作者：[谢琨]

强大的现代信息科技的硬件支持使从前复杂得令人望而却步的许多会计模型、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。人工智能技术通过模拟人类专家求解复杂问题所利用的知识和推理能力，建立相应经营和财务数据分析计算机智能系统以解决某一特定领域的复杂问题。在西方实务界，财务和会计专家系统应用越来越广泛。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。


一、财务和会计专家系统应用概述


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。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，如商业兼并、租赁、外汇汇率、养老金会计、股票等。


我们将文献报道的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。按照目标问题域的不同，财务分析专家系统可以分为：①分类问题，即根据可观察量进行归类；②诊断问题，从可观察量中导出某经济系统失常；③纠错问题，针对某些经济问题提出解决方法，如评价贷款损失的专家系统，首先评估贷款损失并提出解决策略；④解释问题，根据采集的数据来解释某一经济现象，如分析会计差异的ＭＯＤＥＬ专家系统和用来解释股票补偿税收后果的ＣＯＲＰＴＥＸ专家系统。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。


财务分析专家系统按照业务行为又可以划分为：①公司财务分析专家系统，主要用来分析公司的财务经营状况；②商业发展成败原因分析专家系统，即通过分析某一项目的过去和现有的数据，分析某件事物当前状态的原因并预测将来的发展趋势；③市场分析专家系统，即就某项产品的市场进行分析，如果该产品早已生产面世，该系统可以用来分析其销售状况。


２．合成专家系统。具体包括：①在相对较小搜索空间的约束条件下，配置目标集，如管理商业贷款组合计划的ＭＡＥＢＬＥ专家系统；②在相对较大搜索空间的约束条件下，设计目标集，如个人理财设计ＰＬＡＮＭＡＮ专家系统；③设计采取行动的规划专家系统，如审计规划ＥＸＰＥＲＴＥＳＴ系统等。


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：①控制风险估计系统，②诈骗检测系统，③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，应用领域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。其基本框架见下图。











产生式财务会计专家系统由三个基本部分组成：①规则库，它是产生式规则的结合。规则的一般形式为：Ｒｕｌｅ＃：ｉｆＡ１＾Ａ２＾Ａ３＾……＾ＡｎｔｈｅｎＢ。其中，Ｒｕｌｅ＃为规则序号，Ａ１～Ａｎ为前提，Ｂ是一个结论或操作，或者是多个结论或操作的组合。②动态数据库，用于存放求解过程中的各种当前信息。它决定着规则在问题求解的当前状态下是否有用。③推理机。它控制产生式财务会计专家系统的整个问题求解过程。一个问题的求解需要多条规则，推理机采用合适的控制算法，根据当前动态数据库的信息，匹配所有可用规则，再决定哪条规则被启用、执行，这一过程称为冲突消解。推理机的工作过程是以“匹配—冲突消解—操作”三个阶段为一个周期运行。


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


在利用专家系统来描述和解决一个财务和会计问题时，其建模过程有６个步骤。下面以租赁业务为例，介绍其建模过程：①列出所有可能的选项。如承租人有两个租赁选择：经营性租赁和资本性租赁。②确定相应的规则。区别经营租赁和资本租赁的四条基本规则是：第一，所有权转移；第二，存在采购契约选项；第三，使用大于７５％的资产经济寿命；第四，租赁费用的现值超过９０％的资本市场公允价值。③确定规则应用的程序（推理机）。如租赁业务中，在租赁结束期末，将所有权转让给出租人的是资本性租赁，不管出租人在租赁期内是否使用完７５％的资产使用寿命。这样第一条规则应该是判断租赁期内所有权是否转让。④每条规则的所有术语必须明晰定义。如租赁期不仅包括租赁初期，还包括其他各自租赁期间，在租赁期间，假设租赁延长是合理的、肯定的。⑤在一个规则应用前，首先按事实匹配，选择何种测试。如要知道租赁期间，必须知道租赁是否有何契约更新选项；计算最小租赁费用的现值时，必须知道是否确保残值，而且承租人是否了解出租人采用的贴现率。⑥采用何种计算法，确定一个规则启用，例如，在应用第四个规则时必须计算现值。


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：①领域专家；②知识工程师；③知识表征方法；④知识的提取；⑤问题域。


由于专家系统在判断问题时，表现出知识不完备性、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，人们研究如何合理使用专家系统技术本身改善其性能。由于专家系统中的知识类型不断增加，另外单一的系统结构，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。为了使系统更加有效地工作，随着计算机技术的发展，使同时采用多个问题求解器处理一个复杂问题称为可能。