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浅析人工智能在财务决策支持系统中的应用计算机论文
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:
。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。
。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。
。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。
。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计算机网络论文wangluo/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