Jak analiza danych zmienia sposób pracy księgowych

Rachunkowość to coś więcej niż tylko bilansowanie ksiąg czy składanie deklaracji podatkowych. Przez lata oprogramowanie pomogło zautomatyzować wiele ręcznych procesów księgowych, umożliwiając profesjonalistom przyjęcie bardziej analitycznej roli.

Jednak niedobór wykwalifikowanych specjalistów pozostaje ogromnym wyzwaniem, aby rachunkowość stała się bardziej analityczną rolą. Firmy potrzebują księgowych biegłych w administracji biznesowej oraz data science. Gartner ^[1] twierdzi, że brak umiejętności w zakresie danych w finansach może kosztować firmę nawet 1% jej całkowitych przychodów.

Jeśli jesteś księgowym lub audytorem, który ma problemy z arkuszami kalkulacyjnymi i obliczeniami zaplecza, nadszedł czas, aby dokładniej przyjrzeć się swoim liczbom. Aby zostać specjalistą księgowości nowej generacji, musisz nauczyć się korzystać z analizy danych, aby odkrywać wnioski biznesowe i formułować rekomendacje — tj. uzupełniać swoje umiejętności finansowe wiedzą z zakresu analityki.

Czy jesteś gotowy na podniesienie swoich umiejętności? W tym artykule omawiamy, w jaki sposób analityka danych zmienia zawód księgowego i jak możesz dostosować się do tej wymagającej umiejętności branżowej.

Jak księgowi mogą korzystać z analityki danych

Zadania księgowe na poziomie podstawowym, takie jak zbieranie i rejestrowanie zapisów transakcji biznesowych, zostały już częściowo lub w pełni zautomatyzowane. Analytics pomaga teraz księgowym w wykonywaniu bardziej złożonych zadań, takich jak sprawdzanie dokumentacji finansowej pod kątem oszustw i analizowanie rocznych sprawozdań finansowych. Oto kilka funkcji księgowych, które przekształca analiza danych:

Narzędzia do analityki księgowej zwiększają zdolność audytorów do kontrolowania dużych ilości danych. Audytorzy mogą teraz analizować pełną dokumentację finansową zamiast pobierać małe próbki danych. Skutkuje to łatwiejszą identyfikacją wartości odstających, mniejszymi marginesami błędów i większą liczbą zaleceń naprawczych.

Dzięki silnym modelom predykcyjnym analizującym otoczenie regulacyjne, nastroje rynkowe i ryzyko finansowe w regionie, księgowi podatkowi mogą dokładniej prognozować ruchy rynkowe i formułować przydatne zalecenia, co skutkuje rekomendacjami dotyczącymi oszczędności podatkowych i zyskownych inwestycji.

Dzięki usprawnieniu szacowania kosztów, analityka danych księgowych sprawia, że ​​budżety są dokładniejsze i bardziej trafne. Dzięki analizie danych w czasie rzeczywistym umożliwia również księgowym częstsze korygowanie budżetów.

Analityka, zwiększając tempo przetwarzania danych, pozwala księgowym na przetwarzanie danych na żądanie w celu przygotowania sprawozdań finansowych, które podsumowują transakcje biznesowe w rachunku zysków i strat oraz inne tego typu raporty. Na ogół zestawienia te są przygotowywane raz na trzy, sześć lub 12 miesięcy, ale do tego czasu tracą na znaczeniu dla wielu interesariuszy (jednostki biznesowe, inwestorzy itp.).

Analityka danych pomaga księgowym lepiej przewidywać przyszłe zagrożenia, takie jak bankructwo, oszustwa i zniekształcenia w raportach finansowych. Firmy księgowe mogą korzystać z analiz predykcyjnych, aby analizować obszary ryzyka, lepiej oceniać możliwość wystąpienia określonych zagrożeń i podejmować zapobiegawcze kroki naprawcze.

Analityka podstawowa a analityka zaawansowana w księgowości

Przed rozwojem analityki danych rachunkowość finansowa ograniczała się do opisowej interpretacji sprawozdań finansowych, w tym podsumowań codziennych operacji gospodarczych. Niektórzy praktycy, jeśli w ogóle, poszliby głębiej, aby zbadać „dlaczego” dane – powiedzieć, dlaczego przychody w tym roku były niskie. Był to jednak proces bardzo manualny, a sukces zależał od relacji wewnętrznych i umiejętności wydobywania informacji z innych działów.

Analityka danych uczyniła dogłębną analizę normą w rachunkowości.

Samoobsługowe narzędzia analityczne ułatwiają zagłębianie się w dane i śledzenie wzorców bez złożonej wiedzy programistycznej.

W dziedzinie analityki następuje wyraźne przesunięcie obowiązków księgowych z zadań administracyjnych na wnioskowanie. Przechodzą od układania i przechowywania danych do używania ich do filtrowania odpowiednich spostrzeżeń (analiza opisowa i diagnostyczna) oraz interpretowania wyników w celu osiągnięcia większych celów biznesowych (analityka predykcyjna i nakazowa).

Korzystaj z narzędzi analitycznych do przetwarzania danych księgowych

Same dane są mało przydatne. Aby przesiać i zrozumieć duże ilości danych, użyj oprogramowania do analizy danych. Narzędzia do analizy danych pomagają organizować duże zestawy danych, identyfikować relacje między złożonymi punktami danych i generować raporty umożliwiające analizę trendów. Pozwalają dostrzec wzorce i wartości odstające, wymagają niewielkich umiejętności kodowania, a nawet oferują przyjazne dla użytkownika interfejsy typu „przeciągnij i upuść”.

Źródła

1. Wypełnij luki w umiejętnościach finansów, Gartner