韋佩瓊

摘要：本文依據(jù)河池市氣象局的出納工作經(jīng)驗，結(jié)合相關(guān)的財務(wù)管理理論知識，探討分析事業(yè)單位會計人員調(diào)動工作或者離職，必須與接管人員辦理交接手續(xù)的注意事項。出納交接要按照會計人員交接的要求進行，與接管人員辦清交接手續(xù)，使出納工作前后銜接，可以防止賬目不清、財務(wù)混亂，是出納員應(yīng)盡的職責。通過出納交接流程挖掘方法實現(xiàn)流程優(yōu)化，其根本目的是加強事業(yè)單位的內(nèi)部控制。

關(guān)鍵詞：出納；財務(wù)管理；出納交接流程；內(nèi)部控制

目前，大多數(shù)事業(yè)單位的信息系統(tǒng)都提供流程日志，如果能根據(jù)流程日志進行流程挖掘，構(gòu)建出業(yè)務(wù)流程模型，就能夠客觀地反映出事業(yè)單位的各個業(yè)務(wù)流程的實際執(zhí)行情況，從中發(fā)現(xiàn)問題并提出改進意見，實現(xiàn)業(yè)務(wù)流程優(yōu)化。流程日志就是信息系統(tǒng)中記錄業(yè)務(wù)流程中各個任務(wù)活動發(fā)生的順序序列，包括有時間標志型和無時間標志型兩種，除此之外，還有大量沒有日志記錄的業(yè)務(wù)流程信息，需要通過非系統(tǒng)提取的方法進行收集。業(yè)務(wù)流程模型包括順序結(jié)構(gòu)、選擇結(jié)構(gòu)、并行結(jié)構(gòu)、循環(huán)結(jié)構(gòu)等簡單的任務(wù)結(jié)構(gòu)，也包括非自由選擇結(jié)構(gòu)、隱含結(jié)構(gòu)等復(fù)雜的任務(wù)結(jié)構(gòu)，目前的流程挖掘方法雖然能夠分析簡單的任務(wù)結(jié)構(gòu)以及部分復(fù)雜的任務(wù)結(jié)構(gòu)，但還不能表示所有結(jié)構(gòu)，因此影響了所挖掘出的模型的準確性。

一、出納交接流程挖掘技術(shù)及步驟

（一）出納交接流程挖掘技術(shù)

流程挖掘技術(shù)是工作流的一個分支領(lǐng)域，業(yè)務(wù)流程是一個概念實體，而工作流是它的具體實現(xiàn)，流程挖掘的目的是從流程日志中重構(gòu)流程模型。流程挖掘最早應(yīng)用于軟件工程領(lǐng)域進行需求分析時，由于面向的是業(yè)務(wù)分析師和相關(guān)的管理人員，在對業(yè)務(wù)流程進行建模時容易受到人的主觀偏差的影響，導(dǎo)致無法對業(yè)務(wù)流程進行精確建模，只能在運行過程中不斷積累數(shù)據(jù)，不斷優(yōu)化，因此需要流程挖掘。從20世紀90年代中期開始，流程挖掘研究的一大分支轉(zhuǎn)向研究能夠適應(yīng)于商業(yè)中的業(yè)務(wù)流程建模的模型語言，其中有代表性的ADONIS、Petri-net和活動間依賴型模型語言。

（二）出納交接流程挖掘步驟

流程挖掘一般包括獲取流程日志、日志預(yù)處理、流程挖掘和合規(guī)性檢查四個步驟，具體如圖1所示。

二、出納交接流程挖具體過程探析

（一）提取流程日志

工作流管理系統(tǒng)中都記錄了流程日志，真實記錄了系統(tǒng)中所有流程的實際執(zhí)行狀態(tài)。日志的質(zhì)量越高，挖掘出來的結(jié)果越有效，也更有拓展意義，可以服務(wù)于如內(nèi)部控制、審計等其他領(lǐng)域。但要從龐大的系統(tǒng)日志中提取出具有研究價值的流程日志，數(shù)據(jù)范圍是一個重要的考量，有時甚至需要借助相關(guān)領(lǐng)域的專業(yè)知識。數(shù)據(jù)范圍應(yīng)該限制到只與所要分析的過程有關(guān)的事件日志，但即便明確了數(shù)據(jù)范圍，在實際的提取中還可能存在分散數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)性、時間戳不準確或標準不一致、案例的生命周期超出事件日志記錄范圍快照等幾個難點。

（二）日志預(yù)處理

獲取到的流程日志可能是不完整的、含有噪音的，會影響挖掘算法的執(zhí)行效果，因此要通過過濾規(guī)則進行過濾，保證得到完整的、不含有噪音的完備日志。日志過濾后還要考慮流程挖掘工具所支持的日志格式，如果格式不符，則要進行格式轉(zhuǎn)換。以用友A++流程挖掘平臺為例，用友A++支持可擴展事件流和面向挖掘的可擴展標記語言兩種格式的文件，都基于XML語法，XES是MXML基礎(chǔ)上的擴展，文檔包含了一個由任意數(shù)量的軌跡組成的日志，每個軌跡就是一個與特定案例相對應(yīng)的順序事件列表。

（三）流程挖掘

在挖掘流程模型時，需要根據(jù)日志的特征和研究目的選擇適合的挖掘算法，例如對于完備日志可以選用α算法，對于含有重復(fù)任務(wù)的日志可以選用α-算法、對于含有短循環(huán)的日志可以選用α+算法、對于想要挖掘出非自由選擇結(jié)構(gòu)的日志可以選用α++算法等。除了α系列算法之外，還可以通過啟發(fā)式規(guī)則或基于塊結(jié)構(gòu)的挖掘算法進行流程挖掘，甚至可以將α系列算法與其他挖掘算法進行結(jié)合。目前用友A++平臺的插件不僅可以實現(xiàn)從流程日志中挖掘出流程模型，還可以根據(jù)日志里的組織、人員、時間戳等維度進行組織結(jié)構(gòu)挖掘、社會網(wǎng)絡(luò)挖掘和時間等其他維度的挖掘，使流程挖掘的應(yīng)用范圍大大擴展，例如進行內(nèi)部控制審計等。

（四）合規(guī)性檢查

評價挖掘模型的質(zhì)量一般有擬合度、簡潔度、精確度和泛化度四個維度，擬合度指模型重演日志中軌跡的比例，擬合度最高的模型能夠完全重演日志中的軌跡，擬合度低的模型完全不能重演日志中的軌跡；簡潔度指模型的簡單程度，可以通過結(jié)點數(shù)和弧的數(shù)量來判定。由于有能夠重演目前已知的所有日志的花型模型和通過窮舉日志中所有軌跡的枚舉模型這兩個極端模型的存在，在擬合度和簡潔度之外還要引入精確度和泛化度的評價維度。排除花型模型和枚舉模型這兩個極端模型，擬合度是四個評價維度的基礎(chǔ)，并且可以影響其他維度，所以可以使用擬合度來進行合規(guī)性檢查，根據(jù)驗證結(jié)果，可以從兩個維度來研究需要改進的情況：一種是模型不正確，不能反映日志中真實的行為，則需要改進模型；一種是模型正確，但日志中的案例偏離了模型，則需要針對案例進行改進，也就是優(yōu)化流程。這也正是事業(yè)單位應(yīng)用流程挖掘技術(shù)的主要目的。

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（作者單位：廣西壯族自治區(qū)河池市氣象局）