上期已經分享了大數據和商業未來，以及大數據與財會行業未來機遇與挑戰下的領域1——“數據資產的估值”。這期將繼續分享機遇與挑戰下的領域2和領域3，以及勢在必行的未來。
大數據與財會行業的未來：機遇與挑戰領域
領域2：利用大數據進行決策
結構性數據和非結構性數據總量越來越多，加上分析工具的日益復雜化，都促使決策形式朝著以數據為導向不斷轉變。
人們認為：幫助形成更明智的決策是大數據最突出的優點之一。然而，我們仍然要謹慎看待大數據在決策制定過程中的作用。數據的快速更新換代意味著決策依據很可能是已經過時的信息。根據IDG Research Services公司的調查，只有十分之一的企業領導者表示，大數據解決方案在向員工傳達重要信息時及時有效（Information Week 2013）。
還有人擔心，人們可能會忘記用數據來做決策還會涉及數據解讀和判斷的問題，因此可能做出糟糕的決策（Crawford 2013）。美國統計學家、作者Nate Silver認為：“以數據為導向的預測可能取得成功，也可能失敗……除非我們能夠意識到人為引入的偏見，否則更多的信息不僅可能回報寥寥，其結果甚至還可能是毫無用處的。”（Silver 2013）。
從操作層面來說，數據集的獲取和查詢仍然是一個問題。Tableau和Qwikview等數據分析工具目前都允許用戶在不具備太多技術能力的情況下，根據自身視角對數據進行診斷分析。但是對很多組織來說，深入的數據分析仍然具有極強的專業性（Capgemini 2013）。
這就為財會行業提供了一個絕佳機會，幫助企業正確利用關系企業經營成敗的數據。會計師和財會專業人士接受過收集、分析和比對數據的訓練，因此能夠將核心技能運用于大數據的戰略分析。未來5到10年，他們將最終擺脫“幕后工作者”的形象，在價值創造中占據中心位置，扮演更為主動積極的角色。
用大數據提供更為專業化的實時決策支持
這里的一個關鍵概念是：自助數據檢索的普及將改變會計師提供的服務內容，以及改變他們與企業決策者的關系。
大數據的興起伴隨著其它技術進步，極大地縮短了響應時間，顯著地拓展了實時決策的范疇。企業如今能夠以飛快的速度獲取和處理決策所需要的信息，其用時之短在十年前是難以想象的。
一家亞洲銀行的案例最能說明這種情況。根據普華永道的一份案例研究，該銀行在不到8小時的時間里就分析完一組3000萬的復雜現金流文書，分屬50000個不同方案。而在大數據和高級處理能力尚未達到時，普華永道馬來西亞咨詢主管Sundara Raj說，同樣的工作可能會花費數周時間。
對會計師和財會專業人士而言，這種進步有時自相矛盾。一方面，這種進步可能折損財務職能部門創造的部分價值；但另一方面，進步也為財務職能部門提供了機遇去彌補價值的損失。自動化辦公、自助數據檢索“取代”了會計師和財會專業人士在內部報告方面的一些傳統職能，由此也讓他們解放出來關注更具戰略性的工作。他們完全可以將大數據變為自身優勢，提供更為專業的支持。
在未來，會計師的作用不再僅僅是提供財務數據。比如，他們還要能夠分析不同的數據集，從而幫助決策者確定應該采用哪種辦法。當然，會計師一定要配合經營周期提供與之相匹配的決策支持。所謂“實時”數據，不僅企業和企業的認知不同，就算在同一家企業內部，其認知也存在差異。例如，亞馬遜對“實時”的想法和一家包裝品公司肯定不一樣；銷售團隊和研發部門的觀點也可能存在差異。
數據共享創造價值
這里的一個關鍵概念是：會計師和財會專業人士能夠改進數據在企業內外部的流動，省時省錢，提高效率。
會計師和財會專業人士可以幫助實現數據價值的最大化，即要把握數據在哪個時間點與內外部利益相關方共享，才能發揮最大的價值。例如，部門與部門間及時的數據交換能確保工作更為連貫、清晰，從而避免決策者在同一個問題上得到不同的答復，或者對同一個問題進行重復分析。
作為企業資產的捍衛者，會計師和財會專業人士或許對外部數據交換心存疑慮。實際上，隨著組織邊界的模糊，未來很可能會有更多人意識到：分享知識能夠創造競爭優勢，而不是蠶食這種優勢。隨著數據移動的公開，這種分享將讓企業客戶進一步參與進來。
為了提高效率，寶潔、沃爾瑪等企業已經在分享供應鏈的相關數據。
領域3：利用大數據進行風險管理
通過與采購等其他部門更加密切的配合，以及與供應鏈經理一同分析數據流，會計師和財會專業人士就能為發現改善績效的途徑提供幫助。
然而，數據交換的全新領域也面臨著阻礙。其中最大的一個阻礙或許就是文化上的抗拒。各部門可能會維護自己的數據。理由包括保密性、害怕吸引過于嚴格的審查以及（或者）失去對某些工作資本的掌控。會計師和財務部門應該要帶頭組建跨職能部門的團隊。“孤島思維”是有效數據管理和整合思維的敵人。
企業風險復雜性日益提高，推動了大數據的利用并試圖加以控制。
經濟學家、企業領袖存在這樣一個共識：未來十年波動性將成為一種“新常態”。經濟波動、資源緊張以及政治和社會變動都會對企業構成不確定、不穩定的經營環境。
在這一背景下，財會職能部門的風險管理作用將超越合規和內部控制。財會專業人士越來越關心外部力量對企業績效的影響：從監管制度調整、供應鏈風險，到自然災害，乃至對企業信譽和品牌的威脅。此外，財會專業人士將越來越多地參與評估企業增長戰略風險，包括并購、進入新市場和新興市場等。
由此推論，會計師和財會專業人士的工作如今包含更為龐大而多樣的數據集。當前數據、預測數據和未來績效正在成為和歷史數據、成果同等重要的資產。
未來5到10年，會計師和財會專業人士將更多地思考如何利用大數據資源幫助企業預測風險，或做到先發制人，從而保護企業業績。
拓展風險預測中使用的數據資源
這里的一個關鍵概念是，會計師和財會專業人士將越來越多得利用大數據從整體上把握企業風險。
十年前，電子器件、廚房用具、運動器材以及汽車配飾零售商Canadian Tire曾做過一次突破性的調查，將消費者行為和信用風險相掛鉤。通過詳細分析消費者在多家店鋪使用Canadian Tire公司發行的信用卡消費的情況，這家公司發現延遲交付、信用卡違約都是可以預測的。辦法就是通過研究人們購買的商品種類和品牌，以及他們所光顧的酒吧類型。比如，數據顯示那些購買金屬骷髏頭汽車配飾、或者改裝大排量排氣管的消費者，最終有可能不會支付賬單。而曾在蒙特利爾Sharx Pool Bar酒吧里消費的顧客中，有47%的人消費以后在12個月內曾經四次拖欠還款，令這家酒吧成為加拿大“風險最高的”酒館。
事實證明，這種預測比傳統的行業預測方法更為精準。Canadian Tire后來決定放棄使用（在社會上比較敏感的）調查結果來管理客戶，但它的故事反映了大數據分析學的一個關鍵問題：它們能夠向你展現更為全面的景象（New York Times 2009）。會計師和財會專業人士可以利用這種大局的優勢。通過將多樣化的數據集引入計算，就能提高對風險的認識并降低風險。
在大數據時代，外部資源被證實是一種愈發實用和直接的風險管理工具。社交媒體是有效的早期預警系統，能夠反映消費者的情緒變化、重大的宏觀經濟風險乃至社會和政治風險。戰亂、自然災害的消息可能會首先在Facebook、Twitter，以及中國的新浪微博、俄羅斯的VK等社交媒體上被曝光。
但是，對于全面景象的分析和預測需要有一些注意的地方。其中最重要的一個就是可能混淆因果關系和相關性。伯克利大學教授David Leinweber對這種風險做出了充分詮釋。他發現，1983年到1993年之間的標普500指數收盤價竟然和孟加拉國的黃油生產量呈現正向關聯（Leinweber 2009）。
而證明因果關系，不僅僅是注意到數據趨勢恰好一致那么簡單。大數據分析學的風險必須時刻謹記。
實時發現風險
這里的一個關鍵概念是，“實時”數據流將成為重要的欺詐監測和法務會計工具。
大數據令審計師更容易發現大規模欺詐。不同數據集之間的反向關聯（例如對業務績效的非財務衡量數據和財務衡量數據，可能是“存在操縱行為”的預警信號）。
不過在法務會計與審計領域，最主要、也是更直接的可能性還是在于實時分析學和“靈敏”風險識別。如今可以將測試直接編入公司實時系統，提供不間斷的交易監測。自動化欺詐監測意味著審計師可以進行實時、或者接近實時的風險評估，幫助企業滿足更嚴格的監管合規要求。
一些先行一步的會計師事務所甚至利用自動模式檢測設計新的商務應用。比如一家美國事務所就為客戶開發了一款欺詐監測解決方案，因為該客戶擔心員工存在偷盜行為。軟件自動進行趨勢分析。若事件超出了給定的衡量標準，則會發出通知。如果解決方案監測到異常，就會自動警告客戶。
借助預測分析學測試長期機遇風險
這里的一個關鍵概念是，預測模型被越來越多地用于測試新市場、新產品的投資風險。越來越多的企業將要求會計師幫助實現價值最大化。
將預測分析學和統計建模、數據挖掘等技術結合到一起對事件進行預測。這些預測模型由數學家和統計學家開發。會計師和財務經理可以利用它們來評估潛在威脅。相對于后知后覺式的風險分析，前者可謂邁出了一大步。
重要的是，財會行業的機遇不僅在于風險預測，還包括對投資機遇的長期可行性進行評估。例如，投資新的技術和新興技術等。但是在操作層面很可能會有一些困難。預測性分析技巧意味著預算、投資回報計算都要做出改變。
出售大數據的公司紛紛推出產品，幫助客戶進行快速試驗和快速原型開發，并允許企業嘗試、甚至去冒險，然后再大面積推廣。
這些做法很可能和3D打印等創新技術并行。其理念基礎在于：從失誤中學習是發展過程不可或缺的組成部分。會計師和財務經理或許因此需要找到一些辦法，將“從失敗中學習”納入流程、預算和資本分配。
不過，首要要求和機遇在于要幫助組織通過預測性技巧獲得最多的價值。
大數據與財會行業的未來：勢在必行
大數據的影響力之大，意味著會計師和財會專業人士目前正站在一個十字路口。
他們或者什么也不做，任由技術進步將他們所擁有的技能商品化、使其地位不斷下降，或者適應新環境，提高自身影響力和他們能為組織增加的價值。
未來5到10年的整體要求是制定新的職業計劃，對會計師和財會專業人士重新定位，進入企業核心。
大數據對財會行業而言意味著機遇：承擔更具戰略意義的職責，幫助企業實現未來。會計師和財務職能部門接受過收集和分析（結構性和非結構性）數據的培訓；能夠對信息進行建模和檢測，因此可以為高級管理層和董事會提供新的、攸關企業經營的服務：讓大數據變小，將信息提煉成精辟的見解，從而改進決策，實現企業轉型。但是，會計師和財會專業人士若想朝著價值鏈的上游移動并將大數據變為自身優勢，還需要磨練技巧，以不同的方式做事。
新的職業計劃包括三項必備內容：制定新的衡量標準、學習新的分析技能、創造數據“藝術”的可視語言。
制定新的衡量標準
會計師需要制定評估內部數據價值的衡量標準。此外，他們要將不同的數據集綜合到一起，用于計算組織績效，評估和預測風險。社交媒體上的評論、在線產品評價等任何關于質量標準、工作條件、海外市場信用風險和政治風險的信息，對分析整體局勢而言都必不可少。收集和整合那些未經整理的數據或無法從企業系統常規獲取到的數據，將越來越有必要。
當然，我們也可以在一個更為宏大的趨勢背景下理解對不同類型數據的整合要求，這一趨勢就是綜合報告。目前，綜合報告是會計師、審計師、銀行家和機構投資者談論很多的一個話題。它重視企業報告中的那些非傳統指標和預測指標以及長期評估，因此也讓大數據變得更為重要。
學習新的分析技能
會計師和財會專業人士所掌握的分析技能，讓他們尤其適合分析大數據，發現對企業具有真正價值的數據集。未來5到10年應該不斷增強這方面的技能。
正如本報告第一部分所述，大數據技能的差距正在不斷拉大。我們不能忽視縮小這種差距的機會：這對財會行業而言或許意味著變革。
核心財會技能加上一些其他數據學方面的技能，可以打開新的職業道路。很關鍵的一點在于，技術自動化取代了報告工作的一些日常內容，而綜合技能則可以幫助會計師彌補因此而喪失的價值。
涉足數據學領域有很多現實意義。例如，對于首席信息官和分析職能部門而言，為了找到CFO和企業想聽到的答案和洞見，就必須對數據集進行“查詢”；業績趨勢分析必須比以前做得更為深入，很多企業都投入資金建立大數據系統，財會行業的關注對象必須擴大，包含除財務數據以外的更為多樣化的數據集；需要成立專業的大數據組。研究發現，從大數據中創造價值的最佳方式就是在企業內部組建一支獨立的專家小組。
中小型企業資源較少，無法成立專門的職能部門。因此它們需要一些相對非正式的機制以便開展合作。
創造數據“藝術”的可視語言
“藝術”很可能成為大數據領域的新熱點。大數據，正如Capgemini所描述的那樣，“就像是一鍋雜碎湯。想要從中獲得連續、遞增和可行的寶貴信息，既要懂‘數據的科學’，又要懂‘數據的藝術’”（Capgemini 2013a）。
這意味著，除了具備高超的預測分析學技巧，大數據技能還包括能夠用數據“講故事”。在這方面，會計師的核心技能再次使其掌握了優勢：用大數據講故事需要分析數據的能力，并能夠區分哪些內容是邊角料，哪些才是故事的精華。
會計師和財會專業人士將會更多使用統計學和分析學技巧對數據的含義進行“拆解”，再將其傳達給決策者。會計師雖然不是軟件工程師或數據學家，但未來他們卻可以為數據科學和數據藝術牽線搭橋。在他們的參與幫助下，將會開發出怎樣的講故事“應用”？
會計師將越來越頻繁地參與選擇財務內容，用于實現“數據可視化”和企業控制表，以及如何將非財務數據疊加在上面。簡單地說，他們將會應要求協助企業創建一種通用的可視數據語言。
結語
財會專業人士若想“照常經營”已不再可能。財會行業的未來取決于新的職業計劃。
就如同絕大部分職業那樣，技術革新對會計師而言是一把雙刃劍。技術既可能取代傳統技能或減少其價值，也可能催生新的技能。大數據在未來5到10年內將為會計師和財會專業人士創造新的機遇，使他們在組織內部占據更具戰略意義、更加面向未來、更為積極主動的位置。
大數據及其相關工具為“再造”提供了可能，這是會計師和財會專業人士邁向企業核心位置的良機。如果財會職能部門能夠更加密切地與其他部門配合，從數據中釋放重要信息，則將大大提升整個部門在企業中的存在感。屆時，財會職能部門將不再僅僅是一個服務性部門，而將成為企業的戰略合作伙伴，幫助企業領導者做出決策、驗證決策。不僅如此，通過綜合報告，大數據有望體現出非財務數據和財務價值之間的關聯。這意味著財會職能部門在向整個組織推廣綜合思維的工作上能夠發揮更大的作用。
財會行業的未來取決于財務、技術和信息的融會貫通。未來十年，新的綜合型專業人才將進入高級管理層或董事會，這類職位將被稱為首席財務技術官（CFTO）、首席財務信息官（CFIO）。通過財會行業和IT、信息管理等行業的交叉，會計師和財會專業人士就能為企業高管和董事會創造更多的凈價值。
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