摘要：文章在事項會計理論的基礎上，結合現代信息處理技術，從會計信息使用者所需的決策指標角度，設計出一個具有決策分析支持、智能處理的多維可視化決策型會計信息系統，從而使會計信息系統的決策管理職能更為及時有效地發揮。
關鍵詞：多維；可視化；決策；事項會計信息系統
隨著信息技術的飛速發展，世界各國企業信息化浪潮風起云涌。從上世紀80年代起，我國企業在MRPII應用方面投資達80億元人民幣。但應用成功率不到10％。據統計，在我國應用MRPII、ERP系統的企業中，按期按預算成功實施系統集成的僅占10％-20％，沒有實現集成或實現部分集成的只有30％-40％，失敗率高達50％。據統計在美國，整個上世紀80年代，美國企業在信息技術應用上投資10000億美元。在1975年-1985年的10年間，藍領工人減少了6％，實際產出增長了15％，表面上勞動生產率提高了21％；同一期間，白領工人數量增長了21％。實際產出增長了15％，生產率還下降了6％，企業在電子信息技術應用上的巨額投資并沒有達到預期目標。經濟學家們稱之為“生產率悖論”。而眾多的企業則認為他們在信息技術應用方面的投資掉進了IT“黑洞”。與此同時，隨著現代企業制度的逐步確立，資本市場與產權市場不斷發展完善。會計信息使用者的信息需求日益呈現多樣化、個性化。許多實證研究表明：投資者在評價企業未來盈利的可能性時需要的不僅僅是以歷史成本為基礎的財務報告所提供的信息。列夫(Lev.B，1989)研究指出，在盈利信息公告前后幾天，投資者所獲得的證券非常報酬中，只有2％-5％的份額可歸因于盈利信息本身，而大部分非常報酬的取得似乎要歸功于盈利變動外的其他因素。投資者把更多的注意力投向其他信息系統，以尋找他們決策所需要的相關信息，現行會計信息系統提供的會計信息的決策有用性危機，正嚴重威脅著傳統會計信息系統及從業會計人員的地位。
為此，有必要從會計信息使用者的角度考慮構建一個對會計信息使用者作出各類決策、操作非常便捷、非常有效的會計信息系統。本文正是從這一角度來構建多維可視化決策型事項會計信息系統，這一系統要達到的目的是讓不同角度的會計信息使用者在計算機視頻界面內進入自己的角色操作系統內，經過簡單的幾次鼠標點擊，直接看到決策所需的最關鍵的信息和應對措施。
一、基于事件驅動的會計信息系統的特點
“事件驅動”在計算機學科中指程序中的大部分內容在等待著完成某一件事情，用戶實施某個操作后再作出相應的反應來完成某件事情；在會計上即指經濟業務一旦發生，會計信息系統即執行相應的操作。會計信息系統已嵌入到組織業務執行處理過程中，在業務事件發生的同時提取數據并控制業務過程，提供財務和非財務兩方面信息。
整個系統由數據采集／處理系統、決策支持系統、專家系統和輸出系統四大部分組成。
(一)數據采集／處理系統
在事件驅動會計信息系統中，對于所有電子形式的數據實行聯機實時采集。對于非電子形式的數據則采用在線輸入或利用數據采集設備進行專門輸入。對采集到的數據事項按會計業務處理規則實現事件分類處理。并存入統一的業務事件數據庫，業務事件數據庫既存儲業務事件的基本信息，又存儲業務事件之間的聯系。業務事件數據庫是一個面向日常事務處理的數據庫，能支持用戶對數據的更新操作。
(二)決策支持系統
事件驅動下的會計信息系統的技術核心是面向主題的數據倉庫。在數據倉庫中。主題是數據歸類的標準。同時。數據倉庫保存的是大量經集成、加工過的綜合型歷史數據和衍生數據。在數據進入數據倉庫之前。系統自動將原始數據結構從面向應用轉變到面向主題。數據倉庫從各數據源提取需要的數據并轉換成數據倉庫所需要的數據格式和數據模型后，存儲到數據倉庫，以滿足用戶的查詢和決策分析請求。方法庫主要用于存放信息提取規則，如會計準則、非會計準則規則、多重屬性計量標準等。模型庫中存放有用戶求解問題所需的各種模型，如財務報告模型、預測模型、決策模型、財務分析模型等，特殊的會計信息使用者可以根據需要設計一些模型滿足自身的需要。數據倉庫、OLAP、DM與模型庫的結合，能實現高級決策支持。其中，數據倉庫能實現決策主題數據的存儲和綜合；OLAP能實現多維數據分析；DM能從大量的、不完全的、隨機的數據中快速提取有價值的信息，實現快速決策支持。
(三)專家系統
由于會計領域知識的多義性或不確定性，用戶需要借助專家系統并利用人工智能技術根據一個或多個專家提供的會計領域的知識、經驗進行推理和判斷，解決復雜的專業問題(如報表閱讀、財務指標比較等)。這對社會上大量的非專業人士來說。有著更重要的意義。當用戶有困難時，可通過人機交互系統與專家系統進行直接“對話”，專家系統憑借會計知識庫中的知識和推理規則，可對問題進行推理得出結論。
(四)輸出系統
數據倉庫的主題數據能在不同語義、規則和格式約束下根據用戶的不同需求生成不同的用戶視圖。
二、界面設計與實現
在事件驅動會計信息系統理論基礎之上，筆者構建了多維可視化決策型事項會計信息系統。這里的“多維”是指從企業內外部不同會計信息使用者角度來設計操作界面里的操作內容(決策指標)。每一類會計信息使用者是一個維度。“可視化”是指可以讓信息使用者在操作界面內隨心所欲地了解企業實時動態情況，企業運作最薄弱環節，得到最有價值的、正確的決策措施。操作界面完全具備通常意義上的視、聽、說功能。
(一)決策指標的分類標準建議
托馬斯·沃爾瑟(Thomas Walther)、亨利·約翰遜(HenryJohansson)、約翰·鄧利維(John Donleavy)、伊麗莎白·耶爾姆(Elizabeth Helm)在《CFO革新：從財務管理到戰略管理》一書中指出，財務人員必須提供：戰略管理和分析(如價值鏈分析和平衡計分卡分析)；管理控制計量標準(這些標準應將公司的行為和戰略聯系起來。并且更為關注價值鏈而不僅是資產負債表)；前瞻性成本管理(會計人員不僅要有一套降低成本的思路。還要有輔助管理與創造價值相關的成本)；財務過程的效果和效率管理；對核心業務過程提供支持。
信息披露方面，美國注冊會計師協會的《改進企業報告——顧客導向》，通過對大量的職業投資者、信貸者和他們的顧問人員的調查研究，認為信息使用者需要企業能夠提供的信息主要包括五類：財務和非財務數據；企業管理人員對財務和非財務數據的分析；前瞻性信息；關于管理人員和股東的信息及分析；企業的背景信息。使用者尤其希望財務報告更多地披露：企業分部信息；創新金融工具信息；資產負債表外籌資協議信息；核心與非核心信息；一些特定資產和負債計量的不確定性信息；季度報告信息。
使用者可基于以上研究成果來確定決策指標的分類標準，具體設定每個類型需求下的決策指標，超越財務指標的局限，向其他信息系統拓展，挖掘新的決策指標。
(二)界面設計與實現思路
首先通過實證研究、統計分析得出不同角度會計信息使用者一般的和特殊的決策種類和每一決策種類中最關心的決策指標。把這些指標按照信息使用者每次決策時的使用頻率和使用優先程度進行等級評定。每類信息使用者的每一類決策可選取十個左右決策指標，每一個決策指標都有參考決策標準值(大量統計分析計算得出的參考范圍)。然后給這些指標分別設計模型。利用聯機分析處理OLAP、聯機事務處理OLTP、數據挖掘技術，從數據庫和數據倉庫中獲取信息，得出決策指標值。如果指標值低于決策標準值，系統給出指標值低的原因，并由系統自動匯通專家系統。給出相應的解決方案供信息使用者使用。
界面中的決策值是隨企業數據同步運行的，是企業現時數據運行的結果。因此每個決策值是實時的，隨著企業業務量的增加而隨時更新。動態反映。信息使用者隨時點擊自己的角色，進入系統操作界面，可以分別查看單個決策指標的指標值和對應的單個決策指標模型運算結果及對應決策措施；也可多個指標組合后查看多個決策指標模型運算結果及對應措施。
