随着市场竞争的越来越激烈,企业面临前所未有的挑战,财务诊断的重要性日益凸显。传统的财务诊断过程是由施诊专家接受受诊企业的委托,进而确定施诊主题,再进行详细正式的诊断分析,最后给出诊断结果,提出建议。但是传统的财务诊断过程过于简单,存在缺陷,缺乏对企业内外环境的仔细考虑,诊断效率偏低,不能提供更为可靠有效的诊断方案。本文以梁戈夫教授在2004年提出的MCS模型为基础,提出了基于数据挖掘和方案生成的财务诊断过程。首先,利用数据挖掘技术中的聚类分析方法对企业的财务资料进行收集,构建企业财务诊断的数据库。之后,构建财务诊断的指标体系,并利用统计分析的方法进行诊断分析,最后以图表表示诊断结果,使诊断结果直观简洁,便于理解。同时,以诊断结果为依据,利用方案生成技术生成基本诊断方案,并结合专家经验对诊断方案进行评价分析,得出最终方案。本文以X公司为例,详细介绍了基于数据挖掘和方案生成技术的财务诊断过程的具体应用,认为数据挖掘技术作为一种信息采集技术可以对大量的财务数据进行深层分析,获得有用的财务信息,将数据挖掘技术应用于企业财务诊断,减少繁杂的人工操作,提高财务诊断效率,同时结合统计分析的方法,优化了财务诊断的流程,使财务诊断过程更具逻辑操作性,得出更具客观性和科学性的财务诊断结果。方案生成技术作为一种系统工程技术应用于财务诊断,实现了人—机结合,这种人—机结合的方式提高了诊断效率和诊断方案的有效性。