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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(shì)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(duì)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(jiǎn)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(duì)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行收集、整理與存儲(chǔ)。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(shí)庫、方法庫、模型庫以及各自人工智能分析系統(tǒng)。知識(shí)庫主要用于存儲(chǔ)各類財(cái)務(wù)常識(shí)與數(shù)據(jù)信息;方法庫中存儲(chǔ)財(cái)務(wù)基本信息、預(yù)測(cè)信息與決策信息;模型庫中用于儲(chǔ)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(shí),并進(jìn)行更新與再整理,進(jìn)而及時(shí)更新知識(shí)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(shí)別與人機(jī)交互系統(tǒng)對(duì)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(duì)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(duì)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行深入剖析的意識(shí)。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(chǎng)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(shí),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(guó)內(nèi)許多高校已經(jīng)利用自身優(yōu)勢(shì)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(shì)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(shí),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(duì)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(duì)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(jí)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(shí)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(cè)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(cè)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(yíng)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(duì)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(cè)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(yíng)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(cè)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(guó)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
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