數據分析如何改變會計師的工作方式

已發表: 2022-07-08

會計數據分析使企業能夠從其財務數據中發現有價值的見解。

會計不僅僅是平衡賬簿或提交納稅申報表。多年來，軟件幫助自動化了許多人工會計流程，使專業人員能夠承擔更多的分析角色。

然而，熟練專業人員的短缺仍然是會計成為更具分析性的角色的巨大挑戰。公司需要精通企業管理和數據科學的會計師。 Gartner ^[1]表示，缺乏金融數據技能可能會使企業損失高達其總收入的 1%。

如果您是一名會計師或審計師，受制於後端電子表格和計算，那麼是時候深入了解您的數字了。要成為下一代會計專業人士，您必須學習如何使用數據分析來發現業務洞察並提出建議，即用分析知識補充您的財務技能。

你準備好升級你的技能了嗎？在本文中，我們將討論數據分析如何改變會計行業，以及您如何適應這種苛刻的行業技能。

簡而言之，數據分析是對問題或情況進行 360 度全方位觀察的實踐。一種方法是收集、檢查和組織所有相關數據以提取有意義的信息。

會計專業人員每天處理大量數據——現金收據、支票、銀行對賬單、發票等——以生成財務報表。分析工具幫助他們深入研究財務報表和其他非財務數據，以做出預測並推薦糾正措施。

入門級會計工作，例如收集和記錄業務交易記錄，已經部分或完全自動化。分析現在正在幫助會計師執行更複雜的任務，例如檢查財務記錄是否存在欺詐和分析年度財務報表。以下是數據分析正在改變的一些會計功能：

會計分析工具正在增強審計師檢查大量數據的能力。審計師現在能夠分析完整的財務記錄，而不是收集小數據樣本。這導致更容易識別異常值、更小的誤差範圍和更多的糾正建議。

憑藉強大的預測模型分析一個地區的監管環境、市場情緒和金融風險，稅務會計師可以更準確地預測市場走勢並做出有用的處方，從而產生節稅和有利可圖的投資建議。

通過改進成本估算，會計數據分析使預算更加準確和相關。通過實時數據分析，會計專業人員也可以更頻繁地修改預算。

通過加快處理數據的速度，分析使會計師能夠按需處理數據以準備財務報表，將業務交易匯總為損益和其他此類報告。通常，這些報表每 3、6 或 12 個月準備一次，但到那時它們與許多利益相關者（業務部門、投資者等）失去了相關性。

數據分析正在幫助會計師更好地預測未來的風險，例如破產、欺詐和財務報告中的錯誤陳述。會計師事務所可以使用預測分析來分析風險領域，更好地評估特定風險的可能性，並採取先發製人的補救措施。

在數據分析發展之前，財務會計僅限於對財務報表的描述性解釋，包括日常業務交易的摘要。一些從業者，如果有的話，會更深入地探索數據的“原因”——比如為什麼今年的收入很低。但這是一個高度手動的過程，成功取決於內部關係和從其他部門提取信息的能力。

數據分析使深入分析成為會計準則。

自助分析工具可以更輕鬆地挖掘數據和跟踪模式，而無需複雜的編程知識。

在分析領域，會計師的職責明顯從管理任務轉向推理。他們從堆疊和存儲數據轉變為使用它來過濾相關見解（描述性和診斷性分析）並解釋結果以實現更大的業務目標（預測性和規範性分析）。

對於具有強大定量技能和商業頭腦的人來說，使用數據分析更容易。會計師已經為這兩者做好了準備。

會計是商業的語言，會計師是其母語。

他們憑藉數字和對業務基礎知識以及內部（例如最高管理層）和外部（例如投資者）利益相關者需求的內在知識，使他們成為全面思考數據的完美候選人。

數據本身並沒有多大用處。要篩選並理解大量數據，請使用數據分析軟件。數據分析工具有助於組織大型數據集，識別複雜數據點之間的關係，並生成報告以進行趨勢分析。它們允許您發現模式和異常值，需要低到零的編碼技能，甚至提供用戶友好的拖放界面。

要閱讀有關會計自動化的更多信息，請查看以下資源：

來源