“数智化”时代下企业管理会计的优化研讨
刘颖颖
郑州经贸学院，河南 郑州 450099
基金项目：河南省教育科学规划一般课题（2022YB0444）；河南省高等学校重点科研项目（22B630028）
作者简介：刘颖颖（1993—），女，硕士，助教，主要研究方向为管理会计。
    摘要：本文探讨了“数智化”时代下企业管理会计的优化策略，旨在帮助企业更好地适应大数据与人工智能驱动的环境。通过分析“数智化”的内涵及其对管理会计的影响，提出了数据集成、多维分析、系统升级、人才培养等优化路径。结果表明，“数智化”技术能够显著提升企业管理会计的决策支持能力，推动企业实现高效运营和资源优化配置。
    关键词：数智化、管理会计、数据分析、人才培养
    引言
    随着大数据、人工智能等数字技术的快速发展与广泛应用，企业正加速迈入“数智化”时代。2017 年，国务院印发《新一代人工智能发展规划》，明确提出推进人工智能在企业管理决策中的应用 [1]。在这一背景下，传统的企业管理会计已无法完全满足“数智化”环境下企业运营管理的需求。管理会计要主动适应“数智化”转型趋势，在管理理念、方法和工具等方面进行创新优化，为企业管理决策提供更加及时、全面、精准的数据支持，引领企业在“数智化”浪潮中抢占先机、实现高质量发展。
    一、“数智化”的定义与背景
    “数智化”是指以数据和人工智能为核心驱动力，综合运用大数据、云计算、物联网、区块链等新兴技术，实现数据的全面采集、实时传输、智能分析与自主决策，进而重塑业务流程、优化资源配置、创新商业模式的过程。例如，通过在生产设备上安装传感器实时采集数据，运用机器学习算法对海量数据进行分析，预测设备的健康状况和维修需求，实现设备的预测性维护，减少停机时间和维修成本。又如，利用自然语言处理和知识图谱技术对客户评价、服务记录等非结构化数据进行语义分析，洞察客户需求和痛点，为产品优化和营销策略制定提供依据。“数智化”的提出源于数字化转型的深化和智能革命的兴起。2016 年，德勤在《智能企业重塑运营模式》报告中首次提出“ 数智化” 概念。2018 年， 阿里云提出并推广“数据智能化、智能产业化”理念 [2]。可以看出，“数智化”是数字化向智能化演进的必经阶段，代表了新一轮科技革命和产业变革的方向。当前，我国正处于经济转型升级的关键期，国家积极推进数字中国和智能社会建设，为“数智化”发展创造了良好的政策环境和广阔的应用空间。
    二、“数智化”时代下企业管理会计的内涵及特征
    “数智化”时代下，企业管理会计已从传统的事后核算、监督控制转向事前预测、事中优化和事后分析相结合的全景式管理。基于机器学习算法构建的预测模型，可以根据历史数据和外部因素，对销售收入、现金流、成本费用等关键财务指标进行趋势预测和情景分析，为企业提前制定应对策略提供依据。例如，长短期记忆神经网络（LSTM）能够捕捉时间序列数据中的长期依赖关系，对周期性和趋势性较强的财务数据具有较好的拟合效果。同时，“数智化”技术赋能管理会计从被动的信息提供者转变为主动的业务伙伴，参与到业务流程优化和管理决策中。如运用启发式算法对生产排程进行动态优化，在满足交期的同时最小化成本和资源占用[3]。此外，“数智化”环境下管理会计的视角更加开放和外向，能够整合内外部数据资源，运用图神经网络等技术对复杂的业务网络关系进行建模分析，揭示业财融合的新型管理模式和价值创造路径。
    三、“数智化”时代下企业管理会计的现状
    （一）数据集成与分析能力不足
    在“数智化”浪潮的推动下，海量数据正以前所未有的速度在企业内外持续产生和累积 [3]。面对爆炸式增长的结构化、非结构化数据，许多企业的管理会计在数据采集、存储、处理等方面仍存在诸多短板。一方面，财务数据与业务数据尚未实现充分打通，缺乏统一的主数据标准和数据交换接口，导致数据散落在各个业务系统和部门，难以形成全域数据资产。以汽车制造企业为例，原材料采购、生产制造、销售发货等环节均产生大量数据，但由于缺乏统一的数据格式和接口规范，数据难以在 ERP、MES、CRM 等系统间高效流转，影响了财务成本核算的及时性和准确性。另一方面，对复杂异构数据缺乏足够的治理和分析能力。非结构化数据如图像、音频、视频等占企业数据总量的 80% 以上，但大多被闲置和浪费，未能转化为管理会计的有益信息 [4]。此外，缺乏跨领域复合型人才，既精通财务又掌握大数据分析技术的管理会计人才十分稀缺，数据分析模型构建和场景应用仍处于起步阶段。
    （二）管理会计信息系统落后
    随着“数智化”的不断发展，企业管理会计对信息系统的依赖程度日益提升。然而，当前许多企业的管理会计信息系统建设仍然滞后，难以适应“数智化”时代的要求。传统的管理会计信息系统大多基于结构化数据设计，缺乏对非结构化数据的采集、存储和分析能力。以产品设计为例，设计过程中产生的图纸、模型、仿真结果等非结构化数据蕴含着丰富的成本信息，但现有的管理会计系统难以将其纳入成本管理的视野，导致产品成本核算不准确，成本控制和优化空间有限。此外，管理会计信息系统的集成化和智能化水平不高，财务数据与业务数据割裂，缺乏实时的业财融合分析。预算编制、成本核算、绩效评价等管理会计活动仍以手工和 Excel 为主，数据处理和报告生成效率低下。管理会计无法及时洞察业务运营中的异常信号和改进机会，难以为管理层提供前瞻性的决策支持。同时，现有管理会计系统的可扩展性和灵活性不足，难以快速响应业务变化和管理创新的需求。而且系统升级和优化周期长，与业务部门的协同效率低， 制约了管理会计的数字化转型进程。
    （三）人才储备与技能结构失衡
    企业要顺利推进“数智化”转型，管理会计团队的人才储备和技能结构至关重要。管理会计人员需要具 备扎实的财务专业知识，同时掌握大 数据分析、人工智能等前沿技术，才 能驾驭海量数据，洞察业务本质，创 造管理价值。但是目前许多企业的管 理会计人才储备不足，尤其是复合型 人才十分稀缺。以预算管理为例，传 统的预算编制主要依赖财务人员的经 验和判断，缺乏数据分析的支撑。在 “数智化”时代，预算编制需要运用机器学习算法，结合内外部数据，对 收入、成本、现金流等关键指标进行 趋势预测和情景模拟，但现有的财务人员大多缺乏相关的数学建模和编 程能力，难以胜任数据驱动的预算管 理工作。同时，财务部门与 IT 部门、业务部门的协作不够紧密，跨部门人 才交流和培养机制尚未建立， 阻碍 了管理会计与业务、技术的深度融合。管理会计人员长期困守于财务 领域，对业务场景和技术发展缺乏敏锐洞察，难以主动识别和满足管理决策的新需求 [5]。此外， 高校财 会教育偏重理论知识传授，实践训练 环节薄弱，导致毕业生难以快速适应 “数智化”时代的职场要求。
    四、“数智化”时代下企业管理会计的优化策略
    （一）构建多维数据分析平台
    为解决数据集成与分析能力不足的问题，企业需要构建一个多维数据分析平台，将结构化和非结构化数据进行采集、存储、处理和分析。对于结构化数据，可以通过 ETL 工具将 ERP、MES、CRM 等业务系统中的数据抽取到数据仓库中，并建立统一的主数据标准和数据字典，确保数据的一致性和可追溯性。例如，通过制定标准的物料编码规则，将采购、生产、销售等环节的物料数据统一管理，为全流程成本核算提供基础。对于非结构化数据如图像、音频、视频等， 可以利用 OCR、语音识别、视频分析等技术，提取其中蕴含的文本、语义、场景等信息，将其转化为结构化的标签数据。如在产品质量检测环节，通过机器视觉算法分析产品图像，自动识别缺陷类型和位置，并与工艺参数、设备状态等数据关联分析， 及时预警质量风险， 优化生产排程。
    在数据存储方面，可采用分布式的数据湖架构，将多源异构数据统一存储在 Hadoop 或 Spark 平台上，通过元数据管理和数据血缘分析，实现数据溯源和权限管控。同时，针对时效性要求高的财务数据，可以使用内存数据库如 Redis 等作为缓存，提升数据查询和计算性能。在数据分析方面，可以引入机器学习和数据挖掘算法，挖掘数据背后的关联规则和演化规律。如使用 Aprior 算法对销售订单进行关联分析，识别高频购买的商品组合，优化捆绑销售策略；再如使用 ARIMA 模型对现金流进行时间序列预测，结合资金计划编制现金预算，提高资金使用效率。
    此外，多维数据分析平台还需要建设数据可视化应用，通过仪表盘、地图、树形图等丰富的图表展现数据洞察，为管理层提供直观、易用的决策支持。如设计采购风险监控大屏，综合展示供应商绩效评分、到货及时率、质量合格率等指标，并嵌入地图展现供应链网络布局，直观呈现潜在的断供风险。
    （二）升级管理会计信息系统
    “数智化”时代对管理会计信息系统提出了更高的要求，亟须围绕数据集成、智能分析、业财协同等方向进行升级优化。管理会计信息系统应打破传统的以结构化数据为主的设计思路，引入大数据处理引擎如Hadoop等，提升对非结构化数据的存储和计算能力。例如，在产品全生命周期成本管理中，通过抓取产品设计阶段的图纸、BOM 等非结构化数据，结合物料清单、工艺路线等结构化主数据，运用智能算法自动匹配和归集成本要素，形成更加准确完整的成本测算方案，支撑产品定价和优化决策。同时，管理会计信息系统还需嵌入语音识别、知识图谱等人工智能技术，实现语义理解和关联分析。如基于自然语言处理技术，对财务人员的提问进行语义解析，自动生成 SQL 查询并返回所需的报表和图表；再如利用机器学习算法，以预算执行数据为样本，训练异常识别模型，自动甄别预算超支等异常事项，并及时预警相关责任人。
    （三）优化人才结构与培养机制
    人才是企业“数智化”转型的关键因素之一，优化人才结构和培养机制对于提升管理会计服务价值至关重要。企业需要打破“财务”与“业务”壁垒，积极营造跨部门轮岗和交流的氛围。管理会计人员可以定期深入一线业务部门，参与产品研发、生产制造、营销服务等环节，了解业务流程和数据生成逻辑，洞察管理痛点和优化空间。同时鼓励业务骨干和 IT 人员轮岗进入财务部门，引入先进的数字化工具和创新思维，为管理会计赋能。双向交流有利于员工建立全局视角，促进知识融合，孕育出懂业务、善分析、能决策的复合型人才。
    企业还应健全人才培养体系，以岗位胜任力模型为基础，有针对性地提升管理会计团队的数字化技能。将数据分析、业务智能等课程纳入财务人员的培训体系，开设 Python、R 语言等编程训练营，提升财务人员的数据处理和可视化分析能力。如针对成本工程师，可训练其运用机器学习算法开展成本预测、偏差分析等工作，及时发现并纠偏成本异常。
    五、结语
    通过分析与研究，本文发现“数智化”技术在企业管理会计中的应用能够大幅提高数据集成、分析和决策支持能力。“数智化”技术的深入应用不仅优化了企业的财务管理体系，还为业务流程创新提供了新机遇。未来的工作应侧重于进一步完善管理会计信息系统的智能化升级，推动企业管理的全面“数智化”转型，并加强人才队伍的多元化建设。
参考文献
[1] 杜婧甜. 大数据背景下企业管理会计优化策略研究[J]. 环渤海经济瞭望, 2024(9):27-30.
[2] 陈敏. 民营企业管理会计应用现状与优化思路[J] . 市场瞭望, 2024(17):88-90.
[3] 黄俊. 大数据时代企业管理会计的优化探讨[J] . 财会学习, 2024(25):83-85.
[4] 杨海霞. 突破困境全面优化企业管理会计信息化建设[J]. 中国商界, 2024(8):150-151.
[5] 黄志平. 业财税融合视域下制造企业管理会计的优化路径[J]. 纳税, 2024, 18(20):58-60.