データ分析が会計士の働き方をどのように変えているか

会計は、帳簿のバランスをとったり、確定申告をしたりするだけではありません。 長年にわたり、ソフトウェアは多くの手動会計プロセスの自動化を支援し、専門家がより分析的な役割を担うことを可能にしてきました。

しかし、熟練した専門家の不足は、会計がより分析的な役割になるための大きな課題です。 企業には、データサイエンスだけでなく経営管理にも熟練した会計士が必要です。 Gartner ^[1]は、財務におけるデータスキルの欠如は、ビジネスの総収益の1％にもなる可能性があると述べています。

あなたがバックエンドのスプレッドシートと計算にこだわっている会計士または監査人であるならば、それはあなたの数をより深く調べる時です。 次世代の会計専門家になるには、データ分析を使用してビジネスの洞察を発見し、推奨事項を作成する方法を学ぶ必要があります。つまり、分析の知識で財務スキルを補完する必要があります。

スキルをアップグレードする準備はできていますか？ この記事では、データ分析が会計の専門家をどのように変えているか、そしてこの要求の厳しい業界のスキルにどのように適応できるかについて説明します。

会計士がデータ分析を使用する方法

ビジネストランザクションの記録の収集やログ記録などのエントリレベルの会計ジョブは、すでに部分的または完全に自動化されています。 Analyticsは現在、会計士が不正の財務記録を検査したり、年次財務諸表を分析したりするなど、より複雑なタスクを実行するのを支援しています。 データ分析が変革しているいくつかの会計機能は次のとおりです。

会計分析ツールは、大量のデータを検査する監査人の能力を強化しています。 監査人は、小さなデータサンプルを取得する代わりに、完全な財務記録を分析できるようになりました。 これにより、外れ値の識別が容易になり、エラーの許容範囲が狭くなり、より適切な推奨事項が得られます。

地域の規制環境、市場の気分、および財務リスクを分析する強力な予測モデルにより、税理士は市場の動きをより正確に予測し、有用な処方箋を作成できるため、節税と収益性の高い投資の推奨が可能になります。

コスト見積もりを改善することにより、会計データ分析は予算をより正確で適切なものにします。 リアルタイムのデータ分析により、会計専門家がより頻繁に予算を修正することも可能になります。

データ処理のペースを上げることにより、分析により、会計士はオンデマンドでデータを処理して財務諸表を作成できます。財務諸表は、ビジネストランザクションを損益やその他のレポートに要約します。 通常、これらのステートメントは3、6、または12か月に1回作成されますが、それまでに多くの利害関係者（ビジネスユニット、投資家など）との関連性が失われます。

データ分析は、会計士が破産、詐欺、財務報告の虚偽表示などの将来のリスクをより正確に予測するのに役立ちます。 会計事務所は、予測分析を使用してリスク領域を分析し、特定のリスクの可能性をより適切に測定し、先制的な是正措置を講じることができます。

会計における基本的な分析と高度な分析

データ分析が成長する前は、財務会計は、日常の商取引の要約を含む、財務諸表の記述的な解釈に限定されていました。 一部の実務家は、仮にあったとしても、データの「理由」を詳しく調べて、今年の収益が低かった理由を説明します。 しかし、それは非常に手作業のプロセスであり、成功は内部関係と他の部門から情報を抽出する能力にかかっていました。

データ分析は、詳細な分析を会計の標準にしました。

セルフサービス分析ツールを使用すると、複雑なプログラミングの知識がなくても、データやトレースパターンを簡単に掘り下げることができます。

分析ドメインでは、会計士の責任が管理タスクから推論に明確にシフトしています。 彼らは、データの積み重ねと保存から、関連する洞察をフィルタリングするためのデータの使用（記述的および診断的分析）と、より大きなビジネス目標を達成するための結果の解釈（予測的および規範的分析）に移行します。

分析ツールを使用して会計データを処理する

それ自体では、データはほとんど役に立ちません。 大量のデータをふるいにかけて理解するには、データ分析ソフトウェアを使用します。 データ分析ツールは、大規模なデータセットの整理、複雑なデータポイント間の関係の特定、および傾向分析を可能にするレポートの生成に役立ちます。 これらを使用すると、パターンや外れ値を特定でき、コーディングスキルがほとんど必要ないか、まったく必要ありません。さらに、ユーザーフレンドリーなドラッグアンドドロップインターフェイスも提供します。

ソース

1. 財務のスキルギャップを埋める、Gartner