◎汪瑤慶

隨著人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展被推向新的高度，大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等人工智能技術(shù)和實(shí)體經(jīng)濟(jì)的深度融合將帶來(lái)新的產(chǎn)業(yè)變革。人工智能在財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)領(lǐng)域的應(yīng)用中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在應(yīng)收賬款管理中發(fā)揮著作用，企業(yè)可以通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的應(yīng)用來(lái)提升應(yīng)收賬款管理的質(zhì)量，尤其是在信用評(píng)估和監(jiān)督管理方面。

當(dāng)前人工智能在會(huì)計(jì)領(lǐng)域的兩個(gè)主要應(yīng)用是專家系統(tǒng)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智能系統(tǒng)。專家系統(tǒng)能夠擁有某領(lǐng)域?qū)I(yè)的知識(shí)儲(chǔ)備，并采用人工智能中的推理技術(shù)模仿人類專家推理、解決問(wèn)題。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)作為一種強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理技術(shù)，可以高效處理非結(jié)構(gòu)化分布數(shù)據(jù)信息，識(shí)別數(shù)據(jù)間的關(guān)系從而進(jìn)行分類、評(píng)估、建模、預(yù)測(cè)和控制。雖然模糊集、遺傳算法和混沌模型目前正在考慮應(yīng)用于會(huì)計(jì)核算，但很多會(huì)計(jì)領(lǐng)域已經(jīng)成熟運(yùn)用了專家系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。德勤咨詢公司與Kira Systems 聯(lián)手開(kāi)發(fā)財(cái)務(wù)機(jī)器人，將人工智能引入會(huì)計(jì)、稅務(wù)、審計(jì)等工作當(dāng)中。

一、會(huì)計(jì)中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用

會(huì)計(jì)與金融是最能發(fā)揮神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)勢(shì)的領(lǐng)域之一。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是通過(guò)對(duì)預(yù)先提供的模型數(shù)據(jù)（包括輸入字段和輸出字段）進(jìn)行學(xué)習(xí)，通過(guò)調(diào)整權(quán)值，分析并掌握兩者之間潛在的規(guī)律，最終使用這些規(guī)律對(duì)樣本進(jìn)行訓(xùn)練（即根據(jù)規(guī)律使用新的輸入字段來(lái)推算新的輸出字段），這就是數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)與挖掘的過(guò)程。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的快速發(fā)展，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練時(shí)間可以大大縮短，并且神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)輸入字段的要求很低，可以接受不同種類的變量輸入，適應(yīng)性強(qiáng)，允許輸出輸入字段具有模糊性，因此神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法可以廣泛用于各領(lǐng)域的數(shù)據(jù)挖掘與分析。在人工智能背景下，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)卓越的模式識(shí)別能力及其運(yùn)行速度為其應(yīng)用提供了大量機(jī)會(huì)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常幫助會(huì)計(jì)人員制定決策、問(wèn)題預(yù)警和評(píng)估反饋。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改變了企業(yè)看待數(shù)據(jù)和決策的方式，它可以通過(guò)與其他應(yīng)用程序有效結(jié)合來(lái)加強(qiáng)數(shù)據(jù)處理和制定決策建議的能力。在這些應(yīng)用程序中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以用作前端、中間或后端。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以快速隔離原始數(shù)據(jù)中的條件，并傳輸信號(hào)到專家系統(tǒng)知識(shí)庫(kù)（或其他決策支持模塊），從而縮短訪問(wèn)搜索引擎的時(shí)間——這個(gè)過(guò)程稱為模式識(shí)別；在中間處理中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以接收前端的結(jié)果，并向相應(yīng)的后續(xù)流程輸出信號(hào)——這個(gè)過(guò)程稱為標(biāo)記篩選；在后端處理中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)接收來(lái)自其他系統(tǒng)輸入的信息并做出最終決策——這個(gè)過(guò)程稱為預(yù)測(cè)。會(huì)計(jì)活動(dòng)通常圍繞這三種功能，因此神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以改善會(huì)計(jì)職能。

圖1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖

二、應(yīng)收賬款管理

專家系統(tǒng)在會(huì)計(jì)工作中能夠發(fā)揮很大作用，因?yàn)闀?huì)計(jì)工作具有程序化、規(guī)范化、原則性強(qiáng)的特點(diǎn)。專家系統(tǒng)最常應(yīng)用的會(huì)計(jì)領(lǐng)域包括財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)、管理會(huì)計(jì)、稅務(wù)和審計(jì)等。由于專家系統(tǒng)可以支持復(fù)雜的決策類型，專家系統(tǒng)在應(yīng)收賬款管理中可用于訂單驗(yàn)證、信用批準(zhǔn)、開(kāi)具發(fā)票以及更新分類賬。專家系統(tǒng)可以提高決策的質(zhì)量，標(biāo)記異常訂單，在一定限度內(nèi)加快非常規(guī)訂單的處理速度。

首席財(cái)務(wù)官、總會(huì)計(jì)師和應(yīng)收賬款管理者可以使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)維護(hù)信息，以便向客戶提供信用條件、監(jiān)督銷售、識(shí)別欺詐違約行為、催收賬款，以及核銷壞賬等。很多公司已經(jīng)在使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)管理應(yīng)收賬款，例如美國(guó)HNC 軟件公司研發(fā)了CapstoneTM Decision Manager 程序，它可以嵌入到任何行業(yè)應(yīng)收賬款決策的應(yīng)用處理系統(tǒng)中；通用汽車使用開(kāi)源的Credit Advisor 軟件來(lái)評(píng)估客戶信用，用來(lái)判斷是否向客戶發(fā)放汽車貸款。

（一）信用評(píng)估

在日常經(jīng)營(yíng)活動(dòng)中，企業(yè)會(huì)提供商業(yè)信用給符合資格的消費(fèi)者、客戶和其他主體。應(yīng)收賬款作為商業(yè)信用，不要求客戶提供抵押品，因此企業(yè)必須對(duì)客戶進(jìn)行全面的信用評(píng)估。許多公司，尤其是那些擁有大量應(yīng)收款賬戶的公司（如大型分銷商、擁有大量直接客戶的制造商和擁有自己信用卡的零售公司），會(huì)使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)標(biāo)記客戶。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參與的環(huán)節(jié)包括預(yù)先篩選信用條件較差的客戶，提出與商業(yè)信用授權(quán)有關(guān)的建議。由于使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可縮短分析時(shí)間，客戶可立即獲得有關(guān)是否提供信用條件的反饋，因此可降低處理成本并改善客戶服務(wù)。黃曉波等（2015）研究發(fā)現(xiàn)中小企在應(yīng)收賬款信用評(píng)估時(shí)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)篩選客戶方面相較于傳統(tǒng)的參數(shù)統(tǒng)計(jì)方法有絕對(duì)的優(yōu)勢(shì)，可以縮短時(shí)間，節(jié)約成本。許多企業(yè)已經(jīng)成功地將訓(xùn)練有素的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)嵌入軟件，這些軟件甚至可以讓企業(yè)在銷售環(huán)節(jié)就做出決策。例如，美國(guó)運(yùn)通公司使用了Authorizer's Assistant 軟件在銷售階段進(jìn)行信用評(píng)估和授權(quán)，很大程度上提高了應(yīng)收賬款管理的效率。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在規(guī)劃階段，應(yīng)明確其任務(wù)、運(yùn)行時(shí)間以及如何輸出結(jié)果。輸入賒購(gòu)商品的客戶信息后，計(jì)算機(jī)將訪問(wèn)信用評(píng)估機(jī)構(gòu)的報(bào)告和其他存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)，進(jìn)行信用評(píng)估決策。不過(guò)，公司必須支付相關(guān)成本，例如向信用評(píng)估機(jī)構(gòu)支付費(fèi)用。如果原始應(yīng)用程序中有足夠的數(shù)據(jù)，公司可以通過(guò)使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)做出最終的信用決策來(lái)避免許多諸如此類處理成本。由于大量客戶的數(shù)據(jù)來(lái)源太多，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非常善于準(zhǔn)確識(shí)別可能影響信用狀況的數(shù)據(jù)之間的關(guān)系。制造商和分銷商使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以幫助他們更新客戶信用狀況的變化。李為波（2015）認(rèn)為數(shù)據(jù)越多，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作用越明顯。在識(shí)別和篩選數(shù)據(jù)過(guò)程中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)同時(shí)需要成功和失敗的信用數(shù)據(jù)。如果企業(yè)沒(méi)有關(guān)于應(yīng)收賬款信用違約的客戶數(shù)據(jù)，則無(wú)法構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。在試驗(yàn)項(xiàng)目中發(fā)現(xiàn)使用少量賬戶樣本（100 至150 個(gè)）過(guò)去兩個(gè)季度到五年的可用的數(shù)據(jù)，改變輸入數(shù)可以幫助確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開(kāi)發(fā)的最佳輸入組合。申請(qǐng)日期也可以提供賬戶以外的經(jīng)濟(jì)狀況的重要數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)可能會(huì)影響信用評(píng)估。

企業(yè)可以將訓(xùn)練有素的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為子程序安裝信用決策的任何操作軟件中。在預(yù)篩選階段，它可以在數(shù)據(jù)輸入程序的末尾執(zhí)行，只需執(zhí)行有效性檢查程序。這樣，企業(yè)可以立即通知線下或在線申請(qǐng)的客戶申請(qǐng)結(jié)果。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常是向首席財(cái)務(wù)官、信用部門經(jīng)理或銷售經(jīng)理提出建議，由他們做出最終決策，但有時(shí)網(wǎng)絡(luò)也會(huì)做出授信決策。隨著公司獲取越來(lái)越多信用損失的經(jīng)驗(yàn)，以及客戶信用狀況的變化，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以通過(guò)再訓(xùn)練來(lái)更新數(shù)據(jù)庫(kù)信息。

使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的企業(yè)需要運(yùn)用程序來(lái)分析壞賬發(fā)生的原因，以便能夠發(fā)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是否能檢測(cè)到不符合信用條件的客戶。當(dāng)壞賬率在任何會(huì)計(jì)期間（月份、季度或年）顯著上升時(shí)，后續(xù)程序應(yīng)立即進(jìn)行再訓(xùn)練。

（二）信用監(jiān)督

在應(yīng)收賬款管理中，企業(yè)應(yīng)建立應(yīng)收賬款的信用監(jiān)督體系和預(yù)警機(jī)制，完善內(nèi)部控制制度。隨著越來(lái)越多的商家使用線上信用評(píng)估進(jìn)行賒銷活動(dòng)（例如淘寶提供分期付款服務(wù)），神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以監(jiān)控系統(tǒng)以確定潛在的欺詐性客戶，使公司有機(jī)會(huì)拒絕此類即時(shí)的信貸授權(quán)。這種類型的模式識(shí)別軟件可以嵌入到公司的應(yīng)收賬款和銷售授權(quán)軟件中。建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要的數(shù)據(jù)包括客戶的過(guò)去購(gòu)買和支付信息、交易頻率、交易的規(guī)模、客戶特征和其他賬戶數(shù)據(jù)。

企業(yè)會(huì)定期核銷無(wú)法收回的應(yīng)收賬款，當(dāng)客戶財(cái)務(wù)狀況較差時(shí)，與賬戶相關(guān)的數(shù)據(jù)（客戶定期財(cái)務(wù)報(bào)表、采購(gòu)和付款信息）會(huì)發(fā)生變化。在客戶宣告破產(chǎn)之前識(shí)別到客戶財(cái)務(wù)狀況惡化的趨勢(shì)可以幫助企業(yè)顯著減少損失。由于市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)日益激烈，企業(yè)為了促進(jìn)銷售、降低庫(kù)存給予客戶一定的付款期，由此形成了應(yīng)收賬款。在傳統(tǒng)的應(yīng)收賬款管理系統(tǒng)下，財(cái)務(wù)部門對(duì)應(yīng)收賬款負(fù)擔(dān)管理職責(zé)，同時(shí)需要信用部門和銷售部門負(fù)責(zé)跟蹤和管理，由此形成動(dòng)態(tài)跟蹤、分析，強(qiáng)化日常監(jiān)督和管理。在大數(shù)據(jù)背景下，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以從龐大的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)中快速地分析出有效的財(cái)務(wù)信息，預(yù)測(cè)趨勢(shì)、提供決策依據(jù)。訓(xùn)練有素的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以與其他決策支持系統(tǒng)整合，定期監(jiān)控公司應(yīng)收賬款管理，延長(zhǎng)或者收回授信。隨著時(shí)間的推移，客戶的財(cái)務(wù)狀況、采購(gòu)和支付模式會(huì)發(fā)生變化，公司獲取大量的客戶信用狀況，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以通過(guò)導(dǎo)入新的數(shù)據(jù)進(jìn)行再訓(xùn)練，以此來(lái)提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)壞賬、實(shí)施信用監(jiān)督的準(zhǔn)確性，并且神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有反饋功能，能夠及時(shí)有效地對(duì)應(yīng)收賬款的回款作出及時(shí)的反應(yīng)。由于計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)處理能力的加強(qiáng)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)輸入量的適應(yīng)性提高，訓(xùn)練時(shí)間縮短，因此神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已被廣泛用于各領(lǐng)域的數(shù)據(jù)挖掘與分析。

圖2 和圖3 對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用前后應(yīng)收賬款管理流程做了對(duì)比分析：

圖2 傳統(tǒng)應(yīng)收賬款管理流程

圖3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)應(yīng)收賬款管理流程圖

客戶信用反饋信息可通過(guò)反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)獲取。反向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點(diǎn)在于其對(duì)輸入字段的容錯(cuò)性高可以用來(lái)處理企業(yè)內(nèi)部機(jī)制復(fù)雜的財(cái)務(wù)決策，并有效提高財(cái)務(wù)預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確率。圖4 為反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)運(yùn)行機(jī)制。傳統(tǒng)的應(yīng)收賬款管理中，企業(yè)通過(guò)對(duì)客戶的財(cái)務(wù)狀況、信用違約等信息來(lái)評(píng)估其信用狀況并授予信用條件。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以提取樣本所隱含的特征關(guān)系，并對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)信息發(fā)生變化的數(shù)據(jù)進(jìn)行內(nèi)插和外推以預(yù)測(cè)其發(fā)展。如果將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)應(yīng)用于應(yīng)收賬款管理中，企業(yè)可以既通過(guò)正向傳導(dǎo)機(jī)制，也可以通過(guò)反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)提升應(yīng)收賬款管理的質(zhì)量。

圖4 反向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)圖

張玲等（2005）采用164 家滬深上市公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行了實(shí)證分析，結(jié)果顯示神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)應(yīng)用于上市公司財(cái)務(wù)困境預(yù)警具有較高的預(yù)測(cè)能力，這也進(jìn)一步證明了在現(xiàn)有會(huì)計(jì)制度和會(huì)計(jì)準(zhǔn)則下，財(cái)務(wù)報(bào)表能提供預(yù)測(cè)財(cái)務(wù)困境的大量有用信息，財(cái)務(wù)危機(jī)有跡可循。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)善于在流程的早期識(shí)別與財(cái)務(wù)惡化相關(guān)的采購(gòu)、付款以及財(cái)務(wù)報(bào)表數(shù)據(jù)，以便公司能夠采取行動(dòng)防止損失。企業(yè)使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控所有賒購(gòu)客戶的采購(gòu)和付款活動(dòng)，以便在客戶無(wú)法支付甚至破產(chǎn)之前采取行動(dòng)，提供預(yù)警。由C·Ducan（伊利諾伊大學(xué)）開(kāi)發(fā)的Auditor 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)程序可以應(yīng)用于幫助企業(yè)分析壞賬準(zhǔn)備。

三、總結(jié)

會(huì)計(jì)的目標(biāo)在于為信息使用者提供有助于決策的信息。應(yīng)收賬款的風(fēng)險(xiǎn)在于企業(yè)應(yīng)收賬款產(chǎn)生的資金成本、壞賬損失和管理成本。作為企業(yè)重要的流動(dòng)資產(chǎn)，應(yīng)收賬款的管理會(huì)直接影響企業(yè)資金的流動(dòng)性。在人工智能時(shí)代，財(cái)會(huì)人員需要不斷吸取國(guó)內(nèi)外的會(huì)計(jì)研究和實(shí)踐成果，將智能技術(shù)應(yīng)用到?jīng)Q策支持系統(tǒng)中，將會(huì)計(jì)工作與生產(chǎn)、銷售、人事等管理工作融為一體。加強(qiáng)應(yīng)收賬款管理可以為企業(yè)帶來(lái)穩(wěn)定的現(xiàn)金流入，加速資金周轉(zhuǎn)，降低資金成本。因此，企業(yè)將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于應(yīng)收賬款管理能降低企業(yè)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)，提升競(jìng)爭(zhēng)力，在應(yīng)收賬款的客戶信用分析和評(píng)估以及信用授權(quán)之后的追蹤和監(jiān)督發(fā)揮積極作用。雖然人工智能的應(yīng)用能讓會(huì)計(jì)處理自動(dòng)化、分析決策智能化，但數(shù)據(jù)安全性和程序可靠性仍然需要相關(guān)技術(shù)和會(huì)計(jì)人員的復(fù)核、監(jiān)督。