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數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)背景下,依托財(cái)務(wù)共享、數(shù)據(jù)中臺(tái)、人工智能、云等,傳統(tǒng)財(cái)務(wù)體系將被重構(gòu),利用數(shù)據(jù)主動(dòng)賦能業(yè)務(wù)的智能管理會(huì)計(jì)勢(shì)在必行。

我們研判,2022年管理會(huì)計(jì)應(yīng)用將有九大趨勢(shì):

趨勢(shì)一:以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)為主軸進(jìn)行智能化轉(zhuǎn)型

數(shù)據(jù)是數(shù)字化的基礎(chǔ)。隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型的推進(jìn),企業(yè)的數(shù)據(jù)生態(tài)發(fā)生了極大的變化。企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)與外部數(shù)據(jù)的邊界正在逐步消融。隨著數(shù)據(jù)信息日益豐富,如何利用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)企業(yè)發(fā)展成為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程中的核心問(wèn)題。

管理會(huì)計(jì)用數(shù)據(jù)說(shuō)話、用量化管理。數(shù)據(jù)則是管理會(huì)計(jì)發(fā)揮職能的重要支撐。隨著企業(yè)內(nèi)外部所面臨的不確定性增加,管理會(huì)計(jì)的量化功能日益凸顯。管理會(huì)計(jì)從財(cái)務(wù)視角來(lái)審視業(yè)務(wù)的效益和價(jià)值,通過(guò)對(duì)業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)信息的量化處理,以預(yù)算、成本、費(fèi)控、數(shù)據(jù)分析、管理會(huì)計(jì)報(bào)告等工具多層次、多維度地量化企業(yè)經(jīng)營(yíng)成果和效益,是應(yīng)對(duì)不確定環(huán)境的利器。而在數(shù)字化背景下,僅以過(guò)去的管理會(huì)計(jì)系統(tǒng)和工具所執(zhí)行的量化管理已無(wú)法滿足企業(yè)需求,以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)為主軸、利用數(shù)據(jù)主動(dòng)賦能業(yè)務(wù)的智能管理會(huì)計(jì)勢(shì)在必行。

智能管理會(huì)計(jì)不僅是傳統(tǒng)管理會(huì)計(jì)在數(shù)字化時(shí)代的創(chuàng)新和發(fā)展,也是對(duì)傳統(tǒng)財(cái)務(wù)體系的革命性迭代。從本質(zhì)上來(lái)說(shuō),傳統(tǒng)財(cái)務(wù)是準(zhǔn)則導(dǎo)向、披露導(dǎo)向,不是業(yè)務(wù)導(dǎo)向、管理導(dǎo)向,ERP 系統(tǒng)主要為流程操作服務(wù)。近年來(lái),隨著互聯(lián)網(wǎng)商業(yè)模式以消費(fèi)側(cè)為主導(dǎo)、以模式為核心的資本經(jīng)濟(jì)蓬勃發(fā)展,很多企業(yè)在業(yè)務(wù)端已經(jīng)應(yīng)用了線上線下融合的新思想,傳統(tǒng)采用與交易分離,以事后報(bào)賬為主的財(cái)務(wù)支撐體系‘以管控風(fēng)險(xiǎn)為目標(biāo)的傳統(tǒng)模式,存在流程復(fù)雜、效率低下等諸多問(wèn)題,顯然已無(wú)法匹配前端快速響應(yīng)的管理要求,必須進(jìn)行重構(gòu)。而智能管理會(huì)計(jì)正是新一代財(cái)務(wù)體系的核心內(nèi)容之一。

趨勢(shì)二:依賴企業(yè)內(nèi)外部海量數(shù)據(jù)的深度融合開展數(shù)據(jù)應(yīng)用

數(shù)字化時(shí)代將擴(kuò)大企業(yè)有用數(shù)據(jù)的邊界。傳統(tǒng)管理會(huì)計(jì)所應(yīng)用的數(shù)據(jù)主要局限于財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和部分業(yè)務(wù)數(shù)據(jù),智能管理會(huì)計(jì)則需要依賴涵蓋內(nèi)部數(shù)據(jù)和外部數(shù)據(jù)的大規(guī)模數(shù)據(jù)產(chǎn)生價(jià)值。

企業(yè)在經(jīng)營(yíng)活動(dòng)中會(huì)產(chǎn)生大量?jī)?nèi)部數(shù)據(jù),包括以收入、成本、利潤(rùn)、資產(chǎn)、負(fù)債等為代表的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和與產(chǎn)品、客戶、渠道、生產(chǎn)、研發(fā)等相關(guān)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)直接反映企業(yè)經(jīng)營(yíng)情況和財(cái)務(wù)狀況,是企業(yè)在經(jīng)營(yíng)和管理決策中長(zhǎng)期應(yīng)用必不可少的重要依據(jù)。以預(yù)算管理為例,在從目標(biāo)、計(jì)劃、預(yù)算到資源再到行動(dòng)的整個(gè)過(guò)程中,首先用到的數(shù)據(jù)就是生產(chǎn)計(jì)劃、銷售計(jì)劃等業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和收入、費(fèi)用等財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)。

同時(shí),在整個(gè)企業(yè)運(yùn)行過(guò)程中,隨著企業(yè)壁壘變得越來(lái)越薄,獲取資源的過(guò)程和內(nèi)部交易的過(guò)程,都會(huì)更依賴大數(shù)據(jù)來(lái)定義客戶、完成交易。企業(yè)不再只是產(chǎn)品的制造者,而要整合外部平臺(tái),需要利用大數(shù)據(jù)涵蓋與企業(yè)所處行業(yè)相關(guān)的競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境、盈利模式、業(yè)務(wù)模式、客戶消費(fèi)模式等一系列內(nèi)外部經(jīng)營(yíng)相關(guān)的信息流,形成可利用的大量外部社會(huì)數(shù)據(jù)。

成功的數(shù)據(jù)應(yīng)用是深度融合內(nèi)外部數(shù)據(jù)的應(yīng)用。無(wú)論是某快消企業(yè)在供應(yīng)鏈決策中綜合協(xié)同銷售、生產(chǎn)、采購(gòu)、財(cái)務(wù)等部門內(nèi)部數(shù)據(jù)以及競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手狀況、區(qū)域天氣、市場(chǎng)環(huán)境等外部數(shù)據(jù),還是某房地產(chǎn)企業(yè)在投前測(cè)算中綜合采用運(yùn)營(yíng)計(jì)劃、項(xiàng)目成本、銷售進(jìn)度等內(nèi)部數(shù)據(jù)以及地塊基本情況、競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手拿地情況等外部數(shù)據(jù),內(nèi)部業(yè)財(cái)數(shù)據(jù)只有與大數(shù)據(jù)相結(jié)合,才能觸發(fā)真正令人滿意的數(shù)據(jù)應(yīng)用效果。依托大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等新一代信息技術(shù)采集到的海量?jī)?nèi)外部數(shù)據(jù),智能管理會(huì)計(jì)獲得了前所未有的絕佳數(shù)據(jù)基礎(chǔ)支撐,能夠開展更有價(jià)值的數(shù)據(jù)應(yīng)用。

趨勢(shì)三:依托數(shù)據(jù)治理來(lái)確保數(shù)據(jù)高質(zhì)量

隨著數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ)性戰(zhàn)略資源的地位日益凸顯,數(shù)據(jù)確權(quán)、數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)安全、隱私保護(hù)、流通管控、共享開放等問(wèn)題日益受到高度關(guān)注并引發(fā)深度思考,數(shù)據(jù)治理成為企業(yè)IT系統(tǒng)建設(shè)中的一個(gè)新熱點(diǎn)。

企業(yè)在生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)中不斷產(chǎn)生的數(shù)據(jù)往往以雜亂無(wú)序、口徑不一的狀態(tài)隱沒(méi)在企業(yè)內(nèi)外部的各個(gè)信息系統(tǒng)中,數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊,數(shù)據(jù)價(jià)值難以被挖掘和釋放,極大地限制了管理會(huì)計(jì)價(jià)值的發(fā)揮。新一代信息技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用使數(shù)據(jù)治理方式獲得了極大擴(kuò)展,數(shù)據(jù)治理的效率也得到了顯著提升。

基于強(qiáng)大的數(shù)據(jù)治理技術(shù),系統(tǒng)可以在確保數(shù)據(jù)安全的前提下,對(duì)來(lái)自不同應(yīng)用系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)梳理,開展主數(shù)據(jù)、元數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)質(zhì)量管理,提高各類數(shù)據(jù)的質(zhì)量,將大量雜亂無(wú)章的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變?yōu)榍逦?、有序、有條理、有脈絡(luò)的數(shù)據(jù)資產(chǎn),賦能前端應(yīng)用,并將前端應(yīng)用產(chǎn)生的新數(shù)據(jù)再次回歸到整個(gè)數(shù)據(jù)全生命周期中。

在高效的數(shù)據(jù)治理體系支撐下,管理會(huì)計(jì)將更加依賴內(nèi)外部的高質(zhì)量數(shù)據(jù)開展工作,更好地賦能企業(yè)經(jīng)營(yíng)管控和業(yè)務(wù)決策。

趨勢(shì)四:利用中臺(tái)化的數(shù)據(jù)建模加工數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)中臺(tái)在歷經(jīng)了2019年的概念普及期、2020-2021年的探索應(yīng)用期,在2022年將有望進(jìn)入大規(guī)模應(yīng)用階段。從目前的情況來(lái)看,很大一部分企業(yè)已經(jīng)在建設(shè)或在規(guī)劃建設(shè)數(shù)據(jù)中臺(tái)。防疫的長(zhǎng)期化,進(jìn)一步推高了企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)中臺(tái)建設(shè)的需求。構(gòu)建基于數(shù)據(jù)中臺(tái)架構(gòu)的管理會(huì)計(jì)系統(tǒng),正在成為管理會(huì)計(jì)應(yīng)用的大勢(shì)所趨。

數(shù)據(jù)中臺(tái)連接各類場(chǎng)景下的數(shù)據(jù)源,整合大數(shù)據(jù)的計(jì)算和存儲(chǔ)能力,通過(guò)提供標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)服務(wù)連接將數(shù)據(jù)與應(yīng)用場(chǎng)景,接著進(jìn)行數(shù)據(jù)采集、清洗、管理和分析,最終形成一套讓企業(yè)可持續(xù)利用數(shù)據(jù)的機(jī)制。在中臺(tái)化的新一代企業(yè)信息化架構(gòu)下,來(lái)自ERP、SRM等各個(gè)信息化系統(tǒng)中的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)、大數(shù)據(jù),結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)全部匯入數(shù)據(jù)中臺(tái),實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一、集中的數(shù)據(jù)建模,形成服務(wù)化的數(shù)據(jù)應(yīng)用,輸出到前端預(yù)算管理、成本管理、數(shù)據(jù)分析等各個(gè)應(yīng)用系統(tǒng)中,開展豐富的場(chǎng)景化應(yīng)用,并以多樣化的形式展現(xiàn)數(shù)據(jù)分析應(yīng)用的結(jié)果。

對(duì)于管理會(huì)計(jì)應(yīng)用而言,數(shù)據(jù)中臺(tái)技術(shù)的應(yīng)用不僅打破了企業(yè)內(nèi)部的信息壁壘,有力提升了數(shù)據(jù)采集和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換的效率和質(zhì)量,為數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和數(shù)據(jù)管理帶來(lái)便利,而且為管理會(huì)計(jì)的數(shù)據(jù)建模、分析提供實(shí)實(shí)在在的源頭活水,讓管理會(huì)計(jì)報(bào)告對(duì)企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策更具有針對(duì)性的指導(dǎo)價(jià)值,大大對(duì)沖外部市場(chǎng)不確定性帶來(lái)的負(fù)面影響。

趨勢(shì)五:提供實(shí)時(shí)化和動(dòng)態(tài)化的數(shù)據(jù)服務(wù)

實(shí)時(shí)化和動(dòng)態(tài)化是市場(chǎng)環(huán)境對(duì)管理會(huì)計(jì)提出的新要求,也是在新一代信息技術(shù)推動(dòng)下智能管理會(huì)計(jì)應(yīng)用創(chuàng)新的新發(fā)展。在進(jìn)入數(shù)據(jù)爆炸的移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)時(shí)代后,成熟企業(yè)的管理會(huì)計(jì)應(yīng)用的數(shù)據(jù)量急劇增長(zhǎng),如何提升數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)響應(yīng)的速度成為智能管理會(huì)計(jì)的新挑戰(zhàn)。

智能管理會(huì)計(jì)系統(tǒng)基于對(duì)內(nèi)存計(jì)算技術(shù)的全面應(yīng)用,能夠把數(shù)據(jù)完整保留于內(nèi)存中,并通過(guò)優(yōu)化的存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)和算法處理海量數(shù)據(jù)和復(fù)雜邏輯,將用戶的數(shù)據(jù)讀寫請(qǐng)求快速轉(zhuǎn)換為內(nèi)存讀寫和內(nèi)存計(jì)算,使得系統(tǒng)性能不會(huì)因數(shù)據(jù)量的持續(xù)增加而發(fā)生衰減,從而使數(shù)據(jù)處理的頻度和速度獲得大幅度提升。企業(yè)從原來(lái)被動(dòng)的事后分析轉(zhuǎn)變?yōu)橹鲃?dòng)的實(shí)時(shí)決策,并可以此為基礎(chǔ)創(chuàng)建基于預(yù)測(cè),而非響應(yīng)的業(yè)務(wù)模型。

依托智能管理會(huì)計(jì)實(shí)時(shí)化和動(dòng)態(tài)化的數(shù)據(jù)服務(wù),企業(yè)可以打通和匯聚多源數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)化和內(nèi)外部數(shù)據(jù)的整合,將實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)的共享和復(fù)用給前端應(yīng)用系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)場(chǎng)景化的數(shù)據(jù)應(yīng)用。例如:亞馬遜利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法動(dòng)態(tài)定價(jià),每天有約250萬(wàn)次的價(jià)格調(diào)整,整體提升利潤(rùn)達(dá)25%;銀行利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法探索需求收益率最大化,機(jī)器不僅學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)場(chǎng)景進(jìn)行貸款定價(jià),還面向不同客戶進(jìn)行貸款定價(jià)。

趨勢(shì)六:以數(shù)據(jù)場(chǎng)景化應(yīng)用直接賦能業(yè)務(wù)

傳統(tǒng)管理會(huì)計(jì)系統(tǒng)由于數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)整理、數(shù)據(jù)加工比較緩慢,相關(guān)信息不夠重復(fù),所以更多地強(qiáng)調(diào)用數(shù)據(jù)支持管理層的決策,對(duì)一線業(yè)務(wù)部門的賦能,對(duì)運(yùn)營(yíng)端的支持相對(duì)較為薄弱。相比傳統(tǒng)管理會(huì)計(jì)更多地強(qiáng)調(diào)用數(shù)據(jù)支持企業(yè)決策,數(shù)字化環(huán)境下的智能管理會(huì)計(jì)將會(huì)更注重以數(shù)據(jù)直接賦能。智能管理會(huì)計(jì)對(duì)企業(yè)發(fā)展的賦能既包括為企業(yè)管理賦能,更重要的是為業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)賦能,與此相適應(yīng),管理會(huì)計(jì)應(yīng)用也將從全面化向場(chǎng)景化轉(zhuǎn)變。

企業(yè)管理離不開各類經(jīng)營(yíng)場(chǎng)景下的具體業(yè)務(wù)問(wèn)題,理解場(chǎng)景是解決問(wèn)題的前提。智能管理會(huì)計(jì)為業(yè)務(wù)賦能,也必須依托企業(yè)一個(gè)個(gè)的具體業(yè)務(wù)場(chǎng)景。場(chǎng)景化的管理會(huì)計(jì)應(yīng)用是針對(duì)企業(yè)業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)的具體場(chǎng)景開展的數(shù)據(jù)應(yīng)用,如零售企業(yè)基于場(chǎng)景化應(yīng)用開展區(qū)域單品的銷售預(yù)測(cè),制造企業(yè)針對(duì)重點(diǎn)產(chǎn)品開展產(chǎn)銷協(xié)同分析,服裝企業(yè)依據(jù)某季服裝銷售額做出的庫(kù)存/物流優(yōu)化決策,房地產(chǎn)企業(yè)對(duì)所持有房產(chǎn)的價(jià)值分析等。

隨著數(shù)字化時(shí)代數(shù)據(jù)的數(shù)量、數(shù)據(jù)治理能力、數(shù)據(jù)建模能力和數(shù)據(jù)分析能力的大幅提升,智能管理會(huì)計(jì)能夠更多地應(yīng)用于銷售、生產(chǎn)、供應(yīng)鏈和研發(fā)創(chuàng)新等價(jià)值鏈環(huán)節(jié)的具體業(yè)務(wù)場(chǎng)景中,直接為業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)賦能。

趨勢(shì)七:數(shù)據(jù)應(yīng)用更加轉(zhuǎn)向?qū)ξ磥?lái)的預(yù)測(cè)

數(shù)據(jù)應(yīng)用可以幫助企業(yè)感知現(xiàn)在和預(yù)測(cè)未來(lái)。感知現(xiàn)在即基于歷史數(shù)據(jù)看當(dāng)下,包括描述性分析和診斷性分析,表現(xiàn)為將歷史數(shù)據(jù)與當(dāng)前數(shù)據(jù)融合,挖掘潛在線索與模式,展現(xiàn)企業(yè)的經(jīng)營(yíng)狀況和背后的原因。預(yù)測(cè)未來(lái)則是應(yīng)用模型開展對(duì)未來(lái)態(tài)勢(shì)的判定與調(diào)控,包括預(yù)測(cè)性分析、優(yōu)化性分析和自主性分析,表現(xiàn)為基于數(shù)據(jù)模型來(lái)解釋事件發(fā)展演變規(guī)律,進(jìn)而對(duì)發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè),不僅要展示企業(yè)可能發(fā)生的變化、更要幫助企業(yè)制定適應(yīng)變化的對(duì)策。從價(jià)值創(chuàng)造的角度來(lái)說(shuō),預(yù)測(cè)未來(lái)的應(yīng)用致力于解決問(wèn)題,更符合數(shù)據(jù)洞察“向前看”的發(fā)展趨勢(shì)。

傳統(tǒng)管理會(huì)計(jì)主要是感知未來(lái)的數(shù)據(jù)應(yīng)用,而智能管理會(huì)計(jì)則更加重視預(yù)測(cè)未來(lái)的數(shù)據(jù)應(yīng)用。以對(duì)歷史數(shù)據(jù)的分析為例:企業(yè)可以利用隱形關(guān)聯(lián)的歷史數(shù)據(jù),如企業(yè)內(nèi)部運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)(訂單數(shù)量、投訴數(shù)量等)和外部數(shù)據(jù)(天氣、社交網(wǎng)絡(luò)情緒指數(shù)等)來(lái)訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型。企業(yè)內(nèi)部利用完成訓(xùn)練的模型對(duì)在線數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè),從而讓對(duì)歷史數(shù)據(jù)的靜態(tài)分析變成一個(gè)動(dòng)態(tài)的預(yù)測(cè)模型。在智能管理會(huì)計(jì)領(lǐng)域,基于對(duì)新一代信息技術(shù)的充分應(yīng)用,企業(yè)將獲得更充分的業(yè)務(wù)決策信息,從而更好地支持計(jì)劃預(yù)算和經(jīng)營(yíng)預(yù)測(cè)。

趨勢(shì)八:應(yīng)用AI實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化決策和數(shù)據(jù)平權(quán)

AI技術(shù)賦予了智能管理會(huì)計(jì)自動(dòng)化決策的基礎(chǔ)。通過(guò)應(yīng)用自然語(yǔ)言識(shí)別技術(shù),系統(tǒng)能夠具備感知并認(rèn)知自然語(yǔ)言的能力。用戶可以通過(guò)語(yǔ)音給系統(tǒng)發(fā)出指令甚至與之進(jìn)行對(duì)話。通過(guò)應(yīng)用知識(shí)圖譜和智能推理技術(shù),系統(tǒng)可以自動(dòng)檢索、閱讀,并與用戶進(jìn)行智能問(wèn)答。應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)可以令系統(tǒng)具備自助分析的能力。系統(tǒng)基于對(duì)業(yè)務(wù)知識(shí)的理解,科學(xué)預(yù)測(cè)、合理控制、智能分析,真正成為管理和財(cái)務(wù)人員的智能助手。

依托初期的智能技術(shù),企業(yè)已經(jīng)可以實(shí)現(xiàn)對(duì)主體的財(cái)務(wù)預(yù)測(cè)、經(jīng)營(yíng)推演和風(fēng)險(xiǎn)量化等。未來(lái),隨著人工智能技術(shù)的深度發(fā)展和在財(cái)務(wù)領(lǐng)域的高階應(yīng)用,擁有高級(jí)人腦智慧的財(cái)務(wù)平臺(tái)將基于對(duì)業(yè)務(wù)知識(shí)的理解,科學(xué)預(yù)測(cè)、合理控制、智能分析,甚至直接代替管理者進(jìn)行自動(dòng)化決策。

同時(shí),隨著后續(xù)智能管理會(huì)計(jì)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化決策,企業(yè)業(yè)務(wù)中的判斷可以由模型做出,原本在流程節(jié)點(diǎn)由人做出決策、強(qiáng)調(diào)工作流先后順序的組織結(jié)構(gòu)將更傾向扁平化。在“數(shù)據(jù)+模型”的加持下,企業(yè)員工將在自身所在業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)平權(quán),企業(yè)管理重點(diǎn)更多落在如何促進(jìn)數(shù)據(jù)搜集、發(fā)布,進(jìn)而作用于業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng),實(shí)現(xiàn)運(yùn)作全過(guò)程、客戶全觸點(diǎn)。

趨勢(shì)九:依托管理會(huì)計(jì)報(bào)告形成一整套追溯和跟蹤體系

作為管理會(huì)計(jì)方法應(yīng)用的最終結(jié)果和管理會(huì)計(jì)信息的終端產(chǎn)品,管理會(huì)計(jì)報(bào)告是智能管理會(huì)計(jì)應(yīng)用的最后環(huán)節(jié)。隨著智能管理會(huì)計(jì)帶來(lái)的數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)分析能力的巨大提升,長(zhǎng)期制約管理會(huì)計(jì)報(bào)告發(fā)展的技術(shù)瓶頸獲得了突破,管理會(huì)計(jì)報(bào)告的應(yīng)用和發(fā)展開始發(fā)生全面的變革,管理會(huì)計(jì)報(bào)告也進(jìn)入智能化時(shí)代。

對(duì)管理會(huì)計(jì)報(bào)告而言,智能化帶來(lái)的最大改變就是令其從單純的報(bào)告進(jìn)化到報(bào)告、推演、模擬、行動(dòng)、反饋的組合。管理會(huì)計(jì)報(bào)告以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),但并不應(yīng)將其僅僅看作單純的數(shù)據(jù)展現(xiàn)。傳統(tǒng)分析是數(shù)據(jù)分析單一,組織單一、人員單一、流程單一、職能單一、輸出結(jié)果單一,缺乏反饋的流程、路徑和機(jī)制,使管理會(huì)計(jì)報(bào)告成為單純的報(bào)告,盡管能夠?yàn)橛脩籼峁?shù)據(jù)分析的結(jié)果和相關(guān)改進(jìn)建議,但無(wú)法跟蹤后續(xù)改進(jìn)行動(dòng)的落實(shí)。智能管理會(huì)計(jì)系統(tǒng)下的數(shù)據(jù)分析更貼近具體業(yè)務(wù)的場(chǎng)景化。業(yè)務(wù)化分析往往是團(tuán)隊(duì)協(xié)作,有管理人員領(lǐng)導(dǎo),可以調(diào)集生產(chǎn)、銷售、研發(fā)、財(cái)務(wù)人力等多部門聯(lián)動(dòng)協(xié)作,站在全公司的整體視角解決場(chǎng)景中的業(yè)務(wù)問(wèn)題,做出相應(yīng)決策并上下協(xié)同實(shí)施。

同時(shí),在智能管理會(huì)計(jì)系統(tǒng)中形成的數(shù)據(jù)一定要回歸業(yè)務(wù)前端,反向指導(dǎo)業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)。這些都使得管理會(huì)計(jì)報(bào)告不再是單純的報(bào)告,其有條件形成一整套追溯和跟蹤體系,從報(bào)告、推演、模擬行動(dòng)到反饋,通過(guò)廣泛的自上而下的團(tuán)隊(duì)參與和推動(dòng),確保報(bào)告內(nèi)容能及時(shí)、精準(zhǔn)地賦能業(yè)務(wù)發(fā)展。

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