人工智能技术在财务管理中的应用

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人工智能在财务管理中的应用研究

人工智能在财务管理中的应用研究

人工智能在财务管理中的应用研究近年来,人工智能技术在金融领域的应用越来越受到关注,其中财务管理领域也不例外。

人工智能技术能够帮助财务管理者更加高效地开展工作,提升财务管理水平,为企业发展提供更可靠的支持。

一、人工智能在财务管理中的应用1、风险控制财务管理的核心是风险控制。

通过人工智能技术可以有效提高财务风险的识别、预测和应对能力。

例如,银行业的风控系统,借助于人工智能技术,能够对客户的信用记录、金融交易、社交网络等多维度数据进行分析,并进行高效判定;同时在机器学习技术的帮助下,这些算法能够不断优化,提高预测准确率,提升财务风险控制水平。

2、数据处理在财务管理中,数据处理是重要的一环。

人工智能技术的出现,使得数据处理的速度更加高效、准确,为财务分析提供了更加可靠、精准的数据支撑。

例如,人工智能技术可以自动化的获取财务数据并进行分类、归档、分析和展示等环节,大大减少了企业在财务管理上花费的时间和人力。

在此基础上,财务管理者可以更好地从数据中发现企业的财务状况和问题,从而制定更有效的决策。

3、预算管理预算管理是财务管理的基础和核心环节之一。

人工智能技术可以更好地帮助企业进行预算制定、预算管控、预算分析与总结等工作。

例如,基于大数据技术,人工智能可以对企业的数据进行分析,从而为企业预测市场变化和企业的经营状况,提前采取策略来应对不利因素和风险。

4、纳税申报财务管理中除了数据处理、风险控制、预算管理等等主要功能外,还有非常重要的一项功能是纳税申报,是企业管理中的内核工作。

人工智能技术可帮助企业自动完成财务报表制定与分析,保证企业对于财务税务的规范性与准确性,并且不需要耗费大量时间和人力。

二、人工智能技术在财务管理中的发展前景虽然人工智能技术在财务管理中有着广泛的应用,并取得了不错的效果,但是还有很多问题需要解决。

例如,对人工智能技术的信任和使用、对于数据安全的保障等等,这些问题都需要我们不断探索和完善。

人工智能技术在财务管理中的发展前景仍然广阔。

人工智能在财务管理领域的应用现状与未来发展方向

人工智能在财务管理领域的应用现状与未来发展方向

人工智能在财务管理领域的应用现状与未来发展方向人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)作为一项前沿技术,近年来在各个领域都引发了广泛的关注和应用。

在财务管理领域,人工智能的应用也日益广泛,其应用范围包括风险管理、投资决策、财务分析等多个方面,并且该领域的应用也日益发展。

一、人工智能在风险管理中的应用在现代金融市场中,风险管理是各个金融机构必不可少的部分。

然而,传统的风险管理方法面临着许多挑战,例如数据处理效率低下、模型准确性不高等问题。

而人工智能技术的应用为风险管理带来了新的解决方案。

首先,人工智能可以通过大数据分析挖掘潜在的风险因素。

与传统的基于经验和假设的方法相比,人工智能可以借助强大的计算能力和机器学习算法,从庞大的数据中发现隐藏的关联规律和异常情况,有助于及时发现潜在风险。

其次,人工智能技术在风险预测和模型构建方面也有广泛的应用。

利用机器学习和深度学习算法,人工智能可以根据历史数据对未来的风险进行预测,并构建相应的风险模型。

这种方法可以提高风险管理模型的准确性和鲁棒性,为金融机构提供更可靠的决策依据。

二、人工智能在投资决策中的应用在现代资本市场中,投资决策是金融机构和个人投资者的核心任务。

然而,投资决策往往需要及时获取和分析大量的信息,而人工智能技术的应用可以在这方面发挥积极作用。

首先,人工智能可以通过自然语言处理技术对大量的新闻报道和研究报告进行智能分析,帮助投资者及时获取市场的各种信息。

在这一方面,人工智能可以识别出对投资决策有重要影响的信息,并提供相应的决策建议。

其次,人工智能还可以利用机器学习算法对历史数据进行分析,挖掘出对投资决策有预测能力的模式和规律。

这种方法可以帮助投资者更好地预测市场走势和行业趋势,提高投资决策的准确性和效果。

三、人工智能在财务分析中的应用财务分析是财务管理中非常重要的一环,通过对财务信息的收集和分析,可以评估企业的财务状况和经营绩效。

人工智能在财务管理中的实践

人工智能在财务管理中的实践

人工智能在财务管理中的实践一、智能辅助决策人工智能可以通过大数据分析和机器学习的手段,对企业的财务管理决策进行辅助。

通过对海量财务数据的分析,人工智能可以快速发现数据之间的关联性,为财务决策提供参考依据。

人工智能可以通过机器学习算法预测企业的收入和支出,帮助企业进行预算和资金规划。

人工智能还可以通过对市场和行业的数据进行分析,提供投资决策的建议。

二、财务风险管理人工智能可以通过对财务数据的分析和模拟,提前识别企业可能面临的风险,并提供相应的风险管理措施。

人工智能可以通过对企业历史财务数据的分析,提供对未来财务风险的预测,如市场波动、经济衰退等。

人工智能还可以通过对市场数据和舆情的分析,发现潜在的风险因素,并提供相应的应对策略。

通过人工智能的应用,企业可以更好地管理财务风险,提高企业的防范能力。

三、自动化财务处理人工智能可以通过自动化技术,提高财务处理的效率和准确性。

财务处理的工作量庞大而繁复,如记账、报税、报表编制等,通过人工智能的自动化技术可以实现这些工作的自动完成,减轻人工负担。

人工智能可以通过自动识别和分类发票和凭证,自动生成会计分录和报表。

人工智能还可以通过与企业的财务系统集成,实现财务流程的自动化管理,如财务审批、付款等。

通过人工智能的应用,企业可以降低人力资源成本,提高财务处理效率。

四、个性化财务服务人工智能可以通过智能化的方式,为个人和企业提供定制化的财务服务。

人工智能可以根据个人和企业的财务情况,提供相应的理财和投资建议。

人工智能还可以通过与企业的财务系统集成,实时监测企业的财务状况,提供预警信息和建议。

通过人工智能的应用,个人和企业可以得到更加个性化和专业化的财务服务,提高财务管理水平和财务决策能力。

人工智能在财务管理中的实践已经取得了一些成果,但仍然存在一些挑战和局限性。

人工智能需要大量的数据支持,对数据的质量和准确性要求较高。

人工智能的应用需要专业的技术和领域知识,对人才的需求较高。

财务管理中人工智能技术的应用分析

财务管理中人工智能技术的应用分析

财务管理中人工智能技术的应用分析【摘要】人工智能技术在财务管理中的应用日益普及,通过对财务数据处理、风险管理、决策支持、预测分析和审计等环节的应用,带来了巨大的效益和提升。

在财务数据处理中,人工智能技术可以快速准确地处理海量数据,提高工作效率;在财务风险管理中,通过智能算法的应用可以实时监控风险并及时预警;在财务决策支持中,人工智能技术可以为决策者提供数据分析和情报,帮助做出更明智的决策;在财务预测分析中,通过机器学习算法可以准确预测未来发展趋势;在财务审计中,人工智能技术可以提高审计效率和精度。

财务管理中人工智能技术的应用潜力巨大,未来将不断深化和拓展其在财务管理领域的应用。

【关键词】关键词:财务管理、人工智能技术、数据处理、风险管理、决策支持、预测分析、审计、潜力、深化、拓展、应用。

1. 引言1.1 财务管理中人工智能技术的应用分析随着科技的不断发展,人工智能技术在各个领域的应用也变得越来越普遍,其中包括财务管理领域。

人工智能技术通过模拟人类智能的方式,可以实现对大量财务数据的快速处理和分析,提高财务管理的效率和准确性。

在财务数据处理中,人工智能技术可以通过数据挖掘和机器学习的方法,快速发现数据之间的关联性和规律性,帮助企业更好地理解和利用财务信息。

人工智能技术还可以根据历史数据预测未来的趋势和走向,为企业的财务决策提供更为准确的参考。

人工智能技术在财务风险管理中也发挥着重要作用。

通过分析大量的财务数据和市场信息,人工智能可以帮助企业及时发现潜在的风险因素,并采取相应的措施进行风险防范和管理。

在财务决策支持方面,人工智能技术可以根据企业的财务数据和目标设定,为企业提供更为精准的决策建议,帮助企业领导者更好地把握市场动向和制定发展战略。

2. 正文2.1 人工智能技术在财务数据处理中的应用在财务管理领域,人工智能技术已经被广泛应用于财务数据处理。

通过机器学习、数据挖掘和自然语言处理等技术,人工智能系统可以帮助企业快速、准确地处理大量财务数据,提高工作效率和准确性。

人工智能技术在财务管理中的应用探索

人工智能技术在财务管理中的应用探索

人工智能技术在财务管理中的应用探索随着科技的不断进步和人工智能技术的快速发展,越来越多的行业开始探索和应用人工智能技术。

财务管理作为企业重要的一部分,也开始逐渐尝试将人工智能技术应用于其中。

本文将探讨人工智能技术在财务管理中的应用,并分析其在财务决策、风险管理和审计等方面的优势和挑战。

首先,人工智能技术在财务管理中的应用主要体现在财务决策方面。

传统的财务决策主要基于历史数据和经验判断,容易受到主观因素的影响。

而人工智能技术可以通过学习和分析大量的数据,提供更准确、快速的决策支持。

例如,利用人工智能技术可以对财务数据进行分析和预测,帮助企业进行财务规划和预算编制。

人工智能技术还可以通过模拟和优化算法,提供最优的投资组合和资本结构方案,优化企业的财务决策效果。

其次,人工智能技术在风险管理方面也有广泛的应用。

财务风险管理是企业经营过程中必不可少的一项工作,而人工智能技术可以提供更精准的风险评估和预警系统。

人工智能技术可以分析大量的市场数据和财务指标,识别出潜在的风险和风险因素,并提供相应的风险控制策略。

例如,人工智能技术可以通过机器学习算法识别异常交易和欺诈行为,帮助企业及时发现和应对潜在的财务风险。

此外,人工智能技术在审计方面也有着巨大的潜力。

传统的审计主要依赖于人工抽样和模式识别,效率低下且容易出现遗漏。

而人工智能技术可以通过自动化和智能化的方式提高审计的效率和准确性。

例如,人工智能技术可以通过大数据分析和自然语言处理,对大量的财务数据和合规文件进行快速筛查和分析,从中发现潜在的问题和风险。

人工智能技术还可以通过图像识别和声纹识别等技术,对企业内部的财务数据和流程进行全面监控和审计,有效防止内部欺诈和违规行为。

然而,人工智能技术在财务管理中的应用也面临一些挑战。

首先是数据质量和隐私保护问题。

人工智能技术需要大量的数据支持,但是财务数据往往存在不完整、不准确和不一致的问题。

同时,财务数据涉及到企业的核心竞争力和商业机密,保护用户的隐私和数据安全是一个重要的考量因素。

人工智能在财务管理中的应用与挑战

人工智能在财务管理中的应用与挑战

人工智能在财务管理中的应用与挑战人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)作为一项前沿技术,正在快速渗透到各个行业中,财务管理领域也不例外。

人工智能在财务管理中的应用带来了许多好处,但同时也面临着一些挑战。

本文将探讨人工智能在财务管理中的具体应用,并分析其面临的挑战。

一、智能风险评估与预测财务管理中的一个重要任务是进行风险评估与预测。

传统的方法通常基于历史数据和经验判断,但往往存在一定的局限性。

而人工智能技术可以通过对大数据的分析和机器学习算法的应用,提高风险评估与预测的准确性和效率。

人工智能可以处理更大量的数据,并通过数据挖掘和模式识别的技术,发现隐藏在数据背后的规律和趋势。

基于这些发现,智能系统可以对未来潜在的风险进行预测,并及时采取措施进行风险防范和处理。

这种应用不仅可以帮助企业及时避免损失,还可以为财务管理者提供可靠的决策依据。

然而,智能风险评估与预测也面临着一些挑战。

人工智能算法的准确性受限于训练数据的质量和多样性,以及算法本身的设计。

此外,风险因素的复杂性和多样性也给智能系统的建模带来了一定的困难。

因此,如何更好地应用人工智能技术进行风险评估和预测,仍然是需要研究和实践的课题。

二、智能财务分析与决策支持财务分析和决策是财务管理中的核心环节。

传统的财务分析依赖于大量的数据收集和手动处理,效率较低且容易出错。

而人工智能技术可以通过自动数据收集、分析和处理,实现智能财务分析和决策支持。

人工智能技术可以通过机器学习算法,自动从大量的财务数据中提取有用的信息,并帮助财务管理者更好地理解企业的财务状况和发展趋势。

智能系统还可以根据财务数据的模式和趋势,为财务管理者提供切实可行的决策建议,提高决策的科学性和准确性。

然而,智能财务分析和决策支持也存在一些挑战。

首先,人工智能算法的可解释性还需要进一步提升。

财务管理者需要了解智能系统的决策过程和依据,才能够充分信任和接受智能系统提供的分析和建议。

浅析人工智能技术在企业财务管理中的应用

浅析人工智能技术在企业财务管理中的应用

浅析人工智能技术在企业财务管理中的应用人工智能技术在企业财务管理中的应用可以显著提高财务效率和准确性,帮助企业更好地进行决策和规划。

下面将从财务数据处理、预测分析和风险管理三个方面来浅析人工智能技术在企业财务管理中的应用。

人工智能技术可以帮助企业更高效地处理财务数据。

传统的财务数据处理方式通常需要耗费大量时间和人力,而且容易出现错误。

而人工智能技术可以通过自动化处理财务数据,实现快速、准确地处理。

人工智能技术可以自动化地将财务数据进行分类和整理,从而节省大量的时间和人力成本。

人工智能技术还可以通过自动化的方式生成各种财务报表和分析,使得企业能够更快速地获取财务信息,更好地进行决策和规划。

人工智能技术可以通过预测分析来帮助企业进行财务规划和预测。

财务规划和预测是企业决策的重要依据,而人工智能技术可以通过对大量历史数据的分析和挖掘,提供准确的财务预测。

人工智能技术可以利用机器学习算法对企业历史数据进行分析,找出不同因素对企业财务状况的影响,从而预测未来一段时间内的财务表现。

这不仅可以帮助企业制定合理的财务目标和计划,还可以提前做好准备,及时调整策略和措施。

人工智能技术可以帮助企业进行风险管理。

风险是企业在经营过程中不可避免的,而人工智能技术可以通过智能化的风险管理系统,帮助企业及时发现和评估风险,并提供相应的措施和建议。

人工智能技术可以通过对大量数据的分析,找出与风险相关的因素,并通过建立模型来评估不同风险事件的可能性和影响程度。

这样一来,企业可以更好地识别潜在的风险,并采取相应的风险控制措施,从而减少财务风险带来的损失。

人工智能技术在企业财务管理中的应用具有重要的意义。

它可以帮助企业更高效地处理财务数据,提高财务工作效率;通过预测分析,提供准确的财务预测,为企业决策和规划提供参考;通过智能化的风险管理系统,帮助企业识别和控制财务风险。

企业应该积极探索和应用人工智能技术,提升财务管理水平,实现更好的经营效果。

人工智能财务报告分析(3篇)

人工智能财务报告分析(3篇)

第1篇一、引言随着信息技术的飞速发展,人工智能(Artificial Intelligence,AI)逐渐成为推动社会进步的重要力量。

在财务领域,人工智能的应用也日益广泛,为财务报告分析提供了新的思路和方法。

本文将从人工智能在财务报告分析中的应用、发展趋势以及面临的挑战等方面进行探讨。

二、人工智能在财务报告分析中的应用1. 自动化处理财务数据传统的财务报告分析需要大量的人工操作,如数据录入、审核、汇总等。

而人工智能技术可以实现自动化处理财务数据,提高工作效率。

例如,通过自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)技术,可以自动识别和提取财务报告中的关键信息,如收入、成本、利润等。

2. 风险评估与预警人工智能可以基于历史数据和实时数据,对企业的财务风险进行评估和预警。

通过机器学习(Machine Learning,ML)算法,可以分析企业财务状况,识别潜在的风险因素,为决策者提供有力支持。

3. 财务预测与分析人工智能技术可以对企业未来的财务状况进行预测,为企业的经营决策提供依据。

通过时间序列分析(Time Series Analysis,TSA)和深度学习(Deep Learning,DL)等技术,可以对企业的财务数据进行分析,预测未来的发展趋势。

4. 财务报告编制与审核人工智能技术可以辅助财务报告的编制和审核工作。

例如,通过智能审核系统,可以自动识别财务报告中的错误和异常,提高审核效率。

5. 跨境财务管理随着全球化的推进,企业面临着跨境财务管理的挑战。

人工智能技术可以帮助企业实现跨境财务数据的实时监测和分析,提高财务管理水平。

三、人工智能在财务报告分析中的发展趋势1. 深度学习技术的应用深度学习技术在财务报告分析中的应用越来越广泛。

通过深度学习模型,可以更准确地识别和提取财务数据中的关键信息,提高分析精度。

2. 大数据技术的融合大数据技术在财务报告分析中的应用,使得企业可以更全面地了解自身的财务状况。

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人工智能技术在财务管理中的应用 学 院 专 业 研 究 方 向 学 生 姓 名 学 号 任课教师姓名 任课教师职称 2012年 6月 21 日 前 言

人工智能(Artificial Intelligence) ,英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 人工智能是的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、、和等。 目前能够用来研究人工智能的主要物质基础以及能够实现人工智能技术平台的机器就是计算机,人工智能的发展历史是和计算机的发展史联系在一起的。除了以外,人工智能还涉及、、、、、、、、和等多门学科。人工智能学科研究的主要内容包括:知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、、计算机视觉、、等方面。 人工智能技术发展如火如荼,其已渗透到人类经济社会的各个角落,深刻地影响着人们的生产、生活和学习。文章在对人工智能技术发展进行回顾的基础上,指出人工智能技术的发展趋势,展示人工智能技术在财务管理中的应用前景。 人工智能技术在财务管理中的应用 人工智能(Artificial Intelligence:AI)是当今世界的尖端技术之一。在世界上,美国人希望在发生战争时,让智能机器人代替士兵上阵,人工智能技术受到了美国军界的空前重视,同时,商品化专家系统大行其道;在日本,由于老龄化问题严重,老者无所助,所以,渴望有“听话”的机器人做“家政助理”。于是,日本生产了迄今为止世界上最先进的 人型直立机器人;在我国,人工智能技术已被成功应用,银行等金融机构设的自动柜员(ATM)就是一个典型的实例。应用人工智能技术可以跟踪监控账户余额变 化 、分析财务状况 、作出投资决策 、在多重约束条件下实现投资的最优化组合。 人工智能技术使人类经济社会活动发生深刻变化,从而对财务管理产生重大影响。 一、人工智能及其发展 (一)人工智能的概念 智能是获得信息 、转换信息 、运用知识 、形成策略、解决问题的能力。 人工智能(Artificial Intelligence ,简称 AI)一词最初是在 1956 年美国计算机协会组织的达特莫斯(Dartmouth)学会上提出的。美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授认为:“人工智能是关于 怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科 学。”美国麻省理工学院温斯顿教授则认为:“人工 智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能 做的智能工作 。”童天湘先生在《从人机大战到人 机共生》中认为:“把人处理问题的方式编入程序,使不思维的机器也有智能,使机器能做那些需 要人的智能才能做的事,即人工智能。” 大多数学者认为:人工智能是通过计算机程序实现的,在给定问题 、约束 、目标和知识库的条 件下,系统通过学习 、转换 、运用,形成策略 、解决问题的能力。笔者赞同这一定义。 人工智能是数理逻辑、模糊数学、计算机科学、控制论、信息论、管理学、生理学、心理学、语言学以及哲学等许多学科互相渗透而发展起来的一门综合性新学科。 (二)人工智能的发展 关于人工智能的发展阶段及其相应的时间时间划分,目前有不同说法 。笔者认为:工智能的产生与发展经历了萌芽、形成、应用、集成四个阶段。 1. 萌芽阶段(1951~1955) 人工智能的萌芽可以追溯到古希腊思想家亚 里斯多德的逻辑三段论,因其至今仍为演绎推理 之出发点。20 世纪 50 年代,在 Warren McCulloch 和 Walter Pitts 提出人工神经元模型之后,唐纳德 · 海布又提出了更新规则 。特别是 1951 年,普林斯 顿大学数学系研究生研制了第一台神经元计算机,把人工智能萌芽推向成熟的顶点。 2. 形成阶段(1956~1961) “人工智能”诞生于 1956 年一次历史性的聚 会 。会上,几位来自美国的数学 、医学、心理学、信 息科学和计算机科学方面的杰出年轻科学家经过 交流和探讨,最终由麦卡锡(McCarthy)提出“人工 智能”这一术语并采用。人工智能一产生马上引起 广大研究者的兴趣,许多学者纷纷投入研究,取得 了丰富的研究成果。这一阶段的主要成果是定理证明程序 GPS、下棋程序、LISP 语言和模式识别系统。 3. 应用阶段(1962~1987) 这一阶段由于过分强调和依赖符号逻辑和形式推理,不重视问题领域信息的指导作用,产生了组合爆炸(组合产生的可能答案庞大,计算机无法算出),结果导致 AI 研究陷入弱(Weak Methed)困境。 20 世纪 70 年代初,美国斯坦福大学研制出 Dendral 和 Mycin 系统,才使 AI 研究从弱法的困境中走出。 特别是 1977 年,在第五届国际人工智能联合 会议上,费根鲍姆正式提出了知识工程概念之后, 知识专家系统在全世界迅速发展,其应用范围扩 展到人类社会的各个领域。一波刚平,一波又起, 1983~1985 年,由于人工智能技术的不成熟导致应用受限,AI 研究入技术与方法论研究,专家系 统再度慢行,直到1985年,美国一个基VLSI的下棋系统 Hitech 在大赛中胜出,才走出 AI 应用发 展的阴影。Hitech 参加了 48 次国际象棋锦标赛,赢 了所有专业棋手、赢了 70% 的大师级棋手;1988 年 “Deep Thought”系统赢了世界最高级别的棋手,机 器智能可以超过人类!在这划时代的突破之后,大 量商品化专家系统蜂拥上市,掀起一股专家系统 应用热潮。 4. 集成阶段(1988 年至今) 在这一阶段,人工智能技术的实用化进程加 快,用户反馈使专家系统得以改进,满足多种需求 使其实现功能上的集成。1988 年,美国 American Express 公司研究了AA 和 CA 系统,一举解决了信用卡恶意透支和欺骗行为,每年挽回损失2700 万美元,取得空前成功 。自此之后,人工智能技术应用进入稳定的线性增长阶段。近年来,人工智能逐步向多技术、多方法集成和多学科、多领域综合应用的方向发展。大型专家系统隆重推出,开发大型专家系统所用的多种人工智能语言 、多种知识表示方法、多种推理机制和多种控制策略顺理成章地形成了专家系统开发工具,两者互相促进,演绎了人工智能技术高速发展的新时代。 时至今日,人工智能技术发展如火如荼,其已渗透到人类经济社会的各个角落,深刻地影响着人们的生产、生活和学习,即时化、人性化 、智能化和集成化必将成为未来人工智能技术应用发展的新趋势 。特别地,在财务管理领域,人工智能技术展示了美不胜收的景象。 二、人工智能技术在财务管理中的应用 (一)专家系统 专家系统(Expert System:ES)实质上是“一个在某领域具有专家水平理解能力的程序系统”,能像领域专家一样工作,运用专家积累的工作经验与专门知识,在很短时间内对问题得出高水平的解答。从结构上看,它是“由一个专门领域的知识库, 以及一个能获取和运用知识的机构构成的解题程序系统”。专家系统的核心内容是知识库和推理机制,主要组成部分是:知识库、推理机、工作数据库、用户界面、解释程序和知识获取程序。其一般结构 模型如图 1 所示 。专家系统的实现可采用 4 种途径,即人工智能通用的程序设计语言 (如 Prolog、Lisp 等)、专用知识表示和处理语言(如 FRL、KRL、OPS5 等)、高级程序设计语言(如 C、Pacal、Foxpro等)、专家系统外壳(如 Emycin、Expert 等)。1983~1985 年,由于人工智能技术的不成熟导致应用受限,AI 研究转入技术与方法论研究,专家系统再度慢行,直到 1985 年,美国一个基于 VLSI的下棋系统 Hitech 在大赛中胜出,才走出AI应用发展的阴影。Hitech 参加了 48 次国际象棋锦标赛,赢了所有专业棋手、赢了 70% 的大师级棋手;1988 年“Deep Thought”系统赢了世界最高级别的棋手,机器智能可以超过人类!在这划时代的突破之后,大量商品化专家系统蜂拥上市,掀起一股专家系统应用热潮。 财务管理专家系统是财务管理知识、经验和能的程序系统,用来求解财务领域内的各种问题 。具体地说,财务管理专家系统主要用来代替财务管理专家作复杂财务管理过程描述 、诊断 、分析 、验证,作为结合技术 、理念和财务管理环境而作出最终决策的依据。 财务管理专家系统的思路是把复杂财务问题分解成一些比较容易的子问题,再通过搜索和问 题归结实现求解。智能财务管理的专家系统是智能化的专家系统,智能财务管理的专家系统按财务管理内容可分为筹资管理专家系统(含资金管理)、投资管理专家系统 、营运管理专家系统(含风险管理 、危机管理)和分配管理专家系统。上述每个系统又可嵌入财务规划与预测子系统、财务决策子系统 、财务预算子系统、财务控制子系统和财务分析子系统。 通过系统的整合,使财务管理专家系统的功能发挥得淋漓尽致,财务预测更准确,财务决策更科学,财务预算将更贴近实际,财务控制更到位,财务分析更透彻,财务管理更全面,即时全面管理轻松在握。在上述智能化的财务规划与预测系统、财务决策系统、财务预算系统、财务控制系统和财务分析系统中,财务决策系统处于中心地位,其他系统对财务决策系统起到支持作用,我们把它们集成起来统称智能财务决策支持系统。 运用智能财务决策支持系统,可以开展内部控制评估 、资产配置评估,通过分析投资时间、贸易活动、套期保值策略可优化投资方案,等等。 (二)模式识别 模式识别就是指对表征事物的各种形式的信息(数值的 、文字的和逻辑关系的)进行处理和分析,以对事物或现象进行描述 、辨认 、分类和解释的过程。

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