2022企业管理会计报告发展的十大趋势

我们基于对数百家中国企业的洞察，结合技术发展趋势，梳理了企业管理会计报告发展的十大趋势。

趋势一：从固定周期报告转向实时报告

长期以来，企业一般都是采用这样的路径来完成管理会计报告的生成：先从企业会计核算系统的会计账目中完成数据抓取，然后在管理会计相关系统中完成数据处理、分析，并生成最终报告。这样的路径下，管理会计报告的生成完全依赖于财务会计的核算结果，而财务数据都是事后数据。因此，企业月中出简报，月末出完整报告是常态，事后结果分析是核心。这类管理会计报告既无法对经营活动进行及时指导，也无法支撑企业的实时决策。

在数字化时代，一方面，技术的迅猛发展大大提升了数据采集、数据转换、数据加工的自动化程度，使企业有可能直接从交易端完成多维度、多口径的数据提取，并提供实时的管理会计报告。另一方面，面对快速变化的前端市场，企业的后端管理需要匹配更快的响应速度，对数据形成实时化的普遍需求，更实时地看到数据，更实时地支撑决策，成为管理会计报告首先要解决的问题。

趋势二：从服务高层转向服务一切用户

数字化时代，随着企业管理的重心从以“控制和命令”为核心的威权式管理向以“服务和指导”为核心的赋能式管理转变，企业更希望用数据全方位地赋能企业各层级管理人员，赋能听得见炮火的前台人员，赋能一切需要用数据支持管理的人员。决策权不再集中在高层决策者手中，各个层级的管理者和执行者都被赋予了更大的自主权和决策权。他们都需要自己的“一张纸”来凝聚关键需求，需要“一条路”来满足自己的数据使用习惯，需要在某个特定的场景下来实现自己的分析、决策过程。

基于新一代信息技术，管理会计报告能够对企业业务经营的全过程进行全方位、多维度、可视化的展现，无论是企业高层决策者，还是中层管理者，亦或是一线执行者均可定制个性化的“一张纸”和“一条路”。决策层通过管理会计报告感知企业全局经营情况，开展数字化的定量决策或基于算法的智能辅助决策。中层管理者基于管理会计报告实时感知到业务全过程，能更快甚至预判业务开展过程中存在的风险及问题，基于业务标准及规则开展透明化过程可视结果可控的管理。执行层借助管理会计报告能够了解具体场景下的业务的经营状态，从中获得建议并作出科学判断，让业务执行更敏捷、更主动，更精准。

趋势三：从支持战略决策转向支持业务决策和发展

在新技术强大的计算速度和数据治理能力的加持下，管理会计与业务经营的融合更紧密。基于新一代信息技术的深入挖掘和应用，系统能够对业务经营数据进行采集治理、存储计算，通过数据建模或智能化模型，对数据进行加工、分析和挖掘，进而利用数据分析处理结果赋能企业具体业务场景的决策和发展。

企业数字化转型的核心是用数据驱动具体的业务决策和发展。作为企业数字化驱动业务场景最经典的体现，管理会计报告也必将从支持战略决策转向支持业务决策和发展。例如，企业在开展销售、生产、供应链和研发创新时，系统能够为新产品研发、投资、决策、立项等业务提供贴合不同用户需求的多维度、定制化、可视化的分析报告，给用户提建议、做判断，帮助用户甚至替代用户作出决策。大量场景化、业务化报告的出现极大地丰富了管理会计报告的内容体系，也是其服务于各层级管理者，全方位驱动企业具体业务发展的具体体现。

趋势四：从结果分析转向预测推演

数据应用可以帮助企业感知现在和预测未来。在管理会计报告的内容框架中：感知现在即基于过去的历史数据看未来，包括描述性分析和诊断性分析，表现为将历史数据与当前数据融合，挖掘潜在线索与模式。结合知识图谱技术，赋予机器思维模式，向用户展现企业“发生了什么？”和“由什么导致的？”。预测未来是应用模型开展对未来态势的判定与调控，包括预测性分析、优化性分析和自主性分析，表现为基于数据模型解释事件发展演变规律，对发展趋势进行预测。不仅要告诉用户“将来可能发生什么？”，更要帮助用户了解“现在做什么将来会发生什么？”以及企业“应该怎么做”“如何适应改变”等。

受以往的数据瓶颈和系统性能所限，传统管理会计报告主要是感知现在的报告。从价值创造的角度，预测未来的报告致力于解决问题，更符合数据洞察“向前看”的发展趋势。未来企业真正的挑战在于如何开展预测性的数据分析。依靠数据中台强大的性能，我们将获得越来越多有价值的预测信息。得益于机器学习智能技术，系统可以基于对业务知识、在线数据的理解进行科学预测，从历史结果分析转变为动态预测，并将结果推送给相关决策人员，让管理会计报告更好的支持管理决策者进行计划预算与经营预测。

趋势五：从标准化转向自助化、个人化、社交化

在数字化时代，管理者或相关决策人员希望能够更快速、更直接地按照自己的意愿和实际需求来分析、整理、处理数据。以往基于传统组织视角的固定格式分析图表和仪表盘，以及向IT人员提出分析需求等待开发报表的工作方式，已经无法满足数据分析人员对数据分析精度与速度的需求，自助式分析逐渐成为企业数据分析的基本需求，个人化、定制化报告成为管理会计报告的主要形式。一方面，借助后台的多维数据模型，系统向数据分析人员提供更灵活的自助数据分析功能模块，让管理或分析人员能够通过拖拽、点击等操作，在数据模型中对数据进行快速、多维度分析，进而输出或者保存分析报表。另一方面，管理会计报告系统可以基于不同用户的偏好、需求等进行个性化设置，向用户提供不同维度的定制化、可视化报告。

随着计算能力的进步，数据可用性的指数级增长，新技术设备成熟发展，以及企业对深度数据价值挖掘的要求不断提升，简单地使用计算机视觉技术或者语音识别等人工智能（AI）单点技术将无法满足行业深层次的智能化要求，能够充分融入行业专家知识能力的人机协同成为数据驱动的主要工作方式，这同时对管理会计报告的社交化互动能力提出了要求。具体而言，传统报告只是结果展示，没有相应的分析解释。当用户对报告产生疑问，还需从系统下载数据，在线下完成沟通解释，没有形成线上的完整沟通与问题解决过程，无法进行跟踪和复盘。通过将社交化工具与智能管报进行有机融合，系统可实现诸如智能推送订阅、管报互动管理、管理在线评论等经营结果数据实时交互式分析管理，突破时间和空间的局限，让用户得到实时的问题沟通、解析与解决方案。

趋势六：从管理会计报告体系到财管报融合体系

随着数字技术的应用拓宽了管理会计边界，企业所决策所需的数据日益呈现多源化、多维化，财务信息与业务信息高度关联，与此相适应，管理报告使用者在关注经营信息的同时，也会对成本、利润、净现金流等经营相关的财务报表信息给予直接关注，从对数据的综合利用出发，管理会计报告体系，并以数据中台和多维数据库为代表的信息技术作为支撑。

数据中台中具有数据服务、指标体系构建、数据资产管理及风险预警等功能，通过数据服务将数据业务化和标准化，给企业提供灵活的业务适配能力，为财管报数据融合应用提供桥梁。具体而言，利用数据中台可以将企业的经营过程数据指标化，在财务管报融合体系中，要通过中台的指标体系，实现财管报的指标融合，在多维共享的财管报融合中，大幅度降低多维共享下的财管融合的难度和数据壁垒。

同时，基于OLAP的多维数据库技术也为两报融合提供了技术支持。多维数据库可以由分析人员用多维表达式，编写计算公式和计算脚本，结合披露要求及管理思想进行数据赋维。财务数据可自动被赋予管理属性，在满足披露的前提上助力企业经营管理分析，既可以满足外部机构对财务数据的需求，也可以满足内部机构对经营分析数据的需要。

趋势七：从单纯报告到精细报告、推演、模拟、行动、反馈的组合

对管理会计报告而言，数字化带来的最大改变就是令其从单纯的报告进化到报告、推演、模拟、行动、反馈的组合。管理会计报告以数据为基础，但并不应将其仅仅看作单纯的数据展现过去单一的数据分析，组织单一、人员单一、流程单一、职能单一、输出结果单一，缺乏反馈的流程、路径和机制，使管理会计报告成为单纯的报告，尽管能够为用户提供数据分析的结果和相关改进建议，但无法跟踪后续改进行动的落实。数字化背景下，管理会计系统下的数据分析更贴近具体业务的场景化、业务化分析，可以利用财务共享和数据中台实现团队协作，由管理人员领导，调集生产、销售、研发、财务人力等多部门联动协作，站在全公司的整体视角解决场景中的业务问题，做出相应决策并上下协同实施。

管理会计报告将不再是单纯的报告，而是形成一整套追溯和跟踪体系，从报告、推演、模拟行动到反馈，通过广泛的自上而下的团队参与和推动。基于数字化平台，管理会计报告将用于业务的动态监控，实时推演模拟业务开展效果，并根据预设的预警线对项目相关人员进行自动预警，及时反馈提醒决策层对问题予以关注，确保报告内容精准赋能业务发展。

趋势八：以内存多维数据库技术为核心，打造灵活分析体系

伴随着移动互联网和大数据时代的数据爆发，传统多维数据库无论是在读存储方式还是在读写速度上都已难以满足管理会计报告动态化、灵活化和多维化的发展要求。内存多维数据库技术（OLAP）开始在管理会计报告应用中起到越来越重要的作用。基于OLAP的多维数据库存在大量的多维度矩阵，可以通过多维视图来观察数据，从而提高数据处理速度、加快反应时间和提高查询效率，有助于管理会计报告进一步提高频率，从月、周、日向实时不断演进，并形成可切换的灵活分析体系。

多维数据库支撑海量数据下的多维数据分析，可以灵活处理管报相关业务的复杂逻辑规则，预先为用户组建多维的数据模型，如销售数据、会计期间、产品类别、渠道、区域、用户等，用多维视角对数据进行描述与存储，业务分析人员可以更加快速地从各个分析角度获取数据，也可以动态地在各个角度之间切换或者进行多角度综合分析，具有极大的分析灵活性，可以满足管理会计报告各类使用者对业务分析的不同需求。

趋势九：基于认知智能与机器学习，助推管理会计报告智能化发展

数据中台的建设、内存多维数据库技术的应用都为管理会计报告智能化发展打下了基础。应用认知智能与机器学习，通过各应用场景下智能建模的开发、经营管理类知识图谱的开发以及商业智能软件与可视化工具的应用，可以为分析人员提供更多的数据资源以及精度更高、更实时的量化工具和可视化呈报载体，从而助推管理会计报告的持续改进与创新，进一步实现智能化发展。

认知智能驱动的知识图谱可以将一些常规主题的管理会计报告（如绩效报告）中内容分析的关键要素归纳提炼出来，打造企业内部的经营管理类知识图谱，积累常见的价值创造动因，让管理会计报告使用者进行分析时可以从知识图谱中获得相关的参照，而非临时、随意地去探索动因，也避免人员变动、岗位职责变化导致管理会计报告的质量波动。通过智能建模，进行实时、敏捷的业务模拟与客户盈利贡献的诊断分析，还可以将后续管理会计报告中发现新的关键要素自动添加到经营管理类知识图谱中，不断丰富和完善知识图谱所包含的内容。

机器学习技术在企业管理中已实现了诸多应用场景，如智能风险预警、智能客户画像以及智能预测资金流动等。通过融合应用自然语音理解和机器学习技术，管理会计报告可以具备智能交互、智能理解、智能分析、智能可视化、智能推荐、智能预警、社交协作、轻量级部署等功能。决策层不仅能够随时随地以语音、文本等形式与系统进行互动并获取所需信息，还能随时灵活查看数据可视化图表，无需事先创建。同时，在管理会计报告中利用机器学习（或深度学习）算法进行自我迭代，比企业基于信息系统内数据做传统的固化建模也更为动态优化。数据中台的建设、内存多维数据库技术的应用为管理会计报告智能化发展打下了基础。认知智能与机器学习，助推管理会计报告的持续改进与创新。

趋势十：人机共生虚实合一成就未来报告

随着认知智能与机器学习应用的逐渐普及和深化，管理会计报告相关工作的人机协同程度将越来越高，最终向人机共生转变。在未来的管理会计报告中，人与机器的共生关系将在信息传递、信息处理及决策执行等方面都得到全方位的充分体现。

在混合虚拟现实技术的支持下，元宇宙或许将成为现实，用户可以上传空间数据、行为数据、生理数据和非语言符号数据，使得人和世界数据化，尤其是用户的虚拟化身越来越丰满。日益人性化的人机互动界面导致网下与网络空间的不断重合，管理会计报告将以具像化、拟人化的方式传递信息，在沉浸式环境中使管理者对报告中所涉及的业务有如身临其境。对于管理会计报告信息的处理速度将进一步加快，并在处理过程中综合机器逻辑和人的思维逻辑。基于管理会计报告的决策也将难分是完全由机器做出还是由人做出，机器和数据已经成为现实不可分割的部分。

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