Bagaimana Analisis Data Mengubah Cara Kerja Akuntan

Akuntansi lebih dari sekadar menyeimbangkan pembukuan atau mengajukan pengembalian pajak. Selama bertahun-tahun, perangkat lunak telah membantu mengotomatisasi banyak proses akuntansi manual, memungkinkan para profesional untuk mengambil peran yang lebih analitis.

Namun, kekurangan profesional yang terampil tetap menjadi tantangan besar bagi akuntansi untuk menjadi peran yang lebih analitis. Perusahaan membutuhkan akuntan yang terampil dalam administrasi bisnis serta ilmu data. Gartner ^[1] mengatakan bahwa kurangnya keterampilan data di bidang keuangan dapat merugikan bisnis sebanyak 1% dari total pendapatannya.

Jika Anda seorang akuntan atau auditor yang terjebak dengan spreadsheet dan perhitungan back-end, inilah saatnya untuk melihat lebih dalam angka-angka Anda. Untuk menjadi profesional akuntansi generasi berikutnya, Anda harus mempelajari cara menggunakan analitik data untuk menemukan wawasan bisnis dan membuat rekomendasi—yaitu, melengkapi keterampilan keuangan Anda dengan pengetahuan analitik.

Apakah Anda siap untuk meningkatkan keterampilan Anda? Dalam artikel ini, kami membahas bagaimana analisis data mengubah profesi akuntansi dan bagaimana Anda dapat beradaptasi dengan keterampilan industri yang menuntut ini.

Bagaimana akuntan dapat menggunakan analitik data

Pekerjaan akuntansi tingkat awal, seperti mengumpulkan dan mencatat catatan transaksi bisnis, telah diotomatisasi sebagian atau seluruhnya. Analytics sekarang membantu akuntan melakukan tugas yang lebih kompleks seperti memeriksa catatan keuangan untuk mencari penipuan dan menganalisis laporan keuangan tahunan. Berikut adalah beberapa fungsi akuntansi yang diubah oleh analitik data:

Alat analitik akuntansi meningkatkan kemampuan auditor untuk memeriksa data dalam jumlah besar. Auditor sekarang dapat menganalisis catatan keuangan lengkap alih-alih mengambil sampel data kecil. Ini menghasilkan identifikasi outlier yang lebih mudah, margin kesalahan yang lebih rendah, dan rekomendasi yang lebih korektif.

Dengan model prediktif yang kuat menganalisis lingkungan peraturan, suasana pasar, dan risiko keuangan di suatu wilayah, akuntan pajak dapat lebih akurat memperkirakan pergerakan pasar dan membuat resep yang berguna, menghasilkan penghematan pajak dan rekomendasi investasi yang menguntungkan.

Dengan meningkatkan estimasi biaya, analisis data akuntansi membuat anggaran lebih akurat dan relevan. Melalui analisis data waktu nyata, ini juga memungkinkan profesional akuntansi untuk merevisi anggaran lebih sering.

Dengan meningkatkan kecepatan pemrosesan data, analitik memungkinkan akuntan untuk mengolah data sesuai permintaan untuk menyiapkan laporan keuangan, yang merangkum transaksi bisnis menjadi laba rugi dan laporan sejenis lainnya. Umumnya, pernyataan ini disiapkan setiap tiga, enam, atau 12 bulan sekali, tetapi pada saat itu mereka kehilangan relevansinya bagi banyak pemangku kepentingan (unit bisnis, investor, dll.).

Analisis data membantu akuntan memprediksi risiko masa depan dengan lebih baik seperti kebangkrutan, penipuan, dan salah saji dalam laporan keuangan. Kantor akuntan dapat menggunakan analitik prediktif untuk menganalisis area risiko, mengukur kemungkinan risiko tertentu dengan lebih baik, dan mengambil langkah-langkah perbaikan preemptive.

Analisis dasar vs. analisis lanjutan dalam akuntansi

Sebelum pertumbuhan analisis data, akuntansi keuangan terbatas pada interpretasi deskriptif laporan keuangan, termasuk ringkasan transaksi bisnis sehari-hari. Beberapa praktisi, jika ada, akan menggali lebih dalam untuk mengeksplorasi “mengapa” data—mengatakan mengapa pendapatannya rendah tahun ini. Tapi itu adalah proses yang sangat manual, dan keberhasilannya bergantung pada hubungan internal dan kemampuan seseorang untuk mengekstrak informasi dari departemen lain.

Analisis data telah menjadikan analisis mendalam sebagai norma dalam akuntansi.

Alat analitik swalayan memudahkan untuk menggali data dan melacak pola tanpa pengetahuan pemrograman yang rumit.

Dalam domain analitik, ada pergeseran yang jelas dalam tanggung jawab akuntan dari tugas administratif ke penalaran. Mereka beralih dari menumpuk dan menyimpan data ke menggunakannya untuk menyaring wawasan yang relevan (analitik deskriptif dan diagnostik) dan menafsirkan hasil untuk mencapai tujuan bisnis yang lebih besar (analisis prediktif dan preskriptif).

Gunakan alat analitik untuk memproses data akuntansi Anda

Dengan sendirinya, data tidak banyak berguna. Untuk menyaring dan memahami volume data yang besar, gunakan perangkat lunak analisis data. Alat analisis data membantu mengatur kumpulan data besar, mengidentifikasi hubungan antara titik data yang kompleks, dan menghasilkan laporan untuk memungkinkan analisis tren. Mereka memungkinkan Anda untuk melihat pola dan outlier, memerlukan keterampilan pengkodean yang rendah hingga tidak ada, dan bahkan menawarkan antarmuka drag-and-drop yang ramah pengguna.

Sumber

1. Isi kesenjangan keterampilan keuangan, Gartner