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数据平台的发展趋势对管理会计的影响

2019-08-17 13:38

  随着政府的引导和企业自身发展的需要,管理会计及其信息化的应用受到越来越多的重视。近年来,财务共享建设正在进入很多大中型企业财务信息化建设的视野。在智能财务共享平台体系下,财务人员实现了账务和税务自动化,可以从繁琐的重复劳动中解脱出来,更聚焦在业务分析、风险监控识别等有价值的工作上。智能财务共享平台通过连接和数字化改造,重构了传统财务处理流程,回归交易管理为核心的企业运营本质,更加高效和自动化。
  
  宝洁公司(Procter & Gamble)首席运营官罗伯特·麦克唐纳(Robert McDonald)借用一个军事术语来描述这一新的商业世界格局:“这是一个 VUCA 的世界。”VUCA 指的是不稳定(volatile)、不确定(uncertain)、复杂(complex)、模糊(ambiguous)。
  
  在这样一个VUCA的时代里,企业的商业模式和经营状况充满了变数,当今的管理会计应用一个主要目标是要帮助管理者应对众多的不确定性。在这样的环境下用传统的管理会计思维和技术已经不能满足企业需求。管理者需要更精细的数据,更实时的分析报告,更快的预测速度和更强的计算能力。  
  
  近年来,数据的展现、分析和利用呈现出以下四个新的趋势。
  
  一、移动化
  
  4G网络和H5技术的普及,促进了移动端应有的快速扩展,传统企业信息系统正在快速地向移动端迁移。在管理会计信息化领域,分析是移动化需求最迫切的功能,企业的管理决策者对信息获取的实时性要求,推进了分析报表移动化的普及。
  
  二、自助分析成主流
  
  以往企业上线分析系统往往是IT人员来推动和建设的,随着财务转型的加速,越来越多的企业开始设置专门的数据分析岗位。固定格式的分析图表和仪表盘,无法满足这些专业的数据分析人员对数据加工处理的需求,向IT人员提出分析需求等待开发报表也无法满足业务要求,自助式分析逐渐成为企业数据分析应用的普遍需求。管理会计信息系统必须借助后台的多维数据模型,向数据分析人员提供更灵活的自助数据分析功能,让分析人员能够通过拖拽、点击等快速的操作,在数据模型中对数据进行快速、多维度分析,并输出或者保存分析报表。
  
  三、自动化、智能化的数据分析
  
  随着数据量增加,为了提高分析人员的工作效率,自动化和智能化技术会在数据分析领域发挥更大的作用。
  
  传统的分析工作需要靠人按照一定的路径对管理数据进行浏览和探索(下钻、旋转),与预算、经营目标对比来寻找数据异常以发现经营和管理中的问题,并形成分析结论。这些重复性的工作(例行的日、周、月度分析报告)可以由系统利用自动化技术实现,释放分析人员查询数据的时间,让他们能更专注地把精力花在分析数据背后的原因上面。
  
  在自助分析方面,也可以利用语音或者文字交互,采用类搜索引擎的方式向系统提问,系统理解问题并在后台数据库中探索数据,并以适当的形式呈现给用户。智能化在数据分析领域有着广阔的应用空间。
  
  四、充分挖掘数据价值的数据科学平台
  
  最近几年来,“数据科学平台”一词在信息技术领域出现的频率很高,去年咨询机构Forrester将其提名为顶级新兴技术。数据科学平台旨在提供各种工具,帮助用户对多个来源的数据进行整合和研究,并建立和部署数据模型,利用这些模型处理实时数据,发挥更大价值。
  
  例如:在数据科学平台中,数据科学家可以利用一些具有隐形关联的历史数据,如企业内部的运营数据(订单数量,投诉数量等)和外部的数据(天气、社交网络情绪指数等)来训练机器学习的模型。利用训练完成的模型来对在线的数据进行预测,从而让历史数据的静态分析变成一个动态的预测模型。利用这套工具提高数据科学研究的透明度、可重复性和可扩展性,让数据科学家能够更轻松地将动态的结果(比如广告活动的预测结果)推送给基于这些结果做决策的人,替代静态的历史数据报告。
  
  金融、零售和科技公司中对数据的利用越来越普遍。数据科学家已成为美国最好的职业之一。思科等世界500强公司,数据科学团队规模已达到数百人。未来几年内数据科学平台应用会越来越多。(William Merchan,2017)
  
  在管理会计领域,数据科学平台会给数据的使用者带来更好的用户体验,让管理者的业务决策信息更充分、更好地支持计划预算和经营预测。(来源:管理会计网)

  管理会计师MAT中级适合于不满足掌握传统财会技能的人,考试涉及规划与报告、决策、科技、运营和领导力等多方面的知识和技能,目的在于扩大财务管理人员的知识广度,培养其预测商业需求及制定策略决策的能力,顺利实现财务人员角色转换。

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