基于XBRL的財務診斷研究*

廣西大學商學院 梁戈夫 龐大蓮 肖 翊

一、引言

網(wǎng)上施診需要適當?shù)木W(wǎng)絡工具的支持。在Web 2.0的概念下，不需通過服務器瀏覽下載僅通過P2P（peer-to-peer－伙伴對伙伴）即可直接進入對方的計算機交換文件，不打開網(wǎng)頁即可得到RSS閱讀器輸出的網(wǎng)頁內(nèi)容。這無疑為實施網(wǎng)絡診斷創(chuàng)造了良好的條件。而在語義技術下的Web3.0，不僅結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集，包括半結(jié)構(gòu)化甚至零散的數(shù)據(jù)內(nèi)容都能以RDF和OWL語義格式的形式普遍存在。這時，互聯(lián)網(wǎng)轉(zhuǎn)化成為數(shù)據(jù)庫，并向智能化邁進。Web3.0將網(wǎng)上財務施診帶入了可全面實施階段。

XBRL是Web3.0進行網(wǎng)絡數(shù)據(jù)化階段的一個部分。XBRL的應用不僅改變了企業(yè)財務信息的披露方式，給財務報告編制者、閱讀者以及信息監(jiān)管者帶來了極大的便利，還會對其它領域產(chǎn)生深遠的影響。例如，采用XBRL的網(wǎng)絡財務報告模式，將給審計和財務會計環(huán)境帶來極大的改變，而XBRL的進一步發(fā)展和應用，也將推進網(wǎng)絡審計和網(wǎng)絡財務施診等新的手段和形式的不斷發(fā)展，使網(wǎng)上實施財務診斷趨于實現(xiàn)。XBRL作為財務報告形式的全面推廣，預示著財務網(wǎng)絡施診環(huán)境逐漸形成。但目前相關研究主要涉及網(wǎng)上審計及審計鑒證的質(zhì)量和安全，較少涉及財務診斷和數(shù)據(jù)挖掘。實行企業(yè)財務的網(wǎng)上診斷，將面臨利用XBRL和網(wǎng)絡工具對會計報表以及更規(guī)范的相關信息進行數(shù)據(jù)挖掘，并且合理有效地進行評價判斷和生成診斷方案的任務。本文試圖從財務診斷中數(shù)據(jù)獲取及XBRL規(guī)范化、XBRL的運用與數(shù)據(jù)挖掘過程以及網(wǎng)上財務診斷與方案生成等方面進行研究。

二、XBRL運用于財務診斷的相關研究

（一）XBRL運用于審計評價的研究 審計評價研究是最接近財務診斷的相關研究。Rezaee（2001）等學者都認為，一旦XARL基礎建立，連續(xù)實時審計將成為可能。因此必將要求新的審計準則、審計方法與程序、審計服務模式。Boritz與No（2003）對XBRL運用于審計進行了一定深入的研究，他們提出將XBRL轉(zhuǎn)換為可擴展的驗證報告語言（XARL），而這時對XBRL格式財務報表的審計不僅包括對財務報表項目的審計，更重要的是對信息系統(tǒng)的審計。

國內(nèi)學者姜玉泉等（2004）介紹了XBRL在網(wǎng)絡審計上的可能應用，認為XBRL網(wǎng)絡審計將改變追溯舊數(shù)據(jù)來檢查被審單位在過去財務狀態(tài)和活動的情況，從而有可能實施實時審計和連續(xù)審計。認為XBRL改變了審計模式，使連續(xù)實時審計成為可能。張?zhí)煳骱透咤\萍（2007）進一步認為，利用XBRL技術還可以提供更多的超過審計鑒證職能的咨詢和認證增值等服務。是由于審計的特點和專業(yè)的要求，在目前關于XBRL網(wǎng)絡審計的研究中，專門提出在審計過程對所使用的會計報表實施數(shù)據(jù)挖掘的較少，而更多的關注的是XBRL會計報表提供信息和數(shù)據(jù)的質(zhì)量、可靠性和安全性。為了解決XBRL會計報表的質(zhì)量安全性，一般提倡對會計報表的可靠性進行審計。呂志明（2011）構(gòu)建了基于XBRL的審計流程，建議實行對XBRL實例文檔的一致性驗證、對報表數(shù)據(jù)進行邏輯校驗、風險評估和舞弊識別、審計報告的安全認證加密和數(shù)字簽名等流程。

（二）XBRL運用于財務診斷過程的研究 目前將XBRL運用于財務診斷，并且研究其診斷形式和方案生成過程的直接研究不多。瞿曉龍（2007）較早提出了將XBRL運用于財務診斷領域的想法。他認為按XBRL的應用規(guī)范，只要在財務數(shù)據(jù)或非財務數(shù)據(jù)上添加適當標記，施診者可以輕松獲取所需數(shù)據(jù)和信息，不管這些數(shù)據(jù)列示在財務報表中，還是數(shù)據(jù)庫里,甚至在文本文件中。從而大大拓寬了數(shù)據(jù)來源。并且主張使用杜邦體系來實現(xiàn)診斷方案財務施診過程。

（三）基于XBRL的方案生成與數(shù)據(jù)挖掘研究 由于XBRL在數(shù)據(jù)調(diào)用乃至生成相應方案上具有優(yōu)越性，目前的研究多集中在如何將一般的會計信息轉(zhuǎn)換生成具有XBRL格式財務報表上。歐陽電平和龔云蕾（2007）歸納了財務報告層面的XBRL格式轉(zhuǎn)換模式和分類賬層面的XBRL財務報告編制模式。有學者從XBRL報告模式實現(xiàn)路徑的技術路徑依賴性出發(fā)，提出其報告模式的技術構(gòu)架為：由XBRL分類標準提供標準數(shù)據(jù)支持，由Internet服務實時框架編制實時報告，加之企業(yè)軟件依據(jù)XBRL的層次結(jié)構(gòu)所實現(xiàn)的數(shù)據(jù)向下挖掘功能，三者共同支撐起決策導向的財務報告模式。劉國英（2008）提供的一個較清晰的基于XBRL的財務數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)技術程序模型，可提供財務診斷評價時采用XBRL實施數(shù)據(jù)挖掘參考，如圖1所示。

圖1 基于XBRL的財務數(shù)據(jù)挖掘模型

綜上所述，雖然近年來將XBRL運用于相關領域已有一定的研究，但XBRL運用于財務診斷及其數(shù)據(jù)挖掘過程的研究仍然匱乏，其主要原因除了XBRL的運用尚未成熟外，企業(yè)診斷理論中數(shù)據(jù)挖掘和方案研究的欠缺，也使得XBRL的研究無法與其銜接。

三、財務診斷中XBRL的運用與數(shù)據(jù)挖掘過程

借助最新的企業(yè)診斷理論和方法，在XBRL及網(wǎng)絡和計算機技術的支持下，開始將數(shù)據(jù)挖掘技術應用到網(wǎng)上財務施診過程中。利用XBRL等工具，可支持對數(shù)據(jù)源進行多次訪問、提取及分析。提取數(shù)據(jù)集合中隱藏在數(shù)據(jù)間的有用信息。經(jīng)過深層次的挖掘和提取，使數(shù)據(jù)成為診斷符合施診主題的有效信息，形成判斷、決策和構(gòu)建施診方案的基本條件。

（一）XBRL在財務診斷中的作用 作為網(wǎng)上財務診斷的工具，XBRL的優(yōu)點是非常明顯的。XBRL能為財務診斷提供強大分析整理的平臺，并可實現(xiàn)網(wǎng)上實時溝通診斷，提高財務診斷的可靠性和效率。

（1）提供迅速收集整理數(shù)據(jù)的方式。對財務數(shù)據(jù)進行標準化和特定的標記分類，可以使其在數(shù)據(jù)信息的交換、識別、摘錄、整理等方面實現(xiàn)自動化，減輕成本并提高準確度。因此XBRL特定的提供大量數(shù)據(jù)和分析整理的數(shù)據(jù)信息功能，將被全面地運用于財務診斷。其中橫向數(shù)據(jù)（如行業(yè)數(shù)據(jù)）的獲得，將非常有利于財務診斷的橫向?qū)φ铡?/p>

（2）與財務診斷分析工具或關系模型相匹配。例如用杜邦分析法進行財務診斷，以凈資產(chǎn)收益率為起點，可根據(jù)每一層指標的演算關系，以及指標之間的內(nèi)在聯(lián)系分析判斷企業(yè)的財務能力。該分析過程可以由支持XBRL的財務診斷信息系統(tǒng)獨立完成，無須人工干預，大大節(jié)省了診斷的時間。

（3）提供靈活的報告生成工具。XBRL技術可以根據(jù)樣式單的設置，對財務診斷系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)進行分類，抽取各類報表需要的信息，重新組合成多張符合各用戶要求的報表。同時，報表生成后用戶仍可根據(jù)需求進行修改，刪減無關信息，更新數(shù)據(jù)，構(gòu)成了財務診斷報告階段的雙向數(shù)據(jù)交流機制，極大促進了診斷結(jié)果的傳達和落實。

（4）實現(xiàn)特定信息的追蹤和搜索。XBRL可向下挖掘（Drill－Down）、橫向挖掘（Drill－Transverse），實現(xiàn)特定信息的追蹤和搜索。XBRL具有的跨平臺功能，可以在不同的信息之間建立連接，跟蹤相關的信息線索。可自上向下地考察數(shù)據(jù)源，一直追溯到數(shù)據(jù)的底層，實現(xiàn)對財務報表的深入閱讀和分析。XBRL的技術特點，實際上還構(gòu)建了行業(yè)內(nèi)（甚至跨行業(yè)）比較的數(shù)據(jù)挖掘平臺。即在很大程度上實現(xiàn)了提供構(gòu)建行業(yè)診斷標準的基礎，使得在企業(yè)診斷中難以建立行業(yè)標準的困境得以打破。

（二）XBRL環(huán)境下財務診斷的數(shù)據(jù)挖掘過程 根據(jù)企業(yè)診斷對數(shù)據(jù)挖掘的要求以及XBRL的特點，基于XBRL的數(shù)據(jù)挖掘過程可設計為主要包括財務數(shù)據(jù)獲取及XBRL規(guī)范化、財務診斷數(shù)據(jù)挖掘以及結(jié)果評價構(gòu)建方案主題三個階段。各部分之間的信息流動和數(shù)據(jù)交換都可基于XBRL進行，如圖2所示。

圖2 基于XBRL的網(wǎng)上財務診斷數(shù)據(jù)挖掘一般過程模型

（1）數(shù)據(jù)獲取及XBRL規(guī)范化。財務診斷首先需要獲取財務數(shù)據(jù)，財務數(shù)據(jù)主要來源于企業(yè)內(nèi)外部的多個數(shù)據(jù)源的業(yè)務數(shù)據(jù)庫。這些數(shù)據(jù)往往有多種表現(xiàn)形式，如文本形式、電子表格、會計信息系統(tǒng)報表格式、關系數(shù)據(jù)庫等，數(shù)據(jù)格式比較雜亂。但這些數(shù)據(jù)一般可以分為基于XBRL描述的財務數(shù)據(jù)源與非XBRL描述的財務數(shù)據(jù)源。基于XBRL描述的財務數(shù)據(jù)不需要進行格式轉(zhuǎn)換可直接進行數(shù)據(jù)挖掘，而非XBRL描述的財務數(shù)據(jù)，要將其處理為以XBRL描述的財務數(shù)據(jù)，才符合數(shù)據(jù)挖掘的要求。

（2）基于XBRL的財務診斷數(shù)據(jù)挖掘。這個階段是數(shù)據(jù)挖掘技術運用的核心部分，也是網(wǎng)上財務診斷的重要階段。通過采用聚類分析、主成分分析、關聯(lián)規(guī)則、決策樹分析、神經(jīng)網(wǎng)絡等數(shù)據(jù)挖掘方法，從企業(yè)大量的具有統(tǒng)一XBRL格式的財務數(shù)據(jù)中挖掘出潛在的、有用的知識或模式。這一階級主要有建立財務指標體系及數(shù)據(jù)挖掘兩個重要環(huán)節(jié)。

建立財務指標體系。施診者根據(jù)診斷需要，經(jīng)由XBRL技術轉(zhuǎn)換的財務數(shù)據(jù)進行選擇，建立財務指標體系。并可利用聚類分析等方法將這些財務指標分類，使同類財務指標具有相似性，為下一環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)挖掘作好準備。

財務診斷數(shù)據(jù)挖掘環(huán)節(jié)。圖2所示實際上僅為初診階段的數(shù)據(jù)挖掘，主要針對財務數(shù)據(jù)進行，目標是尋找出影響經(jīng)營效果的財務關鍵因素?？刹捎眠m當?shù)臄?shù)據(jù)挖掘算法，如主成分分析法、因子分析法等，然后利用相關軟件工具進行具體的數(shù)據(jù)挖掘。財務診斷數(shù)據(jù)挖掘，實際上還包括對方案主題關聯(lián)因素的數(shù)據(jù)挖掘，和參考方案組合時的數(shù)據(jù)挖掘（參見下節(jié)圖3）。

（3）基于XBRL的數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果評價。在此階段要對財務診斷數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果進行分析和評價，剔除其中的不相關數(shù)據(jù)及重復數(shù)據(jù)，并用一種易于理解的形式對挖掘結(jié)果進行必要的解釋。根據(jù)實際需要，可有針對性的再次進行挖掘。對財務數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果的評價，將形成對該受診對象的首要財務弊病的認識，根據(jù)一定的目的（如委托人或施診人的意愿），構(gòu)建財務診斷方案主題，為生成最終的財務診斷方案準備基本條件。

在數(shù)據(jù)挖掘完成之后，要將所得到的知識，形成符合XBRL規(guī)范的知識庫，以方便數(shù)據(jù)的再挖掘和提取。整個財務診斷的數(shù)據(jù)挖掘過程支持對數(shù)據(jù)源的多次循環(huán)往復的訪問、析取，并且每次分析后都會將分析結(jié)果自動保存至財務診斷數(shù)據(jù)庫，然后再進行深層次的挖掘過程。這樣可以大大提高財務診斷的效率與質(zhì)量。

四、網(wǎng)上財務診斷與方案生成

新的企業(yè)診斷理論研究為財務網(wǎng)上診斷提供了理論基礎。財務的網(wǎng)上診斷與方案生成主要參考企業(yè)診斷方案生成的基本流程、企業(yè)診斷方案生成的MCS模型、財務診斷信息系統(tǒng)與指標體系，并在此基礎上考慮財務診斷的固有特點。

（一）網(wǎng)上財務診斷方案生成基本流程 網(wǎng)上財務診斷是指施診時獲取財務和非財務信息和數(shù)據(jù)，對信息和數(shù)據(jù)進行判別、整理、分析，形成財務結(jié)論，提出和形成改善方案等主要診斷流程，主要依賴網(wǎng)絡和計算機來進行。根據(jù)梁戈夫等（2004）提出的MCS診斷模型，考慮財務診斷的特點和需要，設計出網(wǎng)上財務診斷過程模型FCS，如圖3所示。這個過程模型包括數(shù)據(jù)收集整理、數(shù)據(jù)挖掘與初診、診斷方案主題形成、方案組合生成四個階段。

圖3 網(wǎng)上財務診斷方案生成基本流程模型FCS示意圖

首先，利用XBRL等工具，收集各種初始數(shù)據(jù)。通過一定的凈化和轉(zhuǎn)換處理，形成待運用和挖掘的數(shù)據(jù)庫；其次是進行數(shù)據(jù)挖掘和初診?？赏ㄟ^聚類分析對初始數(shù)據(jù)進行降維，再利用主成分分析、因子分析等數(shù)據(jù)挖掘方法，對財務指標進行初診和評價；然后，將初診的結(jié)果通過與委托者的溝通和施診者的專業(yè)判斷，構(gòu)建財務診斷的施診主題；最后，圍繞施診主題，進行數(shù)據(jù)的再挖掘和評估，形成對不同施診主題的因素支持群以進行方案組合，形成財務診斷和改善的參考方案。在網(wǎng)絡環(huán)境下施診，克服了信息溝通和傳播的許多障礙，可能實現(xiàn)網(wǎng)上在線溝通，并使用更多的數(shù)據(jù)和資料進行分析判斷（多因素判斷和組合）。網(wǎng)絡施診與XBRL等技術結(jié)合，通過對診斷分析過程中的人-機配合進行合理安排，可將數(shù)據(jù)挖掘和方案生成技術貫穿于財務診斷的整個過程，使財務診斷過程主要部分實現(xiàn)智能化，提高了施診的質(zhì)量與效率。

（二）網(wǎng)上財務診斷方案主題的擬定與數(shù)據(jù)再挖掘

（1）財務診斷方案主題的擬定。根據(jù)梁戈夫的研究意見，診斷方案的主題不一定是由委托者開始主訴時提出的診斷命題。除了委托者的意見和要求，診斷方案主題還應與施診過程初步檢查的結(jié)果及施診者的專業(yè)判斷能力相關。具有較高價值的施診方案，其診斷主題應是在產(chǎn)生初診檢查背景后，由委托者與施診者的需求與專業(yè)判斷的綜合而形成。在由XBRL和數(shù)據(jù)挖掘支持的網(wǎng)上財務診斷過程中，初診可以與數(shù)據(jù)挖掘過程同時進行。如對待分析的財務指標，經(jīng)降維處理后，可從財務數(shù)據(jù)庫中，提取已經(jīng)凈化和轉(zhuǎn)換處理的相應數(shù)據(jù)，應用主成分分析、因子分析、神經(jīng)網(wǎng)絡分析等數(shù)據(jù)挖掘方法，找到影響財務全局的關鍵因素或敏感因素。而這些關鍵因素或敏感因素，配合委托者的需求和施診者的判斷，很可能成為企業(yè)要分析和改善的診斷主題?？紤]委托方現(xiàn)有的環(huán)境和施診角度（如解決問題的先后和對其它因素指標的影響），考慮施診者的經(jīng)驗和雙方解決問題的風格，即可圍繞初診形成的關鍵因素或敏感因素，擬定本次診斷的施診主題。

（2）圍繞財務診斷方案主題的數(shù)據(jù)再挖掘。施診主題擬定后，可圍繞主題實行數(shù)據(jù)的再挖掘。在網(wǎng)絡和XBRL及Web3.0等技術平臺的支持下，圍繞施診方案主題的數(shù)據(jù)再挖掘，可分為：企業(yè)內(nèi)部財務數(shù)據(jù)挖掘、企業(yè)內(nèi)部非財務數(shù)據(jù)挖掘、外部財務數(shù)據(jù)及非財務信息挖掘三部分。例如圍繞施診主題關聯(lián)指標和數(shù)據(jù)的尋找分析、圍繞診斷方案關聯(lián)指標和數(shù)據(jù)的尋找和歸納等等、對相關和關鍵數(shù)據(jù)的驗證、對報表所聯(lián)系的指標和數(shù)據(jù)的審核分析等等。圍繞施診主題和診斷方案的數(shù)據(jù)再挖掘過程，是現(xiàn)代的財務診斷理論和模式對數(shù)據(jù)挖掘較有特色的運用。與初診時進行的數(shù)據(jù)挖掘比較，主要是企業(yè)內(nèi)部的財務指標和數(shù)據(jù)不同，圍繞施診方案主題的數(shù)據(jù)再挖掘，是更加廣泛意義上的數(shù)據(jù)挖掘。即財務數(shù)據(jù)上，既包含向下挖掘（主要是企業(yè)內(nèi)部、財務報表背后與其相關的數(shù)據(jù)），還包含橫向挖掘（主要是行業(yè)內(nèi)的和部分行業(yè)外的數(shù)據(jù)）；在非財務數(shù)據(jù)上，還應了解到包含企業(yè)內(nèi)部與施診主題關聯(lián)較大的數(shù)據(jù)和因素（如供應產(chǎn)品、銷售、生產(chǎn)、研發(fā)、經(jīng)營模式等等），以及行業(yè)環(huán)境中關聯(lián)較大的數(shù)據(jù)和因素（如市場、行業(yè)政策、競爭者、供應者、價格、原料、能源、環(huán)保等等）。但作為財務診斷，其數(shù)據(jù)挖掘應以財務指標和數(shù)據(jù)為主體。其它非財務的關聯(lián)因素，對于不同的行業(yè)可形成一定的數(shù)據(jù)挖掘關聯(lián)形式或影響模式。

（三）網(wǎng)上財務診斷方案生成 方案生成技術多用于系統(tǒng)工程中，是形成備選方案的一種方法技術。將網(wǎng)上財務診斷與方案生成技術相結(jié)合，可以使網(wǎng)上財務診斷趨于智能化與自動化。方案生成可應用智能數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)分析、專家系統(tǒng)等工具。

（1）與診斷過程密切相關的方案生成安排。根據(jù)MCS模型，以方案生成為導向的診斷模式，可拉動和安排整個施診過程的各個要素，動員不同環(huán)節(jié)的方法和工具相配合，實現(xiàn)沿施診流程發(fā)展的診斷效能的增強，并能提供不同主題的診斷方案組合。本研究提出的財務診斷方案的生成模型，是一種采用多因素反復判斷組合的決策過程。同企業(yè)診斷的MCS模型一樣，財務診斷方案生成實際上已經(jīng)貫穿于施診的全過程，也是數(shù)據(jù)挖掘不斷深入運用的綜合過程。如圖3所示，對財務指標的整理和篩選、通過數(shù)據(jù)挖掘的方法尋找和判斷影響財務問題的關鍵或敏感因素（初診過程）、擬定施診方案的主題、圍繞施診主題的數(shù)據(jù)再挖掘分析，每一個環(huán)節(jié)都構(gòu)成了財務診斷方案的分析判斷部分。而這些分析判斷有指標、有數(shù)據(jù)、有分析、有圖表展示，分析判斷手段相互印證、判斷思路邏輯清晰。即財務診斷方案的分析判斷部分，在對施診主題的擬定和數(shù)據(jù)再挖掘環(huán)節(jié)已經(jīng)完成，余下還需要生成的，是改善方案的部份。在方案生成工具的運用上。到此處涉及的診斷方案生成，大體上利用相關的軟件（如Excel、SPSS等）與XBRL相結(jié)合，即可獲得相應的報表和分析圖。通過專門的開發(fā)，可以形成專業(yè)性的方案生成軟件。而其中有關文字的表述，可相應格式化。即只需少部分修改潤色，就可實現(xiàn)大部分自動化或智能化。

（2）改善參考方案的生成要素。方案主題擬定后，圍繞施診主題的數(shù)據(jù)再挖掘和評估，形成對不同施診主題的因素支持群。此時施診者可根據(jù)前面分析診斷的背景，應用專業(yè)知識和經(jīng)驗，設計并組合出不同的改善方案。而參考方案的改善部分，可設計為具有數(shù)個不同層面要素的半結(jié)構(gòu)化組合。如某具有六層面要素改善方案結(jié)構(gòu)可設計為：方案的思路目標；方案的本質(zhì)即解決角度（著眼點、手段、改善總幅度）；方案的內(nèi)容要點（分項改善的內(nèi)容和改善幅度，可形成表格形式）；方案的關鍵（影響全局或促成成敗的因素）；方案的措施（如人、財、物、時間、組織上的保障，主要圍繞關鍵因素）；方案的評估（如評估方案解決問題的覆蓋面、效度、價值性等）。按診斷定制性的特殊要求，此處的方案生成，采用一定的人工手段并提供施診者充分發(fā)揮篇幅較為適合。即診斷方案改善部分的半格式化形式，只采取該部分以半自動形式生成，一些具體內(nèi)容有待于施診者根據(jù)施診方案的具體情況填入。但如果要制定財務報表，則可開發(fā)或利用相關財務軟件，通過輸入必要的引導數(shù)據(jù)，就可能自動生成財務報表。

五、結(jié)論

利用網(wǎng)絡進行財務診斷需要工具和診斷理論方法的支持。XBRL的推廣應用，使網(wǎng)絡財務診斷能以較高效率實現(xiàn)。借助于新近研究的企業(yè)診斷模型MCS，可以嘗試構(gòu)建基于XBRL的財務診斷數(shù)據(jù)挖掘流程，找出影響財務狀況的成功關鍵因素，形成財務施診的方案主題，并通過數(shù)據(jù)再挖掘和因素組合，由此組建生成財務診斷方案。本研究所描述的，包含了多因素反復判斷組合決策過程及方案生成的財務診斷模型和施診方式，運用了最新企業(yè)診斷理論和網(wǎng)絡語言工具，將可能使企業(yè)財務診斷在準確性、高效化、自動化和實時施診等方面趨于實現(xiàn)。

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