基于知識本體的財務風險預警系統研究
【摘要】文章在分析財務風險預警系統的知識需求和知識本體在財務風險預警系統中作用的基礎上,提出構建基于財務知識本體的財務風險預警系統的思想,并采用本體方法建立財務風險預警領域知識本體模型,構建了財務風險預警知識管理系統框架。
【關鍵詞】風險預警系統;財務知識管理;本體
財務風險管理是企業風險管理的一個重要組成部分,是企業經營風險的集中體現。財務風險預警是財務風險管理發展的一個新階段。財務風險預警的重點是抓住小范圍、低程度的財務風險事件與財務狀況變化,采取控制措施,防止小事件引發大風險而使企業陷入財務危機。21世紀的經濟是世界經濟一體化條件下的經濟,是以知識決策為導向的經濟。企業管理進入知識經濟時代,企業的工作環境和工作內容都徹底發生了變化,知識管理的理念和方法不斷滲透到財務管理中,為財務管理創新提供了機遇。而財務風險預警是一項重要的知識依賴的技術工作,在企業財務風險管理中如何引入知識管理的理念和方法,構建財務風險預警系統,幫助管理者準確地了解企業財務狀況,指導風險應對工作的開展,從而降低經營風險,減少財務損失,是企業管理者關注的問題。本文運用知識本體 (ontology)方法研究財務風險預警管理,探索科學化、智能化和系統化的財務風險預警機制。
一、基于知識本體的財務風險預警系統需求分析
財務風險預警系統是現代企業預測和防范風險的一個重要工具,它在收集大量相關信息的基礎上,借助計算機技術、信息技術、概率論和模糊數學等方法,設定風險預警指標體系及其預警警戒線,捕捉和監視各種細微的跡象變動,對不同性質和程度的財務風險及時發出警報,提醒決策者及時采取防范和化解風險的措施�？梢�,財務風險預警系統建立的關鍵是如何有效地捕獲企業內外部信息并形成有用的知識,有效的財務風險預警知識系統應滿足如下四點需求。
一是信息收集與轉換功能。財務風險預警知識系統應通過收集與企業經營相關的產業政策、國內外市場競爭狀況、企業本身的各類財務信息和生產經營狀況信息,并進行分析轉換,按一定形式和規則存入知識庫。
二是預警指標管理與更新功能。系統應建立起財務風險評價指標體系,并根據其中的評價指標計算公式,利用財務風險信息子系統提供的資料,計算出具體的指標值,供綜合評價和預警使用。
三是財務風險綜合評價功能。系統應根據已計算出的各種風險指標的值,利用各種科學的綜合評價模型和預測模型,對企業目前的財務風險進行綜合評價和對企業未來的風險進行預測。該功能是根據對企業運營過程跟蹤、監測的結果,運用現代企業管理技術和企業診斷技術對企業財務狀況的優劣作出判斷,找出企業財務運行中潛在的危險。
四是財務風險報警功能。系統應根據已計算出的反映企業財務風險的風險指標值、綜合評價值以及預測值,按照一定的報警模式發出不同程度的警報。
筆者在財務風險預警知識管理研究中引入本體的概念,本體原本是一個哲學上的概念,用于研究客觀世界本質。在本體中概念的關系可以被描述得更加廣泛、詳細、深入和全面,通過對概念添加屬性值,以及在屬性與屬性之間添加映射關系,一些不便描述的語義關系就可以清晰地描述出來。同時,在本體中可以使用形式語言,這就為實現知識檢索創造了條件。在對財務風險預警知識形式化定義后,本體概念模型能夠實現對財務風險預警知識理解的唯一性和精確性;另外,利用本體技術對知識的聯系進行形式化映射,可以產生和約束新的知識規則,增加財務風險預警知識本體表示方法的實用性。
二、財務風險預警系統知識本體建模
通過分析財務風險預警領域知識的概念、關系和知識結構,采用分層次的思路建立財務風險預警領域本體,并分別對財務風險預警評價模型、指標體系和財務狀況監控知識與案例進行形式化描述。本系統模型建立概念本體,評價模型本體、指標本體、資源本體和通訊本體等。下面以財務風險預警定量模型概念本體為例說明財務風險預警知識本體建模。
概念本體是用來描述某個領域內的一些基本概念和概念之間關系的本體,這些概念是被該領域內人們所共同認可的,概念是對事物認知的抽象,包含的內容很廣,與模型相關的內容有:關系、函數、公理與實例等;關系表達了財務風險預警領域內概念間的互相作用,n個概念之間的關系可以表示為 R:Cl×C2×…×Cn;函數是一種特殊的概念關系,表示在n元關系中確定了n-1個概念,則第n個概念是唯一的,即F:Cl×C2×…×Cn- 1→Cn;公理表示永遠為真的概念,即真命題;實例是具體的模型元素。財務風險預警定量模型概念本體形式化定義如下。
CO::=(Fn,Cc,R,Ac,Ic)。
其中,Fn是領域名,Cc是領域內的術語集,R是關系集,Ac是公理集,Ic是實例集。
R形式化為:R::=(Ra,Rc),Ra是Cc上的屬性集,形式化為:Ra::= (dc:Identifier,dc:Title,dc:Creator,dc:Description,dc:Date),前綴dc表示重用DC元數據集中的標識符、題名、創建者、描述及日期元素;Rc是術語間的關系集,Rc域是Cc1×Cc1,形式化為:Rc::= (SubConceptOf,SuperConceptOf,IsPartOf,HasPart,Equal,Pre,Next),SubConceptOf 和SuperConceptOf
是包含和被包含的關系,IsPartof和HasPart是聚集關系,Equal是等價關系,Pre描述了概念和概念之間的直接前驅關系,Next 描述了概念和概念之間的直接后繼關系。Ac是公理集,Ac形式化為:Ac::= (SubConceptOf≡SuperConceptOf-,IsPartOf≡HasPart-,Pre≡Next-,IsPartOf≡IsPartof*,HasPart≡HasPart*,Equal≡Equal*,……), 表達了SubConceptOf和SuperConc-
eptOf,IsPartOf和HasPart,Pre和Next都是逆反關系,IsPartOf和HasPart和Equal都是可傳遞的。Ic形式化為:Ic::=(IRa,IRc),IRa是屬性集實例,IRc是概念的關系實例。
概念是對人類知識的抽象,概念本體是按照分類法來組織領域概念及其客觀關系的,概念本體作為一類獨立的本體存在,由領域專家或知識工程師管理。財務風險預警定量模型概念本體的描述說明如下:
Fn=財務風險預警定量模型;
Cc=(Z計分模型,人工神經網絡模型,多元邏輯(logit)模型,F計分模型……);
IRa={(“Prop1”,“Z計分模型”,“Z-score”,“通過將反映企業償債能力的指標(X1,X4)、獲利能力指標(X2,X3)和營運能力指標(X5)五種財務比率有機聯系起來,綜合分析預警企業財務風險。”),(“Prop2”,“人工神經網絡模型”,“Artificial- Neural-Network”,“通過大量神經元的復雜連接,采用由底到頂的學習方法,以自組織和非線性動力學所形成的并列分布方式處理非語言化的財務模式信息,達到預警企業財務風險的目標”),……};
IRc={SubConceptOf(財務風險預警定量模型,Z計分模型),SubConceptOf(財務風險預警定量模型,人工神經網絡模型),IsPartOf(Z計分模型,函數形式),IsPartOf(Z計分模型,參數指標),IsPartOf(人工神經網絡模型,模型算法),IsPartOf(人工神經網絡模型,輸入矩陣),……}。
三、財務風險預警知識管理系統框架
通過分析基于本體的財務風險預警知識模型及需求,本文提出財務風險預警知識管理系統框架如圖1所示。
基本的知識管理活動包括知識的創造、發現、存儲和應用,財務風險預警知識管理將這些活動整合為財務風險預警知識的獲取、財務風險預警知識的存儲與推理、財務風險預警知識的應用與預警三個主要過程。財務風險預警以企業經營績效為基礎,充分認識財務風險的本質并在更廣泛的領域內選擇相關的預警指標,通過綜合評價企業的財務狀況進行預警。本財務風險預警模型由獲利能力、償債能力、經濟效率和發展潛力四個方面的評價構成,獲利能力和償債能力是公司財務評價的兩大基本部分,而經濟效率高低又直接體現了公司的經營管理水平,公司的發展潛力尤其值得重視,公司理財的目標是財富最大化,良好的財務風險預警系統不應僅僅關注目前的運營狀況。在具體預警指標的選取方面,考慮到各指標間既能相互補充,又不重復,盡可能全面綜合地反映公司運營狀況,故每個預警模塊各取兩個最具代表性的指標。系統從定量和定性兩個角度利用財務本體知識對企業財務風險進行評價,本體風險評價模型利用本體推理與財務知識庫得出的各指標值,代入建立的財務風險綜合評價模型,進行風險評估,具體的評價模型可根據風險案例庫的匹配情況,選取合適的模型,如層次分析模型或模糊評價模型等。
在企業內外部信息集成與知識獲取部分,利用本體技術、知識集成技術、多種檢索技術,對財務風險預警知識進行數字化語義處理;系統按照本體論思想對知識進行分類標注,組織到知識庫中,形成財務風險預警領域概念集;這種框架便于實現本體知識獲取、存儲、檢索等功能,并方便財務風險預警知識集成、共享、發現和重用。本框架一方面從技術角度針對財務風險預警知識管理提出了全面的解決方案;另一方面,通過引入本體技術,本框架在一定程度上能夠使知識提供者和知識需求者之間盡可能無歧議地相互理解,并且能夠表達組織內知識提供者和知識需求者的原始思想。這將使得財務風險預警知識管理能夠更廣泛地應用于各種類型的組織中,為組織的財務風險管理在技術上提供支持。
企業財務風險管理是一項復雜的系統工程,隨著知識經濟時代的到來,信息革命和經濟全球化的進程日趨加快,財務風險預警知識系統研究有著廣闊的發展前景,日益被人們所關注。本文采用本體方法為財務風險預警領域知識建模,并提出基于本體的財務風險預警知識管理框架,但在財務風險預警知識表達與推理等方面需進一步研究。
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