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的确，人工智能可以很方便地应用于会计领域。比如，根据中国注册会计师审计准则第1312号的要求，注册会计师需要评估相关科目及交易的重大错报风险，确定有必要实施函证程序，根据风险评估判断并选定函证样本及内容，生成相关的询证函。而通过“智能”系统能避免手工编制询证函可能出现的错误，在更短的时间内全面分析相关的科目和交易，评估风险并挑选函证样本。这样会计师就可以有更多的时间去处理更复杂的工作事项，比如会计估计等，从而大大提升工作的效率及效益。
人工智能使得财务决策更加智能化和理想化，原来受限于分析数据量大、信息获取难度大的问题将彻底改变，人工智能将在多重约束条件下进行各种组合分析，为企业投资决策、风险防范打下基础。
财会人不会“被消失”
在享受人工智能带来的诸多便利的同时，财会人也应清醒地认识到人工智能带来的冲击。《经济学人》杂志2014年曾通过调查罗列了未来20年最有可能被机器人抢走饭碗的岗位，排名靠前的包括低端制造业的生产、销售、会计等。
业内专家分析，总体的趋势是普通核算型工作，如财务、审计、税务等财务基础人员会逐步减少。但财会人不会被人工智能完全取代，更不会“被消失”。以应收账款为例，每家公司都会制定针对应收账款坏账准备的计提政策。会计师执行的相关审计工作看似简单，实际上需要考虑多个方面，比如导致个别长账龄余额的原因、相关欠款机构的客观经济情况、与该欠款相关的业务实际、同行业所通用的会计政策等多项因素，而这些方面都需要会计师根据过往的工作经验，行使专业的职业判断。目前的人工智能技术可以实现按设定的规则执行工序，即根据“指令”去学习审计准则的要求，让机器去获取所需要的财务和业务信息，甚至通过大数据获取同行业的信息进行分析，可是要做到灵活思考，按照实际情况判断应收账款坏账准备计提是否恰当，还是需要依赖专业会计师的经验。
顺应财务职能的转变
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对于企业而言，数据挖掘有助于发现业务的趋势，揭示已知的事实，预测未知的结果。在实际应用中，数据挖掘主要采用以下方法进行模式的发现。(1)分类分析。找出一个类别的概念描述，它代表这类数据的整体信息，一般用规则或决策树模式表示。常用的分类模型有决策树模型、基于规则模型和神经网络模型等。(2)聚类分析。与分类分析不同，聚类分析的输入是一组未标定的记录，目的是根据一定的规则，合理地划分记录集合。聚类分析和分类分析是一组互逆的过程，因此在很多分类分析中适用的算法也同样适用于聚类分析。(3)关联分析。如果两个或多个数据项之间的取值之间重复出现且概率很高时，它们之间就存在某种关联，可以建立这些数据项的关联规则。一般用“支持度”和“可信度”两个阈值来在筛选关联规则。(4)预测。预测是利用历史数据找出变化规律，建立模型，并用此模型来预测未来数据的种类，特征等。典型的方法是回归分析、人工神经网络、遗传算法等。
二、数据挖掘技术在财务风险预警系统中的应用
根据财务风险预警系统需求以及系统分析的原理，尝试将数据挖掘技术应用于财务风险预警系统。系统处理信息的过程如图1所示。
(一)数据准备工作 构建财务风险预警所需要的数据源，主要包括生产经营数据和财务数据，两者均可通过企业的ERP系统获取。生产经营数据主要包括企业存货种类、数量、单价、周期；客户名称、购买产品名称、数量、时间、单价、总金额等。财务数据主要包括现金、应收账款、负债、销售收入、销售利润等。外部数据主要包括同行业上市公司的财务数据。
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一、上市公司负债筹资风险预测研究现状
1.国外研究现状
最早从事财务预警研究的是Fitzpatrick(1932)的单变量财务危机预测研究，此后Smith 和Winakor(1935)、Merwin(1942)、Beaver(1966)等人进行了类似研究。但单变量分析根据不同的财务指标进行判断有可能得出相反的结论，且单个变量所包含的信息不足以反映企业的整个财务状况。这些缺陷严重影响了单变量模型的适用性。
为克服单变量分析的局限性，Altman(1968)首次将多元判别分析(MDA)的方法引入到财务危机预测领域 [2]。类似的研究还有Dambolena和Khoury(1980)、Laitimen(1991)等。多元判别分析虽得到广泛的应用，但其对预测变量的分布性质施加了一些统计上的限制。
由于多元判别分析无法估计企业破产的概率，研究者设计了线性概率模型(LPM)。Meyer和Pifer(1970)最早将LPM运用于银行业的财务危机预测，Laitinen(1993)也做过类似研究。
为克服MDA和LPM都受到统计假设限制的局限性，研究人员引入了多元条件概率模型，包括Logistic模型和Probit模型。Martin(1977)首次运用Logistic模型来进行银行破产预测。这一方法后来被Ohlson(1980)用于预测企业的财务危机。Zmijewski(1984)使用了Probit的分析模型。
随着现金流量表用于评价企业整体财务状况愈加受到重视，各国学者开始讨论现金流量指标是否能用于企业财务危机预测。Nosworthy et al.(1980)认为“现金流/总债务”是一个显著的单变量判别指标。Casey et al. (1984)却认为单独使用现金流量指标进行财务危机预测效果不佳。
Lane et al.(1986)运用生存分析对银行破产进行预测。这一方法后来被Chen and Lee(1993)用于预测企业的财务危机。
由于统计分析方法受制于其假设前提，而这些假设前提在财务领域中已被证实具有缺陷，所以随着人工智能的发展一些非统计分析方法应用于财务预警研究。Coatst和Fant(1993)利用神经网络理论建立财务预警模型。Back et al.（1994）却并不认为神经网络模型具有比多元判别分析和Logistic分析更加明显的预测效果。Altman(1995)研究认为神经网络分析方法在风险识别和预测中的应用并没有实质性地优于线性判别模型。
基于MM理论和期权定价理论，美国KMV公司于1993年提出的期望违约率模型。Charitou和Trigeorgis (2000)使用B-S期权定价模型中的相关变量构建了财务困境判别模型。
此外，Frydman(1985)运用决策树等更为复杂的机器学习方法来建立模型，联合预测模型、递归分割算法、近邻法、分类树方法、专家系统法、主成分分析(因子分析)、聚类分析等方法也被应用于该方面的研究。一些综合分析法如历史事件分析法、杜邦财务分析体系和沃尔比重评分法等也被应用于财务预警研究中。
2.国内研究现状
我国企业财务风险预测研究起步较晚，吴世农、黄世忠(1986)曾介绍企业的破产分析指标和预测模型，接下来近十年该方面的研究几乎是空白，直到1995年刘淑莲等介绍了Z―Score模型，为我国开展有关企业财务风险预测研究重新打开了篇章。
周首华等(1996)在Z分数模型的基础上进行改进，考虑了现金流量变动情况指标，建立了F分数模型，准确率达70%。
陈静(1999)分别采用单变量分析和多元判别分析方法进行财务危机预测。
陈晓、陈治鸿(2000)采用Logistic模型，通过试验1260种变量组合，发现负债权益比、应收账款周转率、主营利润/总资产、留存收益/总资产对企业财务危机有显著的预测作用。
吴世农、卢贤义(2001)比较了多元判别分析、线性概率模型和逻辑回归模型的预测效果，发现逻辑回归模型的预测能力最强。
张爱民等(2001)采用主成分分析方法，建立了另一种预测企业财务失败的模型――主成分预测模型，并对上市公司财务失败的主成分预测模型进行实证检验。
杨保安等人(2001)利用BP神经网络对中信实业银行的30个企业客户的财务风险状况进行了判别分类，证明其是一种可行的方法。
张友棠(2004)摒弃了传统的财务指标，构建出了基于现金流量基础的全新的财务指标――现金盈利值和现金增加值，并在此基础上系统地构建了财务预警指数测度系统和分析系统。
吴应宇等(2004)做了基于因子分析的上市公司财务危机预警研究的修正研究。认为利用因子分析在指标信息处理上的优势以及逻辑回归拟合模型准确度较高的优点,将两种方法结合起来应用于预警研究之中。[5]
张玲等(2004)做了基于经济附加值的上市公司财务困境预警实证研究，主张将经济附加值指标应用于我国上市公司的财务困境预警实证研究和行业业绩分析。
郭斌等(2006)采用因子分析和逐步判别分析相结合的方法,在综合考虑财务和非财务因素的基础上,建立了财务指标和非财务指标的Logistic回归模型,并运用国内的相关数据进行了实证研究。
二、我国上市公司负债筹资风险研究的现状分析
我国有关企业负债筹资风险预测研究的基本现状如下：
1.企业财务风险预测的研究对象，目前多集中于整体财务风险，然而诸如举巨人集团等企业导致财务危机的直接原因在于其无法足额偿还到期负债。负债筹资风险的研究多只是含义、成因和控制的探讨，目前还没看及有关针对企业负债筹资风险进行成因分析、风险预测和风险控制等方面系统的研究。
2.我国有关企业财务风险预测研究起步远晚于西方国家，这使得我国在目前及以后相当一段时期都将以引进和学习国外财务风险预测理论和方法为主。研究内容突出表现为两个方面：一是有关财务风险预测系统建立的研究；一是有关财务风险预测模型的实证研究。
3.我国有关财务风险预测指标的选择、筛选、修正等方面争议较大，同时财务风险预测的指标也不仅限于财务指标，一些非财务指标也被尝试使用；针对统计方法必须前提假设而现实条件又不能完全满足的情况，一些针对性地放宽前提假设条件的方法被引入财务风险预测模型；随着人工智能的发展，一些非统计方法也被尝试构建财务风险预测模型。
三、上市公司负债筹资风险预测研究须明确的几个问题
基于上述分析，研究我国企业负债筹资风险须明确以下几个问题：
1.关于负债筹资风险含义的界定
对于企业财务风险含义的认识各不相同，本文认为应首先针对财务风险预测建立明确的概念体系，然后在这个框架内开展财务风险预测研究。因此需要首先明确企业负债筹资风险的含义，研究其形成原因和表现形式，探究其可预测性，然后再有针对性地研究其预测和控制。
2.关于负债筹资风险的标志性事件
由于我国的特殊国情决定了现阶段无法将破产与否作为企业陷入财务危机的标志性事件，公司是否被ST作为其陷入财务危机与否的标志性事件目前已被广泛采用。但是ST的规定实质上是从股东利益出发，忽视了其他利益相关者的利益。没有被ST的公司依然有可能面临较大的财务风险。本文认为应该根据不同决策者对企业财务风险关注内容的不同，选择财务风险显化的标志性事件，针对不同的财务风险构建相应的财务风险预测模型。
3.关于样本数据来源分布
财务风险预测实证研究所用数据分为样本组和控制组，常采用配对抽样即样本组和控制组包含相等的研究个体，国内尚未有对配对和非配对抽样作比较研究，而这是否会影响到财务风险预测的准确性也有待进一步研究。样本数据来源的行业大多选择全行业或者随机行业，也有一些研究选择了单一行业或某几个被认为数据具有某些共同特征的行业。全行业数据和单一行业数据是否会影响财务风险预测的准确性，国内也鲜有被广泛认可的相关研究。
4.关于负债筹资风险预测方法
国内有关企业财务风险预测的研究越来越多的采用实证研究的方法，通过定量分析进行风险预测，但是我国资本市场发展较晚且还很不成熟，这在很大程度上影响了定量分析预测负债筹资风险的可靠性，故有必要建立定性与定量分析相结合的负债筹资风险预测模型。
参考文献:
[1]李亚光:上市公司财务危机预警系统研究[D].贵阳：贵州财经学院企业管理硕士点，2006
[2]Altman Edward I: Financial Ratios, Discriminant Analysis and the Prediction of Corporate Bankruptcy[J].Journal of Finance,1968, Sep
[3]周首华:企业财务预警方法与机制[M].大连:东北财经大学出版社,2000:11-15
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1.1企业财务分析概述
目前，社会对于财务分析的定义尚无统一标准，美国南加州大学著名教授WaterB.Neigs指出，财务分析的本质就是搜集与决策有关的各种财务信息，并加以分析和解释，进而为利益相关者做出准确决策提供参考信息。财务分析作为一门综合性、边缘性的学科，其产生和发展的基础是会计学、财务管理、金融学、统计学、经济分析等专业学科，以企业财务报表、附注信息、记账凭证等为分析对象，采用一系列专门的分析技术和方法，对企业历史和当前的财务状况、经营成果和现金流量状况进行分析，对其偿债能力、营运能力、盈利能力以及发展能力等进行评价和预测。通过财务分析可以为企业经营管理者、投资人、债权人、政府等利益相关者提供及时准确的决策有用信息，帮助他们更好地了解企业过去的经营情况、掌握企业目前的运营动态、预测企业的未来发展趋势。目前，财务分析的方法与分析工具众多，具体应用应根据分析者的目的而定，最经常用到的分析方法主要围绕财务指标进行单指标分析、多指标综合分析等，借助比较分析法、比率分析法、因素分析法等进行分析，最后通过图表、文字等形式向信息使用者描述分析结果。
1.2财务风险预警分析概述
财务风险预警分析又被称为“破产预警分析”，将企业的各财务报表及附注资料作为分析研究对象，通过流动比率、速动比率、权益净利率等财务指标或借助数学技术构建模型，对企业日常的财务状况进行检测，预测企业经营失败的可能性，防范企业财务风险恶化，从而发出预警信号。美国学者Fistpatrikc最早发现了财务比率在一定程度上具有预测风险作用，他在1932年开展单变量破产预测研究时，以19家公司为分析样本，运用单个财务比率将样本划分为失败和非失败两组，并发现预测判断能力最强的指标是净资产收益率和产权比率。美国芝加哥大学的教授Beaver将统计学方法正式运用于财务风险预警机制，1966年，Beaver在美国会计评论上发表了《可以预测失败的几种会计手段》一文。在这篇文章中，他运用单一的财务比率变动趋势对企业财务风险进行预测，并得出“财务失败的时间越近，财务指标的预测能力就越强”的结论。1968年，美国学者Altman提出了Z-score模型，该模型通过统计方法将多个指标变量建立成一个多元线性方程，开始对财务风险进行多变量综合分析。随后，越来越多的预警模型被提出来，影响较为广泛的有Logistic回归模型，运用主成分分析法、聚类分析法等统计学方法以及人工智能分析法所建立的预警模型。
1.3财务分析与财务预警分析的区别和联系
通过上述分析可以看出，财务分析可以判断一些财务方面的问题，也可以发现需要预警的事项，财务分析和财务预警分析有相同的作用，都可以对企业财务状况好坏进行诊断分析，但财务分析和财务预警并不完全等价。财务分析是以企业财务报表为主要依据进而对企业财务状况、经营成果和现金流量状况等进行的一种系统分析和判断。而财务预警最核心、最关键的一点在于对企业的财务状况、经营过程进行预测，从而帮助企业及时发现问题、解决问题，一般是当企业财务状况出现较大风险时向企业管理当局提出的预警。财务预警通过对企业的经营活动、财务方面、市场状况等进行分析预测,不仅可以帮助企业监测在经营管理过程中潜在的经营风险和财务风险,还能使企业经营管理者事先了解企业经营中潜在的财务风险，并制定针对性应对策略，最终有效规避风险，以免给企业造成重大损失。
2企业进行财务分析与财务风险预警的意义
企业在经营过程中，为了实现企业价值最大化、为股东创造更多的财务，需要做好风险，尤其是财务风险控制，将其限定在可允许的风险水平内。在此过程中，需要经营管理平衡好风险和收益之间的关系，避免决策不当陷入经营困境。引发财务风险的原因是多方面的，生产成本过高、存货积压、产品质量不达标、资本结构不合理、企业战略多变和资不抵债等都会引发财务风险，如果企业不能及时予以有效回应，就可能导致这些财务风险进一步恶化，使企业陷入更大的财务困境。由此可能引发企业客户黏性降低、市场份额减少、企业信誉受损，甚至企业破产、清算等。财务预警可以对企业财务状况、经营状况进行检测、诊断，因此，企业有必要在经营过程中做好事前、事中、事后的财务分析和监控预警，为企业利益相关者制定准确的决策提供支撑，防范危机发生。财务分析和财务预警能够帮助企业利益相关者在风险或危机尚未来临或者处于萌芽阶段时，制定积极有效的投资、筹资或生产经营决策。如对于政府部门，可以依据某行业企业的经营情况、国家经济发展形势等制定有利的方针政策、财政政策、货币政策、税收政策等，推动或抑制某一行业发展，从而促进我国经济水平提升和企业发展；对于投资者，则可以根据企业的财务分析或预警结果，做出是否投资、投资多少、是否撤资等决策，从而降低损失、保证收益最大化；对于企业的经营班子，可以监测企业运营是否正常，根据出现的异常情况或数据偏差问题，制定及时有效的应对之策，防范和预防危机发生，制定企业可持续发展经营战略。
3企业财务风险预警管控机制研究
财务分析和财务预警对任何企业来说，都应当给予高度重视，建立符合企业发展特征、与自身经营现状相适应的管控机制，从而更好地监测经营风险和财务危机。
3.1构建完善的财务预警体系
工欲善其事必先利其器。企业要想更好地发挥财务预警的风险危机警示作用，建立一套科学合理的财务预警体系是重中之重，从财务和非财务的角度对企业进行定量及定性的全面、系统预警分析。在选取确定的预警分析指标时，不能盲目跟从，亦不能固步自封，应当从企业实际出发，结合宏观经济政策环境、技术环境等，制定科学合理的企业财务风险预警机制，增强可操作性和实用性。这是企业及时发现和管控风险危机的基础保障，只有这样，才能更好地保护利益相关者的切身利益，提高企业市场竞争实力。
3.2提高财务风险预警意识
树立风险预警意识不是只喊口号，也不只是企业管理层自身的事情，需要企业全体员工积极参与其中。企业应在日常经营过程中，定期或不定期地组织企业全体员工进行风险预警意识的宣传工作，逐渐培养并不断增强员工的风险防范预警意识。同时，企业经营班子要积极构建专门从事财务分析与财务风险预警的机构，配备具有较高职业道德和业务素质的人员，加强财务数据等预警分析，以及时发现潜在的风险源并实施有效管控，帮助企业规避财务风险或降低财务危机发生的概率。
3.3制定科学合理的制度规范
公司的发展与相关工作开展都需要一定的理论、制度和方针战略指导，因此，要提高企业财务分析和财务风险预警能力、规避和降低风险的能力等，要求企业高度关注相关领域和业务部门的制度建设。不断加强企业制度规范，形成具有一定刚性、适当灵活的财务预警管控制度和工作流程，提高企业发现日常运营中存在潜在风险的效率，以及时予以应对和防范，避免企业或其他利益相关者遭受重大损失。好的制度规范是企业成功实现可持续发展的重要保障，是确保企业完成宏伟战略目标的前提，因此，企业应制定科学合理的制度规范来开展财务风险预警管控工作。
3.4有效运用现代化技术手段
互联网技术、大数据、云计算、数据挖掘技术、Python和R语言等现代信息技术的飞速发展，为企业处理海量财务数据和非财务数据提供了可能。神经网络、人工智能等方法的出现，为数据挖掘分析研究数据之间潜在的逻辑关系提供了支撑，借此进行数据分析可以提高数据的价值，能够为利益相关者进行科学决策提供有用的参考信息。因此，企业要积极引进并有效运用这些现代化技术手段，向其借力，以更好地发挥财务分析和财务风险预警的作用，加强企业的风险管控能力。
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数据挖掘；财务；应用
一、数据挖掘的概念
数据挖掘主要是指财务人员利用科学有效的方法从大量的数据信息中提取出一些有用的信息帮助企业进行财务管理的一项新兴技术。通过数据挖掘技术能有有效提升企业财务管理水平，强化企业各方面的资金运行管理能力，帮助企业获得更加长远稳定的发展。数据挖掘技术在应用的过程中需要应用数据库以及人工智能等多方面的知识，因此，企业财务人员想要把数据挖掘技术应用于财务领域必须要加强对各方面综合知识的学习与掌握，只有这样，数据挖掘技术才能充分发挥其自身作用，企业的财务管理水平才能获得实质性的突破与进步。
二、数据挖掘技术应用于财务领域的重大意义
(一)提高了企业信息的利用率
企业的财务管理水平之所以不高主要是对企业相关信息的利用率低造成的，很多企业为了提高财务管理水平盲目的学习西方先进的财务管理理论，却忽视对企业吱声实际情况的结合，因此，一些企业即使使用了国际上非常领先的财务管理理念，其财务管理水平依然是停滞不前。企业使用数据挖掘技术以后能够通过数据挖掘技术对于现阶段企业的各方面的实际情况进行清洗的了解，企业财务人员根据企业的实际情况制定符合企业的财务计划，实行切实可行的财务管理，能够有效提升企业的财务管理水平，增加企业信息的利用率，让企业的更方面信息被充分的利用起来，发挥其自身的作用。
(二)简化财务人员的工作量，提升财务人员的工作效率
数据挖掘技术的应用需要使用人工智能技术。人工智能能够为企业财务管理提供更加方便快捷的财务运行流程，降低财务人员的财务工作量，提升财务人员的工作效率。数据挖掘技术在应用的过程中还需要应用数据库技术，因此，财务人员在应用数据挖掘技术的过程中能够有效的提升数据分析的工作效率，增加财务数据分析的准确性。由此我们可以看出，数据挖掘技术是一项综合性非常强的技术，它集多种先进技术于一身，对于提升我国企业财务管理水平做出了非常重大的贡献，为企业长期稳定的发展奠定了坚实的基础。
(三)极大的满足了财务信息智能化需求
财务计划一般都是按照企业以前的财务数据进行分析后制定的，在财务计划具体的实行过程中，还会受到实际情况的左右，企业还需要针对实际情况调整财务计划。传统的财务分析都是通过设置机械化的程序来帮助企业进行财务管理。随着我国市场经济的发展，机械的程序化作业已经不能满足企业对于财务管理的要求了。数据挖掘技术能够实现对财务的动态管理，通过人工智能对企业实际中出现的问题进行动态管理。企业管理者能够随时查询自己需要的财务信息，与此同时，数据挖掘技术还能利用数据信息获得更多更有价值的信息，增加企业信息的利用效率，满足企业财务管理的需求。
(四)有效降低企业的经营成本数据
挖掘技术是目前较新型的技术，它极大的满足了现阶段企业财务管理的需求，有效降低了企业的经营成本。首先，数据挖掘技术是利用计算机技术来完成的，它省去了大量的人工分析整理工作，有效提高了财务工作人员的工作效率，降低了企业的人工成本。其次，数据挖掘技术的准确性非常高，这就使得财务人员不用浪费大量的时间寻找财务管理中的错误，降低了财务数据的错误率，增加了企业管理者决策的准确性，最大限度的降低了企业因为决策失误造成的损失。再次，财务模型的建立使得企业减少了财务管理的工作量，使企业财务活动更加的规范化，间接提高了财务人员的工作效率，降低了企业的经营成本。
三、数据挖掘技术如何更好的应用于财务领域
(一)数据挖掘技术在企业投资管理中的应用
数据挖掘技术在企业投资管理中应用能有效提升投资收益，降低投资风险，因此，企业应该加大数据挖掘技术在企业中的应用。首先，且在投资前应该对投资企业各方面的数据信息进行深入的调查，通过数据挖掘技术深入的分析投资企业的财务情况以及未来的发展潜力，精确的估算企业投资的收益率，从多方面综合比较投资对象的情况，从而帮助企业做出正确的投资决策。其次，企业的财务人员可以利用数据挖掘技术对整个市场环境进行分析，从而帮助企业判断在目前的经济大环境下是否应该投资，如果适合投资，投资什么样的行业以及企业企业的风险性最小，收益性最大。
(二)数据挖掘技术在筹资决策中的应用
企业在日常的经营过程中，难免会出现资金紧张的情况，因此需要从外界获得资金，进行筹资。然而，筹资的渠道多种多样，各个筹资方式都有其自身的优势与劣势，企业在如何选择筹资方式时经常非常的头疼，及时经过仔细的研究也不能保证其最终确定的筹资方式符合企业的发展需求。应用数据挖掘技术，企业就可以根据自身筹资数据、筹资的时间要求等多方面的条件对市场中的筹资方式进行深入的分析和了解，然后选择一种与企业筹资需求最为接近的方式，既能满足企业的筹资需求，又能节省企业的筹资成本，对于企业长期稳定的发展非常有帮助。
(三)数据挖掘技术在产品销售中的应用
企业都是通过销售产品最终确定企业的经营利润的，如果企业不能顺利的实现销售那么企业存在的意义将不能实现，很快就会面临倒闭。由此我们可以非常清晰的指导销售对于企业生存的意义。数据挖掘技术能够有效的分析市场的供求关系，帮助企业确定市场上最好销售的产品类型，让企业获得更多销售机会。企业在应用数据挖掘技术帮助企业进行销售的过程中，首先应该建立趋势分析模型，帮助企业做好销售规划，让企业的产量与销量实现动态平衡。其次，企业应该利用数据挖掘技术分析出那些产品具有长期的发展潜力，通过对产品市场潜力的挖掘扩大企业的生产设备，使得企业能够充分的抓住发展机遇，获得更好的发展。
(四)数据挖掘技术在财务风险分析中的应用
企业在日常运行的过程中会面临各种各样的风险，数据挖掘技术能够通过数据分析有效控制企业的经营风险，帮助企业获得更加稳定的发展。企业在应用数据挖掘技术进行财务分析的过程中，首先，应该注意对企业各个方面的数据信息进行全面的收集，确保数据分析结果的全面性与准确性。其次，企业应该建立风险预测模型，把相关数据录入到风险预测模型中，利用风险预测模式对企业可能面临的风险进行准确的预测，提前防范风险的出现，如果不能很好的防范风险应该立即停止相关活动的进行，一切以保证企业的正常运行为根本出发点。
四、结束语
数据挖掘技术是对多种学科的综合运用，它极大的满足了现代社会对于财务领域的要求，帮助企业更好的实现财务管理水平的提升，对企业长期稳定的发展以及我国社会主义市场经济的繁荣具有重大意义。作为财务人员我们必须要与时俱进，充分学习数据挖掘技术，通过有效的学习提升自身专业素质，满足企业和社会对于财务人员要求。
参考文献:
[1]马明志,李艳东,鞠亚辉.高校智能财务分析系统设计研究[J].商业会计,2015(5)
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关键词：管理会计；财务会计；区别；融合途径
诸多企业在开展财务管理工作时，愈加重视与应用财务会计与管理会计，进而有效提升企业的竞争力。在当前企业中，财务会计与管理会计的联系已愈发紧密，但在融合过程中，由于工作性质不同，产生了诸多问题，因此，相关人员需针对二者间的具体区别，找到针对性较强的应对措施与融合途径，从而有效提高二者的工作水平，加快企业发展。
一、管理会计与财务会计的区别
（一）统计对象
管理会计与财务会计虽同属财务管理部门，但二者仍有较大的区别，针对统计对象，二者有所不同。
具体来说，财务会计的主要职能是为相关企业的监督管理与投资决策提供对应的信息，因而财务会计属外部会计，而管理会计的统计对象则主要发生在企业内部，其将相关决策信息提供给内部的管理人员，此类会计属于内部会计。与此同时，在工作的侧重点方面，二者也有些微的差别，财务会计的工作重点为记录或汇总已成为现实的经济事实，而管理会计的工作内容虽然用到过去的相关信息，但其目的在于将其作为考评与预测的凭证。此外，财务会计对货币性或可证实性的信息较为重视，其数据的精准度要达到极高的水平，但管理会计所整理的相关信息大多属未来性质，由于此类信息会受较多因素影响，因此，其提供的数据信息并不精确[1]。
（二）核算内容
在核算内容方面，管理会计与财务会计也有所不同，针对相关数据信息，管理会计的数据未经严格核算，由于对数据信息的准确度要求不高，在实际应用时，并不影响相关管理工作的开展。通常来讲，在收集到数据信息后，管理人员要对其进行详细分析与研究，并借助该数据的合理性进行大致运算，依照运算结果，会适当减少企业的欠账款，也降低其使用风险。
在工作重点上，财务会计与管理会计虽有些许差别，但其总体的工作目标一样，使企业获得最大化的经济效益。因此，在实际开展工作时，为完善企业的总体核算目标，二者应互为补充、相互融合。
此外，在历史账款方面，财务会计与管理会计也有较大区别，在开展会计管理工作的过程中，应更加带有计划性。财务会计只能将相关历史账款进行合理汇总，而分析工作则主要由管理会计完成，因此，管理历史账款工作，需由二者融合完成。
（三）会计业务
在具体的会计业务方面，财务会计人员与管理会计人员有较大的区别，在企业经营过程中，虽然二者的工作都较为重要，针对不同的会计工作，其实际工作也有所不同。
财务会计的主要业务内容为统计与整理企业在过去阶段中生产经营的数据信息，其工作的流程较为具体且明确。在开展业务的工作过程中，其主要披露财务部门的数据信息，因此，相关会计人员要有较强的动手操作能力，在填写账单时要认真、仔细，对相关财务数据的核对要谨慎。
管理会计的工作流程较为模糊，并不具体，其灵活性较强，但在工作时对于法律法规或会计准则，应进行严格管理，不可违反，要遵循或依据会计准则进行会计账目表的编制。管理会计人员的工作由于灵活度高，且无具体流程，因此，对其业务能力的要求要高于财务会计。
二、管理会计与财务会计的具体融合途径
（一）使用信息化技术
为缩小财务会计与管理会计的区别，二者应找到高效融合途径，进而加速整合，促进相关企业的发展。技术人员可借助信息化技术，整理出完整的数据信息体系，企业在实际的运营过程中，财务会计人员应将与历史项目有关的数据进行收集与整合，并利用报表形式交予管理人员开展审批工作。管理会计人员将报表中的有关数据实行整理与分析，再结合已统计出的历史信息，对企业未来的经营能力进行全面分析与判断，其呈现形式仍为数据报表。
对于数据收集的针对性、方式与过程，管理会计与财务会计有所区别，因而其采集到的数据会有一定的差异。但在数据收集的过程中，二者找寻的数据源头相同，皆为企业经营时的相关数据，因此，在开展实际工作时，企业可改善工作方式，借助数据共享，改进二者获取数据的精准度，并创制信息化平台，使其内部的资源得以优化应用。
具体来说，企业内部人员可采用多媒体技术设置财务会计与管理会计目录，并将二者间的信息高效整合，为打造更为合理的财务管理体系奠定一个坚实的基础，在二者有效融合的同时，改善企业的经营与发展。与此同时，借助信息技术还可设置企业内部的信息数据库，在查找相关数据信息时，无论是管理会计，还是财务会计，都能在同一平台开展相关工作，使查询工作变得更加高效与便捷，提升财务人员的工作水平与效率，企业管理者在制定发展战略时，也会依照其具体的财务情况，其措施也会更有针对性[2]。
（二）制定科学的会计制度原则
企业若想加速融合财务会计与管理会计的工作，首先，管理者要制定合理的管理体系，该体系标准应根据相关规则制度与国家行业标准，并依照此标准合理开展相关工作。其次，在管理过程中，要统一管理管理会计与财务会计的相关工作，其工作要求要按照新会计准则，在工作时要依据企业具体的财务状况，并设置出合理、科学，且遵从市场发展的管理系统。在企业经营的不同阶段，管理会计都要改善其应用能力，而非仅体现在财务报表中，进而使管理会计人员对企业财务进行更好的约束，而财务人员对管理会计工作也要充分地理解，进而实现二者间的有效融合。最后，企业的财务管理内容应根据其不同的阶段与当前的市场变化而发生改变，管理人员要提升其实际工作的应用力度。在企业内部还需设置标准的工作责任制，将财务管理工作进行合理划分，并充分调动各类资源，提升企業的整体竞争力。
（三）提升会计工作的控制力
企业在开展制度建设的过程中，应加强会计工作的控制力，进而从源头上解决企业的发展风险。管理会计与财务会计在融合时，其工作基础为合理的进行内部控制建设，并针对企业内部的每项工作，找出其当前存有的问题，设置针对性较强的管理机制。一方面，企业的管理者要重视会计工作的审查与监管，比如，管理人员为改善其内部的管控能力，设置相关风险防范机制，保障企业顺利进行内部建设与后续工作的开展。另一方面，管理会计与财务会计人员要明确其职能的差异，防止产生核算与预算的相关问题。此外，企业内部还可制定重点项目部门，对于会计工作的重点内容，如财务控制，进而改善财务管理工作的水平与效率[3]。
例如，某会计事务有限公司为融合财务会计与管理会计的相关工作，采取改善会计控制力的工作方式，其内部的管理者建立财务管理体系，在该系统中，明确了财务与管理会计二者间的工作职责，使其管理更加透明化，与此同时，管理者又设置了严格的财务监管部门，对财务工作的每笔款项都实行科学的监督与审查，两种会计工作在融合的基础上，加快了企业发展。
三、结语
综上所述，为使企业更为稳定的发展，相关人员应高度重视管理会计与财务会计的整合工作。在实际工作时，对于财务会计与管理会计的区别，技术人员可采用多媒体技术，进而更为细致地在其差别中发现二者的关联，实行深度融合的策略，使企业内部的信息系统愈发完善，加快其发展步伐，促进其长效发展与经济效益。
作者简介：李琳（1980—），女，汉族，湖北咸宁人，中级会计师，本科，主要从事财务会计研究。
管理会计毕业论文范文模板(二)：人工智能时代财务会计向管理会计转型升级路径探索论文
摘要：现代科技的发展为我们的生产生活带来了诸多便利，尤其是网络技术以及人工智能技术的出现，给企业发展提供了新的模式。财务工作是企业管理工作的核心，只有明确财务情况，才能更好地制定企业发展策略，并且为长久发展提供充足的资金。但是随着技术的发展传统的财务管理模式已然不适用现代企业的发展，尤其财务工作日益数据化、智能化，单一使用人力进行财会工作不仅质量不能保证，效率也会大大降低。为此本文就人工智能时代财务会计向管理会计转型升级路徑展开探索，希望能够给企业一些借鉴。
关键词：人工智能时代；财务会计；管理会计；转型升级；路径；探索
引言
人工智能作为当前最发达的技术之一，虽然我们对其开发研究还不够深入，但是其凭借自身强大的性能被广泛应用于各行各业。人工智能在财务会计向管理会计转型中发挥了重要作用，传统的财务会计模式失去了竞争力，管理会计才是现代企业发展的“标配”，但是根据笔者的研究发现，部分企业尤其是中小企业在会计转型中还存在部分问题，所以对此进行研究，以推动企业财务的转型。
一、人工智能时代会计转型的意义
1.推动企业长久发展
随着企业发展规模的扩大，产生的数据越来越多，但是如果管理不到位就可能无法及时发现隐藏的财务风险，导致风险愈演越烈，严重干扰企业的发展。转型为管理会计之后，会更全面、细致的管理企业的财务，有助于企业的长久发展。
2.顺应经济体制改革的需求
为了推动经济更好的发展，国家加速了经济体制改革，这就要求企业转变原先的发展模式以此顺应经济体制的改革。经济的发展主题变为结构优化与产业升级，要求企业的发展要与自然相协调，减少不必要的消耗。但是削减企业各部门的消耗不能盲目进行，需要依据财务管理的数据展开分析，转型之后的财务会更加清楚明了的将数据呈现出来。
3.提升行业发展速度
传统财务管理比较繁琐，数据需要工作人员一点一点的进行处理，一旦企业发展速度加快，出现大量的数据后财务人员的工作量就会激增，可能会影响数据的真实性。财务会计工作转型之后极大地提升了数据的处理速度，这就使得财务人员有更多的机会参与到企业管理中，从财务管理上指导企业的发展。
二、人工智能时代财务会计向管理会计转型中面临的问题
1.企业转型意识较弱
当前，部分企业一味的追求发展速度，注重企业基础设施的建设，但是对企业内部意识领域的改革不够重视，并没有将会计转型放在重要位置，导致企业的会计管理逐渐无法满足企业的发展需求。因此要想推动转型首要需要提升企业的意识。
2.缺乏专业人才
人才是推动转型的根本力量，管理会计转型需要人才具备足够的专业技能，才能推动转型又好又快的进行。但是根据笔者的调查发现，企业中推动会计转型的人员还是传统财务会计人员，他们的转型能力不足，一遍学习一边进行转型，以至于转型后不彻底，无法促进企业的长久发展。所以还需要引进专业的人才，让他们借助自己的专业素养实现转型。
3.企业内部信息系统不健全
信息系统不健全也是阻碍财务会计转型的原因之一，没有健全财务管理系统，上文中也提到传统的财会人员依靠人工进行财务数据的处理。而且有较多企业存在基层会计岗位人员较多的现象，不但使资源被浪费，同时企业成本也增加。
三、人工智能时代财务会计向管理会计转型升级路径
1.更新企业财务工作模式
企业自身要提升管理会计转型意识，制定合理的转型策略，由领导层监督推动转型的科学有序进行。管理转型并不是简单意义上的管理会计取代财务会计，而是实现两者的有机融合，通过建立健全财务管理制度，借助制度约束相关人员的行为，确保企业经营状况，现金流情况、财务状况更加清晰明确。长久发展是每个企业发展的目标之一，更新工作模式可以促进财务情况的透明化、数据化，为企业长久发展提供更多的支持。
2.引进专业人才
企业要想高质高效的完成转型，就需要引进专业的技术人才，管理会计转型并不是一蹴而就的，需要花费很长的时间完善各个细节。另一方面传统财会人员对转型了解甚少，无法保障转型的质量。人工智能的出现使得管理更加复杂，因此还需加强对基层财会人员的培训，丰富他们的知识储备，提升业务能力。
3.构建管理会计体系
人工智能的出现可以处理很多的基础性财务工作，如何分配财会人员的工作成为转型后面临的新问题。所以需要构建科学的管理会计体系，明确工作人员与人工智能的不同职责，实现资源的合理配置，提高企业管理会计的能力。
4.建立数据共享平台
数据共享的速度决定了企业的发展速度，企业各个部门需要紧密的联系在一起展开高效配合。但是传统发展模式中各个部门之间的信息无法实现即使交互，影响了发展，数据共享平台的建立，利用企业的内部平台，借助网络就可以及时实现信息交流，规范化操作、管理企业的各项经济活动。
5.完善信息管理系统
篇7
本文研究数据挖掘在财务诊断中的运用，主要研究数据挖掘技术在财务诊断、信息预警和财务诊断方案策划决策等三个过程中的应用，建立准确有效的数据模型来指导实际的财务工作，能够预测出企业财务风险程度并提出财务风险预警，便于企业及时地掌握财务状况和经营状况，适时调整企业财务战略，提高企业经济效益。因此，数据挖掘在财务诊断中的应用，无论在理论上还是实践上，都有其重要意义。
二、文献综述
数据挖掘分析有关联分析、序列模式、聚类等方法，这方面的研究总体上成果丰硕。国外的数据挖掘分析方法发展比较成熟，有大量财务风险方面的著作，其研究主要在于财务风险预警模型的构建。国内的证券市场发展不成熟，缺乏理性的投资者，对数据挖掘分析方法研究少，主要集中在建立数学预测模型。
（一）国外研究现状 Beaver（1958）提出了单变量模型。他对80家经营公司进行一元判定预测，使用了 28 个财务比率作为变量。Altman（1968）在财务风险预警领域引入了多元线性判别方法，创立了 Z 值模型。Altman 、 Haldeman（1980）又提出了一种优于Z 模型的ZETA模型，其更能准确预测企业财务风险。Ohlson（1990）以95家经营失败的公司为基础，运用Logistic回归进行财务预警模型的建立。结果表明，与企业财务风险紧密相关的因素有企业的规模大小、财务结构、经营绩效、流动性四个方面。Fyaber（1989）运用神经网络模型，进行对银行的首次信用风险预测。Eichengreen（1998）研究表明财务模型研究有危机管理和财务危机预警等。
（二）国内研究现状 李一军、金世伟（2006）在模糊聚类分析方法的基础上，使用KPI财务指标，对上市公司进行相关分析，并在投资决策的制定时辅地使用到其研究结果。郭春阵（2005）运用三类挖掘分析方法――聚类、关联规则、决策树方法，综合分析，构建了财务报表分析模型。吕澄、易艳红（2006）研究数据挖掘在财务分析中的可行性，说明在财务分析运用数据挖掘技术时，XBRL语言有着有效的作用。齐中华、黄丽娜（2010）使用EXCEL实现了模糊聚类的数据分析，运用上市公司财务数据，说明了数据挖掘在财务分析中有巨大作用。张星文、梁戈夫（2006）研究发现财务危机预警的研究进展很大，企业在财务管理中已经使用到大量的模型，如人工神经网络模型和logit回归模型等。冯征（2007）提出了基于智能计算机的数据挖掘方法，且可用于上市公司的财务预警。
三、应用数据挖掘的财务诊断体系
（一）应用数据挖掘的财务诊断体系流程 数据挖掘是基于财务比率分析、杜邦分析等模型运用于财务分析、预警及决策中，并进行财务诊断。故财务诊断不仅是对财务报表的分析，从系统的角度可以将财务诊断分为诊断数据系统、财务专项判断、财务预警系统、财务决策系统四个部分。
财务诊断系统分为三个阶段，分别是：数据收集阶段、分析诊断阶段、形成报告阶段。图1为应用数据挖掘的财务诊断模式及流程示意图。
从图1中可以看出，数据收集阶段包括收集非财务辅助数据、三大报表数据、财务指标数据。XBRL具有实时标准性，可以有效减少录入转换时间，具有针对性、实用性，可以更高效地诠释数据的内容及意义，提高了财务诊断的效率及精确度。分析诊断阶段主要是将收集的数据进行专项判断，通过XBRL与财务指标进行对比分析，再进行财务诊断并作出财务预警和决策。在此阶段，对目标公司采用遗传算法、回归模型等进行建模，需要选择决策树方法、关联分析等，高效简单地完成数据分析。考虑到了影响企业财务的各种因素，故保证了分析结果具有完整性、实效性。通过以上两个阶段的缜密分析便可形成财务诊断决策报告，并将报告方案提交到经营管理系统。决策报告涵盖了数据挖掘的主要判断信息，综合考虑到了企业的财务风险，并通过发现企业现状问题形成解决方案，为企业经营提供了方便。
（二）应用数据挖掘的财务诊断指标体系 财务指标体系需要将企业外部和内部环境结合起来考虑，进行定性分析及定量分析来完成企业财务诊断指标的设计。在财务诊断体系中，财务指标体系构建必不可缺，有效的反映了企业的财务状况，为数据挖掘系统提供了依据。整个诊断体系覆盖以下几方面：
（1）内部环境：包括一系列的定性指标，有员工素质（如知识结构、能力结构）、工作环境（主要对员工满意度、员工忠诚度方面考察）、内部控制（包括内部控制组织、内部控制有效性等），通过考察内部环境说明企业的内部控制情况。
（2）外部环境：包括定性指标经营环境（如经济政策、法律制度、行业发展前景、金融环境等），从宏观角度考察企业经营所面对的外部环境状况。除此之外还有一系列定量指标，包括产品市场（如市场占有率、产品销售利润率、客户满意度等）、社会效益（包括贷款履约率、环境保护指数、合同履约率），定量评定企业的销售情况和经营业绩。
（3）财务活动：主要包括筹资活动（有财务风险、支付能力、资本结构、资本成本等）、投资活动（包括投资收益、投资风险、资产利用率等）、经营活动（如盈利能力、经营风险、资产营运能力等）、分配活动（如股利支付率、自由资产增长率、资本金增长率）等定量指标，有效地考虑了企业经营活动中的效益及存在的财务风险。
财务指标的获取较为容易，能够客观地反映企业的经营状况及风险水平，预测企业未来的经营水平及竞争力。故选取财务指标需要考虑可操作性、全面性、灵敏性、协调性、相关性、可比性六大原则，如此分析的结果才有助于企业做出合理的投融资决策。
四、实例分析
本文以GA房地产公司为例，进行财务诊断中的数据挖掘演示。GA公司是一家上市多年的以房地产为主业的综合性集团公司，主营业务有房地产开发与运营、建材装饰、建筑施工、物业管理、房地产咨询等。对GA公司进行财务诊断的目标首先是确定其经营现状及风险程度，其次是对其投资决策提供参考依据。
（一）数据收集 本文利用XBRL语言对GA公司2002年至2012年期间的半年报原始数据进行收集和筛选，并将其中相关性较高和负相关的财务指标剔除，如流动比率、资产收益率等，以避免信息重叠影响准确性，保留下来十七项财务指标构成GA公司财务诊断的指标体系，节选部分如表1：
（二）分析诊断
第一步，聚类分析。结合前述研究基础，因GA公司数据量相对较少，本文采用较为快速、适合混合字段和数据集合的两步聚类方法进行分析，按GA公司的发展阶段划分聚类，设定聚类数最小为2，最大为15，根据处理数据和GA公司经营管理信息划分出2002年至2007年和2008年至2012年两个聚类。建立两步聚类模型。
第二步，财务初评。初步判断GA公司目前财务状况比较稳定，可通过投融资加快企业发展。模型数据显示对GA公司发展最重要的指标主要有固定资产周转率、资产负债率、存货流动负债比率、流动资产周转率、资本充足率、净资产收益率和债务资本比率。
第三步，财务预警诊断。首先，确定对GA公司进行数据挖掘的目标需求为识别其经营财务状况。2002年至2012年筛选出的共21组数据、17项指标进行分析，识别出财务状况良好的年份和它们的经营财务特征，如该年的盈利能力如何，现金流如何等。其次，选择Clementinel软件将以上数据输入模型，运用决策树规则对目标变量――各年的财务状况进行数据挖掘。
本文采用经典的财务预警模型――Z值模型作为财务状况综合评分的依据。鉴于数据有限，本文将Z模型据经验值加以划分：
Z>300，充盈，财务状况良好；180
根据以上设定，得到各年财务状况评分表如下：
在对数据预处理的阶段，要注意将字段预先进行选项设置，以便于数据分析的导入与输出。之后还需要对字段进行实例化，使字段的取值和类型皆直观可见，便于分析结果的应用。
第四步，建模分析。鉴于GA公司数据有限，在分析设置时需选择“使用推进”和“交互验证”，以提高分析结果的准确度。然后建立C5.0预警诊断模型。运行模型决策树显示的结果，将根据Z值评分设置的危险、困境和正常三类状况进行了分类，
首先按照第一重要字段即带来最大信息增益的“每股收益”字段分为两个节点，经不同规则路径显示数据。在数据重叠部分，又经次重要字段“固定资产周转率”进一步分析确定，最终达到100%准确度的分析结果。另外还可导出散点图更直观地对比这两个指标对GA公司财务状况的贡献程度。
第五步，结果应用。以上结果可知GA公司应在财务管理中注重每股收益的管理，积极通过融资等方式提升税后利润，提升股东所有者权益。GA公司固定资产以实物为主，因此变动幅度不会很大，以维持现状为主即可。
（三）决策诊断 依据以上分析结果，以下对GA公司融资决策加以诊断分析。本文将运用关联规则当中的财务决策分析理论，使用Clementinel 2.0的Apriori算法生成频繁项集，再据此生成关联规则。本文自两大证交所数据及调研样本中选取30家与GA公司主要财务指标类似的成功融资公司作为关联分析的样本集，汇总出7种可选融资渠道项集，分别是：
30家样本公司的融资偏好如下表4：
融资分析中的数据处理与前类似，需要根据“类型”节点进行实例化处理。本文按T/F的二分类变量设置类型，建立Apriori运算模型。为保障运行结果的有效性与代表性，将最小置信度设为50%，支持度为10%运行模型，步骤同上。运行结果对适合GA公司的成功率较高的一种、两种及三种融资渠道给出多种最优组合方案，为GA公司融资活动提供了数据指导。
（四）提交报告 最后，在上述预警诊断与决策诊断的基础上，形成预警环节与决策环节的结论性诊断报告，提交给管理者作为管理决策的重要财务依据。同时，要不断对上述分析进行后续的跟踪反馈与调整。
参考文献：
[1]赵春：《基于数据挖掘技术的财务风险分析与预警研究》，《中国投资》2012年第5期。
篇8
数据挖掘技术;财务风险;预警模型
1财务风险分析理论及发展
1.1财务风险分析的作用
随着我国社会主义市场经济体制的逐步确立，以及后期的不断深化改革与完善，社会各行业企业管理层的风险意识不断增强。(1)企业进行财务风险分析，从国家大层面视角来看，对于整个社会的经济决策起到了科学化的督促效果。在当前社会主义市场经济环境下，我国国内企业，特别是那些初具规模或者是中小板的创业公司，要想确保企业各项经营管理经济活动得以正常运行下去，开展财务风险分析活动，并将其纳入企业规章制度、战略发展方案中来，是最佳的一种选择。(2)企业开展财务风险分析活动，另一项功用就是评估，包括对企业价值、企业绩效以及对企业未来发展前景等层面，加以分析，包括分析企业的市场盈利能力、企业增长速度等。对于上市企业来说，对企业准备在转让的股权、所获利益、资产状况和所有者权益进行分析[1]。
1.2财务危机预警
预警就是一种防范性机制，主要在于前期的预测，比如企业出现了财务风险恶化现象，通常都是由企业财务危机所引起的。当企业的财务风险得不到及时有效的控制时，就会在短期内快速转化成为财务危机[2]。上述这种情况在中小创业公司和上市公司中是最为常见的一种财务现象，因此，对于这类企业而言，根据实际情况构建危机预警机制和模型，是必不可少的一个关键环节。
1.3数据挖掘技术
数据挖掘(DataMining)，一般也被称为资料探勘、数据采矿，它是数据库知识发现中的一个步骤，具体一点讲，就是指从大量的数据中通过相应的算法，来及时、准确的搜索出隐藏或者可能隐藏在数据信息中的价值信息[3]。企业(用户)通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统以及相对应的模式识别等，均可以实现这种目标。这主要是因为，数据挖掘所蕴含的思想，本身就起源于统计学，借助于现代化人工智能技术等相关理论，专门设计的一种大量数据分析处理模型，其实现主要得益于高性能计算机和分布式计算机处理技术。在实际应用中，数据挖掘的算法常见的有四种形式，分类和预测、聚类、关联规则、时间序列。本文在这里重点选用决策树分类分析方法。
2基于数据挖掘技术的财务风险分析与预警
2.1风险分析
关于财务风险分析与数据挖掘的定义概念，在前文中已经进行了简要阐述，将数据挖掘技术应用到企业财务风险日常工作分析中来，实施步骤包括：首先是确定财务风险分析的对象，并准备好财务风险分析以及相关数据；其次就是将准备的对象、数据预处理；再次就是实施数据挖掘；最后对其检验出来的结果进行评价并解释其中的问题、规律等，并在此基础上将其中涉及到的知识理论与工作实际融合起来，也就是知识的同化。
2.2前期准备
包括确定对象和数据准备，虽然在数据挖掘技术运用下，企业财务风险分析活动流程变得相对简单，但其所蕴含的思想还比较复杂，重点在于分析，包括对象的挖掘、数据的准备、模型的建立，以及对数据挖掘结果加以整合处理分析等，这是一个统一化的全过程。在这个过程中，企业需要考虑到过程中每一个环节阶段需要做什么，将流程细节化、将细节具体化，比如，挖掘什么数据、需要挖掘多少数据、需要将数据挖掘到什么程度，在挖掘的过程中需要提取哪些关键知识或者因素指标。因此，前期准备工作可以总结归纳为两个层面，一是数据选择与确定，二是准确和处理，目的就是要将挖掘到的数据通过分组处理，使其效率达到最优化，最终实现简化挖掘模型的实际性效果。
2.3构建模型
基于数据挖掘技术的财务风险分析与预警模型的构建，企业管理层必须清楚的认识到财务风险的本质与内容，只有结合行业状况、企业自身经济环境，将财务风险管理控制举措灵活运用，才能达到预期效果。一般情况下，财务风险内容主要包括以下几个小范围，资金结构与现金流风险、会计核算与流程风险、会计及财务报告风险等。在这里以其中一项财务活动为例，比如企业贷款合约。以企业来说，企业家需要承担一定的有限责任，这也就意味着假若该项目最终以失败告终，那么包括双方在内，收益均为O(在这里不考虑企业过去的投资和其他方面的私人利益)。基于此，一般情况下，规定放贷者对借款人进行正的转移支付也就没有了任何意义，因为这种情况风险占据着主动，并且对收益没有做到任何的保险，也就是一种防范与预测[4]。当然，假若该项目最终取得成功，借款人和放贷人双方可以共同分享利润，假设利润为R，那么企业(企业家)可以分Rb，放贷者可以分得R1，而后者所获取到的净收益，则表示为R1-(I-A)，其中，“I-A”表示的是融资额度，即在第0期的时候，某项目的固定投资设为I，A为该企业的初始资产，一般小于I。这种是项目成功的情况；当正如前面所说项目失败的情况，放贷者的净收益则表示为-(I-A)；相对的，企业家的净收益，在成功和失败的情况，分别表示为Rb-A、-A。在构建模型之前，企业需要对自身所存在的财务风险及其各项因素指标，全部都需要考虑到，在风险控制分析的基础上，构建有针对性的财务危机预警机制，而财务危机预警机制的目的是促进风险控制分析目标的实现。本文主要运用了决策树的分类方法，即一种由节点和有向边组成的层次结构，在这里主要包含了三个关键节点。第一是根节点，该节点没有入边，多为零条或者多条出边；第二是内部节点，有且仅有(大多情况)一条入边或者两条；第三是叶节点/终结点，有一条入边，没有出边。在预警模型构建的过程中，需要准确把控财务风险预警系统功能，比如，预报功能、诊断功能、预控功能、保健功能等。所谓预报功能，以上市公司来说，跟踪上市公司的生产经营过程，将上市公司生产经营的实际情况同上市公司预定的目标，相互之间进行匹配，深入分析企业自身在营运方面可能出现的一些问题，对其进行预测，从中找出有参考价值的信息，发现偏差，加以核算、考核。其中预报机制，主要是在发现财务经济活动中的风险因素后，及时预报，注重实效性，这样可以让该企业的管理层尽快的寻求、制定出更有利的对策方案，避免或者减少财务危机带来的风险损失。其次是诊断功能，诊断这一环节主要是根据前面的跟踪、预报的结果，对其进行对比分析，具体可以运用一些先进的现代化管理机制，通过这些诊断技术来综合评价公司的实际运营情况，找寻出其中所存在的弊端与问题。紧接着就是预控功能，通过预报、诊断之后，下一步就是预控，根据现存的问题找寻其原因，方能“对症下药”，采取相对于的措施来合理解决、处理企业经营发展中的偏差、过失。通过决策树分析法，在选取自变量指标数据时，根据合理、准确，以某上市公司来说，在财务指标选择上，包含有企业的偿债能力指标、盈利能力指标、营运能力指标。如偿债能力指标包括流动比率、速动比率、资产负债率等；盈利能力指标包括企业净资产收益率、当期营业利润率、总资产收益率等；营运能力指标包括资产周转率、存货周转率、应收账款周转率等。此外，包括像企业的当期现金流量能力指标和发展能力指标，都可以根据企业的实际情况来有针对性的选择。
3实例研究
以下述两家知名房地产公司为例，两家公司数据来源于中国证券之星网站和巨潮资讯网站。在财务状况指标评价层面，涉及全面领域，例如，每股收益、资产收益率、营业收入增长率、资产周转率、流动比率、速动比率、现金负债比率、市净率、市销率等。在因变量指标的选择上，以公司的偿债能力、盈利能力以及市场运营能力、增长率为主。共五大财务指标，即公司的偿债、盈利、营运、现金流量、发展等能力，需要考察14个小项。在样本数据的选取上，本次有针对性的选择了两家具有典型代表的房地产上市企业，即A公司和B公司。在每股收益、净收益、资本公积金等指标比较上，B公司均要高于A公司。此外，在流动比率、速动比率、存货周转率以及企业当期销售净利润率等指标比较上，B公司也明显高于A公司。资产负债率方面，A公司达到了60%，而B公司为40.3%。如表1所示，基于聚类分析的思想，挖掘出上述选取的两家代表性公司的关联性。通过关联性分析，可以更加精准的找寻出真正影响企业财务风险状况的各种因素，通过与同行之间的对比，可以及时发现问题所在。例如，在关联规则交互挖掘策略下对公司内部财务信息加以分析，根据公司和行业实际情况，设置不同的支持度阈值和置信度阈值，可以更加准确地发现财务指标中的异常情况。企业通过与同行之间对比，实现了对测试数据合理分类，有助于提升整个预警系统在财务状况分类与决策中的重要性、可行性。可以看到，公司流动比率、存货周转率、资产负债率和销售净利润了，支持度和置信度的阈值均高于50%，说明公司各项财务指标因素相互之间的关联度较强。该两家公司存货周转率的支持度和置信度最高，这一点则表明公司财务风险的出现与存货周转有较大关联。根据检验出来的数据结果，相关人员方可从其中根据挖掘操作结果的成败，来进一步作出相应决定，并对其予以具体化的解释与评价。能够对所得到的结果有一个综合性、准确性的评价，并以此来预估未来一段时间内的发展趋势[5]。以上述部分内容来说，假若此次财务风险分析数据取得了预期中的效果(成功)，对于公司财务部门工作人员来说，下一步就需挖掘分析，财务预警模型本身，也就是此次数据检验所运用到的操作模型，探讨分析了其是否真正优于数据集上的模型，同时还需要从检验结果中分析，该模型的准确性是否优于其他模型。总之，建立预警系统，可以给投资者提供更多的预测性，时刻引导着财务项目的决策科学可行。对于财务部门的工作人员来说，最重要的是可以反映出公司真正价值的信息，为企业领导者和投资者较早得到公司陷入危机的警告。
参考文献
[1]李艳玲,宋喜莲.基于数据挖掘的上市公司财务危机预警研究[J].沈阳师范大学学报:自然科学版,2014,32(2).
[2]黄月,高学东.聚类分析在高校财务风险评价中的应用[J].中国管理信息化,2014(8).
[3]吴嘉伟,宋琦,王新宇.数据挖掘技术在金融风险分析中的应用[J].中国投资,2013(S2).
篇9
Through the study of this paper find that the ABC company has a broad market prospects for awareness education projects, and also own the feasibility of investment and greatinvestment value.
Key Words： the ABC Company; preschool education; Somatosensory interaction technologies; motion-sensing education; investment value。
第一章 绪 论
1.1 研究背景及意义。
1.1.1 研究背景。
改革开放以来，我国经济迅速发展，国内生产总值位居世界第二，居民人均收入显着提高，消费能力显着增强。随着经济的发展，我国教育事业也得到快速发展，教育处于优先发展的战略地位，国家财政教育投入不断增长，教育事业迎来了发展的黄金时期，蕴含着巨大的投资机会。
随着两孩政策的全面放开，我国新生儿数量增加，两孩占全部出生人口的比重首次超过 50%，两孩政策推行取得一定成效。2017 年，全国幼儿园数量达到了 25.50万所，同比增长 6.31%，幼儿园在园儿童达到 4,600.14 万人，同比增长 4.22%，学前教育毛入园率达到 79.6%。我国幼儿园和幼儿数量众多，且增速加快，幼儿教育需要旺盛，幼儿教育市场广阔。
随着互联网、VR、AR 等高科技的发展，人工智能时代正在开启。体感技术是人工智能的核心技术之一，将引领新一轮的技术变革，体感技术不断运用于游戏、教育、医疗、军事等各领域，带来了行业的变化。当前，教育领域正在发生深刻的变革，而以体感技术为代表的人工智能是教育变革的重要驱动因素，体感技术+教育的模式成为科技界和教育界研究的重点。未来，体感技术将影响教育的各个方面，体感+教育将成为教育的趋势之一，教育产业将进入以体感技术为代表的虚拟时代。
1.1.2 研究意义。
在科技与教育融合的趋势下，ABC 公司积极探索体感技术在教育行业的落地应用，研发出一系列体感教育产品，实现体感技术与教育的融合。体感教育平台依托体感操控技术、3D 技术和 AR 增强现实技术，采用硬件+软件+内容的方式，教育内容是核心，以创新思维开创了一种新型教育方式，引领传统教育形式的转变。体感教育倡导轻松学习、快乐学习的理念，通过体感教育设备终端，将学前教育和小学教育的目标、内容、要求等融入于各种游戏中，创造情景式、沉浸式、交互式的学习方式，培养孩子的兴趣，调动孩子的主动性和积极性，充分挖掘、发挥孩子的想象力及创造力，激发孩子的潜能，让孩子在游戏中轻松、快乐地学习、成长。
本文是 ABC 公司体感教育项目商业计划书，旨在为该体感教育项目提供投资决策，推动体感教育平台做大做强。本文运用 PSET 分析法、波特五力模型、资源和能力分析、SWOT 分析法等对对体感教育所处内外部环境分析，并且运用 STP 营销战略、4P 市场营销策略等现代营销方法对企业的营销情况进行分析。此外，本文还对项目的投融资情况进行分析，预测企业财务数据，运营净现值、投资回收期、内含报酬率等决策方法对项目进行评价。最后，本文对项目进行定量和定性分析法对项目的风险进行分，并提出应对措施。此外，本文的理论意义在于探索技术与教育的融合之道，为类似教育公司及教育项目提供发展的蓝图，推动人工智能等技术在教育行业的运用。
1.2 文献综述。
从目前来看，国内外进行体感技术与教育相结合的研究文献并不多，也缺少相应的非常成功的案例。本研究将从以下几方面对国内外研究现状进行阐述。
1.2.1 关于体感技术的研究现状。
体感技术是一种新兴的技术，被认为是人机交互历史上的一次革命。它是通过人的躯体动作、声音等方式与体感设备进行互动，体感设备对用户的动作进行识别、解析，然后产生相应的反馈。相比于鼠标、键盘等非自然操控方式，它具有良好的交互性和沉浸感。
在国外，体感技术起步较早，体感技术在游戏、医疗、购物、体育、教育等领域逐步应用，体感技术成为主流趋势。任天堂、索尼、微软、苹果、英特尔等国际知名科技公司纷纷进入体感技术领域，研发体感技术相关产品。具体来看，2004 年，索尼推出了EYE TOY；2006 年，任天堂的 Wii，将体感技术带到一个新的高度；2010 年，微软了的 Kinect，成为体感技术界的一次变革；2010 年索尼推出的 Play Station Move，以及后面的 Play Station 4；2017 年，苹果正式了 iPhone X，搭载了 3D 摄像头，包括 2018 年的 iPhone XS；此外，PC 巨头英特尔也在研发体感设备。[1]其中，微软的 Kinect 体感技术的运用最为广泛，对于体感技术的发展起到重要作用，但是 2017年微软宣布 Kinect 停产，这对于体感技术的发展带来了不利的影响。
在国内，体感技术起步较晚，但是发展速度较快。我国体感技术的研发大部分是在国外研究的基础上进行，开发出较多体感技术相关产品和服务，体感技术取得了较大的进步。吕开阳等研究 Kinect 体感技术运用于动物外科实验教学；李小龙研究 Kinect 手势识别的虚拟人体解剖教学系统的设计与实现；钱鹤庆教授通过 Kinect 体感设备构建人体关节模型，进而设计出虚拟地球仪；[2]代艾波等研究了体感技术在运动康复领域的运用；黄睿航探讨将体感技术运用到体育教学领域。随着科技的发展，国内百度、腾讯、阿里巴巴等科技企业都投入到体感技术的研发中，不断将体感技术运用到具体的领域。
1.2.2 关于体感技术与教育运用的研究现状。
随着体感技术的发展，体感技术也被运用到教育领域，体感教育兴起。体感教育，是指：以体验式学习理论、情境化学习理论和具身认知理论为基础，将体感交互技术以及其他多媒体技术、3D 技术和 AR 增强现实技术等应用于教育的过程。[3]
在国外，体感技术运用于教育的研究较多。卡内基梅隆大学研究人员通过大量的实验研究，研究发现运用体感技术进行幼儿教育有利于提高幼儿的学习兴趣，以及提高学习效率。Washington Bothell 的两位学生基于 Kinect 技术开发了一款数学教学软件Xdigit，帮助儿童进行数学学习；微软公司开发的 Avatar Kinect 帮助小学生克服进行阅读障碍；Elton S. Sarmanho 等通过对残疾儿童行为的研究，开发出一款教育游戏ALERA，这款游戏可以有效帮助儿童开展阅读，并且完成写作任务；YaoJen Chang 等人基于 Kinect 技术开发了一款智能康复系统，帮助人们进行身体康复。
在国内，张诗朝等介绍了人机交互技术的概念、现状等，探讨将人机交互技术运用于教育领域。[4]在医疗教育方面，吕开阳等设想开发一套基于体感技术的动物外科辅助教育系统。[5]马建荣等通过对体感技术的研究，为体感技术运用于亲子互动游戏提供支持，并且详述了运用体感技术设计亲子体感游戏的过程。顾汉杰则研究体感手势控制运用于体感游戏，提出 Leap Motion SDK 的设计框架。[6]李青和王青研究了当前体感技术在教育领域的运用，分析了体感技术的发展历程，重点论述了体感技术在教育领域的运用，并介绍了三个典型案例，详述了体感教育在教学应用中的角色、用途及教学模式。李晓茹基于 Kinect 体感技术设计适用于多媒体教学的交互式体感教学系统。[7]杨宁阐述了体感教育的概念，介绍其发展及运用前景，并且探讨在幼儿教育中引入体感技术，认为体感技术在幼儿教育领域具体较大的前景。
1.2.3 关于企业环境研究方法。
企业环境分析是指与企业生产经营有关的所有因素的总和。企业环境分析包括内部环境和外部环境。一般来说，企业的外部环境分析包括宏观环境、产业环境、竞争环境等分析，而内部环境包括企业资源与能力、价值链、业务组合等分析。具体研究分析来看，宏观环境也称 PEST 分析，分别是政治法律环境（P）、经济环境（E）、社会环境因素（S）和科学技术环境因素（T），而波特五力分析法用于竞争战略的分析，即潜在进入者、替代品、购买者、供应者与现有竞争者之间的抗衡。[8]在内部环境分析中，资源与能力分析是一个重要方法，目的是识别公司的资源状况，寻找企业的优势和劣势，从而确定企业的竞争战略。在战略分析中，SWOT 分析法是最常用的方法之一，分析企业的优势和劣势，以及企业面临的计划和微信，从而制定企业的发展战略。
1.2.4 关于项目投资决策分析。
为了更科学、更有效地评估项目的投资价值，以助于做出投资决策。从现有的研究来看，主要有两类方法：一类是贴现（折现）的分析评价法，具体包括净现值法、现值指数法和内部报酬率法三种评价方法；另一类是非贴现的分析评价方法，包括投资回收期法和会计收益法两种评价分析。[9]净现值法是评价项目的最重要的方法，内部报酬率是项目本身的投资报酬率，可计算修正内部报酬率，投资回收期包括了静态投资回收期和动态回收期。
1.2.5 国内外研究评述。
综合上述研究，不难发现：体感技术是代表未来的前沿科技，具有巨大发展前景，受到社会的高度关注，技术发展较快，取得了不少研究成果。国外的研究早于国内，国内体感技术发展较快。在技术方面，体感技术不断创新，技术水平较高，各方面都有了较大的发展。在运用方面，体感技术不断运用于游戏、医疗、教育等领域，运用范围更广。在教育领域，体感技术也得到广泛的运用，体感+教育的模式处于受到社会的普通关注和认可，并且取得了一定的成果。体感+教育将是未来研究的重点方向之一，必将迎来一个极大的发展机遇。
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1.3 研究内容和研究方法
1.3.1 研究内容
1.3.2 研究方法
1.3.3 研究框架
第二章 ABC 公司简介及体感教育项目概况
2.1 ABC 公司基本情况
2.1.1 公司简介
2.1.2 公司股权结构
2.1.3 公司组织框架
2.1.4 公司管理团队
2.2 体感教育项目概况
2.2.1 体感教育基本概念
2.2.2 体感教育产品和服务
2.2.3 体感教育解决的四大环节问题
2.3 本章小结
第三章 体感教育项目环境分析及战略定位
3.1 宏观环境分析
3.1.1 政冶法律环境
3.1.2 经济环境
3.1.3 社会环境
3.1.4 科学技术环境
3.2 行业环境分析
3.2.1 潜在进入者的威胁
3.2.2 替代品或服务的威胁
3.2.3 现有竞争者分析
3.2.4 供应商讨价还价的能力
3.2.5 客户讨价还价的能力
3.3 SWOT 分析
3.3.1 优势
3.3.2 劣势
3.3.3 机会
3.3.4 威胁
3.4 战略及策略空间选择
3.5 本章小结
第四章 体感教育项目市场营销战略
4.1 项目的市场营销战略
4.1.1 市场细分
4.1.2 目标市场分析
4.1.3 市场定位
4.2 项目的营销策略分析
4.2.1 产品策略
4.2.2 定价策略
4.2.3 渠道策略
4.2.4 促销策略
4.3 本章小结
第五章 体感教育项目的投融资计划和运营财务计划
5.1 投融资计划与退出方式
5.1.1 投资计划
5.1.2 融资计划
5.1.3 退出方式
5.2 项目经营预测
5.2.1 项目收入预测
5.2.2 项目支出预测
5.2.3 项目利润预测
5.2.4 项目现金流预测
5.3 项目投资决策指标分析
5.3.1 资本成本的确定
5.3.2 项目的投资净现值
5.3.3 项目的内部报酬率
5.3.4 项目的投资回收期
5.4 本章小结
第六章 体感教育项目的风险分析及风险对策
6.1 定量分析
6.1.1 单因素敏感性分析
6.1.2 多因素敏感性分析
6.2 定性分析
6.2.1 政策风险及应对措施
6.2.2 技术风险及应对措施
6.2.3 市场风险及应对措施
6.2.4 财务风险及应对措施
6.3 本章小结 结论
随着的经济实力快速增长，教育的重要性不断提高，摆在优先发展的战略地位，教育行业迎来了发展的机遇。此外，随着体感技术、3D、VR、AR 等高科技的发展，人工智能成为科技发展的潮流。顺应时展潮流，ABC 公司开展体感教育项目，成为体感教育行业的的领军企业。
篇10
（一）海外并购历程。自2011年海尔集团宣布收购三洋电机开始，其海外并购力度日益加大，不断拓展海外市场。2018年9月，海尔集团以支付4.75亿欧元（约合人民币38.05亿元）现金，收购意大利Candy公司100％股份。截至2020年，新西兰斐雪派克、美国通用电气家电业务、意大利Candy公司等都被并入集团。海尔集团的战略布局从国内集约事业群架构向海外并购转变，海外收入占海尔集团总收入的近50％。（二）行业趋势。截至2020年，我国智能家居将达1820亿元市场规模，智能家电规模仍有继续上升空间。家电行业智能化率，如图1所示：图1数据显示，2020年，电视的智能化率达到100％，白色家电智能化率达到45％，生活电器、厨房电器的智能化率分别为28％、25％。随着5G、VR和人工智能等技术的发展突破，智能家居场景化运营将会成为家电行业发展新的驱动力。
二、海尔集团发展战略新阶段
（一）经营状况。海尔集团作为家电领域头部企业，创新元素渗透其文化、管理、外部经营，在国内白色家电市场取得领先地位，深入互联网技术探索，建立了COSMOPlat网络供应链渗入客户群、事业群的智能制造平台。2018年，海尔集团全球营业额达到2661亿元，全球利税331亿元，其海外市场份额占比达到41％，全球市场份额占10.7％。为创新内部驱动力，通过并购拓宽海外市场建立10大研发中心技术群，以创新驱动力促进整体发展。（二）战略调整。1.全球化品牌战略。全球化的核心是创造本土化的海尔品牌，海尔集团通过并购形式在海外建立本土化设计、制造、营销的“三位一体”中心。2.网络化战略。海尔集团希望打破原有的国际边界，成为对外开放的平台，将自己变成互联网的节点，在控制网络化优劣的基础上能为自身所用，利用网络的共享信息和组织结构扁平化带来最短的信息链。打造共创共赢新平台，实现各方的共赢利益，达到能够根据用户的需求进行设计、制造、配送，探索出颠覆传统层级关系的供需链体系。
三、并购Candy公司风险分析
（一）并购前———战略风险。海尔集团对于产业、品牌具有明确的多元化、国际化的战略目标，容易出现战略目标和经营目标脱轨等内控失调问题，并购动机的产生需要从海尔集团发展的总目标出发，通过当前所面临的内部条件和外部环境和进行研究，在分析Candy公司的优劣势基础上，根据发展战略需要分析意大利复杂的国内、国际形势后与实际相契合开展并购。（二）并购中———估价风险。海尔集团建立一系列先进的估值方法尤为重要，对公司价值评估以减少财务预算信息与目标企业之间的不对称，从而达到降低评估风险。海尔集团可以在科学合理借鉴国内经营经验的基础上，将自身经济实力与Candy公司的竞争优势加以结合，再根据Candy公司在欧洲的业务盈利水平、消费者需求、分销网络及研发中心等方面进行估价分析。（三）并购后———整合及经营风险。1.内部管理不融合。海尔集团和Candy公司作为两国家电行业的龙头企业，都拥有体系化的内部控制管理。海尔集团将其收购可能产生未控制Candy公司的风险，内部监管未形成合理有效结合，若部分产业未能实现体系化管理则可能产生管理体系混乱。Candy公司有员工1.8万人，在并购后员工不知道自己未来前景如何，会从心理上产生紧张感和焦虑感，如果在后续工作中这种感觉不能得到舒缓，可能会导致并购后公司人力的流失。因此，海尔集团想顺利完成并购要考虑到各个方面的整合问题。2.规模经济风险。海尔集团在完成并购后，若不能使人力、物力、财力达到有效互补和有机结合，实现规模经济和经验的共享补充，将可能是低水平的重复建设。这种风险因素的存在必将导致并购的失败，也难以促进公司战略的进一步推进。海尔集团频繁地进行跨国并购的背后，可能隐藏着资金链供应不足风险。近几年，海尔集团海外并购频繁，每一次并购都耗费大量的资金，而海尔集团目前的主营业务依旧是家电产销业务，其资产负债率相对较高，对资金的需求较大，连续的并购可能会使资金出现短缺，资金链问题可能会对海尔集团的主营业务造成一定的影响。3.企业文化风险。有数据研究表明，中、意文化差距系数高达3.3，意味着中、意两国的文化思想，如价值观、思维方式、娱乐、法律等方面有着相对较大的差异，这些文化差异风险的存在会造成跨国并购的失败。目前，我国企业对企业文化的规范重视程度相对较低，不同国家的文化差异会使目标公司产生抵制心理，也会造成误解和冲突。海尔集团并购的Candy公司在意大利有着悠久的历史，常年接受意大利文化的熏陶，企业的文化和经营管理方式充满了意大利传统文化色彩。海尔集团在并购过程中要处理好两国的文化差异，充分调研，制定出合适的整合计划，才能成功规避文化整合风险。海尔集团和Candy公司企业文化融合，将会促进双方在品牌、产品组合和供应链等领域的优势互补。4.汇率控制风险。海尔集团在并购Candy公司的交易中获得了其全球部署的大量海外资产。海尔集团在实行国际知名品牌战略收购计划的同时，其财务核算的货币也逐渐多样化。当发生收入用外币记账、支出用人民币记账、收入与支出货币不匹配可能会导致公司的具体盈利状况不客观，多样化的核算货币使海尔集团存在汇率风险。5.偿债风险。海外并购多采用现金交易的方式，若企业无法在短期筹得并购所需要得高额资金，可能会出现断层、断流和断源等风险，从而影响企业整体的项目进行，造成经营损失。若采用股权转让的方式进行并购，可能引发公司部分话语权、所有权转出的风险，将会影响内部管理的决策和组织结构的构建。海尔集团在并购Candy公司中采取了现金支付的融资方案。集团年报显示：企业货币资金在2017年和2018年分别达到了351.77亿元和70.68亿元，因为2018年末海外并购使得货币资金减少。2018年，海尔集团的资产负债率为66.93％，达到近三年来最低值，外部偿还债务压力较小。
四、风险评估
（一）概述。企业风险指标复杂繁多且侧重不同。海尔集团并购Candy公司的风险根据同类型企业发展情况典型分析，采用非财务风险建立风险矩阵模型，财务数据指标构建风险模型，综合作为风险预警评价体系，以此判断海尔集团2018年完成并购在后续发展中的风险及范围预估，并对企业经营状况进行梳理分析，缩小风险判断的范围，有利于企业进行事后风险控制。（二）风险矩阵模型。海尔集团风险矩阵评估，如表1所示：度影响但项目目标能部分达到），微小（一旦发生项目受到轻度影响），可忽略（一旦发生对项目几乎没有影响）。②风险概率说明：0％～10％（几乎不可能发生），11％～30％（发生的可能性很小），31％～70％（有可能发生），71％～90％（有很大可能性发生），91％～100％（极有可能发生）。表1显示，海尔集团在并购Candy公司后最主要的是运营风险的控制。欧洲是海尔集团全球品牌战略的重点市场之一，此次并购风险的有效控制将加快海尔集团在欧洲的品牌布局。（三）权重系数财务风险模型。海尔集团财务风险指标值，如表2所示：表2定量指标显示，营业业务收入利润率、营业利润比重都在平稳的良性发展；应收账款收到并变现的天数较长，2016年由于并购GEA带入较同期增加116.68％的应收账款，2018年由于收购Candy公司致使其应收账款并入公司，可能存在资金链供应不足、留存业务运转资金不足等问题的风险；企业资产负债率较高，说明企业负债与资金可能会出现失衡等问题，损害股东的权益；2016—2019年期间净资产收益率都为正值，说明各项目具有良好的投资报酬率，项目是具有可行性且较稳健风险系数的投资对象。
五、基于管理会计视角的风险应对
（一）内部环境。1.组织结构优化。海尔的集团组织结构是“全流程”，采取财务和业务既集中又分散的原则，注重于财务上的管理，经过不断改革后发展出独有的一套组织结构。集中在于利用财务共享功能来实现财务上的信息化；分散主要是将的信息统一通过财务再到各个单位部门，大大提高集团的工作效率。海外并购企业管理延续国内海尔集团组织发展模式形成海外管控集约化事业群，海外管理层直接对接总部进行内部组织架构管理的直接控制，统一海外公司的战略目标与经营目标，海外部门应定期提交经营管理的风险预警测试评价指标，对于风险项进行专项控制。2.本土化发展战略。海尔欧洲总部将设在意大利布鲁吉里奥，海尔将持续投资来提升Candy品牌在欧洲及全球的竞争力。本土化战略考虑到每个地区风俗习惯不尽相同，针对不同的消费群体开发出适合当地的产品，同时雇佣员工以当地人为主，有效避免了当地政府或民众对外来企业的抵触感，促进当地人员就业，加速了解当地用户习惯,也为集团带来了动力和经验积累，深化全球化品牌战略形成。同时可推广COSMOPlat与HOPE平台面向用户或潜在用户提交意见与预期个性化需求，针对差异化需求建立专业小组进行可行性分析。（二）控制活动。1.深化“三融一创”。三融指融资、融智、融文化，一创指创世界品牌。文化融合是并购之后企业“走进去”的关键一点。海尔集团需要有效地将自身的特点与并购企业文化良好地交融在一起，为后续市场反应和内部治理改革打下坚实的基础。2.全员预算管理。海尔集团通过全员式的预算管理机制，将财务职能与其企业战略密切相关。发挥财务职能的作用，使得海尔集团既能够在运营过程中有效地监督和发现问题，又能给予财务预算反馈，不断优化和完善财务预算，有助于减少财务松弛的问题，并激励员工更好地为公司服务。3.作业成本控制。基于全过程的过程成本控制体系构建了作业成本控制体系。海尔集团使用财务共享中心，通过成本控制系统将客户的经营实体运用到集团的价值创造系统中。整合和处理成本主体范围上的信息，建立了全新的“全流程”企业管理模式，及时地为旗下业务板块提供交易需求和市场信息。通过企业链管理系统的集成，在企业结构改革中实现战略目标，实现共同目标、共同财务的整合，提高组织绩效和管理信息价值。4.深化“人单合一”机制。海尔集团将“人单合一”的机制纳入监测系统，内部建立完整的ERP系统并对其优化，程序化内部控制有效防止外部干扰，优化内部控制功能。信息技术的开发和使用，旨在将海尔集团下属的所有部门整合到全面的资源管理系统中。利用财务共享中心，确保“人单合一”模式顺利融入内控机制，与其相关的收支信息都通过该中心收集，在统一的系统之下进行调配，从而减少了资源的浪费，降低了财务成本。（三）业财融合。1.产品链优化创新。海尔集团海外地区产品渗透发展还有提升的空间，可以在海外并购公司实施从“双品牌”到“多品牌”的转变，海尔集团和Candy公司在品牌、产品组合和供应链等领域互补性强，海尔集团旗下包括Candy、Hoover、Rosières品牌在内的七大品牌将继续实现全球化协同发展，助力海尔在欧洲乃至全球家电市场的创新和升级。2.费用优化。由于海尔集团在全球化、高端化等品牌战略上的广泛布局，自2016并购美国通用电气的家电业务起销售费用率快速上升，倍受市场质疑。海尔集团将财务状况、发展状态、政策支持和主要风险等整合到一起，并且设立了独立的财务共享中心来进行集中处理，从而增强企业的运转效率。海尔集团战略投入正在全面结果，费用优化也逐步提升。2020年前三季度出口保持两位数增长，同时海外市场收入逆势增长17.5％，制冷、洗涤、空调三大产业在20多个国家进入TOP3行列。
六、结论
海外并购过程中，企业面临着国内外经济、政治形势影响，以及战略、估价、整合及经营风险等多方面风险，企业对并购企业进行合理性评估定价，完整的风险应对的体系来面对全球化趋势带来的挑战，企业可通过深化“三融一创”、全员预算管理、作业成本机制、深化“人单合一”机制等控制活动进行管控，管理会计视角下产品链优化创新和费用优化的业财融合思想进行风险控制；利用风险矩阵模型、权重系数财务风险模型等多类分析方法评估识别风险存在的可能性，并有效控制企业的经营业务活动，使得并购后企业经营运作有序发展。
参考文献：
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[4]陈丽旭.企业海外并购财务风险的分析与规避：以海尔公司为例[J].全国流通经济，2018（21）：17-18.
篇11
一、勘察设计企业财务风险的概念及特征
财务风险是指公司财务结构不合理、融资不当使公司可能丧失偿债能力而导致投资者预期收益下降的风险。财务风险有广义和狭义之分,狭义的风险是指损失的不确定性;广义的风险是指在财务活动的整个过程中,由于各种难以或无法预计、控制的企业外部经营环境和内部经营条件等不确定性因素的作用,导致公司的实际收益与预期效益发生偏离,从而造成损失的机会和可能性。
依据企业的财务活动,财务风险一般分为筹资风险、投资风险、资金回收风险和收益分配风险。对于勘察设计企业而言,由于其主要业务是提供勘察设计咨询项目和工程承包等劳务服务,因此,在勘察设计服务完成后及工程承包过程中能否及时完整地回笼货币资金,是勘察设计企业主要的财务风险来源。此外由于项目建设和服务过程中的修改变动,存在于整个项目实施过程中,甚至每张设计修改建议书都涉及到收费问题,还有项目完工后业主的满意度等都会导致所形成的货币资金收入在时间上和金额上都具有不确定性。因此,资金回收风险是勘察设计企业的主要风险。
同时,勘察设计企业在收益分配方面也存在较大的风险。由于勘察设计企业是知识密集型企业,主要是依靠脑力劳动,人工智能成本在企业的直接成本中占据较大比重。大幅度提高职工薪酬,分配过多利润给投资者都会使企业的生产成本和资金成本大幅上扬,企业不堪重负,从而引起资金链断裂的财务风险,进而可能导致企业能否可持续发展的风险;但如果想避免收益分配过高带来的财务风险,过度压缩职工的收入以求降低成本也是不可取的。在目前房地产市场持续低迷的环境下,市场竞争更趋激烈,勘察设计企业的生存风险也大大增加,人才也就成为企业在竞争中立于不败之地的筹码。因此,如果职工薪酬大幅降低,则人才的外流是必然的,技术水平的降低导致企业核心竞争力的降低,投资者在得不到预期的投资回报的情况下,不可能再增加投资,企业在资金收入短缺时又筹资无门,最终必然使企业无法持续经营。
二、勘察设计企业财务风险的成因
(一)外在因素
国家宏观政策的复杂多变以及勘察设计市场信息的透明度偏低是勘察设计企业产生财务风险的外在因素。勘察设计企业承担的多是投资大、时间长的大中型建设项目,国家相关政策的变化会影响资金回收的确定性。例如,国家基础设施投资政策发生变化,将直接影响在建工程后续资金能否及时足额到位;国家执行紧缩的货币政策,项目业主支付资金的能力也将大打折扣。比如福煤设计院2006年承接了一个建设期较长的经济适用房项目,由于该项目是政府按进度拨款,房地产公司只有收到政府拨款后才能给付设计费。设计完工后虽收到部分设计费,但其后两年由于政府还有其他基础设施投资,资金紧张,迟迟没有拨付给房地产公司剩余款项,同时由于国家执行紧缩的货币政策,房地产公司也很难从银行贷到款项,因此该院虽经多方协商,至今仍有部分设计余款未收回。由于设计工作已完成,该院已按产值兑现效益工资给职工,使供给资金发生短缺,直接给该院带来不可忽视的财务风险,增加了运营成本,减少了利润,无法实现预期收益。此外勘察设计的市场信息的透明度偏低、勘察设计企业又面临买方市场、同行业竞争激烈等诸多因素导致市场信息不对称都会使企业产生不可预见的财务风险。
(二)内在因素
企业管理人员对财务风险的客观性认识不足,是企业产生财务风险的内在因素。企业只要有财务活动,就必然存在着财务风险。在现实工作中勘察设计企业产生财务风险的重要原因之一是企业的管理人员风险意识淡薄。由于勘察设计市场是买方市场,竞争激烈,企业的管理人员为了扩大市场占有率,有的项目都完工了还没有收到设计款项,形成大量的应收账款。同时在合同签订的过程中,管理人员对客户的信用等级缺乏了解,缺乏控制,为了增加业务量盲目承揽工程,造成应收账款失控。大量比例的应收账款无法收回,甚至成为坏账。货币资产长期被债务人无偿占用,严重影响企业资产的流动性和安全性,给企业带来巨大的财务风险。
三、勘察设计企业财务风险的防范和化解
在竞争日益激烈的市场经济条件下,由于诸多因素的影响,勘察设计企业的财务风险是不可避免的。因此企业在财务管理工作中,必须重视财务风险的防范,灵活运用各种技术方法,化解进而控制财务风险。
(一)提高企业财务管理系统对宏观环境的适应能力
建立和完善财务管理系统,设置高效的财务管理机构,配备高素质的财务管理人员,健全财务管理规章制度,强化财务管理的各项基础工作,使企业财务管理系统有效运行,以防范因财务管理系统不适应宏观环境变化而产生的财务风险。
(二)建立健全应收账款内控制度,防控资金回收风险
1.建立合同会签制度。每份勘察设计经济合同须经合同管理部门、财务部门以及相关专业人员评审会签后方可加盖合同专用章。财务部门在合同签订前要仔细调查客户的信用等级,做到事前防范资金回收风险。
2.实行应收账款的责任管理,做到每一笔应收账款都有人负责。将收款责任落实到个人,并与个人兑现效益直接挂钩,这样既能敦促职工积极催收款项,也能避免因过度分配而带来的财务风险。
3.进行积极的收款政策和风险转移机制。财务部门应定期分析应收账款账龄,紧密跟踪应收账款还款情况,积极与对方进行联系,及时收回欠款。对近期暂不能还款的赊销客户,应要求对方制订还款计划并提供担保,使其能逐步还清欠款。对那些既不制订还款计划又不提供担保的,或发现其缺乏清偿能力的,应及时通过法律途径给予解决。对部分不能收回的账款进行风险转移:例如将应收账款转化为应收票据、以应收账款的部分或全部为担保品,向金融机构借款或出售给金融机构等从而实现应收账款风险的转移。
(三)制定合理的利润分配率,防范收益分配风险
勘察设计企业收益分配风险控制的主观随意性较强,缺乏一个客观的控制标准。收益分配风险控制的主要矛盾是:使投资者满意的同时又要控制资金成本,扩大企业再生产,其核心是利润分配率的确定。因此,主要考虑以下因素的影响:首先是通货膨胀的影响,有计划地建立价格变动补偿基金,保证收益分配不影响企业的可持续发展;其次是在提高效益的基础上,争取投资者每年的投资回报呈上升趋势;再次是考虑企业来年的资金预算,满足企业扩大再生产需要,努力降低资金成本;最后就是结合企业偿债能力的大小来确定收益分配的大小。
(四)培育财务风险规避观念
勘察设计行业会计风险的化解存在着不少不容忽视的薄弱环节,应通过会计政策和会计策略来解决现阶段和未来的企业财务风险问题。财务人员应将财务风险防范贯穿于财务管理工作的始终,应通过建立风险责任制,充分发挥财务部门的监督作用,规范财务管理和结算纪律,增强财务人员风险规避观念。
(五)建立财务预警监控体系
财务预警系统是以企业信息化为基础,以企业的财务报表、综合经营计划以及其他相关的财务资料为依据,利用财会、企业管理等理论,对企业在经营管理活动中的潜在风险进行实时监控的系统。例如,建立双人、双职、双责为基础的以防为主的监控防线;加强会计监督,构建防范勘察设计风险的监督保障系统;以现有的稽核审计为基础,对会计部门实施内部最后控制改革和制度建设,要与业务职能紧密结合等。它属于事前监测,同时应根据环境变化,对财务风险的防范机制进行动态调整。此外,应坚持谨慎性原则,建立风险基金。即在损失发生前以预提方式或其他形式建立一项专门防范风险损失的基金。如福煤设计院就按福煤集团的统一规定和标准提取坏账准备金,商业企业可以提取商品削价准备金,这是弥补风险损失的一项有效举措。
总之,对财务风险的防范和化解的措施要作为勘察设计企业财务管理的重中之重切实执行,不仅在管理制度上要有保障,而且在组织机构、薪酬管理、预警机制等方面也要配套,形成贯穿企业经营、管理全过程的财务管理系统。唯其如此,才能切实加强勘察设计企业财务风险管理,提高企业竞争力,使企业在目前的危机中立于不败之地,并进一步实现企业价值最大化。
【主要参考文献】
篇12
随着信息技术的发展，特别是网络信息的传递和财务软件的应用，传统的单机会计电算化系统正在向网络会计系统发展，这是会计领域的重大变革，极大的促进了会计工作效率的提高，同时给企业的内部控制带来新的问题和挑战，主要体现在：
（一）网络环境的开放性使企业的固有风险、财务风险加大
在网络时代，企业的信息都要在网络上公布，企业人员需要定期或不定期的进行信息交流，企业的各项数据都存储在处于联网状态的客户机的磁盘中，极易被篡改或恶意破坏，同时磁盘等软硬件也可能由于质量问题或病毒侵扰而发生故障，破坏企业的数据和各种信息，这就使会计数据的安全性受到威胁，安全系数下降，加剧了会计信息的失真。同时竞争对手也可以通过互联网登陆企业的网站，了解企业的信息，使企业数据信息的保密性难以保证。这就增大了企业的固有风险和财务风险。
（二）授权方式的改变，潜伏着更大的经营风险和控制风险
授权批准是传统内部控制的基本手段，通过严格控制相应环节的负责人员的权限，使每一个岗位上的负责人只在本岗位上有权处理数据，能加强各环节的内部牵制，有效的防止作弊。IT使权限分工成为口令形式，口令不像印章那样便于保管，一旦被偷看或窃取，就会给企业带来巨大损失。如果有人窃取口令，非法核销企业的卖出产品数量和应收账款，然后收买销售人员窃取到顾客订单密码开出假订单，就会骗取企业的产品，这就增大了企业的控制风险和经营风险。
（三）审计人员面临的审计风险加大
在IT环境下审计人员对本身具有不安全性的信息资料和数据进行审计，加大了做出错误判断的可能性，使审计的控制风险和检查风险增大。审计风险AR=IR CR DR（IR为固有风险，CR为控制风险，DR为检查风险），IR、CR、DR都增大了，相应的审计风险也就增大了，这对审计行业来讲是一个严峻的挑战。
二、IT环境下对风险导向型内部控制的理解
企业内部控制自产生以来经历了内部牵制、内部控制制度、内部控制结构和内部控制整体框架四个阶段。内部控制是由企业董事会、经理阶层和其他员工实施的，为营运的效率、效果，财务报告的可靠性，相关法令的遵循性等目标的达成而提供合理保证的过程。其构成要素有：控制环境、风险评估、控制活动、信息与沟通、监督。可以说这五个要素都是非常重要的，但在IT环境下各种不确定性因素急剧加大，使企业的风险更增强，这就突出了风险评估要素的重要性，如果企业对经营项目本身的风险评估不够恰当，错误决策，就会功亏一篑。风险导向型内部控制是伴随着IT的发展而发展起来的，是指在IT环境下企业的经营决策以风险评估为基础，综合分析企业经济活动的各因素的一种内部控制方式。风险导向型内部控制在风险较大的信息技术环境下既是出资者约束经理人的工具，也是经理人锁定职业风险的“防火墙”。同时，从契约经济学的角度去理解，企业是一系列有紧密联系的契约的组合，契约在风险性较大的IT环境中履行时，就需要在企业内部存在一个以风险评估为基础的控制机制，来弥补和纠正契约本身的不完备性，保证企业的正常运作和发展，于是风险导向型内部控制应运而生。
风险导向型内部控制的本质特征是以风险的评估为基础。在IT环境下企业面临的风险主要是信息被窃取、篡改后会使企业的财务风险、经营风险、控制风险和其他固有风险增大，以至于会使审计人员的审计风险也增大。因此，我们应该看到风险的危害确实是现实存在的，这就要求企业对所经营的项目进行风险的评价，评估出项目风险的种类、风险的级别，寻找风险产生的原因，并采取相应的风险防范或控制措施。高风险项目总是让人望而生畏，企业要权衡自己的实力和项目的风险程度，再决定是否运作。巨人集团如果建立起科学的风险评估机制，就会合理的、恰当的评估出生物工程的风险性水平，就不会倾巨人所有资金于生物工程而惨遭失败。当然也不能惧怕风险，只要能正确、合理的评价出风险，并有效的控制风险，管理当局就会运筹帷幄，既不去拼死冒险，也不要失去机会。
三、IT环境下风险导向型内部控制框架的构建设想
IT环境下风险导向型内部控制所要达到的目标是有效的控制企业的各种风险，保证财务报告的真实可靠，使企业合法经营，提高企业经营的效率、效果。
（一）完善公司治理结构，加强网络管理
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1 问题的提出
加入WTO后，我国企业面临的是世界大市场，竞争更加激烈。特别是实行现代企业制度后，企业的经营权和所有权分离，企业的组织形式是多元化、多角化、集团化、跨行业的经营趋势。企业被财务风险葬送的教训层出不穷：日本住友商社、韩国大宇集团、美国安然公司、中国的巨人集团、蓝田股份以及“新疆啤酒花事件”等，都与财务风险有关。财务风险预警管理因而成为学术界和企业界关注的焦点,建立一个有效的企业财务风险预警机制及防范系统，显得十分必要和迫切。
2 典型财务预警模型介绍
企业的财务报表等所提供的会计信息综合反映了企业财务状况和经营成果，根据企业会计信息的结构、比率和比较分析可以研究企业的偿债能力、盈利能力、发展能力和资金运营状况，可以分析企业的安全状况，进而对企业的综合财务状况作出判断(吴水澎，1996)。基于对相关财务比率进行的单项和综合研究而建立的各种财务预警模型，就是对企业危机预警进行的量化研究（薛祖云，2004）。
（1）单变量判定模型（UnavailableDiscriminateModel）。
最早运用统计方法和财务比率进行企业危机预警研究的是美国财务专家威廉・比弗（WilliamBeaver,1966）。他的《财务比率与失败预测》一文是以企业危机预警为主题，以单一的财务比率指标为基本变量，运用配对样本法，随机挑选了1954年到1964年间79家危机中的企业，并针对这79家企业逐一挑选与其产业相同且资产规模相近的79家正常企业，再将样本企业分为训练样本与测试样本两组。先以训练样本企业破产前5年的30项财务比率进行二分类检验（Dichotomous Classification Test ）。用以找出最具区别能力的财务比率及其分界点，并利用测试样本预测及验证其财务比率及分界点的危机预警能力。
威廉・比弗的结论是，最能对企业危机做出预警的指标是“现金流量/总负债”比率，其次为“总负债/总资产”比率和“净利润/总资产”比率。在企业破产前5年可达70%以上的预测准确率，在企业破产前1年可达87%的预测准确率。
（2）多元判定模型（Multivariate Discriminate Model）。
该模型又称奥尔特曼模型或Z分数模型（Z-score Model）是由美国财务专家爱得华?奥尔特曼(Edward .I. Altman)提出的。他认为，偿债能力的丧失是引起企业破产的主要原因，企业在财务状况良好――财务危机――破产――清算这一过程中，是有信号可预测的。经过大量实证考察和研究之后，于1968年才提出了多元Z值判定模型，即：
Z=0.012X1+0.014X2+0.033X3+0.006X4+0.999X5
（3）F分数模型（F-Score Model）。
由于Z分数模型在建立时并没有充分考虑到现金流量变动等方面的情况，因此有一定的局限性。为此，我国学者周首华、杨济华对Z分数模型加以改造，于1996年提出了财务危机预测的新模型――F分数模型。在F分数模型中加入现金流量这一有效的预测变量，弥补了Z分数模型的不足。同时，该模式还考虑到现代企业财务状况的发展及标准的更新，比如，由于现金管理技术的提高，致使企业所应维持的必要流动比率有所降低，该模式的样本选用更为扩大，它使用了Compustat PC Plus 会计数据库中1990 年以来416 家公司的数据进行检查，而Z分数模型的样本仅为66 家。
F分数模型如下：
F= -0.1774+1.1091X1+0.1074X2+1.9271X3+0.0302X4+0.4961X5
（4）神经网络预警模型。
1987年，Lapeds和Fayber首次应用神经网络进行预测，开创了神经网络预警的先河。该模型适合于对复杂性、时变性和模糊性的系统进行预测。神经网络方法预警模型主要建立在“黑箱法”的基础上。它把复杂系统当作一个黑箱，然后通过刺激（输入）、反应（输出）来研究系统的结构和性质。人脑的思维机制可分为抽象思维（逻辑推理）和形象思维（不确定性推理），神经网络模型根据生物神经元的外部行为特征，推测具有类似于阀值逻辑的结构，提出人工神经元的阀值逻辑模型。
BP(Back propagation)模型是神经网络方法中一种比较常用的模型，这种模型把系统看作一个黑箱，考虑其输入和输出之间的非线性映射，输入过程可用输入节点来表示，输出过程可用输出节点来表示。假定系统内部结构为未知，同时用隐节点来表示内部机制，从而形成一种用人脑神经元突触行为模拟节点机制的类似神经的人工神经网络。这样，可通过不断地输入和输出，以及对有限多个样本的学习来达到对所研究系统内部的模拟。
3 企业财务预警模型评述
随着统计技术和计算机技术的不断发展，归纳分类、人工智能、神经网络模型以及实验等技术逐渐被引入到企业财务预警研究之中。然而，无论采用什么统计方法或研究方法，企业财务预警研究中都存在着许多问题，主要体现在：
（1）缺乏系统的经济理论指导。
在目前的文献中，能够系统地解释企业失败和破产的经济和管理理论还很少。尽管有些学者从委托、交易费用和产权关系等企业制度环境和制度安排方面作了大量的阐述，并借助于企业生命周期理论、企业进化理论等对企业失败现象进行解释。但是，它们还不够完善，不足以系统地解释企业失败的原因，还远远不能准确确定财务预警模型中应包括的预测变量。因此，在选择预测变量时，还是凭着经验进行搜索，在众多的变量、样本、方法以及模型中找出最佳的组合，缺乏深厚的理论基础。
（2）研究方法上存在的问题。
①选择的预测变量往往是企业陷入财务困境的征兆，而非陷入财务困难的原因。一般而言，失败企业数量较少，因此所选择的失败企业样本大都不属于同一行业，从该样本得到的最好的预测变量反映了所有失败企业的共同特征：低效益和高负债。因此，大多数预警模型所提供的信息只是一种表象而已。
②选取的财务变量具有片面性、滞后性（事后性）和多重共线性。所选取的财务变量的片面性体现在一个具体的财务变量只是从某一个侧面反映企业的财务状况和经营成果；财务变量的滞后性体现在财务报表的公布日，滞后于会计期间。比如我国上市公司的年度财务报一般是在会计年度结束后的4个月内公布。如何克服财务变量的片面性、滞后性（事后性）和多重共线性是一个急需解决的问题。
③样本选取的困难。尽管上市公司的数据相对容易获得，但是要获得那些财务困难公司在其陷入财务困境之前的数据却不太容易，完整性也不够。另外，很多研究采用了“配对抽样”。按照行业、资产规模等标准为财务困境公司构造一组控制样本，这会产生两类公司的比例与它们在总体中的比例严重不一致，夸大预测模型的准确率。
④非财务指标因素的忽略。利用财务危机量化指标对企业预测，很可能忽略非财务指标的因素。社会经济活动中的失败与利率、失业率等的变化与财务危机有关，多种变量模型中如果能加入对宏观经济因素的预测，模型的预测能力就会加强；再者，许多学者以行业成功企业作为比较基准，这是不够科学的。因为企业间不同环境造成比较上的牵强性，很难找到处于相同境地、相同条件下的企业。
4 企业财务风险预警研究对策分析
（1）方法要百花齐放，百家争鸣。在大胆吸收国外已有研究成果的基础上，要结合我国实际进行创新。各国的经济文化环境不同，经营理念存在差异，会计核算口径不一，统计分析局限在应用经典分析方法，而其它建立预警模型的方法应用又少。结合我国现代企业的特点借鉴创新，改进传统的统计方法，制定高质量的会计准则，编报高质量的财务报告。科学的方法也要借助真实的原始信息，采用真实的原始信息进行预测更需要科学的方法。
（2）针对预警模型变量选择的狭窄性，应重新考虑设计预警变量，不能仅仅局限于资产负债率、流动比率等几个指标的运用分析，合理引入现金流量方面的指标，加强对现金流入、流出的监测分析。对于财务指标信息类预警模型的应用，解决两个关键问题，一是选择哪些财务指标；二是预测计量方法的选择。
（3）预测模型使用的技术问题。一是实效性问题，随着经济环境的变化，模型的拟合效果可能会有变化，要研究其变化，适当进行微调；二是行业因素对模型拟合效果的影响问题，尽管我国目前实行了创新与趋同的会计准则，但不同行业的财务指标特征具有较大差异，在设计分析时将其纳入同一总体，无疑会影响模型的解释能力及预测效果。对此，在模型的构造方面要分行业建立预测模型。
（4）建立财务风险预警计算机辅助管理系统，为企业财务管理提供科学工具。由于财务风险系统较为严格、繁杂、工作量大、内在联系性强，仅靠人力不能达到监控的及时性、准确性和针对性要求，因此必须实施微机化管理，并与会计核算软件衔接，进行动态监控，减少数据采集、输入过程中的错误保证会计信息的质量。
（5）规范风险时间跨度，确保会计信息的相关性和可靠性。规范时间跨度与预测准确程度成反比，应根据需要和可能，适度规定财务危机预测时间跨度，这一点对会计信息及时性和真实性也提出了较高的要求。财务危机预测是对原始信息整理、分析基础上的再加工活动，在日益复杂的经济环境影响下，对原始信息真实性、可比性的要求也越来越高。如通货膨胀比较高时，要对历史信息进行调整，剔除物价上涨因素。
（6）结合经营风险进行预测。如果企业经营出现大的规模扩张，管理水平低下，滞销产品多对能源和原材料存在高度依赖性等情况时，可能预示企业要出现财务危机。分析企业经营状况，探寻财务危机的根源，提出解决的办法。
参考文献
