Wie Data Analytics die Arbeitsweise von Buchhaltern verändert

Buchhaltung ist mehr als nur Bücher bilanzieren oder Steuererklärungen abgeben. Im Laufe der Jahre hat Software dazu beigetragen, viele manuelle Buchhaltungsprozesse zu automatisieren, sodass Fachleute eine analytischere Rolle übernehmen können.

Der Mangel an qualifizierten Fachkräften bleibt jedoch eine große Herausforderung für das Rechnungswesen, um eine analytischere Rolle zu übernehmen. Unternehmen brauchen Wirtschaftsprüfer, die sowohl in Betriebswirtschaftslehre als auch in Data Science ausgebildet sind. Gartner ^[1] sagt, dass ein Mangel an Datenkenntnissen im Finanzbereich ein Unternehmen bis zu 1 % seines Gesamtumsatzes kosten kann.

Wenn Sie ein Buchhalter oder Wirtschaftsprüfer sind, der mit Back-End-Tabellen und -Berechnungen feststeckt, ist es an der Zeit, sich Ihre Zahlen genauer anzusehen. Um ein Buchhaltungsexperte der nächsten Generation zu werden, müssen Sie lernen, wie Sie Datenanalysen verwenden, um Geschäftseinblicke zu gewinnen und Empfehlungen auszusprechen – dh Ihre finanziellen Fähigkeiten mit analytischen Kenntnissen zu ergänzen.

Sind Sie bereit, Ihre Fähigkeiten zu verbessern? In diesem Artikel erörtern wir, wie die Datenanalyse den Beruf des Buchhalters verändert und wie Sie sich an diese anspruchsvolle Branchenkompetenz anpassen können.

Wie Buchhalter Datenanalysen nutzen können

Buchhaltungsjobs der Einstiegsklasse, wie das Sammeln und Protokollieren von Aufzeichnungen über Geschäftsvorgänge, wurden bereits teilweise oder vollständig automatisiert. Analytics hilft Buchhaltern jetzt bei der Durchführung komplexerer Aufgaben wie der Prüfung von Finanzunterlagen auf Betrug und der Analyse von Jahresabschlüssen. Hier sind einige Buchhaltungsfunktionen, die die Datenanalyse transformiert:

Accounting-Analytics-Tools verbessern die Fähigkeit von Wirtschaftsprüfern, große Datenmengen zu untersuchen. Wirtschaftsprüfer sind jetzt in der Lage, vollständige Finanzaufzeichnungen zu analysieren, anstatt kleine Datenproben zu sammeln. Dies führt zu einer einfacheren Identifizierung von Ausreißern, geringeren Fehlermargen und mehr Korrekturempfehlungen.

Mit starken Vorhersagemodellen, die das regulatorische Umfeld, die Marktstimmung und die finanziellen Risiken in einer Region analysieren, können Steuerberater Marktbewegungen genauer vorhersagen und nützliche Vorschriften machen, was zu steuersparenden und profitablen Anlageempfehlungen führt.

Durch die Verbesserung der Kostenschätzung macht die Buchhaltungsdatenanalyse die Budgets genauer und relevanter. Durch Echtzeit-Datenanalyse ermöglicht es Buchhaltern auch, Budgets häufiger zu überarbeiten.

Durch die Beschleunigung der Datenverarbeitung ermöglicht die Analytik Buchhaltern, Daten bei Bedarf zu verarbeiten, um Jahresabschlüsse zu erstellen, die Geschäftstransaktionen in Gewinn- und Verlustrechnungen und andere derartige Berichte zusammenfassen. In der Regel werden diese Statements alle drei, sechs oder 12 Monate erstellt, verlieren dann aber für viele Stakeholder (Geschäftseinheiten, Investoren etc.) ihre Relevanz.

Die Datenanalyse hilft Buchhaltern, zukünftige Risiken wie Konkurs, Betrug und falsche Angaben in Finanzberichten besser vorherzusagen. Wirtschaftsprüfungsunternehmen können Predictive Analytics verwenden, um Risikobereiche zu analysieren, die Möglichkeit spezifischer Risiken besser einzuschätzen und präventive Abhilfemaßnahmen zu ergreifen.

Basic Analytics vs. Advanced Analytics im Rechnungswesen

Vor dem Wachstum der Datenanalyse beschränkte sich die Finanzbuchhaltung auf die beschreibende Interpretation von Jahresabschlüssen, einschließlich Zusammenfassungen alltäglicher Geschäftsvorgänge. Einige Praktiker würden, wenn überhaupt, tiefer gehen, um das „Warum“ der Daten zu untersuchen – sagen, warum die Einnahmen in diesem Jahr niedrig waren. Aber es war ein hochgradig manueller Prozess, und der Erfolg hing von internen Beziehungen und der Fähigkeit ab, Informationen aus anderen Abteilungen zu extrahieren.

Data Analytics hat eine gründliche Analyse zur Norm in der Buchhaltung gemacht.

Self-Service-Analytics-Tools erleichtern das Durchsuchen von Daten und das Nachverfolgen von Mustern ohne komplexe Programmierkenntnisse.

Im Analysebereich gibt es eine klare Verlagerung der Verantwortlichkeiten der Buchhalter von administrativen Aufgaben hin zu logischem Denken. Sie wechseln vom Stapeln und Speichern von Daten zu ihrer Verwendung zum Filtern relevanter Erkenntnisse (beschreibende und diagnostische Analysen) und zum Interpretieren der Ergebnisse, um größere Geschäftsziele zu erreichen (prädiktive und präskriptive Analysen).

Verwenden Sie Analysetools, um Ihre Buchhaltungsdaten zu verarbeiten

Daten allein sind von geringem Nutzen. Verwenden Sie Datenanalysesoftware, um große Datenmengen zu sichten und zu verstehen. Datenanalysetools helfen dabei, große Datensätze zu organisieren, Beziehungen zwischen komplexen Datenpunkten zu identifizieren und Berichte zu erstellen, um Trendanalysen zu ermöglichen. Sie ermöglichen es Ihnen, Muster und Ausreißer zu erkennen, erfordern geringe bis keine Programmierkenntnisse und bieten sogar benutzerfreundliche Drag-and-Drop-Oberflächen.

Quellen

1. Füllen Sie die Qualifikationslücken im Finanzbereich, Gartner