管理會計在商業銀行的應用難點

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隨著近年金融改革的進一步深化，利率市場化改革的加速推進，金融脫媒的日趨加劇，互聯網金融風生水起，上市商業銀行股改紅利消失殆盡，“躺著賺錢”的時代已一去不復返了，已經進入凈息差逐步收窄、信貸風險快速暴露、凈利潤微幅增長的新階段。我國商業銀行業正面臨著嚴峻的轉型期，迫切需要在盈利模式和管理工具上進行轉型變革，而管理會計已成為商業銀行戰略傳導和精細化管理的重要工具，是提升核心競爭力和持續創造股東價值的重要手段之一。

應用現狀和再認識

管理會計在我國起步較晚，近年來我國商業銀行開始普遍重視和加強管理會計系統建設和應用工作。以搭建管理會計系統為平臺，以海量的客戶、賬戶、交易數據為基礎，通過一系列模塊運行處理，生成基于機構、渠道、部門、員工、客戶和產品等多維度業績評價信息，進而實現多維度盈利核算和分析。目前，我國部分銀行已經建立或正在建立管理會計系統，以實現多維度的業績價值管理。比如中國工商銀行自2008年以來在OneBank建設的框架下按照“統一平臺、統一數據、統一模型和統一方法”的原則形成了工商銀行管理會計建設的重要數據平臺—MOVA（managementofval-ueaccounting）；中國農業銀行自2009年以來在核心銀行系統重建后啟動管理會計系統一期和二期建設（MAP），形成了“三位一體”的管理會計體系；中國銀行自2009年以來在核心銀行系統重構后開啟管理會計系統1.0版本和2.0版本建設。

應用難點

近年來，我國部分商業銀行加快管理會計建設和應用并取得了一定成果，但整體應用層次和水平仍有待進一步提升，管理會計并沒有真正地發揮傳導經營目標、預算控制、資源配置、績效評價等作用。難點一：管理會計與銀行經營管理缺乏有效融合。一方面，長久以來銀行追求存貸款規模發展的理念已深入人心，業務部門難以在短期內迅速改變經營理念，對規模發展的關注度遠遠高于對價值創造的關注度，因此管理會計與銀行經營管理的全面融合仍存在較大困難；另一方面，管理會計自身建設和發展仍在探索完善中，離成熟應用尚存在一定差距。難點二：財務會計數據難以支持管理會計體系精細化管理要求。傳統會計核算所采集的信息并不是完整信息，僅僅是描述和保存企業經營過程中的事后信息，僅僅是實際發生業務信息的一部分，而更多關于客戶、產品等業務價值鏈條上的非財務數據信息，會計流程不會采集。我國商業銀行傳統會計是對不同層級機構會計科目的匯總整理，對大量客戶、產品和交易信息不會采集，因此開展分產品、分客戶核算存在一定的難度，以客戶、產品、渠道、員工等為主體的多維度業績評價也就難以準確實現。難點三：成本分攤制約管理會計成本盈利分析。成本分攤是管理會計最大的難題。我國大部分銀行的分支機構很龐大、層級多、人員多，如何將總行產生的費用分攤至分行、支行，如何將非經營性機構產生的費用分攤至產品、客戶和業務單位等，是一個艱巨而復雜的過程。目前極少有銀行能采用標準成本法進行成本核算，絕大多數銀行仍采用作業成本法進行分攤，但成本動因的劃分、成本分攤標準等方面仍依賴于人工經驗，且在實際操作中存在很大難度。而且在現行成本分攤方式下分產品、分客戶等維度的成本數據缺失或不合理，很難為各類經營管理層提供多層次、多角度的分析數據支持，也難以滿足資源最優配置、成本精細管理的管理要求。難點四：數據質量影響管理會計應用成效。管理會計系統建設不僅需要財會數據，更需要非財會數據，非財會數據是指業務數據和信息，如客戶信息、產品信息、渠道建設等。雖然絕大部分銀行都在不斷加強系統建設，提高自動化處理能力，但是在數據質量上還存在很多問題，主要表現為數據準確性和完整性欠缺、時效性和適應性不足，極大影響到管理會計系統的應用成效。難點五：管理會計人才隊伍缺失。財務工作人員對管理會計的重要性認識程度普遍不高，缺乏理論的學習和實踐的鍛煉。會計人員工作重點仍主要局限于財務會計的核算范疇，缺乏對財務活動的分析和管控，對非財務的信息掌握不充分，對管理會計的認識不夠、應用較少。由于缺乏相應的引進和培養機制，銀行管理會計人才匱乏，與實際需要形成極大缺口。

解決對策

筆者針對我國商業銀行業管理會計應用的難點，提出以下解決對策。重視宣導和應用，合理推進業財融合。明確管理會計的重要作用和地位，是開展管理會計工作的前提。各級管理層要重視管理會計工作，重視管理會計理念宣導和培訓。通過將經營效益要求納入到機構、部門、人員等維度的業績考核體系中，充分發揮績效考核指揮棒作用，讓商業銀行業管理層和員工從認識層面接受和認可管理會計理念，從注重規模轉變到注重效益和價值創造，促進經營管理模式的轉型。要合理推進業財融合步伐，把管理會計嵌入到相關業務層次、業務環節，以業務流程為依托，利用管理會計工具方法將財務和業務進行有機融合。利用大數據、AI人工智能推動管理會計應用。在大數據時代，管理會計邊界將會變得更加寬泛、內容更加豐富，會計信息與業務流程的關聯將更加緊密，管理會計也將向著智能化、業務化、業財融合方向發展。銀行在業務快速發展過程中積累了客戶數據、交易數據、外部數據等海量數據，數據已經成為銀行的重要資產和核心競爭力。商業銀行應充分發揮自身海量數據的優勢，引進大數據挖掘和分析新技術，利用管理會計工具充分挖掘產品和客戶價值，分析客戶需求變化，研究產品生命周期演變，切實提升管理效益。同時，應充分運用AI人工智能，將重復、簡單的工作交由人工智能機器人，釋放出更多的財務人員去提升管理會計分析和應用水平。建立健全成分分攤方式，逐步向標準成本法并行過渡。準確、合理的成本計量是管理會計效益成本分析的基礎。積極探索合理的成本分攤方式，并逐步從作業成本法分攤方式過渡至標準成本法與作業成本法并行階段。標準成本控制運用成本會計方法對經營活動進行規劃和管理，將標準成本與實際成本比較，以衡量業績，并按照例外管理的原則，注意對不利差異的糾正，以提高效率，不斷降低成本。加強數據治理提升信息質量，提高管理會計應用成效。管理會計系統應建立在銀行全部數據基礎之上，涉及到所有業務系統及管理信息系統，對數據顆粒度的要求非常高，其完整性、準確性和及時性決定了管理會計職能發揮的有效性。因此，應將數據治理納入公司治理范疇，通過建立組織架構，明確董事會、高級管理層、部門等職責要求，制定和實施系統化的制度、流程和方法，開展制度性探索，結合實際情況設置首席數據官等，確保數據統一管理、高效運行。數據治理涉及面廣、專業要求非常高，需要上下條線聯動、左右部門聯動、業務與科技聯動。加快管理會計隊伍建設，引領管理會計發展方向。現代管理會計將運籌學和數理統計學中的方法吸收、結合到會計中來，使之能夠把復雜的經濟活動盡可能地用簡明、精確的數學模式加以表述。要選擇適當的方法和技術，設計與自身規模匹配的體系將更具針對性、效益性。在管理會計建設初級階段，可嘗試建立管理會計特約分析師庫，廣泛吸納各條線、各分支機構具有管理會計研究和實踐經驗的專家人員，從事管理會計的規劃、模型分析和業務指導等工作。在管理會計建設成熟階段，可建立管理會計專業人才培養機制，建立人才后備庫和長效學習機制。

作者：朱道林