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事項法會(huì )計:業(yè)財融合落地的基石

在會(huì )計行業(yè)的發(fā)展過(guò)程中,會(huì )計信息的加工方法先后經(jīng)歷了手工記賬、會(huì )計電算化和會(huì )計信息化三個(gè)時(shí)代。手工記賬時(shí)代以手工記賬憑證為依據進(jìn)行會(huì )計信息加工;會(huì )計電算化時(shí)代以電子會(huì )計憑證為依據進(jìn)行會(huì )計信息加工;會(huì )計信息化時(shí)代主要是ERP系統業(yè)財一體化方式,以業(yè)務(wù)單據為依據進(jìn)行會(huì )計信息的綜合加工,按月生成匯總憑證及財務(wù)報告。

新技術(shù)推動(dòng)財務(wù)進(jìn)入智能化時(shí)代,會(huì )計核算需要以深度的業(yè)財融合實(shí)現實(shí)時(shí)、精細、多維的會(huì )計記錄和報告,為企業(yè)提供全面商業(yè)數據服務(wù)。

01

業(yè)財融合的難點(diǎn)



隨著(zhù)市場(chǎng)化競爭的加劇,企業(yè)數智化轉型加速,一些行業(yè)的頭部企業(yè)率先進(jìn)入數智化時(shí)代,企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理對數據的精細度和時(shí)效性提出了更高的要求。傳統的ERP系統已經(jīng)無(wú)法滿(mǎn)足數智企業(yè)對業(yè)財信息的加工處理要求,財務(wù)數據在時(shí)效性、顆粒度、維度方面存在的問(wèn)題成為業(yè)財進(jìn)一步融合的瓶頸。



1

實(shí)時(shí)性差

ERP系統以事后核算為主,不能及時(shí)反映企業(yè)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)的財務(wù)結果,無(wú)法滿(mǎn)足企業(yè)業(yè)務(wù)和經(jīng)營(yíng)節奏加快對業(yè)財信息及時(shí)性的要求。



2

精細度低

ERP的業(yè)財信息分散在多個(gè)系統中,數據的口徑統一難、數據整合效率低,無(wú)法將業(yè)務(wù)財務(wù)信息進(jìn)行更細顆粒度的拆解,經(jīng)營(yíng)結果溯源難。



3

維度單一

ERP的數據從業(yè)務(wù)系統到財務(wù)系統、財務(wù)報告,往往經(jīng)過(guò)匯總轉換,信息量逐層衰減。到財務(wù)端的數據對業(yè)務(wù)經(jīng)濟活動(dòng)的描述比較單一,不能滿(mǎn)足多場(chǎng)景的業(yè)財信息應用,無(wú)法支持多視角洞察企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況。

02

業(yè)財融合落地方法



數智化技術(shù)的飛速發(fā)展為業(yè)財融合突破困局提供了嶄新的思路。大數據處理、數據挖掘、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )等AI技術(shù)在會(huì )計核算、財務(wù)管理等領(lǐng)域被廣泛應用,更具智能化的管理會(huì )計、財務(wù)共享逐步興起;人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )、計算機視覺(jué)、IPA智能流程自動(dòng)化技術(shù)、GPT大模型推動(dòng)預算管理、司庫管理、虛擬員工管理等領(lǐng)域進(jìn)入下一個(gè)智能化階段。

新一代ICT技術(shù)群加速了商業(yè)環(huán)境的數字化、智能化發(fā)展,為深度的業(yè)財融合提供了技術(shù)支撐。財務(wù)組織需要實(shí)時(shí)采集業(yè)務(wù)數據,及時(shí)完成財務(wù)處理,沉淀豐富的精細、多維的數據,智能輸出數據服務(wù)管理決策,在流程、數據、管理等方面實(shí)現全方位的業(yè)財融合。



1

實(shí)時(shí)采集數據

會(huì )計信息的入口需要再“向前”推進(jìn)一步,直接連接到交易的最前端,伴隨經(jīng)濟事項的發(fā)生,從業(yè)務(wù)系統、交易系統、專(zhuān)業(yè)網(wǎng)站等渠道實(shí)時(shí)采集業(yè)務(wù)信息,實(shí)時(shí)生成會(huì )計數據,支持企業(yè)經(jīng)營(yíng)的實(shí)時(shí)報告和洞察。



2

數據精細度

需要將數據的顆粒度進(jìn)一步細化,在經(jīng)濟事項發(fā)生時(shí),將原汁原味的交易級的明細數據以最小顆粒度進(jìn)行采集,實(shí)現最小數據顆粒度的核算,讓會(huì )計信息具備準確、多維度、多口徑標準的特征。



3

數據多維度

要求數據維度應覆蓋業(yè)務(wù)、財務(wù)的各個(gè)領(lǐng)域,包括客戶(hù)、產(chǎn)品、資產(chǎn)、項目、組織、區域等,從而支持各類(lèi)信息使用者根據其決策目的按需采集,并將數據運用在各自的多維智能決策模型中,滿(mǎn)足多目的分析與數據穿透追溯需求,以及財務(wù)會(huì )計、管理會(huì )計、數據分析的需要,實(shí)現業(yè)務(wù)和財務(wù)活動(dòng)的和諧統一。



4

智能數據服務(wù)

財務(wù)平臺需要將業(yè)財處理規則、控制規則內置到系統中,實(shí)現重復性、規則性的會(huì )計處理和財務(wù)控制的自動(dòng)化,通過(guò)數據、模型和算法實(shí)現智能審核、智能預測、智能分析;另外,會(huì )計大數據處理與大模型技術(shù)的應用,企業(yè)可以通過(guò)數據及模型洞察業(yè)務(wù)的發(fā)展,進(jìn)行模擬決策、總結管理建議,給出生成式管理報告,通過(guò)模型與算法的優(yōu)化不斷地挖掘新的數據價(jià)值。

03

以事項法會(huì )計理論為基礎推動(dòng)業(yè)財融合



為單一目的服務(wù)的“價(jià)值法”會(huì )計理論,基于有限的會(huì )計憑證信息,為單一用戶(hù)提供單一的決策模型,對業(yè)財融合的支持存在局限性。然而,“事項法”會(huì )計理論和新技術(shù)在當今數智化商業(yè)環(huán)境的完美融合,成為引領(lǐng)這場(chǎng)變革的關(guān)鍵,事項法會(huì )計的基本思想成為開(kāi)啟這場(chǎng)變革的理論基石。

事項法會(huì )計是價(jià)值法會(huì )計的擴展與延伸。對比價(jià)值法,事項法在信息收集范圍、會(huì )計計量、會(huì )計報告模式上有很大變化,更符合當下企業(yè)財務(wù)人員轉型管理會(huì )計的需要。
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圖1 事項法是價(jià)值法比較的擴展與延伸



1

信息收集的范圍

事項法會(huì )計信息收集的范圍遠超過(guò)價(jià)值法會(huì )計,它不僅僅記錄改變企業(yè)資產(chǎn)、負債和所有者權益的事項,還可以記錄每一個(gè)與使用者決策相關(guān)事項的多個(gè)維度的特征。例如,質(zhì)量、市場(chǎng)占有率、合同、租賃等一些難以計量的事項。



2

計量方法和計量屬性

傳統的價(jià)值法會(huì )計普遍采用貨幣計量方法和歷史成本的計量屬性。而事項法可以采用時(shí)間、數量、勞動(dòng)工時(shí)等多種計量方法反映事項的各個(gè)維度特征,使得會(huì )計信息不僅能夠反映過(guò)去,還能夠立足現在和未來(lái),發(fā)揮會(huì )計信息的預測價(jià)值。



3

會(huì )計報告模式

傳統的價(jià)值法以披露資產(chǎn)負債表、損益表、現金流量表、所有者權益變動(dòng)表為其終極目標,信息使用者只能被動(dòng)地接受報告信息。事項法在新技術(shù)支撐下可以提供多層次、具有彈性的“金字塔”式的會(huì )計報告,滿(mǎn)足會(huì )計信息使用者不同目的的需要。

事項法會(huì )計是在價(jià)值法的基礎上進(jìn)行擴展,同時(shí)又是對價(jià)值法的有力補充。事項法會(huì )計不需要推翻價(jià)值法會(huì )計,而是拓寬會(huì )計的“海岸線(xiàn)”。

04

用友事項法會(huì )計中臺助力業(yè)財融合



用友BIP事項會(huì )計,是國內首個(gè)將事項法會(huì )計理論推向應用的創(chuàng )新實(shí)踐?;谑马椃〞?huì )計理論,結合大數據等技術(shù)革命性地實(shí)現了事項會(huì )計的產(chǎn)品級應用。

技術(shù)方面,事項會(huì )計中臺以云計算、大數據、人工智能等新技術(shù)為支撐,支持多種分布式存儲,包括MPPS數據庫、HTAP數據庫、時(shí)序數據庫、分布式數據庫、圖數據庫等,應用了Impala、Hive、Spark、Streaming等分布式計算技術(shù)。

應用方面,事項會(huì )計中臺采用業(yè)務(wù)事項—會(huì )計事務(wù)—事項分錄三層架構模型,實(shí)現全新的業(yè)財融合,并構建業(yè)財大數據底座。



1

業(yè)務(wù)事項統一經(jīng)營(yíng)活動(dòng)的業(yè)務(wù)模型

業(yè)務(wù)事項是經(jīng)濟業(yè)務(wù)活動(dòng)的載體,是將企業(yè)紛繁復雜的經(jīng)濟業(yè)務(wù)活動(dòng)按業(yè)務(wù)領(lǐng)域以及行業(yè)等特性進(jìn)行統一的歸納抽象。

例如,銷(xiāo)售業(yè)務(wù)活動(dòng)中的“銷(xiāo)售出庫”、采購業(yè)務(wù)活動(dòng)中的“采購入庫” & &都可以歸納為業(yè)務(wù)事項。業(yè)務(wù)事項從業(yè)務(wù)視角將所有業(yè)務(wù)系統的數據標準化、模型化,是財務(wù)核算的統一數據來(lái)源,為下一步的財務(wù)核算采集業(yè)務(wù)數據,是業(yè)財融合的橋梁。

2

會(huì )計事務(wù)構建核算模型

會(huì )計事務(wù)是按照規定的標準與方法對業(yè)務(wù)事項進(jìn)行確認與計量,是從會(huì )計核算的角度抽象出的引起會(huì )計要素變化的最小單元。

例如,對銷(xiāo)售訂單的“收入確認”、對采購訂單的“應付確認” & &都可以抽象為會(huì )計事務(wù)。會(huì )計事務(wù)將財務(wù)核算事務(wù)化,例如,商品銷(xiāo)售訂單的“收入確認”、服務(wù)銷(xiāo)售訂單的“收入確認”,可以抽象為同一個(gè)會(huì )計事務(wù)。這就方便了不同業(yè)務(wù)系統的靈活接入,也便于靈活擴展財務(wù)服務(wù),降低運營(yíng)與維護的復雜度,在架構解耦基礎上實(shí)現了業(yè)財融合。

3

事項分錄是業(yè)財融合的業(yè)財大數據中心

事項分錄是經(jīng)濟業(yè)務(wù)活動(dòng)經(jīng)過(guò)會(huì )計事務(wù)核算后,以會(huì )計分錄的形式詳細記錄業(yè)務(wù)發(fā)生的財務(wù)與業(yè)務(wù)信息,為企業(yè)核算與分析提供數據。

例如,收入確認將會(huì )生成收入確認分錄。事項分錄存儲最原始的交易數據,不做匯總加工,是將業(yè)務(wù)數據、財務(wù)數據融合的記錄。

事項會(huì )計中臺作為業(yè)財融合的橋梁,以中臺化的架構、大數據技術(shù)支持財務(wù)業(yè)務(wù)處理和數據服務(wù),全方位實(shí)現財務(wù)數智化。
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圖2 事項會(huì )計中臺三層架構模型

  • 全新的業(yè)財融合方式,拓展經(jīng)營(yíng)寬度:
基于業(yè)務(wù)事項實(shí)現業(yè)財融合,全量采集業(yè)務(wù)數據進(jìn)行核算處理,業(yè)財架構解耦,在業(yè)務(wù)系統的靈活性和財務(wù)核算的規范性間取得平衡,在當下業(yè)務(wù)系統增多、業(yè)務(wù)變化快的背景下,業(yè)財融合的架構既滿(mǎn)足業(yè)務(wù)系統靈活增減,也滿(mǎn)足財務(wù)核算穩定準確。

在業(yè)財融合模式下,應收、應付、費用報銷(xiāo)、資金等業(yè)務(wù)在事項會(huì )計中臺都有相應的業(yè)務(wù)事項。業(yè)務(wù)人員發(fā)起業(yè)務(wù)單據,經(jīng)業(yè)務(wù)部門(mén)領(lǐng)導審批后,由財務(wù)人員進(jìn)行財務(wù)審核、稽核,后續生成總賬憑證。事項會(huì )計中臺依托大數據處理能力,支持接入海量的業(yè)務(wù)系統數據,生成業(yè)務(wù)事項并完成會(huì )計事務(wù)的處理,對業(yè)務(wù)和財務(wù)不同口徑的數據進(jìn)行數據清洗和轉換,滿(mǎn)足財務(wù)處理要求。

以某新零售企業(yè)的應用為例。零售企業(yè)終端客戶(hù)訂單單均金額小,但交易頻繁。通過(guò)電商平臺的訂單管理,每天會(huì )產(chǎn)生3000多萬(wàn)筆訂單,財務(wù)平臺需要按照線(xiàn)下門(mén)店、線(xiàn)上商鋪、渠道、區域等維度進(jìn)行訂單數據歸集匯總,自動(dòng)完成財務(wù)憑證處理。事項會(huì )計中臺接收到前端業(yè)務(wù)訂單后,抽取關(guān)鍵信息生成業(yè)務(wù)事項,并按核算模型增加科目、法人組織、管理組織、輔助核算項等財務(wù)信息,加工形成會(huì )計事務(wù),推送會(huì )計中心快速匯總生成總賬憑證,并保留所有業(yè)財明細數據備查。

  • 多目的核算、財管同源分流,挖掘財務(wù)深度:
基于同源業(yè)務(wù)事項,實(shí)現財務(wù)會(huì )計與管理會(huì )計核算的同源。支持同一業(yè)務(wù)事項,按財務(wù)報告目的、管理報告目的、稅務(wù)報告目的,進(jìn)行平行多套核算,深化財務(wù)管理,推動(dòng)財務(wù)從核算走向管理。

事項會(huì )計中臺打通數據鏈條,通過(guò)數據集成轉換,實(shí)現同業(yè)務(wù)系統、資金系統、稅務(wù)系統、財務(wù)總賬系統、預算管理系統、數據分析系統實(shí)時(shí)通暢的數據連接。通過(guò)事項會(huì )計規則中心,完成業(yè)務(wù)和財務(wù)數據標準化處理,并以事項分錄的形式沉淀業(yè)財數據結果,形成業(yè)財大數據中心,然后通過(guò)數據的分發(fā),既支持企業(yè)基于業(yè)財數據進(jìn)行傳統的財務(wù)核算,也可以分發(fā)給其他的財務(wù)管理系統,完成其他目的的核算和財務(wù)業(yè)務(wù)的處理。

舉一個(gè)大型投資建設集團的例子。該集團原來(lái)應用的傳統ERP、MIS系統無(wú)法將投資項目各階段、不同性質(zhì)的經(jīng)濟業(yè)務(wù)進(jìn)行串聯(lián)集合,傳統的應用集成方式也無(wú)法有效地將業(yè)務(wù)、財務(wù)、預算、資金、稅務(wù)等在流程、數據方面融合。事項會(huì )計中臺無(wú)須對前端業(yè)務(wù)系統以及流程做大規模改動(dòng),使用業(yè)務(wù)事項全量承載ERP等系統的業(yè)務(wù)信息,通過(guò)事項轉換規則將業(yè)務(wù)事項轉換為不同核算目的的會(huì )計事務(wù),從財務(wù)核算到管理會(huì )計深度應用,全流程、全視角實(shí)現對投資項目的把控。

財務(wù)會(huì )計視角:通過(guò)事項會(huì )計中臺,打通項目管理核心ERP系統、合同系統與財務(wù)核算模塊,自動(dòng)計算合同收入與負債,支撐基礎財務(wù)核算業(yè)務(wù)。

阿米巴核算視角:基于精細化管理目的,通過(guò)事項會(huì )計中臺收集相關(guān)項目信息,包括項目周期、階段、投資金額等,對項目進(jìn)行獨立核算。

預算管理視角:經(jīng)過(guò)事項會(huì )計中臺處理后的數據,既保留了業(yè)務(wù)信息,也有財務(wù)核算結果,同預算系統進(jìn)行數據集成,實(shí)現預實(shí)對比分析。

  • 業(yè)財數據底座,滿(mǎn)足管理厚度:
事項會(huì )計中臺以業(yè)務(wù)事項為中心,統一核算維度,統一核算規則,統一核算口徑,以包含業(yè)務(wù)信息、財務(wù)信息的事項分錄,構建業(yè)財數據底座,是多業(yè)務(wù)系統與核算系統之間的“精細、多維、實(shí)時(shí)”的數據采集與核算平臺。

事項會(huì )計中臺是業(yè)財數據融合的重要工具?;谌诤虾蟮臄祿?,可以為企業(yè)提供全方位的數據服務(wù),例如,針對戰略定位風(fēng)險、業(yè)務(wù)模式風(fēng)險、投資風(fēng)險、戰略管控風(fēng)險、運營(yíng)風(fēng)險等經(jīng)營(yíng)風(fēng)險進(jìn)行事前預測、事中監控、事后分析。

某超大型建筑工程企業(yè)使用事項會(huì )計中臺支撐智慧高效的價(jià)值管理。該企業(yè)在施工項目達到2000多個(gè),近年來(lái)資產(chǎn)負債率持續攀高、項目利潤率逐步下滑,資金狀況十分緊張,企業(yè)運營(yíng)管理急需加強。但是,由于企業(yè)規模巨大,“數據籬”“部門(mén)墻”打破困難,業(yè)財流程看似緊密,實(shí)則單據外大量決策數據互相不關(guān)聯(lián)、不共享,在集團層面,無(wú)法獲得真實(shí)、準確、一致的信息。通過(guò)事項會(huì )計中臺構建業(yè)財融合的基礎,連接多業(yè)務(wù)系統和核算系統,完成數據采集與核算處理,減輕業(yè)務(wù)和財務(wù)流程的強耦合壓力,并支持從財務(wù)數據透視到原始業(yè)務(wù)數據;通過(guò)構建業(yè)財大數據中心和數據分析平臺,形成企業(yè)“數據+業(yè)務(wù)模型+AI的財商管合一”大模型。

作者:劉潔娜 | 供職于用友網(wǎng)絡(luò )科技股份有限公司

來(lái)源:《新理財》(公司理財)雜志2023年11月刊
編輯:滕娟


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