基于机器学习算法的内部控制评价研究——以A铁路装备公司为例  

作　　者：刘思婕 张洪维 李瀛 王风华 李晓雯 

机构地区：[1]国能铁路装备有限责任公司,北京100011 [2]中国矿业大学(北京),北京100083

出　　处：《商业会计》2024年第17期22-27,共6页Commercial Accounting

摘　　要：大数据、人工智能等新兴技术的发展与应用正在掀起热潮,内部控制作为企业风险管控的重要防线,向数字化、智能化转型是大势所趋。文章以A铁路装备公司为研究对象,在梳理公司重要业务单元、重大业务事项和高风险领域的基础上,围绕内部环境、风险评估、控制活动、信息与沟通、内部监督五要素构建内部控制评价指标体系。对从公司采集的480条有效样本数据,优先使用机器学习K-Means算法实现内部控制评价等级的便签标注,随后使用机器学习SVM算法构建公司内部控制评价模型,并通过特征重要度排序分析影响内部控制评价等级的关键因素指标,识别公司内部控制过程中的关键风险点,实现风险预警前移与事前控制,进而探索内部控制评价的智能化实施路径,为评价公司内部控制设置和运行的有效性提供了科学的模型与方法。

关 键 词：内部控制评价 风险预警 机器学习算法 

分 类 号：F232[经济管理—会计学] F233[经济管理—国民经济]