廣西大學(xué)商學(xué)院 梁戈夫 龐大蓮 肖 翊

一、引言

網(wǎng)上施診需要適當(dāng)?shù)木W(wǎng)絡(luò)工具的支持。在Web 2.0的概念下，不需通過服務(wù)器瀏覽下載僅通過P2P（peer-to-peer－伙伴對(duì)伙伴）即可直接進(jìn)入對(duì)方的計(jì)算機(jī)交換文件，不打開網(wǎng)頁(yè)即可得到RSS閱讀器輸出的網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容。這無疑為實(shí)施網(wǎng)絡(luò)診斷創(chuàng)造了良好的條件。而在語義技術(shù)下的Web3.0，不僅結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集，包括半結(jié)構(gòu)化甚至零散的數(shù)據(jù)內(nèi)容都能以RDF和OWL語義格式的形式普遍存在。這時(shí)，互聯(lián)網(wǎng)轉(zhuǎn)化成為數(shù)據(jù)庫(kù)，并向智能化邁進(jìn)。Web3.0將網(wǎng)上財(cái)務(wù)施診帶入了可全面實(shí)施階段。

XBRL是Web3.0進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)化階段的一個(gè)部分。XBRL的應(yīng)用不僅改變了企業(yè)財(cái)務(wù)信息的披露方式，給財(cái)務(wù)報(bào)告編制者、閱讀者以及信息監(jiān)管者帶來了極大的便利，還會(huì)對(duì)其它領(lǐng)域產(chǎn)生深遠(yuǎn)的影響。例如，采用XBRL的網(wǎng)絡(luò)財(cái)務(wù)報(bào)告模式，將給審計(jì)和財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)環(huán)境帶來極大的改變，而XBRL的進(jìn)一步發(fā)展和應(yīng)用，也將推進(jìn)網(wǎng)絡(luò)審計(jì)和網(wǎng)絡(luò)財(cái)務(wù)施診等新的手段和形式的不斷發(fā)展，使網(wǎng)上實(shí)施財(cái)務(wù)診斷趨于實(shí)現(xiàn)。XBRL作為財(cái)務(wù)報(bào)告形式的全面推廣，預(yù)示著財(cái)務(wù)網(wǎng)絡(luò)施診環(huán)境逐漸形成。但目前相關(guān)研究主要涉及網(wǎng)上審計(jì)及審計(jì)鑒證的質(zhì)量和安全，較少涉及財(cái)務(wù)診斷和數(shù)據(jù)挖掘。實(shí)行企業(yè)財(cái)務(wù)的網(wǎng)上診斷，將面臨利用XBRL和網(wǎng)絡(luò)工具對(duì)會(huì)計(jì)報(bào)表以及更規(guī)范的相關(guān)信息進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，并且合理有效地進(jìn)行評(píng)價(jià)判斷和生成診斷方案的任務(wù)。本文試圖從財(cái)務(wù)診斷中數(shù)據(jù)獲取及XBRL規(guī)范化、XBRL的運(yùn)用與數(shù)據(jù)挖掘過程以及網(wǎng)上財(cái)務(wù)診斷與方案生成等方面進(jìn)行研究。

二、XBRL運(yùn)用于財(cái)務(wù)診斷的相關(guān)研究

（一）XBRL運(yùn)用于審計(jì)評(píng)價(jià)的研究 審計(jì)評(píng)價(jià)研究是最接近財(cái)務(wù)診斷的相關(guān)研究。Rezaee（2001）等學(xué)者都認(rèn)為，一旦XARL基礎(chǔ)建立，連續(xù)實(shí)時(shí)審計(jì)將成為可能。因此必將要求新的審計(jì)準(zhǔn)則、審計(jì)方法與程序、審計(jì)服務(wù)模式。Boritz與No（2003）對(duì)XBRL運(yùn)用于審計(jì)進(jìn)行了一定深入的研究，他們提出將XBRL轉(zhuǎn)換為可擴(kuò)展的驗(yàn)證報(bào)告語言（XARL），而這時(shí)對(duì)XBRL格式財(cái)務(wù)報(bào)表的審計(jì)不僅包括對(duì)財(cái)務(wù)報(bào)表項(xiàng)目的審計(jì)，更重要的是對(duì)信息系統(tǒng)的審計(jì)。

國(guó)內(nèi)學(xué)者姜玉泉等（2004）介紹了XBRL在網(wǎng)絡(luò)審計(jì)上的可能應(yīng)用，認(rèn)為XBRL網(wǎng)絡(luò)審計(jì)將改變追溯舊數(shù)據(jù)來檢查被審單位在過去財(cái)務(wù)狀態(tài)和活動(dòng)的情況，從而有可能實(shí)施實(shí)時(shí)審計(jì)和連續(xù)審計(jì)。認(rèn)為XBRL改變了審計(jì)模式，使連續(xù)實(shí)時(shí)審計(jì)成為可能。張?zhí)煳骱透咤\萍（2007）進(jìn)一步認(rèn)為，利用XBRL技術(shù)還可以提供更多的超過審計(jì)鑒證職能的咨詢和認(rèn)證增值等服務(wù)。是由于審計(jì)的特點(diǎn)和專業(yè)的要求，在目前關(guān)于XBRL網(wǎng)絡(luò)審計(jì)的研究中，專門提出在審計(jì)過程對(duì)所使用的會(huì)計(jì)報(bào)表實(shí)施數(shù)據(jù)挖掘的較少，而更多的關(guān)注的是XBRL會(huì)計(jì)報(bào)表提供信息和數(shù)據(jù)的質(zhì)量、可靠性和安全性。為了解決XBRL會(huì)計(jì)報(bào)表的質(zhì)量安全性，一般提倡對(duì)會(huì)計(jì)報(bào)表的可靠性進(jìn)行審計(jì)。呂志明（2011）構(gòu)建了基于XBRL的審計(jì)流程，建議實(shí)行對(duì)XBRL實(shí)例文檔的一致性驗(yàn)證、對(duì)報(bào)表數(shù)據(jù)進(jìn)行邏輯校驗(yàn)、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和舞弊識(shí)別、審計(jì)報(bào)告的安全認(rèn)證加密和數(shù)字簽名等流程。

（二）XBRL運(yùn)用于財(cái)務(wù)診斷過程的研究 目前將XBRL運(yùn)用于財(cái)務(wù)診斷，并且研究其診斷形式和方案生成過程的直接研究不多。瞿曉龍（2007）較早提出了將XBRL運(yùn)用于財(cái)務(wù)診斷領(lǐng)域的想法。他認(rèn)為按XBRL的應(yīng)用規(guī)范，只要在財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)或非財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)上添加適當(dāng)標(biāo)記，施診者可以輕松獲取所需數(shù)據(jù)和信息，不管這些數(shù)據(jù)列示在財(cái)務(wù)報(bào)表中，還是數(shù)據(jù)庫(kù)里,甚至在文本文件中。從而大大拓寬了數(shù)據(jù)來源。并且主張使用杜邦體系來實(shí)現(xiàn)診斷方案財(cái)務(wù)施診過程。

（三）基于XBRL的方案生成與數(shù)據(jù)挖掘研究 由于XBRL在數(shù)據(jù)調(diào)用乃至生成相應(yīng)方案上具有優(yōu)越性，目前的研究多集中在如何將一般的會(huì)計(jì)信息轉(zhuǎn)換生成具有XBRL格式財(cái)務(wù)報(bào)表上。歐陽電平和龔云蕾（2007）歸納了財(cái)務(wù)報(bào)告層面的XBRL格式轉(zhuǎn)換模式和分類賬層面的XBRL財(cái)務(wù)報(bào)告編制模式。有學(xué)者從XBRL報(bào)告模式實(shí)現(xiàn)路徑的技術(shù)路徑依賴性出發(fā)，提出其報(bào)告模式的技術(shù)構(gòu)架為：由XBRL分類標(biāo)準(zhǔn)提供標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)支持，由Internet服務(wù)實(shí)時(shí)框架編制實(shí)時(shí)報(bào)告，加之企業(yè)軟件依據(jù)XBRL的層次結(jié)構(gòu)所實(shí)現(xiàn)的數(shù)據(jù)向下挖掘功能，三者共同支撐起決策導(dǎo)向的財(cái)務(wù)報(bào)告模式。劉國(guó)英（2008）提供的一個(gè)較清晰的基于XBRL的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)技術(shù)程序模型，可提供財(cái)務(wù)診斷評(píng)價(jià)時(shí)采用XBRL實(shí)施數(shù)據(jù)挖掘參考，如圖1所示。

圖1 基于XBRL的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)挖掘模型

綜上所述，雖然近年來將XBRL運(yùn)用于相關(guān)領(lǐng)域已有一定的研究，但XBRL運(yùn)用于財(cái)務(wù)診斷及其數(shù)據(jù)挖掘過程的研究仍然匱乏，其主要原因除了XBRL的運(yùn)用尚未成熟外，企業(yè)診斷理論中數(shù)據(jù)挖掘和方案研究的欠缺，也使得XBRL的研究無法與其銜接。

三、財(cái)務(wù)診斷中XBRL的運(yùn)用與數(shù)據(jù)挖掘過程

借助最新的企業(yè)診斷理論和方法，在XBRL及網(wǎng)絡(luò)和計(jì)算機(jī)技術(shù)的支持下，開始將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用到網(wǎng)上財(cái)務(wù)施診過程中。利用XBRL等工具，可支持對(duì)數(shù)據(jù)源進(jìn)行多次訪問、提取及分析。提取數(shù)據(jù)集合中隱藏在數(shù)據(jù)間的有用信息。經(jīng)過深層次的挖掘和提取，使數(shù)據(jù)成為診斷符合施診主題的有效信息，形成判斷、決策和構(gòu)建施診方案的基本條件。

（一）XBRL在財(cái)務(wù)診斷中的作用 作為網(wǎng)上財(cái)務(wù)診斷的工具，XBRL的優(yōu)點(diǎn)是非常明顯的。XBRL能為財(cái)務(wù)診斷提供強(qiáng)大分析整理的平臺(tái)，并可實(shí)現(xiàn)網(wǎng)上實(shí)時(shí)溝通診斷，提高財(cái)務(wù)診斷的可靠性和效率。

（1）提供迅速收集整理數(shù)據(jù)的方式。對(duì)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化和特定的標(biāo)記分類，可以使其在數(shù)據(jù)信息的交換、識(shí)別、摘錄、整理等方面實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化，減輕成本并提高準(zhǔn)確度。因此XBRL特定的提供大量數(shù)據(jù)和分析整理的數(shù)據(jù)信息功能，將被全面地運(yùn)用于財(cái)務(wù)診斷。其中橫向數(shù)據(jù)（如行業(yè)數(shù)據(jù)）的獲得，將非常有利于財(cái)務(wù)診斷的橫向?qū)φ铡?/p>

（2）與財(cái)務(wù)診斷分析工具或關(guān)系模型相匹配。例如用杜邦分析法進(jìn)行財(cái)務(wù)診斷，以凈資產(chǎn)收益率為起點(diǎn)，可根據(jù)每一層指標(biāo)的演算關(guān)系，以及指標(biāo)之間的內(nèi)在聯(lián)系分析判斷企業(yè)的財(cái)務(wù)能力。該分析過程可以由支持XBRL的財(cái)務(wù)診斷信息系統(tǒng)獨(dú)立完成，無須人工干預(yù)，大大節(jié)省了診斷的時(shí)間。

（3）提供靈活的報(bào)告生成工具。XBRL技術(shù)可以根據(jù)樣式單的設(shè)置，對(duì)財(cái)務(wù)診斷系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，抽取各類報(bào)表需要的信息，重新組合成多張符合各用戶要求的報(bào)表。同時(shí)，報(bào)表生成后用戶仍可根據(jù)需求進(jìn)行修改，刪減無關(guān)信息，更新數(shù)據(jù)，構(gòu)成了財(cái)務(wù)診斷報(bào)告階段的雙向數(shù)據(jù)交流機(jī)制，極大促進(jìn)了診斷結(jié)果的傳達(dá)和落實(shí)。

（4）實(shí)現(xiàn)特定信息的追蹤和搜索。XBRL可向下挖掘（Drill－Down）、橫向挖掘（Drill－Transverse），實(shí)現(xiàn)特定信息的追蹤和搜索。XBRL具有的跨平臺(tái)功能，可以在不同的信息之間建立連接，跟蹤相關(guān)的信息線索?？勺陨舷蛳碌乜疾鞌?shù)據(jù)源，一直追溯到數(shù)據(jù)的底層，實(shí)現(xiàn)對(duì)財(cái)務(wù)報(bào)表的深入閱讀和分析。XBRL的技術(shù)特點(diǎn)，實(shí)際上還構(gòu)建了行業(yè)內(nèi)（甚至跨行業(yè)）比較的數(shù)據(jù)挖掘平臺(tái)。即在很大程度上實(shí)現(xiàn)了提供構(gòu)建行業(yè)診斷標(biāo)準(zhǔn)的基礎(chǔ)，使得在企業(yè)診斷中難以建立行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的困境得以打破。

（二）XBRL環(huán)境下財(cái)務(wù)診斷的數(shù)據(jù)挖掘過程 根據(jù)企業(yè)診斷對(duì)數(shù)據(jù)挖掘的要求以及XBRL的特點(diǎn)，基于XBRL的數(shù)據(jù)挖掘過程可設(shè)計(jì)為主要包括財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)獲取及XBRL規(guī)范化、財(cái)務(wù)診斷數(shù)據(jù)挖掘以及結(jié)果評(píng)價(jià)構(gòu)建方案主題三個(gè)階段。各部分之間的信息流動(dòng)和數(shù)據(jù)交換都可基于XBRL進(jìn)行，如圖2所示。

圖2 基于XBRL的網(wǎng)上財(cái)務(wù)診斷數(shù)據(jù)挖掘一般過程模型

（1）數(shù)據(jù)獲取及XBRL規(guī)范化。財(cái)務(wù)診斷首先需要獲取財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)主要來源于企業(yè)內(nèi)外部的多個(gè)數(shù)據(jù)源的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)。這些數(shù)據(jù)往往有多種表現(xiàn)形式，如文本形式、電子表格、會(huì)計(jì)信息系統(tǒng)報(bào)表格式、關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)等，數(shù)據(jù)格式比較雜亂。但這些數(shù)據(jù)一般可以分為基于XBRL描述的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)源與非XBRL描述的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)源?；赬BRL描述的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)不需要進(jìn)行格式轉(zhuǎn)換可直接進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，而非XBRL描述的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，要將其處理為以XBRL描述的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，才符合數(shù)據(jù)挖掘的要求。

（2）基于XBRL的財(cái)務(wù)診斷數(shù)據(jù)挖掘。這個(gè)階段是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)運(yùn)用的核心部分，也是網(wǎng)上財(cái)務(wù)診斷的重要階段。通過采用聚類分析、主成分分析、關(guān)聯(lián)規(guī)則、決策樹分析、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等數(shù)據(jù)挖掘方法，從企業(yè)大量的具有統(tǒng)一XBRL格式的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)中挖掘出潛在的、有用的知識(shí)或模式。這一階級(jí)主要有建立財(cái)務(wù)指標(biāo)體系及數(shù)據(jù)挖掘兩個(gè)重要環(huán)節(jié)。

建立財(cái)務(wù)指標(biāo)體系。施診者根據(jù)診斷需要，經(jīng)由XBRL技術(shù)轉(zhuǎn)換的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行選擇，建立財(cái)務(wù)指標(biāo)體系。并可利用聚類分析等方法將這些財(cái)務(wù)指標(biāo)分類，使同類財(cái)務(wù)指標(biāo)具有相似性，為下一環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)挖掘作好準(zhǔn)備。

財(cái)務(wù)診斷數(shù)據(jù)挖掘環(huán)節(jié)。圖2所示實(shí)際上僅為初診階段的數(shù)據(jù)挖掘，主要針對(duì)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行，目標(biāo)是尋找出影響經(jīng)營(yíng)效果的財(cái)務(wù)關(guān)鍵因素?？刹捎眠m當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)挖掘算法，如主成分分析法、因子分析法等，然后利用相關(guān)軟件工具進(jìn)行具體的數(shù)據(jù)挖掘。財(cái)務(wù)診斷數(shù)據(jù)挖掘，實(shí)際上還包括對(duì)方案主題關(guān)聯(lián)因素的數(shù)據(jù)挖掘，和參考方案組合時(shí)的數(shù)據(jù)挖掘（參見下節(jié)圖3）。

（3）基于XBRL的數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果評(píng)價(jià)。在此階段要對(duì)財(cái)務(wù)診斷數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果進(jìn)行分析和評(píng)價(jià)，剔除其中的不相關(guān)數(shù)據(jù)及重復(fù)數(shù)據(jù)，并用一種易于理解的形式對(duì)挖掘結(jié)果進(jìn)行必要的解釋。根據(jù)實(shí)際需要，可有針對(duì)性的再次進(jìn)行挖掘。對(duì)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果的評(píng)價(jià)，將形成對(duì)該受診對(duì)象的首要財(cái)務(wù)弊病的認(rèn)識(shí)，根據(jù)一定的目的（如委托人或施診人的意愿），構(gòu)建財(cái)務(wù)診斷方案主題，為生成最終的財(cái)務(wù)診斷方案準(zhǔn)備基本條件。

在數(shù)據(jù)挖掘完成之后，要將所得到的知識(shí)，形成符合XBRL規(guī)范的知識(shí)庫(kù)，以方便數(shù)據(jù)的再挖掘和提取。整個(gè)財(cái)務(wù)診斷的數(shù)據(jù)挖掘過程支持對(duì)數(shù)據(jù)源的多次循環(huán)往復(fù)的訪問、析取，并且每次分析后都會(huì)將分析結(jié)果自動(dòng)保存至財(cái)務(wù)診斷數(shù)據(jù)庫(kù)，然后再進(jìn)行深層次的挖掘過程。這樣可以大大提高財(cái)務(wù)診斷的效率與質(zhì)量。

四、網(wǎng)上財(cái)務(wù)診斷與方案生成

新的企業(yè)診斷理論研究為財(cái)務(wù)網(wǎng)上診斷提供了理論基礎(chǔ)。財(cái)務(wù)的網(wǎng)上診斷與方案生成主要參考企業(yè)診斷方案生成的基本流程、企業(yè)診斷方案生成的MCS模型、財(cái)務(wù)診斷信息系統(tǒng)與指標(biāo)體系，并在此基礎(chǔ)上考慮財(cái)務(wù)診斷的固有特點(diǎn)。

（一）網(wǎng)上財(cái)務(wù)診斷方案生成基本流程 網(wǎng)上財(cái)務(wù)診斷是指施診時(shí)獲取財(cái)務(wù)和非財(cái)務(wù)信息和數(shù)據(jù)，對(duì)信息和數(shù)據(jù)進(jìn)行判別、整理、分析，形成財(cái)務(wù)結(jié)論，提出和形成改善方案等主要診斷流程，主要依賴網(wǎng)絡(luò)和計(jì)算機(jī)來進(jìn)行。根據(jù)梁戈夫等（2004）提出的MCS診斷模型，考慮財(cái)務(wù)診斷的特點(diǎn)和需要，設(shè)計(jì)出網(wǎng)上財(cái)務(wù)診斷過程模型FCS，如圖3所示。這個(gè)過程模型包括數(shù)據(jù)收集整理、數(shù)據(jù)挖掘與初診、診斷方案主題形成、方案組合生成四個(gè)階段。

圖3 網(wǎng)上財(cái)務(wù)診斷方案生成基本流程模型FCS示意圖

首先，利用XBRL等工具，收集各種初始數(shù)據(jù)。通過一定的凈化和轉(zhuǎn)換處理，形成待運(yùn)用和挖掘的數(shù)據(jù)庫(kù)；其次是進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘和初診?？赏ㄟ^聚類分析對(duì)初始數(shù)據(jù)進(jìn)行降維，再利用主成分分析、因子分析等數(shù)據(jù)挖掘方法，對(duì)財(cái)務(wù)指標(biāo)進(jìn)行初診和評(píng)價(jià)；然后，將初診的結(jié)果通過與委托者的溝通和施診者的專業(yè)判斷，構(gòu)建財(cái)務(wù)診斷的施診主題；最后，圍繞施診主題，進(jìn)行數(shù)據(jù)的再挖掘和評(píng)估，形成對(duì)不同施診主題的因素支持群以進(jìn)行方案組合，形成財(cái)務(wù)診斷和改善的參考方案。在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下施診，克服了信息溝通和傳播的許多障礙，可能實(shí)現(xiàn)網(wǎng)上在線溝通，并使用更多的數(shù)據(jù)和資料進(jìn)行分析判斷（多因素判斷和組合）。網(wǎng)絡(luò)施診與XBRL等技術(shù)結(jié)合，通過對(duì)診斷分析過程中的人-機(jī)配合進(jìn)行合理安排，可將數(shù)據(jù)挖掘和方案生成技術(shù)貫穿于財(cái)務(wù)診斷的整個(gè)過程，使財(cái)務(wù)診斷過程主要部分實(shí)現(xiàn)智能化，提高了施診的質(zhì)量與效率。

（二）網(wǎng)上財(cái)務(wù)診斷方案主題的擬定與數(shù)據(jù)再挖掘

（1）財(cái)務(wù)診斷方案主題的擬定。根據(jù)梁戈夫的研究意見，診斷方案的主題不一定是由委托者開始主訴時(shí)提出的診斷命題。除了委托者的意見和要求，診斷方案主題還應(yīng)與施診過程初步檢查的結(jié)果及施診者的專業(yè)判斷能力相關(guān)。具有較高價(jià)值的施診方案，其診斷主題應(yīng)是在產(chǎn)生初診檢查背景后，由委托者與施診者的需求與專業(yè)判斷的綜合而形成。在由XBRL和數(shù)據(jù)挖掘支持的網(wǎng)上財(cái)務(wù)診斷過程中，初診可以與數(shù)據(jù)挖掘過程同時(shí)進(jìn)行。如對(duì)待分析的財(cái)務(wù)指標(biāo)，經(jīng)降維處理后，可從財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)中，提取已經(jīng)凈化和轉(zhuǎn)換處理的相應(yīng)數(shù)據(jù)，應(yīng)用主成分分析、因子分析、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析等數(shù)據(jù)挖掘方法，找到影響財(cái)務(wù)全局的關(guān)鍵因素或敏感因素。而這些關(guān)鍵因素或敏感因素，配合委托者的需求和施診者的判斷，很可能成為企業(yè)要分析和改善的診斷主題?？紤]委托方現(xiàn)有的環(huán)境和施診角度（如解決問題的先后和對(duì)其它因素指標(biāo)的影響），考慮施診者的經(jīng)驗(yàn)和雙方解決問題的風(fēng)格，即可圍繞初診形成的關(guān)鍵因素或敏感因素，擬定本次診斷的施診主題。

（2）圍繞財(cái)務(wù)診斷方案主題的數(shù)據(jù)再挖掘。施診主題擬定后，可圍繞主題實(shí)行數(shù)據(jù)的再挖掘。在網(wǎng)絡(luò)和XBRL及Web3.0等技術(shù)平臺(tái)的支持下，圍繞施診方案主題的數(shù)據(jù)再挖掘，可分為：企業(yè)內(nèi)部財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)挖掘、企業(yè)內(nèi)部非財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)挖掘、外部財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)及非財(cái)務(wù)信息挖掘三部分。例如圍繞施診主題關(guān)聯(lián)指標(biāo)和數(shù)據(jù)的尋找分析、圍繞診斷方案關(guān)聯(lián)指標(biāo)和數(shù)據(jù)的尋找和歸納等等、對(duì)相關(guān)和關(guān)鍵數(shù)據(jù)的驗(yàn)證、對(duì)報(bào)表所聯(lián)系的指標(biāo)和數(shù)據(jù)的審核分析等等。圍繞施診主題和診斷方案的數(shù)據(jù)再挖掘過程，是現(xiàn)代的財(cái)務(wù)診斷理論和模式對(duì)數(shù)據(jù)挖掘較有特色的運(yùn)用。與初診時(shí)進(jìn)行的數(shù)據(jù)挖掘比較，主要是企業(yè)內(nèi)部的財(cái)務(wù)指標(biāo)和數(shù)據(jù)不同，圍繞施診方案主題的數(shù)據(jù)再挖掘，是更加廣泛意義上的數(shù)據(jù)挖掘。即財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)上，既包含向下挖掘（主要是企業(yè)內(nèi)部、財(cái)務(wù)報(bào)表背后與其相關(guān)的數(shù)據(jù)），還包含橫向挖掘（主要是行業(yè)內(nèi)的和部分行業(yè)外的數(shù)據(jù)）；在非財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)上，還應(yīng)了解到包含企業(yè)內(nèi)部與施診主題關(guān)聯(lián)較大的數(shù)據(jù)和因素（如供應(yīng)產(chǎn)品、銷售、生產(chǎn)、研發(fā)、經(jīng)營(yíng)模式等等），以及行業(yè)環(huán)境中關(guān)聯(lián)較大的數(shù)據(jù)和因素（如市場(chǎng)、行業(yè)政策、競(jìng)爭(zhēng)者、供應(yīng)者、價(jià)格、原料、能源、環(huán)保等等）。但作為財(cái)務(wù)診斷，其數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)以財(cái)務(wù)指標(biāo)和數(shù)據(jù)為主體。其它非財(cái)務(wù)的關(guān)聯(lián)因素，對(duì)于不同的行業(yè)可形成一定的數(shù)據(jù)挖掘關(guān)聯(lián)形式或影響模式。

（三）網(wǎng)上財(cái)務(wù)診斷方案生成 方案生成技術(shù)多用于系統(tǒng)工程中，是形成備選方案的一種方法技術(shù)。將網(wǎng)上財(cái)務(wù)診斷與方案生成技術(shù)相結(jié)合，可以使網(wǎng)上財(cái)務(wù)診斷趨于智能化與自動(dòng)化。方案生成可應(yīng)用智能數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)分析、專家系統(tǒng)等工具。

（1）與診斷過程密切相關(guān)的方案生成安排。根據(jù)MCS模型，以方案生成為導(dǎo)向的診斷模式，可拉動(dòng)和安排整個(gè)施診過程的各個(gè)要素，動(dòng)員不同環(huán)節(jié)的方法和工具相配合，實(shí)現(xiàn)沿施診流程發(fā)展的診斷效能的增強(qiáng)，并能提供不同主題的診斷方案組合。本研究提出的財(cái)務(wù)診斷方案的生成模型，是一種采用多因素反復(fù)判斷組合的決策過程。同企業(yè)診斷的MCS模型一樣，財(cái)務(wù)診斷方案生成實(shí)際上已經(jīng)貫穿于施診的全過程，也是數(shù)據(jù)挖掘不斷深入運(yùn)用的綜合過程。如圖3所示，對(duì)財(cái)務(wù)指標(biāo)的整理和篩選、通過數(shù)據(jù)挖掘的方法尋找和判斷影響財(cái)務(wù)問題的關(guān)鍵或敏感因素（初診過程）、擬定施診方案的主題、圍繞施診主題的數(shù)據(jù)再挖掘分析，每一個(gè)環(huán)節(jié)都構(gòu)成了財(cái)務(wù)診斷方案的分析判斷部分。而這些分析判斷有指標(biāo)、有數(shù)據(jù)、有分析、有圖表展示，分析判斷手段相互印證、判斷思路邏輯清晰。即財(cái)務(wù)診斷方案的分析判斷部分，在對(duì)施診主題的擬定和數(shù)據(jù)再挖掘環(huán)節(jié)已經(jīng)完成，余下還需要生成的，是改善方案的部份。在方案生成工具的運(yùn)用上。到此處涉及的診斷方案生成，大體上利用相關(guān)的軟件（如Excel、SPSS等）與XBRL相結(jié)合，即可獲得相應(yīng)的報(bào)表和分析圖。通過專門的開發(fā)，可以形成專業(yè)性的方案生成軟件。而其中有關(guān)文字的表述，可相應(yīng)格式化。即只需少部分修改潤(rùn)色，就可實(shí)現(xiàn)大部分自動(dòng)化或智能化。

（2）改善參考方案的生成要素。方案主題擬定后，圍繞施診主題的數(shù)據(jù)再挖掘和評(píng)估，形成對(duì)不同施診主題的因素支持群。此時(shí)施診者可根據(jù)前面分析診斷的背景，應(yīng)用專業(yè)知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)，設(shè)計(jì)并組合出不同的改善方案。而參考方案的改善部分，可設(shè)計(jì)為具有數(shù)個(gè)不同層面要素的半結(jié)構(gòu)化組合。如某具有六層面要素改善方案結(jié)構(gòu)可設(shè)計(jì)為：方案的思路目標(biāo)；方案的本質(zhì)即解決角度（著眼點(diǎn)、手段、改善總幅度）；方案的內(nèi)容要點(diǎn)（分項(xiàng)改善的內(nèi)容和改善幅度，可形成表格形式）；方案的關(guān)鍵（影響全局或促成成敗的因素）；方案的措施（如人、財(cái)、物、時(shí)間、組織上的保障，主要圍繞關(guān)鍵因素）；方案的評(píng)估（如評(píng)估方案解決問題的覆蓋面、效度、價(jià)值性等）。按診斷定制性的特殊要求，此處的方案生成，采用一定的人工手段并提供施診者充分發(fā)揮篇幅較為適合。即診斷方案改善部分的半格式化形式，只采取該部分以半自動(dòng)形式生成，一些具體內(nèi)容有待于施診者根據(jù)施診方案的具體情況填入。但如果要制定財(cái)務(wù)報(bào)表，則可開發(fā)或利用相關(guān)財(cái)務(wù)軟件，通過輸入必要的引導(dǎo)數(shù)據(jù)，就可能自動(dòng)生成財(cái)務(wù)報(bào)表。

五、結(jié)論

利用網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行財(cái)務(wù)診斷需要工具和診斷理論方法的支持。XBRL的推廣應(yīng)用，使網(wǎng)絡(luò)財(cái)務(wù)診斷能以較高效率實(shí)現(xiàn)。借助于新近研究的企業(yè)診斷模型MCS，可以嘗試構(gòu)建基于XBRL的財(cái)務(wù)診斷數(shù)據(jù)挖掘流程，找出影響財(cái)務(wù)狀況的成功關(guān)鍵因素，形成財(cái)務(wù)施診的方案主題，并通過數(shù)據(jù)再挖掘和因素組合，由此組建生成財(cái)務(wù)診斷方案。本研究所描述的，包含了多因素反復(fù)判斷組合決策過程及方案生成的財(cái)務(wù)診斷模型和施診方式，運(yùn)用了最新企業(yè)診斷理論和網(wǎng)絡(luò)語言工具，將可能使企業(yè)財(cái)務(wù)診斷在準(zhǔn)確性、高效化、自動(dòng)化和實(shí)時(shí)施診等方面趨于實(shí)現(xiàn)。

［1］姜玉泉、丁國(guó)勇、施永香：《XBRL對(duì)審計(jì)的影響及其對(duì)策》，《審計(jì)與經(jīng)濟(jì)研究》2004年第7期。

［2］張?zhí)煳?、高錦萍：《XBRL對(duì)審計(jì)的影響研究》，《當(dāng)代財(cái)經(jīng)》2007年第6期。

［3］呂志明：《基于XBRL的審計(jì)流程再造》，《財(cái)經(jīng)問題研究》2011年第3期。

［4］戴利：《XBRL環(huán)境下內(nèi)部控制審計(jì)框架研究》，《財(cái)會(huì)月刊》2014年第11期。

［5］歐陽電平、龔云蕾：《XBRL格式財(cái)務(wù)報(bào)告的特征及其審計(jì)探討》，《審計(jì)月刊》2007年第7期。

［6］劉國(guó)英：《基于XBRL的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)分析與設(shè)計(jì)》，《中國(guó)管理信息化》2008年第9期。

［7］Zabihollah Rezaee,Elam Reynolds,Ahmad Sharbatoghlie.Continuous auditing:the audit of the future,Managerial Auditing Journal 2001.

［8］Boritz and No.Assurance reporting for XBRL:XARL（Extensible Assurance Reporting Language）.Trust and Data Assurances in Capital Markets:The Role of Technology Solutions.Research Monograph sponsored by Pricewaterhouse Coopers．2003.