人工智能技术在财务管理中的应用

人工智能技术在财务管理中的应用

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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