郭蓉

摘 要：智能決策系統(tǒng)也就是結合原始決策系統(tǒng)、專家系統(tǒng)、人工智能、知識庫等技術，使數(shù)據(jù)挖掘技術在智能決策支持系統(tǒng)中融入，之后使數(shù)據(jù)庫中相關決策數(shù)據(jù)挖掘并且分析處理，最后科學輔助決策人員進行決策。就目前智能財務決策支持系統(tǒng)來說，對公司統(tǒng)計與信息研究是非常有利的，能夠使原本無法深入挖掘信息轉變成為管理人員能夠使用的資源。以此，文章就對財務智能決策支持系統(tǒng)的設計和使用進行分析。

關鍵詞：財務決策;智能決策;系統(tǒng)使用

中圖分類號：TP18;F275 文獻標識碼：A 文章編號：1001-5922（2021）08-0114-05

Calculation and Application of Financial Intelligent Decision Support System

Guo Rong

（Xi an Jiaotong University City College， Xi an 710018， China）

Abstract：The intelligent decision-making system combines the technology of original decision-making system， expert system， artificial intelligence， knowledge base and so on， so that the data mining technology is integrated into the intelligent decision-making support system， then the relevant decision-making data mining and analysis processing in the database are made， and finally the decision-makers are scientifically assisted to make decisions. As far as the intelligent financial decision support system is concerned， it is very beneficial to the research of company statistics and information， which can make the information that can not be excavated deeply into the resources that managers can use. This paper analyzes the design and use of financial intelligent decision support system.

Key words：financial decision; intelligent decision; system use

在世界經(jīng)濟全球化進程不斷發(fā)展的過程中，市場競爭也越來越激烈，利用現(xiàn)代科學技術能夠合理管理公司運行和資金投入。但是，公司在運營時的數(shù)據(jù)量比較大，對于財務來說，如何對數(shù)據(jù)含義進行分析，解決信息關聯(lián)等為主要考慮的問題。由于計算機技術發(fā)展使信息處理技術發(fā)展更快，利用會計模型處理傳統(tǒng)復雜財務難題。由于計算機技術的發(fā)展促進了信息處理技術的發(fā)展，使傳統(tǒng)復雜的財務難題只要通過創(chuàng)建會計模型方式就能夠處理。新現(xiàn)代社會中的財務管理有所改變，原本會計信息基礎具有一定的局限性，無論是核算型或者財務分析，都無法使管理人員的實際需求得到滿足。針對此問題，人工智能技術能夠很好的解決，將傳統(tǒng)核算型會計朝著網(wǎng)絡化發(fā)展[1]。那么，文章就分析財務智能決策支持系統(tǒng)，從而實現(xiàn)企業(yè)相應決策與管理。

1 財務智能決策支持系統(tǒng)的體系架構

在財務智能決策支持系統(tǒng)利用數(shù)據(jù)倉庫與挖掘技術進行設計，利用關系型數(shù)據(jù)庫大存儲量業(yè)務數(shù)據(jù)，能夠進一步的提高大數(shù)據(jù)量管理擴充能力。利用數(shù)據(jù)挖掘技術實現(xiàn)系統(tǒng)的挖掘，從而挖掘企業(yè)大量的數(shù)據(jù)，并且對數(shù)據(jù)進行分析。其次，系統(tǒng)還能夠創(chuàng)建大量挖掘模型，對數(shù)據(jù)內(nèi)在關聯(lián)進行分析，對預測和決策行為有利模式進行挖掘，實現(xiàn)全新業(yè)務模型的創(chuàng)建，從而使決策者能夠科學決策。利用B/S三層架構創(chuàng)建系統(tǒng)，包括數(shù)據(jù)獲取層、存儲組織層與分析展示層。系統(tǒng)結構如圖1所示，在設計系統(tǒng)時主要包括：①數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)。為決策支持系統(tǒng)提供分析輔助信息;②數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)。在專家系統(tǒng)知識庫中實現(xiàn)挖掘結果的存儲，利用知識推理開展輔助決策;③數(shù)據(jù)庫和OLAP。其能夠通過數(shù)據(jù)倉庫提取將數(shù)據(jù)本質反應的信息[2]。

通過數(shù)據(jù)倉庫實現(xiàn)系統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘，系統(tǒng)數(shù)據(jù)存儲為：①通過經(jīng)營業(yè)務數(shù)據(jù)庫選擇的原發(fā)始數(shù)據(jù)，此數(shù)據(jù)是通過關系模型方式存儲;②將不同主體數(shù)據(jù)倉庫為數(shù)據(jù)挖掘提供。數(shù)據(jù)倉庫主要包括雪花型、星型等多維數(shù)據(jù)模式。為了能夠提高系統(tǒng)擴展性，通過基于數(shù)據(jù)倉庫星型多維數(shù)據(jù)模型實現(xiàn)系統(tǒng)數(shù)據(jù)決策，具有良好擴展性和高效率，此模型數(shù)據(jù)存儲通過多個事實表與維度表進行創(chuàng)建，能夠有效實現(xiàn)財務決策，為了便于日常工作中用戶能夠頻繁查詢，就要實現(xiàn)數(shù)據(jù)聚集，此結構模型能夠支持報表和分析型的需求[3]，如圖2所示。

2 財務智能決策支持系統(tǒng)的設計

2.1 數(shù)據(jù)倉庫設計

數(shù)據(jù)倉庫能夠提供給財務控制、預測、計劃、決策等相應信息和數(shù)據(jù)，此數(shù)據(jù)倉庫通過數(shù)據(jù)倉庫和管理構成。利用會計核算系統(tǒng)對數(shù)據(jù)倉庫中原始數(shù)據(jù)進行提取，數(shù)據(jù)類型包括銷售、利潤、資本和成本。能夠直接收集和財務計劃控制、預測決策相關市場信息，比如產(chǎn)品市場信息、金融市場信息等。上述信息和數(shù)據(jù)都是通過庫文件的方式在數(shù)據(jù)倉庫中存儲。數(shù)據(jù)倉庫管理系統(tǒng)能夠實現(xiàn)數(shù)據(jù)與信息輸入、維護、收集、抽取、校驗、更新等處理，從而實現(xiàn)數(shù)據(jù)庫、知識庫和模型庫的通信[4]。

數(shù)據(jù)倉庫要使企業(yè)和市場中分散、無法綜合的操作數(shù)據(jù)根據(jù)決策主題進行分類和統(tǒng)一，所以就要對數(shù)據(jù)進行加工給，構成數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)層次模型，主要包括：①歷史數(shù)據(jù)層。對數(shù)據(jù)進行對比、回歸、預測和匯總等，實現(xiàn)建模和決策分析;②當前數(shù)據(jù)層。對決策最新數(shù)據(jù)進行存儲，之后在歷史數(shù)據(jù)庫層中實現(xiàn)數(shù)據(jù)的轉移;③歸納總結數(shù)據(jù)層。此層數(shù)據(jù)主要為當前數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)，在歸納歷史數(shù)據(jù)與當前數(shù)據(jù)后，就能夠得到?jīng)Q策需要的綜合數(shù)據(jù);④分析決策數(shù)據(jù)層。為高度綜合數(shù)據(jù)，主要內(nèi)容包括高度有序化數(shù)據(jù)，對底層數(shù)據(jù)分析后得出最深層次決策有用數(shù)據(jù)。

2.2 模型庫設計

模型庫和管理系統(tǒng)為財務智能決策支持系統(tǒng)核心，模型庫指的是所有財務決策模型，能夠存儲財務決策、計劃、控制與分析模型等描述信息。模型庫管理系統(tǒng)能夠生成模型，并且對模型進行編輯、分析、評價和維護。通過現(xiàn)有模型對模型進行操縱，比如模型的檢驗、檢索、組合與選擇。在模型運行時，只能夠對確認后模型問題進行求解。為了自動生成模型，使模型劃分為子模型、復合模型與原子模型。復合模型包括多個子模型，子模型也能夠劃分成為多個小模型，子模型指的是復合模型、原子模型。比如單項籌資方式?jīng)Q策模式為復合模型，其包括資金成本分析模型、資本結構分析模型、籌資風險風險等原子模型，或者實現(xiàn)總體籌資方案模型的原子模型的創(chuàng)建[5]。

2.3 系統(tǒng)主體劃分

2.3.1 戰(zhàn)略預測和決策

以企業(yè)之前歷史財務數(shù)據(jù)、資源和環(huán)境進行評估之后，利用預測和決策分析模型實現(xiàn)集團銷售、投融資、成本、存活、資金鏈預測、應收款等全面戰(zhàn)略分析、預測、決策、優(yōu)選。

2.3.2 財務計劃和控制

財務計劃和控制是以企業(yè)戰(zhàn)略決策方案實現(xiàn)詳細戰(zhàn)略計劃的制定，主要包括財務預算、業(yè)務計劃、目標分配等，能夠將財務決策行動方案進行展現(xiàn)。財務計劃和控制決策系統(tǒng)主要包括財務預算編制、控制和資金控制、成本控制等。

2.3.3 財務分析和報表披露

財務分析指的是以企業(yè)經(jīng)營數(shù)據(jù)對企業(yè)財務情況進行判斷，異常掌握企業(yè)經(jīng)濟運行過程中的情況，為企業(yè)相關利益主體決策主要依據(jù)。將企業(yè)財務數(shù)據(jù)、報表與其他資料作為基礎，使用外部財務專家知識庫系統(tǒng)使用先進人工智能技術，和多個智能化企業(yè)財務分析指標、模型結合，多指標、多層次的進行動態(tài)分析判斷，從而實現(xiàn)智能化分析。企業(yè)主要包括集團財務分析、行業(yè)板塊財務分析、子公司財務分析3個層次，對集團板塊、經(jīng)營成果、財務情況進行全面分析和評價，使企業(yè)決策者能夠了解過去、評價現(xiàn)在、預測未來，從而對經(jīng)營決策進行改善。財務分析系統(tǒng)能夠根據(jù)分析內(nèi)容劃分成為收入、利潤、成本、毛利、負債、期間費用、盈利能力、償債能力、發(fā)展能力、現(xiàn)金流量、經(jīng)營風險等分析內(nèi)容[6]。

2.3.4 考核評價

經(jīng)營績效考核評價系統(tǒng)是以企業(yè)經(jīng)營數(shù)據(jù)與財務成果，根據(jù)一定模型與方法對企業(yè)經(jīng)營者評價的方式，以企業(yè)要求使用平衡計分卡、經(jīng)濟增加值兩種方法進行評價。

2.4 系統(tǒng)界面設計

系統(tǒng)界面能夠實現(xiàn)人機交互，在財務決策支持中貫穿。用戶通過界面的輸入需求在數(shù)據(jù)處理、模型運算、知識推理中返回，界面運行機制為：①利用用戶界面在系統(tǒng)中中直接登錄;②系統(tǒng)通過用戶模型的查找確定用戶類型，通過用戶模型信息與范例庫、知識庫匹配，確定界面工作方式，比如信息內(nèi)容、文件內(nèi)容的解釋、輸入輸出方式等。對系統(tǒng)新用戶來說，系統(tǒng)利用用戶模型對類似模型進行選擇，在用戶使用時根據(jù)用戶系統(tǒng)熟練度、知識背景、決策風格等創(chuàng)建全新用戶模型;③系統(tǒng)查詢用戶決策問題，對決策問題是否超過系統(tǒng)功能范圍進行分析。假如超過那么就提示用戶要創(chuàng)建全新決策主題;如果沒有超出，使決策問題利用通信模塊對問題處理模塊傳遞;④用戶利用界面操作輸入提交給數(shù)據(jù)此次決策問題;⑤接收結果集成處理結果，并且根據(jù)一定輸入方式利用用戶界面對用戶進行提供[7]。

2.5 數(shù)據(jù)庫設計

以系統(tǒng)分析得到系統(tǒng)主要實體包括財務評價實體、項目實體、綜合評價實體，利用實體聯(lián)系圖設計數(shù)據(jù)庫，也就是E-R圖，其能夠將屬性、實體型、實體之間聯(lián)系方式展現(xiàn)出來：

（1）項目實體。主要包括項目編號、名稱、類型與負責人，如圖3所示。

（2）財務評價實體。主要包括評價日期、項目編號、評價結果、評價結論等，如圖4所示。

（3）風險評價實體。主要包括評價日期、項目編號、風險級別、評價人等，如圖5所示。

（4） 財務評價實體。主要包括評價時間、項目編號、綜合評價結論、評價人員等，如圖6所示。

數(shù)據(jù)庫設計為系統(tǒng)主要設計部分，以集團數(shù)據(jù)量和計算機配置情況，與系統(tǒng)環(huán)境要求結合，系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫使用SQL 2008實現(xiàn)。

（1）項目信息表。此表能夠對項目基本信息進行存儲，包括項目名稱、編號、類別等，如表1所示。

（2）基礎信息表。此表主要目的就是實現(xiàn)投資風險分析的財務數(shù)據(jù)進行存儲，比如融資平均年利率、存貸款年利率等，如表2所示。

（3）財務評價表。此表能夠存儲財務指標評價數(shù)據(jù)，比如評價結論、評價人等，如表3所示。

3 財務智能決策支持系統(tǒng)的實現(xiàn)

3.1 投資項目管理

此模塊能夠實現(xiàn)項目基本信息的修改、添加、刪除等，如圖7所示。

3.2 投資分析模塊

此模塊能夠實現(xiàn)擬投資項目的財務分析，存儲財務計算信息，最終得到項目報酬率與可行性，如圖8所示。

3.3 風險分析模塊

此模塊能夠實現(xiàn)擬投資項目的投資風險分析，將綜合標準差、期望現(xiàn)值等數(shù)據(jù)填寫之后，計算現(xiàn)金流期望值和標準離差，通過計算之后得到風險參數(shù)，然后實現(xiàn)風險計算，從而得出與風險相關數(shù)據(jù)，如圖9所示。

3.4 綜合評價模塊

此模塊能夠計算擬投資項目各指標，并且實現(xiàn)指標處理，比如修改、添加、刪除等，然后保存計算數(shù)據(jù)[8]，如圖10所示。

4 結語

決策支持系統(tǒng)和人工智能、專家系統(tǒng)相互結合，實現(xiàn)方法庫和知識庫輔助決策的創(chuàng)建，為智能決策支持系統(tǒng)?；谥悄軟Q策支持系統(tǒng)創(chuàng)建數(shù)據(jù)倉庫，通過數(shù)據(jù)挖掘工具實現(xiàn)數(shù)據(jù)分析和展示，能夠為決策提供支持，此就是財務智能決策支持系統(tǒng)。目前，智能財務決策支持系統(tǒng)還在不斷的發(fā)展，并且具有較大上升空間，實際使用在企業(yè)中的案例并不多，部分企業(yè)信息化進程還只是起步階段。所以，對財務智能決策支持系統(tǒng)研究具有現(xiàn)實意義。

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