关键词：地理信息系统，专家系统，智能决策支持系统
图1 马常杰、陈守余提出的G-IDSS参考模型框架
3.结语
智能决策支持系统既发挥了专家系统以知识推理形式解决定性分析问题的特点，又充分利用了决策支持系统以模型计算为核心的解决定量分析问题的特点，将定性分析和定量分析有机的结合起来，使解决问题的能力得到进一步的提高。但是它不能直观、精确而灵活地描述组织对象的位置布置、空间分布等地理信息，也不能描述组织对象所处的自然环境和社会环境信息。精准农业实现的全过程均依赖于地理信息。论文参考网。论文参考网。因此，针对精准农业的特点，将GIS和IDSS结合起来，辅助决策分析是至关重要的。
地理信息是实现精准农业的核心系统，它管理所有的农业信息，并对空间信息进行分析，对精准农业实施给出精准的作业方案。论文参考网。我国基于计算机网络系统的GIS软件在城市建设、农田规划和土壤养分管理方面已广泛应用。目前研究的关键问题是开发出具有自主产权的用于精准农业的基于计算机网络农田管理决策系统。将GIS与IDSS相结合，发挥各自优势，使计算机技术在农业中的应用更加实用化、智能化，对于提高农业现代化的科学性和工作效益将有深远的意义。
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【关键词】决策支持系统 财务分析 五力模型
企业管理思想进步到当下的阶段，很难想象一家没有上马企业资源计划ERP（Enterprise Resource Planning）或SAP（Systems Applications and Products in Data Processing）的公司是如何将物资资源管理（物流）、人力资源管理（人流）、财务资源管理（现金流）、信息资源管理（信息流）等集成一体化，进而推进生产、营销、供应、人力、资金等业务互相融合而顺畅运转的。当今企业在信息化方面面临的问题不是争论ERP的必要性，也不是讨论ERP的可行性，而是纠结于对ERP产生的海量数据如何进行进一步的收集、加工、处理。因为收集的数据多到无法甄别哪些是对决策有效的。
企业建立一套旨在全方位提升管理广度和深度的管理信息系统是必需的：利用统一规划的数据集成，以全面预算为主导，以产品生命周期管理为核心，以资金为主线，整合财务、人事、营销、科研、生产等管理职能，重组优化业务流程，连接信息孤岛，建立关键内部控制点，极大改善组织内部的信息不对称，大幅降低管理成本，有效地防范和控制风险。但是，国内应用现状是大部分企业正在运行的管理信息系统主要功能仍旧停留在处理大量的日常业务流程上，仅实现了中层管理的功能，并未上升到支持决策的高度。本文尝试通过对决策支持系统（Decision Support System，以下简称“DSS”）运行原理、特点和功能的阐述，结合企业实际，充分利用已成熟运行的通用ERP并以此为基础，模拟建立DSS的实施方案。
一、DSS的原理、特点和功能
20世纪70年代中期，美国麻省理工学院的米切尔・S・斯科特（Michael S.Scott）和彼德・G・W・基恩（Peter G.W.Keen）首次提出了“DSS”一词。DSS通过数据、模型和知识，以人机交互方式进行半结构化或非结构化决策的计算机应用系统，为决策者提供分析问题、建立模型、模拟决策过程和方案的环境，调用各种信息资源和分析辅助决策工具，帮助决策者提高决策水平和质量（张茜，2006）。DSS是管理信息系统（Management Information System，MIS）向更高一级的发展，标志着利用计算机与信息支持决策的研究与应用进入了崭新的阶段，并形成了决策支持系统新学科（王剑东，2003；万林，2008）。
DSS的特点体现在：（1）DSS的交互性表现在通过管理者同系统之间的多次对话，使决策得以完成；（2）DSS解决的问题属于半结构化或非结构化问题；（3）系统具有专门的结构存储和研究备用的模型及方法，提供模型的比较、联结和合成的功能；（4）DSS只是起辅助决策的作用，并不完全取代管理者的判断，应当让管理者处于主动地位；（5）DSS应当便于学习、使用和修改，因而要对用户的需求进行动态性的分析，做到及时完善DSS的各种功能（迟殿委，2008；徐强，2008）。DSS的应用原理体现了决策支持系统本质的演变：DSS初期是利用数据资料（数据库DB） 和模型资源（模型库MB）支持决策，发展到IDSS利用知识资源 （方法库MEB）和模型资源（模型库MB）结合支持决策，再到利用数据资源（数据仓库DW）支持决策。这样，决策支持系统概念就更明确为：针对决策问题，利用决策资源（数据、模型、知识等）（侯少然，2010）进行组合和集成，建立解决方案；通过方案的模型计算、知识推理、多维数据分析以及方案的修改，逐步逼近解决决策问题的系统。
数据资源（数据库与数据仓库）、模型资源和知识资源在网络上都是共享资源。决策支持系统就在于如何有效地利用这些决策资源，针对决策问题，把决策资源有机地组合成解决方案，既可以建立多个方案，又可以修改方案，再通过大量的计算或推理，最终达到支持决策的效果（张胤杰，2009）。DSS所实现的功能主要表现在：（1）管理并随时提供与决策问题有关的组织内部和外部消息；（2）收集、管理并提供各项决策方案执行情况的反馈信息，例如订货单、合同执行进程、物料供应计划的落实情况、生产计划的完成情况等；（3）能以一定的方式存储和管理与决策问题有关的各种数学模型，例如定价模型、库存控制模型与生产调度模型等；（4）能够存储并提供常用的数学方法（张世芳，2006），例如回归分析方法、线性规划、最短路径法等；（5）数据、模型与方法能容易地修改和添加，例如数据模式的变更、模型的连接或修改、算法的修改等（王剑东，2003；孙艳胜，2007）；（6）具有方便的人机对话和图像输出功能，能满足随机的数据查询要求，回答“if…what…”之类的问题（冯罡，2003；孙艳胜，2007）。
二、DSS的总体框架和表现方式
DSS的总体框架是：将来源于不同子系统、不同管理软件的数据收集于数据集成平台或数据仓库，选取各项决策分析主题的关键指标，注入事先建立的数学模型，最终生成可进行人机对话、不断修改决策变量的结果。其系统规划包含以下几个方面：
1.数据来源：可读取多种格式（如Excel、Access、以Tab分割的txt和固定长的txt等）的文件，同时可读取关系型数据库 （对应ODBC）中的数据。使用报表管理平台进行所需数据报表的上传收集，财务数据来源于财务核算软件，经营和项目数据来源于合同管理、PDM产品设计、生产作业管理软件等，人力资源数据来源于人员信息、薪酬统计软件等，其他未能进入系统的数据可考虑通过平面文件的形式进行采集。通过数据整合平台建立数据仓库，装载来源于各个系统的数据，包括历史数据的一次性装入、日常发生数据的定时抽取。
2.分析主题：构成决策支持系统的重要分析内容，按照管理者的思维逻辑建立跨流程、跨职能的主题和分析路径，对重要经营管理问题和要素进行深入分析，及时发现影响企业经营和管理的问题所在。考虑初步建立财务主题、营销主题、项目主题、关键指标等几部分。
3.决策模型：决策模型是决策支持系统的重要分析基础，为企业管理者提供辅助决策的科学管理工具，包括成本预算模拟、现金流模拟预测、盈利模拟预测等。
4.门户表示：是专门为企业管理者和决策者设计的观察企业的窗口，提供整个决策支持系统的展示界面，包括智能分析、模拟预测、绩效管理等多种展现形式与门户集成。所需要的输出被显示出来时，进行定型登录，自动将所要的列表、视图和图表显示出来。
三、DSS的财务实施方案
DSS的财务主题部分是本文讨论的重点，其实施方案立足于从时间跨度（年度、季度、月度）、项目类型（研究、开发、制造）、决策深度（作业层、战术层、战略层）等不同维度进行趋势分析、结构分析、因素分析，通过这样一个路径完成由低端财务分析向高端辅助决策支持的过渡。实施方案的对象包括：收入成本分析（收入构成、趋势、预算执行、费用趋势、费用构成等）、利润分析（利润因素、敏感性）、资金分析（资金协调性、贷款、融资成本）和综合评价（经营指标考核、五能力综合评价）。
实施方案必须注入以下因子：分析范围（集团内部关联方、集团外部竞争对手、国外竞争对手等）；分析角度（全周期项目预算、年度财务预算、市场经营预测、人力资源投入等）；分析指标（绝对数、相对数，横向比较、纵向比较）；数据来源；分析周期；分析内容。
四、财务决策模型的导入
决策支持系统财务应用的最终目的聚焦在综合评价，无论是讨论重大项目的取舍还是辅助企业的整体决策，主要包括两部分内容：经营指标考核和五能力综合评价。
目前大部分企业对财务管理软件的使用，依旧停留在账务处理阶段，软件本身对收集的数据不加工、不处理、不分析。如果从最基础的财务指标分析入手进行适当改进，那么对于决策层而言可增强财务数据的可理解性和拓展性，对于财务人员而言可提高操作的可行性，都是受益匪浅的。财务分析包括盈利能力（收益力，总资产报酬率、净资产收益率、主营业务利润率、销售净利润率、成本费用利润率）、偿债能力（安定力，流动比率、速动比率、资产负债率、利息保障倍数、所有者（股东）权益比率）、运营能力（活动力，总资产周转率、固定资产周转率、流动资产周转率、应收账款周转率、存货周转率）、发展能力（成长力，主营业务收入增长率、资本积累率、总资产增长率）和生产能力（生产力，人均主营业务收入、人均净利润、人均资产总额）五部分（即五力），通常以完整、真实、及时的财务数据为起点，借助不同的财务指标进行诠释。大部分企业通过对正在运行的财务管理信息系统进行适当的改进，就足以在完成指标计算的基础上提供简单的财务分析报告。
计算完成后，进一步引入由哈佛大学商学院迈克尔・波特（Michael Porter）于1979年提出的，现今被广泛应用于全球企业竞争战略决策的五力模型，该五力模型对决策层更加清晰、透彻地了解企业的经营业绩和发展前景的帮助是显著的。
综上所述，决策支持系统作为新兴的信息技术，能够为企业提供各类决策信息以及许多商业问题的解决方案，从而减轻了管理者从事低层次信息处理和分析的负担，使得他们专注于更需要决策智慧和行业积累的工作，实现了决策质量和效率的提升（侯少然，2010）。虽然DSS在国内大部分企业的开发与应用依然处于初级阶段，决策本身是复杂的、变化的、综合的，但以ERP为基础对DSS的设计和实现是可行的，成功是可以预见的。
（作者为CPA、会计师、上海财经大学硕士研究生）
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关键字：不一致决策表；分类；动态约简；频率约简；粗糙集
中图法分类号：TP301.6 文献标识码：A DOI：10.3969/j.issn.1003-6970.2013.06.015
0 引言
粗糙集（rough set）理论是波兰学者Pawlak提出来的研究不精确、不确定性知识的表达、学习和归纳方法的数学工具，已广泛地应用于机器学习、知识获取、决策分析、数据挖掘、专家系统、决策支持系统、归纳推理、矛盾归结、模式识别等领域。运用Rough集理论对决策表进行约简或分类时，常会遇到两种决策表，即一致决策表和不一致决策表。由于从一致决策表中得到的决策规则都是确定的，而来自于不一致决策表的规则却存在着不确定性（即规则可能有着多个决策值或可能将新对象归类到多个决策类中），这严重影响了决策知识和对象分类的正确性。然而，由于数据采集的定义、规范以及操作等方面的原因，所得到的决策表常常是不一致的。如何消除或尽量降低不一致决策表在知识发现和数据挖掘中的负面影响，成了信息系统知识提取的重要研究问题。
文献[1]中提出，将不一致决策表分化为完全一致决策表和完全不一致决策表，采用完全一致决策表进行数据分析，这与文献[2]中提出的数据清洗方法类似。这两种方法从决策表中去掉了不一致对象，从而损失了隐含在这些对象之中的知识信息。文献[3]中，引入条件属性矩阵，定义了多种形式的频率约简（即分配约简、分布约简和最大分布约简），通过定义相应的决策矩阵，并通过条件属性矩阵与决策矩阵的计算提取相应决策规则，充分利用了系统所蕴含的信息。利用频率约简，提高了通过不一致决策表进行约简或信息分类的精确性；但产生约简的方法是标准的Rough集方法，对于新对象的分类不总是足够充分的（参看[4，5]），因为该方法没有考虑到部分的约简可能是混乱、不规则的，对于决策表随机采样的子表而言常常是不稳定的。为了提高决策表约简和分类的稳定性，文献[4，5]中提出了动态约简理论，通过随机产生众多基于决策表的子表，并在子表基础上计算约简结合，最后采用权重法来分类新对象。
本文提出利用上述不同形式频率约简与动态约简技术相结合的信息分类方法，来求取不一致决策表相应的决策约简和解决对象分类的冲突问题，从而获得较高的分类精度和分类稳定性。在该方法的基本计算流程基础上，研制了基于JAVA的RoughTool处理系统，并利用经典数据经行了测试与验证。
1 基本理论研究
经典的Rough集理论是建立在对象空间的等价类之上，采用上近似、下近似和边界的概念来分析对象空间中不能由等价关系定义的子集的性质，是一种利用三值逻辑处理不精确或不完全信息的形式化方法。在此对经典Rough不作累述，仅对频率约简与动态约简相关理论进行归纳与分析。
1.1 不一致决策表
称是一个决策系统（或决策表），其中是非空有限对象集合，是非空有限条件属性集合，为非空有限决策属性集合。当为单元素集合时，将决策系统写为。
决策表，若则称是一致的，否则是不一致的。其中表示属性集定义在上等价类。
从一致决策表中得到的决策规则都是确定的，而从不一致决策表中得到的规则是不确定。
1.2 决策表的频率约简
不一致决策表的基本特征是不满足。文献[3]中通过在Rough集中引入概率统计理论，研究Rough成员函数的统计特性，基于规则前件与后件在决策表中出现的频率，提出了几种约简形式，在不损失数据信息的情况下将不一致表转化为相应的一致表，从而给出了一个在不一致决策表上应用Rough集理论进行数据挖掘和分类的解决方案。
1.2.1 _约简
决策表，属性子集，令为其扩展决策函数，其中。显然，当都为1时，是一致的，否则是不一致的。在不一致表的条件下，对应于的规则可表示为：。
，是一个_决策约简，当且仅当是一致决策表的一个约简。
1.2.2 _约简
决策表，属性子集，定义Rough成员函数为：。令规则的自信度为
则表示以自信度归类到。最后令
，是一个_约简，当且仅当是来一致决策表的一个约简。
通过令阀值，获得对应不同取值[0，1]的_约简形式。如令对应的一致表为。
1.2.3 _约简
的决策值序列为，Rough成员分布函数，则得到
其中对于每一向量有一个_决策规则。
，是一个_约简，当且仅当是来一致决策表的一个约简。
采用上述多种形式的频率约简方法可以得到基于不一致决策表的约简集合，利用该约简集的规则对新对象分类时，可以采用权重分类法，进行计算后，将新对象归类到最可信的决策类中。
1.3 决策表的动态约简
通过上述频率约简概念将不一致表转化为对应形式的一致表后，为了进一步提高信息分类的精度和稳定性，文献[4，5]中给出了动态约简技术。动态约简通过对决策表进行大规模随机抽取的子表产生一个约简集合，并在此基础上采用权重法来分类新对象。动态约简从某种程度上来说是最稳定的约简，因为他们在决策表随机采样的子表中具有最大的出现概率。
1.3.1 动态约简的定义
决策表，为通过大规模随机对象抽取产生的所有子表集合。，则的_拓广动态约简定义为：
，
其中表示的约简集合。进一步定义
为拓广动态约简的稳定因子。通过调节稳定因子，我们可以选取那些满足某一稳定阀值的动态约简，从而增加了约简的稳定性和可靠性。
1.3.2 动态约简的计算方法
1）计算给定决策表的子表集合。利用给定的百分比系数（子表的对象数 / 原始表的对象数）例如：50%、60%等等，从原始表中随机的抽取行，每一百分比可以抽取一定数目的子表，如10个。为了满足使该过程能产生最优的分类未知对象的能力，实践证明[4，5，6]，产生子表集应满足下面两个条件：
①百分比系数尽量大，
②子表总个数应≥300。
2）计算子表集的所有约简集。
3）利用稳定系数选取满足设定阀值的约简集。
4）计算每一约简的约简域。
5）利用约简及约简域求取决策规则
2 频率约简与动态约简组合分类方法
根据上述数学模型及定义，针对不一致决策表对于信息分类精度与稳定性的不利影响，本文利用不同形式的频率约简与动态约简技术相结合的来对信息进行分类的方法。主要分为两个处理过程：
1）利用多种形式的频率约简技术将不一致决策表进行一致性处理。
2）利用动态约简技术对上步中获取的一致决策表进行约简和分类计算。
2.1 算法总体流程
采用频率约简与动态约简组合分类算法的总体处理流程图如图1所示。
2.2 RoughTools分析系统
根据上述算法总体流程图，研制了基于粗糙集理论、频率约简以及动态约简理论的分析工具系统RoughTools。该系统在JAVA环境下开发，主要完成以下功能：
1）数据输入输出。
①读取或输出给定用于分析的决策表，并进行关于对象、属性等的各种统计；
②读取或输出各种中间结果数据，例如约简集、规则集等。
2）基于Rough理论的分析模块。
①计算给定属性集合的等价类；
②计算上、下近似以及边界；
③判断表的一致性；
④计算不一致决策表的、、的一致决策表；
⑤利用不分明矩阵求取决策表的约简（穷尽法、覆盖法等）；
⑥利用、、的一致决策表形式，计算各形式的频率约简；
⑦计算给定阀值动态约简。
3）对象分类。利用权重分类法以及动态规则强度等协商机制对给定的对象集合分类，计算分类精度。
3 测试及分析
为了验证采用频率约简与动态约简组合分类不一致决策表方法的有效性，在RoughTools分析工具的基础上，进行了两组测试。
1）比较数据清洗（简写为CUT），单独的、、约简，以及组合、、约简（简写为__）方法对不一致决策表分类的精度。
本测试采用著名的Monk问题1所提供的数据，该数据由训练集（124个对象）和测试集（432的对象）组成，包括6个条件属性和1个决策属性（两个决策类）。由于原始数据表是一致的，为了用于研究，我们从数据中随机的删去两列（两个属性），使其成为不一致决策表。分类测试结果见表1。
从表1可以看到：
①无论是对训练集分类还是对测试集分类，数据清洗方法的分类精度明显低于其他处理方法，显然不一致决策表中蕴藏的信息对计算决策规则是至关重要的，所以利用频率约简技术对于不一致决策表能够获得更高的分类精度。
②组合使用、、约简共同计算最终约简集的分类方法要比单独使用其中一种方法获得的分类精度高，这说明权重分类技术在平衡不同形式约简分类技术上中获得了成功。
2）比较仅使用__方法和将__与动态约简相结合的方法对不一致决策表分类的精度。
本测试中，采用Monk问题1、问题3以及ROSETTA示例的Cleveland医疗数据，同样采用如测试1中的方法将数据转化为不一致决策表。在计算动态约简过程中，对训练数据集按如下方法随机地选取子表：
①子表对象为训练集对象的比例为 90%， 91%，92%，93%，94%，95%，96%，97%，98%，99%，
②每一比例选取30个子表，总共300个子表。
由文献[7]可知上述动态约简子表的选取方法不仅从子表规模上是足够的，而且其获得的动态约简也更为稳定。测试结果见表2。
显然应用动态约简技术后，所得到的分类精度获得了更进一步的提高。
4 结论
本文针对不一致决策表，利用文献[3]中提出的基于频率意义定义的多种决策约简形式，组合动态约简理论（参见[4，5]），充分结合两种约简方法的优良特性，求取约简并进行对象分类。该方法充分利用了不一致决策表所蕴涵的信息，获得了较高的分类精度和稳定性，是一种处理不一致决策表的有效方法。
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「关键词成本会计；现代管理会计；后现代管理会计
会计国际化是近年来国内外会计界讨论较多的一个问题。然而，对会计问题的研究讨论不能脱离会计所处的环境。我认为，对我国会计国际化问题的讨论应该结合我国所处的具体环境和背景，也就是说，要建立在对我国会计环境有清醒的认识的基础之上。我国当前会计环境的特殊性，决定了我国当前会计国际化的进程和要点所在。为此，在必要对我国当前的会计环境有充分的认识。
一、会计演化问题的研究要以历史观、哲学观为指导
会计问题的研究，不能就会计论会计，从单纯的技术观来、研究相关问题，而应提到的高度进行分析、论证。从技术层面认识问题，还是从理论层面认识问题，是有很大差别的。它们之间的差别，就象工匠与学者之间的差别一样。工匠（能工巧匠）造器可以做到巧夺天工，对的贡献很大，这是人所共知的。但一个社会，单有工匠还不够，还需要学者。学者的任务是研究问题，从大处着眼，往深处探索，超越现有水平，作出原创性的发现，进行理论上的创新。其理论成果可导致人们的认识在总体上实现新的飞跃，并产生具有全局性、长远性的。
从工匠与学者的关系，可以看到理论的重要性。而理论又是有层次的。历史观是人文、社会科学理论的最高层次。因为人类社会的发展是一个历史过程。因此对人文、社会科学问题，只有把它们放在特定的历史条件、历史背景下进行研究才能得到正确的认识。也就是，研究人文、社会科学问题，既不割断历史、也不超越历史，所作的研究才能体现历史真实，得出令人信服的结果。会计演化是一个历史进程，其有关问题的研究自然更应如此。
再说哲学观。一般认为，哲学是全部科学（包括自然科学和人文、社会科学）理论的最高层次，是人类智慧的结晶。也可以说，哲学是人类的“大智慧”（Mega wisdom）。所以哲学观是对所有学科的研究都起指导作用的，会计学科自然也不例外。
总起来说，研究问题以历史观、哲学观为指导，意思是：研究问题要站在历史的高度，进行哲学的思考。只有这样，才能做到既高屋建瓴，又具非凡的洞察力。
二、管理会计形成、发展的“三阶段论”
一个世纪以来，管理会计的形成与发展可分为连续的三个阶段，即成本会计（Cost accounting）、现代管理会计（Modern management accounting）和后现代管理会计（Post—Management accounting）三大阶段。以下依次进行论述：
（一）“成本会计”阶段
成本会计是化的产物。成本会计的形成与发展，历时半个世纪，即从20世纪初到20世纪50年代（第二次世界大战的战后期）。在这一期间，成本会计的形成与发展，主要表现为：
1.从账外发展到账内计算。严格地说，账外计算并不是会计，只是生产的附带工作的一部分——生产人员在生产中进行工、料和其他耗费的计算。而账内计算，是指将成本的发生、积累和结转纳入复式记账系统，由会计专业人员进行业务处理，借以为会计期间终了编制资产负债表与损益表提供相关的成本数据。可见成本的账内计算虽已纳入的会计系统，但并不具独立性，实际上只是财务会计的一个组成部分。
2.依据泰罗的“科学管理”学说，建立“标准成本会计”，实行事前计算与事后分析相结合，以促进企业在生产经营中提高效率，减少浪费，为企业加强内部的成本管理（控制）服务。可见“标准成本会计”不同于成本的账内计算，它大大超越了传统财务会计的基本框架，而为会计直接服务于企业管理开创了一条新路。“标准成本会计”的这一特性，使它能履行管理会计的一定职能，因而在20世纪50年以后，随着现代管理会计的兴起，它被纳入“现代管理会计”的基本框架，作为“执行性管理会计”的一个组成部分继续发挥作用，是很自然的。
但也必须看到，导源于泰罗制的“标准成本会计”，实施的有效性，有赖于整个社会大的社会环境和企业内部生产技术系统的稳定，表现为长期大量生产具有稳定的市场需求的较少品种的产品。如果不是这样，原始意义上的“标准成本会计”就难于有效地运作了，这是它的局限性。
总的说来，在成本会计阶段，认识和分析问题，基本上还停留在“技术”层面上，并没有提到应有的理论高度来认识。这可以说是一个总体性的缺陷。但美国会计学家J.M.Clark于1923年出版的《Studies in the Economics of Overhead Costs》一书中提出的“不同的成本服务于不同的目的”（Different Costs for Different Purposes）的论断，却富有哲理性，至今仍为众多学者反复引用。可见其理论价值不仅没有随着时间的流逝而贬损，反而在管理会计以后的发展阶段中得到了进一步的发扬光大。理论的重要性也于此可见一斑，足以发人深省。
（二）“现代管理会计”阶段
这一阶段约起于20世纪50年代终于20世纪的90年代之初。这一历史阶段，管理会计所取得的进展，可归纳为以下几个方面：
1.完成从执行性会计向决策性管理会计转变。20世纪50年代以前的会计系统重点放在为企业内部提高生产和工作效率服务，并不涉及决策咨询方面的问题。因为从20世纪初到20世纪50年代，中间经过两次世界大战，企业面临的经济大环境是：社会物资缺乏，供不应求，产品生产出来以后不愁没有销路。因而经营决策问题并没有在企业管理中引起足够的重视，而被排除在会计视野之外。20世纪50年代以后，情况有了很大的变化。这是由于：从20世纪50年代起，资本主义世界进入所谓战后期。从此资本主义经济陆续出现了许多新的变化。主要表现在：一方面现代科学技术突飞猛进并大规模于生产，使社会生产力获得十分迅速的发展；另一方面，资本主义企业进一步集中，跨国公司大量涌现，企业的规模越来越大，生产经营日趋复杂，企业外部的市场情况瞬息万变，竞争更加剧烈。这些新的环境和条件，对企业管理提出了新的要求，迫切要求实施“管理的重心在经营，经营重心在决策”的指导方针，把正确地进行经营决策放在首位。
与此相适应，在现代管理科学（包括运筹学和预测、决策科学等）的指引下，形成的决策性管理会计的基本框架，是以“决策会计”与“执行会计”为主体，并把“决策会计”放在主导的地位。它突破了原有执行性会计系统的局限，在广度和深度上都得到了重大发展。
2.此后，随着社会经济的发展和科学技术的进步，现代管理会计主要在以下各个领域取得了重要的进展和创新。（1）企业管理深入到作业水平，形成作业成本计算与作业管理；（2）技术与经济相结合形成目标成本计算和与之相联系的KAIZEN成本计算；（3）以成本的“社会观”为指导形成产品生命期成本计算；（4）管理会计中行为科学的引进与应用；（5）创建着眼于企业与市场共生互动的资本成本会计；（6）创建着眼于社会价值链优化的战略管理会计；（7）创建服务于正确实施可持续发展战略的环境管理会计；（8）创建服务于正确实施全球发展战略的国际管理会计。
由此可见，现代管理会计已成长为一棵以基础性管理会计为主体的“枝繁叶茂、繁花似锦”的大树！
以上各个领域的进展和创新，使现代管理会计从广度、深度和高度上提到一个新的水平，并具有以下几个特点：（1）提供信息对内深化与对外扩展并举；（2）应用的指标力求从滞后性向前导性转变；（3）涉及的更趋多学科化。
（三）后现代管理会计阶段
这一阶段约始于20世纪90年代之初，将延伸到以后较长的岁月，不断由较低级阶段向更高级的阶段发展。为什么说“后现代”始于20世纪90年代之初呢？
1993年，美国管理大师彼得。德鲁克（Peter Drucker）出版《后资本主义社会》（Post—Capitalist Society）一书认为“知识社会”本质上是“后资本主义社会”，使“知识经济”成为“后资本主义经济”的根本原因是“知识”的“准公共产品”（quasi-public goods）特性。后资本主义社会同典型的资本主义社会不同，是由于经济增长的源动力，不是来自传统的“资本家”的投资，而是来自知识的创新与运用。
那么，进入“后现代”以后，在管理会计领域有哪些具有鲜明特色的创新呢？
1.“后现代管理会计”思想观念上的创新。总起来说，20世纪90年代后，管理会计的创新不只在技术上，而首先是在思想观念上。我认为，思想观念上的创新比技术方法上的创新更具根本性、全局性和长远性。因为思想观念上的创新对许许多多具体应用于相关领域的技术方法上的创新具有导向作用，可以使许多工作在第一线的专业人员在局部的摸索中少走弯路，正如前面所说的工匠与学者的关系一样。
而这里所说的管理会计思想观念上的创新，又是以对管理会计特性的重新认识作为基本的出发点。
管理是融管理与会计于一体的一个专门领域，是管理信息系统中的一个子系统，是决策支持系统的重要组成部分。因而其特性是依管理的特性为转移，并随着管理特性的而发展。
关于管理的特性，传统的认识是：管理既是、也是，具有双重性。但强调面不同，就会引发出一系列相关。
强调管理的科学性，必然强调：的精确性、管理决策的最优化、复杂数学的和计算机信息处理技术的奇妙功能。这样一个思路，是环环相扣、顺理成章的。在20世纪80年代以前，强调管理的科学性，是西方管界的主流思想，管理决策奉行最优化准则；强调管理中复杂数学方法的应用，具有权威性的Robert S. Kaplan的著作《Advanced Management Accounting》，在1982年的第1版中就广泛地应用了许多复杂的数学方法。管理科学领域的数学热，形成一个高潮。
进入20世纪90年代以后，出现了许多有重要意义的新动向，主要表现在：
管理大师Peter Drucker带头强调管理的艺术性，认为管理是一种自由度较大的艺术（Management as a Liberal art），与此相联系，强调“衡量”（Measuring）重于“计算”（Counting）、“认知性”（Cognition）重于“精确性”（Precision）。“认知性”重在整体的质的把握，精确性重在细节的量的描述，前者属于人文思维，后者属于科学思维。
Robert S. Kaplan与Anthony A. Atkinson合著的《Advanced Management Accounting》（1989年第2版，1998年第3版）也删去了绝大部分用较复杂的数学方法表述的，而把的重点转移到有关管理的体制、组织和决策等方面来。与此同时，诺贝尔学奖得主赫伯特？西蒙倡导的管理决策目标从“最优化准则”向“满意性准则”转变，也在实践中得到越来越广泛的应用。
20世纪90年代以后，对管理特性的重新定位所导致的管理会计思想观念上的创新，体现了一个重要的发展趋向，即从科学观向人文观发展的趋向！由此而导致的一些具体创新成果将体现在下文关于“管理会计在决策支持层面取得的进展”中。
2.具有里程碑意义的《综合记分卡》的设计与应用。Robert S.Kaplan与David P.Norton合著的《综合记分卡》（ Balanced Scorecard）1996年出版以后，在界、实务界产生了巨大的，世人给予了高度的评价。它所体现的“五个结合”：战略与战术、当前与未来、内部条件与外部环境、经营目标与业绩评价、财务衡量与非财务衡量相结合，无论从理论认识还是从实际应用上看，都实现了新的突破，它完全超越了传统意义上会计的局限，而成为新的条件下创建新的综合性管理系统的一个重要里程碑！这是“后管理会计”阶段迄今取得的一项重要的综合性创新成果！
三、管理会计在“决策支持层面”取得的进展
在“现代管理会计”阶段，完成了从“执行性会计”向“决策性会计”转变以后，管理会计师，作为“决策支持系统”中的参谋人员，主要从事决策的研究工作，为决策系统中的决策人员提供决策咨询服务，这是管理会计师最重要的职能。因为使参谋人员的“多谋”与决策人员的“善断”实现“智能互补”，是卓有成效地提高企业决策与管理水平的重要一环。
从管理发展史看，管理体系中的决策模式是随着环境、条件的变化和人的认识水平的提高，由低级向高级阶段发展的。决策支持模式自然也是这样。
从管理会计形成与发展的三大阶段看：
（一）“成本会计”阶段的决策支持模式
在这一历史时期，企业的生产规模还不大，经济活动和经济关系比较简单，企业之间的竞争也不激烈，总体上是以卖方市场居主导地位。企业内、外的环境和条件，使决策的地位在整个管理体系中还没有提到应有的高度。在这种情况下，通常是由管理人员靠经验、凭直觉进行管理决策，主观随意性较大。会计系统中成本计算员提供的成本数据对企业管理人员的经验型决策不产生直接影响。
（二）“现代管理会计”阶段的决策支持模式
在这一历史阶段，现代管理科学（包括运筹学、预测、决策科学等）的形成与发展，在理论和技术方法上对决策性管理会计产生了深刻的影响，从而促进了科学观决策模式的形成和广泛应用。科学观决策模式的主要特点是强调决策目标遵循“最优化准则”，要求从“客观理性”出发，寻求在一定条件下目标函数的“最优解”。方法的核心是建立复杂的数学模型，并通过严密的数量，求解数学模型，从中引出基本的结论。可见这一决策模式，是把重点放在分析性的技术方法上。
与此相适应，作为决策支持系统中的参谋人员—管理会计师，自然要把工作重点放在：根据所研究问题的具体特点，对有关资料进行加工、改制，找出存在于有关变量之间的相互依存、相互制约的关系，建立相应的数学模型；借助于模型对研究的对象进行严密的定量描述，以掌握有关变量之间的相关性；进而把数学数型和最优化方法（技术）结合起来，确定有关变量在一定条件下的最优数量关系，为决策者最终得到决策目标的“最优解”提供信息支持。
（三）“后现代管理会计”阶段的决策支持模式
关键字：统计学专业；统计软件；教学改革
G642
统计学相关课程的课堂教学模式，一直是教师探讨的重点，以提高教学效率为主采取一系列新的教学方式。激发学生主观学习思维，面对统计学中各个知识点能够通过借助统计软件平台，有效促进自我学习能力，达到教学的真正目的。
一、《统计预测与决策》课程设置及教学问题
决策是经济研究及管理中的关键要素，而预测又是决策的一大前提。《统计预测与决策》这门课程对于研究经济及管理至关重要，做为统计学专业的必修课程，重视学生的综合性培养。使得学生在面对社会经济问题时，能够快速建立统计思维模式，具有实践意义。
而如今教学面临诸多困难，很多学生在接受《统计预测与决策》课程知识时，感到学习吃力。导致这一因素的原因有很多，首先有些学生没有足够的相关知识基础，当课程要求理论和实践结合时，会有些力不从心。另外，《统计预测与决策》安排的课时较少，使得学生不能保证足够时间的深入学习。最后就学生本身而言，其对于相关课程缺乏学习的兴趣，影响教学质量。
就《统计预测与决策》这门学科来看，其知识内容涵盖的很广，不仅包括数学、统计学还有经济学，不容易被学生理解。复杂多向的学科，需要重视基础理论的坚实教学，另外为培养综合性素质人才，兼顾统计学专业学生在面对经济管理问题时，合理运用统计预测与决策方法进行问题的解决。全面培养学生问题的处理能力，在教学改革中一直具有一定的研究意义。
二、探索教学改革新模式
对于统计预测与决策教学改革，深入分析相关模式的应用，在教学中探索课程教育的最大价值。面对教学改革带来的挑战，实施科学有利的教学方法，是提高统计学教学质量的前提。
1.经典案例教学法
为了提高学生的学习兴趣，在教学中使用之前发生过的生活中一些经典的案例，可以利用时下最热的事点引入课堂知识教育，提高经济或管理领域学生主动学习的心态。学生通过案例进行自我分析，发现其中的问题并参与到问题的解决中，可以提高学生的自信心。结合统计学专业知识培养学生的个性化发展，提高《统计预测与决策》课程的实践性。
2.实验教学辅助法
理论是实验教学的前提，而实践教学会更有效地提高学生的学习能力。为了加深学生对《统计预测与决策》课程理论知识的彻底掌握，根据课改要求在课程教学中，为学生提供更多的上机机会，在实验课上学生一人一机，通过自己收集或教师给定的经济数据，进行自作分析统计相关计量结果。结合统计软件的应用，熟练掌握课堂知识并进行训练。提高学生思维能力，在实验中发现易错的环节，并及时改正。问题的发生是学习的开始，加深薄弱环节的处理，教师辅助完成任务，巩固学生理论知识的运用，加深理论印象的同时激发学生主动学习的热情。
3.任务驱动法
让学生参与到课程的学习中是提高教学效率的重点，教师通过指定一些学习任务对学生产生“驱动”作用。通过一些客观存在的经济问题，引发学生自我思考的能力，激发学生运用其自身思维方式寻找答案，在实践中发挥理论价值。从实际出发，学生对问题展开分工、整理、方案实施等过程，经过对实际问题的自我处理，主动的参与到课程的教学过程中。在整个过程中形成自我处理问题的能力，相关知识理论的掌握也水到渠成。
三、借助统计软件实训平台实施教学改革
1.件实训目的
为了更进一步促进学生对统计学数据的处理能力，考虑通过统计软件实训平台，提高学生对《统计预测与决策》课程知识的加强巩固。通过统计软件实训培养学生发现问题、解决问题的基本能力，提高最理论知识的加深认识，建立自我解决问题的思维方式，为学生面对实际问题时可以快速进行分析处理，在经济或管理中得到更大价值的应用。
2.统计软件实训的现状
统计软件数据文件的建立与编辑，经济系统的多元线性回归分析，经济系统的聚类分析，统计质量控制图。以上是统计软件实训的四个主要内容安排，配合课程需要将理论与实训紧密结合，是当下统计学教育的专业建设需求。
3.统计软件实训平台教学时间安排
根据《统计预测与决策》课程的具体安排，进行统计软件实训。教师需要详细记录课时信息及进度，按照具体教学模块安排软件实训，使得学生紧密结合理论的同时借助统计软件实训平台，有效强化预测与决策的综合能力。统计软件实训平台会根据学生不同学习程度，有效推动学生的学习主动性。
4.统计软件实训成绩考核
应该将统计软件实训的考核成绩设置入整体课程考核中，重视软件实训在课程中的应用。将课时实训与理论紧密结合，“趁热打铁”可以巩固《统计预测与决策》课程知识点，有利于提高学生更全面、扎实的学习功底。激发学生对统计学的概念性理解，面对生活中的问题可以快速进行处理。
四、统计软件实训平台在教学中的改进
1.实训平台形式选择
教师应该考虑根据学生们在实训中的一些意见或实训报告，在实训中使用更容易符合学生需求的实训形式。其中验证性形式和综合实训形式，是课堂实训重点采用的实训形式。操作性较强、独立性较强的内容一般适合验证性试验。在系统上更具优势的综合性实训形式，与前者相得益彰，教师根据课时结合实训形式，有效提高教学质量。在实训中通过统计软件实训平台，了解学生对知识掌握的程度，适时调整实训形式保证统计软件的高效进行。
2.实训时间的安排
由于《统计预测与决策》课程具有复杂性和实践性这些特点，对于软件实训的时间安排，应该考虑适当增加。学生在足够的时间里可以继续探索相关领域的扩展性知识，提高学生具体分析能力，培养综合素质的提升。通过统计软件实训平台的进一步延伸，学生快速适应实训环境，体现课程教学改革发展的正确方向。
五、结束语
将统计软件实训做为改革任务，实现统计学下课程教育的有效性，丰富了学生的认识和思想范围。充分改革教学模式，激发学生对《统计预测与决策》课程学习的兴趣感，主动参与到课程问题探索，发挥课程学习的最大价值。经过调查发现，通过统计软件实训平台介入教学，优化了教学模式，帮助学生在实际中培养逻辑思维、统计分析、解决问题等综合能力。
参考文献：
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关键词 计算机技术；仿生；决策
中图分类号：TP183 文献标识码：A 文章编号：1671-7597（2013）16-0015-02
现在常用的计算机采用的是“冯·诺依曼结构”：即内存和处理器是分开的，两者之间通过“总线”来传输数据。在过去的60多年中，计算机内存容量和处理器速度不断增长，但这种速度远远大于双方之间流量的增加，让计算机的整体效率受到严重限制，这被称为“冯·诺依曼瓶颈”。
近些年发展起来的仿生计算机，人工神经网等计算机，与目前大多数计算机的运行方式截然不同，这些计算机增强了并行计算能力，实现了专家库和处理器的有机结合，在一定程度上实现了类似于人脑的决策计算。
1 结构设计
1.1 系统结构
设立包含专家知识库的微型计算机，与微型计算机的输出端相连设存储单元阵，存储单元阵与处理单元阵相对应连接，与处理单元阵相连设运算器组，与运算器组分别相连设控制器、总运算器，总运算器通过输出接口输出决策结果信号。
由于采用存储单元和处理单元直接联接，以及存储、处理单元对应分层网络设置，因而系统在没有CPU微处理器控制系统时也可进行决策计算。
在实际应用中，上述结构所制成的决策机常常与“冯·诺依曼结构”结合使用，两者可以取长补短，既实现了高运算速度，又达到了仿生决策计算的目的。
1.2 决策方式
根据基础对照信号引入的先后，可实现以下两种决策方式：
分类决策，即各类原始决策因素信号和基础对照信号，同时输入各层存储单元网络，每一层均得到每一类的中间决策信号，再将各中间决策信号通过总运算器进行汇总；
集团决策，将原始决策因素信号和基础对照信号当做两个相对独立的信号系统，分别进行决策得到中间决策信号，再将两个中间决策信号通过总运算器进行汇总。
1.3 结构优点
能够充分逼近任意复杂的非线性系统：能够学习和适应严重不确定系统的动态特性；系统具有很强的容错性；采用并行分布处理方法，使得快速进行大量运算成为可能。
2 决策原理
2.1 差异决策原理
系统由极多功能、结构大体一致的单元聚集成，因此，无论是基团级、集团级还是系统级决策，均同时存在，并相互“配合”，相互转化，信息相互传递；即可认为整体是一个运作系统，各分区是一个运作系统，各基团又各自一个运作系统，且所有系统运作模式是一致的。
然而各级决策系统虽然模式一致，但毕竟会有组合、位置、数量、层级、对应存储信息等诸多差异，这样一来，对于同一个命题，同样的信息输入，也会产生有一定差异的决策结果；系统继续比对、决策，调整并减小这些差异，反复决策，最后得到正确结论。
2.2 不确定性因素和反馈的引入
不确定性因素的引入包含差异信息和差异控制信号的引入等。
引入输入（外界）模块，比如使用各类传感器来自动获取现场信息。
对各处理单元引入“放大控制”（随机控制），类似于人脑的“情绪控制”，如可采用电压变化端控制放大倍数。
利用分组决策、集团决策来实现决策的多重性。
工作频率（强度）的控制。
信息反馈机制的建立，根据决策结果的差异，可将该差异反馈到信号输入端，再次比对，调整并减小这些差异，最后得到正确结论。
2.3 立体数据库的建立
专家库的知识信息是分类存储的，比如某一片区域可存储某一类型的数据，并且数据可以根据需要进行修改、更新。从仿生角度看，各类信息是分布存储的，是一种立体的存储结构，立体存储可以实现与现实三维存储的一致性，并且使所存信息之间的相互联系更直观的显现出来，从而强化了这些联系。
人们长期以来，习惯了平面方式处理问题，常用的二维电子表格无法满足立体存储的需要；三维点阵构成的存储单元阵，需要建立与之配套的，比如以三维图形点阵存储为基础的数据库软件。
2.4 系统决策的方向
根据差异决策原理，系统决策就是要逐步减小差异，即实现决策运算的通畅性，这种决策运算的通畅性如果用几何曲线来描绘，在很多情况下可以表现为曲线的线性或者平滑性。如果经过多次决策，差异没有减小反而不断扩大，此时可采用不确定性因素引入等方法，对决策结果加以修正。
从系统总体看，根据中心极限定理，当n充分大时，独立同分布的随机变量之和的分布近似于正态分布，由此可以得到，大量的功能、结构大体一致的单元的决策之和的分布近似于正态分布。
3 决策分析
3.1 决策分析的步骤
决策分析一般分四个步骤：形成决策问题，包括提出方案和确定目标；判断自然状态及其概率；拟定多个可行方案；评价方案并做出选择。确定型决策分析技术包括用微分法求极大值和用数学规划等，而常用的风险型决策分析技术有期望值法和决策树法。
3.2 不确定性推理
不确定性推理包含以下基本问题：不确定性的表示与度量，不确定性知识的匹配，组合证据的不确定性，不确定性的传递算法，结论不确定性的合成。不确定型决策步骤是从每个方案中选一个最大收益值，再从这些最大收益值中选一个最大值，该最大值对应的方案便是入选方案。或是在各种最不利的情况下又从中找出一个最有利的方案。
总的来说，决策分析涵盖了工作系统的软件、硬件、原理、过程、方法、目的等诸多方面，在仿生决策系统中可以起到控制中枢的作用。
4 系统检测
为了实现对系统决策水平的量化评估，可以引入系统的能耗比系数k。
该系数反映了系统决策水平的高低，
令：k=E外/E内
能耗比系数k定义为：单位能耗（内耗）下的对外作功（作用）。
根据该除式，可以通过检测系统的能耗比系数k，并设法不断提高能耗比系数值，使系统决策水平得到提高。
5 应用前景
仿生决策微型计算机，可应用于各种决策处理，尤其是政府、企事业单位等的政策性决策，以及智能控制设备的决策控制。经过大规模的研发和实验，尤其是芯片集成度的大幅度提高以及电路设计的不断完善，可以制作为决策器，决策处理芯片，成为智能控制的核心部件，能够推动并最终实现智能处理进入社会生活的方方面面。
参考文献
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[3]达飞鹏，宋文忠.基于模糊神经网络的滑模控制[J].控制理论与应用，2000，17（1）：128-131.
如何正确处理财务、会计、审计三者之间的关系，历来是我国理论界讨论的热点，而综观我国现有的文献资料和价值管理学科体系，均将财务、会计、审计作为独立的学科进行研究，很少甚至没有将三者作为一个整体来进行剖析，导致了我国现代企业制度下财、会、审运行机制理论的孤立。根据系统理论，三者均为企业管理系统的子系统，现实要求理论界在研究三者差异的同时，应加强协同效应的研究，实现1+1+1>3的效应，解决三者长期混淆不清的状态，共同为企业的发展发挥作用。
一、目前三者关系研究现状
目前，人们对财务与会计以及会计与审计关系的研究较多，出现了大会计、大财务、财务与会计并列、审计与会计独立、审计是会计的组成部分等观点，而把三者结合起来进行研究的则较少，主要有以下三种观点：
唐国平（2000）指出现代会计经历了会计学与其他学科（如统计学等）的分化瓦解，也经历了会计学与其他学科（如信息学，系统控制学等）的整合。未来会计学科的发展将形成由信息会计学（会计学）、微观控制会计学（财务学）和宏观控制会计学（审计学）三分天下的局面。信息会计学其目标是研究会计实体如何向投资者和债权人等提供决策有用的会计信息。微观控制会计学其特点是以会计信息系统提供的财务会计信息为基础，结合其他相关信息，控制企业的财务活动，以实现股东财富最大化的目标。宏观控制会计学其研究的主要内容应当是，如何通过控制会计信息的质量来达到维护资本市场正常秩序的目标。这种观点指出了未来会计学科的构成，但对三者之间的联系则解释得不够清晰。
陈良华教授（2002）从价值管理角度来解释会计概念和重构会计理论结构。他提出了泛会计概念，认为泛会计的内容包括了会计、公司财务管理，内部审计、管理控制的部分内容，战略管理中的价值分析，成本管理和统计的部分内容。但该文似乎有一种把会计概念无限扩大的危险。按照泛会计的观点，所有的管理都属于价值管理，“销售、市场、财务、生产管理均是围绕实现价值战略支撑的职能活动，价值管理除了财务管理外，还需要几乎企业所有部门管理活动来支撑”，都属于泛会计的内涵。这种把会计无限扩大的做法笔者认为不仅不是对会计学科的发展，而且有可能会丧失会计本身的灵魂。
英国成本与管理会计协会1982年曾组成专门研究工作组，对财务、会计、审计进行了研究，提出了全新的会计概念：（1）对实际业务事项用货币形式进行分类和记录；（2）为了对一个时期的业绩或某一指定日期的财务状况进行评价，对这些业务事项体现的结果加以表述和说明；（3）对各种备选的计划方案引起未来的活动，用货币形式进行预测。认为在会计这个大概念中，应包括管理会计和审计两个部分，除审计外，一切会计都属于管理会计，都具有控制职能。同样该组织也未能揭示财务、会计、审计三者之间原本存在的紧密联系。
二、财务、会计、审计：价值管理的三大支柱
实际上，财务、会计、审计虽然产生的时间不同，但它们都是随着社会的发展，人们为了加强经济管理需要而产生的，它们的目标是一致的，即实现价值增值，在现代企业中缺一不可，是企业价值管理的有机组成部分。
（一）财务：价值管理的决策系统
在世纪之交，财务管理作为增加财富的重要手段已广泛存在于社会经济活动的各个层面与角落。但不同的人对财务管理有不同的认识，有人从资金运动的角度，把财务管理分为筹资管理、投资管理、营运管理和分配管理；有的则从财务管理循环的角度，把财务管理分为财务预测、财务决策、财务计划、财务控制、财务分析五个阶段；还有的甚至从财务要素的角度，把财务管理分为现金流转管理、资产管理、资本管理和收益管理。
本文拟从决策理论的角度把财务管理界定为企业为达到一定的目标而进行的财务决策的过程。诺贝尔经济学奖获得者西蒙强调，管理就是决策，决策充满了整个管理过程。财务管理就是财务决策。财务扮演消费信息的重要角色，会计、审计扮演着提供信息的角色，财务与会计、审计是价值管理过程中相互依存的环节，离开财务决策，会计、审计信息将毫无价值。反之，离开会计、审计所提供的信息，财务决策将无所适从。
财务决策是企业价值管理的基础，离开了财务决策企业也就不可能存在并发展。其主要职能是把信息转化为行动方案并下达到执行者，解决的根本问题是如何利用信息作出决策并下达行动方案的问题。其价值的增加源于管理者制定的每一项正确的投资决策和经营决策。所以，很难想象没有财务决策的价值管理系统是一个什么样的系统。
价值管理系统中的决策职能主要体现在：（1）以资本成本最小化、企业价值最大化为条件的筹资决策；（2）以净现金流量最大化为条件的投资决策；（3）以成本最小化、利润最大化为条件的营运决策；（4）以价值分配最优化为条件的价值分配决策。
一个典型的财务决策过程包含以下几个阶段：（1）研究现状，判断改变的必要。在这一阶段，主要是根据会计、审计系统及其他渠道反映的信息，找出企业需要改变的理由。（2）明确企业目标，即将要采取的措施应符合哪些要求，必须达到哪些效果，如企业作出筹资决策，就需要明确筹资的数量等要求。（3）拟定财务方案。决策的本质就是选择，而要进行正确的选择，就必须提供各种备选方案，如通过何种渠道来筹集资金等。（4）财务方案的比较和选择。要进行选择，首先要了解各种方案的优势和劣势，进行综合分析，不仅要确定能够产生综合优势的实施方案，而且要准备好环境发生预料到的变化时可以启用的备选方案，如采用借款还是通过发行股票筹集资金。
因此，财务管理的过程就是不断地进行财务决策的过程，正确的财务决策是实现价值增值的前提和基础，价值管理离不开财务决策，财务决策离不开会计、审计提供的各种信息。
（二）会计：价值管理的信息支持系统
关于会计的本质，理论界已有很多争论，如马克思的“价值反映控制论”，韦伯的“理性核算和调节论”，霍斯金与迈克夫的“经济书写论”，桑尔的“契约关系论”。在国内主要有杨纪婉、阎达五为代表的“管理活动论”，葛家澍为代表的“信息系统论”以及杨时展为代表的“控制系统论”。
实际上，会计自产生以来就是为管理服务的。会计作为一种管理活动，无论从理论上还是从实践上看，会计本身就具有管理的职能，是人们从事管理的一种活动（杨纪婉、阎达五，1980）。这种活动从形式上看，它主要是产出与决策相关的会计信息，但本质是为了管理或控制，但是为了管理或控制并不等于管理或控制。如果把会计直接定义为管理活动，那统计是不是管理活动呢?会计的直接目的是提供信息，提供企业单位过去的信息，现在的信息，未来的信息，综合的信息以及分解的信息，其提供信息的目的是为了更好地决策，更好地管理和控制，我们可以把会计的根本目的定义为管理活动，但直接目的是提供决策有用的信息，会计是财务决策不可缺少的一环。离开了会计，财务决策将无处下手，决策的科学性和有用性值得怀疑。因此会计是价值管理的信息支持系统，支持企业作出正确决策。
（三）审计：价值管理的信息保障系统
随着市场经济的发展和企业组织规模的扩大，周边环境复杂多变，审计的重要性日益受到人们的重视。对于审计本质人们有着不同的看法，主要有以下4种：（1）查账论，审计就是审核会计账目，就是查账；（2）方法过程论，审计是为了查明经济活动和经济事项的认定（陈述，结论）与所制定标准之间的一致程度，而客观地收集和评定与这种认定有关的证据，并将其结果传递给利害关系人的系统过程（AAA，1972）；（3）经济监督论，审计是独立检查会计账目，监督财政财务收支真实、合法、效益的行为；（4）经济控制论，审计是经授权的人员用专门的程序和方法搜集相关的可靠证据，按照确定的标准，对经济责任进行独立的审查和评价，向有关方面提出报告，促进宏观管理的经济控制系统（萧英达，2000）。
从以上审计本质的几种观点可以看出，审计实质上是通过一定的程序与方法而提供鉴证稽核信息的过程。通过审计，提高会计信息的真实性、可靠性，以利于作出正确的财务决策，所以把审计看作是价值管理系统中的信息保障系统更合乎情理。因为传统的财务审计就是直接通过对财务账目的审计，反映会计报表所反映信息的合法性、公允性以及会计处理方法的一贯性的，目的是为利益相关者提供经验证的真实信息。内部审计在企业中执行的是合法、合规性审计以及管理审计。所以，笔者认为合法合规审查的职能应由日常财务会计在搜集处理信息时执行，内部审计职能应把重点转向以管理审计为主，即经济性、效率性、效果性审计。其中：经济性反映是否节约或超支；效率性反映是否获利以及获利的频率；效果性反映实际所得与预计所得的比较。通过经济性、效率性、效果性审计能够提供相应的信息，协助增加企业价值和提高企业运作效率，实现企业目标，是价值管理系统中不可缺少的环节。
因此，审计的实际功能是信息保障，通过审计可以获得真实信息，是正确决策的基础，是价值管理中的信息保障环节，在两权分离的现代企业制度中更是离不开审计的信息保障功能。
通过以上对财务、会计、审计在价值管理系统中作用的分析中，我们可以得出财务、会计、审计的关系，如下图：
关键词：决策支持系统；人件；人件服务；软件服务
一、 引言
随着决策理论与方法研究的推进，计算机科学与信息技术的飞速发展，为满足决策者决策需求内涵的丰富与提升，一种重要的决策支持工具――决策支持系统（Decision Support System，DSS）应运而生。1971年，Scott Morton和Gorry首次提出DSS的概念以支持半结构化和非结构化决策。DSS是在MIS和基于模型的信息系统基础上发展起来的可形式化、可模型化的、层次较高的信息系统，追求的目标是有效性。自从DSS的概念被提出以来，研究者和实践家们一直在努力构建更合理、更完善的系统体系。
二、 决策支持系统
1. DSS概念体系。
（1）理论基础与实现依据。DSS的理论研究及实践开发和很多学科（领域）的知识有关，其理论框架涉及到计算机科学、信息科学、管理科学、决策科学、行为科学等领域。它不断吸收其他学科的知识并遵循其自身结构与功能特征的发展规律以完善其理论体系。
DSS支持全部决策过程，不同的研究者对决策过程模型有不同的认知和表述。DSS的研究者在很大程度上受到Simon决策过程模型的影响。它不仅用来解释决策过程，还是DSS实现的理论依据，且被很多研究者作为区分DSS和其他信息系统（如MIS、ES等）的标志。
（2）定义。自DSS的概念提出后，很多专家与学者（如Keen，Little，Alter，Moore，Bonczek & Tuban）等对DSS的定义进行了不断扩充与完善。
在军事指挥决策领域，DSS往往被称为辅助决策系统，但“决策支持辅助系统”和“辅助决策支持系统”都是不严谨的名称，因“支持”和“辅助”内涵相近。DSS的术语是内容自由的表述，不同时期、不同领域、采用不同技术的人对其有不同的理解。DSS广义的理解是指用来描述任何支持决策过程的人机系统，狭义的理解是指一种特定的技术。随着相关理论和技术的发展，DSS的概念内涵和外延都在不断丰富与发展之中，但理解DSS的实质需根据系统结构及其所决定的系统关键特征和功能。
因此，没有一个广为人们接受的统一的DSS定义，这也为该领域的发展留有待扩充空间，但不能忽视DSS的目的是支持和改进决策过程。
（3）基本结构。传统DSS基本结构总的来说分为两大类：一类是以Sprague两库结构为基础的“三部件”结构，它由数据部件、模型部件和对话部件组成，如图1所示；另一类是Bonczek（1981）提出的基于知识的“三系统”体系结构，它由语言子系统、问题处理子系统和知识子系统组成，如图2所示。它们分别从不同的角度揭示了DSS的内部结构和功能模块特征，都对后来DSS的结构扩充产生了很大的影响。
（4）关键特征和功能。因DSS没有统一的、广为接受的定义，故DSS的标准特征和功能也没有统一的描述。但理想中的DSS的关键特征和功能如图3所示。
（5）分类。在DSS的演化进程中，不同时期的不同研究者从不同视角、不同层次对DSS作了不同的分类。比较有代表性的是：Donovan，Madnick（1977）按能否支持重复决策，把DSS分为惯例DSS和临时性DSS；Arnott，Pervan（2005）按DSS的应用范围和技术特点，分为个人DSS，GDSS，谈判DSS，IDSS，基于知识管理的DSS，BI和DB。
在学术界广为接受的是Power（2007）按驱动方式将DSS分为模型驱动型DSS、数据驱动型DSS、通信驱动型DSS、文本驱动型DSS、知识驱动型DSS和基于Web的DSS等类型。近年来，基于数据仓库（Data Warehouse，DW）、联机在线分析（On-Line Analytical Process，OLAP）和数据挖掘（Data Mining，DM）的商业智能技术得到了迅速发展，再加上Microsoft、Oracle、IBM等数据库厂商的大力开发与支持，使得数据驱动的DSS相对于模型驱动的DSS具有更高的标准化程度和产品成熟度。
2. 系统分析和设计方法。DSS的系统分析和EDPS、MIS等不同，主要应符合决策者对决策过程的认知、满足DSS的设计规范和提升DSS的系统效能等方面。对DSS的系统分析通常采用一种称之为ROMC的方法，即表述（Representation）、操作（Operation）、记忆辅助（Memory aid）和控制机构（Control Mechanism）等，其主要特征是过程独立、依赖表达式但方法本身并没有提供实现DSS结构的具体技术。
DSS的设计可采用结构化系统开发方法、层次模型法、面向对象法等。每种方法的着眼点不同，选择系统设计方法时，需综合考虑开发人员的知识结构、决策问题的结构与特征、系统的可维护性等因素。
3. 应用。在已投入使用的信息系统中均有DSS成功应用于经济、管理、军事等领域的实例，这大大提高了决策的科学性。目前，许多全球著名的软件供应商，如CA、IBM、Oracle、NCR、Informix、SAS等都提供支持DSS研发的各种工具。
在国内，从事DSS研究的单位主要有中科院、南京大学、国防科大、中南大学等，它们已取得了很多理论研究与实践应用成果。目前，国内DSS的应用主要体现在大型互联电网、高等教育评估、军队指挥自动化、应急管理、物流管理等领域，其应用范畴仍在不断扩展之中。
三、 演化进程
自DSS概念提出以来，在人工智能、数据库、模型库、知识管理、联机分析、语义Web服务等新技术的不断推动以及对决策理论与方法的深入研究，DSS呈现出了以不同技术为主要表征的多种形态并已经取得了一系列重要的进展，如：对DSS定义和基本框架的拓展和改进、面向组织和团队的群体决策支持系统（Group Decision Support System，GDSS）、商业智能（Business Intelligence，BI）技术、决策支持中心（Decision Support Center，DSC）、综合性决策支持系统（Intelligent，Interactive and Integrated DSS，I3DSS）、智能决策支持系统（Intelligent Decision Support System，IDSS）以及基于网络技术而发展的分布式决策支持系统（Distributed Decision Support System，DDSS）等，目前DSS的研究主要集中在应用层面，其演化进程总结如下。
20世纪60年代：DSS的研究主要体现在Scott Morto的管理决策支持，卡内基梅隆大学（CMU）的组织决策理论研究，麻省理工学院（MIT）的有关交互式在线分析处理系统的技术研究，决策支持理论发展等方面。系统的主要特征是将交互式技术应用于管理任务。
20世纪70年代：Scott Morton和Gorry（1971）提出DSS的概念；1971年~1976年，研究主要集中在交互式的计算机系统，后把模型融入DSS；Keen和Scott Morton（1978）把DSS的应用范围限定在对半结构化管理决策的支持；这阶段具有代表性的是BrandAid，Alter，Holsapple等的研究。70年代中后期，系统主要注重有效性，而不是效率。
20世纪80年代：Sprague（1980）提出DSS的“三部件”结构，后又增加了知识库和方法库；Bonczek（1980）等提出DSS的“三系统”结构；1981年首届DSS国际会议在亚特兰大举办；1980年出现了GDSS的概念；Owen（1985）等人提出了DSC的概念；Kersten（1985）年开发支持谈判的决策支持系统NEGO；1989年出现的群件Lotus Notes；Kraemer和King（1989）提出的协同决策系统CDSS。人工神经元网络及机器学习等技术的研究与应用为知识的学习与获取提供了新途径，如专家系统和DSS结合形成IDSS。这阶段有代表性的是：DSS书籍；群决策支持系统原型；基于计算机的专家系统等。20世纪80年代中后期，注重系统的柔性及应用性。1990年以前，DSS大多是模型驱动的。
20世纪90年代：1990年后，Bill Inmon和Ralph Kimball积极推崇使用关系数据库技术建立数据驱动的DSS；1994年，开始把OLAP功能集成到数据库中；1995年，数据仓库和World Wide Web开始影响决策支持技术的发展，基于Web的DSS变得切实可行；Gartner Group（1996），提出BI的概念。随着网络、新一代数据库、多媒体、仿真和虚拟现实等技术的发展，DSS的研究主要集中在商业智能/联机在线分析、数据仓库、基于Web服务的系统/门户网站、数据挖掘等方面。系统的主要特征是网络化、应用性、数据驱动。
21世纪至今：系统研究注重应用、注重集成及融入人的高级思维，出现了面向服务的体系结构（Service-Oriented Architecture，SOA）的一体化系统形态。重视计算机与人的知识的相互融合及有效管理，强调DSS与人的交互。特别是近几年来，开始关注触控界面技术。系统的主要特征是友好交互、个性化、智能化、集成化。
DSS名称的扩展反映了决策支持技术的进步和决策者需求内涵的提升，几种主要的DSS形态的特征对比如表1所示。
每一种系统形态都有其独特的运用范围，即所求解的决策问题都有一定的边界。当然，无论是哪种形态的DSS，都需经过系统调查、可行性论证、系统规划、系统分析、系统设计、系统实施和系统评价等各阶段。
四、 面临的问题
目前，物联网、云计算、网络超算、无线传感、语义Web等新技术的出现和现有决策支持技术的发展，对个人、组织和社会的影响与日俱增。现有的DSS体系架构面临复杂决策环境下决策者逐渐增强的参与意识时屡屡陷入困境，这引起了我们的反思，DSS的决策支持效能为什么多年来没能提上去？
传统DSS是进行决策任务求解的重要支持工具，主要具备基于逻辑和符号推理的理性决策能力。在实践中常面临以下问题：
（1）知识提取困难。信息是决策的基础，海量（多维）信息、不完备信息，并有信息孤岛的存在，如何从这些信息中提取所需知识成为严重影响DSS系统效能的因素。
（2）处理半结构化和非结构化决策问题的能力较弱。目前，已经应用于实践的DSS大部分是模型或数据驱动的，面对结构化和非结构化的问题缺乏有效的解决途径。
（3）忽视了人的参与作用。传统DSS的发展重心在技术，主要依靠数据和模型从决策技术层面支持人的决策，忽略了不能完全模型化（定量化）的非技术因素（人的认知），人只是系统的“看客”，而单纯考虑技术因素往往让决策者认为技术不符合决策需求，作为非技术因素的人又是决策系统的一个重要组件，其参与作用如何才能被刻画出来且无缝融入系统并获得决策者的认可。
这些存在的问题严重影响了DSS的使用价值和用户的使用热情，以致DSS的进展不大，但这也是一种挑战和推动力。因此，如何突破现有DSS的体系架构以提供快速决策和满足决策者真实需求的复杂的、个性化的决策服务也就成为了研究焦点。
五、 发展趋势
进入20世纪90年代以来，人工智能（包括遗传算法、模糊逻辑和智能等），数据库技术，Web Service，特别是一些专用技术如网格计算、人机交互、移动计算和启发式搜索的算法等技术的发展，为DSS的发展提供了强大的技术支撑，扩展了系统辅助决策的深度与广度。其发展趋势主要有：
1. 注重基于认知特征的人机交互技术。系统通过人机交互技术支持决策过程，为决策过程中超越其认知极限的问题处理提供适用技术手段。近年来，基于知识的人机交互技术是目前DSS研究的主要方向。随着信息技术的发展，人机交互技术的研究也从简单的菜单驱动和多媒体界面发展到智能化、多模态（通道）界面，除了传统的键盘输入、触摸屏等接触式操控模式外，还允许语言、手势、视觉（眼动仪）等多种非接触式操控模式。
2. 注重人的高级思维的参与，从技术和非技术角度重建系统架构。目前，人类对信息处理规律的研究与探索已经渗透到认知领域，但人的认知特征并没有体现在传统DSS系统设计与操作过程中。我们认为，需从技术与非技术的角度考虑DSS的体系结构。将人的高级思维嵌入到非结构化决策问题求解之中以实现人机智能的协同与融合，以期系统在可信度、可行性、适应性、敏捷性等方面都会有所提高。当然，这势必会引起新型决策系统架构的改变，也会带来一系列需要解决的关键技术。譬如，如何将人件（参与决策活动的人）和软件网络赋能为人件服务和软件服务，并纳入系统进行统一管理、调度及使能驱动等。
3. 注重各种相关技术的集成应用。未来的DSS将是综合集成的，是一个集各种决策支持技术于一身的多功能系统。它把专家群体、决策者、统计数据和信息资料与计算机软件系统等有机结合起来，构成一个操作便利、快捷、流畅、更能反映决策者高级思维的新型决策系统，具有感性与理性、定性与定量的综合功能。特别是将语义Web服务、认知科学与未来DSS的设计与开发相结合，已引起国内一些科研院所（校）的重视，并开展了一些基础性研究工作，但仍有很多理论问题和技术实现难点有待深入研究。
4. 注重系统的智能化。随着人工智能技术的不断发展，人工智能技术在DSS中的应用己经相当广泛。大体可分为两类：一类是用人工智能技术去实现DSS的模型管理、模型选择等；另一类则是利用人工智能的知识表达和推理能力直接为决策问题提供支持。如使用专家系统可提升DSS的模型和数据管理；神经计算系统或GSS能够支持专家系统的知识获取过程；智能技术能实现不同任务的自动化，最终代替人执行许多日常事务等。
六、 总结
阐述了DSS的产生背景、概念体系、系统分析和设计方法、应用等方面，总结了DSS的演化发展历程。针对现有的DSS体系架构面临复杂决策环境下决策者逐渐增强的参与意识时屡屡陷入“困境”，反思了为何多年来DSS的系统效能提不上去的原因，并分析了DSS进一步的发展趋势。
参考文献：
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8. 黄孝鹏，周献中，杨佩，萧毅鸿.基于人件服务的新型决策系统关键技术研究.计算机应用与软件，2012，29（2）：19-21，66.
基金项目：国家自然科学基金（项目号：71171107）；总装重点预研基金（项目号：9140A06040510BQ***）；江苏省普通高校研究生科研创新计划（项目号：CXZZ11_0054）。
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