相关概念与理论基础

（一）管理会计报告

管理会计在相关会计理论的基础上，吸收与引进管理科学理论，侧重为企业内部管理决策提供信息，故也称为内部报告会计^[4]。企业管理会计报告，是指企业运用管理会计方法，根据财务和业务的基础信息加工整理形成的，满足企业价值管理需要的对内报告。

高质量的内部管理报告应做到服务战略决策。对公司战略进行支撑，保障战略计划对关键成功因素的挖掘，确定执行方案和财务绩效衡量标准，并建立战略目标监控系统。管理会计报告是企业的战略层、运营层和作业层等不同层级的管理者运用管理会计方法和工具，应该结合业务发展的实际情况，对企业经济活动进行预测、决策、规划、控制、评价等，制定和落实战略规划、协调资源配置和反映创造价值结果的书面文件。管理会计和企业管理一样都需要进行PDCA闭环管理，包括事前、事中和事后三个阶段，比如预算管理的闭环包括预算的编制与下达、执行监控、分析与考核等阶段，所以管理会计报告按照事前、事中和事后三个阶段发挥的作用如下：

1.战略规划与决策支持

没有管理会计支撑的战略是空中楼阁，企业是一个“战略制定—战略实施（包括计划、组织、协调、指挥与控制）—战略调整（包括反馈）—战略实施”无限循环的主体。作为企业的决策支持系统，管理会计是企业的经营管理流程的重要组成部分。在企业战略制定和实施的过程中，管理者可以通过管理会计报告从解释过去的经营结果，到面向未来的战略决策支持。

2.运营过程中的管控

企业在确定战略目标时，由于企业经营环境的复杂性、战略目标的合理性以及个人目标与组织目标的不一致等问题，会在经营过程中偏离战略目标。企业的经营活动需要投入资源。为了计算出资源的投入产出效率，企业管理者必须对经营状况有深入的了解。只有抓住了运营的过程才能抓住战略目标，放弃过程，就是放弃战略目标。

3.运营结果的业绩评价

为了确保企业战略目标的实施，企业需要按照预定的标准和评估程序，采用科学的评估方法，对业务单位和职能部门进行评估。其中，管理会计报告为考评部门和员工工作绩效提供依据。我们说评价指标是指挥棒，管理者和员工都围绕着评价指标做了轮换，对经营成果进行及时的评价有助于调动管理者和员工的工作积极性。

（二）数据挖掘

1.概念描述

数据挖掘是指简化描述数据的一个子集的汇总数据的特点或矛盾的数据特征。如数据的“合格产品”和“不合格”的概念。

2.主要功能

（1）分类和预测。分类是数据挖掘中一个非常重要的板块，它是为了学习一个分类函数或分类模型，然后将数据库或数据仓库中的数据映射到给定类别中的某个类别。分类可以用来预测，在商业应用广泛，如信用评级、市场研究、金融市场分析、图形分析和处理等。

（2）聚类分析。聚类就是按照一定的标准提炼出一组个体或者新的类。聚类和分类的特点是他们不会预先对类进行划分，而是算法通过不断学习，自动识别一个或多个特征，然后所有特征围绕这些特征进行汇聚。“物以类聚，人以群分” 就是同样的道理。

（3）关联规则分析。关联规则分析就是发现数据之间的关联关系。在财务分析中主要体现在寻求财务、业务数据信息的关联关系。因为数据或者信息有结构化、半结构化和非结构化，所以传统的操作无法发现他们的相关性。关联规则常用于企业客户行为与需求分析、产品和服务的分析，竞争对手分析等。

（4）孤立点分析。孤立点分析指的是异常值或异常点分析。他对识别企业潜在风险与进行风险预警有重大价值。由于孤立点一般较少，因此传统数据统计分析时往往将其作为噪音删除。但是对于较大型的企业，在某些情况下，这类孤立点的突变往往能够影响整个企业的运营，比如信用风险的突变。

3.操作步骤

数据挖掘包含八个步骤，分别是：信息采集、数据集成、数据规约、数据清理、数据变换、数据挖掘实施、评估和知识表示。

（1）信息采集。为了确定数据分析，需要对对象的特征信息进行抽象分析，然后选择合适的信息收集方法，在数据库中收集信息。选择合适的数据存储和数据仓库的管理是非常重要的。

（2）数据集成。对不同来源、格式、特点的数据集中进行逻辑集中，为企业经营分析提供完整的数据共享。

（3）数据规约。大多数数据挖掘算法需要很长时间，即使数据量较小。一般商业操作的数据挖掘对象是巨量级的数据。数据规约技术可以用来获取一个数据集的规范，该规范的数据集要小得多，但依旧保持了原始数据的完整性。与此同时，在进行数据规约之后得到的挖掘结果与之前的几乎相近，甚至相同。

（4）数据清理。数据库中的数据繁多，有的数据是多余的，有的是不完整的。需要将与数据挖掘过程中不相干的、缺省的数据值进行清理。将完整的、精确的数据信息保留在数据库中。(www.xing528.com)

（5）数据变换。由于数据本身具有结构化、半结构化与非结构化等特征。为方便进行数据挖掘，必须对数据进行变换。比如，有的非结构化的数据需要转化成可以量化的结构化数据。比如“是”用“1”表示，“否”用“0”表　示。

（6）数据挖掘。将数据库或者数据仓储中的数据提取出来，选择适合的机器学习算法对其进行分析，比如决策树算法、神经网络、协同过滤算法等，挖掘出隐藏在数据背后的有效信息。

（7）模式评估。数据挖掘的结果应当得到权威人士或机构的验证。

（8）知识表示。数据挖掘的结果通过可视化等手段展示出来，或者以其他形式存储，以便其他人员或者程序使用。

数据挖掘是一个迭代的过程。如果挖掘结果与预期的目标相差甚远，以上的步骤会进行回溯，然后进行调优。并不是说每次都需要重复以上每个步骤，而是指特定的，不符合预期目标的环节。

（三）机器人流程自动化

1.机器人流程自动化是大势所趋

机器人流程自动化，是一种智能化软件，主要应用于人工智能领域。它位于企业现有的应用软件的最顶层，可自动执行重复性高、规则的、工作量大的工作。机器人流程自动化解放了企业人力资源，让员工有更多的时间关注客户的实际需求与进行价值提升。机器人流程自动化是大势所趋，企业未来将配备更多种类的系统，各系统相互融合是必然趋势。与人类相比，机器人流程自动化的优点是可以昼夜不停地工作、很少出错、易于监控，速度是人类的五倍。一般情况下，机器人流程自动化可以在一年内收回成本，并帮助企业节省20%~80%的成本费用，具体节约幅度取决于工作量和复杂性。机器人流程自动化对于系统来说，它不是很具有侵入性。它可以与来自多个不同来源的系统和数据连接或交互。在这个过程中，没有必要做大的改变，企业花费的成本较低。机器人流程自动化基本不编码，实施周期短，而且对非技术的业务人员友好等特性，机器人流程自动化不仅可以模拟人类，而且可以利用和融合现有各项技术如规则引擎、光学字符识别、语音识别、虚拟助手、高级分析、机器学习及人工智能等前沿技术来实现其流程自动化的目标，该技术能够加快产品和服务的上市速度，降低成本并释放员工能力，正成为企业数字化转型的重要途径。机器人流程自动化可以与财务共享中心系统兼容，可以进一步提升财务共享希望的准确性与效率。此外，机器人流程自动化在处理企业原有系统之间存在的差异化问题上能发挥好的协调作用，帮助解决技术系统之外的沟通问题。根据伦敦政经学院（London School of Economics；LSE）委外研究组（Outsourcing Unit）的最新研究报告“IT功能与机器人流程自动化”（The IT Function and Robotic Process Automation）指出，机器人流程自动化可为企业提供诸多优势，预计将在未来几年内会得到加速进展。

2.概念描述

机器人流程自动化作为人工智能技术在财务领域的应用，近年来正在逐渐被企业推崇与应用。它位于企业现有应用软件的最顶层，主要有以下几个特征：

（1）可通过编程语言让机器人流程自动化实行高度重复的工作。

（2）机器人流程自动化基于明确的规则进行操作。操作的流程必须是规则性的。

（3）机器人流程自动化可以在不影响现有系统布局的情况下，以外挂的形式部署在系统上。它具有非侵入性特征，可以在用户界面模拟人类进行规则性的操作。

3.主要功能

由于财务工作纷繁复杂，尤其是在大型企业，即使建立了财务共享中心，数据量极大，人为操作无法保障数据的准确性与真实性，极易出现错误。机器人流程自动化上线后可以自动代替人工处理大量的数据。

目前，企业员工管理会计报告的主要工作是运用新的信息化技术对企业经营活动的业务、财务数据进行分析、归纳。同时，机器人流程自动化也将以财务数据分析为基础，为企业的经营活动进行相应的策划。人们输入原始数据后，机器人流程自动化会快速处理数据和信息，在这方面，运营效率优于员工。在处理信息的过程中，人们需要清楚地记住每一个操作步骤的记忆，工作效率低，容易出错。但是对于机器人流程自动化来说，只要程序内部设置了相应的程序，就可以按照规则进行处理，大大提高了财务信息的质量和效率。信息，基本可以实现零错误。

4.应用模式

（1）编制机器人指令程序，并将其发布到机器人服务控制器。

（2）为机器人分配任务指令，并监督其执行。

（3）与业务程序交互，执行指令。

（4）审查并解决执行问题，审查执行结果。

（5）机器人程序与软件应用程序进行交互，完成业务。