智能财务决策支持系统应用研究

滕明明

（广东机电职业技术学院，广东 广州 510515）

当前财务会计开始向管理会计转型，财务决策的应用越来越重要，作为一种新兴的技术，财务决策支持系统能够在保障财务决策的科学性和合理性方面发挥重要作用。目前财务决策支持系统的设计和应用都处于起步阶段，随着大数据、人工智能等技术的不断发展和财务领域自身转型升级的需要，企业如何更好地构建财务决策系统将成为重大的任务和挑战。

1.概述

1.1 相关概念

1.1.1 财务决策支持系统

财 务 决 策 支 持 系 统（financial decision support system，FDSS）是面向企业管理者需要的财务决策信息的系统。它是决策支持系统在财务领域的应用。财务决策支持系统主要功能应当包括：财务分析功能、财务预算功能、财务控制功能和决策支持功能等。

1.1.2 智能财务决策支持系统

智能财务决策支持系统（Intelligent Financial Decision Support System，IFDSS），是指运用经济学、模糊数学、人工智能与数据仓库等技术，对财务决策问题进行人机交互的智能支持系统，它要求企业在进行决策时引入人工智能技术，搜索专家的经验和智慧，利用模型库、知识库、推理机制、神经网络技术等，实现决策过程智能化。它为财务决策者提供问题分析、模型构造、决策过程模拟以及决策效果评价的决策支持环境。

简而言之，智能财务决策支持系统与普通财务决策支持系统最大的区别就在于加入了人工智能技术和专家经验数据，使普通的决策支持系统具有深度学习（Deep Learning，DL）的功能，当然随着各项信息技术的发展和普及，越来越多的学者不再简单地将两者区分开来，而是将两者统一成为“智能财务决策支持系统”。

1.2 文献回顾

智能财务决策系统最早是由决策支持系统开始发展的。70年代中期，美国的 Michael S·Scott和 Peter G·W·Keen 首次提出了“DSS（决策支持系统）”。Sprague（1980）明确了决策支持系统的框架结构是由人机对话部件、数据部件和模型部件三部分组成。Rosenkranz C（2010）总结了财务决策数据仓库方面的理论和应用。80年代开始，随着人工智能的出现，决策支持系统开始和人工智能结合形成智能决策系统，智能财务决策系统在很多方面得到应用，而智能财务决策支持系统是其中的重要一项应用，IBM等世界五百强公司已经开始应用财务决策系统。

国内学者黄子瑛（2012）研究了财务投资方面的决策支持系统，郭银燕（2011）研究了财务分析角度的决策支持系统。国内学者对于智能财务决策系统的研究更多地局限于某个具体的方面，缺少从整体角度研究智能财务决策系统。国内应用方面，用友、金蝶等公司研发了自己的财务软件，但更多地集中在会计核算和简单的财务分析方面，缺乏智能财务决策方面的应用产品。

综上，决策支持系统的发展时间只有不到五十年的时间，而智能财务决策支持系统受到人工智能整体发展水平的制约，在近些年才开始飞速发展。国内在财务决策支持系统方面的应用整体落后于会计核算信息系统等的发展，国内外相关的理论研究从各个角度不断完善，但是不够全面。

2.智能财务决策支持系统的分析

2.1 现有主要问题

当前企业应用最广的系统就是各类软件商的普通会计核算系统，将以往的手工记账转为电脑记账，并由电脑终端直接生成相关的财务报表，有些规模比较大的企业开始或全面使用ERP（企业资源计划）系统，将供应链中的采购、销售、库存等环节的数据与会计核算数据直接对接，减少数据传递环节中的错误，也包含着财务分析甚至财务预测的报表模块。但各类企业在财务信息系统方面仍存在以下的主要问题：

2.1.1 数据来源多样，准确性降低

对于只使用普通会计核算软件的企业来说，财务部门和业务部门各自统计并整理自己的数据，虽然有相互核对的环节，但仍不能保证多个来源数据的准确性。

对于全面使用ERP的企业来说，财务数据大部分已与购、销、存等环节的数据对接，提高了数据的一致性，但由于一方面，实务中仍然可能存在合理（原业务数据错误或会计准则的要求）或不合理（财务人员失误或舞弊）调整账务数据的情况，另一方面，有些企业集团在汇总各类数据时的统计口径并不相同，有可能导致决策使用的数据不准确。

2.1.2 智能化不足，人工处理量大

人工智能技术在近些年得到了飞速发展，四大会计师事务所德勤、普华永道等相继研发出了财务机器人，但由于成本较高，这类机器人开始只在部分大中型企业使用，普通小企业没有能力购买并应用这类技术。而对于大中型企业来说，财务机器人目前能减轻的也只是普通会计核算人员的负担，并没有代替决策分析的功能，财务机器人处理出来的数据仍需要大量的人工进行分析甄别，进而做出正确的决策。

2.1.3 缺少风险防范和预警机制

当前财务系统中的预警机制不足，实务中应用较为广泛的就是财务报销系统的预警机制，主要是在报销金额大于预算金额时，系统将自动弹出提示不予报销。但各类企业在风险防范方面的工作整体相对较弱，随着财政部等五大部委对内控工作的重视，尤其是对上市公司内控报告的严格要求，企业需要转变观念，提升自身的风险预警能力。

2.2 必要性分析

财务方面，财务工作和财务人员正在从核算型转向管理型。财政部要求全面推进管理会计体系建设，并发布一整套管理会计准则体系，这都要求财务系统也必须向决策支持方向发展。

管理方面，企业内部控制管理越来越成为企业管理的重中之重，而内控信息化的建立又成为内控管理的重要手段，这就需要有良好的财务决策系统作为管理手段的重要支撑。

2.3 可行性分析

2.3.1 政策可行性分析

财政部在《关于全面推进管理会计体系建设的指导意见》要求单位将管理会计信息化需求纳入单位信息化规划，《企业内部控制应用指引第18号——信息系统》中明确企业信息系统内部控制将提高企业现代化管理水平。由此可见，我国鼓励企业开展和完善财务信息化建设，财务决策作为管理会计中的一项重要职能，在国家政策层面得到支持。

2.3.2 技术可行性分析

我国的会计核算信息技术已经发展比较成熟，ERP在大中型企业也得到了较为广泛的应用，数据的收集已经不是技术的难点所在。而近些年，随着大数据、人工智能等新兴信息技术的高速发展，财务机器人等系统开始得到认可和使用，以后随着数据收集的日趋完善和深度学习技术的日渐成熟，智能财务决策支持系统将得到广泛地应用。

2.3.3 财务可行性分析

智能财务决策支持系统前期的研发费用相对较大，但由于系统通用程度较高，应用较为广泛，而且后期可以避免决策失误导致的或有损失，因此财务的可行性整体较高。

2.3.4 人力可行性分析

所谓的人力可行性主要包括财务领域的人才和技术领域的人才以及两者的结合。目前虽然高层次的人工智能专家仍比较稀缺，但是智能财务决策支持系统一旦上线，便可以得到较为广泛地应用，系统的应用界面也会比较友好，不会在应用上产生较大的技术壁垒。当前高等学校也开始将人工智能等学科纳入财务专业的学习范畴，跨学科的研究逐步涌现，各类人才的发展也更能适应社会的需要。

3.智能财务决策支持系统的设计

3.1 主要结构

为了使IFDSS系统能更好地解决财务决策问题，通用的IFDSS系统的主要结构可以设计为三个部分，即数据部分、模型和推理部分和人机交互部分，如图1所示。

图1 通用的IFDSS系统结构图

3.1.1 数据部分包括原始数据和数据处理

原始数据是将内部财务数据、内部业务数据和外部相关数据综合在一起的数据结合，它能够为IFDSS与联机分析应用的数据环境提供数据源。数据部分定义了统一的数据格式，通过开放式的数据库进行连接。

数据部分还包括数据处理的部分，数据处理是一个动态更新的过程。数据处理是指对原始数据进行数据选择、收取、清洗、转换、集成等，同时对数据进行转换、降噪、补全等进行初步修正。数据变量定期会发生变化，因此也要求数据有时间序列。

3.1.2 模型和推理部分是该系统的重要环节

该部分系统地阐述变量间的相互关系，通过建模生成灵活可调的模型库，这些模型库可以根据数据部分抽取的数据生成多维度、多级别的数据集市，为了满足不同维度、不同级别的部门、客户、投资者等的需要。

其中推理部分包含专家信息库、学习推理库等部分。所谓的专家信息库不是指各个专家的个体信息，而是专家完成各项财务决策的有关历史性信息。学习推理库即是机器学习和推理的部分，该系统可以根据专家决策的历史信息和本系统数据库中现有的数据进行学习推理，进而展现出有价值的财务信息。

该部分是整个系统的核心环节，其中模型库的建立、学习推理的设置都需要较高的信息技术水平，需要精通信息技术和财务模型的专家共同完成。

3.1.3 人机交互部分是该系统的表现部分

人机交互，又称对话部分，是指该系统与操作人员之间交互环节，主要表现为决策命令的输入和决策结果的输出窗口。该部分应当设计地简单易懂，即使是非信息技术专业的人员也能够进行简单地操作，降低该系统的使用门槛，同时也便于该系统的广泛应用。

3.2 功能模块

3.2.1 设置前提

管理会计工作包括在规划、决策、控制、评价等方面服务单位各方面的活动。财务决策的工作一般包括财务规划、财务控制、财务分析，进而做出正确的财务决策，以及进行适当的财务评价。财务规划主要包括财务预算和财务预测两个方面，而财务控制的落实又以财务预算作为基础，财务预算（非零基预算）的编制也需要财务分析的数据。由此智能财务决策支持系统也应包括财务分析子系统、财务规划子系统、财务控制子系统、财务评价子系统和财务风险管理子系统等。

3.2.2 所属子系统

根据以上设置前提，设置功能模块如图2所示。

（1）财务分析子系统

该子系统主要由结构分析、趋势分析、盈利能力分析、偿债能力分析、营运能力分析等模块组成。其中结构分析指资产负债表、利润表、现金流量表的各项目占总额的比重分析。趋势分析指按月、按季或按年进行环比（与上一期的比较）或同比（与上年同期的比较）的分析。盈利能力分析主要指销售利润率（利润总额/销售收入）、总资产报酬率（利润总额/总资产）等的分析。偿债能力分析包括资产负债率（负债总额/资产总额）、流动比率（流动资产/流动负债）等分析模型。营运能力分析包括流动资产周转率（销售收入/流动资产）、总资产周转率（销售收入/总资产）等分析。

（2）财务规划子系统

财务规划子系统分为财务预算子系统和财务预测子系统。

财务预算主要是全面预算在财务上的反映，即以财务报告的形成反映出的公司整体预算情况，财务预算子系统主要可以采用零基预算汇总各个部门的数据编制，也可以根据上一年度或前几个年度的数据进行调整后编制。财务预算的数据可以通过财务控制子系统进行反馈控制。

财务预测子系统主要包括投资预测、筹资预测、成本预测、收入预测和利润预测等。投资/筹资预测决策主要包括投资/筹资计划编制、投资/筹资项目选择和投资/筹资项目评价等。成本预测又包括生产预测、存货预测等，主要包括产品优化组合、库存量预测、库存预警等。收入预测主要包括销售预测、时间序列分析等。利润预测主要包括目标利润计算、盈亏平衡点计算等。

图2 智能财务决策支持系统子系统图

（3）财务控制子系统

财务控制子系统是以财务预算子系统为基础的系统。即在预算执行的过程中，对企业日常生产经营中的财务活动和非财务活动实施控制，对超预算或无预算的项目进行调整或纠正，以保证预算目标的实现，进而确保企业目标的实现。

财务控制子系统主要包括资产控制、负债控制和财务收支控制。控制一方面是指是否与预算相符，另一方面需要根据企业正常的经营情况设置预警模型，以便与财务风险管理子系统进行对接。如某企业设置在资金余额为10万元以下时就会发出预警提醒，又如某企业在申请某项销售订单时发现系统弹出存货不足的预警，进而可以在审批时修改订单条款，降低风险。

（4）财务评价子系统

该子系统主要在财务规划和财务控制的基础上进行的，主要包括项目评价、预算评价和综合评价。项目评价主要在财务规划子系统中的财务预测功能实现，并在财务评价子系统中反映。预算评价主要在财务规划子系统中的财务预算功能和财务控制子系统实现，并设定指标反映预算和控制效果，综合评价则加入了对内控评价的范畴，即制定一些可以量化的指标，如OA数据处理效率等，综合评价企业的整体内控情况。

（5）财务风险管理子系统

该系统主要管理财务直接相关的风险，即企业关于资金和资产等方面的风险。该系统包括风险识别、风险跟踪和风险管控功能，还包括基于财务预测和财务控制子系统生成的风险预警功能，以及根据历史数据生成企业最容易产生风险的要点和比较难解除的风险点，对企业决策的支持具有重要意义。

3.2.3 子系统的模块构建

本系统中的数据部分在设计时考虑事实表和维度的关系，将数据模型设计为星型模型，是将多维数据集的每一个维度都直接与事实表相连接，这种模型处理效率较高，设计和应用也比较简单，能够方便用户日常的频繁查询。以存货数据为例，星型模型如图3所示：

图3 存货数据的星型模型示意图

各个子系统主要的功能模块都包括：数据管理、业务处理、分析评价。其中以财务控制子系统为例，其功能模块结构如图4所示。

图4 财务控制子系统功能模块示意图

主要模块功能如下：

数据管理：通过录入、导入等多种形式形成初始输入，并明确数据录入、修改、删除的权限设置，以及明确系统外输入的数据和系统内置各个行业比较数据的关系，在该系统的数据部分完成。

业务处理：在各项业务开展的过程中对业务内容进行新增、修改、删除等，也在该系统的数据部分完成：

分析评价：这是子系统的核心部分，利用人工智能技术对历史数据和现有数据开展比较分析、风险预警和综合评价，进而形成各类分析报告。其中风险预警和综合评价的结果将主要在财务风险管理子系统和财务评价子系统中反映。

3.4 适用范围和优缺点

3.4.1 适用范围

该系统包括通用模块和个性化设置模块，即系统内置全行业企业的通用财务规划、控制和评价命令，可以满足各个行业企业的通用财务决策需求。该系统也可以根据本企业的前期实践和特殊要求设置本企业的个性化命令。

3.4.2 优缺点

优点一是简明易使用，能够适应大多数企业的需求，能够依据各类数据帮助企业作出科学决策，有利于企业管理和发展。二是数据来源经过处理，确保来源一致，减少在信息传递过程中的错误。三是加入了人工智能的功能，提升了系统的智能处理能力。四是形成整套风险防范和预警机制，能在较大程度上预防、跟踪和解除风险。缺点主要是由于各企业对核心管理数据的保密考虑，同行比较只能利用公开的数据，使得同行比较这一功能在现阶段的可行性降低。

4.结语

随着信息化水平的提高和财务工作的转型，智能财务决策支持系统在现实中有着较大的需求。本文对智能财务决策支持系统的相关概念进行了解释，分析了现状广泛使用的财务系统的缺点，并由此设计新的智能财务决策支持系统。新系统在传统决策支持系统的基础上融入了人工智能的功能，并结合财务决策的最新要求进行设计，同时考虑通用性和个性化的需求，设计出一套清晰、合理、实用性强的系统，为后续该系统在企业中的应用以及企业管理水平的提高奠定基础。