
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
DBeaver 实战:实现两个库表结构同步的高效路径 在数据库管理与开发工作中,保持不同环境(如开发库与生产库、主库与从库)的表 ...
2025-08-08t 检验与卡方检验:数据分析中的两大统计利器 在数据分析领域,统计检验是验证假设、挖掘数据规律的重要手段。其中,t 检验和卡 ...
2025-08-08CDA 数据分析师:解锁数据价值的专业力量 在当今这个数据爆炸的时代,数据已成为像石油一样珍贵的战略资源。而 CDA 数据分析师, ...
2025-08-08人工智能对CDA数据分析领域的影响 人工智能对 CDA(Certified Data Analyst,注册数据分析师)数据分析领域的影响是全方位、多层 ...
2025-08-07SPSS 语法使用详解 在当今数据驱动的时代,SPSS( Statistical Package for the Social Sciences)作为一款功能强大的统计分析软 ...
2025-08-07SASEM 决策树:理论与实践应用 在复杂的决策场景中,如何从海量数据中提取有效信息并制定科学决策,是各界关注的焦点。SASEM 决 ...
2025-08-07CDA含金量分析 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据驱动决策已成为企业核心竞争力的关键要素。CDA(Certified Data Analys ...
2025-08-07大数据时代对定性分析的影响 在大数据时代,海量、多样、高速且低价值密度的数据充斥着我们的生活与工作。而定性分析作为一 ...
2025-08-07K-S 曲线、回归与分类:数据分析中的重要工具 在数据分析与机器学习领域,K-S 曲线、回归和分类是三个核心概念与工具,它们各 ...
2025-08-07CDA 数据分析师考试全解析 在当今数字化时代,数据已成为企业发展的核心驱动力,数据分析师这一职业也愈发受到重视。CDA 数据分 ...
2025-08-07大数据时代的隐患:繁荣背后的隐忧 当我们在电商平台浏览商品时,系统总能 “精准” 推送心仪的物品;当我们刷短视频时,算法 ...
2025-08-07解析 F 边界检验:协整分析中的实用工具 在计量经济学的时间序列分析中,判断变量之间是否存在长期稳定的均衡关系(即协整关系) ...
2025-08-07CDA 数据分析师报考条件详解:迈向专业认证的指南 在数据分析行业蓬勃发展的当下,CDA 数据分析师认证成为众多从业者提升专业 ...
2025-08-07通过 COX 回归模型诊断异常值 一、COX 回归模型概述 COX 回归模型,又称比例风险回归模型,是一种用于生存分析的统计方法。它能 ...
2025-08-07评判两组数据与初始数据准确值的方法 在数据分析与研究中,我们常常会面临这样的情况:需要对通过不同方法、不同过程得到的两组 ...
2025-08-07CDA 数据分析师行业标准:构建数据人才的能力坐标系 在数据驱动决策成为企业核心竞争力的时代,CDA(数据分析师)行业标准作为 ...
2025-08-07反向传播神经网络:突破传统算法瓶颈的革命性力量 在人工智能发展的历史长河中,传统算法曾长期主导着数据处理与模式识别领域 ...
2025-08-07MySQL 统计连续每天数据:从业务需求到技术实现 在数据分析场景中,连续日期的数据统计是衡量业务连续性的重要手段 —— 无论是 ...
2025-08-07抖音数据分析师:驱动平台增长的幕后推手 在抖音这个日活用户数以亿计的超级平台上,每一次用户的滑动、点赞、评论,每一条 ...
2025-08-07基于 SPSS 的中介效应分析结果解读:揭示变量间的隐性关联 在社会科学与自然科学研究中,变量之间的关系往往并非简单的直接作用 ...
2025-08-07