人工智能视角下高校财务决策支持系统构建研究

财务决策作为管理会计中的重要领域，其正确性、有效性与及时性直接关系企业或高校未来发展。伴随着互联网与计算机技术快速发展，提高财务决策有效性，为决策者提供必要辅助已大势所趋。而财务决策支持系统的应运而生及不断发展，正是为高校管理会计提供新契机。高校作为一个非盈利机构，与企业本质上并不相同。前者财务管理主要包括资金筹集与使用，通常不涵盖资金回收流程。这就要求高校财务决策支持系统能够在总体执行目标之下，利用现有价值形式组织财务活动，更好处理各方财务关系。但目前高校决策支持系统在数据获取与非结构化获取等方面，仍存在诸多问题。如只能发挥计算器与数据库功能，无法自动筛选与决策相关的信息，更难为决策者提供区别化且有针对性的决策建议。若想解决这一问题，将财务决策支持系统智能化成为必然途径。而人工智能所具备的自主学习、深度学习、数据挖掘、自然语言处理与推理感知等功能，为高校财务决策支持系统提供新思路。一、人工智能视角下高校财务决策支持系统构建的形成（一）传统高校财务决策支持系统构成要素财务决策支持系统是为高校进行科学财务决策制定的专属计算机系统，具有所有决策支持系统的功能与特征，可促进财务的科学有效决策。传统高校财务决策支持系统只是财务管理中的一个子系统，子系统之外还包括其他影响结构。这些影响结构与财务决策支持子系统相结合便会形成一个完整的系统，这种以功能要素关系为核心所构成的结构，并不是简单的应用与被应用关系，而是一个错综复杂的系统关系。高校财务决策支持系统初期结构包括核心层、扩展层与应用层。其中，核心层主要包括财务决策中的各个应用环节；扩展层则为子系统之外的其他影响结构；应用层是一个单一界面，主要供决策者进行数据录入、核算、查找与应用。（二）人工智能视角下高校财务决策支持系统构成要素1．数据层。数据层主要对财务数据进行收集、整理与存储。相关人员和系统将海量数据进行清洗与整理，形成可以使用的高校财务数据，以便管理者根据财务信息进行准确的财务决策。这一层的数据被放置于数据仓库中，数据仓库为财务人员的深度学习与管理者的深度决策奠定基础。2．分析层。分析层主要包括知识库、方法库、模型库以及各自人工智能分析系统。知识库主要用于存储各类财务常识与数据信息；方法库中存储财务基本信息、预测信息与决策信息；模型库中用于储存财务分析报告的模型。三个库各自的人工智能分析系统负责接收人工智能指令，从相应的库中调取所需数据与知识，并进行更新与再整理，进而及时更新知识库、方法库与模型库。3．交互层。交互层是联系财务决策支持系统与管理者的纽带，它使用语音识别与人机交互系统对财务数据进行处理。人机交互系统将数据信息传递给人工智能系统，在完成财务决策后，人工智能系统会进行数据输出，形成数据报告，为高校财务决策提供切实可行的数据信息。二、人工智能视角下构建高校财务决策支持系统的影响因素（一）财务信息高校设立的财务部门与配置的财务人员主要协助管理者做出科学决策。但由于人工智能尚未完全普及，财务人员只局限于记账、算账与报账等工作，无法有效记录财务数据与信息，导致财务决策出错概率较高。高校财务信息记录流程侧重事后检查与监督，反而忽视了在事前对于财务信息的预判，使得财务信息极易因信息管理不到位出现决策上的失误，不利于财务决策支持系统的构建。另外，高校财务人员未经过系统培训，缺乏对财务数据进行深入剖析的意识。他们的工作内容只停留在记录与核算财务数据上，致使高校无法得到有效的财务分析报告，极不利于管理者做出稳妥的财务决定。（二）财务效益由于体制及其他原因，高校财务管理部门尚未完全适应市场环境，依然处于原始管理状态，缺乏科学的财务决策意识，在构建财务决策支持系统与开辟财源方面缺乏积极进取精神。一方面使得高校重大的财务决策缺乏可行性研究报告，存在盲目性，容易出现投资失误与负债较高等风险。另一方面财务决策不到位使得资金匮乏，效益低下。虽然国内许多高校已经利用自身优势与初步发展的人工智能建立了财务决策系统，但由于体制不健全与科研优势不充分，加之财务人员效益观念淡薄。高校仍缺乏利用财务决策支持系统获取效益的意识，许多财务决策支持系统构建被扼杀在摇篮里。（三）内控制度近年来，高校频繁发生财务违纪违法案件，与内控制度不健全息息相关。内控制度不健全表现在内控内容不全面、内控范围狭小与内控执行不严等方面，没有达到《会计法》规定的有关要求。第一，内控内容不全面。高校在财务信息管理与资金预算过程中，只要求记录基本财务信息如消费支出，没有涵盖对于其他重大投资与建设项目的资金管理，加大决策失误与投资损失的频率。第二，内控范围狭小。一些高校经常强调对财政资金进行控制，忽略了其他支出与预算。另外，高校没有将二级财务部门与财务中心纳入管理范围，使得其他财务部门非法集资与私自下放贷款现象时有发生。第三，内控执行不严。一些高校虽然建立了内控制度，但由于财务人员职责不分离与部门监管不力，使得这一内控制度形同摆设，很容易形成内部财务隐患。三、人工智能视角下高校财务决策支持系统构建（一）筹资决策系统高校在运作与发展过程中始终存在资金供给与需求矛盾，在相关教育项目开展过程中，需要大量资金予以支持。故在人工智能视角下的高校财务决策支持系统中，需要解决筹资决策问题。第一，借助人工智能的自然语言处理与识别功能分析高校画像与外部环境画像，得到筹资决策相关数据。筹资决策内容不仅包括筹资时机选择、筹资金额与筹资成本，还包括在画像中提取的盈利能力、偿债能力与发展能力。为此，高校财务决策支持系统需要保证筹资决策数据完整性，以提高决策准确性。第二，根据深度学习算法将所有信息与可能发生的风险进行匹配，预测不同风险发生时的筹资成本与时间。若成本与时间出现大幅度不匹配现象，高校需要根据筹资需求与筹资途径，尽量寻求多种筹资路径，以强化筹资能力。（二）投资决策系统高校财务决策者需不断补充和修正投资决策系统，进而提高投资财务决策质量。在《工业和信息化部所属高校教育事业改革和发展“十二五”规划》中，深入分析高校所属领域需要担负的投资内容、投资重点与总体思路。人工智能视角下的财务决策支持系统，高校投资决策主要包括投资决策目标、高校画像、外部环境画像、财务决策与财务预测五大板块。其中，财务分析与高校画像是进行投资决策的基础。由于投资决策目标不同，高校内部与决策相关的偿债能力、营运能力与发展能力可能出现差异。这时，高校需要对数据库中的数据进行挖掘与分析，定制拟投资的高校画像与外部环境画像。（三）成本决策系统当前，多数高校在成本核算与预算控制方面仍存在权责不明、效率低下等情形，而成本决策系统可以有效解决这一问题。高校财务决策支持系统是立足于人工智能的思维模式，结合成本管理制度构建的一种决策支持模型。该模型同样包括五大部分，分别为成本决策目标、高校画像、外部环境画像、成本板块、财务预测与财务决策。该系统中的成本决策目标根据高校画像与外部环境画像进行数据分析与钻取，进而获得更为准确、详细的资金使用与生产经营等方面的成本数据。当高校成本决策涉及人员成本与科研成本时，应制定关于人员成本的画像，改进成本决策的规模与质量。在形成成本决策的画像与财务预测数据之后，最终得出成本决策信息并出具相应报告。（四）股权分配决策系统近年来，国内外高校开展了多项股权管理活动，但基本都是为促进科技成果转换，降低学校与发明人风险为主要目的。然而，当前大多高校股权管理政策均是倾向于减少责任风险，其是否能够促进科技成果转换仍有待考究。其实，股权管理利益分配比例非常明确，主要是按照协议进行分配。若没有协议，则需进行均等分配。这时，就需要将股权分配决策纳入