一、数据仓库与财务决策支持系统（论文文献综述）
李童[1]（2021）在《大数据技术在企业财务决策中的应用研究》文中研究说明
肖聪[2]（2020）在《智能财务决策支持系统构建及应用研究 ——以JSNK集团公司为例》文中认为大数据、人工智能、移动互联、云计算、物联网等新一代信息技术推动着经济的飞速发展,财务信息系统特别是用于财务分析与风险管控的智能财务分析与决策系统应用对于企业具有重要的意义。企业如何从激烈的行业竞争中脱颖而出,充分利用信息技术革命加强企业管理提高企业竞争力,是企业所需要,也是管理者迫切想要实现的。本文从财务智能的内涵出发,通过理论与系统的构成研究发现,大数据融合的智能财务决策支持系统可以集成多源异构数据、进行多维度财务分析与可视化展现、洞察经营与财务状况、对标历史与行业竞争力、预测未来发展以及管控财务风险,是适合企业尤其是大型的集团公司实现全方位的财务处理、分析、对标、预测、风险管控的合理途径,满足了集团企业财务智能化需求。本文选取JSNK集团公司研究发现,JSNK集团公司实现了智能财务预测、洞察、对标和风控,在系统功能模块上对应为智能驾驶仓、智慧报表、智能财务分析报告与智能交互、智能对标（行业对标、历史对标、预算对标、同省国资企业对标等）、风险预警与管控以及财务预测。系统上线近5年,现运行良好,大大提高了财务分析效率和质量,更好的辅助企业管理者决策。最后,本文通过总结该系统上线后取得的成效分析和存在的问题,参照理论架构与实际应用情况,从数据源层,智能化程度、对标标准、财务动量与分析等角度对未来系统设计进行思考和展望。
姬书堂[3]（2020）在《大数据在企业财务决策中的应用研究 ——以A集团为例》文中认为大数据是中国经济新常态下创新驱动的发动机和产业转型的助推器,推动了管理方式变革、产业价值链体系重构,拉动了跨行业的数据融合和协同创新。2015年9月,国务院发布的《促进大数据发展行动纲要》将大数据发展确立为国家战略。大数据时代,财务管理作为企业总体战略的核心要素,企业可以通过分析大量的数据使决策更为准确。对于财务人员来说,必须掌握更为先进的技术才能应对大数据带来的挑战;对于财务管理者以及企业的决策者来说,应该重新审视和思考大数据对财务工作的影响,提升应对环境变化的决策能力。在此背景下,研究大数据在实践中的应用就显得尤为迫切。因此,本文着重研究了大数据在实践中的应用及其存在的问题。本文基于信息不对称理论、委托代理理论及风险管理理论为基础,分析了大数据对财务决策的影响机理,从大数据如何增强了预测的信息基础、大数据如何提高了决策的针对性、大数据如何构建了新的竞争优势、大数据如何促进了动态化决策四个维度进行分析;其次,通过对A集团大数据在财务决策中具体实施案例的分析,重点研究了管理中面临的现实问题以及通过大数据平台解决问题的效果;最后,通过本文研究希望能够对其他类似企业应用大数据进行财务决策提供参考与借鉴。研究发现,A集团通过大数据的应用,在采购管理、生产管控、资金预算及投资决策等方面相比之前取得较高的经济效益。由此得出结论:大数据时代,让海量数据深度服务企业决策,打通了业务和财务壁垒、提升了决策效率和质量、优化了组织架构和人员、增强了预测和预警能力。大数据工具的应用已成为辅助财务决策、提升企业价值的关键。
李嘉欢[4]（2019）在《人工智能下财务决策支持系统的机制与实施路径研究》文中指出财务决策质量对企业未来发展至关重要,但其受到决策有用信息完整性和决策者主观因素等的影响,往往具有不稳定性。为了解决这个问题,随着计算机技术的发展,财务决策支持系统应运而生,这在一定程度上改善了财务决策质量,但通过本文的调查研究发现,现有财务决策支持系统应用范围尚不广泛,并且存在着智能化程度不足、决策效率和效果欠佳和应用成本偏高等问题,并不能完全满足决策者的需求。近年来,人工智能技术的高速发展为这些问题的解决提供了新思路。人工智能技术包含的深度学习和自主学习、自然语言处理以及数据挖掘、推理感知等技术,可以帮助决策者全面且高效地理解决策问题,了解决策环境并制定决策方案。因此将人工智能技术应用于财务决策支持系统中,能够进一步提升财务决策质量。为了有效提高企业财务决策质量,推动人工智能技术与财务领域的深度融合,构建人工智能下财务决策支持系统是大势所趋。为了在理论上对人工智能下财务决策支持系统的构建奠定基础,从而更好地指导其在实践中的建设和应用,本文对其机制和实施路径进行了深入研究。本文以财务决策原理、有限理性理论、信息不对称理论和人工智能技术作为理论基础,采用调查问卷辅以实地调研的方式对现有财务决策支持系统的应用现状及人工智能下财务决策支持系统机制和实施路径所含要素的必要性和可行性进行了调研。并基于调研结果对构建人工智能下财务决策支持系统的必要性和可行性进行了分析。在此基础上本文构建了人工智能下财务决策支持系统的机制和实施路径。最后通过对应用了智能化程度行业领先的财务决策支持系统的A集团的案例分析,分析了企业现阶段财务决策支持系统建设所面临的典型问题,并提出了相应的改进建议和应用启示。通过研究发现:通过全面应用人工智能技术,新系统与现有系统相比具有更高的智能化程度,其构建可有效提高财务决策及时性和准确性,同时降低财务决策成本,并有利于推动管理会计与财务会计的融合。在机制构建上,新系统应包含数据层、分析层和决策层三部分,以大数据为基础和驱动力,遵循“决策有用信息-财务决策方法-财务决策”的工作原理,通过财务分析绘制各类画像并通过画像匹配得到财务决策。在实施路径构建上,新系统的实施以人机高度协同为基础。在外部,需从支持系统和相关制度两方面构建实施环境;在内部,应区分常规决策和复杂决策规划决策者参与程度不同的具体定制路径,并伴随财务决策评价实现系统持续完善。大型集团企业应注意到构建新系统的必要性,同时,在构建过程中应注意遵循循序渐进和成本收益原则,并关注人的因素对新系统应用效果的影响。
李佳臻[5]（2019）在《Q医院智能化财务分析系统案例研究》文中提出随着现今财务管理逐渐智能化的发展趋势,企业、医院等经营实体在促进经济转型升级之路上,对相关信息的应用方面提出了更高要求。近年来,财务管理的智能化在不断迅速发展,很大程度上提高了企业的经营管理能力,提升了企事业单位的工作效率,大数据、人工智能的发展也使得智能化财务分析系统的很多功能得以实现。在这样的背景下,如何能更好的为决策者提供高质量的财务分析报告,帮助管理者做出正确的决策,利用信息化技术加强自身竞争力,是每个企事业单位面临的机遇与挑战。本文通过文献研究及案例分析的方法,对Q医院使用智能化财务分析系统案例进行分析研究。首先介绍了研究背景与研究意义,并梳理智能化财务分析系统方面的研究现状,接着阐述了相关概念及医院的财务分析指标,以及医院智能化财务分析的发展现状,随后介绍Q医院智能化财务分析系统功能及使用现状,分析其使用效果及现存问题,最后从系统设计层面、技术层面、使用层面等三个方面总结出智能化财务分析系统的应用经验,并提出优化意见,同时对下一步研究工作提出展望。本文通过对Q医院智能化财务分析系统应用现状进行剖析,具有一定的理论高度和实践意义。通过对实际案例的研究,分析其应用情况的利弊与收益,指出智能化财务分析系统的应用价值和推广意义。同时在后续其他企业在面临相同问题时,为其使用智能化系统的选择做出了参考指导。
康娜娜[6]（2018）在《A集团财务决策支持系统应用研究》文中提出在企业财务管理信息化发展的过程中,应借助信息化手段,将企业业务信息与财务信息进行融合、推动财务会计、管理会计功能的有效发挥。随着大数据、人工智能、互联网等技术的高速发展,财务决策支持系统的许多功能得以实现。数据仓库技术的成熟,为企业决策支持系统提供底层数据保障。在财务管理信息化背景下,企业面临许多问题,如何利用信息化技术加强企业的竞争力,管理者如何做出正确的决策,是每个企业面临的巨大挑战,也是赋予每个企业的发展机遇。本文主要研究A集团财务决策支持系统的需求分析、应用现状、应用分析,从而对其他企业应用类似系统时提供参考及借鉴意义。A集团财务决策支持系统是一个为管理者提供决策支持的财务管理系统,帮助管理者更好的进行战略管理和决策支持,对集团进行更为有效的风险管控。此外A集团财务决策支持系统还能够生成各类管理和决策所需财务报告,对企业预算进行管理。本文主要对财务决策支持系统的具体应用情况进行分析,同时也对数据仓库等关键技术进行研究。通过对A集团在管理背景下所面临的管理痛点问题进行分析,引出A集团对财务管理系统的需求分析。A集团选择的财务决策支持系统,能够有效的解决A集团面临的大多数问题。此外,通过A集团的具体应用实践进行分析,归纳其在应用中所总结的经验与教训,为其他企业提供借鉴意义,也能引发对财务决策支持系统的思考。理论部分主要包含数据仓库、财务决策支持系统的相关知识。详细研究了数据仓库的概念特征、体系结构、ETL工具等。其次,针对财务决策支持系统的概念及国内外财务决策支持系统的应用现状进行分析。通过理论部分的研究,可以深层次对底层技术和相关概念进行梳理,为案例研究奠定坚实的基础。案例部分主要研究A集团的财务决策支持系统,自2015年上线至今,已进行四次迭代更新,从最初的报表管控功能、逐渐加入智能报告、对标预警和风险管控。通过不断的迭代更新,财务决策支持系统的功能日趋完善,且通过将近三年的实际运用,对其实践现状具有明确的数据,以便于进行研究。本文的案例研究主要通过提出问题——解决问题——解决问题的效果——借鉴意义的思路进行研究。首先,在A集团管理背景下,从企业面临的痛点问题引发对解决问题方式的思考。其次,A集团为何选择使用财务决策支持系统解决存在的问题,问题是否得到有效解决,在解决问题的过程中,有何经验和教训可以为其他企业所借鉴。通过对该案例的分析,可以得出财务决策支持系统能够有效的满足A集团管理信息化需求,并取得良好的效果,提高财务人员工作效率,为管理者决策支持提供数据支撑,全方位对企业进行风险管控。
常远[7]（2018）在《基于商业智能的财务分析系统研究 ——以L智能财务决策支持系统为例》文中提出目前,市场竞争日趋激烈,信息技术飞速发展。大数据、智能化、移动互联、云技术、物联网、区块链等技术及其应用不断发展,推动商业模式乃至整个社会发生一次又一次变革。在此背景下,如何充分利用财务数据,进行财务分析,帮助信息使用者认识财务数据背后隐含的信息,将数据本身转化为信息使用者易于接受和把握的信息与知识,作为信息使用者进行决策的依据,真正发挥数据应有的价值与作用,具有重要意义。一般来说,进行财务决策的基础,是采取适当的方法,对历史的财务数据进行分析,以便从中获取、抽象出对未来发展趋势的认识与假设。作为决策支持的信息来源,财务分析过程获得的信息是进行预测与决策的基础。因此,实践中鲜有独立的信息系统专门用于财务分析,而是将财务分析功能作为提供决策支持信息的重要模块,集成在财务决策支持系统之中。本文首先通过阅读文献的方式,梳理了现有文献中,财务分析系统或决策支持系统的财务分析模块的架构、设计与实现,结合后来案例分析过程中,进行实地调查时了解到的情况,总结了财务分析工作中需要信息系统解决的问题,归纳了财务分析任务对信息系统的一般需求。而后以L智能财务决策支持系统为例,研究该系统实现其财务分析报告自动生成、分析结果展示所依据的商业智能技术,讨论该系统的架构、实现财务分析功能的方式、在具体企业场景中的应用效果等内容,与之前总结的财务分析工作对信息系统的一般需求进行对比,总结案例系统完成财务分析工作时的优势及尚存在的不足,最后为该系统提出优化建议。
吴尚暐[8]（2015）在《N集团财务决策支持系统设计》文中研究说明本文主要汇报了N集团财务分析决策支持系统的设计,N集团是国内一家大型国资央企,N集团于2002年成立,企业战略计划通过财务决策支持系统的建设,公司财务决策信息化水平不断提高,对公司信息化的要求主要体现在三个层面：促进公司业务发展、协同融合管理能力,推进营销、工程、调度、生产等整个集团资源管理一体化水平,生产经营融合管理水平,并实现公司通信技术、控制技术、自动化技术的融合。新世纪进入信息大爆炸的时代,技术发展突飞猛进,物联网、云计算、SOA、三网融合等新技术不断应用到现实生产及管理中,N集团各个业务管理系统也联系在一起形成一个整体,如前后台监控、企业自动调度、信息报表分析、营销管理系统等,但是,进一步提高集团的管理水平,就需要通过管理信息与实时信息的交换及跨业务的整合流程及大量信息的自动流转,在大数据等新技术不断涌现的信息化发展背景下,争取实现将新技术融入到业务管理中去。本研究通过对国内财务决策支持状况研究,汲取国内先进企业的经验,总结财务分析目前的应用瓶颈,同时深入研究国资委对信息化建设要求和体制改革对企业信息化可能带来的新变化,结合N集团战略及各单位财务管理对财务分析信息化建设的需求,设计形成N集团的财务决策支持系统建设初步设计项目过程主要应用了观察法、访谈法、问卷法、电话会议法、实验法等研究方法,通过本研究,实现“三个提升”,全面提升信息化建设方式、信息化组织方式、信息化建设内容。本次设计已经考虑了构建全新的科学财务决策体系,融入预测评估方法及财务分析评价,统一的财务分析决策支持平台设计理念,整合财务系统数据分析能力,着力提升N集团财会信息转化为治理能力,顺应大型国企提升盈利能力改革的形势和需要；按照完全一致的财会指标标准数据,基于财务分析决策基础指标信息仓库。信息化的架构按照全集团统一技术标准、版本及选型,应用系统内、系统间、集团公司与下属机构相互联接,争取将来建设成为一个结构统一内容完整的信息平台。本次研究通过信息化手段,固化公司先进模式,遵循创新及发展的建设思路。重点考虑支持公司集约化管理资源、全方位管理客户、全生命周期管理资产三大管理理念。推动公司管理精益化,全面提升公司管理层决策水平。
黄子瑛[9]（2012）在《基于数据仓库的投资决策支持系统研究》文中指出在全球经济一体化的今天，企业信息化已经全面普及，计算机网络给传统企业的管理模式带来了全新的变革，改变了企业的运营模式、经营手段。企业经营的最终目的肯定是实现所有者权益最大化，如何做好财务决策，合理配置资源，提高资源的利用率变得尤为重要，投资决策作为财务决策的重要内容之一，其决策的正确与否直接关系到企业的兴衰成败。但是，我国企业目前的投资决策的方法和手段还比较落后，缺乏科学化的决策方法。随着数据仓库、数据挖掘、联机分析处理等技术的兴起，为企业财务决策支持系统的发展奠定了硬件基础，文章在对投资决策理论和决策支持系统的现状进行分析研究的基础之上，将数据仓库技术融合到投资决策支持系统当中，利用数据仓库的存储和组织技术为投资决策提供一个新型的分析处理环境。文章首先阐述了企业投资决策的前提条件以及其理论基础，对影响投资决策有效性的因素进行了分析，介绍了投资决策的一般方法；然后对投资决策支持系统的相关技术进行了阐述，对于数据仓库以及数据挖掘技术进行了介绍，并选取了螺旋式的系统开发方法作为系统的开发方法；在此基础之上对投资决策支持系统进行了详细的分析，提出了本系统的逻辑结构、描述了系统的体系结构、然后对系统的数据仓库、模型库、知识库以及人机交互部件的设计进行了较为详细的描述，在此基础之上提出了数据仓库集成的思想，将企业的投资、融资、股利分配决策数据进行集成分析研究，并以模型库中的预测模型为例，提出了引入衰减因子的变权重组合预测模型，通过仿真分析得出在投资决策支持系统的模型库中引入变权重组合模型的必要性，最后对本文的研究成果进行了总结。投资决策支持系统的构建有利于推动企业财务决策支持系统的建立于完善，提高企业的投资决策水平，为提高企业经济效益提供科学化的手段。
林宝容[10]（2012）在《基于数据挖掘的智能财务决策支持系统研究》文中研究说明随着企业信息化建设的深入发展，企业积累的业务数据越来越多，同时不断变化的市场环境和激烈的竞争，都促使管理人员对更深入信息的渴望。智能财务决策支持系统是传统决策支持系统与人工智能中的专家系统集成后，在财务领域的具体应用。运用智能财务决策支持系统可以帮助企业对数据进行分类、整理、加工和分析，将以往无法进一步使用的历史数据转化成能为高层决策者所用的知识库信息。但是现有的大多数智能财务决策支持系统的研究中，对于数据挖掘技术的应用不够具体详细，仅仅是笼统得给出模型库、知识库的构建，同时也很少结合企业实际情况，可操作性不强。针对实际应用中出现的问题，本人首先深入ZT集团实地调研，结合集团信息化建设现状及管理层需求，分析系统的目标和需要实现的功能，详细定义各模块的功能，采用包含四个层次的系统结构完成了对ZT集团智能财务决策支持系统的总体设计，确定了财务预测与决策、财务计划与控制、财务分析与报告及考核评价四个主题。由于本系统中的许多功能需要依靠先进的数据挖掘技术，因此本文对系统中的三个关键挖掘技术分别进行了研究：1)聚类方法。在对模糊聚类方法和灰色聚类方法进行了对比后，本文选择采用后者，并将其运用于“存货预测与决策”模块中；2)决策树技术。依据ZT集团项目投资的特点和功能需求，本文采用决策树方法解决投资项目的选择问题；3)关联规则挖掘技术。在分析了关联规则经典挖掘算法存在的不足后，本文采用函数映射的方法，将对数据库的扫描转变为对矩阵的扫描，将对重复率的计算转变为对矩阵内积的计算，从而实现对其运算效率的优化，最后运用JAVA编程语言，对算法进行开发实现，通过对比改进前后算法的运算效率，验证优化效果。并且根据ZT集团需求，将改进后的算法运用于投资决策子系统中对股票规则的挖掘。论文的最后以投资决策子系统为例，分析ZT集团智能财务决策支持系统的构建与开发。首先确定该子系统的目标与功能结构，及其运用的数据挖掘技术，包括决策树技术与关联规则挖掘技术。其次对子系统进行总体结构分析，将整个处理过程分为四个层次：基础数据层、数据仓库层、应用逻辑层或结果展现层。然后确定系统的模块，详细定义各模块实现的功能。最后采用JAVA编程语言，实现投资决策子系统的开发工作。
二、数据仓库与财务决策支持系统（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、数据仓库与财务决策支持系统（论文提纲范文）
（2）智能财务决策支持系统构建及应用研究 ——以JSNK集团公司为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.2.1 构建智能财务决策支持系统的关键技术 |
| 1.2.2 实施智能财务决策支持系统的经济效应研究 |
| 1.3 研究内容及框架 |
| 1.3.1 研究内容及创新点 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 研究技术路线 |
| 第二章 理论概述 |
| 2.1 财务决策支持系统 |
| 2.2 财务智能或智能财务 |
| 2.2.1 人工智能的发展历程 |
| 2.2.2 财务智能或智能财务内涵 |
| 2.3 智能财务决策支持系统的内涵及构成 |
| 2.3.1 智能财务决策支持系统的内涵 |
| 2.3.2 智能财务决策支持系统构成 |
| 第三章 智能财务决策支持系统应用需求研究 |
| 3.1 智能财务决策支持系统总体需求调研设计 |
| 3.2 智能财务决策支持系统应用需求调研分析 |
| 3.2.1 智能财务决策支持系统洞察需求分析 |
| 3.2.2 智能财务决策支持系统对标需求分析 |
| 3.2.3 智能财务决策支持系统财务预测需求分析 |
| 3.2.4 智能财务决策支持系统财务风险预警需求分析 |
| 3.3 JSNK集团智能财务决策支持系统构建需求分析 |
| 3.3.1 集团简介 |
| 3.3.2 JSNK集团智能财务决策支持系统的必要性分析 |
| 第四章 JSNK集团智能财务决策支持系统应用 |
| 4.1 JSNK集团智能财务决策支持系统应用的整体框架 |
| 4.2 JSNK集团智能财务决策支持系统应用分析 |
| 4.2.1 JSNK集团智能财务洞察应用 |
| 4.2.2 JSNK集团智能财务对标应用 |
| 4.2.3 JSNK集团智能财务预测应用 |
| 4.2.4 JSNK集团智能财务风险预警应用 |
| 第五章 JSNK集团智能财务决策支持系统应用效应研究 |
| 5.1 系统应用的整体效应 |
| 5.1.1 数据驱动的科学财务分析与决策 |
| 5.1.2 提升财务分析工作效率与有效性 |
| 5.2 系统实施后取得的具体成效 |
| 5.2.1 财务战略得以很好的贯彻执行 |
| 5.2.2 智能化财务可以优化企业管理水平 |
| 5.2.3 财务报告可以智能化生成 |
| 5.2.4 智能化财务可以提升管理决策有用性 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 智能财务决策支持系统需求调研总结 |
| 6.2 JSNK集团公司智能财务决策支持系统应用经验总结 |
| 6.3 智能财务分析与决策系统构建未来展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间的研究成果 |
（3）大数据在企业财务决策中的应用研究 ——以A集团为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究内容和方法 |
| 1.2.1 研究内容 |
| 1.2.2 研究方法 |
| 1.3 本文创新点与难点 |
| 2 文献综述及理论基础 |
| 2.1 相关概念界定 |
| 2.2 文献综述 |
| 2.2.1 大数据特征及大数据应用的领域 |
| 2.2.2 大数据在财务决策环节中的具体应用 |
| 2.2.3 大数据财务决策工具的开发应用 |
| 2.2.4 文献述评 |
| 2.3 理论基础 |
| 2.3.1 信息不对称理论 |
| 2.3.2 委托代理理论 |
| 2.3.3 风险管理理论 |
| 3 A集团大数据实施概况 |
| 3.1 A集团简介及信息化发展概况 |
| 3.1.1 A集团主要业务情况及研究意义 |
| 3.1.2 A集团信息化发展背景及规划 |
| 3.1.3 A集团大数据实施战略及步骤 |
| 3.2 A集团财务决策中面临的问题 |
| 3.2.1 人工输出数据周期长且准确率不高 |
| 3.2.2 “部门墙”和“信息孤岛”导致综合分析难度大 |
| 3.2.3 多系统运行使得业务和财务数据脱钩 |
| 3.2.4 管理效率低和资源配置不合理 |
| 3.3 A集团大数据财务决策平台介绍 |
| 3.3.1 相关行业应用案例对比 |
| 3.3.2 决策平台上线背景及架构 |
| 3.3.3 决策平台的战略价值 |
| 3.4 A集团大数据决策平台实施要点 |
| 4 大数据对财务决策影响及在A集团应用和实施效果 |
| 4.1 大数据对财务决策的影响 |
| 4.1.1 促进财务决策流程变革 |
| 4.1.2 大数据与财务决策相辅相成 |
| 4.2 大数据财务决策应用环节 |
| 4.2.1 大数据应用于财务分析 |
| 4.2.2 大数据应用于人资管理 |
| 4.2.3 大数据应用于销售管理 |
| 4.2.4 大数据应用于预算管控 |
| 4.2.5 大数据应用于经营决策 |
| 4.3 大数据决策过程 |
| 4.3.1 系统设计框架 |
| 4.3.2 数据清洗填报 |
| 4.3.3 前端实现和集成 |
| 4.3.4 权限分配和安全 |
| 4.4 A集团大数据决策的直接效果 |
| 4.4.1 拓宽了决策分析维度 |
| 4.4.2 统一了数据输出口径 |
| 4.4.3 提高了指标输出效率 |
| 4.4.4 实现了智能报表平台 |
| 4.5 A集团大数据决策的间接效益 |
| 4.5.1 组织更扁平人员更精简 |
| 4.5.2 采购精准化带动运营效率提升 |
| 4.5.3 实现产品质量精确追溯和联防 |
| 4.5.4 预算卡控前移使得控制力提高 |
| 4.5.5 投资决策风险实现精细管控 |
| 5 结论与启示 |
| 5.1 研究结论 |
| 5.2 启示 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间科研成果 |
| 致谢 |
（4）人工智能下财务决策支持系统的机制与实施路径研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 引言 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究目标与研究方法 |
| 1.2.1 研究目标 |
| 1.2.2 研究方法 |
| 1.3 研究内容与研究框架 |
| 1.4 文献综述 |
| 1.4.1 国外研究文献综述 |
| 1.4.2 国内研究文献综述 |
| 1.4.3 文献评述 |
| 1.5 研究特色与创新 |
| 第2章 相关概念界定及理论基础 |
| 2.1 财务决策 |
| 2.1.1 财务决策内涵及影响因素 |
| 2.1.2 财务决策目标 |
| 2.2 有限理性决策理论 |
| 2.3 信息不对称理论 |
| 2.4 人工智能 |
| 2.4.1 人工智能内涵及实现形式 |
| 2.4.2 数据挖掘 |
| 2.4.3 机器学习与深度学习 |
| 第3章 财务决策支持系统应用现状及主要问题调查分析 |
| 3.1 问卷设计 |
| 3.1.1 问卷发放对象 |
| 3.1.2 问卷内容 |
| 3.2 问卷发放与回收 |
| 3.3 问卷结果基本分析 |
| 3.3.1 问卷基本情况分析 |
| 3.3.2 问卷的信度检验 |
| 3.4 问卷结果统计分析 |
| 3.4.1 构建人工智能下财务决策支持系统的必要性程度分析 |
| 3.4.2 人工智能下财务决策支持系统机制构建有关问题分析 |
| 3.4.3 人工智能下财务决策支持系统实施路径构建有关问题分析 |
| 第4章 人工智能下财务决策支持系统构建的必要性及可行性 |
| 4.1 人工智能下财务决策支持系统构建的必要性 |
| 4.1.1 现有系统缺陷 |
| 4.1.2 新系统优势 |
| 4.2 人工智能下财务决策支持系统构建的可行性 |
| 4.2.1 经济方面可行性 |
| 4.2.2 技术方面可行性 |
| 第5章 人工智能下财务决策支持系统机制构建 |
| 5.1 新系统功能与结构 |
| 5.2 新系统信息化决策驱动机理 |
| 5.3 新系统决策模型构建 |
| 5.4 新系统工作原理 |
| 第6章 人工智能下财务决策支持系统实施路径构建 |
| 6.1 实施环境构建 |
| 6.1.1 支持系统构建 |
| 6.1.2 相关制度支持 |
| 6.2 财务决策具体定制路径 |
| 6.2.1 常规决策 |
| 6.2.2 复杂决策 |
| 6.3 财务决策评价与系统持续完善路径 |
| 6.3.1 财务决策评价原则 |
| 6.3.2 系统持续完善路径 |
| 6.4 人机协同实现机理 |
| 第7章 案例分析 |
| 7.1 案例背景 |
| 7.2 A集团财务决策支持系统的构建 |
| 7.2.1 A集团财务决策支持系统构建背景 |
| 7.2.2 A集团财务决策支持系统构建分析 |
| 7.2.3 A集团财务决策支持系统应用效果分析 |
| 7.3 A集团财务决策支持系统的改进及启示 |
| 7.3.1 A集团财务决策支持系统的改进建议 |
| 7.3.2 A集团财务决策支持系统构建及应用的启示 |
| 研究结论与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 A 人工智能下财务决策支持系统机制和实施路径研究调查问卷 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
（5）Q医院智能化财务分析系统案例研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究的背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.2.1 国外文献综述 |
| 1.2.2 国内文献综述 |
| 1.2.3 文献述评 |
| 1.3 研究方法和内容 |
| 1.3.1 研究方法 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.4 创新与不足 |
| 1.4.1 创新 |
| 1.4.2 不足 |
| 2 医院智能化财务分析系统概述 |
| 2.1 智能化财务分析系统的相关概念和特点 |
| 2.1.1 智能化财务分析系统的概念 |
| 2.1.2 智能化财务分析系统的关键技术 |
| 2.1.3 智能化财务分析系统的特点 |
| 2.2 医院财务分析特点及指标 |
| 2.2.1 医院财务分析特点 |
| 2.2.2 医院财务分析指标 |
| 2.3 医院智能化财务分析系统发展现状 |
| 3 Q医院智能化财务分析系统案例分析 |
| 3.1 Q医院基本概况 |
| 3.2 Q医院智能化财务分析系统实施情况 |
| 3.2.1 智能化财务分析的实现方式 |
| 3.2.2 智能化财务分析系统界面展示 |
| 3.2.3 智能化财务分析系统的功能 |
| 3.3 智能化财务分析系统应用效果分析 |
| 3.3.1 提高财务分析效率和质量 |
| 3.3.2 实现信息共通 |
| 3.3.3 加强精细化管理 |
| 3.3.4 提高财务分析时效性 |
| 3.4 智能化财务分析系统应用现存问题 |
| 3.4.1 财务报告提供的针对性有待加强 |
| 3.4.2 缺少提示报警机制 |
| 3.4.3 关联单位流程协同有待优化 |
| 4 经验总结与优化建议 |
| 4.1 经验总结 |
| 4.1.1 系统设计层面 |
| 4.1.2 技术层面 |
| 4.1.3 使用层面 |
| 4.2 优化建议 |
| 4.2.1 提供差异化定制功能 |
| 4.2.2 设置重点指标异常报警功能 |
| 4.2.3 增强流程协同与数据对接功能 |
| 5 研究结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（6）A集团财务决策支持系统应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 第一节 研究背景及意义 |
| 一、研究背景 |
| 二、研究意义 |
| 第二节 文献综述 |
| 一、国外文献综述 |
| 二、国内文献综述 |
| 三、文献述评 |
| 第三节 研究内容及框架 |
| 一、研究思路 |
| 二、本文框架 |
| 三、研究方法 |
| 第二章 数据仓库与财务决策支持系统理论分析 |
| 第一节 数据仓库 |
| 一、数据仓库的概念和特征 |
| 二、数据仓库与传统业务数据库的差异 |
| 三、ETL技术 |
| 四、数据仓库的体系结构 |
| 第二节 财务决策支持系统 |
| 一、财务决策支持系统 |
| 二、国外财务决策支持系统应用现状 |
| 三、国内财务决策支持系统应用现状 |
| 第三章 A集团管理信息化需求分析 |
| 第一节 A集团简介 |
| 第二节 A集团信息化发展概况 |
| 一、A集团信息化发展阶段 |
| 二、A集团信息化发展成果 |
| 第三节 A集团管理痛点问题分析 |
| 一、数据分析难 |
| 二、财务分析工作效率低下 |
| 三、管理者缺乏及时决策支持数据 |
| 四、风险管控效果不佳 |
| 第四节 A集团管理信息化需求分析 |
| 一、统一财务数据管理平台 |
| 二、灵活生成财务分析报告 |
| 三、一站式管理决策支持 |
| 四、全员风险管控 |
| 第四章 A集团财务决策支持系统案例分析 |
| 第一节 管理信息系统选择 |
| 第二节 财务决策支持系统架构 |
| 一、原始数据层 |
| 二、数据仓库层 |
| 三、应用逻辑层 |
| 四、展现层 |
| 第三节 财务决策支持系统关键技术与主要功能 |
| 一、系统关键技术 |
| 二、主要功能 |
| 第四节 财务决策支持系统具体应用实践 |
| 一、战略管理与决策支持 |
| 二、财务分析与报告 |
| 三、风险管控 |
| 第五章 A集团财务决策支持系统应用分析 |
| 第一节 A集团财务决策支持系统应用评估 |
| 一、系统应用具体收益 |
| 二、系统应用中存在的问题及解决方式 |
| 第二节 A集团应用财务决策支持系统的经验与教训 |
| 一、系统应用经验 |
| 二、系统应用教训 |
| 第三节 系统的不足及改进意见 |
| 一、A集团财务决策支持系统的不足 |
| 二、财务决策支持系统的改进及应用建议 |
| 第六章 总结与启示 |
| 第一节 总结 |
| 第二节 启示 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历及在学期间发表的研究成果 |
（7）基于商业智能的财务分析系统研究 ——以L智能财务决策支持系统为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 第一节 问题的提出 |
| 第二节 研究内容及其意义 |
| 第三节 研究方法及本文结构安排 |
| 第二章 决策支持系统与商业智能相关文献及理论综述 |
| 第一节 决策支持系统 |
| 一、国外研究情况 |
| 二、国内研究情况 |
| 第二节 商业智能及其部分具体技术方法 |
| 一、商业智能 |
| 二、决策树 |
| 三、数字仪表盘 |
| 第三节 商业智能与决策支持系统 |
| 第三章 财务决策支持系统的发展 |
| 第一节 财务决策支持系统 |
| 第二节 引入商业智能的决策支持系统 |
| 第四章 财务分析对信息系统的需求 |
| 第一节 财务分析系统需要解决的问题 |
| 一、财务分析与决策支持 |
| 二、对财务分析系统的需求探讨 |
| 第二节 财务分析系统需求分析 |
| 一、具体功能需求分析 |
| 二、一般性能需求分析 |
| 第五章 L智能财务决策支持系统的设计 |
| 第一节 L智能财务决策支持系统介绍 |
| 第二节 L智能财务决策支持系统的架构 |
| 一、数据采集层 |
| 二、数据仓库层 |
| 三、应用逻辑层与展示层 |
| 第六章 L智能财务决策支持系统的应用 |
| 第一节 基于决策树方法的财务分析报告自动生成 |
| 一、财务分析报告自动生成功能的一般技术实现过程 |
| 二、财务分析报告自动生成过程中的剪枝 |
| 三、对异常状况的处置 |
| 第二节 基于数字仪表盘的分析结果展示 |
| 一、财务分析结果的一般展示 |
| 二、抽象能力指标的展示 |
| 第三节 L智能财务决策支持系统的具体应用场景举例 |
| 第七章 总结与建议 |
| 第一节 L智能财务决策支持系统财务分析功能的优势 |
| 一、良好的开放性 |
| 二、分析与报告的自动化 |
| 三、结果展示的灵活性 |
| 第二节 L智能财务决策支持系统财务分析功能的不足及建议 |
| 一、L智能财务决策支持系统的不足 |
| 二、对L智能财务决策支持系统中财务分析功能的建议 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历及攻读硕士学位期间的研究成果 |
（8）N集团财务决策支持系统设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 本研究课题的学术背景及理论与实际意义 |
| 1.2 国内外文献综述 |
| 1.3 本研究课题的来源及主要研究内容 |
| 1.3.1 本研究课题的来源 |
| 1.3.2 主要研究内容 |
| 第二章 总体方案设计与选择论证 |
| 2.1 研究的思路及框架 |
| 2.2 项目目标与内容 |
| 2.3 部署方式设计 |
| 2.4 实施推广方案设计 |
| 第三章 研究方案设计与数据处理 |
| 3.1 研究方案设计的可行性 |
| 3.2 研究方案设计的有效性 |
| 3.3 研究数据处理及分析 |
| 第四章 财务决策支持系统理论分析 |
| 4.1 向价值最大化转变的财务管理目标 |
| 4.2 向价值管理型转变的财务管理职能 |
| 4.3 向业务全过程渗透的财务参与方式 |
| 4.4 财务管理中广泛应用信息化新技术 |
| 4.5 财务管理应用发展分析 |
| 第五章 N集团财务决策支持系统设计 |
| 5.1 工作思路 |
| 5.2 工作方法 |
| 5.3 财务决策支持框架设计 |
| 5.3.1 设计目标 |
| 5.3.2 设计思路 |
| 5.3.3 设计方法 |
| 5.4 系统应用模型设计 |
| 5.5 指标体系设计 |
| 5.5.1 关于指标分类 |
| 5.5.2 指标体系 |
| 5.5.3 指标体系应用 |
| 5.6 财务决策支持模型设计 |
| 5.6.1 设计目标 |
| 5.6.2 设计思路 |
| 5.6.3 设计方法 |
| 5.6.4 财务决策支持业务架构 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表的论文 |
| 致谢 |
（9）基于数据仓库的投资决策支持系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景 |
| 1.2 研究的目的与意义 |
| 1.2.1 研究的目的 |
| 1.2.2 研究的意义 |
| 1.3 文献综述 |
| 1.3.1 决策支持系统研究现状 |
| 1.3.2 财务决策支持系统研究现状 |
| 1.4 文章结构 |
| 1.5 研究主要创新点 |
| 第2章 企业投资决策理论概述 |
| 2.1 投资决策概念 |
| 2.2 有效投资决策的先决条件 |
| 2.3 企业投资决策的理论基础 |
| 2.4 企业投资决策的方法 |
| 2.4.1 静态投资决策方法 |
| 2.4.2 动态投资决策方法 |
| 2.5 投资决策方法的运用 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 财务决策支持系统的相关技术基础 |
| 3.1 数据仓库技术 |
| 3.1.1 数据仓库的基本概念及其特点 |
| 3.1.2 数据仓库的结构 |
| 3.2 数据挖掘技术 |
| 3.2.1 数据挖掘的概念 |
| 3.2.2 数据挖掘的体系结构 |
| 3.2.3 数据挖掘在决策支持系统的应用 |
| 3.3 财务决策支持系统开发技术 |
| 3.3.1 财务决策支持系统的概念 |
| 3.3.3 基于数据仓库技术的决策支持系统的架构 |
| 3.3.4 财务决策支持系统的开发方法 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 投资决策支持系统分析 |
| 4.1 决策支持系统亟待解决的问题 |
| 4.2 投资决策系统的设计思想 |
| 4.3 系统目标 |
| 4.4 系统主要功能 |
| 4.5 系统决策流程图 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 投资决策支持系统设计 |
| 5.1 投资决策支持系统的逻辑结构设计 |
| 5.2 数据仓库系统的设计 |
| 5.2.1 元数据的设计 |
| 5.2.2 多维数据仓库的结构设计 |
| 5.2.3 数据仓库集成 |
| 5.2.4 OLAP 应用设计 |
| 5.3 模型库系统设计 |
| 5.3.1 模型的分类 |
| 5.3.2 模型库设计 |
| 5.3.3 模型库管理系统设计 |
| 5.3.4 模型构建举例-改进的变权重组合预测模型 |
| 5.4 知识库系统设计 |
| 5.4.1 知识库设计 |
| 5.4.2 知识库管理系统 |
| 5.5 人机对话系统设计 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 总结 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 研究的不足 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（10）基于数据挖掘的智能财务决策支持系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 问题的提出及研究的意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文的研究工作和主要内容 |
| 2 智能财务决策支持系统及数据挖掘概述 |
| 2.1 决策支持系统概述 |
| 2.1.1 决策支持系统的概念 |
| 2.1.2 决策支持系统的主要特征和功能 |
| 2.2 智能决策支持系统概述 |
| 2.2.1 智能决策支持系统概念的提出 |
| 2.2.2 传统决策支持系统的体系结构 |
| 2.2.3 专家系统 |
| 2.2.4 智能决策支持系统的体系结构 |
| 2.3 智能财务决策支持系统概述 |
| 2.3.1 智能财务决策支持系统概念 |
| 2.3.2 智能财务决策支持系统的体系结构 |
| 2.4 数据仓库概述 |
| 2.4.1 数据仓库的定义及特征 |
| 2.4.2 数据仓库的系统结构 |
| 2.5 数据挖掘 |
| 2.5.1 数据挖掘的定义及功能 |
| 2.5.2 数据挖掘结构及过程 |
| 2.5.3 数据挖掘策略与技术 |
| 3 ZT 集团智能财务决策支持系统设计 |
| 3.1 ZT 集团智能决策支持系统的应用背景和现状 |
| 3.1.1 应用背景及现状 |
| 3.1.2 需求分析 |
| 3.2 系统目标及实现功能 |
| 3.2.1 系统的目标 |
| 3.2.2 系统功能 |
| 3.3 ZT 集团 IFDSS 的系统架构 |
| 3.3.1 系统体系架构设计 |
| 3.3.2 体系架构分析 |
| 3.3.3 系统处理过程 |
| 3.4 智能财务决策支持系统总体设计 |
| 3.4.1 基本流程 |
| 3.4.2 系统主题的划分 |
| 3.4.3 系统功能模块 |
| 3.4.4 系统数据模型构建 |
| 4 ZT 集团智能财务决策支持系统中关键数据挖掘技术研究 |
| 4.1 系统的关键技术研究 I——聚类方法研究 |
| 4.1.1 聚类分析法对比 |
| 4.1.2 灰色聚类分析方法的具体应用 |
| 4.2 系统的关键技术研究Ⅱ——决策树方法研究 |
| 4.3 系统的关键技术研究Ⅲ——关联规则算法研究 |
| 4.3.1 关联规则挖掘的经典算法 |
| 4.3.2 关联规则挖掘算法的初步改进 |
| 4.3.3 关联规则挖掘算法的进一步改进 |
| 4.3.4 实验设计 |
| 4.3.5 数据准备 |
| 4.3.6 实验结果 |
| 4.3.7 关联规则挖掘算法在投资决策中的应用举例 |
| 5 ZT 集团智能财务决策支持系统中子系统开发与实现 |
| 5.1 基于数据挖掘投资决策子系统的构建 |
| 5.1.1 系统的目标及功能结构 |
| 5.1.2 构建步骤 |
| 5.1.3 数据挖掘技术的具体应用 |
| 5.2 投资决策子系统的开发分析 |
| 5.2.1 系统总体分析 |
| 5.2.2 系统开发工具 |
| 5.2.3 基础系统 |
| 5.2.4 基础数据 |
| 5.3 系统总体架构及数据模型设计 |
| 5.3.1 系统处理过程设计 |
| 5.3.2 数据模型设计规则 |
| 5.3.3 数据模型设计思路 |
| 5.4 系统功能模块及其功能 |
| 5.4.1 系统功能模块设计 |
| 5.4.2 各模块功能 |
| 5.5 系统实现 |
| 5.5.1 数据库设计及转换 |
| 5.5.2 主要界面 |
| 5.5.3 模型库设计 |
| 5.5.4 知识库与推理机设计 |
| 6 总结及展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 后续研究的展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录一 |
| 附录二 |
四、数据仓库与财务决策支持系统（论文参考文献）
- [1]大数据技术在企业财务决策中的应用研究[D]. 李童. 北京邮电大学, 2021
- [2]智能财务决策支持系统构建及应用研究 ——以JSNK集团公司为例[D]. 肖聪. 江西理工大学, 2020(01)
- [3]大数据在企业财务决策中的应用研究 ——以A集团为例[D]. 姬书堂. 河南财经政法大学, 2020(08)
- [4]人工智能下财务决策支持系统的机制与实施路径研究[D]. 李嘉欢. 首都经济贸易大学, 2019(07)
- [5]Q医院智能化财务分析系统案例研究[D]. 李佳臻. 中国财政科学研究院, 2019(02)
- [6]A集团财务决策支持系统应用研究[D]. 康娜娜. 上海国家会计学院, 2018(01)
- [7]基于商业智能的财务分析系统研究 ——以L智能财务决策支持系统为例[D]. 常远. 上海国家会计学院, 2018(01)
- [8]N集团财务决策支持系统设计[D]. 吴尚暐. 广东工业大学, 2015(03)
- [9]基于数据仓库的投资决策支持系统研究[D]. 黄子瑛. 湘潭大学, 2012(01)
- [10]基于数据挖掘的智能财务决策支持系统研究[D]. 林宝容. 杭州电子科技大学, 2012(09)