呂雪梅

(北京中醫(yī)醫(yī)院順義醫(yī)院， 北京 101300)

0 引言

現(xiàn)今世界是一個(gè)經(jīng)濟(jì)一體化，信息發(fā)展飛速的時(shí)代，企業(yè)面臨著發(fā)展機(jī)會(huì)與生存的挑戰(zhàn)。在信息技術(shù)普及應(yīng)用作用下，企業(yè)與外部聯(lián)系逐漸緊密，不同形式的海量信息紛紛呈現(xiàn)在經(jīng)營(yíng)者面前[1]。如何在海量信息中選擇并利用對(duì)企業(yè)發(fā)展的有益部分，已經(jīng)成為現(xiàn)今企業(yè)經(jīng)營(yíng)者的主要難題。同時(shí)，企業(yè)之間的競(jìng)爭(zhēng)也更加激烈，要想持續(xù)保持自身企業(yè)的發(fā)展力與競(jìng)爭(zhēng)力，企業(yè)經(jīng)營(yíng)者必須在清楚地認(rèn)識(shí)到自身實(shí)力的前提下，對(duì)企業(yè)的日常經(jīng)營(yíng)與持續(xù)發(fā)展做出正確的決策，并根據(jù)企業(yè)的實(shí)際情況對(duì)其進(jìn)行不斷調(diào)整[2]。

隨著經(jīng)濟(jì)全球化進(jìn)程的不斷推進(jìn)，大量跨國(guó)公司拔地而起，極大地增加了公司之間的競(jìng)爭(zhēng)情況，企業(yè)面臨的不確定性也隨之增大。客觀角度來看，每一個(gè)企業(yè)財(cái)務(wù)狀況均是由正常轉(zhuǎn)向惡化，最終導(dǎo)致破產(chǎn)倒閉的過程[3]。若是在財(cái)務(wù)狀況出現(xiàn)惡化初期就發(fā)出風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警信息，企業(yè)及時(shí)采取應(yīng)對(duì)措施，避開、化解或者挽救可能出現(xiàn)的財(cái)務(wù)危機(jī)現(xiàn)象，可以為企業(yè)發(fā)展提供極大的幫助[4]。

財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警信息獲取的過程較為復(fù)雜，需要綜合考慮企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況、發(fā)展?fàn)顩r等海量信息，輔助決策系統(tǒng)應(yīng)運(yùn)而生，極大地推進(jìn)了財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的研究步伐。文獻(xiàn)[5]提出了基于Cox回歸的中小企業(yè)財(cái)務(wù)預(yù)警模型及實(shí)證，該研究利用Cox回歸模型篩選出對(duì)中小企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)有顯著影響的預(yù)警指標(biāo)，并預(yù)測(cè)企業(yè)自上市起每個(gè)時(shí)刻會(huì)發(fā)生財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的概率，構(gòu)建中小企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型。文獻(xiàn)[6]提出了基于模糊綜合評(píng)價(jià)法的互聯(lián)網(wǎng)保險(xiǎn)公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警研究，該研究從償付能力、資產(chǎn)質(zhì)量、資本結(jié)構(gòu)、經(jīng)營(yíng)能力、獲利能力、收益質(zhì)量和線上營(yíng)運(yùn)能力7個(gè)方面計(jì)算財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)值,運(yùn)用模糊綜合評(píng)價(jià)法構(gòu)造比較判斷矩陣，計(jì)算各層指標(biāo)體系權(quán)重，建立評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)，設(shè)立評(píng)判集，構(gòu)造隸屬度矩陣，計(jì)算財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)綜合評(píng)分值。但上述兩種研究仍存在著系統(tǒng)響應(yīng)時(shí)間長(zhǎng)、財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生率高等問題。

故提出基于多Agent的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警信息輔助決策系統(tǒng)設(shè)計(jì)研究，為企業(yè)財(cái)務(wù)管理與持續(xù)發(fā)展提供有效支撐。

1 財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警信息輔助決策系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)

硬件是設(shè)計(jì)系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行的前提與基礎(chǔ)。設(shè)計(jì)系統(tǒng)硬件主要為計(jì)算機(jī)子系統(tǒng)，關(guān)鍵硬件單元為處理器單元、硬盤單元與光學(xué)閱讀器單元，具體選型過程如下。

1.1 處理器單元

依據(jù)設(shè)計(jì)系統(tǒng)需求，選英特爾靈動(dòng)N280作為計(jì)算機(jī)子系統(tǒng)的處理器，采用英特爾GL40芯片組，最多支持4GB閃存，能夠?yàn)閼?yīng)用與驅(qū)動(dòng)程序提供存儲(chǔ)空間(1GB/2GB)。同時(shí)處理器內(nèi)部包含一個(gè)可用空置插槽，適用于雙通道，支持1-8GB空間，并帶有PCI插槽的可選擴(kuò)展模塊，能夠安裝多種設(shè)備。處理器性能參數(shù)如表1所示。

表1 處理器性能參數(shù)表

1.2 硬盤單元

選取企業(yè)級(jí)SAS與歸檔級(jí)SATA磁盤作為計(jì)算機(jī)子系統(tǒng)的硬盤。這些技術(shù)中，企業(yè)級(jí)SAS硬盤實(shí)質(zhì)上是最新的SCSI技術(shù)，利用串行技術(shù)來加快數(shù)據(jù)傳輸速度，并對(duì)其內(nèi)部結(jié)構(gòu)產(chǎn)生一定的優(yōu)化作用[7]。企業(yè)級(jí)SAS硬盤性能參數(shù)如表2所示。

表2 企業(yè)級(jí)SAS硬盤性能參數(shù)表

歸檔級(jí)SATA硬盤也被稱為串口硬盤，也是未來PC機(jī)硬盤的主要發(fā)展趨勢(shì)。歸檔級(jí)SATA硬盤具備優(yōu)質(zhì)的糾錯(cuò)能力，通過嵌入式時(shí)鐘信號(hào)提高數(shù)據(jù)傳輸?shù)目煽啃訹8]?，F(xiàn)有歸檔級(jí)SATA硬盤種類如表3所示。

表3 歸檔級(jí)SATA硬盤種類表

1.3 光學(xué)閱讀器單元

光學(xué)閱讀器是計(jì)算機(jī)子系統(tǒng)中的一種掃描器裝置，能夠?qū)⒓堎|(zhì)資料轉(zhuǎn)換為計(jì)算機(jī)能夠處理與顯示的數(shù)位信息。光學(xué)閱讀器的應(yīng)用可以降低財(cái)務(wù)人員的工作量，加快財(cái)務(wù)信息的錄入和輔助決策信息處理的效率，為企業(yè)經(jīng)營(yíng)者制定正確的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)措施，提供實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)支持。由于篇幅的限制，此研究概不對(duì)光學(xué)閱讀器結(jié)構(gòu)等信息進(jìn)行詳細(xì)的贅述。

上述過程完成了設(shè)計(jì)系統(tǒng)硬件單元的選型與設(shè)計(jì)，但是依然無法實(shí)現(xiàn)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警信息的輔助決策，故以設(shè)計(jì)好的硬件單元為基礎(chǔ)，設(shè)計(jì)系統(tǒng)軟件模塊。

2 財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警信息輔助決策系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)

設(shè)計(jì)系統(tǒng)軟件模塊主要包含數(shù)據(jù)庫(kù)模塊、功能Agent設(shè)計(jì)模塊和多Agent協(xié)作模塊，具體設(shè)計(jì)過程如下。

2.1 數(shù)據(jù)庫(kù)模塊

數(shù)據(jù)庫(kù)是設(shè)計(jì)系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行的基礎(chǔ)，也是設(shè)計(jì)系統(tǒng)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的一部分。數(shù)據(jù)庫(kù)由數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、模型庫(kù)與知識(shí)庫(kù)3部分構(gòu)成。其中，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中存儲(chǔ)的是財(cái)務(wù)預(yù)測(cè)計(jì)劃、決策、控制等相關(guān)原始信息。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中原始信息均是從會(huì)計(jì)核算系統(tǒng)中提取的，包括成本、資金、銷售與利潤(rùn)等。為了方便設(shè)計(jì)系統(tǒng)的應(yīng)用，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)將原始數(shù)據(jù)信息進(jìn)行了層次管理，具體如圖1所示。

圖1 原始數(shù)據(jù)信息層次管理框架圖

如圖1所示，歷史數(shù)據(jù)層主要為時(shí)間序列數(shù)據(jù)，常規(guī)情況下，存儲(chǔ)5-10年的企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)；當(dāng)前數(shù)據(jù)層存儲(chǔ)最新的企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，在一定時(shí)間后，設(shè)計(jì)系統(tǒng)會(huì)將該層數(shù)據(jù)自動(dòng)轉(zhuǎn)移至歷史數(shù)據(jù)層；歸納總結(jié)數(shù)據(jù)層是對(duì)歷史數(shù)據(jù)與當(dāng)前數(shù)據(jù)進(jìn)行歸納與總結(jié)，得到的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警信息輔助決策需要的綜合數(shù)據(jù)；分析決策數(shù)據(jù)層指的是高度綜合數(shù)據(jù)，能夠直觀地顯示企業(yè)的經(jīng)營(yíng)狀況，幫助企業(yè)經(jīng)營(yíng)者做出科學(xué)的、合理的決策。

模型庫(kù)是財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警信息輔助決策系統(tǒng)的核心部分之一，集合了全部的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型，存儲(chǔ)了全部財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)決策、分析的模型描述信息。模型庫(kù)主要以模型字典形式展示，具體如表4所示。

表4 模型字典表

知識(shí)庫(kù)是一個(gè)支持知識(shí)生成、存儲(chǔ)、維護(hù)與調(diào)用的軟件系統(tǒng)，具備搜索策略、推理機(jī)制、存取管理、完整性與一致性檢驗(yàn)等功能。

2.2 功能Agent設(shè)計(jì)模塊

功能Agent設(shè)計(jì)模塊主要包含兩部分，分別為界面Agent與信息源Agent設(shè)計(jì)。

界面Agent承擔(dān)著人機(jī)交互任務(wù)，貫穿于整個(gè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警信息輔助決策過程中。界面Agent結(jié)構(gòu),如圖2所示。

圖2 界面Agent結(jié)構(gòu)圖

信息源Agent是財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警信息輔助決策系統(tǒng)與網(wǎng)絡(luò)連接的橋梁。通過信息源Agent，設(shè)計(jì)系統(tǒng)能夠得到網(wǎng)絡(luò)上財(cái)務(wù)相關(guān)信息，并能夠?qū)ζ溥M(jìn)行下載、存儲(chǔ)等操作，能夠增強(qiáng)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警信息的精準(zhǔn)性。信息源Agent結(jié)構(gòu),如圖3所示。

圖3 信息源Agent結(jié)構(gòu)圖

2.3 多Agent協(xié)作模塊

設(shè)計(jì)系統(tǒng)是由一組相互獨(dú)立，并相互協(xié)作的Agent構(gòu)成。Agent是設(shè)計(jì)系統(tǒng)的構(gòu)成單元，也是獨(dú)立運(yùn)行的實(shí)體。在設(shè)計(jì)系統(tǒng)中，多Agent通過相互協(xié)作來實(shí)現(xiàn)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警任務(wù)。每一個(gè)Agent依據(jù)自身與其他Agent的信息來調(diào)整自身的行為，避免沖突的發(fā)生。

多Agent之間的通信方式包含點(diǎn)對(duì)點(diǎn)直接通信、廣播式、聯(lián)邦式與黑板式，依據(jù)設(shè)計(jì)系統(tǒng)需求，選取直接通信方式，其具備著可靠性高、定向、高速等優(yōu)勢(shì)。多Agent通信語(yǔ)言與協(xié)議為KQML，其規(guī)范地保留通信原語(yǔ)與保留參數(shù)，具體如表5所示。

表5 KQML規(guī)范表

多Agent協(xié)作機(jī)制應(yīng)用的是使用較為廣泛的合同網(wǎng)模型。在合同網(wǎng)模型中，全部Agent被劃分為兩種角色，分別為管理者與工作者，其工作流程如圖4所示。

圖4 合同網(wǎng)模型工作流程圖

多Agent協(xié)作機(jī)制中，主要通過信任度、友好度與積極度等參數(shù)來顯示多Agent的協(xié)作質(zhì)量。其中，信任度指的是Agenti對(duì)Agentj完成t類任務(wù)能力的評(píng)價(jià)，記為Trust(i,j,t)，初始值設(shè)置為0.5。

當(dāng)Agentj完成t類任務(wù)時(shí)，Agenti對(duì)其的信任度會(huì)上調(diào)ΔCaward，表達(dá)式為式(1)。

if

evaluate(i,j,t)>Vh

then

Trust(i,j,t)=Trust(i,j,t)+ΔCaward

(1)

當(dāng)Agentj未完成t類任務(wù)時(shí)，Agenti對(duì)其的信任度會(huì)下調(diào)ΔCpenalty，表達(dá)式為式(2)。

(2) KQML保留參數(shù)

if

evaluate(i,j,t)>Vl

then

Trust(i,j,t)=Trust(i,j,t)+ΔCpenalty

(2)

友好度指的是Agentj成功完成任務(wù)次數(shù)與Agenti委托任務(wù)總次數(shù)的比例，計(jì)算式為式(3)。

(3)

積極度指的是針對(duì)Agenti發(fā)出的任務(wù)，Agentj投標(biāo)次數(shù)與全部Agent投標(biāo)次數(shù)的比例，計(jì)算式為式(4)。

(4)

設(shè)計(jì)系統(tǒng)管理者根據(jù)各個(gè)工作Agent的投標(biāo)以及任務(wù)完成情況，對(duì)其參數(shù)進(jìn)行實(shí)時(shí)修改，以此來保障設(shè)計(jì)系統(tǒng)高效率的完成。

本文通過上述硬件單元與軟件模塊的設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)了財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警信息輔助決策系統(tǒng)的運(yùn)行，為我國(guó)企業(yè)發(fā)展與財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警研究提供一定的幫助。

3 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析

為了驗(yàn)證設(shè)計(jì)系統(tǒng)是否改善了現(xiàn)有系統(tǒng)存在的問題，采用MATLAB平臺(tái)設(shè)計(jì)仿真實(shí)驗(yàn)，具體實(shí)驗(yàn)分析過程如下。

3.1 實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備階段

為了保障實(shí)驗(yàn)的順利進(jìn)行，對(duì)Agent基本結(jié)構(gòu)進(jìn)行合理、科學(xué)的設(shè)置。Agent實(shí)質(zhì)上采用傳感器與字符串編碼來感知并作用于外界環(huán)境。常規(guī)情況下，大多數(shù)Agent不僅僅承擔(dān)著與環(huán)境的交互任務(wù)，也需要對(duì)接收到的信息進(jìn)行解釋與處理，以此來實(shí)現(xiàn)自身的任務(wù)。

Agent基本結(jié)構(gòu)如圖5所示。

圖5 Agent基本結(jié)構(gòu)圖

如圖5所示，Agent基本結(jié)構(gòu)為用戶界面、通信接口、感知模塊、推理模塊、計(jì)劃模塊、執(zhí)行模塊和知識(shí)庫(kù)，分別承擔(dān)著不同的任務(wù)。其中，用戶界面是人機(jī)交互的主要橋梁；通信接口承擔(dān)著Agent之間及Agent與環(huán)境的通信任務(wù)；感知模塊承擔(dān)著分類輸入信息任務(wù)；推理模塊與決策模塊依據(jù)輸入的信息進(jìn)行推理與決策；計(jì)劃模塊與執(zhí)行模塊，顧名思義即是制定計(jì)劃并對(duì)其進(jìn)行執(zhí)行；知識(shí)庫(kù)，存儲(chǔ)相應(yīng)數(shù)據(jù)，并為財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警信息輔助決策與計(jì)劃制定提供數(shù)據(jù)支撐。

3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

依據(jù)上述實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備結(jié)果，進(jìn)行財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警信息輔助決策仿真實(shí)驗(yàn)，通過系統(tǒng)響應(yīng)時(shí)間與財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生率來反映系統(tǒng)的性能指標(biāo)，具體實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析過程如下。

3.2.1 系統(tǒng)響應(yīng)時(shí)間分析

設(shè)計(jì)10種財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)情況，分別記為編號(hào)1-編號(hào)10，應(yīng)用現(xiàn)有系統(tǒng)與設(shè)計(jì)系統(tǒng)對(duì)其風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)警，記錄系統(tǒng)發(fā)出財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警信息的時(shí)間，即為系統(tǒng)響應(yīng)時(shí)間。

通過實(shí)驗(yàn)獲得系統(tǒng)響應(yīng)時(shí)間數(shù)據(jù),如表6所示。

如表6數(shù)據(jù)顯示，在不同財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)情況下，本文設(shè)計(jì)系統(tǒng)響應(yīng)時(shí)間均低于現(xiàn)有系統(tǒng)，并且穩(wěn)定性較好。

表6 系統(tǒng)響應(yīng)時(shí)間數(shù)據(jù)表

3.2.2 財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生率分析

對(duì)某一企業(yè)實(shí)施多種不同財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)情況，應(yīng)用現(xiàn)有系統(tǒng)與設(shè)計(jì)系統(tǒng)，觀察企業(yè)發(fā)生財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的概率，即為財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生率。

通過實(shí)驗(yàn)獲得財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生率數(shù)據(jù),如表7所示。

如表7數(shù)據(jù)顯示，與現(xiàn)有系統(tǒng)(35.12%-46.58%)相比較，本文設(shè)計(jì)系統(tǒng)(8.25%-10.20%)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生率更低。

表7 財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生率數(shù)據(jù)表

上述實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,應(yīng)用設(shè)計(jì)系統(tǒng)后，可以有效地縮短系統(tǒng)響應(yīng)時(shí)間，降低財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生率，充分證實(shí)了設(shè)計(jì)系統(tǒng)的有效性。

4 總結(jié)

此研究應(yīng)用多Agent設(shè)計(jì)了一個(gè)新的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警信息輔助決策系統(tǒng)，極大地縮短了系統(tǒng)響應(yīng)時(shí)間，降低了財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生率，能夠?yàn)槠髽I(yè)持續(xù)發(fā)展提供有效的幫助，同時(shí)也為財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警研究提供一定的理論參考。