前言：想要寫(xiě)出一篇令人眼前一亮的文章嗎？我們特意為您整理了5篇財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)預(yù)警分析范文，相信會(huì)為您的寫(xiě)作帶來(lái)幫助，發(fā)現(xiàn)更多的寫(xiě)作思路和靈感。

財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)預(yù)警分析范文第1篇

【關(guān)鍵詞】 商業(yè)智能； 財(cái)務(wù)指標(biāo)體系； 財(cái)務(wù)預(yù)警

一、引言

隨著我國(guó)高等教育的改革和發(fā)展，高校進(jìn)入大規(guī)模舉債辦學(xué)的階段，高校財(cái)務(wù)面臨的局面越來(lái)越復(fù)雜。高校不僅有基礎(chǔ)建設(shè)、事業(yè)單位經(jīng)費(fèi)收支，還涉及到科研經(jīng)費(fèi)、校辦企業(yè)投資等，高校一旦發(fā)生財(cái)務(wù)問(wèn)題，影響的不僅僅是高校本身，更會(huì)引發(fā)各式各樣的社會(huì)問(wèn)題，因此需要對(duì)影響高校正常運(yùn)行的各種財(cái)務(wù)問(wèn)題進(jìn)行實(shí)時(shí)有效的監(jiān)控。

傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)分析方法單純以財(cái)務(wù)報(bào)表為基礎(chǔ)，就多個(gè)指標(biāo)進(jìn)行分析，也就是單純地看最近一年或幾年，或者某個(gè)院系的指標(biāo)。與這些靜態(tài)的分析方法相比，把商業(yè)智能運(yùn)用到財(cái)務(wù)預(yù)警系統(tǒng)，即將財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和各種外部數(shù)據(jù)進(jìn)行收集、歸納、量化（ETL技術(shù)）建立數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，高校財(cái)務(wù)部門(mén)可以通過(guò)提取有用的數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)聯(lián)機(jī)分析處理工具（OLAP）或數(shù)據(jù)挖掘工具（Date Mining）結(jié)合財(cái)務(wù)部門(mén)的專(zhuān)業(yè)知識(shí)進(jìn)行分析，轉(zhuǎn)化為對(duì)高校財(cái)務(wù)分析有用的信息，從而為高校財(cái)務(wù)提供一個(gè)動(dòng)態(tài)的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警方案?？偠灾?，將商業(yè)智能運(yùn)用于高校的財(cái)務(wù)分析系統(tǒng)，可以根據(jù)不同的決策層靈活地展現(xiàn)財(cái)務(wù)分析結(jié)果，也可以連續(xù)分析財(cái)務(wù)問(wèn)題，還可以與高校其他院系聯(lián)合在一起進(jìn)行綜合分析。

二、高校財(cái)務(wù)指標(biāo)體系的構(gòu)建

高校財(cái)務(wù)指標(biāo)是高校財(cái)務(wù)預(yù)警的一個(gè)核心，相關(guān)學(xué)者對(duì)高校財(cái)務(wù)指標(biāo)體系已經(jīng)有了一定的研究，本文針對(duì)高校過(guò)度舉債、資金利用率低等問(wèn)題，就高校財(cái)務(wù)指標(biāo)作了相應(yīng)的調(diào)整，再結(jié)合指標(biāo)選取原則初步建立了有效的高校指標(biāo)體系。

（一）償債能力

為了反映高校償還債務(wù)能力和資產(chǎn)負(fù)債水平，選取流動(dòng)比率、資產(chǎn)負(fù)債率、長(zhǎng)期負(fù)債率、貸款收入比重、利息保障倍數(shù)五個(gè)指標(biāo)。

（二）營(yíng)運(yùn)能力

為了反映高校的經(jīng)營(yíng)狀況選取現(xiàn)實(shí)支付比率、潛在的支付比率、公共經(jīng)費(fèi)支出比率、投資收益比率、自有資金余額占年末貨幣資金比重五個(gè)指標(biāo)。

（三）發(fā)展能力

為了反映高校的成長(zhǎng)性以及開(kāi)源創(chuàng)收的能力，選取凈資產(chǎn)增長(zhǎng)率、固定資產(chǎn)增長(zhǎng)率、現(xiàn)金凈額增長(zhǎng)率、自籌收入比率四個(gè)指標(biāo)。

（四）非財(cái)務(wù)因素

一些非財(cái)務(wù)因素也能體現(xiàn)出高校的辦學(xué)效率和發(fā)展實(shí)力，為了全面反映高校的發(fā)展?fàn)顩r選取了師生比、教師人均科研經(jīng)費(fèi)和教師貢獻(xiàn)率三個(gè)指標(biāo)。

即使指標(biāo)選擇嚴(yán)謹(jǐn)，這些指標(biāo)中某些指標(biāo)間還是有一定的相關(guān)性，并且過(guò)多的指標(biāo)會(huì)增加信息的收集和整理難度，降低工作效率，所以要對(duì)這些指標(biāo)進(jìn)行優(yōu)化。將初選四個(gè)方面的所有十七個(gè)指標(biāo)匯總進(jìn)行正態(tài)性檢驗(yàn)，將服從正態(tài)性分布的指標(biāo)體系進(jìn)一步做T檢驗(yàn)，以確定哪些指標(biāo)具有顯著性作用，篩選出顯著性指標(biāo)，刪除不顯著的指標(biāo)；將沒(méi)有服從正態(tài)性分布的指標(biāo)體系進(jìn)一步做非參數(shù)檢驗(yàn)，同理確定這部分指標(biāo)中的顯著性指標(biāo)，刪除不顯著的指標(biāo)，最后匯總所有顯著性指標(biāo)用于構(gòu)建高校財(cái)務(wù)預(yù)警模型指標(biāo)體系。此優(yōu)化過(guò)程不僅解決了預(yù)警指標(biāo)體系的顯著性問(wèn)題，同時(shí)也達(dá)到了盡可能降低預(yù)警指標(biāo)體系維度的目的。

三、高校財(cái)務(wù)預(yù)警基于商業(yè)智能技術(shù)的實(shí)現(xiàn)

高校商業(yè)智能系統(tǒng)主要包括三部分：高校數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、多維分析和高校數(shù)據(jù)挖掘。高校數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)用于存儲(chǔ)有用信息；多維分析可以從不同層面進(jìn)行全面了解儲(chǔ)存在高校數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的信息；高校數(shù)據(jù)挖掘則是發(fā)現(xiàn)問(wèn)題找規(guī)律，并對(duì)將來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè)。高校商業(yè)智能實(shí)現(xiàn)的大體過(guò)程是收集數(shù)據(jù)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清理、轉(zhuǎn)化，存入數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，將倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)變?yōu)樾畔?，并用OLAP工具、數(shù)據(jù)挖掘工具對(duì)信息進(jìn)行處理，將信息變?yōu)閷?duì)決策有用的知識(shí)。其架構(gòu)如圖1。

（一）財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的設(shè)計(jì)

高校數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的目的是通過(guò)對(duì)整個(gè)高校的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行梳理，構(gòu)建一個(gè)體系化的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)環(huán)境，把大量分散復(fù)雜的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成集成的、統(tǒng)一的信息，將正確的信息方便、準(zhǔn)確地傳遞給需要的人。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)的最大區(qū)別在于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)是未經(jīng)整理的一堆雜亂數(shù)據(jù)，而數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是經(jīng)過(guò)整理、規(guī)劃過(guò)的系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)的子集合。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)可以使高校面對(duì)大量的錯(cuò)綜復(fù)雜的數(shù)據(jù)進(jìn)行靈活的處理，為內(nèi)部各個(gè)信息使用者提供他們所需要的有效信息。

1.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)概念模型的設(shè)計(jì)

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的概念模型主要任務(wù)是界定系統(tǒng)邊界和確定主題域及內(nèi)容，星形概念模式是由一個(gè)事實(shí)表和一組維表組成，是一種多維的數(shù)據(jù)關(guān)系，相對(duì)于別的概念模型來(lái)說(shuō)，星型雖然不節(jié)省空間，但是操作相對(duì)簡(jiǎn)單，所以創(chuàng)建高校數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的概念模型采用星型。

高校各類(lèi)指標(biāo)的多維分析是商業(yè)智能技術(shù)構(gòu)建高校財(cái)務(wù)預(yù)警的核心問(wèn)題，所以在設(shè)計(jì)概念模型時(shí)，應(yīng)選擇財(cái)務(wù)指標(biāo)作為數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的主題，并以這一主題建立事實(shí)表，然后從高校財(cái)務(wù)分析的角度來(lái)確定維度，如時(shí)間、項(xiàng)目、部門(mén)等。各高?？梢愿鶕?jù)自身的情況來(lái)設(shè)定維度，文章根據(jù)自身了解的情況擬設(shè)了六個(gè)維度作為介紹：院級(jí)單位、項(xiàng)目、部門(mén)、指標(biāo)、往來(lái)單位、時(shí)間。星型結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)如圖2。

2.財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)邏輯模型設(shè)計(jì)

邏輯模型主要是根據(jù)星形維度的選擇，構(gòu)建維度的層次關(guān)系，層次關(guān)系以高校相關(guān)人員對(duì)信息的需求為主線(xiàn)，分析各維度的層次關(guān)系以及粒度的劃分、事實(shí)表的設(shè)計(jì)等。比如之前的高校數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)概念模型設(shè)計(jì)分了六個(gè)維度，時(shí)間維度就可以從日、周、月、季度、年來(lái)進(jìn)行劃分層次；院級(jí)單位可以按一級(jí)單位（校），二級(jí)單位（院），三級(jí)單位（部門(mén)）依次劃分；指標(biāo)可以根據(jù)前文中所示的指標(biāo)類(lèi)型進(jìn)行劃分；項(xiàng)目可以按照高校所承接的國(guó)家級(jí)項(xiàng)目、省級(jí)項(xiàng)目以及其他項(xiàng)目類(lèi)別進(jìn)行劃分；部門(mén)可以按黨委部門(mén)、行政部門(mén)、教學(xué)單位、教輔單位、附屬單位依次劃分；往來(lái)單位按照政府、金融機(jī)構(gòu)、企業(yè)等進(jìn)行劃分。

3.財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)物理模型設(shè)計(jì)

物理模型需要確定數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)、索引策略、數(shù)據(jù)存放位置及存儲(chǔ)分配等，主要目的是提高性能和更好地管理存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。

4.數(shù)據(jù)ETL

ETL包括抽取、轉(zhuǎn)換、裝載。其中，抽取是將數(shù)據(jù)從各種原始存放系統(tǒng)（如各種帳套數(shù)據(jù)和Excel文件）中讀??；轉(zhuǎn)換是按照預(yù)先設(shè)計(jì)好的規(guī)則將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換，使數(shù)據(jù)格式統(tǒng)一；裝載則是將轉(zhuǎn)換好的數(shù)據(jù)導(dǎo)入高校數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。

（二）基于OLAP技術(shù)的財(cái)務(wù)分析模型實(shí)現(xiàn)

OLAP技術(shù)（聯(lián)機(jī)分析處理技術(shù)）以數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)為基礎(chǔ)，針對(duì)某個(gè)特定的主題進(jìn)行聯(lián)機(jī)數(shù)據(jù)訪(fǎng)問(wèn)、處理和分析，通過(guò)直觀(guān)的方式從多個(gè)維度、多種數(shù)據(jù)綜合程度將系統(tǒng)的運(yùn)營(yíng)情況展現(xiàn)給使用者。OLAP技術(shù)的一個(gè)重要特點(diǎn)是通過(guò)多維交互的方式對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，與多維數(shù)據(jù)組織的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)相互結(jié)合、補(bǔ)充，這些多維分析操作可以使用戶(hù)從不同的維度和角度來(lái)分析數(shù)據(jù)，其中主要方法包括切片、切塊、鉆取和旋轉(zhuǎn)。

而對(duì)于已經(jīng)建立并裝載完成了高校數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的，可以在此基礎(chǔ)上建立OLAP系統(tǒng)。首先對(duì)OLAP的多維數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)進(jìn)行設(shè)計(jì)，包括維度和多維數(shù)據(jù)集的設(shè)計(jì)，然后創(chuàng)建維度和多維數(shù)據(jù)集，可以采用Analysis Service做分析服務(wù)器，最后利用SSRS展示查詢(xún)數(shù)據(jù)。高校財(cái)務(wù)預(yù)警正是運(yùn)用OLAP技術(shù)實(shí)現(xiàn)各監(jiān)控指標(biāo)的多維綜合評(píng)價(jià)，達(dá)到對(duì)高校財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)分析。

例如，通過(guò)對(duì)高校財(cái)務(wù)部門(mén)的調(diào)查研究，發(fā)現(xiàn)其需要了解高校不同時(shí)間、不同院系的科研收入、教學(xué)成果以及償債能力等，那么信息使用者可以在選擇范圍內(nèi)的維度和量度來(lái)進(jìn)行有意義的組合，還可以從其他不同的角度來(lái)了解高校的財(cái)務(wù)狀況。通過(guò)報(bào)表展示，可以選擇對(duì)不同維度上涉及到的數(shù)量進(jìn)行分析，并找到有價(jià)值的信息。高?？梢赃x擇“時(shí)間”、“各級(jí)院”、“償債能力”組成一個(gè)三維的償債能力立方體，以表示在不同的時(shí)間，各個(gè)二級(jí)院校的償債能力如何。具體如圖3。

OLAP對(duì)于數(shù)據(jù)的即時(shí)處理和分析充分體現(xiàn)出財(cái)務(wù)分析的時(shí)效性和真實(shí)性，實(shí)現(xiàn)了商業(yè)智能技術(shù)與財(cái)務(wù)分析的融合。OLAP通過(guò)多維的方式對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了分析、查詢(xún)和定制報(bào)表。維是人們觀(guān)察數(shù)據(jù)的特定角度，多維分析方式符合思維模式，減少了混淆并且降低了出現(xiàn)錯(cuò)誤的可能性，它能使用戶(hù)多側(cè)面、多角度地觀(guān)察數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)。OLAP可以通過(guò)切片、切塊、鉆取及旋轉(zhuǎn)等操作來(lái)分析數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，以對(duì)高校的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行更透徹形象地分析。

（三）基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的財(cái)務(wù)預(yù)警模型的實(shí)現(xiàn)

對(duì)于已經(jīng)存在的財(cái)務(wù)信息，可以利用OLAP技術(shù)從不同的維度由高校數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中獲取，但是高校數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)中潛在的、隱藏的關(guān)系和信息很難得到充分的體現(xiàn)，以確定高校的財(cái)務(wù)發(fā)展趨勢(shì)。因此需要利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)它們進(jìn)行深度的挖掘，構(gòu)建高校財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型。

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)提供了多種財(cái)務(wù)預(yù)警計(jì)算方法，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、邏輯回歸算法、聚類(lèi)分析算法、決策樹(shù)和關(guān)聯(lián)規(guī)則等，在前文已建立數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的基礎(chǔ)上，可以根據(jù)財(cái)務(wù)預(yù)警的具體需要選擇適當(dāng)?shù)乃惴?gòu)建財(cái)務(wù)預(yù)警模型，分析數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果。具體說(shuō)，將已經(jīng)準(zhǔn)備好的數(shù)據(jù)分離到定型數(shù)據(jù)集中，并生成挖掘模型，通過(guò)創(chuàng)建預(yù)測(cè)查詢(xún)，運(yùn)用測(cè)試數(shù)據(jù)集驗(yàn)證模型的準(zhǔn)確性，以確定是否是性能最佳的模型。當(dāng)模型確定以后，進(jìn)行財(cái)務(wù)預(yù)警分析。

鑒于高校財(cái)務(wù)問(wèn)題與一般企業(yè)的財(cái)務(wù)問(wèn)題有著本質(zhì)的區(qū)別，高校財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)并不如上市公司一樣公開(kāi)，數(shù)據(jù)量不豐富，導(dǎo)致成熟的企業(yè)財(cái)務(wù)預(yù)警模型很難適用于高校，所以本文認(rèn)為數(shù)據(jù)挖掘方法中的灰色關(guān)聯(lián)計(jì)算方法更適合高校財(cái)務(wù)預(yù)警。運(yùn)用灰色關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行財(cái)務(wù)預(yù)警相對(duì)于傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)分析方法能夠消除數(shù)據(jù)的噪聲，將非標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化，在應(yīng)對(duì)高校面臨的外部環(huán)境多變的形勢(shì)下，運(yùn)用該項(xiàng)技術(shù)是必要的。具體做法是首先將數(shù)據(jù)從數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中提取出來(lái)，然后對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，如無(wú)量綱化，將處理后的數(shù)據(jù)帶入灰色關(guān)聯(lián)模型，得出結(jié)果并進(jìn)行分析。具體步驟如圖4。

四、結(jié)論

對(duì)于高校的財(cái)務(wù)預(yù)警問(wèn)題，需要一個(gè)動(dòng)態(tài)的監(jiān)控系統(tǒng)來(lái)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控，而商業(yè)智能技術(shù)能夠促進(jìn)這一設(shè)想的實(shí)現(xiàn)。運(yùn)用商業(yè)智能來(lái)構(gòu)建高校財(cái)務(wù)預(yù)警系統(tǒng)可以將潛在的影響高校正常運(yùn)行的各種財(cái)務(wù)狀況實(shí)時(shí)反映出來(lái)。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)能夠使高校的數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)的更新存儲(chǔ)，OLAP技術(shù)能夠?qū)Ω咝，F(xiàn)有的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行多維的分析，同時(shí)應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)建立財(cái)務(wù)預(yù)警模型，實(shí)現(xiàn)了對(duì)高校財(cái)務(wù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)的監(jiān)控。

【參考文獻(xiàn)】

[1] 田隆.基于財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)中心的商業(yè)智能平臺(tái)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D].北京：北京信息控制研究所碩士學(xué)位論文，2010.

[2] 陳俊.財(cái)務(wù)商業(yè)智能系統(tǒng)的研究及其實(shí)現(xiàn)[D].中國(guó)航天第二研究院碩士學(xué)位論文，2008.

[3] 丁博.基于商業(yè)智能的A央企財(cái)務(wù)分析系統(tǒng)研究[D].北京：北京交通大學(xué)碩士學(xué)位論文，2012.

[4] 徐玉鵬.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、OLAP和數(shù)據(jù)挖掘在商業(yè)智能中的應(yīng)用研究[D].南京：南京航空航天大學(xué)碩士學(xué)位論文，2010.

財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)預(yù)警分析范文第2篇

關(guān)鍵詞：決策支持系統(tǒng) 技術(shù)發(fā)展 系統(tǒng)優(yōu)化

一、企業(yè)會(huì)計(jì)決策支持系統(tǒng)的應(yīng)用現(xiàn)狀

基于管理的視角，企業(yè)建立會(huì)計(jì)信息系統(tǒng)最主要的目的就是用于決策輔助，使企業(yè)能夠得到經(jīng)濟(jì)效益上的大幅提升。

企業(yè)現(xiàn)有的決策支持系統(tǒng)在做財(cái)務(wù)評(píng)估時(shí)需要決策者憑經(jīng)驗(yàn)來(lái)自定義分析規(guī)則和標(biāo)準(zhǔn)，然而決策者個(gè)人的主觀(guān)判斷往往是不夠科學(xué)合理的，可想而知，在此基礎(chǔ)上得到的預(yù)警結(jié)果也便失去了參考價(jià)值。此外，雖然經(jīng)營(yíng)指標(biāo)分析與預(yù)警涵蓋了各類(lèi)常用的財(cái)務(wù)指標(biāo)，其內(nèi)容的設(shè)計(jì)也非常全面，但是孤立零散的指標(biāo)個(gè)體分析和預(yù)警難以為決策者提供實(shí)用的參考信息。由于財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)單一和預(yù)警規(guī)則的用戶(hù)自定義模式，導(dǎo)致會(huì)計(jì)決策支持系統(tǒng)在運(yùn)用財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警分析時(shí)面臨著分析結(jié)果缺乏說(shuō)服力的問(wèn)題。目前盡管企業(yè)財(cái)務(wù)軟件的決策支持系統(tǒng)設(shè)計(jì)了全面的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模塊，但卻很少有用戶(hù)購(gòu)買(mǎi)該模塊并使用。筆者認(rèn)為，會(huì)計(jì)決策支持系統(tǒng)更應(yīng)該從整體能力和風(fēng)險(xiǎn)的角度出發(fā)對(duì)企業(yè)經(jīng)營(yíng)情況進(jìn)行分析和預(yù)警，而不是局限于單個(gè)指標(biāo)；而整體風(fēng)險(xiǎn)的度量規(guī)則需要集合行業(yè)的動(dòng)態(tài)信息和企業(yè)的歷史數(shù)據(jù)，利用金融軟件和計(jì)量工具獲取分析預(yù)警的參照標(biāo)準(zhǔn)。基于以上考慮，本文將試圖利用新興的前沿技術(shù)對(duì)企業(yè)會(huì)計(jì)決策支持系統(tǒng)做出優(yōu)化構(gòu)想。

二、企業(yè)會(huì)計(jì)決策支持系統(tǒng)的基本模式

決策支持系統(tǒng)按其功能要求不同，有不同的組成成分和構(gòu)造方法，具體有兩庫(kù)結(jié)構(gòu)、問(wèn)題處理結(jié)構(gòu)、三庫(kù)結(jié)構(gòu)、四庫(kù)結(jié)構(gòu)等。從會(huì)計(jì)決策支持系統(tǒng)的功能來(lái)看，主要是解決半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化決策問(wèn)題，它應(yīng)采用智能型的四庫(kù)框架結(jié)構(gòu)，即：人機(jī)交互系統(tǒng)通過(guò)數(shù)據(jù)庫(kù)、模型庫(kù)、方法庫(kù)、知識(shí)庫(kù)四個(gè)子系統(tǒng)庫(kù)而貫穿于整個(gè)會(huì)計(jì)決策支持系統(tǒng)之中。[1]

其中，數(shù)據(jù)庫(kù)提供會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)，來(lái)源于會(huì)計(jì)核算系統(tǒng)，是支撐模型庫(kù)和方法庫(kù)的基礎(chǔ)，該子系統(tǒng)不僅能支持?jǐn)?shù)據(jù)的存儲(chǔ)、記憶，而且能支持決策者對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行查詢(xún)、提取、統(tǒng)計(jì)、匯總、歸并等多種操作。會(huì)計(jì)決策支持系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)主要是會(huì)計(jì)核算產(chǎn)生的內(nèi)部數(shù)據(jù)，如若能夠?qū)?shù)據(jù)庫(kù)與網(wǎng)絡(luò)相連，利用標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)接口技術(shù)，也可實(shí)現(xiàn)將市場(chǎng)信息、行業(yè)數(shù)據(jù)等納入其中。模型庫(kù)存放相關(guān)的財(cái)務(wù)與會(huì)計(jì)管理模型，其單位模塊主要由子程序、語(yǔ)句、數(shù)據(jù)及邏輯關(guān)系組成，利用單位模塊調(diào)用算法來(lái)實(shí)現(xiàn)諸如投資決策模型、銷(xiāo)售預(yù)測(cè)與決策模型、成本預(yù)測(cè)與決策模型、利潤(rùn)分析模型等，用于輔助會(huì)計(jì)決策。方法庫(kù)存放常用的計(jì)算方法，如“量、本、利”分析方法、凈現(xiàn)值法、投資回收期法、各種成本計(jì)算方法。在交互式數(shù)據(jù)存取的實(shí)現(xiàn)過(guò)程中，從數(shù)據(jù)庫(kù)取得數(shù)據(jù)，并從方法庫(kù)選擇方法，將數(shù)據(jù)與方法結(jié)合起來(lái)并以清晰的輸出方式呈現(xiàn)給決策者。知識(shí)庫(kù)存放日常會(huì)計(jì)核算知識(shí)，包括有關(guān)定義、規(guī)則等不能用數(shù)據(jù)加以表示也無(wú)法用模型和方法加以描述的專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)集合。而人機(jī)交互系統(tǒng)則是通過(guò)上述四個(gè)子系統(tǒng)庫(kù)而貫穿于整個(gè)會(huì)計(jì)決策支持系統(tǒng)之中，用戶(hù)通過(guò)輸入決策指令來(lái)調(diào)用數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)和方法庫(kù)中的公式，加以計(jì)算后利用模型庫(kù)中的模型構(gòu)建決策體系并提出結(jié)論，參照知識(shí)庫(kù)的輸出格式將結(jié)果反饋給用戶(hù)。

三、決策支持系統(tǒng)的技術(shù)層新發(fā)展

（一）數(shù)據(jù)接口標(biāo)準(zhǔn)化

會(huì)計(jì)信息化為財(cái)務(wù)決策提供了先進(jìn)的決策手段，提高了財(cái)務(wù)管理的決策水平。但是，由于會(huì)計(jì)自身的發(fā)展和會(huì)計(jì)軟件適應(yīng)性不相符的事實(shí)，財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的應(yīng)用遇到了障礙，限制了其在管理決策中的進(jìn)一步應(yīng)用。這種數(shù)據(jù)格式的限制性一方面體現(xiàn)在不同財(cái)務(wù)軟件間的差異。另一方面還可能是同一軟件不同版本造成的差異。在集團(tuán)企業(yè)內(nèi)部，母子公司并不一定從事同一個(gè)行業(yè)，不同會(huì)計(jì)軟件產(chǎn)商提供的軟件在行業(yè)的適用性方面往往具有一定的偏向性，集團(tuán)內(nèi)會(huì)計(jì)軟件多種并存是客觀(guān)存在的現(xiàn)實(shí)。由于信息技術(shù)的不斷發(fā)展更新，會(huì)計(jì)軟件的版本也需要實(shí)時(shí)更新，這將導(dǎo)致不同軟件版本間數(shù)據(jù)的不兼容的問(wèn)題。此外，企業(yè)會(huì)計(jì)信息化的過(guò)程會(huì)隨著企業(yè)的發(fā)展而發(fā)展，必然會(huì)在不同時(shí)期采用不同的軟件以適應(yīng)當(dāng)時(shí)的管理需要，這也會(huì)使得企業(yè)在不同時(shí)期應(yīng)用的軟件不同。會(huì)計(jì)決策支持系統(tǒng)在進(jìn)行財(cái)務(wù)分析與決策時(shí)，必須依賴(lài)于整個(gè)集團(tuán)甚至是整個(gè)行業(yè)在一個(gè)較長(zhǎng)時(shí)期的數(shù)據(jù)，多種會(huì)計(jì)軟件、多種版本的存在，導(dǎo)致了會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)的使用選入困境。為了不同部門(mén)、不同軟件間對(duì)于會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)各種不同的需要，實(shí)現(xiàn)會(huì)計(jì)軟件數(shù)據(jù)接口標(biāo)準(zhǔn)化技術(shù)具有一定的必要性。

2004年，審計(jì)署、財(cái)政部、國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)化管理委員會(huì)制定和了《信息技術(shù) 會(huì)計(jì)核算軟件數(shù)據(jù)接口》國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)；經(jīng)過(guò)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)化管理委員會(huì)的長(zhǎng)期的努力改進(jìn)，2010年6月，會(huì)計(jì)核算軟件數(shù)據(jù)接口系列國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)的第1部分企業(yè)部分和第2部分行政事業(yè)單位部分已經(jīng)[2]。會(huì)計(jì)軟件執(zhí)行這一標(biāo)準(zhǔn)后，不論會(huì)計(jì)軟件內(nèi)部的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)如何更新變化，各種會(huì)計(jì)軟件的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)存在著怎樣的差異，都能夠通過(guò)規(guī)范化的數(shù)據(jù)接口標(biāo)準(zhǔn)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)傳輸過(guò)程中的統(tǒng)一，為會(huì)計(jì)軟件與其他有助于決策分析的軟件進(jìn)行多重復(fù)用提供了可行性，開(kāi)闊了會(huì)計(jì)軟件應(yīng)用的深度和廣度。

XBRL（可擴(kuò)展商業(yè)報(bào)告語(yǔ)言）[3]就是一種在可擴(kuò)展標(biāo)記語(yǔ)言技術(shù)的基礎(chǔ)上發(fā)展起來(lái)的典型的數(shù)據(jù)接口標(biāo)準(zhǔn)技術(shù)。該語(yǔ)言被應(yīng)用于財(cái)務(wù)報(bào)告信息交換，通過(guò)統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，定義了一個(gè)行業(yè)商業(yè)信息交換的“詞匯表”，行業(yè)中所有以這套“詞匯表”作為編輯標(biāo)準(zhǔn)的企業(yè)都可以實(shí)現(xiàn)網(wǎng)上信息的共享。XBRL的應(yīng)用改變了傳統(tǒng)財(cái)務(wù)報(bào)告供給模式，減少了信息在傳輸過(guò)程中的供應(yīng)環(huán)節(jié)，數(shù)據(jù)僅需一次輸入便可以在信息供應(yīng)鏈的各個(gè)環(huán)節(jié)間任意地傳輸、提取和使用。在傳輸數(shù)據(jù)前無(wú)需進(jìn)行格式轉(zhuǎn)換，在提取數(shù)據(jù)時(shí)也省去了繁瑣的手工錄入操作，保證了數(shù)據(jù)傳遞的準(zhǔn)確性、完整性。此外，XBRL這類(lèi)數(shù)據(jù)接口標(biāo)準(zhǔn)化技術(shù)的形成和發(fā)展還實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)在不同軟件平臺(tái)之間的互相調(diào)用，實(shí)現(xiàn)了信息系統(tǒng)的無(wú)縫轉(zhuǎn)換，為會(huì)計(jì)軟件的二次開(kāi)發(fā)和多重復(fù)用提供了可能性。

（二）數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

隨著市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的加劇和信息需求的發(fā)展，用于決策分析的后臺(tái)數(shù)據(jù)不僅涉及大量歷史數(shù)據(jù)和行業(yè)信息，還包括多個(gè)系統(tǒng)間的集成數(shù)據(jù)。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)通常只能保留當(dāng)前與近期的數(shù)據(jù)信息，已無(wú)法滿(mǎn)足管理層用于決策分析的信息需求。企業(yè)當(dāng)期單一的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)難以對(duì)管理層的決策做出支持，知識(shí)規(guī)則和決策經(jīng)驗(yàn)必須建立在長(zhǎng)期財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和行業(yè)分析所總結(jié)出的規(guī)律之上。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的結(jié)合應(yīng)用是當(dāng)前一個(gè)新的技術(shù)熱點(diǎn)，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是一種解決數(shù)據(jù)集合大量使用問(wèn)題的高效技術(shù)，而數(shù)據(jù)挖掘則是建立在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)之上的增值技術(shù)，為之提供了更好的決策支持和服務(wù)。

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是一個(gè)面向主題的、集成的、相對(duì)穩(wěn)定的、反映歷史變化的數(shù)據(jù)集合，用于支持管理決策。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)通過(guò)信息處理技術(shù)從大量的事務(wù)型數(shù)據(jù)庫(kù)中抽取信息轉(zhuǎn)化存儲(chǔ)格式，將數(shù)據(jù)匯總聚合成一種特殊的易于分析的格式，為決策支持系統(tǒng)提供了一個(gè)信息集成平臺(tái)?？朔艘酝鶖?shù)據(jù)庫(kù)在信息不全面、訪(fǎng)問(wèn)性能不足、不同系統(tǒng)間難以集成等方面的問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)了會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)的集中存儲(chǔ)和管理并降低了數(shù)據(jù)冗余。其核心技術(shù)包括數(shù)據(jù)的抽取、清洗、轉(zhuǎn)換、加載和維護(hù)。而數(shù)據(jù)挖掘是一種用于商業(yè)信息處理的新興技術(shù)，它把會(huì)計(jì)決策支持系統(tǒng)對(duì)數(shù)據(jù)的應(yīng)用從低層次的聯(lián)機(jī)查詢(xún)操作，提高到?jīng)Q策支持、分析預(yù)測(cè)等更高級(jí)應(yīng)用上。具體地說(shuō)，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是從數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)形成的海量數(shù)據(jù)集合中發(fā)掘出蘊(yùn)藏在數(shù)據(jù)中的信息和知識(shí)，對(duì)不同層面的數(shù)據(jù)進(jìn)行多角度分析。比如對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中各對(duì)象進(jìn)行管理分析，對(duì)數(shù)據(jù)序列進(jìn)行模式分析，對(duì)具體數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)分析、聚類(lèi)分析等。將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)運(yùn)用于會(huì)計(jì)決策支持系統(tǒng)，不僅可以從大量的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)潛在的價(jià)值信息和未知的關(guān)系模式，還能夠發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的復(fù)雜聯(lián)系以及如何運(yùn)用這種聯(lián)系做出相應(yīng)的財(cái)務(wù)決策。

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)分別是兩種不同的決策支持技術(shù)，二者以不同的方式輔助決策。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是在數(shù)據(jù)庫(kù)的基礎(chǔ)上進(jìn)一步發(fā)展起來(lái)的，它集成了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)中所沒(méi)有的大量信息，在決策指令調(diào)用數(shù)據(jù)時(shí)可以從大量的數(shù)據(jù)集合中抽取指令所需的數(shù)據(jù)，并以特殊的格式重新組織成多維數(shù)據(jù)模型，為進(jìn)入下一步預(yù)處理挖掘做好準(zhǔn)備。而數(shù)據(jù)挖掘則是通過(guò)一些基本的計(jì)算方法和簡(jiǎn)單的數(shù)學(xué)模型去挖掘現(xiàn)有數(shù)據(jù)中隱含的信息，做出簡(jiǎn)要的預(yù)處理，為用戶(hù)進(jìn)一步?jīng)Q策分析提供更為深入和豐富的信息。如果決策支持系統(tǒng)在運(yùn)行過(guò)程中能夠?qū)?shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)挖掘結(jié)合起來(lái)，兩者的優(yōu)勢(shì)組合可以為用戶(hù)實(shí)現(xiàn)更為顯著的決策輔助效果。

四、企業(yè)會(huì)計(jì)決策支持系統(tǒng)的優(yōu)化構(gòu)想

財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)單一和預(yù)警規(guī)則的用戶(hù)自定義模式，導(dǎo)致了會(huì)計(jì)決策支持系統(tǒng)在運(yùn)用財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警分析時(shí)面臨著分析結(jié)果缺乏說(shuō)服力的問(wèn)題，如果能夠結(jié)合前文所述兩項(xiàng)技術(shù)層面的新發(fā)展，可以從以下兩個(gè)方面對(duì)會(huì)計(jì)決策支持系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)：

第一、建立企業(yè)會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)資源庫(kù)，優(yōu)化會(huì)計(jì)決策支持系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)。數(shù)據(jù)接口標(biāo)準(zhǔn)化技術(shù)為企業(yè)會(huì)計(jì)建立數(shù)據(jù)資源庫(kù)提供了可行性，而數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)為決策支持系統(tǒng)調(diào)用企業(yè)會(huì)計(jì)這個(gè)龐大的數(shù)據(jù)資源庫(kù)解決了后顧之憂(yōu)。會(huì)計(jì)核算軟件數(shù)據(jù)接口標(biāo)準(zhǔn)化技術(shù)對(duì)會(huì)計(jì)信息系統(tǒng)中的科目、憑證、固定資產(chǎn)、員工薪酬、應(yīng)收應(yīng)付、報(bào)表等數(shù)據(jù)元素進(jìn)行了規(guī)范，只要嚴(yán)格遵循數(shù)據(jù)接口標(biāo)準(zhǔn)的要求，無(wú)論其中涉及幾種軟件格式，集團(tuán)內(nèi)部各子公司歷年的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和同行業(yè)其他單位的所有會(huì)計(jì)信息都可以方便地輸入輸出并保存起來(lái)，由此建立起專(zhuān)門(mén)的會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)資源庫(kù)。會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)統(tǒng)一通道得以建立和疏通之后，在此數(shù)據(jù)資源庫(kù)的基礎(chǔ)上，還可利用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)資源庫(kù)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行深度的挖掘與分析，根據(jù)決策需要借鑒歷史數(shù)據(jù)、結(jié)合行業(yè)信息，將財(cái)務(wù)分析方式推向一個(gè)新的高度。

第二、實(shí)現(xiàn)會(huì)計(jì)軟件多重復(fù)用功能，優(yōu)化會(huì)計(jì)決策支持系統(tǒng)的模型庫(kù)。會(huì)計(jì)軟件的多重復(fù)用思想能夠?qū)⒔鹑诜治鲕浖陀?jì)量工具中有助于企業(yè)財(cái)務(wù)分析的模型引入到?jīng)Q策支持系統(tǒng)的模型庫(kù)之中，優(yōu)化原本單一的自定義財(cái)務(wù)指標(biāo)分析模式。大量的財(cái)務(wù)信息要在會(huì)計(jì)核算系統(tǒng)、金融分析軟件和計(jì)量工具之間游走，單純的手工輸入輸出方式去實(shí)現(xiàn)三者的數(shù)據(jù)鏈接是不現(xiàn)實(shí)的，數(shù)據(jù)接口標(biāo)準(zhǔn)化技術(shù)為實(shí)現(xiàn)會(huì)計(jì)軟件的多重復(fù)用建立了關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)交換通道。通過(guò)這一通道，決策支持系統(tǒng)在進(jìn)行財(cái)務(wù)分析時(shí)可以根據(jù)具體需求來(lái)傳送會(huì)計(jì)信息，應(yīng)用金融模型與計(jì)量模型來(lái)實(shí)現(xiàn)預(yù)警規(guī)則的系統(tǒng)化生成模式。比如企業(yè)進(jìn)行籌資規(guī)劃時(shí)，可以利用金融模型來(lái)預(yù)演各種籌資方案，最后選擇既能滿(mǎn)足企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)需要又能保證企業(yè)資金償還調(diào)度順暢的策略。再例如，在分析企業(yè)整體經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，可以利用計(jì)量工具來(lái)分組行業(yè)中經(jīng)營(yíng)實(shí)力各異的企業(yè)，根據(jù)不同的經(jīng)營(yíng)水平和財(cái)務(wù)狀況來(lái)配對(duì)分析，并得出經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的參照標(biāo)準(zhǔn)。

經(jīng)過(guò)上述在應(yīng)用層的兩方面優(yōu)化設(shè)計(jì)，會(huì)計(jì)決策支持系統(tǒng)的運(yùn)作流程如下圖所示：

會(huì)計(jì)決策支持系統(tǒng)的優(yōu)化流程圖

從圖中可以看出，決策支持系統(tǒng)的優(yōu)化主要是對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)和模型庫(kù)的優(yōu)化，集合行業(yè)信息和歷史數(shù)據(jù)來(lái)擴(kuò)建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，結(jié)合金融軟件和計(jì)量工具中適用于財(cái)務(wù)分析決策的方法來(lái)更新模型庫(kù)。首先，由會(huì)計(jì)核算系統(tǒng)形成最新的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)；由每一會(huì)計(jì)期的最新數(shù)據(jù)積累形成企業(yè)長(zhǎng)期歷史數(shù)據(jù)；由Web技術(shù)鏈接獲取行業(yè)信息并共同集合成為數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。當(dāng)決策者向系統(tǒng)發(fā)出決策指令時(shí)，根據(jù)指令的需求來(lái)抽取數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中必要的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)形成多維數(shù)據(jù)模型，進(jìn)而利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)結(jié)合方法庫(kù)中簡(jiǎn)單的核算公式做一些基本的數(shù)據(jù)預(yù)處理，然后再將數(shù)據(jù)傳送至經(jīng)過(guò)軟件多重復(fù)用技術(shù)優(yōu)化后的模型庫(kù)中進(jìn)行分析，得到的決策結(jié)果則要調(diào)用知識(shí)庫(kù)中的語(yǔ)言規(guī)則進(jìn)行規(guī)范的解釋描述并反饋給決策者。

參考文獻(xiàn)：

[1]王鍇.會(huì)計(jì)信息系統(tǒng)――管理的視角[M].清華大學(xué)出版社，2006（6）：177-179

[2]杜曉華.基于財(cái)務(wù)總監(jiān)視角探討國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)接口的應(yīng)用[J].中國(guó)鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)會(huì)計(jì)，2011（7）：150

[3]毛華揚(yáng).會(huì)計(jì)信息系統(tǒng)原理與方法[M].清華大學(xué)出版社，2011（9）：352-353

一、企業(yè)會(huì)計(jì)決策支持系統(tǒng)的應(yīng)用現(xiàn)狀

基于管理的視角，企業(yè)建立會(huì)計(jì)信息系統(tǒng)最主要的目的就是用于決策輔助，使企業(yè)能夠得到經(jīng)濟(jì)效益上的大幅提升。

企業(yè)現(xiàn)有的決策支持系統(tǒng)在做財(cái)務(wù)評(píng)估時(shí)需要決策者憑經(jīng)驗(yàn)來(lái)自定義分析規(guī)則和標(biāo)準(zhǔn)，然而決策者個(gè)人的主觀(guān)判斷往往是不夠科學(xué)合理的，可想而知，在此基礎(chǔ)上得到的預(yù)警結(jié)果也便失去了參考價(jià)值。此外，雖然經(jīng)營(yíng)指標(biāo)分析與預(yù)警涵蓋了各類(lèi)常用的財(cái)務(wù)指標(biāo)，其內(nèi)容的設(shè)計(jì)也非常全面，但是孤立零散的指標(biāo)個(gè)體分析和預(yù)警難以為決策者提供實(shí)用的參考信息。由于財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)單一和預(yù)警規(guī)則的用戶(hù)自定義模式，導(dǎo)致會(huì)計(jì)決策支持系統(tǒng)在運(yùn)用財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警分析時(shí)面臨著分析結(jié)果缺乏說(shuō)服力的問(wèn)題。目前盡管企業(yè)財(cái)務(wù)軟件的決策支持系統(tǒng)設(shè)計(jì)了全面的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模塊，但卻很少有用戶(hù)購(gòu)買(mǎi)該模塊并使用。筆者認(rèn)為，會(huì)計(jì)決策支持系統(tǒng)更應(yīng)該從整體能力和風(fēng)險(xiǎn)的角度出發(fā)對(duì)企業(yè)經(jīng)營(yíng)情況進(jìn)行分析和預(yù)警，而不是局限于單個(gè)指標(biāo)；而整體風(fēng)險(xiǎn)的度量規(guī)則需要集合行業(yè)的動(dòng)態(tài)信息和企業(yè)的歷史數(shù)據(jù)，利用金融軟件和計(jì)量工具獲取分析預(yù)警的參照標(biāo)準(zhǔn)?；谝陨峡紤]，本文將試圖利用新興的前沿技術(shù)對(duì)企業(yè)會(huì)計(jì)決策支持系統(tǒng)做出優(yōu)化構(gòu)想。

二、企業(yè)會(huì)計(jì)決策支持系統(tǒng)的基本模式

決策支持系統(tǒng)按其功能要求不同，有不同的組成成分和構(gòu)造方法，具體有兩庫(kù)結(jié)構(gòu)、問(wèn)題處理結(jié)構(gòu)、三庫(kù)結(jié)構(gòu)、四庫(kù)結(jié)構(gòu)等。從會(huì)計(jì)決策支持系統(tǒng)的功能來(lái)看，主要是解決半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化決策問(wèn)題，它應(yīng)采用智能型的四庫(kù)框架結(jié)構(gòu)，即：人機(jī)交互系統(tǒng)通過(guò)數(shù)據(jù)庫(kù)、模型庫(kù)、方法庫(kù)、知識(shí)庫(kù)四個(gè)子系統(tǒng)庫(kù)而貫穿于整個(gè)會(huì)計(jì)決策支持系統(tǒng)之中。[1]

其中，數(shù)據(jù)庫(kù)提供會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)，來(lái)源于會(huì)計(jì)核算系統(tǒng)，是支撐模型庫(kù)和方法庫(kù)的基礎(chǔ)，該子系統(tǒng)不僅能支持?jǐn)?shù)據(jù)的存儲(chǔ)、記憶，而且能支持決策者對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行查詢(xún)、提取、統(tǒng)計(jì)、匯總、歸并等多種操作。會(huì)計(jì)決策支持系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)主要是會(huì)計(jì)核算產(chǎn)生的內(nèi)部數(shù)據(jù)，如若能夠?qū)?shù)據(jù)庫(kù)與網(wǎng)絡(luò)相連，利用標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)接口技術(shù)，也可實(shí)現(xiàn)將市場(chǎng)信息、行業(yè)數(shù)據(jù)等納入其中。模型庫(kù)存放相關(guān)的財(cái)務(wù)與會(huì)計(jì)管理模型，其單位模塊主要由子程序、語(yǔ)句、數(shù)據(jù)及邏輯關(guān)系組成，利用單位模塊調(diào)用算法來(lái)實(shí)現(xiàn)諸如投資決策模型、銷(xiāo)售預(yù)測(cè)與決策模型、成本預(yù)測(cè)與決策模型、利潤(rùn)分析模型等，用于輔助會(huì)計(jì)決策。方法庫(kù)存放常用的計(jì)算方法，如“量、本、利”分析方法、凈現(xiàn)值法、投資回收期法、各種成本計(jì)算方法。在交互式數(shù)據(jù)存取的實(shí)現(xiàn)過(guò)程中，從數(shù)據(jù)庫(kù)取得數(shù)據(jù)，并從方法庫(kù)選擇方法，將數(shù)據(jù)與方法結(jié)合起來(lái)并以清晰的輸出方式呈現(xiàn)給決策者。知識(shí)庫(kù)存放日常會(huì)計(jì)核算知識(shí)，包括有關(guān)定義、規(guī)則等不能用數(shù)據(jù)加以表示也無(wú)法用模型和方法加以描述的專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)集合。而人機(jī)交互系統(tǒng)則是通過(guò)上述四個(gè)子系統(tǒng)庫(kù)而貫穿于整個(gè)會(huì)計(jì)決策支持系統(tǒng)之中，用戶(hù)通過(guò)輸入決策指令來(lái)調(diào)用數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)和方法庫(kù)中的公式，加以計(jì)算后利用模型庫(kù)中的模型構(gòu)建決策體系并提出結(jié)論，參照知識(shí)庫(kù)的輸出格式將結(jié)果反饋給用戶(hù)。

三、決策支持系統(tǒng)的技術(shù)層新發(fā)展

（一）數(shù)據(jù)接口標(biāo)準(zhǔn)化

會(huì)計(jì)信息化為財(cái)務(wù)決策提供了先進(jìn)的決策手段，提高了財(cái)務(wù)管理的決策水平。但是，由于會(huì)計(jì)自身的發(fā)展和會(huì)計(jì)軟件適應(yīng)性不相符的事實(shí)，財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的應(yīng)用遇到了障礙，限制了其在管理決策中的進(jìn)一步應(yīng)用。這種數(shù)據(jù)格式的限制性一方面體現(xiàn)在不同財(cái)務(wù)軟件間的差異。另一方面還可能是同一軟件不同版本造成的差異。在集團(tuán)企業(yè)內(nèi)部，母子公司并不一定從事同一個(gè)行業(yè)，不同會(huì)計(jì)軟件產(chǎn)商提供的軟件在行業(yè)的適用性方面往往具有一定的偏向性，集團(tuán)內(nèi)會(huì)計(jì)軟件多種并存是客觀(guān)存在的現(xiàn)實(shí)。由于信息技術(shù)的不斷發(fā)展更新，會(huì)計(jì)軟件的版本也需要實(shí)時(shí)更新，這將導(dǎo)致不同軟件版本間數(shù)據(jù)的不兼容的問(wèn)題。此外，企業(yè)會(huì)計(jì)信息化的過(guò)程會(huì)隨著企業(yè)的發(fā)展而發(fā)展，必然會(huì)在不同時(shí)期采用不同的軟件以適應(yīng)當(dāng)時(shí)的管理需要，這也會(huì)使得企業(yè)在不同時(shí)期應(yīng)用的軟件不同。會(huì)計(jì)決策支持系統(tǒng)在進(jìn)行財(cái)務(wù)分析與決策時(shí)，必須依賴(lài)于整個(gè)集團(tuán)甚至是整個(gè)行業(yè)在一個(gè)較長(zhǎng)時(shí)期的數(shù)據(jù)，多種會(huì)計(jì)軟件、多種版本的存在，導(dǎo)致了會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)的使用選入困境。為了不同部門(mén)、不同軟件間對(duì)于會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)各種不同的需要，實(shí)現(xiàn)會(huì)計(jì)軟件數(shù)據(jù)接口標(biāo)準(zhǔn)化技術(shù)具有一定的必要性。

2004年，審計(jì)署、財(cái)政部、國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)化管理委員會(huì)制定和了《信息技術(shù) 會(huì)計(jì)核算軟件數(shù)據(jù)接口》國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)；經(jīng)過(guò)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)化管理委員會(huì)的長(zhǎng)期的努力改進(jìn)，2010年6月，會(huì)計(jì)核算軟件數(shù)據(jù)接口系列國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)的第1部分企業(yè)部分和第2部分行政事業(yè)單位部分已經(jīng)[2]。會(huì)計(jì)軟件執(zhí)行這一標(biāo)準(zhǔn)后，不論會(huì)計(jì)軟件內(nèi)部的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)如何更新變化，各種會(huì)計(jì)軟件的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)存在著怎樣的差異，都能夠通過(guò)規(guī)范化的數(shù)據(jù)接口標(biāo)準(zhǔn)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)傳輸過(guò)程中的統(tǒng)一，為會(huì)計(jì)軟件與其他有助于決策分析的軟件進(jìn)行多重復(fù)用提供了可行性，開(kāi)闊了會(huì)計(jì)軟件應(yīng)用的深度和廣度。

XBRL（可擴(kuò)展商業(yè)報(bào)告語(yǔ)言）[3]就是一種在可擴(kuò)展標(biāo)記語(yǔ)言技術(shù)的基礎(chǔ)上發(fā)展起來(lái)的典型的數(shù)據(jù)接口標(biāo)準(zhǔn)技術(shù)。該語(yǔ)言被應(yīng)用于財(cái)務(wù)報(bào)告信息交換，通過(guò)統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，定義了一個(gè)行業(yè)商業(yè)信息交換的“詞匯表”，行業(yè)中所有以這套“詞匯表”作為編輯標(biāo)準(zhǔn)的企業(yè)都可以實(shí)現(xiàn)網(wǎng)上信息的共享。XBRL的應(yīng)用改變了傳統(tǒng)財(cái)務(wù)報(bào)告供給模式，減少了信息在傳輸過(guò)程中的供應(yīng)環(huán)節(jié)，數(shù)據(jù)僅需一次輸入便可以在信息供應(yīng)鏈的各個(gè)環(huán)節(jié)間任意地傳輸、提取和使用。在傳輸數(shù)據(jù)前無(wú)需進(jìn)行格式轉(zhuǎn)換，在提取數(shù)據(jù)時(shí)也省去了繁瑣的手工錄入操作，保證了數(shù)據(jù)傳遞的準(zhǔn)確性、完整性。此外，XBRL這類(lèi)數(shù)據(jù)接口標(biāo)準(zhǔn)化技術(shù)的形成和發(fā)展還實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)在不同軟件平臺(tái)之間的互相調(diào)用，實(shí)現(xiàn)了信息系統(tǒng)的無(wú)縫轉(zhuǎn)換，為會(huì)計(jì)軟件的二次開(kāi)發(fā)和多重復(fù)用提供了可能性。

（二）數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

隨著市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的加劇和信息需求的發(fā)展，用于決策分析的后臺(tái)數(shù)據(jù)不僅涉及大量歷史數(shù)據(jù)和行業(yè)信息，還包括多個(gè)系統(tǒng)間的集成數(shù)據(jù)。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)通常只能保留當(dāng)前與近期的數(shù)據(jù)信息，已無(wú)法滿(mǎn)足管理層用于決策分析的信息需求。企業(yè)當(dāng)期單一的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)難以對(duì)管理層的決策做出支持，知識(shí)規(guī)則和決策經(jīng)驗(yàn)必須建立在長(zhǎng)期財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和行業(yè)分析所總結(jié)出的規(guī)律之上。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的結(jié)合應(yīng)用是當(dāng)前一個(gè)新的技術(shù)熱點(diǎn)，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是一種解決數(shù)據(jù)集合大量使用問(wèn)題的高效技術(shù)，而數(shù)據(jù)挖掘則是建立在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)之上的增值技術(shù)，為之提供了更好的決策支持和服務(wù)。

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是一個(gè)面向主題的、集成的、相對(duì)穩(wěn)定的、反映歷史變化的數(shù)據(jù)集合，用于支持管理決策。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)通過(guò)信息處理技術(shù)從大量的事務(wù)型數(shù)據(jù)庫(kù)中抽取信息轉(zhuǎn)化存儲(chǔ)格式，將數(shù)據(jù)匯總聚合成一種特殊的易于分析的格式，為決策支持系統(tǒng)提供了一個(gè)信息集成平臺(tái)?？朔艘酝鶖?shù)據(jù)庫(kù)在信息不全面、訪(fǎng)問(wèn)性能不足、不同系統(tǒng)間難以集成等方面的問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)了會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)的集中存儲(chǔ)和管理并降低了數(shù)據(jù)冗余。其核心技術(shù)包括數(shù)據(jù)的抽取、清洗、轉(zhuǎn)換、加載和維護(hù)。而數(shù)據(jù)挖掘是一種用于商業(yè)信息處理的新興技術(shù)，它把會(huì)計(jì)決策支持系統(tǒng)對(duì)數(shù)據(jù)的應(yīng)用從低層次的聯(lián)機(jī)查詢(xún)操作，提高到?jīng)Q策支持、分析預(yù)測(cè)等更高級(jí)應(yīng)用上。具體地說(shuō)，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是從數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)形成的海量數(shù)據(jù)集合中發(fā)掘出蘊(yùn)藏在數(shù)據(jù)中的信息和知識(shí)，對(duì)不同層面的數(shù)據(jù)進(jìn)行多角度分析。比如對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中各對(duì)象進(jìn)行管理分析，對(duì)數(shù)據(jù)序列進(jìn)行模式分析，對(duì)具體數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)分析、聚類(lèi)分析等。將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)運(yùn)用于會(huì)計(jì)決策支持系統(tǒng)，不僅可以從大量的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)潛在的價(jià)值信息和未知的關(guān)系模式，還能夠發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的復(fù)雜聯(lián)系以及如何運(yùn)用這種聯(lián)系做出相應(yīng)的財(cái)務(wù)決策。

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)分別是兩種不同的決策支持技術(shù)，二者以不同的方式輔助決策。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是在數(shù)據(jù)庫(kù)的基礎(chǔ)上進(jìn)一步發(fā)展起來(lái)的，它集成了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)中所沒(méi)有的大量信息，在決策指令調(diào)用數(shù)據(jù)時(shí)可以從大量的數(shù)據(jù)集合中抽取指令所需的數(shù)據(jù)，并以特殊的格式重新組織成多維數(shù)據(jù)模型，為進(jìn)入下一步預(yù)處理挖掘做好準(zhǔn)備。而數(shù)據(jù)挖掘則是通過(guò)一些基本的計(jì)算方法和簡(jiǎn)單的數(shù)學(xué)模型去挖掘現(xiàn)有數(shù)據(jù)中隱含的信息，做出簡(jiǎn)要的預(yù)處理，為用戶(hù)進(jìn)一步?jīng)Q策分析提供更為深入和豐富的信息。如果決策支持系統(tǒng)在運(yùn)行過(guò)程中能夠?qū)?shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)挖掘結(jié)合起來(lái)，兩者的優(yōu)勢(shì)組合可以為用戶(hù)實(shí)現(xiàn)更為顯著的決策輔助效果。

四、企業(yè)會(huì)計(jì)決策支持系統(tǒng)的優(yōu)化構(gòu)想

財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)單一和預(yù)警規(guī)則的用戶(hù)自定義模式，導(dǎo)致了會(huì)計(jì)決策支持系統(tǒng)在運(yùn)用財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警分析時(shí)面臨著分析結(jié)果缺乏說(shuō)服力的問(wèn)題，如果能夠結(jié)合前文所述兩項(xiàng)技術(shù)層面的新發(fā)展，可以從以下兩個(gè)方面對(duì)會(huì)計(jì)決策支持系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)：

第一、建立企業(yè)會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)資源庫(kù)，優(yōu)化會(huì)計(jì)決策支持系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)。數(shù)據(jù)接口標(biāo)準(zhǔn)化技術(shù)為企業(yè)會(huì)計(jì)建立數(shù)據(jù)資源庫(kù)提供了可行性，而數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)為決策支持系統(tǒng)調(diào)用企業(yè)會(huì)計(jì)這個(gè)龐大的數(shù)據(jù)資源庫(kù)解決了后顧之憂(yōu)。會(huì)計(jì)核算軟件數(shù)據(jù)接口標(biāo)準(zhǔn)化技術(shù)對(duì)會(huì)計(jì)信息系統(tǒng)中的科目、憑證、固定資產(chǎn)、員工薪酬、應(yīng)收應(yīng)付、報(bào)表等數(shù)據(jù)元素進(jìn)行了規(guī)范，只要嚴(yán)格遵循數(shù)據(jù)接口標(biāo)準(zhǔn)的要求，無(wú)論其中涉及幾種軟件格式，集團(tuán)內(nèi)部各子公司歷年的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和同行業(yè)其他單位的所有會(huì)計(jì)信息都可以方便地輸入輸出并保存起來(lái)，由此建立起專(zhuān)門(mén)的會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)資源庫(kù)。會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)統(tǒng)一通道得以建立和疏通之后，在此數(shù)據(jù)資源庫(kù)的基礎(chǔ)上，還可利用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)資源庫(kù)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行深度的挖掘與分析，根據(jù)決策需要借鑒歷史數(shù)據(jù)、結(jié)合行業(yè)信息，將財(cái)務(wù)分析方式推向一個(gè)新的高度。

第二、實(shí)現(xiàn)會(huì)計(jì)軟件多重復(fù)用功能，優(yōu)化會(huì)計(jì)決策支持系統(tǒng)的模型庫(kù)。會(huì)計(jì)軟件的多重復(fù)用思想能夠?qū)⒔鹑诜治鲕浖陀?jì)量工具中有助于企業(yè)財(cái)務(wù)分析的模型引入到?jīng)Q策支持系統(tǒng)的模型庫(kù)之中，優(yōu)化原本單一的自定義財(cái)務(wù)指標(biāo)分析模式。大量的財(cái)務(wù)信息要在會(huì)計(jì)核算系統(tǒng)、金融分析軟件和計(jì)量工具之間游走，單純的手工輸入輸出方式去實(shí)現(xiàn)三者的數(shù)據(jù)鏈接是不現(xiàn)實(shí)的，數(shù)據(jù)接口標(biāo)準(zhǔn)化技術(shù)為實(shí)現(xiàn)會(huì)計(jì)軟件的多重復(fù)用建立了關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)交換通道。通過(guò)這一通道，決策支持系統(tǒng)在進(jìn)行財(cái)務(wù)分析時(shí)可以根據(jù)具體需求來(lái)傳送會(huì)計(jì)信息，應(yīng)用金融模型與計(jì)量模型來(lái)實(shí)現(xiàn)預(yù)警規(guī)則的系統(tǒng)化生成模式。比如企業(yè)進(jìn)行籌資規(guī)劃時(shí)，可以利用金融模型來(lái)預(yù)演各種籌資方案，最后選擇既能滿(mǎn)足企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)需要又能保證企業(yè)資金償還調(diào)度順暢的策略。再例如，在分析企業(yè)整體經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，可以利用計(jì)量工具來(lái)分組行業(yè)中經(jīng)營(yíng)實(shí)力各異的企業(yè)，根據(jù)不同的經(jīng)營(yíng)水平和財(cái)務(wù)狀況來(lái)配對(duì)分析，并得出經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的參照標(biāo)準(zhǔn)。

從圖中可以看出，決策支持系統(tǒng)的優(yōu)化主要是對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)和模型庫(kù)的優(yōu)化，集合行業(yè)信息和歷史數(shù)據(jù)來(lái)擴(kuò)建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，結(jié)合金融軟件和計(jì)量工具中適用于財(cái)務(wù)分析決策的方法來(lái)更新模型庫(kù)。首先，由會(huì)計(jì)核算系統(tǒng)形成最新的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)；由每一會(huì)計(jì)期的最新數(shù)據(jù)積累形成企業(yè)長(zhǎng)期歷史數(shù)據(jù)；由Web技術(shù)鏈接獲取行業(yè)信息并共同集合成為數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。當(dāng)決策者向系統(tǒng)發(fā)出決策指令時(shí)，根據(jù)指令的需求來(lái)抽取數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中必要的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)形成多維數(shù)據(jù)模型，進(jìn)而利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)結(jié)合方法庫(kù)中簡(jiǎn)單的核算公式做一些基本的數(shù)據(jù)預(yù)處理，然后再將數(shù)據(jù)傳送至經(jīng)過(guò)軟件多重復(fù)用技術(shù)優(yōu)化后的模型庫(kù)中進(jìn)行分析，得到的決策結(jié)果則要調(diào)用知識(shí)庫(kù)中的語(yǔ)言規(guī)則進(jìn)行規(guī)范的解釋描述并反饋給決策者。

參考文獻(xiàn)：

[1]王鍇.會(huì)計(jì)信息系統(tǒng)――管理的視角[M].清華大學(xué)出版社，2006（6）：177-179

財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)預(yù)警分析范文第3篇

關(guān)鍵詞：企業(yè)會(huì)計(jì)電算化；問(wèn)題；措施

一、前言

會(huì)計(jì)電算化是指企業(yè)通過(guò)計(jì)算機(jī)軟件、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，用軟件代替財(cái)務(wù)人員手工記賬，不但可以提高財(cái)務(wù)核算的準(zhǔn)確性，而且極大地提高了企業(yè)財(cái)務(wù)工作的效率。我國(guó)會(huì)計(jì)電算化已經(jīng)經(jīng)過(guò)了研發(fā)、設(shè)計(jì)、應(yīng)用階段，在企業(yè)中得到了廣泛的應(yīng)用。但在實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中，由于企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)認(rèn)識(shí)的片面性及人才專(zhuān)業(yè)能力限制、基礎(chǔ)工作薄弱等原因，導(dǎo)致企業(yè)會(huì)計(jì)電算化無(wú)法真正發(fā)揮其在提高會(huì)計(jì)信息質(zhì)量，提供企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策方面的作用。會(huì)計(jì)電算化不光是簡(jiǎn)單地將財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總，其功能中加入了數(shù)據(jù)庫(kù)模塊系統(tǒng)，可以保證企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)長(zhǎng)期儲(chǔ)存于電腦或其他電子介質(zhì)中，并可以隨時(shí)應(yīng)用財(cái)務(wù)軟件進(jìn)行讀取與查閱，大大提高了財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的安全性，同時(shí)，也減少了企業(yè)保存大量財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的成本與復(fù)雜程度。企業(yè)財(cái)務(wù)人員只需將當(dāng)日發(fā)生的經(jīng)濟(jì)業(yè)務(wù)錄入電算化會(huì)計(jì)軟件中，軟件將該數(shù)據(jù)登記至正確的會(huì)計(jì)科目、明細(xì)賬與總賬，并生成各種財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)報(bào)表。會(huì)計(jì)電算化軟件也為企業(yè)提供了各種數(shù)據(jù)分析、預(yù)警模塊，在真實(shí)反映企業(yè)當(dāng)期經(jīng)濟(jì)業(yè)務(wù)的同時(shí)，為企業(yè)管理層制定決策提供必要的建議。

二、會(huì)計(jì)電算化應(yīng)用中存在的問(wèn)題

(一)企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)對(duì)會(huì)計(jì)電算化重視程度不夠

企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)片面地認(rèn)為會(huì)計(jì)電算化只是取代手工記賬模式，從而提高會(huì)計(jì)核算的準(zhǔn)確性與效率，未能充分認(rèn)識(shí)會(huì)計(jì)電算化在企業(yè)管理與規(guī)范會(huì)計(jì)核算流程等方面的作用，導(dǎo)致企業(yè)在設(shè)計(jì)、購(gòu)買(mǎi)會(huì)計(jì)電算化軟件模塊時(shí)，只強(qiáng)調(diào)會(huì)計(jì)核算模塊的功能，未針對(duì)企業(yè)特點(diǎn)設(shè)計(jì)分析、預(yù)警等管理模塊。

(二)企業(yè)缺少會(huì)計(jì)電算化專(zhuān)業(yè)人才

會(huì)計(jì)電算化軟件運(yùn)行不僅要求企業(yè)財(cái)務(wù)人員應(yīng)具備財(cái)稅方面專(zhuān)業(yè)知識(shí)，而且還需擁有一定的計(jì)算機(jī)軟件操作技能。目前，我國(guó)大部分企業(yè)財(cái)務(wù)人員均由手工記賬人員向電算化財(cái)務(wù)人員轉(zhuǎn)化，財(cái)務(wù)人員只具備簡(jiǎn)單的微機(jī)操作技能，對(duì)財(cái)務(wù)電算化數(shù)據(jù)備份、模塊調(diào)用及財(cái)務(wù)分析缺少相應(yīng)的技能，無(wú)法真正實(shí)現(xiàn)會(huì)計(jì)電算化核算、管理職能。

(三)會(huì)計(jì)電算化基礎(chǔ)管理工作薄弱，導(dǎo)致財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)存在安全隱患

一是財(cái)務(wù)軟件沒(méi)有統(tǒng)一的接口。目前，我國(guó)會(huì)計(jì)電算化軟件均由不同軟件公司根據(jù)企業(yè)要求設(shè)計(jì)、研究，各軟件公司為保護(hù)技術(shù)秘密，在運(yùn)行平臺(tái)與備份數(shù)據(jù)導(dǎo)入方面與其他公司存在較大差異，一但某企業(yè)更換財(cái)務(wù)軟件，將面臨著財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)無(wú)法對(duì)接的風(fēng)險(xiǎn)。二是企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)面臨較大的安全風(fēng)險(xiǎn)。首先，由于財(cái)務(wù)人員責(zé)任心不強(qiáng)，再者由于計(jì)算機(jī)技術(shù)水平的限制，未對(duì)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行及時(shí)備份。其次，財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)面臨來(lái)自網(wǎng)絡(luò)黑客、病毒的威脅，一但計(jì)算機(jī)感染上木馬病毒，將給企業(yè)帶來(lái)無(wú)法挽回的損失。三是企業(yè)未建立嚴(yán)密的會(huì)計(jì)電算化管理制度。在人員設(shè)置與安全保密方面，未針對(duì)不同財(cái)務(wù)人員設(shè)置不同的修改、錄入權(quán)限，密碼設(shè)置不安全，財(cái)務(wù)室機(jī)房任由非財(cái)務(wù)人員進(jìn)入、接觸；未對(duì)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行及時(shí)備份、歸類(lèi)，造成會(huì)計(jì)檔案丟失嚴(yán)重。

(四)企業(yè)會(huì)計(jì)電算化缺少管理職能

目前，我國(guó)企業(yè)在運(yùn)用會(huì)計(jì)電算化方面，仍然停留在簡(jiǎn)單的會(huì)計(jì)核算功能及提高會(huì)計(jì)工作效率上，未充分發(fā)揮會(huì)計(jì)電算化中分析、預(yù)警等管理模塊功能，無(wú)法真正實(shí)現(xiàn)會(huì)計(jì)核算職能向管理職能的轉(zhuǎn)換。

三、會(huì)計(jì)電算化應(yīng)用的完善對(duì)策

(一)提高企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)對(duì)會(huì)計(jì)電算化的重視程度

首先，企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)應(yīng)帶頭重視會(huì)計(jì)電算化工作，要求財(cái)務(wù)軟件公司根據(jù)企業(yè)行業(yè)類(lèi)型、財(cái)務(wù)工作特點(diǎn)進(jìn)行軟件設(shè)計(jì)，并為財(cái)務(wù)部門(mén)配備會(huì)計(jì)電算化運(yùn)行所需的場(chǎng)地、硬件、軟件支持。其次，企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)應(yīng)督促其他業(yè)務(wù)部門(mén)積極給予財(cái)務(wù)部門(mén)進(jìn)行電算化核算工作支持、配合，以保證會(huì)計(jì)電算化順利開(kāi)展。

(二)加強(qiáng)企業(yè)會(huì)計(jì)電算化人才隊(duì)伍建設(shè)

會(huì)計(jì)電算化工作需要具備既熟知會(huì)計(jì)專(zhuān)業(yè)知識(shí)，又掌握計(jì)算機(jī)操作技能的復(fù)合型專(zhuān)業(yè)人才，財(cái)務(wù)人員不但可以將每日發(fā)生的經(jīng)濟(jì)業(yè)務(wù)，準(zhǔn)確、及時(shí)地錄入電腦，而且可以應(yīng)用電算化軟件對(duì)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、對(duì)比，為企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策提供有利支持與預(yù)警。企業(yè)在招聘財(cái)務(wù)工作者時(shí)，應(yīng)保證具有計(jì)算機(jī)專(zhuān)業(yè)知識(shí)人才比重，通過(guò)對(duì)財(cái)務(wù)人員定期開(kāi)展財(cái)會(huì)、計(jì)算機(jī)操作方面的培訓(xùn)，提高財(cái)務(wù)人員綜合業(yè)務(wù)能力。

(三)加快會(huì)計(jì)電算化職能轉(zhuǎn)化

會(huì)計(jì)電算化軟件公司應(yīng)在對(duì)不同行業(yè)類(lèi)型企業(yè)進(jìn)行調(diào)研工作的基礎(chǔ)上，投入研發(fā)資金，為企業(yè)開(kāi)發(fā)、設(shè)計(jì)管理模塊，模塊應(yīng)對(duì)會(huì)計(jì)核算工作事前、事中、事后進(jìn)行全方位監(jiān)督，通過(guò)數(shù)據(jù)的對(duì)比、分析，及時(shí)指出企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)過(guò)程中存在的漏洞，及時(shí)向企業(yè)管理者提供財(cái)務(wù)預(yù)警與決策，實(shí)現(xiàn)企業(yè)會(huì)計(jì)工作從核算向管理的轉(zhuǎn)變。同時(shí)，企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)與財(cái)務(wù)人員應(yīng)樹(shù)立財(cái)務(wù)管理觀(guān)，從事后監(jiān)督向事前財(cái)務(wù)分析、預(yù)警擴(kuò)展。

(四)規(guī)范會(huì)計(jì)電算化基礎(chǔ)管理工作，提高財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)安全性

一是提高會(huì)計(jì)電算化運(yùn)行安全性。首先，在企業(yè)內(nèi)部建立財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)處理和備份、人員權(quán)限控制等安全防范控制制度，提高財(cái)務(wù)人員會(huì)計(jì)電算化安全防范意識(shí)。其次，企業(yè)應(yīng)積極購(gòu)買(mǎi)網(wǎng)絡(luò)防火墻、病毒軟件，保證病毒軟件的及時(shí)更新。再次，加強(qiáng)機(jī)房設(shè)施安全管理，采用指紋、加密狗等措施，防止非財(cái)務(wù)人員接觸財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，提高企業(yè)財(cái)務(wù)信息數(shù)據(jù)安全性。二是建立健全企業(yè)會(huì)計(jì)核算內(nèi)部控制制度。企業(yè)為保證會(huì)計(jì)電算化工作正常開(kāi)展，應(yīng)通過(guò)制定崗位分工制度、微機(jī)日常維護(hù)制度、機(jī)房和檔案保管等制度，詳細(xì)規(guī)定企業(yè)財(cái)務(wù)人員應(yīng)承擔(dān)的職責(zé)，保證財(cái)務(wù)人員定期對(duì)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行備份、殺毒，提高企業(yè)會(huì)計(jì)電算化核算規(guī)范性與財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)安全性。

(五)加強(qiáng)對(duì)會(huì)計(jì)人員的綜合素質(zhì)的提高

會(huì)計(jì)電算化不同于以往的手工記賬，其對(duì)操作人員的要求也有所不同。以往手工記賬只需要會(huì)計(jì)人員熟悉會(huì)計(jì)方面的知識(shí)，但如今實(shí)施了會(huì)計(jì)電算化系統(tǒng)就要求會(huì)計(jì)人員不僅要具備會(huì)計(jì)方面知識(shí)的同時(shí)要熟悉計(jì)算機(jī)方面的知識(shí)。單位可以通過(guò)以下兩個(gè)方面加強(qiáng)對(duì)會(huì)計(jì)電算化操作人員的培訓(xùn)：首先，定期組織會(huì)計(jì)電算化操作人員進(jìn)行計(jì)算機(jī)理論方面的培訓(xùn)，熟悉理論知識(shí)后再運(yùn)用到實(shí)際實(shí)踐中去，才能全面掌握會(huì)計(jì)電算化系統(tǒng)的操作技巧，反復(fù)摸索，達(dá)到熟練操作的目的。其次，會(huì)計(jì)電算化操作人員可以通過(guò)培訓(xùn)這個(gè)平臺(tái)，分享會(huì)計(jì)電算化系統(tǒng)的優(yōu)勢(shì)，以及操作過(guò)程中遇到的問(wèn)題，使培訓(xùn)收到實(shí)效，以保證會(huì)計(jì)電算化工作的順利進(jìn)行。企業(yè)會(huì)計(jì)電算化的發(fā)展是一個(gè)漫長(zhǎng)而艱巨的過(guò)程，需要會(huì)計(jì)人員及企業(yè)各方人士通過(guò)不斷的思考存在的問(wèn)題找到解決的對(duì)策，最大限度的實(shí)現(xiàn)會(huì)計(jì)實(shí)務(wù)與計(jì)算機(jī)技術(shù)的融合。會(huì)計(jì)電算化工作任重道遠(yuǎn)，需要實(shí)務(wù)工作者和理論工作者的共同努力，以實(shí)現(xiàn)兩者的最佳結(jié)合。

參考文獻(xiàn)：

[1]石天勝.我國(guó)會(huì)計(jì)電算化發(fā)展中的問(wèn)題及解決措施.商業(yè)經(jīng)濟(jì),2013(22).

[2]鄒大永.淺析我國(guó)會(huì)計(jì)電算化的發(fā)展與完善.時(shí)代金融,2010(07).

財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)預(yù)警分析范文第4篇

會(huì)計(jì)電算化在信息化影響空前的今天，在各會(huì)計(jì)領(lǐng)域都比較重視，因?yàn)樗P(guān)系著企業(yè)財(cái)務(wù)管理和財(cái)務(wù)工作人員的效率，財(cái)務(wù)工作的開(kāi)展和會(huì)計(jì)電算化是相互促進(jìn)的，會(huì)計(jì)電算化的應(yīng)用在專(zhuān)家們的研究整理下已經(jīng)有了很多明顯的優(yōu)勢(shì)不少大的方向上已有很多突破，但仍然某些但是在細(xì)節(jié)方面的研究還存在著不足，本文將要分析會(huì)計(jì)電算化對(duì)于財(cái)務(wù)工作的實(shí)際影響情況。

關(guān)鍵詞：

會(huì)計(jì)；電算化；財(cái)務(wù)工作；影響

會(huì)計(jì)電算化首先興起于國(guó)外，它主要是指計(jì)算機(jī)和會(huì)計(jì)工作的融合，利用計(jì)算機(jī)的高運(yùn)算能力代替手工難以完成的會(huì)計(jì)任務(wù)，同時(shí)也為了能實(shí)現(xiàn)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)等自動(dòng)化處理，把會(huì)計(jì)的思路和計(jì)算機(jī)應(yīng)用結(jié)合形成電算化會(huì)計(jì)系統(tǒng)。目前我國(guó)的會(huì)計(jì)電算化發(fā)展還不夠充分，很多企業(yè)甚至還沒(méi)有實(shí)施會(huì)計(jì)電算化。接下來(lái)，本文將要分析會(huì)計(jì)進(jìn)行電算化實(shí)踐和財(cái)務(wù)工作的關(guān)系以及財(cái)務(wù)工作在會(huì)計(jì)電算化過(guò)程中受到的現(xiàn)實(shí)影響情況以及分析在該研究中可利用的一些措施，以便為會(huì)計(jì)的電算化實(shí)踐研究做出貢獻(xiàn)。

一、會(huì)計(jì)電算化實(shí)踐和財(cái)務(wù)工作相互關(guān)系的四個(gè)現(xiàn)實(shí)狀況

(一)電算化設(shè)施程度決定著財(cái)務(wù)工作的效率

會(huì)計(jì)在電算化實(shí)踐的過(guò)程中需要有明確的指導(dǎo)思想，應(yīng)該與實(shí)際財(cái)務(wù)工作始終保持同步性，把會(huì)計(jì)電算化和財(cái)務(wù)工作緊密結(jié)合，細(xì)致的進(jìn)行實(shí)踐活動(dòng)，耐心在電算化實(shí)踐應(yīng)用中滿(mǎn)足財(cái)務(wù)工作的需要。雖然在當(dāng)前會(huì)計(jì)電算化已經(jīng)在我國(guó)各大企業(yè)，單位等群面普及，但是卻出現(xiàn)了嚴(yán)重的不協(xié)調(diào)，很多大型的、經(jīng)濟(jì)實(shí)力雄厚的企業(yè)在會(huì)計(jì)電算化方面發(fā)展非常充分，會(huì)計(jì)工作者能在工作中高效的進(jìn)行工作。而在某些小型企業(yè)會(huì)計(jì)電算化的實(shí)施就比較落后，很多財(cái)務(wù)工作需要人為操作，導(dǎo)致財(cái)務(wù)工作的進(jìn)度非常低。

(二)會(huì)計(jì)電算化存在不安全因素，財(cái)務(wù)工作面臨風(fēng)險(xiǎn)

在信息化時(shí)代，網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)在電算化的應(yīng)用上起了很大的促進(jìn)作用，同時(shí)也使得會(huì)計(jì)電算化面臨網(wǎng)絡(luò)不安全，很容易受到網(wǎng)絡(luò)病毒或木馬的攻擊，整個(gè)會(huì)計(jì)電算化系統(tǒng)的安全性面臨嚴(yán)重挑戰(zhàn)。而在會(huì)計(jì)電算化內(nèi)部系統(tǒng)因?yàn)榘l(fā)展不夠完善，自身也有很多的漏洞，容易因?yàn)橄到y(tǒng)崩潰等問(wèn)題造成財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)等的丟失，這也就使得財(cái)務(wù)工作需要嚴(yán)格的保密工作和備份存檔工作。

(三)會(huì)計(jì)電算化管理依賴(lài)著財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)軟件，但又無(wú)法和企業(yè)更多的部門(mén)加強(qiáng)聯(lián)系

因?yàn)樵谄髽I(yè)發(fā)展中會(huì)計(jì)電算化需要以個(gè)承載的會(huì)計(jì)軟件，因此市面上出現(xiàn)了很多可以進(jìn)行財(cái)務(wù)管理的電算化軟件，這些軟件的設(shè)計(jì)和開(kāi)發(fā)的優(yōu)劣決定了財(cái)務(wù)工作開(kāi)展的順利與否，而且在企業(yè)中除了財(cái)務(wù)管理部門(mén)外還有很多其他的部門(mén)，電算化財(cái)務(wù)軟件并不能在應(yīng)用中和更多的部門(mén)加強(qiáng)聯(lián)系。

(四)會(huì)計(jì)電算化軟件的功能不夠全面，數(shù)據(jù)信息的利用效率不高

當(dāng)前的企業(yè)單位處理會(huì)計(jì)電算化軟件依賴(lài)的辦法主要集中在自主的開(kāi)發(fā)和市面購(gòu)買(mǎi)，而很多企業(yè)都沒(méi)有研發(fā)人才和團(tuán)隊(duì)，這樣市面的財(cái)務(wù)軟件就變得比較暢銷(xiāo)了。但是這些市面上流行的財(cái)務(wù)管理軟件雖然實(shí)現(xiàn)了企業(yè)的會(huì)計(jì)電算化管理操作，但是卻并沒(méi)有其企業(yè)財(cái)務(wù)需求的角度出發(fā)，也沒(méi)有和企業(yè)相關(guān)部門(mén)有聯(lián)系和配合，因此其單一的功能下，不僅沒(méi)能滿(mǎn)足企業(yè)部門(mén)的綜合管理，也做不到財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的高效利用。

二、會(huì)計(jì)電算化對(duì)財(cái)務(wù)工作的具體影響

首先，影響財(cái)務(wù)工作的轉(zhuǎn)型。在未來(lái)的會(huì)計(jì)工作中，電算化的軟件等等會(huì)隨著電腦軟件的全面開(kāi)發(fā)進(jìn)入企業(yè)的財(cái)務(wù)管理系統(tǒng)，使得會(huì)計(jì)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)隨之發(fā)生變化，財(cái)務(wù)行業(yè)的電算化越高，需要的財(cái)務(wù)人員將越加減少，或者是需要的財(cái)務(wù)人員必須具備較高的電腦系統(tǒng)軟件應(yīng)用開(kāi)發(fā)，電腦硬件維護(hù)和軟件維護(hù)兼?zhèn)涞确矫娴牟拍?，而更多的?cái)務(wù)人員將不得不下崗或者轉(zhuǎn)向財(cái)務(wù)分析工作，會(huì)計(jì)電算化一方面加強(qiáng)會(huì)計(jì)財(cái)務(wù)工作效率，但另一方面又使得財(cái)務(wù)人員面臨難題。其次，影響財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)處理以及流程步驟。會(huì)計(jì)電算化后企業(yè)的所有財(cái)務(wù)相關(guān)的內(nèi)容會(huì)數(shù)據(jù)化，因而就不能存在賬本之類(lèi)的傳統(tǒng)類(lèi)型。這些數(shù)據(jù)化的財(cái)務(wù)信息可以隨時(shí)靈活的編排，反復(fù)更具需要靈活的整理，也可以直接根據(jù)需要生成有效的報(bào)表，而傳統(tǒng)的流程也就發(fā)生了變化，一些傳統(tǒng)的方法也不在需要，比如：平行登記法等技術(shù)。最后，影響財(cái)務(wù)內(nèi)部控制管理。傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)管理制度和人員管理制度因?yàn)闀?huì)計(jì)電算化的實(shí)施已經(jīng)不能滿(mǎn)足需要，而財(cái)務(wù)信息的更改、刪除等在電算化管理后變得更加容易，極易造成財(cái)務(wù)信息不完整和不安全，因此必須在內(nèi)部控制上制定嚴(yán)格的、完整的管理制度，從人員的素質(zhì)、思想、獎(jiǎng)懲制度等方面做細(xì)致的制度建設(shè)，以確保財(cái)務(wù)信息的真實(shí)有效性。

三、會(huì)計(jì)電算化應(yīng)用中存在的問(wèn)題

(一)企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)對(duì)會(huì)計(jì)電算化重視程度不夠

企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)片面地認(rèn)為會(huì)計(jì)電算化只是取代手工記賬模式，從而提高會(huì)計(jì)核算的準(zhǔn)確性與效率，未能充分認(rèn)識(shí)會(huì)計(jì)電算化在企業(yè)管理與規(guī)范會(huì)計(jì)核算流程等方面的作用，導(dǎo)致企業(yè)在設(shè)計(jì)、購(gòu)買(mǎi)會(huì)計(jì)電算化軟件模塊時(shí)，只強(qiáng)調(diào)會(huì)計(jì)核算模塊的功能，未針對(duì)企業(yè)特點(diǎn)設(shè)計(jì)分析、預(yù)警等管理模塊。

(二)企業(yè)缺少會(huì)計(jì)電算化專(zhuān)業(yè)人才

會(huì)計(jì)電算化軟件運(yùn)行不僅要求企業(yè)財(cái)務(wù)人員應(yīng)具備財(cái)稅方面專(zhuān)業(yè)知識(shí)，而且還需擁有一定的計(jì)算機(jī)軟件操作技能。目前，我國(guó)大部分企業(yè)財(cái)務(wù)人員均由手工記賬人員向電算化財(cái)務(wù)人員轉(zhuǎn)化，財(cái)務(wù)人員只具備簡(jiǎn)單的微機(jī)操作技能，對(duì)財(cái)務(wù)電算化數(shù)據(jù)備份、模塊調(diào)用及財(cái)務(wù)分析缺少相應(yīng)的技能，無(wú)法真正實(shí)現(xiàn)會(huì)計(jì)電算化核算、管理職能。

(三)會(huì)計(jì)電算化基礎(chǔ)管理工作薄弱，導(dǎo)致財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)存在安全隱患

一是財(cái)務(wù)軟件沒(méi)有統(tǒng)一的接口。目前，我國(guó)會(huì)計(jì)電算化軟件均由不同軟件公司根據(jù)企業(yè)要求設(shè)計(jì)、研究，各軟件公司為保護(hù)技術(shù)秘密，在運(yùn)行平臺(tái)與備份數(shù)據(jù)導(dǎo)入方面與其他公司存在較大差異，一但某企業(yè)更換財(cái)務(wù)軟件，將面臨著財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)無(wú)法對(duì)接的風(fēng)險(xiǎn)。二是企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)面臨較大的安全風(fēng)險(xiǎn)。首先，由于財(cái)務(wù)人員責(zé)任心不強(qiáng)，再者由于計(jì)算機(jī)技術(shù)水平的限制，未對(duì)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行及時(shí)備份。其次，財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)面臨來(lái)自網(wǎng)絡(luò)黑客、病毒的威脅，一但計(jì)算機(jī)感染上木馬病毒，將給企業(yè)帶來(lái)無(wú)法挽回的損失。三是企業(yè)未建立嚴(yán)密的會(huì)計(jì)電算化管理制度。在人員設(shè)置與安全保密方面，未針對(duì)不同財(cái)務(wù)人員設(shè)置不同的修改、錄入權(quán)限，密碼設(shè)置不安全，財(cái)務(wù)室機(jī)房任由非財(cái)務(wù)人員進(jìn)入、接觸；未對(duì)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行及時(shí)備份、歸類(lèi)，造成會(huì)計(jì)檔案丟失嚴(yán)重。

四、完善企業(yè)會(huì)計(jì)電算化措施

(一)提高電算化網(wǎng)絡(luò)安全防范水平，避免財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)受到內(nèi)外威脅

一是制定內(nèi)部會(huì)計(jì)電算化崗位職責(zé)，明確各個(gè)崗位應(yīng)享有的操作權(quán)限，規(guī)定非財(cái)務(wù)人員及不具條件的財(cái)務(wù)人員操作權(quán)限，規(guī)定每位財(cái)務(wù)人員在登陸軟件系統(tǒng)時(shí)需提供安全口令，并保證該口令的唯一性，避免由于企業(yè)內(nèi)部工作人員惡意篡改財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)給企業(yè)帶來(lái)的損失。二是指派專(zhuān)人對(duì)軟件運(yùn)行硬件進(jìn)行維修并及時(shí)更新財(cái)務(wù)軟件系統(tǒng)，為軟件運(yùn)行提供良好的運(yùn)行環(huán)境，定期對(duì)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行備份。同時(shí)，及時(shí)更新網(wǎng)絡(luò)防火墻軟件，具備條件的企業(yè)可聘請(qǐng)專(zhuān)業(yè)網(wǎng)絡(luò)安全公司對(duì)財(cái)務(wù)軟件提供安全保障，防止本企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)受到來(lái)自網(wǎng)絡(luò)黑客、病毒的攻擊。

(二)加強(qiáng)會(huì)計(jì)人員電算化操作培養(yǎng)，提高會(huì)計(jì)人員綜合業(yè)務(wù)能力

定期聘請(qǐng)財(cái)務(wù)軟件開(kāi)發(fā)公司工作人員為本企業(yè)會(huì)計(jì)人員進(jìn)行電算化操作培訓(xùn)，培訓(xùn)應(yīng)包括軟件登陸、錄入、預(yù)警分析、數(shù)據(jù)查詢(xún)以及備份等內(nèi)容，促使企業(yè)會(huì)計(jì)人員在熟練操作財(cái)務(wù)軟件的基礎(chǔ)上，可以通過(guò)軟件提供的分析模塊為管理層提供決策依據(jù)。

(三)開(kāi)發(fā)軟件預(yù)警分析等管理模塊，為企業(yè)管理層提供科學(xué)決策

企業(yè)在聘請(qǐng)財(cái)務(wù)軟件開(kāi)發(fā)公司為本企業(yè)設(shè)計(jì)財(cái)務(wù)軟件模塊時(shí)，應(yīng)要求其針對(duì)本企業(yè)行業(yè)特征、生產(chǎn)工藝、銷(xiāo)售方式等情況進(jìn)行量身定制，并強(qiáng)調(diào)財(cái)務(wù)預(yù)警分析模塊的重要性，使其設(shè)計(jì)的財(cái)務(wù)軟件既滿(mǎn)足企業(yè)日常財(cái)務(wù)核算需要，也可通過(guò)財(cái)務(wù)軟件分析模塊的應(yīng)用，為企業(yè)管理層降低財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)提供及時(shí)、有效的數(shù)據(jù)支持，保證企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)的可持續(xù)發(fā)展。

(四)規(guī)范會(huì)計(jì)電算化基礎(chǔ)管理工作，提高財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)安全性

一是提高會(huì)計(jì)電算化運(yùn)行安全性。首先，在企業(yè)內(nèi)部建立財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)處理和備份、人員權(quán)限控制等安全防范控制制度，提高財(cái)務(wù)人員會(huì)計(jì)電算化安全防范意識(shí)。其次，企業(yè)應(yīng)積極購(gòu)買(mǎi)網(wǎng)絡(luò)防火墻、病毒軟件，保證病毒軟件的及時(shí)更新。再次，加強(qiáng)機(jī)房設(shè)施安全管理，采用指紋、加密狗等措施，防止非財(cái)務(wù)人員接觸財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，提高企業(yè)財(cái)務(wù)信息數(shù)據(jù)安全性。二是建立健全企業(yè)會(huì)計(jì)核算內(nèi)部控制制度。企業(yè)為保證會(huì)計(jì)電算化工作正常開(kāi)展，應(yīng)通過(guò)制定崗位分工制度、微機(jī)日常維護(hù)制度、機(jī)房和檔案保管等制度，詳細(xì)規(guī)定企業(yè)財(cái)務(wù)人員應(yīng)承擔(dān)的職責(zé)，保證財(cái)務(wù)人員定期對(duì)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行備份、殺毒，提高企業(yè)會(huì)計(jì)電算化核算規(guī)范性與財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)安全性。

總之，會(huì)計(jì)電算化在企業(yè)中的推廣已經(jīng)是不可逆轉(zhuǎn)的趨勢(shì)，而與之有緊密聯(lián)系的財(cái)務(wù)工作需要在適應(yīng)其發(fā)展變化的基礎(chǔ)上，針對(duì)不足提出防治手段，根據(jù)財(cái)務(wù)管理的特點(diǎn)，制定財(cái)務(wù)工作的發(fā)展方向，同時(shí)在財(cái)務(wù)工作中必須做好財(cái)務(wù)安全工作，以保證企業(yè)的資金安全和商業(yè)機(jī)密等。只有通過(guò)了解和掌握會(huì)計(jì)電算化等在財(cái)務(wù)方面的優(yōu)勢(shì)和不足，才能在未來(lái)的財(cái)務(wù)工作中明確目標(biāo)，防止財(cái)務(wù)工作出錯(cuò)。

作者：王娜 單位：鞍山市立山區(qū)友好企業(yè)公司

參考文獻(xiàn)：

[1]金光華.在企業(yè)信息化環(huán)境中的會(huì)計(jì)信息化定位研究[J].中國(guó)管理信息化,2013(15)

財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)預(yù)警分析范文第5篇

支持向量機(jī)模型的構(gòu)建

1SVM算法基本思想支持向量機(jī)（SupportVectorMachine，簡(jiǎn)稱(chēng)SVM）是建立在結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化原則和VC維理論基礎(chǔ)上的一種新型機(jī)器算法。它可以有效地實(shí)現(xiàn)小樣本在高維空間非線(xiàn)性系統(tǒng)的精確擬合。其主要思想是在二分類(lèi)問(wèn)題中，在高維空間尋找一個(gè)超平面作為兩類(lèi)的分類(lèi)面，以保證最小的分類(lèi)錯(cuò)誤率。根據(jù)訓(xùn)練集訓(xùn)練得出的決策函數(shù)，可對(duì)任意輸入x預(yù)測(cè)其所對(duì)應(yīng)的y，即可對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)進(jìn)行預(yù)警。

2SVM求解過(guò)程財(cái)務(wù)預(yù)警是一個(gè)非線(xiàn)性問(wèn)題，可以通過(guò)非線(xiàn)性變換將原低維空間非線(xiàn)性問(wèn)題轉(zhuǎn)化為某個(gè)高維空間中的線(xiàn)性問(wèn)題，在變換空間求最優(yōu)分類(lèi)面。在高維空間中分類(lèi)面表達(dá)式為：w•準(zhǔn)(x)+b=0準(zhǔn)(x)是輸入向量x從空間Rn到高維空間的變換。由最大間隔思想及軟間隔思想可得，求解上式可轉(zhuǎn)化為對(duì)下列凸二次規(guī)劃問(wèn)題求解：

實(shí)證分析

1樣本選取數(shù)據(jù)來(lái)源本文采用滬深證券交易所上市公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來(lái)自證券之星，新浪財(cái)經(jīng)網(wǎng)站，為了避免采用破產(chǎn)后數(shù)據(jù)信息建立預(yù)警模型會(huì)高估模型的預(yù)測(cè)能力，本文選取訓(xùn)練樣本時(shí)，采用上市公司被ST或*ST前兩年的財(cái)務(wù)信息(即：公司2011年被ST，則選用2009年的財(cái)務(wù)信息)作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)構(gòu)建預(yù)警模型，以預(yù)測(cè)上市公司是否會(huì)在下年因嚴(yán)重財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)而被特別處理。本文隨機(jī)選取2011年被ST或*ST的5家公司，10家非ST公司作為訓(xùn)練集樣本；隨機(jī)選取2家ST或*ST公司，3家非ST公司作為測(cè)試集樣本。

2預(yù)警指標(biāo)選取預(yù)警指標(biāo)的選取目前尚未形成一套成熟的標(biāo)準(zhǔn)，宋雪楓，楊朝軍（2006）在國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目研究中，用杜邦分析從上市公司的盈利能力，負(fù)債結(jié)構(gòu)，周轉(zhuǎn)能力三個(gè)方面選取18個(gè)相關(guān)預(yù)警指標(biāo)，并采用Kuskal-WallisH非參數(shù)檢驗(yàn)最后確定了總資產(chǎn)收益率、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、流動(dòng)資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、主營(yíng)業(yè)務(wù)利潤(rùn)率、超速動(dòng)比率、流動(dòng)負(fù)債比率、資產(chǎn)負(fù)債率、應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率、和存貨周轉(zhuǎn)率9個(gè)財(cái)務(wù)危機(jī)上市公司與非財(cái)務(wù)危機(jī)上市公司之間存在顯著差異的指標(biāo)。本文也將采用這幾個(gè)指標(biāo)作為輸入指標(biāo)對(duì)房地產(chǎn)企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)警研究。在輸出指標(biāo)中，未被ST的公司視為財(cái)務(wù)正常公司，輸出為1，被ST的公司視為財(cái)務(wù)異常公司，輸出為-1。

3實(shí)證分析以選取的20家上市房地產(chǎn)公司最為研究對(duì)象，對(duì)其原始財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行收集，并對(duì)樣本企業(yè)進(jìn)行編號(hào)如表1。運(yùn)用MATLAB7.0，安裝libsvm-mat-2[1]89-3工具箱，將表1中數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化后，以前15組樣本作為訓(xùn)練集樣本，后5組樣本作為測(cè)試集樣本。采用5層交叉驗(yàn)證法對(duì)訓(xùn)練集進(jìn)行訓(xùn)練。C=200，σ2=3。采用該模型對(duì)測(cè)試集進(jìn)行測(cè)試的測(cè)試結(jié)果如下：由表2可以看出，預(yù)測(cè)分類(lèi)結(jié)果與實(shí)際分類(lèi)結(jié)果完全符合，模型具有良好的應(yīng)用效果。

結(jié)語(yǔ)