摘要：it技术的发展不仅推动了社会的前进，也改变着社会经济环境。会计信息化正以势不可当的速度向前发展。如今的财务软件已经不只限于提高记账和报表处理效率。运用数据挖掘技术可以从海量的财务数据中抽取出隐含的、具有潜在价值的信息，使得财务数据可以用于决策支持和过程控制。财会部门是企业的流程再造的重点部门，要想做到“根本性的思考和彻底性重建”就要进化传统意义上的会计目标——经营责管，使财会具有相应的决策和控制能力，分散企业高管的决策能力，从而使得最终的决策具有更强的执行力。
关键词：流程再造 财务信息系统 数据仓库 数据挖掘
0 引言
哈佛大学博士迈克尔·哈默michael hammer教授和csc index首席执行官詹姆斯·钱皮james champy流程再造business process reengineering(brp)的概念,并且定义如下：“bpr是对企业的业务流程process作根本性fundamental的思考和彻底性radical重建，其目的是在成本、质量、服务和速度等方面取得显著性dramatic的改善,使得企业能最大限度地适应以顾客customer、竞争competition、变化change为特征的现代企业经营环境。”企业要想“最大限度地适应顾客、竞争、变化”就必须把握好当前信息技术发展的大好契机，建立起一套属于自身的管理信息系统，增强自己的行业竞争力。如何建立起一套切实可行的管理信息系统，使其不仅能够辅助日常的管理活动，还能支持组织的决策控制便成为当下一项热门的研究课题。财务部门是任何企业都必不可少的，这里汇聚了整个企业所有财务数据，所以在整个企业的流程再造中基于这里需要建立一套智能的财务管理系统，让其具备总汇分析功能，管理者通过它能够很快了解企业的经营状况，能够有效评估出企业未来所面临的财务风险，计算收益率，实现管理者对企业财务的过程控制。
1 会计业务流程
会计系统的输入是原始凭证而输出是会计报表。在传统的会计系统中会计流程大多数是由手工完成，或者是半手工（把数据手动输入到计算机中，运用计算机做一些简单的会计核算和报表处理等）。计算机在传统会计系统中的应用并没有能够达到流程再造的要求，只有“根本性的思考和彻底性重建”才能使流程再造取得预期的效益。要想做到“根本性的思考和彻底性重建”就要进化传统意义上的会计目标——经营责管，使财会具有相应的决策和控制能力。要建立一套完善的，贴近现实的会计信息系统(ais)。一套完善的会计信息系统应该主要包括一下两大部分，一部分是传统会计软件所具有的功能，如会计核算，报表处理等。第二部分是一个强大的数据库支持，用于保存过去的数据，以便支持未来的财务决策。在当今这个信息爆炸的社会中，一个企业只有灵活掌握如何从海量的数据中挖掘出对自己有用的数据并加以利用，才能在激烈的社会竞争中拥有强大的竞争力，才能使企业不断盈利，为股东创造更多的财富。
2 数据仓库的建立和数据挖掘技术(以销售企业为例)
2.1 简介 由于信息技术的发展人们对数据处理能力的要求越来越高，传统的数据库已经不能支持使用者的决策需求，而用于支持管理层的决策过程的数据仓库的出现满足了企业管理层的这一需求。数据库和数据仓库中包含了数以百万计的信息，要想从这些数据中找出有用信息并加以运用就必须用到数据挖掘技术。我们把这些挖掘出来的信息称作“知识”，这些知识可以运用于信息管理、查询优化、决策支持和过程控制。
2.2 财务信息系统的数据仓库的建立
数据仓库的建立过程如下六个方面：
这里主要对其中几个关键步骤进行详细分析。
2.2.1 事实表的建立 基于星型模型需要完成财务管理系统的具体设计，可以从会计信息系统中的基本数据中提炼出一些对对管理者决策分析有用的数据，作为事实表中的相应记录。
2.2.2 维表的建立
2.2.2.1 日期维 很多数据仓库的建立都会用到日期维模型，用以存放10年数据。
2.2.2.2 原始凭证维 原始凭证是会计报表最原始的依据，涉及范围广、种类多，维表设计如下:
2.2.2.3 会计凭证维 主要是针对会计信息系统的会计凭证，如催款单、收款单、付款单进行设计的。会计凭证可以提高财务部门的工作效率便于以后会计报表的制定。
2.2.2.4 客户维 作为销售型企业的对象，客户维应当具备相对详细的用户信息，以便更好的进行电子商务的推广。其主要内容如下：
2.2.2.5 供应商维 对于一个销售企业来说寻找到一个诚实并且价格优惠的供应商会增加自己的利润，使自身具备更强的竞争力。
2.2.2.6 商品维
基于数据仓库建立的六个过程可以运用相应的数据仓库开发软件(如ibm,sybase等)开发出企业的财务信息数据仓库。
2.3 财务管理系统中的数据挖掘技术应用 建立了数据仓库下一步需要做的就是从中找出有用数据。这些有用数据对企业的管理有很大的帮助，主要体现在如下几方面：
2.3.1 制定财务预算 如在运用销售百分比预测法时在如何得到比较准确的百分比时，可以运用数据挖掘技术得出最近几年的平均值，然后再运用相应的预测模型如指数平滑，回归分析等计算出多个预测值，最后对所有的预测值取相应的权重得出最后相对合理的销售百分比。
2.3.2 财务报表分析 数据挖掘技术可以利用分类、关联性、序列分析等方法，从企业的财务数据仓库中帮助管理者找出隐藏的、潜在的、对了解企业经营状况十分有用的信息。这大大减小了财务报表中的冗余量，会大大缩短管理者的决策时间，使企业能够更快的对市场做出正确的反应。
2.3.3 辨认欺诈用户 在企业的销售过程中不可避免地会遇到一些赊账行为，有的赊账者采取欺诈的行为想逃避付款，或者不及时付款，这都会给企业造成巨大的财务损失。运用数据挖掘技术的“孤立点”分析方法，从客户维表中和原始凭证维表中挖掘出相关信息便可以对客户的信用状况加以分析，避免一些不必要的损失。
2.3.4 寻找潜在用户 运用数据挖掘技术可以从数据仓库中分析出客户的购买行为，对于某些低值易耗品用户的购买行为会呈现出一些倾向性，对于不同的用户采用不同的营销方式，向其定期或者不定期的推销其具有潜在需求的商品，可以促进企业商品的销售，现在许多电子商务网站已经做到了这一点。
基于财务数据仓库的数据挖掘技术还要很多更加广阔的运用，如风险与收益率的评估等在此就不做详细介绍了。
3 小结
财务流程信息化的过程中会产生大量的数据，于是需要一个大容量的数据库作为支持，然而随着数据的不多增加想要从海量的数据中寻找出对企业有用的财务信息用于支持管理者的决策和控制就需要建立起财务数据仓库，运用以统计学、人工智能和数据库技术维基础的数据挖掘技术对其进行数据处理得出对企业管理有帮助的信息。
参考文献：
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