人工智能在财务决策支持系统中的应用 人工智能在财务决策支持系统中的应用 人工智能在财务决策支持系统中的应用
【摘 要】随着世界经济的迅猛发展,信息技术的日益更新,现代会计越来越受到冲击与挑战。许多传统的会计模型、方法的运用复杂得令人望而却步,而强大的现代信息科技的硬件支持使从前的会计模型和方法的运用成为轻而易举的事,与此同时,现代人工智能和决策技术的发展为财务分析和会计信息系统的创新提供了强有力的支持。本文拟就网络时代在会计信息化和网络化日益普及和我国加入WTO财务金融逐步接轨、整合的背景下,分析和概括人工智能技术在财务管理和会计中的应用和相关技术,为促进我国智能化财务会计系统的发展,提供一定的借鉴和启示。
【关键词】人工智能 财务决策 应用
一、财务和人工智能技术应用概述
1987年美国执业会计师协会(AICPA)发表了一份管理指导特别报告“人工智能和专家系统简介”,将人工智能引入到会计和财务管理领域。自此,西方财务和会计界对人工智能技术和专家系统在会计、审计和财务分析与管理等方面进行了广泛探索,开发出了许多实用的专家系统来解决复杂的财务分析和会计决策问题。人工智能技术通过模拟人类专家求解复杂问题的方法,建立相应计算机辅助系统,使财务和经营决策智能化,从而使得现代会计系统在实现信息化和网络化后,向智能化迈进。财务和会计专家系统分成以下四类:
1.财务分析专家系统。成功的财务分析可以确定某个公司的经营状况,如投资或信用评估风险等级。由于会计和财务业务职能的复杂性,有些财务分析专家系统同时跨越多个问题域。例如,根据专家系统的输入和相应的输出建议,解决分类问题的财务分析,专家系统同时可能又属于诊断或纠错问题。 3.组合专家系统。这类专家系统主要是解决复杂问题的组合分析,如:控制风险估计系统,诈骗检测系统,风险估计系统APX。
4.财会知识传授和职业教育专家系统。如国际上一些大会计公司内部使用的培训专家系统,和辅助会计专业大学生实践的专家系统。实践证明,这些系统可以让没有专业经验的人员有效获得解决某些具体问题的相关知识。
二、财务和会计专家系统基本结构
财务和会计专家系统是一种工作在专家水平上的计算机系统,应用专家的专门知识和推理能力,解决通常情况下难于处理的问题。需要人类领域专家宝贵的经验、智慧与思维方法以及相应的计算机技术的发展。到目前为止,在财务和会计领域,应用最广、最成熟的是基于规则的产生式系统。财务会计专家系统中的解释模块主要是用于推理过程的解释,回答相关财务结论是如何得到的。系统的透明性就是由解释模块来实现,而这种透明性是专家系统所必需的。有了透明的解释功能,由结论可以反过来追踪推理机调用了哪些规则,在分析推理过程中获得了哪些财务数据和特征信息。财务和会计领域的许多问题非常适合利用专家系统来求解,如审计、税务、管理会计和职业教育等。财务分析师、审计专家和金融专家在会计实务中获得许多珍贵的知识和经验,这些知识和经验有的是无法在文献中获得。如果把这些知识通过一定的方式累积、保存在专家系统的知识库中,其在职业教育和帮助非资深财务工作者解决问题的能力方面所产生的作用和意义是不言而喻的。
三、智能财务和会计系统建模步骤
四、智能财务和会计系统存在的问题和发展趋势
在开发面向财务管理和会计领域的专家系统时,最主要的问题是没有相应的专家和知识工程师以及规则的提取,在人工智能领域,这个问题称为知识获取。影响专家系统知识库质量的五个主要决定因素是:领域专家;知识工程师;知识表征方法;知识的提取;问题域。由于专家系统在判断问题时,表现出知识的不完备性、知识获取的“瓶颈”以及较差学习能力、推理能力的“脆弱性”等问题。为了克服财务管理和会计专家系统存在的问题和提高系统的智能化程度,随着专家系统研究工作的进一步深入,一方面,人们研究如何通过合理使用专家系统技术本身改善其性能。另一方面,由于专家系统中的知识类型不断增加,单一的知识类型和问题求解方法给专家系统的应用带来很大的局限性,远远不能满足复杂问题的求解要求。为使系统更加有效地工作,同时采用多个问题求解器处理一个复杂问题成为必要。
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