我院教授就智能大数据助力企业提质增效接受中国会计报采访

发布者:黄竞发布时间:2022-01-22浏览次数:214

  日前,我院陈建林教授接受中国会计报采访,就智能大数据推动企业发展,实现提质增效面临的机遇与挑战发表了自己的见解。

智能大数据助力企业提质增效

目前,随着数字经济的快速发展,企业正推动大数据与实体经济深度融合。

业内专家表示,为进一步推动企业全面数字化转型,依托智能大数据推动企业发展,企业充分应用大数据等科技技术,对于实现提质增效有重要意义。

与企业发展深度融合

在数字化时代,数据是企业宝贵的资源,也是企业提升效益的源泉。”全国高端会计人才、杭州中欣晶圆半导体股份有限公司CFO周为利认为,企业拥有大量数据,需要让大数据充满智慧,充分发挥智能技术为企业带来的创新应用,将大数据与企业发展深度融合。

周为利表示,企业在生产经营的过程中,采集、沉淀的各类数据,包括客户、研发、制造、设备、员工、财务、供应商等各个维度的数据,都可以助力企业优化决策、提升效率,促进企业高质量发展,最终实现企业提质增效的目标。

在他看来,企业更好地应用大数据技术,将会计处理与大数据技术结合,能够更加准确、全面地把握企业业务活动的实质,以“实质重于形式”的原则进行会计处理,进一步提高会计信息质量。

据了解,传统会计往往在企业生产经营的个别节点摘取资料作为会计信息的确认依据。

周为利举例说,企业的产品销售环节一般以客户签收单作为收入确认的依据,以此进行会计处理容易产生差错。但是,信息系统可以将从客户沟通到销售订单下达、生产计划安排、仓库发货、产品运输到客户签收、销售回款、售后沟通与售后服务的全过程完整地记录下来,并且保证每个环节的数据具有详尽的颗粒度。

部分企业特别是大型企业集团日常以表格、汇报形式采集数据,而获取数据的过程经过人工处理后,往往会造成失真的情况。”周为利表示,在大数据技术下,财务与非财务数据通过智能大数据技术的应用,从业务全过程自动采集且能相互印证,一定程度上会减少人工判断,更充分地展现业务的全貌及本质,有利于提高公司领导的决策质量,降低企业的经营风险。

企业获取数据的方式智能化,面对信息杂乱的数据时,会轻松驾驭。同时,对于数据目标的清晰化,是促进企业快速发展的重要一步。”他说。

带来全新机遇与挑战

未来,基于大数据应用与信息技术的快速发展,全国高端会计人才、广东财经大学智能财会管理学院院长陈建林认为,企业的财会工作将会面临3个新挑战。

一是信息资源的碎片化。陈建林认为,由于信息技术的快速发展,会计信息的资料来源和技术手段趋于多元化,不同技术平台之间的数据和信息没有及时对接和实现共享,信息孤岛和碎片化的现象更加严重。

他表示,要解决这个问题,需要从两个方面着手。一方面,从政府部门的角度来说,探索制定财务会计软件底层会计数据标准,规范会计核算系统的业务规则和技术标准,满足各单位对会计信息标准化的需求。完善会计信息化工作规范和财务软件功能规范,推动会计数据标准全面实施。另一方面,从企业的角度来说,要提前预判信息技术发展趋势,对软件商提出更高要求,预留不同技术平台的数据接口和发展空间。

二是财会信息化与企业业务管理的融合。科技发展帮助企业获得海量的数据和智能化的数据处理,同时,帮助企业实现业务创新。新的业务需要新的数据支撑决策,对业务与财务深度融合提出了更高的要求。

陈建林认为,政府部门应通过会计信息的标准化和数字化建设,形成可扩展、可聚合、可比对的会计数据要素,推动单位深入开展业务与财务融合。同时,企业应当明确财会信息化的目标和定位,信息技术是为提升管理效率服务,不能为了信息化而信息化,通过开展各类管理会计活动,充分利用数据加强绩效管理,增强企业价值创造力。

三是“智能+财会”人才缺乏。陈建林表示,企业在推行财会信息化的过程中,普遍会面临缺乏复合型人才的问题,技术与财务无法形成合力。

他建议,政府部门应当鼓励和支持高校培养“智能+财会”的复合型人才,为企业培养和输送适应信息技术发展的人才。

同时,企业应当采用协同方式满足自身的人才需求。一方面,可以通过信息部门和财务部门的内部协同,有意识地从内部培养复合型人才;另一方面,可以通过外部协同,获取外部人才的支援。

据了解,广东财经大学智能财会管理学院通过建立产业学院的形式,与政府部门、行业协会和企业共建“智能财会管理现代产业学院”,为这些单位提供短期或长期的人力资源支持。

周为利则表示,企业应当采取3项措施进一步完善系统,提升企业信息质量。

一是更为全面地采集生产经验及相关信息。企业利用大数据技术,利用客户关系管理(CRM)、制造管理系统(MES)、仓库管理系统(WMS)、设备管理系统(MMS)、产品生命周期管理(PLM)、供应商关系管理(SRM)、企业资源计划(ERP)等系统全面采集企业生产经营中的各项数据,使财务部门提供的会计信息的底层支撑更充分、完整。

二是结合企业业务特点,更精准地应用会计准则。在周为利看来,会计准则更多是原则性的规定,需要具体应用到特定的业务场景。有了大数据技术的支持,企业财务部门加强会计系统与其他系统的链接,可以更充分地把握企业业务实质,从而更好地理解和应用会计准则。

三是用大数据做好财务预判。周为利认为,在大数据技术的支持下,企业财务部门可以更早、更精准地预测业务进展,提前预测风险或机会,更好地提升会计信息的可用性。

大数据技术的发展和应用,能更全面、更准确地采集并反映企业的财务与非财务信息,同时,为会计行业和会计从业者带来新的机遇和挑战。”周为利说。