
大数据对财务行业会产生什么样的影响?
1、会计核算将不是财务部门的工作重点,一专多能、甚至多专多能才是财务人的发展方向。
信息化技术正在取代传统的会计核算,甚至更多的会计职能。通过网络技术,代理记账公司的一个会计可以代理150到300家公司的帐,这意味着有150到300个会计核算岗位消失了。这比机器人取代产业工人的速度还要快!这就是科技进步的力量!
可能有人会说,会计还有监督的职能,代理记账公司不可能履行这样的职能,所以大中型公司还是需要会计的。这话只能说在目前是对的,不远的将来还对不对就不好说了。事实上,完善的企业信息化系统会形成一个闭环,把内控制度嵌入,大多数的会计监督职能将被前置到每一个业务环节,相互控制,相互监督,这比传统的会计监督要更有效,更便捷。比如费用报销系统可以通过网络实时监控费用开支情况,报销人员不用再到处找人签字,更不用找会计审核单据;成本核算已经不是财务部门的事,ERP系统把一切都做好了,财务部门只需要确认一下,除非有确凿的证据,财务部门一个数字都不更改。所以未来的企业,信息化部门的地位会非常重要,由于IT行业精英们普遍偏科,现在的信息化部门更多的是在做后勤工作,如果信息部门多进几个内控方面的管理人才,实时评估一下系统是否有效运行,并根据经营方向和管理思路,定期不定期对系统进行升级改造,行使管控职能是很容易的事。
这么说是不是财务人就死定了?如果你还是个传统意义上的会计,不转型,你的职业生涯的确有点暗淡。如果你是个一专多能,甚至多专多能的财务精英,你的机会还多的是。细心的人会发现财务工作几乎与所有的管理工作相关。人力资源管理方面,人员进来就要用好吧,想留做人才就要激励,要激励就离不开钱,业绩考核、奖金分配、期权激励、股权激励。这都与财务相关。投资管理方面,从投资策略的制定到投资目标达成,都离不开财务工作。业务管理就更不用说了,业务员有指标有任务,他们最大的目标就是声称自己赚到了钱并拿到提成,财务就是要核实他们是不是真赚了钱,应该拿多少提成。还有预算管理、内控管理,都是以财务为核心的管理工作。如果你实在觉得财务工作没意思,只要本领在,转型也是分分钟的事,有人统计世界500强的CEO当中最多的是销售出身,第二多的人就是财务出身。上面提到的信息部门,将来也可能是财务人主导的。
2、集权化管理是未来的趋势
经常听到有公司领导说:以财务为核心!可真正做到的,我没看到过一家!因为事实根本不可能,是企业就要赚钱,所以谁能赚钱,谁是核心!财务核心不可能,但财务人也不能自我封闭,信息化时代,最大的特点之一就是信息爆炸,信息来的多,来的快。以前会计们要坐在办公室等单据,单据来了才能核算,才能决算。出了事,会计最经常说的话是:业务不提供,我怎么知道!现在不同了,信息技术给财务人提供了一个强大的数据库,我们随时可以把手伸到业务前端,实时分析,实时挖掘出有用的信息。以前分权是因为管理层级多,效率低,现在是全方位的业务共享,全方位的信息共享,分权反而不利于规范化、标准化。所以集中管控是未来的方向,财务人要做的是把手伸到业务前端,分析数据,挖掘信息,主要是挖掘有用的业务信息,为集中管控服务。
3、财务信息和业务信息的界限变的模糊,真正实现财务业务一体化
信息化时代,业务流程、财务流程、管理流程将有机融合,财务数据和业务数据将融为一体。过去和现在,财务部门提供财务数据,业务部门提供业务信息,信息独立。公司要对外发布一个报告,不同部门提供的数据可能都对不上,那个信息是对的都不知道。将来(其实很多大公司已经实现了)财务信息将不仅仅是几个干巴巴的指标,财务人员会挖掘出非财务信息,比如业务信息、市场信息等,因为财务信息源于业务信息,同样业务信息也会隐含着大量的财务信息,两者的界限会变的模糊。不远的将来,仅仅分析三张主表是远远不够的,财务分析会以业务分析为主,财务分析报告也会变的更加亲民。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域,“鸢尾花数据集(Iris Dataset)” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中,零散的指标(如 “GMV”“复购率”)就像 “散落的零件”,无法支撑系统性决策;而科学的指标体系,则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10