数智化管理会计的价值意蕴和体系构建

崔秀梅 温素彬 龙思玥

【摘要】数智时代的到来， 加速了企业中会计由传统型核算会计向数智型决策管理会计的转变， 管理会计在企业发展中的作用愈发突出， 管理会计转型迫在眉睫。数智化赋能的管理会计通过促进信息获取与利用， 能够更好地服务于企业战略决策， 其决策型特征逐渐增强； 通过对内部组织与外部价值链的重构与整合， 实现企业的流程与结构再造， 其创造型价值得以发挥。以此二重价值意蕴作为数智化管理会计的发展内涵， 以数据和人才两大基础作为支撑， 将数智化融入管理会计的七大职能， 最终实现管理会计为企业进行价值创造、 带来价值增值的目标。由此， 本文提出构建以一个目标、 二重价值意蕴、 两个支撑体系和七项具体内容为基础的“1227”数智化管理会计体系， 旨在为新时代数智化管理会计的发展提供指导方向。

【关键词】数智化；管理会计；价值意蕴；体系构建

【中图分类号】F230      【文献标识码】A      【文章编号】1004-0994（2023）05-0047-5

一、 引言

党的二十大报告提出， 要构建新一代信息技术、 人工智能等一批新的增长引擎， 加快发展数字经济， 打造具有国际竞争力的数字产业集群。“十四五”规划中也明确指出， 要充分发挥海量数据和丰富应用场景优势， 赋能传统产业转型升级。数字化与智能化成为企业高质量发展的重要工具和手段， 企业数智化转型已经成为必然趋势。在此背景下， 会计作为企业经营与发展中必不可少的一环， 也必然要实现由传统型核算会计向数字化管理会计的转型（秦荣生，2021）， 通过强化“监督、 反映、 决策”三大功能， 以高质量会计助力企业实现高质量发展（温素彬和李慧，2022）。

关于管理会计的探讨， 现有文献多集中于数智技术的发展对会计带来的改变及管理会计转型的可行性与必然性（冯巧根，2022）， 肯定了数智技术对于管理会计发展创新的积极作用， 但从整体来看， 较少有文献从系统性视角提出指导方法和建设路径。对此， 本文在已有研究的基础上， 通过剖析数智化管理会计的目标和价值意蕴， 明确支撑体系及具体内容， 提出“1227”数智化管理会计体系的构建设想。在“1227”数智化管理会计体系中， 管理会计有一个最基本目标 —— 为企业实现价值创造与价值增值， 有二重价值意蕴 —— 实现决策型和创造型的变革， 在具体实施中有两个支撑体系 —— 数据支撑和人才支撑， 服务七项具体内容 —— 数智化战略管理、 预算管理、 成本管理、 营运管理、 投融资管理、 绩效管理、 风险管理。通过支撑体系将数智化融入管理会计的七大职能， 从而推进管理会计转型， 实现其价值意蕴， 达成价值创造目标， 实现“1227”数智化管理会计体系（如图1所示）建设。

二、 数智化管理会计的目标

根据财政部2016年颁布的《管理会计基本指引》， 管理会计的目标是通过运用管理会计工具方法， 参与单位规划、 决策、 控制、 评价活动并为之提供有用信息， 推动单位实现战略规划。数智化下管理会计的目标应在此基础上进一步深化， 以数智技术为推进力， 在强化资金管理、 全面预算、 财务内控等基础职能的同时， 着力提升管理会计的决策支持与战略支持功能， 积极发挥信息技术的强大优势， 通过人机协同带来的全面化与精细化会计信息， 提升企业流程自动化、 管理高效化、 决策智能化， 以技术赋能发展， 从而实现企业价值创造的最终目标。过去由于技术限制， 财务与业务完全割裂， 导致管理会计仅能获取“财务小数据”， 在企业的经营管理活动中主要负责预算控制、 成本管理等基础性工作， 由于其管理与决策能力未能得到很好发挥， 管理会计发展往往不受企业重视。随着数智技术发展的逐渐成熟， “业财大数据”的获取使得管理会计向战略支持转型成为可能， 通过对内向业务端延伸、 对外向价值链上供销方延伸， 实现业财数据融合与内外信息共享， 从而提升管理会计分析报告的全面性与科学性， 使管理会计提出的战略规划与企业的实际生产经营状况相统一， 更具现实意义和指导价值， 为企业合理决策奠定基础， 为企业的价值创造带来可能。

三、 数智化管理会计的价值意蕴

（一）决策型数智化管理会计

面對百年未有之大变局， 市场需求的不确定性、 产品生命周期的不断缩减等宏观外部因素影响着企业的发展之道， 市场竞争愈发激烈。这种复杂的管理环境要求管理者快速做出符合企业自身条件的战略选择， 以使企业不断适应多变的市场环境。但是， 决策者如果仅凭自己的经验、 能力和偏好， 在思考中可能存在片面性、 思维定式和自利倾向等问题， 其做出的决策往往缺乏科学性， 易产生较高的代理成本。而得益于智能技术的发展， 基于海量数据和算法学习的智能决策型管理会计可以有效突破这一局限， 降低经验主义大行其道的可能性。丰富的信息获取使得管理会计有了多样化信息作为基础， 通过进一步加工、 处理， 深度挖掘信息价值， 最终可以得到更准确的现状分析， 以提出更具前瞻性的指导意见， 有利于管理层做出合理决策， 从而实现管理会计价值创造的本质目的。数智化主要通过以下三个方面助推智能决策型管理会计发展：

1. 数据的零散型向聚合型转变。传统管理会计主要依托企业内部的会计电算化系统、 销售报表等对企业业务数据、 财务数据进行采集， 除会计电算化外， 其他方式存在一定的滞后性和片面性。数字化技术的运用能够实现零散会计数据的聚合（陈素云，2022）， 为管理会计活动搭建更为广阔的数据基础和数据分析平台， 提高了管理会计对数据分析利用的可能性。数据资源是数字经济的关键生产要素， 实现数据聚合， 能够提升数据资源的价值， 实现数据由资源向资产的转化， 更好地为企业管理和决策服务。

2. 系统的非标准化向统一化转变。传统会计经历了手工账簿记账到电算化， 再到信息化的历程， 但要实现智能化的发展， 仍面临很多困难， 其中技术层面的最大问题就是信息系统的不兼容。就企业内部而言， 信息化平台主要由各个部门自行筹建， 部门信息资源的差异， 导致了不同部门使用的平台不同， 对于同一信息的表述或记录标准存在差异， 致使部门间的信息交换与整合存在壁垒， 且不同信息系统相互独立， 信息孤岛问题日益突出； 就企业外部而言， 由于市场中存在众多会计核算软件， 不同企业或单位使用的系统软件不尽相同， 尤其当涉及企业与银行、 税务、 工商等外部单位进行数据交互时， 系统间的对接问题就会暴露出来。数智化管理会计发挥其职能是以大数据为基础的， 有大量内部与外部的数据支持， 才能够提高管理决策理性， 因此， 解决系统的非标准化问题就变得尤为重要。对此， 现有做法是加强数据接口建设， 搭建智能财务平台， 制定跨部门业务数据对接的统一标准， 实现系统集成， 提高信息共享的及时性和有效性。

3. 信息的尘封化向激活化转变。传统管理会计由于数据不足、 分析方式单一， 很容易忽略部分信息的价值， 导致这些信息被尘封。然而， 尘封的信息不一定就是没有价值的信息， 只是其价值由于尚未被挖掘所以未被合理使用。数智技术通过将非结构化数据向结构化数据转变， 从而使非结构化数据也能得到充分使用， 在数据分析中通过多维对比分析、 可视化呈现， 激活并放大了信息价值， 使有限的信息资源得以最大化利用， 从而提升资源利用效率。由于数据的复杂性， 管理会计在进行数据分析时不仅需要经营性数据， 易被忽视的非经营性数据也至关重要， 这些数据由于多为电商平台、 政府平台和社交网络等来源的数据， 因此很容易被忽略， 成为尘封数据。通过电商平台的交易流水、 信用信息可以获知网商的基本情况， 通过社交平台获取消费者群体的兴趣爱好、 社群取向， 通过政府平台查询税务、 工商、 环保、 是否受到处罚等公共信息可以了解本企业及所属行业的宏观背景， 打破信息不对称格局。

（二）创造型数智化管理会计

传统企业组织架构是劳动分工精细、 职能部门冗杂的科层制结构， 部门间专业性和独立性强， 造成了业财分离的普遍现象。数智化下的管理会计是创造型的管理会计， 强调对组织结构和流程的重组， 通过组织变革促进全员参与， 通过流程再造实现价值链运行的高效协同， 提高资源配置效率。

1. 内部组织结构： 个体型向系统型转变。在大多数企业中， 财务部门独立于其他部门而存在， 这就容易形成由于沟通缺乏而导致的壁垒， 使得会计人员不清楚业务开展情况， 业务人员看不懂数据指标。智能财务平台的构建促进了业财一體化发展， 使得单一部门间的相互联系增加。业务部门可以在业务发生后的第一时间将数据录入系统， 帮助财务部门了解相应经济活动事项的情况， 而后系统又会自动将一系列财务指标转换成业务语言， 反馈给业务部门， 为业务部门决策提供指导意见（余永亮，2022）。通过将业务链与财务链融合， 使得不同链条上的员工都能参与企业的价值创造全流程， 由业、 财独立整合为同一系统， 实现对企业组织结构的革新。通过系统内的信息共享可以快速获取其他部门的信息， 有助于在对本部门的情况进行分析时更准确全面， 从而实现资源的合理配置， 指导业务的持续良性发展。

2. 外部价值链： 线性结构向网状结构转变。信息技术支持企业重组重构的意义在于对企业价值链的扩展延伸。管理会计不仅关注企业内部管理， 还通过与外部建立有效连接， 从宏观层面为企业提出战略规划。加强与市场、 客户、 供应商等的联系， 不断丰富和扩大价值链上相关者数量， 成为企业发展壮大的必要条件， 大数据、 物联网等技术的应用使得企业能够更便捷地与外部利益相关者联系， 实现由传统以供应链为基础的线性结构向数智时代多链条交互的网状结构转变。

四、 数智化管理会计的支撑体系

（一）数据支撑体系

数据是数智技术应用的具体对象， 是数智化体系建设的基础。运用数智技术完善数据的准备工作， 提升数据的分析应用， 有助于深挖数据价值， 为更好地实现数智化管理会计体系建设打下坚实基础。

1. 数据准备。数据准备包括数据挖掘、 数据加工、 数据贯通等内容。首先， 通过数据挖掘及大数据技术获取尽可能多的数据， 尤其是一些可能被忽视的数据， 能够降低数据被尘封的可能性。其次， 在数据加工阶段， 通过对收集到的数据进行数据清洗， 得到有用数据， 再经过一系列标准化处理， 将半结构化和非结构化数据加工转变为结构化数据， 统一数据类型， 为后续数据分析工作的顺利开展做好前期准备， 提升数据的可分析性和可比性。最后， 在实现数据标准化的基础上， 通过将不同流程的系统打通， 实现数据自动抓取、 筛选去重和重复利用， 提升资源利用率（李慜劼和吴华平，2021）。

2. 数据分析。基于数智技术的财务数据智能分析， 常用的工具是大数据BI工具， 通过构建从分析主题到展现图形的数据分析模型， 提取其中有价值的信息， 根据不同的可视化模板， 自动生成分析报告及数据图表， 实现可视化图形与文字信息产出。通过仪表盘或驾驶舱的可视化集成展现， 能够进行实时数据更新和数据的横纵对比， 使管理者更加清晰、 直观、 简明地探寻数据中隐含的关联关系和内在规律， 以多维数据联动赋能企业决策和管理的优化升级（乔冰琴等，2021）。

（二）人才支撑体系

1. 能力扩展： 单一型向复合型转变。信息技术的不断变化引发业务难度的提升， 仅掌握会计专业知识已不能满足岗位需要， 企业对复合型人才的需求显著增加， 要求从业人员能够运用大数据思维分析和解决问题。20世纪90年代以来的会计电算化就已经对会计从业人员的信息技术水平提出了一定要求， 但由于技术发展限制， 此时信息技术运用更多的是如分录录入、 报表编制等较为机械的工作， 会计人员只需要会操作系统即可， 因此信息技术水平要求不高。随着数智化革命的深入推进， 越来越多的信息系统开始出现， 会计人员面对的不再是简单的财务信息系统， 还有更多如ERP、 MES、 CRM等与生产经营活动有关的系统， 对于多种系统的灵活操作成为企业用人的标准。此外， 掌握人工智能、 区块链等技术的计算机与会计复合人才更受企业青睐， 因为相较于单一背景的员工， 掌握技术原理与财会思维的人能够更好地成为信息系统的设计者和使用者， 在提升资源使用效率的同时降低企业用工成本（王钲翔，2022）。

2. 角色转变： 单一职能向全程参与转变。随着数智化带来的企业组织结构转型， 管理会计人员不再仅仅是数据终端的收集者和分析者， 而要向下深入业务一线， 向上参与公司战略规划， 其职能贯穿生产经营和管理决策全过程。通过参与业务流程， 管理会计人员能够更好地与业务人员交流， 熟悉基本业务， 从而对各项数据的来源及其反映的经营情况更加了解， 使冰冷的数据落地， 融入实践。此外， 管理会计人员参与企业决策， 尤其是如果具备较高信息技术水平和较强管理意识的会计人员参与企业管理活动， 能够运用跨学科的专业知识给予更加精准的意见和建议， 弥补一般管理人员的不足， 有效降低代理成本， 助力企业长远发展。

五、 数智化管理会计的具体内容

（一）数智化战略管理

运用数智化技术， 可以使企业决策者从战略视角重新认识和审视企业各项经营与业务活动， 超越传统管理思维， 紧跟战略管理发展趋势， 深入战略决策本质。数智技术通过优化决策组织、 创新平台建设、 改进信息架构等方式促进战略管理的结构调整， 从而充分发挥其作用， 为战略决策提供支持（刘琨等，2021）。首先， 在决策组织方面， 企业决策支持体系应该向扁平化与网络化方向发展。在传统集权式的管理结构中， 领导者处于决策的中心位置， 但其所制定的决策难免存在主观倾向， 通过数智化转型实现组织方式的变革， 能够使管理会计人员加入决策队伍中， 依托自身的专业能力提供最优决策建议， 通过历史数据的积累和数据挖掘， 使依赖于个人经验的决策让位于理性的数据决策（刘凤委，2017）。其次， 在创新平台建设方面， 企业可以通过构建开放的信息采集系统， 与分布式的客户、 合作方等多个利益主体连通， 充分发挥其桥梁作用， 为战略决策收集需要的各类数据。最后， 在信息架构上， 通过构建更丰富的数据底层、 更智能的数据中台以及更深化的业财融合平台， 可以加强对经营模式与商品业态的变迁引导， 通过供给侧结构性调整与改革， 满足消费者个性化、 多样化和定制化的需求（冯圆，2021）， 通过自动生成多维一体的可视化分析报告， 直击焦点问题， 寻找关键业绩动因， 从而使领导者做出最佳战略决策。

（二）数智化预算管理

数智化预算管理是通过智能化特点进行全面预算管理的工作， 通过建立全面预算管理平台， 对预算管理的制度和流程进行规范化操作， 使预算的逻辑清晰完整、 数据真实可靠、 系统稳定运行。首先， 建立一个涵盖所有预算主体的预算编制系统， 按不同层级汇总收集各业务的实际数据， 为企业的预算编制提供一个可全员参与的编制平台， 从而达到企业全面预算编制统一管理的目的， 保障预算的科学性。其次， 按照建设规划和管理要求， 在主要业态中建立预算控制系统， 明确分级管控和归口管理职责， 提升对各项经营活动的事前和事中控制水平。最后， 构建覆盖所有预算主体的预算分析系统， 提供实时查询和分析功能， 根据业务特点、 控制重点设计相应的预算分析内容及相应指标， 完成自动分析， 通过分析模块， 实现各类图表对预算完成情况的直观展示， 满足预算管理人员对全面预算分析结果的需求（刘梅玲，2018）。

（三）数智化成本管理

数智化成本管理借助便捷的大数据平台， 搜集整理企业各生产环节所需的成本数据， 建立成本控制标准的信息系统， 将数据库中的成本管理数据与企业采购、 生产、 销售、 财务管理等各个模块进行对接， 做到全过程成本控制， 完成企业成本控制改革。通过大数据等数智技术的运用， 实现企业成本管控的事前规划、 事中跟踪以及事后反馈， 形成成本控制的闭环管理。事前通过历史资料及行业研究数据制定各部门成本控制目标， 作为合理衡量超支或节约的标准； 事中通过实时跟蹤具体生产情况， 明确实际与标准的差异， 从而尽快采取改进措施， 及时纠偏； 事后通过结果反馈， 总结本期经验， 更好地为下一期生产的事前规划提供参考意见， 提升下一期规划的合理性与科学性， 从而实现良性的成本控制闭环管理， 提升成本控制效率与质量。

（四）数智化营运管理

营运管理的核心在于实现企业运行过程的价值增值。精确的销售预测可以指导后端运营提前进行合理的资源匹配和优化， 避免浪费或者出现瓶颈， 因此对于企业运营具有重要的指导意义。传统销售预测都是根据销售经验制订销售计划， 或者靠门店经理、 店长根据个人经验进货， 但随着数据信息量的递增， 依靠人的经验效率越来越低， 准确度也不高， 这种低效的人工预测分析模式已经不适应市场和企业的发展。基于大数据的智能算法与模型能够为企业提供更精确的销售预测。在营销过程中， 通过交易数据区分客户类别， 进而利用数学模型进行客户画像的精准定位， 通过对基础信息的深层次分析， 准确找出潜在客户群体， 便于企业在后续发展中实施有针对性的生产经营和销售活动。在运输与供应链管理方面， 数智化管理系统能够促进供应链上下游企业间的沟通交流， 减少信息传递的迟滞， 使得业务量可以对链条信息快速做出反应， 进一步提高资金、 存货的周转效率， 减少库存积压， 提升资源的综合管理与调度内容。

（五）数智化投融资管理

通过投资能实现闲置资本的价值增值， 通过融资能为企业正常生产筹措资金， 确保企业经营活动的顺利进行， 助力企业扩大规模。因此， 投融资是企业常见的活动， 会对企业未来的现金流量产生较大影响， 强化投融资管理至关重要。在投资决策中， 以数智技术作为工具支持， 通过建立量化投资模型可以帮助决策者处理海量数据， 使决策者在较短时间内， 对诸如经济周期、 市场、 未来预期、 盈利能力等可能影响投融资结果的因素进行多角度分析， 进而根据模型分析结果做出投资决策， 大幅提高投资效率（刘全东，2019）。在融资活动中， 机构投资者可以通过采集大量信息及信息量化， 衡量自身对资金的真实需要、 在市场的交易频率、 对市场价格信号的反应程度、 融资难易程度、 相应制度体系等因素， 合理确定融资规模。在确定总体融资目标后， 大数据还可根据政府部门发布的融资政策， 外部金融机构发布的渠道信息、 产品信息和服务信息， 对企业外部融资资源进行筛选， 从而优化企业融资结构， 降低融资风险。

（六）数智化绩效管理

传统的绩效评价往往以结果为唯一导向， 忽视了项目运行过程， 这样的绩效评价可能造成企业短视， 同时也具有一定的滞后性， 不利于企业对正在进行中的项目进行管理。数智技术的出现通过影响信息获取， 进而影响绩效评价思维， 使绩效评价从以结果为导向转换为以过程为导向， 从而提升企业绩效管理水平， 更好地服务于企业总体战略。因此， 在进行数智化绩效评价时， 企业绩效评价的有效性往往有赖于业财数据的质量， 通过融入数据思维， 注重过程评价和控制， 深入事前、 事中、 事后全过程， 注重外部评价与内部自评相结合， 以定性与定量相结合的方式对绩效评价理念进行彻底的变革。具体而言， 在员工的个别绩效评估中， 运用更科学全面的数据作为支持， 可以提升绩效评价的公平性和科学性， 为企业提升人才质量奠定基础（唐兴虎，2020）。通过设定合理的组织目标、 部门目标和个人目标， 使员工明确自身的工作定位， 以客观、 量化的标准制定和公平、 公正、 公开的考核过程建立起健康的激励模式， 形成良性激励机制， 进而激发员工的工作积极性。在企业整体的绩效管理中， 信息技术的广泛运用， 可以提高标杆管理效率， 为企业提升竞争优势奠定基础。以海量信息为基础进行筛选， 有助于企业找到更适合自己的标杆企业， 利用数学模型和科学算法构建指标体系， 对标杆企业进行深入的对比分析， 量化企业绩效与标杆企业的差距， 为企业提高总体绩效提供了参考依据， 并指明了未来的发展方向。

（七）数智化风险管理

数智化风险管理从风险预警以及风险应对两方面帮助企业更好地规避潜在风险。在风险预警中， 基于知识图谱技术构建智能风险问答平台， 实现对知识图谱的检索和利用， 可以为风控人员提供及时、 专業的风险度量， 快速、 系统、 全面地展示相关信息及风险标签（何苗等，2021）； 借助机器学习算法对数据库中的信息进行深度学习， 实现对不同风险状况的智能组合， 从而提升风险识别能力， 发觉潜在风险的威胁。在风险应对方面， 深度学习的专家系统可以为企业提供指导性的解决方案， 通过自动生成相对最优的解决方案， 减少企业的试错成本， 降低突发风险为企业带来的损失。此外， 数智技术通过更好地连接价值链上的不同主体， 降低企业由于外部信息不对称带来的不确定性风险， 提升企业对市场变化反应的灵敏性， 进而提高企业应对风险挑战的能力。

数智时代的到来， 使企业的生产经营和管理环境发生了翻天覆地的变化， 进行数智化转型成为企业发展的必然趋势。在“1227”数智化管理会计体系下， 管理会计应以价值创造与价值增值这一最基本目标为核心， 以数据支撑和人才支撑为基础， 将数智化融入管理会计的七项内容中， 实现管理会计决策型和创造型的价值意蕴。通过数智化管理会计体系的构建， 实现管理会计的转型发展， 实现企业效率与质量的同步提升。

【 主 要 参 考 文 献 】

陈素云．《会计信息化发展规划（2021-2025年）》解读 —— 基于微观组织视角［ J］．管理会计研究，2022（2）：10 ～ 18．

冯圆．数字化改革背景下的成本管理创新［ J］．财会月刊，2021（23）：68 ～ 75．

何苗，樊子立，张如．数字经济下企业风险的性质转变与管理策略［ J］．财会月刊，2021（15）：117 ～ 123．

刘梅玲．中铁置业全面预算管理系统建设与实践［ J］．商业会计，2018（6）：8 ～ 12．

刘凤委．大数据重塑管理会计职能［ J］．财政科学，2017（4）：36 ～ 38+45．

刘琨，付锐，许建伟．制造业数字化转型背景下战略管理会计创新路径探析 —— 以长安汽车为例［ J］．国际商务财会，2021（15）：32 ～ 39．

刘全东．管理会计在企业投融资管理中的应用研究［ J］．商场现代化，2019（15）：138 ～ 139．

唐兴虎．管理会计在企业绩效评价中的应用分析［ J］．财会学习，2020（17）：125 ～ 126．

王钲翔．智能化时代管理会计人员能力框架研究［ J］．会计之友，2022（18）：51 ～ 57．

温素彬，李慧．渊思寂虑：智能会计“热”的“冷”思考［ J］．财会月刊，2022（21）：62 ～ 70．

【基金项目】国家社会科学基金一般项目“管理层风险偏好异质性视角下股权激励模式组合的创新驱动效应研究”（项目编号：20BJY025）；教育部产学合作协同育人项目（项目编号：220605275132856）；江苏高校优势学科建设工程资助项目（项目编号：PAPD）；南京审计大学管理会计课程研究课题（项目编号：YJS16008）；专项研究课题（项目编号：2021SZYB006）

【作者单位】1.南京审计大学会计学院， 南京 211815；2.南京审计大学智能会计产业学院， 南京 211815；3.南京审计大学智能管理会计与内部控制研究院， 南京 211815。 龙思玥为通讯作者