数字经济时代智能管理会计发展研究

杨晓/文

管理会计是企业制定经营决策的重要工具，在促使企业高质量发展中发挥着重要作用。随着我国经济社会的不断发展，智能管理会计市场也在不断成长、完善，逐渐融入全球市场，参与国际竞争。随着数字经济时代的到来，大数据、云计算、人工智能、区块链等技术高速发展，对管理会计模式产生了巨大的冲击，智能管理会计能够充分发挥管理会计在企业决策支持方面的重要作用，成为企业财务管理模式未来发展的必然趋势。文章简单阐述数字经济时代对管理会计产生的影响，并提出数字经济时代背景下管理会计的发展路径。

数字经济时代 管理会计 智能化

数字经济时代背景下，大智移云以及物联网、区块链等技术的发展和应用，为管理会计的智能化转型提供了技术基础，使管理会计的技术外在形式发生了巨大的改变，能够以企业发展的实际需求为基础，利用战略管理会计思维模式解决供产销统一化问题，有效防范财务和经营风险。因此，企业要结合自身实际情况加快管理会计智能化转型升级，重新界定其服务内容，充分发挥其决策支持和价值创造的作用，为企业高质量发展提供助力。

数字经济时代对管理会计的影响

重新界定了管理会计的服务内容

首先，在数字化时代背景下，管理会计的主要理念是打破固有边界，加强对大数据技术的应用，以客户需求为指引，对各种数据信息进行分析和管理。其次，坚持数据共享的原则，提升人本经济的实际体验。管理会计的对象不但包括结构化数据，还包括人力资源、地理数据、政策方针等非结构化财务数据。最后，会计核算的管理职能出现了巨大的改变，相较于传统人工会计和电算化模式，效率和质量均变得更高。

引领管理会计与财务会计融合

随着大数据、人工智能、云计算等技术的发展和应用，企业可以利用财务机器人完成烦琐重复的程序化会计工作，将会计人员解放出来，更多参与到价值创造、决策支持等方面的相关工作中来。会计人员应积极学习相关管理会计知识，打破管理会计和财务会计的传统边界，树立数据资产管理意识，构建科学完善的数据资产管理机制，对各类数据进行规范化和安全化管理，从而为管理会计工作的开展奠定基础。

催生会计人员参与价值创造

首先，数字经济时代，全球化趋势更加明显，跨国和跨区域合作不断增多，要求企业的财务管理摒弃传统的事后监督模式，将工作重心向事前规划和事中控制转移。其次，会计、财务、管理的融合趋势更加明显，管理会计向智能化和共享化发展成为必然趋势。会计人员要深入了解内部工作流程、企业发展状况、产品制造技术等，从而结合业务发展趋势和财务数据信息构建分析模型。最后，会计人员要树立系统思维模式，利用各种数据分析方法分析经营管理中形成的数据，建立智能可视化系统，结合数据分析结果为决策制定提供有益参考。

数字经济时代智能管理会计发展路径

树立云存储观念

企业要建立多云存储体系，对公有云、私有云、共有云进行全面应用。其中，公有云主要是帮助管理人员进行虚拟化的数据计算和保存；私有云主要是帮助企业利用专用网络体系进行虚拟化的数据计算和保存；共有云主要是在面对突发问题时，实现公有云和私有云的快速转换。同时，企业要建设管理会计大数据仓库，集中管理各种类型的结构化和非结构化数据。企业要严格落实会计数据反馈和分析制度，将会计数据仓库作为智能管理会计体系建设的关键环节，对数据信息进行收集、保存、处理、筛选、分析、应用。此外，企业要加强对共有云核算平台的应用，利用共有云数据主体将数据核算结果共享至私有云会计主体，并通过数据社群进行会计核算数据的云端化处理，全面整合结构化和非结构化数据信息，形成大数据会计群。

推动“业财技”深度融合

企业要加快业务、财务、技术的有效融合，增强智能会计对财务数据、市场数据、业务数据的收集和分析能力。在大数据时代背景下，企业面临的内外部环境更加复杂，经营管理中产生的数据不断增多，只有全面收集和科学分析各类数据信息，才能为经营决策提供数据支撑。在数据收集过程中，企业要提高对数据更新工作的重视度，安排专门的员工负责数据的变更，保证企业的经营决策都是以最新的数据为基础，以免出现决策滞后的问题。企业管理人员要加强对大数据、人工智能、云计算等技术的应用，动态收集企业运营管理中形成的业务数据和财务数据，建设财务共享云，实现数据的动态存储和科学分析，为智能管理会计工作的开展奠定基础。

完善智能管理会计理论体系

企业要以管理会计有关理论为基础，结合数字经济时代的发展要求，应用大数据、云计算、人工智能等技术构建智能管理会计理论体系。第一，智能管理会计内容应当包括投资决策支持、融资管理、资金管理、成本控制、风险管理、预算管理等各个方面。第二，智能管理会计应用的工具和手段应当包括数据挖掘技术、本量利分析技术、平衡计分卡工具、作业成本法、战略地图等。第三，智能管理会计理论体系的构建要以数据分析、运营管理、先进技术等作为基础。第四管理会计主要的目标是为企业创造价值，为投资者、管理者、员工等提供服务，为利益相关者创造更多的财富。第五，智能管理会计报告体系内容应当包括会计决算报告、经营收入报告、运营利润报告、工作效率报告。

搭建智能化会计平台

智能分析平台

具体来说，管理人员要利用大数据分析技术，结合数据类型和经营活动的不同情况来搭建差异化的数据分析模型，比如生产数据分析模型、财务数据分析模型、销售数据分析模型、风险分析模型等，并通过高等院校合作、行业专家参与、内部员工讨论评价等方法，构建起与企业实际情况相匹配的智能分析指标数据库，从而方便企业管理人员结合实际工作需求分析各类数据。同时，智能分析模型的应用人员主要是企业中高层管理人员，企业要结合不同层级员工的工作职责合理设置分析模型的使用权限。比如，企业负责人可以使用经营综合分析模型、具体业务事项分析模型等，而分管领导可以使用分管业务分析模型。智能分析模型实际主要用于标准化分析和个性化分析，其中，标准化分析是结合搭建的模型，通过人工智能技术的应用，基于企业的战略规划和发展目标进行分析指标体系的智能化推荐。个性化分析则是结合业务活动的实际情况，由模型使用人员合理调整分析指标体系，从而取得针对性的数据分析结果。完成数据分析以后，企业可以利用人工智能技术进行直观呈现，使管理人员通过触控式平板结合分析结果对数据进行横向和纵向比较，对结果进行可行性评估，分析存在的风险，从而为决策的制定提供科学依据。

决策支持系统

为了保证经营决策的科学性和合理性，企业要积极搭建决策支持系统，结合自身业务特点和发展需求合理划分决策活动的类型，通常可以分为程式化决策和非程式化决策这两种。通过科学划分各种类型决策活动，设计针对性的决策辅助模型。具体来说，企业要应用人工智能技术搭建决策模型，结合企业年度工作计划自动完成决策，管理人员只需要对决策过程进行监督，避免出现错误。这一模式只需要经营者根据智能分析结果落实系统作出的决策即可，主要应用于技术研发、生产制造、产品销售、售后服务等环节中。比如，在销售环节，智能决策系统可以结合内外部环境变化为企业提供客户关系维护的有关策略。不过，在进行非程式化决策时，企业应选择经营者决策为主、人工智能决策为辅，或者人工智能决策为主、经营者修正的模式。前者主要应用于企业经营者具有较强的综合能力，可以准确预测企业未来发展状况和行业发展趋势的情况；后者主要应用于管理者无法准确预测行业发展趋势，或者未来发展趋势不明朗，容易出现不可控因素的情况。通过对智能决策支持系统的应用，可以有效提高决策工作的效率和质量，减少人为因素的干扰，保证经营决策的科学性。

数据集成化管理

首先，业务数据方面。企业要利用各种数据收集方法和手段对技术研发、生产制造、产品销售、售后服务等环节的数据进行收集和整理。其中，技术研发环节的数据主要包括研发人员信息、资金投资数据、研发项目进度等；生产制造环节的数据主要包括原材料、成本、半成品、仓储、生产方案、实际进度等；产品销售环节的数据主要包括销售人员数据、销售量、销售方案、销售目标、销售成本等；售后服务环节的数据主要包括售后产品、具体问题、售后数据、完成情况、客户满意度等。收集数据的路径包括ERP 系统、企业员工工作日志、生产制造设备终端等。其次，财务数据方面，主要包括盈利水平、债务偿还能力、运营管理水平。其中，盈利水平方面的数据主要包括销售利润率、资产利润率、利益相关者利润率等；债务偿还能力方面的数据主要包括速动比率、流动比率、现金比率等；运营管理水平方面的数据主要包括资产周转率、存货周转率、应收账款回收率等。最后，行业数据，主要是供应链、产业链、市场环境、行业趋势、政策制度等方面的数据。其中，供应链数据主要是供应商关系、供应商经营状况等；产业链数据主要是变化情况、稳定程度等；市场环境数据主要包括客户需求、消费水平、客户数量等内容；行业趋势数据主要包括集中度、竞争对手、产品替代者等；政策制度数据主要是与行业有关的政策方针和规章制度的变化。收集财务数据主要依靠爬虫技术进行爬取或者购买行业数据服务。

建立智能化信息保护机制

数字经济时代，企业在开展管理会计智能化转型的过程中，要提高对网络安全工作的重视度，积极构建网络数据保护体系，避免出现数据泄露或者遗失问题。首先，企业管理人员要全面梳理数据资源应用和经营管理工作开展中存在的问题，组织有关人员进行讨论分析，制定具有针对性的网络安全防护措施。在加强业务创新的同时，要提高对运营安全工作的重视度，全力保障网络信息安全，避免企业遭受风险。其次，企业要加强与供应商的交流，结合自身需求选择专业水平较高、云服务规模较大、品牌形象较好的服务器供应商，安排专业人员排查软硬件风险，制订科学完善的应对预案。云服务供应商要建立科学规范的数据隔离制度，避免企业的核心数据遭到不法分子的侵害。最后，企业要加强内部安全防护体系建设，积极利用大数据技术搭建风险预警模型，建立高效的数据共享机制，坚持预见性原则，对风险进行识别和防范，将控制机制覆盖到产供销链条的各个环节中。同时，企业要建立科学完善的数据风险管理体系，结合风险出现概率和危害程度采取针对性的防范措施，包括分散、承受、规避等，从而有效控制财务风险和经营风险，增强数据信息管理系统的安全性和稳定性。

能管理会计人才

数字经济时代，企业智能管理会计模式的应用对会计人员的综合能力提出了更高的要求。首先，会计人才要全面了解业务内容和流程，熟悉企业所处行业的基本知识，对行业发展动态和企业未来发展趋势要有全面的认识。其次，会计人员要具备数据分析能力，熟练使用数据分析软件，不但要搭建数据分析模型，而且要根据分析结果为决策制定提供可行建议。最后，会计人员要具备战略思维，树立正确的管理理念，从顶层设计角度思考问题，结合自身掌握的管理会计政策制度和专业知识，全面梳理内部财务管理工作中存在的问题，为管理流程的优化提出切实可行的意见。同时，会计人员要掌握大数据应用技术、数据挖掘技术、可视化分析技术，为各类数据信息的全面应用奠定基础。企业要提高对人才培养工作的重视程度，建立科学完善的培训机制，定期组织会计人员进行专业知识、大数据技术、信息系统应用等方面的培训，为员工提供继续教育和外出培训的机会，邀请相关领域的专家到企业内举办讲座，从而提高会计人员的综合素质，打造一支高水平的人才队伍，为智能管理会计的应用奠定基础。

企业要树立正确的云存储理念，加快业务和财务的融合，完善智能管理会计理论体系，结合自身实际情况搭建智能化管理平台，加大人才培养力度，从而实现管理会计的智能化转型，发挥其决策支持和价值创造职能，为企业价值最大化这一目标的实现提供助力。