大數(shù)據(jù)時(shí)代財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)向管理會(huì)計(jì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的路徑研究

馬銀花 阿克蘇職業(yè)技術(shù)學(xué)院

引言

隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的成熟與廣泛應(yīng)用，財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)不再僅僅局限于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)收集、報(bào)告和審計(jì)，而更趨向于積極參與企業(yè)決策和戰(zhàn)略制定的過程，這一轉(zhuǎn)變?yōu)樨?cái)務(wù)會(huì)計(jì)向管理會(huì)計(jì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了契機(jī)，管理會(huì)計(jì)作為企業(yè)內(nèi)部決策的主要支持系統(tǒng)，其數(shù)字化轉(zhuǎn)型是適應(yīng)時(shí)代潮流、提高企業(yè)決策效能的內(nèi)在需求，這種數(shù)字化轉(zhuǎn)型不僅關(guān)乎企業(yè)的內(nèi)部運(yùn)作效率，更涉及企業(yè)在市場競爭中的靈活應(yīng)對和戰(zhàn)略決策的敏銳性。因此，研究大數(shù)據(jù)時(shí)代財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)向管理會(huì)計(jì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的路徑，具有重要意義。

一、大數(shù)據(jù)時(shí)代財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)向管理會(huì)計(jì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型存在的問題

（一）數(shù)據(jù)資源利用率不高

第一，企業(yè)相關(guān)數(shù)據(jù)存在“信息孤島”現(xiàn)象，所涉及的數(shù)據(jù)往往分散在不同的系統(tǒng)和部門中，無法實(shí)現(xiàn)有效的集成和共享，導(dǎo)致財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)對數(shù)據(jù)資源利用率不高，無法實(shí)現(xiàn)管理會(huì)計(jì)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。第二，數(shù)據(jù)分析沒有可視化自動(dòng)化，大數(shù)據(jù)時(shí)代的特點(diǎn)是數(shù)據(jù)量龐大、復(fù)雜多樣，傳統(tǒng)的手工分析方法已經(jīng)無法勝任，在財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)向管理會(huì)計(jì)轉(zhuǎn)型的過程中，往往還存在著數(shù)據(jù)分析和處理的瓶頸，缺乏自動(dòng)化的分析工具和可視化的數(shù)據(jù)展示方式，導(dǎo)致分析效率低下。第三，數(shù)據(jù)智能化決策支撐不足，財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型需要將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可操作的信息，以支持智能化的決策制定和業(yè)務(wù)運(yùn)營。但很多企業(yè)在財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)和管理會(huì)計(jì)之間的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和整合方面還存在困難，導(dǎo)致數(shù)據(jù)的數(shù)字化程度不夠，無法為智能化決策提供足夠的支撐。第四，業(yè)財(cái)融合深度不夠，由于對業(yè)務(wù)層面的不夠深入了解，導(dǎo)致財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和管理數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)性和一致性不足，使得在數(shù)字化運(yùn)營過程中，財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)和管理會(huì)計(jì)的銜接不夠緊密，難以實(shí)現(xiàn)數(shù)字化運(yùn)營的全面推進(jìn)。

（二）平臺(tái)數(shù)字化功能不全

首先，當(dāng)前大部分企業(yè)的財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)系統(tǒng)存在著系統(tǒng)功能不夠智能和全面的問題，即使有數(shù)字化系統(tǒng)，但其功能和智能化程度有限，無法滿足管理會(huì)計(jì)的需要，阻礙了財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)向管理會(huì)計(jì)的有效轉(zhuǎn)型。其次，財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)向管理會(huì)計(jì)轉(zhuǎn)型需要建立智能化的管理會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)庫，以支持?jǐn)?shù)據(jù)的整合、分析和決策。但目前很多企業(yè)在數(shù)據(jù)庫建設(shè)方面仍然存在不足，缺乏智能化的數(shù)據(jù)管理和應(yīng)用能力，導(dǎo)致財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)和管理會(huì)計(jì)之間的銜接和數(shù)據(jù)共享困難，影響了數(shù)字化轉(zhuǎn)型的順利進(jìn)行。最后，在財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)向管理會(huì)計(jì)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型中，缺乏系統(tǒng)化的數(shù)據(jù)治理體系是一個(gè)重要問題，數(shù)據(jù)作為企業(yè)重要的資產(chǎn)，需要進(jìn)行全面的數(shù)據(jù)治理，包括數(shù)據(jù)的收集、處理、存儲(chǔ)和使用等環(huán)節(jié)。但目前很多企業(yè)在數(shù)據(jù)治理方面存在缺乏規(guī)范和標(biāo)準(zhǔn)、數(shù)據(jù)質(zhì)量不高、數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)高等問題，阻礙了財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)向管理會(huì)計(jì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的進(jìn)程。

（三）數(shù)字化管理程度不深

首先，傳統(tǒng)財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)主要利用歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)算編制，缺乏對未來發(fā)展趨勢的準(zhǔn)確預(yù)測，而數(shù)字化轉(zhuǎn)型要求財(cái)務(wù)部門建立基于大數(shù)據(jù)分析的預(yù)算管理模式，通過對大量數(shù)據(jù)的挖掘和分析，準(zhǔn)確預(yù)測企業(yè)未來的經(jīng)營情況，為決策提供更有針對性的預(yù)算方案。其次，傳統(tǒng)財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)在成本管理方面多依賴人工核算和統(tǒng)計(jì)，容易出現(xiàn)數(shù)據(jù)錯(cuò)誤和信息滯后的問題。而數(shù)字化轉(zhuǎn)型要求財(cái)務(wù)部門借助大數(shù)據(jù)技術(shù)，建立智能化的成本管理和控制系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集、自動(dòng)化核算和智能化分析，提高成本管理的準(zhǔn)確性和效率。再次，數(shù)字化轉(zhuǎn)型要求財(cái)務(wù)部門建立基于大數(shù)據(jù)分析的綜合管理會(huì)計(jì)報(bào)告體系，包括財(cái)務(wù)、運(yùn)營、市場等多個(gè)維度的指標(biāo)和分析，為企業(yè)管理層提供全面的決策依據(jù)。而傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)報(bào)告主要關(guān)注財(cái)務(wù)狀況和財(cái)務(wù)績效，缺乏對非財(cái)務(wù)因素的綜合考慮，極大地限制了管理會(huì)計(jì)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。最后，數(shù)字化轉(zhuǎn)型要求財(cái)務(wù)部門建立基于大數(shù)據(jù)分析的績效考核管理體系，將財(cái)務(wù)指標(biāo)與非財(cái)務(wù)指標(biāo)相結(jié)合，綜合評估企業(yè)各個(gè)層面的績效，為管理者提供更準(zhǔn)確、全面的績效評估結(jié)果，促進(jìn)企業(yè)持續(xù)改進(jìn)和發(fā)展。

二、大數(shù)據(jù)時(shí)代財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)向管理會(huì)計(jì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的路徑

（一）構(gòu)建數(shù)據(jù)資產(chǎn)化數(shù)智化體系

第一，建立數(shù)據(jù)共享平臺(tái)和數(shù)據(jù)連接機(jī)制，實(shí)現(xiàn)內(nèi)外部數(shù)據(jù)的互通共享，以獲得更全面、多元的數(shù)據(jù)資源，為管理會(huì)計(jì)分析和決策提供更準(zhǔn)確、全面的數(shù)據(jù)支持。第二，構(gòu)建適應(yīng)管理會(huì)計(jì)需求的信息系統(tǒng)，例如，采用大數(shù)據(jù)技術(shù)、人工智能等技術(shù)手段，構(gòu)建智能化的財(cái)務(wù)管理信息系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)對財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的自動(dòng)化采集、處理和分析，以及對數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)監(jiān)控和預(yù)測分析，提高財(cái)務(wù)信息的準(zhǔn)確性、及時(shí)性和可靠性，滿足管理會(huì)計(jì)的信息需求。第三，根據(jù)不同的管理會(huì)計(jì)應(yīng)用場景，構(gòu)建相應(yīng)的數(shù)據(jù)價(jià)值鏈服務(wù)體系，如通過對業(yè)務(wù)流程的分析和優(yōu)化，將財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)與其他數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)和整合，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的交叉應(yīng)用和共享，為企業(yè)管理層提供全面的決策支持。同時(shí)，利用大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)，開展數(shù)據(jù)挖掘和預(yù)測分析，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的潛在價(jià)值并加以利用，推動(dòng)企業(yè)管理會(huì)計(jì)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。第四，加強(qiáng)業(yè)務(wù)部門和財(cái)務(wù)部門之間的深度融合，共同推動(dòng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，如建立跨部門的數(shù)據(jù)共享和協(xié)同機(jī)制，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)部門與財(cái)務(wù)部門的數(shù)據(jù)互通和協(xié)同分析，促進(jìn)業(yè)務(wù)決策與財(cái)務(wù)決策的一體化，實(shí)現(xiàn)業(yè)財(cái)管理的全面數(shù)字化。此外，需要加強(qiáng)對業(yè)務(wù)部門人員和財(cái)務(wù)人員的培訓(xùn)和學(xué)習(xí)，提高其對數(shù)字化技術(shù)的理解和應(yīng)用能力，推動(dòng)業(yè)務(wù)部門和財(cái)務(wù)部門的協(xié)同工作。

（二）優(yōu)化平臺(tái)數(shù)字化智能化功能

首先，基于數(shù)據(jù)中臺(tái)構(gòu)建管理會(huì)計(jì)系統(tǒng)，數(shù)據(jù)中臺(tái)是一個(gè)集成和管理企業(yè)數(shù)據(jù)的平臺(tái)，可以將分散的數(shù)據(jù)集中存儲(chǔ)，并提供數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化和一致性，為財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)提供更精準(zhǔn)和可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。通過構(gòu)建數(shù)據(jù)中臺(tái)，可以實(shí)現(xiàn)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的集中管理和共享，提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和準(zhǔn)確性。在管理會(huì)計(jì)系統(tǒng)中，可以根據(jù)不同的需求和指標(biāo)，對財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和計(jì)算，從而支持企業(yè)的決策和管理工作。其次，在管理會(huì)計(jì)系統(tǒng)中，可以建立決策支持模型，通過大數(shù)據(jù)技術(shù)和數(shù)據(jù)庫的支持，提供高質(zhì)量的決策支持。例如，可以基于數(shù)據(jù)分析和預(yù)測模型，對企業(yè)的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和預(yù)測，為企業(yè)提供準(zhǔn)確的財(cái)務(wù)預(yù)測和決策建議。此外，還可以通過數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)，發(fā)現(xiàn)隱藏在財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)中的潛在規(guī)律和趨勢，為企業(yè)的決策提供更多的信息和洞察。再次，在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的過程中，財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)需要建立一個(gè)智能化的數(shù)據(jù)治理體系，包括數(shù)據(jù)的采集、整理、存儲(chǔ)、清洗和安全等方面。通過引入人工智能和自動(dòng)化技術(shù)，可以實(shí)現(xiàn)對財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的智能化治理和管理，提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可信度。同時(shí)，通過建立數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)機(jī)制，保護(hù)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的安全性和完整性。最后，傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)共享中心主要是為了提供財(cái)務(wù)信息的共享和協(xié)同工作，而在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中，可以將財(cái)務(wù)共享中心轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)共享中心。數(shù)據(jù)共享中心可以集成不同部門和業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，提供數(shù)據(jù)的共享和交流平臺(tái)，促進(jìn)跨部門的協(xié)同工作和決策。通過數(shù)字技術(shù)的支持，可以實(shí)現(xiàn)對財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的全面共享和利用，提高數(shù)據(jù)的價(jià)值和效益（如圖1）。

圖1 財(cái)務(wù)共享中心架構(gòu)圖

（三）提升管理會(huì)計(jì)決策分析功能

第一，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)和信息系統(tǒng)，建立精益成本管理模式，實(shí)現(xiàn)對成本數(shù)據(jù)的全面、實(shí)時(shí)和準(zhǔn)確的采集、分析和管理，如監(jiān)控企業(yè)各項(xiàng)成本，并預(yù)測和優(yōu)化成本的變動(dòng)和分配等，從而提升管理會(huì)計(jì)在成本控制和決策支持方面的功能。第二，將大數(shù)據(jù)技術(shù)和場景化模型相結(jié)合，建立場景化模型，實(shí)現(xiàn)對企業(yè)各項(xiàng)預(yù)算數(shù)據(jù)的全面管理和分析，如根據(jù)不同的業(yè)務(wù)場景和情境，從預(yù)算編制、執(zhí)行管控、調(diào)整分析、考核評估對預(yù)算數(shù)據(jù)進(jìn)行管理，從而更加準(zhǔn)確地預(yù)測并控制企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況和經(jīng)營績效。第三，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)和人工智能算法，構(gòu)建智能管理會(huì)計(jì)報(bào)告，實(shí)現(xiàn)對企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的主動(dòng)預(yù)警和動(dòng)態(tài)化管理，如監(jiān)測和分析企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況和經(jīng)營績效，并提供預(yù)警和決策支持，幫助企業(yè)及時(shí)調(diào)整經(jīng)營策略和行動(dòng)計(jì)劃。第四，將大數(shù)據(jù)技術(shù)和場景化應(yīng)用相結(jié)合，建立智能化績效考核系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)對企業(yè)績效數(shù)據(jù)的智能化考核和分析，例如，根據(jù)不同的業(yè)務(wù)場景和績效指標(biāo)，對企業(yè)的績效進(jìn)行全面、準(zhǔn)確和實(shí)時(shí)的評估，從而幫助企業(yè)優(yōu)化資源配置和提升績效水平。

三、大數(shù)據(jù)時(shí)代財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)向管理會(huì)計(jì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的保障措施

（一）人員定編定崗

企業(yè)應(yīng)對各相關(guān)崗位的工作流程進(jìn)行梳理，明確不同崗位在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的具體職責(zé)和任務(wù)。例如，財(cái)務(wù)分析師應(yīng)負(fù)責(zé)分析和解讀大數(shù)據(jù)，提供決策支持；財(cái)務(wù)系統(tǒng)管理員應(yīng)負(fù)責(zé)維護(hù)和管理數(shù)字化工具和系統(tǒng)；財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析師應(yīng)負(fù)責(zé)從大數(shù)據(jù)中提取和分析關(guān)鍵信息等。通過明確每個(gè)崗位的工作內(nèi)容和職責(zé)，確保人員在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中有明確的定崗定責(zé)。

（二）加大資源投入

資源投入主要包括人才和資金兩個(gè)方面，在人才方面，企業(yè)應(yīng)加大對于財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)和管理會(huì)計(jì)領(lǐng)域的人才培養(yǎng)和引進(jìn)，如提升現(xiàn)有財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)人員的管理會(huì)計(jì)知識和技能，使其具備數(shù)字化轉(zhuǎn)型所需的能力；同時(shí)引進(jìn)專業(yè)的管理會(huì)計(jì)人才，以補(bǔ)充和強(qiáng)化組織在管理會(huì)計(jì)方面的專業(yè)知識和經(jīng)驗(yàn)。在資金方面，企業(yè)應(yīng)提供足夠的投資資源，用于購買和開發(fā)數(shù)字化轉(zhuǎn)型所需的技術(shù)和工具，如購買和更新財(cái)務(wù)管理軟件和系統(tǒng)，以支持?jǐn)?shù)字化轉(zhuǎn)型，還可以考慮投資于數(shù)據(jù)分析和人工智能等相關(guān)技術(shù)，以提升管理會(huì)計(jì)的分析和決策支持能力。投入足夠的資金資源可以提高數(shù)字化轉(zhuǎn)型的實(shí)施水平和效果。

（三）落實(shí)績效考核

首先，明確管理會(huì)計(jì)轉(zhuǎn)型目標(biāo)并制定相應(yīng)的績效指標(biāo)，這些指標(biāo)可以包括財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)信息的及時(shí)性、準(zhǔn)確性和可用性，以及管理會(huì)計(jì)信息對決策支持的效果等。其次，建立科學(xué)的績效評估方法和流程，可以采用定量和定性相結(jié)合的方式，以全面評估數(shù)字化轉(zhuǎn)型的效果，同時(shí)績效評估流程應(yīng)明確評估的時(shí)間點(diǎn)和責(zé)任人，并確保評估結(jié)果的可靠性和客觀性。最后，建立監(jiān)督和反饋機(jī)制，監(jiān)督機(jī)制可以包括對數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中的問題和風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行監(jiān)控和評估，并及時(shí)采取相應(yīng)的糾正措施。反饋機(jī)制可以通過定期的經(jīng)驗(yàn)交流和案例分享，以及對成功案例的宣傳和推廣，促進(jìn)財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)人員對數(shù)字化轉(zhuǎn)型的積極參與和學(xué)習(xí)。

結(jié)語

綜上所述，大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下，為實(shí)現(xiàn)財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)向管理會(huì)計(jì)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，首先，需要構(gòu)建數(shù)據(jù)資產(chǎn)化數(shù)智化體系，將財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有價(jià)值的信息資源。同時(shí)運(yùn)用智能化技術(shù)和算法，提升對大數(shù)據(jù)的深度挖掘和分析能力，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的智能化處理和決策支持。其次，優(yōu)化平臺(tái)數(shù)字化智能化功能，引入先進(jìn)的信息技術(shù)和平臺(tái)，將財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)過程數(shù)字化，實(shí)現(xiàn)信息的快速收集、傳遞和共享，并利用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的自動(dòng)化處理和預(yù)測分析，提升財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)過程的效率和準(zhǔn)確性。最后，提升管理會(huì)計(jì)決策分析功能，借助大數(shù)據(jù)分析工具和技術(shù)，提供更準(zhǔn)確、全面的財(cái)務(wù)信息和指標(biāo)，為管理層提供精細(xì)化的決策支持，幫助其進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評估、資源配置和戰(zhàn)略制定等方面的決策，從而提升企業(yè)的管理水平和競爭力。企業(yè)還應(yīng)實(shí)行人員定編定崗、加大資源投入、落實(shí)績效考核，來保障財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)的順利轉(zhuǎn)型。未來，隨著人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)將更加智能化和自動(dòng)化，通過運(yùn)用區(qū)塊鏈技術(shù)可以確保財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的安全性和真實(shí)性，減少人為干預(yù)和舞弊行為，提升財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)的可信度和可靠性。