智能財務(wù)決策支持系統(tǒng)：理論、框架、實踐

趙磊

【摘要】人工智能對會計觀念產(chǎn)生著重大影響。 智能財務(wù)決策支持系統(tǒng)（IFDSS）是基于現(xiàn)代管理科學(xué)和信息技術(shù)， 以計算機及其他諸如手機、平板電腦等終端設(shè)備為工具， 采用人工智能相關(guān)算法、模型來處理大型數(shù)據(jù)集， 繼而“洞見數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值、驅(qū)動企業(yè)戰(zhàn)略決策”。 本研究在當(dāng)前政治經(jīng)濟環(huán)境認知、前期學(xué)術(shù)研究總結(jié)的基礎(chǔ)上， 從有效市場、“三論”（系統(tǒng)論、信息論、控制論）、人工智能、軟件工程學(xué)等理論內(nèi)涵切入， 探討如何構(gòu)建IFDSS體系框架， 并以筆者主導(dǎo)的IFDSS項目為實踐案例， 分析IFDSS的功能特征和應(yīng)用價值。

【關(guān)鍵詞】智能財務(wù)決策支持系統(tǒng);戰(zhàn)略決策;人工智能;機器學(xué)習(xí)

【中圖分類號】F275? ? ? 【文獻標(biāo)識碼】A? ? ? 【文章編號】1004-0994（2022）06-0103-8

一、引言

在國家政策、信息技術(shù)和資金挹注的多重助力下， 會計的智能化發(fā)展前景日益清晰。 盡管智能財務(wù)的研究和實踐尚處于起步階段， 但是依然呈現(xiàn)出百花齊放、百家爭鳴的局面， 有力地促進了老方法向新觀念、老技能向新技術(shù)的積極轉(zhuǎn)變。

1966年， 美國會計學(xué)會（AAA）[1] 率先提出“決策有用性”的財務(wù)會計目標(biāo)， 即“財務(wù)報表使用者的特殊需要——定制會計信息， 將有助于他們做出更好的決策”。 1983年， 葛家澍、唐予華[2] 借鑒西方會計理論， 提出“信息系統(tǒng)論”， 認為會計職能是“提供數(shù)據(jù)和信息， 為經(jīng)濟管理服務(wù)”。 同時期， 楊紀(jì)琬、閻達五[3] 提出具有中國特色的“管理活動論”， 認為“會計是人們管理生產(chǎn)過程的一種社會活動， 其本質(zhì)是圍繞價值運動進行的管理活動”。 近年來， 信息技術(shù)滲透到企業(yè)運營管理的各個角落， 幫助會計人員及時提供充分、相關(guān)、準(zhǔn)確的財務(wù)信息。 在支持企業(yè)決策過程中， 財務(wù)信息與非財務(wù)信息不斷融合、彼此影響， 形成“反饋、控制、再反饋”的閉環(huán)。 現(xiàn)代意義上的會計被賦予更多的責(zé)任， 既是企業(yè)決策信息的生產(chǎn)者， 也是它們的使用者（如參與企業(yè)決策）。 在信息化時代下， “信息系統(tǒng)論”與“管理活動論”所定義的會計職能邊界融為一體。

二、研究綜述

智能決策支持系統(tǒng)（IDSS）的概念可追溯到20世紀(jì)80年代初期，? Sprague等[4] 、Bonczek等[5] 將決策支持系統(tǒng)（DSS）與專家系統(tǒng)（ES）結(jié)合， 運用模糊數(shù)學(xué)進行知識推理， 用于有效解決定量與定性問題及半結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化問題。 1987年， 美國注冊會計師協(xié)會（AICPA）首次將人工智能、專家系統(tǒng)、自然語言、機器人等概念引入財務(wù)領(lǐng)域， 形成智能財務(wù)決策支持系統(tǒng)（IFDSS）的雛形。 自此， 西方理論界和工業(yè)界對人工智能技術(shù)和專家系統(tǒng)在財務(wù)領(lǐng)域的應(yīng)用進行了非常廣泛的探索， 開發(fā)了許多實用的IFDSS， 如IBM Cognos、Oracle Hyperion、SAP BO、Tableau等商業(yè)智能軟件。

我國學(xué)者也對IFDSS展開了一系列研究， 并取得了一定成果。 李良材、陳翼豫[6] 從我國會計實務(wù)現(xiàn)狀出發(fā)， 指出IFDSS是由會計核算層、財務(wù)管理層和財務(wù)決策層有機結(jié)合的財務(wù)信息系統(tǒng)， 開啟了國內(nèi)研究的先河。 梁榮華、史濟建[7] 設(shè)計了包括語言系統(tǒng)、問題處理系統(tǒng)、知識系統(tǒng)在內(nèi)的IFDSS體系架構(gòu)， 并完成開發(fā)。 楊周南[8] 提出會計信息化的ISCA（Information System， Control and Auditing）模型， 認為會計信息系統(tǒng)是一種事件驅(qū)動模式的系統(tǒng)， 其核心是集成和有效的內(nèi)部控制， 從而保證數(shù)據(jù)的及時性、準(zhǔn)確性， 進而支持企業(yè)決策。 王世定、徐玉德[9] 建立了會計信息集成管理系統(tǒng)（IIMS）模型， 整合企業(yè)物流、業(yè)務(wù)流、資金流、信息流， 自動化生成各利益相關(guān)者決策所需的綜合報告及預(yù)測決策模型。 宋旭東、劉曉冰[10] 提出基于分布式數(shù)據(jù)倉庫的企業(yè)決策支持系統(tǒng)， 這一技術(shù)層面構(gòu)思恰逢云計算商業(yè)化應(yīng)用方興未艾。 楊周南、劉梅玲[11] 提出會計信息化標(biāo)準(zhǔn)體系的概念框架， 從方法學(xué)和規(guī)范性視角為IFDSS建設(shè)提供參考。 傅元略[12] 基于智能體技術(shù)理論提出財務(wù)智能體概念， 指出不同功能的財務(wù)智能體可組成財務(wù)決策智能系統(tǒng)。 續(xù)慧泓、楊周南[13] 以會計管理活動論為理論基礎(chǔ)， 結(jié)合大會計觀和IT環(huán)境論， 定義智能會計系統(tǒng)的概念， 其中包括基于“披露—反饋”的價值信息交換循環(huán)， 從某種程度上反映出IFDSS在智能會計系統(tǒng)中的定位。 國內(nèi)近十年來涌現(xiàn)出諸多智能軟件， 如帆軟（Fine BI）、思邁特（Smart BI）、奧威（Ourway BI）等， 通過大數(shù)據(jù)、可視化、多維聯(lián)機分析（OLAP）等技術(shù)， 幫助很多企業(yè)建立了IFDSS平臺。

正是由于新理念、新技術(shù)的應(yīng)用， 使得一些企業(yè)IFDSS實踐成效顯著， 打破了最初IFDSS概念框架。 這些企業(yè)將IFDSS建設(shè)視為由多個子項目組成的整體項目， 從數(shù)據(jù)治理、會計語言、組織績效、制度設(shè)計等頂層視角出發(fā)， 融入大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能等最新技術(shù)， “一攬子”終結(jié)核算、決算、預(yù)算、結(jié)算分而治之的困局（達到“四算合一”）及實現(xiàn)與之對應(yīng)的業(yè)財高度融合， 促進業(yè)財數(shù)據(jù)向決策數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化。

三、理論內(nèi)涵

（一）有效市場理論

有效市場理論認為， 會計正與其他信息渠道如新聞媒體、金融分析師甚至市場價格本身相互競爭 。 會計向利益相關(guān)者提供的信息是有價值的， 具體價值取決于信息的相關(guān)性、完整性、準(zhǔn)確性、及時性。 這是會計獲取交換價值（即報酬）的衡量標(biāo)準(zhǔn)。 在人工智能蔚然成風(fēng)的今天， 一些重復(fù)性、勞動密集型的會計崗位大有被其逐漸取代的趨勢， 一些以知識推理為主的會計工作不斷受到人工智能的挑戰(zhàn)。

有效市場理論還提醒， 會計之所以能夠存在， 理論上的基本原因即“信息不對稱”。 如果存在其他群體可以提供更為有價值的信息， 會計的價值就會貶損。 這樣， 可以視會計為一種機制。 它能夠?qū)⑾嚓P(guān)信息傳遞給內(nèi)部決策者， 再從企業(yè)內(nèi)部傳遞至外部， 致使企業(yè)和社會同時獲益。 IFDSS具有整合企業(yè)內(nèi)外部相關(guān)信息的能力， 并對所獲的信息進行快速分析， 不僅高效生成對內(nèi)部利益相關(guān)者有用的決策信息， 而且可為不同的外部利益相關(guān)者提供高質(zhì)量的相關(guān)信息， 進而幫助會計建立信息優(yōu)勢， 鞏固和提升會計的價值。

（二）系統(tǒng)論、信息論、控制論

以“三論”（系統(tǒng)論、信息論、控制論）為代表的現(xiàn)代科學(xué)方法論， 是20世紀(jì)以來最偉大的理論成果之一。 近代以來， 自然科學(xué)高速發(fā)展， 各門學(xué)科不斷細分， 衍生學(xué)科不斷產(chǎn)生; 同時， 各學(xué)科之間又不斷交叉滲透， 走向綜合化、整體化。 IFDSS以信息為載體， 在人工智能的賦能下形成具有自我感知的控制， 但它不是一個孤立的系統(tǒng)。 可以說， “三論”是哲學(xué)范疇的具體化、規(guī)范化、模型化， 對IFDSS建設(shè)具有前瞻性、全局性的指導(dǎo)作用。

亞里士多德提出“整體大于部分之和”的思想， 后來發(fā)展成為系統(tǒng)論的基本原則。 部分形成整體， 整體反映部分， 部分只有在整體中才能體現(xiàn)價值， 但是部分最優(yōu)并不一定代表整體最優(yōu)。 當(dāng)然， 系統(tǒng)也并非孤立存在， 會受到所處環(huán)境的影響和制約， 同時作用于環(huán)境、改造環(huán)境。 系統(tǒng)通過結(jié)構(gòu)將要素聯(lián)結(jié)起來， 要素是活動的， 而結(jié)構(gòu)則相對穩(wěn)定， 從而使系統(tǒng)保持穩(wěn)態(tài)。 任何作為有機整體的系統(tǒng)都必須是開放和非平衡的， 才能打破系統(tǒng)自身靜止、僵化的狀態(tài)， 使系統(tǒng)活躍起來。 最后， 科學(xué)的系統(tǒng)決策包括以下關(guān)鍵程序： 提出問題、確定目標(biāo)、獲取信息、設(shè)計方案、決策及反饋。

信息反映事物的存在和發(fā)展變化情況。 信息傳遞的基本程序是： 信息經(jīng)過編碼， 由發(fā)送者即信源發(fā)出， 沿信道傳遞， 到達信息接收者即信宿， 經(jīng)過譯碼后被接收者接收并理解。 20世紀(jì)40年代， 信息論的奠基人、美國數(shù)學(xué)家香農(nóng)根據(jù)信息編碼原理給出信息的度量公式， 受熱力學(xué)的啟發(fā)用“熵”度量信息。 信息和熵所反映的系統(tǒng)過程和方向是相反的： 信息量增加， 表明不確定性的減少、有秩序程度的提高; 熵的增加， 表明不確定性的增加、有秩序程度的降低。 噪聲即無用信息不僅占用信道容量， 還增加信息的無秩序性， 導(dǎo)致熵增加。 所以， 在處理信息時應(yīng)目的明確、來源可靠、數(shù)據(jù)求實、視野開闊。

按照控制論創(chuàng)始人維納的定義： 控制論是關(guān)于動物和機器中控制和通信的科學(xué)。 由此引申出一種普遍的結(jié)論： 控制論是以各種系統(tǒng)共同存在的控制規(guī)律為研究對象的一門科學(xué)。 維納將機器控制與動物身體協(xié)調(diào)控制機能進行抽象類比， 認為它們都有一個相當(dāng)確切的“同構(gòu)性”。 如果將系統(tǒng)控制過程的“同構(gòu)性”比喻為控制的“骨骼”， 那么控制過程中的信息就如同“血液”在控制反饋的網(wǎng)絡(luò)中流動。 控制論強調(diào)反饋機制， “雙向通訊”是形成閉環(huán)控制的關(guān)鍵。 信息在這種循環(huán)往復(fù)的過程中， 經(jīng)過反饋、再反饋并不斷改變內(nèi)容， 從而實現(xiàn)控制。

IFDSS反映企業(yè)戰(zhàn)略意志， 一般由多個子系統(tǒng)模塊組成， 并處于動態(tài)多變的內(nèi)外部環(huán)境中， 應(yīng)基于系統(tǒng)論思想構(gòu)建穩(wěn)態(tài)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)。 信息在IFDSS中流動， 應(yīng)從源頭上減少噪聲， 嚴格建立主數(shù)據(jù)治理體系， 理順數(shù)據(jù)處理邏輯， 整體上用熵減取代熵增。 通過閉環(huán)反饋機制， 不斷修正、減少、消除導(dǎo)致熵增的因素， 保證信息在IFDSS中的一致性、有序性、效能性。

（三）人工智能

人工智能是指無需以固定、預(yù)先設(shè)定的指令或程序處理信息， 在特定情形下具備人類決策或推理的技術(shù)能力。 當(dāng)然， 這并不預(yù)示著機器覺醒時代的來臨——某種意義上， 人工智能只是在從事以概率為基礎(chǔ)的推理， 遠不具備人類的逆向思維、情境感知、自我進化等高等動物應(yīng)有的能力。 人工智能是一個博大精深的知識體系， 包括機器學(xué)習(xí)、自然語言處理、數(shù)據(jù)分析法、機器人流程自動化（RPA）等。 機器學(xué)習(xí)又細分為有監(jiān)督、無監(jiān)督、半監(jiān)督機器學(xué)習(xí)， 還可以細分很多種。 IFDSS之所以加上“智能”二字， 是因為其中應(yīng)用部分（非全部）人工智能技術(shù)， 比如， 基于機器學(xué)習(xí)的回歸、決策樹、分類、聚類、關(guān)聯(lián)分析、知識圖譜、語義理解等算法。 隨著需求疊加、技術(shù)突破， 或許更多的人工智能技術(shù)會被應(yīng)用到其中。

（四）軟件工程學(xué)

IFDSS一般是基于某一個或多個軟件開發(fā)平臺， 根據(jù)企業(yè)需求進行定制化開發(fā)， 整體上是IT實施項目范疇， 應(yīng)遵循軟件工程學(xué)的方法論。 電氣與電子工程師協(xié)會（IEEE）給出了一個更全面的軟件工程的定義： ①將系統(tǒng)化的、規(guī)范的、可量化的方法應(yīng)用于軟件的開發(fā)、運行和維護， 即將工程化方法應(yīng)用于軟件; ②對①中所述方法的研究。 軟件工程是一種層次化的技術(shù)， 可分為工具、方法、過程、質(zhì)量關(guān)注點等層次。 軟件開發(fā)有很多模型， 其中敏捷軟件工程逐漸受到矚目， 其哲學(xué)理念推崇敏捷響應(yīng)不斷變化、無法確定的實施環(huán)境（比如客戶需求）。 敏捷實施過程應(yīng)與需求方精誠合作， 具備全局的過程化管理理念， 能將復(fù)雜需求切割成不同的邏輯清晰的子需求， 通過迭代開發(fā)的方式實現(xiàn)全部需求。 其實， 一個成功的IFDSS項目就是先簡單后困難、先整體后局部、先一般后特殊的不斷迭代實施的過程， 適合應(yīng)用敏捷軟件工程的方法論。

四、體系框架

1983年， 作為管理信息系統(tǒng)（MIS）領(lǐng)域的先鋒，? Sprague等[4] 提出決策支持系統(tǒng)（DSS）框架， 這一框架在大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能日益普及的今天仍然具有現(xiàn)實意義。 誠然， 數(shù)字時代下的財務(wù)管理職能， 有了顯著變化。 合格的財務(wù)決策者， 不僅是信息的生產(chǎn)者， 還是信息的使用者、再生產(chǎn)者， 且深度參與企業(yè)戰(zhàn)略、戰(zhàn)術(shù)、運營管理等各個層面。 所以， 通過人工智能賦能的FDSS演變成IFDSS， 自然就有不一樣的內(nèi)涵和外延。

（一）特征

IFDSS解決一系列企業(yè)管理方面的開創(chuàng)性問題， 很大程度上跳出傳統(tǒng)財務(wù)管理的領(lǐng)域， 具有鮮明的個性特征： 第一， 集中于管理者半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化問題， 即利用欠缺或無規(guī)律性信息進行決策; 第二， 協(xié)助全過程、產(chǎn)品或項目全生命周期的獨立、團隊交互式?jīng)Q策行為， 比如智能篩選決策方案; 第三， 運用數(shù)據(jù)集成模型， 且實現(xiàn)從指標(biāo)層到聚合層再到最底層的全鏈路數(shù)據(jù)鉆取， 對數(shù)據(jù)“追本溯源”; 第四， 系統(tǒng)計算迅速， 最好能達到極低延遲甚至實時標(biāo)準(zhǔn)， 以及交互性較好， 使得計算機技術(shù)不佳的用戶也可以無障礙使用; 第五， 系統(tǒng)具備較強的靈活性和魯棒性， 可以適應(yīng)各種環(huán)境變化以及用戶需求的變更; 第六， 基于軟件工程方法論實現(xiàn)， 迭代開發(fā)、不斷優(yōu)化。

（二）定位

現(xiàn)代企業(yè)管理理論認為， 財務(wù)管理活動居于企業(yè)管理活動的核心地位， 財務(wù)管理目標(biāo)集中反映企業(yè)目標(biāo)。 IFDSS是財務(wù)管理活動信息化、智能化的映像和重塑， 在企業(yè)所有信息系統(tǒng)中應(yīng)居于核心地位。 企業(yè)戰(zhàn)略層次劃分為總體層、業(yè)務(wù)層、職能層， 每個層次體現(xiàn)IFDSS的不同目標(biāo)和用戶群， 具體如表1所示。

（三）原則

IFDSS從理論邁向?qū)嵺`并非易事， 有很多經(jīng)驗教訓(xùn)值得深思——IFDSS項目應(yīng)遵循相應(yīng)原則。 筆者根據(jù)過往項目實施心得體會， 歸納總結(jié)如下：

1. 最高領(lǐng)導(dǎo)擔(dān)責(zé)。 IFDSS項目之于企業(yè)， 毋庸置疑是“一把手”工程， 應(yīng)由最高領(lǐng)導(dǎo)掛帥。 只有如此， 方可體現(xiàn)IFDSS項目的重要性， 方能動員各級管理者全力參與、集思廣益， 消除影響目標(biāo)實現(xiàn)的各種自利、逆向選擇等行為。

2. 個體服從整體。 前文提及， 個體雖然在整體中才能體現(xiàn)價值， 但是并不表明個體最優(yōu)的加總就能實現(xiàn)整體最優(yōu)， 不同個體之間可能存在非線性或負線性的某種關(guān)聯(lián)。 所謂個體最優(yōu)， 比如有的事業(yè)部或部門為提高績效， 會要求IFDSS使用有利于他們的業(yè)務(wù)規(guī)則， 或優(yōu)先實現(xiàn)他們的需求。 因此， 在設(shè)計IFDSS時應(yīng)從全局視角出發(fā)， 優(yōu)先考慮最能為企業(yè)帶來價值的模塊或功能， 而這種價值最大化往往是基于企業(yè)總體層面的戰(zhàn)略意圖。

3. 有效數(shù)據(jù)治理。 在IFDSS包羅所有的核心數(shù)字資產(chǎn)前， 應(yīng)制定、執(zhí)行科學(xué)有效的數(shù)據(jù)治理規(guī)則， 比如統(tǒng)一各種主數(shù)據(jù)（科目、項目、客戶、供應(yīng)商、產(chǎn)品等）編碼。 任何高效運行的信息系統(tǒng)都建立在數(shù)據(jù)規(guī)范化的基礎(chǔ)之上， 以數(shù)據(jù)分析、預(yù)測為關(guān)鍵功能的IFDSS更是如此。 遺憾的是， 很多企業(yè)在實施IFDSS前， 未認識到數(shù)據(jù)治理的重要性， 導(dǎo)致很多項目未能成功。

4. 成本效益分析。? 獲取信息需要付出成本， 即使被動獲取的原始信息， 也需要進一步加工才能為決策所用。 如果獲取信息的成本高于利用信息所得到的收益， 則應(yīng)衡量其是否符合成本效益原則。 由此可見， 不要試圖利用IFDSS獲取所有信息， 比如需要耗費大量人力、物力、財力才能得到的低價值信息。

5. 分階段分步驟。 IFDSS是一個綜合性較強的系統(tǒng)， 建設(shè)周期較長， 實施成本較高， 涉及內(nèi)外部人員眾多， 消耗的管理成本難以估量。 值得關(guān)注的現(xiàn)實問題是， 一旦項目實施失敗， 會嚴重動搖企業(yè)再次實施IFDSS的信心， 甚至項目關(guān)鍵人員的管理權(quán)威會受到影響。 總之， IFDSS項目應(yīng)基于嚴格的軟件工程方法論， 將大項目分為幾個子項目， 分階段、分步驟敏捷迭代實施， 將項目風(fēng)險降至最低。

（四）框架

IFDSS與ERP不同： ERP的信息流以實物流、資金流為基礎(chǔ); IFDSS的信息流以形成決策信息為基礎(chǔ)， 更關(guān)注信息的獲取、加工、輸出（圖1）。

據(jù)圖1可知： 第一， IFDSS的數(shù)據(jù)源是結(jié)構(gòu)、非結(jié)構(gòu)化（比如圖片、聲音等）數(shù)據(jù)， 既有來自企業(yè)內(nèi)部也有來自企業(yè)外部的， 既有財務(wù)也有非財務(wù)的; 第二， 數(shù)據(jù)處理以解決數(shù)據(jù)質(zhì)量問題為首要任務(wù)， 通過抽取、轉(zhuǎn)換（數(shù)據(jù)清洗）后， 加載進數(shù)據(jù)倉庫; 第三， 計算模型是對規(guī)范化后的數(shù)據(jù)進行加工， 形成聚合層、指標(biāo)層的數(shù)據(jù)， 為模型訓(xùn)練提供數(shù)據(jù)集; 第四， 根據(jù)業(yè)務(wù)需求， 構(gòu)造各種人工智能模型（如機器學(xué)習(xí)）， 對數(shù)據(jù)集進行訓(xùn)練和測試; 第五， 評估模型效果， 并進行修正以達到最好的擬合效果; 第六， 報告輸出的是IFDSS的成果物， 可采用各種數(shù)據(jù)呈現(xiàn)形式（圖、表或圖表結(jié)合等）。

（五）模型

由于需求不同、企業(yè)期許有異， IFDSS項目應(yīng)用人工智能模型（也稱算法）的側(cè)重點是有差別的， 但是大都集中在機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域。 具體如表2所示。

五、最佳實踐

所謂IFDSS最佳實踐， 業(yè)界并沒有評判標(biāo)準(zhǔn)。 從財務(wù)信息化項目實施效果類推， 若應(yīng)用先進技術(shù)和理念、客戶滿意度高、切實帶來管理效率提升、項目可見及潛在收益遠大于投入， 則該IFDSS項目可成為業(yè)界宣傳的對象， 即為IFDSS最佳實踐。 本文以由筆者主導(dǎo)的某互聯(lián)網(wǎng)信息安全頭部企業(yè)IFDSS項目為案例， 分享項目實施背景、方案、成效。

（一）背景

在萬物互聯(lián)、數(shù)字化蓬勃發(fā)展的新時代， 該企業(yè)抓住機遇、迅速成長， 成功躋身中國網(wǎng)絡(luò)安全軟件領(lǐng)域“第一方陣”。 然而， 其承載財務(wù)管理職能的信息化基礎(chǔ)卻極其薄弱， 導(dǎo)致財務(wù)報告（即決策數(shù)據(jù)）整合能力不足， 所催生的矛盾幾乎到了無法調(diào)和的地步。 具體表現(xiàn)如下： ①計算效率低下。 基于Excel與公司自研的報表系統(tǒng)， 在處理海量數(shù)據(jù)時難堪大任， 嚴重滯后于決策時效。 ②邏輯控制偏弱。 弱邏輯控制與人工主觀判斷相結(jié)合， 頻繁出現(xiàn)數(shù)據(jù)錯誤， 糾正過程耗時費力且效果低于預(yù)期。 ③數(shù)據(jù)粒度粗、涵蓋范圍窄、無法追溯。 決策數(shù)據(jù)與財務(wù)數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)脫節(jié)， 數(shù)據(jù)鏈路支離破碎， 指標(biāo)結(jié)果缺乏支撐、動因無法追溯。 ④數(shù)據(jù)集成度不高。 公司ERP、自研系統(tǒng)、外購系統(tǒng)孤懸于私有云之上， 僅ERP與個別自研系統(tǒng)共享部分數(shù)據(jù)， 尚未建立有效的財務(wù)數(shù)據(jù)中臺。 ⑤缺乏協(xié)同、流程化控制。 形成最終決策數(shù)據(jù)過程中， 需要不同部門進行數(shù)據(jù)提交、結(jié)果確認， 但是過程顯得非常“僵化”。 相關(guān)人員用相對落后的手段（電話、電郵）， 疲于應(yīng)付重復(fù)性的流程化（上傳下達、數(shù)據(jù)修正）工作。 有鑒于此， 公司期望以實施IFDSS項目為契機， 打通各個系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)鏈路， 借助智能化技術(shù)尋找業(yè)財融合的最優(yōu)解， 促進財務(wù)決策能力全面提檔升級。

（二）方案

基于金字塔型頂層整體設(shè)計理念， IFDSS項目方案先易后難兼顧成本效益， 拆為多期分階段、分步驟實施， 從而保證風(fēng)險可控、成本可控。 限于篇幅， 下面僅列出部分核心方案：

1. 整體框架。 IFDSS整體框架反映信息流的縱橫交錯、吞吐融合， 如圖2所示。

（1）數(shù)據(jù)源。 數(shù)據(jù)來源廣泛， 除必不可少的ERP、業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)外， 還拓展到： ①物聯(lián)網(wǎng)。 安全設(shè)備運行信息， 比如激活狀態(tài)、異常狀態(tài)等。 ②Web。 網(wǎng)頁上可信度較高的公共信息， 特別是政府政策性公告。 ③社交媒體。 互聯(lián)網(wǎng)輿情信息（遠期規(guī)劃， 尚處于探索階段）， 比如微博、一些知名度較高的論壇等。 ④文本信息。 一些可識別、可量化的文本數(shù)據(jù)， 比如競爭對手公告文件。 ⑤金融大數(shù)據(jù)。 對接一些公共金融大數(shù)據(jù)平臺API（應(yīng)用程序接口）， 快速獲取宏觀經(jīng)濟、行業(yè)競爭情報、公共公司（競爭對手）相關(guān)數(shù)據(jù)。 從數(shù)據(jù)源抽取數(shù)據(jù)到數(shù)據(jù)整合層， 應(yīng)用到一些智能化技術(shù)， 比如網(wǎng)絡(luò)爬蟲（Web）、語義理解（社交媒體）、文本識別（文本信息）等。

（2）數(shù)據(jù)整合。 基于不同的應(yīng)用場景， 源數(shù)據(jù)經(jīng)過清洗、加工、轉(zhuǎn)換后整合進不同的存儲模型： ①數(shù)據(jù)湖。 存儲超大量結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)， 采用分布式數(shù)據(jù)庫集群大數(shù)據(jù)架構(gòu)， 建設(shè)在公有云上。 ②數(shù)據(jù)中臺、數(shù)據(jù)插座。 數(shù)據(jù)中臺是在分析業(yè)務(wù)前臺需求的前提下， 在大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上融合結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)， 通過數(shù)據(jù)插座提供業(yè)務(wù)前臺所需的數(shù)據(jù)集。 ③數(shù)據(jù)集市。 數(shù)據(jù)在不同維度進行定義、組織， 形成面向決策分析的數(shù)據(jù)立方體， 滿足特定部門或用戶的需求。 此外， 數(shù)據(jù)立方體存儲在多維內(nèi)存數(shù)據(jù)庫中， 計算速度非常快。 ④知識庫。 專門存取一些知識化數(shù)據(jù)模型， 供機器學(xué)習(xí)模型使用。 ⑤AI數(shù)據(jù)引擎。 根據(jù)機器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集規(guī)則要求， 將所需數(shù)據(jù)存儲在特定數(shù)據(jù)庫。 IFDSS的基礎(chǔ)是數(shù)據(jù)， 但如何形成符合決策分析要求的規(guī)范化數(shù)據(jù)卻是知易行難， 對任何類別數(shù)據(jù)的治理， 都可能影響企業(yè)堅持多年的管理習(xí)慣。 這種慣性會形成數(shù)據(jù)治理的阻力， 進而致使IFDSS項目功虧一簣， 所以數(shù)據(jù)整合至關(guān)重要。

（3）應(yīng)用模型。 數(shù)據(jù)只有經(jīng)過應(yīng)用模型處理后， 才能最終被用戶所感知。 IFDSS應(yīng)用模型包括： ①報表。 由報表系統(tǒng)出具高度定制化的類似Excel的固定報表， 可以無縫銜接替換代表企業(yè)管理基礎(chǔ)和文化的原報表模板， 并進行相應(yīng)改良和拓展。 ②商業(yè)智能。 通過“拖、拉、拽”快速構(gòu)造數(shù)據(jù)可視化圖表， 基于商業(yè)智能系統(tǒng)內(nèi)嵌的固定模型對數(shù)據(jù)進行智能分析及呈現(xiàn)， 然后將圖表推送至用戶的終端設(shè)備。 ③機器學(xué)習(xí)。 機器學(xué)習(xí)是人工智能的一個子集， 通過對海量數(shù)據(jù)進行分析， 學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集特征， 洞察相關(guān)性和因果關(guān)系， 預(yù)測未來、推動決策。 ④財務(wù)機器人（RPA）。 IFDSS中一些重復(fù)性的流程化工作、關(guān)鍵數(shù)據(jù)指標(biāo)異常巡檢交由財務(wù)機器人（RPA）解決， 可大幅減少人為干預(yù)， 提高系統(tǒng)應(yīng)用效能。

（4）用戶。 IFDSS用戶群體分為以下幾類： ①決策者。 企業(yè)戰(zhàn)略總體層、業(yè)務(wù)層的決策者， 是最能體現(xiàn)IFDSS價值的用戶群體。 ②關(guān)鍵用戶。 盡管業(yè)財數(shù)據(jù)向決策數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化的過程應(yīng)用了大量自動化、智能化技術(shù)， 但是仍需要財務(wù)及其他部門人員（即關(guān)鍵用戶）的積極參與， 才能最終實現(xiàn)IFDSS的目標(biāo)。 ③數(shù)據(jù)科學(xué)家。 應(yīng)用機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘等模型， 從數(shù)據(jù)資產(chǎn)中探索有價值的信息， 是數(shù)據(jù)科學(xué)家的工作。 ④開發(fā)人員。 IFDSS全面上線后， 除日常運行維護， 還會有新增的需求， 不應(yīng)完全依賴外部實施人員， 因而開發(fā)人員必不可少。

2. 方案要點。 IFDSS項目涉及面極廣， 但重點可以聚焦以下方面。

（1）系統(tǒng)畫像。 系統(tǒng)畫像是對IFDSS功能模塊的直觀描述， 包括： ①全面預(yù)算。 全面預(yù)算是串聯(lián)企業(yè)業(yè)務(wù)、財務(wù)管理活動的最佳管理工具， 是該企業(yè)建設(shè)IFDSS的潛在動機。 全面預(yù)算模塊不僅覆蓋產(chǎn)、銷、研等業(yè)務(wù)活動， 還涵蓋投融資等財務(wù)活動， 解決戰(zhàn)略與資源的平衡問題。 ②滾動預(yù)測。 滾動預(yù)測是評估未來預(yù)算能否順利執(zhí)行的參照， 是企業(yè)調(diào)整戰(zhàn)略、預(yù)算的直接依據(jù)。 一般情況下， 預(yù)測數(shù)等于累計（截至當(dāng)月）執(zhí)行數(shù)加上未來（次月至年末）預(yù)測數(shù)。 滾動預(yù)測是全面預(yù)算的縮影， 但是嚴肅性、員工參與度低于全面預(yù)算， 因為企業(yè)不可能每個月都耗費大量管理成本編制全面預(yù)算， 所以滾動預(yù)測需要用到大量自動化計算模型及智能預(yù)測模型， 以盡可能縮短編制時間。 ③管理報告。 管理報告是IFDSS的主要輸出物： 在報表系統(tǒng)形成各式各樣的報表， 既有固定報表， 也有活動報表（帶下拉菜單、選擇框等控件）; 在財務(wù)即席分析平臺（商業(yè)智能）對數(shù)據(jù)進行多維分析（上鉆下鉆、旋轉(zhuǎn)切片等）與可視化呈現(xiàn)。 ④其他報告。 其他報告是管理報告的補集， 基本上是按需靈活提供， 反映IFDSS的附加價值， 包括合并報表及報表附注、業(yè)務(wù)部門報表、專題分析報告等。

（2）組織結(jié)構(gòu)。 企業(yè)組織結(jié)構(gòu)隨著經(jīng)營戰(zhàn)略的變化而變化， 即企業(yè)組織結(jié)構(gòu)不僅具有多樣性特征， 還具有動態(tài)適應(yīng)性特征。 互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟瞬息萬變， 決定該企業(yè)戰(zhàn)略的前瞻性和應(yīng)變性。 戰(zhàn)略焦點轉(zhuǎn)移致使組織結(jié)構(gòu)調(diào)整， 組織結(jié)構(gòu)調(diào)整是戰(zhàn)略實施的保障。 該企業(yè)打破法人組織概念， 以部門為最小核算單元， 以產(chǎn)品、營銷、職能分類構(gòu)成矩陣型事業(yè)部， 事業(yè)部歸屬不同戰(zhàn)略業(yè)務(wù)單元（SBU）。 企業(yè)戰(zhàn)略在總體層、業(yè)務(wù)層變化極為頻繁， 集中反映在營銷組織的變化上， 比如同一財政年度會有二、三種截然不同的組織劃分。 在IFDSS中需建立靈活易變的極精細的組織結(jié)構(gòu)， 且保證同口徑、不同口徑期間數(shù)據(jù)計算規(guī)則的一致性， 同時滿足核算（法定組織）、管理（管理組織）的雙重需求。

（3）會計語言、制度流程。 業(yè)財融合的首要任務(wù)是統(tǒng)一會計語言， 實現(xiàn)其與業(yè)務(wù)語言的嚴格轉(zhuǎn)換。 IFDSS包括全面預(yù)算、滾動預(yù)測， 雖然強調(diào)全員參與、全業(yè)務(wù)覆蓋， 但是非財務(wù)人員一般不能也不必理解會計核算規(guī)則（即會計語言）。 在IFDSS中內(nèi)置業(yè)務(wù)語言翻譯模型， 將其自動轉(zhuǎn)換為會計語言， 比如業(yè)務(wù)科目映射為會計科目、業(yè)務(wù)規(guī)則映射為會計規(guī)則。 統(tǒng)一會計語言需要制度化保障和對關(guān)鍵業(yè)務(wù)流程實行漸進性重組， 例如： 在應(yīng)用IFDSS前， 業(yè)務(wù)部門向財務(wù)部門提交的數(shù)據(jù)一般不經(jīng)過部門負責(zé)人審核， 提交有時限規(guī)定但未執(zhí)行; 在應(yīng)用IFDSS后， 需要重新修訂流程并固化至IFDSS流程引擎。 除核心流程外， 那些復(fù)雜但不重要的流程由IFDSS輸出至OA系統(tǒng)， 在OA端進行處理。

（4）數(shù)據(jù)治理、模型。 數(shù)據(jù)治理的對象是企業(yè)主數(shù)據(jù)， 即系統(tǒng)間共享數(shù)據(jù)（部門、科目、賬戶、客戶、供應(yīng)商、產(chǎn)品、員工等）， 也稱為基準(zhǔn)數(shù)據(jù)。 該企業(yè)存在一些主數(shù)據(jù)不一致的現(xiàn)象， 如同一客戶有多重代碼且名稱有差別、產(chǎn)品一物多碼與一碼多物等。 此外， 還發(fā)現(xiàn)相同主數(shù)據(jù)有多重屬性， 不同部門有不同定義標(biāo)準(zhǔn)， 比如國家標(biāo)準(zhǔn)、行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)、公司標(biāo)準(zhǔn)， 而標(biāo)準(zhǔn)之間并未建立有效映射關(guān)系。 數(shù)據(jù)治理做起來耗時費力、不討好， 可是一旦缺失該重要環(huán)節(jié)， IFDSS必然“基礎(chǔ)不牢、地動山搖”。 在數(shù)據(jù)模型層面， 構(gòu)建以實際數(shù)、預(yù)算數(shù)、預(yù)測數(shù)為基礎(chǔ)的多維數(shù)據(jù)立方體。 計算規(guī)則包含在數(shù)據(jù)立方體中， 將數(shù)據(jù)從底層逐級聚合到頂層， 在不同維度空間進行實時計算。 建立全數(shù)據(jù)鏈路鉆取模型， 從數(shù)據(jù)集市穿透數(shù)據(jù)中臺至數(shù)據(jù)湖底， 使得所有數(shù)據(jù)均可“追根溯源、一鉆到底”。

（5）價值動因。 該企業(yè)采用阿米巴經(jīng)營模式進行精細化管理。 簡而言之， 除職能、研發(fā)部門外， 將整個企業(yè)分割成多個阿米巴組織， 每個阿米巴通過與市場直接聯(lián)系（通過訂單系統(tǒng)確認歸屬）的獨立核算制進行運營， 是自負盈虧的利潤中心。 外部價格、內(nèi)部成本通過轉(zhuǎn)移定價機制滲透到每個阿米巴組織， 其驅(qū)動因素就是價值動因。 對于互聯(lián)網(wǎng)科技企業(yè)， 最主要的價值動因就是人工工時， 但是人工工時并非簡單的加權(quán)平均分攤， 而是基于不同產(chǎn)品、不同工種的權(quán)重進行綜合分攤， 稱之為“多因素價值模型”。 事實上， 直簽訂單成本不需要進行分攤， 混簽訂單成本以人工工時乘以職級系數(shù)為基礎(chǔ)分攤到相應(yīng)的阿米巴組織。 間接成本的價值驅(qū)動因素需要逐一分析確定， 例如場地租賃費分攤是以員工實際辦公面積為價值動因。

（6）財務(wù)機器人（RPA）、商業(yè)智能、機器學(xué)習(xí)。 企業(yè)置身信息技術(shù)日新月異的互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)， 對新興技術(shù)秉持積極開放的態(tài)度。 為解決一些獨特、非傳統(tǒng)的需求問題， IFDSS應(yīng)用一定的人工智能技術(shù)， 具體如表3。

3. 成效。? IFDSS解決的是戰(zhàn)略決策層面的問題， 一般投入較大、見效較慢， 在實施過程中應(yīng)避免急躁、保持耐心。 那么IFDSS可以帶來何種價值？ 參考案例企業(yè)： 第一， 管理報告生成時間由每月18號提前至每月3號， 基本與結(jié)賬時間同步（略延后6 ～ 12小時）， 且信息量較之前增加近5倍; 第二， 建立財務(wù)數(shù)據(jù)中臺， 規(guī)范數(shù)據(jù)治理， 依托單一系統(tǒng)實現(xiàn)全面預(yù)算、滾動預(yù)測、合并報表與報表附注、商業(yè)智能等功能; 第三， 將財務(wù)管理流程嵌入IFDSS， 將績效考核融入IFDSS， 進一步前移財務(wù)管控窗口， 財務(wù)管理由“粗放型”邁向“精準(zhǔn)型”; 第四， 應(yīng)用前瞻性的人工智能技術(shù)， 財務(wù)人員的生產(chǎn)力得到極大的解放， 原10人管理報告小組轉(zhuǎn)崗為財務(wù)分析、預(yù)算管理、共享報告， 財務(wù)部門提供的決策信息更富價值; 第五， 業(yè)務(wù)部門對IFDSS的認同， 逐漸接受IFDSS的信息處理模式， 紛紛要求在IFDSS中實現(xiàn)非財務(wù)需求， 故而“深化IFDSS應(yīng)用主題、疊加IFDSS應(yīng)用價值”。

六、結(jié)束語

本文旨在從“理論推動實踐， 實踐修補理論”的角度， 探討智能財務(wù)決策支持系統(tǒng)（IFDSS）體系框架、最佳實踐。 實踐固然重要， 但應(yīng)先從思辨的角度剖析IFDSS存在的必要性、必然性， 即“決策有用性”、有效市場理論。 “三論”（系統(tǒng)論、信息論、控制論）是IFDSS體系框架中相關(guān)原則形成的基石， 人工智能、軟件工程學(xué)是IFDSS最終從理論走向?qū)嵺`的對策。 也應(yīng)認識到， IFDSS的標(biāo)準(zhǔn)化程度遠不及ERP， 理論研究、行業(yè)實踐一直“波瀾不驚”： 一是企業(yè)需求、管理基礎(chǔ)尚未達到應(yīng)用IFDSS的高度; 二是企業(yè)僅簡單應(yīng)用IFDSS某些功能， 并未全面推廣。 然則， 會計智能化是大勢所趨， 所以筆者期望通過本文為我國IFDSS發(fā)展提供有益參考。 值得一提的是， 限于時間和篇幅， 未能給出IFDSS案例的詳細方案。 此外， 本文所構(gòu)建的IFDSS體系框架在完整性、規(guī)范性方面可能尚存缺憾， 其合理性、科學(xué)性尚待進一步考證， 該部分內(nèi)容將在后續(xù)相關(guān)論文中予以探討。

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