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《会计信息化发展规划(2021-2025年)》:“十四五”时期积极推动会计数字化转型(结合国内外会计行业发展经验以及我国会计数字化转型需要,探索会计数字化转型的实现路径。)

新闻动态
中国会计报:数字治理:会计数字化转型的新引擎

《会计改革与发展“十四五”规划纲要(征求意见稿)》提出,积极推动会计工作数字化转型。笔者认为,通过建立以数据治理为导向,利用智能技术,协调、整合各职能部门业务需求,统筹数据资源配置,实现业财技一体化,能够为会计事业发展提供新引擎、构筑新优势,为提升国家治理体系和治理能力现代化提供数据支撑。

目前,数据作为一种新型生产要素,已逐渐成为企业最重要的资产之一,如何对其进行有效治理成为各界关注的焦点。

数字化转型中的多维困境

随着数字经济的发展,企业日益认识到数据资产的重要性,并尝试建立财务共享中心、构建财务中台等多种方式对数据资产加以挖掘、使用,以期实现财务数字化转型。但企业各部门间沟通不畅、数据共享性差等问题依然存在,造成这一现实短板的原因来自多个方面。

一是数据思维急需转变。越来越多的企业已着手启动、开展对数字化建设的探索,但普遍缺乏数据治理思维,对数字化建设的理解有所欠缺,主张由IT部门主导企业财务数字化建设。随着企业对财务数据量需求不断攀升,传统方法已无法胜任,掌握数字化转型下的新财务工作方法势在必行,但多数财务人员仍固守传统思维方式,难以应对数字化转型对其工作带来的挑战。

二是数据共享有待改进。大部分企业的财务数据信息不仅难以实现与外部互联互通,甚至无法完成内部各部门之间闭环交流。一方面,财务部门工作更多聚焦于该部门内部相关事宜,与其他部门交流较少,部门之间存在较大信息壁垒,企业财务决策有时会与企业实际情况脱钩。另一方面,企业与其利益相关者之间的数据信息难以做到实时共享,易导致上下游企业信息错位,抑或造成政府部门与金融机构信息缺失,从而影响企业健康发展。

三是数据系统尚须完善。在当前企业数字化系统建设实践中,很多企业采用业务导向原则,将包括财务在内的不同业务部门作为相应业务系统责任单元,构建数字化系统。业务部门分工职责与岗位目标等异质性自然带来对业务场景设计的差异化需求,致使各业务系统技术架构出现差异,降低系统使用效率的同时提高系统更新成本。此外,在一些大型企业集团,采用财务分散管理模式,各分公司或子公司纷纷强调自身特殊性,均要求根据自身需求构建IT系统。

数字治理赋能数字化转型升级

在企业会计数字化转型中,数据是核心,连接是关键,协同是重点。

搭建数据平台。市场竞争日趋激烈,要求企业能够快速响应市场需求,即向数据驱动转变。当前,去中心化甚至生态圈式的数据服务和数据应用重要性逐步凸显,对将企业作为整体进行数据架构规划提出要求。为不将数据之间的关系人为割裂或制造更多数据冗余、数据孤岛,可将若干财务应用中共同需要的功能剥离出来,聚合在一个平台,统一标准、统一规范、统一出口,实现系统间高效协同,对整个财务系统提供可复用、可灵活调用的资源与服务,支撑新应用与新业务快速开发与迭代。

统一数据仓库。对于企业存有分散的、标准不一的各种数据,应研究制定涵盖输入、处理和输出等会计核算全流程、各阶段统一的企业会计数据标准。可先进行抽取、清洗和转换,通过实时分类、整理、加工,使其成为有用信息,加载到统一会计数据仓库中,从而完成企业会计数据的标准统一,并实现会计信息化对会计核算流程和单位业务活动的全面覆盖。

提升数据质量。高质量数据是实现数据价值的前提,数据本身至少应具备可靠性与可信度,企业财务数据更是如此。企业应做好跨职能协调工作,通过执行过程和项目管理,尽量减少数据交互过程中可能出现的不当决策或行动。

增进数据安全。在大数据时代,充分挖掘和发挥数据价值,解决好数据安全问题刻不容缓。在具体操作时,企业应先制定数据安全管理制度,并在此基础上,将企业数据按敏感性程度进行分类分级管理。对来自黑客等外部威胁及由于员工对敏感数据缺乏认识而形成的内部风险加以评估,并由相关技术人员及第三方完成数据备份、加密、脱敏、监控及审计等工作,尽量减少安全漏洞。

会计数字化转型的人才保障

在企业进行数字化转型之际,财务人员应与时俱进,及时转变思维方式,积极思考如何实现企业内外部数据互联互通。在工作中,将企业营业过程中业务流程和财务核算流程进行深度融合,构建基于业务驱动的财务一体化信息处理平台,使财务数据和业务数据融合为一体,最大限度实现数据共享,实时掌握企业经营情况。

大智移云时代,数据技术在企业财务领域应用越来越广泛,仅掌握传统财经类知识已不能满足企业需求。

作为提高数据应用水平和信息化管理水平的有效手段,数据治理对企业的财务数字化转型升级意义重大,在企业财务数据平台的构建、数据质量的提升以及数据安全的保障等诸多方面发挥重要作用。但数据治理助力财务数字化转型,不仅需要强有力的技术支撑,更需要完善的制度保证以及专业的人才保障,只有满足上述条件,数据才能在企业中发挥更大价值。

 (作者系南京审计大学会计学院博士)