人工智能視角下高校財(cái)務(wù)決策支持系統(tǒng)構(gòu)建研究

財(cái)務(wù)決策作為管理會(huì)計(jì)中的重要領(lǐng)域，其正確性、有效性與及時(shí)性直接關(guān)系企業(yè)或高校未來發(fā)展。伴隨著互聯(lián)網(wǎng)與計(jì)算機(jī)技術(shù)快速發(fā)展，提高財(cái)務(wù)決策有效性，為決策者提供必要輔助已大勢所趨。而財(cái)務(wù)決策支持系統(tǒng)的應(yīng)運(yùn)而生及不斷發(fā)展，正是為高校管理會(huì)計(jì)提供新契機(jī)。高校作為一個(gè)非盈利機(jī)構(gòu)，與企業(yè)本質(zhì)上并不相同。前者財(cái)務(wù)管理主要包括資金籌集與使用，通常不涵蓋資金回收流程。這就要求高校財(cái)務(wù)決策支持系統(tǒng)能夠在總體執(zhí)行目標(biāo)之下，利用現(xiàn)有價(jià)值形式組織財(cái)務(wù)活動(dòng)，更好處理各方財(cái)務(wù)關(guān)系。但目前高校決策支持系統(tǒng)在數(shù)據(jù)獲取與非結(jié)構(gòu)化獲取等方面，仍存在諸多問題。如只能發(fā)揮計(jì)算器與數(shù)據(jù)庫功能，無法自動(dòng)篩選與決策相關(guān)的信息，更難為決策者提供區(qū)別化且有針對性的決策建議。若想解決這一問題，將財(cái)務(wù)決策支持系統(tǒng)智能化成為必然途徑。而人工智能所具備的自主學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、自然語言處理與推理感知等功能，為高校財(cái)務(wù)決策支持系統(tǒng)提供新思路。一、人工智能視角下高校財(cái)務(wù)決策支持系統(tǒng)構(gòu)建的形成（一）傳統(tǒng)高校財(cái)務(wù)決策支持系統(tǒng)構(gòu)成要素財(cái)務(wù)決策支持系統(tǒng)是為高校進(jìn)行科學(xué)財(cái)務(wù)決策制定的專屬計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，具有所有決策支持系統(tǒng)的功能與特征，可促進(jìn)財(cái)務(wù)的科學(xué)有效決策。傳統(tǒng)高校財(cái)務(wù)決策支持系統(tǒng)只是財(cái)務(wù)管理中的一個(gè)子系統(tǒng)，子系統(tǒng)之外還包括其他影響結(jié)構(gòu)。這些影響結(jié)構(gòu)與財(cái)務(wù)決策支持子系統(tǒng)相結(jié)合便會(huì)形成一個(gè)完整的系統(tǒng)，這種以功能要素關(guān)系為核心所構(gòu)成的結(jié)構(gòu)，并不是簡單的應(yīng)用與被應(yīng)用關(guān)系，而是一個(gè)錯(cuò)綜復(fù)雜的系統(tǒng)關(guān)系。高校財(cái)務(wù)決策支持系統(tǒng)初期結(jié)構(gòu)包括核心層、擴(kuò)展層與應(yīng)用層。其中，核心層主要包括財(cái)務(wù)決策中的各個(gè)應(yīng)用環(huán)節(jié)；擴(kuò)展層則為子系統(tǒng)之外的其他影響結(jié)構(gòu)；應(yīng)用層是一個(gè)單一界面，主要供決策者進(jìn)行數(shù)據(jù)錄入、核算、查找與應(yīng)用。（二）人工智能視角下高校財(cái)務(wù)決策支持系統(tǒng)構(gòu)成要素1．?dāng)?shù)據(jù)層。數(shù)據(jù)層主要對財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行收集、整理與存儲。相關(guān)人員和系統(tǒng)將海量數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗與整理，形成可以使用的高校財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，以便管理者根據(jù)財(cái)務(wù)信息進(jìn)行準(zhǔn)確的財(cái)務(wù)決策。這一層的數(shù)據(jù)被放置于數(shù)據(jù)倉庫中，數(shù)據(jù)倉庫為財(cái)務(wù)人員的深度學(xué)習(xí)與管理者的深度決策奠定基礎(chǔ)。2．分析層。分析層主要包括知識庫、方法庫、模型庫以及各自人工智能分析系統(tǒng)。知識庫主要用于存儲各類財(cái)務(wù)常識與數(shù)據(jù)信息；方法庫中存儲財(cái)務(wù)基本信息、預(yù)測信息與決策信息；模型庫中用于儲存財(cái)務(wù)分析報(bào)告的模型。三個(gè)庫各自的人工智能分析系統(tǒng)負(fù)責(zé)接收人工智能指令，從相應(yīng)的庫中調(diào)取所需數(shù)據(jù)與知識，并進(jìn)行更新與再整理，進(jìn)而及時(shí)更新知識庫、方法庫與模型庫。3．交互層。交互層是聯(lián)系財(cái)務(wù)決策支持系統(tǒng)與管理者的紐帶，它使用語音識別與人機(jī)交互系統(tǒng)對財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。人機(jī)交互系統(tǒng)將數(shù)據(jù)信息傳遞給人工智能系統(tǒng)，在完成財(cái)務(wù)決策后，人工智能系統(tǒng)會(huì)進(jìn)行數(shù)據(jù)輸出，形成數(shù)據(jù)報(bào)告，為高校財(cái)務(wù)決策提供切實(shí)可行的數(shù)據(jù)信息。二、人工智能視角下構(gòu)建高校財(cái)務(wù)決策支持系統(tǒng)的影響因素（一）財(cái)務(wù)信息高校設(shè)立的財(cái)務(wù)部門與配置的財(cái)務(wù)人員主要協(xié)助管理者做出科學(xué)決策。但由于人工智能尚未完全普及，財(cái)務(wù)人員只局限于記賬、算賬與報(bào)賬等工作，無法有效記錄財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)與信息，導(dǎo)致財(cái)務(wù)決策出錯(cuò)概率較高。高校財(cái)務(wù)信息記錄流程側(cè)重事后檢查與監(jiān)督，反而忽視了在事前對于財(cái)務(wù)信息的預(yù)判，使得財(cái)務(wù)信息極易因信息管理不到位出現(xiàn)決策上的失誤，不利于財(cái)務(wù)決策支持系統(tǒng)的構(gòu)建。另外，高校財(cái)務(wù)人員未經(jīng)過系統(tǒng)培訓(xùn)，缺乏對財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行深入剖析的意識。他們的工作內(nèi)容只停留在記錄與核算財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)上，致使高校無法得到有效的財(cái)務(wù)分析報(bào)告，極不利于管理者做出穩(wěn)妥的財(cái)務(wù)決定。（二）財(cái)務(wù)效益由于體制及其他原因，高校財(cái)務(wù)管理部門尚未完全適應(yīng)市場環(huán)境，依然處于原始管理狀態(tài)，缺乏科學(xué)的財(cái)務(wù)決策意識，在構(gòu)建財(cái)務(wù)決策支持系統(tǒng)與開辟財(cái)源方面缺乏積極進(jìn)取精神。一方面使得高校重大的財(cái)務(wù)決策缺乏可行性研究報(bào)告，存在盲目性，容易出現(xiàn)投資失誤與負(fù)債較高等風(fēng)險(xiǎn)。另一方面財(cái)務(wù)決策不到位使得資金匱乏，效益低下。雖然國內(nèi)許多高校已經(jīng)利用自身優(yōu)勢與初步發(fā)展的人工智能建立了財(cái)務(wù)決策系統(tǒng)，但由于體制不健全與科研優(yōu)勢不充分，加之財(cái)務(wù)人員效益觀念淡薄。高校仍缺乏利用財(cái)務(wù)決策支持系統(tǒng)獲取效益的意識，許多財(cái)務(wù)決策支持系統(tǒng)構(gòu)建被扼殺在搖籃里。（三）內(nèi)控制度近年來，高校頻繁發(fā)生財(cái)務(wù)違紀(jì)違法案件，與內(nèi)控制度不健全息息相關(guān)。內(nèi)控制度不健全表現(xiàn)在內(nèi)控內(nèi)容不全面、內(nèi)控范圍狹小與內(nèi)控執(zhí)行不嚴(yán)等方面，沒有達(dá)到《會(huì)計(jì)法》規(guī)定的有關(guān)要求。第一，內(nèi)控內(nèi)容不全面。高校在財(cái)務(wù)信息管理與資金預(yù)算過程中，只要求記錄基本財(cái)務(wù)信息如消費(fèi)支出，沒有涵蓋對于其他重大投資與建設(shè)項(xiàng)目的資金管理，加大決策失誤與投資損失的頻率。第二，內(nèi)控范圍狹小。一些高校經(jīng)常強(qiáng)調(diào)對財(cái)政資金進(jìn)行控制，忽略了其他支出與預(yù)算。另外，高校沒有將二級財(cái)務(wù)部門與財(cái)務(wù)中心納入管理范圍，使得其他財(cái)務(wù)部門非法集資與私自下放貸款現(xiàn)象時(shí)有發(fā)生。第三，內(nèi)控執(zhí)行不嚴(yán)。一些高校雖然建立了內(nèi)控制度，但由于財(cái)務(wù)人員職責(zé)不分離與部門監(jiān)管不力，使得這一內(nèi)控制度形同擺設(shè)，很容易形成內(nèi)部財(cái)務(wù)隱患。三、人工智能視角下高校財(cái)務(wù)決策支持系統(tǒng)構(gòu)建（一）籌資決策系統(tǒng)高校在運(yùn)作與發(fā)展過程中始終存在資金供給與需求矛盾，在相關(guān)教育項(xiàng)目開展過程中，需要大量資金予以支持。故在人工智能視角下的高校財(cái)務(wù)決策支持系統(tǒng)中，需要解決籌資決策問題。第一，借助人工智能的自然語言處理與識別功能分析高校畫像與外部環(huán)境畫像，得到籌資決策相關(guān)數(shù)據(jù)?；I資決策內(nèi)容不僅包括籌資時(shí)機(jī)選擇、籌資金額與籌資成本，還包括在畫像中提取的盈利能力、償債能力與發(fā)展能力。為此，高校財(cái)務(wù)決策支持系統(tǒng)需要保證籌資決策數(shù)據(jù)完整性，以提高決策準(zhǔn)確性。第二，根據(jù)深度學(xué)習(xí)算法將所有信息與可能發(fā)生的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行匹配，預(yù)測不同風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生時(shí)的籌資成本與時(shí)間。若成本與時(shí)間出現(xiàn)大幅度不匹配現(xiàn)象，高校需要根據(jù)籌資需求與籌資途徑，盡量尋求多種籌資路徑，以強(qiáng)化籌資能力。（二）投資決策系統(tǒng)高校財(cái)務(wù)決策者需不斷補(bǔ)充和修正投資決策系統(tǒng)，進(jìn)而提高投資財(cái)務(wù)決策質(zhì)量。在《工業(yè)和信息化部所屬高校教育事業(yè)改革和發(fā)展“十二五”規(guī)劃》中，深入分析高校所屬領(lǐng)域需要擔(dān)負(fù)的投資內(nèi)容、投資重點(diǎn)與總體思路。人工智能視角下的財(cái)務(wù)決策支持系統(tǒng)，高校投資決策主要包括投資決策目標(biāo)、高校畫像、外部環(huán)境畫像、財(cái)務(wù)決策與財(cái)務(wù)預(yù)測五大板塊。其中，財(cái)務(wù)分析與高校畫像是進(jìn)行投資決策的基礎(chǔ)。由于投資決策目標(biāo)不同，高校內(nèi)部與決策相關(guān)的償債能力、營運(yùn)能力與發(fā)展能力可能出現(xiàn)差異。這時(shí)，高校需要對數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘與分析，定制擬投資的高校畫像與外部環(huán)境畫像。（三）成本決策系統(tǒng)當(dāng)前，多數(shù)高校在成本核算與預(yù)算控制方面仍存在權(quán)責(zé)不明、效率低下等情形，而成本決策系統(tǒng)可以有效解決這一問題。高校財(cái)務(wù)決策支持系統(tǒng)是立足于人工智能的思維模式，結(jié)合成本管理制度構(gòu)建的一種決策支持模型。該模型同樣包括五大部分，分別為成本決策目標(biāo)、高校畫像、外部環(huán)境畫像、成本板塊、財(cái)務(wù)預(yù)測與財(cái)務(wù)決策。該系統(tǒng)中的成本決策目標(biāo)根據(jù)高校畫像與外部環(huán)境畫像進(jìn)行數(shù)據(jù)分析與鉆取，進(jìn)而獲得更為準(zhǔn)確、詳細(xì)的資金使用與生產(chǎn)經(jīng)營等方面的成本數(shù)據(jù)。當(dāng)高校成本決策涉及人員成本與科研成本時(shí)，應(yīng)制定關(guān)于人員成本的畫像，改進(jìn)成本決策的規(guī)模與質(zhì)量。在形成成本決策的畫像與財(cái)務(wù)預(yù)測數(shù)據(jù)之后，最終得出成本決策信息并出具相應(yīng)報(bào)告。（四）股權(quán)分配決策系統(tǒng)近年來，國內(nèi)外高校開展了多項(xiàng)股權(quán)管理活動(dòng)，但基本都是為促進(jìn)科技成果轉(zhuǎn)換，降低學(xué)校與發(fā)明人風(fēng)險(xiǎn)為主要目的。然而，當(dāng)前大多高校股權(quán)管理政策均是傾向于減少責(zé)任風(fēng)險(xiǎn)，其是否能夠促進(jìn)科技成果轉(zhuǎn)換仍有待考究。其實(shí)，股權(quán)管理利益分配比例非常明確，主要是按照協(xié)議進(jìn)行分配。若沒有協(xié)議，則需進(jìn)行均等分配。這時(shí)，就需要將股權(quán)分配決策納入