智能管理司帐有两层含义：一是全面运用以“大智移云物”和区块链为代表的数字化技能；二是对传统管理司帐模式，包括组织、流程和事情模式等进行全方位变革，使管理司帐体系能够更好地支撑企业业务发展。
与传统管理司帐比较，智能管理司帐呈现出五个光鲜的特点。

深度领悟内外部海量数据

数据是主要的计策资源，也是管理司帐运用的根本。
智能化时期将扩大企业有用数据的边界。
传统管理司帐所运用的数据紧张局限于财务数据和部分业务数据，智能管理司帐则须要依赖涵盖内部数据和外部数据的大规模数据产生代价。

大数据是一种规模大到在获取、存储、管理、剖析方面大大超出传统数据库软件工具能力范围的数据凑集，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和代价密度低四大特色。

对企业而言，大数据紧张涵盖与企业所处行业干系的竞争环境、盈利模式、业务模式、客户消费模式等一系列内外部经营干系的信息流，是来自企业外部的社会数据。

身处万物互联时期，大数据的演进已经成为不可逆的浪潮。
我们看到，在全体企业运行过程中，企业壁垒变得越来越薄，乃至有可能被瞬间冲破。
获取资源的过程和内部交易的过程，都会依赖大数据来定义客户，完成交易。
企业不再只是产品的制造者，而要整合外部平台。
这将令大数据的代价日益凸显，也是近年来企业大数据运用风潮日盛的根本缘故原由。

同时，企业在经营活动中还会产生大量内部数据，包括以收入、本钱、利润、资产、负债等为代表的财务数据和与产品、客户、渠道、生产、研发等干系的业务数据。
这些数据直接反响企业经营情形和财务状况，是企业在经营和管理决策中长期运用、必不可少的主要依据。

以预算管理为例，在从目标到操持到预算到资源到行动的全体过程中，其首先用到的数据便是生产操持、发卖操持等业务数据和收入、用度等财务数据。

成功的数据运用是深度领悟内外部数据的运用。
无论是某房地产企业在投前测算中综合采取运营操持、项目本钱、发卖进度等内部数据以及地块基本情形、竞争对手拿地情形等外部数据，还是某快消企业在供应链决策中综合协同发卖、生产、采购、财务等部门内部数据以及竞争对手状况、区域景象、市场环境等外部数据，内部业财数据只有与大数据相结合，才能触发真正令人满意的数据运用效果。

依托大数据、物联网等新一代信息技能采集到的海量内外部数据，智能管理司帐得到了前所未有的绝佳数据根本支撑，能够开展更有代价的数据运用。

供应实时、动态的数据做事

实时化是市场环境对管理司帐提出的新哀求，也是在新一代信息技能推动下智能管理司帐运用创新的新发展。

在进入数据爆炸的移动互联网和大数据时期后，成熟企业的管理司帐运用的数据量急剧增长，如何提升数据处理、数据剖析和数据相应的速率成为智能管理司帐的新寻衅。

智能管理司帐系统基于对内存打算技能的全面运用，能够把数据完全保留于内存中，并通过优化的存储构造和算法处理海量数据和繁芜逻辑，将用户的数据读写要求快速转换为内存读写和内存打算，使得系统性能不会因数据量的持续增加而发生衰减，从而使数据处理的频度和速率得到大幅度提升。

企业从原来被动的事后剖析转变为主动的实时决策，并可以以此为根本创建基于预测、而非相应的业务模型。

以预算管理为例，过去绝大多数我国企业都强调年度预算，一年考察一次、一年评价一次，但是随着环境和技能的快速变革，数据业务发展变革呈现出一个主要趋势：年度预算对实际经营的辅导浸染越来越小，动态的滚动预算才能更好地支撑决策和预算掌握。

于是，从三到五年的长期预算，到年度预算，到按月、按周、按日的滚动预测，再到实时的业务预测，便是基于智能管理司帐信息系统把预算管理从年度化转变为滚动化，再到实时化的一个范例运用。

直接赋能企业业务发展

传统管理司帐系统由于数据采集、数据整理、数据加工比较缓慢，干系信息也不充分，以是更多地强调用数据支持管理层的决策，对一线业务部门的赋能、对运营真个支持相对较为薄弱。

在数字化时期，数据的数量、质量，对数据的管理能力、打算能力和剖析能力均大幅提升，管理司帐与业务经营的领悟更紧密。
这使智能管理司帐能够更多地运用于发卖、生产、供应链和研发创新等代价链环节的详细业务场景中，直接为业务运营赋能。

例如，零售企业基于场景化运用开展区域单品的发卖预测，房地产企业对所持有房产的代价剖析，制造企业针对重点产品开展产销协同剖析，服装企业依据某季服装发卖额做出的库存/物流优化决策，等等。

深入运用人工智能技能

智能管理司帐涵盖对信息系统自动化、智能化、在线化、实时化和业务流程的数字化等多方面的哀求。
在这中间，智能技能无疑是其得以全面实现的底层技能和条件条件。

人工智能在管理司帐中紧张运用于三个方面：运算智能、感知智能和认知智能。
运算智能让系统能存会算；感知智能让系统“能听会说，能看会认”；而认知智能让系统“能理解，会思考”，也便是可以遐想推理。
智能管理司帐涵盖对人工智能的全方面深入运用。

通过运用内存多维数据库和分布式打算，系统能够实现数据时效性的革命性打破和数据打算速率的革命性提升，用户能够以前所未有的办法得到新的洞察和完成业务流程。
通过运用自然措辞识别技能，系统能够具备感知并认知自然措辞的能力。

用户可以通过语音给系统发出指令，乃至与之进行对话。
通过运用知识图谱和智能推理技能，系统可以自动检索、阅读，并与用户进行智能问答。
运用机器学习可以令系统具备自助剖析的能力。
系统基于对业务知识的理解，科学预测、合理掌握、智能剖析，真正成为管理和财务职员的智能助手。

以数据剖析为例，传统的剖析事情须要靠人按照一定的路径对管理数据进行浏览和探索（下钻、旋转），与预算、经营目标比拟来探求数据非常以创造经营和管理中的问题并形成剖析结论。
智能管理司帐能够对数据进行自助的快速、多维度剖析，并输出或者保存剖析报表。

目前，依托初期的智能技能，企业已经可以实现对主体的财务预测、经营推演和风险量化等。
未来，随着人工智能技能的深度发展和在财务领域的高阶运用，拥有高等人脑聪慧的财务平台将基于对业务知识的理解，科学预测、合理掌握、智能剖析，乃至直接代替管理者进行自动化决策。

更具有前瞻性

数据运用可以帮助企业感知现在和预测未来。
感知现在即基于历史数据看当下，包括描述性剖析和诊断性剖析，表现为将历史数据与当前数据领悟，挖掘潜在线索与模式，向用户展现企业“发生了什么”和“为什么这样发生”。

预测未来则是运用模型开展对未来态势的剖断与调控，包括预测性剖析、优化性剖析和自主性剖析，表现为基于数据模型阐明事宜发展演化规律，进而对发展趋势进行预测，不仅要见告用户“可能发生什么”，更要帮助用户理解企业“该当怎么做”以及“如何适应改变”。

从代价创造的角度来说，预测未来的运用致力于办理问题，更符合数据洞察“向前看”的发展趋势。
传统管理司帐紧张是感知未来的数据运用，而智能管理司帐则更加重视预测未来的数据运用。

举个例子，企业可以利用隐形关联的历史数据，如企业内部运营数据（订单数量、投诉数量等）和外部数据（景象、社交网络感情指数等）来演习机器学习模型。
利用完成演习的模型对在线数据进行预测，从而让对历史数据的静态剖析变成一个动态的预测模型。

在智能管理司帐领域，基于对新一代信息技能的充分运用，企业将得到更充分的业务决策信息，从而更好地支持操持预算和经营预测。

主编：韩向东 来源：全面赋能业财领悟的实战指南

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