张金昌. 财务分析智能化的实现方法[J].财务管理研究，2019，1（3）：1-7.

  摘要：计算机信息技术的发展已经实现了会计电算化、业务数字化、数据多维度图表展现。要想实现智能化，还需使用更加准确和科学的方法。依靠传统的财务分析方法难以实现财务分析的智能化，要想实现智能化一定要使用准确计算法和因素穷尽法。通过寻找新的准确计算法，可以计算任何一个企业的盈亏平衡点；通过寻找因素穷尽法，能判断应收账款的合理性。所有财务分析问题乃至脑力劳动问题，只要能找到解决定量问题的准确计算方式和解决定性问题的因素穷尽方法，均可以在一定程度上完成智能化。

  财务软件从20世纪80年代开始先后经历了单项记账处理软件、会计电算化、会计核算软件、财务软件、管理型财务软件、ERP中的财务管理软件等不同发展阶段，目前，在云服务、大数据、移动终端、网上支付、实时交流工具等新一代网络技术的推动下，正在向智能财务管理平台方向发展。这一新的发展的新趋势要求财务分析工作也应当向智能化方向转变。北京智泽华软件有限责任公司自2001年开始做这种探索，目前已在1万多家企业和100多家银行获得了实际应用，为财务管理软件乃至企业管理软件的智能化发展探明了方向。

  财务软件的发展已基本上将财会工作者从登记凭证、记账、编制会计报表等繁重和重复性的工作中解放出来。但是，当前大多数管理软件或财务软件的财务分析功能，还停留在会计信息或财务指标的数据处理、图表展现层面，支持管理人员做多元化的分析、判断和决策的功能目前还没有实现，还需要依靠人工完成。事实上，企业期望的财务分析工作，应当能够在会计数据、财务指标的计算和展现基础上，对企业的经营和财务情况进行诊断，并回答企业经营管理和决策问题。随着人工智能技术的日趋成熟，这一要求则显得更为迫切和现实。慢慢的变多的投资者与企业经营管理者，期望借助于智能化的财务管理软件或财务分析工具，将抽象、枯燥的财务数据直接翻译成对企业决策和管理有用的分析判断，这些分析判断所得出的结论应当包含财务分析专家的经验和智慧，使财务分析软件成为一种真正的“人工智能”工具。

  从技术角度来看，各类财务软件先后经历了从磁盘操作系统（DOS）平台到视窗操作系统（Windows）平台、从Windows平台到WEB平台的转变，软件架构也先后经历了单机应用（F/S）、联网应用（C/S）再到互联网应用（B/S）的发展，这种转变能够支持基于云端（线上）的、专家智慧和大众智慧有机结合的财务分析智能化功能的实现。特别是人工智能（Artificial Intelligence，AI）、专家系统（Expert System，ES）、商业智能（BI）、管理智能化技术（AM）的发展，为财务分析智能化提供了可能。

  进入21世纪以来，随着大数据、云计算的发展，大数据分析技术获得了较大突破：一是实现了数据的快速分析，能轻松实现不同数据来源、不同数据格式的报表数据的集中和多维度、多角度分析展现；二是实现了数据的关联应用，通过数据的采集、标签、关联和应用场景设计，使得数据成为能够正常的使用的、能带来决策价值的资源；三是实现了数据的深度分析挖掘和应用，通过数据可以对客户、供应商与相关厂家的行为进行分类、跟踪、研究和决策，依据这一些数据的变化调整经营策略和决策。可以说，这些进步与发展，为财务分析的智能创造了条件。

  实现财务分析智能化，依靠传统的指标判断、指标比较、因素分析、假设分析、加权打分等办法很难。依靠对一个指标的数值做多元化的分析并做出判断，得出一个企业经营及财务情况是好是坏的结论，这种方法确实比较简单，也容易推广使用。但从事这种判断一方面需要分析判断的经验和智慧，但这种智慧往往很难得到；另一方面，这种智慧所得出的分析结论，又常常给人过于主观、过于武断的感觉，并且这种方法应用到不一样的行业、不同经营管理模式的企业，也难以得出令人信服的结论。

  通过多因素、多指标的加权打分，对企业差异的原因及其结果做出评价，并作为企业相关决策的主要是根据。这种方式已经被应用到企业绩效考核、企业信用评级、企业价值评估等多个领域。这种综合评价的常见难题是，将什么指标纳入综合打分体系？用什么标准来区别和衡量企业之间的差异？打分结果如何解读和应用？对这样一些问题的不同回答，就形成了不同的打分评价体系。使用不相同的打分体系，就会对同一企业、同样的数据得出不同的结论，导致这种打分体系总是有一定的问题，总是被怀疑、被倒到重来。

  智能化是要让计算机软件程序来代替人从事分析、判断、识别、沟通、交流、决策等一系列脑力劳动。让计算机软件来代替人自动实现这一劳动过程，一定要使用唯一正确的、科学的方法。只有这样，使用唯一正确的方法，并将其固化到计算机软件之中，才能得出唯一正确的、没有争议的结论。这样的智能化也才能经得起实践的检验，被大家普遍接受。

  如果能通过准确计算方式回答定量问题，通过因素穷尽法回答定性问题，那么将这一些方法固化到计算机软件程序中，让计算机软件自动进行这种脑力劳动，就实现了这种人类脑力劳动的智能化。从这个方面来讲，脑力劳动智能化的核心问题，是要找到能够让计算机软件程序自动回答问题的准确计算法和因素穷尽法，这就是智能化的核心方法。

  这一公式要求有产品的固定成本合计、产品单价、产品的单位变动成本数据，才能让计算机软件按照这一个公式自动计算盈亏平衡点。但是，当公司制作的产品繁多，固定成本、变动成本不容易分摊到不同的产品上时，就无法计算出盈亏平衡点。在这种情况下，就必须打破传统方法的束缚，进行重新思考，寻找新的方法。

  通过分析发现，只要企业的成本费用支出总额能够区分为固定费用总额和变动费用总额两大类，也可以非常容易地计算出多产业、多产品企业的盈亏平衡点，其计算公式是

  企业的盈亏平衡点销售额＝固定成本合计×出售的收益/（出售的收益－变动成本合计）

  这个公式的推导其实也最简单，只要将产品盈亏平衡点计算公式的分子和分母，同乘以单价和销售数量，就能够获得这个在任何一个企业都适用的盈亏平衡点准确计算公式。有了这个准确的计算公式，就能轻松实现队企业盈亏平衡、营业安全水平、企业利润目标能否实现等多个问题的动态、自动化监控。

  过去，分析企业的应收账款是不是合理，主要看应收账款与收入的比例关系、应收账款占流动资产的比例、应收账款的绝对额和增长额，以及应收账款的账龄变化。一些专家还会计算增加应收款带来的收益和发生坏账所带来的损失，考虑增加应收账款是不是合理。但很少有专家将应收账款的变化对企业现金支付能力和存货的影响结合起来，将应该支付的账款、预收货款的变化和应收账款的变化结合起来。事实上，这一些因素的变化对判断企业应收账款是否合理都很重要。

  以应收账款大幅度增长为例，判断过程见图1。应收账款大幅度增长，收入是否会同比例大幅度增长？如果是，则看现金支付能力是不是也在大幅度增长，如果是，则说明应收账款的增加是收入大幅度的增加的正常合理趋势；如果否，则看账龄出没出现明显延长，如果是，则可知赊账导致应收账款和收入的大幅度增长，应收账款增长不合理。

  如果在应收账款大幅度增长的情况下，账龄明显缩短，并且支付能力也在下降，则要看现金收入是否转化为存货，看存货占收入的比例是否增长。如果存货大幅度增长，则说明应收款增长带来收入的更大幅度增长，并且增收部分已转化为库存实物，增长合理。如果存货占收入的比例没有增长反而下降，在企业的应收款大幅度增长、账龄下降、现金支付能力变弱的情况下，则要观察收入增加带来的现金是否被用来偿还负债。假如慢慢的出现负债总金额的一下子就下降，则说明应收款增长带来收入的更大幅度增长，并且增收部分已经用于还债。如果负债没下降反而增长，存货没有增长，现金支付能力没有增长，则能够准确的看出应收款的增长无另外的业务数据的支持，存在虚增可能。

  可以看出，进行应收账款合理性评价，要将各种与应收账款变化相关的因素结合起来，考虑，全面分析，才能得出可靠结论。即使大多数因素、条件完全相同，但只要有一两个因素不同，则有可能得出完全相反的结论。上面分析判断应收账款的过程使用了以下6个指标和层次：

  在仅考虑这6个指标变化的情况下，如果将各个指标变化的组合情况均考虑进去，假设应收账款、收入的变化为7种情况（成倍增长、大幅度增长、有所增长、基本不变、会降低、大幅度下降、成倍下降），现金支付能力变化为8种情况，账龄变化为3种情况，存货占收入的比例变化为3种情况，负债的变化为3种情况，将各个指标的变动情况组合起来，使用因素穷尽法，则会有7×7×8×3×3×3 ＝10584种情况。要让计算机进行正确的逻辑判断，得出与真实的情况相符合的分析判断结论，就需要事先将这10585种情况全部考虑一遍，并将每种情况下应收账款变化是不是合理的结论全部写出来，输入计算机中，计算机才能在真实的情况发生时自动依据情况组合进行正确的分析判断，得出正确的分析结论。

  而事实上，在一些情况下，应收账款的变化还与固定资产的变化、预收货款的变化直接相关。

  北京智泽华软件公司开发和应用智能财务分析软件的实践证明，企业的所有财务分析问题，无论是财务情况结构分析、财务情况比较分析、财务情况趋势变化分析、损益结构分析，还是损益比较分析、损益趋势变化分析、现金流量结构分析、现金流量比较分析、现金流量趋势变化分析，最终均可以简化为准确计算法和因素穷尽法两大类分析问题。凡是能够被描述为定量性的分析问题，均可通过建立数学公式或模型，用计算的办法来精确回答；凡是能够被描述为定性分析的问题，均能够最终靠因素穷尽法给出尽可能准确的回答。有关企业财务情况、资金缺口、盈亏平衡等问题，均可通过寻找准确计算公式，用准确计算的方法来回答。有关报表数据的合理性、真实性问题，有关经营战略或策略的好坏问题，有关经营业绩和企业整体业绩的评价问题，均可使用因素穷尽法，通过假设各种各样的可能情况的方法尽可能准确地回答。

  要想设计开发出科学的、令人信服的智能化财务分析软件，就必须不辞辛苦，一步一个脚印地扎实工作，穷尽各种情况，才能实现将分析判断工作从凭经验、靠人工向凭科学、靠软件转变的质的飞跃。如果软件分析得出的结论与真实的情况不相符，只要找到判断失误的原因，就能够找到新的影响因素或发现新的情况，并根据真实的情况增加新的分析判断结论。因此，曾经依靠软件已经能做到准确分析判断的问题，在软件系统的自动控制下，将不可能会出现分析判断失误。发生一次软件分析判断失误，就增加一种事先没有考虑到或过去没再次出现、没有遇到的情况，就可以将新的情况、新的经验追加到软件系统，使下次出现类似的情况或事件时，不会出现重复性的判断失误。

  推而广之，若企业的各种经营管理问题均能通过准确计算法或因素穷尽法得出正确或接近正确的结论，并通过智能学习记忆法对判断错误的情况做修正，那么企业管理的失误、决策的失误将会慢慢的少。随着发现的准确计算方式慢慢的变多，随着积累的真实的情况慢慢的变多，决策水平和管理上的水准就越来越向前迈进。这样，我们就可以站在前人的肩膀上，避免犯重复性的、类似的错误。按照这一个思路发展下去，只要能把分析判断事物的科学方法记录下来、固定下来，转换成为计算机软件程序，让计算机软件自动做多元化的分析判断和过程监控，则分析判断的准确性、可靠性就会有机器设备的保证，这就是实现智能化的价值。

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