人工智能财务风险范文
前言：我们精心挑选了数篇优质人工智能财务风险文章，供您阅读参考。期待这些文章能为您带来启发，助您在写作的道路上更上一层楼。
第1篇
人工智能在会计领域的应用现状
今年3月份，德勤会计师事务所宣布与Kira Systems联手，将人工智能引入会计、税务、审计等工作当中，引发会计行业对人工智能的关注。其实，在某些领域，人工智能已经涉入颇深，如机器人顾问已经成为金融服务领域的最佳拍档，而自动化的税务筹划也已经成为今年美国报税季手机应用程序中主推的一款APP（应用程序）。
目前，财务、审计及税务自动化软件已被普遍使用，人工智能已经与这三大行业有了初步接触。但从相关软件在这三大行业的实际应用情况来看，应用范围还不是很广，应用层次同样不高，应用的程度也不是很深，还仅停留在对机械、单一、重复的财会事项的处理上。
不过，可以预见的是，在不远的将来，人工智能不仅会进一步夯实和拓宽自己在财会、审计领域的应用范围，而且还会向纵深及横向发展。比如，财务人工智能会将企业的财务管理与日常生产经营管理相结合，这不仅会大大提升企业财务管理的水平、拓展财务管理的功能，而且还会大大促进财务管理向管理会计的拓展和升级，促进企业的战略、业务和财务一体化，使得企业各级管理人员能据以对日常发生的各项经济活动进行规划与控制，并帮助决策者做出各种专门决策，从而更好地改善经营管理，更好地创造和维护价值，提高企业经济效益。
人工智能将重塑会计、审计行业
随着大数据等基础人工智能技术的飞速发展，人工智能所需的基本框架已经搭建起来，其对会计、审计等行业的影响会越来越深刻。英格兰威尔士特许会计师协会联合上海国家会计学院于9月12日举办了“大数据重塑财务与审计”论坛，与会学者预测：大数据将重塑财务与审计行业，不仅基层会计人员将大幅减少、业务会计界限逐步消失、专业会计机构高度集中，同时财会部门还将成为大数据处理部门。
第一，可以大幅度提高会计及审计信息的质量。现阶段我国会计及审计行业普遍存在着信息失真的问题，而这些问题产生的根源就在于对会计及审计信息的处理存在着大量的手工编制、人脑思维及判断等人工操作，而人工操作不仅可能存在人为失误，更可能存在人为故意篡改或造假等舞弊问题，事实上，人为因素正是造成我国会计及审计信息失真的重要原因。通过人工智能，不仅可以在很大程度上降低因人工失误造成会计及审计信息失真的可能性，而且也会在很大程度上减少人为篡改或造假财务资料等舞弊的可能，从而使得会计及审计信息质量大幅提高。
第二，可以使得会计及审计行业的工作效率大大提高、人力成本大大降低。例如企业使用财务软件，不仅可以不必花费更多的人力和时间处理机械、单一、重复的财务事项，而且还会大大提高会计核算的效率和质量；审计部门使用审计软件，不仅同样可以大大降低人力资源耗费，而且还会在对各类报表项目、交易及披露进行即时全面分析后，在更短的时间里对账面数据进行风险评估，找出可能存在问题的风险点，从而提高审计的效率和效果。
第三，可以更好地防范风险，提高企业竞争力。人工智能在挖掘数据的基础上不仅可以处理大量数据并建立数据库，而且还可以对数据模型进行持续跟踪分析，从而对企业的各类投融资及盈利等重大事项进行预测，这相对于人类有限的信息存储量和计算能力，人工智能具有更加齐备的信息和更为高速的运算能力。同时，人工智能可以结合专家决策系统识别并消除金融危机给企业财务管理带来的影响，还可以通过建立风险预警模型，来识别财务风险，化解安全隐患，从而大幅度提升企业的竞争力。
第四，促进传统财务、审计工作模式的改进。现行企业财务核算大多按照基本业务流程来划分会计人员的工作职能，人工智能的引进不仅可以大量解决一些繁琐、程式、高频的工作，而且一定会在很大程度上打破以往对财务及审计工作的分工。在手工记账环境下存在的机械、单一、重复财务事项，在实行人工智能后，相关人工岗位可能会取消或大幅度精简人员，而精简的财务人员则可能改为程序操作员或从事管理会计岗位，这就打破了以往对财务岗位的分工格局。人工智能对审计工作也同样会产生大幅度的影响，如会打破原来按照会计业务的类别或性质进行分工审计的格局，这不仅需要增加精通财务软件和审计软件的技术人员，以适应人工智能下审计工作的需要；同时还要考虑在人工智能下企业财务可能出现的新情况、新问题，如新的舞弊形式和错误类型，以便更有针对性、实效性地开展审计工作。
智能会计时代的会计人才特质
未来随着人工智能对会计行业的重塑，会计职能也将随社会及企业要求的变化而转变。企业需要的是对财会工作具有较高业务水平和胜任能力，而且在至少一个或多个相关领域能出类拔萃的财务人。会计人才将摆脱低端、纯粹的财务处理工作，进而将信任度、创造力、沟通能力、洞察能力、解释能力以及对税法与传统簿记掌握能力置于优先考虑的位置。
首先，在智能会计时代全面数据化的大环境下，会计人必须成为确保数据安全以及软件正常运行方面的专家；在拥有更多的可用数据、历史数据越来越可靠的情况下，必须提高对风险的识别与分析，从而为商界客户提供战略的预测模型和未来规划。
其次，伴随着智能会计时代会计处理全流程自动化、会计决策分析智能化和会计服务共享化等趋势的到来，一方面会计基础工作将更加专业化，另一方面大量程序性的会计基础工作将被会计信息系统所取代，从而导致会计人才从基础性的、程序性的、重复性的会计核算工作，转向更有价值的、需要更多职业判断的、基于大数据的数据分析和挖掘等会计管理工作，会计人才的管理职能与数据分析师职能将越发凸显。
再者，智能会计时代，企业内部经营管理和外部生存发展都将产生重大变革，具体而言有十大趋势：业财深度一体化、处理全程自动化、内外系统集成化、操作终端自动化、信息提供频道化、处理规则国际化、会计信息标准化、会计组织共享化、风险威胁扩大化、处理平台云端化。这些发展趋势要求会计人才必须向复合型人才转型。复合型财会人才应熟练掌握财会理论和实务操作，擅长IT技术，同时还应精通资本运作、内部控制、管理会计、纳税筹划、金融保险等与财会相关某一或多个领域的专业知识和实务操作，对本职工作所涉及的方方面面具有很强的应变和处置能力，能够在以财会领域为中心的较大范围内驾驭自如。简而言之，复合型财会人才要能够及时适应以下三方面的变化和发展：一是要能够及时适应财会专业及相关专业各方面的更新和发展；二是要及时适应各种新生事物所带来的新思考、新问题、新变化；三是要适应整个社会不断进步带来的各种变化和发展，要具有很强的适应性和应对能力。
会计行业如何应对人工智能的冲击
智能会计时代的到来，是一场会计生产力的变革，必然引发生产关系的调整。会计行业应该从整体出发，充分认识技术进步对整个行业带来的重大变革。
首先，人工智能技术的提升与应用倒逼会计人才转型升级，对会计人才的能力框架建设提出了新的要求。会计行业需要对会计工作的性质和会计人才种类进行重新分类，一些传统、简单、重复等依靠手工进行的会计工作应该取消，以采用新技术的新型会计工作取而代之。同时，会计人才的种类也应随会计工作性质的调整而相应调整。
第2篇
一、人工智能概述
人工智能（AI）又称为机器智能，John McCarthy将其定义为“制造智能化机器的相关科学和工程”[1]。对此我们可以理解为“研究能否实现、如何实现这样的智能系统的科学知识和研究领域”。在此基础上，著名研究型大学MIT的温斯顿解释为“人工智能是解决如何让计算机完成之前由人类才能完成的工作”[2]。其实许多研究者都有不同的见解，所以除此之外还有很多种定义，但都基本上反映出人工智能的内涵与思想。简单的说，人工智能就是“关于研发人工构造出的可以模拟人的意识和思维方式的计算机系统的理论和应用，这些系统可以取代部分目前人类正在做的工作”。
二、会计行业人力资源的现状
企业在任何时候都不应该忽视人力资源的影响和作用，尤其是作为服务型的会计行业，因为它的人力资源通常表现为工作者的技能水平，可以说它是决定本行业核心竞争力的最重要因素。近几年来由于企业逐步迈向科学化管理和现代化管理，所以无论是在数量上还是质量上，会计行业对专业人才的需求层次都越来越高。虽然会计行业的人力资源状况在现阶段还处于不断变化之中，但是我们仍然可以归结出以下问题。
（一）文化水平普遍较低
目前我国会计人员数量众多，但是文化水平普遍较低。数据显示，截止2014年我国已有1600万的财会人员，而注会人数仅有16万。在这1600万人中，只有13%的人员经过专门的会计培训，10%左右的人员受到过大学或者专科以上的教育[3]。
（二）部分人员职业素质不高
一方面是由于现有会计人员大多知识内容单一、结构老化、层次不够丰富，接受新知识速度较慢以及对本职工作感到枯燥、缺乏热情和敬业精神等使得业务素质不高；另一方面是职业素质不高，会计人员职业素质和操守是工作质量的重要影响因素之一，而目前我国对财会从业人员的职业素质与法规方面的培养不够重视，部分会计人员法制观念淡薄，在工作中徇私舞弊甚至造假作假等，造成账务混乱，带来财务和税务的风险，降低了行业公信力。
（三）会计人员队伍能力结构失衡
目前我国的会计行业发展现状是队伍能力结构失衡，而且呈现两极分化的趋势，一边是会计行业中普通的核算人员的数量越来越多，几乎达到饱和。另一边高水平的财务管理人才有很大的市场缺口，高级应用型、复合型人才在社会上供不应求[4]。虽然我国已经引入管理会计几十年有余，但是仍然没有得到实际应用和全面推广。
三、人工智能带来的影响
（一）人工智能适用于会计行业
随着社会经济发展程度的不断提高，人工智能的技术已经可以适用于会计行业的部分工作，会计行业发展的新特点将是以电子技术和计算机系统为主。目前的会计行业的工作方式和核算手段日新月异，它经历了从早期的手工核算到会计电算化，再到如今在审计、会计和税务等工作中引入人工智能的概念。正如知名企业家李开复所言，在未来的几年里，机器不仅仅只是取代一些低技能的低端工作，它可以完成人类大部分的工作，这里我们用“冰山模型”解释人工智能适用于会计行业的程度，如图1所示。
如同上升的冰山一样，随着人工智能的发展与完善，将会有越来越多的功能被引入会计行业。目前只有财务会计人员所做的部分不需要多少技术含量、简单重复的工作，例如帮助员工阅读乏味的合同和其他文件将被善于记忆与运算的计算机系统所取代，审计、税务等基础的财务人员会逐步减少，取而代之的是智能审计、智能税务等人工智能系统。随着人工智能与会计信息系统的不断结合，互联网、数据挖掘和云计算的进一步发展，以及支持财务分析和会计信息系统的创新，人类将构建出智能财务决策支持系统[5]。但是冰山不会无限上升，因为人工智能是按照事先设定的规则执行程序的，它没有感情，不能彻底地实现灵活思考，例如在涉及人的方面――处理组织与人员、组织与组织和组织与人员的问题时，人工智能并不具有完全智能地处理问题的能力，因而人工智能并不能完全取代财务会计人员。
（二）人工智能促进会计行业的发展
随着人工智能浪潮的到来，及时引进并利用其高性能的运算能力和数据存储能力等优势，可以在以下几个方面促进会计行业的发展。
1.人工智能可以减少失误。会计行业在现阶段普遍存在会计信息失实的问题，这种问题的一个主要原因是由于巨大的数据量造成的人为失误，另一个原因是部分内部人员为了以权谋私而对信息进行了数据造假或者更改。人工智能系统的引入，则可以有效避免手工编制询证函而造成的潜在失误[6]。一定程度上缓解了由会计工作失误而带来的信息不真实的问题，减少了会计信息混乱和财产流失的风险。
2.人工智能可以使会计行业的业务效率得到提高。其实自助银行的ATM存取款机其实已经取代了银行人员的部分工作，同时提高了服务的效率。例如人工智能的“智能”系统在对相关的科目、交易进行全面分析后，可以在更短的时间里进行风险评估和挑选样本函证。财会人员将不必在花费时间和精力在类似普通核算这样简单而费神的工作上，转而有机会去处理更加复杂的事情。
3.提高企业的核心竞争力。人工智能在数据挖掘的基础上可以处理数据、建立数据库并跟踪数据分析，甚至可以对建模分析、对投资预测，相对于人类有限的信息存储量和计算能力，人工智能具有更加齐备的信息和高速的运算能力。同时，人工智能可以结合专家决策系统识别并提出消除金融危机给财务管理带来的影响，可以通过学习来识别财务风险，化解安全隐患，建立预警模型。
4.释放人力资源和减少用工成本。现在的会计人员大多按照基本流程来划分工作职能。而核算和监督是会计的两个基本职能，会计人员最主要的业务就是审核、记载、报告和存档等基础工作，现在人工智能的引进可以大量解决这种日常的、标准的、高频的工作，从而减少财务核算型人员，减少用工的成本。
（三）人工智能带来的变革
1.人工智能的引入可以迅速处理许多以前要耗费大量精力才能处理的事情，从枯燥乏味的合同阅读和一些其他文件的审查工作中解放出来，而且还可以在复杂的文件中提取有效信息从而让业务的处理流程和程序得到简化，同时极大提高了工作的效率和拓宽人类的专业知识。结合互联网技术，会计可以实现集中的财务共享模式，让每一个员工都能够亲身感受到公司财务的运营。
2.人工智能将改变传统会计人员的工作职能。人工智能释放大量的会计人力资源，这部分人力资源要想不被淘汰，必须从自身实现转型，由普通核算人员向管理会计人员转型。即使人工智能可以模仿人类的智慧，但是始终达不到和人类一样的智慧，因此会计行业中广泛涉及分析、预测和统筹等的管理会计将是财会人员的生机。人工智能会集中各种数据，管理会计将有价值的信息从这些数据中提取出来综合后发挥管理智能。
3.管理结构趋于扁平化。由于人工智能裁减了部分普通核算人员，企业的行政管理层次也得到削减。和以前相比，引入人工智能后的组织结构精简干练。
4.人力资源管理职能转变。目前会计行业中使用财务软件、税务软件和审计软件等就是人工智能迈向会计行业的第一步，这些软件像机器人一样提高工作效率。会计行业中的战略、顾问和服务三项职能在传统的人力资源管理模型中呈现为金字塔形[7]。随着会计行业的一部分服务由人工智能系统去完成，在新型的人力资源管理中，服务被一分为二。如图表2所示。
四、启示
（一）人力资源规划
科技的进步使人工智能正逐步取代部分会计人员，会计行业的岗位需求将逐步下降，虽然在某些方面人工智能可以模仿人类智慧，甚至可以超过人类，但是人工智能并适用于会计行业的每一个领域。所以公司的人力资源部门重要发展方向之一就是要细分工作职能，挑选适合的“人”去担任相应的职能。
（二）人才招聘与薪金管理
随着网络技术的发展和电算化的普及，作为会计人员，应该持续关注那些可以对人类社会产生重大影响的技术。加之现在人工智能的引用，财会型企业在招聘人才时不能只单单注重其会计业务能力和从业资格证书，还应当考查其IT等相关技能，优先选取综合型人才。针对不同业务水平和能力的员工应制定相适应的薪金体系，合适的薪金体系才能留住和吸引人才。对于综合型、管理型的人才的薪金应高于普通核算型人才，并且随着人工智能的进一步发展与引进，应逐步扩大两者的差距。
（三）人才培训与发展
时代在不断发展，会计企业也必须要加强员工的再教育。一方面会计行业应培养员工的计算机信息技术，让员工在掌握常用的计算机操作和财务会计软件之外多了解一些其他业务技能，乘势提高自身核心竞争力；另一方面，会计行业应大力培养高层次的复合型人才，让会计人员具有良好的专业素养和自己的专业判断，能够在海量的数据中做出取舍，准确预测，做一些人工智能所不能完成的工作。
（四）企业文化整合
人工智能作为一种新概念被引进，势必会在会计行业造成新观念、新思想与传统观念和传统思想的冲突。从组织内部来看，对已经遵守若干年的企业文化，尤其是老员工，总是沿袭自己习惯的做法，不愿意接受新的思维方式，但是一味地抱残守缺，只会阻碍组织的前进，甚至陷入“第二曲线理论”。因此，会计行业必须本着平稳过渡、充分沟通的原则对两种文化进行融合升华和重塑创新。
（五）完善信息系统
一方面要全面提高财会行业的信息系统化水平，加快完善运行平台等系统设施，在财会工作中加入电算化并制定具有针对性的发展计划；另一方面，只有适合自身领域的人工智能才是最好用的，必须结合人工智能的应用和会计行业的具体业务。因而为了制造出可以被本行业所广泛应用的人工智能，会计人员必须参与相关的技术开发与研究[8]。
第3篇
关键词：智能时代；会计人才；高校
纵观现如今人们的生活，智能产品已经无处不在，正一步步的改变着大众的生活方式，比如一部智能手机就可以处理很多业务。许多行业也进入了智能化工作时。就会计领域而言，以德勤为首的四大会计师事务所相继推出财务机器人来完成基础会计工作，给会计行业带来了巨大的挑战。
一、智能时代对传统会计工作的影响
（一）改变了会计工作方式，提高了工作效率
近几年的时间里，需要会计人员处理的工作因为智能化的发展同样发生了变化，企业通过建立财务账套系统，日常发生的发票开具、费用报销、凭证填制等业务都可以在财务软件上操作，期末账簿和报表可自动生成；货币结算时也可以通过互联网进行转账。简单的会计工作由于这些变化摆脱掉时空的束缚，不仅可以缩短会计人员的工作时间，工作效率也能有很大的提升。
（二）会计人员工作岗位发生变化
财务机器人的应用取代了处理基础财务工作的人员，使会计人员免于重复基本业务。更多的会计人员将转型到有价值的财务分析、财务决策以及其他管理岗位中。这就需要财会人员具备商务数据挖掘、财务数据分析处理、财务决策和企业管理等能力，能对报表和数据进行深刻解读，提取数据背后的信息，并把这些信息变为对企业经营策略的制定有用的信息。
（三）降低了财务风险，财务数据更加精准
智能机器发生错误的概率微乎其微，未进入智能时代前的会计工作中会有大批量的财务数据需要进行人工处理，不但枯燥还及易出错。人工智能在会计领域的应用保证了会计信息的真实和完整，而且还可以快速选取各种决策所需的相关数据和信息，大大降低了以往人工分析数据差错、数据不全面和数据分析结果滞后造成的财务风险。
二、智能时代会计人才培养存在的问题
（一）会计学专业课程设置存在缺陷
1.财务核算类课程比重偏大。目前大多数大学的会计学专业课程都侧重于财务会计，不够重视财务分析与财务管理，会计核算类课程多，且课程之间重复的内容比较多，这种传统的以财务会计为中心的课程体系已经不适应智能时代对会计人才的需要。2.缺少数据分析课程。智能时代下，财务机器人的应用会使会计数据自动生成，无需会计工作者进行手动计算。公司的财务分析、决策和其他管理工作会需要会计人员来进行，但目前会计学专业缺少数据分析类相关课程的设置，几乎没有学生拥有对财务数据的分析能力。3.理论知识的传授多过实践能力的培养。很大一部分大学的会计学专业都强调理论教学，对实践教学重视不够，导致很多高校学生毕业以后不能把所学的知识很好的应用到会计实际工作中。4.跨学科类课程设置不足。学科交叉是智能时展的主流方向，要把复合型会计人才列为当前各高校的培养目标。而目前，与其他专业学科设置课程整合是会计课程体系没有涉及的领域，各高校的会计学专业毕业生不能实现智能时代对会计复合型人才的需要，只掌握了单一的会计知识。
（二）缺少对学生自学能力的培养
会计是为社会生产活动服务的，必将随着社会的发展而不断变化，所以学生只靠在学校获取的知识是远远不够的，但目前高校教师的传授知识的方式只是讲授这一种，学生没有任何思考过程，只是把知识听了一遍，并不能使他们的自主学习能力有所提升，导致学生在工作中不能很好的适应环境、内容和工作方式等的变化。
（三）应用型师资不足
会计是实践较强的学科，若教师缺少实践经验，就不能很好的培养学生的实践能力。目前很多高校没有重视对应用型教师的培养，而是一味的鼓励教师进行学术研究，这对培养企业需要的会计人才极为不利。
（四）缺乏职业素养教育
职业素养是从业者按照职业岗位要求养成的行为习惯和良好作风，它是工作人员在从事其专业相关的活动中所表现出来的综合素质。会计职业素养就需要每个会计工作人员对会计这个职业有着崇高的理想和信念，遵守会计行业的纪律，履行其责任与义务，不断提升自己的职业技能，对这份职业充满兴趣，并保持良好的工作态度。目前高校对会计学专业学生的培养只停留在知识教育层面，忽视了对会计职业素养的教育，教学方法和考核方式缺乏多样性，各高校毕业生还没有实现智能时代对会计职业素养的要求。
三、智能时代会计人才培养改革策略
（一）完善会计学专业课程体系
1.减少财务核算类课程比重，增加数据分析类课程。高校在制定会计学专业人才培养计划时，要减少会计核算类课程所占的比重，增加管理会计、财务分析、风险分析、财务管理以及内部控制等课程比重。同时像财务分析、数据处理、挖掘业务数据这类有助于提升学生数据分析能力的课程需要增加到必修课中，以提升会计人员的数据分析能力。2.增加实践类课程，鼓励学生顶岗实习。高校不能仅限于传统的理论教学，与会计有关的实践课程的比重需要提高，比如用友、金蝶在财务中的应用，大数据与可视化在会计学中的应用，企业风险分析案例等课程，为了增长实战经验使学生的实际操作能力有所进步。还要与会计领域中已经开展智能化工作的企业进行深度合作，让学生到真实的企业会计工作岗位参加实习，积累工作经验，更好地将理论与实践结合，保障学生毕业后能更好地适应智能化的工作模式。目前市场需求的会计人才与高校培养的会计人才不一致，高校可以通过调查企业对会计人才的需求方向来培养符合市场需求的会计人才。同时高校还应该定期聘请合作企业的优秀财务工作者为学生开设智能时代会计知识的讲座，提高学生对智能会计工作的了解。3.开设学科交叉课程，注重复合型会计人才培养。随着移动互联网、大数据、人工智能、云计算等新技术在会计领域的应用，会计人员的综合素质必须适应市场的需要，会计人才不仅要有会计理论知识，还要掌握诸如管理学、经济学、金融学、法学、统计学、数据分析以及计算机程序设计等相关知识；不仅要具备会计业务处理能力，还要具备创新、团队沟通、组织协调、判断决策、持续学习等智能机器难以复制的能力。因此，在高校会计学专业开设学科交叉课程，培养复合型会计人才至关重要。具体做法是，在公共基础课程模块应开设人文素养、计算机编程和数理统计类课程，对学生进行厚基础、宽口径的培养。在专业基础课程模块应开设经济管理、金融、财经法规和会计职业道德类课程，融入思政元素，培养学生一定的协调管理能力和良好的会计职业价值观。在专业核心课程模块应该增设大数据会计分析、大数据财务决策、新技术与经济一体化发展等课程。
（二）创新教学以及考核评价方式
高校要不断更新教育理念，应以学生的创造性思维为中心，努力提高学生的自主学习能力，加强培养自主解决问题的能力，实施以教以学生为本，教师主导的教学模式。可以利用互联网上的慕课、微课采用线上线下结合、小组讨论、案例分析、实践操作、竞赛等多种教学方法鼓励学生积极参与教学过程，以此增加独立思考的机会，对学生形成良好的终身学习习惯有很大的好处。同时，学习不只是结果考查，要重视对过程的评价，把对学习过程的考评比例提高。可以采用提高平时作业质量、课堂表现在课程学业成绩中的比重，还可以将学生参与小组讨论、操作演示、课后与老师互动等情况的表现纳入考核评价范围。
（三）建设应用型师资队伍
高校会计专业教师在会计人才培养中担任重要角色。智能时代下，会计工作方式发生了巨大的变化，相应的使会计学科体系的内容也出现了改变。作为引导者，高校会计专业教师应自发的地学习与智能时代相关的理论知识和实践知识。与此同时，高校也应该积极为教师提供学习新知识的渠道，可以聘请实务界人工智能专业人员为教师开设大数据、人工智能、信息技术、财务共享等培训讲座，开拓教师的视野，提升教师的理论水平；还可以分批选派教师到行业内优秀的企业进行挂职锻炼，在企业工作中了解人工智能对会计工作的改变，练习操控人工智能进行会计工作，教师要不断地学习实践来适应智能时代，为后续培养适应智能时代的高素质会计人才提供有力保障。
（四）强化职业素养教育
会计学专业是按照企业对会计人员的需求而设立的专业，满足并且符合经济社会以及会计行业的发展要求是各高校培养会计人才的首要目标。智能时代的到来，以往的会计核算能力就已经不是会计人员的核心竞争力了，对会计人员有了更高的职业素养要求。1.培养学生的管理能力。智能时代已经不再需要财务会计，逐渐变为对管理会计的需求，高校也要考虑这一点，提高学生的综合管理能力。作为一名企业的财务管理者，既要拥有一定的会计专业知识，同时还要具备沟通、团队协作、分析研判以及决策等能力。高校可以开展模拟企业管理竞赛或开设模拟企业管理课程，通过搭建标准工作流程让学生感受企业财务部门管理层的日常工作，以及管理人员的工作内容。还要鼓励学生通过参加社团和学生工作组织来锻炼自己的组织管理、团队协作和决策等能力。2.提升学生的创新意识。高校要使学生感受到良好的创新氛围，为学生搭建好创新平台，让学生积极参加“互联网+”大学生创新创业竞赛，指导学生申报大创项目。此外，教师引导学生开展科研项目，在科研中发现创新点，提高教学质量，学生的创新意识也能得到培养，开拓视野，让学生紧跟会计行业发展变化的步伐。3.加强学生的会计职业道德教育。虽然目前高校已经开设会计职业道德的相关课程，但社会上的会计造假案例仍不断出现，因此在高校还应进一步强化会计职业道德教育，从源头入手，在学生时代就要让他们了解职业道德的重要性和违反职业道德的严重的后果，树立正确的会计职业道德观，提高辨别是非的能力、抵抗诱惑的能力，自觉抵制不良社会风气，维护会计的职业尊严，促进良好的会计道德观的形成。
四、结语
智能时代会计人才培养问题已成为我国人才强国战略的重要组成部分。在人类的不断进步下，社会管理领域也会被智能科技产品一步步的占据。因此，智能时代下会计人才培养问题的研究也不是一劳永逸的，培养教育会计人才的内容也要不断进步，使智能技术不断为会计工作带来便捷。
参考文献：
[1]陈小芹.人工智能时代会计人才培养模式[J].商业会计,2019,657(09):127-129.
[2]吴媛媛.人工智能时代会计人才培养新模式探究[J].时代金融,2018,717(35):192.
第4篇
摘 要 财务风险是现代企业经营中所不可避免的问题，随着竞争的加剧企业面临的财务风险也越来越复杂和多变。财务风险是客观存在的，要彻底消除风险及其影响是不可能的。对企业财务风险进行适当的控制和防范，健全风险防范机制，将损失降至最低，为企业创造最大的收益。
本文就如何构建企业的财务监管系统提出相关的意见和建议。
关键词 财务风险 风险防范 风险治理
财务风险是现代企业经营中所不可避免的问题，随着竞争的加剧企业面临的财务风险也越来越复杂和多变。财务风险是客观存在的，要彻底消除风险及其影响是不可能的。为防范企业财务风险，进行适当的控制和防范，健全风险防范机制，将损失降至最低，为企业创造最大的收益。而财务风险治理是一项复杂而艰巨的系统工程，防范与化解财务风险必须构建科学有效的财务风险监管系统，保障企业财务活动的顺利进行，以实现预期财务目标。
在市场经济条件下，企业经营面临着巨大的风险与不确定性，经常有企业发生财务风险甚至破产。历史情况表明，财务风险并非在一朝一夕内形成，而有一个较长的潜伏时期，因此有必要建立财务危机预警系统，对企业的财务状况进行监测、信息反馈，在财务危机的萌芽状态预先发出危机警报，促使经营者及采取有效对策，改善管理，防止企业陷入破产的境地，以保护各相关主体的利益。由于企业理财的对象是现金及其流动，就短期而言，企业能否维持下去，并不完全取决于是否盈利，而取决于是否有足够现金用于各种支出。预警的前提是企业有利润。对于经营稳定的企业，由于其应收、应付账款及存货等一般保持稳定，因此经营活动产生的现金流量净额一般应大于净利润。从财务管理的角度确立财务分析指标体系，与自身历史水平、同行平均水平、行业先进水平指标对比挖潜。分析企业的偿债能力、运营能力、发展能力等各项财务指标及现金流量动态；对风险信号进行监测，出现产品积压，质量下降，应收账款增大，预付账款增加，成本上升。要分析其形成原因及过程，提出切实可行的风险管理策略，降低危害程度。
首先要切实做好财务风险治理组织系统。在实务上我国大多数企业没有设立专门的财务治理机构，没有专职的财务风险治理人员，这说明了人们尚未熟悉到财务风险治理对于企业的作用。为了有效地监督与控制财务风险，企业需要建立一个专门负责风险治理的组织机构，配备专职的风险治理人员，对企业风险治理整个过程进行总体协调与具体规划，集中处理和消除威胁企业生存和发展的财务风险。针对企业规模、结构等诸多因素的影响，风险治理也不同，以大型企业的风险治理为例，在董事会下可以设立“风险治理委员会”，由风险治理部门主管及其他业务部门主管参与，专门负责日常的风险治理工作，并定期向董事会报告风险治理方面有关问题；在风险治理委员会下设风险治理部，它通常设有治理信息系统部、战略部和监控部，主要职责是负责风险治理信息的收集、筛选、整理、传递、报告等工作。同时，风险治理部门还应该与财务、研发、人事、数据处理等部门密切合作，各业务部门认真执行风险治理部门下达的指令，并向风险治理部门报告。
其次要切实做好财务风险治理信息系统。财务风险管理信息系统（FRMIS）是在企业的风险管理过程中，运用计算机技术、网络技术、通讯技术、数据库技术实现对企业各部门的日常业务活动的风险信息进行加工、处理、分析和反馈，做出预警显示和提出应付风险的基本策略的一个动态风险信息管理系统。该系统搜集企业风险的内、外部信息，及时、准确地识别，分析、预防和控制风险，做到有备无患，将风险损害降至最低点。风险管理信息系统一般包括数据库、硬件、软件和人员四大要素。其中数据库是风险管理信息系统的核心，软件主要有数据库软件、通讯软件、分析软件等，人员是风险管理信息系统中最重要的组成部分，进行最终的风险决策。
再次要切实做好财务风险治理预警系统。财务风险预警系统是运用计算机技术、信息技术、数据库技术等，通过收集大量的相关数据，并加工、处理、分析，与预定的风险预警指标比较，度量某种状态偏离预警线的强弱程度，对不同程度的风险及时发出警报，提醒决策者及时采取有效的措施防范和化解财务风险。财务风险预警系统是发出预警信号并采取防范措施的系统。财务预警系统贯穿于企业经营活动的全过程，是以企业信息化为基础，以企业的财务报表、经营计划及其他相关的财务资料为依据，利用财会、金融、企业管理等理论，采用比例分析、数学模型等方法，发现企业存在的风险，并向经营者示警，对企业在经营管理活动中的潜在风险进行实时监控的系统，是现代企业预测和防范财务风险的一个重要工具。
第5篇
[关键词]财务预警；模式；构建；变量
[DOI]10.13939/ki.zgsc.2015.15.051
1 企业财务预警模式的价值
1997年的亚洲金融危机、2008年的金融海啸、2010年的欧洲债信危机等事件，都深刻地影响着世界的金融市场、企业、国家与人们的投资信心。近年来，如何建构财务预警模式已经被许多学者广泛讨论，财务预警模式可以帮助投资人对于投资企业体质健全与否进行整体性的评估，可避免投资品质较差的公司，保障自己的投资资产。财务预警模式可以帮助公司决策者对公司经营不确定性的风险提早反应，针对经营策略、重要决策、公司管理决策去改变，以避免公司危机的发生。财务预警模式可以帮助银行针对企业公司借贷进行审核，评估企业的财务与公司管理状态。财务预警模式还可以帮助政府或金融机构针对不良企业监测，或作为企业压力测量的模式，保障投资人与股东权益。
最近许多学者将财务预警模式以混合模式（Hybrid Model）来预测，将统计分析与算法、人工智能分析手法做结合，财务预警模式分为两阶段模式：筛选变量与分类预测。第一阶段是筛选变量，利用不同手法筛选出具有贡献性与相关性的财务与非财务变量；第二阶段是分类预测手法，将第一阶段所筛选出的变量作为分类预测手法中的输入变量，获得分类预测值。
2 财务预警模式的相关变量
早期的研究都只采取财务方面的变量，但近年来许多研究指出公司治理层面对于企业财务危机占有一定的影响性，例如Daily&Dalton研究中结果发现加入公司治理（监理）方面的变量，可以增加模式预测正确率。还有研究发现利用会计信息、公司治理变量及盈余管理这些方面所建构的财务预警模式比单一方面会有更好的模式绩效与预测正确率。TCRI信用评级是最近发展的企业风险衡量指标，它是TEJ研发出来的一套评估企业信用风险方案，利用公开信息有效过滤出信用风险较高的企业，许多金融机构都采用该指标作为企业核贷的标准。根据先前研究，可以将财务预警模式的变量分为财务变量、非财务变量。财务变量按照证监会的规定，又可分为财务结构、偿债能力、现金流量、经营能力和获利能力五个方面，共18种财务比率变量，提供投资人及银行加以参考。而非财务变量包含公司治理、盈余管理、信用评级等方面的变量。
财务变量：财务结构，显示公司使用资本融资的程度；偿债能力，显示公司的变现力（流动性）；现金流量，显示公司的现金流动方向及额度；经营能力，显示衡量公司运用各种资产的效能；获利能力，显示公司获得利益能力。非财务变量：公司治理，显示防范管理者伤害及强化公司竞争力与管理效能；盈余管理，显示公司借助合法范围达到预期盈余目标的管理能力；信用评级，显示公司的信用程度；其他相关变量。
3 变量分析
本文选择22个变量作为筛选前变量，包含财务变量、公司治理变量、信用评级变量，前18个变量为财务变量，编号19～21为公司治理变量，编号22为信用评级变量。本研究分开计算健全与危机公司的平均值与标准差，在进行筛选变量阶段之前，了解财务预警各方面变量的分布情形。
3.1 财务变量方面
一是财务结构：负债比率越高代表负债金额越高，该危机公司在负债比率是稳定公司的两倍。二是偿债能力：流动比率与速动比率越高，代表公司流动性越高，短期内发生财务危机概率越低。若利息保障倍数为负，代表此公司亏损。三是现金流量：现金流量比率若跌且有明显跌幅，代表公司资金操作已恶化，代表公司呈现危机概率升高，负值代表营业活动净现金流量为负，代表营业活动净现金流量流出大于流入。四是经营能力：净值周转率在表示自有资本在一年期间内从营业收入收回的次数多少，净值周转率太高表示自有资本少，稳定性较弱，太低则表示自有资本太多或营业额太少。因此，净值周转率指标并无法明显看出该数值与公司健全或危机状态有明显的相关，太高或太低都不好。应收账款周转率（次），衡量企业在特定期间内，收回赊销账款的能力。数值越高，表示公司从客户端的收款能力越好。存货周转率（次）若越高，代表公司的营运状况、流动性较好。总资产周转率（次）综合评价企业全部资产经营质量和利用效率的指针，次数越多，周转速度越快，营运能力也就越大。总资产成长率、净值成长率、营收成长率都是关于成长的指标，这三个指标越高代表公司的经营能力是肯定的。五是获利能力：总资产报酬率、营业毛利率、税后净利率、每股盈余、营业利益率这些指标都是有关于获利能力高低，因此指标越高代表获利能力高。
3.2 非财务变量方面
一是公司治理方面：董监持股比率、董监持（质）押股比率、经理人持股比率这三个持股比率指标，是关于公司内部高层所持股的情形，不宜比例太重或偏向某方，因此稳定公司在这3个指标上都低于危机公司。二是信用评级方面：由于TCRI信用评级为1到10级，等级越低代表企业信用评级越好，而本研究数据危机公司大概呈现在8，稳定公司为5.5。
4 研究结论
早期的财务预警模式考虑的变量较少且大多采用过去文献中的变量，并没有进行筛选变量阶段，直接利用统计方法去建构财务预警模式，预测企业公司的健全或危机。1990年之后随着人工智能方法流行，许多财务预警模式采用人工智能方法去建构，虽然许多研究指出人工智能方法的预测绩效比过去传统方法要好，但很多应用性的研究多以培训资料的准确率作为结论基础，是否纳入类神经方法的过度训练的问题，有待商榷。本研究的实证数据显示，类神经方法在训练数据往往呈现高准确率，但以测量数据检验其类神经训练模式，不一定有相对高的准确率，无法排除类神经方法过度训练的问题，因此本研究在模式绩效比较上，评估包含类神经模式的方法是以训练绩效为主，测量绩效为辅。
在财务类神经预警模式上，近年来许多研究尝试以两阶段混合模式来处理，本研究在两阶段中先分别进行Eta Square与Stepwise LR筛选变量阶段，再利用BPNN与GRNN做分类预测阶段，形成4个混合模式，探讨这4个混合模式绩效高低，并且另外进行不经过筛选变量阶段直接利用3个方法（Stepwise LR，BPNN，GRNN）建构单一方法模式，实证研究采用我国电子产业作为研究对象。整体来说，本研究所实验的7个模式中，结果呈现两阶段混合模式在准确率上，测试数据混合模式的平均绩效优于单一类神经模式。在预测平均准确率方面，其中Eta Square+GRNN（先以Eta Square作变量筛选，再以GRNN作分类预测）有最高的平均准确度86.9%。研究也显示，虽然逐步罗吉斯回归所得的平均准确率81.6%不是所有模式最高的，但其绩效具有相当稳定的效果。筛选变量阶段模式对于绩效分别有平均5.6%（准确率）和9.1%（检验水平）的正面提升。至于在筛选阶段的两种变量筛选方法与类神经的搭配方面，根据本研究数据显示，BPNN搭配Stepwise LR和GRNN搭配Eta Square有较高的绩效。在筛选阶段中，两种方法的筛选后变量相同部分为负债比率与TCRI信用评级。负债比率呈现公司的负债数值，TCRI信用评级则是银行常用的评级企业是否核贷或放款的重要指标，这两项指标与企业是否危机有重要的相关程度。
参考文献：
第6篇
关键词：数据挖掘 财务 应用
一、数据挖掘的概念
数据挖掘主要是指财务人员利用科学有效的方法从大量的数据信息中提取出一些有用的信息帮助企业进行财务管理的一项新兴技术。通过数据挖掘技术能有有效提升企业财务管理水平，强化企业各方面的资金运行管理能力，帮助企业获得更加长远稳定的发展。数据挖掘技术在应用的过程中需要应用数据库以及人工智能等多方面的知识，因此，企业财务人员想要把数据挖掘技术应用于财务领域必须要加强对各方面综合知识的学习与掌握，只有这样，数据挖掘技术才能充分发挥其自身作用，企业的财务管理水平才能获得实质性的突破与进步。
二、数据挖掘技术应用于财务领域的重大意义
（一）提高了企业信息的利用率
企业的财务管理水平之所以不高主要是对企业相关信息的利用率低造成的，很多企业为了提高财务管理水平盲目的学习西方先进的财务管理理论，却忽视对企业吱声实际情况的结合，因此，一些企业即使使用了国际上非常领先的财务管理理念，其财务管理水平依然是停滞不前。企业使用数据挖掘技术以后能够通过数据挖掘技术对于现阶段企业的各方面的实际情况进行清洗的了解，企业财务人员根据企业的实际情况制定符合企业的财务计划，实行切实可行的财务管理，能够有效提升企业的财务管理水平，增加企业信息的利用率，让企业的更方面信息被充分的利用起来，发挥其自身的作用。
（二）简化财务人员的工作量，提升财务人员的工作效率
数据挖掘技术的应用需要使用人工智能技术。人工智能能够为企业财务管理提供更加方便快捷的财务运行流程，降低财务人员的财务工作量，提升财务人员的工作效率。数据挖掘技术在应用的过程中还需要应用数据库技术，因此，财务人员在应用数据挖掘技术的过程中能够有效的提升数据分析的工作效率，增加财务数据分析的准确性。由此我们可以看出，数据挖掘技术是一项综合性非常强的技术，它集多种先进技术于一身，对于提升我国企业财务管理水平做出了非常重大的贡献，为企业长期稳定的发展奠定了坚实的基础。
（三）极大的满足了财务信息智能化需求
财务计划一般都是按照企业以前的财务数据进行分析后制定的，在财务计划具体的实行过程中，还会受到实际情况的左右，企业还需要针对实际情况调整财务计划。传统的财务分析都是通过设置机械化的程序来帮助企业进行财务管理。随着我国市场经济的发展，机械的程序化作业已经不能满足企业对于财务管理的要求了。数据挖掘技术能够实现对财务的动态管理，通过人工智能对企业实际中出现的问题进行动态管理。企业管理者能够随时查询自己需要的财务信息，与此同时，数据挖掘技术还能利用数据信息获得更多更有价值的信息，增加企业信息的利用效率，满足企业财务管理的需求。
（四）有效降低企业的经营成本
数据挖掘技术是目前较新型的技术，它极大的满足了现阶段企业财务管理的需求，有效降低了企业的经营成本。首先，数据挖掘技术是利用计算机技术来完成的，它省去了大量的人工分析整理工作，有效提高了财务工作人员的工作效率，降低了企业的人工成本。其次，数据挖掘技术的准确性非常高，这就使得财务人员不用浪费大量的时间寻找财务管理中的错误，降低了财务数据的错误率，增加了企业管理者决策的准确性，最大限度的降低了企业因为决策失误造成的损失。再次，财务模型的建立使得企业减少了财务管理的工作量，使企业财务活动更加的规范化，间接提高了财务人员的工作效率，降低了企业的经营成本。
三、数据挖掘技术如何更好的应用于财务领域
（一）数据挖掘技术在企业投资管理中的应用
数据挖掘技术在企业投资管理中应用能有效提升投资收益，降低投资风险，因此，企业应该加大数据挖掘技术在企业中的应用。首先，且在投资前应该对投资企业各方面的数据信息进行深入的调查，通过数据挖掘技术深入的分析投资企业的财务情况以及未来的发展潜力，精确的估算企业投资的收益率，从多方面综合比较投资对象的情况，从而帮助企业做出正确的投资决策。其次，企业的财务人员可以利用数据挖掘技术对整个市场环境进行分析，从而帮助企业判断在目前的经济大环境下是否应该投资，如果适合投资，投资什么样的行业以及企业企业的风险性最小，收益性最大。
（二）数据挖掘技术在筹资决策中的应用
企业在日常的经营过程中，难免会出现资金紧张的情况，因此需要从外界获得资金，进行筹资。然而，筹资的渠道多种多样，各个筹资方式都有其自身的优势与劣势，企业在如何选择筹资方式时经常非常的头疼，及时经过仔细的研究也不能保证其最终确定的筹资方式符合企业的发展需求。应用数据挖掘技术，企业就可以根据自身筹资数据、筹资的时间要求等多方面的条件对市场中的筹资方式进行深入的分析和了解，然后选择一种与企业筹资需求最为接近的方式，既能满足企业的筹资需求，又能节省企业的筹资成本，对于企业长期稳定的发展非常有帮助。
（三）数据挖掘技术在产品销售中的应用
企业都是通过销售产品最终确定企业的经营利润的，如果企业不能顺利的实现销售那么企业存在的意义将不能实现，很快就会面临倒闭。由此我们可以非常清晰的指导销售对于企业生存的意义。数据挖掘技术能够有效的分析市场的供求关系，帮助企业确定市场上最好销售的产品类型，让企业获得更多销售机会。企业在应用数据挖掘技术帮助企业进行销售的过程中，首先应该建立趋势分析模型，帮助企业做好销售规划，让企业的产量与销量实现动态平衡。其次，企业应该利用数据挖掘技术分析出那些产品具有长期的发展潜力，通过对产品市场潜力的挖掘扩大企业的生产设备，使得企业能够充分的抓住发展机遇，获得更好的发展。
（四）数据挖掘技术在财务风险分析中的应用
企业在日常运行的过程中会面临各种各样的风险，数据挖掘技术能够通过数据分析有效控制企业的经营风险，帮助企业获得更加稳定的发展。企业在应用数据挖掘技术进行财务分析的过程中，首先，应该注意对企业各个方面的数据信息进行全面的收集，确保数据分析结果的全面性与准确性。其次，企业应该建立风险预测模型，把相关数据录入到风险预测模型中，利用风险预测模式对企业可能面临的风险进行准确的预测，提前防范风险的出现，如果不能很好的防范风险应该立即停止相关活动的进行，一切以保证企业的正常运行为根本出发点。
四、结束语
数据挖掘技术是对多种学科的综合运用，它极大的满足了现代社会对于财务领域的要求，帮助企业更好的实现财务管理水平的提升，对企业长期稳定的发展以及我国社会主义市场经济的繁荣具有重大意义。作为财务人员我们必须要与时俱进，充分学习数据挖掘技术，通过有效的学习提升自身专业素质，满足企业和社会对于财务人员要求。
参考文献：
[1]马明志，李艳东，鞠亚辉.高校智能财务分析系统设计研究[J].商业会计，2015（5）
第7篇
关键词：人工智能时代中小企业财务会计管理会计
1财务会计和管理会计相关概述
1.1财务会计和管理会计概述
财务会计是以货币为基础，主要就是对企业的货币流入和流出等进行分析，需要运用相关理论进行相关财务工作。财务会计是对企业经营活动过程进行全面的记录、计算和统计等，主要就是面向投资人和债权人等财务信息的使用者。管理会计是企业利用一系列的方法，利用财务会计提供的资料和其他的资料信息进行整理、计算、对比和分析，促进企业各级管理人才正确应对变化和抓住机遇，从而对公司的经营和决策提供帮助。
1.2财务会计和管理会计的区别
首先，职能不同。财务管理的基础是货币，人员的工作是通过复式记账客观、及时地反映企业的经营活动、投资活动、筹资活动，为投资者和债权人提供准确的信息。管理会计需要收集、分析和汇总各种经济信息，主要就是对未来的分析和预测。其次，侧重点不同。管理会计是为了企业内部各层级管理者服务，主要是为了满足目前的经营需求，便于公司管理层、决策层及时掌握公司的实际运营情况，财务会计主要就是对企业外部信息使用者提供信息，主要包括相关利益人群、政府监管人员，还有潜在的投资者等。财务会计和管理会计都属于会计领域，两者相辅相成，都能够提升企业的经济效益、获得更大的利润，管理会计的部分信息可以为外部信息使用者所使用。
2人工智能时代财务会计向管理会计转型的重要意义
2.1获得更多有效的财务信息
企业管理工作的进行中需要大量的信息资源，这些信息资源主要就是成本信息、经营信息，还有一些非财务信息等，这些都是企业财务管理工作需要获取的重要信息。古人云：“知己知彼，百战不殆”，运用在企业管理中更是如此。丰富、有效的财务信息更便于管理层应对市场变化和激烈竞争。
2.2提升管理会计的管理能力
管理会计在企业发展中需要给予决策指导，所以管理会计需要对管理相关的知识也有一定的了解，这样才能为决策提供有效的信息，促进管理工作的开展。财务部门和管理部门也需要增加联系，加强信息的交流，促进部门联合工作的开展，提高管理会计管理水平推动企业的发展。目前经济市场竞争比较激烈，而且市场竞争复杂，企业需要管理会计具有专业的知识，对公司的经营现状有更充分的了解，而且还需要全面把握企业的物流、信息流等工作，提升自身的观察力、反应力和分析能力，在企业的经营和发展中能够提出自己的专业意见。
2.3提升企业竞争实力
会计转型对企业竞争实力的增强也有重要的意义，管理会计使微观核算成本数据和企业的宏观经营决策相结合，能够促进数据分析和统计工作的开展，这就保证了管理层决策时能得到更有效的信息支撑。从企业角度，管理会计能够帮助企业及时发现自身发展中存在的问题，并对有效的解决自身面临的问题提供决策信息。管理会计转型能够让企业对自身的经营现状有更清楚的认识，促进企业迅速准确的决策，抢占市场先机，占领市场份额，具有更多的话语权。
3人工智能时代中小企业在财务会计向管理会计转型中的机遇
人工智能对会计行业的影响比较大，剑桥大学研究者对365种职业进行了分析，研究表明，目前会计职业被代替的概率为97.6%。人工智能对会计行业的影响比较大，目前会计行业的本质就是信息的搜集和整理，对逻辑的要求比较高，而且需要绝对的准确，这方面机器智能的优势比较明显，人工智能可以在短时间内完成基础工作、提升工作效率。而管理会计是通过对企业财务数据进行分析和整理，促进企业资金管理效率的提升，实现企业价值最大化的财务管理目标。绝大部分中小企业限于自身业务范围、经济实力等因素的影响，普遍在企业管理信息化建设方面的投入远不及大型企业，对企业基础会计数据的收集、整理非常有限，因此以往中小企业的管理会计工作成效一般，也往往不被管理者所重视。人工智能时代，中小企业可以在最大限度地享受科技飞速发展带来的经济红利，极大地降低信息化建设中硬件和软件方面的成本，同时，中小企业的基础数据处理量不是很大，因此数据整理变得更加高效、迅速，从而使企业管理决策更加高效。
4人工智能时代中小企业财务会计向管理会计的转型方法
4.1财务管理工作理念转变
现今很多企业财务管理人员的工作主要就是简单的记账、报税等工作，很多企业对自身的财务管理工作没有足够的认识，导致财务会计的作用没有发挥，这对企业的发展也不利。在中小企业的财务会计向管理会计的转型方面，企业管理层需要改变自身的观点，应该让财务会计更多地参与到管理工作中，管理会计可以通过对公司的财务数据分析实现对财务风险的防范，可以为公司的决策提供更多的数据支持，促进公司决策的正确性，保证公司稳定的进行。
4.2企业财务信息化建设
财务工作复杂性比较高，需要企业投入较多的财务人员，这也增加了财务管理成本，而采取信息化技术能够促进企业管理工作的完善，降低管理工作的压力。财务管理工作中的信息统计工作比较多，而采用计算机技术能够促进财务管理工作的开展，提升财务管理工作的效能。中小企业不断加强信息化建设，为企业向管理会计工作转型构建良好的基础。
4.3促进财务人员专业素质提升
首先，企业需要积极安排财务人员参与管理会计的培训，提升会计管理工作的质量，促进人员的转型；其次，企业需要加强管理会计的专业能力，通过不断培训，强化管理会计的专业素养，提高判断能力、问题解决能力等，培养会计人员的全局观，能够从大局思考问题；最后，提升会计人员职业道德，保证管理会计在工作中的公正、公平。
4.4转变财务部门工作内容
管理会计并不只是名称的变化，更是工作内容和职能的转化，对企业经营的意义非凡。管理会计需要进行财务信息的统计和处理，也需要充分利用这些财务信息对企业的运行现状和发展前景进行分析和预测。管理会计通过对财务数据进行综合性的分析，为企业的运行提供数据支持，提升财务管理工作的质量。
4.5借助AI优化财务信息处理流程
人工智能时代，中小企业财务人员应利用AI赋能，从本质上提升生产力，助力管理层解决更多的问题和痛点，实现企业管理能力的全新飞跃。中小企业财务人员和管理层的沟通相对便捷，在充分了解管理层信息需求的前提下，结合企业的实际情况，合理制定财务信息的处理流程，借助AI完成以下财务工作：(1)传统的财务核算，从凭证到报表，可以说这些都是AI的强项；(2)网络大数据的筛选；(3)对内部、外部财务信息的加工整理。基于国家对企业会计的管理要求，中小企业财务会计向管理会计转化更多的体现在以下几个方面。(1)根据管理层的信息需求，设定网络大数据筛选的条件。互联网时代，网络大数据呈现几何级数的增长，如何从中迅速、高效地筛选企业需要的信息，在很大程度上取决于筛选条件如何设定。毋庸置疑，就单纯的数据检索而言，AI非常强大，也正因如此，中小企业财务人员应思考如何设定条件，让AI更好的服务于企业信息检索的实际需要。(2)重视对内外部财务信息的加工整理企业管理在筹资、投资、生产经营过程的各个阶段，对信息的需求不同，如何让基础财务数据、统计信息成为管理层真正需要的决策数据来源，是管理会计的重要职责所在。另外，通过对企业各项经营活动的信息进行加工、整理，结合大数据分析，帮助管理层找到企业需要改进和提升的地方，从而提高企业的整体管理水平，实现股东财富最大化。
5结语
第8篇
一、数据挖掘
（一）数据挖掘的概念。数据挖掘（DM）是近年来随着人工智能和数据库发展而出现的一门新兴技术，它综合了统计学、模式识别、人工神经网络、遗传算法等先进技术。数据挖掘是数据库中知识发现（KDD）中的核心部分，KDD一词首次出现在1989年8月举行的第11届国际联合工人智能学术会上，从1989年至今，KDD的定义随着人们研究的不断深入也在不断完善。目前，比较公认的定义是Fayyad等给出的：KDD是从数据集中识别出有效的、新颖的、潜在的、有用的以及最终可理解模式的高级处理过程。KDD的过程一般包括数据清理、数据集成、数据选择、数据变换、数据挖掘、模式评估、知识表示等。其中数据挖掘，指从数据库储存的大量数据中，提取隐含在其中的、以前未知的、具有潜在应用价值的模型或规则等有用知识的复杂过程，是一类深层次的数据分析方法。提取的知识表示为概念、规则、规律、模式等形式。也可以说，数据挖掘是一类深层次的数据分析，是实现数据上升到知识的必然过程。但在通常的应用中，并不区分KDD和DM的概念。
数据挖掘包含了一系列旨在从数据集中发现有用而尚未发现的模式的技术。数据挖掘的目的是为决策建模，即根据对过去活动的分析预测将来的行为。这也是数据挖掘最吸引人的地方，即它能建立预测型而不是回顾型的模型。
（二）数据挖掘的主要方法。数据挖掘是一种综合性技术，其所涉及的学科领域主要包括数学、计算机科学、管理科学和信息科学等，主要方法有：
1、决策树方法。决策树方法是数据挖掘中经常使用的方法，它可以用来进行数据分析，也可以用来做预测。决策树是一个类似流程图的树型结构，其中每个内部节点表示在一个属性上的测试，每个分枝代表一个测试输出，而每个树叶点代表类或类分布，树的最顶层节点是根节点。决策树建立的过程，即树的生长过程是不断地把数据进行切分的过程，每次切分对应一个问题，也对应着一个节点。对每个切分都要求分成的组之间的“差异”最大。
2、神经网络法。神经网络最早由心理学家和神经生物学家提出，旨在寻求开发和测试神经的计算模拟。由于神经网络在解决复杂问题时能够提供一种相对简单的方法，因此近年来越来越受到人们的关注。典型的神经网络模型主要分三大类：（1）以感知机、BP反向传播模型、函数型网络为代表的，用于分类、预测和模式识别的前馈式神经网络模型；（2）以Hopfield的离散模型和连续模型为代表的，分别用于联想记忆和优化计算的反馈式神经网络模型；（3）以ART模型、Kohonen模型为代表的，用于聚类的自组织映射方法。
3、模糊数学法。客观事物往往具有某种不确定性。系统的复杂性越高，则其精确性越低，也就意味着模型性越强。在数据挖掘过程中，利用模糊数学方法对实际问题进行模糊评判、模糊决策、模糊识别和模糊聚类，往往能够取得更好的效果。
（三）数据挖掘流程
1、数据挖掘环境。数据挖掘是指一个完整的过程，该过程从大型数据库中挖掘先前未知的、有效的、可实用的信息，并使用这些信息做出决策或丰富知识。（图1）
2、数据挖掘过程
（1）确定业务对象，清晰地定义出业务问题，认清数据挖掘的目的是数据挖掘的重要一步。挖掘的最后结构是不可预测的，但要探索的问题应是有预见的，为了数据挖掘而数据挖掘则带有盲目性，是不会成功的。
（2）数据准备。①数据的选择，搜索所有与业务对象有关的内部和外部数据信息，并从中选择出适用于数据挖掘应用的数据。②数据的预处理，研究数据的质量，为进一步的分析做准备，并确定将要进行的挖掘操作的类型。③数据的转换，将数据转换成一个分析模型。这个分析模型是针对挖掘算法建立的，建立一个真正适合挖掘算法的分析模型是数据挖掘成功的关键。
（3）数据挖掘。对所得到的经过转换的数据进行挖掘。除了完善选择合适的挖掘算法外，其余一切工作都能自动地完成。
（4）结果分析。解释并评估结果。其使用的分析方法一般应视数据挖掘操作而定，通常会用到可视化技术。
（5）知识的同化。将分析所得到的知识集成到业务信息系统的组织结构中去。
二、数据挖掘在财务风险分析中的运用
（一）财务风险概述。财务风险指企业由于负债融资导致的净资产收益率或每股收益的不确定性，也是企业到期不能还本付息的可能性。财务风险也称筹资风险，产生财务风险的根源在于，由于举债融资后，预期实现的资产报酬率是否大于债务利率的不确定性。财务风险防范、控制及化解的前置条件是对财务风险及其特点的充分认识。一般地，财务风险具有以下几个特征：
1、客观性。在市场经济条件下，财务风险是客观存在的，不以个人的意志为转移，任何经营活动都存在着两种可能的结果，即实现预期目标和无法实现预期目标，这就意味着无法实现预期目标的风险客观存在，要完全消除风险及其影响是不现实的。
2、不确定性。财务风险虽然是客观存在的，可以事前加以估计和控制，但由于影响财务活动结果的各种因素不断发生变化，因此事前并不能准确地确定财务风险的大小。
3、共存性。财务风险与收益并存且成正比关系，一般来说，财务活动的风险越大，收益也就越高。
（二）运用数据挖掘技术分析财务风险。采用数据挖掘算法建立企业财务风险预测模型，主要包括决策树法、神经网络法和模糊数学法等。
1、决策树法。决策树是建立在信息论基础之上，是数据挖掘中常用到的技术，主要用来找出能描述、区分数据类的模型，以便对类标记未知的对象类进行预测。一种展示类似于什么条件下得到什么值的对数据进行分类的一种方法，可由此预测风险的大小、市场动态变化等。
2、神经网络法。神经网络建立在自学习的数学模型基础之上，具有自组织和并行处理能力、很强的输入\输出非线性影射能力以及易于学习和训练等特点，它可以对大量复杂的数据进行分析，并可以完成对人脑或其他计算机来说极为复杂的模式抽取及趋势分析。
3、模糊数学法。财务风险具有某种不确定性。系统的复杂性越高，则其精确性越低，也就意味着模型性越强。在运用数据挖掘技术对财务风险进行分析的过程中，利用模糊数学方法对实际问题进行模糊评判、模糊决策、模糊识别和模糊聚类，往往能够取得更好的效果。
（三）运用数据挖掘进行财务风险分析的实施步骤
1、确定财务风险分析的对象。清晰的定义出财务风险分析的对象，认清数据挖掘的目的是数据挖掘的重要一步，挖掘的最后结果是不可预测的，但对要分析的问题应该是有计划的，盲目的数据挖掘是不会成功的。
2、准备财务风险分析数据。首先，获取原始的数据，该数据应是企业可用于分析的、逻辑清楚的、易获取的数据，并从中抽取一定数量的子集，建立数据挖掘库。其次，对数据的选择，对所有与财务风险有关的数据信息进行收集后，从逻辑数据中选择出适用于数据挖掘的数据，同时对所选择的数据进行预处理，研究数据的质量，为进一步分析做准备；最后，对数据进行转换，将数据转换成一个分析模型，这个分析模型是针对挖掘算法建立的。
3、数据挖掘。对所得到的经过转换的数据进行挖掘，在对数据进行挖掘前，应选择合适的挖掘算法。
第9篇
关键词：商业银行；信用风险评估；定性方法；定量方法
中图分类号：F2
文献标识码：A
文章编号：1672-3198（2013）09-0027-02
企业信用评估和企业财务预警是企业财务管理研究的重要课题。诸多学者将两个问题一起进行研究，这两者之间还是有本质区别的。财务预警即财务失败预警，是指借助企业提供的财务报表、经营计划及其他相关会计资料，利用财会、统计、金融、企业管理、市场营销理论，采用比率分析、比较分析、因素分析及多种分析方法，对企业的经营活动、财务活动等进行分析预测，以发现企业在经营管理活动中潜在的经营风险和财务风险，并在危机发生之前向企业经营者发出警告。信用评估本质上是对企业履约各种承诺能力和信用程度进行全面评估，预测未来偿债可能性来辨识不同企业的方法。服务的对象有商业银行、金融监管机构、与受评对象有业务往来的商业客户以及社会公众和投资者。
（1）定性评估方法：人工专家分析法，又被称为古典信用分析方法，包括5C、5P、5W法，5C法指贷款申请企业或个人的道德状况，偿债能力，贷款申请企业或个人的财产状况，可用于进行贷款申请时抵押担保的资产价值，宏观经济状况。 5W法指贷款申请人、申请贷款的使用、贷款的时间长度、担保资产价值及还款方式。目前我国商业银行实务中仍主要采用的信用评估分析方法。
（2）定量评估方法。
①统计方法：多元判别分析法（Multi-linear Discriminate Analysis）是较早应用于企业信用评估的多元统计方法。Altman（1968）最早提出Z-score模型对企业运营财务危机预警、企业违约预测问题进行研究，使用较少的财务比率迅速进行判断分析，使用年度报表的数据运用财务比率进行分析：企业运营成本/平均总资产、留存收益/平均总资产、息税前利润总额/平均总资产、普通股股东权益合计/平均总负债、营业收入/平均总资产，并且对三十多家样本公司进行分析，得到准确率较高的分析结果，该模型属于贝叶斯判别，用样本修正已有的先验概率分布得到后验概率分布。这篇经典论文开创了企业破产预测，财务危机预警，信用评估分析的先河。Altman（1977）在前述论文的基础上进行了完善，又加入几个财务比率建立ZETA模型，使用总资产收益率（利润总额/平均总资产）、利润增长率（利润总额/上一年利润总额）、利息保障倍数（息税前利润总额/利息费用）、留存收益/平均总资产、流动比率（流动资产/流动负债）、平均总资产、公司股票市价等财务比率，得到比签署模型更好的分析结果。Logistic模型分析。Martin（1977）使用财务比率进行企业经营财务预警及企业贷款违约分析，使用多元统计学中的Logistic回归方法，使用1970至1971年的报表数据从的美联储成员银行5600多家中选取58家属于财务困境，违约样本的银行进行分析测算，使用资产净利率（利润总额/平均总资产）等8个财务比率，进行分析测算，并且分析不同的信息使用者的风险偏好差异，如投资人和债权人，测算不同的风险预警系数，便于信息使用者更好地作出分析决策，得到较好的分析结果，并且使用该多元回归模型与前述的Z-Score模型，ZETA模型测算的结果进行对比分析，得到优于前述模型的预测数据。吴世农（2001）收集我国上市公司1998至2002年A股市场的ST公司共计七十多家，收集样本数据的时间是公司转化成ST的年度，并且选取相关行业的七十多家作为对照组样本，进行横截面数据分析，选用不同的计量模型进行对比研究，主要有线性概率模型（LPM），Fisher二类线性判定，Logistic模型等多元统计方法对企业财务进行预警研究，最终结果是Logistic模型的预测准确率均高于Fisher判别分析法和LPM的准确率。于立勇、詹捷辉（2004）也使用Logistic模型，选取商业银行的贷款企业客户的财务数据进行信用违约的分析，得到较好的测算概率。方洪全、曾勇（2004）在银行信用风险评估方法实证研究及比较分析中运用Logit模型分析。李志辉、李萌（2005）选取了195家上市公司为样本，Logistic模型的准确率高于线性判别模型神经网络模型。Junni L. Zhang（2010）运用贝叶斯加分类树法对德国公司财务报表数据进行偿债能力进行有效得分类。
②信用风险评估模型。Credit Metrics（信用计量模型）是摩根大通等美国知名金融机构采用用VaR（在险价值模型）的思路，对个人和企业的贷款以及其他金融资产进行价值估计和风险预测的计算方法。麦肯锡公司提出的Credit Portfolio View模型（信贷组合审查模型），是改造Credit Metrics模型，考虑到周期性宏观经济因素，结合信用风险评级转移和宏观经济变量如年度经济增长率、市场利率、政府支出等建立关联模型，使用蒙特卡罗技术模拟宏观经济周期性因素的计算得到评级转移概率。KMV模型（Credit Monitor模型）（是美国KMV公司提出后被穆迪公司收购），该模型是可以对上市公司的信贷违约概率进行预测分析。张玲等（2004）运用KMV模型评估我国上市公司ST公司和非ST公司的信用风险后得到，改变KMV模型的相关变量可以至少提前2年预警我国上市公司的信用违约风险，并且可以提前4年进行上市公司的信用风险变化趋势的预测。戴志锋等（2005） 运用KMV对我国上市公司数据和某国有商业银行非上市公司的信贷数据进行验证，实证结果表明非上市公司模型在中国具有一定的预测能力，但预测准确率低于欧美国家。Credit Risk+模型（信用风险附加模型）是由瑞士信贷银行金融产品部（CSFP）开发的，它是一个违约模型（Default Model）。
③人工智能方法：神经网络。陈雄华等（2002）采用人工神经网络模型研究企业信用等级的评估问题，按照企业样本分为制造业和非制造业两大类，利用偏相关分析方法建立了企业信用评级的指标体系，实验结果表明神经网络模型具有更好的预测准确性。于立勇（2003）收集一百多个企业作为训练样本，运用神经网络模型进行信用违约风险分析，得到有效的预测结果。章忠志、符林、唐换文（2003）使用神经网络模型，选取28个企业数据做为样本进行分析，预测结果准确率达到90%以上。徐佳娜、西宝（2004）使用人工神经网络模型与层次分析法（AHP）相结合建立模型对企业信用风险进行评估，预测结果说明该模型比已有的其他模型准确更高。张卫东等（2006）建立模型结合前馈型神经网络、遗传算法和模糊数学方法来，评估商业银行企业客户的信用风险，使用Matlab软件对选取的商业银行企业客户数据进行测算，得到的结果表明准确率比以前的模型方法有所提高，模型更具鲁棒性。夏红芳（2007）通过与上海某商业银行的合作，对其1999-2005年的贷款明细和公司财务数据进行了系统研究，运用粗糙集理论的约简功能，从中选出最能反映企业信用状况的8项财务指标，再应用模糊神经网络方法进行信用评估，实证研究表明所提方法具有较高精度。但是使用人工神经网络模型需要根据实际的样本数据不断调整系数，相对而言模型的鲁棒性不够强。戴芬（2009）根据中小企业信用评估指标体系，提出了一种基于蚁群神经网络的评估模型。结果表明蚁群神经网络的预测方法与传统的BP 神经网络预测方法相比，具有较强的泛化能力，应用在中小企业信用评估系统中具有很高的评估准确率。
整数规划法。薛锋（2006）选取上市公司数据，使用混合整数规划法，建立企业信用风险评估模型进行信用风险评估，模型可以满足非参数检验，也不需要样本数据服从正态分布，可以较为广泛的应用，经数据实际测算的结果说明，该模型鲁棒性较好，预测效果较好，准确率较高。遗传算法。薛惠锋（2006）利用人工智能方法——GA-PSO混合规划算法构建企业信用风险评估模型。并利用上证50若干企业的实际数据对模型进行了实证检验。实证结果显示该模型能有效预测上市企业的信用风险状况。该模型在收敛性能及预测准确率等方面优于基于传统的多元回归方法及GP方法的信用风险评估模型。Jonathan N. Crook（2007） 参考诸多文献比较线形回归（LDA），Logistic回归，决策树，数学规划法，神经网络法，遗传算法，遗传编程，K近邻法，支持向量机几种方法，认为支持向量机法的准确率相对较高。
从以上对国内外研究现状的分析可知，尽管国内外已有许多专家学者对商业银行客户信用评估进行大量的研究，但在实际应用中涉及中小企业的研究较少，未考虑我国企业普遍存在的内部人控制的企业中管理者个人因素对企业信用的影响，限制了模型的适用范围。
参考文献
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第10篇
[关键词] 医院;负债经营;风险;预警体系
[中图分类号] R197.322 [文献标识码]B [文章编号]1674-4721(2010)02(a)-119-02
目前医院为解决资金短缺,管理者往往采取负债融资经营策略,实现平稳快速发展。但历史证明,负债经营是一把双刃剑。在负债经营现实已存在的情况下,建立起监测预警机制,对财务运行的每个环节进行有效监控,对有效防范风险和监控运营具有重大意义。
1 医院负债经营的利弊
负债经营的积极作用包括:①有利于扩大经营规模,增强医院的市场竞争能力。②可获得财务杠杆效应,减少货币贬值的损失。③可降低综合资金成本,提高资金使用效益。
负债经营的消极作用也是不可忽视的:①医院经营收益下降时,负债会产生财务杠杆负效应。②持续增长的负债最终会导致财务危机。③负债过多会使综合资金成本增加,降低再筹资能力。
2 医院负债经营预警机制
2.1 建立医院负债经营预警机制的目的
2.1.1 预测财务风险,防患于未然。
2.1.2 防止财务危机扩大。任何财务危机都有一个逐渐出现且不断恶化的过程。因此,医院只要有能够反映自身特点的风险预警体制,及时发现并采取相应措施,就能够在最大程度上减少损失。
2.1.3 方便决策者计算偿债能力,有利于筹资和投资决策。善于负债、科学管理以规避风险才是稳健的融资策略。
2.1.4 为监督监测医院资本市场运作情况,评价融资的可行性提供参考标准。
2.2 财务风险预警模型的选择
目前风险研究的预警机制采用的是线性分析方法,在风险预警指标选取时,发现影响因素较多,如常用的指标有:流动比率、资产负债率、利息保障倍数、偿债安全系数和资产效益率等。它们之间的关系比较复杂,还不十分清楚。建立风险预警模型,没有一种传统方式是十全十美的。目前先进的方法是采用人工智能领域的神经网络模型,进行风险预警。因为神经网络具有自我学习能力,擅长处理非线性的数据,能够处理各指标之间的这种复杂的模糊不确定的关系。
3 对医院负债经营风险的对策
医院融资意义重大,可成为提高单位自我发展能力的有效手段,可以促进卫生资源的合理配置,扩大就业和减轻压力。目前影响医院财务风险的因素有外部大环境和内部小环境两种。
3.1 外部大环境和医院内部小环境分析
3.1.1 外部大环境变化复杂
包括国内外经济气候、法律法规、医药市场等因素,对财务管理和资金运用产生重大影响且难以预见。
3.1.1.1 融资渠道的变化医院的传统融资渠道主要来自财政补贴、医疗服务收入和药品收入。近年来,国家卫生政策发生了调整,国家的主要投入方向已经发生了重大转变,逐步转向公共卫生服务领域,造成医院从财政得到的资金将逐步减少。
3.1.1.2 金融资本市场波动近几年来,受国际次贷危机影响,金融市场不稳定因素变大,如果遇到银根紧缩,会导致医院的利息费用剧增,尤其是对于短期贷款十分不利。利息率越高,财务杠杆系数越大,风险会随之越大。
3.1.2 内部小环境的影响因素
医院内部的小环境主要包括:①医院的管理者缺乏长远规划、风险意识和应对不断变化的外部大环境的准备。②不能理顺与上下级单位的财务关系,比较被动,甚至牵一发而动全身。③投融资缺乏科学性导致决策失误,陷入恶性循环而最终导致资不抵债。④医院资金结构不合理,欠账过多、存货积压等因素造成周转率不高。
3.2 财务风险防范对策
研究表明,负债比高低没有固定的模式,主要是看经营指标和投资收益。
3.2.1 作为医院的管理者,必须首先对医院进行长远规划,并不断根据外部大环境进行调整。一个极端是缺乏长远规划、得过且过。另一个极端是盲目扩张、不顾后果。再有就是医院管理者不根据自身发展特点和专科优势,盲目模仿其他医院。领导者还要特别注意避免任期内短期行为,盲目追求所谓的政绩而陷入财务危机。有的公立医院偏爱大型设备等马上有回报的投资,而对于改善医疗条件、提高医疗服务质量等项目,由于不允许多收费,医院的热情则相对较低。但如果负债额度过大,即使回报率高,同样也会给医院带来偿债风险。
3.2.2 树立全员风险意识。尤其是领导层应对潜在的危机有清醒的认识,通过预警机制防患于未然。
3.2.3 科学决策出最优投资方案。首先做好市场调查,运用多种线性和非线性的风险评估决策模型综合决策,并参考相关医院在这方面成功的案例,但不能照抄照搬。确保适合医院自身特点方案的才是最好的。
3.2.4 建立风险的预先评估机制。无论是投资哪个方向,对风险和预期收益进行预先评估是必须的。
3.2.5 开拓多种融资渠道,降低负债风险。打破单一的融资方式,除了从银行贷款和内部集资外,目前还有其他运营比较成功手段,如通过股份制改革、吸收社会资金合作经营、医院托管、吸收融资租赁和吸纳捐赠等有效方式进行融资。但医院需要注意的是,在吸收投资扩大经营规模的同时,不能对医院的控制权造成负面影响。
综上所述,医院负债经营是财务管理的一项重要内容,既拓宽了资金筹集渠道,又存在较大风险,应综合考虑各种影响因素,充分论证,科学管理,以较小的负债风险取得较大的经济效益。但对于医院的长期发展和增强核心竞争力而言,财务风险控制并不是医院的全部,还需要在提高服务质量、员工激励等方面下功夫。
[参考文献]
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第11篇
关键词：上市公司;财务风险;预警
中图分类号：F23 文献标识码：A
收录日期：2015年9月19日
随着市场竞争环境的进一步加剧，上市公司面临的市场竞争和财务活动的复杂性不断增强，其生存和发展面临着前所未有的挑战，因财务危机导致经营陷入困境甚至破产的案例日益增多。这些问题不仅使投资者及债权人的合法利益得到侵害，增加了资本市场的风险，也影响宏观经济的平稳有序发展。因此，如何通过建立财务风险预警机制，确保财务风险到来前就预先识别，并提前执行预案，消除风险隐患，成为上市公司急需重视并解决的现实问题。
一、上市公司财务风险预警概述
财务预警是通过对企业财务报表数据和相关数据进行分析，对企业财务状况进行识别和判断，提前监测并化解企业面临的财务危机。实际工作中，财务预警首先要选择合适的企业财务指标构建财务预警指标体系，然后采用相关分析方法，对上市公司的经营活动、财务活动等进行分析预测，最后得出综合预警结果，并采取预警措施。从上市公司财务预警现状看，往往因为重视程度低、指标选择不当、预警流程不畅和分析方法落后等影响财务预警效果。在财务预警机制建立和健全方面的研究中，主要集中在财务预警指标的选择及预警模型的建立等方面。尤其是在预警模型研究方面，经历了单变量模型、统计模型、人工智能模型以及基于支持向量机方法预测等阶段。近年来，部分学者将公司治理变量引入预警模型加以研究，取得了一些成果。
二、国内上市公司财务风险预警现状
（一）财务预警指标未紧密联系上市公司实际。一方面是财务预警大多以量化的财务指标作为解释变量，对其他影响重大但定性指标因素考虑较少，如公司治理方面的指标;另一方面是财务预警系统大多是静态预警模型，未根据公司所处行业特征、不同历史时期的发展状况、宏观经济环境做出动态的指标选择，未根据不同阶段的评价适时调整具体指标的权重等，导致预警模型评价结果的准确性、客观性难以得到保证，预警模型的实用价值有限。
（二）财务风险预警机制不完善。一是预警分析的组织机制不完善，大部分预警分析组织机制未纳入公司治理机构;二是财务信息收集、传递流程与管理需要存在差距;三是财务风险分析方法和手段有限，在具体操作中往往流于可量化财务指标分析，结合经济环境及企业管理状况进行预警的能力不足，分析效果有限。财务风险是一个动态概念，影响财务风险的因素十分繁多，如果仅仅依靠可量化的数据分析，那么上市公司面临的风险系数必然增加;四是财务风险处理机制不健全，应对处置工具有限。
（三）财务预警机制信息库建设工作上存在不足。一方面是信息库数据来源较为单一，大部分数据来源为公司的各种财务报表，缺乏较长时间相关交易处理信息、国家相关政策、法规信息，以及公司所处的宏观经济环境等信息源;另一方面是信息库的信息资料实时更新不足，缺乏必要的、及时且有效的维护与更新。限于人员和技术缺乏，上市公司往往借助外界力量维护预警软件系统，导致已经建立的财务预警系统难得到及时维护与更新而成为空架子。同时，财务预警系统往往作为独立的财务子系统，其构建和使用往往由财务部门单独完成，财务预警模型不能及时与其他业务信息系统交换数据，无法及时反映实际状况，导致预警信号时效性差、准确性不高。
（四）财务预警人员的业务素质与实际需要不相符。财务预警人员的素质决定了预警机制实施的成功与否。但由于利润考核导向、人力资源紧张等普遍因素影响，上市公司中往往难以配备、配足财务预警专业人员，兼职现象普遍，财务预警人员存在专业水平低、专业技能不强、经验不足等问题。
三、提高国内上市公司财务风险预警效果的措施
（一）建立科学的财务风险预警组织架构。首先，将财务风险预警工作从财务分析中独立出来，根据清晰的岗位职责、流畅的沟通渠道、有效的合作机制的原则，成立专门机构，组织专门人员负责财务风险数据收集整理，并根据专业的方法对财务风险数据进行分析，及时准确监控财务运行情况，为财务风险预警工作打下坚实的组织机构基础;其次，健全财务风险控制制度，从组织上、经济上明确划分风险责任，给予风险管理者应得的利益，调动企业管理者及员工积极性，提高控制企业财务风险的动力。
（二）优化和完善财务风险管理流程。对财务风险管理流程进行改造，包括信息系统维护、财务风险报告、财务风险评估、财务风险应对、财务风险评价及改进、通过流程的完善等等，使财务风险管理的流程运行顺畅。尤其是在财务风险监控和报告流程中，发挥财务风险预警信息系统作用，为上市公司风险管理提供全面的数据基础。通过流程的优化和完善，实现财务管理有据可依，有序管理，严格监控，信息有效。
（三）构建符合实际的财务风险预警指标体系和模型。一方面在指标体系构建中确保指标包含不同类型的关键财务指标，包括能反映盈利能力的指标，如净资产收益率、每股收益、投入资本回报率、成本费用利润率等;偿债能力指标，包括速动比率、速动比率、流动比率等;营运能力指标，包括股东权益周转率、营运资金周转率、应收账款周转率等;现金流量信息指标，包括资本保值增值率、资本积累率、净利润增长率等。同时，在预警指标的选取上，尽可能将范围扩大，使更多的指标进入到预警体系和模型中，如未流通股份数比例、独立董事人数比例、董事会独立法人占比、董事、监事及高管人数及薪酬总额比例等公司治理相关因素等;另一方面在财务风险预警模型方面，将国外先进研究成果同我国的具体情形相结合，从单一变量模型向多变量模型转变，及早发现财务风险信号，确保上市公司在财务风险萌芽阶段就能采取有效防范措施。
（四）加强财务预警机制信息库建设。信息库数据的来源既要包括上市公司的各种财务报表，也要包括较长时间内各种交易的处理信息、国家的相关政策、法规信息，以及公司所处的宏观经济环境等各种公司内部各类信息源。同时，保证信息资料实时更新，数据及时有效，提高信息库的系统性、预测性、动态性以及实效性，为上市公司财务预警系统和财务状况的分析及监控提供原始数据。
（五）时刻关注市场环境变化，加强日常监控。上市公司不是一个独立的经济体，它需要与市场中的其他企业发生资源的流通方能产生效益。尤其在市场经济环境下，要密切关注竞争对手的变化，做到知己知彼才有机会生存和发展壮大。而且行业环境的变动对经营者战略决策的制定有至关重要的影响，进而直接影响企业的财务状况。因此，应加强对财务预警系统的日常监控，当有危害企业财务状况的关键因素出现时，及时提醒管理层预先采取措施防范财务风险。
主要参考文献：
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第12篇
摘 要 随着我国事业单位管理信息化的发展，事业单位管理财务风险的理念和手段也在同步发展，要想规避财务风险，事业单位就必须提高其本身的事业单位管理信息化水平，只有恰当评价这种信息化程度，才能正确引导事业单位建立科学的风险管理系统。本文针对财务风险，建立了财务风险管理信息化评价指标，并进行实施。
关键词 财务风险管理 评价指标 建立与实施
一、不科学的财务管理体制是产生财务风险的直接原因
1．财务管理人员不能应对复杂的财务管理环境。事业单位的财务管理环境又称理财环境．是指对事业单位财务活动产生影响作用的事业单位外部条件。财务管理环境是事业单位财务决策难以改变的外部约束条件。事业单位财务决策更多的是适应它们的要求和变化。财务管理环境涉及范围很广．包括经济环境、法律环境、市场环境、社会文化环境、资源环境等因素。这些因素存在于事业单位之外，但对事业单位财务管理产生重大的影响。宏观环境的不利变化必然给事业单位带来财务风险。目前，我国许多事业单位建立的财务管理系统由于在机构设置、管理人员素质、财务管理规章制度等方面存在诸多问题，从而导致事业单位财务管理系统缺乏对外部环境变化的适应和应变能力，由此产生财务风险。
2．事业单位财务管理人员对财务风险认识的滞后性。事业单位作为一个财务主体必然面临财务风险．财务风险是客观存在的．但在现代事业单位管理中，有许多财务管理人员风险意识淡薄，不能从根本上把握风险的本质，认为只要管好用好资金．就不会产生财务风险。财务管理人员的财务风险概念狭隘，缺乏正确地市场风险意识，这也是财务风险产生的重要原因之一。
3．财务管理方法落后造成风险可控的局限性。财务管理过程中存在大量的主观判断，财务管理依据的信息也是不完全的。事业单位进行财务预测．决策和控制所依据的会计报表、财务分析、经营分析、市场分析等信息都只可能尽量接近真实情况而不可能完全反映事实，管理依据的不可靠决定了财务风险的存在。事业单位在财务管理中常常会遇到不同财务分析方法得出的结论大相径庭的情况，这时决策人员就要判断哪个方法更科学，哪个方案更可行，大量的判断也决定了财务风险的存在。
二、财务风险管理信息化指标的设计原则
1．科学性与系统性相结合原则
任何指标体系都应该建立在特定的理论基础之上，科学性是制定指标体系的最基本原则，风险管理信息化水平测度指标体系依据的是信息化和风险管理的有关理论。同时，管理信息化本身是一个动态的系统化工程，事业单位在建立指标体系时，就要把事业单位信息化作为一个系统进行分析，借鉴成熟系统的先进思想和做法，保证测度结果能够反映事业单位风险管理信息化的实际水平。
2．代表性与可操作性相结合原则
指标体系应是一系列相互联系、相互补充的指标所组成的统一整体。构成指标体系的指标，立足于将复杂现象简单化、数据处理少环节，既可以是直接从原始数据中得来的，用以反映子系统的特征，也可以在对基本指标的抽象和总结的基础上，用“比率”、“程度”等表示指标，用以说明指标子系统的内在联系。描述事业单位风险管理信息化水平的因素很多，但并非越多越好，因此要在众多可用指标中筛选具有代表性、灵活性的主导指标。这些主导指标不仅要有相对明确的含义，比较准确地描述所要表达的内容，客观反映问题，还要能够容易取得较为准确可靠的数据，具有统计的可操作性，以达到用尽量少的指标完成综合评价的目的。
3．可比性与导向性相结合原则
风险管理信息化水平的比较是一件困难的事情，因此通过指标值进行横向、纵向比较是设计指标体系和实际运作中的重要环节。选用指标时要将不可比因素转化为可比因素，并保证指标口径的一致性，使指标体系不仅能进行事业单位间横向比较，而且可以针对某事业单位进行某一时间序列上的纵向比较，以利于对信息化发展趋势进行研究和探索。从而充分发挥指标体系在实施过程中的引导和推动作用，促进事业单位风险管理水平的快速提高。
三、财务风险管理信息化指标体系的基本内容
1．财务风险管理信息化总体水平指标
（1）信息化投入比重。信息化投入主要包括软件、硬件、网络、信息化人力资源、通信设备等投人，这项指标反映了事业单位对信息化的投入力度，它用信息化投入占固定资产投资比重（％）来度量。
（2）风险管理人员计算机拥有量。计算机拥有量的计算口径为：能够正常运转的大、中、小型机以及服务器和工作站，本指标得分由以下公式计算（总分最高为100分）：
（本事业单位能够正常运转的计算机总量／员工总数）×100
（3）风险管理系统的网络性能水平。网络性能水映了信息化基础设施状况，可以按事业单位网络的出口带宽进行分级打分。
（4）风险管理平台的计算机联网率。计算机联网率反映信息化协同应用的条件。本指标得分由以下公式计算：
（接入事业单位内部网的计算机总量／本事业单位能够正常运转的计算机总量）×100
2．事业单位信息化应用水平指标
（1）信息采集的信息化手段利用率
本指标反映了事业单位有效获取外部信息的能力，主要从事业单位在进行政策法规、技术、管理、人力资源等4个领域信息采集时是否运用了信息化手段等方面来评价打分的。
（2）办公自动化系统应用程度
本指标反映了事业单位在协同网络上办公自动化水平，它主要从是否实现信息流程的跟踪与监控、面向外部的电子公文交换、文档共享等功能来评价打分的。
（3）财务决策信息化水平
信息技术对重大财务决策的支持水平，比如数据分析处理系统，方案优选系统，人工智能专家系统等等。
3．财务风险管理信息化经济效果指标
财务风险管理信息化的基本功能或期望功能是提高资金效率或降低资金成本、更好地支持管理决策、更快地响应风险管理用户的服务需求。另一方面，市场竞争压力是事业单位应用包括MRPII、ERP在内的风险管理平台的直接动机，降低运营成本、提高应变能力是事业单位提高竞争能力的两个基本手段。计划（预算）控制水平表现为事业单位的内部监控能力，监控能力是市场适应能力的基本保障。更好的决策支持和信息系统特征可归结为“应达结果”和“应做事项”两方面能力。以制造业为例，可以设置如下具体指标，在应用时同样采用百分制为每个指标打分，便于比较和综合。
4．财务风险管理竞争力指标
（1）系统集成性
系统集成性是管理信息化对事业单位竞争力得到提高的一个重要反映。由于财务风险的外部性和联动性，致使内部风险管理系统与外部环境系统必须在充分集成的基础上实施风险管理和控制。
（2）风险管理信息化人才开发
可以从以下指标进行定性或定量评价：信息专业技术人员的比例数、事业单位员工素质的提高程度、员工参与信息化的程度、信息化人员队伍培训状况等等。
（3）信息化组织和控制
管理信息化的实施总是依托于某一类型的组织结构，完成信息技术对信息的方便、高效地存储、使用、修改、积累和传播，从而为事业单位经营活动的质的飞跃提供可能。在组织保障方面，对事业单位的规章制度、工作规范、定额与标准、计量与代码等的基础管理工作等产生了巨大的促进与提升功能。
四、评价指标的实施
1．数据收集和准备指标体系的测度必须建立在翔实、准确的数据基础之上。一般采取的方式为调查问卷形式。调查问卷的设计要根据体系中的各个指标的具体内容来考虑，需要准确数字的以回答提问式为主，并标注好数据的单位；对定性方法评估的内容以选择回答为主，在选项中列出相关的程度序列，为量化打好基础。
2．对指标数据进行标准化处理在实施过程中，从不同角度反映事业单位信息化的指标不仅数量多，而且属性不同，量纲不一，要使众多的指标能够构成一个数值，对事业单位信息化程度进行评估，就要对多指标进行综合测评。计算前对数据进行标准化处理，从而方便分析。数据标准化的方法有：最高值法、最低值法、级差法（最高值―最低值）、平均值法、标准差法、理想值法、特定数据法。具体的标准化方法可根据实际情况自主选择。
总之，财务管理和信息化水平的提高是无止境的，掌握先进事业单位的财务管理和信息化发展趋势，及时跟进、缩短距离。注重财务人员的培训，造就一批财务管理和信息化水平双高的复合型人才，保证事业单位的可健康发展。
参考文献：
第13篇
关键词：高压输电线路；除冰器；产品营销策略；电网
中图分类号：
F27
文献标识码：A
文章编号：16723198（2013）21008202
1产品概况
1.1产品的前景和需求
“十二五”期间，国家对特高压输电线路和骨干电网建设增加投资，超过5，000亿元。自2008年始，我国南方部分地区容易遭遇大范围低温雨雪冰冻天气，由于高压电线结冰而造成电线压断，引起输电线路倒杆（塔）倒塌、断线和绝缘子散落等重大事故，严重威胁国家电网的安全稳定。进一步采取措施，全面提高电网应对自然灾害能力，快速除冰就成为维护电网安全的当务之急。
在快速除冰市场，国内暂无成熟的智能机械除冰产品，除冰行业市场前景十分乐观。以此为契机，研制出一种新型的除冰器产品，不仅可以降低或避免覆冰给国家电网带来的损坏，也能为研发企业带来可观的利润。
基于此，本创业团队依托指导教师的专利技术，及时研发出“高压输电线路除冰器”产品，拟采取公司化运作模式，开拓并占领市场。
1.2“高压输电线路除冰器”介绍
“高压输电线路除冰器”是一种获得国家实用新型专利的产品。该产品设计为“圆锥铣刀盘”，以“端面铣、斜面挤相结合的方式”对高压输电线除冰。工作时，铣刀盘一方面做旋转运动，铣削高压线上的覆冰，另一方面在行走装置的驱动下沿导线做平移运动，挤掉铣刀盘铣削切开的覆冰。
产品采用模块化设计，产品体积小。利用一种“循环滚子剖分式轴承”对铣刀盘进行旋转定位与支撑，能够方便快捷地清除高压线上的覆冰且不损伤导线。除冰器的两端有“位置传感器”，在档距之间，当达到一端的预定位置就会自动反向运动，实现来回巡线除冰。除冰器采用“高压取能技术”，可以直接从高压线路上获取电能，解决自备电源需要更换的难题，减轻自身重量，可以减少对电线的损害。内部电路的精密设计可实现自动化控制，安全系数高。
1.3产品的结构原理
产品的主要组成部分是：（1）夹紧在输电导线上的除冰头；（2）行走机构；（3）提供能量的高压取能装置；（4）构架打开和关闭的开合装置；（5）停止刀盘旋转的准停装置；（6）自动化控制装置。
产品的主要结构是：（1）采用带锥度（小于45°）的剖分式端面铣刀切冰；（2）采用上下对称式结构的两个行走驱动轮；（3）上下结构架通过由螺母和丝杠组成的螺旋连接器连接；（4）除冰单元的剖分齿轮设置准停装置；（5）采用高压线路感应取能装置直接从高压线路上获取电能；（6）装置人工智能遥控设备控制机器。
2产品策略分析
2.1SWOT分析
2.2比较优势
（1）现有竞争者分析。
除冰器产品在设计原理和市面上，大致有模块化除冰器、电缆除冰器、直流除冰器等产品，为传统的机械设计原理。要么需要断电操作，要么需要大电流才能操作，无法满足带电作业要求，不符合市场和现实需求。
现实情况下，很大一部分电路依靠各种手工除冰方式，机械除冰相对于人工除冰而言，不需人工操作，安全性高，减少大量的人力和物力成本，节能环保，具备明显的竞争优势。
（2）潜在竞争者分析。
本产品主要潜在竞争者是“旋转切削式除冰器”和“架空输电线除冰器”两种。特点如下表：
通过比较对比，本产品具备如下优势：（1）能适合于柔性线路上自由行走；（2）具有故障状态下的安全报警功能；（3）除冰器姿态平稳，并保持与其它导线和线塔金属部件的安全间距；（4）除冰器能在架空的输电线路上自主移动；（5）提供足够的空间安装所携带的能源和控制装置；（6）结构简单，体积小，重量轻等。
2.3替代品分析
传统的人工除冰，操作危险性大，耗时耗资源。简单的机械除冰器，制造简单，只能用于临时的高压线除冰，不能安装成固定的装置，技术上比较落后，无法对本产品构成威胁。
未来市场上的替代品是除冰机器人。本产品研发团队已经致力于机器人的研究，抢先占领市场，产品定位于国家电网统一规划中，有加强的技术竞争力。
3产品风险分析
3.1创业团队生存风险
大学生创业团队组织比较分散，会面临队员退出、团队内部文化冲突，以致团队突然解散等风险。国家经济发展呈现出通货膨胀趋势，物价指数上涨，银行利率变动幅度较大，这些都会给创业团队的发展带来一定的消极影响。
3.2市场风险
高压电线除冰器行业虽然还没有出现同类型的产品，但新型的除冰技术会不断涌现，市场新产品层出不穷，未来是智能除冰机器人的天下。创业团队虽然拥有核心的技术和知识产权，大部分零件需从市场上采购，不能避免有其他厂商会按照采购零件的种类仿制出相似的除冰器产品。
3.3技术风险
技术替代风险：公司的除冰技术处于同行业领先水平，已成功获得三项国家专利。但目前我国除冰行业是处于热门技术研究行业，因此，本公司的关键技术在未来几年存在被其他性能更优的技术代替的风险。这就会使公司失去技术上的优势，给公司的创业带来较大的技术风险。工艺风险：由于本公司的关键设备是由我公司自主研发的，月产量较多，属于大批量生产。在这过程中会出现生产过程不畅通以及产品质量不合格等特殊状况，这对于公司的正常运营带来了一定的风险。
3.4人力资源风险
人员频繁跳槽，增加公司运作成本。核心管理人员流失，带来公司经营问题。销售人才流失，带走大量客户资源。核心技术人员流失，带来技术泄密风险。
3.5财务风险
公司在经营过程中最需要关注的是财务风险与经营风险。影响财务风险的主要因素有：资本供求的变化，利率水平的变动，资本结构的变化等。而影响经营风险的主要因素有：产品需求的而变动，产品售价的变动，调整价格的能力等。
4产品的市场营销战略
主要分为如下三个阶段：初期（1-2年）以湖北、湖南和陕西三省作为主市场，这些地区受天气影响易结冰，以传统的人工除冰为主，有利于快速进入市场，力争实现销售量14000台；中期（3-5年）定位于安徽、江西、广西、贵州、云南等省，开拓南方市场，销售量将达到70000台；后期（6-9年）将市场扩展全国所需地区以及更大范围的国外市场。
4.1市场定价
根据竞争、需求及时间变化等因素，标准价格2500元/台。结合合作对象与合作时间不同，采用不同的价格策略。
（1）折扣让价策略。
期初，湖北省电力公司作为项目合作的股东，在价格上给予一定40%的优惠，且将湖北省高压线路作为产品试点。在后期，开发出新产品的同时，对旧产品降价促销。
（2）需求导向定价策略。
机械式除冰极大地减少了国家电力设施的维护费用，损毁重建支出，减少了对线路维护作业人员伤害几率，比传统的方式节省人力物力，且效果好，工作稳定。初期采用撇脂定价策略，快速收回投资。
（3）地区定价策略。
将前、中期我国市场划分为若干区域，冰雪灾害重灾区采用标准定价策略；东北等冰雪灾害较小区域给予较小的价格优惠；后期的国外空白市场，我们继续采用撇脂策略，以高价赚取相应的利润。
4.2分销渠道
（1）前期：政府公关为主，打开湖北省市场。
我国各省市均设有电力公司，根据各电力公司的规划及我国电力设施分布、设施设计的不同，我们以2008年冰雪灾害受灾重点省市湖北省为突破口和切入点，进行合作型的政府公关，提供试点，形成“标杆”效应，为与其他省市合作做铺垫。
（2）中期：专业营销团队为主，拓展国内销售市场。
通过组建专业营销团队，以湖北省电力公司提供并推荐销售，重点拓展湖南、湖北、陕西三省的合作，开拓市场。同时提供优秀的售后服务、定期维护与检修。
（3）成熟期：采用商为主，开发国外市场。
成熟期的经营战略主要放在国外市场，同时保持国内市场稳定可持续发展。在国外市场采用商为主，避免公司大量投入，公司将精力主要放在产品的开发上。
4.3广告策略
（1）公共关系。
产品的单一性和目标顾客的单一性特征，决定了“公共关系”作为第一销售方式。主要采用参与公益事件、发行公开出版物和人员联系等方式。如：赠予除冰器使用，印刷企业宣传册、企业刊物。
（2）杂志广告宣传。
通过在特定专业的杂志如《国家电网》上做广告，特别是电力的机关杂志或者电力系统订购的杂志上进行广告宣传，使目标顾客接受我们公司的产品、观念及本公司文化。
（3）人员宣传。
派出公司的工程师和专业营销团队，经过一定的销售技巧培训，直接与目标顾客接触、洽谈，宣传介绍商品和劳务，以实现销售的目的。
（4）展销会。
根据公司产品的特性及目标顾客的需求，在国内各大机械及创新类技术展销会上演示、宣传，展示出产品的先进性，并推荐公司产品文化的概念。
（5）网络宣传。
在国家电网论坛及各分公司的网站论坛进行我们公司产品及公司理念、公司文化的投放宣传。
5结语
第14篇
关键词：数据挖掘；会计管理；信息系统；应用
中图分类号：F235 文献标识码：A
文章编号：1005-913X（2015）04-0145-01
一、引言
数据挖掘就是指从超大量的计算机数据中寻找和分析对企业有潜在价值的数据信息的步骤，该过程可以为企业的生产、经营、管理和风险评估带来巨大的价值，大大提高企业的管理水平和风险防御能力。因此，数据挖掘技术被广泛应用于企业管理、生产制造、政府管理、国家安全防御等各行各业中。据某调查数据显示大约有30%的数据挖掘技术被应用于会计管理领域中，32%的数据挖掘技术被应用于金融分析与管理领域，用在信息系统和市场领域分别占29%和9%，该数据显示数据挖掘已经广泛应用于会计管理中，其可以帮助企业分析和挖掘出更多潜在的客户、供货商、潜在产品市场以及内部管理的优化数据等等，这些都将为企业提供更优化的管理依据和运营模式，以提高企业的综合实力，增强其在市场中的竞争力。
二、数据挖掘技术概述
（一）数据挖掘的基本定义
数据挖掘是通过某种算法对计算机系统中已经生成的大批量数据中进行分析和挖掘，进而得到所需有价值的信息或者寻求某种发展趋势和模式的过程，数据挖掘是将现代统计学、计算机算法、离散数学、信息处理系统、机器学习、人工智能、数据库管理和决策理论等多学科的知识交叉在一起所形成的。它可以有效地从海量的、繁杂的、毫无规律的实际应用数据中，分析得到潜在的有价值的数据信息，以供企业使用，帮助其改善管理流程，并为管理者做判断时提供有价值的参考。决策树算法、聚类分析算法、蚁群算法、关联分析算法、序列模式分析算法、遗传算法、神经网络算法等都是数据挖掘技术中常用的算法，可以大大提高数据挖掘的效率和质量。
（二）数据挖掘的基本流程
SEMMA方法是目前最受欢迎的一种数据挖掘方法，其由SAS研究所提出。它主要包括数据样本采集、大数据搜索、数据调整、模型建立和挖掘结果评价五个数据挖掘步骤。
数据样本采集过程是在数据挖掘之前进行的数据储备过程，该过程一般是先根据预先设定的数据挖掘目的，选定要进行挖掘的的现有数据库。采集过程主要是通过建立一个或多个数据表来实现的。所采集的样本数据不仅要足够多，以使得这些数据尽可能涵盖所有可能有价值的潜在信息，还要保持在一定的数量级下，以防止计算机无法处理或者处理很慢。大数据搜索过程主要是对上一阶段所采集的大样本数据进行初步分析的过程，通过对这些海量数据进行初步分析以发现隐藏在数据中潜在价值，从而帮助调整数据挖掘的方向和目标。数据调整过程主要是对前面两个过程所得到基本信息进行进一步的筛选和修改，使其更加清有效，方便后续进行建模处理，提高所建数学模型的精度。模型建立过程主要是通过决策树分析、聚类分析、蚁群算法、关联分析、序列模式分析、遗传算法分析、神经网络等分析工具来建立模型，从采集的海量样本数据中寻找那些能够对预测结果进行可靠预测的模型。挖掘结果评价？过程主要是对从数据挖掘过程中发现的信息的实用性和可靠性进行评估。
三、数据挖掘在管理会计中的运用
随着市场经济的发展，企业所面临的竞争压力越来越大，因此，企业管理者要想在这激烈的竞争中获胜，就必须及时精准的掌握企业运行动态，市场动态，产品趋势等关键性决策信息。而这些关键信息的获取往往离不开会计管理的作用，其是现代企业决策支持系统的重要环节，而如何来高效准确地发现这些关键性决策数据就成为制胜的关键，在会计管理中涉及到海量的数据，必须对这些海量数据进行分析，才可以得出有价值的潜在信息，这就必须借助数据挖掘技术，以分析出关键决策信息，帮助企业改进成本管理，改进产品质量和服务质量，提高货品销量比率等等。
（一）作业成本及价值链数据挖掘
作业成本的精确控制可以帮助企业对自己的各项运营成本进行精确的计算，并对企业资源进行最合理的分配和使用，但其精确的成本控制却十分繁杂，以往完成一次需要耗费大量的时间和经历，这一难点使得很多管理者退却。而数据挖掘技术中的回归分析、分类分析等方法可以是管理会计人员从海量数据中解脱出来，其可以通过计算机数据挖掘系统自动的得到准确作业成本。同时，其还可以通过分析作业成本与价值链之间存在的关系，确定增值作业和非增值作业，持续改进和优化企业价值链。帮助企业降低运营成本，提高企业利润，
（二）资金趋势数据挖掘
会计管理者往往需要对未来的企业的资金流发展趋势进行预测分析，以帮助制定下一财年的资金预算。但是预测往往是基于海量历史数据和合适的预测模型的。而数学预测模型通过人工得到是十分困难的。为了克服这个难题，可以充分利用数据挖掘技术，其可以自动在海量数据中按照预设的规则提取所需的预测信息，并通过趋势分析、时间序列分析、神经网络分析、聚类分析等智能分析方法来建立对如成本、资金、销量等的预测数学模型，高效精准的预测出企业各项运营指标，作为管理者未来的决策依据。
（三）投资决策数据挖掘
现有的投资决策分析涉及到财务报告、运营数据、资金流、外部市场环境、宏观经济环境、企业产品依存度等繁杂的因素，其是一个十分复杂的过程，所以必须借助智能工具和模型。而数据挖掘技术就为投资决策分析提供了十分高效的工具，通过基于数据挖掘的分析工具可以直接从公司的财务、外部市场环境、宏观经济环境以及企业产品依存度等海量的影响因素数据中挖掘出与决策相关的有用信息，保证投资决策的正确性和有效性。
（四）顾客关系管理数据挖掘
良好的顾客关系管理模式是各大企业都十分重视的，其可以大大提高企业竞争力。基于数据挖据的顾客关系管理模式可以从现有的海量顾客关系管理数据中分析得到潜在的优化客户关系管理模式。先将顾客群体进行分类，通过对数据挖掘技术中的分类和聚类分析工具来发现群体顾客的行为规律，从而对顾客进行分组，实行差别化服务；然后对顾客的潜在价值进行深入分析，一般可以从客户数据信息中挖掘出客户的消费行为、需求以及偏好等因素，并对这些因素进行动态跟踪和监控，并根据不同的顾客群的特点提供个性化的产品和服务，从而与顾客建立长期的合作关系，提高顾客保持力。
（五） 财务风险数据挖掘
企业要健康长久的运行，必须加强对财务风险的评估和分析预警。传统模式的风险评估难度大，周期长，很难满足企业的实际需求。基于此，会计师可以充分利用数据挖掘工具份额高效性和精确性来对企业的财务风险进行全面预测和评估，并进一步通过建立企业财务危机预警模型来对企业进行破产预测、盈利预测、投资预测等等预测分析。通过建立这些完善的预测模型可以大大提高管理者的管理水平，让其及时了解企业的财务风险、运营风险、投资风险，并为其提前采取风险防范措施提高依据。
四、结语
会计管理信息化的过程中会产生大量的数据，其是企业巨大的潜在财富，要充分利用好这个潜在财富，就必须找到有利的工具。而数据挖掘技术则可以高效地从这些海量的数据中挖掘出对企业有价值的潜在信息，以为管理者的各项决策和控制提供依据，因此，会计管理人员要加强对数据挖掘技术的学习和应用，为企业的发展注入新的活力。
参考文献：
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第15篇
我国电力企业环境中的财务管理工作仍然未能发挥相应作用。具体表现在多个方面，包括财务管理工作的目标定位模糊、财务管理服务对象偏移、财务风险控制和管理体系欠缺等，都是当前电力企业财务管理工作的不足之处。而想要切实实现电力环境中的财务管理工作应有的价值，就必然需要对其展开系统性的优化工作，切实实现对于其价值的提升和工作体系的完善。
二、切实提升电力企业中的财务管理工作质量
考虑到财务管理工作对于电力企业发展以及服务社会职能实现过程中的如此重要的地位和作用，必须对当前的财务管理工作采取必要的优化手段，推动其不断成熟与发展，最终实现并且切实发挥财务管理工作的价值，推动电力企业不断成长。就当前电力企业中财务管理工作的不足之处，综合当前的需求方向，可以考虑重点从如下几个方面展开优化与改善工作:
1．财务管理工作进一步加强对内服务特征
当前的财务管理工作在很大程度上是一种向国家负责的状态，即通过对于企业经济和资金状况的忠实反映，为国家的宏观政策以及税收等方面的工作提供必要的参考依据。而长期以来电力企业对于国家发展的这种地位，进一步导致了其对于自身发展的忽视，从而触发了其财务管理在这一方面职能的弱化。必须明确财务管理工作本身对于电力企业的发展负有一定责任，其工作成果应当能够支持起电力企业本身的发展和决策参考。因此对应地，加强财务管理的内部服务，构建起与财务管理工作相关的企业内部环境供应链，是当前的第一要务。
2．加强电力企业法人治理结构
股权和法人治理结构的不完善，对于电力企业核心竞争力的打造，以及财务管理的有效展开工作都有显著影响。体现在股权上，一方面是政府所持有的国家股份会因为政府本身的身份和能力限制而无法实现股东权利，并且委托这种权利实现的过程中，又会进一步出现因为缺乏有效的约束机制而导致管理人员控制权膨胀等方面的问题。而想要实现有效的财务管理工作必须在股权方面加强完善。具体而言，需要在电力企业内部明确股东会、董事会、监事会和经理层的各个权责，帮助不同权利和利益体系之间实现制衡。对于董事会的建设，应当特别注意保持其运行的独立性，在强化其职能的基础上，保持董事会成员与经理层成员分立，帮助实现权力的制衡局面。
3．加强财务领域的风险控制
电力企业的财务管理工作，一直都只是用于实现对于电力企业自身资金运行状况的忠实反映，并且考虑到电力企业一直都处于国家政策的保护之下的这一实际状况，更加加剧了电力企业财务管理工作本身对于风险的漠视。但是在市场环境之下，必须对风险加强认识，这也必然会成为电力企业核心竞争力的一个重要方面，而对于风险的认识和管理方面，必须财务管理工作的参与。具体而言应当加强电力企业整体环境对于风险的认识的基础之上，通过建立和完善风险监控处理系统以及公司财务状况风险评估模型，来最终实现构建起财务管理工作领域的风险预警系统，通过此种方式和手段来提升电力企业对于风险的抵御能力，唯有如此才是切实实现了电力企业环境中财务管理工作的价值。
三、结论
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