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影響會計行業的十大信息技術是通過專家、公眾、學者等相關群體調研投票獲取的排名，在一定程度上體現出技術發展對會計行業的影響。

報告中說明了形成十大技術排名的調研方式和調研分析維度，并沒有對信息技術做出非常明確的定義。其實作為信息化從業者來講，甚感自身都難以用簡要語言說明以上十項技術？不禁反思自己該如何去理解、如何去解讀、如何去解釋。

除了十大信息技術外，每年也會重點關注潛在的五大技術，今年的五項技術中都是人工智能、大模型技術風口的范疇（很科幻）。如今信息技術的發展速度可謂“一日千里”，相關技術在會計應用領域嵌入的速度更是日新月異。

閑侃

對于會計行業從業者來說更多關注的可能會是政策準則的合規、辦公效率提升、數據精準性、場景化應用等訴求，技術層感知可能會有些許欠缺，就如同在售前時再去過多強調平臺的先進性，客戶是很少會有感知和認同的。

十項技術中廣為周知的是數電發票、電子會計檔案、商業智能、RPA，這些應用大家多多少少都會有一些接觸；而談到財務云、新一代ERP、會計大數據分析與處理技術、中臺技術、數據治理或許感知并不深入，但這些確實已經在影響會計行業的發展的，隨著技術在會計實際應用領域場景的不斷深化和沉淀，以上的信息技術定會給會計從業人員越來越深化的感知。

 1. 數電發票 

全面數字化的電子發票(以下簡稱“數電發票”)是與紙質發票具有同等法律效力的全新發票，不以紙質形式存在、不用介質支撐、不需申請領用。紙質發票的票面信息全面數字化，多個票種集成歸并為電子發票單一票種，設立稅務數字賬戶，實現全國統一賦碼、智能賦予發票開具金額總額度、自動流轉交付。

數電發票隨著金稅四期政策的推進，數電發票的應用已經越來越廣泛，人們對數電發票已有初步的認識，隨著數電發票的全面落地和電子憑證試點的逐步推廣，企業的財稅管理、風險內控、業財一體將會逐步發生顛覆式的變化。

2. 會計大數據分析與處理技術 

會計大數據分析與處理技術是大數據技術在財務領域的應用，以實現數據賦能財務的目標推動企業業務和管理發展，其以大數據存儲和計算基礎技術為底層支持，以數據治理、數據采集、數據清洗、數據分析、數據可視化等技術為核心，是幫助企業高效、高質地從會計大數據中挖掘出有效信息和潛藏價值的廣泛技術體系。（摘自：《財務與會計》202210期 《會計大數據分析與處理技術：助推數據賦能財務新未來》）

隨著大數據時代的來臨，僅僅停留在不做假賬的層面顯然是不夠的，提供至小、至實、至真的數據特別是各種基線數據，是財經作為業務伙伴的基礎。財經要充分利用“任何人都必須用數據說話”的機會，通過建立業務規則，對數據進行深度整合和分析，在助力經營管理的同時，推動建立面向未來的業務模式。這既是財經面臨的新挑戰，也是財經利用數據在公司管理中發揮作用的最大機遇。（來源：價值為綱：華為公司財經管理綱要）

會計大數據的分析與處理會應用在會計工作的方方面面，如經營分析、資金管控、預算管理、管會報表、數據穿透、客戶信用風險管理等都是典型的業務場景；

3. 財務云 

財務云是將共享服務管理模式與云計算、大數據、人工智能、物聯網等新技術深度融合，與商旅、銀行、稅局、社交等平臺實現互聯互通，促進財務“新生態”的建立，為用戶提供開箱即用的全方位財務數字化服務。財務云更加注重業財融合，管控與服務并重，促進管理會計落地，構建財經大數據，打造智能財務，推動財務數字化轉型。

4. 流程自動化 (RPA&IPA) 

機器人流程自動化（RPA）是一種應用程序，它通過模仿最終用戶在電腦的手動操作方式，提供了另一種方式來使最終用戶手動操作流程自動化。當下以AI能力擴展了傳統RPA技術的能力邊界，將RPA的發展推向了全新的IPA階段。

相比于RPA（機器人流程自動化），基于IPA（智能流程自動化）技術的財務機器人能夠在執行流程的同時進行智能判斷、糾錯，從而進一步提升工作效率，解放財務人員生產力。

5. 電子會計檔案 

電子會計檔案在會計核算工作中由電子計算機直接形成或接收、傳輸、存儲并歸檔,記錄和反映單位經濟業務事項,具有憑證、查考和保存價值的電子會計資料。

電子會計檔案管理信息系統是單位用于電子會計資料收集、整理、歸檔以及電子會計檔案保管、統計、利用、鑒定、處置等業務的電子檔案管理信息系統或軟件功能模塊。（摘自《電子會計檔案管理規范》）

KamenLi

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電子會計檔案管理不僅解決了傳統紙質檔案管理的痛點，還在全面記錄企業經營數據基礎上對會計檔案數據加以深度分析和利用。

6. 中臺技術 

改為“財務中臺”會不會更好呢？

中臺是以提供快速服務為核心，支持組織的快速創新和應對外界各種不確定性，能快速響應業務需求，加速業務模式創新，消除煙囪式建設避免重復造輪子，并為組織提供實時的數據共享，打造先進型組織協同。

中臺技術的核心是能力復用共享，是一種IT系統架構；中臺一般可以分成業務中臺、技術中臺、數據中臺、算法中臺。

財務中臺

中臺解釋有點太技術，不妨來看看財務中臺解釋。

財務中臺是在業務系統和財務核算系統之間做一個橋梁，通過萃取財務標準化公共能力，連接所有與財務相關的業務、財務、稅務、資金、預算等數據，進行篩選、加工(人工或系統規則)、轉換，再將轉換后的數據提供給財務核算與數據服務系統，從而轉變為實現核心財務能力復用的新的財務模式。

中臺講了很多年，最火的時候莫過于阿里建中臺那段時間。大潮褪去隨著實踐的驗證，企業也逐漸開始有所取舍，開始思考要不要做中臺，自己適合不適合等問題，而不是一股熱腦上中臺；另外隨著技術的進步，一些B端廠商已經逐漸開始把中臺的理念融入產品為企業提供服務。終于搞明白中臺是什么了？三句話做概括

7. 新一代ERP 

新的經濟形勢對企業管理提出了新的要求，傳統的ERP技術在新形勢下暴露出數據標準不統一、升級換代成本高、外部協同性差等問題。新一代ERP運用最新的信息技術手段，以微服務架構開發、用數據湖存儲、依云平臺部署，既克服了傳統ERP系統的弊端，也為ERP系統的進一步發展提供了充足動力。（摘自《財務與會計》2022年10期 新一代ERP技術的特征與應用）

用友BIP

如用友提出的新一代產品-商業創新平臺BIP，已經不再局限于傳統的“財務+進銷存”時代，逐步的面向業務領域的管控做衍生，也就是說除了架構新之外，能支撐的企業業務場景也更加豐富。

8. 數據治理 

數據治理（Data Governance）是組織中涉及數據使用的一整套管理行為。由企業數據治理部門發起并推行，關于如何制定和實施針對整個企業內部數據的商業應用和技術管理的一系列政策和流程。

國際數據管理協會（DAMA）給出的定義：數據治理是對數據資產管理行使權力和控制的活動集合。數據治理的最終目標是提升數據的價值，數據治理非常必要，是企業實現數字戰略的基礎，它是一個管理體系，包括組織、制度、流程、工具。

9. 商業智能 (BI) 

商業智能（Business Intelligence，簡稱：BI），又稱商業智慧或商務智能，指用現代數據倉庫技術、線上分析處理技術、數據挖掘和數據展現技術進行數據分析以實現商業價值。

商業智能作為一個工具，是用來處理企業中現有數據，并將其轉換成知識、分析和結論，輔助業務或者決策者做出正確且明智的決定。是幫助企業更好地利用數據提高決策質量的技術，包含了從數據倉庫到分析型系統等。

如今見到最多的就是企業數據大屏、管理駕駛艙在數據呈現層的BI應用，它的底層離不開大數據分析、數據清洗等技術能力，如下：

示例

示例

之前寫過一篇關于企業大數據建設的文章：數字化轉型 | 場景化下企業級大數據應用探索（閑思）

10. 數據挖掘 

 猜測憑運氣上榜的，哈哈

數據挖掘（Data Mining）。使用諸如神經網絡、決策樹法、規則歸納等技術，用來發現數據之間的關系，做出基于數據的推斷。（這個好晦澀，不裝了，看視頻吧）

KamenLi