管理会计智能化赋能企业高质量发展

刘莹

瑞思迈（北京）贸易有限公司

一、管理会计智能化的优势

（一）预算管理智能化

网络信息化时代，信息数据成为企业的重要的资源，对于信息数据的开发则成为各大企业提高自身管控水平和风险防范能力的重要举措，实现预算管理智能化，有利于提高企业的市场应对能力，面对愈发复杂的市场环境，各大企业想要保持稳定的发展态势，就需要不断拓展业务范围，根据市场变化趋势对自身的运行管理机制进行持续优化，灵活地应对各种突发事件和风险。区别于传统的预算管理模式，智能化预算管理可以帮助企业更为敏锐地察觉到市场的变化，辅助企业进行正确的决策管理。尽管不同企业的行业领域存在差异，但他们的业务运营目标都是为了实现企业的稳健发展和盈利，他们需要对市场需求进行详细的调研和分析，根据市场需求对生产活动进行调整，合理安排资金的走向，实现资金利用效率最大化的目标。智能预算管理的重点在于智能，借助大数据、云计算和智能技术等手段，对庞大的数据进行采集和分析，构建数据模型，完成预算编制和预算执行等工作，不仅能够节省大量的人力资源，也能够提高预算管理的能效，对企业的高质量发展有着重要作用。

（二）成本管理智能化

面对竞争愈发激烈的市场环境，各大企业为了提高自身的竞争力，在保证产品质量的前提下，纷纷加强了成本管控，科学优化生产流程，实现资源利用效率最大化，在提高生产效率的同时降低了整体成本，这也是当前绝大多数企业的选择。成本管理是管理会计的重要环节，管理会计智能化也意味着成本管理智能化，通过各类智能化成本管理软件，对企业的生产流程进行全方位管控和优化，实现降低生产成本的目标。ERP 成本管理系统是当前企业应用最为广泛的智能化成本管理系统，它包含了多个功能模块，如订单与项目会计、成本中心会计、产品成本会计等，各个模块之间相互协同，实现了成本管理的高效化和准确化。该系统通过对各类信息数据进行分类处理和计算，能够分析出产品的具体造价，为企业决策提供科学的依据。准确的决策能够帮助企业在激烈的市场竞争环境中取得优势，避免不必要的资源损耗，达到成本管控的效果[1]。

（三）绩效管理智能化

绩效管理作为管理会计中最为特别的一环，它会随着理论的不断完善而更新，更加适应企业的发展需求，绩效管理的效能会直接影响到企业长期战略目标的实现。企业在运营过程中，能够通过绩效评估获得业务开展的具体反馈，反馈信息良好则说明业务开展顺利，人力资源配置合理，如果反馈结果不理想，则说明企业的业务量有待提升，人力资源利用率不高，同时企业能够根据反馈结果对业务部门的工作进行调整，确保业务的高效稳定开展。绩效管理智能化可以帮助企业更为全面和高效地分析员工绩效，利用数据库和大数据等技术手段梳理好员工绩效、团队绩效和企业绩效之间的关系，并将其与激励机制相结合，激发员工的积极性，增强企业发展的内部动力。

二、管理会计智能化对企业发展的促进作用

（一）深度参与企业经营

管理会计不仅是企业内部管控的核心构件，更是会计系统的重要分支，它辅助企业进行最优决策，改善经营管理模式，提高企业的经济效益和综合竞争力。因此，管理会计在各大企业经营中的应用，能够辅助企业管理部门编制计划、科学决策、控制经济活动，对经济业务进行科学记录和分析，捕捉和呈报管理信息，并直接参与决策控制过程。管理会计智能化是网络信息时代的必然趋势，智能技术能够深入企业经营的各个环节，管理会计工作同信息技术深层次融合，大数据和智能软件在财务部门的工作中被广泛应用，从战略制定、辅助经营，到支撑决策等环节，智能管理会计逐渐成为各大企业的主流发展模式，充分发挥了管理会计的辅助价值[2]。

（二）支撑企业管理决策

企业的管理决策会对企业战略布局的落实和运营收益产生直接影响，科学正确的决策会推动企业健康稳定发展，反之则会增加企业的运营风险，而管理会计智能化则能够支撑企业管理科学决策，促进企业价值增长。管理会计通过辅助企业管理层进行科学决策，提高企业的经营效益，实现价值增长的目标。管理会计能够渗透到企业经营的各个环节，它通过对各项财务数据的分析和计算，回顾企业过去的经营得失，调整现行的决策运营机制，增强企业的适应能力，更好地面对复杂多变的市场环境。同时，也能提高企业的内控能力，确保各项决策的准确执行，修正执行过程中的偏差，帮助企业客观全面掌握经营情况，从而提升预测和决策的科学性。

（三）智能分析业财及行业数据，赋能企业高质量发展

随着智能技术的不断革新与完善，智能管理会计的价值不断提升，从单一的辅助决策到主动赋能企业高质量发展，提高企业各项业务的效能。智能技术的应用能够实现大量数据的归集、加工和流动，尤其是将业务数据、财务数据和行业数据进行自动归集加工和流动处理，从而极大地提升企业的运营效率，对企业生产运营的各个环节进行精细化管控，实现战略管理、成本管理、绩效管理、投融资管理、营运管理的可视化。企业可以通过信息数字手段参与到规划、控制、评价和决策等环节当中，采用数字模型构建的方式对企业经营活动中产生的大量数据进行分析，找出财务管理和生产经营活动中的规律，并对企业今后的行业发展趋势和运营状况进行预测，然后对现有的生产经营管理模式进行优化和升级，全方位提高企业的运营管理水平，助力企业健康稳定发展[3]。

三、智能化管理会计体系的构建

（一）设计和优化信息系统，提升管理会计智能化水平

1.搭建智能化财务系统

企业管理信息化是新时期企业发展的主流模式，为强化企业内控能力，需要结合企业的经营状况和市场需求，搭建智能化管理会计系统，努力实现业财一体化管理，将会计核算管理、营运资金管理、预算分析管理、成本分析管理、决策支持管理、绩效分析管理等模块涵盖在内，发挥出智能管理会计系统的优势，为企业的经营活动提供辅助决策、风险分析、收益预测、全面预算管理和资金控制以及业绩考核等服务。充分借鉴人工智能、大数据、云计算等智能技术，考量企业的资金流量和业务量等因素，提高实际业务和智能化管理会计系统的适配性，构建起涵盖企业经营业务中各种要素的业财一体化智能化管理会计系统[4]。

2.搭建数据智能集成和分析平台

随着企业的不断发展，业务量不断提升，管理会计的数据量也会激增，为此，各大企业需要搭建数据智能集成和分析平台。其中，数据智能集成平台需要对业务数据、财务数据和行业数据进行高度集成，为后续各项管理会计工作打牢基础。业务数据涵盖了企业生产销售的各个环节，从产品的研发、销售到后续的客户满意度等，财务数据则是包括企业的盈利状况、债务清偿能力以及营运能力几方面的内容，行业数据则包含了供应链数据、产业链数据、目标市场数据、行业竞争数据、政策法规数据等。数据分析平台则是对数据进行智能分析模型构建、智能分析模型运行以及智能分析结果的直观表达，数据智能采集和分析可以为企业的决策提供辅助，提高决策的科学性。

3.建立辅助决策支持系统

辅助决策支持系统包含了程式化决策和非程式化决策两部分内容，其中，程式化决策主要应用于企业的研发环节、生产环节、销售环节、售后环节和财务环节等具体业务的决策，可以直接根据决策系统的结果实施决策，能够极大地提高企业的决策效率；非程式化决策主要是在企业经营者管理能力较强或者能力不足的情况下，分别采用“经营者决策+智能系统辅助”和“智能系统决策+经营者辅助”两种模式提高决策的准确性。

4.设计智能成本管理系统

管理会计智能化的升级还需企业合理设计智能成本管理系统。首先，明确系统设计目标与原则。企业在设计智能成本管理系统时，首先需要明确系统的目标和原则。系统的目标可能包括实现成本的准确核算、支持战略决策、优化产品定价、监控成本变化等。系统设计的原则是要保证系统的可扩展性、数据安全性、用户友好性等。其次，做好数据整合与智能分析。企业可以同专业开发商合作，统一数据编码，在智能成本管理系统中集成来自不同部门和系统的数据，包括财务会计、采购、生产、销售等。通过数据整合，使得该系统可以提供更全面的成本信息，帮助企业了解不同环节的成本构成。此外，系统还应该具备智能分析功能，为此，企业还需引入数据分析技术，应用大数据、云计算等手段对大量数据进行挖掘和分析，发现潜在的成本优化机会。再次，设计实时成本跟踪与报告功能。在管理会计呈现智能化发展的背景下，智能成本管理系统应该能够实时跟踪成本的变化，及时反映生产、销售等活动对成本的影响。为此，企业需在系统中设计能够生成各种形式的报告和可视化图表，帮助管理层更清晰地理解成本数据。同时应用数据分析和机器学习技术，建立模型，预测不同情景下的成本变化，帮助企业做出更具前瞻性的决策。最后，推进人工智能与自动化。企业需引入人工智能技术，如自然语言处理和图像识别，进一步提升系统的智能化水平。例如，通过自然语言查询，用户可以直接向系统提问，获取需要的成本信息；图像识别技术可以应用在生产环节，实时监测原材料消耗情况等[5]。

（二）以数据驱动实施绩效评估

数据驱动的绩效评估与决策支持系统是智能化管理会计体系中不可或缺的一部分。通过充分利用数据分析、可视化、预测和模拟等技术，企业可以更全面地了解绩效状况，做出更明智的决策，提升业务效率和竞争力，实现持续增长。首先，数据驱动的绩效评估需要从明确的绩效指标入手。这些指标应涵盖财务和非财务领域，与企业的战略目标和价值创造紧密对应。同时，指标应该具有量化性，以便进行数据收集和分析。其次，搭建财务共享平台，将不同系统、部门的数据整合到一个集中的数据库或数据仓库中，确保数据的一致性和准确性。借助系统收集与绩效评估相关的数据，包括财务数据、运营数据、市场数据等方面的信息。再次，利用数据分析工具，对收集到的数据进行分析。通过数据挖掘和统计分析，揭示数据中的模式、趋势和关联。同时，将分析结果以可视化的方式呈现，如图表、仪表盘等，使管理者更容易理解和识别问题。最后，建立实时监测机制，使企业能够随时了解绩效状况，自动生成定期报告，展示绩效指标的变化，并通过数据关联分析，揭示不同指标之间的关系和影响。借助机器学习和数据挖掘技术，进行趋势分析和预测，建立异常检测模型，识别绩效数据中的异常情况。一旦发现异常，系统可以自动发出预警，引起管理者的注意，并及时采取行动。

（三）培养复合型人才队伍

在推进管理会计智能化的过程中，培养一支复合型、高素质的人才队伍至关重要。这些人才不仅需要具备管理会计的专业知识，还需要具备跨学科的能力，能够熟练运用智能技术，进行数据分析和决策支持。第一，招募多领域背景人才。在人才招募中，企业还需要考虑应聘者对数据科学、信息技术、机器学习等领域技能的掌握，以便到企业后能够更好地应用智能技术。第二，培训时设计跨学科课程。企业在培训计划中可以设置跨学科的课程，涵盖管理会计、数据分析、人工智能等内容，培养人才的综合素质，使其能够从多个角度思考和解决问题。第三，以项目驱动培养。企业可以设计项目驱动的培养模式，让学员参与实际项目，使其能够将理论知识应用于实际情境中，以此来培养学员解决问题和团队合作的能力。