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人工智能在财务风险管理中的应用与挑战.docx

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    人工智能在财务风险管理中的应用与挑战

    引言

    优化大数据财务决策支持系统的首要步骤是实现多源数据的整合与清洗。由于大数据来源于多个渠道，包括财务系统、市场数据、外部经济信息等，数据的质量、完整性和一致性成为优化的基础。清洗和标准化数据能够保证决策支持系统所依赖的数据具有高质量、可比性和时效性，避免由于数据缺失或错误导致的决策失误。

    传统的财务决策支持系统多为批量处理模式，处理时间较长，无法满足现代企业在高频变化环境下的决策需求。通过引入流处理技术和实时数据分析工具，能够提高系统的实时性。实时数据的接入与处理将大大提升决策效率，尤其是在面对市场波动

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