数据分析如何改变会计师的工作方式

已发表: 2022-07-08

会计数据分析使企业能够从其财务数据中发现有价值的见解。

会计不仅仅是平衡账簿或提交纳税申报表。多年来，软件帮助自动化了许多人工会计流程，使专业人员能够承担更多的分析角色。

然而，熟练专业人员的短缺仍然是会计成为更具分析性的角色的巨大挑战。公司需要精通企业管理和数据科学的会计师。 Gartner ^[1]表示，缺乏金融数据技能可能会使企业损失高达其总收入的 1%。

如果您是一名会计师或审计师，受制于后端电子表格和计算，那么是时候深入了解您的数字了。要成为下一代会计专业人士，您必须学习如何使用数据分析来发现业务洞察力并提出建议，即用分析知识补充您的财务技能。

你准备好升级你的技能了吗？在本文中，我们将讨论数据分析如何改变会计行业，以及您如何适应这种苛刻的行业技能。

简而言之，数据分析是对问题或情况进行 360 度全方位观察的实践。一种方法是收集、检查和组织所有相关数据以提取有意义的信息。

会计专业人员每天处理大量数据——现金收据、支票、银行对账单、发票等——以生成财务报表。分析工具帮助他们深入研究财务报表和其他非财务数据，以做出预测并推荐纠正措施。

入门级会计工作，例如收集和记录业务交易记录，已经部分或完全自动化。分析现在正在帮助会计师执行更复杂的任务，例如检查财务记录是否存在欺诈和分析年度财务报表。以下是数据分析正在改变的一些会计功能：

会计分析工具正在增强审计师检查大量数据的能力。审计师现在能够分析完整的财务记录，而不是收集小数据样本。这导致更容易识别异常值、更小的误差范围和更多的纠正建议。

凭借强大的预测模型分析一个地区的监管环境、市场情绪和金融风险，税务会计师可以更准确地预测市场走势并做出有用的处方，从而产生节税和有利可图的投资建议。

通过改进成本估算，会计数据分析使预算更加准确和相关。通过实时数据分析，会计专业人员也可以更频繁地修改预算。

通过加快数据处理速度，分析使会计师能够按需处理数据以准备财务报表，将业务交易汇总为损益和其他此类报告。通常，这些报表每 3、6 或 12 个月准备一次，但到那时，它们与许多利益相关者（业务部门、投资者等）失去了相关性。

数据分析正在帮助会计师更好地预测未来的风险，例如破产、欺诈和财务报告中的错误陈述。会计师事务所可以使用预测分析来分析风险领域，更好地评估特定风险的可能性，并采取先发制人的补救措施。

在数据分析发展之前，财务会计仅限于对财务报表的描述性解释，包括日常业务交易的摘要。一些从业者，如果有的话，会更深入地探索数据的“原因”——比如为什么今年的收入很低。但这是一个高度手动的过程，成功取决于内部关系和从其他部门提取信息的能力。

数据分析使深入分析成为会计准则。

自助分析工具可以更轻松地挖掘数据和跟踪模式，而无需复杂的编程知识。

在分析领域，会计师的职责明显从管理任务转向推理。他们从堆叠和存储数据转变为使用它来过滤相关见解（描述性和诊断性分析）并解释结果以实现更大的业务目标（预测性和规范性分析）。

对于具有强大定量技能和商业头脑的人来说，使用数据分析更容易。会计师已经为这两者做好了准备。

会计是商业的语言，会计师是其母语。

他们凭借数字和对业务基础知识以及内部（例如最高管理层）和外部（例如投资者）利益相关者需求的内在知识，使他们成为全面思考数据的完美候选人。

数据本身并没有多大用处。要筛选并理解大量数据，请使用数据分析软件。数据分析工具有助于组织大型数据集，识别复杂数据点之间的关系，并生成报告以进行趋势分析。它们允许您发现模式和异常值，需要低到零的编码技能，甚至提供用户友好的拖放界面。

要阅读有关会计自动化的更多信息，请查看以下资源：

来源