留学就业：在财务会计领域建立数据科学的分析能力(中)
上一篇文章中，我们聊到了数据科学对于财务人员的重要性。并开始讨论财务人员需要具备的数据科学知识。今天，我们继续这一话题。
财务和会计专业人士需要知道什么？
虽然管理会计师可能不需要成为专业的数据科学家，但他们确实需要更高的数据科学和分析技能，以便从数据中获得洞察力并实现更有效的决策制定和控制。
未来准备就绪的会计师将需要增强以下方面的能力和技能：
统计-发现数据提供的模式和见解；
数据应用的一系列领域，例如数据治理、数据架构、数据创建和存储、数据转换（提取和转换）、数据操作和建模，以及包括机器学习和算法在内的技术技能；
业务领域和应用程序结合对业务的深入了解以识别问题和机会，并开发洞察力和智能解决方案，包括使用工具实现更好的可视化和集成工作流。
业务和领导能力将继续成为实现有效沟通（对技术化的数据分析结果进行商业性的表达）、结果解释和相关决策建议的重中之重。
Daniel Smith强调了数据科学领域不断变化的格局，这是一门不断发展的学科，涵盖业务需求背景下的数据和数据工具、统计和机器学习。尽管当今对数据科学专业人员的需求正在迅速增加，但随着人工智能的进一步发展，数据科学将更加融入管理流程。
因此，随着未来几年，业务从数据科学转向人工智能，知识需求将发生巨大变化。
数据科学和机器学习正在为财务和会计专业人士提供新机会的基础领域包括在以下方面发挥更大作用：
欺诈、审计和证明领域的问责制和透明度；
规划和分析有助于改进预测、基于驱动因素的成本核算和盈利能力建模以及供应链；
数据管理和治理，以确保可靠性、可比性和一致性；
决策和保障相关性、正确理解和成本/收益。
为了应对数据和技术日益发展的重要性，IMA发布了针对数字时代专业人士的增强型管理会计能力框架。技术和分析被列为一个独特的知识领域，包括四个能力领域，涵盖信息系统、数据治理、数据分析和数据可视化。
支持会计和财务专业人士的学习和发展方法
强生全球金融正在投资开发其财务计划和分析(FP&A)卓越中心的高级分析能力。这项投资旨在确保全球财务职能更加专注于规划和分析，并整合运营和财务规划流程。
通过构建标准化流程和单一的规划工具和数据仓库，它们可以实现业务部门之间更好的集成。他们有标准化的报告和自动化的可重复任务，通过自助仪表板报告和诊断提供更强大的描述能力。
在当前阶段，他们正在投资损益表、现金流量表和资产负债表预测、规范分析（例如定价）和认知服务（例如聊天机器人）的预测分析。
参考文章：
https://www.ifac.org/knowledge-gateway/preparing-future-ready-professionals/discussion/building-data-science-and-analytics-capabilities-finance-and-accounting
撰稿：Ivy
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