作者：[謝琨]
強大的現代信息科技的硬件支持使從前復雜得令人望而卻步的許多會計模型、方法的運用成為輕而易舉的事，與此同時，現代人工智能和決策技術的發展為財務分析和會計信息系統的創新提供了強有力的支持。人工智能技術通過模擬人類專家求解復雜問題所利用的知識和推理能力，建立相應經營和財務數據分析計算機智能系統以解決某一特定領域的復雜問題。在西方實務界，財務和會計專家系統應用越來越廣泛。本文擬就網絡時代在會計信息化和網絡化日益普及和我國加入ＷＴＯ財務金融逐步接軌、整合的背景下，分析和概括人工智能技術在財務管理和會計中的應用和相關技術，為促進我國智能化財務會計系統的發展，提供一定的借鑒和啟示。
一、財務和會計專家系統應用概述
人工智能技術通過模擬人類專家求解復雜問題的方法，建立相應計算機輔助系統，使財務和經營決策智能化，從而使得現代會計系統在實現信息化和網絡化后，向智能化邁進。１９８７年美國執業會計師協會（ＡＩＣＰＡ）發表了一份管理指導特別報告“人工智能和專家系統簡介”，將人工智能引入到會計和財務管理領域。自此，西方財務和會計界對人工智能技術和專家系統在會計、審計和財務分析與管理等方面進行了廣泛探索，開發出了許多實用的專家系統來解決復雜的財務分析和會計決策問題，如商業兼并、租賃、外匯匯率、養老金會計、股票等。
我們將文獻報道的財務和會計專家系統分成以下四類：
１．財務分析專家系統。成功的財務分析可以確定某個公司的經營狀況，如投資或信用評估風險等級。按照目標問題域的不同，財務分析專家系統可以分為：①分類問題，即根據可觀察量進行歸類；②診斷問題，從可觀察量中導出某經濟系統失常；③糾錯問題，針對某些經濟問題提出解決方法，如評價貸款損失的專家系統，首先評估貸款損失并提出解決策略；④解釋問題，根據采集的數據來解釋某一經濟現象，如分析會計差異的ＭＯＤＥＬ專家系統和用來解釋股票補償稅收后果的ＣＯＲＰＴＥＸ專家系統。由于會計和財務業務職能的復雜性，有些財務分析專家系統同時跨越多個問題域。例如，根據專家系統的輸入和相應的輸出建議，解決分類問題的財務分析，專家系統同時可能又屬于診斷或糾錯問題。
財務分析專家系統按照業務行為又可以劃分為：①公司財務分析專家系統，主要用來分析公司的財務經營狀況；②商業發展成敗原因分析專家系統，即通過分析某一項目的過去和現有的數據，分析某件事物當前狀態的原因并預測將來的發展趨勢；③市場分析專家系統，即就某項產品的市場進行分析，如果該產品早已生產面世，該系統可以用來分析其銷售狀況。
２．合成專家系統。具體包括：①在相對較小搜索空間的約束條件下，配置目標集，如管理商業貸款組合計劃的ＭＡＥＢＬＥ專家系統；②在相對較大搜索空間的約束條件下，設計目標集，如個人理財設計ＰＬＡＮＭＡＮ專家系統；③設計采取行動的規劃專家系統，如審計規劃ＥＸＰＥＲＴＥＳＴ系統等。
３．組合專家系統。這類專家系統主要是解決復雜問題的組合分析，如：①控制風險估計系統，②詐騙檢測系統，③風險估計系統ＡＰＸ。
４．財會知識傳授和職業教育專家系統。如國際上一些大會計公司內部使用的培訓專家系統，和輔助會計專業大學生實踐的專家系統。實踐證明，這些系統可以讓沒有專業經驗的人員，有效獲得解決某些具體問題的相關知識。
二、財務和會計專家系統基本結構
財務和會計專家系統是一種工作在專家水平上的計算機系統，應用領域專家的專門知識和推理能力，解決通常情況下難于處理的問題。需要人類領域專家寶貴的經驗、智慧與思維方法以及相應的計算機技術的發展。到目前為止，在財務和會計領域，應用最廣、最成熟的是基于規則的產生式系統。其基本框架見下圖。
產生式財務會計專家系統由三個基本部分組成：①規則庫，它是產生式規則的結合。規則的一般形式為：Ｒｕｌｅ＃：ｉｆＡ１＾Ａ２＾Ａ３＾……＾ＡｎｔｈｅｎＢ。其中，Ｒｕｌｅ＃為規則序號，Ａ１～Ａｎ為前提，Ｂ是一個結論或操作，或者是多個結論或操作的組合。②動態數據庫，用于存放求解過程中的各種當前信息。它決定著規則在問題求解的當前狀態下是否有用。③推理機。它控制產生式財務會計專家系統的整個問題求解過程。一個問題的求解需要多條規則，推理機采用合適的控制算法，根據當前動態數據庫的信息，匹配所有可用規則，再決定哪條規則被啟用、執行，這一過程稱為沖突消解。推理機的工作過程是以“匹配—沖突消解—操作”三個階段為一個周期運行。
財務會計專家系統中的解釋模塊主要是用于推理過程的解釋，回答相關財務結論是如何得到的。系統的透明性就是由解釋模塊來實現，而這種透明性是專家系統所必需的。有了透明的解釋功能，由結論可以反過來追蹤推理機調用了哪些規則，在分析推理過程中獲得了哪些財務數據和特征信息。
財務和會計領域的許多問題非常適合利用專家系統來求解，如審計、稅務、管理會計和職業教育等。財務分析師、審計專家和金融專家在會計實務中獲得許多珍貴的知識和經驗，這些知識和經驗有的是無法在文獻中獲得。如果把這些知識通過一定的方式累積、保存在專家系統的知識庫中，其在職業教育和幫助非資深財務工作者解決問題的能力方面所產生的作用和意義是不言而喻的。
三、智能財務和會計系統建模步驟
在利用專家系統來描述和解決一個財務和會計問題時，其建模過程有６個步驟。下面以租賃業務為例，介紹其建模過程：①列出所有可能的選項。如承租人有兩個租賃選擇：經營性租賃和資本性租賃。②確定相應的規則。區別經營租賃和資本租賃的四條基本規則是：第一，所有權轉移；第二，存在采購契約選項；第三，使用大于７５％的資產經濟壽命；第四，租賃費用的現值超過９０％的資本市場公允價值。③確定規則應用的程序（推理機）。如租賃業務中，在租賃結束期末，將所有權轉讓給出租人的是資本性租賃，不管出租人在租賃期內是否使用完７５％的資產使用壽命。這樣第一條規則應該是判斷租賃期內所有權是否轉讓。④每條規則的所有術語必須明晰定義。如租賃期不僅包括租賃初期，還包括其他各自租賃期間，在租賃期間，假設租賃延長是合理的、肯定的。⑤在一個規則應用前，首先按事實匹配，選擇何種測試。如要知道租賃期間，必須知道租賃是否有何契約更新選項；計算最小租賃費用的現值時，必須知道是否確保殘值，而且承租人是否了解出租人采用的貼現率。⑥采用何種計算法，確定一個規則啟用，例如，在應用第四個規則時必須計算現值。
四、智能財務和會計系統存在的問題和發展趨勢
在開發面向財務管理和會計領域的專家系統時，最主要的問題是沒有相應的專家和知識工程師以及規則的提取，在人工智能領域，這個問題稱為知識獲取。影響專家系統知識庫質量的五個主要決定因素是：①領域專家；②知識工程師；③知識表征方法；④知識的提取；⑤問題域。
由于專家系統在判斷問題時，表現出知識不完備性、知識獲取的“瓶頸”以及較差學習能力、推理能力的“脆弱性”等問題。為了克服財務管理和會計專家系統存在的問題和提高系統的智能化程度，隨著專家系統研究工作的進一步深入，一方面，人們研究如何合理使用專家系統技術本身改善其性能。由于專家系統中的知識類型不斷增加，另外單一的系統結構，單一的知識類型和問題求解方法給專家系統的應用帶來很大的局限性，遠遠不能滿足復雜問題的求解要求。為了使系統更加有效地工作，隨著計算機技術的發展，使同時采用多個問題求解器處理一個復雜問題稱為可能。
