加强报表编制过程管理

从名称上看，“会计”与“统计”工作之间有一个“计”字，反映了两种工作的共同点，即与数据相关的工作。在实际工作中，“统计”和“会计”工作相互合作，关系非常密切，但各有侧重点，“会计”侧重于会计阶段的货币数据、利润数据，“统计”在时间和空间维度上更广泛，注重生产、技术数据，包括财务数据，从数据中找到规则，标杆，反过来指导生产。从数据范围来看，两者都有扩大和完善的趋势。目前的会计报表信息项目不仅是货币数据列表，还包括煤炭消耗、工厂用电率等技术经济指标。统计信息项目越来越广泛，产值、利税已纳入统计范围。当然，这两种工作仍然不能相互替代，它们都将在各自的领域发挥越来越重要的作用。更不用说区别了，从财务的角度，我们提供了几种方法来提高数据和信息的质量，并与同行讨论。

 

一、加强“变动”管理

 

变化包括人和物的变化，即数据工作岗位变化、人员变动、与数据相关的现场设备变化、数据表格变化、范围变化、软件变化、计算机变化、数据关系变化等一系列变化，都会对质量产生影响。约翰逊（Johnson）他是第一个提出这一理论的管理专家，他将错误的原因归因于一系列的变化，简称“变化错误理论”。管理好这些变化，就能控制好各种数据的质量。一是加强“源”变更管理。就像财务报表数据来自原始凭证一样，任何数据信息都不能凭空产生，必须有一个“数据源”来提高信息质量，第一步自然不能绕过“源”问题。在某种程度上，这些数据信息的质量往往是数据源的质量。数据工作者要与数据源保持密切联系，实时掌握物理数据源设备、采样方法、精度等参数以及各种经济行为单据、结算方法等非物理源的变化，加强对新设备、新结构、新经济行为的了解，合理预测这一变化对数据的影响，提前采取变化对策，实现平稳过渡。二是“岗位”变动的影响。现代企业经营效率高，岗位分工非常明确，但仍无法摆脱“熟能生巧”的老规律。当一个熟练的员工休假或人事变动时，工作质量的变化是不可避免的，就像科比罚下的湖人一样。针对这种情况，企业需要采取预防措施，加强轮换制度，培养多能复合人才，减少人员变动引起的数据质量变化；另一方面，开放专业晋升渠道，为数据人员提供良好、充足的可持续发展空间，保持专业人员结构的稳定，而不是作为“数据辅助”角色，晋升必须以“转变”为代价。第三，“情绪”变化的影响，家庭问题、领导的批评、情人的责怪有时会直接反映在工作中，特别是对于如此详细的数据工作，情绪的影响在数据中是显而易见的。基层管理人员应高度重视数据质量问题，以人为本，安排数据工作，为员工安排高强度、困难的数据工作，避免情绪低落，合理引导高情绪员工主动应对挑战，可有效提高数据质量。四是突然变化的影响，由于理论准备和经验不足，一些非常常见的数据统计和数据填写方法质量不高。这类问题实际上是由于数据统计管理部门的原因，对于新的非常规报表类型、数据项目、填写方法应与填写通知、样品表一起编制发布尽可能详细的“填写说明”和“填写样品”，两者不可缺少，“填写说明”指导数据人员填写，“填写样品”通过示例有效避免数据项目由于填写人员质量文化差异，两者互补，不可缺少。但事实上，大部分数据填写工作都受到时间限制，对填写说明书和填写样本表的理解不够，填写说明书、《填报样表》与填报通知一起发布的情况占比不大，事后又抱怨填报质量不高，但也无济于事。《填列说明》和《填列样表》实际上是数据工作人员的成文法和案例法，有法可依，可以避免突发质量的影响。

 

二是加强报表编制过程管理

 

(1)信息化

 

工人要想做好工作，就必须先磨砺工具。好的报表编制和填写软件确实可以事半功倍，提高数据质量，这是不争的事实。但目前，现代数据需求与落后的数据采集、汇总和编制手段仍存在一定的矛盾。数据网络基础技术设施落后，数据库效率低，数据软件功能丰富，使用方便，极大地限制了数据信息质量的提高。从目前使用的信息软件来看，存在以下问题：1。系统分散，各管理领域的数据各自为政，通过部署的软件填写形成垂直岛。事实上，这些数据无论是基层公司、区域公司还是集团公司都相互使用和联系。这些数据不能统一存储、采集和处理。一方面大大削弱了数据分析功能，另一方面需要使用时只能由基层数据人员重复填写，增加了填写错误的概率和工作量。2.系统不完善，升级后向前数据兼容性差。系统升级后，往往无法考虑过去的历史数据，失去了前期积累的数据优势和连接分析的可能性。3.软件相对封闭，扩展性差，因为工作需要增加数据报告项目，数据、定制计算数据、分析模型功能往往需要背景专业程序员定制，在实际使用过程中，用户不能自由定制或定制困难，也大大限制了数据信息工作中信息手段的效果，也限制了基层数据人员的主观主动性。4.受信息安全和网络带宽的影响，信息数据分散离线存储，上级管理部门无法实时提取数据，数据及时性差。5.软件维护者与用户分离，持续改进能力差。各种信息软件未能定期收集使用意见并进行改进，失去了信息软件可以持续提高工作效率的作用。虽然存在上述问题，但应该说，随着信息技术的不断推进，数据人员仍能感受到信息技术给数据工作带来的便利，但作为几乎每天使用信息软件进行数据工作的数据工作者，不应放弃任何呼吁和建议的机会，注意信息软件对数据工作模式的创新和影响。结合最新信息技术“云”技术，一方面建立安全可靠、统一数据存储、方便实时读取的企业“云”数据端，建立兼容性强、可扩展性好的软件系统，在实现数据安全的前提下，减少人为因素对数据的干预和影响；另一方面，定期征求软件使用意见表，及时与信息部门沟通，从细节入手，不断逐步推进数据软件的不断改进和更新，帮助提高数据工作质量。

 

(2)标准化

 

操作可以标准化，维修操作也可以标准化，报表填写自然也可以标准化。事实上，报表编制也可以标准化。但由于标准化过程前期工作量大，大多数人对标准化有抵触情绪，需要做大量工作，建立健全各项制度和标准，编制流程图，预设各种需求口径下的标准化模板。这些工作非常先进，工作量很大，在中国人心目中占主导地位的是兵来将挡、水来土掩的自然主义。但不可否认的是，标准化在当前的流行中有一定的优势，在报表编制中采用标准化的方法，可以有效地控制数据质量。具体方法是建立报表编制工作的标准体系和标准，划定报表项目的责任和范围，对每个数据项目进行标准化定义，编制数据工作标准化流程图，设置标准化报表质量控制模板和节点质量控制表。这样，报表填写的人为因素较少，可以有效避免个人素质差异、数据项目理解歧义、人为填写随机性误差对数据质量的影响，使报表数据填写工作与运行操作、维护操作相同，实现数据工作的“标准化操作”。