财务智能可视化分析与文献综述

主题进行综述;最后，基于研究现状、研究主题、研究内容等视角分析财务智能研究领域存在的问题并给出相应的建议和未来研究展望。

【关键词】财务智能;文献计量;可视化分析;数据挖掘;OLAP

【中图分类号】F275

【文献标识码】A

【文章编号】1004-0994（2019）03-0024-9

一、引言

商业智能是指运用ETL、数据仓库、OLAP、数据挖掘等关键技术对商业信息进行加工、处理，为企业各层级决策者提供可靠、有用的信息，而财务智能是商业智能领域中的重要研究领域和分支，是商务智能系统的核心模块和关键组成部分。近年来，人工智能取得突破性进展，在大数据、高性能的计算能力和合理的智能计算框架的支持下，实现大数据智能。伴随着大数据智能技术的不断发展，商业智能（含财务智能）进入了快速发展阶段，特别是数据挖掘、机器学习、深度学习等关键技术与方法在财务智能领域的应用，使其理论与应用研究得到进一步深化。

德勤财务机器人的诞牛与应用引起了会计领域学者和实务工作者对人工智能的较大兴趣，在原有云计算、大数据与会计和财务融合研究的基础上，研究人工智能技术与财务领域的融合，实现财务智能。一直以来，运用EXCEL、OLAP、数据挖掘、神经网络等相关技术进行财务的多维度分析、财务预警系统构建等都可以看作是财务智能的研究领域。目前，诸多学者与实务工作者更多地将关注点放在运用最新的大数据智能技术实现财务的智能决策与专家群决策，为相关利益者提供更有效的决策信息。

为更直观、有效地掌握国内外学者在财务智能相关领域的研究现状、主题以及内容，本文首先运用文献计量方法对国内外财务智能相关研究领域进行可视化分析，然后对财务智能研究领域的核心研究丰题进行综述，最后基于研究现状和内容对财务智能领域研究进行述评和展望。本文所分析的数据丰要来源于国内外知名数据库。其中，国外数据来源于Web of Science，对“Accounting and Intelligent”进行丰题检索，检索年限截止到2017年，共检索出2607篇文献;国内数据来源于知网（ CNKI），检索条件设定为“（题名=智能and题名=财务）or（题名=智能and题名=会计）or（题名=数据挖掘and题名=财务）or（题名=数据挖掘and题名=会计）or（题名-OLAPand题名=财務）or（题名=OLAP and题名=会计）”，进行精确匹配检索，检索年限截止到2017年，来源期刊类别限定为核心期刊与CSSCI，共检索出86条记录。再运用Web of Science和CNKI自带的计量可视化分析软件进行结果分析。主要运用文献计量方法（科学数据挖掘）对财务智能的研究现状进行分析，分别从文献发表时间、地域分布、文献作者等方面，探讨财务智能领域的基本研究现状。最后从文献的研究方向、关键词等把握国内外对财务智能的研究热点和发展方向。

二、基于文献计量的财务智能国内外研究现状与可视化分析

（一）财务智能外文文献

关于财务智能的外文文献丰要有以下几个特征：①2607篇文献分布在2003～2017年间，2016年发表量达到最高点为311篇，占到这几年总发表量的11.929%，2017年发表量减少到208篇（7.979%），具体见图1。②2003～2017年，论文被引频次总计15736次，剔除自引频次后被引频次总计15610次，每项，平均引用次数为6.04次，h-index指数为56，说明财务智能领域的文献至少被引用56次的文献有56篇，其中单篇文献最高引文数为254次。③2607篇文献中，有1569篇为会议论文（Proceedings paper），占总量的60.184%，1091篇为期刊论文（Article），占总量的41.849%， 51篇为综述或评论（Review），文献涉及171个会议，452个出版物，涵盖了820位作者，发表数最多的（12篇）作者为Wang Y.。④2607篇文献涉及139个基金资助机构，最多的是中国国家自然科学基金（73篇）。

1.从研究文献的地域分布来看。2607篇文献丰要由来自79个国家和地区的学者撰写，说明财务智能相关研究在全世界具有一定的地域性发展空间。发表量排在前十位的国家和地区主要有中国、美国、法国等，具体见表1。说明我国在财务智能领域的研究成果丰硕，发文量处于国际领先地位。

2.从研究方向来看。2607篇文献涉及137个Web of Science学科类别（见表2），主要包括电子工程、计算机科学与人工智能、计算机科学理论方法、计算机科学信息系统等。可见，目前财务智能外文文献的研究丰要是将财务智能作为计算机科学、工程学和管理信息系统等领域中的某一模块或分支展开的，运用计算机科学、工程学、运筹学与管理科学等领域的研究方法，寻求在相应领域内实现财务智能的功能与创新。在这些研究领域中，关键词丰要集中于数据挖掘、财务分析、数据仓库，神经网络、XBRL等。

（二）财务智能中文文献

图2是财务智能中文文献发表和被引时间分布，可以看出：①86篇文献分布在1996～2017年间，数量分布上总体呈倒U型，2007年发表量最多，有10篇，但近几年发文量呈现波动，基本稳定在每年4篇左右。②2001～2017年论文被引频次总计693次，每项平均引用次数为8.06次，在2007年之前每年引文数量不到30次，2014年引文达到最高点为59次，其中单篇文献最高引文数为66次，被引次数超过20次的文献有6篇，具体见表3。可以看出，财务智能领域的高引论文丰要集中于数据挖掘与财务、财务预警、智能财务分析、XBRL、财务控制等方面。

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