大数据背景下的管理会计信息化建设发展路径探索

　　摘要：回顾了管理会计信息化理论研究的现状，介绍了管理会计信息化体系在业界的应用情况，对管理会计信息化体系的发展趋势做了一定的评述。
　　关键词：管理会计信息化；业财融合；财务共享
　　管理会计是属于传统会计的一个分支，包括成本会计和管理控制体系两个部分，其核心理念是为企业持续创造价值。管理会计通过对各项数据进行收集整合，提取信息给管理层，帮助企业决策更加高效。从20002006年，ERP系统开启了管理会计信息化业财融合的实践。随着互联网的兴起，企业的升级带来的海量数据使得传统的数据收集与处理方法产生的信息被忽略，信息含量不充分等这一系列问题导致管理层的决策和企业实际结果出现巨大差异。根据2015年国务院发布的《关于积极推进互联网行动的指导意见》，国家会计学院秦蓉生认为互联网必然促使会计信息化体系，包括会计云平台的建设，会计全流程的服务监管以及会计人才培养新生态的出现。《会计改革与发展十三五规划纲要（2016年至2020年）》文件强调了业财数据的融合与互联，为大数据在管理会计信息化领域应用指明了方向。
　　5G的面世使得大数据将在数据规模、数据形式、决策流程等方面对管理会计信息化造成重大变革。大量的数据可以根据需求量化从而揭示商业活动规律，挖掘企业隐藏价值，可以为管理会计信息化提供足够的信息支持。
　　一、管理会计信息化研究现状
　　现阶段的大数据文献主要涉及计算机科学、工商管理、工程、遥感测绘等领域，研究题目集中在大数据基本理论、数据存储以及应用领域。大数据和会计研究领域主要集中在大数据对审计、财务管理、会计领域的影响，大数据与云会计，大数据对管理会计人才需求的影响、大数据下的ERP会计平台建设等。管理会计信息化的研究比较滞后，文献主要集中在管理会计信息系统，管理会计电算化，管理会计软件，财务管理软件，财务管理信息系统，财务管理电算化，专门研究管理会计信息化的成果较少，主要原因是管理会计、财务会计、财务管理界限模糊，管理会计基础理论创新不足，现有体系缺乏标准（张超，2015）。管理会计和财务会计的区别体现在财务会计师是事后会计，负责核算和监督，管理会计则分为事前预测，事中控制以及事后评价。管理会计信息化是在信息化大环境下衍生出的新型管理模式，不受传统会计在时间空间上的限制，可以集成企业流程数据，实现各个环节的同步高效运转，用技术为企业增值。
　　许金叶（2014）提出了管理会计信息化的顶层设计思想，认为应该从企业财务共享、财务管控及全面预算管理的角度研究管理会计信息化的实践问题。胡仁昱和孔令曼（2016）提出现代企业管理会计信息化框架：财务管理系统、会计决策支持系统、全面预算系统、标准成本系统、存货控制系统和业绩评价系统。周国钢则提出管理会计信息化系统应包括本量利分析，短期决策和中长期决策、全面预算、业绩与激励等模块。我国管理会计软件已经覆盖了预算管理、绩效管理、运营与战略管理等主要领域，但是缺乏深层次应用（张继德和刘向芸，2014）以及系统之间深度集成（李彪，2016），财务数据共享成本高昂，数据标准不统一，软件接口不规范（陈秀凤和王素义，2012），管理会计软件功能实现程度远低于财务会计（吴花平，2015）等问题。现阶段管理会计信息化逐步开始从独立的应用工具向集成式的管理会计信息系统构建过渡（李彪，2016）。
　　二、管理会计信息化实施与应用
　　在行业应用方面，我国制造业的管理会计信息化是从管理会计单一模块开始发展，韩向东从预算管理和业绩评价方面介绍了信息技术在单一会计模块上成功的案例。王东旭设计了房地产行业管理会计信息系统；海尔集团建立了管理会计信息化体系，但大部分企业仍习惯于使用传统财务会计的方法，企业管理会计信息化建设普遍存在以下问题：
　　（一）管理会计数据分类不明確
　　不同的制造业产品各异，生产经营过程差异大，例如，离散制造业和流程制造业，不同的企业对于数据的获取要求无法统一。当前使用的管理会计信息化软件大多为通用软件，一方面，数据输入仍然依赖于一线数据操作员，管理会计人员需要主观判断各种数据的适用性，另一方面，管理层得不到有用的信息支持决策。企业管理层决策不仅需要实时收集分析内部流程信息，更需要获取企业外部宏观环境、市场份额、竞争对手的相关数据进行分析调整战略，但这些外部信息不透明，获取困难，即使以高昂的代价得到相关数据，业务人员也不清楚如何将其准确录入信息系统。
　　（二）数据实时性差
　　银行、保险业信息化建设比较完善，制造业信息化由于产品制造流程复杂，生产制造环节还未实现完全数字化、网络化，很多数据无法及时收集筛选，也无法精确分类，造成信息提取困难。例如，在作业成本法中采用书面文档输入再进行人工核算和管理会计信息系统同时输入的方法，耗时长，数据的准确性和时效性得不到保证。而中小型企业由于成本原因，更习惯以书面文档的形式进行数据输入，信息化程度极低。
　　（三）信息传递流程不合理
　　企业对于生产流程的设计不合理，使得信息的传递出现递延，降低生产效率。例如，传统的原料采购流程是库存数量低于安全警戒线，系统向生产部门发出警报，生产部门复核后向采购部门申请，然后由采购部门做出决策，再同时反馈给生产部门和财务部门。这个流程可以简化为工厂检测到原材料库存低于警戒线，然后将预算、生产进度报告、原料需求等数据一并传送到采购部，由采购部复核后直接下订单，再把采购单传递到财务部门，提高生产效率。
　　（四）信息提取能力差，无法挖掘数据价值
　　企业每日产生海量数据，但是缺乏有效的理论基础和分析框架，导致获取的信息无法进行有效分析。现有的管理会计软件多为通用系统，缺乏针对特定行业的专业软件，使得投入产出模型、线性回归等管理模型和公司无法应用于实践。
　　三、管理会计信息化体系发展趋势
　　一个完整的决策支持系统应该包括以下要素：系统和组织的匹配度、业务流程再造、系统的集成度，包括客户管理系统和供应链系统以及系统的安全和数据的存储。为企业量身定制合适的管理会计信息化体系需要大量调研，成本高，耗时长，目前能够满足这一需求的国内开发商比较少。我国制造业还未实现制造类供应链上集群企业间管理会计体系的融合。为了使管理会计信息化体系的搭建过程规范有序，可以采用质量管理应该遵循的科学程序PDCA循环法。管理会计信息化的行业实施必然要与行业相结合，财会业务的整合是对未来的财务从业者的基本要求。随着人工智能的推进，信息系统可以自动采集、筛选数据，无需基础会计人员录入，会计师的增值必须通过基础会计核算到管理会计的过渡实现，会计师必须深入公司业务，服务于管理和一线运营。对于现阶段的国内大型集团公司，财务分工极为精细，每个职位涉及的工作零散，在职人员很难全面了解财务流程，因此未来的会计师需要通过参与完整的项目周期，培养全局观，使得财务人员从公司层面了解业务运营的整体流程从而使得管理会计的实施和公司运营过程保持一致，在了解运营流程的基础上构建符合公司战略目标的管理会计信息体系，根据业务流程拆分数据，建立符合公司长远利益的财务共享中心。企业可以从各个业务部门选调人员到财务管理部门，加强财务机构的业务建设，改变分散、唯一的工作方式。例如：华为就制定了财务干部与业务干部的双向沟通计划。任正非表示：要在财务机构中加点沙，形成具体的形象，而不是替代现有的财务人员。财务业务整合可以通过下面几方面实现。
　　（一）参与项目管理
　　基层财务人员分工明确、很难全面了解财务工作。企业可以将财务人员引入不同的项目，一个项目从开始到完成是一个完整的周期，随着项目的推行，财务人员可以对业务流程有全面细致的了解，为财务职位晋升奠定基础。
　　（二）参与业务分析
　　未来对于财务人员的要求不再是单纯的财务分析，而是基于业务的财务分析。传统的财务分析是通过财务报表对企业经营状况进行综合比较和评价，给管理层提供决策和控制的依据，而基于业务的财务分析核心是资源配置最优化支持业务发展，需要财务人员在项目开始前与业务人员沟通，根据业务流程定义重要的时间节点，建立计划，量化预算报告，提前做预测，制定阶段性的运营指标，并让业务人员评估修订以满足业务需求。业务推进过程中，财务需要根据实际数据分析误差原因，修正预算报告，会计提供复核资料，三者互相促进，推进业务资源分配最优化过程。另一方面，会计师需要同生产部门和后勤部门合作获取成本数据，他们还需要和销售人员和运营部门沟通，了解公司的利润来源和运营模式，得出务实的结论。
　　云计算作为分布式计算的一种，不受时间和空间的限制，将大数据通过多服务器处理分析结果及时返回，具有成本低，可定制性强的特点，中小企业可以在云会计环境下构建自己的信息系统。重庆理工大学的云会计研究团队构建了基于云会计的信息生态系统，提出了云会计定制过程的可信性评估方法。财务共享中心的成立还能加快会计职能的转变，重庆理工大学的万家盛团队构建了财务共享服务的云平台框架。
　　财务共享中心的成立和实施可以打破数据隔阂，形成标准制度，流程化管理，使得企业对基础核算岗位的会计人员需求大大降低，管理层打造管理会计信息化体系来促使业务和财务的融合，增强企业竞争力。在此基础上，企业可以引进数据仓库、数据挖掘，网络XBRL等技术进行高效整合。财务共享中心除了服務于财务领域，对于非财务的数据处理和挖掘也显示出其重要性。比如：客户偏好、客户满意度、交易频率，交易金额，交易方式等，这些非财务数据更能影响公司的销售额，市场占有率等，因此这些非财务数据的挖掘和收集是更加重要的竞争力，管理会计信息系统所需要的数据也由单类型结构化数据向多类型非结构化数据逐渐转变。数据挖掘可以在无序的数据集中揭示潜在的模式，作为决策的支持依据。挖掘对象可以是任何类型的数据源，包括数据仓库、文本、多媒体数据、移动端数据、网页数据、时序数据等。会计师可以根据企业的业务流程在不同的节点采集数据，根据企业的业绩目标和利润来源，将收集的数据分类，一部分数据建立模型，剩下的部分建立验证集，用以测试模型的精确度。如果模型对于采集的样本有较高的准确率，可以用来对估值数据的未知变量进行预测，用以控制风险、降低成本、增加利润。
　　目前掌握大数据挖掘工具的管理会计人才缺口巨大，财会从业人员除了掌握会计、财务管理方面的知识，还需要对计算机科学、信息技术、统计学、法律学这些非财务类学科有一定的积累和实践，目前的研究还未涉及跨学科跨专业的人才能力框架搭建。黄永金曾提出建议将数据处理能力作为必要的管理会计人才培养框架组成部分之一，并纳入会计资格考试体系的核心考核内容。高校的财会专业也应该加入大量的计算机科学方面的课程，培养既精通信息技术又精通管理会计知识的信息化人才。
　　参考文献：
　　〔1〕周敏李，薛恒新。环境管理会计信息系统的规划与设计〔J〕。中国制造业信息化，2010（15）。
　　〔2〕郎倩。如何利用财务共享信息系统提升大型企业的管理〔J〕。中国总会计师，2015（05）。
　　作者简介：孙小岚，女，汉族，四川大学锦城学院，硕士。研究方向：管理会计，大数据挖掘。