豐富的數(shù)據(jù)、錯誤的決定：會計數(shù)據(jù)的局限性

從表面上來看，能夠獲取更多財務(wù)數(shù)據(jù)并進行快速分析，然后用于獲得更好的業(yè)務(wù)結(jié)果應(yīng)當沒有任何不利之處。但事實上，如果數(shù)據(jù)存在錯誤或者遭到曲解，就有可能對企業(yè)造成極大的損害。

財務(wù)控制和自動化軟件公司BlackLine近期的一項調(diào)查發(fā)現(xiàn)，在年收入超2,000萬澳元的澳大利亞企業(yè)的100多位高管和財務(wù)專業(yè)人士之中，將近一半的受訪者認為他們無法在使用數(shù)據(jù)進行報告前準確地定位財務(wù)數(shù)據(jù)中可能存在的錯誤。

除了對財務(wù)數(shù)據(jù)的準確性沒有信心外，約有八成的受訪者表示，他們認為自己所在的企業(yè)曾基于不準確的數(shù)據(jù)做出重要商業(yè)決策。四分之三的受訪者承認，在所服務(wù)過的企業(yè)當中曾發(fā)生過因財務(wù)數(shù)據(jù)不準確而必須重新上報收入的情況，而這些錯誤未能在關(guān)帳并公布財報之前發(fā)現(xiàn)。

人非圣賢，孰能無過

調(diào)查結(jié)果表明，許多企業(yè)依然面臨著多種挑戰(zhàn)，如輸入數(shù)據(jù)時的人為失誤、數(shù)據(jù)來源的不斷增加，以及使用過時的計算機系統(tǒng)。

BlackLine的澳大利亞和新西蘭地區(qū)副總裁Claudia Pirko表示：“這是不斷增加的數(shù)據(jù)來源和數(shù)據(jù)總量共同造成的結(jié)果，我們必須緊跟這種形勢，并想辦法緩解這種問題。”

“另外，還需要理解人為因素的影響，無論企業(yè)員工的能力有多出色，手動完成這項工作難免會有一定程度的人為失誤。”

Antony Ugoni是招聘集團Seek的全球匹配和分析總監(jiān)，之前曾領(lǐng)導(dǎo)澳大利亞國民銀行的客戶分析團隊，他表示，出現(xiàn)數(shù)據(jù)不準確往往是因為前端員工輸入了錯誤的數(shù)據(jù)。

“澳大利亞有許多公司擁有大量生日在1月1日的客戶，原因就在于前端員工沒有輸入正確的日期。”

“在公司總部，我們通常并不會去檢查在前端輸入的所有數(shù)據(jù)，而是直接提取數(shù)據(jù)并將其視為真實值使用。數(shù)據(jù)的背后總是隱藏著一些小問題，這可能會造成廣泛的影響。”

豐富的數(shù)據(jù)，錯誤的決定

當然，雖然數(shù)據(jù)質(zhì)量和準確性對于企業(yè)而言至關(guān)重要，但數(shù)據(jù)的解讀同樣關(guān)鍵。墨爾本商學(xué)院副院長兼營銷學(xué)教授、商業(yè)分析中心創(chuàng)始主任Ujwal Kayande表示：“企業(yè)很容易因為曲解所獲數(shù)據(jù)而做出糟糕的商業(yè)決定。”

“我認為很多時候，企業(yè)管理者并不十分了解數(shù)據(jù)分析技術(shù)，不知道哪些能做到、哪些不能做到，因此他們實際上沒能提出關(guān)鍵的問題。他們只是說‘這里有一組數(shù)據(jù)，我需要從中獲取洞察’。如果的確不知道這些專業(yè)洞察是如何形成的，你將無法對數(shù)據(jù)分析師提出切中要害的關(guān)鍵問題，因此就可能會得到一堆相當不切實際的分析，進而被嚴重誤導(dǎo)。”

“管理者只關(guān)注數(shù)據(jù)本身，而不管背后的數(shù)據(jù)生成機制，結(jié)果做出愚蠢的決定，這樣的例子不勝枚舉。”

Kayande表示，數(shù)據(jù)分析技術(shù)帶給會計師的好處就是能夠“洞察未來”，但前提是所用數(shù)據(jù)得到了正確的分析。

“我認為會計師是非常寶貴的人才，因為他們實際上可以幫助你從數(shù)字的角度了解企業(yè)所處的狀況，這是關(guān)鍵所在。他們可以讓你通過企業(yè)的歷史數(shù)據(jù)了解企業(yè)目前的狀況。”

Kayande表示，一般來說，會計師更多地專注于已發(fā)生的事情，然后從中了解公司的現(xiàn)狀。

“數(shù)據(jù)分析可以讓你洞察未來，并就可能發(fā)生的情況進行評估，找出對公司至有利的方案。為此，你需要專注于分析的能力，尤其需要預(yù)測能力。過去，許多分析功能無法實現(xiàn)，因為我們?nèi)鄙傧鄳?yīng)的工具，但現(xiàn)在我們完全可以做到。”

過時的會計系統(tǒng)

BlackLine的Pirko表示，許多企業(yè)在會計實操中缺乏自動化且技術(shù)落后，這也會導(dǎo)致數(shù)據(jù)問題頻發(fā)。

“尤其是在會計行業(yè)，大量企業(yè)仍在使用過時的技術(shù)來整合數(shù)據(jù)。”

我們依然會經(jīng)常聽到，有人還在用Excel來結(jié)賬。“毫無疑問，由于人為因素，這至終會導(dǎo)致數(shù)據(jù)更加不準確，且分析結(jié)果的可信度也不高。事實上，數(shù)據(jù)來源會不斷增加，因此必須找到更好的方式來管理數(shù)據(jù)。”

Pirko表示，會計系統(tǒng)和銀行系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)處理在許多企業(yè)會計實操中依然需要人工完成。

“會計師真的不應(yīng)該把大量時間用在對數(shù)據(jù)進行交叉核對和驗證上。但不論你所在企業(yè)的規(guī)模大小，你都需要完成校驗任務(wù)。問題雖然相同，但規(guī)模較小的企業(yè)沒有能力雇傭額外的人力，導(dǎo)致情況變得更加復(fù)雜。”

“自動化可以在這方面發(fā)揮重要作用，有助于更加高效且正確地提供財務(wù)報告和數(shù)據(jù)分析。”

了解數(shù)據(jù)需求

澳大利亞分析學(xué)專家協(xié)會（Institute of Analytics Professionals of Australia）主席Ugoni說道，“企業(yè)必須非常清楚自己需要解決的問題以及相應(yīng)的分析解決方案可以創(chuàng)造的價值。”Ugoni認為如果企業(yè)打算聘用一名數(shù)據(jù)分析師，就必須要有明確的方向。

“對于數(shù)據(jù)分析以及我們在Seek運用分析技術(shù)的方式，有一點非常重要，那就是必須十分清楚進行數(shù)據(jù)分析的原因。我至不愿意看到的是，有人認為只要招聘幾位數(shù)據(jù)分析師就能夠解決一切問題。對此我想說的第一件事就是，一定要清楚到底想讓他們分析什么。”

如果正在考慮使用人工智能進行數(shù)據(jù)分析，Ugoni也建議要保持謹慎的態(tài)度。

“你期望從人工智能完成的任務(wù)中獲得哪些價值？企業(yè)不應(yīng)該說，‘我們制定了人工智能戰(zhàn)略’，而應(yīng)說，‘我們制定了清晰的業(yè)務(wù)戰(zhàn)略，并利用人工智能來實現(xiàn)該戰(zhàn)略。’”

“身處當今時代的一大好處是，由于存在大量的開源技術(shù)，即便小型企業(yè)也有能力開展數(shù)據(jù)分析，因為獲取客戶數(shù)據(jù)從未如此簡單，而存儲這些數(shù)據(jù)以及分析這些數(shù)據(jù)的成本也從未如此之低。”

“如今，需要耗費大量時間和成本的其實是培養(yǎng)對數(shù)據(jù)進行適當分析的能力。”