集團型公司管理會計智能化構架設計研究與探索
——以集團型黃金礦業公司實踐為案例

鄒慶利

伴隨著財會信息化和自動化的奠基，企業集團財務集中核算和財務共享已經將集團的財務大數據充分積累成庫。但如何便捷、實時地挖掘和利用這些“數據”的價值，已經成為后共享時代面臨的必然課題。而解決此問題，則需要深入研究信息化理論和管理會計理論的融合點，通過信息技術打通管理、財務、經營、決策之間的數據聯通脈絡。本文以某集團型黃金礦業公司的實踐探索為例，從以記錄經濟交易的財務會計到滿足納稅需要的稅務會計，再到服務管理決策的管理會計的智能聯動設計，最終實現管理可視化和數據化，構建符合集團財務管理需要的數字化智能駕駛艙。

一、財務會計與管理會計內在聯系為管理會計智能化提供理論支撐

財務會計是根據統一的會計準則對已經發生的經濟交易事項的確認、計量和記錄，并最終形成標準的報告提供給企業的利益相關者。管理會計是根據企業內部管理層的需要，及時對企業現在的經濟活動進行評價，對各類資源投放的記錄、對未來的交易進行計劃和控制，通過形成適合企業需要的類財務信息報告，支持戰略發展決策的過程。

財務會計側重對經營成果的如實記錄和客觀反饋，而管理會計則側重于對未來發展趨勢的控制決策。財務會計嚴格遵循會計準則是為不同立場上的利益相關者能夠統一理解經營成果，避免歧義。而管理會計不需要遵循統一的會計準則，只需要遵循各個企業內部管理上的需要，其存在的初衷就是管理上的需要。

雖然二者之間有重要差異，但本質上則是一脈相承。首先，財務會計是管理會計的基礎，管理會計對未來的決策判斷依據是源于財務會計記錄的過去的結果，在數據的銜接上存在大量的重疊和共享；其次，管理會計是財務會計的工具和手段，管理會計的目標是為了未來的財務會計結果能有更好的表現，這體現了內部管理層與利益相關者的終極目標的一致性，即企業價值最大化；第三，財務會計和管理會計都是以一種會計商業語言反映企業的經濟活動。

正是這種內在本質上的聯系，會計專業領域也隨著信息技術的發展而不斷進化，由傳統幕后的賬房先生和事后工作者，主動走向前臺，成為生產經營的賦能者和參與者。

二、財務會計信息化發展為管理會計智能化提供基礎數據支持

企業業務循環抽象成財務信息循環的過程就是財務會計信息化的過程，企業經營中的每一筆交易和經濟事項，產生的數據最終都會匯集到財務，將這些數據在標準化的平臺進行收集、記錄、加工，形成規范的、自動化經營成果就是財務會計信息化的構架設計基本原理。

財務會計信息系統的發展經歷由簡單到集成的過程，這種集成既包括企業內部原始作業單元內和作業單元之間的數據集成，如企業內成本按既定的公式再分配到不同產品作業之間，將財務成本會計變得更加自動化；也包括企業內生產經營全過程財務和非財務之間，如業財一體化，讓經濟交易數據直接從業務系統傳遞到財務系統，并形成標準的財務記錄，進而自動形成標準的財務報告；更包括大數據時代企業與相關外部組織之間的集成，如產融結合讓時點匯率和外幣折算自動化、公開資本市場資產或負債公允價值數據和會計公允價值計量自動化、電子發票的普及和電商供應鏈的打通讓采購的會計交易自動化等。

財務會計信息化的基本原理就是將業務循環中經營交易的業務數據自動轉換成財務會計語言。而企業運營過程中另外一個重要活動就是管理循環，為管理循環提供決策支持的就是信息循環，這其中包括財務會計信息和管理會計信息。而財務會計信息的自動化為管理會計信息化提供了基礎數據支持，包括主數據和交易數據，更為管理會計智能化提供了理論支撐。

財務會計信息化和管理會計智能化二者共同構成了貫穿和融合企業業務循環、管理循環和信息循環中的必然要素、重要紐帶。

如圖1，財務會計信息化為管理會計智能化直接提供數據支持，同時管理會計信息系統的構架在理論上與財務會計信息系統原理相通，通過既有的系統和數據支持，并增加智能設計，在管理駕駛艙中得以體現。

圖1 財務會計信息與管理會計信息循環

圖2 業務歷史數據與風險評估數據的智能互通

三、管理會計智能化的設計是基于財務大數據價值的“實時利用”驅動

管理會計智能化的設計根源就是重新整合已有數據，按照管理層的管理思路，形成一定的規則，實時甄別數據中的價值，進而智能反饋給管理層必要且有價值的信息。

在傳統的財務會計信息化時代，企業經濟交易數據只能在事后呈現給管理層和利益相關者，他們只能在其后來評價結果、糾正錯誤、進化管理決策。更甚至這些沉淀下來的數據在事后已經毫無價值。

比如前期采購的重大設備等資本性支出，如果沒有管理會計中的投資風險論證，直接在財務會計中形成折舊等固定成本，在財務報告中侵蝕利潤，雖然客觀記錄了該交易，但結果卻嚴重偏離了經營的初衷。

管理是依靠過去的、未來的信息也就是數據來做計劃、控制和決策。因此，實時的利用這些數據并發揮其應有價值就是管理會計應該做的事情。如果想做到實時，那么在決策時就應該事前在管理會計系統中進行論證。具體如圖2，只需要在風控系統的投資決策模塊中輸入擬采購的設備，管理會計系統自動獲取財務會計系統的折舊參數、類似設備歷史產出、輔助市場價格預測并進行人工數據修正等，智能計算出投入后的經濟效益，模擬出對未來財務報表的影響，進而智能形成是否值得投資的結論。

四、管理會計智能化構架設計的底層數據系統需要再造

企業在管理過程中，就是依靠數據發現問題、分析問題、解決問題、跟蹤問題的管理方式，因此要實現數據化管理，最基礎的工作就是對底層數據系統進行再造，以滿足智能化管理的需要。

圖4 靈活多維的責任中心構架組合設計

（一）滿足管理需要的財務“責任中心”組織再造

傳統的財務會計系統是以企業法人主體為核算單元，實現各單位的財務數據記錄，籠統地記錄成本、利潤和投資。但企業集團包含眾多的法人主體公司、內部管理職能部門、車間等各類組織，尤其是推行卓越績效管理和阿米巴管理的企業集團，小團隊作戰、精細化管理、項目負責制等越來越流行，這就要求財務數據系統能夠滿足不同程度的決策權分層或分版塊授權下的管理決策和績效數據支持，于是企業內部管理的組織結構被賦予了管理會計中的“責任中心”概念。責任中心包括成本中心、利潤中心、投資中心三種類型。

為支持管理決策，需要在財務信息系統中設計“責任中心”時“既穩定又靈活”（圖3）。

1.責任中心“穩定性”設計

首先就是在設置責任中心時，每一最小責任中心都有唯一的編碼，其他諸如匯總責任中心、索引責任中心均始終以這些編碼對應的最小責任中心作為數據源。也就是無論是錄入、還是自動導入的原始數據只存在最小的實責任中心中。

其次是遵循業務管理組織的主線條邏輯，責任中心初始設置的主體思路是構建二維的組織體系，涵蓋集團內縱橫兩個主線的管理。

2.責任中心“靈活性”設計

成本中心和利潤中心的二維設計：和生產工藝、經營相關的部門、班組、車間構成相對穩定的成本中心，這些成本中心在各個管理責任中心之間主數據共享。該設計能夠滿足條線管理的數據支持需求。

投資中心和利潤中心的融合設計：打破法人企業的邊界，某一責任中心（這里可以是利潤中心，也可以是投資中心）可以包括多個法人企業。該設計能夠滿足內部機構高效變陣的管理數據需求。

責任中心的分層設計：比如滿足大區管理、分區管理靈活設置一級責任中心、二級責任中心。該設計能夠滿足分級授權的管理數據需求。

責任中心的虛擬設計：如圖4中，責任中心4，即是將原分別屬于責任中心1和2的法人企業1、3、6重組成責任中心4。之所以說是虛擬責任中心，是因為責任中心4之下的企業數據源自動來自于實責任1和2，不需要重新錄入任何數據。在虛擬責任中心設置上，采取自定義模式自由組合而非后臺固化配置。這種構架將實現無限可能的虛擬構架，滿足隨時隨地的管理數據需求。

圖5 基于責任中心的主數據矩陣

圖6 滿足管理需要的責任中心拆分

圖7 抵銷責任中心的設計

（二）滿足“稅務會計、管理會計、財務會計”三口徑數據的智能聯動再造

財務會計側重按照準則要求進行財務報告的披露，一般是以法人單位或者集團合并口徑數據為主。稅務會計是按照稅務要求，以納稅主體口徑進行納稅申報和繳稅。管理會計完全依照動態的管理需求進行計劃、控制和支持決策，無恒固定的數據主體口徑。

但稅務會計和管理會計的絕大多數數據源依然是財務會計。因此，財務會計口徑的數據顆粒度是支持稅務會計和管理會計的基礎。為實現三個數據的智能聯動，可采取以下設計：

1.建立完整、統一、高度規范的主數據體系，支撐數據的多維獲取

主數據（MD Master Data）指系統間共享數據（例如，會計科目、員工、客戶、供應商、賬戶和組織部門相關數據），與之對應的是交易數據（記錄交易活動）。主數據相對較為穩定，除非主數據自身因為管理等原因發生變化；主數據具備高共享性，一旦確認為企業集團信息系統的主數據后，各個子模塊在引用或使用時，必須高度一致；主數據的價值相對交易數據更高，它是銜接關系數據模型的綱，在關系數據模型中，交易記錄（例如，訂單行項）可通過交叉共享的主數據關鍵字（客戶、產品代碼）調出。主數據是超越系統、業務、部門或責任中心之外的交易數據承載的主體，因此主數據必須統一、高度規范、完整地存在并加以正確維護，才能保證信息系統的整體協同性。

財務信息系統作為企業集團信息系統的重要組成部門，除其他系統對主數據的要求標準外，還需要在源頭做好如下設計，以滿足智能管理會計的需要：

一是所有的責任中心都共享使用會計科目、成本中心、客戶、產品等主數據，形成第一個層次二維的數據矩陣圖。如圖5所示，以責任中心為主線的高度規范主數據，對所有交易數據進行第一次的二維定位。

二是以會計科目為主線，分別構建不同的輔助核算體系，比如資金類的科目掛接現金流項目，滿足現金流量表自動生成需要；存貨類的掛接產品和倉庫，滿足實物管理需要；所有往來類科目除分清往來性質外要掛接明細客戶等等。

三是增設內部交易科目，清晰核算需要最終抵銷的交易數據，而且一旦啟用內部交易科目，則必須觸發內部交易對手，形成內部確認和抵銷；設立內部科目加上智能檢測，還可自動識別是否抵銷干凈，避免遺漏。

四是增設涉稅明細項目，滿足稅務會計需要，比如不可稅前列支、免稅收入等明細。

五是明細項目核算，構建最小核算單元，滿足阿米巴等管理需要，掛接項目后，核算源頭上即區分，支持管理會計信息需要。

這樣基礎四維的主數據構架既有穩定性、又有靈活性，將任何一個交易數據都可以按照一定的主數據線索進行“隨心所欲”的定位。為后期智能分析和取數提供索引源。

2.適當拆分法人主體作為最小責任中心

當某一實體法人企業有多重分類要素時，比如涉及到后續產品分類、行業分類等需要滿足分部報告或者管理報告的，則需要對該實體法人單位進行初始拆賬，分成不同的責任中心（即非獨立核算的分公司模式）。如圖6，按工藝和管理的需要，對同一納稅主體再拆分。這樣在最小責任中心進行核算的數據自動匯總成納稅主體的數據，滿足了稅務會計和管理會計的需要。

3.建立抵銷責任中心和準則轉換責任中心

傳統的合并抵銷一般是采取“表抵”模式，即根據報表格式，先匯總再減去重復交易數據得出合并數據。而智能管理會計則是采取“賬抵”的模式，即隨時生成抵銷分錄，在賬薄中進行實時抵銷。其最大的優點就是實現即時性，容易追索。為實現“賬抵”，需要做好如下工作：

如圖7，被人為拆分的法人主體內部為了確保最小責任中心模擬獨立核算，往往在不同責任中心之間建立內部模擬交易，比如采廠與總部之間的資金“拆借”、采廠和選廠之間的“產品模擬結算”等。同時，企業集團內成員企業之間也會產生內部交易。如果不進行內部交易抵銷，則上一級匯總形成的數據會出現重復。通過構建不同層級的抵銷責任中心，當內部交易乙方發起業務時，在另一對應責任中心自動生成對應的憑證，比如銷售方發起銷售憑證，在選擇對應的購買方客戶名稱或責任中心等關鍵觸發主數據時，系統自動提示購買方需要確認交易是否發生和完成，一旦確認，則自動生成采購憑證，同時在對應的同級別的抵銷責任中心中自動生成抵銷分錄，實現智能抵銷。

由于普遍存在多地同時上市的情況，為滿足公司不同會計準則的需要，傳統的準則轉換一般采取“調表”的模式，而智能管理會計提供“賬轉”的模式，通過建立準則轉換責任中心，比如在準則轉換責任中心進行資產減值的轉回處理等，既能保證國內準則的財務報告自動出具，又能滿足國際準則的財務報告自動出具。

圖8 管理會計智能展板

五、服務經營決策的管理會計智能化構架設計實踐及原理

管理會計信息系統宗旨就是挖掘和利用數據的價值，實現人機互動，賦能分層管理決策，構建數據智能化駕駛艙。

圖9 績效雷達

圖10 綜合績效動態智能對標圖

（一）數據集成下的智能管理信息呈現

管理會計信息化打通了各系統后，其最大的優勢就是將數據集成。尤其是當數據的顆粒度越來越細后，建立全面的分析體系變得相對簡單。由于是實時、自動，因此企業財務不再需要另外制作財務分析報告，直接通過移動端隨時隨地查閱分析報告，且能穿透追溯到底。這種構架與移動端的管理會計智能展板不僅呈現經營活動的結果，還能夠包含管理的過程數據（圖8）。

1.持續進化的業績雷達

企業績效是公司各級經營層最為關心的問題，也是管理層對經營層考核的重要依據。尤其是在代理機制下，用數據展現結果，即時、高效用結果或者預期結果來引導經營方向是經營層、管理層和股東共同的訴求。如圖9所示的雷達圖能直觀展示長短板。

示例雷達圖中，當某項指標高度偏離目標值時，會以紅燈形式提醒警示，當略有偏離時會以黃色提示。

所有數據當點擊時均可以穿透查詢并智能分析主要影響因素。

2.知己知彼的動態績效對標

對標管理是指企業以行業內或行業外的一流企業作為標桿，從各個方面與標桿企業進行比較、分析、判斷，通過學習他人的先進經驗來改善自身的不足，從而趕超標桿企業，不斷追求優秀業績的良性循環過程。

管理會計智能對標包括兩種模式，一是本集團內的平級責任中心之間自動實時對標，二是公司與同行業外部競爭對手之間自動實時對標。

本集團內平級責任中心之間的對標與傳統的分析系統不同，是能夠自動捕捉可比且在某一時段最優的責任中心，實現智能識別“一流標的”；與此同時，還自動選擇對標前一名和后一名，在動態中更新，這和企業內部開展的“勞動競賽”高度契合，滿足管理需要（圖10）。

在系統設計時，也可以增加自定義對標功能，即可以靈活選擇希望對標的責任中心。

鑒于數據源集成的難度和系統投入程度，外部對標一般相對笨拙一些，采取相對固定的設計模式。也可以采取網絡爬蟲的技術，智能搜索對標數據，支持企業智能分析。

圖11 預算編制智能化設計原理

圖12 預算管理智能化設計原理

圖13 財務風險熱力圖

（二）智能自循環的預算全過程管理

在財務會計數據已經完備的基礎上，通過嫁接預算管理系統，利用數據支持經營管理的PDCA循環，實現預算過程管理的智能化。

1.在預算編制上，分存量、減量和增量三個部分。存量部分所有數據均來源于現有財務會計數據；減量數據是根據現有財務會計中必須或計劃停產的作業，系統自動識別退出生產經營后變動成本和固定成本，并對固定成本部分提示是否有其他應對措施，比如處置資產等；而增量部分則是從目標開始，系統自動從財務會計系統中搜尋可用參數，比如單位人工、單位能耗、單位物耗等。自動形成的預算編制結果以標準財務報告形式呈現，如果對標后無法滿足管理層預期后，則需要在增量上繼續考量（圖11）。

2.在預算控制方面，在投入環節，實行事前控制，在產出環節實行實時預警。所有的投資、采購在審批環節和預算數據庫智能比對，一旦發生超預算則自動禁止繼續執行，除非另行追加預算，超預算進度或者偏離預算軌道則在管理駕駛艙黃預警。所有的產出、已經發生的交易形成的財務數據，實時呈現在管理駕駛艙，并智能提示管理建議，進而立即采取措施。將CDA整合成如圖12所示的整體。

（三）基于數據背景的可視化智能風控管理

管理會計關注的風險既包括財務操作風險，也包括企業各項財務指標風險。企業的財務活動貫穿于生產經營的整個過程中，資金管理、債務管理、生產及存貨管理、投資管理對企業的影響，股價、金價、匯率、利率市場變化對企業的影響，這些都是必須要時刻關注的風險。

示例熱力圖（圖13）根據后臺數據實時變化大小和位置，可以自定義各種風險事項，根據企業的實際情況自定義設置。

點擊風險氣泡，彈出該指標的詳細分析。風險解除時氣泡會自動消失。風險轉為收益時也會變成綠色氣泡，比如當財務性投資因公允價值變化出現盈利時，但依然告訴經營層該事項是風險投資。

對特別大的風險事項滾動智能彈幕提醒，在智能選取時，一般是根據自定義參數，比如挑取影響金額最大的正負項目。

風險熱力圖的基本原理是根據發生的頻率和影響金額來定義，當然一般是以已經發生的數據來判斷。當管理會計系統在進行模擬論證時，也可以從預測系統中可能發生的未來事項自動模擬生成。比如在管理會計系統中輸入擬投資新的礦山項目時，模擬生成了未來的利潤數據，這種生成的數據對財務有重大影響，會立即生成新的氣泡以提示風險。

圖14 利率與金價趨勢智能分析圖

圖15 智能投資決策設計原理

（四）駕馭未來的智能趨勢K線預判

市場趨勢變化莫測，無論是投資、融資還是銷售工作，任何一個企業都希望跑贏市場，從市場中獲得紅利。但事實上決策起來并不那么容易，尤其是當企業內部分工過于細化，不同的職業判斷導致的操作策略不一定一致。

管理會計智能化系統可以借助數據集成的優勢，從市場和企業兩個維度對標，選取相關的指標協同分析，給企業一些智能參考。

如圖14，黃金企業將聯動程度較高的債務市場利率和黃金價格在同一場景下做協同智能分析：一季度債務市場利率平穩與黃金市場基本一致，但利率已經有些下降的端倪，盡管實際融資過程中議價空間不大，與市場名義利率膠著；二季度金價出現比較明顯的上漲行情，與之一致的是企業實際融資利率也出現了明顯的下降，盡管市場名義利率并未出現大幅降低；三季度金價出現波動，但是波動中上行，在9月和10月出現了明顯反彈行情，隨之也明顯發現企業實際融資利率大幅度下降，說明資本市場已經基本趨于一致。整個過程中，債務市場名義利率一直沒有大幅度的下降，表明監管層面期望穩市場。而實際融資成本是雙方博弈的結果，更能反映市場的冷暖。在暫不考慮其他因素的條件下，通過歷史數據基本可以預測未來黃金價格依然會穩定上升、利率會下行。因此企業經營層在決策時應該考慮：

融資層面，控制新融資，增加融資的靈活性，便于繼續享受利率下行紅利；

銷售層面，積極同步跟進策略，控制套保數量（鑒于市場變幻莫測，也不能出現囤貨待售的冒進策略）；

生產層面，積極調度生產，擴大產能；

投資方面，果斷決策，逆周期出擊并購。

在設計方面，該數據源比較容易取得，包括市場公開外部數據和企業財務系統內部交易數據。尤其是通過這種內外數據的融合對比分析，能夠實時將經營過程的策略進行預警。

（五）人機交互的智能投資財務估值及決策

企業產業投資與并購重組是運營資本管理的重要手段之一，而一般企業將投資決策相對獨立來進行論證，顯然效率低且往往不全面。現有的管理會計系統能夠打通數據通道，尤其是通過數據之間的銜接起到驗證、提示、支持和協同效應。

將投資管理融入管理會計系統，前段將投資流程程序化和數據化，支持投資過程管理的信息化；而后端和現有的財務系統、預算系統融合，則起到決策智能化的效果，而且整個過程渾然一體，數據的沉淀和積累也便于后期其他項目的橫向對標和智能識別，極大提高工作效率。如圖15礦業企業的投資并購案例所示：

一是實現智能化初篩項目：在項目初期，投資人員只需要根據系統提示，輸入最為關鍵的核心三個信息（增厚并購企業可持續發展能力的資源量、增強并購企業規模的當前產量、增大并購企業盈利能力的當前利潤）即可，系統自動識別項目類別（單純的資源類綠地項目、在/近產項目、財務投資項目），并根據項目類別分別提示必須要收集的核心數據。將復雜的投資簡單化和數據化。

二是實現智能化初估決策：進一步細化的基礎數據錄入后，系統自動進行第一輪的估值范圍測算，且結合地緣政治風險自動識別選用合適的折現利率，附加產業協同性等定性考量，供經營層做投資首輪決策。此時的投資決策，在早期基本已經排除了重大的不確定性，且后續再選聘適當的外部盡調專業機構，能夠較好控制沉沒成本。

三是實現智能化盡調協同：在盡調過程中，盡調機構獲取的數據全部納入到管理會計系統并自動形成各單項結論。通過這種數據完全信息化管理，既能滿足系統化勾稽和論證前期數據的偏離度，以便即時糾偏（如發現重大不可靠數據時立即停止相關盡調降低費用），也能實現技術、法務、HR盡調數據自動匯總到財稅盡調模塊，避免數據孤島。

四是實現智能化估值：盡調結果一方面直接修正原先估值，形成對外的保守估值，另一方面通過全面的盡調，梳理出并購標的的痛點，為并購整合后賦能找到突破口。此時的數據與財務會計數據協同效應非常明顯，比如并購后，通過技術工藝方面的賦能改進（比如采礦方法替換、尾渣的再利用等），能帶來多少成本降低；通過組織構架的調整和剝離，能降低多少管理成本；通過銷售策略和市場的重選能提升多少效益；產業鏈協同能利用多少現有富裕產能（比如金精礦半成品改銷售為并購方現有煉廠繼續冶煉）；通過對后續投資，現有富余資金及融資成本等綜合計算，財務費用需要增加多少，等等。這些問題只需要做資本選項或數據輸入后，統智能獲取并購方數據后自動計算，形成并購后未來樂觀估值。

五是支持智能化投決：結合之前的標的估值，模擬并購后預算的調整、模擬并購抵稅效應（如有）、模擬并表影響，乃至對并購方股價的潛在影響，獲取并購后未來并購方財務關鍵指標的影響程度，進而支持投資決策。