데이터 분석이 회계사의 업무 방식을 바꾸는 방식

회계는 장부 잔액을 조정하거나 세금 보고서를 제출하는 것 이상입니다. 수년에 걸쳐 소프트웨어는 많은 수동 회계 프로세스를 자동화하는 데 도움을 주어 전문가가 보다 분석적인 역할을 맡을 수 있게 되었습니다.

그러나 숙련된 전문가의 부족은 회계가 보다 분석적인 역할이 되기 위한 큰 과제로 남아 있습니다. 기업은 데이터 과학뿐만 아니라 경영학에 능숙한 회계사가 필요합니다. Gartner ^[1] 에 따르면 재무 분야에서 데이터 기술이 부족하면 전체 매출의 1%에 달하는 비용이 발생할 수 있습니다.

백엔드 스프레드시트와 계산에 집착하는 회계사 또는 감사인이라면 이제 수치를 더 자세히 살펴볼 때입니다. 차세대 회계 전문가가 되려면 데이터 분석을 사용하여 비즈니스 통찰력을 발견하고 추천하는 방법을 배워야 합니다. 즉, 분석 지식으로 재무 기술을 보완해야 합니다.

기술을 업그레이드할 준비가 되셨습니까? 이 기사에서는 데이터 분석이 회계 직업을 어떻게 변화시키고 있으며 이러한 까다로운 산업 기술에 적응할 수 있는 방법에 대해 설명합니다.

회계사가 데이터 분석을 사용하는 방법

비즈니스 거래 기록 수집 및 로깅과 같은 초급 회계 작업은 이미 부분적으로 또는 완전히 자동화되었습니다. 분석은 이제 회계사가 재무 기록의 사기 검사 및 연간 재무제표 분석과 같은 보다 복잡한 작업을 수행하는 데 도움이 됩니다. 다음은 데이터 분석이 혁신하고 있는 몇 가지 회계 기능입니다.

회계 분석 도구는 많은 양의 데이터를 검사할 수 있는 감사인의 능력을 향상시키고 있습니다. 감사인은 이제 작은 데이터 샘플을 선택하는 대신 완전한 재무 기록을 분석할 수 있습니다. 그 결과 이상값을 더 쉽게 식별하고 오류 마진을 줄이며 수정 권장 사항을 더 많이 사용할 수 있습니다.

지역의 규제 환경, 시장 분위기 및 재무 위험을 분석하는 강력한 예측 모델을 통해 세무사는 시장 움직임을 보다 정확하게 예측하고 유용한 처방을 내릴 수 있으므로 세금을 절약하고 수익성 있는 투자 추천을 받을 수 있습니다.

비용 추정을 개선함으로써 회계 데이터 분석은 예산을 보다 정확하고 적절하게 만들고 있습니다. 또한 실시간 데이터 분석을 통해 회계 전문가가 더 자주 예산을 수정할 수 있습니다.

데이터 처리 속도를 높임으로써 분석을 통해 회계사는 비즈니스 거래를 손익 및 기타 보고서로 요약하는 재무제표를 준비하기 위해 필요에 따라 데이터를 처리할 수 있습니다. 일반적으로 이러한 진술은 3개월, 6개월 또는 12개월에 한 번씩 작성되지만 많은 이해 관계자(사업부, 투자자 등)에 대한 관련성을 잃게 됩니다.

데이터 분석은 회계사가 파산, 사기, 재무 보고서의 왜곡과 같은 미래의 위험을 더 잘 예측하는 데 도움이 됩니다. 회계 회사는 예측 분석을 사용하여 위험 영역을 분석하고, 특정 위험의 가능성을 더 잘 측정하고, 선제적 개선 조치를 취할 수 있습니다.

회계의 기본 분석 대 고급 분석

데이터 분석이 성장하기 전에 재무 회계는 일상적인 비즈니스 거래의 요약을 포함하여 재무제표에 대한 설명적인 해석으로 제한되었습니다. 일부 실무자는 데이터의 "이유"를 더 자세히 조사하여 올해 수익이 낮은 이유를 말합니다. 그러나 이는 매우 수동적인 프로세스였으며 성공 여부는 내부 관계와 다른 부서에서 정보를 추출하는 능력에 달려 있었습니다.

데이터 분석은 심층 분석을 회계의 표준으로 만들었습니다.

셀프 서비스 분석 도구를 사용하면 복잡한 프로그래밍 지식 없이도 데이터와 추적 패턴을 더 쉽게 파헤칠 수 있습니다.

분석 영역에서 회계사의 책임은 관리 작업에서 추론으로 명확하게 이동합니다. 데이터를 쌓고 저장하는 것에서 관련 통찰력을 필터링하는 데 사용하고(기술적 및 진단적 분석) 더 큰 비즈니스 목표를 달성하기 위해 결과를 해석하는 것(예측 및 처방적 분석)으로 이동합니다.

분석 도구를 사용하여 회계 데이터 처리

그 자체로 데이터는 거의 사용되지 않습니다. 큰 데이터 볼륨을 살펴보고 이해하려면 데이터 분석 소프트웨어를 사용하십시오. 데이터 분석 도구는 대규모 데이터 세트를 구성하고, 복잡한 데이터 포인트 간의 관계를 식별하고, 추세 분석을 가능하게 하는 보고서를 생성하는 데 도움이 됩니다. 이를 통해 패턴과 이상값을 식별하고, 코딩 기술이 거의 필요하지 않으며, 사용자 친화적인 끌어서 놓기 인터페이스를 제공할 수도 있습니다.

출처

1. 재무 기술 격차 해소, Gartner