劉瑩
瑞思邁(北京)貿易有限公司
網絡信息化時代,信息數據成為企業的重要的資源,對于信息數據的開發則成為各大企業提高自身管控水平和風險防范能力的重要舉措,實現預算管理智能化,有利于提高企業的市場應對能力,面對愈發復雜的市場環境,各大企業想要保持穩定的發展態勢,就需要不斷拓展業務范圍,根據市場變化趨勢對自身的運行管理機制進行持續優化,靈活地應對各種突發事件和風險。區別于傳統的預算管理模式,智能化預算管理可以幫助企業更為敏銳地察覺到市場的變化,輔助企業進行正確的決策管理。盡管不同企業的行業領域存在差異,但他們的業務運營目標都是為了實現企業的穩健發展和盈利,他們需要對市場需求進行詳細的調研和分析,根據市場需求對生產活動進行調整,合理安排資金的走向,實現資金利用效率最大化的目標。智能預算管理的重點在于智能,借助大數據、云計算和智能技術等手段,對龐大的數據進行采集和分析,構建數據模型,完成預算編制和預算執行等工作,不僅能夠節省大量的人力資源,也能夠提高預算管理的能效,對企業的高質量發展有著重要作用。
面對競爭愈發激烈的市場環境,各大企業為了提高自身的競爭力,在保證產品質量的前提下,紛紛加強了成本管控,科學優化生產流程,實現資源利用效率最大化,在提高生產效率的同時降低了整體成本,這也是當前絕大多數企業的選擇。成本管理是管理會計的重要環節,管理會計智能化也意味著成本管理智能化,通過各類智能化成本管理軟件,對企業的生產流程進行全方位管控和優化,實現降低生產成本的目標。ERP 成本管理系統是當前企業應用最為廣泛的智能化成本管理系統,它包含了多個功能模塊,如訂單與項目會計、成本中心會計、產品成本會計等,各個模塊之間相互協同,實現了成本管理的高效化和準確化。該系統通過對各類信息數據進行分類處理和計算,能夠分析出產品的具體造價,為企業決策提供科學的依據。準確的決策能夠幫助企業在激烈的市場競爭環境中取得優勢,避免不必要的資源損耗,達到成本管控的效果[1]。
績效管理作為管理會計中最為特別的一環,它會隨著理論的不斷完善而更新,更加適應企業的發展需求,績效管理的效能會直接影響到企業長期戰略目標的實現。企業在運營過程中,能夠通過績效評估獲得業務開展的具體反饋,反饋信息良好則說明業務開展順利,人力資源配置合理,如果反饋結果不理想,則說明企業的業務量有待提升,人力資源利用率不高,同時企業能夠根據反饋結果對業務部門的工作進行調整,確保業務的高效穩定開展。績效管理智能化可以幫助企業更為全面和高效地分析員工績效,利用數據庫和大數據等技術手段梳理好員工績效、團隊績效和企業績效之間的關系,并將其與激勵機制相結合,激發員工的積極性,增強企業發展的內部動力。
管理會計不僅是企業內部管控的核心構件,更是會計系統的重要分支,它輔助企業進行最優決策,改善經營管理模式,提高企業的經濟效益和綜合競爭力。因此,管理會計在各大企業經營中的應用,能夠輔助企業管理部門編制計劃、科學決策、控制經濟活動,對經濟業務進行科學記錄和分析,捕捉和呈報管理信息,并直接參與決策控制過程。管理會計智能化是網絡信息時代的必然趨勢,智能技術能夠深入企業經營的各個環節,管理會計工作同信息技術深層次融合,大數據和智能軟件在財務部門的工作中被廣泛應用,從戰略制定、輔助經營,到支撐決策等環節,智能管理會計逐漸成為各大企業的主流發展模式,充分發揮了管理會計的輔助價值[2]。
企業的管理決策會對企業戰略布局的落實和運營收益產生直接影響,科學正確的決策會推動企業健康穩定發展,反之則會增加企業的運營風險,而管理會計智能化則能夠支撐企業管理科學決策,促進企業價值增長。管理會計通過輔助企業管理層進行科學決策,提高企業的經營效益,實現價值增長的目標。管理會計能夠滲透到企業經營的各個環節,它通過對各項財務數據的分析和計算,回顧企業過去的經營得失,調整現行的決策運營機制,增強企業的適應能力,更好地面對復雜多變的市場環境。同時,也能提高企業的內控能力,確保各項決策的準確執行,修正執行過程中的偏差,幫助企業客觀全面掌握經營情況,從而提升預測和決策的科學性。
隨著智能技術的不斷革新與完善,智能管理會計的價值不斷提升,從單一的輔助決策到主動賦能企業高質量發展,提高企業各項業務的效能。智能技術的應用能夠實現大量數據的歸集、加工和流動,尤其是將業務數據、財務數據和行業數據進行自動歸集加工和流動處理,從而極大地提升企業的運營效率,對企業生產運營的各個環節進行精細化管控,實現戰略管理、成本管理、績效管理、投融資管理、營運管理的可視化。企業可以通過信息數字手段參與到規劃、控制、評價和決策等環節當中,采用數字模型構建的方式對企業經營活動中產生的大量數據進行分析,找出財務管理和生產經營活動中的規律,并對企業今后的行業發展趨勢和運營狀況進行預測,然后對現有的生產經營管理模式進行優化和升級,全方位提高企業的運營管理水平,助力企業健康穩定發展[3]。
1.搭建智能化財務系統
企業管理信息化是新時期企業發展的主流模式,為強化企業內控能力,需要結合企業的經營狀況和市場需求,搭建智能化管理會計系統,努力實現業財一體化管理,將會計核算管理、營運資金管理、預算分析管理、成本分析管理、決策支持管理、績效分析管理等模塊涵蓋在內,發揮出智能管理會計系統的優勢,為企業的經營活動提供輔助決策、風險分析、收益預測、全面預算管理和資金控制以及業績考核等服務。充分借鑒人工智能、大數據、云計算等智能技術,考量企業的資金流量和業務量等因素,提高實際業務和智能化管理會計系統的適配性,構建起涵蓋企業經營業務中各種要素的業財一體化智能化管理會計系統[4]。
2.搭建數據智能集成和分析平臺
隨著企業的不斷發展,業務量不斷提升,管理會計的數據量也會激增,為此,各大企業需要搭建數據智能集成和分析平臺。其中,數據智能集成平臺需要對業務數據、財務數據和行業數據進行高度集成,為后續各項管理會計工作打牢基礎。業務數據涵蓋了企業生產銷售的各個環節,從產品的研發、銷售到后續的客戶滿意度等,財務數據則是包括企業的盈利狀況、債務清償能力以及營運能力幾方面的內容,行業數據則包含了供應鏈數據、產業鏈數據、目標市場數據、行業競爭數據、政策法規數據等。數據分析平臺則是對數據進行智能分析模型構建、智能分析模型運行以及智能分析結果的直觀表達,數據智能采集和分析可以為企業的決策提供輔助,提高決策的科學性。
3.建立輔助決策支持系統
輔助決策支持系統包含了程式化決策和非程式化決策兩部分內容,其中,程式化決策主要應用于企業的研發環節、生產環節、銷售環節、售后環節和財務環節等具體業務的決策,可以直接根據決策系統的結果實施決策,能夠極大地提高企業的決策效率;非程式化決策主要是在企業經營者管理能力較強或者能力不足的情況下,分別采用“經營者決策+智能系統輔助”和“智能系統決策+經營者輔助”兩種模式提高決策的準確性。
4.設計智能成本管理系統
管理會計智能化的升級還需企業合理設計智能成本管理系統。首先,明確系統設計目標與原則。企業在設計智能成本管理系統時,首先需要明確系統的目標和原則。系統的目標可能包括實現成本的準確核算、支持戰略決策、優化產品定價、監控成本變化等。系統設計的原則是要保證系統的可擴展性、數據安全性、用戶友好性等。其次,做好數據整合與智能分析。企業可以同專業開發商合作,統一數據編碼,在智能成本管理系統中集成來自不同部門和系統的數據,包括財務會計、采購、生產、銷售等。通過數據整合,使得該系統可以提供更全面的成本信息,幫助企業了解不同環節的成本構成。此外,系統還應該具備智能分析功能,為此,企業還需引入數據分析技術,應用大數據、云計算等手段對大量數據進行挖掘和分析,發現潛在的成本優化機會。再次,設計實時成本跟蹤與報告功能。在管理會計呈現智能化發展的背景下,智能成本管理系統應該能夠實時跟蹤成本的變化,及時反映生產、銷售等活動對成本的影響。為此,企業需在系統中設計能夠生成各種形式的報告和可視化圖表,幫助管理層更清晰地理解成本數據。同時應用數據分析和機器學習技術,建立模型,預測不同情景下的成本變化,幫助企業做出更具前瞻性的決策。最后,推進人工智能與自動化。企業需引入人工智能技術,如自然語言處理和圖像識別,進一步提升系統的智能化水平。例如,通過自然語言查詢,用戶可以直接向系統提問,獲取需要的成本信息;圖像識別技術可以應用在生產環節,實時監測原材料消耗情況等[5]。
數據驅動的績效評估與決策支持系統是智能化管理會計體系中不可或缺的一部分。通過充分利用數據分析、可視化、預測和模擬等技術,企業可以更全面地了解績效狀況,做出更明智的決策,提升業務效率和競爭力,實現持續增長。首先,數據驅動的績效評估需要從明確的績效指標入手。這些指標應涵蓋財務和非財務領域,與企業的戰略目標和價值創造緊密對應。同時,指標應該具有量化性,以便進行數據收集和分析。其次,搭建財務共享平臺,將不同系統、部門的數據整合到一個集中的數據庫或數據倉庫中,確保數據的一致性和準確性。借助系統收集與績效評估相關的數據,包括財務數據、運營數據、市場數據等方面的信息。再次,利用數據分析工具,對收集到的數據進行分析。通過數據挖掘和統計分析,揭示數據中的模式、趨勢和關聯。同時,將分析結果以可視化的方式呈現,如圖表、儀表盤等,使管理者更容易理解和識別問題。最后,建立實時監測機制,使企業能夠隨時了解績效狀況,自動生成定期報告,展示績效指標的變化,并通過數據關聯分析,揭示不同指標之間的關系和影響。借助機器學習和數據挖掘技術,進行趨勢分析和預測,建立異常檢測模型,識別績效數據中的異常情況。一旦發現異常,系統可以自動發出預警,引起管理者的注意,并及時采取行動。
在推進管理會計智能化的過程中,培養一支復合型、高素質的人才隊伍至關重要。這些人才不僅需要具備管理會計的專業知識,還需要具備跨學科的能力,能夠熟練運用智能技術,進行數據分析和決策支持。第一,招募多領域背景人才。在人才招募中,企業還需要考慮應聘者對數據科學、信息技術、機器學習等領域技能的掌握,以便到企業后能夠更好地應用智能技術。第二,培訓時設計跨學科課程。企業在培訓計劃中可以設置跨學科的課程,涵蓋管理會計、數據分析、人工智能等內容,培養人才的綜合素質,使其能夠從多個角度思考和解決問題。第三,以項目驅動培養。企業可以設計項目驅動的培養模式,讓學員參與實際項目,使其能夠將理論知識應用于實際情境中,以此來培養學員解決問題和團隊合作的能力。