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教你学会智能财务系统逻辑架构

100次浏览     发布时间:2023-04-03 13:25:18    


从信息系统的角度来看,与传统的企业会计系统相比,企业智能财务系统主要增加的是中间的知识管理部分(见图中知识层)。

在新增的知识层中,知识存储系统将人类解决问题所需的知识通过规则库、模型库、算法库、神经网络、知识图谱等形式存储在计算机系统中,在解决某具体问题时,由知识推理系统(又称知识处理引擎)按一定的检索和推理机制,调用知识存储系统中的知识条目,结合具体的业务数据完成预期的管理任务(见图中④⑤)。例如:通过自动调用规则库中的业务稽核规则和凭证生成规则,结合具体的某项采购业务数据,可智能生成采购的记账凭证信息;通过自动调用经过事先训练的神经网络模型,结合企业具体的财务指标数据,可判断该企业是否存在财务风险;通过自动调用相关供应商的知识图谱,结合某次招标的具体数据,可判断指定的供应商是否存在围标的可能性等。

在新增的知识层中,还可以借助于知识发现系统(未来知识创新系统的一部分)中的数据挖掘、模式识别、机器学习以及深度学习等工具和算法,对从企业管理信息系统中或企业外部环境中收集到的财经大数据,不断地进行加工处理(见图中①),从中发现和创造新的财经管理规则、模型和算法等(见图中②),并适时添加到知识存储系统中(见图中③)以备进一步使用,从而形成智能财务系统中知识不断更新、迭代的良性循环。

需要说明的是:根据观察,知识层的这些系统部件,在目前的实际应用中并非作为独立的知识中台或者独立的外挂系统出现,尽管这种独立的架构可能是未来智能财务系统结构的重要发展方向。从近期上海国家会计学院智能财务研究院评选出的数十个年度智能财务最佳实践案例中可以发现,其中智能财务系统所应用的知识通常是被写入企业管理系统的模块之中,甚至有些知识是被固化到具体应用程序之中的,即所应用的知识并未单独以知识库(如规则库、模型库、方法库、知识图谱等)中可编辑的知识条目的形式来存储、管理和应用,因此这些知识大多是难以被灵活管理的。