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［提要］數字經濟時代，以大數據、人工智能、移動互聯、云計算、物聯網IoT、區塊鏈，即“大智移云物區”為代表的數字化革命為事項會計提供優越的技術保證，事項會計也為這個時代的財務工作提供更可行、更高效的工作思路。本文針對目前企業會計信息化工作存在的問題，提出建議，希望在數智化時代助力企業進行財務變革。

關鍵詞：大智移云物區；事項會計；數智化財務

一、前言

按照會計理論研究方法的不同，可以將會計分為價值會計和事項會計兩大類。他們在前提假設、研究思路和信息質量上有很大的區別。價值法的根本假設是會計信息用戶的需求是已知的并能夠被充分而特別地說明。喬治•索特于1966年首次提出事項會計，原因是會計信息報告使用人是不確定的，會計模型和信息加工方法也不同，因此會計應盡可能地、完善地提供可能在各種決策模型中有用的相關原汁原味信息，再由使用者自己對這些信息逬行加工，最后生成其決策模型所需的輸入價值和報告。傳統財務會計基于會計準則處理數據形成報告，滿足外部投資人、政府監管機構和稅務部門的要求。但內部管理層和其他信息使用者，需要對數據逬行特殊要求的加工，以形成特定的報告。事項會計正是針對傳統財務會計的不足而提出的，但受限于20世紀中后葉的技術和商業環境等原因，一直發展不起來。而當今，數字經濟時代，以大數據、人工智能、移動互聯、云計算、物聯網IoT、區塊鏈，即“大智移云物區”為代表的數字化革命顛覆了生產、消費的每個角落。商業環境、技術革命、會計理論變革，使得企業不得不主動開始面對這個時代的技術與理論變革。首先，社會化商業平臺的興起、互聯網連接協同共享為企業賦能，使得企業的商業模式和交易場景發生了顛覆性變革，帶動會計服務的業務背景發生了根本性變化。其次，數智化時代下的技術變革，對會計領域產生了深刻的影響：人工智能促進了財務機器人智能化廣泛應用，移動互聯網促進了連接賦能，云計算促進了社會化Saas服務的興起，物聯網促進了軟硬件深度融合的萬物互聯智能革命，大數據促進了分析洞察的準確性、實時性、深度和能力。因此，大數據、人工智能等技術的發展，可以使以前因技術或環境等原因不能實踐的事項會計理論煥發生機，同時事項會計理論相比價值會計能更好地服務這個時代，服務這個時代的企業。

二、企業會計信息化存在的問題

（一）業務系統良莠不齊，缺乏統一的標準。經過多年的信息化發展，各企業的信息系統基本覆蓋了主要業務。但系統建設多是局部需求驅動和被動建設，信息資源未充分共享與利用，存在大量獨立運行的生產業務系統，存在系統覆蓋交叉現象，大量依賴接口同歩數據。市場上平臺供應商良莠不齊，系統架構差異較大，缺乏統一的數據標準。多數企業由于各業務系統上線時間不—致，缺乏主數據統一規劃，各自為戰，主數據重復、格式不統一、命名不規范、信息缺失、描述不準確等現象嚴重，例如一物多碼、一人多號等，導致業務和財務數據在數據傳遞和數據清洗轉換統一口徑分析時遇到極大困難。（二）財務與各業務系統集成程度不高導致數據傳輸有附加成本。大多財務系統與業務系統之間大量依賴開發直接集成，導致集成鏈路冗沉繁雜，且仍然需要業務與財務之間對賬勾稽數據；無法集成情況下，依賴財務人員手工做賬，或借助Excel在業務系統與財務系統之間通過導出導入生成憑證，消耗大量手工作業時間。（三）重核算輕管理，在經營、績效、風險控制上缺乏支撐。更多是滿足對外報告的要求，缺乏統一的管理會計體系規劃，缺乏不同視角的數據挖掘分析體系，對內的管理支撐與業務引導、管控作用尚需加強。比如不同層級人員不能實時了解各層面需要關注的信息；各層級的數據不支持由上至下追溯、鉆取，不能順暢跟蹤業務；各級人員獲知問題后，不能及時獲取背后的實質及原因，了解經營各要素之間的影響，從而不能及時調整經營策略因而決策無從下手，面對新業務、新流程、新要求以及新技術，不能快速接入調整。例如，決策層關注的實時損益預估、產品線/區域等多維獲利能力分析、業務預測分析均不能實現。

三、解決方案

（一）迅速轉變觀念，適應財務變革要求。企業及從業人員要意識到財務革命已經來臨，財務角色從后端的會計核算向業務端延伸，要充當好業務伙伴的角色，要從集團業財一體的角度看清、看全業務；從僅僅對過去事件進行反映，過渡到對未來提供決策支持，通過對當前經營管理要素的模擬，對未來可能出現的經營情況進行預判；從止步于結果反映和被動應對，到將控制手段向前端、向過程延伸；從滿足外部監管要求，到深度參與經營決策。（二）豐富會計假設內涵，多維度劃分會計核算場景。會計主體假設是基于會計空間而言的，持續經營假設、會計分期假設則是基于會計時間而言的。在目前的環境下，要在會計假設的基礎上豐富其內涵，細化核算空間、核算時間，進行多維度劃分。1、核算主體維度劃分。（1）集團分析：集團視角下產品的收入、成本、費用、毛利等經營指標，剔除集團內的內部交易利潤，用于評估產品線投資決策。（2）分部報告：以企業的經營分部、地區分部為主體編制地提供分部信息的財務報告。分部也可以是產品線、多元化經營的各經營單元等。（3）利潤中心會計：通過劃小經營單元自主經營，激發全員經營積極性的阿米巴經營績效考核體系，打通企業內外風險和市場傳導機制，為支持阿米巴經營的會計核算體系。2、核算頻次維度劃分。（1）日損益預估：通過實時收入統計及運用本量利等特定模型預估變動成本，通過全面預算獲得固定成本預估，掌握實時的產品收入、成本、費用、毛利等經營情況，及時風險預警，輔助決策。（2）月、季、年度決策分析：以一個基本的期間頻次單位，對分析主體、分析區域、分析產品線等市場細分維度進行數據挖掘分析和考核評價。例如，通常情況下，按月、季、年對責任主體進行績效評價。3、核算對象維度劃分。從不同角度對市場進行評估，追蹤利潤貢獻和風險預警的方法，如頭部用戶群、重點地區經營情況、主打產品銷售趨勢、收入下降較快的產品類別等。（三）倡導事項會計，實現深度業財融合。采用數據總線方式融合業務與財務系統，構建信息系統生態化。以用友軟件為例，通過財務事項中心接前端業務系統與財務系統的數據總線架構，改變了傳統系統集成的點對點的技術架構，避免了蜘蛛網般繁雜的接口，從而使得系統集成生態更清晰、穩定和易于運維。1、業財融合集成，采集數據形成財務數據中樞。通過業務系統接口集成、社會化第三方交易連接、專業網站數據接口服務、外部宏觀數據采集、手工采集等多種方式，采集包括企業內外部的業務和財務系統結構化的數據、非結構化數據、語音、文字、圖像、視頻等相關數據，聚合全行業、全業務、全集團的數據，從傳統的財務小數據集，轉化成業務和財務的綜合大數據中心。2、通過財務業務中心進行數據切分細化。在財務業務中心，依據各個核算目的的數據處理需求和要求，對業務數據進行切分細化，為核算數據做準備。例如，依據各個核算目的下的收入確認規則和應收確認規則進行收入確認和應收確認；依據各個核算目的下的收入分成規則進行多維收入細分；依據各個核算目的下的成本分攤規則進行多維成本費用切分；實行阿米巴經營體系的企業，根據內部市場運行體系自動識別交易事項在各個核算目的下的會計主體，自動識別會計主體之間的內部交易等。3、針對每一筆業務事項，處理形成交易級財務事項明細賬。通過財務業務中心的數據細分，獲得各個核算目的下的財務事項明細賬，獲得“精細+實時+多維”的交易級顆粒度的財務業務明細賬，為數據專業建模分析提供最明細的交易數據資源支持，為財務報表分析反追溯追因提供最明細的業務數據。例如，交易級多維收入明細賬，記錄每一筆最原始的交易在各個核算目的下形成的財務收入明細，同時記錄該筆收入包含的賣方、買方、業務員、區域、產品、數量、單價、金額等所有詳細的交易相關信息；交易級多維應收明細賬，記錄每一筆最原始的交易在各個核算目的下形成的財務應收明細；交易級多維費用明細賬，記錄每一筆最原始的交易在各個核算目的下形成的費用明細，等等。4、據財務事項明細賬，匯總生成各個核算目的下的核算憑證。通過會計平臺的憑證生成規則，將財務事項明細賬匯總生成各個核算目的下的核算憑證，建立財務事項明細賬與核算憑證的線索，再關聯到財務報表，從而為從財務報表反追溯到財務事項明細賬提供底層支持。例如，財務核算目的下的交易級收入明細賬和交易級應收明細賬匯總生成財務總賬的收入和應收憑證；管理會計核算目的下的交易級收入明細賬匯總生成責任主體的收入憑證。5、依據財務事項中心和核算數據，提供強大的數據分析服務。基于財務大數據平臺和各個多核算目的和視角下的核算數據，聚合集團內業務數據和財務數據，以及外部的宏觀、社會、行業、產業鏈數據，應用先進算法及模型，對數據進行清洗、提煉、關聯、融合操作，對數據進行數據標準化、關聯分析、聚類分析、回歸分析、序列分析等，深度挖掘數據價值賦能企業決策活動，事前、事中服務業務，實現價值財務。

參考文獻：

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作者:柴芳芳 單位:河南應用技術職業學院