基于財(cái)務(wù)管理的決策支持系統(tǒng)應(yīng)用

孫彥永

（中國(guó)電子科技集團(tuán)公司第四十九研究所黑龍江哈爾濱150001）

1 引言

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)是一個(gè)新的研究領(lǐng)域，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)以改進(jìn)的數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)為基礎(chǔ)，以統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)作為數(shù)據(jù)分析和信息提取的有效方法[1]。近20年來(lái)通過(guò)人工智能、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和知識(shí)推理等數(shù)據(jù)挖掘方法發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)背后的隱藏規(guī)律[2]，從而實(shí)現(xiàn)‘?dāng)?shù)據(jù)-信息-知識(shí)’提煉過(guò)程，為企業(yè)提供多層次決策支持。通過(guò)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)集成，運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)實(shí)現(xiàn)信息價(jià)值提升[3]，使得財(cái)務(wù)管理得到深度應(yīng)用是企業(yè)集團(tuán)財(cái)務(wù)信息化建設(shè)的方向。

2 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與預(yù)警分析構(gòu)架

圖1 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)構(gòu)架框圖

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)作為2種獨(dú)立的信息技術(shù)出現(xiàn)，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)用于數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和組織，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)則致力于自動(dòng)發(fā)現(xiàn)，技術(shù)內(nèi)在聯(lián)系和互補(bǔ)。DSS構(gòu)架如圖1所示，以數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)為基礎(chǔ)，以數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)為手段，并以數(shù)據(jù)模型庫(kù)為輔助決策的解決方案[4]。

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)對(duì)于決策系統(tǒng)是只讀，如圖2所示，用戶(hù)不能更新‘現(xiàn)有’組織信息（如果應(yīng)用程序允許，他們可以更新數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的內(nèi)容，但更新數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)不能影響數(shù)據(jù)庫(kù)或進(jìn)一步的事物處理）。這將使數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的使用限制在決策者可訪問(wèn)信息但不能更改，運(yùn)行應(yīng)用程序更新主數(shù)據(jù)庫(kù)，必須通過(guò)其他方式完成。例如：讓決策支持系統(tǒng)計(jì)算機(jī)模仿成事務(wù)處理用戶(hù)，并遞交事務(wù)。

圖2 數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程流圖

3 數(shù)據(jù)特點(diǎn)與決策支持和預(yù)警控制

各單位具有海量和嚴(yán)格邏輯的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，復(fù)式記賬使邏輯描述更清晰，時(shí)期數(shù)與時(shí)點(diǎn)數(shù)交互結(jié)轉(zhuǎn)，把業(yè)務(wù)過(guò)程清晰和貨幣化展現(xiàn)。使得利用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)挖掘、深化應(yīng)用層次和提升財(cái)務(wù)管理水平，形成決策支持和風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警成為可能。財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)具有如下特點(diǎn)：①時(shí)間周期性；②數(shù)據(jù)性質(zhì)與外部環(huán)境關(guān)系密切；③財(cái)務(wù)分析模型能根據(jù)歷史數(shù)據(jù)與修正數(shù)據(jù)產(chǎn)生，并可虛擬；④財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)具有嚴(yán)格業(yè)務(wù)邏輯定義；⑤財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)具有層次性和耦合性；⑥具有“大樣本”概率分析功能，根據(jù)邏輯關(guān)系過(guò)濾錯(cuò)數(shù)據(jù)、臟數(shù)據(jù)和非貨幣交易等；⑦財(cái)務(wù)挖掘是基于海量數(shù)據(jù)和規(guī)律數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上建立的模型，多采用運(yùn)籌學(xué)模型。

4 剖析數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

任何企業(yè)都可能因生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)或外部環(huán)境變化而陷入危機(jī)，從發(fā)生領(lǐng)域來(lái)看，危機(jī)表現(xiàn)為經(jīng)營(yíng)危機(jī)與財(cái)務(wù)危機(jī)[5]。導(dǎo)致企業(yè)形成危機(jī)的因素很多，如市場(chǎng)對(duì)產(chǎn)品的需求、企業(yè)對(duì)產(chǎn)品價(jià)格調(diào)控能力、企業(yè)固定成本高低以及經(jīng)營(yíng)者素質(zhì)等，這些影響因素可能由財(cái)務(wù)因素引起，也可能因市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)環(huán)境變化、消費(fèi)需求變化、科技發(fā)展和政策調(diào)整等非財(cái)務(wù)因素引起。但無(wú)論如何，大量的非財(cái)務(wù)性質(zhì)企業(yè)危機(jī)，往往是以財(cái)務(wù)危機(jī)面目出現(xiàn)。財(cái)務(wù)危機(jī)是企業(yè)危機(jī)中最顯著和最綜合的體現(xiàn)，作為財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的體現(xiàn)，多反映在現(xiàn)金管理方面。企業(yè)破產(chǎn)通常以不能支付到期債務(wù)為標(biāo)準(zhǔn)，保證資金鏈正常運(yùn)轉(zhuǎn)，成為企業(yè)財(cái)務(wù)管理重要一環(huán)。

結(jié)合企業(yè)現(xiàn)金使用特點(diǎn)，建立與現(xiàn)金管理相關(guān)的融資策略。根據(jù)企業(yè)現(xiàn)金狀況做出信用決策，對(duì)應(yīng)收賬款進(jìn)行有效管理。研究企業(yè)中長(zhǎng)期凈現(xiàn)金流量與企業(yè)凈利潤(rùn)之間的關(guān)系以判斷企業(yè)的運(yùn)行狀況與企業(yè)前景，研究企業(yè)最佳現(xiàn)金持有量，提高資金使用效率，降低財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。通過(guò)現(xiàn)金流分析，可以帶動(dòng)企業(yè)管理水平提升。利用財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建設(shè)，以信息平臺(tái)為基礎(chǔ)對(duì)企業(yè)現(xiàn)金風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)警分析，是企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用的重要形式。以下以企業(yè)現(xiàn)金流為實(shí)例闡述數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在企業(yè)現(xiàn)金流管理和財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警控制方面的應(yīng)用。

4.1 數(shù)據(jù)裝載

在建立財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)后，依據(jù)數(shù)據(jù)元要求的邏輯關(guān)系，利用數(shù)據(jù)接口工具，加載帶時(shí)間戳和單位標(biāo)識(shí)，將業(yè)務(wù)性操作數(shù)據(jù)裝載入數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。如果裝載的數(shù)據(jù)源采用不同的軟件系統(tǒng)，應(yīng)開(kāi)發(fā)接口程序，轉(zhuǎn)化為財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)能直接識(shí)別并裝載的格式，裝入財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。

數(shù)據(jù)裝載重點(diǎn)關(guān)注格式統(tǒng)一、數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)邏輯關(guān)系代碼統(tǒng)一、所分析數(shù)據(jù)的詳細(xì)級(jí)別層次統(tǒng)一和是否需要代碼接口程序等，關(guān)注財(cái)務(wù)業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)邏輯關(guān)系。計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)技術(shù)應(yīng)成熟且易于實(shí)現(xiàn)，裝載的數(shù)據(jù)質(zhì)量對(duì)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的分析性能起關(guān)鍵作用，應(yīng)和分析員溝通并制定方案。

4.2 數(shù)據(jù)過(guò)濾

對(duì)于提取的憑證數(shù)據(jù)，鑒于財(cái)務(wù)復(fù)式記賬特點(diǎn)，部分?jǐn)?shù)據(jù)需進(jìn)行過(guò)濾與清理。因財(cái)務(wù)分析所使用現(xiàn)金流是指企業(yè)經(jīng)營(yíng)過(guò)程中現(xiàn)金及現(xiàn)金等價(jià)物所引起的貨幣資金變動(dòng)，是廣義的現(xiàn)金概念。業(yè)務(wù)過(guò)濾和清理如下：

①提取現(xiàn)金：從銀行提取現(xiàn)金，交存現(xiàn)金支票，形成現(xiàn)金科目增加，銀行存款科目減少，不引起貨幣資金總額變化；②交存現(xiàn)金：將超過(guò)現(xiàn)金管理規(guī)定的現(xiàn)金交存銀行，現(xiàn)金科目余額減少，銀行存款科目余額增加，不影響貨幣資金總額；③銀行轉(zhuǎn)賬：是指銀行賬戶(hù)之間的轉(zhuǎn)賬業(yè)務(wù)，只引起不同銀行存款科目余額之間的變動(dòng)，銀行存款總額沒(méi)有變化；④沖銷(xiāo)憑單的處理與溯源：沒(méi)有實(shí)際業(yè)務(wù)對(duì)應(yīng)的賬務(wù)調(diào)整等特殊處理；⑤其他貨幣資金科目之間賬務(wù)調(diào)整。

銀行賬戶(hù)之間的結(jié)轉(zhuǎn)是企業(yè)普通業(yè)務(wù)，銀行科目發(fā)生額不能代表企業(yè)現(xiàn)金的流入和流出，只有經(jīng)過(guò)分析和過(guò)濾的業(yè)務(wù)收支引起的現(xiàn)金流變化才反映企業(yè)實(shí)際運(yùn)營(yíng)。綜上所述，數(shù)據(jù)過(guò)濾和篩選在現(xiàn)金流分析過(guò)程中起重要作用。過(guò)濾的方法依據(jù)對(duì)方科目，也就是科目邏輯關(guān)系判斷業(yè)務(wù)實(shí)質(zhì)，進(jìn)行數(shù)據(jù)過(guò)濾。

4.3 建立邏輯

從現(xiàn)金流量表的生成依據(jù)與現(xiàn)金科目相關(guān)分錄的對(duì)方科目性質(zhì)，判斷分析每筆業(yè)務(wù)的現(xiàn)金流入與現(xiàn)金流出?，F(xiàn)金流生成也可以由報(bào)表數(shù)結(jié)合特殊業(yè)務(wù)邏輯關(guān)系模型計(jì)算，邏輯如下：

①銷(xiāo)售商品提供勞務(wù)收到現(xiàn)金＝主營(yíng)業(yè)務(wù)收入凈額（包括銷(xiāo)售商品、提供工業(yè)勞務(wù)）＋其他業(yè)務(wù)收入凈額（包括銷(xiāo)售材料和提供非工業(yè)性勞務(wù)，不包括租金收入）＋增值稅本期銷(xiāo)項(xiàng)發(fā)生額＋（應(yīng)收賬款總額期初－應(yīng)收賬款總額期末）＋（預(yù)收賬款總額期末－預(yù)收賬款總額期初）－應(yīng)收項(xiàng)目以外減少（特殊業(yè)務(wù)：非貨幣償債、本期確認(rèn)壞賬、票據(jù)貼現(xiàn)、債轉(zhuǎn)股等）；

②購(gòu)進(jìn)商品、接受勞務(wù)支付現(xiàn)金＝主營(yíng)業(yè)務(wù)成本＋其他業(yè)務(wù)支出＋存貨的意外減少（指非銷(xiāo)售減少，包括管理部門(mén)領(lǐng)用材料、盤(pán)虧、投資、償債、捐贈(zèng)）－存貨的意外增加（待攤費(fèi)用攤銷(xiāo)，預(yù)提費(fèi)用預(yù)提以及折舊等借方科目對(duì)應(yīng)成本費(fèi)用）＋（存貨余額的期末－期初）＋增值稅本期進(jìn)項(xiàng)發(fā)生額＋（應(yīng)付賬款總額期初－應(yīng)付賬款總額期末）＋（預(yù)付賬款總額期末－預(yù)付賬款總額期初）－應(yīng)付項(xiàng)目以外減少（特殊業(yè)務(wù)：無(wú)法支付應(yīng)付賬、非現(xiàn)金還債，債務(wù)轉(zhuǎn)資本等）。

會(huì)計(jì)作為采用復(fù)式記賬，獨(dú)立、系統(tǒng)、科學(xué)和嚴(yán)密的管理體系，具有嚴(yán)格邏輯。只要能解決向下探察技術(shù)、特殊業(yè)務(wù)標(biāo)記和關(guān)聯(lián)映射，就能利用邏輯模型進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，以支持決策和預(yù)警。

4.4 現(xiàn)金流的時(shí)間特性

現(xiàn)金流量表為報(bào)表使用者提供了企業(yè)在一定會(huì)計(jì)期間內(nèi)現(xiàn)金和現(xiàn)金等價(jià)物流入和流出信息，現(xiàn)金流入和流出是在企業(yè)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)、投資活動(dòng)和籌資活動(dòng)中發(fā)生的。因此，現(xiàn)金流量表反映了企業(yè)的經(jīng)營(yíng)活動(dòng)、投資活動(dòng)、籌資活動(dòng)和其他活動(dòng)對(duì)現(xiàn)金流量的影響額，說(shuō)明了在這個(gè)會(huì)計(jì)期間內(nèi)現(xiàn)金狀況變動(dòng)原因。

現(xiàn)金流與現(xiàn)金流時(shí)間特性的分析，時(shí)間維度是分析現(xiàn)金流短缺和現(xiàn)金流引起的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的基礎(chǔ)；一定的時(shí)期是衡量企業(yè)經(jīng)營(yíng)凈現(xiàn)金流量與企業(yè)凈利潤(rùn)匹配關(guān)系的基礎(chǔ)；因?yàn)楝F(xiàn)金流具有了時(shí)間特性，所以使得現(xiàn)金流的調(diào)控或利用票據(jù)和信用工具等調(diào)控凈現(xiàn)金流量成為可能；現(xiàn)金具有了時(shí)間特性，也就使得現(xiàn)金流入和現(xiàn)金流出的匹配管理更為重要，與往來(lái)業(yè)務(wù)相結(jié)合，構(gòu)成企業(yè)融資政策和信用政策制定的基礎(chǔ)；因?yàn)楝F(xiàn)金具有時(shí)間特性，使得機(jī)會(huì)成本與凈現(xiàn)金流量是衡量一個(gè)投資項(xiàng)目是否可行的基本標(biāo)準(zhǔn)。所以，分析模型均是指一定時(shí)期內(nèi)的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)引起的現(xiàn)金流變化規(guī)律和預(yù)測(cè)分析。

4.5 現(xiàn)金流構(gòu)成分析

從財(cái)務(wù)管理的角度看現(xiàn)金流分析的重心，布賴(lài)恩·科伊爾在其《信用風(fēng)險(xiǎn)管理》一書(shū)中將現(xiàn)金流量分為4類(lèi)，即經(jīng)營(yíng)性現(xiàn)金流量、優(yōu)先性現(xiàn)金流量、自決性現(xiàn)金流量和融資性現(xiàn)金流量。具體而言：①經(jīng)營(yíng)性現(xiàn)金流量是指企業(yè)在一定時(shí)期內(nèi)從經(jīng)營(yíng)活動(dòng)中獲得的實(shí)際凈現(xiàn)金收入或支出；②優(yōu)先性現(xiàn)金流量是企業(yè)的非交易性現(xiàn)金支出，用于保證企業(yè)償還債務(wù)，包括利息和稅收的支付，它是衡量企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)的標(biāo)尺；③自決性現(xiàn)金流量是企業(yè)不必一定支付或收到的現(xiàn)金流量，它和經(jīng)營(yíng)活動(dòng)沒(méi)有直接的關(guān)系，它包括固定資產(chǎn)的購(gòu)買(mǎi)和出售以及股利支付的現(xiàn)金流量；④融資性現(xiàn)金流量是由長(zhǎng)期資本的變動(dòng)而造成的現(xiàn)金支付或收入，如發(fā)行股票、獲取貸款或回購(gòu)股票和贖回其他長(zhǎng)期融資工具等。瀑布效應(yīng)來(lái)描述經(jīng)營(yíng)性現(xiàn)金流量、優(yōu)先性現(xiàn)金流量、自決性現(xiàn)金流量和融資性現(xiàn)金流量之間的關(guān)系如圖中3所示。

圖3 現(xiàn)金流量?jī)?nèi)部關(guān)系圖

該圖反映如下觀點(diǎn)：①企業(yè)大多數(shù)現(xiàn)金支付項(xiàng)目所需要支出都是由經(jīng)營(yíng)性現(xiàn)金流量按照先后順序提供的，如果經(jīng)營(yíng)性現(xiàn)金流量為正數(shù)，才會(huì)產(chǎn)生溢出的現(xiàn)金，從而支付優(yōu)先性現(xiàn)金流量；②如果經(jīng)營(yíng)性現(xiàn)金流量不充分，那么自決性現(xiàn)金流量和融資性現(xiàn)金流量就需要提供現(xiàn)金流入，以保證優(yōu)先性現(xiàn)金流量的需要。綜上所述得出結(jié)論，對(duì)現(xiàn)金流量的管理中心應(yīng)該放在經(jīng)營(yíng)性現(xiàn)金流量的管理上，在現(xiàn)金流預(yù)測(cè)和預(yù)警指標(biāo)設(shè)計(jì)時(shí)，應(yīng)重點(diǎn)考慮經(jīng)營(yíng)性現(xiàn)金流量指標(biāo)的基礎(chǔ)上，結(jié)合優(yōu)先性現(xiàn)金流量等因素進(jìn)行系統(tǒng)設(shè)計(jì)。

4.6 現(xiàn)金流預(yù)測(cè)算法

現(xiàn)金流特點(diǎn)分析以項(xiàng)目研發(fā)并進(jìn)行生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)為主。企業(yè)的現(xiàn)金流主要是項(xiàng)目相關(guān)的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)引起的現(xiàn)金流入和現(xiàn)金流出，現(xiàn)金流入是指項(xiàng)目活動(dòng)在一定時(shí)期內(nèi)引起的現(xiàn)金收入的增加額，現(xiàn)金流出是指項(xiàng)目活動(dòng)在一定時(shí)期內(nèi)引起的現(xiàn)金支出增加額。若能預(yù)測(cè)并控制現(xiàn)金收入和現(xiàn)金支出，就能進(jìn)行現(xiàn)金流管控，使企業(yè)保持最佳現(xiàn)金持有量、降低財(cái)務(wù)費(fèi)用和控制財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。項(xiàng)目執(zhí)行預(yù)測(cè)是可靠和可控的，所以現(xiàn)金流入可估計(jì)。但這種估計(jì)往往不能限定到固定值，否則就是“拍腦袋”定數(shù)據(jù)。因?yàn)榇嬖谥淮_定因素，雖報(bào)出精確數(shù)，而數(shù)值效果卻不精確，所以支出范圍估計(jì)的方法可行。

計(jì)劃評(píng)審法（PERT方法）就是一個(gè)處理此類(lèi)業(yè)務(wù)的模型，該模型主要應(yīng)用于建設(shè)、研究開(kāi)發(fā)、新產(chǎn)品研發(fā)、大額合同支付、設(shè)備安裝、初次投產(chǎn)運(yùn)行和技改項(xiàng)目投入等方面。PERT采用了3種估計(jì)：樂(lè)觀的、正常的和保守的，這種估計(jì)在給計(jì)算增加了麻煩，卻有很好的應(yīng)用效果。

利用PERT模型中對(duì)于實(shí)物認(rèn)識(shí)過(guò)程中樂(lè)觀、正常、悲觀狀態(tài)下的估計(jì)[6]，是建立在N個(gè)支出項(xiàng)目條件下，利用中心極限定理，解決現(xiàn)金流量中現(xiàn)金流出的預(yù)測(cè)，提高現(xiàn)金流出量的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度、降低財(cái)務(wù)資金風(fēng)險(xiǎn)和控制財(cái)務(wù)成本，并利用6σ置信區(qū)間，得出99.87%可靠度條件下的現(xiàn)金需求量，能夠依據(jù)實(shí)際現(xiàn)金保有量和流入量與預(yù)測(cè)現(xiàn)金需求量之間的關(guān)系，做出“開(kāi)源”和“節(jié)流”2種不同方式下的多種版本資金使用管理方案，形成不同的管理思路下的方案供決策。

企業(yè)現(xiàn)金流分析與其他模塊之間的邏輯關(guān)系如圖4所示。若企業(yè)現(xiàn)金流充足，則足夠資金進(jìn)行新項(xiàng)目開(kāi)發(fā)和立項(xiàng)。如果現(xiàn)金流不足，則轉(zhuǎn)向融資模塊，通過(guò)開(kāi)源或節(jié)流調(diào)整，缺口資金利用資本性融資或債務(wù)性融資渠道解決。通過(guò)調(diào)用項(xiàng)目可行性分析模型、資本性決策模型和債務(wù)性融資決策模型等輔助企業(yè)決策。

圖4 企業(yè)現(xiàn)金流分析擴(kuò)展應(yīng)

5 結(jié)束語(yǔ)

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在財(cái)務(wù)管理中以應(yīng)用研究為主，本文以企業(yè)現(xiàn)金流量預(yù)警控制模型為例研究數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)在財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)危機(jī)預(yù)警控制方面的應(yīng)用。綜合利用現(xiàn)有軟件平臺(tái)和業(yè)務(wù)信息系統(tǒng)將企業(yè)信息資源加以開(kāi)發(fā)，運(yùn)用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)進(jìn)行系統(tǒng)集成，通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)實(shí)現(xiàn)信息價(jià)值得到提升，利用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)促進(jìn)集團(tuán)企業(yè)財(cái)務(wù)信息化深層次應(yīng)用。

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