趙磊

一、引言

在國(guó)家政策、信息技術(shù)和資金挹注的多重助力下，會(huì)計(jì)的智能化發(fā)展前景日益清晰。盡管智能財(cái)務(wù)的研究和實(shí)踐尚處于起步階段，但是依然呈現(xiàn)出百花齊放、百家爭(zhēng)鳴的局面，有力地促進(jìn)了老方法向新觀念、老技能向新技術(shù)的積極轉(zhuǎn)變。

1966年，美國(guó)會(huì)計(jì)學(xué)會(huì)（AAA）[1]率先提出“決策有用性”的財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)目標(biāo)，即“財(cái)務(wù)報(bào)表使用者的特殊需要——定制會(huì)計(jì)信息，將有助于他們做出更好的決策”。1983年，葛家澍、唐予華[2]借鑒西方會(huì)計(jì)理論，提出“信息系統(tǒng)論”，認(rèn)為會(huì)計(jì)職能是“提供數(shù)據(jù)和信息，為經(jīng)濟(jì)管理服務(wù)”。同時(shí)期，楊紀(jì)琬、閻達(dá)五[3]提出具有中國(guó)特色的“管理活動(dòng)論”，認(rèn)為“會(huì)計(jì)是人們管理生產(chǎn)過(guò)程的一種社會(huì)活動(dòng)，其本質(zhì)是圍繞價(jià)值運(yùn)動(dòng)進(jìn)行的管理活動(dòng)”。近年來(lái)，信息技術(shù)滲透到企業(yè)運(yùn)營(yíng)管理的各個(gè)角落，幫助會(huì)計(jì)人員及時(shí)提供充分、相關(guān)、準(zhǔn)確的財(cái)務(wù)信息。在支持企業(yè)決策過(guò)程中，財(cái)務(wù)信息與非財(cái)務(wù)信息不斷融合、彼此影響，形成“反饋、控制、再反饋”的閉環(huán)?，F(xiàn)代意義上的會(huì)計(jì)被賦予更多的責(zé)任，既是企業(yè)決策信息的生產(chǎn)者，也是它們的使用者（如參與企業(yè)決策）。在信息化時(shí)代下，“信息系統(tǒng)論”與“管理活動(dòng)論”所定義的會(huì)計(jì)職能邊界融為一體。

二、研究綜述

智能決策支持系統(tǒng)（IDSS）的概念可追溯到20世紀(jì)80年代初期，Sprague等[4]、Bonczek等[5]將決策支持系統(tǒng)（DSS）與專家系統(tǒng)（ES）結(jié)合，運(yùn)用模糊數(shù)學(xué)進(jìn)行知識(shí)推理，用于有效解決定量與定性問(wèn)題及半結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化問(wèn)題。1987年，美國(guó)注冊(cè)會(huì)計(jì)師協(xié)會(huì)（AICPA）首次將人工智能、專家系統(tǒng)、自然語(yǔ)言、機(jī)器人等概念引入財(cái)務(wù)領(lǐng)域，形成智能財(cái)務(wù)決策支持系統(tǒng)（IFDSS）的雛形。自此，西方理論界和工業(yè)界對(duì)人工智能技術(shù)和專家系統(tǒng)在財(cái)務(wù)領(lǐng)域的應(yīng)用進(jìn)行了非常廣泛的探索，開(kāi)發(fā)了許多實(shí)用的IFDSS，如IBM Cognos、Oracle Hyperion、SAP BO、Tableau等商業(yè)智能軟件。

我國(guó)學(xué)者也對(duì)IFDSS展開(kāi)了一系列研究，并取得了一定成果。李良材、陳翼豫[6]從我國(guó)會(huì)計(jì)實(shí)務(wù)現(xiàn)狀出發(fā)，指出IFDSS是由會(huì)計(jì)核算層、財(cái)務(wù)管理層和財(cái)務(wù)決策層有機(jī)結(jié)合的財(cái)務(wù)信息系統(tǒng)，開(kāi)啟了國(guó)內(nèi)研究的先河。梁榮華、史濟(jì)建[7]設(shè)計(jì)了包括語(yǔ)言系統(tǒng)、問(wèn)題處理系統(tǒng)、知識(shí)系統(tǒng)在內(nèi)的IFDSS體系架構(gòu)，并完成開(kāi)發(fā)。楊周南[8]提出會(huì)計(jì)信息化的ISCA（Information System，Control and Auditing）模型，認(rèn)為會(huì)計(jì)信息系統(tǒng)是一種事件驅(qū)動(dòng)模式的系統(tǒng)，其核心是集成和有效的內(nèi)部控制，從而保證數(shù)據(jù)的及時(shí)性、準(zhǔn)確性，進(jìn)而支持企業(yè)決策。王世定、徐玉德[9]建立了會(huì)計(jì)信息集成管理系統(tǒng)（IIMS）模型，整合企業(yè)物流、業(yè)務(wù)流、資金流、信息流，自動(dòng)化生成各利益相關(guān)者決策所需的綜合報(bào)告及預(yù)測(cè)決策模型。宋旭東、劉曉冰[10]提出基于分布式數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的企業(yè)決策支持系統(tǒng)，這一技術(shù)層面構(gòu)思恰逢云計(jì)算商業(yè)化應(yīng)用方興未艾。楊周南、劉梅玲[11]提出會(huì)計(jì)信息化標(biāo)準(zhǔn)體系的概念框架，從方法學(xué)和規(guī)范性視角為IFDSS建設(shè)提供參考。傅元略[12]基于智能體技術(shù)理論提出財(cái)務(wù)智能體概念，指出不同功能的財(cái)務(wù)智能體可組成財(cái)務(wù)決策智能系統(tǒng)。續(xù)慧泓、楊周南[13]以會(huì)計(jì)管理活動(dòng)論為理論基礎(chǔ)，結(jié)合大會(huì)計(jì)觀和IT環(huán)境論，定義智能會(huì)計(jì)系統(tǒng)的概念，其中包括基于“披露—反饋”的價(jià)值信息交換循環(huán)，從某種程度上反映出IFDSS在智能會(huì)計(jì)系統(tǒng)中的定位。國(guó)內(nèi)近十年來(lái)涌現(xiàn)出諸多智能軟件，如帆軟（Fine BI）、思邁特（Smart BI）、奧威（Ourway BI）等，通過(guò)大數(shù)據(jù)、可視化、多維聯(lián)機(jī)分析（OLAP）等技術(shù)，幫助很多企業(yè)建立了IFDSS平臺(tái)。

正是由于新理念、新技術(shù)的應(yīng)用，使得一些企業(yè)IFDSS實(shí)踐成效顯著，打破了最初IFDSS概念框架。這些企業(yè)將IFDSS建設(shè)視為由多個(gè)子項(xiàng)目組成的整體項(xiàng)目，從數(shù)據(jù)治理、會(huì)計(jì)語(yǔ)言、組織績(jī)效、制度設(shè)計(jì)等頂層視角出發(fā)，融入大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能等最新技術(shù)，“一攬子”終結(jié)核算、決算、預(yù)算、結(jié)算分而治之的困局（達(dá)到“四算合一”）及實(shí)現(xiàn)與之對(duì)應(yīng)的業(yè)財(cái)高度融合，促進(jìn)業(yè)財(cái)數(shù)據(jù)向決策數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化。

三、理論內(nèi)涵

（一）有效市場(chǎng)理論

有效市場(chǎng)理論認(rèn)為，會(huì)計(jì)正與其他信息渠道如新聞媒體、金融分析師甚至市場(chǎng)價(jià)格本身相互競(jìng)爭(zhēng)。會(huì)計(jì)向利益相關(guān)者提供的信息是有價(jià)值的，具體價(jià)值取決于信息的相關(guān)性、完整性、準(zhǔn)確性、及時(shí)性。這是會(huì)計(jì)獲取交換價(jià)值（即報(bào)酬）的衡量標(biāo)準(zhǔn)。在人工智能蔚然成風(fēng)的今天，一些重復(fù)性、勞動(dòng)密集型的會(huì)計(jì)崗位大有被其逐漸取代的趨勢(shì)，一些以知識(shí)推理為主的會(huì)計(jì)工作不斷受到人工智能的挑戰(zhàn)。

有效市場(chǎng)理論還提醒，會(huì)計(jì)之所以能夠存在，理論上的基本原因即“信息不對(duì)稱”。如果存在其他群體可以提供更為有價(jià)值的信息，會(huì)計(jì)的價(jià)值就會(huì)貶損。這樣，可以視會(huì)計(jì)為一種機(jī)制。它能夠?qū)⑾嚓P(guān)信息傳遞給內(nèi)部決策者，再?gòu)钠髽I(yè)內(nèi)部傳遞至外部，致使企業(yè)和社會(huì)同時(shí)獲益。IFDSS具有整合企業(yè)內(nèi)外部相關(guān)信息的能力，并對(duì)所獲的信息進(jìn)行快速分析，不僅高效生成對(duì)內(nèi)部利益相關(guān)者有用的決策信息，而且可為不同的外部利益相關(guān)者提供高質(zhì)量的相關(guān)信息，進(jìn)而幫助會(huì)計(jì)建立信息優(yōu)勢(shì)，鞏固和提升會(huì)計(jì)的價(jià)值。

（二）系統(tǒng)論、信息論、控制論

以“三論”（系統(tǒng)論、信息論、控制論）為代表的現(xiàn)代科學(xué)方法論，是20世紀(jì)以來(lái)最偉大的理論成果之一。近代以來(lái)，自然科學(xué)高速發(fā)展，各門學(xué)科不斷細(xì)分，衍生學(xué)科不斷產(chǎn)生；同時(shí)，各學(xué)科之間又不斷交叉滲透，走向綜合化、整體化。IFDSS以信息為載體，在人工智能的賦能下形成具有自我感知的控制，但它不是一個(gè)孤立的系統(tǒng)。可以說(shuō)，“三論”是哲學(xué)范疇的具體化、規(guī)范化、模型化，對(duì)IFDSS建設(shè)具有前瞻性、全局性的指導(dǎo)作用。

亞里士多德提出“整體大于部分之和”的思想，后來(lái)發(fā)展成為系統(tǒng)論的基本原則。部分形成整體，整體反映部分，部分只有在整體中才能體現(xiàn)價(jià)值，但是部分最優(yōu)并不一定代表整體最優(yōu)。當(dāng)然，系統(tǒng)也并非孤立存在，會(huì)受到所處環(huán)境的影響和制約，同時(shí)作用于環(huán)境、改造環(huán)境。系統(tǒng)通過(guò)結(jié)構(gòu)將要素聯(lián)結(jié)起來(lái)，要素是活動(dòng)的，而結(jié)構(gòu)則相對(duì)穩(wěn)定，從而使系統(tǒng)保持穩(wěn)態(tài)。任何作為有機(jī)整體的系統(tǒng)都必須是開(kāi)放和非平衡的，才能打破系統(tǒng)自身靜止、僵化的狀態(tài)，使系統(tǒng)活躍起來(lái)。最后，科學(xué)的系統(tǒng)決策包括以下關(guān)鍵程序：提出問(wèn)題、確定目標(biāo)、獲取信息、設(shè)計(jì)方案、決策及反饋。

信息反映事物的存在和發(fā)展變化情況。信息傳遞的基本程序是：信息經(jīng)過(guò)編碼，由發(fā)送者即信源發(fā)出，沿信道傳遞，到達(dá)信息接收者即信宿，經(jīng)過(guò)譯碼后被接收者接收并理解。20世紀(jì)40年代，信息論的奠基人、美國(guó)數(shù)學(xué)家香農(nóng)根據(jù)信息編碼原理給出信息的度量公式，受熱力學(xué)的啟發(fā)用“熵”度量信息。信息和熵所反映的系統(tǒng)過(guò)程和方向是相反的：信息量增加，表明不確定性的減少、有秩序程度的提高；熵的增加，表明不確定性的增加、有秩序程度的降低。噪聲即無(wú)用信息不僅占用信道容量，還增加信息的無(wú)秩序性，導(dǎo)致熵增加。所以，在處理信息時(shí)應(yīng)目的明確、來(lái)源可靠、數(shù)據(jù)求實(shí)、視野開(kāi)闊。

按照控制論創(chuàng)始人維納的定義：控制論是關(guān)于動(dòng)物和機(jī)器中控制和通信的科學(xué)。由此引申出一種普遍的結(jié)論：控制論是以各種系統(tǒng)共同存在的控制規(guī)律為研究對(duì)象的一門科學(xué)。維納將機(jī)器控制與動(dòng)物身體協(xié)調(diào)控制機(jī)能進(jìn)行抽象類比，認(rèn)為它們都有一個(gè)相當(dāng)確切的“同構(gòu)性”。如果將系統(tǒng)控制過(guò)程的“同構(gòu)性”比喻為控制的“骨骼”，那么控制過(guò)程中的信息就如同“血液”在控制反饋的網(wǎng)絡(luò)中流動(dòng)?？刂普搹?qiáng)調(diào)反饋機(jī)制，“雙向通訊”是形成閉環(huán)控制的關(guān)鍵。信息在這種循環(huán)往復(fù)的過(guò)程中，經(jīng)過(guò)反饋、再反饋并不斷改變內(nèi)容，從而實(shí)現(xiàn)控制。

IFDSS反映企業(yè)戰(zhàn)略意志，一般由多個(gè)子系統(tǒng)模塊組成，并處于動(dòng)態(tài)多變的內(nèi)外部環(huán)境中，應(yīng)基于系統(tǒng)論思想構(gòu)建穩(wěn)態(tài)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)。信息在IFDSS中流動(dòng)，應(yīng)從源頭上減少噪聲，嚴(yán)格建立主數(shù)據(jù)治理體系，理順數(shù)據(jù)處理邏輯，整體上用熵減取代熵增。通過(guò)閉環(huán)反饋機(jī)制，不斷修正、減少、消除導(dǎo)致熵增的因素，保證信息在IFDSS中的一致性、有序性、效能性。

（三）人工智能

人工智能是指無(wú)需以固定、預(yù)先設(shè)定的指令或程序處理信息，在特定情形下具備人類決策或推理的技術(shù)能力。當(dāng)然，這并不預(yù)示著機(jī)器覺(jué)醒時(shí)代的來(lái)臨——某種意義上，人工智能只是在從事以概率為基礎(chǔ)的推理，遠(yuǎn)不具備人類的逆向思維、情境感知、自我進(jìn)化等高等動(dòng)物應(yīng)有的能力。人工智能是一個(gè)博大精深的知識(shí)體系，包括機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理、數(shù)據(jù)分析法、機(jī)器人流程自動(dòng)化（RPA）等。機(jī)器學(xué)習(xí)又細(xì)分為有監(jiān)督、無(wú)監(jiān)督、半監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)，還可以細(xì)分很多種。IFDSS之所以加上“智能”二字，是因?yàn)槠渲袘?yīng)用部分（非全部）人工智能技術(shù)，比如，基于機(jī)器學(xué)習(xí)的回歸、決策樹(shù)、分類、聚類、關(guān)聯(lián)分析、知識(shí)圖譜、語(yǔ)義理解等算法。隨著需求疊加、技術(shù)突破，或許更多的人工智能技術(shù)會(huì)被應(yīng)用到其中。

（四）軟件工程學(xué)

IFDSS一般是基于某一個(gè)或多個(gè)軟件開(kāi)發(fā)平臺(tái)，根據(jù)企業(yè)需求進(jìn)行定制化開(kāi)發(fā)，整體上是IT實(shí)施項(xiàng)目范疇，應(yīng)遵循軟件工程學(xué)的方法論。電氣與電子工程師協(xié)會(huì)（IEEE）給出了一個(gè)更全面的軟件工程的定義：①將系統(tǒng)化的、規(guī)范的、可量化的方法應(yīng)用于軟件的開(kāi)發(fā)、運(yùn)行和維護(hù)，即將工程化方法應(yīng)用于軟件；②對(duì)①中所述方法的研究。軟件工程是一種層次化的技術(shù)，可分為工具、方法、過(guò)程、質(zhì)量關(guān)注點(diǎn)等層次。軟件開(kāi)發(fā)有很多模型，其中敏捷軟件工程逐漸受到矚目，其哲學(xué)理念推崇敏捷響應(yīng)不斷變化、無(wú)法確定的實(shí)施環(huán)境（比如客戶需求）。敏捷實(shí)施過(guò)程應(yīng)與需求方精誠(chéng)合作，具備全局的過(guò)程化管理理念，能將復(fù)雜需求切割成不同的邏輯清晰的子需求，通過(guò)迭代開(kāi)發(fā)的方式實(shí)現(xiàn)全部需求。其實(shí)，一個(gè)成功的IFDSS項(xiàng)目就是先簡(jiǎn)單后困難、先整體后局部、先一般后特殊的不斷迭代實(shí)施的過(guò)程，適合應(yīng)用敏捷軟件工程的方法論。

四、體系框架

1983年，作為管理信息系統(tǒng)（MIS）領(lǐng)域的先鋒，Sprague等[4]提出決策支持系統(tǒng)（DSS）框架，這一框架在大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能日益普及的今天仍然具有現(xiàn)實(shí)意義。誠(chéng)然，數(shù)字時(shí)代下的財(cái)務(wù)管理職能，有了顯著變化。合格的財(cái)務(wù)決策者，不僅是信息的生產(chǎn)者，還是信息的使用者、再生產(chǎn)者，且深度參與企業(yè)戰(zhàn)略、戰(zhàn)術(shù)、運(yùn)營(yíng)管理等各個(gè)層面。所以，通過(guò)人工智能賦能的FDSS演變成IFDSS，自然就有不一樣的內(nèi)涵和外延。

（一）特征

IFDSS解決一系列企業(yè)管理方面的開(kāi)創(chuàng)性問(wèn)題，很大程度上跳出傳統(tǒng)財(cái)務(wù)管理的領(lǐng)域，具有鮮明的個(gè)性特征：第一，集中于管理者半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化問(wèn)題，即利用欠缺或無(wú)規(guī)律性信息進(jìn)行決策；第二，協(xié)助全過(guò)程、產(chǎn)品或項(xiàng)目全生命周期的獨(dú)立、團(tuán)隊(duì)交互式?jīng)Q策行為，比如智能篩選決策方案；第三，運(yùn)用數(shù)據(jù)集成模型，且實(shí)現(xiàn)從指標(biāo)層到聚合層再到最底層的全鏈路數(shù)據(jù)鉆取，對(duì)數(shù)據(jù)“追本溯源”；第四，系統(tǒng)計(jì)算迅速，最好能達(dá)到極低延遲甚至實(shí)時(shí)標(biāo)準(zhǔn)，以及交互性較好，使得計(jì)算機(jī)技術(shù)不佳的用戶也可以無(wú)障礙使用；第五，系統(tǒng)具備較強(qiáng)的靈活性和魯棒性，可以適應(yīng)各種環(huán)境變化以及用戶需求的變更；第六，基于軟件工程方法論實(shí)現(xiàn)，迭代開(kāi)發(fā)、不斷優(yōu)化。

（二）定位

現(xiàn)代企業(yè)管理理論認(rèn)為，財(cái)務(wù)管理活動(dòng)居于企業(yè)管理活動(dòng)的核心地位，財(cái)務(wù)管理目標(biāo)集中反映企業(yè)目標(biāo)。IFDSS是財(cái)務(wù)管理活動(dòng)信息化、智能化的映像和重塑，在企業(yè)所有信息系統(tǒng)中應(yīng)居于核心地位。企業(yè)戰(zhàn)略層次劃分為總體層、業(yè)務(wù)層、職能層，每個(gè)層次體現(xiàn)IFDSS的不同目標(biāo)和用戶群，具體如表1所示。

表1 戰(zhàn)略層次與IFDSS目標(biāo)、用戶群

（三）原則

IFDSS從理論邁向?qū)嵺`并非易事，有很多經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)值得深思——IFDSS項(xiàng)目應(yīng)遵循相應(yīng)原則。筆者根據(jù)過(guò)往項(xiàng)目實(shí)施心得體會(huì)，歸納總結(jié)如下：

1.最高領(lǐng)導(dǎo)擔(dān)責(zé)。IFDSS項(xiàng)目之于企業(yè)，毋庸置疑是“一把手”工程，應(yīng)由最高領(lǐng)導(dǎo)掛帥。只有如此，方可體現(xiàn)IFDSS項(xiàng)目的重要性，方能動(dòng)員各級(jí)管理者全力參與、集思廣益，消除影響目標(biāo)實(shí)現(xiàn)的各種自利、逆向選擇等行為。

2.個(gè)體服從整體。前文提及，個(gè)體雖然在整體中才能體現(xiàn)價(jià)值，但是并不表明個(gè)體最優(yōu)的加總就能實(shí)現(xiàn)整體最優(yōu)，不同個(gè)體之間可能存在非線性或負(fù)線性的某種關(guān)聯(lián)。所謂個(gè)體最優(yōu)，比如有的事業(yè)部或部門為提高績(jī)效，會(huì)要求IFDSS使用有利于他們的業(yè)務(wù)規(guī)則，或優(yōu)先實(shí)現(xiàn)他們的需求。因此，在設(shè)計(jì)IFDSS時(shí)應(yīng)從全局視角出發(fā)，優(yōu)先考慮最能為企業(yè)帶來(lái)價(jià)值的模塊或功能，而這種價(jià)值最大化往往是基于企業(yè)總體層面的戰(zhàn)略意圖。

3.有效數(shù)據(jù)治理。在IFDSS包羅所有的核心數(shù)字資產(chǎn)前，應(yīng)制定、執(zhí)行科學(xué)有效的數(shù)據(jù)治理規(guī)則，比如統(tǒng)一各種主數(shù)據(jù)（科目、項(xiàng)目、客戶、供應(yīng)商、產(chǎn)品等）編碼。任何高效運(yùn)行的信息系統(tǒng)都建立在數(shù)據(jù)規(guī)范化的基礎(chǔ)之上，以數(shù)據(jù)分析、預(yù)測(cè)為關(guān)鍵功能的IFDSS更是如此。遺憾的是，很多企業(yè)在實(shí)施IFDSS前，未認(rèn)識(shí)到數(shù)據(jù)治理的重要性，導(dǎo)致很多項(xiàng)目未能成功。

4.成本效益分析。獲取信息需要付出成本，即使被動(dòng)獲取的原始信息，也需要進(jìn)一步加工才能為決策所用。如果獲取信息的成本高于利用信息所得到的收益，則應(yīng)衡量其是否符合成本效益原則。由此可見(jiàn)，不要試圖利用IFDSS獲取所有信息，比如需要耗費(fèi)大量人力、物力、財(cái)力才能得到的低價(jià)值信息。

5.分階段分步驟。IFDSS是一個(gè)綜合性較強(qiáng)的系統(tǒng)，建設(shè)周期較長(zhǎng)，實(shí)施成本較高，涉及內(nèi)外部人員眾多，消耗的管理成本難以估量。值得關(guān)注的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題是，一旦項(xiàng)目實(shí)施失敗，會(huì)嚴(yán)重動(dòng)搖企業(yè)再次實(shí)施IFDSS的信心，甚至項(xiàng)目關(guān)鍵人員的管理權(quán)威會(huì)受到影響?？傊琁FDSS項(xiàng)目應(yīng)基于嚴(yán)格的軟件工程方法論，將大項(xiàng)目分為幾個(gè)子項(xiàng)目，分階段、分步驟敏捷迭代實(shí)施，將項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)降至最低。

（四）框架

IFDSS與ERP不同：ERP的信息流以實(shí)物流、資金流為基礎(chǔ)；IFDSS的信息流以形成決策信息為基礎(chǔ)，更關(guān)注信息的獲取、加工、輸出（圖1）。

據(jù)圖1可知：第一，IFDSS的數(shù)據(jù)源是結(jié)構(gòu)、非結(jié)構(gòu)化（比如圖片、聲音等）數(shù)據(jù)，既有來(lái)自企業(yè)內(nèi)部也有來(lái)自企業(yè)外部的，既有財(cái)務(wù)也有非財(cái)務(wù)的；第二，數(shù)據(jù)處理以解決數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題為首要任務(wù)，通過(guò)抽取、轉(zhuǎn)換（數(shù)據(jù)清洗）后，加載進(jìn)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)；第三，計(jì)算模型是對(duì)規(guī)范化后的數(shù)據(jù)進(jìn)行加工，形成聚合層、指標(biāo)層的數(shù)據(jù)，為模型訓(xùn)練提供數(shù)據(jù)集；第四，根據(jù)業(yè)務(wù)需求，構(gòu)造各種人工智能模型（如機(jī)器學(xué)習(xí)），對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試；第五，評(píng)估模型效果，并進(jìn)行修正以達(dá)到最好的擬合效果；第六，報(bào)告輸出的是IFDSS的成果物，可采用各種數(shù)據(jù)呈現(xiàn)形式（圖、表或圖表結(jié)合等）。

圖1 IFDSS框架

（五）模型

由于需求不同、企業(yè)期許有異，IFDSS項(xiàng)目應(yīng)用人工智能模型（也稱算法）的側(cè)重點(diǎn)是有差別的，但是大都集中在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域。具體如表2所示。

表2 機(jī)器學(xué)習(xí)模型分類

五、最佳實(shí)踐

所謂IFDSS最佳實(shí)踐，業(yè)界并沒(méi)有評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)。從財(cái)務(wù)信息化項(xiàng)目實(shí)施效果類推，若應(yīng)用先進(jìn)技術(shù)和理念、客戶滿意度高、切實(shí)帶來(lái)管理效率提升、項(xiàng)目可見(jiàn)及潛在收益遠(yuǎn)大于投入，則該IFDSS項(xiàng)目可成為業(yè)界宣傳的對(duì)象，即為IFDSS最佳實(shí)踐。本文以由筆者主導(dǎo)的某互聯(lián)網(wǎng)信息安全頭部企業(yè)IFDSS項(xiàng)目為案例，分享項(xiàng)目實(shí)施背景、方案、成效。

（一）背景

在萬(wàn)物互聯(lián)、數(shù)字化蓬勃發(fā)展的新時(shí)代，該企業(yè)抓住機(jī)遇、迅速成長(zhǎng)，成功躋身中國(guó)網(wǎng)絡(luò)安全軟件領(lǐng)域“第一方陣”。然而，其承載財(cái)務(wù)管理職能的信息化基礎(chǔ)卻極其薄弱，導(dǎo)致財(cái)務(wù)報(bào)告（即決策數(shù)據(jù)）整合能力不足，所催生的矛盾幾乎到了無(wú)法調(diào)和的地步。具體表現(xiàn)如下：①計(jì)算效率低下?；贓xcel與公司自研的報(bào)表系統(tǒng)，在處理海量數(shù)據(jù)時(shí)難堪大任，嚴(yán)重滯后于決策時(shí)效。②邏輯控制偏弱。弱邏輯控制與人工主觀判斷相結(jié)合，頻繁出現(xiàn)數(shù)據(jù)錯(cuò)誤，糾正過(guò)程耗時(shí)費(fèi)力且效果低于預(yù)期。③數(shù)據(jù)粒度粗、涵蓋范圍窄、無(wú)法追溯。決策數(shù)據(jù)與財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)脫節(jié)，數(shù)據(jù)鏈路支離破碎，指標(biāo)結(jié)果缺乏支撐、動(dòng)因無(wú)法追溯。④數(shù)據(jù)集成度不高。公司ERP、自研系統(tǒng)、外購(gòu)系統(tǒng)孤懸于私有云之上，僅ERP與個(gè)別自研系統(tǒng)共享部分?jǐn)?shù)據(jù)，尚未建立有效的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)中臺(tái)。⑤缺乏協(xié)同、流程化控制。形成最終決策數(shù)據(jù)過(guò)程中，需要不同部門進(jìn)行數(shù)據(jù)提交、結(jié)果確認(rèn)，但是過(guò)程顯得非?！敖┗?。相關(guān)人員用相對(duì)落后的手段（電話、電郵），疲于應(yīng)付重復(fù)性的流程化（上傳下達(dá)、數(shù)據(jù)修正）工作。有鑒于此，公司期望以實(shí)施IFDSS項(xiàng)目為契機(jī)，打通各個(gè)系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)鏈路，借助智能化技術(shù)尋找業(yè)財(cái)融合的最優(yōu)解，促進(jìn)財(cái)務(wù)決策能力全面提檔升級(jí)。

（二）方案

基于金字塔型頂層整體設(shè)計(jì)理念，IFDSS項(xiàng)目方案先易后難兼顧成本效益，拆為多期分階段、分步驟實(shí)施，從而保證風(fēng)險(xiǎn)可控、成本可控。限于篇幅，下面僅列出部分核心方案：

1.整體框架。IFDSS整體框架反映信息流的縱橫交錯(cuò)、吞吐融合，如圖2所示。

圖2 IFDSS整體框架

（1）數(shù)據(jù)源。數(shù)據(jù)來(lái)源廣泛，除必不可少的ERP、業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)外，還拓展到：①物聯(lián)網(wǎng)。安全設(shè)備運(yùn)行信息，比如激活狀態(tài)、異常狀態(tài)等。②Web。網(wǎng)頁(yè)上可信度較高的公共信息，特別是政府政策性公告。③社交媒體。互聯(lián)網(wǎng)輿情信息（遠(yuǎn)期規(guī)劃，尚處于探索階段），比如微博、一些知名度較高的論壇等。④文本信息。一些可識(shí)別、可量化的文本數(shù)據(jù)，比如競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手公告文件。⑤金融大數(shù)據(jù)。對(duì)接一些公共金融大數(shù)據(jù)平臺(tái)API（應(yīng)用程序接口），快速獲取宏觀經(jīng)濟(jì)、行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)、公共公司（競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手）相關(guān)數(shù)據(jù)。從數(shù)據(jù)源抽取數(shù)據(jù)到數(shù)據(jù)整合層，應(yīng)用到一些智能化技術(shù)，比如網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)（Web）、語(yǔ)義理解（社交媒體）、文本識(shí)別（文本信息）等。

（2）數(shù)據(jù)整合。基于不同的應(yīng)用場(chǎng)景，源數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)清洗、加工、轉(zhuǎn)換后整合進(jìn)不同的存儲(chǔ)模型：①數(shù)據(jù)湖。存儲(chǔ)超大量結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，采用分布式數(shù)據(jù)庫(kù)集群大數(shù)據(jù)架構(gòu)，建設(shè)在公有云上。②數(shù)據(jù)中臺(tái)、數(shù)據(jù)插座。數(shù)據(jù)中臺(tái)是在分析業(yè)務(wù)前臺(tái)需求的前提下，在大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上融合結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，通過(guò)數(shù)據(jù)插座提供業(yè)務(wù)前臺(tái)所需的數(shù)據(jù)集。③數(shù)據(jù)集市。數(shù)據(jù)在不同維度進(jìn)行定義、組織，形成面向決策分析的數(shù)據(jù)立方體，滿足特定部門或用戶的需求。此外，數(shù)據(jù)立方體存儲(chǔ)在多維內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)中，計(jì)算速度非?？?。④知識(shí)庫(kù)。專門存取一些知識(shí)化數(shù)據(jù)模型，供機(jī)器學(xué)習(xí)模型使用。⑤AI數(shù)據(jù)引擎。根據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集規(guī)則要求，將所需數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在特定數(shù)據(jù)庫(kù)。IFDSS的基礎(chǔ)是數(shù)據(jù)，但如何形成符合決策分析要求的規(guī)范化數(shù)據(jù)卻是知易行難，對(duì)任何類別數(shù)據(jù)的治理，都可能影響企業(yè)堅(jiān)持多年的管理習(xí)慣。這種慣性會(huì)形成數(shù)據(jù)治理的阻力，進(jìn)而致使IFDSS項(xiàng)目功虧一簣，所以數(shù)據(jù)整合至關(guān)重要。

（3）應(yīng)用模型。數(shù)據(jù)只有經(jīng)過(guò)應(yīng)用模型處理后，才能最終被用戶所感知。IFDSS應(yīng)用模型包括：①報(bào)表。由報(bào)表系統(tǒng)出具高度定制化的類似Excel的固定報(bào)表，可以無(wú)縫銜接替換代表企業(yè)管理基礎(chǔ)和文化的原報(bào)表模板，并進(jìn)行相應(yīng)改良和拓展。②商業(yè)智能。通過(guò)“拖、拉、拽”快速構(gòu)造數(shù)據(jù)可視化圖表，基于商業(yè)智能系統(tǒng)內(nèi)嵌的固定模型對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行智能分析及呈現(xiàn)，然后將圖表推送至用戶的終端設(shè)備。③機(jī)器學(xué)習(xí)。機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的一個(gè)子集，通過(guò)對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集特征，洞察相關(guān)性和因果關(guān)系，預(yù)測(cè)未來(lái)、推動(dòng)決策。④財(cái)務(wù)機(jī)器人（RPA）。IFDSS中一些重復(fù)性的流程化工作、關(guān)鍵數(shù)據(jù)指標(biāo)異常巡檢交由財(cái)務(wù)機(jī)器人（RPA）解決，可大幅減少人為干預(yù)，提高系統(tǒng)應(yīng)用效能。

（4）用戶。IFDSS用戶群體分為以下幾類：①?zèng)Q策者。企業(yè)戰(zhàn)略總體層、業(yè)務(wù)層的決策者，是最能體現(xiàn)IFDSS價(jià)值的用戶群體。②關(guān)鍵用戶。盡管業(yè)財(cái)數(shù)據(jù)向決策數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化的過(guò)程應(yīng)用了大量自動(dòng)化、智能化技術(shù)，但是仍需要財(cái)務(wù)及其他部門人員（即關(guān)鍵用戶）的積極參與，才能最終實(shí)現(xiàn)IFDSS的目標(biāo)。③數(shù)據(jù)科學(xué)家。應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘等模型，從數(shù)據(jù)資產(chǎn)中探索有價(jià)值的信息，是數(shù)據(jù)科學(xué)家的工作。④開(kāi)發(fā)人員。IFDSS全面上線后，除日常運(yùn)行維護(hù)，還會(huì)有新增的需求，不應(yīng)完全依賴外部實(shí)施人員，因而開(kāi)發(fā)人員必不可少。

2.方案要點(diǎn)。IFDSS項(xiàng)目涉及面極廣，但重點(diǎn)可以聚焦以下方面。

（1）系統(tǒng)畫(huà)像。系統(tǒng)畫(huà)像是對(duì)IFDSS功能模塊的直觀描述，包括：①全面預(yù)算。全面預(yù)算是串聯(lián)企業(yè)業(yè)務(wù)、財(cái)務(wù)管理活動(dòng)的最佳管理工具，是該企業(yè)建設(shè)IFDSS的潛在動(dòng)機(jī)。全面預(yù)算模塊不僅覆蓋產(chǎn)、銷、研等業(yè)務(wù)活動(dòng)，還涵蓋投融資等財(cái)務(wù)活動(dòng)，解決戰(zhàn)略與資源的平衡問(wèn)題。②滾動(dòng)預(yù)測(cè)。滾動(dòng)預(yù)測(cè)是評(píng)估未來(lái)預(yù)算能否順利執(zhí)行的參照，是企業(yè)調(diào)整戰(zhàn)略、預(yù)算的直接依據(jù)。一般情況下，預(yù)測(cè)數(shù)等于累計(jì)（截至當(dāng)月）執(zhí)行數(shù)加上未來(lái)（次月至年末）預(yù)測(cè)數(shù)。滾動(dòng)預(yù)測(cè)是全面預(yù)算的縮影，但是嚴(yán)肅性、員工參與度低于全面預(yù)算，因?yàn)槠髽I(yè)不可能每個(gè)月都耗費(fèi)大量管理成本編制全面預(yù)算，所以滾動(dòng)預(yù)測(cè)需要用到大量自動(dòng)化計(jì)算模型及智能預(yù)測(cè)模型，以盡可能縮短編制時(shí)間。③管理報(bào)告。管理報(bào)告是IFDSS的主要輸出物：在報(bào)表系統(tǒng)形成各式各樣的報(bào)表，既有固定報(bào)表，也有活動(dòng)報(bào)表（帶下拉菜單、選擇框等控件）；在財(cái)務(wù)即席分析平臺(tái)（商業(yè)智能）對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行多維分析（上鉆下鉆、旋轉(zhuǎn)切片等）與可視化呈現(xiàn)。④其他報(bào)告。其他報(bào)告是管理報(bào)告的補(bǔ)集，基本上是按需靈活提供，反映IFDSS的附加價(jià)值，包括合并報(bào)表及報(bào)表附注、業(yè)務(wù)部門報(bào)表、專題分析報(bào)告等。

（2）組織結(jié)構(gòu)。企業(yè)組織結(jié)構(gòu)隨著經(jīng)營(yíng)戰(zhàn)略的變化而變化，即企業(yè)組織結(jié)構(gòu)不僅具有多樣性特征，還具有動(dòng)態(tài)適應(yīng)性特征?；ヂ?lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)瞬息萬(wàn)變，決定該企業(yè)戰(zhàn)略的前瞻性和應(yīng)變性。戰(zhàn)略焦點(diǎn)轉(zhuǎn)移致使組織結(jié)構(gòu)調(diào)整，組織結(jié)構(gòu)調(diào)整是戰(zhàn)略實(shí)施的保障。該企業(yè)打破法人組織概念，以部門為最小核算單元，以產(chǎn)品、營(yíng)銷、職能分類構(gòu)成矩陣型事業(yè)部，事業(yè)部歸屬不同戰(zhàn)略業(yè)務(wù)單元（SBU）。企業(yè)戰(zhàn)略在總體層、業(yè)務(wù)層變化極為頻繁，集中反映在營(yíng)銷組織的變化上，比如同一財(cái)政年度會(huì)有二、三種截然不同的組織劃分。在IFDSS中需建立靈活易變的極精細(xì)的組織結(jié)構(gòu)，且保證同口徑、不同口徑期間數(shù)據(jù)計(jì)算規(guī)則的一致性，同時(shí)滿足核算（法定組織）、管理（管理組織）的雙重需求。

（3）會(huì)計(jì)語(yǔ)言、制度流程。業(yè)財(cái)融合的首要任務(wù)是統(tǒng)一會(huì)計(jì)語(yǔ)言，實(shí)現(xiàn)其與業(yè)務(wù)語(yǔ)言的嚴(yán)格轉(zhuǎn)換。IFDSS包括全面預(yù)算、滾動(dòng)預(yù)測(cè)，雖然強(qiáng)調(diào)全員參與、全業(yè)務(wù)覆蓋，但是非財(cái)務(wù)人員一般不能也不必理解會(huì)計(jì)核算規(guī)則（即會(huì)計(jì)語(yǔ)言）。在IFDSS中內(nèi)置業(yè)務(wù)語(yǔ)言翻譯模型，將其自動(dòng)轉(zhuǎn)換為會(huì)計(jì)語(yǔ)言，比如業(yè)務(wù)科目映射為會(huì)計(jì)科目、業(yè)務(wù)規(guī)則映射為會(huì)計(jì)規(guī)則。統(tǒng)一會(huì)計(jì)語(yǔ)言需要制度化保障和對(duì)關(guān)鍵業(yè)務(wù)流程實(shí)行漸進(jìn)性重組，例如：在應(yīng)用IFDSS前，業(yè)務(wù)部門向財(cái)務(wù)部門提交的數(shù)據(jù)一般不經(jīng)過(guò)部門負(fù)責(zé)人審核，提交有時(shí)限規(guī)定但未執(zhí)行；在應(yīng)用IFDSS后，需要重新修訂流程并固化至IFDSS流程引擎。除核心流程外，那些復(fù)雜但不重要的流程由IFDSS輸出至OA系統(tǒng)，在OA端進(jìn)行處理。

（4）數(shù)據(jù)治理、模型。數(shù)據(jù)治理的對(duì)象是企業(yè)主數(shù)據(jù)，即系統(tǒng)間共享數(shù)據(jù)（部門、科目、賬戶、客戶、供應(yīng)商、產(chǎn)品、員工等），也稱為基準(zhǔn)數(shù)據(jù)。該企業(yè)存在一些主數(shù)據(jù)不一致的現(xiàn)象，如同一客戶有多重代碼且名稱有差別、產(chǎn)品一物多碼與一碼多物等。此外，還發(fā)現(xiàn)相同主數(shù)據(jù)有多重屬性，不同部門有不同定義標(biāo)準(zhǔn)，比如國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)、行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)、公司標(biāo)準(zhǔn)，而標(biāo)準(zhǔn)之間并未建立有效映射關(guān)系。數(shù)據(jù)治理做起來(lái)耗時(shí)費(fèi)力、不討好，可是一旦缺失該重要環(huán)節(jié)，IFDSS必然“基礎(chǔ)不牢、地動(dòng)山搖”。在數(shù)據(jù)模型層面，構(gòu)建以實(shí)際數(shù)、預(yù)算數(shù)、預(yù)測(cè)數(shù)為基礎(chǔ)的多維數(shù)據(jù)立方體。計(jì)算規(guī)則包含在數(shù)據(jù)立方體中，將數(shù)據(jù)從底層逐級(jí)聚合到頂層，在不同維度空間進(jìn)行實(shí)時(shí)計(jì)算。建立全數(shù)據(jù)鏈路鉆取模型，從數(shù)據(jù)集市穿透數(shù)據(jù)中臺(tái)至數(shù)據(jù)湖底，使得所有數(shù)據(jù)均可“追根溯源、一鉆到底”。

（5）價(jià)值動(dòng)因。該企業(yè)采用阿米巴經(jīng)營(yíng)模式進(jìn)行精細(xì)化管理。簡(jiǎn)而言之，除職能、研發(fā)部門外，將整個(gè)企業(yè)分割成多個(gè)阿米巴組織，每個(gè)阿米巴通過(guò)與市場(chǎng)直接聯(lián)系（通過(guò)訂單系統(tǒng)確認(rèn)歸屬）的獨(dú)立核算制進(jìn)行運(yùn)營(yíng)，是自負(fù)盈虧的利潤(rùn)中心。外部?jī)r(jià)格、內(nèi)部成本通過(guò)轉(zhuǎn)移定價(jià)機(jī)制滲透到每個(gè)阿米巴組織，其驅(qū)動(dòng)因素就是價(jià)值動(dòng)因。對(duì)于互聯(lián)網(wǎng)科技企業(yè)，最主要的價(jià)值動(dòng)因就是人工工時(shí)，但是人工工時(shí)并非簡(jiǎn)單的加權(quán)平均分?jǐn)?，而是基于不同產(chǎn)品、不同工種的權(quán)重進(jìn)行綜合分?jǐn)?，稱之為“多因素價(jià)值模型”。事實(shí)上，直簽訂單成本不需要進(jìn)行分?jǐn)?，混簽訂單成本以人工工時(shí)乘以職級(jí)系數(shù)為基礎(chǔ)分?jǐn)偟较鄳?yīng)的阿米巴組織。間接成本的價(jià)值驅(qū)動(dòng)因素需要逐一分析確定，例如場(chǎng)地租賃費(fèi)分?jǐn)偸且詥T工實(shí)際辦公面積為價(jià)值動(dòng)因。

（6）財(cái)務(wù)機(jī)器人（RPA）、商業(yè)智能、機(jī)器學(xué)習(xí)。企業(yè)置身信息技術(shù)日新月異的互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，對(duì)新興技術(shù)秉持積極開(kāi)放的態(tài)度。為解決一些獨(dú)特、非傳統(tǒng)的需求問(wèn)題，IFDSS應(yīng)用一定的人工智能技術(shù)，具體如表3。

表3 人工智能應(yīng)用場(chǎng)景

3.成效。IFDSS解決的是戰(zhàn)略決策層面的問(wèn)題，一般投入較大、見(jiàn)效較慢，在實(shí)施過(guò)程中應(yīng)避免急躁、保持耐心。那么IFDSS可以帶來(lái)何種價(jià)值？參考案例企業(yè)：第一，管理報(bào)告生成時(shí)間由每月18號(hào)提前至每月3號(hào)，基本與結(jié)賬時(shí)間同步（略延后6～12小時(shí)），且信息量較之前增加近5倍；第二，建立財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)中臺(tái)，規(guī)范數(shù)據(jù)治理，依托單一系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)全面預(yù)算、滾動(dòng)預(yù)測(cè)、合并報(bào)表與報(bào)表附注、商業(yè)智能等功能；第三，將財(cái)務(wù)管理流程嵌入IFDSS，將績(jī)效考核融入IFDSS，進(jìn)一步前移財(cái)務(wù)管控窗口，財(cái)務(wù)管理由“粗放型”邁向“精準(zhǔn)型”；第四，應(yīng)用前瞻性的人工智能技術(shù)，財(cái)務(wù)人員的生產(chǎn)力得到極大的解放，原10人管理報(bào)告小組轉(zhuǎn)崗為財(cái)務(wù)分析、預(yù)算管理、共享報(bào)告，財(cái)務(wù)部門提供的決策信息更富價(jià)值；第五，業(yè)務(wù)部門對(duì)IFDSS的認(rèn)同，逐漸接受IFDSS的信息處理模式，紛紛要求在IFDSS中實(shí)現(xiàn)非財(cái)務(wù)需求，故而“深化IFDSS應(yīng)用主題、疊加IFDSS應(yīng)用價(jià)值”。

六、結(jié)束語(yǔ)

本文旨在從“理論推動(dòng)實(shí)踐，實(shí)踐修補(bǔ)理論”的角度，探討智能財(cái)務(wù)決策支持系統(tǒng)（IFDSS）體系框架、最佳實(shí)踐。實(shí)踐固然重要，但應(yīng)先從思辨的角度剖析IFDSS存在的必要性、必然性，即“決策有用性”、有效市場(chǎng)理論?！叭摗保ㄏ到y(tǒng)論、信息論、控制論）是IFDSS體系框架中相關(guān)原則形成的基石，人工智能、軟件工程學(xué)是IFDSS最終從理論走向?qū)嵺`的對(duì)策。也應(yīng)認(rèn)識(shí)到，IFDSS的標(biāo)準(zhǔn)化程度遠(yuǎn)不及ERP，理論研究、行業(yè)實(shí)踐一直“波瀾不驚”：一是企業(yè)需求、管理基礎(chǔ)尚未達(dá)到應(yīng)用IFDSS的高度；二是企業(yè)僅簡(jiǎn)單應(yīng)用IFDSS某些功能，并未全面推廣。然則，會(huì)計(jì)智能化是大勢(shì)所趨，所以筆者期望通過(guò)本文為我國(guó)IFDSS發(fā)展提供有益參考。值得一提的是，限于時(shí)間和篇幅，未能給出IFDSS案例的詳細(xì)方案。此外，本文所構(gòu)建的IFDSS體系框架在完整性、規(guī)范性方面可能尚存缺憾，其合理性、科學(xué)性尚待進(jìn)一步考證，該部分內(nèi)容將在后續(xù)相關(guān)論文中予以探討。