财务管理体系探究

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1财务管理决策支持系统的研究现状

决策支持系统经过二十多年的发展，形成了如图l所示公认的体系结构。它把模型并入信息系统软件中，依靠管理信息系统和运筹学这两个基础逐步发展起来。它为解决非结构化决策问题提供了相应的有用信息，给各级管理决策人员的工作带来了便利。从图1可以看出决策支持系统体系结构可划分为三级，即语言系统(LS)级、问题处理系统(PPS)级和知识系统fKS)级。其中问题处理系统级包括推理机系统(RS)、模型库管理系统(MBMS)、知识库管理系统(KBMS)及数据库管理系统(DBMS)。知识系统级包括模型库(MB)、知识库(KB)及数据库(DBo九十年代中期，兴起了三个辅助决策技术：数据仓库(DW)、联机分析处理(0LAP)和数据挖掘(DM)。联机分析处理是以客户，服务器的方式完成多维数据分析。数据仓库是根据决策主题的需要汇集大量的数据库，通过综合和分析得到辅助决策的信息。数据挖掘顾名思义，是为了获得有用的数据，在大量的数据库中进行筛选。人工智能技术建立一个智能的DSS人机界面，可进行图、文、声、像、形等多模式交互，人机交互此时变得更为自然和谐，人们能沉浸其中，进行合作式、目标向导式的交互方法。从目前情况来看，财务决策支持系统的研究还处于初级发展阶段，财务数据的保密性、特殊性决定了财务决策不能全部公开化、透明化，但随着中央及国务院相关部门财务预决算数据的公开，财务决策系统及其支持系统和过程也将随之公开，这就要求决策者充分利用财务知识和决策支持系统的知识“聪明”决策、合理决策、科学决策、规范决策。

2财务管理神经网络智能决策支持系统总体研究框架

2．1神经网络运行机制神经网络的着眼点是采纳生物体中神经细胞网络中某些可利用的部分，来弥补计算机的不足之处，而不是单单用物理的器件去完整地复制。第一，神经网络中的链接的结构和链接权都可以通过学习而得到，具有十分强大的学习功能；第二，神经网络所记忆的信息是一种分布式的储存方式，大多储存在神经元之间的权中；第三，神经网络部分的或局部的神经元被破坏后，仍可以继续进行其他活动，不影响全局的活动，因此说，神经网络的这种特性被称作容错性；第四，神经网络是由大量简单的神经元组成的，每个神经元虽然结构简单，但是它们组合到一起并行活动时，却能爆发出较快较强的速度来。我们可以利用神经网络的上述特点，将之应用于模式识别、自动控制、优化计算和联想记忆、军事应用以及决策支持系统中。

2.2财务管理神经网络集成智能财务DSS的必然性在企业经营管理、政府机构财务活动中，人们时常面临着财务决策。人们往往需要根据有关的理论及经验制定出一系列的衡量标准。这种评价是一个非常复杂的非结构化决策过程，一般都是由内行专家根据一定的专业理论凭经验和直觉在收集大量不完全、不确定信息基础上建立起多级指标体系。但在这种指标体系中，各种指标之间的关系很难明确，而且还受评价者的效用标准和主观偏好所左右。因此，很难在指标体系和评价目标间建立起准确的定量或定性模型。因此，我们需要采用一种可处理不确定性、不完全性信息的评价方法以支持决策。自然，利用人工神经网络构造系统模式来支持这类评价决策问题是目前财务管理智能决策支持系统的一种发展趋势和必然趋势圈。

2．3财务管理神经网络集成智能DSS系统框架神经网络智能决策支持系统主要以知识、数据和模型为主体，结合神经网络进行推理与数据开采。图2给出了神经网络智能决策支持系统研究框架『2I。研究中有两个重点，即神经网络推理系统和神经网络数据开采系统。

2．3．1神经网络数据开采系统神经网络数据开采时利用神经网络技术协助从数据中抽取模式。数据开采有五项基本任务：相关分析、聚类、概念描述、偏差监测、预测。常用的前馈式神经网络，如BP网络，可用于进行概念描述及预测。对向传播(CounterPropagation，简称CP)神经网路可用来进行统计分析和聚类。CP网络是美国神经计算专家RobertHecht—Nielsen提出的一种新型特征映射网络，其网络结构分输入、竞争、输出三层。该网络吸取了无教师示教型网络分类录活、算法简练的优点，又采纳了有教师示教型网络分类精细、准确的好处，使两者有机地结合起来。由竞争层至输出层，网络按基本竞争型网络学习规则得到各输出神经元的实际输出值，并按有教师示教的误差校正方法调整由竞争层至输出层的链接权。经过这样反复地学习，可以将任意输入模式映射为输出模式。

2.3.2财务管理神经网络推理系统财务管理神经网络推理系统主要利用神经网络的并行处理机制来解决传统推理方法中存在的“组合爆炸”、“无穷递归”，等问题。在神经网络系统中，计算与存储时完全合二为一的，即信息的存储体现在神经元互连的分布上，并以大规模并行方式处理。流动的过程就是从部分信息找到全部信息的过程，这就是联想记忆的基本原理。若视动力系统的稳定吸引子为系统计算能量函数的极小点，系统最终会流向期望的最小点，计算也就在运动过程中悄悄地完成了。因而，可用双向联想记忆(BAM)网络或CP网络实现并行推理。CP网络具有特殊的联想推理映射功能。将输入学习模式和期望输出模式取为同一模式，且将之分为x和Y两部分。网络通过提供的样本对进行充分的学习后，就可用来进行模式问的联想推理。

3财务管理神经网络智能DSS研究展望

当前世界上最热门的研究课题，是模仿人类的思维方式来解决实际问题。专家系统和人工神经网络是比较常用的技术，但由于自身的局限性，它们都侧重于人类思维方式的某一方面。平时解决简单的问题的时候还好，但真遇到解决复杂的问题的时候，它就显得力不从心了，所以，这个时候我们可以将两种技术结合起来解决，除了它们要自身不断发展和完善外，还要注重两者的协调配合，神经网络DSS未来的发展趋势就是依靠这两种技术不断结合，从而能帮助我们解决更多的实际问题。

3．1财务管理神经网络支持专家系统常见的财务管理神经网络支持专家系统主要包括几个方面：知识维护、知识表示、知识获取、推理等，我们针对各个步骤展开讨论。

3．1．1知识维护。如果知识是通过人工神经网络来获取的，我们就可以同样利用人工神经网络，来让维护工作变得更加方便快捷，维护可以通过人工神经网络来自动完成，我们需要做的只是重新运行网络模块，或者重新训练网络模块，又或是增加新的网络模块。

3．1.2推理。一般的专家系统只是求解专门性问题，应用的领域非常狭窄，同时由于控制策略不灵活，推理方法简单，容易出现一些这样或那样的问题，推理效率低、速度慢。人-T-~$经网络可以解决这一问题，从根本上提升工作效率，提高工作速度，它可以拓展知识空间，不只局限在狭窄的领域。

3．1．3知识表示。很多专家知识事实上很难用规则表示出来，但在现实工作中，我们大部分财务管理专家却都采取这种方式，无论是直接的还是间接的。其它的知识表示方法也存在着同样的问题。为了解决这一问题，我们可以采用人工神经网络系统来将知识提供给专家系统，这样做就可以避免这一问题，当专家系统需要相应知识时，就不需要用规则来表示知识，直接调用人工神经网络就可以了。

3．1．4知识获取。人工神经网络可以帮专家系统来获取知识，知识获取是通过人机对话的形式进行的。首先，专家系统向专家提出问题，人工神经网路则负责对这些信息进行收集、处理，在人工神经网络的联结权值中已经具有通用的知识，所以这一步骤会很方便，之后再产生相应的数据结果。接着，专家系统在对这些数据进行进一步的分析。在这一过程中，专家系统只运用很少的规则就可以获得相关的知识，大大提高了工作效率。

3.2财务管理专家系统支持神经网络财务管理专家主要通过三种方式来对神经网络提供必要的支持：第一，提供相应的必要的解释；第二，进行预处理：第三，联合应用。

3.2.1解释。作为专家系统的人工神经网络，它做不到同其他专家系统那样，具体详细地跟踪问题求解的过程，以获得答案的原因，它只能依靠增加一个小型的专家来解决这一问题，以获得答案的原因，这个专家系统可以反向推理，从结果到初始输入，系统提供具体的解决方法。在这种模式中，经过训练的人工神经网络来解决问题。当用户要求解释的时候，就可以通过网络输入一个并行的专家系统。

3.2.2预处理。对于人工神经网络来说，处理数据这项工作比较难。专家系统可以帮助人工神经做好这些工作：选择合适的收敛算法，确定训练神经网络的样本的数量，选择合适的神经网络。收集正确数据的工作，对于人工神经网络来说至关重要，事先对它们进行预处理，可以确保各项工作顺利的完成。

3.2.3联合应用。将一个复问题分解为几个子问题，如下图3所示，再将各个子问题来逐个解决，这就是我们所常说说的联合应用方法。它可以直接采用人工神经网络、专家系统以及其种可能的方法来解决问题，指导实际应用。我们当前计算机所要解决的主要问题，是如何解决半结构化和非结构化的决策等问题，它是人们在日常生活中所经常遇到的，在财务活动中会大量存在。如何更科学、更合理地处理这些问题是我们当前工作的主要方向。运用人工神经网络技术处理半结构化和非结构化的决策是一种智能化的求解方式。但是此种方式并不是完美无缺的，它还存在着一定程度上的缺点，我们只有改善这种技术上的不成熟，将智能化研究进行到底，才能让神经网络决策支持系统的研究出现新的进展。