前言:在撰寫智能企業(yè)管理的過(guò)程中,我們可以學(xué)習(xí)和借鑒他人的優(yōu)秀作品,小編整理了5篇優(yōu)秀范文,希望能夠?yàn)槟膶懽魈峁﹨⒖己徒梃b。
摘要:在互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)迅速發(fā)展的影響下,社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展也呈現(xiàn)出多樣化、復(fù)雜化的特點(diǎn),各個(gè)行業(yè)在積極探索和尋求發(fā)展機(jī)遇時(shí),將AI技術(shù)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等人工智能技術(shù)融合在一起,形成了有助于現(xiàn)代企業(yè)管理模式升級(jí)創(chuàng)新的管理工具。人工智能時(shí)代下的企業(yè)財(cái)務(wù)也必須緊跟時(shí)展的腳步由傳統(tǒng)財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)向管理會(huì)計(jì)轉(zhuǎn)型升級(jí)。所以,加強(qiáng)企業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)控制手段改革升級(jí)策略的研究,在充分注重企業(yè)自身業(yè)務(wù)發(fā)展情況的基礎(chǔ)上,強(qiáng)化業(yè)財(cái)融合才能達(dá)到有效提升企業(yè)管控水平的目的。文章主要是就人工智能時(shí)代下企業(yè)財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)向管理會(huì)計(jì)的轉(zhuǎn)型進(jìn)行了分析與探討。
關(guān)鍵詞:人工智能時(shí)代;企業(yè)財(cái)務(wù)會(huì)計(jì);管理會(huì)計(jì);轉(zhuǎn)型
引言
社會(huì)經(jīng)濟(jì)與科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展,為人工智能的研究和應(yīng)用提供了強(qiáng)有力的支持。企業(yè)為了滿足時(shí)展的要求,必須合理借助人工智能技術(shù),推動(dòng)企業(yè)的轉(zhuǎn)型和升級(jí)工作。傳統(tǒng)的企業(yè)會(huì)計(jì)管理部門要求財(cái)務(wù)人員不但要做好財(cái)務(wù)報(bào)告的編制工作,而且還應(yīng)重視外部財(cái)務(wù)信息整理與傳輸?shù)姆爆嵉墓ぷ?。所以,企業(yè)財(cái)務(wù)管理應(yīng)該充分利用人工智能開(kāi)展企業(yè)財(cái)務(wù)管理的工作,才能發(fā)揮出人工智能在企業(yè)管理會(huì)計(jì)中應(yīng)用的價(jià)值。
一、人工智能時(shí)代下的財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)與管理會(huì)計(jì)
1.財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)和管理會(huì)計(jì)的區(qū)別
摘要:最近十幾年來(lái),企業(yè)的發(fā)展節(jié)奏越來(lái)越快,復(fù)雜性越來(lái)越高,市場(chǎng)情況也千變?nèi)f化,在這種情況下,企業(yè)必須要掌握全面、準(zhǔn)確、及時(shí)的信息,以及時(shí)做出相應(yīng)的高明的反應(yīng),信息已經(jīng)成為企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理的重要依據(jù)。商務(wù)智能就是基于對(duì)企業(yè)信息的管理和發(fā)揮,為企業(yè)信息化建設(shè)提供強(qiáng)大的助力。那么,商務(wù)智能在企業(yè)信息化建設(shè)中發(fā)揮著重要的作用呢?
關(guān)鍵詞:商務(wù)智能;企業(yè)信息化建設(shè);作用
截止2012年,我國(guó)大概有57.7%的企業(yè)主要在財(cái)務(wù)系統(tǒng)、公司網(wǎng)站、企業(yè)郵箱、辦公自動(dòng)化等建設(shè)的初級(jí)階段實(shí)施了信息化,企業(yè)管理層在管理觀念上對(duì)信息化沒(méi)有全面的認(rèn)識(shí),他們只認(rèn)識(shí)到了信息化建設(shè)的重要性,卻沒(méi)有認(rèn)識(shí)到企業(yè)信息化的建設(shè),是企業(yè)管理層管理理念的根本變革。很多企業(yè)在信息化建設(shè)過(guò)程中,對(duì)信息收集、儲(chǔ)存、提取、轉(zhuǎn)換、整合不合理,導(dǎo)致很多企業(yè)走進(jìn)了誤區(qū)甚至是信息化建設(shè)的失敗。
一、商務(wù)智能概念及發(fā)展
1996年,分析師HowardDresner提出了商務(wù)智能并描述了一系列的概念和方法。商務(wù)智能是通過(guò)先進(jìn)的信息技術(shù)和創(chuàng)新管理理念的結(jié)合,以及對(duì)企業(yè)內(nèi)外數(shù)據(jù)的集成、加工,最終提取具有商業(yè)價(jià)值的信息。其面向企業(yè)戰(zhàn)略,為企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策提供指導(dǎo)性意見(jiàn),廣泛服務(wù)于管理層和業(yè)務(wù)層,促進(jìn)企業(yè)信息轉(zhuǎn)變?yōu)橹R(shí),最終向利潤(rùn)轉(zhuǎn)變的進(jìn)程,是企業(yè)實(shí)現(xiàn)更好的績(jī)效,提升企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。其涉及層面包含企業(yè)戰(zhàn)略、管理思想、業(yè)務(wù)整合及技術(shù)體系等。商務(wù)智能技術(shù)為企業(yè)提供了迅速收集、分析數(shù)據(jù)的技術(shù)和方法,把這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有用的信息,提高企業(yè)決策的質(zhì)量。其具有服務(wù)企業(yè)戰(zhàn)略、提升企業(yè)績(jī)效、商務(wù)智能的層次性、多項(xiàng)技術(shù)的綜合應(yīng)用、用戶多樣性等特點(diǎn),其核心就是改善企業(yè)商務(wù)決策水平。2000年,Gartner的一份報(bào)告中對(duì)工業(yè)將產(chǎn)生重要影響的五項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)中,人工智能和KDD和排名第一。其提出公司未來(lái)5年內(nèi)投資的新技術(shù)領(lǐng)域中就包含了商務(wù)智能。我國(guó)從2004年開(kāi)始,商務(wù)智能的應(yīng)用市場(chǎng)以超過(guò)40%的速度快速增長(zhǎng),從國(guó)內(nèi)來(lái)看,商業(yè)智能是企業(yè)信息化中最重要的組成部分。到2012年。我國(guó)商務(wù)智能市場(chǎng)規(guī)模達(dá)到51億元,并保持快速發(fā)展的勢(shì)頭。
二、商務(wù)智能在企業(yè)信息化建設(shè)中的作用
摘要:信息時(shí)代已經(jīng)來(lái)臨,企業(yè)的信息化程度也因此不斷提升,傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)方法已然不能滿足企業(yè)對(duì)于會(huì)計(jì)工作方面的要求,財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)向管理會(huì)計(jì)轉(zhuǎn)型必然成為企業(yè)進(jìn)一步發(fā)展的趨勢(shì)。管理會(huì)計(jì)可以讓財(cái)務(wù)人員滿足企業(yè)管理的需要,也能對(duì)企業(yè)的經(jīng)營(yíng)決策提供相應(yīng)的支持。人工智能時(shí)代的財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)和管理會(huì)計(jì)的交互和轉(zhuǎn)變,是財(cái)務(wù)現(xiàn)代化創(chuàng)新發(fā)展的方向。
關(guān)鍵詞:人工智能;財(cái)務(wù)會(huì)計(jì);管理會(huì)計(jì)
由谷歌組成的智能系統(tǒng)“阿爾法狗”以4比1擊敗韓國(guó)圍棋國(guó)手李世石的消息,引發(fā)了一場(chǎng)關(guān)于人工智能的公開(kāi)辯論。人工智能已經(jīng)被應(yīng)用于社會(huì)的各個(gè)領(lǐng)域,一項(xiàng)牛津大學(xué)的研究表明,會(huì)計(jì)工作可能會(huì)取代了,在人工智能未來(lái)時(shí)代里,與《經(jīng)濟(jì)學(xué)人》報(bào)道,會(huì)計(jì)工作是第三個(gè)最有可能被機(jī)器人所替代的職業(yè),在未來(lái)的20年,不可否認(rèn)的是,隨著人工智能時(shí)代的到來(lái),財(cái)會(huì)行業(yè)也將發(fā)生極大的改變。一些傳統(tǒng)的財(cái)會(huì)工作將會(huì)被人工智能所取代。然而,在財(cái)會(huì)領(lǐng)域運(yùn)用先進(jìn)的人工智能技術(shù),何嘗不是一個(gè)突破和進(jìn)步,運(yùn)用科技提高工作效率,將人從煩瑣的工作中解放出來(lái)。但是,人工智能并不能夠取代所有的會(huì)計(jì)工作,那些精通數(shù)據(jù)搜集和整理,能夠利用統(tǒng)計(jì)軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,根據(jù)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)做財(cái)務(wù)分析,根據(jù)財(cái)務(wù)狀況對(duì)企業(yè)的戰(zhàn)略做出規(guī)劃,能夠提前識(shí)別企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn),對(duì)風(fēng)險(xiǎn)做出控制的人是永遠(yuǎn)不會(huì)被淘汰的。但是,在我國(guó),大多數(shù)的會(huì)計(jì)人員還是做著簡(jiǎn)單的重復(fù)性工作,這些工作如果是機(jī)器人去做的話,可能會(huì)做得又好又快。人工智能只會(huì)替代那些做著重復(fù)簡(jiǎn)單操作的基礎(chǔ)會(huì)計(jì)工作人員,而不會(huì)替代那些可以利用財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)為企業(yè)創(chuàng)造價(jià)值的人。所以人工智能的發(fā)展只會(huì)使財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)邁向一個(gè)新高度,而不會(huì)使財(cái)務(wù)這個(gè)行業(yè)消滅。為了使會(huì)計(jì)行業(yè)盡快適應(yīng)人工智能的沖擊,相關(guān)部門、企業(yè)應(yīng)采取各項(xiàng)有效措施,盡快促進(jìn)企業(yè)財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)向管理會(huì)計(jì)的轉(zhuǎn)變,使會(huì)計(jì)更好地為企業(yè)服務(wù)。
一、管理會(huì)計(jì)和財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)的區(qū)別與聯(lián)系
管理會(huì)計(jì)是一個(gè)管理術(shù)語(yǔ),也稱為“分析報(bào)告會(huì)計(jì)”,其中包括成本會(huì)計(jì)和管理控制系統(tǒng)。它針對(duì)企業(yè)當(dāng)前和未來(lái)的資本流動(dòng),并旨在提高企業(yè)內(nèi)部管理人員的決策水平。以為經(jīng)濟(jì)管理活動(dòng)提供科學(xué)依據(jù)為目標(biāo),管理會(huì)計(jì)的功能側(cè)重于對(duì)未來(lái)的預(yù)測(cè),決策和計(jì)劃,以及對(duì)當(dāng)前的控制和評(píng)估。財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)是指對(duì)企業(yè)已完成的資本流動(dòng)進(jìn)行全面,系統(tǒng)的核算和監(jiān)督,其主要目的是向投資者,債權(quán)人和其他的利益相關(guān)者提供決策有用的信息,例如企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況和盈利能力等情況。財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)有助于為決策者提供有用的信息,提高公司的透明度,規(guī)范公司的行為。盡管財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)和管理會(huì)計(jì)是不同的,但作為同一會(huì)計(jì)信息系統(tǒng)的一部分,兩者是相互制約和緊密聯(lián)系的。會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)具有相同的來(lái)源。財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)和管理會(huì)計(jì)是現(xiàn)代企業(yè)會(huì)計(jì)的兩個(gè)分支,屬于會(huì)計(jì)信息系統(tǒng),其數(shù)據(jù)來(lái)源是相同的。從會(huì)計(jì)的發(fā)展來(lái)看,在發(fā)展初期,會(huì)計(jì)是一個(gè)簡(jiǎn)單的會(huì)計(jì)系統(tǒng),并沒(méi)有詳細(xì)去區(qū)分“管理會(huì)計(jì)”和“財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)”。從會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)的來(lái)源來(lái)看,財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)和管理會(huì)計(jì)是相同的,即會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)都來(lái)自企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)。企業(yè)通常只有一個(gè)基本的信息處理系統(tǒng),即以財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)為主體的信息收集和處理系統(tǒng),而管理會(huì)計(jì)僅根據(jù)需要從某些方面對(duì)財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行進(jìn)一步的處理,改革和擴(kuò)展。例如,成本會(huì)計(jì)是兩者結(jié)合的內(nèi)容。財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)是用來(lái)計(jì)算企業(yè)當(dāng)前的損益,而管理會(huì)計(jì)是用來(lái)設(shè)定標(biāo)準(zhǔn)成本,控制和評(píng)估成本水平。有些財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)指標(biāo),如收入、利潤(rùn)、成本、費(fèi)用等,是管理會(huì)計(jì)預(yù)測(cè)、規(guī)劃和控制的基礎(chǔ);管理會(huì)計(jì)中的預(yù)算標(biāo)準(zhǔn)是財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)的基礎(chǔ)之一。為了使目標(biāo)保持一致,財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)的特點(diǎn)是反映過(guò)去,主要服務(wù)于公司外部。管理會(huì)計(jì)的特點(diǎn)是對(duì)未來(lái)進(jìn)行規(guī)劃,主要服務(wù)于公司內(nèi)部。盡管兩項(xiàng)工作的重點(diǎn)不同,但是兩個(gè)目標(biāo)是相同的,并且工作的目的是相同的,即從加強(qiáng)公司管理的角度出發(fā),收集和處理會(huì)計(jì)信息,提供信息和協(xié)助企業(yè)決策,促進(jìn)企業(yè)發(fā)展,提高經(jīng)濟(jì)效益。會(huì)計(jì)信息應(yīng)當(dāng)符合國(guó)家宏觀經(jīng)濟(jì)管理的要求,滿足利益相關(guān)者的需要,了解企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況和經(jīng)營(yíng)成果,滿足企業(yè)加強(qiáng)內(nèi)部管理的需要。因此,財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)和管理會(huì)計(jì)都必須遵守上述規(guī)定,統(tǒng)一服務(wù)于現(xiàn)代企業(yè)會(huì)計(jì)外部需求;兩者在發(fā)展方向上正逐步趨于一致。在當(dāng)前的信息時(shí)代,財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)和管理會(huì)計(jì)都面臨著如何適應(yīng)時(shí)代要求,不斷完善和發(fā)展的問(wèn)題,在發(fā)展方向上存在趨同現(xiàn)象。例如,有必要探索如何根據(jù)現(xiàn)代企業(yè)管理的要求來(lái)組織和執(zhí)行管理會(huì)計(jì)。同時(shí),財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)和管理會(huì)計(jì)都需要解決如何廣泛使用新興技術(shù)來(lái)不斷提高會(huì)計(jì)信息的質(zhì)量和處理能力。
二、財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)向管理會(huì)計(jì)轉(zhuǎn)型的背景與意義
【內(nèi)容摘要】成本會(huì)計(jì)在企業(yè)財(cái)務(wù)管理日常工作過(guò)程中能夠保證企業(yè)有關(guān)部門嚴(yán)格按標(biāo)準(zhǔn)流程實(shí)施各項(xiàng)監(jiān)督管理工作,對(duì)企業(yè)生產(chǎn)各環(huán)節(jié)以及銷售和售后工作的具體開(kāi)展情況實(shí)施持續(xù)監(jiān)管,進(jìn)而達(dá)到成本控制的目標(biāo),有利于促進(jìn)企業(yè)實(shí)現(xiàn)自身發(fā)展的戰(zhàn)略性目的,推動(dòng)企業(yè)實(shí)現(xiàn)良好的可持續(xù)性發(fā)展。本文分析成本會(huì)計(jì)人員的工作內(nèi)容及智能化背景下的工作特點(diǎn),分析智能化背景下成本會(huì)計(jì)人員的發(fā)展趨勢(shì),研究其轉(zhuǎn)型策略。為現(xiàn)在企業(yè)提升成本會(huì)計(jì)人員的工作效率和管理水平提供一定參考。
【關(guān)鍵詞】智能化背景;成本會(huì)計(jì)人員;轉(zhuǎn)型研究
在企業(yè)管理過(guò)程中成本會(huì)計(jì)人員的工作是通過(guò)一系列的成本核算來(lái)進(jìn)行的,看似簡(jiǎn)單,實(shí)則對(duì)企業(yè)的運(yùn)營(yíng)發(fā)展起著不可小覷的作用。尤其是在會(huì)計(jì)學(xué)當(dāng)中,成本會(huì)計(jì)是重要學(xué)習(xí)內(nèi)容,成本會(huì)計(jì)與會(huì)計(jì)的本質(zhì)區(qū)別不大,但是工作重心不同。市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展帶給企業(yè)更大的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)壓力,企業(yè)運(yùn)營(yíng)成本管理效果直接關(guān)系其發(fā)展情況,智能化背景下信息科技的發(fā)達(dá),帶給成本會(huì)計(jì)人員的不僅是機(jī)遇還有挑戰(zhàn),成本會(huì)計(jì)人員實(shí)現(xiàn)時(shí)代轉(zhuǎn)型已是時(shí)展趨勢(shì)。
一、成本會(huì)計(jì)人員的工作內(nèi)容及智能化背景下的工作特點(diǎn)
成本會(huì)計(jì)人員簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)就是通過(guò)產(chǎn)品的總體成本和企業(yè)成本進(jìn)行生產(chǎn)費(fèi)用核算的有關(guān)會(huì)計(jì)人員。其工作內(nèi)容就是協(xié)助企業(yè)的相關(guān)管理人員制定產(chǎn)品成本和企業(yè)整體運(yùn)行成本計(jì)劃,為企業(yè)的長(zhǎng)期規(guī)劃和日常管理工作提供一定依據(jù)。工作流程就是通過(guò)跟蹤、調(diào)研、管理進(jìn)行產(chǎn)品以及企業(yè)整體成本管理和控制,最后形成一定的財(cái)務(wù)報(bào)表進(jìn)行成本估算,保證其成本計(jì)劃與企業(yè)實(shí)際情況相符。智能化背景下成本會(huì)計(jì)的工作特點(diǎn)是信息一體化和信息管理現(xiàn)代化。具體表現(xiàn)為:隨著智能化信息技術(shù)的發(fā)展,全球經(jīng)濟(jì)信息一體化,會(huì)計(jì)信息隨之也在進(jìn)行一體化轉(zhuǎn)變,成本管理工作正在向著更加精細(xì)化和系統(tǒng)化發(fā)展。對(duì)于會(huì)計(jì)工作的管理和相關(guān)財(cái)會(huì)信息的收集、梳理、分析也在不斷運(yùn)用信息科技手段方式提高工作效率和完善管理體系。
二、智能化背景下成本會(huì)計(jì)的發(fā)展趨勢(shì)分析
摘要:運(yùn)用人工智能技術(shù)推動(dòng)物流成本管控是企業(yè)降本增效、提質(zhì)集約發(fā)展的必然舉措與有益探索。優(yōu)化物流倉(cāng)庫(kù)布局、完善物流庫(kù)存管理、優(yōu)化物流運(yùn)輸流程是人工智能技術(shù)賦能企業(yè)物流成本管控的價(jià)值所在。為進(jìn)一步高效控制企業(yè)的物流成本,提升企業(yè)的盈利能力,企業(yè)必須加強(qiáng)管理型財(cái)務(wù)建設(shè)、加速信息化發(fā)展轉(zhuǎn)型、加快專業(yè)化人才培育,真正提高財(cái)務(wù)部門的業(yè)財(cái)融合意識(shí)、提升企業(yè)數(shù)字化成本管控能力、提振企業(yè)高效化成本管控信心,繼而強(qiáng)化企業(yè)的盈利能力,實(shí)現(xiàn)企業(yè)高效、穩(wěn)健、可持續(xù)發(fā)展。
關(guān)鍵詞:人工智能;物流成本;成本管控;降本增效
■前言
加強(qiáng)企業(yè)物流成本管控,是企業(yè)財(cái)務(wù)管理部門推動(dòng)企業(yè)降本增效、提升企業(yè)綜合盈利能力的重要方向,也是企業(yè)財(cái)務(wù)管理部門踐行業(yè)財(cái)融合的客觀要求。長(zhǎng)期以來(lái)企業(yè)對(duì)于物流成本的管控思路局限于人力的優(yōu)化與運(yùn)輸環(huán)節(jié)的調(diào)整,其成本管控效能偏低,難以滿足企業(yè)快速的發(fā)展需求。但隨著智能AI、知識(shí)圖譜、機(jī)器學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)的迅速發(fā)展,企業(yè)成本管控的手段、方向、內(nèi)容不斷增多,企業(yè)物流成本管控的思路也日益豐富,這無(wú)疑對(duì)企業(yè)實(shí)現(xiàn)跨越式高質(zhì)量發(fā)展,提供了良好的基礎(chǔ)與前提。總而言之,運(yùn)用人工智能技術(shù)推動(dòng)物流成本管控是企業(yè)降本增效、提質(zhì)集約發(fā)展的必然舉措與有益探索。鑒于此,本文立足于人工智能技術(shù)的應(yīng)用視角,探究企業(yè)物流成本管控的綜合性思路,以期對(duì)企業(yè)的高效發(fā)展提供理論參考與決策依據(jù),具有一定的理論價(jià)值與實(shí)踐意義。
■人工智能技術(shù)對(duì)企業(yè)物流成本管控的價(jià)值剖析
為精準(zhǔn)的分析人工智能技術(shù),賦能企業(yè)物流成本管控的具體策略,本文首先對(duì)人工智能賦能企業(yè)物流成本管控的價(jià)值進(jìn)行剖析,具體從物流企業(yè)倉(cāng)庫(kù)布局、庫(kù)存管理、運(yùn)輸流程三個(gè)層面進(jìn)行論述,結(jié)論顯示:優(yōu)化物流倉(cāng)庫(kù)布局、完善物流庫(kù)存管理、優(yōu)化物流運(yùn)輸流程是人工智能技術(shù)賦能企業(yè)物流成本管控的價(jià)值所在,具體分析如下。
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