专家管理系统的应用与探析

摘 要：财务管理软件在我国的发展可追溯到上世纪80年代中期，经历了近30年的发展，一个繁荣的国产财务管理软件市场已逐渐形成，商品化、通用化的财务管理软件得到了广泛的应用。

现有的财务危机预警研究大多集中在定量预测财务危机的方法上，许多研究人员只是探索某种具体的财务危机预警方法，本文主要从财务危机预警理论、实验用样本数据及定量财务指标体系、基于规则的产生式系统的财务危机预警方法、基于群决策的财务危机可能性评价预警方法四个部份展开研究，设计了一套智能专家系统，将应用人工智能技术的财务危机预警作为财务管理的一个重要分支进行深入探讨和分析，丰富了财务危机预警研究工作的内容和成果。

关键词：人工智能；财务管理；专家系统

一、前言

1.1 人工智能在财务软件上的应用研究现状

财务管理软件在我国的发展可追溯到上世纪80年代中期，经历了dBASE、FoxPro的时代，然后发展到在Windows系统平台上进行开发，目前国内从事财务管理软件的开发和销售工作的公司超过500家。经过近年来的发展，关于基于人工智能技术的财务危机预警的实证研究文献层出不穷。相比较传统统计研究方法和新兴人工智能研究方法，它们的区别在于预测的准确率和预警方法的先进性与智能化。杨保安、徐晶、查秋野曾在研究中用BP神经网络进行财务评价，运用专家系统采用"规则组"的知识表示策略，对其它诸因素及分类综合进行了分析得出了最终的贷款风险分类等级。梁荣华在《人工智能在财务决策支持系统中的应用》中研究了实现FDSS的知识库系统时用到的财务知识表示与财务推理机制，并针对同一个具体的财务实例，探讨了是如何用财务知识表示与财务推理机制的。

二、智能财务专家系统的基础与理论

2.1人工智能的定义

对于“人工智能”一词，戴汝为是这样表述的：“人工智能最早在1956 年的Dartmouth学会上提出。在后来的研究中，人工智能的概念伴随着相关领域的研究者们发展的许多理论和原理不断的扩展，是一门非常具有潜力和挑战性的学科，熟悉计算机技术、心理学和哲学等对是从事这项研究工作的基本要求。李陶深认为，人工智能的主要研究目标是使机器能够模拟人类智能去完成一些复杂的工作，这门科学的内容非常广泛，它包括了许多不同的学科领域，如：计算机模拟和机械学习等。

2.2财务危机预警系统的意义

常言道：滴水穿石，非一日之功。面对现代社会激烈的竞争，原本一些微不足道的小问题，如果在初始阶段没有得到重视，或许就会给使用单位造成严重的后果和错过解决这些问题的最佳时机。财务危机预警是以日常财务管理工作涉及的各种信息为依据，通过分析，可以准确评价单位过去一个期间内业务开展的整体情况以及财务管理的工作效果，通过财务危机预警可以帮助管理者把握业务开展和财务管理的趋势和方向。财务危机预警方法同时也可以作为一种有效的诊断手段，能实时对预警对象的业务开展过程和财务状况进行监控和分析，及时发现财务状况异常的征兆，并迅速预警，帮助管理人员及时采取应变措施，尽可能地避免或减少损失。

2.3专家系统

专家系统从结构上看，是一个由知识模块、推理模块和控制模块构成的解题程序系统。系统将知识和经验通过各种途径存入计算机系统内，建立知识库，然后对输入的原始数据选用适当的规则进行推理，做出决策和判断，使其表现出专家的解决和处理问题能力。静态或动态知识库和相关推理机制是专家系统的核心内容，它的主要组成部份是：知识库、推理机、工作数据库、控制系统。专家系统可以采用程序设计语言、专用知识表示和处理语言、高级程序设计语言、专家系统外壳四种方式实现。

三、基于群决策的财务危机可能性评价预警方法

3. 1群决策的应用

群决策是于近代随着西方经济学的发展而发展起来的一门理论，是为了充分发挥决策群体中每一个决策单元的知识和经验，克服个体的片面和狭义，由多个决策个体共同参与决策过程并形成最终决策的一种决策方式，其中：决策群体是由多个决策单元共同构成。群决策常见的四种决策类型分别为：（1）权威决策（2）投票决策（3）共识决策（4）无异议决策。

引入群决策机制，不但能够有效弥补评价指标体系的不足，而且还可以降低数据分析过程中的信息不对称和信息失真。群决策是指根据对群体中各成员偏好的分析和集结，求出群偏好作为决策依据的一种决策方法。

3.2群决策的评价过程的设计

根据上文的设计，在专家系统的群决策模块中包括了多个决策单元，这些决策单元独立对目标事件进行评价，每个决策单元都由多个财务评估指标构成，决策单元的结构主要包括：决策单元编号，评估指标、评估指标得分、权重值和决策单元总得分等。

决策单元编号：决策单元的唯一代号。

评估指标：评估的具体内容。

评估标准：评估的方式和评分标准。

评估指标得分：根据评估指标而得到的分数。

权重值：该指标在决策单元中的重要程度。

决策单元总得分：所有评估指标得分相加。

每个决策单元对应一个独立的备选方案集，根据决策单元各项评估指标的得分情况，在备选方案集中选择出最佳的解决方案。备选方案集的结构主要包括：备选方案编号，备选方案等。

如果将单个决策单元表示为D1、D2 、D3 … Ds，决策群体可以表示为：

D = { D1 + D2 + D3 + … + Ds }

由各个不同的决策单元选择出来的最佳方案，通过组合，成为了评价结果汇总作为初步的输出方案。

3.3群决策的财务危机可能性评价预警方法的设计

结合群决策的特点，本文设计了一种基于群决策的财务危机可能性评价预警方法。（工作流程见图3-1）

第一步：将样本数据输入控制系统。

第二步：控制系统分别调用各个评估个体，对样本数据进行评估。

第三步：个体在评估结束后，将评估结果反馈给控制系统，控制系统对这个评估群体的评估结论进行汇总和分析后，得出策略群评估汇总结果。

第四步：由控制系统对策略群评估结果进行可能性分析，如果通过，则输出结果，如不通过，则返回控制系统重新评估。

四、专家系统的设计

4.1专家系统的架构

经过以上章节的分析与探讨，本文所探讨的专家系统框架和实现方式基本构建完成：

作为一个智能财务专家系统，我们设计的目的就是能够让它模拟财务专家的思考和解题方式的，去解决一些日常工作中需要耗费大量的人力资源和需要大量财务知识和专家经验才能解决的财务难题。一个经验丰富的财务专家，工作基本依据下列流程：

1.对财务事项的正确性、符合性进行判断。

财务是一项严谨的工作，接触到一笔新业务的首要工作，就是判断否合法合规。

2.结合多方面数据和财务指标进行综合评价分析。

财务工作中包含的各个因素是相辅相成而又相互影响的，单单的依靠个别财务指标，是无法对当前的财务状况作出正确评价的。

3.结合实际情况进行财务决策。

根据综合分析的结果，进行相应的决策工作。

本文探讨的智能财务管理专家系统（以下简称专家系统）采用辅助软件的形式与SQL数据库直接对接，从而获得相关的财务数据（同时考虑到专家系统仅作为辅助手段而并非账务处理工具，所以专家系统对数据库的操作仅设计为读取）。

专家系统的模型主要由：知识库、推理机、工作数据库、控制系统组成，其中的知识库是系统中的主要知识表示。

4.2专家系统的架构

根据前面章节的设计，专家系统的主要功能包括：

（1）存储专家系统正常运行所需的各种数据，如：知识数据和推理规则。

（2）将专家系统运行过程中的输入数据和规则推理过程中产生的各种信息进行有效储存和释放，合理利用系统资源。

（3）在读取输入数据后，调用知识库中储存的信息，通过策略推理来对已读取的数据中存在的问题寻找最佳的解决方案。

专家系统的工作过程见 图4-1 专家系统工作模式

本文设计的专家系统具有以下特点：

（1）数据连接便捷、安全、高效。直接通过对SQL数据库的操作实现对财务数据的读取，并且不会对数据库中现有的财务数据进行操作，不影响CIQ财务软件的正常使用。

（2）符合财务工作流程的要求。在财务期间结束前（记账而未结账的状态下）快速对当期的会计凭证进行的符合性审核，并对发现的错误给予更正提示，有效避免了财务日常工作中符合性错误的发生。

（3）数据分析全面，针对重大的财务事项实现辅助决策。通过群决策的方式，对重大的财务事项进行多方面的分析与评价，给出辅助决策意见。

五、结语

通过系统的开发，我们可以发现，智能化的财务系统借助电子计算机强大的数据处理能力，在减轻财务工作量的同时，为财务决策以及危机预警提供了可靠的支持。

本文的设计专家系统开发模式，知识库信息的质量决定了专家系统的工作效率。如何保证知识库信息的质量以及数据更新的及时性是需要认真考虑的难题，这个问题在人工智能领域被称为知识获取，如何提高专家系统的智能化程度， 解决知识获取的“瓶颈”以及较差学习能力、推理能力的“脆弱性”等问题将是智能财务专家系统下一步需重点研究解决的重点难题之一。

[参考文献]

[1]杨保安、徐晶、查秋野，基于人工智能贷款风险分类的系统设计，《管理工程学报》，2003 第2期

[2]梁荣华、史济建，人工智能在财务决策支持系统中的应用，《计算机工程与应用》，2001 第8期

[3]戴汝为，人工智能[M]，化学工业出版社，2002版

[4]李陶深， 人工智能，重庆大学出版社， 2002版

（作者单位：惠州出入境检验检疫局，广东 惠州 516000）