智能财务研究心得体会

智能财务研究心得体会

一、海通证券之智能财务建设

海通证券股份有限公司（以下简称“海通证券”，官网www.htsec.com）成立于1988年，截至2020年9月30日，公司总资产达7296亿元，归属母公司净资产达1544亿元，均排名行业第二位。海通证券拥有卓越的综合性业务平台和成熟的海外业务平台，经营网点遍及全球5大洲14个国家和地区，覆盖“纽、伦、东、新、港、沪”六大国际金融中心；在境内拥有344家证券及期货营业部，正式员工过万人；在境内外拥有近1700万名客户，托管及管理客户资产总额超5.04万亿元。2020年1-9月，海通证券实现营业收入282.5亿元，排名行业第二，归属母公司净利润85.0亿元，排名行业第四。分类评价结果继续保持行业最高水平A类AA级。

2021年2月25日，笔者有机会跟随学院团队参访了海通证券财务共享服务中心（FSSC），了解其智能财务的探索和实践情况。海通证券的财务共享始建于2016年，5年来不断打磨、持续攀升（参见图1），已成功实现财务转型（参见图2），财务人员减幅高达67%（参见图3）。

在学习和交流过程中，笔者发现海通证券智能财务建设有两大靓点：一是火车票报销凭证普票化，二是财税RPA行业内分享。

1.火车票报销凭证普票化

在火车票报销凭证的管理中，海通证券已实现火车票大发票的开具，即用一张增值税电子普通发票和月结火车票消费明细报表，代替本月所有火车票纸质报销凭证。本场景由海通证券、互联魔方（上海斯俊慕智能科技有限公司）和梓如商旅（梓如商务旅行服务集团股份有限公司）联手打造。

2.财税RPA行业内分享

目前，海通证券已研发了61个财税领域的RPA。其中，有13个RPA的文字介绍和视频演示，可在“税本”APP中查阅。

1.增值税发票验证机器人

增值税发票验证机器人，通过国税总局增值税发票认证平台，批量导出公司未勾选认证的增值税发票，并按发票代码与发票号码进行发票状态批量自动查询，自动比对生成验证结果，并通过邮件发送发票管理人员。

2.纳税申报明细查询机器人

纳税申报明细查询机器人，通过用友系统，批量查询公司指定单据编号的纳税申报记录，并批量导出指定附件名的单据，通过邮件发送给相关人员。

3.增值税发票打印机器人

增值税发票打印机器人，读取需要开票的数据，自动打开增值税发票税控开票软件，自动填写发票票面要素，待开票人员审核无误后自动打印。可批量重复上述开票过程。

4.清算附件机器人

清算附件机器人，通过登录柜台系统，每日查询导出所有分支机构保证金日结表作为凭证附件，批量输出至对应文件目录并上传FTP，交换给各分支机构财务人员。

5.总部清算附件输出机器人

总部清算附件输出机器人，通过新意法人结算系统，每日批量查询导出总部各业务部门的清算附件，并通过邮件发送给总部对应财务人员。

6.新意银行互划凭证导出机器人

新意银行互划凭证导出机器人，通过新意法人结算系统，每日逐一查询导出各个机构的银行互划凭证，并加工整理成对账底稿，再根据预置的邮箱地址，批量将邮件发送至对应财务人员。

7.审核记账机器人

审核记账机器人，在每日分支机构清算凭证生成后，登录用友账务核算系统，批量查询清算凭证，完成审核记账工作。

8.总分往来对账机器人

总分往来对账机器人，通过用友NC57系统，按照指定科目，自动完成总分发生额对账和余额对账。将对账结果通过邮件发送至对应人员邮箱。

9.券商公告采集机器人

券商公告采集机器人，通过巨潮资讯网，批量搜索其他券商的财务数据简报、经营情况、财务信息等信息的公告，自动下载对应的PDF文件，通过邮件发送给相关人员。

10.滴滴打车费用拆分机器人

滴滴打车费用拆分机器人读取原始滴滴出行明细文件，按部门和个人自动拆分出各部门用车明细文件，并将拆分后的明细结果文件，通过邮件发送给相关人员。

11.通用账务查询机器人

通过配置文件设定查询期间、账套、科目及文件输出路径和数据接收邮箱地址。通用账务查询机器人读取配置文件内容，完成登录、选择账套和查询日期(范围)、快捷码查询、输入查询条件、导出查询结果并通过邮件发送给对应人员。

12.集团并表数据差异分析机器人

集团并表数据差异分析机器人，通过登录集团并表系统，查询导出所有单位昨日和今日的利润表和资产负债表，比较计算得到两张表的日差异数据，并根据预设筛选条件，自动筛选出异常变动的科目，通过邮件发送给相关人员。

13.科技投入数据查询机器人

科技投入数据查询机器人在每个月第二个工作日定时启动，登录用友系统，批量查询所有单位科技投入相关科目的余额表和辅助明细账，并将查询结果自动导出到文件中，通过邮件发送给对应人员。

二、什么是智能财务

智能财务是指，将以人工智能为代表的“大智移云物区”等新技术运用于财务工作[1]，对传统财务工作进行模拟、延伸和拓展，以改善会计信息质量、提高会计工作效率、降低会计工作成本、提升会计合规能力和价值创造能力，促进企业财务在管理控制和决策支持方面的作用发挥，通过财务的数字化转型推动企业的数字化转型进程。

[1] 本文的智能财务，是针对企业实务而言的。企业实务中的财务工作，通常包括财务会计工作和管理会计工作两个方面。

下文将从四个方面阐释智能财务的内涵：

1 智能化场景设计和新技术匹配运用是智能财务的本质所在

财务领域中智能化应用场景的精心设计和“大智移云物区”等新技术的匹配运用，是智能财务的本质所在。以人工智能为代表的“大智移云物区”等新技术（以下简称“新技术”或“大智移云物区”等新技术），主要包括大数据、人工智能、移动互联网、云计算、物联网和区块链等。

其中，大数据是以容量大、类型多、存取速度快、应用价值高为主要特征的数据集合，正快速发展为对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联分析，从中发现新知识、创造新价值、提升新能力的新一代信息技术和服务业态（国务院，2015）。大数据技术首要的是提供存储和计算能力，其次是洞察数据中隐含的意义，前者依赖于硬件设备的升级，后者依赖于数据挖掘算法的不断优化创新。

人工智能，是研究、开发用于模拟、延伸和拓展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，其主要发展方向为感知智能、运算智能和认知智能。其中，感知智能，模拟了人类视觉、听觉、触觉等感知能力；运算智能模拟了人类大脑的快速计算和记忆存储能力；认知智能模拟了人类大脑的概念理解和逻辑推理能力，有助于进一步形成概念、意识和观念。

移动互联网，是移动通信和互联网的结合，同时拥有移动互联网的随时、随地和随身等便利特性，以及互联网的分享、开放和互动等社交特性。

云计算是一种基于互联网的计算方式，可以将共享的软硬件资源和信息按需提供给计算机和其他设备，广义上的云计算包括后台硬件的云集群、软件的云服务、人员的云共享等不同形态。

物联网是指，通过二维码识读设备、射频识别装置、红外感应器、全球定位系统和激光扫描器等信息传感设备，按约定的协议，把任何物品与互联网相连接，进行信息交换和通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络，主要解决物品与物品、人与物品、人与人之间的互连（ICU，2005）。

区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式，其核心特点是实时共享、可追溯和不可篡改。

2 智能财务平台建设和新型财务管理模式构建是智能财务的落脚点

在智能财务的建设过程中，应着重聚焦两个落脚点——智能财务共享平台的建设和新型财务管理模式的构建，主要包括业务流程设计、共享平台设计、财务组织规划和财务制度设计四项内容。

其中，智能财务平台的建设，需要从业务流程梳理和优化出发，落脚于智能财务平台的开发和运用，以实现智能财务建设过程中的业务驱动财务、管理规范业务和数据驱动管理三个目标。

新型财务管理模式的构建，通过财务组织重新架构、职责权限重新划分、财务岗位重新界定、财务人员转型提升、管理方式重新选择，借助智能财务平台和配套制度规定的保障，实现会计职能转型和管理会计落地。

3 提升财务工作及更好地服务于业务和管理工作是智能财务的目标

对传统财务工作的模拟、延伸和拓展是智能财务的实质所在。

其中，模拟是指模仿现成的样子，如会计核算软件中记账凭证、账簿和报表的半自动或自动生成，就是对传统会计核算工作的模拟。

延伸是指在宽度、大小、范围上向外延长、伸展，如智能财务不受数据收集和整理能力的限制，可以核算到最小经营单元的损益和投资收益。

拓展是指在原有的基础上，增加新的东西，是质的变化而非量的变化，智能财务中的大数据分析，更多的是运用数据的聚集效应和数据之间的关联关系来寻找数据本身蕴含的经济规律，是对传统财务工作的大幅拓展。

4 智能化场景设计和新技术匹配运用是智能财务的本质所在

智能财务对传统财务工作的模拟，包括证账表等会计核算的自动化，以及财务分析报告的协同工作和半自动生成，将大幅提升财务会计工作的效率，提高财务会计信息的质量，同时大幅降低财务会计工作的成本。

智能财务对传统财务工作的延伸，包括在资金管理、资产管理、税务管理、预算管理、成本管理、投资管理和绩效管理等方面的精细化和前瞻性，将大幅提升财务规划指导和规范管理的职能。

智能财务对传统财务工作的拓展，包括相对固定的管理会计报告和基于大数据的分析应用，将大幅提升财务对于业务部门和管理部门，以及企业高层领导的决策支持能力，促使财务人员实现从本位思考向换位思考和全局思考的转换。

可见，促进财务工作的提升，更好地服务于业务工作和管理工作是智能财务的目标。

三、海通证券智能商旅与智能报账

近年来，智能财务的理论研究与实践探索引发社会广泛关注。如何将智能财务技术应用到财务工作场景，规范管理流程，加强内部管控，提高服务质量，优化资源配置，促进财务转型、助力公司业务发展，是财务部门积极探索的方向。

海通证券秉持集团化、国际化、信息化的战略指引，积极研究，在上海斯俊慕智能科技有限公司（又称“互联魔方”）的助力下，自主创新、量身定制了一体化商旅与报销平台“e海商旅”，该平台充分运用移动互联、图像识别、云计算、大数据等科技手段，将现有报销业务向移动端延伸，集成出差申请、商旅预定、发票采集、移动报销于一体，大幅提升员工出差和报销智能体验，加强费用精细化管理，防范财务风险，节约差旅成本，提升工作效率。

01【自建平台引入竞争】

“e海商旅”引入差旅壹号、中兴商旅、亚朵、华住、锦江、滴滴、曹操、梓如等多家机票、酒店、用车及火车供应商，支持在线比价；与航空公司、各大酒店集团签订合作协议价并在商旅平台托管，公司员工可以更优惠的价格享受更高品质的商旅服务，提升公司员工差旅体验，节约公司差旅成本。

02【火车预定统一结算】

在火车票报销凭证的管理中，海通证券已实现火车票大发票的开具，即用一张增值税电子普通发票和月结火车票消费明细报表，代替本月所有火车票纸质报销凭证。简化报销手续，提升工作效率。

03【科技赋能智能报销】

“e海商旅”与公司OA系统集成，单点登录，统一入口，协同办公，操作方便。

依托语音识别技术，“e海商旅”实现了语音预订机票、酒店功能，简化操作复杂程度，提高预定效率。

通过“e海商旅”，员工可在手机端随时随地发起报销。平台内嵌OCR工具，可自动识别各种票据信息（包括火车票、飞机票、过路费、机打发票、客运发票、出租车票、定额发票、增值税票、电子发票等）并同时通过“发票云”进行实时验真，防范风险。

通过“e海商旅”预订的机票、酒店、用车、火车的行程可直接带入对应的出差申请单和报销单，无需手工填写；对于个人垫付的费用，在报销页面关联发票，方便快捷。

04【数据积累助力经营】

为了挖掘、利用差旅数据中有价值的经营信息，进一步为公司精细化管理提供有力抓手，海通证券对多年积累的经营、差旅数据进行加工、分析、整理，对公司常飞航线、常住酒店进行针对性价格谈判，降低公司差旅成本。

通过对差旅数据与经营数据的进一步梳理分析，目前已经初步实现以可视化大屏的方式展示公司各主要业务条线重点客户群体所在地、主要收入来源地等信息，通过对比公司实际经营版图与公司战略目标版图的差异，实现网点布局优化和公司战略落实，并及时对焦经营目标提供有决策价值的参考信息。

四、复星之国际财务共享

复星创立于1992年，深耕健康、快乐、富足三大业务，为全球家庭提供高品质的产品和服务。2019年收入1 430亿元（其中45%来自海外），净利润148亿（近8年平均复合增长率23%），总资产7 157亿元，全球员工数约71 000人（近40%为海外员工）。

复星财务共享服务中心（以下简称“复星FSSC”）2017年正式成立，旨在打造世界一流的财务共享中心，助力OneFosun战略落地。未来定位为集团总部管控的重要抓手、高性价比的共享服务提供商、财务大数据信息的基础制造者。

复星FSSC目前业务范围包括数十种业态、全球化的财务审核、资金结算、会计核算、数据信息维护等基础业务，也包括总账税务、财务控制、合并报表及分析等增值管理业务。

复星FSSC目前已经建设成九大专业团队，包括：财务审核团队、资金结算团队、会计处理团队、总账税务团队、投资合并报表团队、质量控制团队、信息建设团队、档案管理团队和人力行政团队。

2021年2月25日，笔者有机会跟随学院团队参访复星FSSC，了解其国际化财务共享的探索和实践情况。复星的国际化财务共享始于2016年，5年时间里持续优化、不断进阶，截至2020年，已纳入集团内全球820家企业的共享业务。

在学习和交流过程中，笔者发现复星财务共享的几大亮点：一是自动化投资核算，二是智能单据柜，三是财务内控手册。简介如下：

1.自动化投资核算

由于复星的投资业务比较多，他们自主研发、引进了自动化投资会计核算模块，将核算的规则都嵌入这一模块中，前端录入相关数据，后端可自动生成记账凭证。

2.智能单据柜

借鉴快递柜原理，复星FSSC研发了智能单据柜（参见下图，隔壁是传统档案柜），可以做到扫码挂接、极速找单、一键开柜、红绿灯状态提醒等。

3.风险数据库案例汇编

复星FSSC把运营过程中出现的各类问题和解决方案汇编成册，形成《风险数据库案例汇编》，以最大程度防范财务风险、提高业务质量。

五、企业数字化转型：商务智能的角色

商务智能是指从企业的数据仓库中敏捷提取数据并呈现可操作的信息，以帮助决策者做出更好决策的信息技术手段。商务智能对于企业管理会计的应用主要表现在对绩效指标的监控与反馈方面，随着数据技术的发展，企业有能力对来自数百个预先设计好的关键绩效指标的变动情况进行追踪与反馈。

本文首先介绍商务智能系统的基本原理，再结合Gartner公司的相关研究从四个维度评价商务智能与分析系统的能力，并对未来增强型分析的发展趋势展开探讨，最后结合管理会计师能力框架提出管理会计师在运用商务智能与分析系统开展经营分析时需要平衡的三个方面，为企业数字化转型提供一定的实践参考价值。

01 引言

近年来，“企业数字化转型”逐渐成为业界的热点话题，2021年2月19日，国资委印发了《关于加快推进国有企业数字化转型工作的通知》，系统明确国有企业数字化转型的方向与路径；4月25日，第四届数字中国建设峰会国有企业数字化转型论坛上提出，从国资国企发展全局出发，国有企业要更加坚定、更加全面、更加深入地推进国有企业数字化转型，坚持整体推进，实施专项行动计划，加快开创数字化转型新局面。在企业数字化转型过程中，财务部门能够发挥关键甚至主导作用，主要体现在对业务部门经营情况的收集与报告。

2016年6月22日，财政部发布的管理会计应用指引中第五章——信息与报告指出：“管理会计信息包括管理会计应用过程中所使用和生成的财务信息和非财务信息。单位应充分利用内外部各种渠道，通过采集、转换等多种方式，获得相关、可靠的管理会计基础信息。”随着企业数字化水平的提升，以商务智能系统为代表的智能化报告，可以实现数据的自动化定期呈现与报告，也可以用于自助式分析（self-service），这为企业提升管理会计信息与报告水平提供了有力支撑。

基于对企业商务智能系统的认识，本文尝试解答两个问题：首先，商务智能系统的基本原理是什么？如何评价商务智能系统的性能，未来具有怎样的发展趋势？其次，对于企业数字化转型，财务部门如何利用好“数智大脑”的作用，最大限度利用数据辅助业务部门决策？如何利用商务智能系统助力企业数字化分析转型？

02 商务智能的基本原理

如图1所示，商务智能与分析系统的数据通常来源广泛，既包括企业内部各业务系统在日常运营中产生的各类数据，也包含广泛的内外部数据。商务智能分析系统通过ETL技术将企业内部ERP、CRM、HR、供应链等诸多系统产生的数据通过提取，转化和加载整合到数据仓库中。目前比较流行的数据仓库技术是多维关系型数据库（relational database management system），该技术支持跨层次运行复杂的查询，比如，“查询过去一个月交易额超过平均水平50%的会员消费记录”，运行这条查询，需要分别从会员数据库和商品交易数据库中调取有关数据。

通过一组功能定位和应用场景不同的中端服务器，商务智能分析系统可以将数据仓库中的数据通过一系列的前端应用（包含查询、图表、仪表盘等多种形式）展示给用户。联机分析处理（OLAP）服务器通过多维视图向用户展示并提供多维数据，同时提供筛选（filtering）、聚合（aggregation）、深入（drill-down）和透视（pivoting）的功能。查询与报告服务器支持定义、高效执行和呈现报告，例如，“按地区报告总销售额并与同期销售额进行比较”数据挖掘服务器则超出了由OLAP或报表服务器提供的基础功能，可以支持预测模型，例如：“哪些现有客户可能会响应即将推出的促销活动？”

03商务智能的核心能力与发展趋势

成立于1979年的全球最具权威的IT咨询公司Gartner于2020年发布了商务智能分析核心能力评价报告（Critical Capabilities for Analytics and Business Intelligence Platforms），从15个方面对BI核心能力进行总结（见表1）。Gartner并未就15个商务分析系统核心能力进行分类，本文参考了派可数据的分类标准 ，将15项核心能力分为“部署、管理与安全”、“可视化分析”、“数据、准备和模型”、“增强型分析”四个大类。

1.部署、管理与安全

由“云”部署和分析、管理能力、目录和安全性四方面组成。

（1）云部署和分析。“云”分析以更低的成本提供了更为便捷的访问权限，不仅提升了商务智能的分析与运算速度，更使商务智能系统更为敏捷灵活地运用于管理会计报告中。企业利用商务智能的云部署，使动态实时的管理会计信息超越PC终端的限制，随时随地展现给管理者，提升决策和反馈的敏捷性。

(2)管理能力。商务智能系统不仅能够具备管理用户访问权限的能力，还能够通过管理用户访问权限对管理会计报告的读取对象进行限制，能够避免涉及的敏感信息越级泄露到不恰当的报告层级。

（3）目录和安全性。商务智能能够自动生成目录以检索平台内的对象及素材，通过检索，使用者可以快捷且便利地对所需要的信息进行定位与查询，提升分析效率。大多数商务智能系统均具备对平台内访问者进行身份验证和审核的功能，使得管理会计信息能够更为安全地在组织内部流通。

2.可视化分析

由数据可视化、报告、数据故事与嵌入式分析四个方面组成。高性能的商务智能系统能够为使用者提供多种形式的数据展现，如各类统计图表和仪表盘等。Vessey（1991）的认知匹配理论（cognitive fit theory）强调任务特征与表征类型（如图表或表格）之间的“匹配”。更进一步，已有研究得出结论，当呈现方式同呈现格式、分析任务和用户的知识相匹配时，决策质量会提高（Dilla等, 2010）。比如，交互性强且更加美观的可视化分析报告更加受到业务人员的青睐，而财务人员很可能更加偏好以数据报表的形式展现近一段时间的经营结果。因此，即便商务智能系统具备了可观的可视化分析能力，最终使用效果还受到特定的任务特征和使用者个人因素的影响。

3.数据准备和模型

Ariav（1992）的研究认为，数据仓库中包含的待分析对象可以包括objects（对象）、attributes（属性）、time（时间维度）、plan versions（计划场景）四个维度。对象是责任中心划分（如利润中心、收入中心和成本中心）和聚合维度（如城市、片区和国家）；属性是计算元素（如货币金额，库存单位、销售量和员工工资明细）。时间维度是计算周期，如日、月份、季度和年份；计划场景主要是指基于管理会计预算分析场景存储的数据（如实际经营结果、预算、以前的预测和最近的预测草案）。

（1）数据源连接。数据源连接反映了待分析对象的四个维度进行整合与连接的水平，包括底层主要数据源的连接性及与数据源结构及语义的兼容性。数据源连接水平较“低”的企业，数据驻留在一系列分散的数据表中，这些数据表被手动集成在一起。数据源连接水平较“高”的企业，可以通过商务智能系统将业务系统中记录的交易信息自动化地链接起来，并形成“通用”的数据仓库。数据中台是指通过数据技术，对海量数据进行采集、计算、存储、加工，形成统一标准和口径的平台。数据中台将数据统一之后，会形成标准数据，再进行存储，形成大数据资产（韩向东，2020）。数据中台为企业建设商务智能系统提供了有利环境，提升了商务智能系统的数据源连接能力。

（2）数据准备。电子表格（excel）是数据准备能力较“低”的工具代表，电子表格仅提供有限的与对象和属性的多维度交互界面，用户在多个时间维度和计划版本之间切换和查看相对困难。相比之下，数据准备能力“高”的分析系统，用户能够更自主，更容易和更快地将多维数据层次模型中的数据处理变得结构化，并搭建自己的分析模型。

（3）模型复杂性。多维数据层次要求数据对象和属性在一个完整的计算方案中被连接在一起，使用支持复杂模型的分析系统的用户可以更轻松地在不同级别间同多维数据层进行互动，强大的建模和交互能力有助于通过更加统一的访问和操作，实现多维数据层次模型的时间维度和计划版本之间的动态交互。一些系统不仅能够支持用户使用不同来源的数据，也使得用户自主分析与建模成为可能，更为先进的智能分析系统甚至可以通过知识图谱技术，基于语义模型识别“业务术语”的字面意义，通过智能算法理解使用者的分析意图，将潜在数据推送给使用者进行分析建模。

4.增强型分析

Gartner的研究认为，商务智能与分析系统的未来趋势是向增强型分析转型。具体而言，未来商务智能与分析系统可能呈现出如下特点：第一，更高级别的数据准备和分析能力。当前，分析系统的使用者大部分时间都用来提取、清洗和整理数据，未来，增强型的BI系统不但可以更加高效率支持分析师获取不同来源的数据，节约分析师的数据整理时间，也可以支持用户访问内外部平台的高级分析模型。第二，更加融合的使用目的。部分公司使用商务智能与分析系统进行管理报告（如各BU利润情况的管理报表），还有一些公司使用BI进行个性化分析（self-service）。未来，不同的使用目的将相互融合，例如，以管理报告能力见长的 IBM Cognos，近年来也开始充分利用AI技术强化自然语言查询能力。以个性化分析为代表的优势产品（如Power BI和Tableau），也开始强化报告能力，弥补过去管理能力和安全性的不足。第三，更加丰富灵活地用户交互。通过自然语言查询和自然语言生成技术，增强一线业务人员同商务智能与分析系统的直接对话，及时准确地获取需要的决策信息。

04管理会计师的角色

在企业智能化分析转型的过程中，管理会计师扮演着越来越重要的角色。CGMA发布的《全球管理会计准则》（global management accounting principles）将数字化时代的管理会计师技能分为技术能力、商业能力、领导力和人际关系能力四个方面。图2展示了数字化时代管理会计师作用的改变，即便企业已经具备了敏捷型智能分析系统，也只是具备及时获取相关性信息的能力。要想通过分析产生价值，管理会计师不仅需要掌握数据分析的能力，商业技能与沟通能力一样重要。只有具备这些软技能，才能更好地将分析结论形成有价值的沟通输送给业务部门，实现“业财融合”。

财务部门想要引领企业的智能化分析转型，仅仅通过搭建商务智能与分析系统还远远不够，还需从如下三方面做出努力。

第一，促进团队内分析专家和领域专家的协作。分析专家往往对于企业各方面的生产经营数据具备全面系统的了解，面对个性化的分析需求，能充分结合数据快速给出基本分析，却难以对更加深入的决策场景进行深入挖掘；领域专家往往指对于经营分析某个模块或某部门精通的专家，但他们的分析范围往往局限于各自领域，从而具有局限性。分析专家擅长构建范围更宽的定量指标监控体系，领域专家则更多结合特定场景的定性分析，深究数据结果背后的驱动因素。

第二，平衡分析的稳定性与灵活性。分析师需要试验不同的分析方法以保证结果的严谨性，同时通过稳定的数据来源保证获取数据的质量，减少和业务人员之间的信息不对称。但是，面对非常规的决策环境，分析师往往难以在一开始就确定指定的分析程序。分析师不仅需要具备分析方法上的灵活性，还可能需要使用未经复核的数据源。

第三，兼顾分析方法的先进性与可理解性。实践中，分析师使用的大量先进方法可能和业务人员的理解之间存在鸿沟。尽管使用高级的分析方法能够增强分析结论的可信度，但同时需要兼顾分析结论的可理解性，分析的最终目的是为了赋能业务，如果分析结论无法被业务人员理解，就无法产生有效的分析 。

05结束语

高性能的商务智能系统能够为企业管理会计师提高分析的全面性、及时性和准确性提供必备条件，然而，如何在复杂的商业环境中把握绩效指标的因果联系，梳理出分析模型和思路，对管理会计师对业务的深入洞察，高级别的逻辑思考能力，同业务部门之间的沟通技巧以及领导力等方面均有很高的要求。只有在商务智能与分析系统建设和管理会计人才培养两方面同时做出努力，才能有效提升企业的数字化分析能力。

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