影响会计行业的十大信息技术是通过专家、公众、学者等相关群体调研投票获取的排名，在一定程度上体现出技术发展对会计行业的影响。

报告中说明了形成十大技术排名的调研方式和调研分析维度，并没有对信息技术做出非常明确的定义。其实作为信息化从业者来讲，甚感自身都难以用简要语言说明以上十项技术？不禁反思自己该如何去理解、如何去解读、如何去解释。

除了十大信息技术外，每年也会重点关注潜在的五大技术，今年的五项技术中都是人工智能、大模型技术风口的范畴（很科幻）。如今信息技术的发展速度可谓“一日千里”，相关技术在会计应用领域嵌入的速度更是日新月异。

闲侃

对于会计行业从业者来说更多关注的可能会是政策准则的合规、办公效率提升、数据精准性、场景化应用等诉求，技术层感知可能会有些许欠缺，就如同在售前时再去过多强调平台的先进性，客户是很少会有感知和认同的。

十项技术中广为周知的是数电发票、电子会计档案、商业智能、RPA，这些应用大家多多少少都会有一些接触；而谈到财务云、新一代ERP、会计大数据分析与处理技术、中台技术、数据治理或许感知并不深入，但这些确实已经在影响会计行业的发展的，随着技术在会计实际应用领域场景的不断深化和沉淀，以上的信息技术定会给会计从业人员越来越深化的感知。

 1. 数电发票 

全面数字化的电子发票(以下简称“数电发票”)是与纸质发票具有同等法律效力的全新发票，不以纸质形式存在、不用介质支撑、不需申请领用。纸质发票的票面信息全面数字化，多个票种集成归并为电子发票单一票种，设立税务数字账户，实现全国统一赋码、智能赋予发票开具金额总额度、自动流转交付。

数电发票随着金税四期政策的推进，数电发票的应用已经越来越广泛，人们对数电发票已有初步的认识，随着数电发票的全面落地和电子凭证试点的逐步推广，企业的财税管理、风险内控、业财一体将会逐步发生颠覆式的变化。

2. 会计大数据分析与处理技术 

会计大数据分析与处理技术是大数据技术在财务领域的应用，以实现数据赋能财务的目标推动企业业务和管理发展，其以大数据存储和计算基础技术为底层支持，以数据治理、数据采集、数据清洗、数据分析、数据可视化等技术为核心，是帮助企业高效、高质地从会计大数据中挖掘出有效信息和潜藏价值的广泛技术体系。（摘自：《财务与会计》202210期 《会计大数据分析与处理技术：助推数据赋能财务新未来》）

随着大数据时代的来临，仅仅停留在不做假账的层面显然是不够的，提供至小、至实、至真的数据特别是各种基线数据，是财经作为业务伙伴的基础。财经要充分利用“任何人都必须用数据说话”的机会，通过建立业务规则，对数据进行深度整合和分析，在助力经营管理的同时，推动建立面向未来的业务模式。这既是财经面临的新挑战，也是财经利用数据在公司管理中发挥作用的最大机遇。（来源：价值为纲：华为公司财经管理纲要）

会计大数据的分析与处理会应用在会计工作的方方面面，如经营分析、资金管控、预算管理、管会报表、数据穿透、客户信用风险管理等都是典型的业务场景；

3. 财务云 

财务云是将共享服务管理模式与云计算、大数据、人工智能、物联网等新技术深度融合，与商旅、银行、税局、社交等平台实现互联互通，促进财务“新生态”的建立，为用户提供开箱即用的全方位财务数字化服务。财务云更加注重业财融合，管控与服务并重，促进管理会计落地，构建财经大数据，打造智能财务，推动财务数字化转型。

4. 流程自动化 (RPA&IPA) 

机器人流程自动化（RPA）是一种应用程序，它通过模仿最终用户在电脑的手动操作方式，提供了另一种方式来使最终用户手动操作流程自动化。当下以AI能力扩展了传统RPA技术的能力边界，将RPA的发展推向了全新的IPA阶段。

相比于RPA（机器人流程自动化），基于IPA（智能流程自动化）技术的财务机器人能够在执行流程的同时进行智能判断、纠错，从而进一步提升工作效率，解放财务人员生产力。

5. 电子会计档案 

电子会计档案在会计核算工作中由电子计算机直接形成或接收、传输、存储并归档,记录和反映单位经济业务事项,具有凭证、查考和保存价值的电子会计资料。

电子会计档案管理信息系统是单位用于电子会计资料收集、整理、归档以及电子会计档案保管、统计、利用、鉴定、处置等业务的电子档案管理信息系统或软件功能模块。（摘自《电子会计档案管理规范》）

KamenLi

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电子会计档案管理不仅解决了传统纸质档案管理的痛点，还在全面记录企业经营数据基础上对会计档案数据加以深度分析和利用。

6. 中台技术 

改为“财务中台”会不会更好呢？

中台是以提供快速服务为核心，支持组织的快速创新和应对外界各种不确定性，能快速响应业务需求，加速业务模式创新，消除烟囱式建设避免重复造轮子，并为组织提供实时的数据共享，打造先进型组织协同。

中台技术的核心是能力复用共享，是一种IT系统架构；中台一般可以分成业务中台、技术中台、数据中台、算法中台。

财务中台

中台解释有点太技术，不妨来看看财务中台解释。

财务中台是在业务系统和财务核算系统之间做一个桥梁，通过萃取财务标准化公共能力，连接所有与财务相关的业务、财务、税务、资金、预算等数据，进行筛选、加工(人工或系统规则)、转换，再将转换后的数据提供给财务核算与数据服务系统，从而转变为实现核心财务能力复用的新的财务模式。

中台讲了很多年，最火的时候莫过于阿里建中台那段时间。大潮褪去随着实践的验证，企业也逐渐开始有所取舍，开始思考要不要做中台，自己适合不适合等问题，而不是一股热脑上中台；另外随着技术的进步，一些B端厂商已经逐渐开始把中台的理念融入产品为企业提供服务。终于搞明白中台是什么了？三句话做概括

7. 新一代ERP 

新的经济形势对企业管理提出了新的要求，传统的ERP技术在新形势下暴露出数据标准不统一、升级换代成本高、外部协同性差等问题。新一代ERP运用最新的信息技术手段，以微服务架构开发、用数据湖存储、依云平台部署，既克服了传统ERP系统的弊端，也为ERP系统的进一步发展提供了充足动力。（摘自《财务与会计》2022年10期 新一代ERP技术的特征与应用）

用友BIP

如用友提出的新一代产品-商业创新平台BIP，已经不再局限于传统的“财务+进销存”时代，逐步的面向业务领域的管控做衍生，也就是说除了架构新之外，能支撑的企业业务场景也更加丰富。

8. 数据治理 

数据治理（Data Governance）是组织中涉及数据使用的一整套管理行为。由企业数据治理部门发起并推行，关于如何制定和实施针对整个企业内部数据的商业应用和技术管理的一系列政策和流程。

国际数据管理协会（DAMA）给出的定义：数据治理是对数据资产管理行使权力和控制的活动集合。数据治理的最终目标是提升数据的价值，数据治理非常必要，是企业实现数字战略的基础，它是一个管理体系，包括组织、制度、流程、工具。

9. 商业智能 (BI) 

商业智能（Business Intelligence，简称：BI），又称商业智慧或商务智能，指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。

商业智能作为一个工具，是用来处理企业中现有数据，并将其转换成知识、分析和结论，辅助业务或者决策者做出正确且明智的决定。是帮助企业更好地利用数据提高决策质量的技术，包含了从数据仓库到分析型系统等。

如今见到最多的就是企业数据大屏、管理驾驶舱在数据呈现层的BI应用，它的底层离不开大数据分析、数据清洗等技术能力，如下：

示例

示例

之前写过一篇关于企业大数据建设的文章：数字化转型 | 场景化下企业级大数据应用探索（闲思）

10. 数据挖掘 

 猜测凭运气上榜的，哈哈

数据挖掘（Data Mining）。使用诸如神经网络、决策树法、规则归纳等技术，用来发现数据之间的关系，做出基于数据的推断。（这个好晦涩，不装了，看视频吧）

KamenLi