企業(yè)會(huì)計(jì)信息化問題與對(duì)策

柴芳芳

[提要] 數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，以大數(shù)據(jù)、人工智能、移動(dòng)互聯(lián)、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)IoT、區(qū)塊鏈，即“大智移云物區(qū)”為代表的數(shù)字化革命為事項(xiàng)會(huì)計(jì)提供優(yōu)越的技術(shù)保證，事項(xiàng)會(huì)計(jì)也為這個(gè)時(shí)代的財(cái)務(wù)工作提供更可行、更高效的工作思路。本文針對(duì)目前企業(yè)會(huì)計(jì)信息化工作存在的問題，提出建議，希望在數(shù)智化時(shí)代助力企業(yè)進(jìn)行財(cái)務(wù)變革。

關(guān)鍵詞：大智移云物區(qū);事項(xiàng)會(huì)計(jì);數(shù)智化財(cái)務(wù)

本文為河南軟科學(xué)研究項(xiàng)目：“財(cái)稅激勵(lì)、監(jiān)管體系與河南上市公司研發(fā)投入的關(guān)系研究”（編號(hào)：202400410366）

中圖分類號(hào)：F23 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

收錄日期：2020年7月28日

一、前言

按照會(huì)計(jì)理論研究方法的不同，可以將會(huì)計(jì)分為價(jià)值會(huì)計(jì)和事項(xiàng)會(huì)計(jì)兩大類。他們?cè)谇疤峒僭O(shè)、研究思路和信息質(zhì)量上有很大的區(qū)別。價(jià)值法的根本假設(shè)是會(huì)計(jì)信息用戶的需求是已知的并能夠被充分而特別地說(shuō)明。喬治·索特于1966年首次提出事項(xiàng)會(huì)計(jì)，原因是會(huì)計(jì)信息報(bào)告使用人是不確定的，會(huì)計(jì)模型和信息加工方法也不同，因此會(huì)計(jì)應(yīng)盡可能地、完善地提供可能在各種決策模型中有用的相關(guān)原汁原味信息，再由使用者自己對(duì)這些信息逬行加工，最后生成其決策模型所需的輸入價(jià)值和報(bào)告。傳統(tǒng)財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)基于會(huì)計(jì)準(zhǔn)則處理數(shù)據(jù)形成報(bào)告，滿足外部投資人、政府監(jiān)管機(jī)構(gòu)和稅務(wù)部門的要求。但內(nèi)部管理層和其他信息使用者，需要對(duì)數(shù)據(jù)逬行特殊要求的加工，以形成特定的報(bào)告。事項(xiàng)會(huì)計(jì)正是針對(duì)傳統(tǒng)財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)的不足而提出的，但受限于20世紀(jì)中后葉的技術(shù)和商業(yè)環(huán)境等原因，一直發(fā)展不起來(lái)。

而當(dāng)今，數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，以大數(shù)據(jù)、人工智能、移動(dòng)互聯(lián)、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)IoT、區(qū)塊鏈，即“大智移云物區(qū)”為代表的數(shù)字化革命顛覆了生產(chǎn)、消費(fèi)的每個(gè)角落。商業(yè)環(huán)境、技術(shù)革命、會(huì)計(jì)理論變革，使得企業(yè)不得不主動(dòng)開始面對(duì)這個(gè)時(shí)代的技術(shù)與理論變革。

首先，社會(huì)化商業(yè)平臺(tái)的興起、互聯(lián)網(wǎng)連接協(xié)同共享為企業(yè)賦能，使得企業(yè)的商業(yè)模式和交易場(chǎng)景發(fā)生了顛覆性變革，帶動(dòng)會(huì)計(jì)服務(wù)的業(yè)務(wù)背景發(fā)生了根本性變化。其次，數(shù)智化時(shí)代下的技術(shù)變革，對(duì)會(huì)計(jì)領(lǐng)域產(chǎn)生了深刻的影響：人工智能促進(jìn)了財(cái)務(wù)機(jī)器人智能化廣泛應(yīng)用，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)促進(jìn)了連接賦能，云計(jì)算促進(jìn)了社會(huì)化Saas服務(wù)的興起，物聯(lián)網(wǎng)促進(jìn)了軟硬件深度融合的萬(wàn)物互聯(lián)智能革命，大數(shù)據(jù)促進(jìn)了分析洞察的準(zhǔn)確性、實(shí)時(shí)性、深度和能力。因此，大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)的發(fā)展，可以使以前因技術(shù)或環(huán)境等原因不能實(shí)踐的事項(xiàng)會(huì)計(jì)理論煥發(fā)生機(jī)，同時(shí)事項(xiàng)會(huì)計(jì)理論相比價(jià)值會(huì)計(jì)能更好地服務(wù)這個(gè)時(shí)代，服務(wù)這個(gè)時(shí)代的企業(yè)。（表1）

二、企業(yè)會(huì)計(jì)信息化存在的問題

（一）業(yè)務(wù)系統(tǒng)良莠不齊，缺乏統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)。經(jīng)過(guò)多年的信息化發(fā)展，各企業(yè)的信息系統(tǒng)基本覆蓋了主要業(yè)務(wù)。但系統(tǒng)建設(shè)多是局部需求驅(qū)動(dòng)和被動(dòng)建設(shè)，信息資源未充分共享與利用，存在大量獨(dú)立運(yùn)行的生產(chǎn)業(yè)務(wù)系統(tǒng)，存在系統(tǒng)覆蓋交叉現(xiàn)象，大量依賴接口同歩數(shù)據(jù)。市場(chǎng)上平臺(tái)供應(yīng)商良莠不齊，系統(tǒng)架構(gòu)差異較大，缺乏統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)。多數(shù)企業(yè)由于各業(yè)務(wù)系統(tǒng)上線時(shí)間不—致，缺乏主數(shù)據(jù)統(tǒng)一規(guī)劃，各自為戰(zhàn)，主數(shù)據(jù)重復(fù)、格式不統(tǒng)一、命名不規(guī)范、信息缺失、描述不準(zhǔn)確等現(xiàn)象嚴(yán)重，例如一物多碼、一人多號(hào)等，導(dǎo)致業(yè)務(wù)和財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)傳遞和數(shù)據(jù)清洗轉(zhuǎn)換統(tǒng)一口徑分析時(shí)遇到極大困難。

（二）財(cái)務(wù)與各業(yè)務(wù)系統(tǒng)集成程度不高導(dǎo)致數(shù)據(jù)傳輸有附加成本。大多財(cái)務(wù)系統(tǒng)與業(yè)務(wù)系統(tǒng)之間大量依賴開發(fā)直接集成，導(dǎo)致集成鏈路冗沉繁雜，且仍然需要業(yè)務(wù)與財(cái)務(wù)之間對(duì)賬勾稽數(shù)據(jù);無(wú)法集成情況下，依賴財(cái)務(wù)人員手工做賬，或借助Excel在業(yè)務(wù)系統(tǒng)與財(cái)務(wù)系統(tǒng)之間通過(guò)導(dǎo)出導(dǎo)入生成憑證，消耗大量手工作業(yè)時(shí)間。

（三）重核算輕管理，在經(jīng)營(yíng)、績(jī)效、風(fēng)險(xiǎn)控制上缺乏支撐。更多是滿足對(duì)外報(bào)告的要求，缺乏統(tǒng)一的管理會(huì)計(jì)體系規(guī)劃，缺乏不同視角的數(shù)據(jù)挖掘分析體系，對(duì)內(nèi)的管理支撐與業(yè)務(wù)引導(dǎo)、管控作用尚需加強(qiáng)。

比如不同層級(jí)人員不能實(shí)時(shí)了解各層面需要關(guān)注的信息;各層級(jí)的數(shù)據(jù)不支持由上至下追溯、鉆取，不能順暢跟蹤業(yè)務(wù);各級(jí)人員獲知問題后，不能及時(shí)獲取背后的實(shí)質(zhì)及原因，了解經(jīng)營(yíng)各要素之間的影響，從而不能及時(shí)調(diào)整經(jīng)營(yíng)策略因而決策無(wú)從下手，面對(duì)新業(yè)務(wù)、新流程、新要求以及新技術(shù)，不能快速接入調(diào)整。例如，決策層關(guān)注的實(shí)時(shí)損益預(yù)估、產(chǎn)品線/區(qū)域等多維獲利能力分析、業(yè)務(wù)預(yù)測(cè)分析均不能實(shí)現(xiàn)。

三、解決方案

（一）迅速轉(zhuǎn)變觀念，適應(yīng)財(cái)務(wù)變革要求。企業(yè)及從業(yè)人員要意識(shí)到財(cái)務(wù)革命已經(jīng)來(lái)臨，財(cái)務(wù)角色從后端的會(huì)計(jì)核算向業(yè)務(wù)端延伸，要充當(dāng)好業(yè)務(wù)伙伴的角色，要從集團(tuán)業(yè)財(cái)一體的角度看清、看全業(yè)務(wù);從僅僅對(duì)過(guò)去事件進(jìn)行反映，過(guò)渡到對(duì)未來(lái)提供決策支持，通過(guò)對(duì)當(dāng)前經(jīng)營(yíng)管理要素的模擬，對(duì)未來(lái)可能出現(xiàn)的經(jīng)營(yíng)情況進(jìn)行預(yù)判;從止步于結(jié)果反映和被動(dòng)應(yīng)對(duì)，到將控制手段向前端、向過(guò)程延伸;從滿足外部監(jiān)管要求，到深度參與經(jīng)營(yíng)決策。

（二）豐富會(huì)計(jì)假設(shè)內(nèi)涵，多維度劃分會(huì)計(jì)核算場(chǎng)景。會(huì)計(jì)主體假設(shè)是基于會(huì)計(jì)空間而言的，持續(xù)經(jīng)營(yíng)假設(shè)、會(huì)計(jì)分期假設(shè)則是基于會(huì)計(jì)時(shí)間而言的。在目前的環(huán)境下，要在會(huì)計(jì)假設(shè)的基礎(chǔ)上豐富其內(nèi)涵，細(xì)化核算空間、核算時(shí)間，進(jìn)行多維度劃分。

1、核算主體維度劃分。（1）集團(tuán)分析：集團(tuán)視角下產(chǎn)品的收入、成本、費(fèi)用、毛利等經(jīng)營(yíng)指標(biāo)，剔除集團(tuán)內(nèi)的內(nèi)部交易利潤(rùn)，用于評(píng)估產(chǎn)品線投資決策。（2）分部報(bào)告：以企業(yè)的經(jīng)營(yíng)分部、地區(qū)分部為主體編制地提供分部信息的財(cái)務(wù)報(bào)告。分部也可以是產(chǎn)品線、多元化經(jīng)營(yíng)的各經(jīng)營(yíng)單元等。（3）利潤(rùn)中心會(huì)計(jì)：通過(guò)劃小經(jīng)營(yíng)單元自主經(jīng)營(yíng)，激發(fā)全員經(jīng)營(yíng)積極性的阿米巴經(jīng)營(yíng)績(jī)效考核體系，打通企業(yè)內(nèi)外風(fēng)險(xiǎn)和市場(chǎng)傳導(dǎo)機(jī)制，為支持阿米巴經(jīng)營(yíng)的會(huì)計(jì)核算體系。

2、核算頻次維度劃分。（1）日損益預(yù)估：通過(guò)實(shí)時(shí)收入統(tǒng)計(jì)及運(yùn)用本量利等特定模型預(yù)估變動(dòng)成本，通過(guò)全面預(yù)算獲得固定成本預(yù)估，掌握實(shí)時(shí)的產(chǎn)品收入、成本、費(fèi)用、毛利等經(jīng)營(yíng)情況，及時(shí)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警，輔助決策。（2）月、季、年度決策分析：以一個(gè)基本的期間頻次單位，對(duì)分析主體、分析區(qū)域、分析產(chǎn)品線等市場(chǎng)細(xì)分維度進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘分析和考核評(píng)價(jià)。例如，通常情況下，按月、季、年對(duì)責(zé)任主體進(jìn)行績(jī)效評(píng)價(jià)。

3、核算對(duì)象維度劃分。從不同角度對(duì)市場(chǎng)進(jìn)行評(píng)估，追蹤利潤(rùn)貢獻(xiàn)和風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的方法，如頭部用戶群、重點(diǎn)地區(qū)經(jīng)營(yíng)情況、主打產(chǎn)品銷售趨勢(shì)、收入下降較快的產(chǎn)品類別等。

（三）倡導(dǎo)事項(xiàng)會(huì)計(jì)，實(shí)現(xiàn)深度業(yè)財(cái)融合。采用數(shù)據(jù)總線方式融合業(yè)務(wù)與財(cái)務(wù)系統(tǒng)，構(gòu)建信息系統(tǒng)生態(tài)化。以用友軟件為例，通過(guò)財(cái)務(wù)事項(xiàng)中心接前端業(yè)務(wù)系統(tǒng)與財(cái)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)總線架構(gòu)，改變了傳統(tǒng)系統(tǒng)集成的點(diǎn)對(duì)點(diǎn)的技術(shù)架構(gòu)，避免了蜘蛛網(wǎng)般繁雜的接口，從而使得系統(tǒng)集成生態(tài)更清晰、穩(wěn)定和易于運(yùn)維。

1、業(yè)財(cái)融合集成，采集數(shù)據(jù)形成財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)中樞。通過(guò)業(yè)務(wù)系統(tǒng)接口集成、社會(huì)化第三方交易連接、專業(yè)網(wǎng)站數(shù)據(jù)接口服務(wù)、外部宏觀數(shù)據(jù)采集、手工采集等多種方式，采集包括企業(yè)內(nèi)外部的業(yè)務(wù)和財(cái)務(wù)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、語(yǔ)音、文字、圖像、視頻等相關(guān)數(shù)據(jù)，聚合全行業(yè)、全業(yè)務(wù)、全集團(tuán)的數(shù)據(jù)，從傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)小數(shù)據(jù)集，轉(zhuǎn)化成業(yè)務(wù)和財(cái)務(wù)的綜合大數(shù)據(jù)中心。

2、通過(guò)財(cái)務(wù)業(yè)務(wù)中心進(jìn)行數(shù)據(jù)切分細(xì)化。在財(cái)務(wù)業(yè)務(wù)中心，依據(jù)各個(gè)核算目的的數(shù)據(jù)處理需求和要求，對(duì)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行切分細(xì)化，為核算數(shù)據(jù)做準(zhǔn)備。例如，依據(jù)各個(gè)核算目的下的收入確認(rèn)規(guī)則和應(yīng)收確認(rèn)規(guī)則進(jìn)行收入確認(rèn)和應(yīng)收確認(rèn);依據(jù)各個(gè)核算目的下的收入分成規(guī)則進(jìn)行多維收入細(xì)分;依據(jù)各個(gè)核算目的下的成本分?jǐn)傄?guī)則進(jìn)行多維成本費(fèi)用切分;實(shí)行阿米巴經(jīng)營(yíng)體系的企業(yè)，根據(jù)內(nèi)部市場(chǎng)運(yùn)行體系自動(dòng)識(shí)別交易事項(xiàng)在各個(gè)核算目的下的會(huì)計(jì)主體，自動(dòng)識(shí)別會(huì)計(jì)主體之間的內(nèi)部交易等。

3、針對(duì)每一筆業(yè)務(wù)事項(xiàng)，處理形成交易級(jí)財(cái)務(wù)事項(xiàng)明細(xì)賬。通過(guò)財(cái)務(wù)業(yè)務(wù)中心的數(shù)據(jù)細(xì)分，獲得各個(gè)核算目的下的財(cái)務(wù)事項(xiàng)明細(xì)賬，獲得“精細(xì)+實(shí)時(shí)+多維”的交易級(jí)顆粒度的財(cái)務(wù)業(yè)務(wù)明細(xì)賬，為數(shù)據(jù)專業(yè)建模分析提供最明細(xì)的交易數(shù)據(jù)資源支持，為財(cái)務(wù)報(bào)表分析反追溯追因提供最明細(xì)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)。例如，交易級(jí)多維收入明細(xì)賬，記錄每一筆最原始的交易在各個(gè)核算目的下形成的財(cái)務(wù)收入明細(xì)，同時(shí)記錄該筆收入包含的賣方、買方、業(yè)務(wù)員、區(qū)域、產(chǎn)品、數(shù)量、單價(jià)、金額等所有詳細(xì)的交易相關(guān)信息;交易級(jí)多維應(yīng)收明細(xì)賬，記錄每一筆最原始的交易在各個(gè)核算目的下形成的財(cái)務(wù)應(yīng)收明細(xì);交易級(jí)多維費(fèi)用明細(xì)賬，記錄每一筆最原始的交易在各個(gè)核算目的下形成的費(fèi)用明細(xì)，等等。

4、據(jù)財(cái)務(wù)事項(xiàng)明細(xì)賬，匯總生成各個(gè)核算目的下的核算憑證。通過(guò)會(huì)計(jì)平臺(tái)的憑證生成規(guī)則，將財(cái)務(wù)事項(xiàng)明細(xì)賬匯總生成各個(gè)核算目的下的核算憑證，建立財(cái)務(wù)事項(xiàng)明細(xì)賬與核算憑證的線索，再關(guān)聯(lián)到財(cái)務(wù)報(bào)表，從而為從財(cái)務(wù)報(bào)表反追溯到財(cái)務(wù)事項(xiàng)明細(xì)賬提供底層支持。例如，財(cái)務(wù)核算目的下的交易級(jí)收入明細(xì)賬和交易級(jí)應(yīng)收明細(xì)賬匯總生成財(cái)務(wù)總賬的收入和應(yīng)收憑證;管理會(huì)計(jì)核算目的下的交易級(jí)收入明細(xì)賬匯總生成責(zé)任主體的收入憑證。

5、依據(jù)財(cái)務(wù)事項(xiàng)中心和核算數(shù)據(jù)，提供強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析服務(wù)。基于財(cái)務(wù)大數(shù)據(jù)平臺(tái)和各個(gè)多核算目的和視角下的核算數(shù)據(jù)，聚合集團(tuán)內(nèi)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，以及外部的宏觀、社會(huì)、行業(yè)、產(chǎn)業(yè)鏈數(shù)據(jù)，應(yīng)用先進(jìn)算法及模型，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、提煉、關(guān)聯(lián)、融合操作，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、關(guān)聯(lián)分析、聚類分析、回歸分析、序列分析等，深度挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值賦能企業(yè)決策活動(dòng)，事前、事中服務(wù)業(yè)務(wù)，實(shí)現(xiàn)價(jià)值財(cái)務(wù)。

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