驗和成果達到預(yù)期效果。

（1）仿真目標(biāo)的設(shè)定和監(jiān)控。明確仿真目標(biāo)，根據(jù)財務(wù)風(fēng)險分析要求和輸出參數(shù)需求設(shè)定仿真目標(biāo)；設(shè)定評估標(biāo)準(zhǔn)，針對每個學(xué)習(xí)目標(biāo)，設(shè)定評估標(biāo)準(zhǔn)和指標(biāo)，用于監(jiān)控仿真進展和AI系統(tǒng)的表現(xiàn)；實時監(jiān)控和反饋，通過監(jiān)控虛擬仿真平臺提供的數(shù)據(jù)和分析結(jié)果，給予實時反饋并調(diào)整算法參數(shù)，促進仿真數(shù)據(jù)的有效學(xué)習(xí)。

（2）內(nèi)容質(zhì)量評估和優(yōu)化。評估仿真內(nèi)容，對AI系統(tǒng)生成的財務(wù)風(fēng)險分析內(nèi)容進行評估，包括經(jīng)營決策方案、財務(wù)報表、業(yè)務(wù)邏輯等，確保內(nèi)容質(zhì)量；優(yōu)化財務(wù)風(fēng)險分析內(nèi)容，根據(jù)評估結(jié)果，對財務(wù)風(fēng)險分析內(nèi)容進行優(yōu)化和調(diào)整，例如修訂方案、更新案例、調(diào)整算法等，提高內(nèi)容的有效傳達和分析效果。

（3）機器學(xué)習(xí)過程監(jiān)管和引導(dǎo)。監(jiān)管機器學(xué)習(xí)過程，包括學(xué)習(xí)時間、學(xué)習(xí)行為、學(xué)習(xí)績效等，通過監(jiān)控機器學(xué)習(xí)過程發(fā)現(xiàn)問題并及時進行干預(yù)；引導(dǎo)機器學(xué)習(xí)行為，根據(jù)機器學(xué)習(xí)情況和需求，為財務(wù)風(fēng)險分析提供個性化的機器學(xué)習(xí)引導(dǎo)，例如指導(dǎo)學(xué)習(xí)方法、提供學(xué)習(xí)資源、干預(yù)合作學(xué)習(xí)等，促進機器有效學(xué)習(xí)。

（4）機器學(xué)習(xí)成果評估和反饋。評估機器學(xué)習(xí)成果，通過對比報表、評估報告作業(yè)效率等方式評估機器學(xué)習(xí)成果，包括知識邏輯、問題解決能力、創(chuàng)新能力等；提供反饋和建議，根據(jù)評估結(jié)果給出反饋和提出建議，幫助機器學(xué)習(xí)發(fā)現(xiàn)問題、彌補不足，進而不斷提高機器學(xué)習(xí)水平。

（5）問題解答和人工干預(yù)支持。通過專家模式進行問題解答，為機器學(xué)習(xí)提供問題解答和人工干預(yù)支持，解決機器學(xué)習(xí)算法過程的難點和雜癥；提供定制化算法，依據(jù)機器學(xué)習(xí)情況和需求提供定制化的人工干預(yù)，包括填補知識點、案例操作、算法實踐等，提高機器學(xué)習(xí)效果。

實驗人員干預(yù)機制通過設(shè)定監(jiān)控機器學(xué)習(xí)目標(biāo)、評估優(yōu)化仿真內(nèi)容、監(jiān)管引導(dǎo)機器學(xué)習(xí)過程、評估反饋機器學(xué)習(xí)成果、問題解答和人工干預(yù)支持等多方面的措施，確保財務(wù)風(fēng)險分析過程與生成式AI的目標(biāo)一致，提升虛擬仿真的效果。

3 虛擬仿真實驗室建設(shè)的技術(shù)路線

建設(shè)財務(wù)風(fēng)險分析生成式AI虛擬仿真實驗室的技術(shù)路線涉及多個關(guān)鍵步驟和組件，目的是確保實驗室能夠有效地模擬和分析財務(wù)風(fēng)險，推動財務(wù)管理領(lǐng)域的創(chuàng)新和發(fā)展。財務(wù)風(fēng)險分析生成式AI虛擬仿真實驗室建設(shè)的技術(shù)路線（見圖3）分為以下5個步驟。

第一步，數(shù)字邏輯實證。運用數(shù)字邏輯實證的方法，對財務(wù)風(fēng)險分析的基本要素進行定量、定性分解；確定實驗室虛擬仿真的具體目標(biāo)，包括提高財務(wù)決策的準(zhǔn)確性、降低風(fēng)險預(yù)測誤差等；劃定實驗室支持的財務(wù)風(fēng)險類型，如信用風(fēng)險、市場風(fēng)險、流動性風(fēng)險等；評估所需的技術(shù)資源，包括計算資源、大模型接入方式等。

第二步，分層多模計算。選擇合適的云服務(wù)提供商，接入分布式高性能計算平臺，以分層多模方式獲取大規(guī)模數(shù)據(jù)處理和深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練模型并進行資源的規(guī)劃和配置。

第三步，機器學(xué)習(xí)建模。融合財務(wù)系統(tǒng)、生成式AI大模型、自動編碼器等，根據(jù)風(fēng)險分析實驗室的需求進行定制，提升模型的泛化能力。數(shù)據(jù)科學(xué)家、AI工程師等外部專家應(yīng)參與機器學(xué)習(xí)的建模，以求建立更精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)模型。

第四步，倫理合規(guī)審計。建立完整的法律、法規(guī)數(shù)據(jù)庫，規(guī)劃財務(wù)倫理審計模型與數(shù)據(jù)審計通道，確保數(shù)據(jù)的完整性、準(zhǔn)確性、合法性、合理性；進行數(shù)據(jù)異常檢測、缺失值處理等，以提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可信度。

第五步，虛擬仿真集成。創(chuàng)建虛擬仿真環(huán)境，包括財務(wù)市場前景、企業(yè)經(jīng)營環(huán)境等，提供沉浸式的體驗，支持用戶進行多種模擬和實驗，如風(fēng)險模擬、場景分析、策略優(yōu)化等；設(shè)計簡單的用戶界面，包括可視化圖表、交互式控件、實時監(jiān)控等，提升用戶的操作效率和體驗；實現(xiàn)智能交互功能，如自適應(yīng)推薦、個性化配置、智能決策支持等，增強用戶的參與感和決策能力。

4 結(jié)語

財務(wù)風(fēng)險分析生成式AI虛擬仿真實驗室的建設(shè)是一項綜合性的工程，融合了先進的人工智能技術(shù)、財務(wù)分析理論及教育實踐。該實驗室的構(gòu)建旨在為專業(yè)人士提供創(chuàng)新服務(wù)平臺，使其能夠在虛擬環(huán)境中深入探索和分析財務(wù)風(fēng)險，從而更好地應(yīng)對實際中的財務(wù)風(fēng)險挑戰(zhàn)。在實驗室的建設(shè)過程中，需考慮的關(guān)鍵點包括技術(shù)的選擇與整合、數(shù)據(jù)的質(zhì)量和安全性、用戶體驗的設(shè)計，以及持續(xù)的技術(shù)支持和更新。此外，成功運營實驗室還需要依賴有效的用戶培訓(xùn)、持續(xù)的性能評估和完善的反饋機制。實驗室的建立可為財務(wù)風(fēng)險管理教育和實踐帶來新的視角和解決方案；同時，這類實驗室也為人工智能在其他領(lǐng)域的應(yīng)用提供寶貴的經(jīng)驗。

5 參考文獻

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*廣西哲學(xué)社會科學(xué)規(guī)劃項目“廣西本科高校新工科產(chǎn)教深度融合模式創(chuàng)新與實現(xiàn)路徑研究”（23FGL023）、廣西高等教育本科教學(xué)改革項目“應(yīng)用型本科高校新工科交叉學(xué)科專業(yè)建設(shè)研究與實踐”（2022JGA381）。

【作者簡介】韋雪玲，女，廣西賓陽人，會計師，研究方向：企業(yè)經(jīng)營決策、財務(wù)管理、人工智能應(yīng)用研究。

【引用本文】韋雪玲.財務(wù)風(fēng)險分析生成式AI虛擬仿真實驗室建設(shè)研究［J］.企業(yè)科技與發(fā)展，2024（6）：107-111.