智能化管理會計系統構建的方法初探

吳躍現

摘 要：隨著計算機技術、互聯網和人工智能等信息技術的迅猛發展，企業可以收集、存儲和分析大量的數據。這為構建智能化管理會計系統提供了必要的基礎。同時，傳統的管理會計主要關注企業內部的成本、績效和利潤等因素。然而，隨著業務環境的變化和企業戰略的調整，管理會計需要更全面、綜合地考慮因素，例如客戶滿意度、創新能力等。智能化管理會計系統可以整合多個維度的數據，并提供更準確、綜合的指標。因此，推動智能化管理會計系統的發展，以滿足企業對更高效、準確和綜合的管理會計信息的需求。本文基于智能化管理會計系統構建的意義與方法，探討智能化會計系統發展趨向。

關鍵詞：智能化；管理會計；信息系統

智能化管理會計系統是結合了信息技術和管理會計的理論與方法，以實現更高效、準確和智能的管理會計信息處理和決策支持的系統。隨著信息技術的快速發展和企業對數據驅動決策的需求增加，智能化管理會計系統的構建成了一個重要的課題。通過對智能化管理會計系統構建方法的初步探討，旨在為研究者和實踐者提供一個框架，幫助他們更好地理解和應用智能化管理會計系統，提高企業的管理效率和決策質量。同時，也希望能夠激發更多的研究和實踐探索，推動智能化管理會計系統在不同行業和組織中的廣泛應用。

一、智能化管理會計系統構建意義

第一，提高決策質量。智能化管理會計系統能夠基于大數據和智能分析技術，提供準確、實時的管理會計信息和數據分析結果，幫助管理者做出更準確、科學的決策。通過智能預測和模擬等功能，系統可以提供決策支持和風險評估，降低決策風險，提高決策質量。

第二，提升管理效率。傳統的管理會計系統通常需要手動收集、整理和處理數據，工作效率較低且容易出錯。智能化管理會計系統能夠實現數據自動化采集、處理和整合，減少人工操作，提高工作效率。系統還可以通過智能化的數據分析和報表生成，提供快速、準確的管理會計報告，節省時間和人力資源成本。

第三，實現全面的績效評估。智能化管理會計系統可以整合多維度的數據，包括財務指標、非財務指標和客戶滿意度等，實現對企業績效的全面評估。通過數據挖掘和模式識別等技術，系統可以發現隱藏在數據中的關聯性和規律，為企業提供更全面、深入的績效分析，幫助管理者更好地理解和改進企業的績效表現。

二、智能化會計系統構建方法

（一）科學設計管理會計系統

首先，科學設計智能化管理會計系統需要進行需求分析，明確系統所需滿足的功能和特性。這可以通過與管理者和決策者的溝通和合作來實現，了解他們對于管理會計信息的需求和期望。

其次，在構建智能化管理會計系統時，需要考慮如何進行數據的集成和處理。這包括確定需要收集的數據源、數據清洗和數據整合的方法。數據集成和處理的過程應遵循數據質量和一致性的原則，確保系統使用的數據準確可靠。

最后，構建智能化管理會計系統需要設計決策支持功能。這包括基于數據分析的決策模型和可視化展示工具的開發。決策支持功能應能夠將分析結果轉化為可理解的指標和報告，幫助管理者做出決策并監控其執行效果。

（二）明確管理會計系統應用目標

首先，在構建智能化管理會計系統之前，必須明確系統的應用目標和具體業務需求。不同企業和組織有不同的管理會計需求，可能關注的指標和數據也不同。因此，需要與相關部門和管理者合作，明確系統應該支持的管理會計應用目標。

其次，明確系統的應用目標需要確定關鍵績效指標（KPIs），這些指標應與組織的戰略目標和業務重點相關。這些指標可以涉及財務績效、運營績效、市場績效等多個方面。關鍵績效指標的設定將有助于系統的數據采集和分析，并為決策提供重要的依據。

最后，在構建智能化管理會計系統時，要考慮不同用戶的個性化需求。系統應提供靈活的配置選項，允許用戶根據自身需求和角色定制所需的管理模塊，滿足差異化的管理需求。

（三）設計系統功能組成

1.會計分析管理系統

第一，數據采集與整合。會計分析管理系統能夠自動或半自動地采集和整合企業的財務數據和其他相關數據源，包括銷售數據、采購數據、成本數據等。通過數據采集與整合功能，系統可以確保數據的準確性和完整性，為后續的分析提供可靠的數據基礎。

第二，財務報表生成與分析。系統能夠自動生成財務報表，包括利潤表、資產負債表、現金流量表等。同時，系統還提供財務報表的分析功能，能夠對財務指標進行趨勢分析、比較分析和比率分析等，幫助管理者全面了解企業的財務狀況和經營績效。

第三，經營指標分析。會計分析管理系統能夠計算和分析一系列的經營指標，如營業利潤率、資產回報率、銷售增長率等。通過對經營指標的分析，系統可以揭示企業經營狀況的優勢和不足，幫助管理者識別問題和改進經營策略。

第四，預測與模擬分析。系統可以利用數據挖掘和預測模型等技術，進行財務預測和模擬分析。通過對歷史數據和市場趨勢的分析，系統能夠預測未來的財務表現，并進行場景模擬，為管理者提供決策支持和風險評估。

2.風險管理系統

第一，風險識別和評估。風險管理系統能夠識別和評估企業面臨的各種風險。系統通過分析財務數據、市場數據和其他相關數據，識別潛在的風險因素，并評估其對企業的影響程度和可能性。這可以幫助企業確定重要的風險領域和優先級。

第二，風險監控和預警。系統能夠實時監控企業的風險狀況，并提供預警和警示功能。通過設定風險指標和閾值，系統可以監測關鍵風險指標的變化，并在超過設定閾值時及時提醒管理者采取相應的風險應對措施。這有助于企業及時發現和應對風險事件，降低潛在損失。

第三，風險應對和控制。風險管理系統提供風險應對和控制的功能。系統可以幫助企業制定風險管理策略和控制措施，并提供風險控制的執行和監督功能。通過設定風險控制措施、跟蹤執行情況和監督效果，系統幫助企業降低風險的發生概率和影響程度。

第四，風險報告和分析。系統能夠生成風險報告和分析結果，以支持管理者的決策和監督。風險報告可以包括風險事件的概述、風險評估結果、風險趨勢分析等內容。通過風險分析結果，管理者可以了解企業的風險狀況、識別關鍵風險領域，并采取相應的措施進行風險管理。

3.績效管理系統

第一，目標設定和制定。績效管理系統能夠幫助企業設定和制定績效目標。系統可以協助管理者在整體戰略目標的基礎上，制定具體的績效目標和關鍵績效指標，以確保各級別的目標一致性和對齊性。

第二，績效計劃與指標設定。系統支持績效計劃和指標設定的功能。管理者可以在系統中定義和設置績效指標，并為每個指標設定目標值、權重和評價標準，以便對績效進行量化和評估。

第三，績效評估與考核。績效管理系統可以進行績效評估和考核。系統能夠根據設定的績效指標和評價標準，自動計算和評估員工或部門的績效水平，并生成相應的績效評估報告。這有助于提供客觀的績效評估結果，為員工的薪酬、晉升和培訓提供依據。

第四，績效反饋與改進。系統支持績效反饋和改進的功能。通過績效管理系統，管理者可以及時向員工提供績效反饋，包括對績效結果的解釋、優勢的肯定和改進的建議。系統還可以幫助管理者跟蹤和管理績效改進計劃，以確保績效的持續提升。

第五，績效報告和可視化展示。系統能夠生成績效報告和可視化展示。績效報告可以包括績效評估結果、績效趨勢分析、個人或團隊的績效排名等內容。通過可視化展示，系統將復雜的績效數據和分析結果以直觀、易懂的方式呈現，幫助管理者更好地理解和利用績效信息。

三、智能化會計系統發展建議

（一）獨立創建專家知識系統，提高決策準確性

第一，確定領域和目標。確定專家知識系統的創建領域和目標。在智能化會計背景下，可以選擇關注會計領域中的特定問題或決策場景，例如財務報表分析、成本控制策略等。

第二，收集專家知識。尋找在所選領域具有專業知識和經驗的專家，并與他們進行訪談或采集他們的知識文檔。專家知識可以包括規則、案例、經驗教訓等，這些知識將成為專家知識系統的基礎。

第三，知識建模。將收集到的專家知識進行建模和組織。這可以通過使用知識表示方法如決策樹、規則庫、本體等進行。將專家知識轉化為機器可理解和處理的形式，以便系統能夠利用這些知識進行決策推理。

第四，知識驗證與優化。驗證專家知識的準確性和有效性。通過與專家對比、案例分析和實際應用來驗證知識系統的決策結果。如果發現錯誤或改進的空間，及時進行知識的修正和優化。

第五，技術實現。選擇適當的技術工具和平臺來實現專家知識系統。智能化會計背景下，可以考慮使用基于機器學習、自然語言處理和推理引擎等技術的軟件工具。這些工具可以幫助你構建和部署專家知識系統，并提供相應的接口供用戶進行決策查詢和推理。

（二）加強系統安全風險管理，提高系統安全性

第一，安全策略和政策。明確系統安全的策略和政策，制定安全管理規范和流程。確保所有用戶和管理者都了解并遵守相關安全政策，包括密碼安全、訪問權限管理、數據備份與恢復等。

第二，身份認證和訪問控制。采用嚴格的身份認證機制，確保只有經過授權的用戶能夠訪問系統。可以采用多因素身份認證方式，如密碼加令牌或生物識別技術，增加認證的安全性。同時，根據用戶角色和權限級別，實施細粒度的訪問控制，限制用戶對敏感數據和功能的訪問權限。

第三，數據加密和隱私保護。對系統中的敏感數據進行加密存儲和傳輸，確保數據在傳輸和存儲過程中的安全性。采用合適的加密算法和密鑰管理機制，保護數據的機密性和完整性。另外，要遵守隱私法規和合規要求，保護用戶的個人隱私信息。

第四，安全監控和日志記錄。建立安全監控系統，實時監測系統的安全狀態和異常行為。記錄關鍵事件和操作的日志，包括登錄日志、操作日志、系統事件等，以便后續審計和調查。通過日志分析和異常檢測技術，及時發現和應對安全威脅。

第五，漏洞管理和補丁更新。定期進行系統漏洞掃描和評估，發現和修復潛在的安全漏洞。及時應用安全補丁和更新，確保系統的軟件和組件處于最新和安全的狀態。與供應商保持密切聯系，獲取及時的安全更新和通告。

（三）改革創新決策支持架構，提高決策信息傳遞效率

第一，智能化數據分析。應用智能化技術，如機器學習、數據挖掘和自然語言處理等，對海量的會計數據進行分析和挖掘。通過智能化數據分析，可以發現數據之間的關聯性和隱藏的信息，為決策者提供更有深度和洞察力的決策支持。

第二，實時決策信息展示。開發可視化的決策支持工具，將決策所需的關鍵信息以直觀、易懂的方式展示給決策者。采用儀表盤、圖表、報表等形式，呈現實時的財務指標、業務數據和關鍵績效指標，幫助決策者快速了解當前情況并做出及時決策。

第三，決策自動化與智能化。引入決策自動化和智能化技術，通過建立決策模型和規則引擎，實現決策過程的自動化和智能化。根據預設的規則和條件，系統可以自動分析和評估各種決策方案，并提供最佳的決策建議。這將大大提高決策的效率和準確性。

第四，協同決策平臺。建立協同決策平臺，促進不同部門和角色之間的溝通與協作。通過平臺上的實時討論、意見交流和共享文檔，決策者可以更加高效地進行信息傳遞和決策協商，提高決策的速度和質量。

第五，移動決策支持。提供移動端的決策支持應用，讓決策者能夠隨時隨地獲取決策所需的信息和工具。通過移動應用，決策者可以實時查看數據、報表和分析結果，進行決策評審和批準，加快決策的響應速度。

結束語

智能化會計系統的構建是當前企業數字化轉型的必然趨勢，也是提升企業決策效率和管理水平的重要手段。在構建智能化會計系統時，需要從科學設計管理會計系統、明確管理會計系統應用目標、功能組成、專家知識系統和系統安全風險管理等多個角度進行論述和分析，并在實踐中不斷創新改革決策支持架構，提高決策信息傳遞效率。隨著技術的不斷發展和應用，智能化會計系統的功能和應用將會不斷拓展和深化，為企業的可持續發展提供更強有力的支撐。

參考文獻：

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[3]張敏.財務智能化背景下企業管理會計應用分析[J].西安交通工程學院學術研究， 2022，7（03）：4.

（作者單位：報喜鳥控股股份有限公司）