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    智能財務(wù)中的知識管理與人機協(xié)同

    2021-12-15 02:31劉勤
    財會月刊·下半月 2021年12期
    關(guān)鍵詞:機器學習

    【摘要】相對于電算化和信息化階段主要聚焦對數(shù)據(jù)和信息的處理, 計算機應(yīng)用的智能化階段重點聚焦對知識的管理和創(chuàng)新。 由于存儲在人類財務(wù)專家頭腦中的財經(jīng)知識大多具有隱性的特點, 因此如何借助于有效的知識表示方式, 將人類專家的知識形式化為計算機可以自動處理的顯性知識并使之得到有效應(yīng)用, 就成為智能財務(wù)系統(tǒng)建設(shè)中的關(guān)鍵問題。 未來智能財務(wù)發(fā)展中的難點之一是創(chuàng)建一種人機協(xié)同的知識應(yīng)用和知識創(chuàng)新機制, 這種機制可以幫助我們利用大數(shù)據(jù)和各類機器學習算法, 不斷發(fā)現(xiàn)和創(chuàng)造新的財經(jīng)管理知識, 進而處理日益復雜的財務(wù)管理活動, 最終賦能企業(yè)創(chuàng)造更大的價值。

    【關(guān)鍵詞】智能財務(wù);知識表示;推理引擎;機器學習;人機協(xié)同

    【中圖分類號】 F275? ? ?【文獻標識碼】A? ? ? 【文章編號】1004-0994(2021)24-0015-5

    “大智移云物區(qū)”等新一代信息技術(shù)的快速迭代給全球社會經(jīng)濟發(fā)展帶來了前所未有的機遇和挑戰(zhàn), 特別是人工智能技術(shù)的不斷突破, 給企業(yè)數(shù)字化和智能化變革帶來了巨大的想象空間。 智能財務(wù)作為一種新型的財務(wù)管理模式和發(fā)展方向應(yīng)運而生, 它試圖通過智能機器和人類專家共同組成的人機協(xié)同系統(tǒng), 完成日益復雜的財務(wù)和業(yè)務(wù)管理活動, 并在發(fā)展中不斷模擬、擴大、延伸和部分替代人類財務(wù)專家的工作, 最終以更大的效能去提升和創(chuàng)造企業(yè)價值。

    經(jīng)過近幾年的快速發(fā)展, 以機器人流程自動化、專家系統(tǒng)、知識圖譜、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、自然語言處理、模式識別等技術(shù)為突破口的智能財務(wù)系統(tǒng)的研究、開發(fā)、應(yīng)用和人才培養(yǎng)等工作已取得了令人矚目的成效。 我國智能財務(wù)的發(fā)展已逐步邁入快車道。 當前, 無論是理論界、實業(yè)界、教育界還是政府監(jiān)管機構(gòu), 都開始把目光逐漸聚焦到智能財務(wù)這個應(yīng)用領(lǐng)域。 不容忽視的是, 社會各界對如何定義智能財務(wù)、智能財務(wù)的本質(zhì)是什么、智能財務(wù)系統(tǒng)的基本構(gòu)成是什么等一系列問題, 目前的認識都還存在著一定的模糊性。 本文的探討, 希望能為智能財務(wù)領(lǐng)域的研究者和建設(shè)者們, 從知識管理的視角去觀察和思考智能財務(wù)的發(fā)展問題提供一些有益的參考。

    一、智能財務(wù)的本質(zhì)是對領(lǐng)域知識的管理和創(chuàng)新

    在深入討論智能財務(wù)之前, 有必要對信息技術(shù)在會計領(lǐng)域的應(yīng)用歷史進行梳理。 回顧40多年來的中國會計改革發(fā)展歷程, 可以將信息技術(shù)在會計領(lǐng)域的應(yīng)用劃分為三個發(fā)展階段, 即電算化階段、信息化階段和智能化階段(見表1)[1] , 其中電算化階段是初級階段, 信息化階段是中級階段, 智能化階段是高級階段。

    相對于對數(shù)據(jù)和信息的較高認識度, 人類對知識的認識還處于不斷深化的過程中, 目前有關(guān)知識積累、創(chuàng)造、應(yīng)用等知識管理領(lǐng)域的探討仍方興未艾。 知識是人腦創(chuàng)新的成果, 是人類智慧的結(jié)晶, 是人類在實踐基礎(chǔ)上產(chǎn)生又經(jīng)過長期實踐檢驗的對客觀實際的可靠反映。 科學技術(shù)知識是這樣, 財經(jīng)管理知識也是這樣。 由此可見, 對人類智慧的管理, 其核心就是對知識的管理。

    按照對智能財務(wù)的一般理解, 即“利用智能機器和人類專家共同組成的人機協(xié)同系統(tǒng), 去完成日益復雜的財務(wù)和業(yè)務(wù)管理活動, 并在發(fā)展中不斷模擬、擴大、延伸和部分替代人類財務(wù)專家的工作, 最終以更大的效能去提升和創(chuàng)造企業(yè)價值”[2] , 再結(jié)合對人類智慧和知識之間關(guān)系的分析, 可以得出這樣的結(jié)論:智能財務(wù)發(fā)展的本質(zhì)就是利用智能技術(shù)對財經(jīng)領(lǐng)域知識進行管理和利用, 以及發(fā)現(xiàn)和創(chuàng)新財經(jīng)管理知識的過程。

    基于以上認識, 可以構(gòu)建出智能財務(wù)系統(tǒng)的基本架構(gòu)(見圖1)。

    從信息系統(tǒng)的角度來看, 與傳統(tǒng)的企業(yè)會計系統(tǒng)相比, 企業(yè)智能財務(wù)系統(tǒng)[2,3] 主要增加的是中間的知識管理部分(見圖1中知識層)。

    在新增的知識層中, 知識存儲系統(tǒng)將人類解決問題所需的知識通過規(guī)則庫、模型庫、算法庫、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、知識圖譜等形式存儲在計算機系統(tǒng)中, 在解決某具體問題時, 由知識推理系統(tǒng)(又稱知識處理引擎)按一定的檢索和推理機制, 調(diào)用知識存儲系統(tǒng)中的知識條目, 結(jié)合具體的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)完成預(yù)期的管理任務(wù)(見圖1中④⑤)。 例如:通過自動調(diào)用規(guī)則庫中的業(yè)務(wù)稽核規(guī)則和憑證生成規(guī)則, 結(jié)合具體的某項采購業(yè)務(wù)數(shù)據(jù), 可智能生成采購的記賬憑證信息;通過自動調(diào)用經(jīng)過事先訓練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型, 結(jié)合企業(yè)具體的財務(wù)指標數(shù)據(jù), 可判斷該企業(yè)是否存在財務(wù)風險;通過自動調(diào)用相關(guān)供應(yīng)商的知識圖譜, 結(jié)合某次招標的具體數(shù)據(jù), 可判斷指定的供應(yīng)商是否存在圍標的可能性等。

    在新增的知識層中, 還可以借助于知識發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)(未來知識創(chuàng)新系統(tǒng)的一部分)中的數(shù)據(jù)挖掘、模式識別、機器學習以及深度學習等工具和算法, 對從企業(yè)管理信息系統(tǒng)中或企業(yè)外部環(huán)境中收集到的財經(jīng)大數(shù)據(jù), 不斷地進行加工處理(見圖1中①), 從中發(fā)現(xiàn)和創(chuàng)造新的財經(jīng)管理規(guī)則、模型和算法等(見圖1中②), 并適時添加到知識存儲系統(tǒng)中(見圖1中③)以備進一步使用, 從而形成智能財務(wù)系統(tǒng)中知識不斷更新、迭代的良性循環(huán)。

    需要說明的是:根據(jù)觀察, 知識層的這些系統(tǒng)部件, 在目前的實際應(yīng)用中并非作為獨立的知識中臺或者獨立的外掛系統(tǒng)出現(xiàn), 盡管這種獨立的架構(gòu)可能是未來智能財務(wù)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的重要發(fā)展方向。 從近期上海國家會計學院智能財務(wù)研究院評選出的數(shù)十個年度智能財務(wù)最佳實踐案例中可以發(fā)現(xiàn), 其中智能財務(wù)系統(tǒng)所應(yīng)用的知識通常是被寫入企業(yè)管理系統(tǒng)的模塊之中[2] , 甚至有些知識是被固化到具體應(yīng)用程序之中的, 即所應(yīng)用的知識并未單獨以知識庫(如規(guī)則庫、模型庫、方法庫、知識圖譜等)中可編輯的知識條目的形式來存儲、管理和應(yīng)用, 因此這些知識大多是難以被靈活管理的。

    二、智能財務(wù)系統(tǒng)建設(shè)的關(guān)鍵是對知識的形式化

    知識是智能的基礎(chǔ), 良好的知識表示與處理是計算機有效獲得、理解并利用知識的前提。 為了讓計算機能夠理解和處理財經(jīng)管理知識, 并按要求輔助財務(wù)工作者完成基于知識的財務(wù)管理任務(wù), 必須首先明確知識的表示方式, 即對相關(guān)的財經(jīng)知識構(gòu)建模型, 只有經(jīng)過合理表示的知識才能被計算機有效地存儲和利用。

    知識表示是對現(xiàn)實世界的一種抽象。 在計算機中, 知識可被理解成以某種結(jié)構(gòu)化的方式表示的概念、事件和過程等。 為了合理表示知識, 必須首先了解人類知識的種類及其基本特點。

    知識一般可分為陳述性知識、過程性知識和控制性知識, 這三類知識在財經(jīng)管理中都被大量應(yīng)用, 只是有些知識是以隱性的方式存儲在人類專家的頭腦中, 對它們的應(yīng)用規(guī)律尚未被有效地揭示。

    陳述性知識提供概念和事實, 描述系統(tǒng)狀態(tài)、環(huán)境和條件, 是有關(guān)真理和常識性的知識, 這種知識具有靜態(tài)的性質(zhì)。 例如:權(quán)益回報率是指利潤與權(quán)益之比; 資產(chǎn)是指由過去的交易或事項形成的、由企業(yè)擁有或控制的、預(yù)期會給企業(yè)帶來經(jīng)濟利益的資源。

    過程性知識是提供有關(guān)狀態(tài)的變化、問題求解過程的操作、演算和動作的知識。 例如:年度預(yù)算的調(diào)整需首先將預(yù)算調(diào)整申請上報預(yù)算委員會, 預(yù)算委員會無法平衡解決時需報請公司董事會, 經(jīng)批準后的預(yù)算調(diào)整方案需按原預(yù)算編報的流程調(diào)整;報關(guān)的流程包括接受申報、審核單證、查驗、辦理征稅、結(jié)關(guān)放行等環(huán)節(jié)。

    控制性知識是包含各種處理過程、策略和結(jié)構(gòu)的知識, 通常用控制策略表示。 例如:關(guān)于出差借款, 財務(wù)部規(guī)定對于200元以下的借款需求不予支持, 借款超過500元的, 應(yīng)提前1天通知財務(wù)部備款, 借款未還的, 原則上不得再次借款;關(guān)于出差時可乘坐的高鐵座席, 大學規(guī)定院士、副部級人員可乘坐商務(wù)座, 教授和司局級人員可乘坐一等座, 其他人員只可乘坐二等座。

    在人工智能的發(fā)展過程中, 針對不同的學科特點和知識種類, 專家們提出了基于圖論、邏輯學、概率論等理論的各種知識表示方式, 具體有一階謂詞、產(chǎn)生式規(guī)則、框架、腳本、語義網(wǎng)絡(luò)、知識圖譜、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等形式[4-6] , 這些知識表示方式具有各自的適用場合和局限性(見表2), 它們在智能財務(wù)領(lǐng)域都有很好的應(yīng)用前景。

    根據(jù)對大量案例的研究, 目前在智能財務(wù)系統(tǒng)中最常見到的知識表示方式有一階謂詞、產(chǎn)生式規(guī)則、知識圖譜和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò), 其他表示方式相對比較鮮見, 它們的適用性還有待于到應(yīng)用系統(tǒng)中去檢驗。 良好的知識表示方式可以從表達能力和計算效率兩個角度進行評價。 具有足夠強的表達能力, 才能充分、完整地表達解決問題所需的財經(jīng)領(lǐng)域知識;具有足夠高的執(zhí)行效率, 才能保證計算機在有限的時間內(nèi), 利用財經(jīng)知識處理復雜的管理問題。

    總之, 欲利用計算機系統(tǒng)實現(xiàn)智能財務(wù)中的知識管理, 必須遴選出表達能力強和計算效率高的知識表示方式, 將人類專家創(chuàng)造的各類知識(可能大多是隱性的知識), 形式化為計算機可以自動處理的顯性知識, 這樣才能在智能推理引擎的驅(qū)動下, 逐步實現(xiàn)對人類專家工作方式的模擬、延伸、擴展和部分替代。

    需要說明的是:盡管當前人工智能專家提供了很多知識表示的方案, 但由于人類知識的復雜性和現(xiàn)存知識表示方式的局限性, 還有很多知識無法用合適的方式來表示。 因此, 必須結(jié)合應(yīng)用場景, 不斷探索新的知識表示方式, 為更深層次地認知和模擬智能財務(wù)管理行為奠定基礎(chǔ)。

    三、人機協(xié)同知識應(yīng)用和創(chuàng)新機制的建立是智能財務(wù)建設(shè)的難點

    在會計人員群體中, 有關(guān)智能財務(wù)的發(fā)展問題, 隱約蔓延著一種“會計職業(yè)可能會被人工智能程序替代”的焦慮情緒, 這一情緒代表著部分會計人員在現(xiàn)代社會轉(zhuǎn)型中對未來職業(yè)發(fā)展的擔憂, 它的產(chǎn)生有其深層次原因, 同時也暗示著未來發(fā)展的某種可能性。 實際上, 這一負面情緒也在時刻提醒著智能財務(wù)的研究者和財務(wù)智能化建設(shè)的參與者們, 必須對智能財務(wù)發(fā)展中人的價值進行理性的思考。

    盡管當前已經(jīng)通過大量的案例證實RPA(機器人流程自動化)和IPA(智能流程自動化)等系統(tǒng)確實可以替代部分人類的工作, 計算機在運算智能和感知智能上也確實具有相對的優(yōu)勢, 但人類在認知智能和知識創(chuàng)新方面的絕對優(yōu)勢似乎還是不可撼動的, 所以未來的智能財務(wù)系統(tǒng)不可能是完全由機器組成的系統(tǒng), 因為這樣的系統(tǒng)一定是沒有靈魂、沒有創(chuàng)新能力的系統(tǒng)。

    眾所周知, 機器和人在管理中各具優(yōu)勢, 機器適合從事快速的、精密的、笨重的、有危險的、單調(diào)重復的、長期連續(xù)不斷的、復雜的、高速運算和環(huán)境惡劣的工作, 而人則適合從事創(chuàng)造性的、情況多變的、非簡單重復的、對機器系統(tǒng)工作程序的指令安排與程序設(shè)計、監(jiān)督控制計算機系統(tǒng)運行以及維修和保養(yǎng)機器設(shè)備等類型的工作。 未來的智能財務(wù)系統(tǒng)一定是能充分發(fā)揮機器和人各自優(yōu)勢的人機協(xié)同共生系統(tǒng)。

    理想中的人機協(xié)同智能財務(wù)系統(tǒng)應(yīng)該由人處理相對復雜的工作(如對工作任務(wù)的選擇和決策、對結(jié)果的評價等), 由計算機負責處理程序化的工作(如數(shù)據(jù)的處理、知識的推理、可用RPA替代的簡單和重復性工作等), 對各種復雜的問題, 必須由人和計算機通過密切的協(xié)作來高效地解決。

    但事實上, 做到這一點并不容易, 因為長期以來, 管理流程和管理制度的設(shè)計基本上未充分考慮人機協(xié)同的問題, 在組織分工、流程配套、系統(tǒng)銜接等方面基本上是將人和機器分開獨立考慮的, 并沒有兼顧深度融合問題。 因此, 如果要解決人機協(xié)同共生的問題, 必須在組織分工、流程配套、信息傳遞、系統(tǒng)銜接、風險管控、利益權(quán)衡以及倫理安全方面進行全面的考慮(見圖2)。

    本文從組織分工、信息傳遞、系統(tǒng)銜接等方面對人機協(xié)同智能財務(wù)管理系統(tǒng)進行初步探索(見圖3)[7] 。

    在人機協(xié)同智能財務(wù)管理系統(tǒng)中, 人類專家將從業(yè)務(wù)系統(tǒng)中觀察到的數(shù)據(jù)和管理需求(見圖3中①), 經(jīng)過分析、推理、判斷、決策(見圖3中②③)后, 將結(jié)果通過人機交互接口傳輸給計算機系統(tǒng)(見圖3中④)。 計算機通過規(guī)則庫、模型庫、算法庫、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、知識圖譜等對輸入的結(jié)果進行分析、搜索、匹配和評價(見圖3中⑤), 并傳輸給知識推理系統(tǒng)進行推理(見圖3中⑥), 隨后再把推理的結(jié)果反饋給人類專家(見圖3中⑦), 并據(jù)此開展財務(wù)管理活動(見圖3中⑩⑧)。

    在該系統(tǒng)中, 人機協(xié)同的工作機制是:如果規(guī)則、算法或者模型已知, 則通過人機交互接口確定某些參數(shù)(見圖3中⑤), 再經(jīng)過推理(見圖3中⑥)后, 選擇某些多目標決策的滿意解(見圖3中⑦);如果規(guī)則、算法或者模型未知, 則基于財務(wù)專家的自身經(jīng)驗, 對結(jié)果進行評價和選擇, 實現(xiàn)最終的推理和決策(見圖3中⑩)。

    在人機協(xié)同知識應(yīng)用的基礎(chǔ)上, 智能財務(wù)系統(tǒng)會進一步實現(xiàn)人機協(xié)同的知識發(fā)現(xiàn)和創(chuàng)新。 即可以借助于數(shù)據(jù)挖掘、模式識別和機器學習的算法, 利用大數(shù)據(jù)進行學習, 在人類專家的幫助下(見圖3中⑨), 通過知識發(fā)現(xiàn)系統(tǒng), 產(chǎn)生新的規(guī)則、算法或模型(見圖3中11), 即實現(xiàn)知識的發(fā)現(xiàn)和創(chuàng)新。

    知識發(fā)現(xiàn)過程是從數(shù)據(jù)集中抽取和精化新模式的過程。 其中數(shù)據(jù)的形態(tài)有數(shù)字、符號、圖像、圖形、聲音等(見圖3中⑨), 數(shù)據(jù)組織方式可以是結(jié)構(gòu)化的、半結(jié)構(gòu)化的或非結(jié)構(gòu)化的, 知識發(fā)現(xiàn)的結(jié)果可以表示成規(guī)則、規(guī)律、模型、算法、概念網(wǎng)絡(luò)等各種形式。

    需要說明的是:圖3所示的人機協(xié)同智能財務(wù)管理系統(tǒng)是一種理想中的信息系統(tǒng), 其最終實現(xiàn)還有很長的路要走, 不僅需要在知識存儲、推理、發(fā)現(xiàn)、創(chuàng)新等環(huán)節(jié)充分考慮人機的組織分工、流程銜接、信息傳遞等問題, 還需在風險管控、利益權(quán)衡以及倫理安全等更大的范圍內(nèi)進行機制設(shè)計和安排。

    四、結(jié)束語

    智能財務(wù)是一門新興的應(yīng)用性學科, 盡管理論界有關(guān)其內(nèi)涵和外延的探討存在著較大的爭議, 但對智能技術(shù)的應(yīng)用和對財務(wù)智能的管理似乎是公認的內(nèi)容。 本文從知識管理的角度, 討論了對財務(wù)智能的管理問題, 指出知識表示方式是關(guān)鍵、人機協(xié)同智能應(yīng)用和創(chuàng)新是難點。 文中還具體給出了部分系統(tǒng)的概念模型, 相信在業(yè)界的共同努力下, 智能財務(wù)發(fā)展的道路會越走越清晰、越走越寬廣。

    【 主 要 參 考 文 獻 】

    [1] 劉勤,楊寅.改革開放 40 年的中國會計信息化:回顧與展望[ J].會計研究,2019(2):26 ~ 34.

    [2] 劉勤,楊寅.智能財務(wù)的體系架構(gòu)、實現(xiàn)路徑和應(yīng)用趨勢探討[ J].管理會計研究,2018(1):84 ~ 90+96.

    [3] 劉勤,尚惠紅等.智能財務(wù) 打造數(shù)字時代財務(wù)管理新世界[M].北京:中國財政經(jīng)濟出版社,2021.

    [4] 蔡自興等.人工智能及其應(yīng)用(第五版)[M].北京:清華大學出版社,2016.

    [5] 史忠植.知識發(fā)現(xiàn)(第二版)[M].北京:清華大學出版社,2011.

    [6] 惠軍華.知識表示與處理[M].北京:電子工業(yè)出版社,2021.

    [7] 劉步青.人機協(xié)同系統(tǒng)中的智能遷移:以 AlphaGo為例[ J].科學經(jīng)濟社會,2017(2):73 ~ 77.

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