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丰富的数据、错误的决定:会计数据的局限性

澳洲会计师公会 2020-01-17
普通

从表面上来看,能够获取更多财务数据并进行快速分析,然后用于获得更好的业务结果应当没有任何不利之处。但事实上,如果数据存在错误或者遭到曲解,就有可能对企业造成极大的损害。

财务控制和自动化软件公司BlackLine近期的一项调查发现,在年收入超2,000万澳元的澳大利亚企业的100多位高管和财务专业人士之中,将近一半的受访者认为他们无法在使用数据进行报告前准确地定位财务数据中可能存在的错误。

【丰富的数据却导致错误的决定? 】- 会计数据的局限性

除了对财务数据的准确性没有信心外,约有八成的受访者表示,他们认为自己所在的企业曾基于不准确的数据做出重要商业决策。四分之三的受访者承认,在所服务过的企业当中曾发生过因财务数据不准确而必须重新上报收入的情况,而这些错误未能在关帐并公布财报之前发现。

人非圣贤,孰能无过

调查结果表明,许多企业依然面临着多种挑战,如输入数据时的人为失误、数据来源的不断增加,以及使用过时的计算机系统。

BlackLine的澳大利亚和新西兰地区副总裁Claudia Pirko表示:“这是不断增加的数据来源和数据总量共同造成的结果,我们必须紧跟这种形势,并想办法缓解这种问题。”

“另外,还需要理解人为因素的影响,无论企业员工的能力有多出色,手动完成这项工作难免会有一定程度的人为失误。”

Antony Ugoni是招聘集团Seek的全球匹配和分析总监,之前曾领导澳大利亚国民银行的客户分析团队,他表示,出现数据不准确往往是因为前端员工输入了错误的数据。

“澳大利亚有许多公司拥有大量生日在1月1日的客户,原因就在于前端员工没有输入正确的日期。”

“在公司总部,我们通常并不会去检查在前端输入的所有数据,而是直接提取数据并将其视为真实值使用。数据的背后总是隐藏着一些小问题,这可能会造成广泛的影响。”

丰富的数据,错误的决定

当然,虽然数据质量和准确性对于企业而言至关重要,但数据的解读同样关键。墨尔本商学院副院长兼营销学教授、商业分析中心创始主任Ujwal Kayande表示:“企业很容易因为曲解所获数据而做出糟糕的商业决定。”

“我认为很多时候,企业管理者并不十分了解数据分析技术,不知道哪些能做到、哪些不能做到,因此他们实际上没能提出关键的问题。他们只是说‘这里有一组数据,我需要从中获取洞察’。如果的确不知道这些专业洞察是如何形成的,你将无法对数据分析师提出切中要害的关键问题,因此就可能会得到一堆相当不切实际的分析,进而被严重误导。”

“管理者只关注数据本身,而不管背后的数据生成机制,结果做出愚蠢的决定,这样的例子不胜枚举。”

Kayande表示,数据分析技术带给会计师的最大好处就是能够“洞察未来”,但前提是所用数据得到了正确的分析。

“我认为会计师是非常宝贵的人才,因为他们实际上可以帮助你从数字的角度了解企业所处的状况,这是关键所在。他们可以让你通过企业的历史数据了解企业目前的状况。”

Kayande表示,一般来说,会计师更多地专注于已发生的事情,然后从中了解公司的现状。

“数据分析可以让你洞察未来,并就可能发生的情况进行评估,找出对公司最有利的方案。为此,你需要专注于分析的能力,尤其需要预测能力。过去,许多分析功能无法实现,因为我们缺少相应的工具,但现在我们完全可以做到。”

过时的会计系统

BlackLine的Pirko表示,许多企业在会计实操中缺乏自动化且技术落后,这也会导致数据问题频发。

“尤其是在会计行业,大量企业仍在使用过时的技术来整合数据。”

我们依然会经常听到,有人还在用Excel来结账。“毫无疑问,由于人为因素,这最终会导致数据更加不准确,且分析结果的可信度也不高。事实上,数据来源会不断增加,因此必须找到更好的方式来管理数据。”

Pirko表示,会计系统和银行系统之间的数据处理在许多企业会计实操中依然需要人工完成。

“会计师真的不应该把大量时间用在对数据进行交叉核对和验证上。但不论你所在企业的规模大小,你都需要完成校验任务。问题虽然相同,但规模较小的企业没有能力雇佣额外的人力,导致情况变得更加复杂。”

“自动化可以在这方面发挥重要作用,有助于更加高效且正确地提供财务报告和数据分析。”

了解数据需求

澳大利亚分析学专家协会(Institute of Analytics Professionals of Australia)主席Ugoni说道,“企业必须非常清楚自己需要解决的问题以及相应的分析解决方案可以创造的价值。”Ugoni认为如果企业打算聘用一名数据分析师,就必须要有明确的方向。

“对于数据分析以及我们在Seek运用分析技术的方式,有一点非常重要,那就是必须十分清楚进行数据分析的原因。我最不愿意看到的是,有人认为只要招聘几位数据分析师就能够解决一切问题。对此我想说的第一件事就是,一定要清楚到底想让他们分析什么。”

如果正在考虑使用人工智能进行数据分析,Ugoni也建议要保持谨慎的态度。

“你期望从人工智能完成的任务中获得哪些价值?企业不应该说,‘我们制定了人工智能战略’,而应说,‘我们制定了清晰的业务战略,并利用人工智能来实现该战略。’”

“身处当今时代的一大好处是,由于存在大量的开源技术,即便小型企业也有能力开展数据分析,因为获取客户数据从未如此简单,而存储这些数据以及分析这些数据的成本也从未如此之低。”

“如今,需要耗费大量时间和成本的其实是培养对数据进行适当分析的能力。” 

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