智能会计数据采集与应用是什么

智能管理会计应用的首要条件就是要有数据，有数据的支撑，才能进行智能化。智能财务共享的应用是管理会计工作开展的前提和基础，它可以从组织架构、人员储备、系统架构、数据基础等方面全方位地为管理会计的应用创造有利条件。一是利用互联网将财务管理重心前移到交易（业务）环节。
二是在交易管理过程中建立财务数据中心，收集管理会计、财务会计、交易和税务的全量数据。解决传统模式下财务会计数据在前、管理会计数据在后的弊端，管理会计信息不再依赖财务会计数据，两者同时产生、互相校验，保证了管理会计数据的实时性。
三是在交易发生前和发生过程中实现管理会计的管控功能，同时对数据质量进行实时控制。在订单生效之前的申请流程中，可以按照企业的预算、标准进行多维度的业务控制，在交易发生前对数量、价格、金额和供应商进行实时管控。在管控的同时收集管理会计维度(产品、渠道、客户、成本中心、项目、人员)的数据，并对数据录入的质量进行实时校验，保证管理会计数据采集的质量。
在智能化时代，传统会计将实现向业务管控者与价值管理者转型，企业财务管理借助智能财务共享服务中心将实现业财税一体化，为管理会计管控落地和数据采集、校验开启全新的模式。
在七大领域向数据要价值
财政部发布的《管理会计基本指引》中明确提出，管理会计工具方法主要应用于以下领域：战略管理、预算管理、成本管理、营运管理、投融资管理、绩效管理、风险管理。这也是智能管理会计的七大应用领域。这些领域互相融合、互相影响，共同构成了智能管理会计的应用体系。
(1) 预算管理
作为企业管理体系中的核心工具方法，预算管理在智能技术迅猛发展和不断普及的时代正呈现出滚动化、场景化、预测化的发展趋势。各类场景化业务预测和“T+3”滚动预测都是预算管理在智能化时代的创新性应用。
(2) 成本管理
智能制造给成本管理带来了巨大的挑战。随着物联网、“互联网+”技术的深入应用，企业生产组织和分工方式更倾向于网络化、扁平化，个性化客户需求将逐渐成为企业设计和生产产品或服务的起点。个性化定制模式的兴起改变了生产方式，对成本控制和产品定价提出了更高的要求。同时，出于对绿色、创新、自动化技术的追求，企业在生产设备、技术研发、控制系统上需进行更大的投入，这无疑将使企业的成本结构、成本管理对象、成本环境发生变化。在此背景下，企业的成本管理正呈现出新的内涵。
作业成本管理和成本分析方法都焕发出新的应用面貌。
(3) 绩效管理
近年来，饱受诟病的绩效管理在智能化时代取得了新的发展。在智能技术、大数据、区块链等新技术的驱动下，智能绩效管理系统能够对绩效结果进行科学的归因分析，据此制定合理的绩效改进方案并动态追踪改进过程，能够破解绩效管理的应用困局，推动绩效管理持续改善。智能化的销售绩效管理通过自动处理流程帮助企业更好地控制销售佣金发放，从而提高效率，减少错误并获得实时的结果。这就是智能管理会计在绩效管理领域的典型应用。
(4)战略管理
由于智能管理会计集合了海量内外部数据，开展“向前看”的数据洞察,能够对战略管理从战略分析、战略制定、战略决策、战略执行到绩效管理的各环节提供有力的数据支持。战略测算是战略管理在智能技术迅猛发展背景下的一个创新性的应用。企业基于当前经营现状和战略目标，应用战略测算模型对未来经营情况进行战略推演和测算，以实现快速的战略模拟，并输出会计利润、毛利润、现金流量等指标数据，将战略目标分解、细化为具体、可执行的动作，以便于确定战略缺口、制定行动计划，确保战略落地。
(5) 营运管理
智能管理会计在营运管理的各大环节中都获得了应用。从研发环节中的新目标成本法应用，销售管理环节中的客户画像管理、定价决策、促销方案决策等，到生产管理环节中的供应链预测决策管理，以及采购管理环节中的采购一体化管理，企业基于智能管理会计系统开展基础假设、数据计算、情景模拟、方案对比等专项工作，直接让数据赋能营运决策。
(6)投融资管理
智能化对投融资管理的影响不仅体现在对投融资计划制定、融资资金安排、投资可行性分析和投资决策的及时性、准确性的提升方面，还体现在投资活动的投后分析、融资活动的成本收益分析等方面。基于智能技术的应用，企业能够收集全面、真实的投资信息，解决信息不对称带来的投资误判问题；能够科学、准确预测投资项目所涉行业、区域发展趋势及项目关键参数，对投资效益进行事前预测和事后分析评价；能够深入评估项目风险，避免低估项目风险；还能够实时跟踪资金存量和资金需求，预测融资需求量和需求时点，据此提前做出融资安排，维持资金链安全并节省融资成本。
(7)风险管理
传统的风险控制以事后的检查发现为主，很难将风险控制手段用于事前和事中，且事后的检查发现也缺少更加高效的工具，难以发现关联风险。而智能技术可以有效提升风险管理的工具效率和工作质量，可以从事前、事中和事后三个层次防范财务 *** 作风险。在场景化数字风控的思路下，大量的风险控制可以通过自动化规则，前移至交易环节，实现对风险的场景化事前识别和事前控制。传统的风险控制工具方法也在智能技术的加持下发生着全方位的进化和迭代。

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