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纵观现如今人们的生活，智能产品已经无处不在，正一步步的改变着大众的生活方式，比如一部智能手机就可以处理很多业务。许多行业也进入了智能化工作时。就会计领域而言，以德勤为首的四大会计师事务所相继推出财务机器人来完成基础会计工作，给会计行业带来了巨大的挑战。
一、智能时代对传统会计工作的影响
（一）改变了会计工作方式，提高了工作效率
近几年的时间里，需要会计人员处理的工作因为智能化的发展同样发生了变化，企业通过建立财务账套系统，日常发生的发票开具、费用报销、凭证填制等业务都可以在财务软件上操作，期末账簿和报表可自动生成；货币结算时也可以通过互联网进行转账。简单的会计工作由于这些变化摆脱掉时空的束缚，不仅可以缩短会计人员的工作时间，工作效率也能有很大的提升。
（二）会计人员工作岗位发生变化
财务机器人的应用取代了处理基础财务工作的人员，使会计人员免于重复基本业务。更多的会计人员将转型到有价值的财务分析、财务决策以及其他管理岗位中。这就需要财会人员具备商务数据挖掘、财务数据分析处理、财务决策和企业管理等能力，能对报表和数据进行深刻解读，提取数据背后的信息，并把这些信息变为对企业经营策略的制定有用的信息。
（三）降低了财务风险，财务数据更加精准
智能机器发生错误的概率微乎其微，未进入智能时代前的会计工作中会有大批量的财务数据需要进行人工处理，不但枯燥还及易出错。人工智能在会计领域的应用保证了会计信息的真实和完整，而且还可以快速选取各种决策所需的相关数据和信息，大大降低了以往人工分析数据差错、数据不全面和数据分析结果滞后造成的财务风险。
二、智能时代会计人才培养存在的问题
（一）会计学专业课程设置存在缺陷
1.财务核算类课程比重偏大。目前大多数大学的会计学专业课程都侧重于财务会计，不够重视财务分析与财务管理，会计核算类课程多，且课程之间重复的内容比较多，这种传统的以财务会计为中心的课程体系已经不适应智能时代对会计人才的需要。2.缺少数据分析课程。智能时代下，财务机器人的应用会使会计数据自动生成，无需会计工作者进行手动计算。公司的财务分析、决策和其他管理工作会需要会计人员来进行，但目前会计学专业缺少数据分析类相关课程的设置，几乎没有学生拥有对财务数据的分析能力。3.理论知识的传授多过实践能力的培养。很大一部分大学的会计学专业都强调理论教学，对实践教学重视不够，导致很多高校学生毕业以后不能把所学的知识很好的应用到会计实际工作中。4.跨学科类课程设置不足。学科交叉是智能时展的主流方向，要把复合型会计人才列为当前各高校的培养目标。而目前，与其他专业学科设置课程整合是会计课程体系没有涉及的领域，各高校的会计学专业毕业生不能实现智能时代对会计复合型人才的需要，只掌握了单一的会计知识。
（二）缺少对学生自学能力的培养
会计是为社会生产活动服务的，必将随着社会的发展而不断变化，所以学生只靠在学校获取的知识是远远不够的，但目前高校教师的传授知识的方式只是讲授这一种，学生没有任何思考过程，只是把知识听了一遍，并不能使他们的自主学习能力有所提升，导致学生在工作中不能很好的适应环境、内容和工作方式等的变化。
（三）应用型师资不足
会计是实践较强的学科，若教师缺少实践经验，就不能很好的培养学生的实践能力。目前很多高校没有重视对应用型教师的培养，而是一味的鼓励教师进行学术研究，这对培养企业需要的会计人才极为不利。
（四）缺乏职业素养教育
职业素养是从业者按照职业岗位要求养成的行为习惯和良好作风，它是工作人员在从事其专业相关的活动中所表现出来的综合素质。会计职业素养就需要每个会计工作人员对会计这个职业有着崇高的理想和信念，遵守会计行业的纪律，履行其责任与义务，不断提升自己的职业技能，对这份职业充满兴趣，并保持良好的工作态度。目前高校对会计学专业学生的培养只停留在知识教育层面，忽视了对会计职业素养的教育，教学方法和考核方式缺乏多样性，各高校毕业生还没有实现智能时代对会计职业素养的要求。
三、智能时代会计人才培养改革策略
（一）完善会计学专业课程体系
1.减少财务核算类课程比重，增加数据分析类课程。高校在制定会计学专业人才培养计划时，要减少会计核算类课程所占的比重，增加管理会计、财务分析、风险分析、财务管理以及内部控制等课程比重。同时像财务分析、数据处理、挖掘业务数据这类有助于提升学生数据分析能力的课程需要增加到必修课中，以提升会计人员的数据分析能力。2.增加实践类课程，鼓励学生顶岗实习。高校不能仅限于传统的理论教学，与会计有关的实践课程的比重需要提高，比如用友、金蝶在财务中的应用，大数据与可视化在会计学中的应用，企业风险分析案例等课程，为了增长实战经验使学生的实际操作能力有所进步。还要与会计领域中已经开展智能化工作的企业进行深度合作，让学生到真实的企业会计工作岗位参加实习，积累工作经验，更好地将理论与实践结合，保障学生毕业后能更好地适应智能化的工作模式。目前市场需求的会计人才与高校培养的会计人才不一致，高校可以通过调查企业对会计人才的需求方向来培养符合市场需求的会计人才。同时高校还应该定期聘请合作企业的优秀财务工作者为学生开设智能时代会计知识的讲座，提高学生对智能会计工作的了解。3.开设学科交叉课程，注重复合型会计人才培养。随着移动互联网、大数据、人工智能、云计算等新技术在会计领域的应用，会计人员的综合素质必须适应市场的需要，会计人才不仅要有会计理论知识，还要掌握诸如管理学、经济学、金融学、法学、统计学、数据分析以及计算机程序设计等相关知识；不仅要具备会计业务处理能力，还要具备创新、团队沟通、组织协调、判断决策、持续学习等智能机器难以复制的能力。因此，在高校会计学专业开设学科交叉课程，培养复合型会计人才至关重要。具体做法是，在公共基础课程模块应开设人文素养、计算机编程和数理统计类课程，对学生进行厚基础、宽口径的培养。在专业基础课程模块应开设经济管理、金融、财经法规和会计职业道德类课程，融入思政元素，培养学生一定的协调管理能力和良好的会计职业价值观。在专业核心课程模块应该增设大数据会计分析、大数据财务决策、新技术与经济一体化发展等课程。
（二）创新教学以及考核评价方式
高校要不断更新教育理念，应以学生的创造性思维为中心，努力提高学生的自主学习能力，加强培养自主解决问题的能力，实施以教以学生为本，教师主导的教学模式。可以利用互联网上的慕课、微课采用线上线下结合、小组讨论、案例分析、实践操作、竞赛等多种教学方法鼓励学生积极参与教学过程，以此增加独立思考的机会，对学生形成良好的终身学习习惯有很大的好处。同时，学习不只是结果考查，要重视对过程的评价，把对学习过程的考评比例提高。可以采用提高平时作业质量、课堂表现在课程学业成绩中的比重，还可以将学生参与小组讨论、操作演示、课后与老师互动等情况的表现纳入考核评价范围。
（三）建设应用型师资队伍
高校会计专业教师在会计人才培养中担任重要角色。智能时代下，会计工作方式发生了巨大的变化，相应的使会计学科体系的内容也出现了改变。作为引导者，高校会计专业教师应自发的地学习与智能时代相关的理论知识和实践知识。与此同时，高校也应该积极为教师提供学习新知识的渠道，可以聘请实务界人工智能专业人员为教师开设大数据、人工智能、信息技术、财务共享等培训讲座，开拓教师的视野，提升教师的理论水平；还可以分批选派教师到行业内优秀的企业进行挂职锻炼，在企业工作中了解人工智能对会计工作的改变，练习操控人工智能进行会计工作，教师要不断地学习实践来适应智能时代，为后续培养适应智能时代的高素质会计人才提供有力保障。
（四）强化职业素养教育
会计学专业是按照企业对会计人员的需求而设立的专业，满足并且符合经济社会以及会计行业的发展要求是各高校培养会计人才的首要目标。智能时代的到来，以往的会计核算能力就已经不是会计人员的核心竞争力了，对会计人员有了更高的职业素养要求。1.培养学生的管理能力。智能时代已经不再需要财务会计，逐渐变为对管理会计的需求，高校也要考虑这一点，提高学生的综合管理能力。作为一名企业的财务管理者，既要拥有一定的会计专业知识，同时还要具备沟通、团队协作、分析研判以及决策等能力。高校可以开展模拟企业管理竞赛或开设模拟企业管理课程，通过搭建标准工作流程让学生感受企业财务部门管理层的日常工作，以及管理人员的工作内容。还要鼓励学生通过参加社团和学生工作组织来锻炼自己的组织管理、团队协作和决策等能力。2.提升学生的创新意识。高校要使学生感受到良好的创新氛围，为学生搭建好创新平台，让学生积极参加“互联网+”大学生创新创业竞赛，指导学生申报大创项目。此外，教师引导学生开展科研项目，在科研中发现创新点，提高教学质量，学生的创新意识也能得到培养，开拓视野，让学生紧跟会计行业发展变化的步伐。3.加强学生的会计职业道德教育。虽然目前高校已经开设会计职业道德的相关课程，但社会上的会计造假案例仍不断出现，因此在高校还应进一步强化会计职业道德教育，从源头入手，在学生时代就要让他们了解职业道德的重要性和违反职业道德的严重的后果，树立正确的会计职业道德观，提高辨别是非的能力、抵抗诱惑的能力，自觉抵制不良社会风气，维护会计的职业尊严，促进良好的会计道德观的形成。
四、结语
智能时代会计人才培养问题已成为我国人才强国战略的重要组成部分。在人类的不断进步下，社会管理领域也会被智能科技产品一步步的占据。因此，智能时代下会计人才培养问题的研究也不是一劳永逸的，培养教育会计人才的内容也要不断进步，使智能技术不断为会计工作带来便捷。
参考文献：
[1]陈小芹.人工智能时代会计人才培养模式[J].商业会计,2019,657(09):127-129.
数据挖掘是一种知识发现的过程，它主要基于统计学、人工智能、机器学习等技术，高度自动化地分析数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，并对未来情况进行预测，以辅助决策者评估风险，做出正确的决策。
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。
信息技术已经深入各行各业，财务领域积极探索信息技术的应用，工作方式从传统的手工记账过渡到会计电算化，逐渐摆脱了重复而繁琐的计算。互联网技术的深度挖掘，推动着财务领域迈进了会计信息系统及其协同时代。人工智能等高新技术的涌现，开启了财务领域业财融合、财务共享的变革浪潮，智能财务成为当前学术界和实务界探讨的热点，越来越多的企业布局智能财务建设，推动企业财务转型，实现财务与业务融合，提升财务服务水平与效率。当前我国各高校财务信息化建设情况不尽相同，信息化水平良莠不齐，但基本已完成会计电算化建设，过渡到会计信息系统及协同时代。现有的高校财务管理体系多呈现信息孤岛效应，制约了高校财务共享平台的建设。高校作为科研与创新重地，应紧随时代变革潮流，紧跟企业财务智能化改革的步伐，运用人工智能等高新技术实现财务智能化，进而推动智慧校园建设。本文结合具体高校，以HB大学为例，分析该高校智能财务时代下财务面临的挑战及存在的问题，提出智能财务时代下高校财务转型策略，为其他高校推动财务智能化建设提供有益参考。
1智能财务时代下高校财务转型的必要性
智能财务是将以人工智能为代表的“大智移云物区”等新技术运用于财务工作中，对传统财务工作进行模拟、延伸和拓展，以改善会计信息质量、提高会计工作效率、降低会计工作成本、提升会计合规能力和价值创造能力，促进企业财务在管理控制和决策支持方面的作用发挥，通过财务的数字化转型，推动企业的数字化转型进程。智能财务有五个特点：全面共享、高效融合、深度协同、精细管理和力求智能［1］。智能财务的提出为实现业财融合、信息共享打开了新天地，大型企业集团正全力实践智能财务建设。同时，高校正布局数字校园建设，而信息共享是关键。高校财务处作为核心部门，与各个单位都有密切联系，业务方面与多部门都有交集。高校财务智能化建设不仅可提升自身管理效率水平，更能加深与其他业务部门信息化融合，实现数据交换、共享。因此，高校应积极加快财务转型，紧跟财务变革要求，将智能财务管理模式应用到自身财务管理中，推动智慧校园的建设。
2智能财务时代下HB大学财务转型面临的挑战
HB大学是某省省属重点建设大学，全校在校师生有2万余人。该校财务处积极探索信息化建设，当前信息化水平位居省属高校财务处前列，现已具备账务核算系统、网络报销系统、学生收费管理系统、工资管理系统、银校直联等系统，基本覆盖各个业务板块，该校财务信息化水平已步入会计信息系统及协同时代。然而相比于企业财务改革转型，高校财务滞后较多，面临着更多的挑战，存在着更多制约高校财务转型的问题，本部分结合HB大学，对照智能财务建设要求，具体分析该高校智能财务时代下财务转型面临的挑战及问题。
2．1各部门间系统相互孤立，信息交换不畅
智能财务是建成智能财务会计共享平台和智能管理会计共享平台，以业务驱动财务，进而驱动财务管理、规范业务。数据的交换、共享是建设智能财务平台的关键。目前HB大学人事管理系统、资产管理系统、教学管理系统及科研管理系统等相互孤立，与财务管理系统未能实现互通互联，形成信息孤岛效应。例如，教务管理系统学生信息无法直接导入学生收费系统，对于延迟毕业、专业调换等变化，需要财务人员根据学校文件在收费系统修改，学生欠费信息也无法传输到教务管理系统，只能导出相关数据通知学院负责人催收欠费。科研管理系统项目信息未能与网络报销系统、账务核算系统对接，对于项目余额不足的问题，只能由财务人员通知报账老师修改、重新提交。这种孤立的系统管理模式不利于财务系统收集学校各方面财务数据，对资金管控、降低管理成本增加了难度，同时降低了财务工作效率，制约了业财融合的财务共享服务平台建设。
2．2技术支撑不足，缺乏创新
智能财务是涵盖“大智移云物区”等新技术在管理会计领域的单独运用或综合运用，包括与预算和成本相关的RPA，与报表报告相关的知识图谱、自然语言处理和语音交互等。智能财务对技术要求很高，高新技术的深度运用可以使财务人员彻底从重复、烦琐的工作中解脱出来，真正发挥管理会计职能。目前各高校在科学技术方面的应用比较欠缺，HB大学主要依赖于第三方软件服务商，财务人员运行信息系统时发现问题只能寻求该软件服务商解决，财务人员对技术方面不甚了解，容易发生问题沟通交流不畅，导致问题解决不及时。同时该软件服务商在技术开发应用方面不成熟，网报系统目前在运行过程中发现许多问题，例如劳务费累计扣税存在差异、自动生成凭证摘要提取信息不明确等。因此，技术是影响高校财务转型的挑战之一。
2．3经费配置欠缺，制度不健全
企业积极致力于降低运行成本，提高经济效益，智能财务通过业财融合，把控采购、生产、销售各个环节，以财务监控资金流向，借助专业洞察和大数据分析辅助业务部门、管理部门和高层领导决策。目前，许多高校对“成本管理”理念认识不足，只重视增加教育经费投入而忽略了教育经费管理。高校通过成本管控，可以优化教学资源，合理配置教育经费，从而实现最大效益。目前HB大学领导对这方面认识不够，未能深刻认识到财务在成本管控方面的重要性，导致建设智能财务信息共享平台缺乏合理的经费配置。同时，校领导也未能从学校全局把控，没有合理的保障制度推动数字化校园建设。
2．4专业化、复合型财务人员匮乏
智能财务建设是财务领域的一场重大变革，其核心任务是规划建设创新型智能财务平台，以及在此基础上探索。21世纪最重要的是人才，企业在财务人才培养方面投入更多的成本，积极培养复合型财务管理人才，掌握计算机技术和熟悉财务管理模式。HB大学对财务人才明显重视不足，未积极引进专业性人才，现有财务人员偏老龄化，对计算机方面知识掌握不足，无法更快适应信息化改革，也无法投入更多精力参与信息化建设。因此，专业化和复合型人才匮乏成为HB大学当前面临的问题之一。
3智能财务时代下的HB大学财务转型策略
HB大学建设智能财务共享服务平台面临着诸多挑战，“智慧校园”的建设催促着高校财务必须转型，以财务为中心，连接其他业务部门，实现数据交换、业财融合，提升财务服务水平与效率。本部分先分析智能财务时代下高校财务转型方向，然后结合HB大学提出具体转型措施。
3．1高校财务转型的方向
智能财务时代下高校财务转型需明确转型方向，从管理理念、财务职能、数字化技术及人才培养等方向开展。校领导应转变管理理念的认识，积极推动财务职能转变，投入较多的经费满足财务数字化技术的需要，同时加强人才的吸纳与培养，为早日实现财务智能化做准备。3．1．1管理理念转型高校财务转型首先要转变对财务的态度，校领导应重视财务部门的作用，现在财务已不是简单的账房先生，财务管理职能日渐突出。财务资源是否合理分配影响着学校的发展，校领导要从学校全局出发，科学合理地分配财务资源，以财务为中心建立信息共享服务平台，联通相关部门信息管理系统，把控学校各方面资金进出状况，严格控制财务风险，全面提升财务管理水平。同时，财务对于成本管控有着重要作用，校领导不仅应重视经费的投入，更应重视财务对成本的监控，从而提高经费使用效益。3．1．2财务治理模式转型传统的高校财务管控模式无法满足当前管理的需求，高校财务应结合现有业务特点，建立新的财务治理模式。智能财务时代下高校财务要积极转变财务治理模式，高校财务类型要从核算型财务向管理型财务、战略型财务转变；财务功能从简单的记录报告升级为参与控制与规划。财务角色要从管好账、用好信息，成为管好钱、管好风险、管好财产。转型后的财务治理模式，更加符合当前高校管理需求，也更加符合高校战略发展规划，以战略的视野、全新的理念、开放的心态推动高校迈入“双一流”建设。3．1．3财务数字化转型高校财务智能化升级需要技术的支撑与保障，运用先进的信息技术，建立管理会计应用平台，大数据的运用可以消除各部门之间的信息壁垒，联通财务信息系统，推动业财信息系统集成与融合。大数据时代下，数据价值不言而喻，数据已经成为分析决策的依据。高校财务应深度挖掘数字资源价值，财务管理系统联通其他部门信息管理系统，获取相关财务数据，严控财务风险，推动数字校园建设。3．1．4人才培养转型为适应财务转型，人才培养至关重要。人才是推动改革、提升服务水平的关键。高校对财务人才的重视程度明显不足，缺乏系统的培训与提升。高校财务应根据业务需要，重新设置岗位职责与要求，制定合适的岗位规范，加强对人才的培训，提升其业务能力，尽快胜任信息技术的操作与运用。现有的财务人才不能只学做账，更应该了解业务，激励财务人员熟悉业务提升管理理念。
3．2智能财务视角下HB大学财务转型的具体措施
3．2．1做好统筹规划，加强制度保障财务转型的目标之一是建成财务共享服务中心，实现校园数字化建设。这一项改革需要各部门的积极参与，不可避免会改变原有的管理模式、组织结构和管理权限，因而会有部分人的利益受到冲击。HB大学财务转型应得到校领导的全面支持，站在学校层面上整体规划布局，打破原有的组织结构，建立相应的保障制度，给予合理的经费配置，推动相关部门积极配合财务智能化建设，保证工作的彻底执行。3．2．2联通财务信息系统，推进财务共享平台建设财务共享服务平台的建设可以打破财务信息系统封闭的现状。HB大学应借鉴企业业财融合的建设思路，将财务信息系统与相关部门信息系统对接联通，使预算管理系统、资产管理系统、科研管理系统、教务管理系统、政府采购等系统中的财务数据集中归集和协同应用，便于校领导及时获得基础数据，有助于提高决策分析的精准度，有利于加强内部控制建设、降低财务风险、提升财务管理效率。3．2．3寻求技术支持，完善财务管理系统财务共享服务平台的建设需要强大的信息系统和技术支撑，HB大学目前主要依靠第三方软件服务商，在技术支持方面财务人员应该提出更高的要求，积极与软件商沟通交流，梳理工作流程，将烦琐、重复的工作标准化，通过信息技术来代替人工操作。HB大学现有的财务管理系统功能比较欠缺，缺乏分析统计功能，网报系统尚未完全成熟，在完善财务管理系统方面需要投入更多的精力，投入更多经费寻求更有利的技术支持商。3．2．4招聘复合型人才，提升财务队伍水平HB大学为适应财务转型需求，应当招聘复合型人才，吸纳计算机方面人才投身于财务实践工作中，可以更容易发现财务工作中信息技术的不足，更便于与软件商沟通合作。同时，该校财务处积极组织开展对财务人员的培训，使其业务能力符合信息时代的要求，鼓励财务人员积极学习，备考注册会计师、中级会计师等，丰富理论知识，提高操作技能，更加适应新时代财务人员要求，推动财务信息化建设。
4结语
智能财务为高校财务转型升级提供了契机，信息技术的深度应用使财务工作更加智能化与高效。高校财务应顺应时代变革潮流，对照智能财务建设要求分析自身存在的问题，以合理的制度保障、完善的财务管理系统、先进的信息技术、高素质的财务人员推动财务共享服务平台的建设，力争早日实现智慧校园的建设。
主要参考文献
［1］刘梅玲，黄虎，佟成生，等．智能财务的基本框架与建设思路研究［J］.会计研究，2020（3）：179－191．
［2］秦锂，马红红，蒙福亘，等．财务共享视角下的高校财务管理模式探析［J］.教育财会研究，2020（10）：11－16．
［3］毛成银，叶剑．新时代背景下高校财务转型的思考［J］.会计之友，2020（18）：100－103．
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：
关键词:
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)
企业财务风险预警是企业实时监控财务风险的发生，并进行预测预警。对企业来说为了预防财务风险是非常重要，不管在国外还是国内都处在研究阶段。本文主要分析我国在财务风险预警方面存在的不足和问题。
一、国外专家学者财务风险预警研究现状
国外许多专家和学者从不同角度对财务危机预警问题进行研究。这些研究主要集中在财务预警的方法分析。
1、单变量预警研究
1932年Fitzpatrick进行了单变量破产预测研究，这是最早的财务风险预警研究。样本选择了19家公司，样本通过单一财务比率分为破产和非破产两组。研究结果显示 “净利润/股东权益”和“股东权益/负债”两个比率判别能力最高。尽管Fitzpatrick研究成果很好，但之后的30年内很少有学者进行单变量判别法的研究，这种状况持续到1966年，才有人继续研究破产预测问题。Beaver在1966年发表的《财务比率与失败预测》一文中，最早运用统计法建立预警模型。他以单一财务比率指标为基本变量比较79对公司30个变量在1954-1964年间的预测能力。结果发现预测企业财务风险与财务危机最好的判别变量是“现金流量/总负债”、“总负债/总资产”和“净利润/总资产”。此后，基于单变量的专门研究很少发生。这是因为企业的财务特征，通过多个变量反映，所以大多数研究者倾向于使用多变量分析方法。
2、多变量预警模型
Altman在1968年最早使用了多元线性判别模型对企业财务风险进行预警。他选择了1968年仍在运营的33家公司进行破产前1-5年预警分析，其精度非常满意，也促进了财务危机预警的发展。最近几年，澳大利亚、巴西、加拿大、法国、德国、爱尔兰、日本、荷兰在该模型基础上，进行了类似的研究。为了弥补这些模型的缺陷，研究人员建立了条件概率模型，引进了对数比率回归（logistic）和概率单位（probit）回归方法。Ohlson在1980年回归方法分析非配对样本中，破产概率分布使用选定的间隔，以及两种类型的分类错误和分割点的关系。1984年，Zmijewski在使用概率单位回归法建立了财务风险预警模型。
功效系数法、递归分类等随着统计学和信息技术的不断发展也被应用于研究中。1992年Salchenberger等人对判别公司危机时运用了神经网络分析方法。 Messier和Hansen在1988年、 Fletcher和Gross在1993年也使用该办法进行公司破产分析。Tam和Kiang在1992年对德克萨斯的银行财务失败案例进行预测。 Altman、Marco和Varetto在1994年对意大利企业进行分析预测。这些研究相比早期线性分析模型，取得了良好的效果。
3、多元判别分析技术（Multiple Discriminant Analysis，MDA）
自Altman的开创性工作以来，多元统计分析特别是MDA在金融风险提供方面获得广泛的应用。其基本思想是，基于历史样本成立判别公式，应用于新样本的分类。多元判别分析技术的优点是简洁和更好的解释，缺陷是必须建立在大量、可靠的历史统计数据之上。国外很多专家学者针对这些缺陷对MDA进行改进后形成了统计模型和人工智能模型。
目前，国外专家学者研究者对于改进MDA还有许多不理想的地方，在实证中许多理论的优点表现的不理想也不是很稳定。Altman在1994年指出在实证中类神经网络模型、判别分析模型、分类树模型比MDA的优势不明显，在精确性等性能上稍胜MDA模型，但往往不稳定，而在计算效率、可解释性、适应性、稳定性、操作性方面逊于MDA模型。因此MDA几乎是应用最广泛的模型。
二、国内专家学者研究财务风险预警的现状
从当前国内环境来看我国的财务预警研究还处于起步阶段，企业财务风险问题的研究大部分还在使用财务比率分析企业财务状况及管理者业绩上。比如毛定祥（1999），采用复合财务系数对上市公司的资产和盈利能力进行评价；吴少年、李小燕（2000）、张佳明、毛志忠（1997）也针对财务风险预警指标体系进行了分析。这方面研究基本上以四部委联合颁布并实施的企业绩效评价指标体系为主。
我国关于企业财务风险预警的研究才刚刚起步，基本上停留在上市公司。比如陈静（1999）首次对我国上市公司财务困境进行了研究，把上市公司被特别处理（ST）作为企业陷入财务危机的标志，以1998年的27家沪深两地同行业规模的ST公司和非ST公司为样本，使用了1995-1997年的财务报表数据，进行单变量判定分析和多元线形判别分析，研究发现这两类研究对中国市场存在一定的局限性，但基本有效。宋秋萍（2000）则采用了Z计分模型对6家中国公司进行了预测分析，她认为由于两国经济存在很大差别，利用美国公司的财务数据建立起来的模型并不一定适用于中国公司，认为从中国企业财务数据提炼特征指标来建立判别函数则更务实。
三、我国企业财务风险预警的研究存在不足和问题
通过分析早期研究成果，便于对我国企业财务风险预测进行更深入的研究，但仍然存在着一定的不足和问题。
1、国内财务风险预警研究是通过分析企业财务报表，为企业提早意识到金融风险和危机并采取对策，从而对企业进行预警；而国外的单变量分析、变量分析法需要建在以下基础上。
（1）企业应当是独立经济实体，没有任何不当交易行为；（2）企业财务数据必须真实、准确，并且是相关的。否则结果有可能出现错误的预测；（3）多数研究不是集中在研究财务风险形成过程，而是集中在统计或数学技术的方法上。这在国内企业是难以满足的。
2、国内财务风险评价指标系统比较庞大，预警效果不佳，信号传递速度慢而且运营成本过高。
3、我国目前关于财务风险预警基于实证研究少，理论分析多。而且大多数是针对上市公司的，对于中小企业的研究还很少。
通过上述分析，加强财务风险预警研究，需要不断地对财务模型进行分析。针对我国企业的将理论与实证研究相结合的企业财务风险预警机制的研究，就显得颇为重要。
【参考文献】
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中图分类号：F2
文献标识码：A
文章编号：1672-3198（2013）09-0027-02
企业信用评估和企业财务预警是企业财务管理研究的重要课题。诸多学者将两个问题一起进行研究，这两者之间还是有本质区别的。财务预警即财务失败预警，是指借助企业提供的财务报表、经营计划及其他相关会计资料，利用财会、统计、金融、企业管理、市场营销理论，采用比率分析、比较分析、因素分析及多种分析方法，对企业的经营活动、财务活动等进行分析预测，以发现企业在经营管理活动中潜在的经营风险和财务风险，并在危机发生之前向企业经营者发出警告。信用评估本质上是对企业履约各种承诺能力和信用程度进行全面评估，预测未来偿债可能性来辨识不同企业的方法。服务的对象有商业银行、金融监管机构、与受评对象有业务往来的商业客户以及社会公众和投资者。
（1）定性评估方法：人工专家分析法，又被称为古典信用分析方法，包括5C、5P、5W法，5C法指贷款申请企业或个人的道德状况，偿债能力，贷款申请企业或个人的财产状况，可用于进行贷款申请时抵押担保的资产价值，宏观经济状况。 5W法指贷款申请人、申请贷款的使用、贷款的时间长度、担保资产价值及还款方式。目前我国商业银行实务中仍主要采用的信用评估分析方法。
（2）定量评估方法。
①统计方法：多元判别分析法（Multi-linear Discriminate Analysis）是较早应用于企业信用评估的多元统计方法。Altman（1968）最早提出Z-score模型对企业运营财务危机预警、企业违约预测问题进行研究，使用较少的财务比率迅速进行判断分析，使用年度报表的数据运用财务比率进行分析：企业运营成本/平均总资产、留存收益/平均总资产、息税前利润总额/平均总资产、普通股股东权益合计/平均总负债、营业收入/平均总资产，并且对三十多家样本公司进行分析，得到准确率较高的分析结果，该模型属于贝叶斯判别，用样本修正已有的先验概率分布得到后验概率分布。这篇经典论文开创了企业破产预测，财务危机预警，信用评估分析的先河。Altman（1977）在前述论文的基础上进行了完善，又加入几个财务比率建立ZETA模型，使用总资产收益率（利润总额/平均总资产）、利润增长率（利润总额/上一年利润总额）、利息保障倍数（息税前利润总额/利息费用）、留存收益/平均总资产、流动比率（流动资产/流动负债）、平均总资产、公司股票市价等财务比率，得到比签署模型更好的分析结果。Logistic模型分析。Martin（1977）使用财务比率进行企业经营财务预警及企业贷款违约分析，使用多元统计学中的Logistic回归方法，使用1970至1971年的报表数据从的美联储成员银行5600多家中选取58家属于财务困境，违约样本的银行进行分析测算，使用资产净利率（利润总额/平均总资产）等8个财务比率，进行分析测算，并且分析不同的信息使用者的风险偏好差异，如投资人和债权人，测算不同的风险预警系数，便于信息使用者更好地作出分析决策，得到较好的分析结果，并且使用该多元回归模型与前述的Z-Score模型，ZETA模型测算的结果进行对比分析，得到优于前述模型的预测数据。吴世农（2001）收集我国上市公司1998至2002年A股市场的ST公司共计七十多家，收集样本数据的时间是公司转化成ST的年度，并且选取相关行业的七十多家作为对照组样本，进行横截面数据分析，选用不同的计量模型进行对比研究，主要有线性概率模型（LPM），Fisher二类线性判定，Logistic模型等多元统计方法对企业财务进行预警研究，最终结果是Logistic模型的预测准确率均高于Fisher判别分析法和LPM的准确率。于立勇、詹捷辉（2004）也使用Logistic模型，选取商业银行的贷款企业客户的财务数据进行信用违约的分析，得到较好的测算概率。方洪全、曾勇（2004）在银行信用风险评估方法实证研究及比较分析中运用Logit模型分析。李志辉、李萌（2005）选取了195家上市公司为样本，Logistic模型的准确率高于线性判别模型神经网络模型。Junni L. Zhang（2010）运用贝叶斯加分类树法对德国公司财务报表数据进行偿债能力进行有效得分类。
②信用风险评估模型。Credit Metrics（信用计量模型）是摩根大通等美国知名金融机构采用用VaR（在险价值模型）的思路，对个人和企业的贷款以及其他金融资产进行价值估计和风险预测的计算方法。麦肯锡公司提出的Credit Portfolio View模型（信贷组合审查模型），是改造Credit Metrics模型，考虑到周期性宏观经济因素，结合信用风险评级转移和宏观经济变量如年度经济增长率、市场利率、政府支出等建立关联模型，使用蒙特卡罗技术模拟宏观经济周期性因素的计算得到评级转移概率。KMV模型（Credit Monitor模型）（是美国KMV公司提出后被穆迪公司收购），该模型是可以对上市公司的信贷违约概率进行预测分析。张玲等（2004）运用KMV模型评估我国上市公司ST公司和非ST公司的信用风险后得到，改变KMV模型的相关变量可以至少提前2年预警我国上市公司的信用违约风险，并且可以提前4年进行上市公司的信用风险变化趋势的预测。戴志锋等（2005） 运用KMV对我国上市公司数据和某国有商业银行非上市公司的信贷数据进行验证，实证结果表明非上市公司模型在中国具有一定的预测能力，但预测准确率低于欧美国家。Credit Risk+模型（信用风险附加模型）是由瑞士信贷银行金融产品部（CSFP）开发的，它是一个违约模型（Default Model）。
③人工智能方法：神经网络。陈雄华等（2002）采用人工神经网络模型研究企业信用等级的评估问题，按照企业样本分为制造业和非制造业两大类，利用偏相关分析方法建立了企业信用评级的指标体系，实验结果表明神经网络模型具有更好的预测准确性。于立勇（2003）收集一百多个企业作为训练样本，运用神经网络模型进行信用违约风险分析，得到有效的预测结果。章忠志、符林、唐换文（2003）使用神经网络模型，选取28个企业数据做为样本进行分析，预测结果准确率达到90%以上。徐佳娜、西宝（2004）使用人工神经网络模型与层次分析法（AHP）相结合建立模型对企业信用风险进行评估，预测结果说明该模型比已有的其他模型准确更高。张卫东等（2006）建立模型结合前馈型神经网络、遗传算法和模糊数学方法来，评估商业银行企业客户的信用风险，使用Matlab软件对选取的商业银行企业客户数据进行测算，得到的结果表明准确率比以前的模型方法有所提高，模型更具鲁棒性。夏红芳（2007）通过与上海某商业银行的合作，对其1999-2005年的贷款明细和公司财务数据进行了系统研究，运用粗糙集理论的约简功能，从中选出最能反映企业信用状况的8项财务指标，再应用模糊神经网络方法进行信用评估，实证研究表明所提方法具有较高精度。但是使用人工神经网络模型需要根据实际的样本数据不断调整系数，相对而言模型的鲁棒性不够强。戴芬（2009）根据中小企业信用评估指标体系，提出了一种基于蚁群神经网络的评估模型。结果表明蚁群神经网络的预测方法与传统的BP 神经网络预测方法相比，具有较强的泛化能力，应用在中小企业信用评估系统中具有很高的评估准确率。
整数规划法。薛锋（2006）选取上市公司数据，使用混合整数规划法，建立企业信用风险评估模型进行信用风险评估，模型可以满足非参数检验，也不需要样本数据服从正态分布，可以较为广泛的应用，经数据实际测算的结果说明，该模型鲁棒性较好，预测效果较好，准确率较高。遗传算法。薛惠锋（2006）利用人工智能方法——GA-PSO混合规划算法构建企业信用风险评估模型。并利用上证50若干企业的实际数据对模型进行了实证检验。实证结果显示该模型能有效预测上市企业的信用风险状况。该模型在收敛性能及预测准确率等方面优于基于传统的多元回归方法及GP方法的信用风险评估模型。Jonathan N. Crook（2007） 参考诸多文献比较线形回归（LDA），Logistic回归，决策树，数学规划法，神经网络法，遗传算法，遗传编程，K近邻法，支持向量机几种方法，认为支持向量机法的准确率相对较高。
从以上对国内外研究现状的分析可知，尽管国内外已有许多专家学者对商业银行客户信用评估进行大量的研究，但在实际应用中涉及中小企业的研究较少，未考虑我国企业普遍存在的内部人控制的企业中管理者个人因素对企业信用的影响，限制了模型的适用范围。
参考文献
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关键词：
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).
一、前言
城市轨道交通项目具有投资金额大、建设周期长、技术难度高、运营效益不确定等特点，大量风险因素盘根错节、互相交织，财务风险普遍存在。因此开展城市轨道交通项目财务风险管理的研究，有利于增强项目公司抵挡财务风险和可持续发展的能力，避免给政府及社会资本造成损失。
二、城市轨道交通项目财务风险管理的问题
本文从内控环境、风险评估、控制活动、信息与沟通、监控五个方面分析城市轨道交通项目的财务风险管理问题。
(一)内控环境方面
城市轨道交通项目往往是政府进行主导或直接以政府财政进行保障，这样一定程度上降低了公司的运营效率与风险意识。同时，项目初期资金充足且大多精力投入在建设，往往不会构建专门的财务风险管理体系、制度、机构、人员等，对财务风险的防控意识淡薄。
(二)风险评估方面
对于财务风险，从一开始就应该建立系统性的评估及预警体系，以统筹可能出现的资金不到位、建设成本增加等状况。但大多数项目公司缺乏在项目前期建立适合项目状况的评估体系，用以实时、主动地监测该项目的财务风险因素，进而对财务风险起到降低发生率以及及时防范的效果。
(三)控制活动方面
1、筹资风险防范预案不足在项目初期，项目公司制定大量的工程防范预案与紧急应对措施，而在财务风险上面缺乏应对突况，如政府政策发生变动、大量资金支出导致突发性资金流断裂等情况的预案和措施，风险只要产生就会给项目带来巨大损失。2、缺乏经营风险控制措施目前大多城市轨道交通项目运营期内收入以票价收入为主，非票价收入以单一的广告、商业附属资源经营为主，缺少多元化发展模式规划。因而，缺乏经营风险控制措施将对项目公司运营效益和财务状况产生重大影响。
(四)信息与沟通方面
财务风险管理不只是财务部门的事，企业领导、各部门之间能保持财务风险相关信息的流通及有效沟通，可以有效提高项目公司风险管理的效率。但目前各项目公司的各部门一般都独立运作，公司高层、部门管理层及公司员工之间对于相关财务风险信息的传递较慢，交流与沟通较少。
(五)监控方面
内部审计部门是企业风险管理监控环节的核心，但在项目初期一般不会设立专门的内部审计部门，只是由相关财务人员进行内部复核，这就使得内部审计独立性、深度以及广度受到严重影响。
三、城市轨道交通项目财务风险管控措施
(一)改善内部控制环境
1、提高财务风险意识对待风险的态度决定了风险管理的程度，强烈的风险管控意识与理念是有效管控财务风险的前提和基础。企业的风险防范意识是由公司各级职员的风险意识决定的，因此选拔和培养一批具备较高财务风险防范理念的人才对于提高企业的财务风险意识非常重要。一是要严格选拔财务风险管理人才；二是要培训在职财务人员风险管理意识；三是要加强风险文化建设。2、健全财务风险控制机制一是设立专门的财务风险管理机构，项目公司应设立独立的财务风险管理岗位或业务小组，建设一支尽职尽责的管理团队。二是建立并优化财务风险管理制度，制度既要明确项目财务风险管理的整体目标，又要将控制措施落实到具体部门与岗位。制度的搭建不是一蹴而就或形式主义，要定期根据项目实际发展情况进行修订与优化，使制度贴合项目公司财务风险管理实际，发挥其应有的作用。
(二)建立财务风险预警体系
项目公司应该建立一套以系统性的财务风险评估为基础的预警机制，基于该机制可及时发现财务风险的早期征兆，进而警示项目公司领导层，使得公司尽快识别出相关财务风险并进行处理。公司可按成本收益原则、时效性原则、动态调整原则、综合性原则等结合项目的特点，选择适当的财务风险预警指标来建立财务风险预警机制。值得注意的是对于特别重要的指标，如现金流量比率，还应设置临界值以进行预警，并通过敏感性分析来发现其敏感因素以便进行调整应对。在财务指标进行定量判断的同时也可以辅以非财务指标，给管理层以参考作用。
(三)强化财务风险控制活动
控制活动是具体措施的实施与问题的解决，是项目公司提高财务风险管理水平的重要途径。城市轨道交通项目面临的财务风险主要体现在筹资及经营两个方面，其财务风险控制活动的重点也应该集中于这两方面。1、完善筹资风险防范预案项目公司财务风险管理人员应防患于未然，提前制定各种突发性财务风险的防范预案，只有这样才能在财务风险发生时有的放矢，有效控制损失：一是现金流断裂防范预案，应进一步优化预算体系，提高预算准确率，切实控制好资金流动，在预先估计可能会有大量现金流出但无足够流动资产时，可通过发行中期债券或其他金融衍生工具，或与银行提前签订周转信贷协定等，防范突发巨额资金流出带来的现金流压力、降低财务风险发生的可能性；二是政策变动引起的财务风险防范预案，应提前做好政策变动引起财务风险的准备和预案，要提高政策变动风险意识、对政策变化保持敏感性，快速、仔细的分析项目内部和外部环境的变化及其影响，再者，根据政府的各项政策，提前做好准备，将有利政策尽快落到实处。2、加强经营风险的控制措施城市轨道交通项目财务风险最主要的问题在于项目的回收资金并不足以满足项目的各项支出需求，甚至还会给当地政府带来巨大的财政压力，因此，加强项目经营风险的有效控制措施应让项目开源节流，提高项目的净利润。一是提升客流量，可以通过主动联合线路各大商业中心共同举办优惠及宣传活动、提供更多的人性化服务、积极推广绿色出行理念等措施，积极寻找增加客流量的方法与途径；二是多元化经营，在建设地铁的同时做到轨道交通线网规划与周边土地同步规划、统筹建设开发、统一运营管理。在运营过程中联合互联网、大数据公司做活附加产业，深度挖掘其中的附加价值，实现丰厚的“非票务收入”；三是降低运营成本，应运用人脸识别、互联网、物联网、大数据、云计算、人工智能、自动控制等高新技术，全面升级地铁安全等级，提高乘客进出站效率，提升系统运行效率和管理水平，节省人力、降低成本，极大增强地铁运行效益。
(四)加强内部信息沟通
加强内部信息沟通是项目财务风险管理完善内部控制、强化控制活动的重要保障。一是优化信息系统，项目公司可以通过将财务风险控制理念、管理制度、控制手段等基本要求固化在信息一体化办公平台上，任何违反财务风险管理规定的行为都可以在信息系统里发现并得以制止，从而有效推动财务风险管理的常态化，实现对项目财务风险控制的实时化、程序化，最大可能的消除人为失误，提高控制活动的执行力。二是加强信息的收集与处理，应建立一个公司最高管理者领导下的权责统一、合作有序、上下通畅的信息沟通与决策体系，明确信息收集、处理和传递制度，设置专员对于收集的各种信息进行筛查、总结，提升有效信息的流通，并及时反馈发现的问题加以解决。
(五)构建完善的监控体系
项目财务风险管理的监控体系包括强化财务决算管理、提升内部审计管理以及完善员工考核机制。1、强化财务决算管理加强财务决算管理有助于监督项目公司会计核算是否规范、内部控制是否有效，因此尤为重要。一是加强财务决算的工作纪律，确保财务决算合法合规开展，保证会计信息的全面性、真实性与可靠性。二是做好财务决算的审核工作，认真把关，排查记录财务风险管理及汇集核算中存在的问题。三是从法律法规层面建立独立的外部审计机制，建立准入机制，保证会计师事务所的专业、独立和公正。2、提升内部审计管理一方面，应设立内审部门，建立健全相应规章制度，使相关人员按照规范执行内部审计；另一方面，在审计项目准备、实施和终结过程中实施质量控制，做好方案编制、证据保存、意见提交、问题纠正以及审计建议落实等工作。3、完善员工考核机制项目公司就完善员工考核机制方面应采取以下措施：一是将财务风险管理具体的内部控制活动，如风险评估、内部审计等合理融入考核机制中，在项目公司内部建立起全员参与的风险控制环境；二是重点对内部审计部门的员工进行考核，根据内部审计人员从事的工作，分别在专业技能、业务素质以及工作态度、质量及效果上制定合理考评体系；三是将财务风险管理的考核机制与薪酬机制挂钩，将考核机制落到实处；四是建立责任追究制度，明确职责，制定惩戒措施，建立长效机制。
四、结束语
城市轨道交通项目的财务风险管理成为了项目成功与否的关键，财务风险管理的优化措施包括一是改善内部控制环境，健全财务风险控制机制；二是建立财务风险预警体系，发现财务风险的早期征兆；三是强化财务风险控制活动，完善筹资风险防范预案，加强经营风险的控制措施；四是加强内部信息沟通，优化信息系统，加强信息的收集、处理与管理；五是构建完善的监控体系，强化财务决算管理、提升内部审计管理、完善员工考核机制。
参考文献
[1]陶秉衡.上海轨道交通建设投融资的研究[J].城市轨道交通研究,2001,4(4):60-63.
关键词 财务风险管理 评价指标 建立与实施
一、不科学的财务管理体制是产生财务风险的直接原因
1．财务管理人员不能应对复杂的财务管理环境。事业单位的财务管理环境又称理财环境．是指对事业单位财务活动产生影响作用的事业单位外部条件。财务管理环境是事业单位财务决策难以改变的外部约束条件。事业单位财务决策更多的是适应它们的要求和变化。财务管理环境涉及范围很广．包括经济环境、法律环境、市场环境、社会文化环境、资源环境等因素。这些因素存在于事业单位之外，但对事业单位财务管理产生重大的影响。宏观环境的不利变化必然给事业单位带来财务风险。目前，我国许多事业单位建立的财务管理系统由于在机构设置、管理人员素质、财务管理规章制度等方面存在诸多问题，从而导致事业单位财务管理系统缺乏对外部环境变化的适应和应变能力，由此产生财务风险。
2．事业单位财务管理人员对财务风险认识的滞后性。事业单位作为一个财务主体必然面临财务风险．财务风险是客观存在的．但在现代事业单位管理中，有许多财务管理人员风险意识淡薄，不能从根本上把握风险的本质，认为只要管好用好资金．就不会产生财务风险。财务管理人员的财务风险概念狭隘，缺乏正确地市场风险意识，这也是财务风险产生的重要原因之一。
3．财务管理方法落后造成风险可控的局限性。财务管理过程中存在大量的主观判断，财务管理依据的信息也是不完全的。事业单位进行财务预测．决策和控制所依据的会计报表、财务分析、经营分析、市场分析等信息都只可能尽量接近真实情况而不可能完全反映事实，管理依据的不可靠决定了财务风险的存在。事业单位在财务管理中常常会遇到不同财务分析方法得出的结论大相径庭的情况，这时决策人员就要判断哪个方法更科学，哪个方案更可行，大量的判断也决定了财务风险的存在。
二、财务风险管理信息化指标的设计原则
1．科学性与系统性相结合原则
任何指标体系都应该建立在特定的理论基础之上，科学性是制定指标体系的最基本原则，风险管理信息化水平测度指标体系依据的是信息化和风险管理的有关理论。同时，管理信息化本身是一个动态的系统化工程，事业单位在建立指标体系时，就要把事业单位信息化作为一个系统进行分析，借鉴成熟系统的先进思想和做法，保证测度结果能够反映事业单位风险管理信息化的实际水平。
2．代表性与可操作性相结合原则
指标体系应是一系列相互联系、相互补充的指标所组成的统一整体。构成指标体系的指标，立足于将复杂现象简单化、数据处理少环节，既可以是直接从原始数据中得来的，用以反映子系统的特征，也可以在对基本指标的抽象和总结的基础上，用“比率”、“程度”等表示指标，用以说明指标子系统的内在联系。描述事业单位风险管理信息化水平的因素很多，但并非越多越好，因此要在众多可用指标中筛选具有代表性、灵活性的主导指标。这些主导指标不仅要有相对明确的含义，比较准确地描述所要表达的内容，客观反映问题，还要能够容易取得较为准确可靠的数据，具有统计的可操作性，以达到用尽量少的指标完成综合评价的目的。
3．可比性与导向性相结合原则
风险管理信息化水平的比较是一件困难的事情，因此通过指标值进行横向、纵向比较是设计指标体系和实际运作中的重要环节。选用指标时要将不可比因素转化为可比因素，并保证指标口径的一致性，使指标体系不仅能进行事业单位间横向比较，而且可以针对某事业单位进行某一时间序列上的纵向比较，以利于对信息化发展趋势进行研究和探索。从而充分发挥指标体系在实施过程中的引导和推动作用，促进事业单位风险管理水平的快速提高。
三、财务风险管理信息化指标体系的基本内容
1．财务风险管理信息化总体水平指标
（1）信息化投入比重。信息化投入主要包括软件、硬件、网络、信息化人力资源、通信设备等投人，这项指标反映了事业单位对信息化的投入力度，它用信息化投入占固定资产投资比重（％）来度量。
（2）风险管理人员计算机拥有量。计算机拥有量的计算口径为：能够正常运转的大、中、小型机以及服务器和工作站，本指标得分由以下公式计算（总分最高为100分）：
（本事业单位能够正常运转的计算机总量／员工总数）×100
（3）风险管理系统的网络性能水平。网络性能水映了信息化基础设施状况，可以按事业单位网络的出口带宽进行分级打分。
（4）风险管理平台的计算机联网率。计算机联网率反映信息化协同应用的条件。本指标得分由以下公式计算：
（接入事业单位内部网的计算机总量／本事业单位能够正常运转的计算机总量）×100
2．事业单位信息化应用水平指标
（1）信息采集的信息化手段利用率
本指标反映了事业单位有效获取外部信息的能力，主要从事业单位在进行政策法规、技术、管理、人力资源等4个领域信息采集时是否运用了信息化手段等方面来评价打分的。
（2）办公自动化系统应用程度
本指标反映了事业单位在协同网络上办公自动化水平，它主要从是否实现信息流程的跟踪与监控、面向外部的电子公文交换、文档共享等功能来评价打分的。
（3）财务决策信息化水平
信息技术对重大财务决策的支持水平，比如数据分析处理系统，方案优选系统，人工智能专家系统等等。
3．财务风险管理信息化经济效果指标
财务风险管理信息化的基本功能或期望功能是提高资金效率或降低资金成本、更好地支持管理决策、更快地响应风险管理用户的服务需求。另一方面，市场竞争压力是事业单位应用包括MRPII、ERP在内的风险管理平台的直接动机，降低运营成本、提高应变能力是事业单位提高竞争能力的两个基本手段。计划（预算）控制水平表现为事业单位的内部监控能力，监控能力是市场适应能力的基本保障。更好的决策支持和信息系统特征可归结为“应达结果”和“应做事项”两方面能力。以制造业为例，可以设置如下具体指标，在应用时同样采用百分制为每个指标打分，便于比较和综合。
4．财务风险管理竞争力指标
（1）系统集成性
系统集成性是管理信息化对事业单位竞争力得到提高的一个重要反映。由于财务风险的外部性和联动性，致使内部风险管理系统与外部环境系统必须在充分集成的基础上实施风险管理和控制。
（2）风险管理信息化人才开发
可以从以下指标进行定性或定量评价：信息专业技术人员的比例数、事业单位员工素质的提高程度、员工参与信息化的程度、信息化人员队伍培训状况等等。
（3）信息化组织和控制
管理信息化的实施总是依托于某一类型的组织结构，完成信息技术对信息的方便、高效地存储、使用、修改、积累和传播，从而为事业单位经营活动的质的飞跃提供可能。在组织保障方面，对事业单位的规章制度、工作规范、定额与标准、计量与代码等的基础管理工作等产生了巨大的促进与提升功能。
四、评价指标的实施
1．数据收集和准备指标体系的测度必须建立在翔实、准确的数据基础之上。一般采取的方式为调查问卷形式。调查问卷的设计要根据体系中的各个指标的具体内容来考虑，需要准确数字的以回答提问式为主，并标注好数据的单位；对定性方法评估的内容以选择回答为主，在选项中列出相关的程度序列，为量化打好基础。
2．对指标数据进行标准化处理在实施过程中，从不同角度反映事业单位信息化的指标不仅数量多，而且属性不同，量纲不一，要使众多的指标能够构成一个数值，对事业单位信息化程度进行评估，就要对多指标进行综合测评。计算前对数据进行标准化处理，从而方便分析。数据标准化的方法有：最高值法、最低值法、级差法（最高值―最低值）、平均值法、标准差法、理想值法、特定数据法。具体的标准化方法可根据实际情况自主选择。
总之，财务管理和信息化水平的提高是无止境的，掌握先进事业单位的财务管理和信息化发展趋势，及时跟进、缩短距离。注重财务人员的培训，造就一批财务管理和信息化水平双高的复合型人才，保证事业单位的可健康发展。
近几年来,房地产开发建筑市场在这场金融危机影响下遭受到前所未有的冲击,在这场巨大的冲击波下,福建省华厦建筑设计院(简称福煤设计院)在建筑勘察设计市场中也是无可避免地遭遇了空前的危机和挑战。因此,在这种情况下对勘察设计企业的财务风险进行识别和防范,是确保勘察设计企业在这场灾难中屹立不倒的重要保证之一。
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】
