在現代商業環境中，中小微企業面臨著多種風險，從市場波動到運營挑戰，再到法律法規的變化，這些都可能對企業的生存和發展產生重大影響。傳統的風險管理方法通常依賴於歷史數據和主觀判斷，這種方式不僅耗時，而且容易產生偏差。隨著人工智能（AI）技術的發展，尤其是語言模型如ChatGPT和LLaMA的興起，企業能夠更高效地進行風險分析。通過設計精確的prompt（提示詞），這些AI模型能夠提供深刻的洞察力和支持，以優化企業的風險管理策略。

研究背景

中小微企業在風險管理中通常面臨幾個關鍵挑戰。首先，市場波動帶來的不確定性會顯著影響企業的財務穩定性。中小微企業通常缺乏大型企業的財務緩衝和資源，因而對市場波動更為敏感。此外，這些企業在面對經濟衰退時的脆弱性更加明顯，主要是因為它們的融資渠道有限。全球化帶來的法律和合規風險也日益增加，企業需要應對不斷變化的法律法規要求，增加了合規負擔。而在供應鏈管理方面，對特定供應商的依賴度較高，供應鏈中斷可能對企業的運營造成重大影響。傳統的風險管理方法通常難以快速回應這些問題，而AI技術的引入為企業提供了新的解決方案。

近年來，AI在風險管理中的應用逐漸增多。AI能夠通過即時分析大量數據，自動識別潛在風險，減少人工分析的時間成本。此外，AI模型通過機器學習技術能夠更好地預測市場變化和潛在風險，幫助企業提前採取應對措施。AI工具還可以根據數據分析結果提供優化的決策支援，提升企業在風險應對上的及時性和準確性。

Prompt設計以提升AI在風險分析中的應用效果

Prompt，即提示詞，是我們與大模型溝通的橋樑。簡而言之，就是你給AI的指令或問題。例如，當你問ChatGPT「當前市場上最大的風險是什麼？」這個問題本身就是一個prompt。通過設計精確和詳細的prompt，我們可以引導AI提供更有用的資訊。為了充分發揮AI技術在風險分析中的潛力，企業需要通過精心設計的prompt與大模型進行互動，以引導AI生成更具針對性的分析結果。如圖一所示，首先，提供具體的背景資訊和明確的需求可以顯著提升AI生成答案的準確性。例如，提供詳細的上下文資訊，可以使AI在一個更狹窄的範圍內進行分析，從而減少無關資訊的生成。其次，使用假設場景進行分析也是一種有效的方法。通過創建假設場景，AI能夠更好地理解分析的具體需求，從而生成更相關的回答。此外，分步提問有助於AI模型更有效地進行推理和決策。研究表明，在複雜問題的解答上，分步提問可以顯著提高AI的回答準確率。這種方法類似於人類的逐層分析過程，有助於全面了解問題的各個方面。^[1]

Prompt 案例

假設一家中小型製造企業正面臨財務風險，尤其是在經濟不穩定的時期，該企業希望通過AI技術來分析和預測未來的現金流風險，以確保其財務狀況的穩定性。該企業主要依賴多個供應商提供的原材料，同時需要應對客戶支付延遲等問題。這家製造企業的財務風險主要源於三個方面：供應商原材料價格波動導致的成本增加、客戶支付延遲引發的現金流問題、以及市場需求變化帶來的銷售風險。企業希望借助AI的預測分析能力來更好地應對這些風險。

為了有效利用AI模型進行財務風險預測，我們需要逐步引導模型關注具體的風險領域。使用思維鏈（Chain of Thought, CoT）方法，可以將複雜的財務風險問題分解為更易分析的小問題，逐步引導AI進行深入的分析和推理。以下是一個思維鏈分析的示例：

1.         初始Prompt設計：

「分析當前經濟不確定性對製造企業財務狀況的影響，包括原材料價格波動、客戶支付延遲和市場需求變化三個方面的風險。」

2.         細化Prompt以聚焦具體問題：

「假設在未來六個月內，原材料價格可能上漲10%。這種情況下，這家製造企業的採購成本會增加多少？如何調整採購策略以緩解這種影響？」

AI分析示例輸出：

「如果原材料價格上漲10%，採購成本可能增加100,000美元。企業可以通過與供應商協商價格鎖定、增加本地供應商採購比例以及提前庫存等策略來應對。」

3.         進一步分析客戶支付延遲帶來的現金流風險：

「在未來的經濟不確定性下，假設主要客戶的付款週期延長30天，這對企業的現金流會產生什麼影響？有什麼策略可以緩解這種現金流風險？」

AI分析示例輸出：

「客戶付款週期延長30天可能導致企業的現金流短缺50,000美元。企業可以考慮採取分期付款計劃、實施應收賬款保險或提供早期付款折扣等策略。」

4.         綜合市場需求變化帶來的銷售風險：

「考慮到可能的市場需求變化，預測未來六個月的銷售波動對現金流和盈利的影響。企業應如何調整產品組合和定價策略以適應這些變化？」

AI分析示例輸出： 「根據當前的市場數據預測，未來六個月的銷售可能下降15%，這會減少150,000美元的收入。企業可以通過調整產品組合以適應新的市場需求，優化定價策略，和推出促銷活動來減少影響。」

未來展望與挑戰

儘管AI在風險管理中展現了巨大的潛力，但其在實際應用中仍面臨許多局限性，包括對數據品質和完整性的高度依賴、模型的可解釋性不足以及高昂的部署和維護成本等問題。特別是中小企業在應用AI時，可能會受到這些成本和技術複雜性的限制。同時，AI在高度監管的行業中應用時，需要確保其決策過程透明且易於解釋，以獲得企業和監管機構的信任。未來的發展方向將致力於解決這些挑戰，例如增強AI模型的可解釋性和透明度、集成更多數據類型以提高預測和決策的準確性，以及通過AI與物聯網（IoT）、區塊鏈等新興技術的融合，為企業提供更加全面和靈活的風險管理方案。此外，企業也將更加注重AI倫理和合規性管理，確保AI應用符合相關法律法規和社會倫理標準。總體而言，隨著AI技術的不斷進步，企業將能夠更好地應對複雜多變的風險環境，實現更加穩健的增長。

參考文獻：

[1] Feng, Duanyu, Yongfu Dai, Jimin Huang, Yifang Zhang, Qianqian Xie, Weiguang Han, Zhengyu Chen, Alejandro Lopez-Lira, and Hao Wang. “Empowering Many, Biasing a Few: Generalist Credit Scoring through Large Language Models.” arXiv, February 17, 2024.

在此感謝InnoHK、香港特別行政區政府及人工智能金融科技實驗室（AIFT）對本文的支持。
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