当管理会计插上信息技术“翅膀”，将会带来哪些颠覆性变革？
“工欲善其事，必先利其器”。在“大智移云物区”为代表的信息技术飞速发展的今天，任何企业要深入推进管理会计的有效应用、提升管理效率和价值创造能力，必然要打造好信息技术这一“利器”并深入探索信息技术在管理会计领域的深度应用、融合、创新。
《关于全面推进管理会计体系建设的指导意见》中明确指出，信息化是支持管理会计理念与方法落地，支撑管理会计功能发挥和价值实现的重要手段和推动力量。
《会计改革与发展“十四五”规划纲要》将“全面提升管理会计信息化水平”作为“十四五”时期全面深化管理会计应用的主要举措之一。
鉴于信息技术对管理会计的重要影响，上海国家会计学院联合多家单位发起“影响中国会计从业人员的十大信息技术评选”，此次，组委会联合管理会计研究网（MAS)专访多位专家评选委员会委员，共同探讨信息技术与管理会计的创新、融合、赋能之道。
基于信息技术支撑的“正向管理”，是高质量发展的关键
徐工集团工程机械股份有限公司副总裁吴江龙认为，中国企业与世界一流企业管理的差距，在于正向管理，而组织体系、信息技术和专业支持三要素牵制融合，是实现正向管理和高质量发展的关键。
当前，随着宏观和微观经济形式的变化，已经从企业外转向企业内，如果没有数字化、绿色化和国际化的转型，是无法实现高质量发展目标的。
从市场发展趋势来看，企业更加关注智能化产品、智能互联产品、产品机群、成套化解决方案发展。从经济效益上，智能化产品的附加值比普通单一产品高达30%以上。
“因此，徐工正在通过智能设计不断研发中高端的智能化产品，包括智能控制技术、可靠性技术、智能作业技术，以及其他共性关键技术。”吴江龙表示。
同时，在全球“双碳”背景下，能源电力转型势在必行，工程机械电动化也渐成趋势，徐工对此早已谋篇布局。今年1月，中国工程机械行业首个双碳规划纲要——徐工碳达峰碳中和行动规划纲要》发布，这标志着徐工坚定瞄准双碳目标，向绿色化、数字化、智能化发展又迈出了重要一步。
国际化是主战略，也是徐工“珠峰登顶”的关键。一家世界顶级的公司，必须要在国际市场、高端市场要大有作为。未来，徐工要努力实现国际化收入不低于40%，进一步提升自身的海外市场占有率和品牌影响力。
吴江龙指出，在数字化、绿色化、国际化转型的背景下，财务人员要成为懂会计规则、懂管理方法、懂技术工具、懂数据科学、懂商业战略的综合型人才，不仅要掌握会计规则，还要提升管理会计水平，更要懂得应用合适的技术工具提升财务业务处理效率，同时能利用数据技术挖掘蕴藏于海量数据中的价值，积极参与企业战略的制定与规划，保障企业战略落地。
徐工的全面预算信息化平台已对徐工本部、事业部、分子公司形成全面覆盖。全面预算信息化平台涵盖年度预算编制、月度预算编制、月度预算监控、月度预算分析、日报等模块，有效实现了战略规划—计划—预算—执行—分析—考核的全流程管控。全面预算信息化平台的搭建为全面预算管理提供了专门的载体和工具。
“经营数据的挖掘和分析，目前主要是通过预算信息化平台实现。”吴江龙指出，未来数据发掘和分析的趋势是要更加依赖三项核心技术。
一是低代码技术：即利用可视化应用开发技术，以较少的代码或零代码形式，实现应用的快速交付，对于重复、程序化的编码流程、参数配置做到自动化部署，节省开发人员的大量时间。低代码技术是企业实现数字化转型的强大工具之一。
二是BI系统数据分析技术：利用数据技术，从数据中挖掘背后隐藏的规律、总结现象背后的原因，用以指导业务的发展。基于BI系统的支持，徐工构建了数字化运营管理平台，将指标转换成数字仪表盘和标准报表，为利益相关者提供数据洞察，并基于该平台的强大功能辅助企业运营管理。数字化运营管理平台能够层层定位数据源，使平台数据来源清晰可溯，可穿透指标分析结果及准确定位，还原企业经济活动的原始记录。
三是探索实践智能化技术在企业经营财务场景上的应用：比如OCR智能识别技术在财务对账、发票校验等场景应用，比如AI机器学习技术在财务数据分析、记账规则梳理等场景应用，比如NLP自然语言处理技术在复杂合同条款理解与处理分析场景上的应用等。
在管理会计体系建设中，徐工坚持“四算”原则，即概算的不算不动、预算的边算边动、核算的算买算卖和决算的算奖算罚。四算”是经营管控的完整闭环，徐工财务共享就是将云财务和“四算”完整的结合起来，以云财务为载体，形成闭环管理。同时，在“四算”中也使用了一些信息技术。
比如，在概算中使用了数字孪生技术，通过建立经济模型，进行仿真分析，提升了对未来经济活动的预见性，预测这项经济活动能不能做，必须算清楚了才能去做，这就是所谓的“不算不动”。
再如，在核算中广泛采用了RPA技术，RPA能够协助财务人员高效高质地完成费用报销、采购到付款、订单至收款、固定资产核算、存货到成本、总账到报表、资金结算等常见的财务流程，帮助财务人员提高工作效率、优化工作流程、减少出错率，为企业节省更多成本，实现降本增效。
“因为有RPA的支持，才能够更加高效精准的核算出产品的盈利变化、原材料的价格波动，才能更精准的判断什么时候以什么价格卖出产品，什么时候以什么价格买入原材料。”吴江龙表示，这就是徐工特有的“算买算卖”。
徐工将打造全球数字化供应链信息系统项目作为重点工作，推动供应链体系标准化、规范化、流程化、制度化、数字化“五化”能力提升，为全球供应伙伴构建一条阳光透明、高效协同、极具效率的“数字化链路”，打造徐工供应链同盟军。
支付结算环节，作为全球数字化供应链信息系统的重要一环，需要构建支付结算平台，强力支撑数字化供应链项目付款结算流程的策划细化和工作执行到位。 在此背景下，徐工融票应运而生，实现了徐工“按单支付、穿透管理”的供应链采购支付需求，打造了徐工支付信用体系。
融票基于区块链技术，以真实的贸易背景为依据，为加入平台的核心企业及其成员企业、N级供应商、银行等资金提供方提供开放性、专业化的全流程服务，可实现徐工融票的在线自动开立、灵活拆分、多级流转、线上融资信息审核推送、持有到期收款等功能。
融票平台立足徐工全产业链，通过全流程线上操作，实现智能支付功能。融票平台与徐工SAP系统无缝对接，集采支付严格按合同付款条件及预算执行，实现徐工融票智能支付、到期自动清分。同时，融票平台实行高效穿透运营管理，严格预算额度控制，降低产业链资金成本，塑造阳光透明、智能高效的新型供应链生态圈。
以数字化定量测算 推进稳定持续经营
拥有超过20年财务规划和管理经验的嘉楠科技首席财务官成进认为，财务的概念早已经不再是会计的记账算账，也远不只是“三张表”的概念。
“不同企业都会有自己的运营数据，在我的概念里，只要是跟经营结果有关系的数字或信息，都是财务的范畴。”成进认为，作为CFO应当看到经营过程中的各种运营数据，比如有多少客户、客户数量的增长率、客户与用户之间的互动数据等全公司每一个部门、每一类数据都汇总在财务部，财务管理者有能力基于业务数据做各种深度分析，这些分析不仅仅是关于资金、费用的分析，更多的是有关未来的定量分析与预测。
定量测算对企业的稳定经营、持续经营非常有价值。
成进表示，他至今还清楚地记得20年前曾经在《会计研究》上发表过的两篇关于作业成本法（ABC）的论文。彼时，为了把每一个生产环节占用产线的时间算精确，做好成本分摊，他经常通宵达旦做大量反复的计算，就是因为当时没有好的工具、好的系统辅助。
“现如今，有了信息技术的加持，只需要利用系统做好数据的自动抓取，利用模型做好测算，我们就可以实时可以看到定量测算的结果，并以此做好战略决策支持。”成进以自身的职场经历深深体会到，财务人员的职位越往上走，越会发现技术是不可绕过的一个话题，懂系统，懂数字化技术，懂业务，才能适应数字化转型的节奏。
在任职智联招聘CFO期间，成进用6年时间主导了智联集团财务数字化体系的搭建，从ERP系统开始，把整个外围的各项系统全部更新，包括银政、银企直联系统，也包括整个报销、费控体系、整个账务处理系统等等。再做好应收、应付、总账系统之后，成进还主导搭建了财务共享中心，一个由几十人组成的共享中心就可以把全国40个城市的所有账务全部高效、及时地处理好，从而直接提升了公司的财务管理水平。在逐步推进智联财务数字化进程的过程中，他越来越多地体会到技术的力量，并且能够以CFO全盘视角审视数字化对整个财务体系的重构，对整体财务运行的效率的重大意义。
成进认为，数字化技术是财务从业者展现自身价值的利器，财务人员要在数字化的过程中起主导作用。因为财务是看“果”的那个部门，由“果”推“因”才能够推导出公司的增长因子，所以从“果”开始就提要求，对各个部门提要求，这是很自然的事情，所以财务在经营当中本来就是驱动者。
在任职诺基亚负责销售的财务总监期间，成进发现手机价格每天都会波动，做好手机需求计划非常重要。一方面要建数理模型，建立一个研究过去的数理模型；另一方面要了解市场动向，了解产品特点，最后，综合各种信息预测出未来的手机需求量。对未来的预测，一直是会计比较重要的一个板块。随着经济环境的不确定因素越来越多，会计已经不再是一个传统意义上的核算和结算功能，更多的是基于数字化搭建的关于未来的分析预测模型，从而对公司整体业绩做出分析与预判。
“数字化的技术替代了过去很多依靠人的手工劳动，原来从事会计核算的人员应当及时转化为可以和业务进行对话、进行分析、出谋划策、控制资源的真正的管理者，成为财务BP。”成进表示，借助数字化技术，真正能够对企业产生重要价值的会计人员，一定是能预测未来的人员。
加强对大数据等技术的运用，以智能财务管理支持决策
大生集团在智能制造改造和数字化转型方面已有7年的实践探索。智能制造模式对生产流程、生产工艺进行了再造，传统财务管理已经不适应新环境的局面，管理会计的推广有必要。智能制造企业运用设备网络监控和管理系统，利用数据库、物联网等技术，把车间单机设备信息流集成，利用数据挖掘技术对采集的数据进行分类统计、对比分析、预测分析、关联分析、异常分析等，对生产状况开展监测，进行分析、预警，及时发现生产运行中的各类问题。管理会计在创新制造模式和业务流程过程中、在变革组织机构与管控模式过程中，加强对大数据等技术的运用，发挥智能支持决策的作用。
大生集团在进行智能制造改造和数字化转型过程中发现，生产体系里形成了以生产业务数据为主的数据库存能够为财务管理、会计核算提供最及时、最真实的数据，为推动成本管理的数字化转型创造了条件；拉动业财一体，将订单、合同、生产计划、流动资金、员工安排、绩效考核等业务系统对接财务共享服务中心；支持组织柔性化变革，基于大数据、核算模式、会计准则及会计制度等，按企业责任中心、事业部、组织部门等提供多维度内部管理会计报告。通过以上的财务管理创新，推动企业作业成本的精细化管控。企业成本管理方法通过智能制造环境下，生产数据、设备运行数据、产品耗费成本情况都能实时和量化地被信息系统收集汇总，并将成本核算规范化、实时化，产品成本与预算预警系统联系起来，为企业管理者提供决策信息支持。
数字化时代给企业成本管理带来了两个变化：一是随着个性化客户需求逐渐成为企业设计和生产产品或服务的起点，个性化定制模式对成本控制和产品定价提出了更高的要求；二是对绿色、创新、自动化技术的追求，加大了企业在生产设备、技术研发、控制系统上的投入。
传统的产品成本核算针对高额成本的分摊容易造成不准确、不科学，因为其针对的信息要素仅限于传统的车间产生的人工成本和材料成本等有限的动因，资源耗费的动因与作业关联不紧密，不利于开展产品定价决策。数字化时代带来了生产的自动化程度大大提升，但同时也使得产品的设备成本、研发成本和人工成本大幅提升。这些大幅提升的高额成本必须通过一定的逻辑因素开展分配，并不能直接归集到具体产品中，因此逻辑因素的选择变得尤为重要。
大生集团通过建立起情报资讯系统，将各个部门具备各自的数据信息和独立的信息处理系统的“信息孤岛”现象得到解决，经过处理的数据中发现情报，以协助大生领导层进行有效的决策和管理。情报资讯系统就是企业智能报告系统和数据挖掘有机地结合在一起，提高系统的智能性和可视性，在海量的数据中有效地提取有用数据，让企业管理者一目了然的掌握企业经营状况，轻松便捷的制定企业发展决策。
互联网、物联网等新数字技术改造产品成本系统，强化管理会计作用。智能制造背景下的大数据分析财务决策模型是提高财务决策的科学性的有效手段。大生集团有以下运用：
一是支持精准定价决策。个性化、小批量产品的定制需求，要求有更加精细化的成本管理体系来支持定价决策，实现跨维度、跨品类的产品价值分析。通过互联网抓取外部数据，优化定额库，及时更新目标成本；通过物联网实现成本的准确归集、追溯，减少分摊比例，推动成本更加精益；内部市场化落实责任中心会计，让绩效考核更加科学和精准。
二是大数据的精确运算。信息系统针对集团内部车间用能区域分布，结合地理信息系统，实现集团整体和车间各个主要用能工序、辅助用能工序、附属用能工序的综合能耗、电耗、气耗、水耗等能源信息的实时在线监测；同时形成与去年同期的同比分析，实时掌握各车间、各工序工段能耗状况。同时，通过分类或分项进行能耗统计。
三是优化配置企业资源。通过信息化管理，优化配置各种资源，将最优质的资源配置给最挣钱的项目，各项作业资源创造的各类价值数量在系统中得以动态展示和分析评价，管理者并在此基础上进采取有效措施，在确保生产目标实现且降低必要作业的资源消耗，坚持减少和杜绝在不必要的作业上浪费资源，资源都使用在有效益、有作用的作业上。
四是精准定位管控重点。智能制造模式下，数据累积能够精准地发现成本管控的重点。
大生智慧云结合纺织业生产管理需求，利用先进的云计算技术，形成适合大生集团生产管理方案。
大生集团的信息管理系统，除了客户营销管理系统、采购管理系统、会计核算管理系统、全面预算管理系统、产成品和原材杰库存管理系统等常规基础管理系统之上，增加并强化了以下两个系统。
一是纺纱生产监控系统，以纺纱工艺的最主要、最关键的工序－－细纱工序为重点，集并条工序、粗纱工序、细纱工序、络筒工序的生产监控和管理于一体的系统，系统自动监测各工序设备的运行与生产情况，并自动采集各主要生产数据，辅以少量的必要的手工操作，自动完成各工序的数据资料和报表，系统成为企业信息系统的重要基础，并达到国内纺纱监控领先水平。
二是织造监控系统，系统是由世界顶尖的织机制造商推荐提供的织造生产监控管理系统。
认知智能在管理会计中的应用模式探索
管理会计本质是通过采集数据，建立分析模型，发现运营决策的问题，并调整策略、制定计划改善运营，解决企业决策的问题，用量化的数据和信息为管理决策提供支持。但现实是数据的边界和范围受到较多局限。
管理会计也好，现代财务也好，离不开新技术特别是人工智能丰富的工具和广泛的应用。人工智能发展方向可分成三层。基础层是运算智能，快速运算的能力、强大的数据存储能力。进阶层是感知智能，包括视觉、听觉、触觉等感知能力。机器可以主动接收更多信息，在机器学习的帮助下更具有优势。最上层是能理解，会思考，垂直领域有望达到专家平均水平。认知智能是人工智能未来的发展方向。
例如从预算到成本，从绩效到管理报告，形成丰富的指示体系；从战略到运营，从投融资到风险管理，形成若干的管理场景。
通过资料研究（知网2015-2020）和企业调研等方式开展研究。研究结果表明：认知智能在管理会计应用领域中，战略管理、投融资管理、绩效管理尚处于起步阶段；预算管理的研究聚焦于销售收入预算和预测；大多数研究和企业实践聚焦在成本管理、营运管理、风险管理和管理会计报告领域，具体应用于经营预测、辅助经营决策和风险管理三大领域。学术研究与企业实践在各应用场景上的研究深度不同。体现在学术研究角度会把成本等便于获得有效数据的、更可控制的场景变量作为研究对象。但从企业决策角度，更加关注企业管理者在决策场景下的应用，特别是管理报告的输出、对于预算的模拟、对于滚动预测的实现以及贯通化场景下将企业业务、财务等相关打通的过程。
学术研究的部分场景在企业实践中并未深度应用，例如成本预测受限于成本数据的可解释性和可追溯性；企业实践尝试引入新的合作模式来解决安全库存问题，如供应商管理库存(VMI)或准时生产(JIT)。企业实践的部分场景从研究深度上已领先于学术研究。智能交互在管理会计报告中的应用包括彻底改变管理者信息获取的方式，管理者通过与机器实时对话的方式获取管理信息，利用机器学习能力习得规律并自动发起预判，辅助管理决策。
智答就是通过自然语言提问的方式，检索、计算数据仓库和数据模型中的数据，秒级呈现结果。用户以微信式聊天、百度式搜索的方式与系统进行互动，随时随地、实时高效与数据进行“无门槛”交互。支持这种搜索的底层是自然语言处理和知识图谱构建，把企业内部关键词和每个管理者习惯使用的关键词以及机器语言表达之间建立有效关联。智能语意模型可识别业务术语、日常用语，非标口语化表达，将有效信息整合形成能够有效关联相关基础信息的工具，既包括内容的匹配，也包括运算方式和工具的匹配以及相关底层数据的整合，支持多轮对话，可继承上文实体，支持高阶递进分析场景。同时打破数仓的物理限制，灵活实时获取分析所需数据，提高使用者的数据决策力。在整合过程中，涉及对于白盒模型的展开，将专家对问题的分析方法教给机器，以增强用户的数据分析能力，提高使用者的数据决策力。
智能问答根据分析对象自动推荐最适合的数据可视化展示，使用AI推荐引擎自动生成可视化图表呈现数据特征。在与使用者的交互中实现模型的迭代升级，挖掘使用者的个性化偏好，使AI成为每个人的专属助手。未来的方式是通过企业商业模式的深入洞察，对当下企业管理经营偏差的一系列搜索形成问题集，通过AI算法重塑人与数据的关系，定位每个人最应关注的指标，并建立预警管理闭环，将数据第一时间推送给适合的人。
结果呈现方面，智能预警支持丰富的预警规则定义，在AI算法的帮助下，不再是单指标的预警，而是更多从挖掘原因的因果追溯到对未来若干情景的悲观乐观模拟以及对于相关驱动要素的整合。企业能够基于量化的数据的信息进行有效的分析，这依赖于数据中台的建设。整个过程中，基础是互联网时代交互式的环境，而不是广播式、发布式单向的。无论是企业上下之间，还是不同部门之间，小到供应链各个环节的互动都可以通过这种方式实现。
数据准备方面，企业无需重整数仓，即可实现快速引入数据智能平台，轻松完成数据智能准备工作。一系列非侵入式数据准备依赖现有数据基础，结合现有工具，形成能够有效控制权限，以及灵活共享、快速迭代的有效方式。这些应用整合成一套方法论，从结构化数据、半结构化数据、非结构化数据的形成，到相关知识图谱的构建，将知识图谱中场景和时间的关系、事件和时间的关系、事件之间的关联关系以及结构化的因素、驱动因素、关联关系因素形成应用于搜索、风险管控、推理等相关的场景。
数据更深度的运用需要从业务场景的关联到管理决策需求的把握以及对于数据的洞察和整合。信息的深度应用既提高决策质量又提高运作效率，同时提高整体数据环境的持续优化。
例如工业企业大宗原材料采购，从原油到农产品，从黄金到煤炭，不同的材料面对不同影响价格的驱动因素，包括全球宏观经济、金融市场的波动、利率政策、汇率政策。过去的预测相对来说有很大的不足，人工智能技术对于不同的应用场景，特别是需要做中长期的价格波动决策预测时有很多可为之处。电信行业涉及对于客户行为模式分析，通过人工智能应用可以有效预测用户的支付方式，形成基于客户行为的精准客户经营程度判断。银行业在资金规模整体庞大的情况下，利率波动对资金成本、运营成本、风险成本会产生重要影响。在市场头寸波动情况下，把人工智能模拟推演与客户的决策需要结合起来，使得银行业在大规模的资金头寸安排和资产负债管理上形成一系列有效的成果。
数据智能的应用可以分成若干个级别，包括辅助分析、部分自主、条件自主、高度自主、完全自主。不同的分析自主水平决定了最后输出报告的质量有效性。不同自主分析的条件对数据改善、模型改善、工具改善和管理场景贴合提出不同要求。这种情况下，更好地发挥认知智能在管理会计的应用需要进一步深入理解管理会计数据化、智能化、场景化、贯通化的要求，特别是贯通化的要求。不仅仅意味着把管理会计和核算贯通，而且意味着业务和财务的贯通，意味着企业内部数据和外部数据的贯通，同时还包括战略决策和日常管理活动之间的贯通。未来，企业依靠认知智能的一系列工具辅助领导者决策。认知智能将会改变企业运行和决策的模式，推动管理会计在企业应用方式的跃迁。
数据+AI：让数据说话，用数据管理，凭数据决策
数字化时代对会计工作产生深远影响，传统记账核算等职能不断扩展到利用有关信息来预测发展前景、制定战略规划、参与管理决策、评价经济活动等多方面。
浪潮通用软件有限公司副总裁薛军利认为，数字化时代虽然并未改变财务传统的职能，但新技术作为工具已在持续改变会计的工作方式和表现形态。
首先，数字技术大幅度提高了非财务信息获取的质量与效率，使财务成为业财一体化的有机组成部分，每一项业务都自动反馈对应的财务流程和数据，并将原始数据源高效准确地转化为有用的决策信息，优化资源配置。
其次，数字技术为降低会计信息的滞后性提供了可能，通过夯实数据治理能力一方面借助实时多维信息的分析，确保基础数据的有效性，并借助财务云简便地将各类财务数据和服务从云端提供及时的财务服务；另一方面借助数据挖掘，对提升管理决策的准确性、客观精准的评价经济活动提供了全新的工具，例如数据算法等为核心的数据预测，面向特定场景下的收入、成本、资金等预测，为企业战略规划的制定提供依据。
最后，数字技术使财务传统事务性工作向自动化、智能化转移，机器人自动化技术将催生虚拟员工和基于人机协同的团队，传统以人为中心的业务流程和工作方式将转变为以人机协同团队，业务自动触发财务规则形成自动计量、记录、监控、预警、报送和稽核，从而实现人机多重交互协同，财务人员从主要生成事后报告转为更多参与事前预测和实时决策支持。
数字化时代来临加上经济环境不确定性加强，大大提高了财务部门对企业业务经营信息处理能力的要求。
其中主要技术包括智能高效的算法、端到端的全业务场景接入、超强的算力和统一数据平台；数据层面通过广泛接入经营数据、物联网数据和外部互联网数据，形成企业的大数据，经过企业大脑智能分析后，应用在企业战略决策、流程优化等方面。
以浪潮的销售收入预测为例。为实现预测季度、半年及全年经营情况的目标，浪潮基于十多年沉淀的经营数据建立了收入预测模型。收入数据由历史合同收入和未来签单收入构成，对历史合同收入预测通过交付节点进行预估，对未来签单收入则需要对商机线索分阶段预测签单可能时间和签单概率。对此，使用时间序列算法，通过对历史商机转化率的学习训练，形成不同阶段、不同地区商机转化为签单的周期和概率。通过长期积累和算法优化，对现有商机水库进行签单和收入的预测。
通过销售预测一方面预估未来收入达成及各单位运营情况，另一方面如果收入达成有缺口，通过收入缺口反向预测商机水库缺口，从而推动商机补充行动。浪潮通过销售收入预测，及时掌握企业销售动态，为各责任主体精准运营提供数据支撑。
数字化时代企业借助新技术可以实现将资源配置从局部优化、静态优化转变为全局优化和动态优化，从而更精准的应对各种不确定性。
其中，将实物与数据整合在一起，如“实时成本核算及产能预测”场景，通过5G+物联网实时采集最真实的业务数据，实时追踪更新作业成本中的数据，从而实现生产成本的动态核算，甚至可以支持预测产能。
以中国铁塔集团的管理会计实践为例，该公司以不断演进升级的信息技术为依托，以价值循环的形式梳理管理会计体系及建设思路，确定了资产数字化管理、业财一体、决策支持、战略引领为关键价值要素。
一是基于物联网和互联网平台等技术，对全国数百万个塔类站址配套数千万个设备的资产资源实现全流程、精细化的管理。借助一级架构IT系统实现公司总部对全国资产的可视可管可控，借助数字化技术实现对资产资源的全生命周期管理。并以通信基站为运营依托的业务特征，划小核算单元，将业财数据细分、归集至最小的单个站址，精益计量资产运营效益与资源能力余缺。
二是基于系统集成技术进一步模糊业财税信息壁垒和管理壁垒，将财务规则嵌入业务规则内，规范业财工作流程，将业务变化实时反映到财务表现中，提高财务信息质量，实现业财税一体化；在行业内率先实现项目成本自动核算、装配、转资，将风险管理的关口从业务事后监督推向事中、事前；强化精细管控，多维度的底层数据贯穿采购、建设、运维等业务流程全环节，为经营决策提供实时准确的数据支持。
三是基于财务机器人等技术，实现财务处理的全流程自动化，在降低成本的同时提高了工作效率并减少差错。例如在报账流程中，搭建自动化稽核系统，通过数据采集分析、流程定制、智能稽核等操作环节，将人工稽核转换为系统自动稽核，支撑报账规范检查的有效准确运行，向后形成报账稽核结果及稽核智能报告，用于审计及决策。
四是基于数据挖掘技术实现了经营预测和决策支持，提升管理的科学性和敏捷性；大量准确、多维的业财数据沉淀下来，借助深度挖掘应用数据价值，分析挖掘生产过程中的价值提升点和风险管理点，规范和改善运营管理，并建立科学有效的管理模型，为生产经营提供量化决策标准，向管理要效益。
数字转型与未来会计
未来的会计，将在专业知识和职业前景方面面临新的机遇与挑战。
从会计师的角度看，数字转型是威胁，信息技术的自动化对传统会计工作带来了冲击。数字转型重新定义了经营模式，并重塑了新商业模式。变革阻力、组织文化、投入成本似乎是会计领域推动数字转型的主要障碍。
然而，数字转型也是机遇，它能让会计师从重复、单调制单任务中释放出来，专注于价值创造和决策支持等活动。数字时代的会计，在组织和社会中作用愈发重要，且不可替代。
日常会计工作将逐渐被机器人和人工智能所取代，这也将为延展会计学边界提供了空间和机遇。会计工作在组织变革中的作用将越来越重要。为促进数字转型，会计信息与业务信息数字化呈现集成化、一体化趋势，并以共享中心、数据中台及财务云等形式推进实施。此外，组织背景下的数字转型，不仅涉及投入资源成本的问题，更涉及商业模式、运营模式的深刻变革，更体现在流程优化、资源配置、运营方法或企业文化等方方面面。通常，阻碍管理数字化转型的障碍是无形的。
数字化转型带动业务重塑取决于清晰的数字战略，而且这种改变和创新文化需要得到领导的支持和管理者实施。数字化转型将围绕组织有效决策，做出敏捷响应。同时，技术发展也激发组织层面的变革动能。事实上，数字技术开发与集成影响公司变革和发展，甚至涉及产品设计、业务流程、销售渠道和供应链等环节，直至超越公司经营管理的边界向互联网、物联网延伸。因此，会计发展将是在数字技术推动下组织信息系统变革的重要组成。信息技术发展为会计领域提供了巨大的发展潜力，促进了会计核算、分析等工作自动化，并通过管理会计工具向解析过去、控制现在、筹划未来深化发展。
综上，数字转型推动下，未来业务模式更多的体现为人机交互执行；技术与商业模式推动下，未来会计领域工作更多的向数据分析、风险防控、系统集成等领域融合发展；在商业智能、数据分析和组织变革需求下，会计技能、数字技能将成为未来会计的基础知识。
信息技术与管理会计：融合、增强、协同
影响中国会计从业人员的十大信息技术评选已经连续举办了六届，形成了比较成熟严谨的评选流程，“这其中，提名候选信息技术的工作令我印象最为深刻。”上海国家会计学院教授吴忠生表示，候选信息技术的产生并不是评选组委会内部“拍脑袋”或是根据某些专家的意见产生的，而是依靠规模越来越大的评选专家团队，他们在会计信息化相关领域都有一定的造诣和影响力，来自高校、研究机构、应用企事业单位、软件供应商、中介机构等。以提名候选潜在技术为例。潜在技术是指目前还未有成熟会计类产品，预期三年内可能会有成熟会计应用场景的现有信息技术。
谈及今年排名靠前的潜在技术与管理会计的关联性，吴忠生用三个关键词来概括一些趋势特征，分别是“融合”、“增强”、“协同”，这三个关键词也能体现管理会计的发展特征。
来源：管理会计研究网
