bg电子游戏平台智能会计精细核算明细级核算夯实数据基础

2025/03/05

　　在数据为王，内外部经营环境瞬息万变的形势下，传统会计核算方式所带来的问题日益凸显，业财数据脱节、数据粒度粗、核算效率低、分析时效差等一系列问题使得企业无法快速应对内外部环境变化，难以进行高效管理决策。

　　智能会计通过实现到“交易级、订单级、明细级”的核算，有效实现业财数据衔接、精细实时核算，为企业开展精细化业财数据分析提供坚实的数据基础，从根本提升企业财务数据服务能力。

　　《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和 2035 年远景目标纲要》中提出“加快推进会计数字化转型bg电子游戏平台，是建设数字中国的必然选择”，随着企业管理精细化水平的提升，以及信息化技术工具的发展，当前的会计核算正在实现由传统核算步入精细核算：

　　● 多维核算：由满足对外出具法人口径核算报表向对内多维度核算转变，支持企业获取产品、项目等精细口径核算数据，支持内部管理；

　　● 明细核算：由按照组织、产品大类等粗颗粒度核算向明细级、交易级、订单级核算转变，促进业财数据深度融合，支持财务分析业务溯源；

　　● 实时计量：明细级核算使得实时核算成为可能，使得企业能够进行更加高频的分析预测、日成本管理，快速应对内外部环境变化；

　　● 价值创造：由规则处理引擎向业财数据资源平台转变，通过精细多维核算数据积累，为经营分析、预算预测提供坚实的数据基础，促进数据价值释放。

　　大型企业基于智能会计构筑数据服务能力，即通过智能会计实现精细、多维的业财大数据积累，从根本解决业财数据弊病，有效支持企业管理分析、业务经营、战略决策。

　　在传统核算方式下，企业财务主要以满足对外披露口径进行会计核算，以及出具财务报表工作，在满足对内管理口径的精细化核算方面不足，难以为多口径财务分析提供核算数据支持。

　　由于核算精细度不足，导致企业在基于核算数据进行内部管理分析时，需要依靠二次加工方式获取数据，管理分析工作时效性差，数据质量难以保障。

　　通过智能会计实现到交易级会计核算，企业每一笔业务、交易的发生能够被实时记录并存储。同时bg电子游戏平台，智能会计将业务信息规则化、标签化，例如将产品、项目、客户、行业、地区等信息，以维度的方式转换为多维科目余额，为多维度财务分析奠定数据基础。

　　在传统会计核算方式下，总账系统主要满足法人口径核算需求。但随着企业管理分析需求增长，总账系统被迫承载了一定的统计分析辅助维度，随着辅助核算维度增加，出现科目及规则冗余，系统效率受到影响。

　　智能会计通过扩展核算模型维度，支持承载交易相关的统计分析维度信息，使得原来由总账系统所承载的辅助维度得以剥离，企业核算系统架构优化，核算系统运转效率得以提升，并能够同时满足法人及内部管理口径核算需求。

　　在传统核算方式下，会计核算的过程是逐步剥离业务信息的过程，核算数据无法与业务明细数据建立关联，导致企业无法对财务分析结果进一步向业务端溯源，出现财务“问题说不清、说不透、无法指导业务”的问题。

　　智能会计的财务数据加工过程中，不丢失业务信息，同时将财务数据与业务明细数据全面衔接，能够支持企业快速进行业务溯源、动因分析，有力提升财务反哺业务、支持决策的能力。

　　智能会计从根本解决了企业业财数据在传统核算方式下存在的数据衔接、数据口径、数据精细度等方面的问题，实现全面、精细的业财大数据积累，为数据深度应用、数据价值释放奠定坚实基础，助力企业在激烈的竞争中脱颖而出。

　　用友 BIP 智能会计利用智能化技术，以经济业务活动为依据，在业务事项发生时即进行最明细颗粒度信息采集，进行多目的、多口径、多方法的会计信息加工与分析。智能会计通过业务事项 - 会计事务 - 事项分录的三层架构，解耦业务与财务，在业务系统的灵活性和财务核算的规范性间取得平衡，实现细颗粒度、多维、实时的核算，重新定义业财融合模式，助力企业实时管控、赋能业务、控制风险：

　　全新业财融合方式，灵活解耦。基于事项驱动，解耦业务与财务，在多业务系统与各核算系统之间构建一个“精细、多维”的数据采集与核算平台，灵活应对业务变化，提高核算效率。

　　支持多核算目的，财管同源分流。企业可针对同一个业务事项，按不同核算目的，实现管财合一、同源分流，满足业务动态变化及财务核算要求：

　　● 事项会计中台实现将前端业务系统的“交易级、明细级、订单级”价值信息、业务维度信息涉及的相关数据抽取过来，识别其中与会计核算相关的数据并赋予核算标签，通过“业务事项 - 会计事务 - 事项分录”生成会计凭证；

　　● 基于事项会计中台所形成的法人口径的会计凭证以及对外披露所需的数据标签汇总的辅助核算维度，实现满足法人披露口径的会计核算；

　　● 基于事项会计中台所形成的内部管理口径的会计凭证以及管理分析所需的数据标签汇总的管理分析维度，实现各责任中心、内部管理口径核算，包括责任中心成本、收入、损益等，为后端的预算、经分提供基础数据。

　　数据汇聚成湖，业财融合深化。智能会计存储明细级核算数据，夯实企业经营分析的数据底座，支持从业务明细核算数据到财务核算多口径核算结果分析，也支持根据财务分析和核算结果层层穿透至原始凭证、业务明细，为全面预算、经营分析等深度数据应用奠定坚实数据基础。

　　海量数据高效处理，核算效率提升。基于数据湖、特征体系等技术，彻底改善了以往大数据背景下的业务数据的采集与处理瓶颈。智能会计系统可以应对具备大数据特征的企业（如新零售行业、平台型企业等）的大数据采集、处理的诉求，目前最高可以实现 5 亿行 / 月，包含业务维度、财务标签的信息，有力保障了精细化核算的海量数据存储要求及高性能需求。

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