企业会计信息化问题与对策探索.docx

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1、企业会计信息化问题与对策探索 提要数字经济时代，以大数据、人工智能、移动互联、云计算、物联网IoT、区块链，即“大智移云物区”为代表的数字化革命为事项会计提供优越的技术保证，事项会计也为这个时代的财务工作提供更可行、更高效的工作思路。本文针对目前企业会计信息化工作存在的问题，提出建议，希望在数智化时代助力企业进行财务变革。 关键词：大智移云物区；事项会计；数智化财务 一、前言 按照会计理论研究方法的不同，可以将会计分为价值会计和事项会计两大类。他们在前提假设、研究思路和信息质量上有很大的区别。价值法的根本假设是会计信息用户的需求是已知的并能够被充分而特别地说明。乔治•索特于1966

2、年首次提出事项会计，原因是会计信息报告使用人是不确定的，会计模型和信息加工方法也不同，因此会计应尽可能地、完善地提供可能在各种决策模型中有用的相关原汁原味信息，再由使用者自己对这些信息逬行加工，最后生成其决策模型所需的输入价值和报告。传统财务会计基于会计准则处理数据形成报告，满足外部投资人、政府监管机构和税务部门的要求。但内部管理层和其他信息使用者，需要对数据逬行特殊要求的加工，以形成特定的报告。事项会计正是针对传统财务会计的不足而提出的，但受限于20世纪中后叶的技术和商业环境等原因，一直发展不起来。而当今，数字经济时代，以大数据、人工智能、移动互联、云计算、物联网IoT、区块链，即“大智移云

3、物区”为代表的数字化革命颠覆了生产、消费的每个角落。商业环境、技术革命、会计理论变革，使得企业不得不主动开始面对这个时代的技术与理论变革。首先，社会化商业平台的兴起、互联网连接协同共享为企业赋能，使得企业的商业模式和交易场景发生了颠覆性变革，带动会计服务的业务背景发生了根本性变化。其次，数智化时代下的技术变革，对会计领域产生了深刻的影响：人工智能促进了财务机器人智能化广泛应用，移动互联网促进了连接赋能，云计算促进了社会化Saas服务的兴起，物联网促进了软硬件深度融合的万物互联智能革命，大数据促进了分析洞察的准确性、实时性、深度和能力。因此，大数据、人工智能等技术的发展，可以使以前因技术或环境等

4、原因不能实践的事项会计理论焕发生机，同时事项会计理论相比价值会计能更好地服务这个时代，服务这个时代的企业。 二、企业会计信息化存在的问题 （一）业务系统良莠不齐，缺乏统一的标准。经过多年的信息化发展，各企业的信息系统基本覆盖了主要业务。但系统建设多是局部需求驱动和被动建设，信息资源未充分共享与利用，存在大量独立运行的生产业务系统，存在系统覆盖交叉现象，大量依赖接口同歩数据。市场上平台供应商良莠不齐，系统架构差异较大，缺乏统一的数据标准。多数企业由于各业务系统上线时间不致，缺乏主数据统一规划，各自为战，主数据重复、格式不统一、命名不规范、信息缺失、描述不准确等现象严重，例如一物多码、一人多号等，

5、导致业务和财务数据在数据传递和数据清洗转换统一口径分析时遇到极大困难。（二）财务与各业务系统集成程度不高导致数据传输有附加成本。大多财务系统与业务系统之间大量依赖开发直接集成，导致集成链路冗沉繁杂，且仍然需要业务与财务之间对账勾稽数据；无法集成情况下，依赖财务人员手工做账，或借助Excel在业务系统与财务系统之间通过导出导入生成凭证，消耗大量手工作业时间。（三）重核算轻管理，在经营、绩效、风险控制上缺乏支撑。更多是满足对外报告的要求，缺乏统一的管理会计体系规划，缺乏不同视角的数据挖掘分析体系，对内的管理支撑与业务引导、管控作用尚需加强。比如不同层级人员不能实时了解各层面需要关注的信息；各层级的

6、数据不支持由上至下追溯、钻取，不能顺畅跟踪业务；各级人员获知问题后，不能及时获取背后的实质及原因，了解经营各要素之间的影响，从而不能及时调整经营策略因而决策无从下手，面对新业务、新流程、新要求以及新技术，不能快速接入调整。例如，决策层关注的实时损益预估、产品线/区域等多维获利能力分析、业务预测分析均不能实现。 三、解决方案 （一）迅速转变观念，适应财务变革要求。企业及从业人员要意识到财务革命已经来临，财务角色从后端的会计核算向业务端延伸，要充当好业务伙伴的角色，要从集团业财一体的角度看清、看全业务；从仅仅对过去事件进行反映，过渡到对未来提供决策支持，通过对当前经营管理要素的模拟，对未来可能出现

7、的经营情况进行预判；从止步于结果反映和被动应对，到将控制手段向前端、向过程延伸；从满足外部监管要求，到深度参与经营决策。（二）丰富会计假设内涵，多维度划分会计核算场景。会计主体假设是基于会计空间而言的，持续经营假设、会计分期假设则是基于会计时间而言的。在目前的环境下，要在会计假设的基础上丰富其内涵，细化核算空间、核算时间，进行多维度划分。1、核算主体维度划分。（1）集团分析：集团视角下产品的收入、成本、费用、毛利等经营指标，剔除集团内的内部交易利润，用于评估产品线投资决策。（2）分部报告：以企业的经营分部、地区分部为主体编制地提供分部信息的财务报告。分部也可以是产品线、多元化经营的各经营单元等

8、。（3）利润中心会计：通过划小经营单元自主经营，激发全员经营积极性的阿米巴经营绩效考核体系，打通企业内外风险和市场传导机制，为支持阿米巴经营的会计核算体系。2、核算频次维度划分。（1）日损益预估：通过实时收入统计及运用本量利等特定模型预估变动成本，通过全面预算获得固定成本预估，掌握实时的产品收入、成本、费用、毛利等经营情况，及时风险预警，辅助决策。（2）月、季、年度决策分析：以一个基本的期间频次单位，对分析主体、分析区域、分析产品线等市场细分维度进行数据挖掘分析和考核评价。例如，通常情况下，按月、季、年对责任主体进行绩效评价。3、核算对象维度划分。从不同角度对市场进行评估，追踪利润贡献和风险预

9、警的方法，如头部用户群、重点地区经营情况、主打产品销售趋势、收入下降较快的产品类别等。（三）倡导事项会计，实现深度业财融合。采用数据总线方式融合业务与财务系统，构建信息系统生态化。以用友软件为例，通过财务事项中心接前端业务系统与财务系统的数据总线架构，改变了传统系统集成的点对点的技术架构，避免了蜘蛛网般繁杂的接口，从而使得系统集成生态更清晰、稳定和易于运维。1、业财融合集成，采集数据形成财务数据中枢。通过业务系统接口集成、社会化第三方交易连接、专业网站数据接口服务、外部宏观数据采集、手工采集等多种方式，采集包括企业内外部的业务和财务系统结构化的数据、非结构化数据、语音、文字、图像、视频等相关数

10、据，聚合全行业、全业务、全集团的数据，从传统的财务小数据集，转化成业务和财务的综合大数据中心。2、通过财务业务中心进行数据切分细化。在财务业务中心，依据各个核算目的的数据处理需求和要求，对业务数据进行切分细化，为核算数据做准备。例如，依据各个核算目的下的收入确认规则和应收确认规则进行收入确认和应收确认；依据各个核算目的下的收入分成规则进行多维收入细分；依据各个核算目的下的成本分摊规则进行多维成本费用切分；实行阿米巴经营体系的企业，根据内部市场运行体系自动识别交易事项在各个核算目的下的会计主体，自动识别会计主体之间的内部交易等。3、针对每一笔业务事项，处理形成交易级财务事项明细账。通过财务业务中

11、心的数据细分，获得各个核算目的下的财务事项明细账，获得“精细+实时+多维”的交易级颗粒度的财务业务明细账，为数据专业建模分析提供最明细的交易数据资源支持，为财务报表分析反追溯追因提供最明细的业务数据。例如，交易级多维收入明细账，记录每一笔最原始的交易在各个核算目的下形成的财务收入明细，同时记录该笔收入包含的卖方、买方、业务员、区域、产品、数量、单价、金额等所有详细的交易相关信息；交易级多维应收明细账，记录每一笔最原始的交易在各个核算目的下形成的财务应收明细；交易级多维费用明细账，记录每一笔最原始的交易在各个核算目的下形成的费用明细，等等。4、据财务事项明细账，汇总生成各个核算目的下的核算凭证。

12、通过会计平台的凭证生成规则，将财务事项明细账汇总生成各个核算目的下的核算凭证，建立财务事项明细账与核算凭证的线索，再关联到财务报表，从而为从财务报表反追溯到财务事项明细账提供底层支持。例如，财务核算目的下的交易级收入明细账和交易级应收明细账汇总生成财务总账的收入和应收凭证；管理会计核算目的下的交易级收入明细账汇总生成责任主体的收入凭证。5、依据财务事项中心和核算数据，提供强大的数据分析服务。基于财务大数据平台和各个多核算目的和视角下的核算数据，聚合集团内业务数据和财务数据，以及外部的宏观、社会、行业、产业链数据，应用先进算法及模型，对数据进行清洗、提炼、关联、融合操作，对数据进行数据标准化、关联分析、聚类分析、回归分析、序列分析等，深度挖掘数据价值赋能企业决策活动，事前、事中服务业务，实现价值财务。 第8页 共8页第 8 页 共 8 页第 8 页 共 8 页第 8 页 共 8 页第 8 页 共 8 页第 8 页 共 8 页第 8 页 共 8 页第 8 页 共 8 页第 8 页 共 8 页第 8 页 共 8 页第 8 页 共 8 页