实践探索 | 韩向东：管理会计正在发生这些变化

“数据在未来管理会计智能化的发展过程中，一定会是最重要的主线。”

近日，在首届智能管理会计高层论坛上，元年科技总裁韩向东做出如上判断。数字化浪潮下，大数据、人工智能、移动互联网、云计算、物联网、区块链等技术都有了突飞猛进的发展，无论是对宏观的国家、企业，还是对微观的管理会计乃至企业财务，都发挥了极大的促进作用。而数据相关的技术，尤其数据治理、数据中台、数据智能等技术尚未得到充分应用，其在管理会计领域的商业价值正待充分释放。

作为数字化时代下的数据新技术，数据治理、数据中台、数据智能拥有着独特价值。

数据治理是管理会计，甚至是数字化转型面临的最基础问题。在数字化转型大背景下，企业拥有海量数据，而其对数据的依赖也越来越大，数据治理逐渐成为企业突出问题。数据治理核心流程包含五个方面：数据标准管理流程、元数据管理流程、主数据管理流程、数据质量管理流程和数据安全管理流程。五个核心流程内部形成管理闭环，外部相互协调和关联，最终形成有机数据治理核心流程。

数据中台作为整个企业各业务所需数据服务的提供方，本质上是要解决数据共享、数据统一问题。在传统信息化阶段，企业存在大量数据孤岛、数据烟囱，很多企业内部未打通从财务数据到生产环节、销售环节、研发环节的各项业务数据，更谈不上内部数据和外部数据连接，数据共享的实现更难。而企业通过搭建数据中台，可打通业财数据，连接内外，打破“信息孤岛”，拆除数据烟囱。在数据中台上，底层的数据经过数据治理变为高质量的数据资产，数据处理层对非结构化和半结构化的大数据进行存储、处理、建模，通过开展数据应用，为管理会计应用创新和升级提供支撑，并赋能业务和管理。

数据和人工智能的结合——数据智能成为数字化转型核心。Gartner认为：增强型数据分析、持续型智能和可解释的AI，是数据和分析技术的主要趋势，在未来三到五年内具有显著的颠覆性潜力。亚马逊利用机器学习算法动态定价，每天约有250万次的价格调整，整体提升利润达25%。银行利用强化学习算法探索需求收益率最大化，机器不仅学习大数据场景进行贷款定价，还面向不同客户进行贷款定价。电信公司利用客户大数据进行客户收费和收入预测，或者客户流失预测。基于人工智能的自然语言理解、知识图谱的数据交互分析技术，将对未来管理会计数据分析带来更大帮助。

以元年科技推出的企业智能数据分析“助手”——C1智答为例，它基于自然语言理解、知识图谱和数据分析等技术，具有智能交互、智能理解、智能分析、智能可视化、智能推荐、智能预警、社交协作等功能。智能交互让数据使用者可以随时随地用语音与数据进行实时交互，找到自己想要的数据答案，让数据用户感受到对话式分析的应用体验。即席分析使得用户可以不拘泥于原有的预定义限制，让系统进行实时计算，并快速获得计算结果。主动预警功能通过AI算法重塑人与数据的关系，定位每个人最应关注的指标，并建立预警管理闭环，将数据第一时间推送给适合的人。