从大数据与大语言模型视角对企业财务风险分析的全面综述

企业财务风险分析旨在预测企业未来的财务风险。因其广泛且重要的应用，企业财务风险分析一直是金融与管理领域的核心研究课题。基于先进的计算机科学与人工智能技术，企业风险分析研究正经历快速发展并取得显著进展。因此，全面回顾相关研究既必要又具挑战性。尽管已有一些从金融与管理视角出发的关于企业风险分析的有价值且令人印象深刻的综述，这些综述以相对孤立的方式介绍方法，且缺乏企业财务风险分析的最新进展。相比之下，本文试图从大数据与大语言模型（LLMs）的视角提供企业风险分析方法的系统性文献综述。具体而言，本综述联结并系统化现有的企业财务风险研究，对研究方法与关键洞见进行整体综合。我们首先从风险类型、粒度、智能水平和评估指标方面介绍企业财务风险的问题表述，并相应总结代表性研究。随后我们比较用于建模企业财务风险的分析方法，并强调最具影响力的研究贡献。最后，我们指出当前研究的局限，并提出五个有前景的未来探索方向。