高校智能财务分析系统设计研究

摘要：高校智能财务分析系统是针对高等学校财务自动进行分析、直接生成财务分析结果，结合专家系统部分取代人脑工作的智能化系统，是高校财务发展的主要趋势。本文基于高校数据仓库、多维分析、智能数据挖掘、XBRL等技术，研究了高校智能财务分析系统的设计。

关键词：联机分析处理 多维分析 数据挖掘 XBRL 高校智能财务分析

一、引言

随着高等教育的改革，高校的大规模扩招，高校的财务状况也迎来了更为复杂的局面，需要对影响高校正常运行的各种财务问题进行实时、有效的监控，进行必要的财务分析。高校财务分析是指以事业计划、财务预算、会计报表和其他相关资料为依据和起点，采用针对性的方法，对高校一定时期内业务活动进行系统剖析、比较和研究，并对现行校内财务管理的经验进行总结和评价，揭示其中存在的问题，逐步认识和掌握学校财务活动的规律，改进财务管理工作，提高财务管理水平。高校财务分析是高校财务管理工作的重要组成部分和重要手段。高校财务分析可以帮助上级财政部门、教育行政管理部门把握学校的财务状况和发展趋势，了解高校的宏观信息和财务风险，为高校领导层做出科学决策提供依据。

本文探讨了高校数据仓库、多维分析、高校数据挖掘、XBRL技术，针对高校智能财务分析系统的设计目标与实现功能，设计了系统功能模块结构，构建了高校智能财务分析系统架构模型，并就系统多维数据仓库设计和知识库设计进行了研究。

二、高校智能财务分析系统设计

（一）系统设计总体目标

高校智能财务分析系统设计的目标是：能为高校提供一种全方位财务分析以及最佳分析评估模型的量化分析工具，来满足高校上级主管部门，高校管理者、决策者等对高校财务分析与价值评估方面的需求，包括能提供更细致的财务报表、财务状况分析、财务趋势分析、财务成果分析、现金流量分析、财务风险分析等主要以财务指标为基础的资金、资本、资产分析，在此基础上从战略决策的角度考虑，为上级主管部门、高校领导层提供对高校持续发展影响较大的财务数据和分析报告，满足对高校财务运行情况的评估要求;给高校管理层及其上级主管部门提供风险分析和未来发展的预测分析，提高高校抵御财务风险的能力，实现高校决策过程的科学化和智能化。

（二）系统功能结构设计

1.确定高校智能财务分析主题。根据高校智能财务分析的目的和要求，在高校智能财务分析系统中主要确立了三大主题，分别是高校智能财务分析、高校财务报告智能编制与、高校财务绩效评价。其中高校智能财务分析主题又包括营运能力分析、偿债能力分析、发展能力分析、非财务因素分析等多个子主题;高校财务报告智能编制与主题包括高校财务报告编制、财务报告等子主题。

2.智能财务分析系统功能模块结构。根据高校智能财务分析系统设计的主题和目标，设计的高校智能财务分析系统功能模块结构如图1所示。

3.智能财务分析系统架构设计。根据高校智能财务分析系统设计的主要目标及实现的功能，设计的高校智能财务分析系统架构如下页图2所示。

系统采用“多维数据仓库―智能数据挖掘―XBRL模式导入”的系统结构。主要包含三大部分，第一部分是数据库系统和模型库系统的结合，它是决策支持的基础，主要通过ETL异构数据析取平台将高校财务系统及相关系统的业务数据，进行抽取、清洗、净化、加载、格式转换等进入多维数据仓库中，为领导层决策提供定量分析的辅助信息。第二部分一方面通过多维分析、多维报表、智能数据挖掘从数据仓库提取反映数据本质的综合数据和信息;另一方面数据经过预处理，导入为XBRL模式数据，智能数据挖掘从XBRL模式数据中依据算法挖掘出符合高校财务报告需求的知识，并提供多种格式输出。第三部分是专家系统部分，本部分将财务专家和智能数据挖掘算法相结合，将从数据仓库中挖掘到的知识放入高校财务专家系统知识库，经专家系统进行知识推理后形成辅助决策的定性信息。

4.高校财务数据仓库的设计。高校财务数据仓库是高校智能财务分析系统环境的核心，目的是通过对整个高校财务数据及相关部门数据进行梳理，构建一体化的数据存储环境，可以使高校面对的大量错综复杂的数据得到灵活的处理，为高等学校智能财务分析与决策提供所需关键、有用信息。高校智能财务分析系统数据仓库采用星形架构，由一个事实表和一组维表组成，设计模型时，选择财务分析指标作为数据仓库的主题，建立事实表，并从高校财务分析与决策的角度出发确定维度，如指标、项目、时间等。然后构建维度的层次关系，层次关系以分析指标和受众群体的不同来进行构建。本智能财务分析系统初步设定了六个维度：校内单位（包括院级单位及校内其他部门）、项目、指标、财务专家、时间、往来单位。高校智能财务分析系统数据仓库模型星形结构如图3所示。

5.高校财务专家系统知识库设计。

（1）专家知识获取。在整个高校财务专家知识库的知识获取过程中，采用基于知识工程师的知识获取方式，通过知识工程师准备高度结构性的问题组织高校财务领域专家以问答方式进行面谈，获得原始知识，并整理为自然语言描述，然后通过转换，把知识语言通过知识编辑器输入，知识获取流程如图4所示。

（2）知识库设计。高校财务专家知识库采用概念―事实―规则的产生式知识表示体系，知识库中的知识由事实和规则两部分组成，事实知识由概念组成，规则知识由事实组成，知识库中需要的各种规则，可以描述如下：

<规则>：：=（<规则名称>，<前提1/原因1>|<前提2/原因2>|…<结论/现象>，<可信度，CF>

则知识库基本的表示形式为：

IF A（前提或原因）THEN B（结论或现象）ON CF（可信度），含义为“如果A成立则有置信度CF的结论为B”。

（3）推理机设计。推理机实施推理，并对推理进行控制，是规则的解释程序。高校财务知识推理过程如下：使用者输入已知事实，系统搜寻可用知识，构成知识集，事实与规则如匹配成功，即执行规则结论，如匹配冲突，则调用相应的解决冲突策略进行消解，推理出新的可用事实，加入到动态数据库中，作为下一步推理的已知事实，实现知识库的扩充，它是一个不断循环、持续反馈以使知识库不断完善的过程，这样反复运行，直到求解成功。

三、结论

高等学校财务数据的分析是高等学校管理决策和快速、健康发展的基础，传统的基于人工的财务分析手段，在高科技发展的今天，已然落后，必然被智能财务分析系统所代替，结合商业智能技术、智能数据挖掘技术、数据仓库技术和OLAP技术的高校智能财务分析系统通过实现对高校财务动态的监控，对高等学校财务实现智能的分析，以及为管理者提供科学、合理的决策依据，可以想象，其必将为高校财务管理与决策带来一系列影响深远的变革。

参考文献：

1.袁隽媛，谢健.基于OLAP的高校财务决策研究[J].中国管理信息化，2010，13（17）：2-5.

2.彭成，佟秋利.高校财务多维查询分析系统[J].计算机工程与设计，2012，33（5）：2 057-2 062.

3.樊建勇.基于数据仓库的院系绩效评价与分析系统的应用研究[D].陕西：陕西师范大学，2013.

4.王敬轩，郭收库.基于XBRL的高校财务信息披露研究[J].中国管理信息化，2007，10（11）：60-63.