时间:2021-01-29 作者:潘瑞瑞 作者简介:潘瑞瑞,国网江苏省电力有限公司检修分公司财务经理; 范昕 范昕,国网江苏省电力有限公司检修分公司; 朱晨曦 朱晨曦,东南大学经管学院财务与会计系硕士研究生; 陈巢慧 陈巢慧,国网江苏省电力有限公司检修分公司。
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摘要:
一、背景
目前,企业财务人员从事资产管理工作时仍然将大部分精力耗费在会计核算、清查盘点上,很少涉及对资产价值管理工作的探讨。例如,如何对自建资产合理赋值、如何合理管控资产后续支出、如何对资产未来价值进行预测等。加强以“资产价值管理”为核心的问题的探讨,有利于企业实现资产价值的最大化,提升资产的未来价值。同时,资产管理水准的提升将助力企业实现资源的合理配置,有效实现企业战略目标。因此,财务人员资产管理的重心亟需向以价值管理为核心的工作转变。
2006年5月,中共中央办公厅、国务院办公厅印发的《2006—2020年国家信息化发展战略》指出“信息化是当今世界发展的大趋势”。随后,财政部陆续发布《关于全面推进我国会计信息化工作的指导意见》《会计行业中长期人才发展规划(2010—2020年)》《会计改革与发展“十二五”规划纲要》等各类文件,明确指出新时代推进建设信息化会计人才队伍的必要性和紧迫性,同时还透露出在经济发展转型期对于“善于管理和决策”的会计人才的迫切需求。
大智移云时代的先进技术为资产价值管理问题的解决提供了途径和思路。基于此,本文从财务管理视角研究大智移云时代下企业资产管理的重心,同...
一、背景
目前,企业财务人员从事资产管理工作时仍然将大部分精力耗费在会计核算、清查盘点上,很少涉及对资产价值管理工作的探讨。例如,如何对自建资产合理赋值、如何合理管控资产后续支出、如何对资产未来价值进行预测等。加强以“资产价值管理”为核心的问题的探讨,有利于企业实现资产价值的最大化,提升资产的未来价值。同时,资产管理水准的提升将助力企业实现资源的合理配置,有效实现企业战略目标。因此,财务人员资产管理的重心亟需向以价值管理为核心的工作转变。
2006年5月,中共中央办公厅、国务院办公厅印发的《2006—2020年国家信息化发展战略》指出“信息化是当今世界发展的大趋势”。随后,财政部陆续发布《关于全面推进我国会计信息化工作的指导意见》《会计行业中长期人才发展规划(2010—2020年)》《会计改革与发展“十二五”规划纲要》等各类文件,明确指出新时代推进建设信息化会计人才队伍的必要性和紧迫性,同时还透露出在经济发展转型期对于“善于管理和决策”的会计人才的迫切需求。
大智移云时代的先进技术为资产价值管理问题的解决提供了途径和思路。基于此,本文从财务管理视角研究大智移云时代下企业资产管理的重心,同时探讨资产管理重心转移及新技术应用下财务人员应具备何种能力。近些年,诸多学者对企业资产管理工作重心进行了探讨。起初,资产管理工作主要是以资产生命周期管理为核心,内容包括财务人员进行资产采购时的价格决策、运营维修时的实物与账务管理、报废时的可回收资金管理等活动(须钢、赵佳宝,2004)。后来,企业财务资产管理的重心转向以ERP系统为依托的“账、卡、物”联动管理以及资产的预算管控上(程健,2014)。如今,财务人员在资产管理上的重心是以全寿命周期管理为主线,在业财系统整合的前提下,对资产进行全流程的账务管理和审批管理(郭娟,2018)。随着大智移云时代的到来,技术创新对财务工作产生了深刻的影响。在这个时代,财务人员需要深挖财务和业务数据资源,在财务工作中加强对数据的存储、分析、应用,才能增强财务的支持决策工作(王志权,2014)。此外,大智移云时代新的技术有助于财务人员建立企业资产管理控制流程,强化资产管理业务的控制能力,提高资产综合创效能力(程平、陈珊,2017)。这就要求财务人员不能再局限于会计核算工作,而是建立起收集、存储、分析、应用与业务有关数据为主导的工作模式,搭建动态的财务管控体系(袁鹏,2016)。
二、大智移云技术对资产管理的影响
(一)提高资产估值的可靠性和合理性
大智移云时代财务人员用以估值的基础是大数据库中的海量信息,这是大数据“4V”中最为显著的特征。区别于传统时代单一信息渠道和有限信息范围下的估值结果,信息源的拓展和信息范围的扩大将有效提高资产估值的可靠性和说服力。
在数据分析的过程中,数据挖掘技术会发掘出更多影响资产价值的因素,这些因素不再局限于企业内部因素,还包括宏观政治环境、市场经济环境、行业竞争等,甚至会延伸至消费者心理、行为经济学等传统财务不太涉及的领域。在分析中增加更多的变量因素,使得资产估值的过程更为科学、估值的结果更具客观性。大数据海量、多元化的特征一定程度上减轻了主观人为判断对资产价值波动的影响。
在资产估值的方法上,大数据的诞生与普及丰富了现有资产评估方法,财务人员进行资产估值时不再局限于市场法、收益法、成本法等传统估值方法,逐渐采用批量法、抵押法等新型评估方法。此外,大数据分析中对新型数理统计模型的应用,提高了数据分析结果的精准性和科学性。
(二)实现资产信息的自动化更新与实时化监控
大智移云时代的技术创新可以实现资产财务信息、非财务信息的自动化更新以及实时监控,辅助财务人员进行资产管理。
一方面,人工智能、互联网等技术的发展与应用将帮助财务人员高效快捷地完成资产增资环节的建账、建卡,检修环节的核算、更新卡片,退出环节的资产清理核算等工作。特别是AI财务机器人的应用实现了资产管理全流程中财务核算、入账的自动化,完成资产财务信息的自动化更新。
另一方面,物联网技术、射频识别(RFID)、电子标签等技术的运用使更多的财务、非财务信息实现全面、自动化更新。尤其在资产盘点环节,RFID读写器和全球定位系统传导出的资产账面价值、维修记录、使用记录等信息可实现资产实时盘点。在盘点过程中,若出现账实不符的情况,系统会予以警示,以便财务人员在第一时间识别并予以更正。
资产信息的自动化更新与实时监控不仅体现在资产盘点环节,在业务与财务的联动关系上也得到了广泛的应用。若业务人员在增资、维修、报废等环节中进行了相应的业务操作,物联网环境下的智能财务平台会自动识别这些操作,并对财务信息实现相应的更新。例如,在资产修理环节中,智能财务系统通过捕捉前端业务人员在终端扫描器的已操作记录以及与此有关的成本信息,进行自动化入账。
(三)提升资产价值预测能力
首先,财务人员运用于资产价值走势预测的数据更为广泛,且不再局限于财务领域,更多非财务信息被纳入财务人员决策的考虑范围内。
其次,大数据分析模式下的预测结果比传统人为预测模式下的结果更接近现实情况。传统人为预测模式是由因到果一步步地逻辑推导,但由于客观环境的多变性和主观思维的局限性,推导出结果与现实情况常常会存在较大的偏差,因而对实践的指导意义不大。而大数据分析模式下的预测是以广泛的实践结果为依据,着眼于现实情况中对预期结果可能性的估计。虽然这种分析模式下的推导逻辑不及传统人为预测强,但由于其依赖大量的实践数据,因而,分析结论印证实际情况的概率更高。
最后,大数据分析模式下的预测结果更具备客观性。一方面,传统预测方式下,财务人员考虑、分析有限的因素。另一方面,在分析过程中,财务人员从主观意愿出发赋予不同因素不同权限,因此最终的预测结果带有较强的主观性。而大智移云时代的大数据分析使得财务人员在预测分析时可以考虑所有的因素,在分析各因素所占权重时,借鉴广泛的实践经验,分析的结果将呈现更客观化的状态。
三、大智移云技术在资产管理中的应用
(一)使用数据挖掘与分析技术进行资产赋值管理
资产赋值管理是指自建资产竣工后,财务人员利用数据挖掘技术、分析技术对资产进行合理赋值或赋值合理性的判断。这一过程以建立信息化资产价值评估平台为基础,辅之以必要的价值估值模型。在评估过程中,不仅要运用工程生产管理系统(PMS)等业务系统中的资产数据,而且纳入更多宏观因素、行业数据、消费者行为等外部信息。通过挖掘、分析影响资产价值的潜在、深层次的因素,使资产赋值更合理、更可靠。
目前,部分公司已初步实现资产赋值管理。例如,财务人员对建造过程中各流程数据信息进行归集与整理,以物资领料清单、资产验收清册、资产卡片等为载体形成有效的物料价值传递途径,为增资环节赋值提供合理依据。但此类增资环节往往只考虑影响资产价值因素的内部信息,如资产的预计使用年限、预计用途、资产结构、原材料价值等。且一旦完成,竣工资产的账面原值一般不再发生变动,致使资产账面价值与实际价值不符。
为此,企业需建立大数据资产价值评估平台(以下简称估值平台),通过估值平台的数据挖掘、分析技术进行资产实时估值。数据挖掘技术从多维度、多层面、多角度挖掘影响资产价值的因素,如行业同类资产价值、市场供求变化、替代品增长趋势、生产产品的预期经济效益等,并将挖掘结果输入价值评估平台的数据库中,这些结果将成为资产估值的基础。静态的数据挖掘,专注于发掘某一时点影响特定资产价值的因素;动态的数据挖掘,有助于在不断变化的环境中找到影响资产价值的新的因素。财务人员在估值平台中设定预期估值模型,主要包括预期影响因素和参考权重。价值评估平台依据数据挖掘结果,参照预期估值模型,在数据分析技术的辅助下对资产价值评估的合理性做出判断和适时地调整。
估值平台不仅需具备价值估值功能,还需具备价值偏差预警功能。财务人员依据会计准则、相关行业会计制度、规范以及累积的工作经验,在估值平台中设定价值高估、低估预警。这一预警线将被量化为偏差率,若已入账资产账面价值与大数据估值平台估值结果偏差率超过设定范围,平台及时进行警示,财务人员根据警示情况决策是否要进行调整。对已入账的资产,财务人员应着重关注高估警示;对新增资产,财务人员需兼顾价值被低估或高估的可能性。
(二)使用人工智能与物联网技术进行资产后续支出管理
大智移云时代财务人员在资产后续支出管理中的主要思路是以资产后续支出管控为主线,以确保资产后续支出的合理性和合规性为目标,以人工智能、物联网、大数据等创新技术辅助下的信息化平台为依托,采用“人机结合”的管理思路,利用新技术在资产信息更新、监控上的应用,厘清资产后续管理的关键环节和节点,确保资产价值在关键环节、节点变动的合理性和合规性。企业应以现有ERP、PMS系统为基础,建立资产后续支出管控系统。
后续支出管控系统管控的环节主要有竣工入账、检修整改的核算环节,折旧年限预测与折旧方法的采用环节以及资产更新改造决策环节等。在核算环节中,由于后续支出管控系统与ERP、PMS呈联动状态,生产系统中资产信息更新传导至管控系统,系统在人工智能技术的辅助下自动核算、实时更新,并将结果同步至ERP系统中。在折旧政策制定环节中,大数据分析技术通过分析法律法规、折旧政策行业规范,同类资产的折旧政策,资产预期经济效益、负荷、安全运行时间等影响折旧政策制定的因素,评价目标资产折旧年限、方法的合理性。在资产更新改造决策环节中,系统通过挖掘同类资产的信息,预测拟更新资产不同方案下支出、经济效益、社会效益等。财务人员从投入、产出双层面多维度对比分析不同方案的预测结果并进行决策。
后续支出管控系统还要具有预警功能,强化资产合规性管控。合规性管控主要针对资产调拨环节、报废清理环节等。在资产调拨和报废清理环节中,每一审批指令对应一组资产信息,如资产型号、使用年限、存放地点等,这些信息被预先设定在系统中,与指令形成映射关系。物联网环境下,若RFID标签反映的资产信息与指令对应的信息不符,系统便会进行预警并发送提示至相应人员的操作台。财务人员根据后台预警,及时查明原因并监督后续调整。
(三)使用数据分析与云计算技术进行资产项目价值预测
资产项目价值预测是指利用云计算、大数据的分析手段对资产项目价值走势进行预测,预测的结果为预算编制、项目储备、立项决策提供依据。
实务中,部分企业依据资产现状检测、历史支出数据编制后续支出预算。但是,从资源的稀缺性和资源最大化利用的角度考虑,建立科学的预算编制和立项决策机制对企业尤为重要。这种机制将项目资产、储备项目按重要性进行排序,最高级的资产将优先获得资源分配。
在预算编制方面,企业可建立大数据预算中心。大数据采集、存储行业同类资产市场价值、成本支出、社会效益等数据并存储至预算中心数据库中。由于系统间的联动关系,预算中心还可获取内部ERP、PMS系统中有关资产历史成本支出、历史投资效益后评价等数据。这些数据通过数据中心进行归集并按照财务人员预先设定的运算逻辑规则进行单项资产和资产组成本的归集与分摊。最终,预算中心根据分摊结果,从时间维度和空间维度(即同一资产不同时间段、不同地域同类资产两个维度)进行对比分析,评价资产的成本支出、经济效益、社会效益等,以此作为预算编制的基础。
在项目储备和立项决策中,财务人员可以利用估值平台对影响资产未来价值的财务、非财务因素进行挖掘、分析。除上文阐述的可利用估值平台进行价值预测外,估值平台的数据挖掘、分析技术还将拉长财务人员的预测视角,发现更多深层、微妙影响资产价值的信息。例如,国际贸易局势、新能源的发掘、消费文化特征的转变等潜在因素,以及这些因素与资产价值间的相关性。数据分析、云计算技术还能依据数据库中的历史信息,辨析出影响资产经济效益、社会效益的主要变量,并就这些变量的发展态势预测资产价值。例如历史数据显示社会用电量需求与经济发展态势呈现正相关,那么随着经济的发展,诸如变电站、发电站等资产的价值可能会增长。
资产价值预测与赋值管理的不同点在于,前者是对资产未来价值的预测,而后者是对资产现有价值的评估。两者的共同点在于它们的价值评估或预测的流程是类似的。因此,两者都可利用估值平台,通过数据挖掘技术、分析技术,找到影响资产价值的关键因素,从而进行动态和静态的评估或预测。
四、大智移云的运用对财务人员的素质要求
(一)掌握信息化数据分析方法,提升资产价值判断与评估的能力
大智移云时代的财会人员不能仅具备财务、会计的相关知识,还要具备应用大数据处理、云计算、互联网的技能。财务人员需要掌握几种处理资产数据的信息化软件工具或方法,如Cristal ball、Spss、回归分析、趋势分析等。实际工作中,财务人员还需了解与资产相关的ERP、PMS等系统,熟悉基本处理流程和应用,理解系统间的逻辑关系。对信息化分析工具、信息系统的掌握与应用是财务人员在大数据环境下进行资产估值的基础。
大智移云时代数据信息海量、复杂,经大数据处理过的信息依然呈现出多样化的特点。因此,我们要清楚地认识到,大数据的处理结果只是财务人员进行管理决策工作的依据,而不是最终成果,财务人员需要在此基础上做出辨析与判断。在运用职业判断力时,财务人员要更多地考量非财务信息,有效地对信息、数据进行筛选、判断与评估。
(二)熟悉信息化资产管控流程,提高资产后续管控能力
财务人员要了解、熟悉信息化平台下的资产管控流程,把握资产管控流程的关键节点,积极地进行风险识别与风险应对。
首先,财务人员要梳理资产后续支出管控流程,判断、辨析其中的关键流程与关键控制点。其次,财务人员要了解这些关键风险点并熟悉、掌握其岗位在应对风险中的职责与技能。其中包括如何利用智能化后续管控系统进行辅助管控,如何评判资产价值变动的合理性与合规性,以及在合理、合规控制过程中,若系统预警,如何及时纠偏。最后,对企业内外部环境的变动保持警觉和敏感。在多变、复杂的环境中,无论是宏观层面的政策变化还是中观层面的市场变化,甚至是公司战略层、管理层、业务层的变化,都将给企业的资产管理带来不容小觑的挑战。财务人员需要凭借职业敏感性和职业判断力尽快识别这些变化带来的风险。在风险应对时,财务人员要考虑这些内外部环境的变化是否会影响资产管控关键风险点的变动,若风险变化超出预期所能控制的范围,需及时与管理层汇报并商讨应对措施。
此外,财务人员要明确传统时代资产管控流程与大智移云时代资产管控流程的不同点,利用信息化资产管控流程的优势,在实际工作中弱化信息记录环节,强化价值变动的控制环节。在利用智能化管控系统时,财务人员根据业务环节、管控重点的变化,对信息系统的功能拓展、升级不断提出要求,以保证管控系统不断更新优化。
(三)增强对数据预测结果的辨识力,提升资产价值预测能力
大数据处理技术可以辅助财务人员在大量的数据中根据需求定位到具有价值量的信息,但这并不代表大数据处理结果就是精准的、万无一失的。由于样本量的局限性和数据处理方法的局限性,大数据处理结果也会出现偏差,甚至错误,因此,就需要财务人员增强对数据预测结果的辨识力。
一方面,大数据分析结果有出现系统性偏差的可能性;另一方面,大数据处理技术所追求的效率性,是以牺牲一定的精准性为代价的。所以,财务人员要从分析结果中辨识出真正与资产价值相关的信息,剔除分析结果中的错误结果、干扰信息。更为重要的是,财务人员在将资产价值预测结果应用到实际财务工作中时,不仅要考虑最终呈现的价值预测结果,更要跳出数据的局限性,从企业战略层面,以长远眼光判断资产价值的走势,以此来提升资产价值预测的能力。
责任编辑 姜雪
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