隨著國有企業(yè)經(jīng)營管理精細化水平的逐步提高，打造創(chuàng)新、智能、高效的財務分析決策支持平臺的意義愈發(fā)重大。一種優(yōu)秀的決策支持工具，能夠從海量數(shù)據(jù)中“披沙揀金”，便于管理者掌握關鍵指標和重要信息；需要對復雜的業(yè)務“解剖麻雀”，確保對經(jīng)營策略的準確執(zhí)行；需要將晦澀的信息轉化為易于理解的語言，為管理者提供更可用、更深入的業(yè)務分析；同時還要有助于發(fā)現(xiàn)成本節(jié)約機會，揭示效益增長的潛在途徑，為企業(yè)的戰(zhàn)略決策提供堅實的數(shù)據(jù)支持。本文著重探討數(shù)智創(chuàng)新驅動下財務智能決策支持系統(tǒng)的建設思路，提出適合國有企業(yè)當下財務發(fā)展趨勢和企業(yè)需求的方案。

一、引言

2022年2月18日，國務院國資委發(fā)布《關于中央企業(yè)加快建設世界一流財務管理體系的指導意見》（國資發(fā)財評規(guī)〔2022〕23號），提出財務管理要突出“支撐戰(zhàn)略、支持決策、服務業(yè)務、創(chuàng)造價值、防控風險”的功能作用，要體現(xiàn)“規(guī)范、精益、集約、穩(wěn)健、高效、智慧”標準，要實現(xiàn)數(shù)字技術與財務管理的深度融合。在數(shù)字化轉型浪潮下，數(shù)字技術在企業(yè)經(jīng)營決策中的作用越發(fā)重要，所謂“工欲善其事、必先利其器”，融合數(shù)字化和智能化的財務分析平臺，能夠以更高的效率從企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營海量信息中攫取有用數(shù)據(jù)，經(jīng)過對數(shù)據(jù)篩選、轉換、加工，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的可利用和可視化，進而實現(xiàn)輔助企業(yè)管理者經(jīng)營決策的目的。建立一個科學的財務決策支持體系、搭建一個高效的財務智能分析平臺，既是推動企業(yè)經(jīng)營管理精細化的必由之路，也是推進財務轉型的有益嘗試。目前，國內許多大型國有企業(yè)正在加快智能分析決策的步伐，財務智能決策支持系統(tǒng)具有廣泛的市場應用前景。定制開發(fā)符合中國企業(yè)特點的財務智能決策支持系統(tǒng)，對于推動我國企業(yè)財務管理智能化進程將產(chǎn)生重大的影響。

二、財務智能決策支持系統(tǒng)建設的必備條件

（一）搭建底層數(shù)據(jù)倉庫

底層數(shù)據(jù)倉庫的搭建需要進行多元化的數(shù)據(jù)收集、自動化的數(shù)據(jù)挖掘、高效的數(shù)據(jù)處理。

1.數(shù)據(jù)來源方面。財務智能決策支持系統(tǒng)應是基于企業(yè)生產(chǎn)、財務、研發(fā)、安環(huán)等企業(yè)內部信息以及國資、工商、稅務等企業(yè)外部信息的綜合性分析平臺，因此，決策系統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫的構建，不僅要考慮交互接口與已在用的內部系統(tǒng)兼容，還要從企業(yè)外部信息平臺獲取數(shù)據(jù)，倉庫也要具備電子報告識別或表格導入的功能，確保數(shù)據(jù)獲取來源的多元化。

2.數(shù)據(jù)挖掘方面。系統(tǒng)要盡可能自動抽取數(shù)據(jù)，減少人工錄入對時間的浪費。對于必須人工錄入的非常規(guī)性信息，要保證填報信息及時發(fā)布、錄入界面易于理解，且能夠保障信息使用者向各數(shù)據(jù)來源方發(fā)送補充數(shù)據(jù)的指令。

3.數(shù)據(jù)處理方面。系統(tǒng)能夠通過集成企業(yè)經(jīng)營沉淀的業(yè)務數(shù)據(jù)、財務數(shù)據(jù)和第三方平臺外部數(shù)據(jù)，形成數(shù)據(jù)倉庫，對數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)進行清洗、分析和加工。同時，系統(tǒng)要具備存儲和分析能力，能夠建立起數(shù)據(jù)索引、查詢歷史數(shù)據(jù)、重置歷史口徑、實施數(shù)據(jù)安全控制等。高效的數(shù)據(jù)倉庫可以為建設多功能、動態(tài)化、深層次的財務智能決策支持系統(tǒng)打下良好的基礎，為財務決策分析提供有力支撐。

（二）適度融合人工智能前沿技術

打造多場景化的財務智能決策支持系統(tǒng)，需要充分運用深度學習、支持向量機、文本挖掘等人工智能算法。以深度學習算法為例，其可以從海量的財務數(shù)據(jù)中提取有用的信息，便于理解數(shù)據(jù)的內在規(guī)律和模式。多種算法的有機結合，能夠多角度、全方位分析各類數(shù)據(jù)的應用價值，深層次挖掘歷史數(shù)據(jù)，充分理解并建立起數(shù)據(jù)間的內在聯(lián)系，從而使不同類型數(shù)據(jù)相互協(xié)同、共同增效。例如，將銷售數(shù)據(jù)與成本數(shù)據(jù)相結合，能夠更精確地評估產(chǎn)品的盈利能力；將供應鏈數(shù)據(jù)與財務數(shù)據(jù)相結合，可以更便利地監(jiān)控庫存水平和現(xiàn)金流狀況。人工智能技術與財務信息化平臺的結合，是當前財務信息化的最大特征，二者的結合確保了財務信息化平臺真正突破財務的固有領域，實現(xiàn)多維信息的融會貫通，有助于企業(yè)資源優(yōu)化配置和戰(zhàn)略目標的實現(xiàn)，有利于風險管控和企業(yè)可持續(xù)發(fā)展。

（三）科學構建指標體系、規(guī)則庫和分析模型

指標和規(guī)則的構建，需要準確、完整的基礎會計科目數(shù)據(jù)，而這些基礎數(shù)據(jù)也是建立各種預測模型的基礎，它們?yōu)槟Ｐ吞峁┝吮匾臄?shù)據(jù)信息，并確保預測結果的準確性和可靠性。在系統(tǒng)中融入模型，可以為企業(yè)提供一個多視角、全方面的財務分析框架，這些模型不僅能夠基于歷史數(shù)據(jù)進行趨勢分析，還可以結合企業(yè)的戰(zhàn)略計劃和市場動態(tài)，對企業(yè)未來的經(jīng)營狀況進行預測。為了進一步提升系統(tǒng)的智能化水平，將專家建議和行業(yè)最佳實踐融入到模型中，通過機器學習算法和模式識別技術，系統(tǒng)能夠從歷史數(shù)據(jù)中進行學習，不斷優(yōu)化預測模型的參數(shù)，提高預測的準確性。同時，系統(tǒng)可以提供交互式的分析界面，讓用戶根據(jù)自己的需求調整模型的假設條件，進行定制化的財務預測。模型的深度介入，能夠幫助系統(tǒng)使用者更好地了解企業(yè)的經(jīng)營狀況，分析企業(yè)未來的發(fā)展前景，為管理決策保駕護航。

（四）明確決策支持系統(tǒng)的建設原則

1.長期性原則。正如前面所說，數(shù)據(jù)是決策的基礎，財務智能決策支持系統(tǒng)的應用效果取決于采集到數(shù)據(jù)的質量，數(shù)據(jù)要具有準確性、相關性、可比性、多元性等一種或多種特征。隨著信息化的發(fā)展，數(shù)據(jù)的質量經(jīng)歷了由人工把控到人工與智能把控結合的過程，企業(yè)發(fā)展階段不同、信息化程度不同，則數(shù)據(jù)質量也不同、財務智能決策支持系統(tǒng)的應用效果也不同。因此結合企業(yè)發(fā)展的長期性，當主數(shù)據(jù)庫統(tǒng)一，內外部系統(tǒng)打通融合，各系統(tǒng)覆蓋完整，財務智能決策支持系統(tǒng)的作用才能真正發(fā)揮。

2.協(xié)同原則。明確財務管理模式與決策支持系統(tǒng)的關系，財務智能決策支持系統(tǒng)的引入，將帶動財務管理在前、中、后臺的調整，一是前臺向前端遷移，參與到前置化的業(yè)務服務、費用管控、系統(tǒng)直連等環(huán)節(jié)，實現(xiàn)交易發(fā)生、業(yè)務數(shù)據(jù)產(chǎn)生和財務數(shù)據(jù)的同步記錄，弱化業(yè)財界限；二是中臺通過智能化和記賬規(guī)則、預算管控的嵌入，實現(xiàn)自動化記賬、報賬、算賬；三是后臺專注數(shù)據(jù)的整理和可視化呈現(xiàn)，實現(xiàn)財務支持決策的功能。

3.分層原則。財務智能決策支持系統(tǒng)根據(jù)用戶需求內置模塊和權限。系統(tǒng)面向高層時，高層利用信息進行宏觀經(jīng)營調控，因此在信息呈現(xiàn)上不必太細，包括目標管理、全景圖等功能；系統(tǒng)面向中層時，中層主要強調策略的執(zhí)行，利用信息進行調控，因此在信息呈現(xiàn)上主要提供財務分析報表、報告及預測模型；系統(tǒng)面向基層人員時，則主要解決基層找數(shù)據(jù)、計算指標、工作盲目被動等問題。分層適應規(guī)則是建立高效決策支持系統(tǒng)的基本原則。

三、數(shù)智創(chuàng)新驅動下的多功能設計

在具備財務智能決策支持系統(tǒng)建設條件后，需要充分分析企業(yè)的實際情況，依托于智能創(chuàng)新的設計思路，完成功能模塊的建設。功能主要包括管理駕駛艙、智能報表、智慧報告、預測模型、智能對標五大類。

（一）管理駕駛艙

管理駕駛艙是一種高效的商業(yè)智能工具，它以用戶為中心，能夠滿足企業(yè)對于財務管理的各種需求。

在功能實現(xiàn)上，一是管理駕駛艙的優(yōu)勢要體現(xiàn)在靈活度和深度上，需要通過分公司、分板塊、分客商等多維度、有重點地向使用對象展現(xiàn)企業(yè)的經(jīng)營狀況，便于其直觀掌握企業(yè)的經(jīng)營情況。這種多角度的視野不僅有助于企業(yè)內部決策的制定，也有助于對外業(yè)務的拓展和合作；二是管理駕駛艙需要具備下鉆功能，以進一步增強其實用性，用戶可以通過一鍵式的操作，實現(xiàn)模塊之間的銜接和穿透，全方位、多角度地查看數(shù)據(jù)。這種無縫的數(shù)據(jù)整合，不僅能夠提高工作效率，也為數(shù)據(jù)的準確性和實時性提供了保障；三是管理駕駛艙要充分體現(xiàn)分層原則，對于不同使用對象要展現(xiàn)不同的經(jīng)營信息，有的放矢地展示信息。

（二）智能報表

在現(xiàn)代企業(yè)管理中，準確、及時的報表分析是決策的關鍵，通過精心設計的報表勾稽關系，企業(yè)能夠快速建立對內、對外報表體系，進行多維度的業(yè)財分析。

在功能實現(xiàn)上，一是智能報表要具備多維度、多層次的查詢與穿透分析功能，通過“解剖麻雀”，以小見大，確保使用者能夠從宏觀到微觀把握業(yè)務狀況，真正了解業(yè)務實質；二是智能報表要滿足各種格式的需求，要實現(xiàn)多種要素的自由配置，要滿足不同場景下的數(shù)據(jù)分析的需求，多樣且靈活的智能報表才能提供準確有效的數(shù)據(jù)支持；三是智能報表要能捕捉和篩選市場動態(tài)等大數(shù)據(jù)信息，以幫助使用者更加深入全面地了解數(shù)據(jù)變動的原因。

（三）智慧報告

智慧報告通過模塊化、標準化的設計理念，能夠實現(xiàn)數(shù)據(jù)填報、數(shù)據(jù)分析和原因之間的緊密整合，確保集團內同板塊、同類型企業(yè)報告的一致性。

智慧報告的價值應體現(xiàn)在其內容的全面性和語言的可理解性方面。一是能夠滿足“普通話+方言”相結合的報告形式，既有通用的標準（即“普通話”），又有針對不同行業(yè)、不同規(guī)模企業(yè)的個性化特點（即“方言”），以滿足各類企業(yè)的需求。這種設計，不僅提高了報告的準確性，也大大提升了工作效率；二是要全面反映分析過程，內容要涵蓋企業(yè)的整體運行情況、生產(chǎn)業(yè)務情況分析、財務經(jīng)營成果分析、資產(chǎn)負債及所有者權益狀況分析、財務指標分析、專項分析等，分析要涵蓋主要財務指標、行業(yè)對比、企業(yè)績效指標對比、管控問題及建議等；三是報告要側重于提升預警能力，基于行業(yè)標準或企業(yè)閾值，精密監(jiān)測，著重突出異常值，自動提醒使用者；四是充分揭示分析結果，深入探究異常情況的成因，以平實的語言解釋原因，向使用者提供簡潔的結論。

（四）預測模型

財務智能決策支持系統(tǒng)既要反映歷史數(shù)據(jù)，也要能夠預測未來。一個相對完善的決策支持平臺，應融入諸如利潤預測模型、資產(chǎn)結構分析模型、償債能力預測模型、杜邦分析預測模型、資金鏈預測與融資等模型，集成多種預測模型，才能真正實現(xiàn)對于投資決策、風險管理、戰(zhàn)略規(guī)劃等多個場景的支持，才能夠成為幫助企業(yè)理解和預測經(jīng)營戰(zhàn)略的先進工具。搭建模型時，要注重歷史數(shù)據(jù)與未來數(shù)據(jù)的充分結合，比如利潤預測模型可以根據(jù)企業(yè)的歷史利潤數(shù)據(jù)，結合企業(yè)的收入增長目標、成本費用控制目標、利潤率目標等，預測未來的利潤情況，進而輔助投資決策和戰(zhàn)略規(guī)劃；資產(chǎn)結構分析模型可以通過分析企業(yè)資產(chǎn)構成、假設資產(chǎn)結構調整變量等，確定企業(yè)最優(yōu)資產(chǎn)結構；杜邦分析預測模型可以從多個角度分析企業(yè)的經(jīng)營效率和盈利能力，規(guī)避潛在風險；資金鏈預測與融資模型可以幫助企業(yè)統(tǒng)籌資金規(guī)劃、預測資金需求、制定融資策略、強化資金保障。

（五）智能對標

智能對標需要依據(jù)行業(yè)數(shù)據(jù)，嵌套企業(yè)評價指標，以實現(xiàn)企業(yè)與同行業(yè)公司、企業(yè)內部公司、企業(yè)自身不同時期的比較與分析。因此，通常智能對標至少應當包含三種場景，即預算對標、歷史對標和行業(yè)對標。其中，預算對標用于檢查預算執(zhí)行的效果，了解實際業(yè)績與預算目標之間的差距，預算執(zhí)行結果可以作為企業(yè)下一年預算編制的基礎；歷史對標是基于時間維度的財務績效比較，明確企業(yè)在不同時間段的表現(xiàn)，識別出哪些領域有所進步，哪些領域需要改進，同時，歷史對標也可用于集團內部不同公司之間的橫向比較，以促進內部競爭和資源共享；行業(yè)對標是一種更為宏觀的比較分析方法，它涉及將企業(yè)的關鍵績效指標與同行業(yè)、經(jīng)營規(guī)模相似的其他企業(yè)進行比較。在進行行業(yè)對標時，要選擇適用的、可信的對標數(shù)據(jù)庫，比如國務院國資委每年發(fā)布的企業(yè)績效指標標準值，這樣才能全面、系統(tǒng)、客觀地了解企業(yè)自身的經(jīng)營狀況，找到與同行業(yè)其他企業(yè)之間的發(fā)展差距，從而制定相應的戰(zhàn)略調整策略。

結語：

建設財務智能決策支持系統(tǒng)，需要內外部大數(shù)據(jù)的集中統(tǒng)一，需要人工智能相關算法及模型的運用，需要對數(shù)據(jù)進行多樣化、分層次的展示，既包括對有用信息的發(fā)掘與提取，還包括對現(xiàn)有財務基礎的夯實，也包括對數(shù)字化新技術的運用，能夠真正實現(xiàn)財務部門從傳統(tǒng)的記賬到經(jīng)營服務、決策支持的蛻變。財務智能決策支持系統(tǒng)引領用戶“洞見數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值，驅動企業(yè)戰(zhàn)略決策”，標志著企業(yè)管理從傳統(tǒng)的定性分析向基于數(shù)據(jù)的定量分析轉變，從靜態(tài)的單一視角向動態(tài)的全局視角轉變。這種轉變使得企業(yè)能夠更加全面地理解市場動態(tài)和內部運營情況，從而做出更加明智的戰(zhàn)略決策。可以預見，隨著人工智能技術在會計領域的應用，企業(yè)財務管理的制度會得到極大的完善，企業(yè)智能化決策水平也會得到明顯提升。