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人工智能在2025年财务风险预警系统中的可行性研究报告
一、总论
1.1研究背景与意义
1.1.1传统财务风险预警的局限性
随着全球经济一体化程度加深和市场环境复杂化，企业面临的财务风险呈现多样化、动态化特征。传统财务风险预警系统多依赖人工经验与规则引擎，存在数据维度单一、模型静态化、响应滞后等明显短板。一方面，传统方法主要依赖财务报表等结构化数据，难以整合非结构化信息（如市场舆情、政策文本、供应链动态等），导致风险识别覆盖面不足；另一方面，规则模型难以适应市场环境的非线性变化，对潜在风险的预警准确率普遍低于60%，尤其在突发性危机事件（如流动性断裂、信用违约集中爆发）中预警时效性不足，
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