决策支持系统及其商务智能相关技术的研究是当前信息领域的热门课题。但是从应用上来看,目前商务智能的实施、应用效果并不理想,离决策支持还有相当长的路要走,因此我们在此提出一个向他们过渡的阶段——财务智能。基于数据仓库的财务智能是以传统的会计信息系统数据库、ERP数据库及建立在其基础上的数据仓库为主要的数据源,通过联机分析处理和数据挖掘等技术对各类大量的数据和信息进行分析处理,实现了数据向信息的转换,它的分析结果进入知识库,并运用可视化技术以多维视图的形式交互动态地展示,为中、高层领导的决策提供有效的支持。本文首先介绍了会计信息化领域研究热点、智能型财务分析软件的发展现状、数据仓库、数据挖掘和决策支持系统等技术的研究及应用现状,并对其基本理论和关键技术进行了分析,为构建财务智能系统打好基础。然后给出财务智能的定义,并对财务智能系统构成及具体内容做了详尽分析。将财务智能系统分为四部分：财务智能分析、财务智能监控、财务智能决策、财务智能预警。接着对财务智能体系架构及处理过程进行了分析,并提出财务智能系统实施策略,针对目前研究现状及其实际应用,提出了低风险的财务智能与理想财务智能相结合的实施策略。并根据所提出的实施策略,对财务智能系统具体构成模块的典型模型实现进行探索。最后,总结了本文的创新及不足之处,指出了基于数据仓库和数据挖掘技术的财务智能系统的研究和发展的方向。本文的创新之处在于,基于当前商务智能应用效果不理想,提出了向商务智能的过渡阶段--财务智能,并分析其实施策略,尤其是针对当前应用情况提出了低风险的财务智能实施策略,为企业构建、实施财务智能提供了指导,为其最终应用商务智能乃至决策支持系统打好基础。此外,结合本人及团队对财务智能的研究及相关课题和企业实践,依据低风险财务智能实施策略,对财务智能系统中典型模型进行实现探索,一些模型已被企业推广、使用,为财务智能的推广、应用做出了贡献。