（会计学专业论文）数据挖掘技术在财务实时控制上的应用.pdf

内容提要 信息技术的发展，为财务实时控制提供了可能，同时企业内外部经营环境的迅速 变化，也要求企业进行财务实时控制。本研究旨在充分利用数据挖掘技术，提高财务实 时控制的实用性，在企业需求与软件开发、数据处理之间实现沟通，为企业构建财务实 时控制系统提供帮助。 首先，本研究探讨了财务实时控制的概念和意义，并对数据挖掘技术进行了介绍。 其次，构建一个适应现代信息技术，并与企业管理环境相协调的财务实时控制系统框架。 第三，分析数据挖掘技术在上述系统中的具体应用，不同的数据挖掘技术适用于不同的 情况。最后，选择一个财务实时控制方面的例子，应用数据挖掘技术对其处理，得到有 价值的知识，形成一个数据挖掘技术在财务实时控制应用的解决方案。 本文的研究重点是对财务实时控制的概念和意义进行了分析，并对财务实时控制 系统的构建提出了一些设想。同时，系统地总结了如何根据不同控制要求使用不同的数 据挖掘技术，为数据挖掘技术在财务实时控制方面的应用提供一个参考。 关键词：财务控制、实时控制、控制系统、数据挖掘、信息技术 a b s t r a c t t h ed e v e l o p m e n to fi n f o r m a t i o nt e c h n o l o g ym a k e sf m a n c i a lr e a l t i m ec o n t r o lp o s s i b l e ； a tt h es a m et i m e t h er a p i dc h a n g eo fo u t s i d ea n di n s i d ee n v i r o n m e n to fe n t e r p r i s e sa s k s e n t e r p r i s e sr e a l i z ef i n a n c i a lr e a l - t i m ec o n t r 0 1 t h ea i mo ft h i st h e s i si st oi m p r o v ef i n a n c i a l r e a l t i m ec o n t r o lp r a c t i c a b i l i t yb ym a k i n gt h eb e s to fd a t am i n i n gt e c h n o l o g y , t or e a l i z e c o m m u n i c a t i o nb e t w e e nd e m a n do fe n t e r p r i s e sa n dd e s i g no fs o f t w a r e ，a n dt oh e l pe n t e r p r i s e s c o n s t r u c tf i n a n c i a lr e a l - t i m ec o n 缸o ls y s t e m s f i r s t ，t h i st h e s i sd i s c u s s e st i l ec o n c e p to ff i n a n c i a lr e a l t i m ec o n t r 0 1 a n di n t r o d u c e sd a t a m i n i n gt e c h n o l o g y s e c o n d ，af f a m e w o r ko ff i n a n c i a lr e a l - t i m ec o n t r 0 1s y s t e mi sc o n s t r u c t e d t 1 1 a lf i t sm o d e mi n f o r m a t i o nt e c h n o l o g ya n di sh a r m o n i o u sw i t he n v i r o n m e n to fe n t e r p r i s e s t l l i r d t h ea n a l y s i so fa p p l i c a t i o no fd a t am i n i n gt e c h n o l o g yf i n d st h a td i f f e r e n td a t am i n i n g t e c h n o l o g i e ss u i td i f i e r e n ts i t u a t i o n s f i n a l l y ，a ne x a m p l ei sc h o s e nt oi l l u m i n a t et h eu s a g eo f d a t am i n i n gt e c h n o l o g y , a n dt of o r mas c h e m eo fa p p l i c a t i o no fd a t am i n i n gt e c h n o l o g yi n f i n a n c i a lr e a lt i m ec o n t r 0 1 t h i st h e s i se m p h a s i z e sa n a l y z i n gt h e c o n c e p to ff i n a n c i a lr e a l t i m ec o n t r 0 1 a n d p r o v i d i n gs o m ei d e a sa b o u tc o n s t r u c t i n gf l n a n c i a lr e a l t i m ec o n t r o ls y s t e m i na d d i f i o n t h e t h e s i ss u l t i su ph o wt oa p p l yd a t am i n i n gt e c h n o l o g ya c c o r d i n gd i f f e r e n tc o n t r o lr e q u e s t ，a n d p r o v i d e sar e f e r e n c et oa p p l yd a t am i n i n gt e c h n o l o g yi nf i n a n c i a lr e a l t i m ec o n t r 0 1 k e y w o r d s ：f m a n c i a lc o n t r o l ，r e a lt i m ec o n t r o l ，c o n t r o ls y s t e m ，d a t am i n i n g ，i n f o r m m i o n t e c h n o l o g y 独创性声明 本人郑重声明：今所呈交的“数据挖掘技术在财务实时控制上的应用” 论文是我个人在导师指导下进行的研究丁= 作及取得的研究成果。尽我所知， 文中除了特别加以标注和致谢的地方外，不包含其他人已经发表或撰写的 内容和科研成果，也不包含为获得首都经济贸易大学或其他教育机构的学 位或证书所使用过的材料。 作者签名：壑盗嗍吆三月鲨日 关于论文使用授权的说明 本人完全了解首都经济贸易大学有关保留、使用学位论文的规定，即： 学校有权保留送交论文的复印件，允许论文被查阅、借阅或网络索引；学 校可以公布论文的全部或部分内容，可以采用影印、缩印或其他复制手段 保存论文。 ( 保密的论文在解密后应遵守此规定) 作者虢摊导师虢型t 陬趟年上月望日 ( 一) 研究背景和意义 引言 现代信息技术的发展给广大企业带来了巨大的机遇和挑战，很多企业加快了自身的 信息化进程，以适应经济和技术环境的变化。于是，企业资源计划( e r p ) 、客户关系 管理( c r m ) 、供应链管理( s c m ) o 和业务流程重组( b p r ) 等管理思想和方法得到了 广泛地应用，促进了企业的健康发展。 在我国，企业的信息化具有更为重要的意义。我国的经济在工业化的使命尚没有完 成的情况下就进入信息化的时代，这对广大企业来说既是前所未有的挑战，又是千载难 逢的机遇，为此中央提出了“以信息化带动工业化”的战略思想，争取利用后发优势， 实现跨越式发展。将现代信息技术和与之相适应的管理思想有机地融合在一起，应用到 企业的经营中，提升企业的经营管理水平，成为广大企业的迫切需要。因此，有必要研 究在现代信息技术支持下的财务管理问题。 财务控制是企业内部控制的重要组成部分，它在财务管理体系中居于核心地位，一 个健全的企业财务控制体系，实际上是完善的法人治理结构的体现，反之，财务控制的 创新和深化，也将促进现代企业制度的建立和企业治理结构的完善。随着全球经济一体 化的进程，企业间的竞争日趋激烈，企业为提高自身的竞争力，一方面充分发挥自身资 源的作用，另方面合理整合外部资源，实现共赢。这种趋势要求财务管理系统提供更 丰富的和及时的战略性财务信息，更强的财务分析和决策支持能力，实现企业财务实时 控制。信息技术和价值链管理新理念在财务管理系统中广泛应用，企业财务管理从传统 管理转向了信息化和价值化管理。然而信息化导致财务数据冗余，以及海量的财务数据， 引起管理者决策效率低下。建立快捷、有效、科学的财务实时控制决策系统，提高企业 资金使用效率、深入挖掘节约成本途径、实时控制财务风险是企业财务管理面临的新课 题。 阎达五和张瑞君从i t 视角来诠释会计实时控制观，探讨会计实时控制的框架体系， 使之成为实现企业价值增值的管理工具。分析了会计实时控制观与传统会计控制观在控 制目标和控制内容等方面的不同点，并从i t 环境、会计流程再造、会计实时控制方法 和会计实时控制模式等方面研究了会计实时控制的框架体系。对财务实时控制有较强 的借鉴意义。李延喜和李宁提出，以数据挖掘技术为平台建立企业财务实时控制系统， 将资金调度优化、成本实时控制、财务风险动态预警相结合，可以极大的提高财务控制 能力和管理效率。对财务实时控制系统的框架、内容进行分析，提出了利用数据探测器 收集、整理相关信息，利用事件处理a g e n t 实现资金调度优化、利用事件综合控制器实 时预测财务风险和监控成本消耗过程等观点，对于企业建立财务实时控制系统具有参考 通常译为供应链，而译为供需键更能反映信息流的双向互动 刘胜平：资金调度优化实时控制系统研究，大连理工大学硕士论文，2 0 0 4 年，p l o 阎连五张瑞君：会计控制新论一会计实时控制研究，会计研究，2 0 0 3 年第4 期，p 3 8 价值。刘胜平和张启銮指出，企业财务实时控制系统的研究重点集中在资金调度优化、 财务风险动态预警、成本实时控制等多方面，其关键是通过对企业财务数据仓库的挖掘， 发现并描述影响财务决策的各类指标变动趋势，将a g e n t 嵌入财务管理活动，建立财务 实时控制系统。以企业的财务数据为基础，形成数据仓库，利用数据挖掘技术建立财务 实时控制系统，将适时财务控制转变为实时财务控制，提高我国企业理财效率和效益。 。也有对财务实时控制的具体技术进行研究，研究如何利用现代信息技术构建财务实时 控制的子系统，对财务实时控制的技术细节进行了研究。总的来说，财务实时控制的 研究还网0 刚起步，有待进一步研究。 通过对财务实时控制及数据挖掘技术应用的研究可以为财务实时控制提供技术支 持，丰富和发展财务控制理论，使财务管理能够适应信息化对其思想和手段的冲击。本 研究可以将财务实时控制的研究落到实处，充分利用数据挖掘技术，提高财务实时控制 的实用性，在企业需求与软件开发、数据处理之间实现沟通，为企业构建财务实时控制 系统提供帮助。 ( 二) 研究范围、目标和思路 本文重点研究现代信息技术条件下的企业财务控制的特点和框架，以及数据挖掘技 术在财务实时控制上的应用。 本研究的主要目标是在财务领域和信息技术领域架起一座桥梁，让财务领域的研究 人员知道现在的信息技术能够提供什么样的支持，让信息技术领域的研究人员知道财务 领域对信息技术有什么样的需求，为企业的信息化建设提供一个思路。 研究思路如下：首先，对财务实时控制的概念和意义进行分析；其次，构建一个 适应现代信息技术，并与企业管理环境相协调的财务实时控制系统框架；再次，分析数 据挖掘技术在上述子系统中各个方面的具体应用，系统地总结根据不同情况使用不同数 据挖掘技术，为数据挖掘技术在财务实时控制方面的应用提供一个参考。 采取的研究方法主要包括：规范研究法，在前人研究的基础上学习、研究、分析、 借鉴和总结，归纳出对财务实时控制的认识；比较分析法，对与财务实时控制相近的概 念进行了比较分析，明晰了财务实时控制的概念，同时，对比了传统的控制方法和实时 控制方法；演绎推理法，根据所构建的财务实时控制系统，推演出各个予系统中具体应 用的数据挖掘策略和方法。 ( 三) 主要创新点及不足之处 本研究创新在于对财务实时控制的概念和意义进行了分析，通过与其它概念的对 比形成了较为明晰的概念，并对财务实时控制系统的构建提出了一些设想，分别在文中 的第一和第三部分加以论述。同时，系统地总结了如何根据不同控制要求使用不同数据 挖掘技术，为数据挖掘技术在财务实时控制方面的应用提供一个参考，分别在文中的第 李延喜牵宁：财务实时控制系统的框架、内容和应用，管理会计国际研讨套论文集，2 0 0 3 年1 1 月，p l - 7 刘胜平张启銮：基于数据挖掘技术的财务实时控制系统研究，财会月刊，2 0 0 4 年第3 期，p 3 1 3 2 刘胜平：资金调度优化实时控制系统研究，大连理工大学硕士论文，2 0 0 4 年，p 卜2 4 回张新立：基于a g e n t 的成本实时控制系统研究，大连理工大学硕士论文，2 0 0 4 年p 卜2 2 四和第五部分加以论述。 主要的不足之处在于，财务实时控制系统的框架尚有不完备之处，有待进一步完善， 以提高实用性，增强指导意义。另外，对数据挖掘技术应用的分析不够完整细致，并且 尚未提出一套完整的应用解决方案。 数据挖掘技术在财务实时控制上的应用 ( 一) 财务实时控制的提出 财务实时控制概述 控制是企业管理的主要职能之一，是确保企业实现经营目标的重要手段。现代控制 论、信息论和系统科学的发展为企业控制的研究打下了坚实的理论基础。现代控制论强 调信息是控制系统的重要资源，信息是实施控制的基础，任何对象和系统的控制过程都 必须获得正确、实时、完整的输入信息、反馈信息和偏差信息。同样，计算机技术的进 步和管理信息系统的发展强调了反馈在管理控制中的作用。根据系统的思想，一个企业 可以描述成一个与外界环境进行物质交换的实体，即获得输入、从事转换过程、产生输 出，控制正是维系这一系统稳定和发展必要手段。 图l 一1 企业、数据、信息和控制四者关系图 企业、数据、信息和控制的关系可由图1 1 表示。企业的经营活动会生成大量的 数据，这些数据经过数据分析和数据挖掘等手段形成有价值的信息，提供给控制系统， 控制系统利用该信息实现对企业经营活动的控制，确保企业经营目标的实现。实质上这 既是企业数据流和信息流的传递过程，也是企业控制系统发挥作用的流程。 财务控制是企业控制的重要组成部分，通过有效的财务控制，可以使企业降低成本， 提高收益，保持企业健康稳定地发展，实现企业的战略目标。传统的财务控制主要通过 事前制定制度和政策与事后的考核和评价来实现。主要缺点是无法实现及时控制，未能 充分发挥财务控制的积极作用。随着信息技术的发展，以及工程领域的控制思想逐渐向 经济管理领域的渗透，财务实时控制的观点渐入人们的视野。财务实时控制是指企业利 用现代信息技术对大量的财务和非财务数据进行分析、处理，得出有价值的信息，并根 据此信息及时做出相应财务决策的活动，以实现保证和优化企业经营的目的。其核心就 是信息的集成共享、实时传递和充分利用，以确保财务决策与控制的及时和优化。财务 实时控制概念的提出丰富和发展财务控制理论，使财务控制能够适应信息化对其思想和 手段的冲击，并有利于财务控制目标的实现。 ( 二) 财务实时控制的必要性和可能性 i 必要性 经济环境的迅速变化，电子商务的逐渐兴起，企业所处理的物流、资金流迅速运动， 若不根据实际情况及时做出决策、合理控制，企业将难以适应快速变化的内外部经济环 境。因此，有人提出实时企业的观点，。就是企业通过使用最新信息，在关键商务流程 中消除管理和实施中的延迟，从而提高其竞争力。而财务实时控制正是成就实时企业的 重要组成部分。 伴随着经济的发展，经济全球一体化的进程逐渐加快，企业问的竞争日趋激烈，各 种企业面临着前所未有的挑战。要在经济环境瞬息变换，“快鱼”吃“慢鱼”、竞争对手 众多的形势下脱颖而出，企业必须不断地完善自我，充分利用信息技术带来的管理思想 和方法，提高自身的核心竞争力。 随着市场经济的发展，企业呈现了集团化和大型化的趋势，所控制的分子公司规模 越大，数量越多，控制的难度就越大。如果不能及时有效地控制下属的分子公司，就可 能增加集团企业的风险，甚至会引起经营失败。因此，企业应该充分利用现代信息技术， 提高财务控制的时效性、灵活性和可靠性。 2 可能性 现代信息技术的飞速发展，计算机在企业中的普及应用，为财务实时控制提供了i t 基础，其中包括计算机之间的互联互通，以及海量数据的存储、传输和快速处理等。企 业管理信息系统的建立和运行确保了数据的采集、加工和报告。同时，数据挖掘技术的 发展和成熟为深度发掘信息，提供及时决策的依据奠定了基础。 现代管理思想也为财务实施控制提供了理论支持，比如，供需链管理、价值链管理、 业务流程重组等等。特别是业务流程重组，通过流程重组，可以优化企业的业务流程， 便于信息收集、整理、分析和利用，并将控制机制嵌入企业的经营活动，从而实现财务 实时控制。 企业内外部信息的集成，电子商务的兴起，为财务实时控制提供了环境基础。这些 信息的集成与财务实时控制形成互动，及时充分的信息可以保证财务实时控制的实现， 而财务实时控制也有利于进一步获取和利用信息。电子商务的开展，不仅方便了业务的 处理，而且为实现财务实时控制提供了可能。仅少数组织实现网上业务的处理并不能充 分发挥电子商务的优势，只有绝大多数组织实现了网上业务，才能充分发挥网络优势， 从而使财务实时控制真正发挥作用。 ( 三) 财务实时控制的辨析 财务实时控制是一个较新的概念，容易产生混淆，现就几个容易混淆的概念进行分 析比较。 陈启中：e r p 一从内部集成起步，电子工业出版社，2 0 0 4 年，p 1 6 2 1 财务自动控制 自动控制在工程领域已经得到广泛的应用，可以节约人力，并完成人力所不能完成 的控制任务。而在经济管理领域自动控制的应用受到了限制，主要是因为经济管理领域 的控制主体和控制客体一般是人，并且存在着大量的非结构化的任务，需要由人来做出 决策。而财务实时控制所强调的是实时性，没有必然要求实现自动控制。不过也有一些 结构化的问题可以通过制定适当的标准，并设定程序进行自动调节控制。比如实时控制 中的刚性控制，就是系统依据固定的标准和准则进行分析和判断，自动处理，无需人的 参与。例如，从技术上讲，在符合付款条件下，系统可以自动进行转账。特别是a g e n t 技术的应用，为财务自动控制提供了技术支撑，a g e n t 具有自主性、主动性、反应性和 智能性，可以为解决财务管理中动态优化和实时调控问题创造了条件。因此，财务实时 控制不是自动控制，但包括部分自动控制的内容。自动控制的意义在于可以使财务人员 从日常的简单机械的劳动中解放出来，将工作重心放在财务分析和控制上。 2 会计实时控制 ( 1 ) 会计实时控制的介绍 阎达五和张瑞君认为“会计实时控制的定义是：在i t 环境中财会人员利用现代化 技术手段和三量信息，对企业经营活动的过程进行实时对比和实时分析，通过指导、调 节、约束、促进等环节干预企业的经营业务，以实现提高经营效率和效益从而达到价值 增值这一终极目标。”并从控制目标、控制内容、控制方式、控制信息、控制属性等五 方面与传统的会计控制加以区分。回 ( 2 ) 两者的区别 这与会计和财务管理的区别是相联系的，会计是在提供信息的基础上附带着控制 的职能，而财务管理的主要职能就是利用信息控制与资金相关的活动。 会计实时控制主要强调对资金、业务和信息的控制，而财务实时控制更强调对 人和部门的控制。 会计实时控制更关注内部信息，财务实时控制则兼顾内外部信息。 会计实时控制更强调结构化的刚性控制，而财务实时控制更多的应用于需要由 人来做决策的柔性控制。 ( 3 ) 两者的联系 两者的i t 基础是一致的，都是以网络、数据库、管理软件等平台为基础。 两者的信息源是一致的，都是企业的经营活动所产生的信息流。 两者很大一部分控制活动是致的，特别是资金、成本和预算等控制活动。 阎达五张瑞君：会计控制新论一会计实时控制研究会计研究，2 0 0 3 年第4 期。p 4 3 ( 4 ) 两者的融合 在研究中，基于研究侧重点的不同，有将财务实时控制和会计实时控制进行区分 的必要。在企业的实际应用过程中，就没有必要将两者截然分开，两者在统一的信息 系统的支持下分别控制不同层次的经营活动，共同提升企业的经营管理水平。 3 财务决策支持系统 财务决策支持系统是以现代管理科学和信息技术为基础，以计算机为工具，运用数 量经济学、模糊数学、控制论和模型技术，对财务管理中的结构化、半结构化和非结构 化的问题进行决策分析的人一机交互系统。财务决策支持系统能有效改进企业财务决 策手段，减少决策者的随意性，将定性和定量分析有机结合起来，提高决策质量，增强 决策效果。财务决策支持系统实质上是财务控制中处理信息的模块，通过选择合适的方 法进行恰当的决策支持，从而优化财务控制。 ( 四) 财务实时控制的应用现状 财务实时控制的应用是以企业的信息化建设为前提的，通过企业信息化的逐步完善 和发展来实现。目前，我国企业的对信息化建设的重视程度逐渐提高，纷纷加大在信息 系统上的投入，构建符合自身特点的信息网络，以加强自身的竞争力。特别有一些信息 化建设较为成功的企业，例如海尔、联想等，这些企业通过信息化建设实现业务和财务 的统一，信息的集成与共享，在业务流程重组的基础上，初步实现了财务实时控制，为 企业的发展提供了支持。从总体来看，一些企业部分应用了财务实时控制的内容，比 如资金的集中管理和实时控制等，整体应用的企业还不多见。 当然，同时我们也可以看到，在我国更为普遍的是企业管理信息化观念落后，很多 企业存在着硬件基础具备了，软件基础差，而软件基础具备了，管理基础又跟不上的情 况。特别是管理基础，企业的业务流程、组织结构和人员素质不能满足财务实时控制的 要求。 李守明黄敏学范明：财务决策支持系统，经济科学出版社，2 0 0 0 年，p l3 7 o 傅元略：企业信息化下的财务监控，中国财政经济出版社，2 0 0 3 年p 6 1 6 5 ，p l5 5 16 3 4 ( 一) 数据挖掘的定义 二、数据挖掘技术概述 随着数据库技术的广泛使用，以及计算技术和计算机性能与网络的迅速发展，人 们面临着一个困难的问题，即如何从海量的数据中提取出有价值的信息。查询功能远不 能满足人们的需要，数据挖掘应运而生。有人将数据挖掘定义为一个从数据及数据库中 抽取隐含的，先前未知的并有潜在价值的信息的过程。但有人认为数据挖掘，即数据库 中的知识发现，是从大数据集中快速高效地发现令人感兴趣的规则，数据挖掘是数据库 研究的新领域，所挖掘的知识能够用于信息、管理、查询处理、决策支持和过程控制等 等。事实上，对于应用来说，如何定义并不重要，重要是通过数据挖掘，可以实现人 们从海量数据中提取有价值信息的愿望。 数据挖掘技术是人们长期对数据库技术进行研究和开发的结果。起初各种商业数 据是存储在计算机的数据库中的，然后发展到可对数据库进行查询和访问，进而发展到 对数据库的即时遍历。数据挖掘使数据库技术进入了一个更高级的阶段，它不仅能对过 去的数据进行查询和遍历，并且能够找出过去数据之间的潜在联系，从而促进信息的传 递。 自从2 0 世纪9 0 年代，随着数据库技术和计算技术等数据挖掘技术的支持技术的 发展成熟，数据挖掘技术逐渐发展起来，并广泛的应用到各个领域，取得了令人瞩目的 成果。特别是在商业领域，数据挖掘技术在信用调查、客户关系管理、市场营销和财务 决策支持等方面得到了应用。 ( 二) 财务管理中应用的数据挖掘策略 数据挖掘策略概括了一种解决问题的方法，即选择什么方式解决特定的问题。数据 挖掘策略可以从广义地分为有指导学习和无指导两类。有指导学习是指利用已知的模型 和属性来帮助我们进一步区分结构相似的对象。与有指导学习不同，无指导没有预先已 知的模型和属性，所有变量均为自变量。在财务管理中主要应用以下几种数据挖掘策略， 如图2 一l 所示。国 王庆：基于灰色系统理论的财务数据挖掘研究和应用，厦门大学硕士论文，2 0 0 1 年6 月，p l r i c h n r dj r o i g e rm i c h a e l 冒g e a t z ：数据挖掘教程，清华大学出版社，2 0 0 3 年。p 2 8 1 分类 图2 1 数据挖掘策略 分类是用一个函数把各个数据项映射到某个预定义的类，或者说是发掘出关于该类 数据的描述或者模型。分类有三个基本的特征：( 1 ) 学习是有指导的；( 2 ) 因变量是分 类的；( 3 ) 重点在于建立模型，将新的实例指派给一组定义明确的类中的一个。下面是 一些分类任务的例子： 确定一次信用卡购物是否为盗用。 将进行赊销的客户归类为具有良好的或者不良的信用风险的客户群。 2 估计 与分类模型类似，估计模型的目的在于确定一个未知属性的值。然而，不同于分类 属性的是，对一个估计问题，其输出属性( 一个或多个) 是数值的而不是分类的。下面 是一些分类任务的例子： 估计信用卡已经被盗的可能性。 估计当前应收账款中的坏账比例。 3 预测 要将预测同分类或估计相区分开来是不容易的，与分类模型和估计模型不同，预测 模型的目的在于确定未来的输出结果而不是当前的行为。通过建立表示数据中固有模式 和趋势的模型，这样该模型可以用来对未来事件的结果进行预测。尽管历史数据本身并 不能对未来进行预测，但是模式本身趋于一种不断的循环往复。因此，只要对某一个数 据集建立具有代表性的模型，那么，就可以对它进行预测。通过对数据集中数据的分析， 利用统计分析的方法，找出需要预测的属性值并根据相似数据的分析来估算属性值的分 布情况。 4 无指导聚类 对于无指导聚类，没有因变量指导学习的过程。相反，学习规程通过使用聚类质 量度量将实例分为两个或更多个类，来建立知识结构。无指导聚类策略的主要目标在于 发现数据中的概念结构。无指导聚类的一般作用包括： 确定能否在数据中发现概念形式的有意义的关系。 评估一个有指导学习模型的性能。 确定有指导学习的最佳输入属性集合。 侦测孤立点。 聚类是一种对具有共同趋势和模式的数据元组进行分组的方法。聚类经常用于搜索 并且识别一个有限的种类集合或簇集合，从而描述数据。简言之，就是识别出一组聚类 规则，将数据分为若干类，而这些种类可能相互排斥而且是穷举的，或者包含了更为丰 富的表达形式，例如层次的种类或重叠的种类。进过分类的数据，在各类之间其相似程 度很小了，而在类的内部，数据相似程度很大。例如零售商用于对市场上的客户群体分 类，将目标消费群体化分为三个类：高收入、中等收入、低收入，针对不同类的客户采取 不同的营销策略。 5 购物篮分析 关联性用来发现一组项目之间的关联关系和相关关系。它们经常被表述为规则形 式。一条形如x = y 的关联规则可以解释为：满足x 的数据库元组也很可能会满足y 。 一般的关联分析( 或称为购物篮分析) 是指从产品目录或零售店的销售数据( 无论是有形 销售还是在线销售) 中导出产品关联的商用信息的过程。关联性分析广泛应用于交易数 据分析，通过分析结果来指导销售配货、商店陈列设计、产品目录设计、产品定价和促 销及其它市场决策的制定。同样，也用来分析产生某种现象的原因，例如，在预算出现 差异时，可以通过购物篮分析寻找造成差异的原因。 ( 三) 财务管理中应用的数据挖掘技术。 1 统计方法 统计分析是数据挖掘算法中最为基础的部分。许多数据挖掘技术都利用了存在己久 的统计技术，例如关联算法使用了支持度和置信度，聚类技术使用k 均值算法等等。此 外，统计分析在辨别分析和回归建模方面有着自己独特的长处。辨别分析在对于客户价 值细分方面很有作用，通过一个阈值来判断客户具有的价值究竟属于哪个区间。在回归 建模方面，广泛地用于预测顾客将来的行为，例如预测客户的潜在价值和未来的购买愿 m c i 珊o d a n t a r d z i c ：数据挖掘一概念，模型、方法和算法，清华大学出版社，2 0 0 3 年，p 7 9 2 6 3 7 望等等。 2 聚类分析 聚类分析是依据样本间关联的量度标准将其自动分成几个群组，且使同一群组的样 本相似，不同群组的样本相异的种方法。一种聚类分析系统的输入是一f l l f 4 a k , f h - - 5 - 度量两个样本相似度( 或相异度) 的标准。聚类分析的输出是数据集的几个组( 类) ， 这些组构成一个分区或一个分区结构。聚类分析的一个附加的结果是对每个类的综合描 述，这种结果对于更进一步深入分析数据集的特性是尤其重要的。 3 决策树和决策规则 建立决策树时，从数据源的所有变量中选择一个变量作为因变量，建立决策树的一 个结点，分析每个对结果产生影响的变量，对每个变量的值进行分组，找到对于因变量 来说最具预测性的一个变量，可用该变量来创建决策树的叶子结点，重复建立树的下层 结点和分支的过程，即可建立决策树。大型的决策树理解起来有困难，因为每个节点都 有根据先行节点的检验结果建立的具体环境。为了使决策树更易读，可以把到达每个叶 的路径转换成l f t h e n 生成规则。1 f 部分包括一条路径的所有检验，t h e n 部分是最 终分类。这种形式的规则叫做决策规则。 4 关联规则 关联规则是数据挖掘的主要技术之一，也是在无指导学习系统中挖掘本地模式的最 普通形式。挖掘关联规则就是发现存在于大数据集中的关联性或相关性，一般的关联规 则分析都是基于“支持度一置信度”构架的。支持度定义为事务集中包含x 和y 的事 务数与所有事务数之比，置信度定义为包含x 和y 的事务数与包含x 的事务数之比。 此外另外两个维度为期望可信度和影响度。可以发掘出事先不了解或不肯定的有意义的 规则。 5 人工神经网络 人工神经网络是由大量并行分布处理单元组成的简单处理单元。它有通过调整处理 单元的连接强度而从经验知识中进行学习的能力，并可以将这些知识运用。其建构理念 来源于人类大脑神经运作的模拟，除具有较好的模式识别能力外，还具有容错能力，对 数据的分布要求不严格，具备处理资料遗漏或是错误的能力。 6 遗传算法 遗传算法是模拟生物进化的自然选择和遗传机制的一种寻优算法。它模拟了生物的 繁殖、交配和变异现象，从任意一初始种群出发，产生一群新的更适应环境的后代。这 样一代一代不断繁殖、进化、最后收敛到一个最适应环境的个体上。遗传算法对于复杂 的优化问题无需建模和进行复杂运算，只需要利用遗传算法的算子就能寻找到问题的最 优解或满意解。 7 可视化方法 可视化方法是建立在可视化和分析的基础上，刻画结构和显示数据的功能性。一些 数据发掘技术让决策者难以理解和使用。可视化可以使数据和挖掘结果更容易理解，允 许对结果进行比较和检验。可视化工具把原始数据转化成一种人们能够理解的形式。 ( 四) 数据挖掘的过程。 数据挖掘可以定义为一个从已知数据集合中发现备种模型、概要和导出值的过程。 数据挖掘过程可分为以下五个过程：陈述问题、数据收集、数据预处理、模型评估、解 释模型和得出结论。数据挖掘的过程可见图2 2 。 1 陈述问题 进行数据挖掘的前提是明确挖掘的目标是什么，对所要解决的问题有一个清晰的描 述。定义目标时，要明确准备去度量或预测的是什么。根据确定的目标，分析所要解决 的问题，并形成初步的数据挖掘框架，这一步要求将应用领域的专门技术和数据挖掘模 型相结合，实际上，这往往意味着数据挖掘专家和应用专家之间密切协作。 2 数据收集 这一步是关于数据是怎样产生和收集的，在商务领域，大多数数据挖掘所应用的数 据是由现实世界随机产生的。数据收集完成后取样的分布是完全未知的。但是，我们要 理解数据收集是怎样影响它的理论分布的，这样的先验知识对以前的建模以及对后来结 果的最终解释都是相当重要的。同样，对于用来评估模型的数据以及后面用于测试和应 用于模型的数据，要确定它们来自同样的未知的样本分布。 3 数据预处理 数据常常采集于已存在的数据库、数据仓库和数据集市中。数据预处理通常包括至 少两个常见任务： ( 1 ) 异常点的检测( 和去除) 。异常点是与众不同的数值，这些数值和大多数观察值 不一致。一般来讲，异常点是由测量误差、编码和记录误差产生的。这种不具备代表性 的样本会严重影响模型的产生，必须通过去除其影响。 ( 2 ) 比例缩放、编码和选择特征。选定的数据在经过挖掘前，必须加以精炼处理，目 的是为了辨别出需要分析的数据集合，平衡各特征的量度，缩小处理范围，提高数据挖 掘的质量。如通过选择特征，缩减高维复杂数据的维数，减少有效变量的个数等。 o m e l m e dk a n t a r d z i c ：数据挖掘一概念、模型，方法和算法，清华走学出版社，2 0 0 3 年，p 5 - 0 9 4 模型评估 选择并实现适当的数据挖掘技术是这一阶段的主要任务。建立一个真正适合挖掘算 法的分析模型是数据挖掘工作的核心环节。在数据挖掘中使用哪一种方法，主要取决于 数据集的特征和要实现的目标，实际上这种选择也不一定是惟一的。还需要考虑的问题 包括模型的准确性，看其在多大程度上支持实际的结果。其次还需考虑模型的可理解性， 模型是否可使我们了解输入对结果的作用，模型是否可使我们了解其预测成功或失败的 原因，模型是否可使我们对复杂数据集产生预测结果，模型是否能对产生结果进行检测 等等。 5 解释模型和得出结论 理解模型包括多个方面。首先需要对模型的概要进行了解，模型传达的信息与特定 结果之间的关联关系。其次是模型数据的分布，应当如何划分数据以得到最优结果，包 括选择最匹配的数据挖掘算法，对结果的可视化处理等。最后是验证，评价模型对于数 据集的预测有多少的准确性，同时采取措施改进模型，提高其预测准确度，尤其注意的 是那些对于训练数据集数据高度有效而对于未在建立模型中使用的数据预测相对无效 的模型。对数据挖掘发现的模式进行解释和评价，过滤出有用的知识。具体包括消除无 关的、多余的模式，过滤出要呈现给用户的信息，利用可视化技术将有意义的模式以图 形或逻辑可视化的形式表示，转化为用户可理解的语言。一个成功的数据挖掘的应用应 能将原始数据转换为更简洁、更易理解、可明确定义关系的形式。此外还包括解决发现 的结果与以前知识的潜在冲突，及利用统计方法对模式进行评价，决定是否需要重复以 前的操作，以得到最优、最适合的模式。数据挖掘抽取的信息经过事后处理可用于解释 当前或历史现象，预测未来可能发生的情况，使决策者参照从过去发生的事实中抽取的 信息进行决策制定。当然，对于数据挖掘的评价还包括模型有效性及其预测结果的评价。 总之，这五个步骤是相互衔接、相互作用的，并且是不断反复的，正如图2 2 描 述的那样，各个步骤都有新的信息和方法注入。 图2 2 数据挖掘过程 ( 五) 数据挖掘在财务领域的应用现状 国外关于数据挖掘技术在财务决策领域的研究主要集中在以下几个方面：( 1 ) 基于 小波特征的财务文档的可视化数据挖掘，在分类和聚类过程中利用小波系数计算，分析 客户签发的个人支票所形成的数据库，对支票签发人的行为进行测试。( 2 ) 在信贷领域 对聚类分析等数据挖掘技术进行比较，检测了银行关于客户账户状态的变动数据。( 3 ) 在信用风险防范领域，利用大范围的数据挖掘技术能够分析出含有欺骗行为的交易数 据，对客户信用进行跟踪和评估，用以检测信用欺骗行为及其发生的规律。( 4 ) 多维数 据挖掘决策支持系统预测破产风险，根据客户影响企业破产的多维指标，利用企业历史 财务数据，建立决策树和神经网络结合的破产预警系统。( 5 ) 数据挖掘中的动态建模， 利用正常情况下的“现金流与总资产的比值”、“现金流与负债的比率”、危机情况下的 “固定资产与股东权益比率”、“固定资产与长期负债的比率”等指标判断企业财务风险 的动态变化。 国内关于数据挖掘技术主要应用在客户关系管理上，并形成了c r m 等成熟的软件。 数据挖掘的研究主要集中在财务分析，财务危机预警模型的建立，以及决策支持系统的 建立方面。回 李建喜李宁：财务实时控制系统的框聚、内容和应用，管理会计田际研讨会论文集，2 0 0 3 年1 1 月，p 卜2 l l 财务实时控制系统的框架 ( 一) 财务实时控制系统的概念 1 定义 刘胜平指出：“财务实时控制系统足在数据仓库的基础上以数据挖掘技术和a g e n t 为t 具面向企业财务管理的决策支持系统，它通过对繁杂的财务数据进行分析、清理， 挖掘出适应管理者要求的知识，并利用可视化技术，向管理者提供简洁、真实、科学的 财务管理信息。”事实上，从前面的分析可知，财务实时控制不仅仅是决策支持，还包 括自动控制和执行机制等内容。因此，笔者认为财务实时控制系统是指在现代信息技术 支持下建立的，能够根据所收集的数据，采用适当的技术进行处理，生成有价值的信息， 并能以所得信息为依据及时采取行动控制企业财务活动的控制系统。财务实时控制系统 是企业管理控制系统的重要组成部分，是企业实现财务实时控制的基础。 2 与传统的财务控制系统的关系 财务实时控制系统是对传统的财务控制系统的继承和发展，在控制目标、控制内容、 控制方式、控制信息、控制属性和控制手段等方面丰富了财务控制系统。 ( 1 ) 控制目标 传统的财务控制目标主要是确保资产的安全、完整，以及企业财务计划的实现。而 财务实时控制的控制目标是在完成上述目标的前提下提高企业的经营效率和效益。 ( 2 ) 控制观 财务实时控制系统将传统的事中制度控制和事后结果控制发展成事中的实时控制 观。 ( 3 ) 控制信息 传统的财务控制主要依靠财务信息，而财务实时控制能够综合利用财务和非财务信 刘胜平张启垂：基于数据挖掘技术的财务实时控制系统研究，财会月刊2 0 0 4 年弟3 期，i ) 3 1 张瑞君：网络环境下会计实时控制，中国人民大学出版社，2 0 0 4 年，1 3 4 6 4 7 原丈论述的会计实时控制，第六点为 笔者增加 12 ( 4 ) 控制属性 财务实时控制更强调多元属性，即过程属性、动态属性和时空属性。 过程属性强调把控制扩展到企业经营活动的全过程，即在网络环境下，利用实时信 息对企业的研发、采购、仓储、生产、销售、服务等经营活动的全过程进行控制。时空 属性强调财务控制所需要的信息具有跨越时空的特征，即在网络的支持下，可以在最短 的时间和任意地点获取财务控制所需要的信息，并实现控制活动。动态属性强调财务控 制从静态走向动态，即在网络环境下，信息的获耿将从事后获取静态的信息转变为实时 获取反映企业经营活动过程的动态信息；对比分析、找出偏差、纠正偏差、指导、调节、 约束等控制行为从事后走向事中，从静态走向动态。 ( 5 ) 控制环境 传统的财务控制的环境基础是“手工环境下”或“模拟手动环境下”的财务信息系 统。财务实时控制系统强调的是“网络环境下”的财务控制问题，以满足企业从传统管 理转向信息化管理的变革需求。 ( 6 ) 控制手段 受观念和技术的约束，传统的财务控制手段不够丰富和完善。现代信息技术的迅速 发展，为财务控制的完善、发展和应用创造了条件。财务实时控制实现了财务控制手段 的发展和创新，提高了企业的控制水平。 ( 二) 财务实时控制系统的体系 i t 基础、管理基础和环境基础构成财务实时控制系统的支撑，如图3 一l 所示，图中 虚线部分为企业的财务实时控制系统，上面是财务实时控制系统的控制对象，即企业的 各项经营活动和相关人员。 受控对象 千 - i 一、 、f i1r 资金il 预算li 成本il 风险 tttt 财务实时控制主体 ttt l l 管 环 甚 理境 甚墓 础 础础 图3 一l 企业财务实时控制系统的体系 1 财务实时控制系统的基础 ( 1 ) 财务实时控制系统的i t 基础 网络平台 计算机网络将位于不同地域的多台具有独立处理功能的计算机设备，通过某种通信 介质连接起来，并由网络软件进行协调管理，给予用户共享软件、共享信息、基享设备 和相互通信的能力，并能分享处理能力。计算机网络按网络范围和计算机互联距离划分 为i n t e m e t ( 国际互联网) 、i n t r a n e t ( 企业内部网) 、e x t r a n e t ( 企业间网络) 。这些网络的 建立为企业内外部信息的集成创造了条件，可以为财务实时控制提供及时、准确、完整 的信息，并为实时控制提供了控制平台。 数据库平台 数据库是管理和组织数据的集合，以实现数据的合理利用。从实时控制的角度看， 在数据库中能够定义数据、处理数据、管理数据，为管理者利用数据对经营活动过程进 行实时控制，并有效控制资金、成本等项目，保障企业战略目标的实现提供了支持。 管理软件平台 管理软件是建立在网络平台和数据库平台之上，对经济活动中的物流、资金流和信 息流进行管理的应用平台。通过管理软件，可以有效地整合企业的资源和信息，并将财 务实时控制机制嵌入到管理软件中，实现控制的优化。管理软件的发展为财务实时控制 系统的建立提供了基础。 ( 2 ) 财务实时控制系统的管理基础 现代管理思想也为财务实施控制提供了理论支持，比如，供需链管理、价值链管理、 业务流程重组等等。 供需链管理 供需链管理是设计、计划、执行、管理、监控，并不断优化供需链的作业以实现创 新价值和提高企业竞争优势的目的。是使在一条供需链上各个企业实现整体的优化， 确保资源的合理利用。供需链管理客观上要求企业内外部信息的集成，同时也为财务实 时控制提供了广阔的发挥空间。 价值链管理 价值链管理就是从将企业的一系列经营活动定义为价值链出发，分析价值链各个环 节的增值情况，在强化自身核心竞争力的同时，寻求企业问的合作，从整体上降低企业 的成本，提高管理水平和经营效