人工智能的高速發展已經碾壓了大多數以做賬為生的財務人員。靠戰略、運營、績效立足的管理會計師們，感受到壓力了嗎？
國藥集團江蘇醫療器械有限公司財務總監
自1956年“人工智能”（AI）被人類首次提出，到今日的突飛猛進，已過去63年。如今，它在社會生產生活中的應用已然勢不可擋。而對企業來說，人工智能一方面讓組織內部管理在效率和效益上得到了雙重提升；另一方面，也有企業借用它淘汰被AI系統自動定性為“低效”的員工。財務人員正是受衝擊較大的群體之一。
可以預見，這當中從事基礎財務、審計、稅務等機械工作的普通財會人員將會逐步減少；但對於為企業經營決策提供信息服務的管理會計而言，人工智能帶來的更多是機遇和挑戰。
根據美國管理會計師協會（以下簡稱為“IMA”）的定義，"管理會計”承擔著深度參與企業管理決策、規劃績效管理系統、提供財務報告，並幫助管理者制定、實施組織戰略的職責。
AI不斷優化會計行業
當前，會計行業的人工智能 應用主要表現為數據在儲和運算能力，未來還會向縱深發展，在財務工作中採用人機交互模式，進一步促進業財融合。
1釆購鏈：實現“三流合一”
在企業採購鏈中，票據流、貨物流、資金流“三流合一”是一種符合邏輯的商業模式，但對於傳統財務而言，難度太高。人工智能的發展則可以利用增強現實（AR）或混合現實（MR）技術，解決這一難題一一財務人員可以通過可穿戴設備，看到每個採購、交付地點的現實影像，並在立體影像上査看物 料，真正實現“三流合一”。
不僅如此，人工智能還可以與 ERP系統（企業資源計劃）相結合 ，機器人基於足夠的交易樣本進行自主學習，不斷優化與供應商間的數據互動關係。這樣，管理會計就能對供應商的供貨特點、賬期要求、配送時間、貨品質量等數據，進行多維度分析，提升採購環節效能。
2物流鏈：保持高效運轉
物流鏈中，傳輸效率低下及物流單據傳遞的滯後性，都會使管理會計喪失優化物流成本的最佳決策點。
而在如今的倉儲場所裡，物流機器人已經承擔起向生產線傳輸物料的職責；少量工作人員只需自定義各種物料的用途、目的區域，以及物料擺放位置即可，物流機器人會按照指令作業，所有軌跡也將被詳細記錄下來，並於當天工作結束後，將活動數據傳輸到財務系統，直接對應資產和成本賬務信息，以便管理會計及時進行精細化分析。
3生產鏈：減少人工干預
要想最大限度減少生產鏈中的人工干預、提高決策效率，可以藉助RFID無線射頻識別技術來實現——只要在產品的每件原材料上添加一個RFID標籤即可。
標籤上不僅刻錄了關於原材料的關鍵信息，如規格、產地、 廠商、批號、生產時間等，更包括成本核算上使用的材料編碼、成本等。RFID技術的運用，使得原材料在經過各個環節時都能被機器視覺識別，當完成質檢的產品入庫後，歸集於該批產品的所有成本要素均已由人工智能完成釆集、數據合成與運算，管理會計可以當天提取成本數據，分析產品效益及生產線的運營效率，及時與生產人員溝通，對標行業優秀企業迅速找出差距，制定應對措施。
4銷售鏈：支持精準銷售
到了銷售鏈，人工智能產業化催生出的客戶往來機器人，能夠在海量的客戶交易數據中完成自主學習，為市場部門提供包括客戶年齡、收入結構、信用評級、購買方式、付款方式等關鍵數據分析，支持精準銷售，進而完善數據交互規則，以促進公司及行業發展。在此基礎上，管理 會計對於銷售數據的分析也將呈現出多維度、高時效、可視化等特點。
AI來襲，管理會計需升級
從採購、物流，到生產、銷售，人工智能深刻改變了企業運營管理中業財融合的流程與方式。面對來勢洶洶的人工智能，管理會計擔心失業也許有些多餘，但也必須開始思考自身角色的進化與升級。IMA在2019年初發布了最新版“管理會計能力素質框架”，從六大領域細緻解剖了管理會計的能力項，助力他們為組織和個人創造更大價值。
而對於如何保住一席之地，管理會計可以從以下三個維度著手。
1提升商業敏銳度
商業敏銳度是對商業模式的快速反應和判斷能力，它可以幫助管理會計站在自身所處行業的高度，從上下游價值鏈、主要產品、衍生 產品、供應商、客戶等方面，全景縱深式為企業經營模式“把脈”。提升商業敏銳度可以大致分為三個步驟。
步驟一：熟悉行業價值鏈畫像
要深入業務活動，管理會計首先要充分了解行業的內外部價值鏈，並藉由戰略成本分析思路，通過上市公司年報、諮詢公司及證券公司研報等，全盤瞭解整個行業的商業模式。
步驟二：獲取必需信息
理解內外部價值鏈的運作後，管理會計需要探尋企業內部生產流程中的規律性成本信息，即各個工序的成本佔比，這些信息有助於進 一步探索價值鏈。
步驟三：關注新型商業發展方向
在具備傳統價值鏈分析能力的基礎上，管理會計還應努力探索各類新型商業發展方向，包括新材料、新技術等，用敏銳的眼光發掘潛在商機。
2適時高效的數據分析
數據分析也即財務分析，它可以幫助管理會計利用大數據，適時高效地找到數據異常的癥結。IMA近日就發佈了一份公告，揭示了財務規劃與分析的12項重要原則（見圖表），並總結了經營狀況良好的組織在這一環節的獨門訣竅。
公告認為，數據分析的關鍵點在於，從眾多不規則數據的背後找 到影響因子甚至根源，並提出可落地的解決方案。其中，不規則數據 包括產能異常、機器使用效率異常、物流費用異常、能耗異常、合格率異常等；分析維度則包括運營、績效、戰略三個基本層面。
總而言之，適時高效的數據分析，有助於管理會計在業務和財務之間建立對話機制，實現組織協同共贏。
3 用好管理會計工具
管理會計工具是實現管理會計目標的具體手段。經歷過上面兩步後，管理會計已經熟悉了企業當前的商業模式及行業價值鏈，並在數據分析中找到了某一維度的影響因子；接下來，就要藉助成體系的管理會計工具，綜合評價解決方案的可操作性，進而制定出避免再次岀現異常數據的保障策略，幫助企業實現“效益=效率=風險”。
Case：某製藥企業實現
“效益=效率=風險”
生物製藥行業是一個強管制、多變數的市場，具體表現為，製藥企業需要符合國家食品藥品監督管理局關於藥品生產的所有規定。而隨著藥品降費成為必然，企業只有在價值鏈各環節中不斷降低成本，才能生存。
從管理會計的視角來看，強管制的條件下，為了維繫與合格供應方長期穩定的供給關係，材料成本自然無法隨意降低；基於企業人才戰略及頂層設計的綜合考量，人工成本也很難在短期內降低；唯有對製造費用“動刀”，才是上策。
通過對近三年制造費用的成本動因分析，以及對作業成本的梳理，某製藥企業的管理會計發現，有一種耗材的使用量和產品的合格率存在一定變動關係。轉化成管理會計語言，即耗材成本高，產品合格率上升；反之，產品合格率下降。
經過多次試錯性的模擬測算，該製藥企業在保證產品合格率及風險管控的情況下，延長了耗材的使用週期，一定程度上降低了耗材成本。試生產後，成功達成“降本”目標。
需要強調的是，管理會計不能一味偏重上述二聯等式中的單邊指標，而要注重各項指標的平衡。
人工智能的高速發展已經碾壓了大多數以做賬為生的財務人員。靠戰略、運營、績效立足的管理會計師們，感受到壓力了嗎？
閱讀更多 培訓雜誌 的文章
