财务管理神经网络智能决策支持系统的

价值工程

2.4筹划风险大在国际国内税收法律法规的不断完善，反避税措施不断增强，市场经济环境的变幻莫测，以及其他人为因素存在的背景下，商业银行因其收入来源复杂、纳税筹划难度大、经营结构不单一等客观因素的存在，导致商业银行的纳税筹划要比一般行业的纳税筹划具备更大的风险性，最终的纳税筹划收益可能会高于或低于先前的预期结果，企业在运用各种政策开展纳税筹划时的不确定性因素也导致风险明显增加。因此，纳税人必须要树立纳税筹划风险意识，立足于事先防范，在进行纳税筹划方案制定之前，应对影响筹划结果的所有潜在风险因素进行确认并评估，在考虑风险是否可以化解或转嫁等因素的基础上确定是否开展筹划，同时还必须考虑因纳税筹划引致的各种涉税成本，包括显性和隐性成本，只有综合筹划成本在可接受范围内时开展税务筹划才有效率。3结论

熟知商业银行纳税筹划的特性对我国银行业顺利开展纳税筹划及实施风险管理有着极其重要的作用。论文通过简述纳税筹划的含义及工作步骤，结合实际，分析了我国商业银行纳税筹划的特性，为银行业的纳税筹划实践提供了理论参考。参考文献：[1]谭成.我国商业银行全面风险评估研究[D].湖南师范大学，2009.[2]李瑞波.商业银行抵债资产税收处理及纳税筹划[J].经营管理，2009，（1）.[3]刘兵.我国商业银行信用风险度量与管理研究[D].吉林大学，2008.[4]王睿，高军，吕南.中小企业所得税纳税筹划风险管理探讨[J].中国经贸导刊，2010，（7）.

0引言

DSS 是80年代迅速发展起来的新型计算机科学。它是一个有

着广泛应用背景的十分热门的交叉科学。

神经网络是一个具有高度非线性的超大规模连续时间的动力系统。结合神经网络的智能决策支持系统是目前研究的前沿之一，它极具理论和使用价值。

财务管理的信息化、数字化是财务规范和科学管理的趋势。与DSS 的结合将更加有利于数据标准的统一，有利于数据采集的模块化，有利于决策支持的科学化，有利于财务公开的透明化。

1财务管理决策支持系统的研究现状决策支持系统经过二十多年的发展，形成了如图1所示公认的体系结构。它把模型并入信息系统软件中，依靠管理信息系统和运筹

学这两个基础逐步发展起来。

它为解决非结构化决策问题提供了相应的有用信息，给各级管理决策人员的工作带来了便利。

从图1可以看出决策支持系统体系结构可划分为三级，即语言系统（LS ）级、问题处理系统（PPS ）级和知识系统（KS ）级。其中问题处理系统级包括推理机系统（RS ）、模型库管理系统（MBMS ）、知识库管理系统（KBMS ）及数据库管理系统（DBMS ）。知识系统级包括模型库（MB ）、知识库（KB ）及数据库（DB ）。

九十年代中期，兴起了三个辅助决策技术：数据仓库（DW ）、联

机分析处理（OLAP

）和数据挖掘（DM ）。联机分析处理是以客户/服务器的方式完成多维数据分析。数据仓库是根据决策主题的需要汇集大量的数据库，通过综合和分析得到辅助决策的信息。数据挖掘顾

名思义，是为了获得有用的数据，在大量的数据库中进行筛选。人工

智能技术建立一个智能的DSS 人机界面，可进行图、文、声、像、形等多模式交互，人机交互此时变得更为自然和谐，人们能沉浸其中，进行合作式、目标向导式的交互方法。

从目前情况来看，财务决策支持系统的研究还处于初级发展阶

段，财务数据的保密性、

特殊性决定了财务决策不能全部公开化、透明化，但随着中央及国务院相关部门财务预决算数据的公开，财务决策系统及其支持系统和过程也将随之公开，这就要求决策者充分利用财务知识和决策支持系统的知识“聪明”决策、合理决策、科学

决策、

规范决策。2财务管理神经网络智能决策支持系统总体研究框架

2.1神经网络运行机制神经网络的着眼点是采纳生物体中神经细胞网络中某些可利用的部分，来弥补计算机的不足之处，而不是单单用物理的器件去完整地复制。

第一，神经网络中的链接的结构和链接权都可以通过学习而得到，具有十分强大的学习功能；第二，神经网络所记忆的信息是一种分布式的储存方式，大多储存在神经元之间的权中；第三，神经网络部分的或局部的神经元被破坏后，仍可以继续进行其他活动，不影响全局的活动，因此说，神经网络的这种特性被称作容错性；第四，神经网络是由大量简单的神经元组成的，每个神经元虽然结构简单，但是它们组合到一起并行活动时，却能爆发出较快较强的速度来。

我们可以利用神经网络的上述特点，将之应用于模式识别、自动控制、优化计算和联想记忆、军事应用以及决策支持系统中。

2.2财务管理神经网络集成智能财务DSS 的必然性在企业经营管理、政府机构财务活动中，人们时常面临着财务决策。人们往往需要根据有关的理论及经验制定出一系列的衡量标准。这种评价是一个非常复杂的非结构化决策过程，一般都是由内行专家根据一定的专业理论凭经验和直觉在收集大量不完全、不确定信息基础上建立起多级指标体系。但在这种指标体系中，各种指标之间的关系很难明确，而且还受评价者的效用标准和主观偏好所左右。因此，很难

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—作者简介：严璋鹏（1968-），男，浙江宁波人，会计师，研究方向为财务管理

与核算。

财务管理神经网络智能决策支持系统的研究

Financial Management Neural Network Intelligent Decision Support System

严璋鹏Yan Zhangpeng

（西安邮电学院，西安710121）

（Xi'an University of Posts &Telecommunications ，Xi'an 710121，China ）

摘要：财务管理决策支持系统（简称DSS ）是辅助各级决策者实现财务管理的科学决策系统。它主要通过人机交互的方式，利用大量财务数

据和众多模型来实现科学性的管理。神经网络是一种非线性复杂网络系统，它主要由许多类似于神经元的处理单元组合而成。将财务管理和神

经网络和决策支持系统结合可以实现财务系统的自适应并行联想推理及数据开采的自动化，使财务管理、

决策、执行更加科学化、规范化、智能化。Abstract:Financial management decision support system (hereinafter referred to as the DSS)is to assist decision-makers at various levels realize financial management.It achieves scientific management through mainly the man -machine interactive way and the use of a lot of financial data and numerous model.Neural network is a complicated nonlinear network system,and it mainly consists of many processing units which are similar to neuron.The combination of financial management and neural network and decision support system can realize the automation of adaptive,associating and reasoning,and data mining,and make the financial management,decision-making,and execution more scientific,standardized,and intelligent.

关键词：财务管理；神经网络；决策支持系统；专家系统Key words:financial management ；nerve network ；decision support system （DSS ）；expert system

中图分类号：F275

文献标识码：A

文章编号：1006-4311（2012）

03-0126-02

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