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財務軟件從20世紀80年代開始先后經歷了單項記賬處理軟件、會計電算化、會計核算軟件、財務軟件、管理型財務軟件、ERP中的財務管理軟件等不同發展階段，目前，在云服務、大數據、移動終端、網上支付、實時交流工具等新一代互聯網技術的推動下，正在向智能財務管理平臺方向發展。這一新的發展趨勢要求財務分析工作也應當向智能化方向轉變。北京智澤華軟件有限責任公司自2001年開始進行這種探索，目前已在1萬多家企業和100多家銀行獲得了實際應用，為財務管理軟件乃至企業管理軟件的智能化發展探明了方向。

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財務分析智能化需求

財務軟件的發展已基本上將財會工作者從登記憑證、記賬、編制會計報表等繁重和重復性的工作中解放出來。但是，當前大多數管理軟件或財務軟件的財務分析功能，還停留在會計信息或財務指標的數據處理、圖表展現層面，支持管理人員進行分析、判斷和決策的功能目前還沒有實現，還需要依靠人工完成。事實上，企業期望的財務分析工作，應當能夠在會計數據、財務指標的計算和展現基礎上，對企業的經營和財務狀況進行診斷，并回答企業經營管理和決策問題。隨著人工智能技術的日趨成熟，這一要求則顯得更加迫切和現實。越來越多的投資者與企業經營管理者，期望借助于智能化的財務管理軟件或財務分析工具，將抽象、枯燥的財務數據直接翻譯成對企業決策和管理有用的分析判斷，這些分析判斷所得出的結論應當包含財務分析專家的經驗和智慧，使財務分析軟件成為一種真正的“人工智能”工具。

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財務分析智能化的實現

從技術角度來看，各類財務軟件先后經歷了從磁盤操作系統（DOS）平臺到視窗操作系統（Windows）平臺、從Windows平臺到WEB平臺的轉變，軟件架構也先后經歷了單機應用（F/S）、聯網應用（C/S）再到互聯網應用（B/S）的發展，這種轉變能夠支持基于云端（線上）的、專家智慧和大眾智慧有機結合的財務分析智能化功能的實現。特別是人工智能（Artificial Intelligence，AI）、專家系統（Expert System，ES）、商業智能（BI）、管理智能化技術（AM）的發展，為財務分析智能化提供了可能。

進入21世紀以來，隨著大數據、云計算的發展，大數據分析技術獲得了較大突破：一是實現了數據的快速分析，可以實現不同數據來源、不同數據格式的報表數據的集中和多維度、多角度分析展現；二是實現了數據的關聯應用，通過數據的采集、標簽、關聯和應用場景設計，使得數據成為可以使用的、能夠帶來決策價值的資源；三是實現了數據的深度分析挖掘和應用，通過數據可以對客戶、供應商和相關廠家的行為進行分類、跟蹤、研究和決策，根據這些數據的變化調整經營策略和決策。可以說，這些進步與發展，為財務分析的智能創造了條件。

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財務分析智能化的難題

實現財務分析智能化，依靠傳統的指標判斷、指標比較、因素分析、假設分析、加權打分等辦法比較困難。依靠對一個指標的數值進行分析并做出判斷，得出一個企業經營及財務狀況是好是壞的結論，這種方法確實比較簡單，也容易推廣使用。但從事這種判斷一方面需要分析判斷的經驗和智慧，但這種智慧往往很難得到；另一方面，這種智慧所得出的分析結論，又常常給人過于主觀、過于武斷的感覺，并且這種方法應用到不同行業、不同經營管理模式的企業，也難以得出令人信服的結論。

通過多因素、多指標的加權打分，對企業差異的原因及其結果做出評價，并作為企業相關決策的主要依據。這種方式已經被應用到企業績效考核、企業信用評級、企業價值評估等多個領域。這種綜合評價的常見難題是，將什么指標納入綜合打分體系？用什么標準來區別和衡量企業之間的差異？打分結果如何解讀和應用？對這些問題的不同回答，就形成了不同的打分評價體系。使用不同的打分體系，就會對同一企業、同樣的數據得出不同的結論，導致這種打分體系總是存在問題，總是被懷疑、被倒到重來。

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智能化需要準確計算法和因素窮盡法

智能化是要讓計算機軟件程序來代替人從事分析、判斷、識別、溝通、交流、決策等一系列腦力勞動。讓計算機軟件來代替人自動實現這一勞動過程，必須使用唯一正確的、科學的方法。只有這樣，使用唯一正確的方法，并將其固化到計算機軟件之中，才能得出唯一正確的、沒有爭議的結論。這樣的智能化也才能經得起實踐的檢驗，被大家普遍接受。

如果能通過準確計算方法回答定量問題，通過因素窮盡法回答定性問題，那么將這些方法固化到計算機軟件程序中，讓計算機軟件自動進行這種腦力勞動，就實現了這種人類腦力勞動的智能化。從這個角度來講，腦力勞動智能化的核心問題，是要找到能夠讓計算機軟件程序自動回答問題的準確計算法和因素窮盡法，這就是智能化的核心方法。

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準確計算法的探索：

以企業盈虧平衡分析計算公式為例

傳統方法對盈虧平衡點的計算主要使用以下公式

盈虧平衡點銷售量＝固定成本合計/（單位價格－單位變動成本）

產品盈虧平衡點銷售額＝盈虧平衡點銷量×單價

這一公式要求有產品的固定成本合計、產品單價、產品的單位變動成本數據，才能讓計算機軟件按照這個公式自動計算盈虧平衡點。但是，當企業生產的產品繁多，固定成本、變動成本不容易分攤到不同的產品上時，就無法計算出盈虧平衡點。在這種情況下，就必須打破傳統方法的束縛，進行重新思考，尋找新的方法。

通過分析發現，只要企業的成本費用支出總額能夠區分為固定費用總額和變動費用總額兩大類，也可以比較容易地計算出多產業、多產品企業的盈虧平衡點，其計算公式是

企業的盈虧平衡點銷售額＝固定成本合計×銷售收入/（銷售收入－變動成本合計）

這個公式的推導其實也比較簡單，只要將產品盈虧平衡點計算公式的分子和分母，同乘以單價和銷售數量，就可以得到這個在任何一個企業都適用的盈虧平衡點準確計算公式。有了這個準確的計算公式，就可以實現隊企業盈虧平衡、營業安全水平、企業利潤目標能否實現等多個問題的動態、自動化監控。

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因素窮盡法的實現：

以應收賬款合理性評價為例

過去，分析企業的應收賬款是否合理，主要看應收賬款與收入的比例關系、應收賬款占流動資產的比例、應收賬款的絕對額和增長額，以及應收賬款的賬齡變化。一些專家還會計算增加應收款帶來的收益和發生壞賬所帶來的損失，考慮增加應收賬款是否合理。但很少有專家將應收賬款的變化對企業現金支付能力和存貨的影響結合起來，將應付賬款、預收貨款的變化和應收賬款的變化結合起來。事實上，這些因素的變化對判斷企業應收賬款是否合理都很重要。

以應收賬款大幅增長為例，判斷過程見圖1。應收賬款大幅增長，收入是否會同比例大幅增長？如果是，則看現金支付能力是否也在大幅增長，如果是，則說明應收賬款的增加是收入大幅增加的正常合理趨勢；如果否，則看賬齡是否出現明顯延長，如果是，則可知賒賬導致應收賬款和收入的大幅增長，應收賬款增長不合理。

如果在應收賬款大幅增長的情況下，賬齡明顯縮短，并且支付能力也在下降，則要看現金收入是否轉化為存貨，看存貨占收入的比例是否增長。如果存貨大幅增長，則說明應收款增長帶來收入的更大幅增長，并且增收部分已轉化為庫存實物，增長合理。如果存貨占收入的比例沒有增長反而下降，在企業的應收款大幅增長、賬齡下降、現金支付能力下降的情況下，則要觀察收入增加帶來的現金是否被用來償還負債。如果出現負債總額的大幅下降，則說明應收款增長帶來收入的更大幅度增長，并且增收部分已經用于還債。如果負債沒有下降反而增長，存貨沒有增長，現金支付能力沒有增長，則可以看出應收款的增長沒有其他業務數據的支持，存在虛增可能。

可以看出，進行應收賬款合理性評價，要將各種與應收賬款變化相關的因素結合起來，綜合考慮，全面分析，才能得出可靠結論。即使大多數因素、條件完全相同，但只要有一兩個因素不同，則有可能得出完全相反的結論。上面分析判斷應收賬款的過程使用了以下6個指標和層次：

（1）應收賬款是否大幅增長。

（2）收入是否同比例增長。

（3）支付能力是否增長。

（4）賬齡是否延長。

（5）存貨占收入比例是否增長。

（6）負債是否增長。

在僅考慮這6個指標變化的情況下，如果將各個指標變化的組合情況均考慮進去，假設應收賬款、收入的變化為7種情況（成倍增長、大幅度增長、有所增長、基本不變、有所下降、大幅度下降、成倍下降），現金支付能力變化為8種情況，賬齡變化為3種情況，存貨占收入的比例變化為3種情況，負債的變化為3種情況，將各個指標的變化情況組合起來，使用因素窮盡法，則會有7×7×8×3×3×3 ＝10584種情況。要讓計算機進行正確的邏輯判斷，得出與實際情況相符合的分析判斷結論，就需要事先將這10585種情況全部考慮一遍，并將每種情況下應收賬款變化是否合理的結論全部寫出來，輸入計算機中，計算機才能在實際情況發生時自動根據情況組合進行正確的分析判斷，得出正確的分析結論。

而事實上，在一些情況下，應收賬款的變化還與固定資產的變化、預收貨款的變化直接相關。

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財務分析智能化的實現

北京智澤華軟件公司開發和應用智能財務分析軟件的實踐證明，企業的所有財務分析問題，無論是財務狀況結構分析、財務狀況比較分析、財務狀況趨勢分析、損益結構分析，還是損益比較分析、損益趨勢分析、現金流量結構分析、現金流量比較分析、現金流量趨勢分析，最終均可以簡化為準確計算法和因素窮盡法兩大類分析問題。凡是能夠被描述為定量性的分析問題，均可通過建立數學公式或模型，用計算的辦法來精確回答；凡是能夠被描述為定性分析的問題，均可以通過因素窮盡法給出盡可能準確的回答。有關企業財務狀況、資金缺口、盈虧平衡等問題，均可通過尋找準確計算公式，用準確計算的方法來回答。有關報表數據的合理性、真實性問題，有關經營戰略或策略的好壞問題，有關經營業績和企業整體業績的評價問題，均可使用因素窮盡法，通過假設各種各樣的可能情況的方法盡可能準確地回答。

要想設計開發出科學的、令人信服的智能化財務分析軟件，就必須不辭辛苦，一步一個腳印地扎實工作，窮盡各種情況，才能實現將分析判斷工作從憑經驗、靠人工向憑科學、靠軟件轉變的質的飛躍。如果軟件分析得出的結論與實際情況不相符，只要找到判斷失誤的原因，就可以找到新的影響因素或發現新的情況，并根據實際情況增加新的分析判斷結論。因此，曾經依靠軟件已經能做到準確分析判斷的問題，在軟件系統的自動控制下，將不會出現分析判斷失誤。發生一次軟件分析判斷失誤，就增加一種事先沒有考慮到或過去沒有出現、沒有遇到的情況，就可以將新的情況、新的經驗追加到軟件系統，使下次出現類似的情況或事件時，不會出現重復性的判斷失誤。

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結語

推而廣之，如果企業的各種經營管理問題均能通過準確計算法或因素窮盡法得出正確或接近正確的結論，并通過智能學習記憶法對判斷錯誤的情況進行修正，那么企業管理的失誤、決策的失誤將會越來越少。隨著發現的準確計算方法越來越多，隨著積累的實際情況越來越多，決策水平和管理水平就越來越向前邁進。這樣，我們就可以站在前人的肩膀上，避免犯重復性的、類似的錯誤。按照這個思路發展下去，只要能把分析判斷事物的科學方法記錄下來、固定下來，轉換成為計算機軟件程序，讓計算機軟件自動進行分析判斷和過程監控，則分析判斷的準確性、可靠性就會有機器設備的保證，這就是實現智能化的價值。