數字經濟時代智能管理會計發展研究

楊曉/文

管理會計是企業制定經營決策的重要工具，在促使企業高質量發展中發揮著重要作用。隨著我國經濟社會的不斷發展，智能管理會計市場也在不斷成長、完善，逐漸融入全球市場，參與國際競爭。隨著數字經濟時代的到來，大數據、云計算、人工智能、區塊鏈等技術高速發展，對管理會計模式產生了巨大的沖擊，智能管理會計能夠充分發揮管理會計在企業決策支持方面的重要作用，成為企業財務管理模式未來發展的必然趨勢。文章簡單闡述數字經濟時代對管理會計產生的影響，并提出數字經濟時代背景下管理會計的發展路徑。

數字經濟時代 管理會計 智能化

數字經濟時代背景下，大智移云以及物聯網、區塊鏈等技術的發展和應用，為管理會計的智能化轉型提供了技術基礎，使管理會計的技術外在形式發生了巨大的改變，能夠以企業發展的實際需求為基礎，利用戰略管理會計思維模式解決供產銷統一化問題，有效防范財務和經營風險。因此，企業要結合自身實際情況加快管理會計智能化轉型升級，重新界定其服務內容，充分發揮其決策支持和價值創造的作用，為企業高質量發展提供助力。

數字經濟時代對管理會計的影響

重新界定了管理會計的服務內容

首先，在數字化時代背景下，管理會計的主要理念是打破固有邊界，加強對大數據技術的應用，以客戶需求為指引，對各種數據信息進行分析和管理。其次，堅持數據共享的原則，提升人本經濟的實際體驗。管理會計的對象不但包括結構化數據，還包括人力資源、地理數據、政策方針等非結構化財務數據。最后，會計核算的管理職能出現了巨大的改變，相較于傳統人工會計和電算化模式，效率和質量均變得更高。

引領管理會計與財務會計融合

隨著大數據、人工智能、云計算等技術的發展和應用，企業可以利用財務機器人完成煩瑣重復的程序化會計工作，將會計人員解放出來，更多參與到價值創造、決策支持等方面的相關工作中來。會計人員應積極學習相關管理會計知識，打破管理會計和財務會計的傳統邊界，樹立數據資產管理意識，構建科學完善的數據資產管理機制，對各類數據進行規范化和安全化管理，從而為管理會計工作的開展奠定基礎。

催生會計人員參與價值創造

首先，數字經濟時代，全球化趨勢更加明顯，跨國和跨區域合作不斷增多，要求企業的財務管理摒棄傳統的事后監督模式，將工作重心向事前規劃和事中控制轉移。其次，會計、財務、管理的融合趨勢更加明顯，管理會計向智能化和共享化發展成為必然趨勢。會計人員要深入了解內部工作流程、企業發展狀況、產品制造技術等，從而結合業務發展趨勢和財務數據信息構建分析模型。最后，會計人員要樹立系統思維模式，利用各種數據分析方法分析經營管理中形成的數據，建立智能可視化系統，結合數據分析結果為決策制定提供有益參考。

數字經濟時代智能管理會計發展路徑

樹立云存儲觀念

企業要建立多云存儲體系，對公有云、私有云、共有云進行全面應用。其中，公有云主要是幫助管理人員進行虛擬化的數據計算和保存；私有云主要是幫助企業利用專用網絡體系進行虛擬化的數據計算和保存；共有云主要是在面對突發問題時，實現公有云和私有云的快速轉換。同時，企業要建設管理會計大數據倉庫，集中管理各種類型的結構化和非結構化數據。企業要嚴格落實會計數據反饋和分析制度，將會計數據倉庫作為智能管理會計體系建設的關鍵環節，對數據信息進行收集、保存、處理、篩選、分析、應用。此外，企業要加強對共有云核算平臺的應用，利用共有云數據主體將數據核算結果共享至私有云會計主體，并通過數據社群進行會計核算數據的云端化處理，全面整合結構化和非結構化數據信息，形成大數據會計群。

推動“業財技”深度融合

企業要加快業務、財務、技術的有效融合，增強智能會計對財務數據、市場數據、業務數據的收集和分析能力。在大數據時代背景下，企業面臨的內外部環境更加復雜，經營管理中產生的數據不斷增多，只有全面收集和科學分析各類數據信息，才能為經營決策提供數據支撐。在數據收集過程中，企業要提高對數據更新工作的重視度，安排專門的員工負責數據的變更，保證企業的經營決策都是以最新的數據為基礎，以免出現決策滯后的問題。企業管理人員要加強對大數據、人工智能、云計算等技術的應用，動態收集企業運營管理中形成的業務數據和財務數據，建設財務共享云，實現數據的動態存儲和科學分析，為智能管理會計工作的開展奠定基礎。

完善智能管理會計理論體系

企業要以管理會計有關理論為基礎，結合數字經濟時代的發展要求，應用大數據、云計算、人工智能等技術構建智能管理會計理論體系。第一，智能管理會計內容應當包括投資決策支持、融資管理、資金管理、成本控制、風險管理、預算管理等各個方面。第二，智能管理會計應用的工具和手段應當包括數據挖掘技術、本量利分析技術、平衡計分卡工具、作業成本法、戰略地圖等。第三，智能管理會計理論體系的構建要以數據分析、運營管理、先進技術等作為基礎。第四管理會計主要的目標是為企業創造價值，為投資者、管理者、員工等提供服務，為利益相關者創造更多的財富。第五，智能管理會計報告體系內容應當包括會計決算報告、經營收入報告、運營利潤報告、工作效率報告。

搭建智能化會計平臺

智能分析平臺

具體來說，管理人員要利用大數據分析技術，結合數據類型和經營活動的不同情況來搭建差異化的數據分析模型，比如生產數據分析模型、財務數據分析模型、銷售數據分析模型、風險分析模型等，并通過高等院校合作、行業專家參與、內部員工討論評價等方法，構建起與企業實際情況相匹配的智能分析指標數據庫，從而方便企業管理人員結合實際工作需求分析各類數據。同時，智能分析模型的應用人員主要是企業中高層管理人員，企業要結合不同層級員工的工作職責合理設置分析模型的使用權限。比如，企業負責人可以使用經營綜合分析模型、具體業務事項分析模型等，而分管領導可以使用分管業務分析模型。智能分析模型實際主要用于標準化分析和個性化分析，其中，標準化分析是結合搭建的模型，通過人工智能技術的應用，基于企業的戰略規劃和發展目標進行分析指標體系的智能化推薦。個性化分析則是結合業務活動的實際情況，由模型使用人員合理調整分析指標體系，從而取得針對性的數據分析結果。完成數據分析以后，企業可以利用人工智能技術進行直觀呈現，使管理人員通過觸控式平板結合分析結果對數據進行橫向和縱向比較，對結果進行可行性評估，分析存在的風險，從而為決策的制定提供科學依據。

決策支持系統

為了保證經營決策的科學性和合理性，企業要積極搭建決策支持系統，結合自身業務特點和發展需求合理劃分決策活動的類型，通?？梢苑譃槌淌交瘺Q策和非程式化決策這兩種。通過科學劃分各種類型決策活動，設計針對性的決策輔助模型。具體來說，企業要應用人工智能技術搭建決策模型，結合企業年度工作計劃自動完成決策，管理人員只需要對決策過程進行監督，避免出現錯誤。這一模式只需要經營者根據智能分析結果落實系統作出的決策即可，主要應用于技術研發、生產制造、產品銷售、售后服務等環節中。比如，在銷售環節，智能決策系統可以結合內外部環境變化為企業提供客戶關系維護的有關策略。不過，在進行非程式化決策時，企業應選擇經營者決策為主、人工智能決策為輔，或者人工智能決策為主、經營者修正的模式。前者主要應用于企業經營者具有較強的綜合能力，可以準確預測企業未來發展狀況和行業發展趨勢的情況；后者主要應用于管理者無法準確預測行業發展趨勢，或者未來發展趨勢不明朗，容易出現不可控因素的情況。通過對智能決策支持系統的應用，可以有效提高決策工作的效率和質量，減少人為因素的干擾，保證經營決策的科學性。

數據集成化管理

首先，業務數據方面。企業要利用各種數據收集方法和手段對技術研發、生產制造、產品銷售、售后服務等環節的數據進行收集和整理。其中，技術研發環節的數據主要包括研發人員信息、資金投資數據、研發項目進度等；生產制造環節的數據主要包括原材料、成本、半成品、倉儲、生產方案、實際進度等；產品銷售環節的數據主要包括銷售人員數據、銷售量、銷售方案、銷售目標、銷售成本等；售后服務環節的數據主要包括售后產品、具體問題、售后數據、完成情況、客戶滿意度等。收集數據的路徑包括ERP 系統、企業員工工作日志、生產制造設備終端等。其次，財務數據方面，主要包括盈利水平、債務償還能力、運營管理水平。其中，盈利水平方面的數據主要包括銷售利潤率、資產利潤率、利益相關者利潤率等；債務償還能力方面的數據主要包括速動比率、流動比率、現金比率等；運營管理水平方面的數據主要包括資產周轉率、存貨周轉率、應收賬款回收率等。最后，行業數據，主要是供應鏈、產業鏈、市場環境、行業趨勢、政策制度等方面的數據。其中，供應鏈數據主要是供應商關系、供應商經營狀況等；產業鏈數據主要是變化情況、穩定程度等；市場環境數據主要包括客戶需求、消費水平、客戶數量等內容；行業趨勢數據主要包括集中度、競爭對手、產品替代者等；政策制度數據主要是與行業有關的政策方針和規章制度的變化。收集財務數據主要依靠爬蟲技術進行爬取或者購買行業數據服務。

建立智能化信息保護機制

數字經濟時代，企業在開展管理會計智能化轉型的過程中，要提高對網絡安全工作的重視度，積極構建網絡數據保護體系，避免出現數據泄露或者遺失問題。首先，企業管理人員要全面梳理數據資源應用和經營管理工作開展中存在的問題，組織有關人員進行討論分析，制定具有針對性的網絡安全防護措施。在加強業務創新的同時，要提高對運營安全工作的重視度，全力保障網絡信息安全，避免企業遭受風險。其次，企業要加強與供應商的交流，結合自身需求選擇專業水平較高、云服務規模較大、品牌形象較好的服務器供應商，安排專業人員排查軟硬件風險，制訂科學完善的應對預案。云服務供應商要建立科學規范的數據隔離制度，避免企業的核心數據遭到不法分子的侵害。最后，企業要加強內部安全防護體系建設，積極利用大數據技術搭建風險預警模型，建立高效的數據共享機制，堅持預見性原則，對風險進行識別和防范，將控制機制覆蓋到產供銷鏈條的各個環節中。同時，企業要建立科學完善的數據風險管理體系，結合風險出現概率和危害程度采取針對性的防范措施，包括分散、承受、規避等，從而有效控制財務風險和經營風險，增強數據信息管理系統的安全性和穩定性。

能管理會計人才

數字經濟時代，企業智能管理會計模式的應用對會計人員的綜合能力提出了更高的要求。首先，會計人才要全面了解業務內容和流程，熟悉企業所處行業的基本知識，對行業發展動態和企業未來發展趨勢要有全面的認識。其次，會計人員要具備數據分析能力，熟練使用數據分析軟件，不但要搭建數據分析模型，而且要根據分析結果為決策制定提供可行建議。最后，會計人員要具備戰略思維，樹立正確的管理理念，從頂層設計角度思考問題，結合自身掌握的管理會計政策制度和專業知識，全面梳理內部財務管理工作中存在的問題，為管理流程的優化提出切實可行的意見。同時，會計人員要掌握大數據應用技術、數據挖掘技術、可視化分析技術，為各類數據信息的全面應用奠定基礎。企業要提高對人才培養工作的重視程度，建立科學完善的培訓機制，定期組織會計人員進行專業知識、大數據技術、信息系統應用等方面的培訓，為員工提供繼續教育和外出培訓的機會，邀請相關領域的專家到企業內舉辦講座，從而提高會計人員的綜合素質，打造一支高水平的人才隊伍，為智能管理會計的應用奠定基礎。

企業要樹立正確的云存儲理念，加快業務和財務的融合，完善智能管理會計理論體系，結合自身實際情況搭建智能化管理平臺，加大人才培養力度，從而實現管理會計的智能化轉型，發揮其決策支持和價值創造職能，為企業價值最大化這一目標的實現提供助力。