
大数据、人工智能时代会计为何不会失业?数据价值得靠人挖掘
近年来,管理会计行业患上“焦虑症”的人似乎变得多了起来。在近日由上海国家会计学院举办的“大数据与管理会计创新”论坛上,一位观众现场表达了忧虑:未来财务人员会不会失业?
上海国家会计学院党委书记、院长李扣庆表示,会计作为整个社会经济管理的职能性工作之一,需要进行核算、计量,其功能只要市场经济存在就仍有需求,会计行业也不会消失。但当下不仅面临技术手段的变化,行业的边界、组织的边界、组织内部的职能边界都在发生变化,在这样的大势之下会计如果仅囿于核算这样的基本功能是远远不够的,需要更全面地武装自身。
“年轻一代的会计从业人员不仅要懂会计,更需要为企业的发展增加价值,将会计知识和应用知识相融合,即业财融合。只有知道业务发展过程中的痛点,才能进一步去考虑决策者在何时、哪些环节需要何种信息、通过构建何种系统以获取此类信息,进而更好地在企业的发展中发挥作用。”李扣庆说。
浪潮集团执行总裁王兴山也认为,在挖掘数据价值方面,管理会计仍大有可为。对于管理会计来讲,面对大量的数据如何挖掘其价值,需要模型、方法、工具,这是管理会计、财务人员施展拳脚的舞台。未来的数据分析师、价值分析师可能来自管理会计师,因为他们具备价值思维、数据思维。未来的财务是智能的财务,还是人、财融合。
与会专家认为,新技术的到来确实给会计行业带来“危机”,但是“危机”中包含了机会。实际上,不仅仅是会计人员自身,如果利用好大数据、人工智能技术,整个公司的管理、财务系统、战略制定等都将从中获益。
王兴山表示,企业上云是目前中国企业形成大数据的重要途径。“现在企业大数据正在加速形成,主要由三部分构成,即经营的数据、物联网数据和互联网数据,构建企业大数据,基础管理很重要。浪潮正在助力企业数字化转型,借助新的数字化转型工具,实现标准化、统一化,共享。还有一个趋势是智能化、共享、数据和管理会计的深度融合。”
在上述论坛上,天普大学福克斯商学院会计及信息科技讲席教授Rajiv
D.Banker带来了国外的经验:如何通过大数据来创新使用平衡记分卡,从而帮助企业实施战略。平衡记分卡是从财务、客户、内部运营、学习与成长四个角度,将组织的战略落实为可操作的衡量指标和目标值的一种新型绩效管理体系。人们通常称平衡计分卡是加强企业战略执行力的最有效的战略管理工具。
Banker认为,企业应该要根据自己的战略定位来获取和分析相关数据。如果是成本领先企业,更多的重点应该在内部流程上,意味着大数据的立足点应该是内部流程的大数据,包括:人员、机器、工艺流程、生产方面操作等指标。
“如果是差异化竞争的企业,就要更关注客户方面。比如对市场进行分类,包括客户特点、教育程度、是否住在近郊等指标。根据这些信息判断客户偏好,从而把正确的产品和服务给正确的细分市场。”
Banker说,“所以在使用平衡记分卡时,不能平均主义,要在正确方向花更多力气。大数据可以帮助企业更好地获取信息,制定正确方案。”
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师:驾驭数据范式,释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心生产要素。而 CDA(Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03CDA 数据分析师与数据分析:解锁数据价值的关键 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产与社会发展的重要驱动力。无 ...
2025-09-03解析 loss.backward ():深度学习中梯度汇总与同步的自动触发核心 在深度学习模型训练流程中,loss.backward()是连接 “前向计算 ...
2025-09-02要解答 “画 K-S 图时横轴是等距还是等频” 的问题,需先明确 K-S 图的核心用途(检验样本分布与理论分布的一致性),再结合横轴 ...
2025-09-02CDA 数据分析师:助力企业破解数据需求与数据分析需求难题 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心战略资产。无论是市 ...
2025-09-02Power BI 度量值实战:基于每月收入与税金占比计算累计税金分摊金额 在企业财务分析中,税金分摊是成本核算与利润统计的核心环节 ...
2025-09-01巧用 ALTER TABLE rent ADD INDEX:租房系统数据库性能优化实践 在租房管理系统中,rent表是核心业务表之一,通常存储租赁订单信 ...
2025-09-01CDA 数据分析师:企业数字化转型的核心引擎 —— 从能力落地到价值跃迁 当数字化转型从 “选择题” 变为企业生存的 “必答题”, ...
2025-09-01数据清洗工具全景指南:从入门到进阶的实操路径 在数据驱动决策的链条中,“数据清洗” 是决定后续分析与建模有效性的 “第一道 ...
2025-08-29机器学习中的参数优化:以预测结果为核心的闭环调优路径 在机器学习模型落地中,“参数” 是连接 “数据” 与 “预测结果” 的关 ...
2025-08-29CDA 数据分析与量化策略分析流程:协同落地数据驱动价值 在数据驱动决策的实践中,“流程” 是确保价值落地的核心骨架 ——CDA ...
2025-08-29CDA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 ...
2025-08-28CDA认证:数据时代的职业通行证 当海通证券的交易大厅里闪烁的屏幕实时跳动着市场数据,当苏州银行的数字金融部连夜部署新的风控 ...
2025-08-28