企业智能财务决策支持系统构建探讨

汪诗怀

[摘 要]经济的全球化和飞速发展的信息技术正日益改变企业生存和发展的宏观环境，使得传统的财务管理受到新的挑战。企业运用数据仓库、数据挖掘、人工智能等技术建立具有智能特性的财务决策支持系统已是大势所趋。本文主要探讨了智能财务决策支持系统的特点、构建目标和实现功能，并给出了具体的架构模型。

[关键词]智能财务决策系统；数据挖掘；人工智能；构建

[中图分类号]F232；F275

[文献标识码]A

[文章编号]1673-0194(2009)05-0026-03

当前日趋激烈的全球化市场竞争，以及飞速发展的信息技术、Internet和电子商务浪潮构成了企业生存和发展的宏观环境，使企业传统的财务管理受到新的挑战，尽快提高企业财务管理决策水平迫在眉睫。计算机技术的快速发展，使得以往复杂得令人望而却步的许多会计模型和方法的实现变得简单易行。数据仓库与数据挖掘技术可以实现从海量数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的有用信息和知识，而人工智能技术则可以实现对专家求解复杂问题所利用的知识和推理能力的模拟。这些技术为财务分析和会计信息系统的创新提供了强有力的支持，利用信息技术建立相应的智能财务决策支持系统，是实现会计信息系统由核算型向经营决策型转变的有效途径。

一、智能财务决策支持系统概述

智能决策支持系统是以信息技术为手段，应用计算机科学、管理科学及有关学科的理论和方法，针对半结构化和非结构化的决策问题，通过提供背景材料、协助明确问题、修改完善模型、列举可能方案、进行分析比较等方式，为管理者决策提供帮助的智能型人机交互信息系统。它是人工智能技术与决策支持系统相结合的结果。

智能财务决策支持系统是智能决策支持系统在财务领域中的具体应用，是财务信息化发展的必然趋势。特别是近年来，企业经营环境的国际化、网络化、信息化发展趋势，要求企业必须更快、更准确地做出决策，而传统财务系统远远不能满足复杂问题的求解要求。为了使系统更加有效地工作，企业应利用计算机领域的相关新兴技术，如数据库系统、决策支持系统、神经网络以及基于事例的推理、数据仓库及数据挖掘等，研究和设计智能化财务决策支持系统，以辅助决策者进行战略决策和战术决策，实现财务决策的动态化、智能化。

智能财务决策支持系统的主要特点是：

(1)允许决策者能自始至终地介入系统的决策过程，并要求系统有一定的学习能力，可以使决策者与决策支持系统的决策能力在实际的决策过程中同步提高。

(2)实现知识推理和数值运算相结合，从而提供比初级的决策支持系统更强的决策支持能力。

(3)建立更为通用的决策支持系统结构，以扩大系统的服务领域，也使系统对环境的变化和决策方式的变化具有一定的适应性。

二、企业智能财务决策支持系统的构建目标和功能

1.系统的构建目标

目前，我国传统财务决策支持系统还大多局限在利用图表对现有状况进行描述，属于财务分析的范畴，而把专家的经验融进软件，解决企业普遍的管理与决策问题，让计算机最大限度地代替人工进行决策，提高决策的效率是智能财务决策必须要研究和解决的问题。因此，笔者认为企业智能财务决策支持系统构建的总体目标可以概括为：

(1)不仅支持企业财务管理决策中的结构化决策问题，还要支持半结构化和部分非结构化决策问题。

(2)支持企业不同管理层次的财务管理问题，如支持高层管理的筹资、投资、利润分配及预算编制等问题的宏观管理决策；支持中层管理控制决策，如生产决策、成本决策、销售决策、库存决策中的计划管理控制等；支持基层作业控制决策，如生产决策、销售决策、库存决策中的作业控制决策等。

(3)支持用户之间的通讯，以便支持相互依赖的决策制定。

(4)提供方便的人机对话和良好的数据传输功能。

2.系统功能

传统的财务决策支持系统具有3个功能：核算、管理和决策。核算，即会计功能。在会计层，它完成会计原始数据的收集、记账、算账和报账的业务处理后输出会计信息，同时将会计基础信息传输到管理层。管理，即管理信息功能。在管理层，进行会计基础信息的分析并将分析结果输出，同时传给决策层。决策，即根据会计分析信息和其他管理信息进行预测、判断和决策，然后将决策方案下达到管理层。在管理层进行指标分解，编制财务计划；再下达到核算层，并对核算层的执行过程进行控制。

而智能财务决策支持系统实现的功能应在传统财务决策支持系统的功能基础上，通过应用数据挖掘技术，深入分析挖掘历史的、现实的、清晰的、模糊的、内在的、客户的等多层次多角度的信息，运用模糊数学、神经网络、数理统计等多种数学方法，对有效信息进行计算分析，以辅助决策者进行财务决策。

智能财务决策支持系统实现的主要功能有：

(1)财务分析。能自动实现资产分析、权益分析、利润分析、现金流量分析、费用分析、企业盈利能力分析、企业偿债能力分析、企业营运能力分析等基本功能。

(2)财务计划与控制。能帮助编制利润计划、成本计划、现金流量计划、资产及其资金来源计划，还有各种经济指标控制和预算等功能。

(3)财务预测与决策。能代替或最大限度地帮助决策者完成投资预测决策、筹资预测决策、成本预测决策、销售预测决策、存货预测决策以及利润分配预测决策等。

三、企业智能财务决策支持系统的架构模型

本文提出的企业智能财务决策支持系统，运用数据仓库和数据挖掘技术，采用关系型数据存储格式存储海量业务主题数据，增强了大数据量系统管理扩展的能力；采用并行处理技术处理复杂的查询请求服务，实现了决策支持查询优化，同时亦可支持多维分析的查询模式。该系统从企业大量的数据集合中收集整理信息，并运用数学模型和数据处理技术，灵活、交互式地提供统计趋势分析和预测报告。系统还需要建立多种数据挖掘模型，自动分析数据，对数据仓库中的数据进行归纳性推理和联想，寻找数据间内在的某些关联，从中发掘出潜在的、对信息预测和决策行为起着十分重要作用的模式，从而建立新的业务模型，以达到帮助决策者制定市场策略、做出正确决策的目的。

1.系统架构

系统的整体架构分为3个层次：数据获取层、数据组织存储层和数据分析展示层(如图1所示)。

2.系统处理

系统从逻辑上可划分为3个处理步骤：后端处理、中间处理和前端处理。

(1)后端处理。利用数据ETL工具将多个数据源的业务数据，包括企业内部财务系统、本地外部财务系统、远程外部财务系统以及企业已经建立的诸如ERP、SCM、CRM、OA等系统和一些相关系统，根据定义的企业数据仓库模型进行抽取、清洗、净化、加载，对业务数据清零、清空、去除、格式转换，对原有的数据及其机构进行调整，为后续查询、报表、多维分析和数据挖掘等应用提供稳定、可靠的数据源。

(2)中间处理。根据定义的企业信息模型，利用数据建模工具，形成按企业信息模型存储的多级别、多层次的数据库，为财务数据分析、财务预测决策提供数据。

(3)前端处理。前端处理进行数据表示，利用多维分析工具、多维报表工具以及数据挖掘工具对数据进行综合数据查询、分析统计和生成统计图表等，通过人机交互界面，实现人机交互，为企业决策提供辅助支持功能。

四、结束语

企业智能财务决策支持系统的构建与实施将会更好地适应我国知识经济与网络时代的发展，推动我国企业科学管理的实现。这一项目的实施，要求企业相应地实施管理思想、管理人才、管理组织、管理方法和管理手段的现代化，不断提高企业的经济效益，对培养具有国际竞争力的大型企业集团、对发展我国经济及提高我国的综合国力具有重要的意义。笔者根据自己开发信息系统的经验和多年的教学实践经验，探讨了智能财务决策支持系统的构建目标、功能和框架，对企业智能财务决策支持系统建设具有一定的指导意义。

主要参考文献

[1]任明仑，杨善林，等.智能决策支持系统：研究现状与挑战[J].系统工程学报，2002(5)：48-58.

[2]谢榕.数据挖掘与决策支持系统[J].计算机系统应用，1999(8)：9-11.

[3]徐磊.企业网络化智能财务决策支持与控制系统的研究[J].计算机时代，2005(4)：46-48.