数字化转型进程不断推动财务数据呈现出海量化与多元化特征，使传统财务风险管控机制面临着严峻挑战。财务异常行为具有隐蔽性强、变化频繁等特点，传统基于规则的识别方法已难以适应复杂多变的财务环境。

基于大数据分析的财务异常识别方法

大数据驱动的异常检测模型

大数据驱动的异常检测模型通过构建多维度特征空间，实现对海量财务数据的智能分析处理。该模型采用分布式计算架构，实时处理企业内部交易记录、外部市场数据及监管合规信息等多源异构数据流，模型核心用深度学习神经网络算法，以无监督学习方式自动发现正常财务行为模式，建立基准参照体系。当财务交易偏离既定模式阈值时，系统自动触发异常标识机制，该模型特别适用于处理高频交易场景，能在毫秒级时间内完成异常判断，为金融机构提供实时风险预警能力，模型运用云计算技术实现弹性扩展，支持海量数据并发处理，有效应对数字经济时代复杂的财务环境挑战。在具体应用实施过程中，系统首先建立标准化数据接口，对接各类财务系统与外部数据源，确保数据采集的完整性和一致性。

财务异常识别算法设计

财务异常识别算法采用混合智能计算框架，融合机器学习与人工智能技术优势。算法基于多层感知神经网络，通过自适应权重调整机制，动态优化识别精度，系统运用聚类分析技术，建立异常行为特征库，涵盖资金流向、交易时间及金额波动等风险类型。算法采用智能化风险评估机制，通过计算综合异常指数来量化财务风险等级：

 其中Vi为观测值（万元），μi为均值，бi为标准差，Tf为时间衰减因子。该公式通过标准化处理消除量纲差异，当风险指数超过1.5时触发预警。算法集成区块链与边缘计算技术，构建智能化异常识别体系。在算法实际应用部署中，系统采用分层架构设计，底层负责数据预处理与特征提取，中间层执行机器学习算法进行模式识别，顶层完成风险评估与决策输出。

财务异常防控技术体系

多层次防控机制构建

多层次防控机制运用立体化架构设计，构建从数据采集到风险处置的全流程防护体系。系统建立四层防护结构，其中数据感知层负责智能化数据收集与预处理，特征识别层运用深度学习算法进行模式分析，风险评估层通过人工智能技术量化威胁等级，应急响应层实现自动化风险处置。多层次防控架构的各层级间通过API接口实现数据传递与指令下达，形成闭环控制机制，防控机制融合区块链技术确保数据完整性，运用边缘计算提升响应速度，集成元宇宙虚拟环境进行风险场景模拟，构建智能化与自适应的综合防控技术平台。在防控机制实际构建应用过程中，系统按照统一规划与分层实施的原则，逐步部署各防护层级，初始阶段重点建设数据感知层基础设施，确保各类财务数据源的有效接入和标准化处理，随后部署特征识别层的算法引擎，通过机器学习技术训练异常模式识别模型。

实时监控预警系统

实时监控预警系统基于流式计算架构来实现对财务数据毫秒级监控分析。系统采用分布式部署模式，通过微服务架构支撑海量并发处理需求，监控引擎运用复杂事件处理技术，实时捕获异常交易模式与风险信号，预警机制集成机器学习算法动态调整阈值参数，以适应业务变化，系统建立多维度预警指标体系，涵盖交易频率、资金流向及时间窗口等关键要素。云原生技术架构确保系统弹性扩展能力，智能化运维机制实现故障自愈与性能优化，预警系统通过可视化大屏实时展示风险态势，支持移动端推送与邮件通知，为决策者提供及时、准确的风险信息。系统在实际运行应用过程中，采用多级预警策略，根据风险严重程度设置不同预警级别与处置流程，低级预警主要通过系统内部日志记录，供后续分析使用，中级预警触发实时通知机制，向相关业务人员发送预警信息，高级预警启动应急响应流程，自动执行风险隔离和阻断措施。

风险防控策略优化

风险防控策略优化，运用智能化决策引擎，依靠强化学习算法持续改进防控效果。系统构建动态策略库，依据历史风险事件及处置效果自动调整防控参数，策略优化模型采用遗传算法，寻找最优防控组合，实现风险控制成本与效果的平衡。优化过程中引入风险收益评估机制，通过计算防控效益指数，评价策略有效性：

其中：E为防控效益指数，R0为防控前风险损失（万元），R1为防控后风险损失（万元），C为防控成本（万元），α为时效性系数（0.8-1.2）。该公式通过量化风险，减少效果与投入成本比值，指导策略优化方向，系统利用数字孪生技术搭建虚拟防控环境，在元宇宙空间模拟各类风险场景，验证策略有效性，优化引擎集成联邦学习机制，实现跨机构协同学习与知识共享，持续提升防控智能化水平。智能策略调优系统支持A/B测试功能，通过对比分析不同策略组合的实际效果，自动选择最优配置方案。

系统性能与应用效果分析

异常识别准确性评估

异常识别准确性评估通过多维度指标体系来验证系统的识别能力，在某大型商业银行智能风控系统应用中，技术体系处理海量交易数据并实现精准异常识别。评估采用准确率、召回率及特异性等核心指标，通过交叉验证方法确保结果可靠性，智能算法在处理复杂金融场景时表现出色，能够有效识别洗钱、欺诈及套现等多种异常行为模式，系统运用深度学习技术持续优化识别模型，通过强化学习机制自适应调整参数。该项目中系统实现毫秒级响应，准确捕获高频交易异常，日均处理交易量达1150万笔，整体识别准确率达到96.8%，元宇宙虚拟环境测试进一步验证了算法在复杂场景下的稳定性与准确性，系统运行稳定性达99.7%。

防控技术应用效果

防控技术应用效果通过风险损失降低幅度与运营成本优化程度进行综合评价。智能化防控体系在该银行部署后，显著提升了风险管控效率与准确性，系统通过实时监控与预警机制，实现风险事件的提前发现与快速处置，风险损失较传统方法降低78%，如表1所示的性能数据，不同风险类型均展现出优异的防控效果，平均响应时间仅32.5ms。技术应用过程中，区块链技术确保数据安全与交易透明，边缘计算技术提升处理速度与响应能力，人工智能算法持续学习优化，适应不断变化的风险模式，系统自学习准确率提升至98.3%，数字孪生技术构建虚拟风控环境，支持策略仿真与效果预测，为决策提供科学依据，预测准确度达95.6%。

结束语

以大数据分析为基础的财务异常识别与防控技术，给现代金融风险管理提供了有效解决办法。该技术借助构建多维度异常检测模型，实现了对财务异常行为的精准识别与实时预警，极大提升了风险防控效率与准确性，鉴于财务异常行为具有复杂性及多变性，所以识别技术需要持续完善。未来技术发展将聚焦深度学习算法的进一步优化、多源异构数据深度融合及异常模式动态更新机制，构建更为智能化与自适应的财务风险防控体系。人工智能及大数据技术的深度融合将推动财务风险管理朝着更高层次发展。

(王冠凯  西安明德理工学院 )