顾娟

　　摘要：随着新时代对国有资产监管要求的不断提升，智慧化风险预警机制的构建成为确保国有资产安全、提升管理效能的重要手段。国有资产监管智慧化风险预警机制通过引入现代信息技术如大数据、人工智能、云计算等，能够实现对潜在风险的实时监测和精准预测，从而在问题发生前进行干预。本文聚焦于国有资产监管智慧化风险预警机制的构建，探讨了该机制的基本理论基础、设计目标、核心要素及其应用。通过建立全面、动态、智能的预警系统，能够对资金流动、债务情况、资产运营等方面的风险进行早期识别，并及时发出预警信号，帮助管理者快速应对。文章还分析了构建预警机制所面临的技术挑战与解决路径，并展望了智慧化风险预警机制在未来国有资产管理中的广泛应用。
　　关键词：预警机制构建；人工智能；大数据；云计算
　　在新时代国有企业和事业单位改革背景下，国有资产监管智慧化风险预警机制的构建就显得尤为重要。随着数字化技术的快速发展，智慧监管成为提升国有资产管理效能、保障资产安全与增值的重要手段。通过引入大数据、云计算、人工智能等现代技术，智慧化的风险预警机制能够帮助管理者及时识别潜在风险，并有效预防和处置这些风险，确保国有资产的安全和保值。
　　一、构建国有资产监管智慧化风险预警机制的理论基础与必要性
　　（一）风险预警机制的基本概念
　　风险预警机制是一种通过对风险源、风险暴露、风险后果等进行监测与分析，及时发现潜在风险，并通过科学的方法提供有效预警，帮助管理者提前做出决策，从而减少风险发生或降低其损失的机制。对于事业单位国有资产管理而言，构建科学的风险预警机制具有至关重要的作用。通过对资产、资金、债务等多个方面的动态监控，风险预警机制能够在风险初现时及时发出警示，为决策者提供应对的时机和方法。
　　（二）智慧化风险预警机制的理论基础
　　系统论与网络化管理：智慧化风险预警机制通过多方信息与数据的采集，形成一个高度协同的管理系统。在系统论的指导下，智慧化风险预警机制能够通过数据的互联互通，实现对事业单位国有资产管理各环节的全面监控。
　　数据驱动的决策理论：智慧化风险预警机制通过大数据技术对大量的信息进行采集和分析，从中提取有价值的数据，为国有资产管理提供准确的决策依据。
　　智能分析与预测模型：运用机器学习、深度学习等人工智能技术，构建智能化的风险预测模型，使得预警机制能够在海量数据中挖掘出潜在的风险，并在风险发生前发出预警信号。
　　（三）构建智慧化风险预警机制的必要性
　　第一，增强风险的预见性与可控性。传统监管往往事后追踪，缺乏对潜在风险的预见性，而智慧化风险预警机制通过实时监控和智能分析，能够及时发现风险并采取措施，避免损失。
　　第二，提高国有资产管理的效率。通过数据的全面收集和分析，智慧化风险预警机制能够提供高效的风险防控手段，帮助管理者在不同的风险场景下做出快速反应。
　　第三，减少监管成本与提高决策效率。智能化风险预警机制能够在风险发生前提供预警信息，从而减少人工监控和检查的成本，并且帮助决策者在最短时间内做出科学的决策。
　　二、构建国有资产监管智慧化风险预警机制的总体框架
　　（一）预警机制的总体设计目标
　　第一，建立覆盖全生命周期的风险预警体系。从资金投放、资产运营、资产处置等各个环节进行全程动态监控，确保风险在发生前得到及时识别和预警[1]。
　　第二，强化智能化风险评估与预测能力。通过智能算法与大数据技术对各种风险进行精准评估，预测未来可能发生的风险并提前发出预警。
　　第三，实现跨部门、跨业务的协同监管。通过多方数据的融合，实现跨部门、跨业务的协同监管，确保所有国有资产相关领域的风险能得到全面监控与预警。
　　（二）智慧化风险预警机制的核心要素
　　第一，数据采集与传输。需要通过现代化的信息采集手段，确保数据的实时、准确和全面性。
　　第二，智能分析与风险识别。依托大数据分析平台和人工智能技术，系统能够对采集的数据进行深入分析，挖掘出潜在的风险因素，并对其进行预测。
　　第三，预警决策支持。基于智能分析的结果，系统能够为监管者提供具体的决策建议，帮助其快速响应并采取有效措施。
　　（三）智慧化风险预警机制的组织架构
　　为了保障智慧化风险预警机制的高效运作，需要建立完善的组织架构，确保各个环节的顺畅协作。具体来说，组织架构应包括以下几个部分。
　　数据采集与监控部门：负责实时监控各类数据源，确保数据的全面性与准确性。
　　风险评估与预测部门：通过数据分析与建模，负责对潜在风险进行评估与预测，及时生成预警信息[2]。
　　决策支持与应对部门：为监管人员提供决策支持和风险处置方案，确保预警信息能够及时转化为有效的监管措施。
　　三、国有资产监管智慧化风险预警机制的应用场景
　　（一）资金风险的动态监控与智能预警
　　资金管理是事业单位国有资产管理中的核心领域之一。智慧化风险预警机制可以通过对资金流动的实时监控，及时发现潜在的资金风险。例如，通过监控资金的集中支付、大额转账等异常情况，系统能够自动触发预警，提醒监管人员进一步核查。结合大数据技术，系统能够实时计算资金流动性、负债水平等关键指标，帮助管理者快速识别可能存在的资金风险。
　　（二）债务风险的智能化监控与预警
　　债务风险是国有资产管理中的重要组成部分。智慧化风险预警机制能够通过实时监控债务的到期情况、偿债能力等关键指标，提前识别可能的债务违约风险。例如，系统可以对债务的还款周期、债务结构等进行分析，提前发出预警，并为管理者提供优化债务结构的建议，从而减少潜在的财务风险[3]。
　　四、国有资产监管智慧化风险预警机制的关键技术支持
　　（一）大数据分析技术
　　大数据技术通过对海量数据的采集、存储、处理与分析，能够为智慧化风险预警机制提供强有力的数据支撑。具体来说，国有资产监管智慧化风险预警机制需要整合多维度的数据来源，如财务数据、资产数据、债务数据等。在这一过程中，大数据技术能够实现多维度数据融合。通过数据清洗、数据归集和数据挖掘技术，整合各类分散的数据来源，形成全面、准确的数据仓库。这一数据仓库为后续风险评估和分析提供了基础。通过对历史数据的深度挖掘，大数据分析技术还能识别出潜在的风险因素，特别是从数据的关联性、趋势性和周期性等方面来发现隐性风险。
　　（二）人工智能技术
　　人工智能技术在智慧化风险预警机制中的应用，主要体现在风险预测、智能决策和自动化响应等方面。人工智能能够通过机器学习、深度学习等技术，从历史数据中学习规律、预测趋势，并根据预设的规则和模型做出决策。
　　人工智能的应用场景主要包括以下两种：第一，风险预测与建模。通过机器学习算法，基于历史数据训练出高效的风险预测模型。例如，人工智能技术能够根据过往收支状况、资产负债表、现金流量表等财务信息，预测未来可能出现的资金流动性风险或资产减值风险。第二，智能化预警生成。通过深度学习，人工智能技术能够识别出数据中的潜在异常，自动生成预警信息。
　　五、结束语
　　构建国有资产监管智慧化风险预警机制，是确保事业单位国有资产安全、有效运行的关键手段。通过引入现代信息技术，尤其是大数据和人工智能等技术，能够实现对各类风险的早期识别和精准预警。未来，随着技术的不断进步和监管需求的不断变化，国有资产监管智慧化风险预警机制将不断完善，成为事业单位国有资产管理的核心工具，为提升监管效能、降低资产风险提供强有力的支持。
参考文献：
　　[1]张晓倩.财会监督新形势下事业单位内部控制体系优化路径研究[J].理论学习与探索,2024,(05):76-79.
　　[2]张怡.事业单位财务内部控制管理问题与对策[J].投资与创业,2024,35 (03):77-79.
　　[3]王志刚.国有资产监管体制改革的四个底层逻辑与四个工作链条[J].国资报告,2023,(08):67-70.（作者单位：上海市学生事务中心）