『壹』 行業前景：數據區塊鏈技術將如何影響會計及審計
1.區塊鏈在支付領域：金融機構特別是跨境金融機構之間的對賬清算、結算等成本較高，也涉及了很多手工流程；區塊鏈技術應用可以降低金融機構間的對賬成本及爭議解決成本，顯著提高支付領域的效率，同時金融機構更容易處理小額跨境支付業務，有助於普惠金融業務的實現。
2.在清算結算領域：不同金融機構間基礎設施架構、業務山逗流程各有不同，涉及很多人工處理的環節，極大增加業務成本，容易出錯。應用區塊鏈技術，結合第二點說的鏈上資產，即可完成點對點實時清算與結算，從而降低價值轉移成本，縮短時間，提高效率，並且交易雙方可以獲得良好的隱私保護。
3.資產管理領域：股權、債券、票據等資產由不同中介機構託管，提高了資產的交易成本，帶來憑證偽造的問題。應用區塊前孝鏈技術，將此類資產數字化，成為鏈上數字資產，以區塊鏈不可逆、不可篡改、公開等特性，提高資產交易效率，降低資產管理成本。
由於區塊鏈的特性是不可逆、不可篡改，使得信息保密安全，點對點交易傳輸，去中心化，使信息可靠追溯；從而降低中間成本、提高效率，它不僅僅用於會計審計當中，同時還可以應用於各行各業，現在我們也能從各行各業的運轉背後都可以看到區塊鏈協作運轉的模式，因此區塊鏈必將廣泛而深刻的改變人類的生活方式，因此整個生活服務將進入區塊鏈時代。在這個互聯網發展過程當中，區塊鏈+實體行業、區塊鏈電商、區塊鏈社慧唯稿群運營都可以運用到區塊鏈技術。
『貳』 你覺得區塊鏈技術可以解決會計上哪些問題
區塊鏈分布式資料庫，在企業會計信息系統中能實際應用。
區塊鏈分布式資料庫好比是一個公共賬本，自然應該可以記錄企業會計信息。
任何需要保存的信息都可以寫入區塊鏈，也可以從裡面讀取，所以它是資料庫。
一種共享的、分布式資料庫技術或兆，可以通過分布式資料庫來識別衫蠢租、傳播和記載信息的智能化對等網檔判絡。
『叄』 區塊鏈與人工智慧究竟誰會是財務工作的終結者呢
根據權威機構預測，未來會深刻影響會計從業人員的IT信息技術分別是：區塊鏈技術、智能ERP、雲計算、人工智慧等。尤其是 區塊鏈 技術，最近受到廣泛的關注。也有人把區塊鏈形容成會徹底顛覆財務的技術, 真的是這樣嗎?區塊鏈這個技術和財務到底有什麼關系，如果不懂區塊鏈會被淘汰么？
回答這個問題之前，首先，我覺得還是有必要先說一下什麼是區塊鏈，區塊鏈的本質是一個去中心化的分布式賬簿，數據可追溯，不可篡改。去中心化，那麼誰是那個中心呢？拿我們的貨幣來說，央行是發行貨幣的，去中心就是用不著通過央行發行貨幣了，比如大名鼎鼎的比特幣，就不是央行發行的。當我們談到分布式的賬簿，我們自然而然的就就想到了財務的分類賬，那麼分布式的賬簿，是不是財務的分類賬呢？實際上分布式賬簿包含的范圍要比分類賬大得多，應該說分布式賬簿包含了所有交易的所有數據，合同、票據等等，當然也就包含了財務信息。
區塊鏈 技術具有三個明顯的 特性 :公開性、安全性和唯一性，根據區塊鏈的這些特性呢，在需要信任的領域、在需要效率的領域、在需要安全的領域都是大有可為。可以想像，財務造假在區塊鏈上將比登天還難，即使你進行最輕微的造假，由於數據是不可逆的，不可篡改的，追溯核查時也無處遁形。如果你財務本身就沒有這些問題，就不必擔心。所以從目前看，區塊鏈並不能對財務帶來很大的沖擊。 就好比我們實行電算化這么多年，是不是所有的信息都錄入到ERP系統中了呢？ 所以說，區塊鏈這個技術呢，並不能替代財務會計的很多功能，也不能夠幫助我們去做決策分析這樣的事情，區塊鏈技術即使成熟了也不可能獨立對財務產生深刻影響，區塊鏈更多的影響是在思想和流程方面。
實際上相比區塊鏈，對財務影響更大的是 人工智慧、雲計算、智能ERP ，如今移動互聯網與人工智慧逐步滲透到了大眾生活的方方面面，會計工作也將因此而受到沖擊，並且沖擊的力度會越來越大。比如說，自從財務軟體問世後，繁瑣的總分類賬、明細賬不再需要會計人工登記，月末結賬只需輕點滑鼠就可以完成。網銀出現後，出納的大部分工作也都移到了網路。記得手工帳時代，會計們最提心吊膽的就是月末結賬，做不平賬是司空見慣的事，能快速找出報表不平原因的會計是財務骨幹，未來的財務總監。當財務軟體出現後，憑證與賬簿自動平衡，多少老會計引以為傲的技能沒了用武之地。
最近還有兩條新聞應該引起會計人的重視，一個是全球最大的會計師事務所之一DTT公司推出了財務機器人；另一個是海爾財務中心引入人工智慧，要大幅裁減上千名財務人員。這兩條新聞有一個明顯的共同點，都是信息技術沖擊傳統的會計領域。一個是近在眼前的技術取代會計人，另一個是人工智慧未來將終結會計工作，相信大多數會計人看了以後會有一種前途堪憂的感覺。有機構預測，10年後財務會計需求將削減 2/3 ,大量傳統財務人員面臨轉型或者失業。也許未來大學不會再有獨立的會計專業，若干年以後可能不會再有專職的會計人員。不用懷疑，就如你可能相信隨著自動駕駛技術的發展，10年後不會再有司機這個職業一樣。 科技 的進步會把簡單重復、規則性強的工作交給人工智慧。如果現在會計人員還是一味埋頭於會計核算工作，一方面這樣的工作對企業而言是低價值的，另一方面這樣的工作也不會給自己帶來太多的價值。
那麼，普通會計人員未來的出路在哪裡呢，我認為只有不斷學習ERP系統知識、預算管理、內部控制、決策支持、風險管理、成本分析等內容，從傳統的財務人員轉型為 管理會計 人員，不斷提升財務與企業實際業務的融合能力，預測商業需求及制定策略決策的能力，從而支持企業的戰略決策分析，實行成本控制，推動企業業績提升，做企業價值的創造者，更多的幫助管理者做好經營與管理決策，只有朝這個方向努力，才能大大降低人工智慧替代的可能性。親愛的小夥伴們，對於這個問題，您有什麼看法呢，歡迎在評論區留言，一起來討論。
『肆』 你覺得區塊鏈技術可以解決會計上哪些問題
區塊鏈技術是使用計算機解答一些人類大腦無法計算出的命題，這些命題一般沒有辦法通過反推來進行判定，只能一個數字一個數字的試，所以這就是我們傳說中的挖礦。所以計算機的計算能力越強，就越容易試到正確的數字，就說明我們挖礦成功。
而這和會計上面的那些運算是完全不一樣的，會計上面大部分都是使用的浮點運算，這完全都是兩碼事。
『伍』 大數據和區塊鏈技術對會計行業的變革
大數據和區塊鏈作為當下最熱門的技術，對會計行業的變革有著非常重要的影響。大數據技術提高了可數據化會計信息的數量，使得原有的財務信息和非財務信息得以數據化，擴大了財務人員特別是高級財務人員的管理范疇。會計在信息化的變革之中，面臨著會計信息的可靠性無法得到保障，虛假的會計信息數據化反而會影響營銷管理決策，而區塊鏈技術的誕生很好的解決了會計數據的可靠性問題。會計行業要抓住機遇，積極利用大數據和區塊鏈技術，促進行業的變革，同時，會計從業人員也要通過提升自身的職業素養來適應行業變革。
大數據對會計數據信息方面，因大數據本身特點，當企業涉及到大數據分析方面，更多的是需要總體的數據而不是抽樣的數據樣本，需要是數據的整體關系而不是的單個的數據，以使增強會計數據信息的相關性。會計數據信息可以通過大數據平台，得知不同企業對同類型項目所採取的會計處理方式以及核算方式，企業之間可以更容易進行比較。同時，在大數據背景之下，企業通過互聯網，可以及時處理和傳遞會計數據信息，保證會計數據信息的及時性。
區塊鏈因其「去中心化」的思想，應用於處理會計數據信息之中，可以有效保障數據之間的相關性，同時因區塊鏈的去信任性、去中心化，也加強了信息傳輸之中的安全性，可以最大程度上防止盜取、篡改信息，從而使得信息安全問題得以解決，保證了會計數據信息的可靠性和真實性。同時在區塊鏈技術之下，當信息有新的更新的時候，所有的節點上信息都會進行更新並且不可修改，使得信息的及時性更強。區塊鏈在對信息記錄之時，需要鏈網之中的用戶進行確認記賬行為的真偽，通過記錄則不可修改，每一方因為實現數據利益最大化，從而使得一些不良現象徹底消失。
會計從傳統簡單的記賬到如今的合理納稅，以後將會通過對財務數據的管理，進行更多方面的管理。在大數據和區塊鏈的促進之下，會計之前的財務會計和管理會計分支將會融合。大數據技術和區塊鏈技術的引入，所帶來的新平台，將會使得會計人員不僅成為會計專家，也有可能成為大數據方面進行專業管理的編程人員，即有多類輔助技能的會計人才，成為新時代下有突出價值的新型會計人才，將會促進管理類會計與財務類會計的加速融合。
大數據以及區塊鏈技術，融合會計數據信息，提高了會計信息的數量也保證了會計信息的質量，使得財務管理能力成為會計人員的必備能力，高級會計人員的管理能力將獲得強力突出。從事基礎會計工作的會計人員也面臨會計行業的變革考驗，需要更多掌握管理會計、信息決策方面出發。
面對會計數據信息海量的數據，會計從業人員需要通過大數據技術、掌握多種高效的數據分析方式，綜合分析判斷數據信息，從而幫助企業做出正確的預案，同時提出問題的解決策略。會計人員將計算機技術與會計知識的有機結合，利用大數據、區塊鏈技術，逐步將傳統賬簿修改成以大數據、區塊鏈技術為基礎的新型平台。
『陸』 數字經濟時代，財務管理新變化
文章來源於公眾號：洞見學堂
作者：王勇 謝晨穎
【導讀】
數字經濟時代，「大智移雲物區」等數字技術已經成為重塑各行各業的重要力量。財務管理作為企業管理的重要內容，也受到了巨大的影響和沖擊。傳統財務的工作流程、管理模式、管理理念、組織架構等各方面都發生了不同程度的變化。企業的財務管理正在從電算化、信息化，逐漸走向數字化、智能化。
數字技術的進步會給財務管理帶來怎樣的改變？本文將從財務決策、資金管理、成本管理、財務職能、財務報告和財務風險六個方面闡述數字經濟時代財務管理發生的變革。
1. 財務決策：從依賴經驗的直覺決策到數據演算法驅動的科學決策
長期以來，管理者通常憑借經驗、直覺、判斷力來進行決策，雖然也會通過獲取數據進行模型的計算得出結果，但 在過去，受限於技術能力，數據獲取不全面，導致很多決策模型無法使用，財務決策僅僅建立在企業內部「財務小數據」的基礎上，包括收入、成本、利潤、資產、負債等，難以做出合理的決策。
數字經濟時代，大數據的大量性（Volume）和多樣性（Variety）給管理者使用決策模型提供便利，可以得出更加科學合理的結果。 大數據不僅能收集到財務信息，也能收集到非財務信息；不僅能收集結構化數據，也能收集到非結構化、半結構化數據；除了企業內部業務數據，更延伸到企業外部，包括所屬行業、供應鏈、競爭對手、監管機構、政府部門等所有利益相關者的數據。數據和演算法通過機器學習的方式不斷自我優化，進而用「數據決策」替代「憑直覺經驗和拍腦袋式決策」。
以投資決策為例，在進行投資決策時，過去的決策者在決策時無法掌握所有信息，且容易受到個人風險偏好、認知偏差的影響，造成決策的主觀性。基於大數據的投資決策模型糾正了決策中的非理性問題，得出的結論更加的科學，提高投資決策的合理性和准確性。同時，通過建立量化投資模型幫助決策者處理海量數據，決策者能夠在短時間內對影響投資結果的因素進行多角度分析，如經濟周期、未來預期、盈利能力、心理因素、市場等，根據模型分析結果做出投資決策，極大提高了投資效率。 有實證研究表明，企業的投資規模、投資回報率與大數據發展指數之間呈正相關關系 ，即大數據的發展有利於企業做出更好的投資決策； 同時，大數據發展指數與企業融資效率、內源融資率及債務清償率均呈正相關關系。 大數據能夠提升企業融資決策的質量。[1]
谷歌採用「The Machine」演算法，通過或否決新的投資和後續投資。 通過收集某特定公司的市場數據、融資金額、聯合投資合作夥伴、以前的投資者、行業領域以及以前估值與目前估值的差額等方面的數據進行分析，用紅綠燈系統來考核某項投資指標體系，綠燈表示投資機會良好，紅燈表示不投資，黃燈表示需謹慎行事。在使用初期只是作為投資盡調的輔助配角，現在其AI演算法已經進入投資委員會，可以對投資進行評估，且評估結果的准確率很高。
2. 資金管理：從內部資金管理到全產業鏈資金管理
傳統財資管理系統中更多是平面化財資管理，將財資管理的重點放在賬戶管理、資金結算、資金劃撥、資金對賬等交易性處理流程上，主要是對企業內部資金的管理。
數字經濟時代，隨著數字技術的不斷發展，可以支撐更加復雜多樣的資金管理模式，財資管理將從平面走向立體。企業的資金管理不再局限於內部資金的集中管控和調配，而是向供應鏈金融模式轉變。 利用大數據、AI、雲計算等技術，可以對產業鏈資金流動進行靜態和動態監測管理。 上至供應商，可以開展供應鏈金融，做應收賬款保理；下到消費者，可以做消費信貸，盤活全產業鏈資金。[2]
蒙牛集團 在企業內部搭建了資金共享平台，實現對資金的集中管控。由集團總部統一調度、管理和運用所有的資金。大量實時匯總的資金大數據，使現金流預測模型更加精確，讓集團對內部資金的管理更精細、更高效、更主動。除了內部資金管理，在企業外部，蒙牛還 建立了服務於上下游的供應鏈融資平台 。通過 「互聯網+大數據」 ，從蒙牛上下游、奶源等第一層直聯的約上萬數量合作夥伴群，逐步延伸到第二層的上百萬數量的蒙牛生態圈夥伴，實現高效、低成本融資。目前，蒙牛已與多家金融機構合作開展供應鏈金融業務。通過EAS系統和銀行在數據渠道上打通，上下游企業可以直接登錄蒙牛供應鏈融資平台，高效融資，使得以蒙牛為核心企業的生態圈更加 健康 。
3. 成本管理：實現精細化核算、前置化管控，優化成本控制
在 成本核算 方面，作業成本法是現在較為精細化的管理方式，但基於技術條件的限制，很多作業層面的數據難以收集，導致實施起來較為復雜和困難。
數字經濟時代，隨著大數據、物聯網等技術的興起， 生產或服務中的每一步驟甚至每一個細節都能夠被各種智能儀器收集到 ，並傳遞到數據處理中心進行處理。企業能夠 方便快捷地獲取、篩選與成本相關的各種數據 ，避免了繁瑣的人工篩選數據的過程，使得作業成本法得以便捷的實現。 同時，成本數據的收集更為精確和全面，便於確定成本動因、識別增值作業 ，精細化成本管理，優化成本控制過程。實際上，由於智能設備和物聯網的應用， 一些傳統的間接費用變為直接成本 ，即使需要分配間接費用，也能找到較為 精確的分配因子 。
Amani等(2017)對 數據挖掘技術在成本管理應用 中的幾個層面進行了綜述，分別是設備層面、流程層面、施工層面、產品層面和項目層面。其中，在設備層可以用數據挖掘來評估設備製造成本，從而提高設備檢查和維修的精確度， 追蹤設備更新成本 ；在流程層數據挖掘技術用來 在成本核算中確定成本驅動因素 ,並幫助 制定轉移定價 的決策；在施工層通過創建神經網路系統，實現快速且 精確的成本評估 ；在產品層數據挖掘可以用以預測產品單元的成本、評估產品生命周期成本；在項目層數據挖掘可以協助建立成本評估體系，包括有形產品和無形產品,如軟體和應用等。基於全過程、多層次的原則，財務可以 在數據挖掘技術下實現對成本的精益管理 ，這是大數據技術在成本管理領域的重要應用場景。
此外，傳統的成本控制是在成本發生後進行事後追蹤。隨著數字技術的應用，成本、費用被細分成不同的子類，針對不同子類都可以進一步向前延伸，建立專業的前端業務管理系統，如商旅管理系統、品牌宣傳管理系統、通信費用管理系統等等。[3]這些前置業務系統和財務系統之間實現無縫銜接， 將成本費用的管理前置到業務過程中去，實現前置化、過程化的成本控制和監督 。
4. 財務職能：從交易記錄、核算監督到決策支持、價值創造，實現業財深度融合
傳統財務的主要工作是承擔企業的財務核算和監督職能，進行報表的編制、資金結算、報送財務信息等基礎性工作。財務角色定位局限於賬務處理、薄記經營活動，財務部門只是職能部門，不能產生附加價值，是「後台」角色。
數字經濟時代，財務的職能將發生重大變革。 以「憑證」為起點的傳統財務會計將逐漸被自動化和智能化，很多重復性、規則性的財務工作會被財務機器人所替代，更多財會人員被釋放出來，新的財務管理模式將實現「無人會計」 。
麥肯錫《自動化和人工智慧如何重塑財務職能》中顯示，大多數財務活動都存在自動化計劃，其中以交易型活動最易於自動化，對於一般的會計活動而言，77%的活動是可以全自動化的，12%的活動可以高度自動化。牛津大學研究者也曾預測，未來20年，在英國會計行業中，財務行政人員和注冊會計師可能被機器完全替代的概率分別為96.8%和95.3%。
財務人員正在從以交易處理為主的財務會計向決策支持為主的管理會計轉型，轉變為賦能者和創新引領者 。藉助大數據挖掘技術，發現業務經營中存在的問題、企業潛在的發展機會，參與經營決策，並更多承擔資金管理、預算管理、風險管控等高價值工作，全面參與到企業的經營管理和價值創造活動中去。
同時，傳統財務工作相對獨立、封閉，很難與各項業務工作有效的融合,「會計和業務兩張皮」現象較為常見。數字化時代，一切業務數據化，一切數據業務化， 財務工作將與業務工作高度融合。 業務信息系統和財務信息系統在輸入、處理、存儲和輸出等各個環節共享，業務和財務人員之間的組織和職能劃分將會逐漸消失。在數字技術、智能技術的加持下，會計人員的部分職責會轉移到業務人員身上， 「人人財務」的趨勢逐漸凸顯 。（「人人財務」表現為財務即業務，業務即財務；人人皆財務，財務皆人人。）
新奧集團 是一家業務版塊廣泛、子公司眾多的大型集團公司，其財務共享中心日常業務種類繁多，且有相當一部分業務流程需依靠人工完成，員工工作強度大、耗時久。在財務數字化轉型中，新奧集團利用IBM RPA（機器人流程自動化）、規則引擎等技術，打造自動化財務機器人， 引入虛擬員工，在財務共享中心上崗 。自動化機器人代替人工完成業務流程中重復度高、規則精確和吞吐量大的任務，以及跨崗位的多人操作、跨數據源的數據核對等；只有異常處理、需要創意和決策的任務才交給人工操作。 藉助RPA技術，新奧集團財務共享中心不僅更快速、更高效地完成工作，而且最大限度釋放員工價值，讓員工做對企業有更高附加值的工作。
美的集團 在財務數字化轉型中，構建了財務共享平台，重新架構了管理體系，真正實現了 「業財融合」。轉型後財務人員從重復投入和效率低的境況中解放出來，將更多資源和精力投入到輔助經營中。 財務職能由「辦公室」型財務轉變成「業務型和經營管理型財務」，通過深入了解業務，深度分析各業務領域的經營數據，為業務部門提供有力的數據支撐，支持企業經營管理決策，提升經營價值。另外，集團重新設置了 財經 各模塊職能崗位，比如 財經 管理部的「預算管理專員、成本管理專員、會計管理專員、研發成本管理專員、資金管理專員」等崗位設計， 所有財務工作側重於參與企業經營管理，而不是會計核算。財務人員從傳統的日常記賬中解脫出來，走進前線，參與到業務中，為業務提供決策支持。
5. 財務報告：從定期、標准化報表到實時、多樣化、全面化報表
傳統財務報告通過對經濟業務的確認、計量和報告，定期提供標准化的財報，有三個特點：一 是主要提供財務數據，非財務數據很少呈現 。財報很難全面展現企業的財務狀況、經營業績與發展前景。 二是標准化 ，即對所有使用者提供相同的格式和信息，不考慮信息使用者的個性化需求。 三是滯後性 ，傳統的「三表一注」面向過去，按季度或年度定期編制，對企業經營狀況的反饋是滯後的。
隨著大數據、雲計算、人工智慧、圖像識別、機器學習等各種技術的出現，正在不斷改變會計信息加工的規則和方法，一些機構已經開始藉助於人工智慧演算法，實現憑證的智能編制和報表的智能生成。可以 根據不同用戶的需求，提供多樣化的財務報告 ， 滿足不同層級用戶的多樣化需求。 這些報告不再局限於財務信息，還包括大量非財務信息，財務報告走向精細和全面。也不再局限於定期報告，而是可以做到 實時化、可視化 。財務數據實時採集、實時核算與分析、實時傳輸與報告，為企業經營決策提供支持。
其中，區塊鏈技術給財務報告帶來的影響是革命性的 。企業外部信息使用者及其內部信息需求都能夠通過共識機制快速確定。每一個企業參與者都可以 提出多樣化的信息需求，通過區塊鏈技術能夠生成並發布各種樣式、內容、結構、目的的財務報告，如 以經濟事項為基礎的報告、全面收益報告、相互式按需報告 、 實時智能財務報告 以及 智能分析報告 等，極大地克服了現行財務報告的諸多局限性。
德邦快遞 的客戶量大、單量大，流轉數據大，對報表的時效要求非常高。通過構建業財一體化系統平台，梳理業務單據與財務憑證之間的數據關聯，德邦快遞實現了90%憑證的自動生成、審核，每月自動處理200萬份業務單據；設置的各項報表架構和業務規則，自動歸集、計算、輸出報表，每次報表編制時間由4小時縮短至60s，實現 報表智能編制、實時查詢 ，滿足管理者對報表時效的高要求。
6. 財務風險：從依靠人進行風險管控到機器自動識別風險、提前預警
財務風險包括籌資風險、投資風險、現金流風險等。傳統財務風險管控主要依靠財務人員搜集信息，進行風險識別時需要搜集的數據量龐大，財務人員難以整合多種渠道的數據，難以進行關聯信息查詢和擴展，效率低下，風險控制的成本較大。
隨著大數據、人工智慧等技術的廣泛應用， 財務風險管控有了更先進的演算法、模型和工具 。藉助監督式學習演算法、知識圖譜等技術，把人類具有的直覺推理加以形式化或機器模擬，可以 大量處理會計信息、供應商管理審查信息、應收賬款賬齡信息等，對財務風險形成預判能力。 通過建立數學模型對不同風險因素進行組合分析，使企業能夠在較短時間內 迅速識別潛在風險並進行精確的量化分析 ，進而實現對財務風險的及時控制。此外，根據大數據的分析結果設立預警指標與臨界指標，還可提醒管理者 在財務風險發生前就做出應對措施 。
德勤認為機器學習可以解讀財務人員對於風險的反應方式，從而在沒有回饋或干預的情況下自主採取行動，根據持續的信息流快速反應，進而降低財務風險，使財務不需要在人的干預下就可以自主驅動智能工具，實現無人化的風險管控。
阿里巴巴 為了保持現金流的穩定性和充足性，防止現金流風險， 建立了大數據財務風險預警體系 ， 將產生財務風險的內外部經營環境等抽象因素數據化， 利用大數據處理技術對各種風險因子異常變化情況進行識別， 任何涉及到現金流的風險因子出現異常，預警體系都能夠基於大數據分析處理進行主動識別，並預警潛在的現金流風險，通知管理人員及時進行風險的管控 。與傳統財務風險預警體系不同，大數據財務風險預警體系在雲技術的支持下能夠實現事前預測、事中處理、事後管控的實時動態監控。
【 小結 】
數字經濟時代，在大數據、雲計算、區塊鏈等數字技術的沖擊下，傳統的財務管理模式發生了深刻變革。財務決策從經驗驅動變為數據驅動，資金管理從內部管理延伸到全產業鏈、生態圈的管理，成本核算精細化、成本控制前置化，財務職能從核算監督到決策支持、價值創造，財務報表從定期、標准到實時、多樣，財務風險管控從依靠人到機器自動識別、提前預警。企業要抓住數字經濟的時代機遇，加快財務管理的數字化轉型，充分發揮財務在數據方面具有的先決性優勢。
參考文獻：
『柒』 標題 藉助於大數據和區塊鏈你認為會計信息系統未來的發展模式應該如何
與其他子系統之間的銜接度加強，向企業管理信息系統靠攏。
隨著計算機技術的發展，大數據和區塊鏈作為時下最矚目的兩項前沿技術正在逐步運用到實踐中。而會計作為任何一行業都不可缺少的職業之一，勢必也會受到這兩項新興技術的影響。大數據技術使會計信息在數量上有爆炸式增長，區塊鏈技術的誕生提高了信息的准確性,因此會計職業將在廣度和精度上迎來新發展。
隨著無紙化會計的產生，會計電算化廣泛應用於各個企業管理與結算等業務。金蝶用友等類似的軟體應運而生，通過設置登陸身份與許可權，在網路管理平台上直接鍵入相關交易資金業務等事項，大大地提高了工作效率。會計電算化軟體採用大型穩定的資料庫，財務用模塊化構，建整個系統，使得會計核算更加規范化，企業的管理水平得以提升。與此同時ERP系統也存在不少缺點。但會計軟體的更新換代遠跟不上計算，機系統的革新，會計軟體開發的停滯不前，很大程度上制約了財務會計整個行業的進一步發展。二是員工登錄會計信化系統都須通過加密的，登陸方式，盡管如此，還是不能避免某些不法分子通過盜取操作員的登陸密碼進行違規操作，偽造會計數據時期缺乏真實性，目前的操作日誌監控還不能有效防範這一行為。三是專業化模塊處理無針對性，操作上都過於繁瑣，查詢與及盤點都較為粗略，容易出現差漏。四是成本和折，舊費的分攤核算方式計算上准確但實質上方法粗放，工作量也大。無論是手工做賬還是電算化後的會計核算，無法及時獲取產品相對精確成本，數據這一缺陷都未解決。