论人工智能在财务决策支持系统中的应用

摘要：随着世界经济的迅猛发展，信息技术的日益更新，现代会计越来越受到冲击与挑战。许多传统的会计模型、方法的运用复杂得令人望而却步，而强大的现代信息科技的硬件支持使从前的会计模型和方法的运用成为轻而易举的事，与此同时，现代人工智能和决策技术的发展为财务分析和会计信息系统的创新提供了强有力的支持。本文拟就网络时代在会计信息化和网络化日益普及和我国加入WTO财务金融逐步接轨、整合的背景下，分析和概括人工智能技术在财务管理和会计中的应用和相关技术，为促进我国智能化财务会计系统的发展，提供一定的借鉴和启示。

关键词：人工智能 财务决策 应用
　　
　　一、财务和人工智能技术应用概述
　　
　　1987年美国执业会计师协会（AICPA）发表了一份管理指导特别报告“人工智能和专家系统简介”，将人工智能引入到会计和财务管理领域。自此，西方财务和会计界对人工智能技术和专家系统在会计、审计和财务分析与管理等方面进行了广泛探索，开发出了许多实用的专家系统来解决复杂的财务分析和会计决策问题。人工智能技术通过模拟人类专家求解复杂问题的方法，建立相应计算机辅助系统，使财务和经营决策智能化，从而使得现代会计系统在实现信息化和网络化后，向智能化迈进。财务和会计专家系统分成以下四类：
　　1.财务分析专家系统。成功的财务分析可以确定某个公司的经营状况，如投资或信用评估风险等级。由于会计和财务业务职能的复杂性，有些财务分析专家系统同时跨越多个问题域。例如，根据专家系统的输入和相应的输出建议，解决分类问题的财务分析，专家系统同时可能又属于诊断或纠错问题。
　　2.合成专家系统。具体包括：（1）在相对较小搜索空间的约束条件下，配置目标集，如管理商业贷款组合计划的MAEBLE专家系统；（2）在相对较大搜索空间的约束条件下，设计目标集，如个人理财设计PLANMAN专家系统；（3）设计采取行动的规划专家系统，如审计规划EXPERTEST系统等。
　　3.组合专家系统。这类专家系统主要是解决复杂问题的组合分析，如：控制风险估计系统，诈骗检测系统，风险估计系统APX。
　　４．财会知识传授和职业教育专家系统。如国际上一些大会计公司内部使用的培训专家系统，和辅助会计专业大学生实践的专家系统。实践证明，这些系统可以让没有专业经验的人员有效获得解决某些具体问题的相关知识。
　　
　　二、财务和会计专家系统基本结构
　　
　　财务和会计专家系统是