AI驱动的财务风险预警系统开发：背景：传统财务风险防控依赖人工审核，易遗漏隐性风险，风险识别滞后（平均滞后15天）。核心诉求：基于机器学习算法，整合财务报表、交易流水、税务数据等，构建财务风险预警模型，支持资金异常、坏账、税务风险等实时识别与预警。应用场景：企业集团、金融机构、上市公司的财务管理。预期目标：风险识别滞后时间缩短至24小时内，风险预警准确率达92%以上，坏账率降低20%。