12月16日，MPAcc & MAud职业生涯分享会——《知联前沿丨数智时代的智能财务产业与技术趋势》举办，活动邀请到贾大明先生（用友集团新道科技公司副总裁、中国智能财会联盟常务理事、中国工业互联网产业联盟理事、中国计算机学会区块链专委会执行委员、2006级北京大学硕士研究生校友）进行分享与交流，光华管理学院会计系系主任、MPAcc项目执行主任李怡宗教授和本科研究生项目的老师们共同参与。本次讲座，主讲嘉宾贾先生分享了在构建数字时代智能财务产业和技术整体的背景下，数字引领和财务升级的相关内容，引导同学们掌握财务数字化的发展脉络。
今天的时代是VUCA时代（是volatile，uncertain，complex，ambiguous的缩写，是指我们正处于一个易变性、不确定性、复杂性、模糊性的世界），不确定性非常强。但中国在输出确定性，其输出的确定性主要在四个时代机遇上，即从小康社会到共同富裕、从2C消费互联网到2B产业互联网、从需求&应用驱动到技术&创新驱动和从技术进步到国产化替代。数字化顺应时代机遇，在不确定的发展环境中，成为不确定性中最大的确定性。国家统计局在去年发布了《数字经济及其核心产业统计分类（2021）》，科学界定了数字经济及其核心产业统计范围。同时国家加大了各方面的数字经济建设投入。这些现象表明数字经济发展前景明朗。 基于数字经济发展背景，贾先生为大家讲解了财务人员应该掌握和了解的四个趋势、生产经济的三个本质和数字经济所需的三个支撑。首先，财务人员应掌握四个趋势，即数字用户成为新主体、数字商业成为新模式、数字企业成为新航向和数字员工成为新趋势。其次，为帮助理解财务本质，财务人员还应了解生产经济的三个本质，即数字经济成为新逻辑起点、数字资产成为新生产要素和数据驱动成为新管理模式。最后，数字经济还需要三个支撑来维持可持续发展，即数字商业成为新范式支撑、数字技术成为新科技支撑和数字职业成为新人才支撑。贾先生通过介绍智能财务的时代视角，让大家明白数字经济是智能财务建设的逻辑起点。智能财务的发展是从电算化到业务流程自动化，到数字化，再到智能化，总体趋势为重复性工作减少，高价值工作和自动化工作增多。
智能财务的演变是从组织架构到业务流程，到财务制度，再到数字化平台，实现了管理变革、实践创新和数据智能三者同步发展。
基于智能财务的发展和演变，贾先生梳理讲解了企业财务发展的五个阶段。第一阶段之上云。云化：核算上云。标准化：共享服务。全面化：核心财务上云。第二阶段之用数。中台化：数据中台。融合化：事项会计。服务化：数据服务。第三阶段之赋智。自动化：流程挖掘。智能化：数据挖掘。 贾先生认为，智能财务既是财务，也不是财务，其是基于数字化技术去重新构建的新财务业务体系。因而智能财务产业视角的核心是将数智企业作为智能财务发展的一个需求源点。智能财务的研究和创新都要基于企业真实财务场景。
在数智时代，国家提出要着力构建世界一流财务管理体系，财务数智体系是其中重要的一部分。为构建财务数智体系，需要将多项技术和财务热门环节结合。财务共享-业财联动。新技术让财务转型始于共享。所需核心技术：作业平台+规则引擎、共有云+影像+OCR、RPA、RPA+AI=IPA和软硬一体化智能应用。实时会计-精细核算。新技术让实时会计成为可能。所需核心技术有：数据湖、事项库和动态会计平台。管理会计-敏捷预算。新技术让管理会计真正落地。所需核心技术有：嵌入式图表模拟测算、多维规则引擎和统一分析指标库。财资管理-价值管理。新技术让财资管理实现价值升级。所需核心技术有：算法引擎-预测型资金计划、电子商业票据-票据池和计息模型。 智能财务要将技术和热门的财务共享、实时会计、管理会计和财资管理等环节结合，因而可以认为会计科技是智能财务落地的核心抓手。
在Q & A环节，同学们积极与嘉宾互动，进行了更深入的交流。主要内容总结如下：
Q&A:
Q：企业应该在发展的哪个时期进行数智化财务转型呢？
A：目前我们把企业分成两派，一派是大型集团企业，一派是成长型中小企业。大型集团企业基本上都拥有比较完整且成熟的信息化系统和比较完善的流程引擎。因此我们会引导大型集团企业逐步搭建智能财务系统。第一步是搭建数据中台，把财务数据资产沉淀出来。第二步是搭建财务共享模式，把财务数据用起来。第三步是搭建财务机器人自动化流程，采用业管融合的方式，把数据跑起来。第四步是搭建财务大数据分析平台，建构数据服务体系。而成长型中小企业一般都会选用公有云，不单独搭建智能财务系统。我们主张中小企业要先用起来，享受云的红利，在成长为大型企业后，再逐步搭建独立的智能财务系统。
Q：机器人将来能完全代替财务人员的判断和工作吗？
A：如果是在必须由财务人员决策的场景里，如在高度个性化和定制化场景里，财务人员的工作就不能被机器人取代。但智能财务系统可以提供一些友好的提示预警和预测数值帮助财务人员决策，如在资金预算时会显示系统预测的结果供财务人员参考。但如果是在简单的基于规则引擎和模型可以自驱的场景里，机器人就可以直接替代人工。目前我们的财务中心智能化在初核复核以后，就可以自动完成很多基础业务层面的管理会计工作。但高级管理会计工作，如和资金、预测和生产业务深度联动的一些工作还无法由机器人取代。
Q：在财务数智化发展的背景下，为在数据分析行业就业，我们需要在学生时代做哪些方面的锻炼和培养呢？
A：首先构建数据思维。数据思维指将事件相关联的数据收集出来，然后基于一个合适的时间区间构建模型，找到适合的算法进行加工和提纯，用合适的可视化方式呈现结果。其次要持续关注财务智能化平台、财务共享模式、财务机器人、财务大数据事项平台、财务数仓和财务相关算法。最后是不断积累行业和领域实践的模型。
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