浅论智能型会计专家决策系统，本文主要内容关键词为：会计论文,专家论文,系统论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
智能型会计专家决策系统是将会计决策系统与会计专家系统相互结合、融溶，并在其基础上逐步发展起来的一种新型会计智能系统。该系统的显著特征是对决策模型的管理理论和专家数据库系统相结合而产生智能化统一管理。它不仅可以满足传统会计决策的需要，而且可以利用会计专家的丰富知识和经验，通过启发式推理，自动进行符号处理，向决策者提供某些认识型问题的决策思路及结果。
一、智能型会计专家决策系统的提出
目前，我国市场上的各种财务管理软件和决策支持系统很大程度上都是决策定量技术的具体表现。无论是可解决结构化决策问题的MIS 或者是支持半结构化决策过程的DSS， 建立数学模型是其普遍的显著特点。把各种统计学和运筹学的方法以灵活易用的方式组织起来，使用者可以随时调用所需要的方法。然而在实际工作中并不是所有影响企业决策的信息都可以完全量化的。例如，影响企业证券投资的具体宏观因素；决定本企业生产成本的具体成本动因项目等等。这些信息在计算机数学模型中都无法表示。传统MIS与DSS的管理、决策只是在量化建模基础上所进行的决策，远不能满足现行的，更主要是未来企业在管理信息网络基础上进行科学决策的需要。在企业的实际决策过程中，会计专家主要在供给信息，提供指导和参与分析研究等方面给予支持。专家所提供的信息，并非只是各种信息资料和标准公式的罗列，其中还包括会计专家的主观意见、经验、知识和分析判断。专家的知识、分析判断大多是定性的并且经常成为企业进行科学决策的关键要素。因此，在需求经常变动，市场竞争剧烈，各种主观因素影响较大的环境条件下，企业进行科学决策、综合管理方面，不仅需要定量模型，还需要将定量分析与一些定性因子结合起来，甚至有时完全只进行符号推理决策。只有如此，企业才能制订出更切合实际的决策方案。
智能型会计专家决策系统就是将基于数据与模型的传统决策支持系统与基于知识的专家模块相结合并进一步融通发展而形成的新型智能系统。智能型会计专家系统除了具备传统决策系统功能外，还具有如下特点：
1.对传统决策系统决策过程、结果进行专家系统分析，发表专家意见和建议。
2.在信息不充分的条件下，能处理不确定性技术的智能型会计专家系统可帮助改善这种状态下的决策质量。智能型会计专家决策系统考虑各种主观条件限制，注意决策影响因素分析的全面性。
3.能处理纯认识型、非结构化决策问题，体现智能特点。
正是由于会计专家知识及其推理的融入，使得会计专家决策系统建立在一个客观分析系统之上，从而避免了企业决策的非理性化和纯数字化。
二、智能型会计专家系统的功能结构及其应用分析
企业决策按照问题的性质可分为结构化决策、半结构化决策和非结构化决策三类。在会计专家决策系统中对于每一类决策问题，会计专家的支持程度和支持性质都各有其特定侧重点，其决策过程如下图所示：
（一）结构化会计专家决策
结构化决策是指决策过程已有了规范的程序，包括决策的模型，数学参数名称和数目，以及选择方案的明确标准等等。其最大的特点是信息的确定性。结构化会计专家决策的过程为：第一，针对特定性的决策问题调出模型库中的特定模型，从企业信息库中取出相关信息，结合方法库的特定计算方法，对决策问题进行量化决策过程，得出决策结论。第二，会计专家根据其决策过程和结果，运用智能推理中的解释机制，结合专家知识和经验，给予专家分析，作出合理解释。
例如，企业进行目标销售量决策时，先将销售目标决策模型从模型库中调出；同时从企业的信息库中获取有关产品生产贵用、产品销售及其利润等方面的信息；通过方法库中的直线回归法对各种半变动成本进行分解和归类；运用相关分析预测法结合实际情况确定目标利润。然后将上述经过计算、分析后形成的决策信息代入销售目标决策模型中的相关公式进行计算，得出目标销售量或目标销售额。同时，智能会计专家决策系统可以对该决策过程包括，费用的分解、目标利润确认等进行文字解释，以便于决策者理解和考虑。同时，系统可以运用知识库中相关各种销售量的经验结论进行对比分析，对决策结论参考会计专家的经验。除目标销售量决策外，企业在进行定价决策、批量决策、质量成本决策等结构化会计决策时，智能会计专家决策系统都能较一般传统决策系统向企业管理者提供更加丰富有用的信息，供决策者作出科学决策。
（二）半结构化会计专家决策
半结构化决策问题只有部分可以规范化。半结构化会计专家决策与结构化会计专家决策的显著区别是决策者的主观参与程度，这意味着会计决策结果包含了决策者的主观意愿，也意味着整个决策过程的复杂化和循环化。在对半结构化决策问题进行量化决策处理时，应充分运用智能推理机制。此时智能推理不仅仅是一个对过程与结果的解释分析，它将充分利用相关知识库和信息库的有关知识，依照会计专家预先设计的特定推理性决策规则和搜索方法，与决策者进行充分交流。系统在此基础上进行加工组合，得出量化决策结果并给予相应的分析与解释。
例如，企业进行投资风险决策时，系统首先从模型库中提取投资风险模型，决策者选择调用方法库中的贴现率法、期望值法、肯定当量法等具体方法。在投资决策中，由于投资风险具有很大的不确定性，而且投资者的主观风险承受能力也各不相同，因此，风险概率的确定成为进行决策考虑的重点。其中包括不同生产状况下产品畅销度的概率确定；不同方案下每年现金流量的概率确定等等。在实际工作中，对风险概率的直接量化往往是比较困难的。这时，系统可以利用智能推理帮助决策者分析风险问题。对于不同的生产条件考虑具体困难的充分列示及其影响程度的具体估算，或者考虑各种方案自身的优缺点，通过具体的相互比较，采用多种人机对话方式来帮助决策者确定风险概率。当然，对于困难因子和优、缺点的具体项目，知识库中早应储存，而且以隶属关系相互关联以便智能推理进行对象传递。如果企业以往具有类似的决策事例，系统可以调出以供决策者参考。系统整个推理机制的运作体现为会计专家与决策者的正面交流。决策者在会计专家的帮助下确定概率系数之后，系统即可结合有关投资信息进行决策计算，同时将概率系数信息存入信息库中供以后风险决策时使用。对于投资决策计算结果，系统同样给予相应分析与解释。如果决策者需要重新考虑投资因素，那么系统可以循环至投资风险问题处理的初始状态，重新开始方法的选择和风险概率的确认，从而作出新的符合要求的会计决策。
（三）非结构化会计专家决策
非结构化决策问题是指那些制定决策前难以准确识别决策过程的各个方面，以及决策过程形式表现多样且交错、反复的一类问题。这类问题一般无固定的决策规则和模型可依。尤其是对于认识性的专业问题，其主要还在于文字的反复推理分析。由于非结构化决策问题有其特定程度的复杂性质，会计专家决策系统只能针对具体的特定问题进行专门的分析。其决策思路为：系统与决策者一起对该非结构化问题进行定量、定性的逐层分解。这是一个强大的人机对话智能型处理过程。当会计专家决策系统的推理启动之后，将以条件驱动的正向演绎与以目标驱动的反向演绎相互结合，充分利用会计专家有关经验知识对非结构化决策问题进行细分与转化。对于分解后形成的纯认识性定性问题可以充分发挥会计专家定性决策技术，利用会计专家经验积累而形成的原则和原理及其分析问题的方法来与决策者共同解决问题。至于定量问题，则可以转化为半结构化或结构化问题处理，运用其量化模型进行决策求解并且实现决策反馈。由于非结构化决策问题的复杂性，使得细分问题这一决策思想体现在会计决策的各个分支细节及其相互调用、循环的整个过程之中。对会计决策问题进行定性、定量分解是智能型会计专家决策系统区别传统会计决策系统的一大特点。与此同时，对定性问题进行再分解这一行为本身也体现了会计专家自身的知识水平和决策能力。
例如，企业对降低产品成本进行不确定性决策可以按如下步骤进行：①问题提出。企业欲降低20%的生产成本。系统进行决策时，首先确定决策目标，调出信息库中有关费用成本信息，调出知识库中有关降低成本的各种方法，如变动成本分析法、ABC法、具体项目分析法等， 以供决策者选择。②问题确认。此处企业以ABC 法进行成本决策。 由于ABC 法下具体成本动因项目及其各动因的详细费用项目归属于定性问题，因而转入系统定性问题决策。系统激活知识库中有关ABC 法下的信息内容，由决策者对成本动因项目进行确认。如有差异，决策者可以调用推理机制的定义模块自动重新定义动因项目和具体费用归属。③信息处理。系统运用ABC法以动因标准对企业费用进行重新分配归集。至此， 决策信息产生，系统将其存入信息库中以供决策所需。④量化处理。在前三步的基础上，系统对以成本动因为标准归集的成本费用进行前、后期会计分析，并与最低期（或标准期）进行比较。由于差异比较属定量问题，因而转入量化决策处理。调用方法库中的差异对比分析法，对相关成本决策信息进行比较分析，计算相应差异额和变动率。⑤定性分析。系统对计算结果进行反馈，进行专家评价，转为定性问题，通过智能推理调用知识库的相关成本经验信息，对本期成本费用变动的具体影响因素进行逐项分析，针对异常情况，发出警报并给予专家建议。⑥决策方案确认。系统对成本因素进行详尽分析之后，决策者可以在此基础上考虑具体成本动因成本降低幅度之间的组合。组合以实现决策目标为目的，以合理假设的形式重新进行成本决策规划，从而得出满足目标条件的最优方案。
三、智能型会计专家决策系统的开发与管理
一般认为，会计专家决策系统的开发工作是一门深不可测的技术，是应属掌握高新电脑硬、软件技术的信息人员的专职工作。实际工作中，由于会计专家决策系统本身目标结构具有不确定性，使得会计专家与系统信息管理人员之间的交流和彼此之间的协调存在很大困难。信息管理人员不可能纯粹从财务术语的角度来理解，同时还得完全反映会计专家们建立在高等管理会计体系上的主观性知识和技巧。尽管可以通过知识工程师来获取专家知识开发系统，然而对于企业决策而言，会计专家解决问题的思路和重点会随着企业的经营状况变化而转变。随着时间的推移，会计专家考虑因素的范围也会相应扩充，这要求会计专家决策系统的知识体系和规则编排必须重新进行调整以满足需要。正是由于专家经验的这种主观可变性使系统维护工作变得异常艰难。与此同时，对企业管理者而言，如果进行系统再造又同样要讲究效益原则。这一矛盾直接导致信息管理人员产生困惑与失望。在欧美国家，许多公司因而开始考虑直接由会计专家承担开发系统大部分工作的设想。
会计专家承担开发系统大部分工作的前提条件是必须具有优秀的计算机辅助开发工具。事实上，信息管理人员与其对系统进行无止境的修正、再造，还不如直接开发辅助工具，让专家自行编译描述系统。目前尽管还没有能够提供“完全服务”的决策生成器，但由于采用了特殊的描述语言，决策生成器已渐趋完善。由于辅助开发工具日益广泛，更趋灵活方便，这使得接受过计算机专业和知识中等培训，能熟练使用特定辅助开发工具的会计专家承担开发任务成为可能。会计专家利用人工智能型开发工具开发满足企业自身需要的决策系统，使得系统能更好的满足需要，更利于专家自身所进行的系统维护和修正。在系统开发过程中，计算机信息管理人员的绝大部分工作其实都已由辅助开发工具完成。信息管理人员如果参与开发，也只是做些信息表示、系统接口等一类工作。
对会计专家决策系统进行严格维护与管理是进行系统决策的重要保证。在会计专家决策系统之中，有关会计专家的定性知识和企业的事实都以某一规则形式存放在特定的知识库中，其相对于存贮定量模型的模型库而言是完全独立的。在进行系统维护时，可以将两者分开，分别进行管理。同时，对于会计专家决策系统中的信息库，其信息可直接来源于其他管理信息系统，从而有利于实现数据共享。会计专家决策系统数据维护与一般数据库维护存在很大差别。由于知识库存放的是反映会计专家主观经验和分析规则的信息，这些经验或规则一般都是综合量化和性化的复杂体，其对维护管理的技术要求层次更高。此外，知识库直接涉及到会计专家的决策逻辑和企业有关内部事实，因而其信息应当属于公司机密性质的资料。进行数据库维护时其敏感性是不言而喻的。
同时，不断完善会计决策系统，建立与其相互衔接并与其并行的多个相对独立的企业管理信息子系统，使会计决策系统加工处理数据的广度、深度、质量、系统性、及时性都得到极大的提高，与会计专家系统结合，进一步完善这一新型会计智能系统。