趋势一 服务对象的逐步下沉
在企业越来越扁平化的趋势下，在那些重要的决策越来越由听得见炮火的人做决策的情况下，管理会计的应用服务对象从企业的少数高层领导变成了企业内部所有有需求的全部的职能人员。无论是经营分析的管理者，还是负责产销协同的协调者，亦或是面对客户、需要做客户数据分析的营销活动决策者，都需要用管理会计的工具来给他提供支持。
数据分析与使用，逐步渗透至基层人员：内部运营人员根据经营数据分析收支利，及时发现经营异常或风险。生产采购人员通过合同订单、销量预测，调节产能、储备物料；销售人员使用内外部数据分析影响销量、价格的因素并预测未来趋势。
服务对象的逐步下沉要求管理会计能够在极短的时间内为不同的需求形成有针对性的解决方案，并能应对具体的应用场景的变化。
趋势二 工具应用的频率加速
当不确定性成为惟一的确定，企业愈加快速的决策需求使管理会计工具应用的频率越来越快。以预算为例，过去的预算按月滚动就可以，但是以不少企业的经验来看，他们在预算管理希望能够分解到周，细化到天。像海尔集团这种大型集团公司，他们能够看到整个公司6万种产品，包括每种产品从全年到今天、从当月到今天的相关损益和现金流。
随着业务场景深入，工作频率的提升、管理工具的随需而用以及对决策支撑的近乎实时，对数据使用也提出了更高的要求。企业需要通过更加充分、更加有效的算力、算法和数据来支持新的管理需求。
趋势三 时间轴方向上的变迁
过去管理会计无论是预算管理、成本管理还是管理报告，大部分时间只能充分运用已有的数据，面对管理场景的事后分析是工作的重心。但是现在管理会计的应用越来越从事后分析关注结果，到事中管理关注过程、再到事前预测关注动因并模拟。
例如，A企业建立了债务风险管理平台，平台最基础的工作是对已经产生的经营成果，从财务数据的角度分析债务的风险，是典型的基于财务数据的时候分析。但在实践中A企业管理层逐渐认识到，这样基础的财务分析远远不能满足业务需求，他们更需要的是通过实时的债务经营过程信息来跟进债务现状，也就是从事后转变成了事中。进一步的，管理层希望能从业务源头上、从经营销售、从各项财务指标的实时变化来预测企业债务情况的未来变化，从而更好对提前做出应对决策。
这样的转变具有双重意义：一方面，企业从被动接受结果、事后仓促应对，转变为面向未来预谋、预判；另一方面，企业从结果反馈、滞后分析，转向高质量决策，并执行有效行动。
图4 管理会计在时间轴方向上的变迁
趋势四 专业内容的深刻变革
管理会计包含预算、成本、绩效、管报四大模块，数字化时代这每个模块内部都发生了变化和演进：
预算管理从以传统的构建模型来编制年度预算，向以商业模型来进行业务预测的“算”到“测”的转变；为更好的应对外部环境从“重年度”转向“轻年度、重滚动”；从完整的、全面但可能很笨重的预算体系向关注更多场景化应用的“场景化”。
绩效管理从关注法人绩效到关注管理架构下的组织绩效、责任中心绩效；从组织绩效到产品、客户、商业模式绩效到人人绩效；从关注重点的KPI到平衡兼顾的BSC；从立足资本强调对标到关注过程，实现OKR；从关注量化信息到兼顾量化、非量化信息，都产生了非常大的变化。
成本管理方面，从传统的成本分析、成本控制向追求即时化、动态化、精益化的成本核算、获取最小单元的实际成本进行即时、准确核算转变；管控重点向前延伸，形成覆盖价值链全周期成本管理体系；成本任务安排与商业模式和流水线更相匹配，形成对更多复杂管理场景的支持。
管理报告方面，管理报告日益依赖多维数据库，灵活高效创建模型及报表，实现业财数据全流程贯通；支持多维模型分析，嵌套杜邦分析、EVA、财务归因等丰富分析模型也成为对管理报告的突出需求；管理报告不再是提供汇报资料的“一纸文书”，更成为实现风险主动预警、数据主动“寻找”用户、主动触发业务管理动作并及时纠偏的一系列闭环管理行为。
这些模块内部的功能迭代使得管理会计自身也在不断的高质量的演进。
趋势五 管理动作的全程渗透
在传统的模式下，管理会计无论是在哪个活动领域，都更多的是看、是分析、是判断。从现在来看，企业更希望能够把看一个结果、看一个状态转变为分析一种可能、分析一层原因，再进一步形成对管理决策的支持，进而演变成我们对于指挥的行动。换言之，管理会计除了要实现可视、可监控、可追溯，还要能感知、会思考、强执行且可演进，能够将管理动作渗透到企业经营管理的全流程中。
数智运营中心（IOC）概念框架可以作为企业管理会计全流程渗透的参考（如图5）。数字运营中心涵盖“四中心一平台”，即：监控中心、决策中心、智慧中心、策略中心和技术平台。其中，监控中心大体对应了过去的管理分析场景；决策中心增加了更多人工智能的深度应用；策略中心会把企业的经营过程管理措施形成一系列的策略和机制，用策略和机制来支持管理者形成更好的决策；指挥中心，则是将这些指令变成直接可以干预、可以影响企业活动的行为的战略枢纽；行动结果再通过监控中心反馈形成闭环，最终达到实时全面感知、主动预警、科学决策、数据赋能、高效执行的目的。
图5 数值运营中心（IOC）方案架构图
趋势六 工具的平台化智能化
一流管理会计体系的构建需依托前瞻性的数智化平台体系建设，构建搭载各项工具，并使之平台化、能力化、智能化的体系，是实现数字时代的管理会计的着力点。
传统的工具是以套装软件为基础，以ERP为依托，然后来做单独的预算软件、核算软件、成本软件等等工具。与此不同，未来的管理会计可能更多的会是基于平台上一系列的能力组合和能力应用，将体现为和企业应用平台的深度融合。同时，未来的管理会计从底层的数据上也要实现和业务、和ERP、和传统核算之间的有效打通。
进一步的，管理会计未来在依托平台来实现管理工具平台化的基础上，将通过平台形成工具的能力化，进而通过人工智能引入形成工具的智能化。
趋势七 数据治理下的融会贯通
从趋势一到趋势六的种种变化都依赖于数据的支持。经过多年努力，管理会计已初步从组织体系、科目体系和传统法人报告等方面达成了基于法人架构的核算体系的打通，在数据范围、数据内容、数据边界都实现了非常大的拓展。随着数字化时代的到来，管理会计需要进一步实现融合贯通：从传统的财财融合到现在的业财融合基础上，来进一步实现管理和财务的融合、企业内外的融合。（如图6）为确保融合过程顺利进行，则需要通过数据治理，夯实企业数据基础。
图6 管理会计方法论的融合发展过程
数据治理是一个整体的系统工程，需要从上至下引导，从下而上执行的工作。因此，在指导方面必须得到大家的共识，要有一个强有力的组织、合理的章程、明确的流程、健壮的系统，这样才能使数据治理工作得到有效的保障。本文遵从1-5-8-5原则，设计了数据治理体系建设的方法论。
一个主线：定义企业战略的业务、数据、技术融合的纵向一体化咨询主线。
五个要素：数据战略、组织与人员、原则与规范、管理流程、技术实现。
八个领域：数据治理、企业数据架构、数据标准管理、元数据管理、主数据管理、数据质量管理、数据安全管理、数据生命周期管理。
五个节点：数据资源盘点、规范数据标准、推进数据治理、融合数据资源、数据资产应用。
趋势八 高效互动的体验输出
管理会计方法、工具、系统等等的变化最终都会转化为使用者的体验，而体验的输出则是人工智能在人工交互领域的大量应用突出结果。在过去，企业领导、业务人员经常无法第一时间获取想要查询的数据，业务部门和IT人员为了准备管理报告和仪表盘需要耗费很长时间，传统的管理会计工具需要漫长的培训和复杂操作，无法提供个性化服务，严重影响了使用者体验。人工智能的应用打破了传统的体验输出方式，可以用类似百度搜索、微信聊天的社交协同方式大幅度缩短了用户与数据的距离，让用户与数字世界的感知和交互方式发生巨大变化，带来全新的多感官、多模式体验。
以数据智答机器人为例：智答机器人可以让数据使用者随时随地用语音与数据进行实时交互，找到自己想要的数据答案，让数据用户感受到对话式分析的应用体验；同时，系统能理解用户多样化的日常用语以及专业化的业务术语，并给予更精准的回答；此外，智答机器人还可根据分析对象自动推荐最适合的数据可视化展示模板，并能学习用户个性化需求，打造千人千面的专属数据助手。
我们有理由相信，管理会计在数字化时代，能够很好的或者说更好的满足企业管理者的要求，能够为企业的战略实现、价值创造、风险管控提供更多的管理者赋能和业务应用的赋能，为使用者带来更好的体验。
来源：元年科技
会计包括财务会计与管理会计两个方向，大多数人只了解财务会计职称证书，管理会计方向的证书了解甚少，可以简单看下会计证书对比。
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